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ファイルやEメールがどこかにあるのだが、その場所が分からない。これは誰しもが抱える問題だろう。テック業界で働く人々にとっては特にそうだ。そんな時、理想を言えばEメールの受信ボックスやGoogle Docsにこのように尋ねたいと思うことだろう。「この前受け取ったプレゼン資料を探してほしい。送ってくれた人の名前は忘れたけど、彼とは昨年にNYCで会っているはずだ。バイオテックに関するプレゼンテーションだった」。人間にこのように尋ねるのは可能だが、機械では不可能だ。

この会話の問題は、機械が何かを探すために必要なキーワードを人間が思い出せないというところにある。それに加えて、最近では複数のEメールアカウントを持つのが当たり前になり、ファイルの置き場所が増えたことも問題の1つだ。

2013年にこの問題に気づいたのが、Findoの共同創業者であるDavid Yangだ。そして彼は現CEOのGary FowlerとFindoを立ち上げることになる。Garyは東ヨーロッパの主要アクセラレーターの1つであるGVA Launch Gurusを設立した人物としても知られている。

トップに掲載した写真に写っているYangは、少し特殊な経歴を持つ起業家だ。彼は21歳の時にモスクワでABBYYという会社を立ち上げている。ABBYYはその後、世界でも有数のAIを利用したOCR(光学文字認識装置)企業として成長し、1300人の従業員と16のオフィスを持つまでに成長した。シリコンバレーにも100人の従業員がいる。

テック業界のベテランたちへ：彼はあのCybikoを発明した人物でもある。Cybikoは当時10代の若者向けに開発された小型のワイアレス・コミュニケーションPCで、スマートフォンの前身となったデバイスだ。（私はこのCybikoが大好きだった！周りの友達にも普及しさえすれば、、）

そして今、Yangはドキュメントの検索システムに取り組んでいる。

彼が立ち上げたFindoはシードラウンドで追加の100万ドルを調達し、このラウンドでの合計調達金額は700万ドルとなった。それに加え、同社のプロダクトがPDFファイル向けのソリューションを提供するFoxitのソフトウェアに統合されることもすでに決まっている。

今回のシードラウンドに参加した投資家は、ABBYYの創業投資家、Flint Capital Venture Fund、戦略的な出資者として参加したFoxit、そして金額と名称は非公開ながら、ドキュメント・スキャナー業界から出資に参加した者もいる。

FindoのプロダクトがFoxitのソフトウェアに統合されることで、4億2500万人のFoxitユーザーはPDFファイルをトピック別に分類したり、類似ファイルの検索や比較をしたり、キーワードや送信者の名前を覚えていなくてもPDFファイルを検索したりすることが可能になる。このような機能に加えて、PDFの編集機能も備わっている。

Findoは、Dropbox、Evernote、Gmail、Google Drive、OneDrive、Outlook、Yahoo Mail、iCloud、そしてノートパソコンやデスクトップPCのローカルドライブに対応した「スマートサーチ・アシスタント」だ。Findoには5つの「フォームファクター」が用意されている：Webアプリ、iOSモバイルアプリ、チャットボット（Slack、Facebook Messenger、Skype、Telegramに対応）、Chrome拡張機能、iMessageアプリだ。

Findoは人間の言葉を理解することができる：人間に対して話しかけるようにファイルを検索することが可能なのだ。例えば、「1ヶ月前にボストンにいる人から送ってもらったプレゼン資料を探してほしい」だとか、「ユナイテッド航空で予約したサンフランシスコ行きのチケットを探してほしい」というような具合だ。

ユーザーが自身のEメールアカウントやローカルストレージなどをFindoに認識させると、Findoはユーザーのデータをインデックス化する。利用されるインデックスはキーワード・インデックスと「セマンティック・インデックス」の2種類だ。Findoはファイルの内容から企業名、人物名、ローケーション、ミーティングの要点、イベント、アジェンダ、各種チケット、請求書などのデータのまとまりを抽出し、それを全てつなぎあわせて「知識グラフ」を構築する。

Macに搭載されたSpotlightで同じことができるだろうか？SpotlightではローカルファイルやEメールの検索をすることはできるが、Evernoteの検索はできない。ローカルストレージと同期されていないDropbox内のファイルを検索することもできない。さらに、FindoではSpotlightで検索できないようなファイルも検索可能だ。

「ロンドンの”あの人”の電話番号を探してほしい」。このようにFindoに尋ねれば、Findoはロンドンという情報に関連する人物の電話番号を探してくれる。例えば、ロンドンに拠点を持つ企業に勤める人物の電話番号を探すというような具合だ。すべてのユーザーで共有のセマンティックインデックスを構築するGoogleとは違い、Findoは何億ものプライベートなセマンティックインデックスを、何百もの言語向けに構築することを目指している。

これまで3年間のあいだ極秘とされてきた同社のプラットフォームは今日から公開が始まっている。

同社のスポークスパーソンによると、「4つ以上のアカウントを連携するユーザーのリテンション率が特に高い」という。

Findoのプロダクトは現在、WebとiOSアプリ版、そしてMessenger、Slack、Skype、Telegramに対応したチャットボット版、さらにChrome拡張機能版が公開されている。

6ヶ月以内に作成されたファイルの検索ができるAdvanced Planは月額4.99ドル、すべての期間に作成されたファイルの検索できるUltimate Planは月額9.99ドルで提供されている。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉 /Website /Facebook /Twitter）

MaluubaがSiriのようなパーソナル・アシスタントを最初にローンチしたのは、4年前サンフランシスコで開催されたTechCrunch Disruptのイベントにおいてだった。それ以来、同社は1100万ドルの資金を調達し、そのテクノロジーを多数の携帯製造会社にライセンスした。それらの会社はそのテクノロジーを使って、自社の携帯にパーソナル・アシスタント機能を実装している。

Maluubaの製品部門のトップであるMo Musbahによると、同社は直近の2年間を、ディープラーニングを自然言語処理の局面で利用する方法の開発に投じてきた。それに関連して一例を挙げると、同社は最近モントリオールに研究開発の為のオフィスをオープンした。「そこにおける私たちのビジョンは、ディープラーニングでの世界最大の研究施設を作ることです」とMusbahが言った通り、同社が野心に欠けるということはなさそうだ。

同社が研究開発に注力する余力があるのは、同社のボイス・アシスタント関連のOEMビジネスが着実に収益をもたらしてくれるからだ。本日同社はこの研究開発の成果を始めてお披露目してくれた。

同社の研究チームは過去数年間に渡り、文章を与えれば、その文章について自然言語形式で尋ねることが出来るようなシステムを構築してきた。今あなたが読んでいるこの文章を例にとれば、「Maluubaの製品部門のトップは誰？」といった風に質問することができ、システムは正しい答えを返してくる。

実際のところ、この問題を解決するのは大変難しい。というのも、このシステムは多くのトレーニングの恩恵を受けることなく、うまく動く必要があるからだ。この種の機械学習こそが今日のパーソナル・アシスタントをずっと賢いものにする手助けになるものだと研究チームは信じているのです、とMaluubaの研究部門のトップであるAdam Trischlerは私に語った。「我々が気づいたことが２つあります。まず最初に、いま使われているパーソナル・アシスタントは根本的に機能してません。外から知識を持ってくることは出来ません」と、彼は言った。「次に、会話がほとんど出来ないという点が挙げられます。我々は会話をしたいし、それができるシステムこそより強力なシステムと考えています」

ここで彼が言っている問題とは、例えばSiriやグーグル・アシスタントなどにそれらのサービスの守備範囲外の質問をした場合、ユーザーはそのウェブサイトに飛ばされてそこで検索をすることになる。もしアシスタントが実際にそれらのまとまりのない文章を理解できれば、そのサービスの答えることができる質問の数はずっと多いものとなるだろう。リアルタイムにそれを実現できるのなら、なお良い。Maluubaのテクノロジーを使えばそれが実現でき、それは非常に大きな前進だ。とりわけ、システムが外部の情報に頼らずに、与えられた文章を解析することだけで質問に答えることができるとすれば尚更だ。
[原文へ]

（翻訳：Tsubouchi）