AIポッドキャストでMoshi CEOが推薦エンジン語る

Sokhal氏がMoshiを立ち上げるまでの道のりは、Warwick大学での数学、JPMorganでのインターンシップ（後に新興国市場、さらにエネルギー・デリバティブのキャリアへ）、そして米国へのFulbright奨学金へと続いた。米国では機械学習の研究に取り組み、ICLRで発表された論文をStability AIと、そしてNASAとの協力のもとで手がけた。こうした経歴が製品の説明に表れている。トレーダーは市場を構造化データと非構造化データに分解する。先物の時系列やテクニカル指標から、ファンダメンタルズ、ニュース、Xの投稿、ポッドキャスト音声、さらにアナリストの連絡先や社内の船舶追跡数といったユーザーの非公開データまで幅広い。Moshiはそれらを整理・タグ付けして、同氏が「n次元グラフ」と呼ぶものにまとめ、新着項目をユーザーのポートフォリオに届ける。

この設計には、ダッシュボードだけでは行動は変わらないという同氏の考えが反映されている。自分でClaudeのダッシュボードを作っても、他人に使ってもらうにはUIの問題になると指摘。SpotifyやInstagramがユーザーを引きつけるように、プッシュ型の推薦こそがソフトウェアを実際に使ってもらう方法だと主張した。Moshiの推薦システムは、エネルギー株企業の値動きが間接的に原油に影響するといった間接的なつながりを浮かび上がらせることを狙う。

データの扱いについてSokhal氏は、顧客がアップロードする機密情報を第三者に送るべきではないとして、乱雑なPDFデータを読むために視覚言語モデルを自社開発したと述べた。モデルを自作するか購入するかは、エンジニアリングチームがあるかどうかの問題だと位置づけた。会議では別の圧力も浮き彫りになった。AIエンジニアたちは同氏に、経営陣が今や「君がチームだ」と言い、通常10人かかる仕事を1人に求めてくると打ち明けた。