Prox

事業内容

これまでに販売されたあらゆる製品には、いずれサポートが必要になる。そのサポートは、大きく2種類に分かれる。 1つ目は、簡単な製品。Tシャツ、画面保護フィルム、キーボードなどだ。購入すれば商品が届き、たまに「注文はどこ？」と一度聞く程度。この領域はすでに解決されている。Zendeskをはじめとする多くの水平型サービスが対応してきた。 2つ目は、難しい製品。2万ドルの産業用ヒーター、HVACシステム、CNCマシン、自動車部品などだ。購入を間違えると、建物の暖房が止まったり、製造ラインが停止したりする。こうした製品のサポートには、高度な訓練を受けた分野の専門家が必要だが、その数は十分ではない。 EV充電ステーションを販売する場合、サポート担当者は、地域の電力網、設置規格、互換性マトリクスを理解した有資格の電気技師でなければならない。この人材を一般の採用市場から見つけることはできず、海外にアウトソースすることもできない。 LLMなら、もうこの問題を解決していてもよさそうに思える。しかし、まだ解決できていない。LLM時代が始まって3年が経つ今も、この業界での導入率は非常に低い。その理由は2つある。 1つ目は、既製モデルがこうした製品を実際には理解していないこと。知識は、メーカーのWebサイトの奥深くに埋もれた、48ページにも及ぶ技術マニュアルに存在する。しかも、配線図、互換性マトリクス、設置図など、視覚的にしか理解できない情報が、扱いにくい形式で掲載されている。汎用LLMは、端子Aと端子Bをどう接続するかを示す図を描けない。真の技術アドバイザーに必要な空間理解や、製品固有の推論能力を持たないため、企業はいまだに人間の専門家に全面的に頼っている。 2つ目は、仮にモデルの性能が十分でも、ビジネスで役立てるための基盤が存在しないこと。 複雑な物理製品に関する深い技術知識を取り込み、最新の状態に保つエンジンがない。熟練技術者が持つ経験知をシステムに移行する方法もない。顧客が実際にどんな質問をしているかを把握し、その情報をナレッジベースに反映する手段もない。生成型のマルチモーダルな情報提示も、表現力の高い音声サポートも実現されていない。 Proxは、極めて複雑な物理製品に対応する、最高の技術製品エキスパートを構築する。 配線 схемを描き、CADモデルを共有し、現場の技術者から送られてくる動画を処理し、チューリングテストに通るほど自然な音声で電話サポートを行うマルチモーダルエージェントだ。これを実現するため、Proxはマルチモーダルなナレッジグラフ構築に深いレベルで取り組む。取り組みの大部分は、複雑な物理製品を本当に理解できるSOTAのナレッジエンジンを開発することになる。