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【Y Combinator採択】データパイプラインのAI自動構築サービス『Turntable』を徹底調査！｜海外AIスタートアップレポ

古川真也｜GPTマニア

AIの技術進歩が徐々にソフトウェアサービスに影響を与え始めていると実感しております。

Chat GPTに「お問合せフォームのソースコードを教えて」と打ち込むと、AIがソースコードをアウトプットしてくれたりします。徐々に、エンジニアリングがAIによって代替されていく蓋然性を感じさせます。

そんな中、この記事では「Turntable」というAIを利用したデータパイプライン構築サービスについて紹介していきたいと思います。

「Turntable」は、stripeやairbnbなど有力なスタートアップを排出してきた、Y Combinatorに採択されている注目のAIスタートアップ企業です。

また、この記事では、Turntableの特徴や運営情報などについても詳しく解説しています。

1.Turntableとは？


1-a. Turntable概要

Turntableは、スキル不足のアナリストが独自のデータパイプラインを構築できるようにする AI オペレーティングシステムです。

AIが自動で構築、整備をしてくれるをデータパイプラインを共同で作成し、管理することができます。

データ分析は現代のビジネスにおいてかなり重要な技術となっているにも関わらず、データ分析ツールのほとんどが使いにくく、動作も遅いものが多いです。

そんな課題を解決するサービスことがTurntableになります。
AIGCのクオリティが高いことで、昨今多くの話題を呼んでいますが、Turntableが作り出すデータパイプラインのクオリティもかなり期待を持てます！


※ データパイプラインとは？
データパイプラインは、分析用のエンタープライズデータを効率的に準備するための一連の処理手順、およびその考え方のことです。つまり、大量データをより効率的に交通整理するための処理方法とも言えます。（添付画像はAWSの図解です）

1-b. TurntableのWebサイト

◎公式HP

◎Product Hunt

なし

◎Twitter


◎Y Combinator


1-c. Turntableの運営情報

◎運営会社

  • 会社名：Sidekick Analytics Inc.

  • 創業年：2023年

  • 本拠地：アメリカ、ニューヨーク

  • 創設者：３名


◎重要経営メンバー情報


Wally Gurzynski（画面右）

  • 役職：CEO

  • 経歴：Duke大学卒業後、デロイトコンサルティングでアナリストを経験。その後、Twitterにてプロダクトアナリスト、プロダクトマネージャーを経験。アナリティクスの領域において、新しい指標とデータパイプラインの作成によって常にパフォーマンスが低下していた原体験をもとに、Turntable を創業。

Justin Leder（画面左）

  • 役職：共同創業者

  • 経歴：Duke大学卒業後、2年半ほどMcKinsey & Companyでアナリストを経験。その後、全自動電気自動車を開発するCruise社でプロダクト開発を経験し、Turntableを創業。

Ian Tracey（画面中央）

  • 役職：CTO

  • 経歴：学生時代から複数社の起業を経験後、Atlassian, Pinterest, Stripeでソフトウェアエンジニアおよび、テックリードまで経験。エンジェル投資家として活動後、TurntableのCTOに就任。

2. Turntableの特徴とは？


2-a. Turntableのサービス特徴！

Turntableの最大の特徴は、スキル不足のアナリストが独自のデータパイプラインを構築できるようにする AI オペレーティングシステムであると言えるでしょう。

上記のようなUX体験を実現する上で、Turntableが搭載している機能は以下になります。
以下が、Turntableに搭載された特徴的な機能です。

◎Turntableの特徴的な機能

  • AI Copilot搭載

  • DAG(※1)構築、計画を効率化

  • リアルタイムでの共同作業が可能

  • dbtコードをカラムレベルの俯瞰図で表示


また、2023年5月17日に、githubと連携する機能がリリースされ、簡単にPull Requestを作成することができるようになりました。


2-b. Turntableの創業ストーリー

Turntableの特徴として、創業メンバー3人全員がデータ分析に関するバックグラウンドを持っており、以前のツールに苦しめられていました。

特に、共同創業者のJustin LederはCruise社のデータサイエンティストのチームリーダーで、DBTのデータパイプラインの管理に70%もの時間を費やしているチームに所属していました。

Ian TraceyはPinterestとStripeのグロースチームとデータエンジニアチームのテックリードを勤め、データパイプラインの制約を解決するために内部ツールや対応策などを構築する必要がありました。


Wally GurzynskiはTwitterのホームタイムラインチームの製品を率いてきましたが、データパイプラインの作成時に作業が止まることが多く、製品の開発と学習が遅れてしまった経験があります。

このようなバックグラウンドを持つ創業メンバーがTurntableには関わっており、以下のデータパイプラインの構築をより効率化するツールをAIを用いて開発しているわけですね。

3. Turntableの利用料金

まだリリースのため、料金表示なし

4. Turntableの使い方！


5. この記事のまとめ！

記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございます。
改めて、今回はデータパイプラインの構築をAIによって簡単に構築し、技術力が低くてもデータアナリティクスを可能にする、Turntableに関する紹介記事をお届けしました。


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