Scale AI – AIを進化させるデータ中心のプラットフォーム

「データは新しい石油である」- 過去10年間、よく耳にした言葉ですが、AIの時代においてデータが最も重要な要素であることに変わりはありません。生成AIの導入は、モデルレイヤーにおける、より良いインフラストラクチャの構築と、新しい生成AIの企業向けアプリケーションの急速な成長によって推進されています。導入を下支えし、AIインフラストラクチャとアプリケーションの構築を促進するには、データエンジンが必要です。私たちは、Scale AIがそのカテゴリーを牽引するリーダーであると考えています。

最もデータセントリックなAIプラットフォームを構築するという同社のミッションを支援するため、弊社はScale AIの10億ドルのシリーズF資金調達ラウンドへ参加いたしました。

AIは、年間1.5%の生産性向上に支えられ、10年間で約70億ドル規模の世界経済成長を促進すると予測されています。これは、生成AIソリューション（すなわちソフトウェア/サービス）における需要の大幅な上昇を意味し、この市場は2027年までに1,430億ドルに達し、5年間のCAGRは73%になると予想されています。Scaleは、パフォーマンス重視の基盤モデルとエンタープライズ・グレード（企業が求める機能や前提のこと）のAIアプリケーションを展開するニーズに対応し、こうした追い風の恩恵をうけられるカテゴリー・リーダーに位置しています。Scaleのプラットフォームはソフトウェアとサービスを組み合わせており、AI主導のビジネスモデルの初期段階において望ましいネットワーク効果を生み出しています。より多くの顧客がこのプラットフォームを利用することで、大量の高品質なトレーニングデータが蓄積され、効率が高められ、顧客が新たなユースケースをScaleに戻したときのコストパフォーマンスが向上します。

Scaleは、データセントリックなAIプラットフォームによって、トレーニングデータ用のAPIを提供する信頼されたベンダーから（当初は自律走行車のユースケースに対応することに重点を置いていました）、業界をまたいだAI開発のライフサイクル全体を管理する存在になりました。企業がこのソリューションを活用して、AIコパイロットを開発し、モダリティ（コミュニケーション経路）をまたいでデータを処理し、エージェント的アプローチ*1 を展開することで、プラットフォームの効果はさらに高まります。このような製品の進化と顧客ネットワークの構築は、以下の2つの自己強化要因によって支えられています。

1) それ自体が進化する企業向けAIインフラスタックの代用となる堅牢なソフトウェア
2) AIを安全かつセキュアに構築・展開するRLHF *2 の側面をサポートする分散されたテクノロジー強化型の処理能力

Scaleチームは、AIモデル開発のライフサイクル全体に燃料を供給することで、AIを進化させる「データの柱」を確立することに注力し続けてきました。私たちは、Scale AIが日本で提供するサービスに大きな成長の可能性を感じており、最もテータセントリックなAIプラットフォームを提供するという同社のミッションをサポートできることを光栄に思っています。

注釈
*1 エージェント的アプローチ：与えられた目的を達成するために自らの判断で行動するアプローチのこと
*1 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：人間からのフィードバックを用いた強化学習。AIモデルの出力に「人間の価値基準（人間の好み）」が反映されるための学習プロセスで、人間（学習モデルを作る人）の意図に沿った出力が得られるように、既存の言語モデルをチューニングする目的で利用される。

アービンド・アヤラ
Arvind Ayyalaは、Geodesic Capitalのパートナーで、エンタープライズ向けソフトウェア、フィンテック、ヘルスケア、サステナブル テクノロジーへの投資を担当。前職では、シンガポールに本社を置くEDBI（シンガポール経済開発庁傘下の投資会社）において、上記分野における北米の成長投資を共同で牽引していた。それ以前は、シンガポール経済開発庁（EDB）にて、同国の経済発展の企画、実施に携わる。エネルギー・化学、エンジニアリングサービス、ヘルスケア、テクノロジーの各分野を担当し、ムンバイを拠点にインドとスリランカにおけるEDB業務を共同で運営。フィラデルフィアに本社を置くLoad Control Technologies社では、セールスエンジニアを経験している。Linkedin