今週のTop Tier VCニュース！#154(2025/2/17週)
AIには膨大かつ増大し続ける計算能力とエネルギーが必要です。モデル開発者の間では、AIの計算能力が壁にぶつかっており、それがAIの可能性を制限していると指摘されています。DeepSeekが大注目を集めたのも、その問題を解決するのでは？という期待が高まったためでした。
今週は7つの投資案件をピックアップしました。日本では考えられない巨額の資金調達が4つありましたが、「Saronicの$600MのSeries C」「Abrodgeの$200MのSeries E」は、なんとソロGPであるElad Gilがリードしています。ソロGPとは、VCファンドの運営に責任を負う無限責任組合員(GP)が1人しかいないということですが、Elad Gilは2023年に$1B超の資金調達を成功させており、シリコンバレーのソロGPで最も資金を集めている人物です。（どんな仕事の仕方をしているのでしょう！？とにかく信用が半端ないということだけはわかります 笑）また、AI推論プラットフォームの2社も評価額を大きく拡大した資金調達を成功させており、「Together AI」はAIモデルの共同開発とオープンソースの推進に強みを持ち、「Baseten」はモデルのデプロイと運用の簡素化、およびユーザーフレンドリーなインターフェースに競合優位性があります。両社ともにAIインフラとしてクラウド上でGPUアクセスを提供することも特徴で、AI開発に必要な計算能力問題に対する解決策を提示しています。
今週の投資先ハイライト
■ 防衛用途向けの中型および大型の自律艦艇を提供する"Saronic"がSeries Cで$600Mを調達し、評価額は$4Bへ急拡大
主な投資家
Elad Gil
General Catalyst
a16z
8VC
概要
Saronic Technologiesは、Elad Gilがリードし、General Catalystおよび既存投資家のa16z、Caffeinated Capital、8VCが参加したSeries Cで$600Mを調達した。この最新の資金調達によりSaronicの評価額は$4Bとなり、同社の評価額は2024年7月にユニコーン企業($1B)となってからわずか7か月で4倍に跳ね上がりました。
米国およびその同盟国の海上優位性を再定義するというミッションを推進するSaronic Technologiesは、米国の造船インフラに投資しており、新たな無人艦艇を必要な速度と規模で提供できる次世代の造船所「Port Alpha」の建設を計画しています。これは、海洋領域の防衛と保護に不可欠なプロジェクトです。
この資金調達により、海軍および海洋ミッション向けの自律技術の発展が新たな段階に入ります。Saronicは、この資金を活用し、Port Alphaを建設することで、防衛用途向けの中型および大型の自律艦艇を提供できるAutonomous Surface Vessel(ASV)艦隊の拡張を目指します。この取り組みにより、Saronicは米国の造船能力の不足に対応し、ハイブリッド艦隊を構築・維持するために必要な自律艦艇の供給量と範囲を確保するための重要なインフラに投資します。
「Saronicの基本理念は、船舶を設計する際に最初から自律性を前提にすることです。同じアプローチをPort Alphaにも適用し、第二次世界大戦以来見られなかった規模と速度で生産を行うための造船所をゼロから設計します。Port Alphaは、アメリカの造船史における最高峰を反映し、国内の造船労働者に新たな機会を生み出し、官民パートナーシップを形成して成長を加速させ、重要な産業に革新と創造力をもたらします。私たちの目標はただ一つ、アメリカで自律艦艇の艦隊を迅速に建造し、海上優位性を再定義し、将来世代の自由航行を保証することです。」とSaronicの共同創業者兼CEOは述べています。
「近年、米国の造船能力や国家の重要な製造業の衰退が進んでいます。Saronicの支援ができることを大変嬉しく思います。彼らはアメリカの造船業を復活させるだけでなく、国家防衛に必要な製品を開発しています。」とGil Capital CEOのElad Gil は述べています。
アメリカの安全と繁栄は、米海軍および同盟国によって保証される航行の自由に依存しています。しかし、海洋領域は国際的な対立や経済的影響力の焦点となりつつあります。対抗勢力に先んじるために、今こそアメリカは、これまで依存してきた高価で老朽化した有人艦艇と、それを支えるアナログ産業基盤を見直すべき時です。
米海軍は、有人プラットフォームとともに多数の無人システムを統合したハイブリッド艦隊の必要性を明言しています。これを実現するには、造船のアプローチを抜本的に変え、艦隊の作戦範囲を拡大し、紛争を抑止し、乗組員と資産を保護し、従来のコストのわずかな割合で迅速に生産可能な先進技術や自律システムの大規模生産に注力する必要があります。
Saronicは、過去2年間にわたり小型ASVの製造能力を開発・拡大するために多額の投資を行ってきました。Port Alphaはこの基盤の上に構築され、ゼロから設計された最先端のウォーターサイド施設を提供します。このアプローチは、非効率性の排除、ワークフローの最適化、品質・スケーラビリティ・スピードを最大化する生産システムの確立に重点を置いています。Saronicは、商業製造業界を変革したプロセスとベストプラクティスを活用し、自律時代における造船のあり方を再定義します。
今回の資金調達により、Saronicは米国の造船インフラに投資し、連邦および州の議員と協力して官民パートナーシップを確立する予定です。Saronicは共に、次世代の造船所をアメリカ国内に構築していきます。
「General Catalystのミッションは、国家防衛および産業の回復力を現代化することです。戦争の速度と経済性は根本的に変化しており、私たちのチームの何人かはアフガニスタンやその他の戦地で無人システムが真の戦力増強要素になったことを直接目の当たりにしてきました。Saronicは、アメリカの海洋防衛においてパラダイムシフトをもたらします。私たちは、Saronicが造船業界を変革し、米海軍の最新ハイブリッド艦隊に必要な能力を提供することを支援できることを誇りに思います。」とGeneral CatalystのManaging Directorは述べています。
「私はPalantirやAddeparの創業者として、またAndurilのすべての資金調達ラウンドで投資家として、多くの優れた企業や情熱的な文化を見てきました。Saronicは、こうした伝説的な企業と肩を並べる才能、努力の強度、そしてミッションへの情熱を持っています。Dinoを創業当初から支援できたことを誇りに思います。Saronicはアメリカで最も重要で、最も印象的な企業の一つです。それは国家安全保障だけでなく、自由世界の未来にとっても極めて重要なのです！」と8VCの創業者兼Managing Partnerは述べています。
今回の新たな資金調達は、Saronicにとって成功の年となった2024年の流れを受けたものです。これには、同社最大のASVモデルであるCorsairの開発・納入、テキサス州オースティンにおける約42万平方フィートの生産・製造施設の取得、Series Bラウンドでの資金調達の成功、そして米国政府顧客との継続的な成長が含まれます。
■ LLMやAIモデルを共同で開発・共有できる推論プラットフォームを提供するTogther AIがSeries Bで評価額$3.3Bで$305Mを調達
主な投資家
General Catalyst
Salesforce Ventures
NVIDIA
Kleiner Perkins
概要
Together AIは、General CatalystとProsperity7が共同リードし、Salesforce Ventures、NVIDIA、Kleiner Perkins、Lux Capital、Greycroftなど世界的な機関投資家および戦略的投資家が参加したSeries Bで$305Mを調達し、評価額は$3.3Bと急拡大しました。
オープンソースAIモデルを活用するための推論プラットフォーム・AI Acceleration Cloudを提供するTogether AIは、開発者や企業が生成AIモデルをトレーニング、ファインチューニング、推論を実行できるよう支援し、比類のないパフォーマンス、コントロール、コスト効率を提供します。Together AI Platformは、複数のモダリティにわたる主要なオープンソースモデルやカスタムモデルを幅広くサポートし、最高レベルのプライバシーとセキュリティを備えた柔軟なデプロイメントオプションを提供します。
Together AIは、AI Acceleration Cloudの前例のない拡張計画を発表し、NVIDIA Blackwell GPUの大規模導入を計画しています。この戦略的投資により、Together AIはオープンソースモデルを活用するためのエンドツーエンドプラットフォームとしての地位をさらに加速させることになります。Together AIのエンタープライズグレードの推論（インファレンス）およびファインチューニング機能は、すでに450,000人以上のAI開発者、AIネイティブ企業、そしてSalesforce、Zoom、SK Telecom、Hedra、Cognition、Zomato、Krea、Cartesia、The Washington Postといったグローバル企業が最新のAIアプリケーションを構築する方法を変革しています。
「Together AIは、驚異的なテクノロジープラットフォームとビジネスを構築し、わずか2年以内にAIインフラストラクチャの主要プレイヤーとして台頭しました。私はTogether AIの最初のエンジェルラウンドに投資してから、今日では多くのFortune 100のクライアントが、大規模なモデルのトレーニング、ファインチューニング、推論を行うためにTogether AIのプロダクトを使用しているのを直接目の当たりにしてきました。Together AIのミッションは、フルスタックのAIクラウドになることですが、そのビジョンは非常に刺激的です。General Catalystは、マーケット展開の専門知識と野心を持ち、この目標を強力に後押ししていきます。」とGeneral CatalystのManaging Directorは述べています。
DeepSeek-R1やMetaのLlamaのようなオープンソースモデルは、独自モデル（プロプライエタリ）の代替として台頭し、AI業界のパラダイムシフトを示しています。Together AIは、開発者、AIネイティブ企業、グローバル企業が比類ないスピードと効率性でオープンソースAIを活用できるよう支援する決定的なプラットフォームとしての地位を確立しました。Together AIは、安全かつプライベートなインフラと研究革新を通じて、DeepSeek-R1やLlamaの最速の推論をプロダクション規模で提供しています。
「AIはすべての産業を変革し、かつてない効率性を生み出し、まったく新しいクラスのプロダクトを可能にしています。私たちは、このAIファーストの世界に向けてクラウド企業を構築しました。最先端のオープンソースモデルと高性能インフラ、さらにAIの効率性とスケーラビリティに関する最前線の研究を組み合わせています。私たちのAI Acceleration Cloudは、フロンティアモデルをトレーニングし、プロダクション規模のAIアプリケーションを圧倒的なコスト効率で構築するために必要なパフォーマンス、セキュリティ、機能性を独自に提供しています。この投資を通じて、オープンソースAIをグローバルのAI開発者や顧客にとってアクセス可能なものにするという私たちのミッションを加速していきます。」とTogether AIのCEOは述べています。
Together AIのプラットフォームはAIライフサイクル全体を網羅し、エンタープライズグレードの推論ソリューション、フロンティア基盤モデルのトレーニングとファインチューニング、コード解釈を備えたエージェント型ワークフロー、合成データ生成を提供します。これにより、企業は求められるパフォーマンス、セキュリティ、精度、モデルの所有権を備えた完全なAIアプリケーションを構築できます。同プラットフォームは、チャット、画像、音声、ビジョン、コード、埋め込みなど、あらゆるモダリティにわたる200以上のオープンソースモデルをサポートし、Together AI独自の推論エンジンと、FlashAttention-3カーネルや高度な量子化技術といった研究革新の上に構築されています。これにより、現在のハイパースケーラーソリューションと比較して2〜3倍の推論速度を実現します。
同社は、200MWの確保済み電力容量を活用し、北米の複数のデータセンターに最適化されたNVIDIA Blackwell GPUクラスタを展開することで、AIインフラ市場を再構築し続けています。Together AIはHypertecと協力して36,000基のNVIDIA GB200 NVL72 GPUクラスタを共同構築しており、AIクラウドプロバイダーとしての地位をさらに確固たるものにしています。このインフラの中核を担うのが、FlashAttentionの開発者であるChief ScientistのTri Dao氏がリードするTogether Kernel Collectionです。この独自技術スタックにより、トレーニング処理速度が24%向上し、Pika Labsのような顧客のコストを大幅に削減しています。
Together AIの研究ラボは、Mixture of Agents、Medusa、Sequoia、Hyena、Mambaといったオープンソースの貢献を通じて、AIとシステム研究の交差点における画期的な手法を開拓し、業界全体の革新を推進し続けています。
2024年だけでも、Together AIはユーザー数を450,000人以上に増やし、Dell、Hypertec、NVIDIA、Metaと提携しました。北米のデータセンターでDeepSeekモデルを導入し、完全なオプトアウト型プライバシー管理を実現しました。また、Together Enterprise PlatformとAWS Marketplaceの提供を開始し、Cartesiaと提携してSonicモデル統合による超低遅延の音声AIを実現しました。さらに、CodeSandboxを買収し、組み込みコード解釈機能をTogether AIに統合する計画を発表しました。
■ 臨床会話向けのAIプラットフォームの"Abridge"がSeries Dで$250Mを調達し、評価額は$2.75Bへ拡大
主な投資家
Elad Gil
Bessemer Venture Partners
Lightspeed Venture Partners
Redpoint Ventures
Spark Capital
概要
Abridgeは、Elad GilとIVPが共同リードし、Bessemer Venture Partners、California Health Care Foundation、CapitalG、CVS Health Ventures、K. Ventures、Lightspeed Venture Partners、NVentures (NVIDIAのベンチャーキャピタル部門)、Redpoint Ventures、Spark Capital、SV Angelが参加したSeries Dで$250Mを調達し、評価額は$2.75Bへ拡大した。この資金調達は、米国における最大かつ最も複雑な医療システムでの導入数が100を超えたという重要なマイルストーンと同時に発表されました。
2018年に設立された臨床会話向けのリーディングAIプラットフォームであるAbridgeは、医療分野の深い理解を促進することを目的としています。同社のエンタープライズ向けAIプラットフォームは、医療会話をリアルタイムで臨床的に有用なドキュメントに変換し、医療従事者の事務負担を軽減しながら患者体験を向上させます。Abridgeは、EHRとの深い統合、28以上の言語対応、50以上の診療科に対応し、外来診療、救急部門、入院病棟など幅広い医療現場で活用されています。
AbridgeのAIプラットフォームは、Linked Evidenceを活用した唯一のソリューションとして、AIが生成したサマリーを原データと紐付け、医師が迅速に信頼し、検証できるように設計されています。Abridgeは、医療業界における責任あるAI導入の標準を確立し続けています。
「Abridgeの専門領域ごとのドキュメント品質の高さや、臨床医からのフィードバックをもとに厳密な検証を経て改善が行われる点が際立っています。Abridgeの技術が、医療機関での臨床的な有用性と請求適合性を両立し、ROIの向上に貢献していることを知り、このソリューションを導入することを決めました。」とInovaのCT&DOは述べています。
Abridgeは、Ambient AI部門でBest in KLASを受賞し、新たにContextual Reasoning Engineを導入しました。このAIアーキテクチャは、より臨床的に有用で請求可能なドキュメントをリアルタイムで生成します。現在、多くの医療機関では、請求プロセスの遅れにつながる不完全な臨床記録が課題となっています。これにより、医師やスタッフが患者診察後の数週間、場合によっては数カ月にわたりドキュメント修正に時間を費やさざるを得ません。AbridgeのContextual Reasoning Engineにより、以下のことが可能になります。
会話の枠を超えたコンテクスト認識
過去の診療データ、医療機関固有の収益サイクルガイドライン、医師のドキュメント作成の好みを統合し、より包括的かつパーソナライズされた記録を作成します。正確な問題検出
医療上の問題をインテリジェントに識別し、適切な請求コードと整合性のある言語で記述することで、収益サイクルワークフローを簡素化します (EpicのDiagnosis Awareness Notesとの統合がEpicのWorkshopプログラムの一環として進行中)。実用的なアウトプット
医療オーダーを取得し、電子カルテ(EHR)に統合し、医師がすぐに確認できる状態にします (Epicとの統合がEpicのWorkshopプログラムの一環として進行中)。監査可能な記録
AIが生成したアウトプットをすべての入力データと紐付け、Linked Evidenceを活用して透明性を確保します。
Abridgeは、Akron Children’s、Endeavor Health、Inova、Memorial Sloan Kettering Cancer Center、Oak Street Health (CVS Healthの一員) を含む100以上の医療システムに導入されています。過去8週間の間に、AbridgeはDuke Health、Johns Hopkins、Mayo Clinic、UNC Healthでの全社導入も発表しており、数万人の臨床医をサポートしています。
■ クラウドベースの物理セキュリティ技術の"Verkada"がSeries Eで$200Mを調達し、評価額は$4.5Bへ拡大
主な投資家
General Catalyst
Sequoia Capital
Next47
First Round Capital
概要
Verkadaは、General Catalystがリードし、Eclipseからの大規模な投資に加え、新規および既存投資家が参加したSeries Eで$200Mを調達し、評価額は$4.5Bに拡大しました。2016年の創業以来、同社の資金調達総額は$700M以上に達しています。
クラウドベースの物理セキュリティ技術のパイオニアであるVerkadaは、シンプルさを重視して設計された6つの製品ライン（ビデオセキュリティカメラ、アクセス制御、環境センサー、アラーム、ワークプレイス、インターホン）を、統合されたクラウドベースのソフトウェアプラットフォームを通じて、比類のない可視性を提供します。現在、93か国で30,000以上の組織がVerkadaを物理セキュリティの基盤として採用しており、Fortune 500企業の91社もその中に含まれています。これにより、より簡単な管理、インテリジェントな制御、そしてスケーラブルな導入が可能になります。
VerkadaのAIを活用した検索機能により、顧客は日常の言葉を使って、ビデオセキュリティカメラの映像内で人や車両を検索できます。
Verkada Access Controlの顧客は、従業員バッジをApple Walletに追加できるため、建物管理者が企業スペースへのアクセスを安全に管理することが、これまで以上に便利になります。
機械学習と応用コンピュータビジョンは、Verkadaの製品の核となる技術であり、最近ではカテゴリを定義する自然言語検索およびアラート機能によってAI機能をさらに拡張しました。これらのビジュアルインテリジェンス機能は、調査をより直感的かつ効率的にするだけでなく、Verkadaの顧客が業界特有の運用上の課題に対応できるようにします。例えば、製造業者が職場の安全性とコンプライアンスを管理したり、小売業者が不正返品と戦うことが可能になります。Verkadaは、この新たな資本を活用して、AIをセキュリティおよび安全ソリューションにさらに組み込み、クラウドベースの物理セキュリティプラットフォームを強化・拡張していく予定です。
Verkadaは市場で驚異的な成長を遂げており、2022年9月の前回の資金調達以来、顧客基盤は111%増加しました。現在、Fortune 500企業のうち91社以上がVerkadaを物理セキュリティの基盤として採用しており、大手顧客の70%以上が2つ以上の製品を利用しています。この強い顧客需要により、Verkadaの収益は同期間で95%増加しました。
「現在、世界中で150万台以上のVerkadaデバイスがオンラインで人々や施設を保護しており、私たちは市場シェアを急速に拡大し、カテゴリを定義するソリューションを30,000社以上の顧客に提供するという素晴らしい機会を得ています。今回の資金調達は、Verkadaが市場で推進している重要な変革をさらに強化するものであり、応用AIが組織の安全確保や業務効率の向上の方法を根本的に変えていくことを示しています。」とVerkadaの共同創業者兼CEOは述べています。
「Verkadaは、AIをビデオセキュリティ、予測メンテナンス、環境モニタリングなどの実世界のアプリケーションに統合する能力を持っており、顧客がセキュリティシステムと直感的かつ革新的な方法でやり取りできるようにしています。ビジネスの可能性は非常に大きく、学校、病院、小売店、製造施設を保護するという観点から見ても、Verkadaのクラウドネイティブなソフトウェアと統合ハードウェアの組み合わせは、同社が事業を拡大し、安全とセキュリティに対する考え方を世界規模で再定義する上で最適なポジションにあると考えています。」とGeneral CatalystのManaging Directorは述べています。
■ AIネイティブ製品向けの推論プラットフォームを提供する"Baseten"がSeries Cで評価額$825Mで$75Mを調達
主な投資家
Spark Capital
Greylock
概要
Basetenは、IVPとSpark Capitalが共同リードし、Greylock、Convictionなどが参加するSeries Cで$75Mを調達し、評価額は$825Mに拡大した。同社のこれまでの資金調達額は$135Mに達した。
2019年にサンフランシスコで設立されたLLMやその他のAIアプリケーション向けの高性能な推論に特化したAIスタートアップのBasetenは、企業がクラウドまたは自社のオンプレミスインフラでLLMを運用できるAI推論プラットフォームを開発しました。AIアプリケーションをスケールさせるには、極めて高速かつ信頼性の高い推論へのアクセスが必要です。推論とは、モデルにクエリを送り、レスポンスを計算するプロセスを指します。
しかし、多くの企業にとって、これを実現するのは困難です。推論を支える高性能なGPUの確保が難しく、十分なリソースを確保できないと、アプリケーションのパフォーマンスが低下したり、場合によってはダウンタイムが発生することもあります。さらに、GPUの不足によりコストが高騰するケースもあります。
Basetenは自社のデータセンターを運営するのではなく、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoftなどのクラウドインフラを活用しています。これらのクラウドプラットフォームのリソースを組み合わせることで、より良いGPUアクセスを提供できるとしています。さらに、顧客は自社のデータセンターで同社のソフトウェアを運用することも可能です。
Basetenのプラットフォームは、高性能な推論を実現するために必要なすべてを提供します。これには、独自およびオープンソースの幅広いモデルライブラリ、LLMの本番環境へのデプロイ、管理、スケール、保守のための最新ツールやワークフロー、リージョンやAIモデルの種類を超えてスケール可能なマルチクラスタ・マルチクラウドインフラが含まれます。
また、応用研究へのアクセスも提供しており、顧客は最新の技術やフレームワークを活用してAIアプリケーションのパフォーマンスとコスト効率を向上させることができます。さらに、AI専門のエンジニアがアプリのデプロイを支援します。
Basetenの共同創業者兼CEOは、同社の最大の強みの一つがGPUリソースへの確実なアクセスを保証できる点であると述べています。多くの企業がAIモデルを独自にデプロイしていますが、適切な地理的ロケーションで十分なGPUを確保するのに苦労していると述べています。
さらに、顧客は、使用しているGPUが突然メンテナンスモードに入るという事前通知なしのトラブルに悩まされることもあります。しかし、Basetenは十分なリソースを確保しており、このような問題を回避できると同氏は説明しました。
加えて、Basetenは顧客のコスト削減にも貢献し、同社のサービスを導入した顧客は推論コストが平均約40%削減されるだけでなく、パフォーマンスの向上も実現していると述べています。
こうした要因が、同社が過去12か月で売上を6倍以上に伸ばすことができた理由かもしれません。ただし、具体的な売上の数値は明かされていません。
一方で、同社は100社以上の企業顧客を抱えていると主張しており、その中にはクラウドファンディングプラットフォームのPatreon、AIスタートアップのWriter、動画編集企業のDescriptが含まれています。
Basetenは、顧客が高品質なAIプロダクトを迅速に市場に投入できることを最優先しており、それを実現するためにBasetenを選択していると述べました。「スピード、信頼性、コスト効率は妥協できない要素であり、それこそが私たちの100%の焦点です」と付け加えました。
「AIプロダクトが推論に関する問題をまだ経験していないなら、それは単にまだ本格的なスケールに達していないからに過ぎません。成功するAIプロジェクトには、優れた推論パフォーマンスが不可欠です。そうでなければ、誰も使いたがりません。製品や企業の未来を推論性能に賭けるなら、適切なパートナーを選ぶことが成功か失敗かを決めるのです。」とSpark CapitalのGeneral Partnerは述べています。
Basetenはソフトウェア、専門知識、研究を組み合わせ、このニーズに応えています。同社は、AIネイティブ製品を本番環境で運用するために必要なすべてを提供しており、その範囲は以下の通りです。
モデルツーリングとワークフロー
本番環境でのモデルのデプロイ、管理、スケーリング、監視を行い、モデルのパフォーマンスを確保し、イテレーションサイクルを加速します。マルチクラスタ・マルチクラウドインフラストラクチャ
あらゆる環境、リージョン、モデルモダリティに対応し、自動スケールを実現することで、最大限のパフォーマンスと信頼性を提供します。応用パフォーマンス研究
最新の技術とフレームワークを活用し、出力品質を損なうことなく、モデルのパフォーマンスとコスト効率を向上させます。エンベデッドAIエンジニア
AIネイティブ製品のデプロイおよびスケーリングに関する深い知識を活かし、顧客の市場投入スピードを加速し、24時間365日のサポートを提供します。
Basetenは成長を支えるために、従業員数を前年比3倍に増やし、現在はGitHub、Google、Uber、Amazon、Palantir、Atlassian、Confluent、Yelp、AirTableといった企業出身の50名のチームを擁しています。また、本番環境向けのマルチクラウド対応、マルチクラスタ対応、ハイブリッドクラウド対応、TensorRTのようなランタイムとの統合、AWSやGCPとのパートナーシップによる最先端ハードウェアへのアクセスなど、新機能の開発を継続的に進めています。
■ AIを活用して企業の決算処理を迅速かつ効率的に支援する"Stacks"がSeedで$10Mを調達
主な投資家
General Catalyst
EQT Ventures
概要
Stacksは、EQT VenturesがリードするPre-Seedで$3M、その後、General Catalystがリードし、EQT Venturesも参加したSeedで$7Mで総額$10Mを調達した。
アムステルダムで設立されたAIを活用して企業の決算処理を迅速かつ効率的に支援するStacksは、財務プロセスを統合する包括的なソリューションを提供し、企業がワンクリックで月次決算を効率化できるようにします。わずか9か月で最も包括的で多機能な財務決算ソリューションの1つを構築し、Volt、Cleo、Juni、Genesisを含む数十社の有力企業が導入しました。
経理部門は、月次決算をより迅速かつ効率的に締めくくる方法を求めています。現在のプロセスは手作業が多く、ミスが発生しやすく、リソースを大量に消費します。Stacksは、経理チームとAIエージェントが協力して決算を従来の2倍の速さで完了し、最終的にはワンクリックで処理できるようにします。顧客からは、決算時間の47%短縮、手作業による照合作業の97%削減、監査サイクルの33%短縮が報告されています。
どの企業も、月末の決算業務のプレッシャーを経験しています。これは多くの場合、煩雑でリソースを大量に消費します。多くのツールが利用可能であるにもかかわらず、多くの企業はいまだに時代遅れのソフトウェアシステムに依存しており、これらは完全に統合されていません。その結果、データが分断され、手作業が増え、ミスが発生しやすくなっています。
1年以上前、Stacksの創業者兼CEOのは米国のフィンテック企業Plaidで国際プロダクト部門の責任者を務めていました。それ以前は、UberのMoneyチームでシニアプロダクト職に就き、経理チームが毎月直面する非効率なプロセスを目の当たりにしました。
1年も経たないうちに、Stacksチームの顧客中心のアプローチにより、金融市場における重要な課題を特定し、迅速にプロダクトを構築し、数十社のクライアントを獲得し、すでに収益を生み出し始めています。
Stacksは、Enterprise Resource Planning(ERP)やExcel、Slackなどの主要なデータソースやツールと完全に統合されているため、容易に適応できます。時間とコストがかかるデータ移行プロジェクトは不要で、顧客は2週間以内に業務を開始できます。このプラットフォームは、重要なコンプライアンスワークフローを管理し、中央管理の照合ビューによってリスクを低減します。AIを活用した取引照合、データ取り込み、仕訳入力などの機能により、チームの業務効率が向上します。財務チームは、特定のワークフローにAIエージェントを導入し、その作業を簡単にプラットフォーム上で確認できます。
■ エンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームを開発する"CTGT"がSeedで$7.2Mを調達
主な投資家
Gradient (GoogleのEarly stage AI Fund)
General Catalyst
Y Combinator
概要
CTGTは、GoogleのEarly stage AI FundであるGradientがリードし、General Catalyst、Y Combinator、Liquid 2、Deepwater、そして著名なエンジェル投資家が参加したSeedで$7.2Mを調達した。
エンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームを開発するCTGTは、最大500倍高速でAIモデルをカスタマイズ、トレーニング、デプロイできる新しいアプローチを提供し、企業がAIの取り組みを本格的にスケールできるよう支援します。カリフォルニア大学サンディエゴ校で開発された技術を基に、CTGTのエンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームは、現在のAI計算能力の制約を取り除き、ライブ環境でモデルの品質を評価し、自動的に更新することで、より高精度なパフォーマンスを実現します。
企業がAIプロジェクトをPoC(Proof-of-Concept)から本格運用に移行し、チャットボットのような低リスクなユースケースからセキュリティのような高リスクなユースケースへと展開する中で、AI計算能力の限界が明らかになってきています。AIには膨大かつ増大し続ける計算能力とエネルギーが必要です。モデル開発者の間では、AIの計算能力が壁にぶつかっており、それがAIの可能性を制限していると指摘されています。
CTGTの共同創業者兼CEOは、この課題について長年考察し、カリフォルニア大学サンディエゴ校での自身の研究の中心テーマとしてきました。2023年にはこのテーマに関する画期的な論文を発表し、ICLRで発表しました。その論文では、AIモデルを最大500倍高速で評価・トレーニングする新しい手法を提案し、既存手法を大幅に上回る「スリーナイン(99.9%)」の精度を達成しました。この手法がCTGTの基盤となっています。
「CTGTの登場はタイムリーです。業界全体がコンピューティングの制約内でAIをスケールさせる方法に苦慮している中、CTGTはその制約を取り払い、企業がAIの導入を迅速にスケールし、スマートフォンのようなデバイス上で高度なAIモデルを実行できるようにします。この技術は、大企業における高リスクなAI導入の成功にとって不可欠です。」とGradientのManaging Partnerは述べています。
多くのベンダーはモデルの問題を特定できますが、CTGTだけが本番環境でモデルを自動的に調整・再トレーニングでき、更新のためにモデルをオフラインにする必要をなくします。
企業はCTGTを活用することで、AIモデルがプライバシー、セキュリティ、企業基準のガイドラインなどのポリシーに準拠した状態を維持できるようになります。さらに、環境の変化に応じて、モデルにより多くの自律性を持たせたり、新たな脅威が出現した際にはセキュリティをより厳格にすることも可能です。
例えば、企業がプロンプトエンジニアリング攻撃のような新たなオンラインセキュリティ脅威に直面した場合、CTGTはそれを検知し、モデルを即座に調整して攻撃への耐性を高めることができます。また、CTGTは、ハルシネーション、不正確な情報、データ漏洩を検出・修正することも可能です。
「高リスク業界であるヘルスケアや金融分野では、モデルの出力に対する確実性や信頼性の欠如が、AIの導入における大きな障壁となっています。CTGTは精度を飛躍的に向上させることで、この障壁を取り除きます。」と同氏は述べています。
2024年半ばに設立されたCTGTは、すでにFortune 10企業と提携し、安全なオンデバイスAIの導入を進めています。また、CTGTのソフトウェアを活用し、AIの安全性と導入のギャップを埋めることに成功している企業もあります。
CTGTの最初の顧客の一つであるEbrada Financialは、フロントラインのカスタマーサービスチャットボットの事実精度を向上させるためにCTGTを活用しました。「以前は、チャットボットのハルシネーションやその他のエラーにより、多くの顧客がライブサポートエージェントに問い合わせる必要がありました。しかし、CTGTの導入によりチャットボットの精度が大幅に向上し、ほとんどのエージェント対応リクエストが不要になりました。私たちはそのパフォーマンスに非常に満足しています。」とEbrada Financialの創業者兼Tax Strategistは述べています。
投資環境
● 2024年はEarly stageでのユニコーン誕生が70%増加
2024年にユニコーンの誕生ペースが全体的に若干上昇したのと同様に、資金調達のEarly stage（Seed、Series A、Series Bと定義される）でのユニコーンの誕生も増加した。昨年、Early stageの企業39社がユニコーンのステータスを獲得し、2023円の23社から70％増加した。
2021年と2022年のピーク時には184社ものEarly stageのユニコーンが誕生していたが、32社に過ぎなかった2020年と比べると、昨年の数字は22％近くも急上昇している
もちろん、最近の急増の理由の一つはAIで、2024年に最も高い評価額を記録したEarly stageのスタートアップの多くはAI関連のスタートアップで、そのほとんどがGenerative AI関連であり、2024年にユニコーンになったEarly stageのスタートアップのうち、45％近くがAIまたはAI関連分野であった
● 2024年は「ヘルスケア × AI領域」の資金調達が絶好調
ヘルスケア × AI領域の資金調達は、2024年に絶好調だった。（とはいえ、2021年のピーク時に比べれば、投資額はまだ少ない）
2024年はAIの進歩を医療サービスや医薬品開発などの健康関連分野に応用するスタートアップに全世界で75億ドル以上が投資された。今年もすでに16億8000万ドル近くが投資され、好調なスタートを切っている。
今のところ、投資家がAIと健康が交差する分野への投資にブレーキをかけているという明らかな兆候はない。AIが急速に進歩し、高度化していることから、AIを中核分野として取り入れる医療・バイオ分野の新興企業が増えるにつれて、投資意欲が回復する可能性さえある
● 2024年はスタートアップによる他のスタートアップの買収件数が400件近くと2023年から31％急増
2024年にスタートアップが他のスタートアップを買収したディールは400件近くあり、31％急増した。2023年には、このような取引は300件もなかった
2024年の取引数は、スタートアップが他のスタートアップを買収した1,000件近いディールのあった2021年と2022年の最高値からは大きく離れているが、それでもそのようなディールが300件以下だった2020年を上回っている
だからといって、売り手が望む価格を手にしているわけではなく、多くのスタートアップは、2021年と2022年の市場の過熱に伴う評価額の拡大から大幅に下回る価格を受け入れた後に初めて成立したと思われる