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Vertaの創業者でCEOのManasi Vartak（マナシ・バルタク）氏は、MITの大学院在籍時に、機械学習のモデルのバージョン履歴を追跡するオープンソースのデータベースプロジェクトであるModelDBを構想した。卒業後、彼女はそのビジョンをさらに拡張して、モデルのバージョンを追うだけでなく、それらを実際に使用できる方法を提供したいと考え、Vertaが誕生する。

米国時間8月25日、Vertaはステルスを脱し、Intel Capitalが率いるシリーズAのラウンドで1000万ドル（約10億6000万円）を調達した。参加したGeneral Catalystは、同社の170万ドル（約1億8000万円）のシードラウンドをリードしている。

バルタク氏はModelDBでモデルのバージョン履歴を提供するだけでなく、多くの企業にとって難しいことだった、データサイエンティストたちがこれらのモデルをプロダクション（本番使用）へデプロイするためのプラットフォームを作りたかった。さらに彼女はプロダクションであるからには、対象データが過去のものでなく、現在のデータを正確に反映していることも望んだ。

「Vertaはモデルが今でも有効か調べることができ、モデルのパフォーマンスが急に変化したら警告を出す」と同社は説明している。

画像クレジット：Verta

バルタク氏によると、オープンソースのプロジェクトにしたため、会社を早期に投資家たちに売り込むことができ、多くの顧客を惹きつけるという期待感を彼らに持たせることができたという。「シードラウンドも、私が単独かつ初めて起業し、しかも学校を出たばかりの創業者として調達した。これは一般的な資金調達とはまったく違っていたが、それに関してもオープンソースのプロジェクトであることが有利に働いた」と彼女は語る。

確かに、今回のリード投資家であるIntel Capitalの副社長で専務取締役のMark Rostick（マーク・ロスティック）氏は、Vertaが機械学習のモデル制作における基本的な問題を解こうとしていることを理解していた。「Vertaは、企業がAIを採用するときに直面する重要な問題の1つに取り組んでいる。その問題とは、データサイエンティストとデベロッパーの間にあるギャップを橋渡しして、機械学習のモデルのデプロイメントを加速することだ」とロスティック氏はいう。

バルタク氏は、現在の初期的段階で何社の顧客がいるかなどについて語ろうとしなかったが、このプラットフォームを利用している企業はモデルのプロダクションへの移行をかなり速く行えると述べた。

現在、同社社員は9名だが、この早い段階から彼女はダイバーシティに真剣に取り組んでいる。社員構成はインド人4名、白人3名、ラテンアメリカ系1名、アジア系1名だ。すでにかなり多様である。今後、会社が成長していくときも、このような多様性を維持したいと彼女はいう。2020年はさらに15名を採用し、2021年は倍増を予定している。

バルタク氏は、ジェンダーに関しても半々であることを望んでいる。MITの学生時代は、さまざまなプロジェクトでそれを達成できたため、自分の会社でもそうしたいという。雇用の多様化のために、サードパーティであるSweat Equity Venturesの協力を求めている。

彼女によるとプラットフォームの構築は一気にではなく、いろんな機能を実験しながら段階的にやりたい、小さなチームのときからそうしたいという。現時点では、そんなやり方のためにさまざまな既存の機械学習ツールとの相互運用性を試している。例えばオープンソースの機械学習パイプラインツールであるAmazon SageMakerやKubeflowなどだ。

「顧客の成熟度のレベルに合った仕事をすることが重要だ。そこで最近の2つの四半期では、相互運用性のあるシステムの構築に力を入れてきた。それにより、まるでLogoのブロックのようにコンポーネントを選んで拾い上げ、エンドツーエンドまでシームレスに動くシステムを作れる」とバルタク氏は語った。

画像クレジット: Verta

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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）

東京大学大学院工学系研究科　松尾豊教授が理事長を務める日本ディープラーニング協会（JDLA）は8月24日、「第1回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト2020」（DCON2020）本戦を8月22日に開催したと発表した。最優秀賞を「東京工業高等専門学校 プロコンゼミ点字研究会」が獲得した。同校は企業評価額5億円、投資総額1億円という評価を受け、副賞の起業資金100万円と日本ディープラーニング協会若手奨励賞も同時に授与された。本戦の模様は、NHK教育テレビジョン（NHK E）の番組「サイエンスZERO」において、9月6日23:30と9月13日23:30の2回にわたり放送される予定。

JDLAは、ディープラーニングを事業の核とする企業が中心となり、ディープラーニング技術を日本の産業競争力につなげるという意図のもと設立。

DCON2020は、高専生が日頃培った「ものづくりの技術」と「ディープラーニング」を活用した作品を制作し、その作品によって生み出される「事業性」を企業評価額で競うコンテスト。審査では、実際にスタートアップ企業の評価時と同じ基準で評価を行い、技術価値を企業評価額と投資金額でジャッジする点が、他のコンテストと違うDCONの大きな意義という。新たなビジネスにどの程度の価値があるのかを、売上や利益に加えて、事業の意義・市場の大きさ・経営者とメンバーの資質などから判断する。

最優秀賞は「東京工業高等専門学校 プロコンゼミ点字研究会」の「:::doc」（てんどっく）が獲得。印刷された文字と点字の相互自動翻訳を視覚障がい者自身で行えるシステムで、テクノロジーを使って情報アクセス不平等をなくす、社会的意義の高い取り組みが評価された。

また最優秀賞のほか、各協賛企業が表彰する企業賞が授与された。

JDLAおよびDCON実行委員会は、今後もDCONの継続的な開催によりディープラーニングの産業活用を促進する若手人材の輩出を目指し、引き続き同コンテストを運営。「DCON2021」開催が決定済みで、エントリー締め切りを10月30日までとして、受付開始を開始している。

例年DCONでは、課題解決策を事業案として提出する一次審査、プロトタイプを制作し技術面での実現性を審査する二次審査を経て、本選出場チームが決定される。本選出場チームは、高専出身者を含む事業経験豊富な起業家有志が各1名ずつメンターとして参画。開発作品の「事業性」を磨き、本選審査員のベンチャーキャピタリスト陣から企業評価額を勝ち取るためのプレゼンテーションを行う。

最優秀賞（1チーム）には、賞状、副賞の企業資金100万円を授与。また日本ディープラーニング協会若手奨励賞（1チーム）が用意されているほか、優秀賞なども表彰予定。

最後に背中を押したのはオーストラリアの山火事だった。

Adam Hearne（アダム・ハーン）氏は温室効果ガス排出量が世界で最も多いいくつかの企業で12年間働いた。まず、最大の鉱業会社の1つであるRio Tinto（リオ・ティント）。その後Amazon（アマゾン）では欧州のインバウンド配達オペレーションを指揮した。アマゾンのオペレーションでは何百万トンもの二酸化炭素を大気中に排出するが、ハーン氏はそこで物流が滞ることのないようにする役を担った。

アマゾンの事業では、2019年に5117万トンの二酸化炭素を排出された。同社のレポートによると、これは石炭火力発電所13基分に相当する。

そして、ハーン氏の母国で山火事が起こった。

2019年の山火事では、4600万エーカー（約18万6000平方キロメートル）が炎に包まれ、9000戸超の家屋が破壊された。そして400人余りが亡くなり、無数の動物も犠牲になった。絶滅の危機に陥っている生物もある。

ハーン氏は同年、ビジネススクール時代に一緒にラグビーで汗を流した古い友人であるRoheet Shah（
ロヒート・シャー）氏と、インペリアル・カレッジ・オブ・ロンドンのコンピューターサイエンスと機械学習の専門家であるYuri Oparin（ユーリ・オパリン）氏、Jeremiah Smith（エレミヤ・スミス）氏らと共にCarbonChain（カーボンチェーン）を立ち上げた。いまY Combinatorを卒業しようとしている同社は、汎用品の産業が排出するガスを正確に測定するサービスを売り込んでいる。汎用品の産業による排出ガスは世界の温室効果ガス排出量の50％を占める。

同社のサービスの登場は時宜を得ている。世界中の国々が二酸化炭素や温室効果ガスに対してこれまでよりも厳しい規制を導入しようとしている。EUは、地域のローカル経済を反映した気候変動に関する新たな規制導入に向けて緩やかに動いている。ロシアのような石油国家ですら新たな気候規制を制定しようとしている（少なくともロシアの当局者によるとそうだ）。

こうした動きで欠けているものは、企業が正確にガス排出量を追跡する手段と、排出量の相殺がどれくらいうまくいっているのかしっかりとモニターできるテクノロジーだ。

CarbonChainは温室効果ガス排出のかなりの部分を占める部門に目を向けることでこの問題に取り組む、とハーン氏はいう。

「世界は、どの企業がどれくらいのガスを排出しているのか正確に把握する必要がある」と7月のインタビューでハーン氏は述べた。

同氏によると、ガス排出の削減と規制が機能していることを確かめるために、当局は石油・ガス、そしてコモディティ、資源開発の部門をウォッチする必要がある。「そうした部門はそろって二酸化炭素をかなり排出し、ゆえにそれを数値で表す必要がある」

CarbonChainはこうした産業のサプライチェーンにおけるあらゆるアセット用モデルを構築したという。同社は重産業で使用されている各種設備のデジタルツインを作った。企業が使用している設備についての情報が得られなければ、そうした企業のための設備をつくっているエンジニアリング会社をあたる。

「明かされない数字を入手するために、我々はすぐ隣に発電所があるアルミ精錬所まで行かなければならない」とハーン氏は話した。「排出の90％は電気の使用によるものだ」。

同氏によると、CarbonChainのシステムは1杯のコーヒーやワインを生み出すためにどれくらいの二酸化炭素排出をともなうかがわかるほど正確だ（ちなみに、輸入ワインの場合2ポンド、約900グラムの二酸化炭素排出される）。

CarbonChainは、生産者や既存の炭素取引の枠組みで活動している炭素トレーダーにサービスをすでに販売している。

これまでのところ、同社は英国政府からおおよそ50万ドル（約5300万円）、そして顧客（非公表）の1社から投資を受けた。

同社のテクノロジーは、排出モニターを行っていると主張する他のどの企業よりも確固とした方法論を備えているようだ。炭素排出データを企業に提供していると称する他のスタートアップには、350万ドル（約3億7000万円）を調達したPersefoni、Y Combinato卒業生のSINAI Technologiesがある。

もしCarbonChainが本当に鉄筋1つに至るまで材料にともなうガス排出量を測定できるのなら、業界にとって重大な帰結をもたらす可能性がある。

同社はまた、機械学習を用いた膨大なデータセットの収集に基づく垂直的なソリューションを構築するかなりの業界経験で起業の潮流にうまく乗っている。

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画像クレジット：shico3000 / Getty Images

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（翻訳：Mizoguchi）

AI医療機器スタートアップのアイリスは8月6日、資金調達を実施し、2017年11月創業からの累計資金調達額が約29億円となったと発表した。引受先は、トヨタ自動車を主な出資者として、スパークス・グループ運営の「未来創生2号ファンド」、CYBERDYNEと同社子会社運営のCEJファンド（サイバニクス・エクセレンス・ジャパン 1号投資事業有限責任組合）。

調達した資金は、AI医療機器のさらなる研究開発の加速とグローバル展開に向けた準備、優秀な人材の獲得に利用する。

アイリスは、AI技術を用いた高精度・早期診断対応のインフルエンザ検査法の開発を進行。2019年4月には第一種医療機器製造販売業を取得、2019年5月には塩野義製薬とBeyond Next Venturesを引受先とする12.5億円の資金調達を実施。冬季には大規模な臨床試験を実現し1万人以上のデータを収集するなど成長を続けてきた。

2020年6月にはPreferred Networksとの取り組みを開始し、同社が開発するAI医療機器の上市に向けた支援を実施している。

アイリスは、技術開発と事業のさらなるスピードアップを目指しており、また、開発する機器や技術は広く世界に向けて提供できると考えているという。こうした背景から今回、知能化技術への投資に注力する「未来創生2号ファンド」および医療機器の豊富な海外展開実績を有するCYBERDYNEからの資金調達を実施した。

今後もインフルエンザAI診断支援機器だけでなく、他疾患への展開など、アイリスがミッションとして描く「すべての医師が匠の医療技術を共有し育てることのできる社会の実現」を目指すとしている。

なおアイリスは8月4日、AIエンジニアの吉原浩之氏が所属するチームが、世界的AIコンペティションプラットフォームKaggleの「Prostate cANcer graDe Assessment (PANDA) Challenge」（PANDA Challenge）においてGoldメダルを受賞したことを発表している。また吉原氏は、これまでに獲得していた3つのSilverメダルとこの受賞で、Kaggle Masterの称号を獲得した。同社は、吉原氏が参加したPANDA Challengeは前立腺癌の生体組織診断という医療分野コンペティションにあたり、参加によって得られた技術はアイリスのAI医療機器開発にも大いに活かされるとしている。