会計分野特化のAIソリューションを手がけるファーストアカウンティングが4億円のシリーズC調達

会計分野特化のAIソリューションを手がけるファーストアカウンティングが4億円のシリーズC調達

ファーストアカウンティングは1月19日、シリーズCラウンドとして、第三者割当増資により約4億円の資金調達を実施したと発表した。資金調達累計額は約14億円となった。調達した資金は、エンジニアの採用にあてる。引受先は以下の通りとなっている。

・BEENEXT2 Pte. Ltd.
・ALL STAR SAAS FUND Pte. Ltd.
・マイナビ
・Scrum Ventures Fund III L.P.
・KDDI 新規事業育成3号投資事業有限責任組合
・ライドオン・エースタート2号投資事業有限責任組合
・DEEPCORE TOKYO1号投資事業有限責任組合
・エースタート

ファーストアカウンティングは、買掛金(請求書支払)業務といった経理業務の効率化ソリューション「Robota」と、Robotaシリーズの機能を組み込んだAIソリューションとして「Remota」を提供。Robotaは、深層学習を通じて経理特有の証憑書類の形式をあらかじめ学習したAIと、AIが読み取った値を自動でチェックするロジックチェック機能を備えたクラウドサービスとなっている。

また同社は、デジタル庁および会計ベンダーの業界団体「電子インボイス推進協議会」が進めている「Peppol」(ペポル。Pan European Public Procurement Online)に貢献すべく、Peppolアクセスポイントの提供に向けて取り組んでいるという。Peppolは、国際的非営利組織Open Peppolが管理する電子インボイスの標準仕様だ。

Peppolにより請求書の根本的な電子化を進め、受取る請求書のみならず、大手のエンタープライズの販売管理システムにおける請求書の送付の電子化や、AIによる売掛金の消込を実現するとしている。そのため、エンジニアの採用を積極的に行う方針という。

またより強固な開発体制を構築することで、「買掛金業務を圧倒的に効率化する先進的な機能の開発」「安定的なサービス運用のためのインフラの整備やSRE体制の構築」「QA体制を強化し品質の高いプロダクトの提供」を実現し、Remotaに関して使い勝手を向上させるとしている。

サブスクなど各種サービスの解約時に抑止・分析を行うチャットボットSmashが8016万円調達、解約抑止率向上を目指す

サブスクリプションサービスなどからの解約を抑止するリテンションボット(解約抑止・分析チャットボット)「Smash」を開発・提供するSmashは1月11日、第三者割当増資による8016万円の資金調達を実施したと発表した。引受先は博報堂DYベンチャーズ、i-nest capitalの運営するファンド。調達した資金を元に、Smashのさらなる研究・開発を進め、解約抑止率の向上とロイヤルティ強化の実現を加速する。

サブスクリプションサービスや定期通販などでは、ユーザーがサービスへの加入や購入を手軽に行える反面「解約」も気軽に行いやすいという。これにより、企業にとっては解約をいかに抑止しLTV(顧客生涯価値)を高めていくかが課題として挙がっている。

同社のSmashは、各種サービスの解約というタッチポイントでユーザーとコミュニケーションを図り、解約の抑止や分析を行うAIチャットボットによるソリューション。「リアルタイムで空気を読むことによって、デジタルの枠を超え、より人間に近いコミュニケーションを実現」しているという。

2021年3月設立のSmashは、データを活用したマーケティング分析サービスを提供するスタートアップ。サブスクや定期通販の解約から企業の課題を見つけ出し、企業の強みに変えることで、ユーザーのロイヤルティ強化実現を目指している。

 

自動外観検査AIをノーコードで開発可能なAI開発プラットフォームを提供するMENOUが約2.5億円のシリーズA調達

自動外観検査AIなどをノーコードで開発可能なAI開発プラットフォームを提供するMENOUが約2.5億円のシリーズA調達

自動外観検査システムなどAIによるディープラーニング技術を身近にするソリューションを提供するMENOU(メノウ)は1月11日、シリーズAラウンドにおいて、第三者割当増資による約2億5000万円の資金調達を実施したと発表した。引受先はニッセイ・キャピタル、DEEPCORE、三菱UFJキャピタル。累計資金調達総額は約3億7000万円となった。

調達した資金は、検査AIをノーコードで開発するAI開発プラットフォーム「MENOU-TE」(メノート)の機能拡張、また検査工程を自動化するための導入支援サービスである「MENOU-IN」(メノーイン)をより多くの企業に提供できる体制を整える。

MENOU-TEでは、AIとルールベースのハイブリッドな検査を構築し、導入するまでの開発を容易にする体制を整える。また、機能開発を加速し、プログラミングやAI、画像処理の専門人材がいなくてもAIの社内開発が可能になるMENOU-TEの利便性や使いやすさつかいやすさを増していく計画という。

MENOU-TEは、ディープラーニングの検査AIを、ノーコードで開発可能なソフトウェア。GUIによるアノテーションラベリング(学習操作)や解析精度の視覚化と最適化支援、ルールベース解析とのハイブリッドな推論・検査といった機能を備える。これらにより、画像検査やAIの専門知識のない技術者であっても、製造現場に必要な外観検査・画像検査を実施する環境を構築できる。

自動外観検査AIなどをノーコードで開発可能なAI開発プラットフォームを提供するMENOUが約2.5億円のシリーズA調達

MENOU-INは、検査AIの総合的な導入支援サービス。外観検査の画像取得に向けた照明やカメラなどの最適な撮像構成を提案しつつ、運用やメンテナンス体制も含めたAI外観検査導入を総合的にサポートする。企業内のAI・DX人材の育成を行うトレーニングなども行うなど、開発人材育成も支援する。

MENOUは、日本の製造業にとって身近なAIを普及させることをミッションに掲げ、ニコンのエンジニアが2019年6月に設立したAIスピンアウト。独自のAI開発プラットフォームを中心に、様々な製造業への導入支援を展開している。MENOU-TEは、直感的操作でアノテーションができるだけでなく、AI開発に必要なファイル管理、モデル管理を一括管理できる統合開発環境を提供し、導入後もメンテナンスしやすい画像検査を可能にするという。

MENOU-TEを用いたMENOUチームの解析画面。外観検査に特化したソフトウェアだが、人物特定AIなども短時間で実現できるという

MENOU-TEを用いたMENOUチームの解析画面。外観検査に特化したソフトウェアだが、人物特定AIなども短時間で実現できるという

実物大の3D製品イメージで消費者のショッピング体験を向上させるAvataarが52億円調達

eコマースの顧客の大多数は、購入前に商品を見ておきたいと思っている。かつてAmazon(アマゾン)のような企業が、ファッションや家庭用品のオンライン化に苦労してきたのはそのためだ。サンフランシスコとベンガルールを拠点とするスタートアップがこの問題を解決しようとしており、事業規模拡大のため、このほど新たに資金を調達した。

AIとコンピュータービジョンのスタートアップであるAvataar(アバター)は、現地時間1月7日にシリーズBで4500万ドル(約52億円)を調達したと発表した。このラウンドはTiger Globalがリードし、既存の投資家からSequoia Capital Indiaが参加した。6年の歴史を持つこのスタートアップは、創業者兼最高経営責任者から初期に調達した金額も含め、これまでの資金調達ラウンドで約5550万ドル(約64億円)を調達した。

Avataarは、消費者直販ブランドやeコマースマーケットプレイスが製品を3D表示し、コンシューマージャーニーを形成する支援を行う。企業はAvataarのプラグアンドプレイ技術を自社システムに組み込むことができる。顧客は携帯電話のカメラを使い、リビングルームにいながら、製品の実際の大きさと雰囲気を視覚化することができる。

Avataarの創業者で最高経営責任者のSravanth Aluru(スラバント・アルル)氏はTechCrunchのインタビューで、家具や大型家電などのカテゴリーで上位2社のeコマース・マーケットプレイスを含む数多くの企業と現在提携していると述べた。同氏は、守秘義務契約を理由に、顧客企業名の公表を断った(Samsungや Pepperfryなど、Avataarとの提携を公に認めている企業もある)。

アルル氏はデモで、提携するeコマースマーケットプレイスのアプリから、ソファや机などいくつかの製品を、自分のリビングルームにドラッグ&ドロップし、家の中でバーチャルアイテムの位置を変えずに色やアイテムを変更してみせた。アイテムをインタラクティブにすることもできる。例えば、冷蔵庫をバーチャルで再現すると、ユーザーはドアを開けたり閉めたりすることができる。

ブランドは、Avataarのサービスを利用するために何か大きな変更を加える必要はない。商品画像の解像度が1080p以上であれば、Avataarがバーチャル3D版を作り上げることができるとアルル氏は話す。消費者側でも、近年発売されたiPhoneやAndroidスマートフォンなら、バーチャルオブジェクトの表示やインタラクションをサポートする計算能力とグラフィックパワーを備えている可能性が高いという。

「カメラがホームスクリーンであることを考えると、エンゲージメントの時間を著しく長くとることができます。ブランドの売り上げへのコンバージョンは3.5倍以上になっています」と同氏は語る。同社は、エンゲージメント情報を提携ブランドに提供する。提携ブランドは、顧客によりよいサービスを提供するため、さらにパーソナライズする。

アルル氏は、この技術がもたらす利点を認識し、採用する企業がますます増えてきているという。この傾向は、今後ますます強まることが予想される。

ブランド名は明かさなかったが、いくつかのスマートフォン企業はAvataarの技術を利用してバーチャルローンチを行ったという。「当社は現在、ほとんどのプラットフォームに統合されています。もし、大容量のサービスで3Dを見ているなら、それは我々が提供したものである可能性が高いと思います」と述べた。

Avataarの創業チーム。左からMayank Tiwari(マヤンク・ティワリ)CBO、Sravanth Aluru(スラバント・アルル)CEO、Prashanth Aluru(プラシャント・アルル)取締役、Gaurav Baid(ガウラブ・バイド)CPO(画像クレジット:Avataar)

2025年までに、世界人口の75%近くと、ソーシャルアプリやコミュニケーションアプリを利用するほぼすべての人が、頻繁にARを利用するようになると、Snap(スナップ)はDeloitte(デロイト)と協力した最近のレポートで述べている。同レポートによると、ARを使って買い物をする顧客はすでに1億人を超えているという。

アルル氏は、メタバースが浸透していくなかで、同社は最前線に立つための準備をしており、この分野のいくつかの主要なプレイヤーと関係を持っていると述べた。

「メタバースはすでに存在しています。Avataar.meは、最大手のブランドに規模を創造する能力をもたらし、商売を実現する道を切り開いています。ARやVR環境において非常に有望なアプリケーションです」と、Sequoia IndiaのマネージングディレクターShailesh Lakhani(シャイレーシュ・ラカーニ)氏は声明で述べた。

「スラバント、ガウラブ、マヤンクと一緒に仕事をするのは楽しく、Sequoia Capital Indiaは、彼らのシリーズBラウンドに再びコミットすることをうれしく思います」。

業界の推計によると、デジタルおよびデジタルに影響される市場は、2025年までに18兆ドル(約2090兆円)に拡大し、2Dから3Dへのコマースシフトを推進する基盤としてのプラットフォームに対し、今後10年間で500億ドル(約5兆8000億円)を超える収益化の機会を提供すると予測されている。

「史上初めて、ライブカメラ映像により、消費者の物理的な現実を検知、理解、拡張、操作することができるようになりました。当社の特許取得済みのAI・CV機能はメタバース全体の進化に適用可能ですが、先行して消費者のショッピング体験の再定義に着手しました」とアルル氏は話す。

「このプラットフォームは、自宅のモバイルデバイスやARメガネ・ウェアラブルを通して、あるいは実店舗であっても、デジタル化されたカタログという無限の通路を見て回る消費者のショッピング体験を変革します」。

Tiger GlobalのパートナーであるEvan Feinberg(エバン・ファインバーグ)氏は声明で次のように述べた。「消費者はより良いeコマース体験を求め続けています。Avataarが生み出した革新的な技術は、この需要に応えるための強力なプラグアンドプレイ・ソリューションを顧客に提供しています。デジタル世界が2Dから3Dに移行する中、Avataarとその有能な経営陣は、この急成長市場において好位置につけています」。

画像クレジット:Avataar

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(文:Manish Singh、翻訳:Nariko Mizoguchi

トーマツが会社・勘定科目単位で不正を検知するAIモデルを開発、今後2年間で監査先100社以上のリスク評価手続に活用

トーマツが会社・勘定科目単位で不正を検知するAI・機械学習モデルを開発、今後2年間で監査先100社以上のリスク評価手続に活用

デロイト トーマツ グループの有限責任監査法人トーマツは1月7日、過去の不適切な財務データをAIに学習させることで、会社、勘定科目単位で不正を検知する不正検知モデルを開発し、2022年1月から本格導入を開始すると発表した。また、これまで活用してきた仕訳分析モデル異常検知モデル(2017年8月特許取得済)と組み合わせて、不正リスク評価から、対応手続の立案まで網羅的にAI・アナリティクスを活用するアプローチを確立した。不正検知モデルの開発などAIの活用を通じて、AI・データドリブンによる監査の高度化を目指す。

2015年以降、不適切会計が明らかになった企業の数は増加しており、コロナ禍による業績不振も勘案すると、今後もこの傾向は続くと考えられるという。不正の発生は、企業に大きな損失をもたらすものであり、いかに不正リスクを抑えるかが急務の課題と指摘している。

従来監査人は、監査先の財務データに対し、異常とみなす基準値や予算との比較、前期からの趨勢把握などによって、監査で重点的にフォローするグループ会社や勘定科目を選別していた。一方、今回同社が開発した不正検知モデルでは、上場企業の過去の不正の傾向をAI・機械学習モデルに学習させているため、監査人は監査先から財務データを入手し、不正検知モデルにデータを投入することで、予測モデルによる不正スコアの計算のもと、不正リスクが高い会社、勘定科目および財務指標を識別する。これにより、監査人は不正リスクの分析を効率的に行うとともに、従来識別しえなかった不正パターンの識別が行えるという。不正検知モデルで検知された不正の兆候に基づいて監査人が監査先企業との議論をより深化させることで、企業のガバナンス向上に貢献するとしている。

トーマツでは、不正検知モデルを一部活用した監査に着手しており、すでに10社超の上場会社の監査において、主に子会社のリスク評価手続に活用している。さらに、今後2年間で100社以上の監査先のリスク評価手続に活用することを目指しているという。また、不正検知モデルの更なる性能向上に向けて、監査先の同意を得た場合には当該監査先の財務情報をモデルの学習に用いることでモデルの精度を向上させることや、市況データのバリエーションを増やすことで、特に海外子会社に対するリスク評価の精度向上を予定している。

今回開発した不正検知モデルでは、予測性能に優れる勾配ブースティング技術を採用し、2005年以降に公表された有価証券報告書および訂正報告書に含まれる財務諸表と為替レート、物価指数などの市況データをAIに学習させて、複数の財務指標から不正企業と正常企業との相違性を見出し、その結果を不正企業との近似度として0~1の間でスコアリングする。

また、どの指標がスコアに影響しているのか、会社別の各指標の時系列推移や、指標値の算定に使用した勘定科目の実数値を詳細に確認できるため、AIが算出したスコアがなぜ高いのかを説明することが可能という。あわせて、不正リスクが高いと評価された企業と類似した不正シナリオを持つ過去の不正企業を参照できる仕組みも構築している。

これにより、これまで活用してきた仕訳分析モデルや異常検知モデルと組み合わせて、より広範な観点から不正の兆候を把握するリスク評価から、不正リスクの高い仕訳や取引に対して個別・詳細に分析を行い、リスク対応手続の立案まで網羅的にAI・アナリティクスを活用するアプローチを確立した。トーマツが会社・勘定科目単位で不正を検知するAIモデルを開発、今後2年間で監査先100社以上のリスク評価手続に活用

AIロボットが何をつかんだかを判別可能に―九州工業大学、マテリアルベースのリザバー演算素子を開発

AIロボットが何をつかんだかを判別可能に―九州工業大学、マテリアルベースのリザバー演算素子開発とロボティクスへの応用に成功

九州工業大学は1月6日、ロボットアームのハンド部分から得られる感触信号から、ロボットが何をつかんだかを判別(把持物体認識)することに成功したと発表した。把持物体認識には、人工ニューラルネットワークの一種であるリザバー演算(RC)が使われるが、九州工業大学は、そのリザバー演算を、「単層カーボンナノチューブとポルフィリン、ポリオキソメタレートの複合体」(SWNT/Por-POM)からなる素子で行わせるという、画期的なアプローチをとった。

人間の脳を人工的に模倣するには、ランダムに接続されたニューロンとシナプスの動的な貯蔵庫(リザバー)を模倣する必要があり、それを実現したのが人工ニューラルネットワーク(ANN)だ。その一種であるリザバー演算は、貯蔵庫内での信号のランダムなフィードバックを忠実に再現して時系列データの学習を可能にしており、深層ニューラルネットワークに比べて、効率的・高速・シンプルで、生物の脳の仕組みに近い機械学習アーキテクチャーとされている。

AIロボットが何をつかんだかを判別可能に―九州工業大学、マテリアルベースのリザバー演算素子開発とロボティクスへの応用に成功

ところが、リザバー演算を既存コンピューター上でソフトウェアだけで行うことは技術的に難しく、ハードウェアからアプローチするパラダイムシフトが不可欠とされる。そこで、ソフトウェアと並行して物理的な挙動を演算ツールとして用いる「物理リザバー」が研究されている。なかでも九州工業大学の手法は、物理的挙動を示すマテリアル自身に演算を担わせる「マテリオRC」という新しい試みだ。

研究では、SWNT/Por-POMによるリザバーからなるランダムネットワークを作り、トヨタ自動車の生活支援ロボット「ヒューマンサポートロボット」のロボットハンドから得られた物体把持のセンシングデータを入力信号として使用した。それにより、異なる物を正しく分類する「インマテリオRCタスク」に成功した。

現在、画像による物体認識は広く行われているが、光量が少ない暗い場所では誤判定が生じる。そのため、特に介護の現場などでは触覚センサーによる把持物体認識の併用が重要になってくる。九州工業大学では、「生物学的なインターフェースで効率的な計算を実現できる、マテリアルベースのRCが賢い選択だということが今回の結果で示されました」と話している。SWNT/Por-POMは近い将来、「脳と同等の情報処理能力を持つと期待され、時系列予測や音声認識など他の複雑なAI問題に応用すること」が可能になるということだ。

この研究は、九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェア研究センターの田中啓文教授、田向権教授らからなる研究グループと、大阪大学の小川琢治元教授、カリフォルニア大学ロサンゼルス校のジムゼウスキー教授との共同によるもの。

AIの利用が加速するなか、韓国のデータラベリング企業AIMMOがシリーズAで13.8億円調達

人工知能モデルのほとんどは、監視下での学習を通じて訓練される。すなわち、生データへのラベル付けを人間が行う必要がある。データラベリングは人工知能と機械学習の自動化における最も重要な部分であるが、時間のかかる面倒な作業でもある。

韓国のスタートアップAIMMO(エイモ)は、ソフトウェアと人間を使って、画像、ビデオ、音声、テキスト、センサーフュージョン(複数センサーのデータを融合する)データのラベル付けとカテゴリー分けを行なってており、企業が高速でデータラベリングを行えるAIデータ・アノテーション・プラットフォームも開発した。

AIMMOは2022年1月2日、データラベリングテクノロジーの強化と世界進出の加速を目指し、1200万ドル(約13億8000万円)のシリーズAラウンドを完了したと発表した。ラウンドにDS Asset Management、Indsutrial Bank of Korea、Hanwha Investment & Securities、S&S Investment、Toss Investment、Korea Asset Investment & Securities、およびVenture Fieldというは7社のベンチャーキャピタルが参加している。AIMMOは企業評価額を明らかにしていない。

「パンデミックは、非接触テクノロジーへの転換と、情報監視、スマートシティ、無人運転車、スマートファクトリー、ロボティクスなどAIデータが不可欠な分野でのAI利用を加速しました」とAIMMOノグローバルセールス責任者、Doyle Chung(ドイル・チャン)氏はメールインタビューで答えた。「さまざまな方向性や業界がある中、当社の焦点は主として、スマートシティと自動運転です」。

2016年に、CEOのSeung Taek Oh(オ・スンテク)氏が設立したこのスタートアップは、3種類のデータアノテーションツールを持っている。AIMMO DaaSは自動運転車企業向けセンサーフュージョンデータを管理する。AIMMO GtaaSは、ビッグデータのためのターンキー方式のプラットフォーム、そして2020年に公開されたAIMMO Enterprisesは、クラウドアーキテクチャを使ったウェブベースのSaaSアノテーションラベリングツールだ。

同スタートアップは、これらのツールを使うことでデータアノテーションプロセスを効率化し、顧客はAIモデルに集中できる、という。プラットフォームの使用料はなく、コーディングのスキルやAIMMO Enterprisesのインストールも不要で、ユーザーはChromeなどのウェブブラウザーを使ってデータのラベリングができる。AIMMO GtaaSでは、ユーザーが生データをAIMMOに送ると、検査結果が戻される、とチャン氏は話した。

AIMMO DaaSプラットフォームを使ったデータラベリングの件数と売上は2021年に対前年比200%成長した。同社のIR資料によるとAIMMOの2021年の売上は1000万ドル(約11億5000万円)だった。自動運転分野の世界的需要の高まりを受け、2022年の売上が成長することを同社は予測している。

画像クレジット:AIMMOウェブサイトのスクリーンショット

データ収集とラベリングの市場規模は、2021年に16億ドル(約1843億円)で2028年には82億ドル(約9445億円)になるとGrand View Researchの市場分析レポートは予測している

AIMMOは幅広い企業にサービスを提供しており、顧客には自動車メーカーのHyundai Motor(現代自動車、ヒョンデ・モーターズ)、自動車部品製造メーカーのHyundai Mobis(ヒョンデ・モビス)、ライドシェアリングのスタートアップ、Kakao Mobility(カカオ・モビリティー)、カー・シェアリングのスタートアップSoCar(ソーカー)、自動運転貨物輸送デベロッパーのThoreDrive(トアドライブ)などがいる。AIMMOは自動運転車以外でも、ロボティクス、光学文字認識(OCR)、スマートファクトリー、インテリジェント監視、eコマース、ロジスティック業界、通信会社のSK Telecom(SKテレコム)、インターネット巨人のNAVER(ネイバー)、Kakao(カカオ)そして日本のKomatsu(コマツ)などとも仕事をしている。

韓国拠点のスタートアップは、英国、米国、日本、ベトナムに事業所がある。チャン氏によると、2022年にはドイツとカナダにも事業所を開く予定だ。AIMMOのが今後世界市場へ進出していけば、Scale AI(スケール・エーアイ)、Playment(プレイメント)、Understand.ai(アンダースタンド・エーアイ)、Deepen AI(ディープン・エーアイ)などがライバルになる。現在同社には世界で200名の社員と1万人以上のデータ・ラベラーがいる。

画像クレジット:ScreenShot | AIMMO

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(文:Kate Park、翻訳:Nob Takahashi / facebook

Womboの「Dream」は言葉で絵を描くことができるAI搭載のアートアプリ

この10年間、AIの現実を変える力はますます忙しくなっている。コンピュータービジョンを利用した3Dジオラマ、流行を仕掛けるスタイル転写、バイラルな写実的自撮りチューニング自撮りレタッチフェイススワップ、そしてもちろんディープフェイク、その他にも自撮りフィルター(ああ、「Disneyfying=ディズニー化する」カートゥーンレンズ!)による軽薄な(そして愉快な)楽しいものもたくさんある。

AIを使ったビジュアルリミックスは、注目を集めることができることを繰り返し証明してきた。しかし、AIが生成した効果の目新しさがなくなると、「注目」を維持することが難しくなる(自撮りレタッチアプリにはそのような問題はなく、リアリティを高める機械学習の需要は絶え間なくある)。

この間のAIを利用した合成メディアの発展で最も注目すべきは、これまで以上に強力なモバイル処理ハードウェアに助けられ、これらのビジュアルエフェクトの速度が向上したことだ。

完成までの待ち時間を大幅に短縮できるようになったこと。これは、ニューラルネットワークやGAN(Generative Adversarial Networks、敵対的生成ネットワーク)の創造性とパワーを製品化(そして潜在的には収益化)するためのゲームチェンジャーだ。つまり、機械学習のフレームワークが、レタッチやリフレーミング、あるいは生成的なモデリングを行い、そのインスピレーションを人間のプロンプトから得ている。

過去10年間、アプリを使ったビジュアルリミックスのほとんどは、AIを使った純粋な画像生成に対して、レタッチ、リスタイリング、オーグメンテーションに焦点を合わせてきたが、これも変わりつつある。

カナダのスタートアップWombo(ウォンボ)は、社名を冠したAI活用リップシンキング・ビデオ・アプリで注目を集めたが、最近、DreamiOSAndroid)という別のアプリを立ち上げた。この新アプリはAIを使って、テキストのプロンプトに基づいてオリジナルの「アートワーク」を制作する。

超、超シンプルだ。何を描いてほしいか、ただ言葉で表現する。例えば「恐ろしい木」とか「史上最悪のサンドイッチ」などと言って、提供される選択肢(神秘的、バロック、ファンタジーアート、スチームパンクなど)からスタイルを、あるいは「スタイルなし」を選び、作成を押すだけだ。

すると、文字通り数秒(筆者が数えたのは20秒以下)で、完成した「アートワーク」が表示される。

待っている数秒間は、AIの動きを垣間見ることができるので、退屈することはない。アプリにはモデリングが急速に進化していく様子が映し出される。スターターマークから、人間離れした速さでキャンバスに肉付けされ、あっという間に別の完成した構図に到達する。

生成された作品の中には、ちょっと感動するようなものもある。そうでないものもある。

しかし、もちろん、2つのプロンプトが同じ画像を生成することはない。なので、気に入ったものができるまで、同じプロンプトで新しい画像を求め続けることができる。

要するに、クリスマスカード作家やパルプフィクションのイラストレーターは、もう引退できる。

今や誰もが「アーティスト」だ。

とはいえ、実際のアーティストが心配することはあまりないはずだ。というのも、人間の頭脳と身体によって作られた芸術は、世界中に「マシンアート」が溢れれば、その価値は高まる一方だからだ(NFTが作られるたびに「デジタルアート」という言葉の意味が薄れていくように…)。

Dreamアプリの「アート」の質は確かにばらつきがある。長くて複雑なプロンプトはアプリを困惑させるようだ。なので、要求する内容によって、アウトプットの質が変わることがある。

「スタイル」は、多くの模倣がある中でひとつの包括的なスタイルがあるとすれば、具体的で正確というより、抽象的で歪んだものになる傾向があるようだ。ポートレートを依頼しても、写実的に描かれることはない。また、現実よりも幻想的に描かれる(例えば、「聖母子像」のプロンプトでは、暗号化されたボッティチェリではなく、悪名高いスペインの教会の修復に失敗したものに近い作品が提供された)。

しかし、その制作の速さには感心させられる。恐ろしいほどだ。

  1. Dream1

  2. Dream2

  3. Dream3

  4. Dream4

  5. Dream5

  6. Dream6

 

新鮮なアートワークが表示されるとすぐに、このアプリはそれを売ろうとする。「プリントを買う」というオプションがポップアップ表示される。ウェブショップにリンクする、視覚的なトリックを実際の売上に変える巧妙な方法のように見える(「カスタムWomboドリームプリント」を提供しており、マットポスターは20ドル=約2300円から、フレーム付きプリントは45ドル=約5200円からだ)。

もし、このスタートアップが、20秒もかからない処理を20ドル以上の売上に変えることができれば、ちょっとしたお金のパイプラインを作ることになる。

11月末までに、1000万枚以上の画像がすでにユーザーによって作成された。(一方、Google Playアプリは提供開始から1カ月ほどで100万回超のダウンロードを記録している)。

とはいえ、どんな種類のアートでも、ましてや心ない機械が生成した画像であっても、ほとんどの人はそれを飾るための壁のスペースは限られている。なので、こうしたランダムな作品の大半は、しっかりとバーチャルに留まることになる(「AIアート」は、NFTの完璧なネタになるかもしれないが…)。

「AIアート」がファッションや文化的価値においてどのような位置づけになるかは、もちろん興味深い問題だ。

クリップアートやストックフォトより優れているのは確かだ。Dreamアプリが出力する作品は、Ikea(イケア)で買える平均的な「アート」プリントよりも興味深いものになる可能性もある。しかし、その結果は、むしろ気持ち悪いもの、あるいは派生的なもの、あるいは下品なもの、あるいはただ単に奇妙なものであることもある。

そして、それはアートなのか? それとも、数学的プロセスの視覚的出力に過ぎないのか? コードにはそのようなものがないため、本当の感情やアイデンティティあるいは魂の感覚を解釈することができない、人間の創造的スキルの抽象化だろうか? アプリは、ただ言われたことをやっているだけだ。

そして、あなたは本当にコード化された抽象的なものを壁に飾りたいだろうか?

おそらくそうかも? 特に美的感覚に優れていれば。しかし、それはアートなのか、それともただの壁紙なのか? Womboは「アート」プリントではなく、Dream AIの壁紙や印刷されたマウスマット、Tシャツ(商品)を販売すべきなのかもしれない…。

あれこれ考えることがある。

いくつかはっきりしているのは、AIが生成するアートは、遊んでいてとても楽しいということだ。それは、ある種の視覚的な刺激だ。想像力のためのおもちゃだ。

また、間違いなくこの先も存在し続ける。芸術という主観的なテーマにおいて、「より良い」とはどういう意味かにもよるが、AIモデルは今後も「さらに良くなり」続ける(おそらく、生成的なアートのモデルは、その人がイメージしているものに近づいたり、個人的にユニークあるいは意味があると感じるまで微調整できるよう、機械が出力したものをカスタマイズ調整するツールを提供して、ユーザーをクリエイティブなプロセスに完全に参加させることによって、より成功的な結果をおさめるかもしれない。言い換えれば、よりハイブリッドな創作プロセスが、よりパワフルで感動的なアート的結果を生み出すかもしれない)。

また、このような芸術的なAIが今後多数存在し、それぞれが学習データから異なる「フレーバー」や「キャラクター」の視覚的出力を生成することになるだろう。あるいは、異なる「スタイル」を持つアート系AIも出てくるだろう(しかし、おそらく「専門性」の方がコード化されたマークに近い)。

GANベースの画像生成AIツールは他にもたくさんあり、処理速度はずっとずっと遅いのだが、筆者はPixrayのシステムの大ファンであることを白状する(ピクセルアートの出力は特にかわいい)。だが、Womboはこの技術を応用して収益を上げるのが最も早かったようだ。

現実を変える機械学習の次の10年は、かなりの旅になることだろう。

画像クレジット: Natasha Lomas/TechCrunch

[原文へ]

(文:Natasha Lomas、翻訳:Nariko Mizoguchi

レブコムの音声解析AI電話MiiTelが東京都全域の保健所で採用、新型コロナ陽性患者への電話業務・療養支援に活用

東京都がレブコムの音声解析AI電話「MiiTel」を全保健所に導入、新型コロナ感染者対応などの電話業務を効率化へ

音声技術とAIでコミュニケーション課題を解決する企業RevComm(レブコム)は12月22日、音声解析AI電話「MiiTel」(ミーテル)が東京都のすべての保健所に採用され、新型コロナウイルス感染症の陽性患者に対する電話業務に活用されることになったと発表した。

MiiTelは、IP電話、自動文字起こし、音声解析などがひとつにまとまった、電話業務効率化のためのシステム。固定電話器がなくてもPCで利用が可能になる。たとえば、通話内容をAIが自動的に解析し、文字起こしと要約を行ってくれるほか、営業やコールセンターで活用できるさまざまな機能を備えている。

2021年11月には、東京都福祉保健局が、新型コロナウイルス感染症の陽性患者に対する積極的疫学調査や健康観察のための電話業務を効率化する目的で、すでに一部の保健所に「MiiTel」を導入していた。今回、多摩地区と島しょ部を含む、東京都全域のすべての保健所に導入が広げられることになったわけだ。東京都福祉保険局では、保健所の電話業務の効率化と、迅速な患者の療養支援に向けたサポートを行うとしている。

企業がデータから得る各種予測をAIの力で洗練強化するContinual

今日のデータウェアハウス中心型のデータスタックに運用レベルのAIを導入しようとするContinualが米国時間12月16日、Amplify Partnersがリードするシードラウンドで400万ドル(約4億5000万円)を調達したことを発表した。このラウンドには、Illuminate VenturesとEssence、Wayfinder、およびData Community Fundが参加した。この発表にともないContinualは、そのサービスを公開ベータで提供を開始した。その前の数カ月は、一定数の選ばれた顧客とともにテストを行っていた。

データウェアハウジング業界は売上ベースでは大きいが、実際にはSnowflakeやAmazon、Redshift、BigQuery、そしてDatabricksなど少数の企業が支配している。そのためこの市場は、それらのデータに対して独自のイノベーションを構築しようとするスタートアップにとって、取り組みやすい舞台だ。Continualの場合それは、企業に、予測モデルを構築するためのアクセスしやすいツールを提供することだ。

画像クレジット:Continual

ContinualのCEOで共同創業者のTristan Zajonc(トリスタン・ザイコン)氏は「Continualを利用すると今日的なデータチームがデータウェアハウスに対して、直接、しかも継続的にモデルの構築とメンテナンスと改良ができるようになります。実際、最も多いユースケースは、顧客チャーン(の動態把握 / 予測)やリードスコアリング(見込み客ランキング)、プロダクトレコメンデーション、在庫予測、予測的メンテナンス、サービス、オートメーションなどです。基本的にContinuallyは予測モデルと予測の両方をメンテナンスし、そのためにデータウェアハウスのデータを利用して、予測をそこへ書き戻す」という。

画像クレジット:Continual

ザイコン氏の以前のスタートアップであるSenseは、初期のエンタープライズプラットフォームで2016年にClouderaが買収した。また彼の共同創業者であるTyler Kohn(タイラー・コーン)氏はパーソナライゼーションサービスのRichRelevanceをつくり、2019年にManthan Systemに買収された。これらのスタートアップを創業しているとき2人の共同創業者は、エンタープライズにおけるAIプロジェクトの失敗率が高いことに気づいた。多くの場合、そんなプロジェクトは大きなチームを要し、プロジェクトの実行に大量のリソースを消費した。そしてその間、必要なAIのインフラストラクチャは果てしなく複雑になっていった。

「ビッグデータ(big data)の時代がビッグ複雑性(big complexity)の時代に変わろうとしていました。この問題を解決するために私たちはContinualを創業し、エンタープライズの運用AIを抜本的に単純化しようとしています。私たちは、クラウドデータウェアハウスの登場で、エンタープライズAIの構想を一新し、抜本的に単純化すべき機会が訪れていることを理解していました。データのインフラストラクチャには標準化が必要であり、今日的なデータスタックが勃興し広く普及し始めていました」とザイコン氏はいう。

Continualを使うとデータチームは、彼らの既存のSQLやdbt(data build tool)のスキルを再利用できる。そのために必要なのは、データウェアハウスにContinualを接続して、予測したい機能とモデルを宣言的に定義することだ。その際、ちょっと便利な機能は、予測をデータウェアハウスに保存してデベロッパーやアナリストが必要に応じてすぐにアクセスできることだ。

現在、このプラットフォームはSnowflake、Redshift、BigQuery、Databricksをサポートしており、チームの計画としては今後はdbtとこれらのデータプラットフォームとのパートナーシップを徐々に拡張していきたいという。ザイコン氏によれば、同社はデータ統合プラットフォームになる気はないとのことだ。

Amplify PartnersのDavid Beyer(デビッド・ベイヤー)氏は次のように述べている。「データから得られる予測的洞察を間断なく改善し続けることは、企業が効率的に稼働し、顧客への奉仕をより充実していくために欠かせません。しかしながらAIの運用化はごく一部の高度な企業を除いては永遠の課題であり続けています。Continualはデータチームの仕事の現場、すなわちクラウドデータウェアハウスに入り込み、これまでのやり方が要求する時間の数十分の一の時間で、彼らによる予測モデルの構築とデプロイと継続的改善ができるようにします。私たちが彼らに投資したのは、彼らのアプローチが抜本的に新しくて、AIをエンタープライズで活用するための正しいやり方と信じているからです」。

今回の投資で同社は、次の2年間でチームの人員を倍増し、またそのプラットフォームを自然言語処理のサポート、パーソナライゼーション、リアルタイムのユースケースなどで拡張する計画だ。

画像クレジット:Continual

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

純粋数学もタンパク質生成も、人工知能におまかせを

人工知能(AI)が興味深い分野である理由の1つに、AIは何が得意なのかを誰も知らない、ということがある。12月2日号の「Nature」に掲載された最先端の研究所による2つの論文では、機械学習(ML)は、タンパク質生成のような技術的に難しい作業、純粋数学のような抽象的な作業のどちらにも対応し得ることが示されている。

最近話題になった、Google(グーグル)が買収したDeepMind(ディープマインド)やワシントン大学David Baker(デビッド・ベイカー)研究室による、タンパク質の物理的構造(フォールディング)の予測に対するAIの利用の実証結果を見れば、タンパク質の話はさほど驚くことではないかもしれない。偶然ではないが、この記事で紹介する論文を発表したのは、そのDeepMindとベイカー研究室である。

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ベイカー研究室の研究によると、タンパク質配列がどのようにフォールディングされるかを調べるために作成したモデルは、本質的に反対(逆)のことをさせることができるという。つまり、特定のパラメータを満たす新しいタンパク質配列を生成し、in vitro(試験管内)のテストで想定通りに機能させることができるというのだ。

タンパク質の構造を予測するために作成されたAIが、逆に新しいタンパク質を作ることもできるという発見は重要である。なぜなら、絵の中のボートを検出するAIがボートを描けないとか、ポーランド語を英語に翻訳するAIが英語をポーランド語に翻訳することができないという例はあっても、逆のことができるかどうかは必ずしも明らかではなかったからだ。

逆方向の可能性の研究は、SalesForce Research(セールスフォースリサーチ)のProGen(プロジェン)など、すでにさまざまなラボで行われている。しかし、ベイカー研究室のRoseTTAFoldとDeepMindのAlphaFoldは、プロテオームの予測の精度という点では圧倒的に優れており、これらのシステムのテクノロジーを創造的な活動に活かせるというのは喜ばしいことだ。

AIの抽象化

一方、Natureの表紙を飾ったDeepMindの論文は、AIが数学者の複雑で抽象的な作業を支援できることを示している。これは数学の世界を覆すものではないが、機械学習モデルが数学をサポートできるということを示す、実に斬新で、これまでになかった成果だ。

この研究は、数学とは主に関係性とパターンの研究である、という事実に基づいている。例えば、あるものが増えれば別のものが減り、多面体の面が増えればその頂点の数も増える。これらの事象はシステマチックなので、数学者はこれらの正確な関係性を推測することができる。

中学校で習う三角関数は、そのシンプルな例だ。三角形の内角の和が180度になることや、直角三角形の斜辺以外の辺の二乗の和が斜辺の二乗になるというのは三角形の基本的な性質である。しかし、8次元空間にある900辺の多面体ではどうだろう。a2 + b2 = c2のような公式を見つけることができるだろうか?

結び目の幾何学的表現と代数的表現という2つの複雑な性質の関係を示す例(画像クレジット:DeepMind)

観察された事象が偶然のものではなく普遍的なものであることを確信するためには、多くの例を調べる必要があるが、数学者による作業には限界がある。DeepMindはここにAIモデルを導入し、省力化を図ることにした。

オックスフォード大学のMarcus du Sautoy(マーカス・デュ・ソートイ)教授(数学)は、DeepMindのニュースリリースの中で「コンピューターは人間が追随できない規模のデータを出力することに長けているが、(今回の場合)異なるのは、人間だけでは検出できなかったであろうデータのパターンを拾い出すAIの能力である」と説明している。

このAIシステムにサポートされて得られた実際の成果は筆者が理解できる範囲をはるかに超えているが、読者の中に数学者がいれば、DeepMindから引用された以下の内容を理解してもらえると思う。

ある有向グラフと多項式の間には関係があるはずだという「組み合わせ不変性予想」は、40年近く進歩を拒んできました。MLの技術を用いて、そのような関係が実際に存在するという確信を得ること、そしてその関係が、破れた二面体の間隔や極値反射などの構造に関連しているのではないか、という仮説を立てることができました。この知識をもとに、Geordie Williamson(ジョーディー・ウィリアムソン)教授は、組み合わせ不変性予想を解決する、驚くべき美しいアルゴリズムを予想することができました。

代数学、幾何学、量子論には(結び目について)独自の理論があります。これらの異なる理論がどのように関係しているかというのは長年の謎でした。例えば、結び目の幾何学は代数学について何を教えてくれるのでしょうか?私たちは、そのようなパターンを発見するためにMLモデルをトレーニングしました。驚くべきことに、これにより、ある特定の代数的な量(表現)が結び目の幾何学と直接関係していることがわかりました。これまで明らかではなく、既存の理論でも示唆されていなかったことです。私たちはMarc Lackenby(マーク・ラッケンビー)教授と協力し、MLの帰属手法を使って、これまで見過ごされていた構造の重要な側面を示唆する、自然な傾きと呼ぶ新しい量を発見しました。

この予想は、何百万、何千万もの例で裏づけられているが、自分の仮説を厳密に検証するよう指示するのにピザやコーヒーをおごる必要がない、というのもコンピューターの利点である。

上述の例は、DeepMindの研究者たちと教授たちが緊密に協力して(MLの)具体的な利用方法を考え出したものなので「(AIは)普遍的に純粋数学のアシスタントである」といえるものではない。しかし、ルール大学ボーフムのChristian Stump(クリスチャン・スタンプ)教授がNatureのSummaryで述べているように、これが機能するということは、そのようなアイデアに向けた重要な一歩である。

スタンプ教授は次のように記す。「どちらの結果も、その分野の研究者にとって必ずしも手の届かなかったものではありませんが、どちらも、これまで研究者が見つけられなかった真の洞察を提供しています。従って、今回の成果は、抽象的な枠組みの概要以上のものです」「このようなアプローチが広く適用できるかどうかはまだわかりませんが、Alex Davies(アレックス・デイビス)等(ら)の論文は、数学研究における創造的プロセスをMLツールにサポートさせる手法の有望性を示しています」。

画像クレジット:DeepMind

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(文:Devin Coldewey、翻訳:Dragonfly)

公開されたコンテンツからAIでインサイトを抽出し企業の意思決定を支援するSignal AIが約57億円調達

インターネットなどで公開されている膨大なデータの海を探索し、より良いビジネス上の意思決定を行うためのセンチメントインサイトなどを組織に提供する人工知能スタートアップのSignal AI(シグナルエーアイ)が5000万ドル(約57億円)を調達した。同社はこの資金でAIプラットフォームの構築を進め、より多様なデータソースを取り込むことで、人が尋ねる可能性のある、より幅広いビジネス上の質問に対するインサイトを引き出す。

「組織はまだ、脅威や機会を先取りし、困難をチャンスに変えるための効果的なレーダーを持っていません」と同社のCEOであるDavid Benigson(デイビッド・ベニグソン)氏はインタビューで語った。同社は、ソーシャルメディアやニュースメディアから2万5000のポッドキャスト、規制当局への提出書類、その他の公的記録まで、何百ものデータソースを単一のプラットフォームに集約している。

そして、機械学習やその他のAI技術を適用し、Signal AIの顧客が投げかけた自然言語の質問に基づいて、そのすべてからインサイトを抽出する。「当社はプラットフォームに注入するデータを多様化しています」とベニグソン氏は付け加えた。Signal AIは現在、約100の言語で動作する。

今回の資金調達はシリーズDの形で行われ、Highland Europeがリードし、新規投資家のabrdnに加え、既存投資家のRedline(Signal AIの2019年のシリーズCをリード)、MMC、戦略的投資家のHearstとGuardian Media Group Venturesも参加している。ロンドンに拠点を置くSignal AIは、これで累計1億ドル(約114億円)を調達したことになる。評価額は公表していないが、ベニグソン氏(同社のチーフデータサイエンティストであるMiguel Martinez[ミゲル・マルティネス]氏と共同で創業)は、前回のラウンドより100%成長したと述べた。

PItchBookは同社の評価額が2019年時点で1億ドル程度だったと推定しており、この数字が正確であれば、現在は2億ドル(約228億円)ということになる。いずれにせよ、Signal AI自体が成長したことは間違いない。ベニグソン氏によれば、同社は現在、フォーチュン500に選ばれている企業の40%と取引しており、その顧客層にはDeloitte(デロイト)、Bank of America(バンクオブアメリカ)、Google(グーグル)などが含まれるという。

Signalが特定し、解決しようとしている課題は誰もが日々遭遇するものだが、道を間違えれば数十億ドル(数千億円)の投資が危ぶまれる可能性のある厄介な問題を企業が対処する際には、特に深刻に感じられるだろう。

インターネットは私たちに膨大な情報の宝庫を提供してくれるが、それを解き明かし、回避するための最適な鍵や地図があるとは限らない。特に、センチメント分析に関するよりふわふわした質問や、実際には多くのソースからの情報の照合である「答え」の場合のように、探している答えが単純ではない場合はなおさらそうだ。

Dataminr(2021年、41億ドル[約4670億円]の評価額で膨大な資金を調達)、Meltwater(株式公開企業で、技術力を高めるために企業買収も実施)、Cision(現在は非上場で、成長のために大規模買収も実施)など、このギャップを特定し、解決に向けて構築を進めている企業も多数存在する。

関連記事:AIソーシャルリスニングの英BrandwatchをCisionが480億円で買収、PR・マーケティングの巨大企業が誕生

これらの企業が重視し、推進したのはメディアモニタリングの分野であり、他のメディアソースだけでなく、企業自体も利用する巨大なビジネスだ。実際、Signal AIも以前はSignal Mediaと呼ばれ、この分野を中心に活動していた。

従来のやり方は、メディアの切り抜きを集めてクライアントに提供するものだったが、新しいやり方は単に言及を集めるだけでなく、そこから得られたより要約された情報やインサイトを提供するものだ。インターネットが発達すればするほど、クリップの数は増え、実際、最も熱心なコミュニケーション専門家のチームでさえ、クリップの山に対応するのは不可能になっている。

しかし、よりインテリジェントなメディアモニタリングのために構築されたこのモデルは、同じフォーマットとアルゴリズムをより幅広いユースケースに適用する道を開くものであり、Signal AIはその前提のもとに構築されている。

このように、Signal AIはコミュニケーション戦略に携わる人々へのインサイト提供に重点を置いているが、AIQプラットフォーム(Signalはそう呼んでいる)を通じて、クライアントに提供できる情報の種類をさらに増やしている。

例えば、潜在的なビジネスパートナーに関する情報や「インサイト」の提供、多様性と包括性でのスピードアップやそれらに他社がいかにアプローチしているか、環境戦略に関する決定事項、税金やデータ保護などの規制遵守についての企業の戦略に関するデータなどだ、とベニグソン氏は話す。

同氏によれば、Signal AIをDataminrのような企業と比較するのは妥当だが、ユーザーが求めるクエリの種類や回答において、より多くのコンテキストを提供する点でSignal AIは異なるという。ビジネスの成長とともに、このような豊かな体験ができることも、同社がいかに成長するか投資家が関心を寄せる理由だ。

Highland EuropeのパートナーであるTony Zappalà(トニー・ザッパラ)氏は「Signal AIは、傑出したカテゴリー定義会社です」と話す。「同社の革新的な成長の次の章に関与することに興奮しています。デイビッドと経営陣は、彼らが定義するのに役立っている意思決定拡張カテゴリに対して明確なビジョンを持っており、Gartnerの調査が示すように、その機会は膨大なものです」と述べた。

画像クレジット:pigphoto / Getty Images

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(文:Ingrid Lunden、翻訳:Nariko Mizoguchi

AIを活用したセールスチーム向けビデオ通話プラットフォームのUniqueが約6.8億円を調達

Uniqueの創業者2人(画像クレジット:Unique)

AIを活用してセールスチームの商談を改善するビデオ通話プラットフォームのUniqueが、シードラウンドで多くのエンジェル投資家から600万ドル(約6億8000万円)を調達した。このラウンドには米Fyrfly Venture Partnersの創業者でゼネラルパートナーのPhilipp Stauffer(フィリップ・スタウファー)氏、Daniel Gutenberg(ダニエル・グーテンバーグ)氏などが参加した。

Uniqueは顧客との会話をAIで分析する。会話を録画したビデオは、セールス担当者が最適な商談をするために役立てられる。

Uniqueは12種類の言語で動作し、その中には難しいスイスドイツ語も含まれる。同社によれば、このサービスの利点はセールス担当者のトレーニング時間を短縮し、パフォーマンスを向上できることだという。また、セールスのビデオ通話の中から重要な瞬間を見つけて「Deal Room」という場所で安全に共有することで、買い手側がそれを後から参照したり自分のチームに共有したりすることもできる。

Uniqueを起業したのはシリアルアントレプレナーのManuel Grenacher(マヌエル・グリナハー)氏とAndreas Hauri(アンドレアス・ハウリ)氏で、両氏はB2BのSaaSスタートアップであるCoresystemsでセールスチームを編成して率いた経験がある。CoresystemsはSAPに買収された。

グリナハー氏は次のように述べた。「リモートワークやハイブリッドワークが続き、セールスチームは顧客や見込み客、同僚や上司と離れることが多くなっています。そのため、顧客とつながりを持つことができず、チームから学んだりフィードバックをもらって準備を整えたりするのが難しい状況です。我々はセールスのプロセスを刷新するためにUniqueを作っています。AIを活用して会話を分析することで洞察や関係性の上で重要な瞬間を見つけ出し、セールスチームと顧客がより深く生産的な関係を構築できるように支援します」。

投資家のフィリップ・スタウファー氏は次のように述べた。「セールスチームのオートメーションと会話型インテリジェンスが交わる分野は、Fortune 500企業が導入する優先順位と成長率の両面で急成長していくでしょう。セールスの成果を伸ばす価値創造のチャンスは極めて大きいものです」。

Uniqueの競合にはGong.ioやPeople.AIがある(どちらもユニコーンだ)。Uniqueに優位性があるとすれば「Deal Room」のアプローチと、ヨーロッパで構築されたためGDPRの厳しいプライバシー規則に準拠していることだ。セールスチームがUniqueを使い始めたら、Zoomの市場にも食い込んでいくかもしれない。

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(文:Mike Butcher、翻訳:Kaori Koyama)

三菱総研DCSと創業100年の鋳造メーカー中島合金、純銅鋳造製造工程における熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験

三菱総研DCSと創業100年の鋳造メーカー中島合金、純銅鋳造製造工程における熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験

三菱総研DCSは12月13日、純銅鋳物を得意とする鋳造メーカー中島合金とともに、純銅鋳造製造工程における、熟練者の暗黙知を学習させたAIの実業務への適用可否を検証する実証実験を開始すると発表した。

純銅鋳物はCAC100番台のJIS規格が定められており、品質を一定水準に揃える必要がある。一方、その製造工程には原材料の状態や環境条件など制御しきれない要素が存在しており、これら製造条件のばらつきが純銅鋳造の難しさの一因となっている。

中島合金は、製造工程の途中段階でばらつき具合を測定し、その値に応じて調整用添加剤を適切量投入することで製品の最終品質を均一化する熟練の技能を持つものの、同技能を若手が継承するには長い時間がかかるという課題があるという。

そこで、中島合金と三菱総研DCSがこの課題解決に着手したところ、AI技術を活用して「製造時のばらつき状態」と「添加剤の投入量」の関係を学習することで、熟練者の判断を再現できることが確認できたという。同実証実験では、このAIの判定精度向上に加えて、予測時間が実用に足るか、また製造の現場技術者が利用するシステムとして操作性に問題はないかなど、システム全体としての業務適用可否を検証する。

三菱総研DCSと創業100年の鋳造メーカー中島合金、純銅鋳造製造工程における熟練技能者の暗黙知をAIに代替させる実証実験

また三菱総研DCSは、「難しいAI操作を難しく感じさせない」を製品コンセプトに開発しているという。多くのデータ分析ソフトウェアが統計学や機械学習の深い知識を前提としており、製造の現場技術者が使うには操作の習得に時間がかかるなど導入のハードルが高いのが実情となっている。そこで、AIのオートチューニングアルゴリズムとUXデザインを駆使し、データサイエンスの知識がない現場技術者でも高いハードルを感じずに利用可能なデータ分析ツールとして開発しているそうだ。

期待される効果

  • 熟練技能継承の実現:若手へ継承させることが難しい「調整具合の判断」を熟練者の頭脳から抽出し、若手でも活用可能なノウハウ資産へと昇華させる
  • 熟練者活躍の場の拡大:熟練者が調整作業から解放されることで、別の製造作業の標準化などより難度の高い業務に集中することが可能になる
  • 製造業の事業継続への貢献:熟練者が持つ技能は、中小製造企業が他社との差別化を生む重要なノウハウであり、競争力の源泉となっている。このノウハウを絶やすことなく次世代に引き継いでいくことは、製造企業にとって事業継続性の観点からも重要な課題といえる

中島合金は、2020年に創業100年を迎えた鋳造メーカー。合金鋳物・アルミニウム合金鋳物に加え、鋳造に高度な技術が必要とされる純銅鋳物を得意としている。同社100年の技術・知見と、大学・研究所との連携による最善の提案を特徴とするという。

三菱総研DCSは、銀行・クレジットカードなど金融関連業務で豊富な実績を有するほか、千葉情報センターを核としたトータルITソリューションを展開。「すべての製造企業にデータ分析のチカラを!」をビジョンに掲げ、近年はAI、RPA、データ分析、ロボティクスなどの新技術も取り入れ、顧客の業務革新やデジタル化を支援している。

画像クレジット:Francisco Fernandes on Unsplash

AIモデルのストレステストを行うRobust IntelligenceがシリーズBで約34億円調達

企業のAIモデルのストレステストを支援し、失敗を未然に防ぐAIスタートアップのRobust Intelligence(ロバスト・インテリジェンス)は、米国時間12月9日、Tiger Global(タイガー・グローバル)が主導する3000万ドル(約34億円)のシリーズB資金調達ラウンドを実施したことを発表した。このオーバーサブスクライブされたラウンドには、同社のシリーズAラウンドを主導した前回の投資家であるSequoia(セコイア)の他、Harpoon Venture Capital(ハープーン・ベンチャー・キャピタル)およびEngineering Capital(エンジニアリング・キャピタル)も参加している。

同社は、ハーバード大学のコンピュータサイエンスおよび応用数学の終身教授であるYaron Singer(ヤロン・シンガー)と、彼の元学生である大柴行人氏が共同で設立した。

Robust IntelligenceのCEOのYaron Singer氏(画像クレジット:Robust Intelligence)

シンガー氏は「AIはこれまで学術的な試みでした。私が大学院に通っていた頃は、AIは学術的な学問であり、ビジョンでした。その後、インターネット、データ、Google、データ処理が登場し、7、8年の間にその可能性に気づくこととなりました。今、私たちは、AI開発をソフトウェア開発と同じくらい厳密に行おうとしています。ソフトウェア開発は人類が60年前からやっていることですよね。それに私たちはAIを追いつかせようとしていますが、AIはまったく別の生き物です」と述べている。

シンガー氏が指摘するように、統計的な性質を持つAIは、予想外の行動を示すことがある。同社の使命は、このようなAIのミスをなくすことにある。

これを可能にするために「ロバスト・インテリジェンス・モデル・エンジン(RIME)」と呼ばれる、AIファイアウォールを核としたシステムをユーザーに提供している。このファイアウォールは、企業のAIモデルを包み込み、これらのモデルを常にストレステストすることで、ミスの発生を防ぐことができる。

「AIモデルとデータがあれば、ボタンをクリックするだけでストレステストを実行します。モデルが本番段階に入る前も、本番中も、データとAIモデルを自動的にテストします」とシンガー氏はいう。ここでのアイデアは、任意のモデルの故障モードを自動的に見つけるだけでなく、データドリフトなどの問題や関連する問題をキャッチすることだ。

画像クレジット:Robust Intelligence

ここで興味深いのは、AIファイアウォール自体が、あるデータポイントが間違った予測につながるかどうかを予測するAIモデルだということだ。「これは、AIや機械学習において、解決しようとしている最も難しい問題の1つです」。とシンガー氏は説明する。

Tiger GlobalのパートナーであるJohn Curtius(ジョン・カーティウス)氏は「私がRobust Intelligenceの能力に初めて触れたのは、同社の初期開発段階でした。過去1年間に同社とその製品が成長するのを見て、同社の提供する製品がAIの信頼性のあり方を変えていることが明らかになり、我々Tiger Globalが重要なリソースを提供できると確信しました」。と語っている。

同社は、今回の資金調達を営業活動の拡大に充てる予定だが、大半は製品とエンジニアリングに充てられる。

画像クレジット:metamorworks / Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Akihito Mizukoshi)

レブコムの音声解析AI電話MiiTelがノーコードのワークフロー自動化ツールZapierと連携開始

レブコムの音声解析AI電話MiiTelがノーコードのワークフロー自動化ツールZapierと連携開始

RevComm(レブコム)は12月10日、同社音声解析AI電話「MiiTel」(ミーテル)と、Zapierのワークフロー自動化ツール「Zapier」との連携を開始したと発表した。従来のSalesforce、Slack、Kintoneなどとの連携に加えて新たにZapierとも連携可能となったことで、より様々なアプリケーションやサービスと組み合わせる形で業務を自動化しやすくなった。

Zapierは、複数のウェブアプリやサービスを連携させることで、日々の業務で発生する定型的な作業をプログラミング不要で自動化できるツール。「Googleスプレッドシート」「Chatwork」「Microsoft Teams」など、3000以上のアプリケーションやサービスをサポートしている。RevCommは、MiiTelが生成する様々なデータを各種サービスと連携させることで、業務効率のアップ、また新たなインサイトの発見に役立てられるとしている。

Zapier連携機能では、現在4つの「Trigger」(トリガー。処理開始のきっかけとなるイベント)を利用できる。

Zapier連携機能で利用できるTrigger

  • Incoming unanswered:不在着信。利用例は、「不在着信があった場合に、Gmailへメッセージを送信」など
  • Phone analysis completed:音声解析完了。利用例は、「MiiTelの音声解析完了時に、応対履歴を利用中のSFAやCRMへ連携」など
  • Video analysis completed:動画解析完了。「MiiTel Live」「MiiTel for Zoom」(ベータ版)利用ユーザー向けの機能。利用例は「ミーティング動画の解析完了時に、音声認識結果をGoogle ドキュメントとして保存」など
  • Answering Machine recorded:留守電録音。利用例は、「留守番電話があった場合に、Chatworkへ留守番電話の通知メッセージを送付」など

実在しているような合成アバターがしゃべるプレゼン動画を簡単に作れるSynthesiaの技術

AIを利用して合成ビデオを作成するスタートアップ企業のSynthesia(シンセシア)は、不気味さとすばらしさの微妙な境界線をうまく渡り歩いている。

同社は米国時間12月8日、Kleiner Perkins(クライナー・パーキンス)が主導するシリーズBラウンドを5000万ドル(約56億8000万円)でクローズしたと発表した。このラウンドには、GVおよび既存投資家のFirstmark Capital(ファーストマーク・キャピタル)、LDV Capital(LDVキャピタル)、Seedcamp(シードキャンプ)、MMC Ventures(MMCベンチャーズ)も参加した。

Synthesiaは、単なるテキストやスライドを使ったプレゼンテーションを、しゃべるアバター付きのビデオに変えることができる。ユーザーは俳優の演技から作られたすでに用意されているアバターを利用することもできるし、動画をアップロードして数分で自分自身のアバターを作ることもできる。また、ユーザーは録音した自分の声をアップロードすることもでき、その声を使って何でも言えるように変換させることができる。

このスタートアップ企業は、インターネット上の強力なツールのほとんどが悪用可能であるという事実を認識しているので、誰でもこのプラットフォームを利用できるようにするのではなく、企業顧客のみに限定している。同社の顧客は、主にトレーニング用ビデオにこのツールを使用しているというが、その他にもチームへの月例報告や、通常は電子メールで送られてくる情報の配信などにSynthesiaを使っているという。

おもしろいことに、創業者のVictor Riparbelli(ビクター・リパルベリ)氏は、ユーザーの行動は必ずしも当初の予想とは一致しなかったと述べている。ビデオ制作部門で多く利用されるというよりも、むしろ組織内の他の部門の人々がこのツールのパワーユーザーになっているのだ。

「Synthesiaを導入する以前は、PowerPoint(パワーポイント)でスライドデッキを作成したり、Word(ワード)で文書を書いたりしていた人が、今では実際に、動画コンテンツを制作することができるようになっています」と、リパルベリ氏はいう。「これこそが、AIの観点から私たちを急速に成長させている重要な点ではないかと思います」。

4月に1250万ドル(約14億2000万円)のシリーズA資金調達を実施して以来、Synthesiaはユーザーが独自のアニメーション話者の作成をさらに容易にする機能を追加しており、現在は1000種類のカスタムアバターがこのプラットフォーム上で使われている。リパルベリ氏は、顧客の一例としてErnst & Young(アーンスト・アンド・ヤング)を挙げた。この企業では、35人のパートナーがそれぞれのアバターを持ち、社内コミュニケーションと顧客とのコミュニケーションの両方に向けてビデオを作成しているという。

この「誰でもビデオを作ることができる」というコンセプトは、Canva(キャンバ)に似た雰囲気を強く感じさせる。評価額が400億ドル(約4兆5000億円)を超えたオーストラリアのスタートアップ企業であるCanvaは、デザイン部門以外の組織に、何でもデザインできる能力を解放した後、ロケットのように急成長した。Canvaは最近、独自のビデオ製品も発表しており、既存のデザインやスライドデッキをアニメーション化し、生き生きとしたビデオに変えることに力を入れている。

Synthesiaはさらに一歩進んで、無名の俳優や自分の会社のCEOなど、まるで実在の人物のように見えるアバターを使ったビデオを作成することができる。

このような難問に取り組んでいる企業はSynthesiaだけではない。イスラエルのD-IDという会社は、Disrupt 2021(ディスラプト2021)で実際にデモを行い、人物の静止画を動画コンテンツに変換する方法を披露した。

つまり、いくつかの意味で競争が始まっているのだ。AIやアバターを使って動画作成を容易にしようとする企業は、リアリティを高めたり、感情表現に順応性を持たせるといったことで競うだけでなく、ユーザーの安全性や自社プラットフォームの信頼性を確保することにも力を入れなければならない。

この種のツールが、多くの人々に誤解を与えたり、危害を加えたりするために使われる可能性があることは明白であり、このようなツールを作成する企業は、それが公正に使用されるということを保証する責任がある。

Synthesiaでは、明確な同意なしに誰かを合成することはないと明言している。また、この技術には同社が完全にコントロールしているオンレール体験を通してのみアクセスできる。

それはともかく、近い将来、あなたの部署の責任者やCEOのように見えるけれど実際は本人が出演していないビデオを見ても驚いてはいけない、ということだ。

画像クレジット:Synthesia

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(文:Jordan Crook、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

花王、深層学習で肌の質感を評価する「肌評価AI」にヒトの感性を学習させた「Kirei肌AI」を開発

花王、深層学習で肌の質感を評価する「肌評価AI」にヒトの感性を学習させた「Kirei肌AI」を開発

花王メイクアップ研究所は12月7日、深層学習を用いて多様で繊細なヒトの肌の質感を評価し可視化する「肌評価AI」に、ヒトの感性を学習させ、肌の精緻な解析とヒトの視点や判断を併せ持つ独自AI「Kirei肌AI」の開発を発表した。

花王では、2021年1月に「肌評価AI」を発表している。これは、ヒトの肌の小さな領域「肌パッチ」の画像を学習し、素肌と化粧肌、化粧直後と時間が経った後といった肌の状態のわずかな違いを識別できるというものだが、たとえば肌の美しい「つや」と「テカリ」の違いなど、繊細な違いの判断はできなかった。こうした肌の印象を的確に捉えられるのは、人間の目しかない。

花王、深層学習で肌の質感を評価する「肌評価AI」にヒトの感性を学習させた「Kirei肌AI」を開発

花王、深層学習で肌の質感を評価する「肌評価AI」にヒトの感性を学習させた「Kirei肌AI」を開発

マットな肌、化粧くずれでテカリのある肌、なめらかで美しいつや肌を比べた際、過去に開発したAIではテカリのある肌を「光沢が強い」という評価しかできなかった

そこで花王は、目視評価の訓練を積んだ「専門判定者」の目視による判断を「肌評価AI」に学ばせることにした。20歳から39歳の日本人女性83名の肌パッチ画像9306枚と、その画像に対する専門判定者の評価を使い学習を行ったところ、専門判定者の判断とAIの判断の相関係数が0.7と、強い相関が示された。つまり、かなりの程度で一致したということだ。これを受け、「肌評価AI」の評価項目6項目に新たにヒトの感性を反映させた評価項目10項目を加えたKirei肌AIを完成させた。

また同研究所は、Kirei肌AIを用いて、光沢とつやの違いについて解析を行った。「視覚的つや」に対して、「化粧くずれ度」(テカリと強く関係)、「Powderly / Glossy」(パウダーファンデーションとリキッドファンデーションのどちらを塗った感覚に近いか)、「Dry / Wet」(乾燥肌とスキンケア後の濡れた肌のどちらに近いか)という3つの指標を使い、日本人女性266名のメイク塗布前後の顔画像1596枚を使って比較したところ、下の表のようになった(数値がマイナスは関連なし、数値が多いほど関連が強い)。これで、つやとテカリは、まったく異なる質感であることが明確になった。

  1. 花王、深層学習で肌の質感を評価する「肌評価AI」にヒトの感性を学習させた「Kirei肌AI」を開発

    テカリ肌(中央)は「Glossy」「Wet」「化粧くずれ度」が高く、「視覚的つや」は高くないと判断されている。また右端のつや肌は、「視覚的つや」が非常に高く、一方で「Glossy」でありながら「化粧くずれ度」は低いという評価になっている

以上のことから、Kirei肌AIは、つやと光沢のわずかな違いを判断でき、好ましく見えるかという「ヒト特有の視点を含んだ繊細な分析」が可能なAI肌評価技術の開発に成功したと花王は話す。今後はこの技術を、製品開発や缶セリングの充実に積極的に活用するとのことだ。

MetaがAWSを戦略的クラウドプロバイダーに選定、Meta AIの研究開発やPyTorch利用企業のパフォーマンスを強化

MetaがAWSを戦略的クラウドプロバイダーに選定、Meta AIグループの研究開発やPyTorch利用企業のパフォーマンスを強化

Amazon Web Services(AWS)は米国時間12月1日、Metaが戦略的クラウドプロバイダーとしてAWSを選定したことを発表した。

MetaとAWSはこの5年間で連携する範囲を拡大してきた。今回の合意を基に、AWSは引き続きMetaが取り組む研究開発をサポートし、イノベーションの促進、サードパーティやオープンソースソフトウェア(OSS)コミュニティとのコラボレーションを支援する。

Metaは、AWSの実績あるインフラストラクチャと包括的な機能を活用し、既存オンプレミスのインフラを補完するとともに、AWSが提供するコンピュート、ストレージ、データベース、セキュリティのサービス利用を拡大し、クラウドにおけるプライバシー、信頼性、拡張性を実現するという。サードパーティ企業とのコラボレーションをAWS上で行うとともに、すでにAWSを利用している企業の買収支援にも活用する。

またMetaは、AWSのコンピュートサービスを活かし、Meta AIグループの人工知能の研究開発を加速させる。AWS上でOSSの機械学習フレームワーク「PyTorch」を活用する顧客企業のパフォーマンスを向上させ、開発者による人工知能と機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイ・運用の加速を目指す。

AWSとMetaは、機械学習モデルの大規模な構築、トレーニング、デプロイに向けて、PyTorchのパフォーマンスならびにAmazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)や、機械学習専用に構築された機能を提供するAmazon SageMakerなどのコアマネージドサービスとの統合において、さらなる最適化を進める。自然言語処理やコンピュータビジョンのための大規模な深層学習モデルを開発者が容易に構築できるよう、両社はAWS上でのPyTorch活用を促進し、AIアクセラレーターの分散システム全体で大規模なトレーニングジョブのオーケストレーションを可能にする。

また両社は、PyTorch上での推論のパフォーマンス、説明可能性、コストを向上させるネイティブツールを共同で提供。本番環境へのモデル展開を簡素化するため、PyTorchのネイティブなサービングエンジンであるTorchServeを強化し、学習したPyTorchモデルを容易に一括展開できるようにするという。これらのOSSへの貢献をベースにAWS上でパフォーマンスを最適化し、大規模な深層学習モデルの研究から本番環境までをより迅速に導入するための支援を展開する。

南アのクラウドソーシング「Zind」は現実の問題を解決するためにデータサイエンティストのコミュニティを構築、AIも活用

Zindi(ジンディ)は、AIを使用して企業や個人の現実の問題を解決することを目指している。そして、南アフリカを拠点とするこのクラウドソーシングスタートアップは、過去3年間それをずっと実践してきた。

ちょうど2020年、Zindiに参加するデータサイエンティストのチームが機械学習を用いてウガンダの首都カンパラの大気モニタリングを改善し、また別のグループはジンバブエの保険会社のZimnat(ジンマット)が行う顧客の行動予測(特に解約しそうなひとの予測や解約を思いとどまらせるための有効な手段の予測)を支援した。Zimnatは、他のやり方では解約していたであろう人びとにカスタムメイドのサービスを提供することによって、顧客の解約を防ぐことができた。

これらは、企業、NGO、政府機関がZindiに提示した、データ中心の課題に対して実現されたソリューションの一部だ。

Zindiはこれらの課題を発表し、データサイエンティストのコミュニティに対してソリューション発見コンテストに参加するよう呼びかけている。参加しているデータサイエンティストがソリューションを提出して、採用された者が賞金を獲得する。コンテストの主催者は、自身の課題を克服するために寄せられたもののうち最良の結果を利用することができる。たとえばウガンダ全土の大気汚染を予測するための解決策を模索しているAirQo(エアクオ)による大気質監視プロジェクトや、Zimnatの損失削減を支援することなどが解きたい課題だ。

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「このおかげで、いまやAirQoは、一般の人々が大気質と大気質の予測を確認できるダッシュボードが提供できています。このプロジェクトのエキサイティングな点の1つは、AirQoがプロジェクトの実装を支援するためにコンテストから2人の勝者を採用したことです」とZindiの共同創業者でCEOのCelina Lee(セリーナ・リー)氏は述べている。他には南アフリカのMegan Yates(メーガン・イエーツ)氏とガーナのEkow Duker(エコー・ダッカー)氏が、プラットフォームの共同創業者だ。

リー氏は「AirQoはまた、彼らが構築したソリューションに対してGoogleから資金を調達し、他のアフリカ諸国にもそれを展開していく予定です」と語る。このコンテストはバーミンガム大学のDigital Air Quality East Africa(DAQ EA)ならびにカンパラのマケレレ大学のAirQoプロジェクトと提携して開催されたコンテストだったのだ。

Zindiは、アフリカ全土のデータサイエンティストのデータベースだ。このクラウドソーシングスタートアップは、最近100万ドル(約1億1300万円)のシード資金を調達した(写真クレジット: Zindi)

Zindiを利用した他の注目すべき民間および公的組織には、Microsoft(マイクロソフト)、IBM、Liquid Telecom(リキッドテレコム)、UNICEF(ユニセフ)、および南アフリカ政府が含まれている。スタートアップの、発足以来の成長を目の当たりにして、リー氏はZindiが達成できたことに興奮しており、コミュニティの将来に情熱を注ごうとしている。このプラットフォームは現在、代替手段を提供しており、アフリカ全土で事業を展開し、しばしば高額な従来のコンサルティング会社との競争を激化させている。

Zindiのユーザーは、2020年の初めから3倍に増え、大陸の45カ国から3万3000人のデータサイエンティストを集めるまでになっている。また、データサイエンティストたちに対して30万ドル(約3384万円)の対価を支払った。

この数は、Zindiが2022年3月に、大学生たちがさまざまな解決策を求めて互いに競い合う、3回目の大学間Umoja Hack Africaチャレンジを主催することで増加するだろう。

Zindiは、この大学間コンテストを利用して、学生を実用的なデータサイエンスの経験に従事させ、AIを使って実際の課題を解決させている。2020年のイベントは、パンデミックのためにオンラインで行われたが、プラットフォーム上に約2000人の学生が集まった。

サンフランシスコ出身のリー氏は「学生は最初の機械学習モデルを構築して、そこから、キャリアと教育へのあらゆる種類の扉が開かれます」と述べている。

Zindiには現在「学習から稼ぎまでの道のりを短くする」ためのジョブポータルが用意されている。組織は、人材配置ポータルに人材募集を投稿することで、そこにある人材のプールを活用することができる。

このクラウドソーシングプラットフォームは、新進のデータサイエンティストにトレーニング資料を提供する学習コンポーネントの導入も計画している。これは、プラットフォームが知識のギャップとトレーニングの必要性を認識したためだ。一方リー氏は、Zindiのユーザーのほとんどは、学習経験を必要としている学生や、世界の問題を解決するために高度なスキルを必要とする人たちであるという。

新しい計画は、最近プラットフォームが調達した100万ドルのシード資金によって可能になる。

画像クレジット: Zindi

リー氏は「私たちにとって、それはコミュニティを拡大し、すべてのデータサイエンティストにとってより多くの価値を生み出すことなのです」と語る。

「私たちが理解していることの1つは、特にアフリカでは、データサイエンスが非常に新しい分野であるということです。そのため、この資金を使って、より多くの学習コンテンツを導入していきます。そして、私たちのデータサイエンティストの多くは、まだ大学生か、キャリアの非常に早い段階にいます。彼らは、とにかく自分たちのスキルを学び身につける機会を探しているのです」。

シードラウンドは、サンフランシスコを拠点とするVCのShaktiが主導し、Launch Africa、Founders Factory Africa、FIVE35が参加した。

リー氏によれば、これらの計画はすべて、アフリカ大陸で強力なデータサイエンスコミュニティを構築することを目的としていて、近い将来、プラットフォームのユーザーを100万人に増やすことを目指しているという。これは、キャリアの初期段階にいるデータサイエンティストにトレーニングの機会を提供し、コラボレーションとメンターシップを促進する強力なコミュニティを形成することによって達成可能だと彼女はいう。

リー氏は次のように述べている「そして、最終的にはアフリカで100万人のデータサイエンティストにリーチしたいのですが、そのためにはデータサイエンスを、この分野で成功するキャリアを追求することに関心のある若い人なら誰でも、必要なツール、つながり、経験にアクセスできるようしたいと考えています」。

「私たちのビジョンは、誰もがAIにアクセスできるようにすることです」。

画像クレジット:Zindi

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(文: Annie Njanja、翻訳:sako)