ソフトバンク出資のユニコーンPicsArtがR&D企業DeepCraftを買収、AI・動画編集機能の強化狙って

ソフトバンクが出資しているデジタルクリエイションプラットフォームで、2021年8月にユニコーン企業の仲間入りを果たしたPicsArt(ピクスアート)は、米国時間12月2日、R&D企業であるDeepCraftを買収することを発表した。今回の買収は、現金と株式の組み合わせで、7桁(数百万ドル、数億円)規模の金額とのことだが、正確な条件は公表されていない。

PicsArtは現在、コンシューマーとプロ両方に向けて、写真やビデオ編集をより楽しく、親しみやすいものにするためのさまざまなデジタル制作・編集ツールを提供している。PicsArtは、DeepCraftが持つAI技術分野の人材と、同社のコンピュータービジョンおよび機械学習(ML)における画期的な技術が、PicsArtのAI技術を強化し、近年のPicsArtのサービスにおける動画作成の成長をサポートするものと考えている。また、チームは、PicsArtのAI研究開発部門であるPAIR(PicsArt AI Research)にシニアレベルのリソースを追加して補完するのにも役立つとしている。

アルメニアに拠点を置くDeepCraftは動画・画像処理に特化した企業で、2017年に設立された。ちなみに、PicsArtは同国初のユニコーンだ。DeepCraftの共同創業者であるArmen Abroyan(アルメン・アブロヤン)CEOとVardges Hovhannisyan(ヴァルジス・ホフハニシャン)CTOは、AIと機械学習に20年以上を費やしており、その専門性は地元コミュニティでよく知られている。アブロヤン氏はこれまで、アルメニア共和国ハイテク産業省の副大臣、RedKiteのリードAIアーキテクト、Synopsys(シノプシス)のシニアソフトウェア開発者などを歴任してきた。一方、ホフハニシャン氏は、Synopsysで13年間、シニアR&Dエンジニアとして活躍した。

DeepCraftでは、Krisp、PatriotOne、さらにはアルメニア政府など、多くのクライアントと契約ベースで仕事をしていた。これらの仕事は終了し、チームはエレバンにあるPicsArtのオフィスで仕事を始めることになる。今回の買収により、DeepCraftの機械学習および映像分野のシニアエンジニア8名が、PicsArtに正社員として入社する。

PicsArtは、2018年にEFEKT(旧D’efekt)を買収して動画市場に参入し、近年、利用者が急増している。特に、動画を利用するソーシャルメディアのクリエイターやECショップに同社のアプリが採用されている。2021年、PicsArtのアプリで編集された動画は1億8千万本を超え、前年比で70%増となっている。現在、数千種類のエフェクトと数十種類の動画編集ツールを提供しており、AIやクラウド技術の進化に合わせてこのラインナップを増やしていく予定だという。

PicsArtは、DeepCraftのスキルセットと技術的な専門知識が、2022年に重要な焦点となるであろう動画のサポートを前進させるのにどう役立つかに特に関心を寄せている。

ただし、PicsArtは、今回の買収でDeepCraftから特定のIPを取得するわけではない、と同社はTechCrunchに語っている。

PicsArtは、DeepCraftとはさまざまな技術開発で協力関係にあったため、今回の買収に先立ち、すでに関係を築いていた。

PicsArtの共同設立者兼CTOであるArtavazd Mehrabyan(アルタバズド・メフラビヤン)氏はこう述べている。「DeepCraftはユニークで高度な技術を持つエンジニアのチームであり、当社はすでに1年以上彼らと協力して当社のコア技術を構築してきました。当社の動画機能を進化させるためにさらなる投資を行うにあたり、DeepCraftのチームが動画の未来を築く上で重要な役割を果たすことを確信しています」。

DeepCraftとの取引は、8月に同社がソフトバンク・ビジョン・ファンド2(SVF2)主導で1億3000万ドル(約146億9000万円)のシリーズCラウンドを調達して以来、PicsArtにとって初の買収となる。そのラウンドにより、同社は2019年に約6億ドル(約678億円)だった評価額からユニコーンの地位に引き上げられた。

画像クレジット:PicsArt

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(文:Sarah Perez、翻訳:Aya Nakazato)

AWSのデータベース移行サービス「Fleet Advisor」はDB移転作業を数週間から数時間に短縮

2年前のAWS re:Inventで、そのときAWSのCEOだったAndy Jassy(アンディ・ジャシー)氏が、クラウドへの移行のペースが遅いのにはうんざりとぶちまけ、移行をもっと早くする方法を見つけたいと語った。ところが新CEO、Adam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は米国時間11月30日の開会のキーノートで、その移行がまだ相当に遅く、現時点でクラウドに移行したワークロードは全体の5〜15%にすぎないと述べた。

ペースが遅い原因の一部は、クラウドへ移行すればいいことはわかっていても、データをオンプレミスからクラウドへ引っ越す作業が大変すぎることだ。しかもそれはデータの物理的な移動であるだけでなく、データをオンプレミスのレガシーなデータベースから、クラウド上の最新データベースへ構成し直さなければならないためだ。

複数のタイプのデータベースを使っている企業は、クラウドへの移行のためにそれらに完全にマッチした正しいデータベースを見つけることが、これまた大変だ。そこで、そのような問題を熟知しているAmazonは、顧客のクラウドへの移行をもっと簡単にしたいと考えた。

米国時間12月1日、同社が導入したAWS Database Migration Service(DMS) Fleet Advisorはそのためのツールで、データのクラウドへの移転を容易かつ迅速にし、それを正しいデータベースサービスにマッチさせる。

Amazon AIの副社長Swami Sivasubramanian(スワミ・シバスブラマニアン)氏は、12月1日のAIと機械学習に関するキーノートで次のように語っている。「DMS Fleet Advisorは、あなたのオンプレミスのデータベースとアナリティクスサービスの内容を、オンプレミスからAmazon S3へのデータのストリーミングによって自動的に構築します。そしてそこから先は、私たちの仕事になります。私たちはデータを分析、AWS Datastoreに合った大きさにマッチさせ、それから現状に合ったマイグレーションプランを提供します。これまで数週間から数カ月かかったこの作業が、数時間で終わります」。

シバスブラマニアン氏が指摘するのは、このアプローチが速いだけでなく、データの移動をサードパーティのコンサルタントに頼ることがないため安価でもあることだ。「これによりデータインフラストラクチャのモダナイズが極めて容易になり、目的に適った強力なリレーショナルデータベースが得られます」と氏は語った。

画像クレジット:AWS

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AI・IoTを活用した在宅介護プラットフォームのウェルモが20.4億円のシリーズC調達、東京海上・凸版印刷との資本業務提携も

AIやIoTを活用した福祉プラットフォームサービスを提供するウェルモは11月30日、第三者割当増資による20億4000万円の資金調達を実施したことを発表した。引受先はDGベンチャーズ(デジタルガレージグループ)、Aflac、Ventures LLC、東京大学協創プラットフォーム開発(東京IPC)、東京海上日動火災保険など12社。累計資金調達額は41億2000万円となった。調達した資金と業務提携により事業展開を強化・加速する。さらに今冬から来春にかけて、エクステンションラウンドも予定している。

また同社は、東京海上ホールディングスや凸版印刷との資本業務提携の締結も明らかにした。ウェルモが保有する在宅介護ビッグデータ×AIのノウハウや在宅介護プラットフォームと、各社が保有する技術・製品等をかけ合わせることで、新たなサービス開発・ビジネスモデルを構築する。

東京海上ホールディングスとの業務提携では、介護領域における社会課題の解決に向けて、両社が保有するテクノロジーおよびネットワークを連携させることにより、介護現場のDX化の促進と新たなソリューション、サービス開発・展開を進めるためとのこと。

凸版印刷との業務提携では、ウェルモが保有する介護データと、医療機関などが保有する医療データとを、凸版印刷の資本業務提携先ICIが次世代医療基盤法に基づいて突合・匿名加工し、医療・介護の匿名加工統合DBを構築する。今後の国内市場の重要性が予測される「医療」×「介護」に関する匿名加工統合データベースの構築を検討するという。

さらに、凸版印刷が提供するセンシングデバイスサービスと、ウェルモのケアマネジメントDX事業におけるデータ・ノウハウを掛け合わせたヘルスケアレポートシステムの構築を行う。凸版印刷の同サービスと、ウェルモが保有する「ミルモネット」に集約されている地域情報資源(保険内外サービス情報)を活用し、介護予防などに役立つ情報をレポート形式にて様々な階層のシニア層に対して提示。超高齢化社会に向けた新しい価値を創造するとしている。

ウェルモは、「持続可能な少子化高齢化社会の実現」をミッションに掲げ2013年4月に設立。ケアプラン作成支援AI「ミルモぷらん」、介護の地域資源情報を集約するプラットフォーム「ミルモネット」、児童発達支援・放課後等デイサービス「unico」といった事業を展開している。

AWS第3のカスタムチップ「Trn1」は機械学習モデルのトレーニングを高速化

顧客のワークロードのパフォーマンスを上げるためにカスタムチップに頼る企業が増えているが、Amazonもその例外ではない。同社は2019年に、機械学習の推論学習を高速化するためにInferentiaチップを導入した。その後、同社は2020年に機械学習のモデルの学習専用である第2のTrainiumチップをローンチした。そして本日、AWSはこれまでの流れの続きとして、最新の機械学習チップ「Trn1」を発表した。

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初めてAWS re:Inventのキーノートを担当するAdam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は米国時間11月30日、最新のチップに関する発表を行った。

「Trainiumからパワーをもらっている新しいチップ、Trm1を発表できることに、私はワクワクしています。Trm1はクラウドでディープラーニングモデルをトレーニングするための最高のコストパフォーマンスと、EC2での最速のパフォーマンスを提供してくれるでしょう」とセリプスキー氏は語った。

続けて「Trn1はEC2のインスタンスとしては初めて、最大で毎秒800ギガバイトの帯域を提供します。そのため、大規模なマルチノード分散型トレーニングのユースケースには絶対に最適です」という。これは画像認識、自然言語処理、不正検知、予測などのユースケースに有効なはずだとのことだ。

さらに、これらのチップをネットワーク化して「ウルトラクラスター」とすることで、より強力なパフォーマンスを発揮することができる。

「これらを一緒にネットワーク化して、何万もの訓練アクセラレーターがペタバイト規模のネットワーキングへ相互接続した状態を、私たちは『ウルトラクラスター』と呼んでいます。そうしたウルトラクラスターの訓練を、強力な機械学習スーパーコンピューターが行い、パラメータが何兆個もあるような複雑な深層学習のモデルでも快速で訓練できます」とセリプスキー氏はいう。

セリプスキー氏によると、同社はSAPなどと協力して、この新しい処理能力の利用を追究していく計画だとのことだ。

画像クレジット:Ron Miller

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)

キリンビールが仕込み・発酵工程をAIで自動計画し立案するシステムを2022年1月から本格運用、熟練技術の伝承と時間の節約

キリンビールが仕込み・発酵工程をAIで自動計画し立案するシステムを2022年1月から本格運用、熟練技術の伝承と時間の節約目指す

キリンビールは11月29日、NTTデータと共同でビール類の仕込みと発酵の工程をAIで自動的に計画し立案するシステムを開発し、試験運用を開始したことを発表した。これは「確実な熟練技術の伝承」と時間の節約を目指すもので、9つの工場で年間1000時間以上の時間創出が見込まれるという。2022年1月より同システムの本格運用を開始する予定。

ビールの製造には、仕込、発酵、貯蔵、濾過、保管の5つの工程がある。特に仕込から発酵の工程では、出荷に合わせて原材料を仕込み、どの液種をどのタンクに移すかといった計画を立てる必要がある。そこは、熟練者の知見に頼ることが多い複雑な作業であり、様々な条件を勘案しなければならないため時間もかかる。そこで、キリンビールとNTTデータは熟練者へのヒヤリングを行い、NTTデータが開発した「制約プログラミング技術」(制約を洗い出し、問題に対する制約条件を満たす答をコンピューターで効率的に見つけ出すもの)で、熟練者の知見を標準化した。

キリンビールでは、すでに2020年12月から、濾過計画はAI化している。これと合わせて、創出される時間は4000時間にものぼるという。その時間は、「さらなる品質向上に向けた取り組みや、若手の育成など、人にしかできない価値創造」にあてるとしている。

レブコムの音声解析AI電話MiiTel、東京都の保健所が行うコロナ陽性患者への積極的疫学調査や健康観察などの電話業務に採用

レブコムの音声解析AI電話MiiTel、東京都の保健所が行うコロナ陽性患者への積極的疫学調査や健康観察などの電話業務に採用

RevComm(レブコム)は11月24日、音声解析AI電話「MiiTel」(ミーテル)が東京都福祉保健局に採用され、新型コロナウイルス感染症の陽性患者に対して行う積極的疫学調査や健康観察などの電話業務の効率化に向け活用されると発表した。公的機関において初という。

MiiTelは、電話業務における会話の内容を自動録音・文字起こしにより可視化、AIにより解析し、高精度のフィードバックを行うことで業務の効率化を実現するサービス。IP電話のため、固定電話は不要、工事・メンテナンスも不要で、即時導入できる。

RevCommは、患者との通話内容をAIで音声解析し、テキスト化・要約を行うMiiTelの提供により、保健所における電話業務の効率化、迅速な患者の療養支援に向け支援を行う。

どんな企業でもAIが使えるようになるツールを提供するH2O.ai、約1810億ドルのプレマネー評価で約123億ドルを調達

H2O.aiは、オープンソースのフレームワークと独自のアプリケーションを開発し、あらゆる企業が人工知能ベースのサービスを簡単に構築、運用できるようにするスタートアップである。AIアプリケーションがより一般的になり、テック企業以外の企業もAIを取り入れたいと考えるようになっていることもあり、同社への関心が一気に高まっている。そんなH2O.aiが今回、同社の成長を促進するために1億ドル(約122億8000万円)を調達。今回の資金調達により同社の価値は、ポストマネーで17億ドル(約1918億4000万円)、プレマネーで16億ドル(約1805億5000万円)となった。

今回のラウンドはシリーズEで、戦略的支援者であるCommonwealth Bank of Australia(CBA、オーストラリア・コモンウェルス銀行)がリードしている。CBAは同スタートアップの顧客でもあるのだが、今回の支援を利用して両者のパートナーシップを深め、新しいサービスを構築していく予定だ。今回の資金調達には、Goldman Sachs(ゴールドマン・サックス)、Pivot Investment Partners(ピボット・インベストメント・パートナーズ)、Crane Venture Partners(クレーン・ベンチャー・パートナーズ)、Celesta Capital(セレスタ・キャピタル)などが参加。今回の資金調達を活用し、H2O.ai全体の製品をさらに充実させ、同社のH2O AI Hybrid Cloudプラットフォームの拡大を続けるために人材を採用することなどが計画されている。

顧客が戦略的支援者としてラウンドをリードしたのは今回が初めてではなく、2019年にはGoldman Sachsが同社シリーズDの7250万ドル(約81億8000万円)をリードしている。PitchBook(ピッチブック)のデータからも見られるように、H2Oの評価額は4億ドル(約451億3000万円)と評価されていた前回のラウンドから飛躍的に上昇しており、同社の成長率、そして同社が行っていることに対する一般的な需要の大きさがうかがえる。マウンテンビューに本社を置くH2O.aiは、これまでに2億4650万ドル(約278億円)を調達している。

関連記事:AI利用のハードルを下げるH2O.aiがゴールドマンサックスのリードで約77億円調達

直近2回のラウンドがいずれも、H2O.aiの顧客でもある大手銀行が主導しているという事実は、同スタートアップにとってのチャンスがどこにあるかを物語っている。以前、Workday(ワークデイ)に買収されたPlatfora(プラットフォラ)の共同創業者で、同社創業者兼CEOのSri Ambati(スリ・アンバティ)氏がメールで筆者に話してくれたところによると、現在同社のレベニューの約40%は、非常に広範で包括的な金融サービスの世界からもたらされているという。

「リテールバンキング、クレジットカード、ペイメントなど、PayPal(ペイパル)からMasterCard(マスターカード)までのほとんどすべての決済システムがH2Oの顧客です」と同氏。株式の分野では、債券、資産運用、住宅ローン担保証券などのサービスを提供している企業の数々がH2Oの技術を利用しており、MarketAxess(マーケットアクセス)、Franklin Templeton(フランクリン・テンプルトン)、BNY Mellon(バンク・オブ・ニューヨーク・メロン)も「強力な」顧客であると述べている。

また、他の業種からのビジネスも増えているという。Unilever(ユニリーバ)やReckitt(レキットベンキーザー)、P&G(プロクター・アンド・ギャンブル)などの消費財、UPS(ユナイテッド・パーセル・サービス)などの物流配送、Chipotle(チポトレ)などのフードサービス、そしてAT&T(エーティーアンドティー)は「当社の最大の顧客の1つです」と話している。

同社の成功には新型コロナウイルスの存在もひと役買っている。

パンデミックを振り返り「製造業はサプライチェーンの混乱とデマンドセンシングにより、急成長を遂げました。我々はH2O AI Healthを立ち上げ、病院やプロバイダー、Aetna(エテナ)のような支払会社、製薬会社の顧客を支援したのです」と話している。

注目すべき点は、自社のワークフローにAIを導入して、自社の顧客にサービスを提供したいと考えている他の技術系企業との連携をH2O.aiが強化しようとしていることである。「バーティカルクラウドとSaaS ISVが最近の私たちの勝因です」。

同社は設立当初からH2Oと呼ばれるオープンソースのサービスを提供しており、現在では2万社以上の企業に利用されている。人気の理由の1つはその柔軟性にある。H2O.aiによると、同社のオープンソースフレームワークは、既存のビッグデータインフラ、ベアメタル、または既存のHadoop、Spark、Kubernetesクラスタの上で動作し、HDFS、Spark、S3、Azure Data Lakeなどのデータソースから、インメモリの分散型キーバリューストアに直接データを取り込むことができるという。

「当社のオープンソースプラットフォームは、お客様が独自のAIセンターオブコンピタンスとセンターオブエクセレンスを構築するための自由と能力を提供します。AIを山に例えると、私たちはお客様が山を征服するのを支援するシェルパのTenzing Norgay(テンジン・ノルゲイ)氏ようなものです」とアンバティ氏は同社のオープンソースツールについて話している。

エンジニアはカスタマイズされたアプリケーションを構築するためにこのフレームワークを使用することができるが、一方でH2O.ai独自のツールは、次に何が起こるかについてより良い洞察を得るために大量のデータを取り込むことで利益を得ることができる不正検知、解約予測、異常検知、価格最適化、信用スコアリングなどの分野においてより完成度の高いアプリケーションを提供している。これらのアプリケーションは、人間のアナリストやデータサイエンティストの仕事を補完するものであり、また場合によっては人間が行う基本的な作業を代替することも可能だ。現在、トータルで約45のアプリケーションが存在する。

将来的にこのようなツールを増やしていき、各分野の「アプリストア」でそれぞれの需要に合わせた独自の事前構築済みツールを提供していく計画だとアンバティ氏は話している。

H2O.aiの成長の原動力となっているトレンドは数年前から勢いを増している。

人工知能にはエンタープライズITの世界から大きな期待が寄せられている。機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのツールをうまく活用すれば、生産性を向上させることができるだけでなく、企業にとってまったく新しい分野を切り開くことも可能となるからだ。長期的には、企業の運用コストやその他のコストを何十億ドルも削減することができるだろう。

しかし大きな問題として、多くの場合、組織にはAIを使ったプロジェクトを構築および遂行するための社内チームが不足していることが挙げられる。ニーズやパラメータの進化に伴い、インフラもすべて更新する必要があるのである。今やテクノロジーは企業のすべてに関わっているが、すべての企業がテック企業というわけではない。

H2O.aiは市場におけるこのギャップを埋めることを目的とした最初の、あるいは唯一のスタートアップではないが、他のスタートアップよりもこのタスクにおいて幾分か先を行っている。

Microsoft(マイクロソフト)やNVIDIA(エヌビディア)などの大手テック企業からの多額の資金提供と賛同を得て設立されたのがカナダのElement.AIだ。同社はAIを民主化してAIツールを構築・運用するためのリソースが不足していても企業がAIから恩恵を受けることができるようにし、AIを推進する多くのテック企業にビジネスを奪われないようにするというアイデアに取り組んでいた。同社はインテグレーションに重点を置いていたものの(AccentureのAIサービスのように)、コンセプトからビジネスへと大きくジャンプすることができず、最終的には2020年にServiceNow(サービスナウ)に買収され、企業向けのツールを構築する同社の取り組みを補完することになったのである。

アンバティ氏は、H2O.aiのビジネスのうちサービス分野はわずか10%程度で、残りの90%は製品によるものだと話しており、あるスタートアップのアプローチが成功し、別のスタートアップが失敗する理由を説明してくれた。

「データサイエンスやAIのサービスに魅了されるのは当然です。私たちの製品のメーカー文化に忠実になり、なおかつお客様の深い共感を築いて耳を傾けることが成功には欠かせません。お客様は当社のメーカー文化を体験し、自らもメーカーになる。私たちは継続的にソフトウェアをより簡単にし、AI Cloudを通じてローコード、再利用可能なレシピ、自動化を民主化してデータパイプライン、AI AppStoresを構築し、お客様が顧客体験、ブランド、コミュニティの改善に利用できるサービスとしてAIを提供しています」。

「私たちは単なる木ではなく森を育てているということが他社との大きな違いです。H2O AI Cloud、ローコードアプリケーション開発であるH2O Wave、H2O AI AppStores、Marketplace、H2O-3 Open Source MLは、すでにAIアプリケーションとソフトウェアの中核をなしており、私たちは顧客とそのパートナーや開発者のエコシステムと提携しています」。

これは投資家にも好評なプレーであり、ビジネスでもある。

CBAのCEOであるMatt Comyn(マット・コミン)氏は、声明中で次のように述べている。「オーストラリア・コモンウェルス銀行は、毎日収集される数百万のデータポイントという大きな資産を保有しています。H2O.aiへの投資と戦略的パートナーシップは、人工知能における当行のリーダーシップを拡大し、最終的には当行が最先端のデジタル提案や再構築された商品およびサービスを顧客に提供する能力を高めてくれることでしょう」。CBAのチーフデータ&アナリティクスオフィサーであるAndrew McMullan(アンドリュー・マクマラン)博士が、H2O.aiの取締役会に参画する予定となっている。

画像クレジット:Mario Simoes / Flickr under a CC BY 2.0 license.

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(文:Ingrid Lunden、翻訳:Dragonfly)

要点をもとにAIが流れるようなEメール用文章を生成、受信トレイをゼロにするライティング生産性向上ツール「Flowrite」

TechCrunchがFlowrite(フローライト)に「強化されたGrammarly」ではないかと尋ねると、共同創業者でCEOのAaro Isosaari(アーロ・イソサーリ)氏は笑いながら、2020年夏の終わりから構築しているAIライティング生産性向上ツールに対しいつもそのようなコメントが返ってくると答えた。

このAIを搭載した相棒がいれば、電子メール作成のスピードアップによる「受信トレイゼロ」を目指すことも容易になりそうだ。少なくとも、毎日のように定型的なメールを大量に送信しているような人にとってはそうだろう。

Flowriteは具体的に何をするのか?Flowriteは、いくつかの指示(これを入力しなければなならない)を、本格的で読みやすい電子メールに変える。つまり、Grammarlyが文法や構文、スタイルなどの調整を提案して(既存の)文章を改善するのに役立つのに対し、Flowriteは電子メールやその他の専門的なメッセージングタイプの通信である限り、そもそも文章を書くのに役立つ。

電子メールは、FlowriteのAIモデルが訓練されたところだ、とイソサーリ氏はいう。そして、メール作成にどれだけの時間を費やす必要があるかという不満が、このスタートアップのインスピレーションとなった。そのため、GPT-3が使用されているコピーライティングなど、AIが生成する言葉の幅広い使用例ではなく、プロフェッショナルなコミュニケーションに焦点を当てている。

「以前の仕事では、電子メールやその他のメッセージングプラットフォームでさまざまな関係者とのコミュニケーションに毎日数時間を費やしていたので、これが自分の抱える問題であることはわかっていました。これは共同設立者である私たちだけの問題ではなく、何百万人もの人々が日々の仕事でより効果的かつ効率的なコミュニケーションをとることで恩恵を受けることができるのです」。

Flowriteの仕組みは次の通りだ。ユーザーが言いたいことの要点を箇条書きにした基本的な指示を出す。すると、AIを搭載したツールが残りの作業を行い、必要な情報を流れるように伝える完全な電子メールのテキストを生成してくれる。

丁寧な挨拶や署名を記入したり、求められているトーンや印象を伝えるための適切な表現を考えたりといった、文字数の多い作業は自動化されている。

電子メールテンプレート(電子メール生産性向上のための既存技術)と比較すると、AIを搭載したツールは文脈に適応し「固定されていない」ことが利点だとイソサーリ氏はいう。

当然のことだが、重要なポイントとして、ユーザーは送信する前にAIが提案した文章を確認し、編集や微調整を行うことができるので、人間はしっかりとエージェントとしてループに参加したままだ。

イソサーリ氏はセールスの電子メールを例に挙げる。この場合「すばらしい・電話で詳しい話をしよう・来週月曜日の午後」と指示を入力するだけで、必要な詳細情報に加えて「すべての挨拶」や「追加の形式」を含むFlowriteが生成したメールが送られてくる。

補足:FlowriteのTechCrunchへの最初の売り込みは電子メールによるものだったが、そのツールの使用は明らかに含まれていなかった。少なくとも、その電子メールには「この電子メールはFlowrittenされました」という開示はなかったが、後にイソサーリ氏から送られてきた(依頼されたPRを送るための)メールにはあった。これはおそらく、(AIを使って)スピードライティングしたい電子メールと、人間の頭脳をもっと使って作成したい(少なくとも自分で書いたように見せたい)電子メールの種類を示しているのではないだろうか。

イソサーリ氏はTechCrunchに次のように話した。「私たちは、あらゆる種類のプロフェッショナルが、日々のワークフローの一環として、より速く文章を書き、コミュニケーションを図ることができるよう、AIを搭載したライティングツールを構築しました。何百万人もの人々が、内外のさまざまな関係者との仕事上の電子メールやメッセージに毎日何時間も費やしていることを知っています。Flowriteは、人々がそれをより速く行えるようにサポートします」。

また、このAIツールは、失読症や英語が母国語ではないなどの特定の理由で文章を書くことが困難な人にとっても大きな助けとなる可能性があると、同氏はいう。

Flowriteは英語の電子メールしか作成できないという明らかな制約がある。GPT-3は他の言語のモデルを持っているが、イソサーリ氏は、そうした英語以外の言語の「人間らしい」反応の質は、英語の場合ほど良くないかもしれないと示唆し、よってFlowriteは当面の間、英語にフォーカスすると話す。

GPT-3の言語モデルを中核のAIテックとして使用しているが、最近では、自社で蓄積したデータを使って「微調整」を始めていて、イソサーリ氏は「すでに私たちは、GPT-3の上にラッパーを作るのではなく、さまざまなものを構築しています」と説明する。

また、この電子メール生産性向上ツールでは、AIがユーザーの文体に適応することを約束している。これにより、メールが速くなったからといって、無愛想なメールになることはない(「大丈夫?」と尋ねる新鮮な電子メールにつながるかもしれない)

この技術は、電子メールの履歴をすべてマイニングしているわけではなく、電子メールのスレッドの中で(ある場合は)直前の文脈だけを見ているとイソサーリ氏は話す。

Flowriteは、GPT-3の技術を利用しているため、現在はクラウド処理に依存しているが、今後はデバイス上での処理に移行したいと考えているという。当然ながら機密保持の問題にも対応できるはずだ。

今のところ、このツールはブラウザベースで、ウェブメールと統合されている。現在はChromeとGmailにしか対応していないが、今後はSlackなどのメッセージングプラットフォームにも対応していく予定だ(ただし、少なくとも当初はウェブアプリ版のみ)。

このツールはまだクローズドベータ版で、Flowriteは440万ドル(約5億円)のシード資金調達を発表したばかりだ。

同ラウンドはProject Aが主導し、Moonfire Venturesとエンジェル投資家のIlkka Paananen(イルッカ・パーナネン)氏(Supercellの共同創業者でCEO)、Sven Ahrens(スヴェン・アーレン)氏(Spotifyのグローバル・グロース・ディレクター)、Johannes Schildt(ヨハンズ・シルト)氏(Kryの共同創業者でCEO)が参加した。また、既投資家であるLifeline VenturesとSeedcampも今回のラウンドに参加した。

Flowriteは、どのようなタイプの電子メールや専門家に適しているのだろうか?コンテンツ面では「一般的に、返信する際に何らかの既存の文脈がある場合の返信」だとイソサーリ氏はいう。

「Flowriteは状況をよく理解し、自然な形でそれに対応することができます」と同氏は話す。「また、売り込みや提案のようなアウトリーチにも適しています。Flowriteがうまくいかないのは、非常に複雑なものを書きたい場合です。というのも、そのためには指示にすべての情報が必要だからです。そして、最終的な電子メールに近いかもしれない指示を書くのに多くの時間を費やす必要があるとしたら、その時点でFlowriteが提供できる価値はあまりありません」。

また「本当に短い電子メール」を送る場合には、明らかに実用的ではない。なぜなら、2、3の単語で答えるだけなら、自分で入力した方が早いからだ。

どのような人がFlowriteを使うのかという点では、ベータ版を利用しようとする幅広い層のアーリーアダプターがいるとイソサーリ氏はいう。しかし、同氏は主なユーザー像を「日常的に多くのコミュニケーションをとるエグゼクティブ、マネージャー、起業家」、つまり「自分自身について良い印象を与え、非常に思慮深いコミュニケーションをとる必要がある人」と表現している。

ビジネスモデルの面では、Flowriteはまずプロシューマー / 個人ユーザーに焦点を当てているが、イソサーリ氏によると、そこから拡大していく可能性があり、まずはチームをサポートすることになるかもしれない。また、将来的には企業向けに何らかのSaaSを提供することも想定している。

現在、ベータ版では料金を徴収していないが、来年初めには課金する予定だ。

「ベータ版が終了したら、収益化を開始します」と同氏は付け加え、2022年半ばにはベータ版からの完全なリリース(つまり、待機者がいなくなる)が可能であることを示唆している。

イソサーリ氏によれば、今回の資金調達は、主にエンジニアリング面でのチーム強化に充てられる。初期段階での主な目標は、AIと基幹プロダクトを中心としたツールアップだ。

また、機能の拡充も優先事項の1つだ。ここには、さまざまな電子メールクライアントとの併用など、ブラウザ間でツールを使用する「水平方向の方法」を追加することが含まれる。

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(文:Natasha Lomas、翻訳:Nariko Mizoguchi

ロボットとAIが「空中庭園」の設計と建設をサポート、チューリッヒ工科大学による実験プロジェクト

建築や建設は、常に技術や素材のトレンドの最先端を静かに進んできた。チューリッヒ工科大学のような著名な工科大学で、AIやロボットを使った新しいアプローチのプロジェクトに取り組んでいても何ら不思議ではない。そこで行われている設計と建設を自動化する実験は、10年後に住宅やオフィスがどのように作られるかを示している。

このプロジェクトで作られているのは、古代都市バビロンの伝説的な建造物にヒントを得た「空中庭園」、つまり巨大なプランターの彫刻物だ(ちなみに、バビロン遺跡の有名な「イシュタル門」を発掘・盗掘したロバート・コールドウェイは私の祖先である)。

2019年に始まった「Semiramis(セミラミス)」(伝説的なバビロンの女王にちなんで名づけられた)は、人間とAIのデザイナーによるコラボレーションだ。もちろん全体的なアイデアは、プロジェクトの生みの親である建築学教授のFabio Gramazio(ファビオ・グラマジオ)氏とMatthias Kohler(マティアス・コーラー)氏のクリエイティブな頭脳から生まれたものだ。しかし、そのデザインは、大きさ、水やりの必要性、建造の様式などの基本的な要件を、コンピューターモデルと機械学習アルゴリズムに入力することで生み出された。

例えば、デザインの過程で、チームはこの20メートルを超える建造物を構成する大きな「ポッド」の位置を微調整したり、表面を構成するパネルのレイアウトを変更したりすることがある。そうすると、彼らが作成したソフトウェアは、その変更に合わせて全体の位置関係や他のパネルの形状を即座に調整し、自重に安全に耐えられることを確認する。

セミラミス空中庭園のCGによる完成予想図(画像クレジット:Gramazio Kohler Research)

もちろん、建築業界ではすでに多くの自動化されたプロセスが取り入れられているが、このプロジェクトでは、最終的なコントロールをAIに任せるという点でにおいて、これまでの限界を押し広げる試みだ。何といっても重要なのは、全体が崩壊しないように建築的なスペルチェックをAIにやらせるのではなく、人間とAIによる真のコラボレーションを実現するということである。

「コンピューターモデルを使うことで、従来の設計プロセスを逆に辿ることができ、プロジェクトの設計範囲をすべて探求することが可能になります。その結果、今までに見たこともない、しばしば驚くような形状が生まれるのです」と、コーラー氏はチューリッヒ工科大学ニュースの記事で述べている

最終的な設計に到達すると、建設はもう1つの人間と自動化の混成チームによって行われる。4本のロボットアームが一心不乱に作動して、複数の重い部品(1つのポッドには数十個の部品がある)を固定し、人間がそれらを結合するための樹脂を塗布する。この手法は、数年前に同じチームが使用した、ロボットを自動化されたアシスタントとして使用するやり方よりも一歩進んだものだ。

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セミラミスはこのワークショップで製作された後、最終的にはTech Cluster Zug(テッククラスター・ツーク)に向けて1個ずつ輸送される。2022年の春には完全に組み立てられ、土や種を受け入れる準備ができるはずなので、近くに行かれる際には是非、立ち寄ってみてはいかがだろうか。

画像クレジット:ETH Zurich

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(文:Devin Coldewey、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

血糖値に基づきリアルタイムでその人だけの減量アドバイスをするSignos、シリーズAで約14.8億円調達

日常的に歩数を数えて心拍数を測り、週に1度体重計に乗って体にどのくらいの変化が起きているかを時折確認する、というのでは効果はあまり期待できない。質量を告げるガラスのオラクルの上に1日に何度か立ってみても、実際には体重は後を追う指標であり、何が起きそうかではなく、何が起きたかを示すものだ。主要な指標の1つとなるのが血糖値だが、減量スタートアップのSignos(シグノス)は、自分の代謝の違いに興味がある人がリアルタイムの血糖値モニタリングに登録したり、健康状態を維持するためのアラートに登録することに期待を寄せている。そして同社の1300万ドル(約14億8000万円)のシリーズAラウンドをリードするという観点から、GVも同様の考えを持っていることが伺える。

基本的な科学は次の通りである。オートミールを1杯食べると血糖値が急上昇する。散歩やランニングをすると血糖値が下がり、体重増加が抑えられる。筆者の体の反応は、異なる日、異なる時間に、異なる種類の食べ物を接種することでさまざまな影響を受けているかもしれないし、自分の体に関する予測不能のあらゆる要素や、自分が何を食べ、その日どうしているかによっても違ってくるかもしれない。重要な点は、筆者の体を例に挙げても意味がないということだ。あなたの場合は違ったものになるだろう。Signosは、継続的に測定することで、人々が各自の健康に必要なデータを手に入れることができると考えている。少なくとも情報を得ることができれば、体に何を入れるべきか、体重を落とすためにどのくらいの頻度で体を動かすかを選択できる。

同社は米国時間11月10日、総額1700万ドル(約19億4000万円)の資金を調達したことを明らかにした。これには1月にCourtside Ventures(コートサイド・ベンチャーズ)、1984 Ventures(1984ベンチャーズ)、Tau Ventures(タウ・ベンチャーズ)がリードした400万ドル(約4億6000万円)のシード資金も含まれる。現在のラウンドはシリーズAで、GVがリードし1300万ドルを調達している。

同社の創業者は、減量の課題にはかなり密接な個人的関係があると筆者に語り、始まりの経緯を概説してくれた。

「私はかなり太りすぎの、肥満気味の子どもとして育ち、10代の前半まではそういう状態でした。それからスポーツを始め、減量し、実質的にまともなアスリートに成長しました。最終的には大学にホッケーをしに行き、NHLでのプレーの誘いを2回受けるまでに至りました」とSignosのCEOであるSharam Fouladgar-Mercer(シャラム・フーラドガー=マーサー)氏は語る。トップレベルのスポーツを経験した後、同氏の体は再び変化し、体重も大幅に増加した。「数年前にはまたかなり太ってしまい、私は何か良いガイダンスはないかと探し求めるようになりました。標準的なアドバイスとして、成人男性の1日のエネルギー摂取量は2500キロカロリーとされていますが、4000~5000キロカロリーを摂取しながら体重を増やしたことのない友人を持つ人も多いでしょう。また、1500キロカロリーの摂取量で体重を減らせない人もいます。そして私の家族が糖尿病と診断されたときに、持続血糖モニタリング(CGM:Continuous Glucose Monitoring)のことを知りました。家族からその仕組みの説明を受けながら、CGMを使って代謝が実際に体重減少にどのように影響するのかを解明したいという思いを抱いたのです」。

手短にいうと、フーラドガー=マーサー氏は会社を設立し、構築に取りかかった。

「すべての人の体に特有の代謝ニーズを可視化しています。以前はカロリー削減やマクロ栄養素の計算、炭水化物の除去にこだわっていましたが、現在では、効果のないダイエットを効果的なプランに変えるために、人々と協働できるようになっています」とフーラドガー=マーサー氏は説明する。「数日から数週間のうちにプランを考案し、最適な体重管理と全体的な健康のために時間をかけて洗練させていくことができます。優秀なアスリートや入念なダイエッターは多くの場合、膨大な量の試行錯誤を重ねて結果を出しますが、それと同じ成果を短期間で実現できます」。

Signosのプラットフォームは、何を食べるか、いつ食べるか、どのようなエクササイズが減量に役立つかといった基本的な質問に対する、パーソナライズされた回答を出すのに役立つ。このシステムの心臓部には、Dexcom(デクスコム)のG6持続血糖モニタリングデバイスが組み込まれている。これは一般的に糖尿病患者に使用されているものだ。Dexcomは戦略的投資家として、Signosの最新の投資ラウンドにも参加している。

ユーザーの血液中のグルコース濃度を数分ごとに測定するハードウェアコンポーネントに加えて、SignosはAIを強化したアプリを開発し、持続的な体重減少を促すためのリアルタイムデータとレコメンデーションを提供する。Signos体験の最初に、ユーザーは自分が食べたものをログに記録し、Signosのプラットフォームが特定の食べ物に対する体の反応を学習できるようにする。一度調整されると、Signosはそのデータを使用して、各ユーザーに最適な食品や、いつ食事を摂るべきか、いつ運動をすれば血糖値が最適な減量範囲内に戻るかなど、個別の栄養アドバイスを提示する。

「このデバイスを10日間、フルタイムで装着します。シャワーを浴びたり、ランニングをしたり、睡眠をとったりしながら、測定を続けます。測定が終わるとビープ音が鳴り、取り外して新しいものと交換するときが来たことを知らせます」とフーラドガー=マーサー氏は説明し、デバイスの性質上、環境に優しい技術という面では、ここしばらく私たちが目にした中でベストな水準には達していないことを認めた。リサイクルも再利用もできない。「これは医療機器であり、廃棄する必要があります」。

持続血糖測定デバイスを装着するには、地元の薬局に立ち寄って、小さな電子吸血鬼を内臓に解き放つだけでは不十分だ。医師がデバイスを処方する必要がある。

「米国では、CGMを取得するために医師の処方箋が必要であり、そのオーダーに対応するために薬局も必要です。私たちはすべてのオペレーションを水面下で行っています。サイトを訪問してくだされば、私たちがプロセス全体をご案内します」とフーラドガー=マーサー氏は続ける。「それを終えると、適切な州で認可された薬局を経由して、あなたの元にすべてが入った箱が届きます。さらに、ダウンロード可能な当社のソフトウェアも必要です」。

このシステムの魔法は、ほぼリアルタイムのモニタリングとアラートシステムにある。夜寝る前にスマートフォンをチェックし、午後1時35分に血糖値が急上昇したことを知っても役に立たない。行動を起こす適切な時期は、血糖値が上昇しているときだと同社は主張する。

「長期にわたってこのようなフィードバックループを即時かつ継続的に行うことで、当社のメンバーが達成しようと試みる健康上の成果を実現することができるのです」とフーラドガー=マーサー氏は強調した。

同社によると、10万人以上の潜在顧客がこのプロダクトの利用開始を待っているという。今回の資金調達により、2022年のどこかの時点で、このプロダクトが全米で利用可能になる見込みである。

画像クレジット:画像クレジット:Signos

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(文:Haje Jan Kamps、翻訳:Dragonfly)

英国のメンタルヘルス企業iesoが10年間も蓄積した患者セラピスト間のテキストを武器に約60.9億円調達

英国を拠点とするデジタルセラピー企業ieso(イエソ)は、米国時間11月23日に5300万ドル(約60億9600万円)のシリーズBラウンドを発表した。このラウンドは、より直感的な自律型テキストセラピーを実現するという、まったく新しい方向に進むために同社が必要とする資金だ。

つまり、何千時間もの現実世界でのセラピーに基づいて訓練されたAIが、チャットでパーソナライズされたセッションを提供できるということだ。

iesoは10年ほど前から、英国の国民健康保険サービスを通じて、テキストのみのセラピーサービス(片方は人間のセラピストが担当)を行ってきた。同社のCEOであるNigel Pitchford(ナイジェル・ピッチフォード)氏は、これまでに約8万人の患者にテキストベースのセラピーを提供してきたが、積極的にセラピーを受けている人は6000人だとTechCrunchに語った。これまでのセラピー時間は合計で46万時間にもなるという。

ピッチフォード氏は「今晩、我々のネットワークを介して、400時間の治療を行う予定です」と述べている。

今回の資金調達は、Morningside(モーニングサイド)が主導し、Sony Innovation Fund(ソニー・イノベーション・ファンド)が参加した。また、既存の投資家であるIP Group(IPグループ)、Molten Ventures(モルテン・ベンチャーズ)、Ananda Impact Ventures(アナンダ・インパクト・ベンチャーズ)も参加している。

iesoは最終的に、人間ベースのセラピストシステムから、スケールアップした自律的なシステムへと発展させることを目指している。AIベースのチャットセラピーというアイデアは、この分野では特別なものではないが(これを追求している他の企業についても紹介している)、iesoのアプローチの背景にあるデータは、同社が秘密のソースと考えているものだ。

iesoの「圧倒的な強み」は、ピッチフォード氏が「トランスクリプト・オブ・ケア」と呼ぶ、患者とセラピストの間で交わされた10年間の現実のテキストベースの会話だ。このデータセットは、患者の臨床結果に関するリアルタイムのデータとセットになっており、同社はそれらのチャット内容と合わせて収集している。

Morningsideの投資パートナーであるStephen Bruso(スティーブン・ブルーソ)氏は「iesoは、テキストセラピーのデータセットで、この分野で最もすばらしいデータ資産を構築してきました」と述べている。このデータセットは、投資家としての彼にとっては最も魅力的なiesoの一面であり「前例のない」ものだと述べている。

このデータセットは、ある治療上の会話や技術が、患者の改善にどのように結びついているか(あるいは結びついていないか)を追跡するために使用されている。そして、同社がそのデータを利用して洞察を得ることができたという証拠もある。例えば、同社は2019年に9万時間のセラピーを分析した論文を「JAMA Psychiatry」ジャーナルに発表した。この論文では「将来の計画を立てる」といったセラピーの側面や、特定の認知行動療法の手法が、患者の改善につながることを発見した。

同社のグループ・チーフ・サイエンス&ストラテジー・オフィサーであるAndy Blackwell(アンディ・ブラックウェル)氏は「データでは1時間のセラピーのうち28分は、患者の転帰に『直接影響を与える』会話やエクササイズが含まれていることが示唆された」と述べている。

また、直感に反しているかもしれないが、この論文では、治療上の共感が患者の転帰にマイナスの影響を与えることがわかったという。しかし、他の研究では、セラピストが自分のことを理解してくれていると感じたとき、患者はより良い結果を得ることができるとも言われている。ブラックウェル氏は、この共感に関する発見を、共感は他の治療技術と一緒に用いるべきだという証拠だと解釈した。

ピッチフォード氏は最終的に、このデータセットとJAMAの論文で行われたような分析は、AIベースのセラピストがどのようにトレーニングされ、パーソナライズされるかを示すロードマップであると捉えている。

「つまり、私たちは、最高のセラピストが何をしているのかを非常に大きなスケールで研究し、それを再構築することで、世界中で大きな問題となっている、人間による心理療法を受けることができない人々に治療を届けることができるのです」とピッチフォード氏は述べている。

このようなデータセットをもってしても、iesoはますます混み合った領域での活動を強いられているようだ。第3四半期のSilicon Valley Bank(シリコンバレー・バンク)のトレンドレポートによると、メンタルヘルス関連のスタートアップ企業への資金提供は、2021年に30億ドル(約3400億円)を突破すると予想されている。つまり、従来のセラピーに関連する問題に注目している人が、今たくさんいるということだ。

ブルーソ氏は、iesoを、少なくとも自社のデータセットを使って実際の健康状態を示すことができる、数少ないメンタルヘルス企業の1つだと考えている。

「私たちは、実世界のデータに基づいて構築されたiesoのデジタル製品と、これらの製品を既存のユーザーベースで試用して初日から成果データを得ることができる同社の能力との間に、ユニークな相乗効果があると信じています。最終的には、個人の健康と社会的な成果の両方に測定可能な影響を示すことができる製品が、この分野で生き残ることができるでしょう」と述べている。

ブラックウェル氏は、この分野がいかに混み合っているかを認識しており、実際、消費者にとってこれは問題だと考えている。iesoのリーダーたちは、これらのアプリは、自助努力か、マインドフルネス、または軽度のメンタルヘルス診断を受けている患者のためにデザインされていることが多いと見ている。

iesoも、軽度のメンタルヘルスの苦悩を抱える人々を治療することができるものの、同社は中等度から重度の診断にも焦点を当てている。彼の言葉を借りれば、ただの「ウェルネス・ソリューション」ではなく、より集中的なケアを必要とするグループにも利用できるのだ。

このような観点から、自傷行為に対する安全対策を特に強化する必要がある。ブラックウェル氏によると、同社の人間ベースのセラピーモデルには、英国最大級のメンタルヘルスプロバイダーとして10年間かけて磨いてきたリスクエスカレーションプロトコルが導入されている。将来的には、それらのプログラムを自律型セラピー製品に組み込むことを計画している。

今のところ、同氏は、より困難な規制の道を想定していない。それは、より高いレベルのメンタルヘルス診断を扱うことを考えているからだ。

「良い点は、市場に投入する際に利用できる前例や前提条件があることです。しかし、重要なのは、実証的に安全で効果的な製品を作ることです」と述べている。

同社はすでに大量のデータを収集しているため、通常の臨床試験よりも「何倍も早く」有効性と安全性に関する知見を得ることができると、ブラックウェル氏は主張している。

iesoは今後、今回のラウンドを利用して、AIベースのセラピー部門を構築し、米国での知名度を強化する予定だ。チームは来年までに約200人に拡大する予定で、今後2年間での市場投入を目指す。

画像クレジット:Feodora Chiosea / Getty Images

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(文:Emma Betuel、翻訳:Akihito Mizukoshi)

英国のメンタルヘルス企業iesoが10年間も蓄積した患者セラピスト間のテキストを武器に約60.9億円調達

英国を拠点とするデジタルセラピー企業ieso(イエソ)は、米国時間11月23日に5300万ドル(約60億9600万円)のシリーズBラウンドを発表した。このラウンドは、より直感的な自律型テキストセラピーを実現するという、まったく新しい方向に進むために同社が必要とする資金だ。

つまり、何千時間もの現実世界でのセラピーに基づいて訓練されたAIが、チャットでパーソナライズされたセッションを提供できるということだ。

iesoは10年ほど前から、英国の国民健康保険サービスを通じて、テキストのみのセラピーサービス(片方は人間のセラピストが担当)を行ってきた。同社のCEOであるNigel Pitchford(ナイジェル・ピッチフォード)氏は、これまでに約8万人の患者にテキストベースのセラピーを提供してきたが、積極的にセラピーを受けている人は6000人だとTechCrunchに語った。これまでのセラピー時間は合計で46万時間にもなるという。

ピッチフォード氏は「今晩、我々のネットワークを介して、400時間の治療を行う予定です」と述べている。

今回の資金調達は、Morningside(モーニングサイド)が主導し、Sony Innovation Fund(ソニー・イノベーション・ファンド)が参加した。また、既存の投資家であるIP Group(IPグループ)、Molten Ventures(モルテン・ベンチャーズ)、Ananda Impact Ventures(アナンダ・インパクト・ベンチャーズ)も参加している。

iesoは最終的に、人間ベースのセラピストシステムから、スケールアップした自律的なシステムへと発展させることを目指している。AIベースのチャットセラピーというアイデアは、この分野では特別なものではないが(これを追求している他の企業についても紹介している)、iesoのアプローチの背景にあるデータは、同社が秘密のソースと考えているものだ。

iesoの「圧倒的な強み」は、ピッチフォード氏が「トランスクリプト・オブ・ケア」と呼ぶ、患者とセラピストの間で交わされた10年間の現実のテキストベースの会話だ。このデータセットは、患者の臨床結果に関するリアルタイムのデータとセットになっており、同社はそれらのチャット内容と合わせて収集している。

Morningsideの投資パートナーであるStephen Bruso(スティーブン・ブルーソ)氏は「iesoは、テキストセラピーのデータセットで、この分野で最もすばらしいデータ資産を構築してきました」と述べている。このデータセットは、投資家としての彼にとっては最も魅力的なiesoの一面であり「前例のない」ものだと述べている。

このデータセットは、ある治療上の会話や技術が、患者の改善にどのように結びついているか(あるいは結びついていないか)を追跡するために使用されている。そして、同社がそのデータを利用して洞察を得ることができたという証拠もある。例えば、同社は2019年に9万時間のセラピーを分析した論文を「JAMA Psychiatry」ジャーナルに発表した。この論文では「将来の計画を立てる」といったセラピーの側面や、特定の認知行動療法の手法が、患者の改善につながることを発見した。

同社のグループ・チーフ・サイエンス&ストラテジー・オフィサーであるAndy Blackwell(アンディ・ブラックウェル)氏は「データでは1時間のセラピーのうち28分は、患者の転帰に『直接影響を与える』会話やエクササイズが含まれていることが示唆された」と述べている。

また、直感に反しているかもしれないが、この論文では、治療上の共感が患者の転帰にマイナスの影響を与えることがわかったという。しかし、他の研究では、セラピストが自分のことを理解してくれていると感じたとき、患者はより良い結果を得ることができるとも言われている。ブラックウェル氏は、この共感に関する発見を、共感は他の治療技術と一緒に用いるべきだという証拠だと解釈した。

ピッチフォード氏は最終的に、このデータセットとJAMAの論文で行われたような分析は、AIベースのセラピストがどのようにトレーニングされ、パーソナライズされるかを示すロードマップであると捉えている。

「つまり、私たちは、最高のセラピストが何をしているのかを非常に大きなスケールで研究し、それを再構築することで、世界中で大きな問題となっている、人間による心理療法を受けることができない人々に治療を届けることができるのです」とピッチフォード氏は述べている。

このようなデータセットをもってしても、iesoはますます混み合った領域での活動を強いられているようだ。第3四半期のSilicon Valley Bank(シリコンバレー・バンク)のトレンドレポートによると、メンタルヘルス関連のスタートアップ企業への資金提供は、2021年に30億ドル(約3400億円)を突破すると予想されている。つまり、従来のセラピーに関連する問題に注目している人が、今たくさんいるということだ。

ブルーソ氏は、iesoを、少なくとも自社のデータセットを使って実際の健康状態を示すことができる、数少ないメンタルヘルス企業の1つだと考えている。

「私たちは、実世界のデータに基づいて構築されたiesoのデジタル製品と、これらの製品を既存のユーザーベースで試用して初日から成果データを得ることができる同社の能力との間に、ユニークな相乗効果があると信じています。最終的には、個人の健康と社会的な成果の両方に測定可能な影響を示すことができる製品が、この分野で生き残ることができるでしょう」と述べている。

ブラックウェル氏は、この分野がいかに混み合っているかを認識しており、実際、消費者にとってこれは問題だと考えている。iesoのリーダーたちは、これらのアプリは、自助努力か、マインドフルネス、または軽度のメンタルヘルス診断を受けている患者のためにデザインされていることが多いと見ている。

iesoも、軽度のメンタルヘルスの苦悩を抱える人々を治療することができるものの、同社は中等度から重度の診断にも焦点を当てている。彼の言葉を借りれば、ただの「ウェルネス・ソリューション」ではなく、より集中的なケアを必要とするグループにも利用できるのだ。

このような観点から、自傷行為に対する安全対策を特に強化する必要がある。ブラックウェル氏によると、同社の人間ベースのセラピーモデルには、英国最大級のメンタルヘルスプロバイダーとして10年間かけて磨いてきたリスクエスカレーションプロトコルが導入されている。将来的には、それらのプログラムを自律型セラピー製品に組み込むことを計画している。

今のところ、同氏は、より困難な規制の道を想定していない。それは、より高いレベルのメンタルヘルス診断を扱うことを考えているからだ。

「良い点は、市場に投入する際に利用できる前例や前提条件があることです。しかし、重要なのは、実証的に安全で効果的な製品を作ることです」と述べている。

同社はすでに大量のデータを収集しているため、通常の臨床試験よりも「何倍も早く」有効性と安全性に関する知見を得ることができると、ブラックウェル氏は主張している。

iesoは今後、今回のラウンドを利用して、AIベースのセラピー部門を構築し、米国での知名度を強化する予定だ。チームは来年までに約200人に拡大する予定で、今後2年間での市場投入を目指す。

画像クレジット:Feodora Chiosea / Getty Images

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(文:Emma Betuel、翻訳:Akihito Mizukoshi)

元マイクロソフト執行副社長のハリー・シャム氏が率いる研究機関「IDEA」が深圳に誕生

IDEA(The International Digital Economy Academy、国際デジタル経済アカデミー)」は、2020年、香港との国境の川を挟んだ深圳の地の超近代的なオフィスビルの中にひっそりとオープンした。

香港とは地理的に離れているが、厳密には香港と深圳にまたがる「深圳-香港・革新技術協力区」という特別なエリアに位置する研究機関だ。名前を見れば一目瞭然だ。これは、深圳と香港の政府が、北京の支援と有利な政策を受けて、科学技術の研究を共同で行うためのものだ。

IDEAは、サッカー場540面分に相当する3.89km²の特区内に設立された組織の1つで、Harry Shum(ハリー・シャム)氏の発案によるものだ。著名なコンピューター科学者であるこの人物は、2013年から2019年までMicrosoft(マイクロソフト)の執行副社長を務めた他、Microsoftの米国外で最大の研究部門であるMicrosoftリサーチアジアを共同で設立した。

Microsoftの元同僚であるKai-Fu Lee(カイフー・リー)と同様に、シャム氏はAIの研究面とビジネス面の両方で活躍していた。現在、IDEAにいる彼のチームは「社会的ニーズに基づいて破壊的な革新技術を開発し、デジタル経済の発展からより多くの人々が恩恵を受けられるような形で社会に還元すること」を目指している。IDEAのリサーチディレクターには、Yutao Xie(ユタオ・シー)氏やJiaping Wang(ジェイピン・ワン)氏など、Microsoftのベテランが名を連ねている。

中国のインターネット企業に対する徹底的な規制強化は、北京がテック企業を敵視しているという見出しにつながっている。しかし、政府の意図はもっと微妙なものだ。金融市場のリスクやゲーム中毒、ギグワーカーの搾取などを助長してきた、社会や経済にとって有害とみなされるビッグテックを対象にしているのだ。

その一方で、中国は基礎研究を促進し、西洋技術への依存度を下げるという目標に固執している。Huawei(ファーウェイ)、DJI、Tencent(テンセント)などの巨大企業の本拠地である深圳では、政府が世界レベルの科学者らを採用している。ハリー・シャム氏と彼のチームは、その中でも最も新しい研究者の1人だ。

IDEAは、確かに話題性のある名前(そしてすばらしい頭字語)だ。習近平国家主席の演説では、テクノロジーが経済の原動力になるという意味で「デジタル経済」という言葉が出てくることがよくある。習近平国家主席は10月「デジタル経済は近年、世界経済を再構築し、世界の競争環境を一変させる重要な力となっている」と述べた。「インターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーは、経済・社会の発展のあらゆる分野にますます組み込まれています」。

IDEAは、AIが金融、製造、医療などの産業をどのように変革できるかを検討している。今週、中国の大手クオンツトレーダーであるUbiquant(九坤投資)と提携し「金融取引市場のリスクモニタリングと回避 」や「ハイパフォーマンスコンピューティングシステムの基本的なインフラ」に関する研究を行う共同ラボを設立することを発表した。

IDEAは、近年、深圳に誕生した数多くの研究機関の1つにすぎない。政府の支援を受けて香港中文大学の深圳キャンパスに設立された「深圳データ経済研究所」もまた、中国のデジタル経済の発展のために活動しているグループだ。

画像クレジット:LIAO XUN / Getty Images

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(文:Rita Liao、翻訳:Akihito Mizukoshi)

東芝、ズームレンズと単眼カメラで撮影した複数写真のみで遠隔地にある対象物のサイズ計測が可能なAIを開発

東芝、ズームレンズと単眼カメラで撮影した写真のみで遠隔地にある対象物のサイズ計測が可能なAIを開発

東芝は11月22日、ズームレンズと一般的な単眼カメラ(一眼レフカメラ)で撮影位置などの条件を変えて撮影した写真のみから、遠隔地にある対象物のサイズを3次元計測できる技術を世界で初めて開発したことを発表した。インフラ点検などにおいて、高所や傾斜地など危険な場所に近づくことなく計測が可能になる。

国内のインフラ設備の平均年齢が35年を超えるなど、道路・橋・トンネルといったインフラの老朽化が問題となり、早急な対応が求められているが、効率的な工事を行うには、補修箇所の正確なサイズ計測が重要となる。だが、高所や斜面など危険な場所では目視による計測が難しい。そこで東芝は、危険な箇所に近づくことなく、遠くからズームレンズで撮影した写真から簡単にサイズ計測ができるAI技術を開発した。異なる位置から撮影された複数の写真(多視点画像)から割り出された相対的な奥行き情報と、画像のボケ情報を組み合わせ、スケール情報と焦点距離を未知パラメータとする最適化問題を解くことで、撮影画像のみでサイズの絶対値がわかるというものだ。

カメラの画像でサイズが計測できるアプリはスマートフォンにも搭載されている。これには、多視点画像から得られた相対値に絶対値を与えるジャイロセンサーと、あらかじめ学習されたAIモデルが必要となる。そのため、学習の範囲を超える遠距離となると精度が落ちてしまう。

東芝が開発したシステムでは、7m離れたひび割れのサイズを高精度に計測できた。屋外の11カ所で、5〜7m離れた対象物のサイズを計測したところ、サイズ誤差は3.8%に抑えられた。この精度は、公益社団法人日本コンクリート工学会が定めるコンクリートのひび割れ補修指針に基づく数値シミュレーションで「高精度の補修の必要性を判別できる」と確認された。さらに、2mm以下のひびのサイズの絶対値の計測も行えた。

この技術は、インフラ点検のみならず、製造、物流、医療など、カメラによるサイズ計測が行われる分野に応用ができると東芝では話している。今後も様々なカメラやレンズを使った実証実験を進め、早期の実用化を目指すということだ。東芝、ズームレンズと単眼カメラで撮影した写真のみで遠隔地にある対象物のサイズ計測が可能なAIを開発

特許庁、商標審査のための技術を公募する機械学習コンペティションを11月26日から実施

特許庁、商標審査のための技術を公募する機械学習コンペティションを11月26日から実施

特許庁は11月22日、初めての試みとなる機械学習コンペ「AI×商標:イメージサーチコンペティション」を実施すると発表した。図形商標の検索を行うためのAI技術を用いた、イメージサーチツールの開発を目的としている。採用された機械学習モデルは、特許庁の審査に試験導入される。賞金総額は50万円で、1位30万円、2位15万円、3位5万円となっている。

具体的には、類似する図形商標のデータを学習し、大量に存在する図形商標から類似画像を予測するモデルを開発するというもの。審査では、その精度が問われる。

参加資格は特になく、個人でも団体でも参加できる。参加希望者は、コンペの実施事業者であるNishikaでアカウント登録(無料)を行い、案内ページ(下記)から参加する。コンペのルールとしては、同一人物による複数アカウントからの参加は不可、オープンかつ無料で商用利用が可能なソフトウェアのみ利用可(Google Cloud Vision APIなど、有償のツールの利用は禁止)などがある。

https://www.nishika.com/competitions/22/summary

スケジュール

  • コンペティション開会式:2021年11月26日19時から20時
    開会式ライブ配信URLはこちら
  • コンペティション開始:2021年11月26日
  • コンペティション終了:2022年1月31日
  • 入賞者決定:2022年2月中予定

中小企業向け契約書レビューAIクラウドLeCHECKを提供するリセが5.5億円調達、プロダクト開発・販売・人材採用を強化

スタートアップや中堅・中小向け契約書レビューAIクラウド「LeCHECK」(リチェック。旧り~が~るチェック)を開発提供するリセは11月24日、第三者割当増資による総額5億5000万円の資金調達を発表した。引受先は大和企業投資、グローバル・ブレイン、マネーフォワード。

調達した資金により、レビュー対象の契約類型数の追加や他社サービスとの連携強化などによる「中小企業向けの機能強化」を図るとともに、中堅・中小企業に対する販促アプローチ、人材採用などを加速させる。また、マネーフォワードとは業務提携を行い、中堅・中小企業に法務部門におけるDXを推進し、より高度な業務効率化、生産性向上の実現を目指す。

LeCHECKは、文書OCR機能、高品質な英文契約書レビュー・解説機能、管理やノウハウ共有までを実現する法務業務サービス。契約書とチェック箇所を左右に並べて確認できるなどのシンプルなレイアウト設計、20名以上の専門弁護士の協力の基提供する高品質なレビューAI機能などを備えるという。電子帳簿保存法にも対応した契約書データの保管管理機能も無料提供している。中小企業向け契約書レビューAIクラウドLeCHECKを提供するリセが5.5億円調達、プロダクト開発・販売・人材採用を強化

中国のAI・顔認識大手SenseTimeが香港でのIPOを準備中

中国最大級のAIソリューションプロバイダーであるSenseTime(商湯科技開発有限公司、センスタイム)は、IPOに向けて一歩前進した。メディアの報道によると、SenseTimeは香港証券取引所に上場するための規制当局の承認を受けた

2014年に設立されたSenseTimeは、Megvii、CloudWalk、Yituと並んで中国の「四大AIドラゴン」と総称されている。2010年代後半、SenseTimeのアルゴリズムは、現場のデータを実用的な洞察力に変えることを望む企業や政府から多くの需要があった。同社のAIモデルを組み込んだカメラは、24時間体制で街を監視している。ショッピングモールでは、同社のセンシングソリューションを利用して、施設内の混雑状況を追跡・予測している。

SenseTimeのライバル企業3社は、いずれも中国本土か香港での株式売却を検討している。Megviiは、香港証券取引所への申請が失効した後、中国のNASDAQ式証券取引所、STAR Board(科創板)への上場を準備している。

関連記事:中国最大級の顔認証ユニコーンMegviiが上海でのIPOを準備中

中国のデータリッチなテック企業が海外で上場する道は狭まっている。北京は、機密データを持つ企業が中国国外で上場することを難しくしており、欧米の規制当局は、大量監視を助ける可能性のある顔認証企業に対し慎重な姿勢をとっている。

しかしここ数年、中国のAI新進企業は世界中の投資家から求められていた。2018年だけで、SenseTimeは20億ドル(約2300億円)以上の投資を集めた。これまでに同社は、12回のラウンドを通じて52億ドル(約5982億円)という驚異的な額の資金を調達している。最大の外部株主には、SoftBank Vision Fund(SVF、ソフトバンク・ビジョン・ファンド)とAlibaba(アリババ)のTaobao(淘宝、タオバオ)が含まれている。ロイター通信によると、SenseTimeは香港での株式公開にあたり、最大20億ドル(約2300億円)の資金調達を計画しているという。

目論見書によると、SenseTimeは資本の大部分を研究開発に費やしており、2018年から2020年の間に50億元(7億8000万ドル、約897億円)以上の費用がかかっている。同社は過去4年間、純損失を計上しており、その主な原因は「優先株式の公正価値損失」である。その純損失は2021年の上半期に37億元(約666億円)に達した。6月時点での赤字総額は230億元(約4139億円)に迫る。

同業他社と同様に、SenseTimeは「スマートシティ」プロジェクトを収益化の柱としており、6月までの半年間の総売上高16億5000万元(約297億円)のうち、47.6%を占めている(2020年同期は27%)。同社の目論見書によると、SenseTimeのソフトウェアプラットフォームを利用している都市の数は、6月までに119に達した。

商業施設や賃貸マンションなど、企業のニーズに合わせた「Smart Business」ラインは、2021年上半期の収益の約40%を占めた。同社は残りの収益を、IoTデバイスに供給する「Smart Life」部門と、知覚知能を自律走行ソリューションに適用する「Smart Auto」から得ている。

画像クレジット:Gilles Sabrie/Bloomberg via Getty Images

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(文:Rita Liao、翻訳:Aya Nakazato)

患者の治療に専念できるようになる、AI診断可視化プラットフォームLifeVoxelが約5.7億円のシード資金を調達

サンディエゴのスタートアップLifeVoxel(ライフボクセル)は、より迅速で正確な予後のためのAI診断可視化プラットフォームのデータインテリジェンスを強化するため、シードラウンドで500万ドル(約5億7000万円)を調達した。

Prescientという名称のプラットフォームは、診断、ワークフロー管理、トリアージに使用され、医師や病院はソフトウェアやハードウェア技術の管理でストレスを受けることなく、患者の治療に専念することができる。

Software-as-a-Service (SaaS) プラットフォームは、放射線科、循環器科、整形外科などのさまざまな医療分野で、医療施設が遠隔診断に使用する。Prescientには診断用の画像が保存されており、医師は携帯電話を含むあらゆるデバイスから必要に応じて画像を解析することができる。また、診断結果の注釈やレポートを作成する機能もある。

LifeVoxelの創業者でチーフアーキテクトのKovey Kovalan(コベイ・コバラン)氏は「今回のラウンドで確保した資金は、診断の効率と精度の向上のために、類似性や異常性、予測診断を識別できるデータインテリジェンスを提供できるよう、深層学習AIモデルや機械学習アルゴリズムの構築に役立てる予定です」と話す。

「つまり、当社が成長を続けることで、医療関係者が患者のどこが悪いのかをこれまでよりも迅速に把握できるようにし、より早く治療に取り掛かることができるようになるのです」とコバラン氏は述べた。

今回のラウンドには、医療や放射線の専門家、医療技術に関心のある富裕層など、さまざまな投資家が参加した。

マレーシアで生まれ育ったコバラン氏は、オハイオ州立大学でコンピュータサイエンスを学び、卒業後は人工知能を専門とするようになった。その後、研究のため、そして好奇心から、GPUを使った人工知能を医療画像の分類に応用し、その結果「インターネット上で医療画像のゼロレイテンシーのインタラクティビティを可能にする」プラットフォームの開発につながった。

このプラットフォームは、ソフトウェアを使用する病院のテクノロジーコストを約50%削減するように設計されていて、施設のニーズに応じて拡張または縮小することができる。また、医師が世界中のどこからでも患者やそのデータにアクセスできるようになり、よりスピーディーな治療が可能になる。

コバラン氏は、このプラットフォームを利用して、画像がオンプレミスで管理されているために共同作業がしづらいという医療画像の現状を変え、人工知能を活用したものにしたいと考えている。LifeVoxelはこの技術を使って、インテリジェントな可視化による診断結果の向上を目指している。

「専門家が不足している地方の人々は、どんなデバイスでも放射線技師のワークステーションにすることができるこのプラットフォームによって、都市部と同じように画像検査のレビューで専門医のネットワークにアクセスできます。最近ではパンデミックの間に、これまでにないインタラクティブな3D VRテレプレゼンスを実現するために、数千マイル離れた遠隔地のプロクターと手術室内の外科医との間でこのような技術が展開されました」。

新型コロナパンデミックをきっかけに、より多くの医療機関がリモートや遠隔医療の機能を拡大している中で、LifeVoxelの技術はタイムリーなものだ。加えて、従来のクラウドベースのシステムから脱却し、患者の予後を向上させるためにAI技術を採用する病院が増えている。

LifeVoxelの共同創業者で社長兼CEOのSekhar Puli(シェーカル・プーリー)氏は「医療用画像処理および放射線科には、従来のシステムの不備を補うダイナミックなソリューションが必要です」と話す。

「今回の資金調達により、世界中の医療用画像アプリケーションの事実上のプラットフォームになるというビジョンを加速させるだけでなく、ヘルスケアの未来のために、遠隔医療イメージングや高度な技術ベースのAIソリューションを大きく前進させることができるでしょう」。

画像クレジット:phuttaphat tipsana / Getty Images

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(文:Annie Njanja、翻訳:Nariko Mizoguchi

電気通信大学、「つるつる」「さらさら」などオノマトペ・擬態語で画像内のモノの質感を表現するAIを開発

電気通信大学は11月17日、「つるつる」や「さらさら」といったオノマトペ(擬態語)で画像に写っているモノの質感を表現できるAIの開発を発表した。オノマトペという人によって感覚の異なるあいまいさを機械学習させることに成功したということだ。

電気通信大学大学院情報理工学研究科および人工知能先端研究センターの坂本真樹教授らによる研究グループは、1946枚の画像に写っているものの質感を、100人の被験者にオノマトペで表現してもらい、そのデータから深層学習モデルを作り出した。

ここで使われたのが、人の神経細胞をモデルにしたニューラルネットワークだが、特に物体認識の分野で注目されている畳み込みニューラルネットワークの中でも、さらに多層の構造を持つ深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を採用した。DCNNには、画像の特徴量を学習の過程で自動で検出できる利点があるからだ。そのため、ものの質感のように「着眼点が人によって異なる」ものにも適用できる。しかし、そもそもAIは曖昧な学習が苦手なので、学習手法になんらかの工夫が必要だった。

そこで研究グループは、音韻が触覚や視覚などの感覚的印象と結びつく現象である「音韻徴性」が強く表れるオノマトペに着目した。これを使えば人の印象を定量化しやすい。研究では、繊維、ガラス、金属、プラスチック、水、葉、革、紙、石、木の10のカテゴリーに分類される1946枚の画像と、これらに対応する3万138語のオノマトペを用意し、100人の被験者に画像を見て表現してもらった。そして、1枚の画像に複数のオノマトペを正解として学習させることで、曖昧さを考慮したDCNNモデルを作ることができた。画像を入力するとオノマトペが出力されるこのモデルでは、約80%の正解率を達成できたという。

「人間のように質感を表現できるコンピューターが実現すれば、人とロボットが共存するといわれる将来、たとえば、ロボットが目の不自由な人に質感を教えるといったことが可能になると期待されます」と研究グループは話している。

転職した過去の顧客に接触できるようになる、予測マーケティングと営業インテリジェンスツールのUserGemsが約23億円調達

商談に関心を示さない相手に割く時間を削減しつつ、商談が成立する可能性がある見込み顧客と接触する方法を見つけることは、営業とマーケティングの世界においていわば究極のゴールである。この度、UserGems(ユーザージェムズ)という名のスタートアップが、AIとデータマッピングを組み合わせて、B2Bの営業・マーケティングで手応えが得られそうな顧客候補を予測、特定するプラットフォームを開発、2000万ドル(約23億円)を調達したことを発表した。このプラットフォームにより、以前に取引があったが現在は別の仕事に転職している顧客と接触することが容易になる。この種の課題に取り組むセールステックに好機が訪れているようだ。

今回のシリーズAラウンドは、Craft Ventures(クラフト・ベンチャーズ)がリードし、Battery Ventures(バッテリー・ベンチャーズ)とTiger Global(タイガー・グローバル)が新たに参加した。また、以前から同社に投資しているUncork Capital(アンコーク・キャピタル)や、個人エンジェル投資家も参加しており、同ラウンドの調達額は合計2240万ドル(約25億5000万円)となった。

UserGemsは現在、Procore(プロコア)、Medallia(メダリア)、UserTesting(ユーザーテスティング)、Sisense(サイセンス)、BrightTALK(ブライトトーク)など、90社ほどの中堅企業を顧客に持つ。今回調達した資金は、製品開発と人材に投資する予定だ。

サンフランシスコに本社を置くUserGemsには、アイデアやビジネスが予期せぬ場から生まれて創業に至ったという興味深い背景がある。

UserGemsのCEO兼共同創業者であるオーストリア人のChristian Kletzl(クリスチャン・クレッツル)氏は、ノースウェスタン大学でMBAを取得してシカゴに住んでいた時、当時欧州のPwC(ピーダブリューシー)で働いていた双子の弟Stephen(スティーブン)に、米国に移住して一緒にスタートアップを立ち上げようという話を持ちかけた。

彼らは、書籍、電化製品などの中古品をより効率的に販売するeBay(イーベイ)やCraiglists(クレイグリスト)と同じ業界に参入すべく、ShelfFlip(シェルフフリップ)というeコマースソリューションを開発した。当初、彼らはこのアイデアでY Combinator(Yコンビネーター、YC)に応募し、合格したのだが、ShelfFlipのコンセプトはそれ以降、跳躍する様子はなかった。

クリスチャンは次のように語る。「私たちはShelfFlipでYCに参加したが、YC参加中にそのアイデアを捨てた。YC参加中に方向転換をした企業が数多くあることを知って力を得て、もう一度、新しいアイデアを一から考えた。数多くのYC同期企業やその他の企業と話をして、SmartHires(スマートハイヤーズ)のアイデアを生み出した」。SmartHiresは、同じ投資ポートフォリオ内のスタートアップの情報を参照できるネットワークだ。

TechCrunchは以前にこちらの記事で、2015年冬期のYCに参加した彼らのSmartHiresについて取り上げている。

クリスチャンとスティーブンのクレッツル兄弟が開発したSmartHiresには、顧客(特に、クリスチャンが「SmartHiresのメインの柱」の1つと呼ぶ顧客)が、ある企業から別の企業へと転職していくのをトラッキングできるソフトウェアが含まれている。スタートアップでは社員の入れ替わりが激しい。そのため、クレッツル兄弟がこのアイデアをYC同期に話したところ、SmartHiresに対してというより、そのアイデアに対して熱心な反応が返ってきた。

「私たちが実際に立ち上げた会社よりも、そのアイデアに関心を持った人の方が多かった。そこからUserGemsが生まれた。つまり、YC参加中に私たちは2回も方向転換をしたことになる」とクリスチャンは回想する。

UserGemsは「営業とマーケティングの動向」と「労働力の最新の動き方」という2つの基本的なアイデアに基づいて開発されている。

労働力に関しては、終身雇用の時代のみならず、同じ企業に数年務める時代もすでに終わりを迎えて久しく、今は「大退職時代」に入っている、とクリスチャンは指摘する。

UserGemsは、Google検索からニュース記事まで多岐にわたる公開された情報源から情報を収集、処理しているが、同社がトラッキングのために利用するデータベースやウェブサイトによると、最低でも20%の人が毎年転職するという。つまり、ある人が現在就いている職に翌年もとどまっているかどうかを定期的に予測するのは難しいということだ。

営業・マーケティングについては、デジタル時代の最中でデータドリブン化が飛躍的に進んだ。人々に関する情報をかつてなく大量に入手できるようになり、大人数に対して一斉にマーケティング目的の接触を図る作業を管理するソフトウェアや、それを実行するチャンネル、その成果を測定する分析ソリューションなども、かつてなく増えている。それでも、企業についてすでに知っている、あるいはその企業が売るものにすでに関心を持っている人にアプローチした方が、営業・マーケティングが成功する「命中率」は、各段にアップする。

UserGemsは基本的に、これら2つの状況を合わせたソリューションだ。営業・マーケティングツールとして、企業がすでに使用しているCRMと統合し、その企業と以前取引があった顧客をトラッキングすることにより、その顧客が別の職場に移っても取引が継続できるようにして「マーケティング対象の最有力候補」を作る。「これこそ、営業プロセスで使える宝の山だ」とクリスチャンは語る。

UserGemsが行っていることは、ある意味では新しいことではない、とクリスチャンは指摘する。優秀な営業担当者は元来、有望な営業先の記録を常に保持して定期的にチェックしている。その作業を基本的に誰でも「大規模に」行えるようにしたのがUserGemsだ。

これは、UserGemsが構築したプラットフォームの第1段階にすぎない。営業先の情報が集まると、ユーザーが誰と接触しているかを機械学習アルゴリズムが学習しはじめ、類似商品の利用状況や他のシグナルに基づいて、次にアプローチすべき営業先がレコメンドされるようになる。そのようにして、ユーザーは購買へとつながる可能性がより高い営業先を見きわめることができる。

UserGemsは、一方では、ZoomInfo(ズームインフォ)、LinkedIn(リンクトイン)など、特定の企業にいる的確な見込み顧客を探せるプラットフォームと競合している。また、もう一方では、一般的に「予測的営業」と呼ばれるセールステック分野で、急激に成長中のスタートアップであるPeople.ai(ピープルドットエーアイ、新型コロナウイルス感染症の影響で多少成長に陰りが見えたものの、持ち直して現在の評価額は10億ドル(約1140億円)を超えている)、LeadIQ(リードアイキュー)、6sense(シックスセンス、現在の評価額は20億ドル[約2280億円]以上)などと同業である。しかし、この分野は、頻繁に転職が繰り返される現在の傾向がこれからも続き、そのことが営業面での課題をさらに複雑にすることを考えると、その課題を解決するためのよりスマートなアプローチが今後も注目を集める分野だと言える。それこそ、エンタープライズ向けスタートアップの大型追加投資ラウンドにいくつも参加してきたTiger Globalのような投資会社がUserGemsに早期から投資している理由の1つだ。

Craft Venturesのパートナー兼COOであるBrian Murray(ブライアン・マレイ)氏は、声明の中で次のように語っている。「B2B営業・マーケティング担当者は現在、営業先のことを深く理解する点で困難に直面している。彼らの大半が、同じ方法で見込み案件を創出し、一般的な内容の営業用メールやそれに続くメールを何百通も送っている。多くの営業チームが目標を達成できず、顧客獲得コストが跳ね上がっていくのはそのためだ。UserGemsは、過去のユーザーが将来の商機であり、急成長中のチームにとって紛れもない価値を持つ財産となって、パイプラインを拡大し、勝率を高め、顧客離れを減らすということを理解している」。

画像クレジット:MicroStockHub / Getty Images

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(文:Ingrid Lunden、翻訳:Dragonfly)