Akimoto Co-Founder &amp; Managing Director participated in the 2nd Annual Japan/Israel Event "Big In Japan - Corona Days “ Panel Discussion held on May 18th. The panel discussion was covered by the Israeli media.<a href="https://www.calcalistech.com/ctech/articles/0,7340,L-3827312,00.html">CTECH (English) Link</a><a href="https://en.globes.co.il/en/article-japanese-interest-in-israeli-startups-escalates-1001330422">GLOBES (English) Link</a><a href="https://finance.walla.co.il/item/3363036?utm_source=whatsup&amp;utm_medium=sharebutton&amp;utm_term=social&amp;utm_content=whatsup&amp;utm_campaign=socialbutton">Walla! (Hebrew) Link</a>

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Big In Japan - Corona Days Featured in Israeli Media

AIスタートアップのAnthropicは、自社のAIチャットボット「Claude」に新たな自動リサーチ機能を搭載し、さらにGoogle Workspaceとの統合も実施したことを発表しました。今回追加された新機能「Research」は、複数のウェブ検索を同時に行い、ユーザーが入力した質問について多角的かつ包括的な情報を収集します。これにより、Claudeは単一の検索結果にとどまらず、さまざまな視点からより深い情報探索を自動的に行うことが可能になります。GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTの「Deep Research」に類似した機能となっており、より実用的なAIエージェントとして進化を遂げています。&nbsp;新しいResearch機能は現在、Claudeの有料プラン（Max、Team、Enterprise）の利用者を対象に、日本、ブラジル、米国でベータ版として利用可能です。設定画面でResearch機能をオンにした後、質問を入力するとClaudeが自動的にウェブを検索し、関連情報を収集します。さらに、Google Workspaceとの統合により、許可された場合はユーザーのGmailやGoogle Docs、Google Calendarの情報からも関連するデータを抽出することが可能になります。&nbsp;Claudeは収集した情報を元に、Gmail上でメールの下書きを作成したり、Google Docsに文書を保存したり、Google Calendarに予定を登録したりする作業を自動的に行います。ユーザーは提示された情報を確認し、最終的に送信や保存の判断をするだけで済みます。AIが提示する回答には情報源となる引用元も明示されており、回答の透明性と信頼性を高めています。Anthropicは「数分以内で包括的で質の高い回答を提供する」と説明しています。Google Workspaceとの連携機能はClaudeの全ての有料プランで利用可能ですが、TeamおよびEnterpriseプランでは、管理者が組織全体での利用許可を設定した後に、個々のユーザーがアカウント連携を行う必要があります。&nbsp;Anthropicについて Anthropicは米国のAI企業で、AIチャットボット「Claude」を開発しています。安全性や倫理的な配慮を重視しながら、高度な自然言語処理能力を備えたAIツールを企業や個人向けに提供しています。&nbsp;

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LLMのAnthropic、Claudeに自動リサーチ機能を追加、Google Workspaceとも連携開始

<a href="https://www.exaforce.com/">Exaforce</a>は、Khosla Ventures、Mayfield、Thomvest VenturesがリードするSeries Aで$75Mを調達した。AIエージェントと高度なデータ探索を組み合わせたAgentic SOC Platformを開発するExaforceは、変革的なマルチモデルAIエンジンを活用し、セキュリティおよびオペレーション(SOC)チームの生産性と有効性を10倍に向上させることを使命としています。Agentic SOC Platformは、AIエージェント(「Exabots」)と高度なデータ探索を組み合わせて、リアルタイムのインサイト、プロアクティブな検知と対応、詳細な調査、自動化されたワークフローを提供します。同社は、SOCチームがより迅速に、より高精度かつ一貫した対応で脅威や侵害に対応できるよう支援し、SOCチームの在り方を再定義します。ExaforceのAgentic SOC Platformにより、企業は人間によるSOC作業を10分の1に削減しつつ、セキュリティ成果を劇的に向上させることができます。Exaforceは、Google、F5、Palo Alto Networksといった企業でAIおよびサイバーセキュリティ分野において複数の成功経験と豊富な専門知識を持つ技術リーダーたちによって設立されました。同社は、セキュリティおよびオペレーションの課題を解決するための業界初のマルチモデルAIを開発しました。この新しいアプローチは、大規模言語モデル(LLMs)とセマンティックおよび行動モデルを組み合わせ、SOCに前例のない精度、再現性、生産性をもたらす強力なAIエンジンを実現します。「Exaforceのマルチモデルアプローチは業界でユニークであり、私たちがクラウドおよびSaaS環境で直面する誤検知や調査時間を大幅に削減してくれると信じています。このプラットフォームは、すべてのクライアントに対してセキュリティオペレーションを簡素化し、インシデント対応を迅速化することで、私たちのSOCチームを支援し、積極的な脅威ハンティングに集中する時間を生み出してくれます。」とNTT DataのVice Presidentは述べています。企業は、脅威に効果的かつ一貫した対応ができ、問題の検知・調査が迅速で、人員を増やさずに防御を拡張できるSOCソリューションを求めています。SOCアナリストは大量のアラートに直面しており、そのほとんどが誤検知です。彼らは、ログの結合、ユーザー検証、チケット管理などの手作業に追われ、リソースが枯渇し、対応時間が遅延しています。一方、検知エンジニアは、クラウド環境における脅威カバレッジの不足に苦しんでおり、従来のSIEMでは十分なカバレッジを提供できません。そのため、彼らは複雑なSQLやPythonコードを作成・保守する必要がありますが、それでも大きな検知ギャップが残っています。同時に、脅威ハンターは手作業で時間のかかるワークフローに縛られ、脅威の事前検知が困難になっており、攻撃者に先んじることが難しくなっています。熟練したセキュリティ専門家の人材不足という既知の課題がこれらの問題をさらに悪化させており、組織がSOCのあらゆる役割において専門性を維持することが困難になっています。その結果、SOCチームは燃え尽き症候群、対応の遅延、脅威への露出の増加というリスクに直面しています。これらの課題を解決するには、サイバーセキュリティ、AI、クラウドオペレーションに特化した革新的なチームが必要です。Exaforceの創業チームは、これら3分野すべてにまたがる専門知識を持ち、世界で最も複雑なSOC環境をリードしてきた実体験があります。彼らは、F5にて大規模なセキュリティサービスを運用し、世界最大級の銀行やSNSを保護し、GoogleのAIサービスを支える複雑なモデルを設計し、Palo Alto Networksで業界をリードするクラウドセキュリティプラットフォームを構築し、複数のスタートアップを創業・スケールさせてきました。こうした経験を通じて、Exaforceの創業チームは、現代のSOCが抱える課題を最前線で体感し、AIの可能性と限界を深く理解しています。SOCに適したAIソリューションは、膨大なログ、クラウドテレメトリ、脅威データを分析し、高速かつ重要な意思決定を下す必要があります。LLMのみに依存したAgenticソリューションでは、同時に処理できるデータがごく一部に限られ、問題分析が不完全で信頼性に欠け、幻覚的推論を引き起こすことがあります。Exaforceは、この技術的課題をセキュリティおよびオペレーション専用に設計されたマルチモデル(別名レイヤード)AIエンジンによって克服しています。まずセマンティックデータモデル、統計モデル、行動モデルを組み合わせて、生データから重要なインサイト、行動、関係性を抽出し、その後にナレッジモデルによる詳細な分析を行います。この複数モデルの構造的な活用によって、SOCデータの最適化と質の向上が実現し、最終的にそのデータがLLMに投入されることで、データ全体を通じたエンドツーエンドの推論が可能になります。このアプローチは、LLMのみに依存するシステムの盲点を回避し、より正確で再現性のある結果をもたらします。ステルスモード中、同社は技術、AIソフトウェア、エネルギー、製造業といった市場の10社以上の主要企業と協力し、このマルチモデルアプローチを洗練させ、そのSOCチームに大きな成果を提供しています。「私たちのビジョンは、AIエージェントと人間がシームレスに協働できるインテリジェントなプラットフォームをSOCチームに提供することです。高度なデータ探索とExabotsを活用することで、誤検知を削減し、面倒な雑務を排除します。その一方で、人間がどこに手動で関与するかを自由に選べる柔軟性も提供します。このアプローチにより、すでにデザインパートナーには10倍の改善がもたらされています。」とExaforceの共同創業者兼CEOは述べています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="887" height="499" src="https://www.youtube.com/embed/pc9coLZYMfw" title="Portfolio Spotlight | Introducing Exaforce" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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AIエージェントと高度なデータ探索を組み合わせたSOC Platformを開発する"Exaforce"がSeries Aで$75Mを調達

<a href="https://www.risalabs.ai/">RISA Labs</a>は、Flipkart共同創業者のBinny Bansalがリードし、Oncology Ventures、General Catalyst、z21 Ventures、ODD BIRD VC、Ashish Guptaが参加したSeedで$3.5Mを調達した。Palo Altoを拠点とするがん治療AI企業のRISA Labsは、「Business Operating System as a Service (BOSS)」を中心に、ミッションクリティカルなオペレーション向けの動的オーケストレーションエンジンを展開しています。同社のプラットフォームは、エージェントAI、デジタルツイン、LLMを活用し、複雑なワークフローをマイクロタスクに分解し、これを前例のない効率で実行し、事前承認の自動化からがん治療を変革しています。がん患者は病気と戦うだけではなく、システムとも戦っています。現在では、命を救う治療が手動でエラーの多いワークフローにより、数日から数週間も遅れることが日常的になっています。これを解決するために、RISA Labsは、タイムリーながん治療における最も根強い障壁の1つである事前承認の遅延を排除します。RISA Labsは、手動ワークフローと管理上の負担を大幅に削減することで、より迅速なケアが可能であることをすでに証明しています。「事前承認は、私たちの医療システムの中で最も自動化が進んでいない部分の1つです。がん治療においてはリスクがさらに高くなります。がん患者の70%が事前承認要件のために治療の遅れを経験しており、そのうちの33%では遅延が1か月に及びます。この期間は、がんの種類によっては死亡リスクを13%高める可能性があります。現在のシステムは非効率なだけではなく、危険でもあります。」とOncology VenturesのManaging Partnerは述べています。RISAのプラットフォーム「Business Operating System as a Service (BOSS)」は、単なる自動化ボットやAIアシスタントではありません。これは医療の複雑さに対応したフルスタックのオーケストレーションエンジンであり、人間が書類処理を行うのではなく、変更に脆弱なボットに頼る代わりに、BOSSは複雑なワークフローをマイクロタスクに分解し、それらをLLM、デジタルツイン、強化学習モデルといった知的エージェントのネットワークに委任します。これにより、BOSSはチームの代わり、またはチームと共に動作する並列のデジタルワークフォースを構築します。これにより、1,000人規模の組織が一夜にして2,000人のように機能することが可能となり、そのうち半数はデジタルエージェントになります。米国の有力ながんセンターでは、BOSSにより事前承認の処理時間が30分から5分未満に短縮されました。わずか数か月で、$1M以上の薬剤を処理し、スタッフの時間の80%を解放し、管理コストを66%削減しました。RISAの創業者の2人はIIT Kanpurの卒業生であり、断片的で遅く、エラーが多い医療ワークフローに対するフラストレーションから、システムファーストのアプローチを取り、機関全体のワークフローをエンドツーエンドでシミュレート、理解、オーケストレーションできる基盤AI OSの開発へと至りました。「BOSSは、LLMによるsystem-2思考におけるフロー状態を実現するための低エントロピーシステム設計であり、がん治療業務のような重大な課題に対してAIエージェントの有用性を最大化することを目的としています。そのオーケストレーションレイヤーは、Flatiron HealthのEMRのような記録システムと統合しながら、その知性を正確かつリアルタイムの実行へと変換します。」」とRISAの共同創業者兼CTOは述べています。RISAの創業チームは、当初これらのコンセプトを研究を通じて探求し、『Digital Twin Ecosystem in Oncology Clinical Operations』という論文を共著しました。これは、よりスマートでAI主導のがん治療ワークフローを構想する初期の試みであり、この基盤的な取り組みが、後に現実世界のがん治療業務における目に見える改善へとつながりました。RISAのプラットフォームは、エンタープライズAIにおけるより大きなシフトを示しています。「AIエージェントが$4.6Tのサービス産業をアンバンドルする中で、RISAのBOSSはその最前線にあります。がん領域で実証され、スケーラブルな構造を持っています」とFlipkart共同創業者であり、今回のリード投資家であるBinny Bansalは述べています。今後、RISAはがん治療エコシステム内の複数のノードにわたって展開し、業務および臨床ワークフローにおけるAI変革パートナーとしての地位を確立していく予定です。これには、提供者、ライフサイエンス企業、その他の関係者間の調整と知能化の支援が含まれており、薬剤のライフサイクル全体にわたるAI駆動のオーケストレーションの統一レイヤーを構築するという同社の長期的ビジョンへとつながります。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="887" height="499" src="https://www.youtube.com/embed/wh8iLElXHNY" title="Why Can't We| RISA" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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事前承認の自動化からがん治療を変革するAI企業の"RISA Labs"がSeedで$3.5M

AIスタートアップのTogether AI（Together Computer Inc.）は、自社のFine-Tuning Platformに大規模なアップデートを実施しました。これにより開発者がオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を迅速かつ低コストで継続的にファインチューニングできるようになります。今回のアップデートの大きな特徴は、ブラウザから直接モデルのファインチューニングが可能になったことです。従来はPythonのSDKをインストールしたり、API経由での操作が必要でしたが、今後はコードを書かずにデータセットをアップロードし、パラメータ設定や実験追跡まで一貫してブラウザ内で完結します。これにより専門知識がなくても直感的な操作でAIモデルの継続的な改善が可能になり、開発時間を従来比で約50％短縮できるとしています。&nbsp;Together AIのファインチューニング製品責任者であるAnirudh Jain氏は、「技術的には従来と変わらないが、ブラウザベースのインターフェースでスクリプト作成が不要になり、操作全体がシンプルで直感的なノーコード体験になります」と説明しています。さらに同プラットフォームには、「直接的選好最適化（Direct Preference Optimization: DPO）」という新たな訓練方法が導入されました。この手法は、人間の評価に基づいて好ましい回答と好ましくない回答をモデルに示し、望ましい応答を学習させる仕組みです。従来の教師ありファインチューニング（Supervised Fine-Tuning: SFT）が「何を言うべきか」をモデルに教えるのに対し、DPOは「何を言うべきでないか」を教えます。これによりユーザーの期待に沿った精度の高いモデルをより迅速かつ安定的に構築できます。&nbsp;また、以前の訓練済みモデルからファインチューニングを再開できる「継続的訓練機能」も追加されました。これを利用することで段階的なモデル改善や複数の手法を組み合わせた高度な訓練ワークフローを容易に実行できます。そのほか、会話データに含まれる特定のメッセージを無視または重要度を下げて処理できるようになったほか、学習速度を柔軟に制御する新たなスケジューリング機能も導入されています。データ前処理エンジンの改良により、大規模なトレーニングでは最大32%、小規模なものでも17%の性能向上が達成されました。さらに今回、最低利用額なしの従量課金制の料金体系を導入し、小規模チームや個人開発者が気軽にカスタマイズしたLLMを試せるようにしています。現在Llama 3、Gemma、DeepSeek-R1など人気のオープンモデルに対応しており、今後はLlama 4や将来的なDeepSeekの新モデルにも対応する予定です。&nbsp;Together AIについて Together AI（Together Computer Inc.）はAIモデルの開発とファインチューニングに特化したパブリッククラウドサービスを運営するスタートアップ企業です。ブラウザベースの直感的な操作や高度な訓練手法を提供することで、企業や開発者が容易にAIを導入し、継続的にモデルを改善していくための環境を提供しています。&nbsp;

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AI基盤のTogether AI、ファインチューニングを迅速・簡単にする新機能を公開

女性と家族のためのバーチャルヘルスケアを提供する世界最大のFemTech企業、Maven Clinicが、不妊治療に伴う経済的、精神的負担の実態を調査したレポート『Beyond the Bill: The Hidden Costs of Fertility Care（請求書を超えて：不妊治療の隠れたコスト）』を発表しました。この調査は、米国で不妊治療を受けた、もしくは妊娠困難を経験した女性1,000人以上の回答を分析し、不妊治療の経済的負担のみならず、キャリア、家族関係、メンタルヘルスに及ぶ重大な影響を明らかにしています。&nbsp;現在、世界では6人に1人が不妊を経験しています。しかし、多くの人々が十分な支援を受けられていないのが現状です。米国では企業が従業員向けに不妊治療支援を提供するケースが増え、現在40％の企業が何らかの支援を導入しており、これは2020年比で30％増加しています。しかし、金銭面以外にも感情面や医療面での総合的なサポートが必要だと調査は指摘しています。Maven Clinicの創業者兼CEOであるKate Ryder氏は、「体外受精（IVF）は人生を変えるテクノロジーであり、こうしたケアへのアクセスを提供することは最低限のスタート地点にすぎません。不妊に悩む人々は、24時間いつでも利用可能で、感情的・医療的なニーズの双方を満たすサポートを必要としています」と述べています。また、Maven Clinicの最高医療責任者であるNeel Shah博士は、「現状のシステムは最短かつ安全な形での妊娠達成を支援するものにはなっていません。包括的かつ早期のサポートで治療成果を向上させ、コストを削減するシステム構築が必要です」と語っています。&nbsp;調査で判明した重要な結果としては、まず経済的負担の問題が挙げられます。調査対象の4人中3人が治療費用による経済的負担を感じており、約3分の1の女性は5万ドル（約750万円）を超える治療費を支払っています。また83％が不妊治療の費用を捻出するために他の支出を削減しており、52％がマイホーム購入や老後資金など、人生の他の目的のための貯蓄を取り崩していることが分かりました。さらに、不妊治療が与える影響は経済的負担に留まりません。回答者の91％がメンタルヘルスへの悪影響を感じており、78％は精神的ストレスから結婚式やベビーシャワーなどの社会的交流を控える傾向にあります。人間関係にも負荷がかかり、回答者の65％は治療の負担が自分に集中していると感じています。キャリアにも影響があり、44％が治療スケジュールや家族計画の懸念から昇進や新しい仕事の機会を辞退した経験があります。また59％の女性もしくはそのパートナーが、治療費を捻出するために追加の仕事を引き受けています。企業の不妊治療支援制度は、従業員の生産性やエンゲージメントを高める一方、依然として職場におけるスティグマが根強く、治療を隠す女性が77％も存在しています。一方、制度を利用する従業員の81％は職場への貢献度が高まったと回答しています。Maven Clinicは、バーチャル診療、ヘルスコーチング、不妊治療支援の提供を通じて、雇用主にコスト削減と良好な治療結果をもたらしています。治療支援を受ける患者の30％は、体外受精などの高度生殖補助技術を使わずに妊娠を達成しています。&nbsp;Maven Clinicについて Maven Clinicは女性と家族向けバーチャルヘルスケアを提供する世界最大規模のFemTech企業です。家族形成、不妊治療、妊娠・新生児ケア、小児科、メノポーズ（更年期）支援などを包括的に提供しています。現在、2,000以上の企業・健康保険会社に導入されており、医療成果向上とコスト削減に貢献しています。2014年にKate Ryder氏が設立し、これまでGeneral Catalyst、Sequoia、Dragoneer Investment Groupなど著名な投資家から総額4億2500万ドル以上を調達しています。&nbsp;

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FemTechのMaven Clinic、不妊治療に伴う隠れたコストを調査―精神的・経済的負担の深刻さが明らかに

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