人工知能(AI)スタートアップのAnthropic は、ライバル企業に対抗し、AIオファリングを拡大する計画の下、Airbnb出身のKrishna Raoを初の最高財務責任者(CFO)に起用したと発表しました。Anthropic によると、Rao は同社の財務戦略とオペレーションの形成を担うことになります。Rao は以前、デジタルスポーツプラットフォームの Fanatics Commerce の CFO を務めており、2018年から2021年にかけては Airbnb の企業開発・事業開発グローバルヘッドを務めていました。 この人事は当日早くに、関係者の話を基に The Information が最初に報じていました。 Anthropic は、Microsoft 傘下の競合でChatGPT を開発した OpenAI に遅れをとらないよう、クラウドサービスプロバイダーの Google と Amazon.com、その他のベンチャーキャピタル企業から数十億ドルを調達しています。Anthropic は、人間のようなレスポンスやコンテンツを生成できる AI システムを構築する企業の一つです。同社の Claude AI モデルは、OpenAI の GPT シリーズと並んで注目を集めています。 先週、Anthropic は Instagram の共同創業者 Mike Krieger を最高製品責任者に任命しました。 The Information は昨年後半、Anthropic が 2024 年末までに年間売上高 8億5,000万ドル以上を計上する見込みだと報じていました。&nbsp;

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AIスタートアップAnthropicが、Airbnb出身のKrishna Raoを初のCFOに起用

Palo Altoに拠点を置く人工知能企業Luma AIは、新しい動画生成AIモデル「Ray2 Flash」を発表しました。これは1月にリリースされた「Ray2」を基にした軽量版であり、同社によると処理速度とコスト面で大幅な改善を実現しながら、従来同様にリアルで自然な動画生成が可能だといいます。Ray2 Flashはテキストと画像のマルチモーダル入力に対応しており、昨年ローンチされた同社のプラットフォーム「Dream Machine」を介して利用できます。さらに近くAPIの提供も予定されています。&nbsp;Luma AIの公式X（旧Twitter）アカウントによれば、Ray2 Flashは従来のRay2と比べて生成速度が3倍、コストも3分の1になり、レート制限なく動画を出力できるのが大きな特徴です。ただし、本モデルはDream Machineの有料ユーザーのみ利用可能となっています。無料ユーザーには初回400クレジットが付与されますが、使い切った後は月額6.99ドルからのサブスクリプションに加入しなければなりません。Ray2 Flashの元となったRay2は、大規模な動画生成モデルとして開発され、自然で一貫性のある動きや、高いプロンプト対応度を備えたリアルな動画生成を特徴としています。しかし、実際の利用レポートによると、複数キャラクターへの対応や複雑な指示にはまだ課題があるようです。Luma AIとしてはRay2 Flashのリリースによって、さらに手軽かつ安価な動画生成の可能性を広げたい考えです。&nbsp;Luma AIについて Luma AIは、画像・動画生成を中心とした人工知能技術を開発・提供するスタートアップ企業です。高品質かつ豊かな表現力を備えたAIモデルを開発し、撮影や制作の効率化を目指しています。大型モデル「Ray2」を基盤に、ユーザーフレンドリーなプラットフォーム「Dream Machine」を通じて多様なスタイルのクリエイティブ出力を実現しており、さらに小型化や高速化を図った「Ray2 Flash」で、より多くのユーザーへAI技術を普及させることを目指しています。&nbsp;

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Generative AIのLuma AI、Ray2ベースの高速動画生成モデル「Ray2 Flash」をリリース

NODARは、Stereo Vision技術を活用したHammerhead Development Kit (HDK) 2.0を発表し、エンジニアが同社の長距離・高精度3Dセンサーを容易に評価・導入できるようにしました。HDK 2.0はカメラやレンズ、マウント、演算モジュールなど一式を含むオールインワン構成で、数分以内にセットアップが可能です。NODARはこの技術を自動車の自動運転やADAS（先進運転支援システム）だけでなく、鉄道、農業、建設、セキュリティ、航空などの幅広い分野での活用を想定しています。&nbsp;NODARのHammerheadシステムは、高解像度のステレオカメラを超広ベースラインで設置し、リダンダントな光源を必要としない3D測定を実現します。1メートルの物体を最大1000メートル先で捉え、約1.8％の誤差に抑える長距離性能を備えているのが大きな特徴です。LiDARと異なり、カラー情報を取得できる点も強みで、低照度や霧、雨、粉塵、激しい振動や直射日光など、多様な環境下での動作安定性を確保しています。NODAR独自の自動キャリブレーション機能が、振動や温度変化などで生じるカメラの角度変位をリアルタイムで補正し、深度測定の正確性を維持します。TDKがNODARのHDKを利用して自社のポジショニングやSLAM技術を強化したことからもわかるように、NODARの3Dビジョンは屋内外を問わずリアルタイムかつ高解像度の深度データを提供します。TDKのManaging DirectorであるChris Goodallは、LiDARの範囲や解像度の限界に対し、NODARのカラーデータ取得や広い垂直視野角を活かした識別力を高く評価しています。gps+radarなど既存のシステムにNODARを追加することで、精度をさらに向上できる点も注目されています。Hammerheadを搭載したHDK 2.0は、5メガピクセルのセンサーを利用して1秒あたり5000万ポイントの深度情報を測定し、ピクセル単位での正確な3Dマッピングを可能にします。従来のLiDARと比べてコスト効率が高いだけでなく、高振動環境下でも優れた信頼性を示します。加えて、単一のカメラセットで広範な視野をカバーできるため、自動車や建設機械などで長距離の障害物検知を必要とするアプリケーションにおいて有用性が高いとされています。&nbsp;NODARについて NODARは、自動運転車や知能機械、安全監視用途向けにStereo Visionベースの技術を提供するリーディング企業です。Hammerhead 3Dビジョンプラットフォームは、LiDARの数分の1のコストで高精度のリアルタイム3Dセンシングを実現します。自動車分野のほか、鉄道や建設、採掘、航空、そしてAgriViewブランドを通じた農業分野など、多彩な産業向けに安全監視ソリューションを展開しています。2018年の創業以来、New Enterprise Associates（NEA）やRhapsody Venture Partnersなどから出資を受け、Stereo Vision技術のさらなる高度化と普及を目指しています。&nbsp;

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3D SensorのNODAR、HDK 2.0を発表し自動運転・3D監視向けにLiDAR代替技術を提供

Rogoは、投資銀行やプライベートエクイティ、資産運用会社向けに新しいワークフローを提案するエンタープライズ向けAI金融プラットフォームです。S&amp;P GlobalやCrunchbase、FactSetといった多様な金融データを取り込み、OpenAIのモデルを高度にチューニングすることで、リアルタイムのファイナンシャルインテリジェンスを提供し、膨大な手作業を削減しながら金融プロフェッショナルを意思決定に集中させる環境を整備しています。&nbsp;2024年にステルスから表舞台に出て以来、Rogoは既に大手投資銀行や巨大プライベートエクイティ企業を含む5,000人以上のバンカーに利用され、週10時間以上にわたるミーティング準備や企業分析、市場調査などの作業時間を削減してきました。また、OpenAIのモデルを活用することでARRを27倍に成長させています。CTO兼共同創業者のTumas Rackaitisは、「Rogoは長年変化のなかった金融業界のワークフローを一新する存在を目指しており、Bloombergが金融情報で不可欠なツールとなったように、深いインサイトを得るための日常的なプラットフォームになりたい」と語っています。RogoはOpenAIの多様なモデルを活用し、投資銀行などが本来注力すべき高付加価値業務に時間を割けるよう、統合的かつ安全なソリューションを提供します。具体的には、数秒で膨大なファイリングやトランスクリプト、プレゼン資料から有用なインサイトを抽出し、ドキュメント作成やデューデリジェンスの自動化、クライアントとのやり取りの追跡など多岐にわたる支援を行っています。特にJuniorからSeniorクラスまで、同じプラットフォームを共有して市場マップ作成や競合分析などを行うことで、チーム全体で作業効率と情報精度を高めることが可能です。&nbsp;OpenAIのモデルは、高度なファイナンスの課題に対応するためにファインチューニングされており、S&amp;P GlobalやCrunchbase、FactSetなど約5,000万件に及ぶ金融ドキュメントを検索・分析するフレームワークを構築しています。GPT‑4oがチャットベースのQ&amp;Aと詳細な財務分析を担当し、より小型のo1‑miniが検索など日常的なタスクの効率化を担い、大規模で複雑な推論にはo1を活用するという階層型アーキテクチャを採用することで、コストと性能を最適にバランスしています。銀行や投資機関の出身者がデータセットのラベル付けを行い、金融ユーザーにとって正確かつ関連性の高い情報を保証しています。RogoのMLエンジンの中心には、複雑なファイナンシャルワークフローを処理するエージェントフレームワークがあり、多段階のクエリ生成や文脈管理、高効率な検索を可能にします。デスクトップ、モバイル、タブレットなど多様な端末での利用に対応しており、ユーザーは必要なときにいつでもインサイトにアクセスできます。Rackaitisは、「プライベートエクイティやヘッジファンドなど、より高度で複雑なファイナンスのインサイトを必要とする顧客のために最新のOpenAIモデルを活用しています。そして、その成果を高速・効率性重視の小型モデルに凝縮し、投資銀行のような急速なペースで動く現場でも活用可能にしているのです」と説明しています。さらに、RogoはOpenAIの継続的なモデル進化を活用しつつ、ユーザー企業との密な協力体制のもとリアルタイムで機能をアップデートし、広範かつ専門的なニーズに対応できる柔軟性を持っています。2024年12月には、GoogleのGeminiで生成系言語モデルの改善に取り組んでいたJoseph KimをHead of AIに迎え、組織を強化しました。今後もRogoは、金融領域に特化したAIプラットフォームとして成長を続ける見通しです。&nbsp;Rogoについて Rogoは、金融業界に特化したエンタープライズ向けAIプラットフォームを展開するスタートアップです。クライアントである投資銀行やプライベートエクイティ、資産運用会社などが、大量の財務情報をリアルタイムで分析し、手作業を削減しながら高品質なインサイトを得られるよう支援します。OpenAIのモデルを活用して高度なファイナンシャルリサーチを提供し、より戦略的な意思決定を促進する点を強みとしています。&nbsp;

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FinTechのRogo、OpenAIのo1モデルを活用してAI駆動の金融リサーチを拡張

<a href="https://www.lila.ai/">Lila Sciences</a>は、Flagship Pioneeringをはじめ、General Catalyst、State of Michigan Retirement System、Abu Dhabi Investment Authority(ADIA)などからSeedで$200Mを調達した。世界初の科学的スーパーインテリジェンスプラットフォームと、生命科学・化学・材料科学向けの完全自律型ラボを構築するLila Sciencesは、2023年に<a href="https://www.flagshippioneering.com/">Flagship Pioneering</a>のラボ内で設立され、膨大なデータを処理し予測を行うだけでなく、科学者が新しい実験を設計・実施し、仮説を生成して実環境で検証することを支援する高度なAIの開発をリードしています。「Lilaが目指す科学的スーパーインテリジェンスの実現は、現代における最も重要な機会であり、この分野のリーダーとなるのは、科学的方法を最大規模・最高速・最高知能で運用できる存在です。この目標を達成するためには、AIがアイデアを生成し、それをロボティクスやオートメーションによって実践へと落とし込むまでの各ステップを、自律的かつスケーラブルに実行できるようにする必要があります。わずか数年で驚異的な進歩を遂げましたが、まだこの重要なミッションの始まりにすぎません。」とLila Sciencesの共同創業者兼CEOであり、Flagship PioneeringのGeneral Partnerは述べています。「人類の歴史において、科学的探求の方法は一貫しています。予測し、テストし、学習し、創造する。しかし、これまでの進歩にもかかわらず、私たちは物理世界を支配する法則のごく一部しか理解できていません。Lilaの仮説は、実験のスケールを拡大することで、新たな能力を解放し、小規模な研究では発見されなかったイノベーションを可能にすることです。Lilaは非常に野心的な取り組みであり、科学の進歩を加速させ、社会に大きな利益をもたらすと確信しています。」とFlagship Pioneeringの創業者兼CEOであり、Lila Sciencesの共同創業者兼会長は述べています。LilaのAutonomous Scienceプラットフォームは、人間の指導のもと、生成AIと汎用的でスケーラブルかつ自律的なAI科学ユニットを組み合わせることで、あらゆる科学領域の実験を拡大・最適化できるように設計されています。数年の開発を経て、このプラットフォームは以下のような領域で、人間や既存のAIを上回る成果を示しています。<ul style="list-style-type:disc;"><li>重要な科学問題や科学的インテリジェンスのベンチマークにおいて、最先端の推論能力を持つLLM(大規模言語モデル)</li><li>市販の治療薬を上回る性能を持つ最適な遺伝子医薬品構造の生成</li><li>幅広い治療ターゲットに対応する数百種類の新規抗体、ペプチド、バインダーの発見と検証</li><li>グリーン水素の製造において、市販の触媒よりも大幅に低コストで利用可能な非白金系金属触媒の生成</li><li>産業規模の炭素回収に適した新素材の設計(既存の製品と比較し、吸着容量、熱安定性、結合速度が向上)</li></ul>Lilaのプラットフォームは、生命科学および材料科学の業界パートナーと協力し、人類の健康や持続可能性に関する課題解決をこれまでにないスピードとスケールで推進していきます。「AIはすでに、既存のデータから新たな知見を得る能力を変革しました。次なる科学的発見のフロンティアは、AIが前例のないスケールで実験を設計・実行できるようにすることにあります。このためには、ラボにおけるソフトウェアとハードウェアのイノベーションが必要です。科学的方法の各サイクルで、AIシステムが数千の実験を同時に実施し、体系的に知識を構築して科学の進歩を加速できるようにするのです。このアプローチは、医療や創薬、農業、持続可能な資源開発など、さまざまな科学領域の研究を推進し、国内の研究開発(R&amp;D)における強靭性を高める可能性を秘めています。」」とLila Sciencesの共同創業者兼President, Future Scienceであり、Flagship PioneeringのOrigination Partnerは述べています。Lilaは、AI、セキュリティ、商業戦略、組織運営、ロボティクス、生物学・化学・材料科学など多様な分野の専門家が結集したチームによってリードされています。 &nbsp;Flagship Pioneeringについて <a href="https://www.flagshippioneering.com/">Flagship Pioneering</a>は、革新的なバイオプラットフォーム企業を創出・育成し、人類の健康や持続可能性を変革する複数の製品を生み出すことを目指しています。2000年の設立以来、Flagshipは100以上の科学ベンチャーを創出し、累計$60B以上の価値を生み出してきました。2024年7月の最新の資金調達時点で、$14Bの運用資産を有しています。現在、FlagshipのエコシステムにはFoghorn Therapeutics (NASDAQ: FHTX)、Moderna (NASDAQ: MRNA)、Sana Biotechnology (NASDAQ: SANA)、Generate Biomedicines、Inari、Indigo Agriculture、Tessera Therapeuticsなど40以上の企業が含まれています。 &nbsp;

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科学における超知性と完全自立型ラボを構築する"Lila Sciences"がSeedで$200Mを調達

<a href="https://www.nirvanatech.com/">Nirvana Insurance</a>は、General Catalystがリードし、既存投資家のLightspeed Venture Partners、Valor Equity Partnersが参加したSeries Cで$80Mを調達し、評価額は約$850Mとなりました。保険業界におけるAIの影響力がますます拡大する中、サンフランシスコに拠点を置くAIを活用した商業用トラック保険会社のNirvana Insuranceは、独自のAIアルゴリズムを活用し、リアルタイムのテレマティクス、ドライバーの行動パターン、ルート分析、さらには天候条件を含む膨大なデータを分析し、より正確なリスクプロファイルを作成します。このアプローチにより、一般的な人口統計データに基づくのではなく、実際のリスク要因に応じて保険料を調整できるダイナミックな価格設定モデルが可能になります。Nirvanaのプラットフォームの大きな差別化要因の一つは、より詳細で柔軟なリスク評価を提供できる点です。「従来の[保険]会社は、数十年にわたって価格設定モデルを変更していません。彼らはデータの一部しか活用していないのです。その結果、顧客は適切な行動を取っていても、他の人の分まで支払わなければならないという現実があります。」とNirvana Insuranceの共同創業者兼CEOは述べています。同氏は、保険がフリート(車両管理会社)にとって大きな課題であることを指摘し、一部の企業では運営コストの10%から15%が保険料に充てられていると説明しました。過去10年間で保険料が毎年上昇する中、安全対策に投資しているフリートが保険料や請求処理において何のメリットも得られないことに対し、フラストレーションを感じていました。「彼らは安全対策に投資しており、実際にはより多くの保険料を支払っています。なぜなら、全体的に保険コストが上昇しているからです。しかし、AIを活用した価格設定により、現在では200億マイル以上の運転データを活用し、顧客ごとに価格を最適化し、安全への投資を評価することができます。当社の最も安全な顧客の中には、最大20%の割引を受けているケースもあります」と同氏は説明します。Nirvana InsuranceのAI活用はリスク評価にとどまりません。Nirvanaはテクノロジーを活用し、顧客向けの付加価値サービスも提供しています。たとえば、同社のAIは保険請求の受付および調整プロセスを自動化しています。、「当社は競合他社よりも30%から40%速く請求を処理し、顧客が迅速に業務を再開できるようにしています。さらに、AIが要約した週次レポートを送付し、請求の進捗を正確に把握できるようにしています」と同氏は説明します。トラック業界ではスピードが重要であり、保険金の支払いや請求処理にかかる時間は従来の保険会社にとって大きな課題となっています。「物損請求に関しては、通常は数週間から数カ月かかるところを、数時間で支払うことができたケースもあります。私たちは、顧客が迅速に業務を再開できることこそが最も重要だと考えています。」と同氏は説明します。また、AIとテレマティクスは不正請求の防止にも貢献しています。事故が発生した際、Nirvanaはテレマティクスデータや映像を活用し、運送業者を守ることができます。車両が意図的に急ブレーキをかける「ブレーキチェック」行為に対し、同社の技術が顧客のために戦い、請求コストを削減している事例もあります。AIの活用により、フリートの安全文化を向上させるためのドライバー指導も可能になります。ドライバーの行動データに加え、ルート計画にもAIが活用されています。例えば、AIは事故発生の統計的確率を基に、回避すべきルートを特定し、時間帯ごとのリスクを分析することで、フリートの可視性を高めています。小規模フリートやオーナーオペレーターにとっても、AIは業務の効率化に役立ちます。多くの小規模フリートはフルタイムの戦略マネージャーやコンプライアンス担当者を雇う余裕がありません。また、膨大な運転データの分析から意外な結果が得られたケースもあります。例えば、急ブレーキのような運転行動は事故の明確な指標のように思えますが、長時間の運転による疲労もリスクに大きな影響を与えることが分かりました。AIエージェントの活用も進んでいます。Nirvanaが請求受付プロセスを自動化では、AIが情報を素早く収集し、リアルタイムで提供します。顧客が請求状況を確認する際も、AIが自動的に情報を取得し、すぐに詳細を提供できます。請求受付後、AIエージェントはメールを解析し、関連ファイルを保険契約と照合することで、請求処理を迅速化します。今回の資金調達により、商業用トラック保険市場にさらなる変革がもたらされるでしょう。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="887" height="499" src="https://www.youtube.com/embed/Mqz2kiFcZnw" title="Telematics with Metaflow: How Nirvana Insurance built a large-scale Risk Estimation platform" 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を活用した商業用トラック保険会社の"Nirvana Insurance"がSeries Cで$80Mを調達し、評価額は約$850Mに拡大

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