AIを活用した投資会計プラットフォームを提供するFundGuardは、新たなエンジニアリング担当副社長としてShali Mor氏を迎えたことを発表しました。Mor氏は、これまでCloudGuard（Check Point傘下）の最高技術責任者（CTO）を務め、サイバーセキュリティ分野で豊富な経験を積んできました。Protegoの共同創業者でもあり、同社がCheck Pointに買収された後は、シニアポジションで同社の技術戦略を牽引。さらに、Ciscoでは研究開発チームを率いた実績もあり、強力なテクノロジーリーダーシップを発揮してきました。&nbsp;FundGuardは2018年に設立され、AIを活用したSaaS型投資会計プラットフォームをグローバルな金融機関向けに提供しています。同社のソリューションは、ミューチュアルファンド、ETF（上場投資信託）、年金基金などのポートフォリオ管理を支援。これまでに1億5,000万ドルの資金調達を行い、従業員数は160名に達しています。開発拠点はイスラエル・テルアビブに構え、さらなる技術革新を推進しています。&nbsp;

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FinTechのFundGuard、元CloudGuard CTOのShali Mor氏をエンジニアリング担当副社長に任命

<a href="https://www.ceramic.ai/">Ceramic.ai</a>は、NEAがリードし、戦略投資家としてIBM、Samsung Next、Earthshot Ventures、Alumni Venturesなどが参加したSeedで$12Mを調達した。エンタープライズ向けのAIモデルのトレーニングとファインチューニングの方法を再構築しようとするCeramic.aiは、元Google VP of EngineeringでありGradient Ventures(GoogleのAI向けFund)の共同創業者であるAnna Pattersonによって設立されたAIスタートアップで、Ceramicのインフラは、効率性を向上させ、AWSやLambdaなどのパートナーにとってAIトレーニングをより高速かつ低コストにするよう設計されています。従来のAIインフラは10倍のスケールアップが可能ですが、真の指数関数的な成長（100倍以上）には根本的な見直しが必要です。Ceramic.aiはこの課題を解決しようとしています。Ceramic.aiの技術は、長いコンテキストでのトレーニングや、あらゆるクラスタサイズでの運用を可能にし、企業がAIモデルをより効果的に開発・スケールできるようにします。初期試験では、Ceramic.aiはNVIDIA H100 GPU上で最先端のプラットフォームと比較して最大2.5倍の高速処理を実現しました。大規模かつ長いコンテキストを扱うモデルにおいて、Ceramic.aiは最適な選択肢となっています。「AIの導入が急増している中、依然として多くの企業がコストの高さやインフラの制約によりスケールの壁に直面しています。私たちは高性能AIインフラへのアクセスを民主化し、企業が数億ドル規模の研究・エンジニアリング資源を費やすことなくAIトレーニングの複雑さを乗り越えられるようにします。しかし、エンタープライズAIへの移行は単にツールを改善するだけではなく、ビジネスの在り方そのものを変えるものです。もしAI導入が野球の試合だとしたら、まだ国歌を歌っている段階でしょう。」」とCeramic.aiの創業者兼CEOであるAnna Patterson氏は述べています。AIへの投資は急増しており、2023年の$16Bから2027年には$143Bに達すると予測されています。しかし、多くの企業にとってAIのスケールアップは依然として大きな課題です。AIインフラの構築には多大なコストとリソースが必要となるため、テクノロジー大手が数十億ドルを投入して独自システムを構築する一方で、中小企業は不利な立場に置かれています。Ceramic.aiはこの課題に真正面から取り組んでいます。同社のソフトウェアは、エンタープライズ向けにスケーラビリティを向上させ、コストを削減し、AIトレーニングプロセスを簡素化するソリューションを提供します。特に、長いコンテキストデータを用いたモデルのトレーニングに優れ、既存のベンチマークを上回る高い効率性を実現しています。70Bパラメータ以上のモデルでも高性能を維持できることが特徴です。「多くの企業が高額なコストとインフラの制約に苦しんでいます。私たちは高性能AIインフラを誰でも利用できるようにすることで、企業が数億ドルの研究・エンジニアリングコストを費やすことなくAIトレーニングをスケールできるようにします。もしAI導入が野球の試合なら、まだ国歌を歌っているところです。」と同氏は述べています。Ceramic.aiは単なるAIインフラ企業ではなく、AIトレーニングのプロセスそのものを再構築しています。同社のアプローチの核となるのは「スピード」と「効率性」です。オープンソースの代替手段と比較して、最大2.5倍のトレーニング速度を実現しながらコストを削減します。これにより、企業はコンピュートリソースを過剰に消費することなくAIモデルを開発できます。しかし、単にスピードが速いだけでは不十分です。Ceramic.aiの強みは、他のソリューションが苦戦する「長いコンテキストでのトレーニング」に対応できる点にあります。大規模なデータセットを扱う企業にとって、これはより正確なモデルの構築と、全体的なパフォーマンス向上につながります。実際、Ceramic.aiは長いコンテキストでのトレーニングにおいて、報告されているすべてのベンチマークを上回る結果を示しており、70 Billionパラメータを超えるモデルでも効率性を維持できることを証明しています。また、同社のプラットフォームは推論モデルの精度向上にも貢献しています。最近のテストでは、Ceramic.aiのAIがGSM8KのPass@1スコアを78%から92%に引き上げ、MetaのLlama 70B 3.3 baseモデルを上回り、DeepSeekのR1スコア84%を超える成果を出しました。データ処理においても、Ceramic.aiは新たなアプローチを採用しています。従来の手法では不要なデータをマスキングしたり、モデルに無関係な情報を学習させたりすることがありましたが、Ceramic.aiはトレーニングデータをトピックごとに整理し、各マイクロバッチを最適化することで、モデルがより効率的に学習できるようにしています。この最適化により、トレーニングの成果が大幅に向上します。初期のエンタープライズ向け試験では、このアプローチがコスト削減とモデルパフォーマンスの向上に寄与することがすでに確認されています。AWSやLambdaといったパートナーとの協業により、Ceramic.aiはさらに多くの企業にこの技術を提供していく予定です。Ceramic.aiは今回の資金調達を通じて、急速な事業拡大、製品開発、エンタープライズ市場での採用促進を進めていきます。投資家たちは、同社がAIトレーニングの効率性を再定義する可能性を高く評価しています。「AIはまるでロケットが馬車にくくられているようなものだった——これまでは、、、Ceramic.aiはモデルトレーニングの大きなボトルネックを打破し、それをより高速かつ効率的でスケーラブルなものにしました。」と、NEAのPartnerでありAI戦略責任者のLila Tretikov氏（元MicrosoftのDeputy CTO）は述べています。AIの導入が加速する中、企業はそれに対応できるインフラを必要としています。Ceramic.aiは、AIトレーニングをコストを抑えながらスケールできるソリューションとして、業界の最前線に立っています。 &nbsp;

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エンタープライズ向けのAIトレーニングをより高速化つ低コストにする"Ceramic.ai"がSeedで$12Mを調達

<a href="https://momentic.ai/">Momentic</a>は、FundersClub、General Catalyst、Y Combinator、AI Grantおよび著名なエンジェル投資家も参加したSeedで$3.7Mを調達した。2023年末に設立されたソフトウェア開発者向けのAIを活用したテストおよび品質保証プラットフォームを提供するMomenticは、AIを活用してWebアプリケーションのソフトウェア開発者がテストを作成できるよう支援し、要素の特定、アサーションの推論、テストケースの即時生成を行います。ソフトウェア開発のライフサイクルでは、機能を開発した後、それをテストしてシステムに適合するかどうか、バグが発生していないか、ユーザーの要件を満たしているかを確認するプロセスが含まれます。ほとんどのテストでは、ソフトウェアアプリケーションが意図した通りに動作することを評価・検証し、機能、ユーザーインターフェース、パフォーマンスにおける問題を明らかにするためのテストスクリプトを作成する必要がありますが、これは非常に手間のかかる作業です。Momenticは、AI駆動型のプロダクトとして、ソフトウェア開発者が、テストしたい内容を平易な英語で記述することができます。すると、テストAIがすべてのテスト指示を自動的に実行し、Webブラウザ上でテストを行います。また、非技術者でも簡単にシステムを利用できるように設計されており、技術者向けにはテストを細かく調整できるローコードエディターも備えています。しかし、それだけでは終わりません。Momenticが他のソフトウェアテストソリューションと一線を画すのは、テストの維持管理を自動化し、ソフトウェアのアップデートに応じてテストを自動で変更できる点です。「テストを構築することは、問題の一部に過ぎません。プロダクトは進化し続けます。プロダクトを出荷したいと思っても、テストスクリプトの維持に時間を浪費したくはないですよね。Momenticを使えば、テストを自然言語の意図で記述するため、アプリケーションが変化しても、意図が変わらない限りテストスクリプトが自動的に進化します。」とMomenticの創業者兼CEOは述べています。Seleniumのようなプログラミング言語で複雑なスクリプトを記述する必要がないため、ソフトウェアエンジニアの長期的な負担が軽減されます。これにより、エンジニアにとってテストの作成と維持の両方がより簡単で効率的になります。また、Momenticは品質保証(QA)をソフトウェアエンジニアにより近づけるプラットフォームでもあります。「現在のQAの標準的な形態は、エンジニアリング組織内にQA専用のチームを持つか、アウトソーシングすることです。エンジニアはプロダクトを開発し、それをQA担当者に渡してテストしてもらい、バグレポートを受け取る。このやり取りが何度も繰り返されますが、これは非常に非効率的です。」と同氏は説明します。Momenticは、2024年のプロダクトローンチ以降、顧客はデバッグ時間を60%短縮し、テスト実行時間を30%削減したと報告しています。Momenticのプラットフォームは、ソーシャルQ&amp;AサイトのQuora、ローコードアプリ構築ツールのRetool、エンタープライズ向けAIモデルのパフォーマンス管理企業Fiddler Labs、生成AIの研究企業Runway AIといった企業によって活用されています。今回の資金調達を受けて、MomenticのAIテストソリューションの開発と拡張する計画であり、現在のブラウザベースの機能は、同社のプロダクト開発戦略の初期段階に過ぎず、テストは「巨大な領域」であり、より包括的に対応することを目指しています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="887" height="561" src="https://www.youtube.com/embed/hpkLvmC2Y-o" title="Momentic 4 minute demo" 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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ソフトウェア開発者向けのAIを活用したテストおよび品質保証プラットフォームを提供する"Momentic"がSeedで$3.7Mを調達

AIモデルのトレーニングインフラを提供するCeramic.aiがステルスモードを終了し、企業が独自の生成AIモデルをより効率的に構築・チューニングできるプラットフォームを発表した。創業者は元GoogleのエンジニアリングVPでありGradient Venturesの創設者でもあるAnna Patterson氏。Ceramic.aiの技術はNVIDIAのサポートを受け、既存の最先端プラットフォームと比較して最大2.5倍のパフォーマンス向上を実現する。世界のAI投資は2023年の160億ドルから2027年には1,430億ドルに急増すると予測されている。しかし、74%の企業はAIの本格導入やスケールアップに苦戦しており、その大きな要因となっているのが高コストかつ複雑なAIインフラの構築だ。大手テクノロジー企業は数十億ドルを投じて独自のAIインフラを構築しているが、多くの企業にはそのためのリソースがない。現在のAIインフラは10倍のスケールアップには対応できるが、100倍の成長には根本的な設計の見直しが必要だ。Ceramic.aiはこのギャップを埋めるため、スピードとスケーラビリティを兼ね備えた企業向けAIプラットフォームを提供し、AIモデルのトレーニングの複雑さとコストを大幅に削減する。同社のソフトウェアは、長いコンテキストを扱うモデルやあらゆる規模のクラスタに対応し、従来の方法よりも迅速なトレーニングを可能にする。小規模モデルではNVIDIA H100 GPU上で最大2.5倍の高速化を実現し、大規模な長コンテキストモデルでは他の選択肢を凌駕する唯一のソリューションとなっている。&nbsp;Ceramic.aiは、企業向けAI開発の主要課題を解決するため、以下の技術を提供している。 • スピードと効率性の向上: オープンソースのAIスタックと比較して最大2.5倍の効率性を誇り、トレーニングコストを削減しながらモデルの性能を向上。 • 長コンテキストトレーニング: 70B（700億）パラメータ以上の大規模モデルにおいても高い効率性を維持し、業界最高水準の長コンテキストモデルトレーニングを実現。 • 高度な推論モデルの性能向上: MetaのLlama70B 3.3モデルの問題解決能力を向上させ、GSM8KのPass@1スコアを78%から92%へ改善。DeepSeek R1の84%を上回る結果を達成。 • データ処理の最適化: トレーニングデータを再編成し、64Kや128Kのコンテキスト単位で同じトピックのデータを整理。従来の方法では無視されていた関連データを有効活用することで、学習効率を飛躍的に向上。&nbsp;Ceramic.aiはすでに大規模インフラの専門家チームによって開発が進められ、初期段階の導入企業においてコスト削減とトレーニング効率向上の成果を上げている。現在、LambdaやAWSなどと提携し、AIトレーニングのさらなる高速化を進めている。急成長を支えるため、Ceramic.aiはNEA、IBM、Samsung Next、Earthshot Ventures、Alumni Venturesから総額1,200万ドルのシード資金を調達した。この資金により、製品開発を加速し、企業向けプラットフォームの拡大を進める予定だ。 NEAのAI戦略責任者であるLila Tretikov氏は、「AIの発展はロケットが馬車に繋がれているような状況でしたが、Ceramic.aiがそのボトルネックを打破しました。AIのトレーニングワークロードを100倍にスケールさせながらも、コストと複雑性を増やさずに済む技術を実現しました」と述べた。 また、IBMのグローバル・ベンチャーキャピタル責任者であるEmily Fontaine氏も、「Ceramic.aiへの投資は、IBMが戦略的領域でのイノベーションを推進し、強力なパートナーシップを構築する姿勢を示しています。AIの計算コストを削減し、トレーニングをより効率的で手頃なものにするという重要な課題に共に取り組むことを楽しみにしています」と語った。&nbsp;Ceramic.aiについて Ceramic.aiは、企業向けAIインフラを提供し、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと運用を最適化するテクノロジー企業である。同社のプラットフォームは、AIトレーニングのコスト削減とパフォーマンス向上を実現し、企業のAI導入を加速させる。NEA、IBM Ventures、Samsung Next、Earthshot Venturesなどの投資を受け、AIの発展に貢献している。&nbsp;

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AIインフラのCeramic.ai、企業向けAIモデルの高速・低コストトレーニングを実現

フランスのスタートアップMistralの共同創業者でありCEOのArthur Mensch氏は、AI市場における欧州の立ち位置について「欧州企業は米国の技術への依存を見直しつつある」と指摘し、地域独自のAIエコシステムの構築が急務であると強調した。Mensch氏は、欧州企業がAIの導入を加速させている現状を踏まえ、「欧州にはインフラ面で大きな強みがある」と述べ、特にエネルギー分野の優位性を強調した。また、AIの発展がクラウドコンピューティングの分散化を促進し、新たなプレイヤーの参入を可能にすると指摘。「AIに関する議論は米国と中国が中心になりがちだが、欧州もこの会話に積極的に参加するべきだ」と語った。&nbsp;Mensch氏は、欧州の通信事業者がデータセンターへの投資を進め、ハイパースケーラーとしての役割を果たす可能性についても言及した。「AI向けのデータセンターを構築するには、電子機器、ファイバー、半導体チップの3つが必要です。通信事業者はすでに広範なファイバー網を持っており、データセンターの建設において優位な立場にあります」と説明した。さらに、Mistralは本拠地フランスでのデータセンター設立を進めており、「フランスの電力網は優秀で、コストも適正、技術力も高い」と述べた。また、Mistral自身もインフラ層にまで事業を拡大し、通信事業者と提携する意向を示した。現在、Mistralはフランスの大手通信事業者Orangeと協力し、AIを活用した予測保守やネットワーク最適化に取り組んでいる。Mensch氏は、「通信事業者にとってAIは、運用コストの削減やネットワークの効率化を実現する重要なツールとなる」と強調した。&nbsp;欧州では規制の厳しさがAIの発展を妨げると懸念されることが多いが、Mensch氏は「市場の分断こそが最大の課題」だと主張した。各国に複数の通信事業者が存在するため、大規模なAI導入が難しくなっているという。一方で、米国の政策変更が欧州のAI戦略を加速させており、欧州委員会も規制の枠を超えてAI開発を支援する方向にシフトしていると指摘した。また、AIが消費者向け技術に深く組み込まれていく中で、「通信業界とのパートナーシップを通じて、すべての人が高度なAIシステムにアクセスできる環境を構築できる」と述べ、欧州企業とAIプロバイダーの連携に期待を寄せた。&nbsp;Mistralについて Mistralは、フランスを拠点とするAIスタートアップで、主に大規模言語モデル（LLM）の開発を手掛けている。欧州のAI独立性を強化することを目的とし、高性能なAIシステムを提供することで、クラウドや通信インフラとの統合を進めている。&nbsp;

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オープンソースの大規模言語モデル（LLM）のMistralが、欧州のAI強化を呼びかけ

Orbis Medicinesは、経口マクロサイクル医薬品の開発をリードするバイオテクノロジー企業であり、元Pfizerの最高科学責任者（CSO）であり研究開発部門のプレジデントを務めたMikael Dolsten氏を新たに取締役会会長に任命したと発表した。Dolsten氏は、Pfizerで15年以上にわたり研究開発を率い、35以上の医薬品やワクチンの承認を成功させ、100以上の薬剤候補を臨床開発へと進めた実績を持つ。Orbis MedicinesのCEOであるMorten Graugaard氏は、「Mikaelは、画期的な治療薬やワクチンの開発を成功させてきた実績があり、当社のミッションであるマクロサイクル医薬品を活用した新たな治療選択肢の提供に共鳴しています。特に、慢性疾患を持つ患者に向けた経口バイオ医薬品の開発は、医療システムの効率化にも貢献する可能性があります」と述べた。Dolsten氏は、Pfizer以前にもAstraZeneca、Boehringer Ingelheim、Pharmacia、Wyeth Pharmaceuticalsなどでリーダーシップを発揮し、米国および欧州の複数の企業の取締役を歴任している。また、10件以上の企業買収・統合に携わるなど、豊富な事業開発の経験も持つ。&nbsp;Dolsten氏は、「Orbis Medicinesが取り組んでいるのは、抗体やペプチドといったバイオ医薬品の経口代替を創出し、これまで創薬が難しかった細胞内標的に対応する新しい経口薬を開発することです。これは、医薬品開発の次なるフロンティアと言えます」と語った。また、Orbis Medicinesの技術がバイオ医薬品市場に革新をもたらす可能性についても言及し、「Morten率いるOrbis Medicinesのチームは、経口マクロサイクル医薬品の分野でトップ企業になるポテンシャルを持っている」と強調した。Dolsten氏は、過去にも自己免疫疾患向けの新しい経口医薬品の開発や、非小細胞肺がんにおけるALK阻害剤の承認、さらにはPfizerのCOVID-19パンデミック対応における迅速な研究開発の指揮など、多くの功績を残している。Orbis Medicinesは、従来バイオ医薬品が用いられてきた疾患や標的に対し、経口投与が可能なマクロサイクル化合物「nCycles」を開発している。これらの化合物は、優れた経口バイオアベイラビリティ（生物学的利用能）と細胞膜透過性を持つ点が特徴だ。Orbis Medicinesの研究成果は、Nature CommunicationsやNature Chemical Biologyにも掲載されており、その技術力は高く評価されている。これまでに1億1600万ユーロのベンチャー資金を調達しており、2023年にはNEA主導のシリーズAラウンドで9000万ユーロを獲得。Lilly Ventures、Cormorant、EIFO、Forbion、Novo Holdingsなどの投資家が参画している。&nbsp;Orbis Medicinesについて Orbis Medicinesは、経口マクロサイクル医薬品の開発を推進するバイオテクノロジー企業である。独自のnGenプラットフォームを活用し、経口投与可能なマクロサイクル候補「nCycles」を開発。従来のバイオ医薬品が対象としてきた標的に対して、経口治療薬という新たなアプローチを提供することを目指している。本社はデンマークのコペンハーゲンとスイスのローザンヌに所在する。&nbsp;

FinTechのFundGuard、元CloudGuard CTOのShali Mor氏をエンジニアリング担当副社長に任命

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