映画制作を革新することを目的に設立されたスタートアップ企業のMoonvalleyが、映像クリエイターや映画業界の専門家向けの次世代動画生成技術を発表しました。同社が開発した生成AIモデル「Marey」は、完全に許諾を得たコンテンツのみでトレーニングされており、著作権を侵害せず、クリエイターの権利を尊重した世界初の「クリーンモデル」となっています。&nbsp;生成AI動画技術は2022年に登場以来、大きな期待を集めましたが、実際の映画制作現場では十分に活用されていませんでした。その主な理由は、従来の生成モデルがインターネット上の無許諾コンテンツを大量に収集して学習させており、クリエイターやスタジオが抱える著作権上の懸念に対応していなかったためです。Moonvalleyはこの課題に対し、正規にライセンスを取得したデータのみを用いることで、プロの現場で安心して活用できるモデルを提供しています。また、Moonvalleyの動画生成AIは、従来の「テキスト入力で自動生成される動画」から脱却し、クリエイターが細部まで自由にコントロールできる柔軟な仕組みを採用しています。例えばストーリーボードや写真、映像クリップなど、多様な視覚的プロンプトを利用して動画生成をコントロールできるため、映画制作プロセスの中で自然に取り入れられ、映像表現をさらに豊かにします。&nbsp;Moonvalleyは、AI技術者、映画監督、アニメーター、製品デザイナーなど多彩なプロフェッショナルが集まって設立されました。中でも映像制作スタジオAsteriaとのパートナーシップにより、映画業界の第一線で活躍する数十名のクリエイターが日々フィードバックを提供しています。これにより、映像制作の現場で本当に求められる機能やインターフェースを迅速に製品へ反映することが可能となっています。Moonvalleyは単に映画制作を低コスト化するだけでなく、スタジオ資金に依存しない新たなクリエイターの発掘と育成を目指しており、生成AI動画が次なる「映画のルネサンス」を起こす可能性を強調しています。映画業界の門戸を広げ、未知の才能を持つクリエイターが自由に映像作品を生み出せる環境作りを推進しています。&nbsp;Moonvalleyについて Moonvalleyは生成AIを活用した映像制作技術のリーディングカンパニーです。著作権を尊重したデータによる高精度の動画生成モデルを提供し、映画業界の創造性と生産性を飛躍的に向上させることを目指しています。世界的なAI研究者やハリウッドのクリエイターが共同で設立し、次世代の映画制作手法の普及を推進しています。&nbsp;

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生成AIで映画業界を変えるMoonvalley、著作権尊重型の高精度動画生成技術を発表

医療向けの安全性重視型生成AIエージェントを開発するHippocratic AIは、新市場セクターと国際市場への拡大を目的に、経営陣に新たに7名の幹部を迎えました。同社は最近、シリーズBで1億4100万ドルの資金調達を完了し、医療提供者や患者からの非常に高い評価を得ており、その勢いを加速させる形です。&nbsp;新たに加わった経営幹部は、医薬品・ライフサイエンス市場を担当するChris Fang、医療プロバイダー市場の成長を担うHollie Vugrinovich、保険者セクターの営業戦略を指揮するJonathan Gainor、政府機関との連携を推進するW.B. “Mitch” Mitchell、外来診療部門を率いるBrij Aswani、保険者向けソリューションを統括するChitra Laxmanan、そして新興国市場開拓の責任者となるEric Seastedtの7名です。Hippocratic AIのCEOであるMunjal Shah氏は、「我々のAI技術が北米市場で大きな成功を収めたことで、世界的な医療提供の向上という我々の目標達成への道筋が明確になりました。今回新たに迎え入れた幹部は、それぞれが医療分野における先端技術導入の経験や豊富な人脈を持ち、我々のグローバル展開を加速させる重要な役割を果たしてくれます」とコメントしています。Hippocratic AIのAIエージェント「Polaris 3.0」はすでに185万件以上の患者通話を処理しており、99.38％の臨床精度と8.95/10という高評価を患者から獲得しています。新たな経営陣とともに、同社はこれまで以上に高精度かつ安全なAI技術を世界の医療現場に届けることを目指します。&nbsp;Hippocratic AIについて Hippocratic AIは医療分野向けに安全性を最優先した大規模言語モデル（LLM）を開発している企業です。同社のAIエージェントは、患者向けの非診断的な医療タスクを安全かつ高精度で行うことを可能にし、世界中で医療アクセスの改善と医療品質の向上を目指しています。Google、Microsoft、NVIDIA、Stanford大学、Johns Hopkins大学など出身のAI研究者や医療専門家らが共同で設立し、これまでにAndreessen Horowitz、General Catalyst、Kleiner Perkins、NVIDIAのNVentures、Premji Investなど著名な投資家や医療機関から総額2億7800万ドルの資金を調達しています。&nbsp;

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医療AIのHippocratic AI、新市場開拓と国際展開に向けた幹部を新たに採用

AIを活用したGo-To-Market（GTM）戦略のデータ基盤を提供するExploriumは、新製品としてAIエージェント専用の包括的なB2BデータAPIツールキット「Explorium AgentSource」をリリースしました。同時に、営業支援プラットフォームのOutreachとの戦略的な統合も発表しています。&nbsp;Explorium AgentSourceは100以上のデータソースを統合し、リアルタイムでAI駆動のインサイトを提供します。これにより企業は精度の高いターゲティングやメッセージング、アウトリーチ戦略を迅速に構築でき、売上の最大化を可能にします。CEOのOmer Har氏は、「開発チームが人間と同等の精度を持つAIエージェントを構築するために必要な豊富なデータと市場インテリジェンスを提供します」と述べています。Outreachとの統合により、Outreachが提供するAIを用いた自動化営業支援サービス「AI Prospecting Agent」の性能が向上し、ユーザーはより深い市場理解やリアルタイムの企業情報を活用した営業活動が可能になります。Outreachの製品担当SVPであるNithya Lakshmanan氏は「ExploriumのAPIを組み込むことで、顧客は複数のデータソースからの高品質な情報を活用し、より的確でタイムリーなエンゲージメントが可能になります」と強調しています。&nbsp;Explorium AgentSourceには、企業の重要イベントをリアルタイムで通知する「EventAPI」、精緻なターゲティングを可能にする「FetchAPI」、顧客の正確な特定を支援する「Match API」、高度なデータエンリッチメントを行う「EnrichAPI」などが含まれます。また、自然言語を用いてカスタムデータパイプラインを作成可能な「ChatAPI（ベータ版）」も提供しており、企業がリアルタイムでデータ駆動型の意思決定を行える環境を整えます。Explorium AgentSourceはすでに提供が開始されており、開発者向けに無料プランも含め柔軟な料金設定が用意されています。早期採用企業からは、データ精度の向上と迅速な市場展開を可能にするAI自動化戦略が高評価を得ています。&nbsp;Exploriumについて ExploriumはAIを駆使したデータ分析と市場参入（GTM）支援を提供する企業で、豊富なビジネスデータとリアルタイムインサイトを活用して企業の営業戦略を加速させています。企業がデータ駆動型の精度の高い営業活動を展開するためのソリューションを提供しており、特にAIエージェント開発において業界をリードしています。&nbsp;

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AIデータ活用のExplorium、GTMデータツールキット「Explorium AgentSource」を発表、Outreachとの戦略的連携も開始

AIとデータ分析分野をリードするDatabricksは、大規模言語モデル（LLM）の性能向上を迅速かつ低コストで実現できる新たなファインチューニング手法「Test-time Adaptive Optimization（TAO）」を発表しました。TAOは、従来必要だった人間によるデータのラベル付けを省略し、未ラベルデータを使った自己学習プロセスを採用することで、大幅なコスト削減と時間短縮を実現します。Databricksはこの新手法を、Metaが提供するLlama言語モデルに適用し、その有効性を検証しました。具体的にはFinanceBench、DB Enterprise Arena、BIRD-SQLという3つのエンタープライズ向けベンチマークを実施したところ、従来型のラベル付けを行ったファインチューニング手法やOpenAIのGPT-4oやo3-miniを上回る性能を示しました。&nbsp;TAOの仕組みは、従来のラベル付きデータによる学習の代わりに、推論時の計算（Test-time compute）と強化学習を利用して、モデルがタスクに対して複数の可能な回答を探索し、その結果を自動評価して学習を進めるものです。この高度に自動化されたプロセスにより、人間が手動でデータをラベル付けする必要がなくなり、効率が格段に向上します。具体的な性能改善例として、FinanceBenchベンチマークではSEC（米国証券取引委員会）関連文書に関する7200件の質問に対して、TAOでファインチューニングされたLlama 3.3 70Bモデルは85.1というスコアを記録し、ラベル付きデータによるファインチューニングの81.1やOpenAIのo3-miniの82.2を超える結果となりました。また、BIRD-SQLベンチマークでも同様に、TAOを適用したモデルはラベル付きモデルを上回るスコアを記録し、OpenAIのGPT-4oに匹敵する性能を示しました。&nbsp;Databricksは、TAOが今後さらに継続的な性能向上を可能にするとしています。モデルを使用すればするほど新たな学習データが生成され、それを次回以降のファインチューニングに活用できるため、継続的かつ段階的にモデル性能を引き上げることが期待できます。現在、一部のDatabricks顧客に対し、TAOを用いたLlamaモデルのプライベートプレビューが提供されており、希望者は専用の申請フォームから参加が可能です。&nbsp;Databricksについて DatabricksはAIおよびデータ分析の分野でグローバルに展開する企業であり、企業がデータを効果的に活用するためのクラウドベースのプラットフォームを提供しています。機械学習やAIモデルの開発・運用を効率化する技術を持ち、さまざまな業界で活用されています。&nbsp;

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AIデータ分析のDatabricks、LLMのファインチューニングを高速・低コスト化する新手法「TAO」を開発

スマートホーム機器を開発するBird Buddyは、AIを搭載した新型スマート野鳥フィーダー「Bird Buddy Smart Feeder Pro」を発売しました。この新製品は従来のスマートバードフィーダーとは一線を画し、高精細で鮮やかな写真と動画を撮影し、訪れる鳥をAIが正確に識別します。従来モデルに比べ、画質や色彩表現が大幅に向上しているほか、撮影した画像のうち、ピントのずれや露出不足などの失敗写真を自動的に除外する機能も搭載されています。&nbsp;Smart Feeder Proの最大の特徴は、「Nature Cam Pro」と呼ばれるカメラです。このカメラは一般的なセキュリティカメラを流用した他製品と異なり、鳥の撮影に特化した専用設計が施されています。撮影データは専用アプリを通じてスマートフォンに送られ、鳥の種類や訪問頻度などが確認できます。また、本体は環境に優しいリサイクル可能なプラスチック素材を使用しており、最大0.9リットルの餌を収容可能です。さらに、別売りのソーラーパネル付き屋根を設置することで、カメラを長時間使用することが可能になります。ただし、曇天が続くとバッテリーの持ちが短くなるため、将来的には両面にソーラーパネルを搭載した改良版が望まれます。Bird Buddyの専用アプリは、撮影された映像をリアルタイムで楽しめるほか、鳥の種類を自動で認識し、分類して通知してくれます。無料版でも高画質な映像を視聴できますが、有料プランに加入すると、撮影品質がさらに向上し、個別の鳥に名前を付けるなどの追加機能も利用可能になります。Bird Buddyはこの製品を通じて、自宅の庭で手軽に高品質な野鳥観察体験を提供し、スマートホーム市場に新たな価値をもたらしています。&nbsp;Bird Buddyについて Bird Buddyはスマートホーム技術を駆使し、野鳥観察を革新するスタートアップ企業です。AI技術を用いて鳥を正確に識別し、高画質での撮影を実現するスマートバードフィーダーを開発しています。環境への配慮も重視しており、再生可能な素材を製品に使用しています。&nbsp;

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スマートホームのBird Buddy、高性能AI搭載スマート野鳥観察カメラ「Smart Feeder Pro」を発売

債務資本市場向けにAIを活用した分析プラットフォームを提供する英国ロンドン拠点のスタートアップ企業9finが、同じくロンドンを拠点とする債券・ローン市場のデータ提供企業Bond Radarを買収しました。取引額は非公表です。今回の買収により、9finは投資適格債務やアセットベースファイナンスなどの新市場への展開を加速するとともに、アジアやラテンアメリカなどの主要な新興市場における事業拡大も目指します。&nbsp;Bond Radarは2002年設立で、国際的な一次債務発行市場向けに、価格決定後の取引レビューや市場の総括レポートを提供しています。さらに、過去の取引価格データベースへのアクセスも可能で、世界中の金融プロフェッショナルに広範かつ詳細な市場情報を届けています。一方、9finはCEOのSteven Hunter氏が率いる企業で、2016年の設立以来、AIを活用して債務資本市場におけるデータ分析やクレジット評価を提供しています。同社のプラットフォームは、高利回り債券、レバレッジドローン、不良債権、CLO、プライベートクレジット、アセットベースファイナンスといった資産クラスを網羅し、ヨーロッパとアメリカを中心にサービスを提供しています。利用者は、これら多岐にわたるデータや分析ツールを単一プラットフォームで一元的に活用することが可能です。9finはロンドン、ニューヨーク、ベルファストにオフィスを構え、これまでに累計で8700万ドル以上の資金を調達しています。&nbsp;9finについて 9finは債務資本市場に特化したAI駆動のデータ分析プラットフォームを提供するスタートアップ企業です。同社は企業のクレジット分析や案件獲得のための情報提供を行い、金融プロフェッショナルの業務効率化、競争力強化を支援しています。ヨーロッパや米国を中心にグローバルな拠点を持ち、高利回り債やプライベートクレジットなど多様な債務資産クラスの分析に対応しています。&nbsp;

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AI金融分析の9fin、債券市場データ企業Bond Radarを買収しグローバル展開を加速

AI企業Anthropicは、米国で複数の音楽出版社との間で争われている著作権侵害訴訟において、初期の重要な法的勝利を収めました。出版社側は、Anthropicが許可なく歌詞をAIチャットボット「Claude」のトレーニングに使用したとして2023年に提訴していましたが、今回の判決で米国連邦地方裁判所のEumi Lee判事は、Anthropicに対する差止命令の要求を却下しました。&nbsp;この裁判はUniversal Music Group（UMG）、Concord、ABKCOなどが起こしたもので、Anthropicが少なくとも500曲の歌詞を無断で利用し、出版社のライセンス市場を損なう可能性があると主張していました。しかしLee判事は、「出版社側の主張はAIトレーニングのライセンス市場の定義を裁判所に求めるものであり、そもそも著作権法の『フェアユース』に該当するかどうかという基本的な問題は未解決のままである」と述べ、差止命令が広範すぎ、出版社側が主張する「回復不能な損害」を証明していないと判断しました。Anthropicの広報担当者はこの判決を歓迎し、「裁判所が出版社の過度で曖昧な要求を認めなかったことを嬉しく思います」とコメントしました。一方、出版社側は「この判決にかかわらず、Anthropicに対する私たちの主張は強力であり、引き続き自信を持っています」と述べました。本件は、著作権者の許可や支払いなしに作品をAIトレーニングに使用したとして、多くのAI企業が直面している一連の訴訟の一部です。OpenAI、Microsoft、Meta Platformsなどの企業は、AIトレーニングにおけるこうした使用は新たな価値を創造する「フェアユース」に該当すると主張しています。Anthropicは2025年3月にLightspeed Venture Partnersが主導するシリーズEの資金調達ラウンドで35億ドルを調達し、企業価値は615億ドルに達しています。さらに数ヶ月前にはGoogleから10億ドル以上の出資を受けています。&nbsp;Anthropicについて AnthropicはAIを開発する企業であり、特にAIチャットボット「Claude」で知られています。2025年3月にはLightspeed Venture Partners主導で35億ドルを調達し、615億ドルの評価を受けています。Googleを含む大手企業からも投資を受け、最先端AI技術の開発に取り組んでいます。&nbsp;

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大規模言語モデルのAnthropic、音楽出版社との著作権訴訟で初期の勝訴を獲得

AI駆動型データセキュリティ企業であるCyberhavenは、自社のセキュリティプラットフォーム「Linea AI」に最新のAIコンテンツ認識機能を導入したことを発表しました。この新機能は、最先端のコンピュータビジョンとマルチモーダルAIモデルを活用し、従来のデータ保護ツールが対応困難だった画像や技術図面などの複雑な視覚データも含め、あらゆる形式のコンテンツを文脈に基づいて分析・理解します。&nbsp;従来のセキュリティソリューションは、クレジットカード番号など特定のパターンやキーワードに依存しており、コンテンツの文脈を考慮できませんでした。しかしCyberhavenの新機能は、機密性の高い製品設計図のスクリーンショットと無害なインターネットのミーム画像を自動的に区別するなど、高度な文脈理解を実現しています。さらに、今回のアップデートには「Let Linea AI Decide」という新機能が追加されました。これにより、ポリシー違反の検出と深刻度の評価をAIが自律的に実行し、不要なアラートを大幅に削減しながら重要なリスクを逃さず検出します。また、企業は信頼できるドメインの除外や複雑な組織構造に対応する精密なポリシー調整が可能になりました。新機能の導入後、ユーザー企業ではセキュリティインシデントへの平均対応時間が80%短縮され、手動でのレビューが必要なインシデントが90%減少したほか、従来のツールでは検出できなかった重要なリスクを月に50件以上発見しています。CyberhavenのプロダクトマーケティングVPであるCameron Coles氏は、「航空宇宙エンジニアリングの設計図、企業独自のAIモデル、未発表エンターテインメントのコンセプトアート、初期段階の製薬研究など、正規表現やキーワードマッチングでは保護できない機密データが数多くあります。今回のアップデートにより、これら重要な企業の知的財産を自動的に保護できるようになりました」と述べています。この新たなコンテンツ理解機能により、Cyberhavenは人間並みの理解力を持ちながら、機械の規模でのデータ保護を可能にし、データセキュリティ業界をリードしています。&nbsp;Cyberhavenについて CyberhavenはAIを駆使したデータセキュリティ企業であり、企業の最も重要なデータに対する脅威を迅速かつ正確に検知・防止する革新的なソリューションを提供しています。数十億ものワークフローを分析してデータのリスクを把握し、これまでにない高度な方法で機密データを保護します。&nbsp;

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AIセキュリティのCyberhaven、企業向けデータ保護に革新的なコンテンツ認識機能を導入

Kubernetes環境の運用自動化を提供するKomodorは、Kubernetesの設定ドリフト管理（システムが本来の状態から徐々に逸脱していく問題）に対する包括的な自動化機能を発表しました。これにより、大規模かつ複雑なマルチクラスタ環境においても、一貫した状態を維持し、サービス停止やセキュリティ脆弱性、パフォーマンス低下の防止を支援します。&nbsp;Kubernetesの設定ドリフトは、大規模環境の運用において深刻な課題となっています。手動による設定変更や不完全な更新などが原因となり、メモリ制限やCPU調整のミス、古いコンテナイメージの実行、Helmチャートバージョンの不一致などの問題を引き起こします。これらはしばしば重大な障害やリソースの非効率な利用、コンプライアンス違反に繋がります。Komodorが提供する新たなドリフト管理機能では、自動的に設定の逸脱を検出し、問題の根本原因を迅速に特定し、元の設定に復元するまでを一貫してサポートします。具体的には、自動ドリフト検出、問題の根本原因の特定、HelmチャートやGitOps設定間のビジュアル比較、自動修復といった機能を提供します。さらに直感的なUIにより、設定変更の把握や迅速なトラブルシューティングが可能です。Komodorの共同創業者兼CTOであるItiel Shwartz氏は、「大規模環境の設定ドリフト問題は、Kubernetes運用において最も一般的かつ困難な課題の一つです。今回の新機能により、チームは問題の推測を排除し、自動化された修復によってクラスタを安定稼働できるようになります」と述べています。Komodorは、この新機能を2025年に開催されるKubeCon + CloudNativeCon Europeで展示する予定です。&nbsp;Komodorについて Komodorは、大規模なKubernetes環境の管理コストと複雑さを削減するために、日常運用、健全性監視、コスト最適化を自動化するプラットフォームを提供しています。同プラットフォームはAIを活用して問題の根本原因分析やトラブルシューティング、自動修復までを提供します。Komodorは、金融サービス、小売業界を含む幅広い分野のFortune 500企業に採用されており、Accel、Felicis、NFX Capital、OldSlip Group、Pitango First、Tiger Global、Vine Venturesなどから総額6700万ドルの資金調達を受けています。&nbsp;

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