<a href="https://physicsx/">PhysicsX</a>は、Temasekがリードし、Applied Materials、Atomico、General Catalyst、July Fund、NGP、NVIDIA、Radius、Siemens、M&amp;G Investments、Intrepid Growth Partnersなどが参加したSeries Cで約$2.4Bの評価額で$300Mを調達した。12ヶ月前の評価額である約$1Bからの急拡大がPhysical AIに資金が流れていることを示しています。英国に本社を置く産業向けフィジックスAI企業のPhysicsXは、ハードウェアイノベーションを加速し、産業組織におけるエンジニアリングおよび製造の生産性向上を実現するため、AIネイティブなエンジニアリングプラットフォームの開発と展開を進めています。航空宇宙・防衛、エネルギー、半導体、自動車、素材製造、データセンターといった、世界で最も重要なハードウェアを構築する産業分野は、これまで以上に厳しいスケジュールの中で、より優れた製品を市場投入することを求められています。しかし、そのプレッシャーは、すべてのエンジニアがよく理解している現実と衝突します。すなわち、ハードウェア開発の中核を担うシミュレーションワークフローは、時間がかかり、コストが高く、拡張が難しいという課題です。PhysicsXのソフトウェアスタックは、このボトルネックを解消するために構築されています。同社のAIモデルは、物理現象を数時間から数日ではなく数秒で予測できるため、エンジニアリングチームは桁違いに多くの設計案を評価できます。また、初期設計や製造段階から、運用時のリアルタイムデジタルツインまで、製品ライフサイクル全体にわたって物理的知見を活用できます。現在、PhysicsXのプラットフォームは航空宇宙・防衛、半導体、産業機械、自動車、エネルギー、素材分野で導入されています。モデルアーキテクチャとGPUの経済性が成熟し、物理AIを本番環境規模で運用できるようになったことで、この技術は産業利用における転換点を迎えており、今こそ加速すべきタイミングとなっています。今回の資金調達は急速な成長の中で実施されました。PhysicsXは前年比で認識売上高を2倍に、受注売上高を3倍に拡大し、顧客数も過去1年間で2倍以上に増加しました。チーム規模も300名を超え、この12カ月で2倍に成長しています。今回のラウンドにより、同社のグローバル展開、プラットフォーム機能の拡張、そして最先端研究が加速されます。これには、Large Physics Modelsと呼ばれる、より大規模かつ高性能な事前学習済みフィジックスAIモデルの開発も含まれます。「物理経済におけるほぼすべての難題―より優れた航空機、より優れた半導体、より優れたエンジン、より優れたエネルギーシステム―は、エンジニアや機械オペレーターが基礎となる物理現象をどれだけ速く、どれだけ正確に扱えるかにかかっています。数十年にわたり、それがハードウェアイノベーションの制約要因でした。Physics AIはその制約を取り除きます。私たちはエンジニアに対し、かつては数案しか検討できなかった設計を、数週間ではなく数秒で数千案探索できる能力を提供しています。さらに、エンジニアリング、製造、生産のより信頼性が高く、効率的で、まったく新しい方法も実現しています。この資金調達により、より多くのエンジニアへこの能力を届け、さらに大規模で高性能なLarge Physics Modelsの実現に向けて最前線を押し広げることができます」とPhysicsXの共同創業者兼CEOであるJacomo Corboは述べました。「高忠実度の物理シミュレーションは常に強力でしたが、一方で時間とコストがかかり、限られた専門家だけが利用できるものでした。Physics AIはそれをあらゆる面で変革します。高忠実度シミュレーションを劇的に効率化するだけでなく、現実世界のデータをLarge Physics Modelsに取り込むことで、従来のシミュレーション結果を補完・向上させます。また、これまで実用的ではなかった用途にも活用できるようになります。私たちは、この技術を産業組織全体の幅広い技術者層へ民主化したいと考えています。エンジニア、デザイナー、オペレーターなど、これまで自ら分析を行えなかった人々にも利用可能にするのです。この能力が組織全体に広がることで、その価値は事業全体で複利的に増大します。それこそが私たちが推進している変革です」とPhysicsXの創業者兼会長であるRobin Tuluieは述べました。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/4NXprbl7OXo" title="Revolutionizing Engineering with AI: PhysicsX CEO Jacomo Corbo x Atomico’s Laura Connell" 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ネイティブなエンジニアリングプラットフォームを開発する"PhysicsX"がSeries Cで約$2.4Bの評価額で$300Mを調達

<a href="https://www.pointfive.co/">PointFive</a>は、Accelがリードし、Index Ventures、Salesforce Venturesなどに加え著名エンジェル投資家も多数参加したSeries Bで$60Mを調達し、累計調達額は$96Mに達しました。2023年にイスラエルで設立されニューヨークに本社を置くクラウドおよびAIコスト管理プラットフォームを開発するPointFiveは、企業がインフラ支出を可視化し、管理し、最適化できるAIおよびクラウド効率化プラットフォームを開発しています。AI導入が急速に進む中、大規模モデルの展開、計算リソース利用の増加、データセットの大規模化によって、企業のインフラ支出予算はますます予測しにくくなっています。PointFiveによると、これはテクノロジー支出の可視化を提供するツールにとって「大きな機会の窓」を意味しています。同社は米国市場での取り組みをさらに強化し、今回の資金を活用してAIサービス、クラウドインフラ、データプラットフォーム向け製品を拡充する計画です。また、今後数週間以内にプラットフォームに関する追加発表も予定されています。PointFiveは2023年にAlon Arvatz、Gal Ben-David、Amir Hozezによって設立されました。3名はそれ以前から10年以上にわたり共に働き、サイバーセキュリティ企業IntSightsの成長において中心的な役割を果たしました。IntSightsは2021年にRapid7へ$350Mで買収されました。サイバーセキュリティとエンタープライズソフトウェア分野での経験が、PointFiveのインフラ管理に対するアプローチの基盤となっています。創業者たちは、大企業がクラウド支出管理の複雑化に苦しんでいることに気付きました。そしてAIの普及によって、その課題はさらに拡大し、市場機会も大きく広がりました。現在、同社はTel Aviv、London、米国で事業を展開し、従業員数は100名を超えています。無駄を特定し、効率化を促進し、過剰支出を削減する自動クラウドコスト管理ツールへの需要拡大に伴い、人員も継続的に増加しています。CEOのAlon Arvatzは、同社が創業以来大きく進化したと述べています。クラウドコスト最適化は今後も重要ですが、AI支出への対応がさらに重要なテーマとなっています。多くの企業はそのスピードに追いつくことに苦労しています。Arvatzによると、ベンダー各社がサブスクリプション型から従量課金型へ移行する中で、AIインフラ支出は増加し続けています。リアルタイム分析と自然言語によるインサイトを提供するAIプラットフォームは、クラウドおよびインフラコストの最適化を支援します。PointFiveのプラットフォームは、同社が「AI Efficiency Operating System」と呼ぶ仕組みとして機能します。このソフトウェアはクラウドインフラ、AIワークロード、コーディングエージェント、データプラットフォームを継続的に分析します。その上で、運用効率向上やコスト削減につながるアクションを提案します。また、自然言語による説明を通じて複雑な財務データをわかりやすくすることを目指しています。これにより、エンジニアリングチームや財務チームはリソース消費状況をより正確に把握できます。企業はその情報を基に、インフラ投資についてより適切な意思決定を行えます。すでに複数の大手企業が同プラットフォームを利用しています。顧客にはNubank、E.ON、Hertz、Fanatics、Swiss Post、NICEが含まれます。これらの企業は大規模なIT環境を運用しており、小さな効率改善でも大きなコスト削減につながります。同社によると、一部顧客は導入後すぐに投資対効果を実現しています。Nubankは導入から10日以内に投資回収効果を達成したと報告されています。このような成果が、競争の激しいソフトウェア市場におけるPointFiveの地位強化につながっています。AIコスト管理への関心は業界全体で高まっています。企業は生成AIツールを大規模に導入していますが、長期的なコスト影響を十分に理解していないケースも少なくありません。そのため、利用状況を監視し、コストが膨らむ前に最適化機会を提案できるプラットフォームへの需要が高まっています。今回のSeries Bは、基盤モデルを直接開発する企業ではなく、AI導入を支える企業への投資家の関心が高まっていることを示しています。企業がAI活用を拡大するにつれ、インフラ提供企業はAIエコシステムにおいて重要な存在となっています。市場全体は引き続き拡大しています。企業はますます複雑化するテクノロジースタックを把握しようとしており、財務インサイトと具体的な改善提案を組み合わせたソリューションは、AIが企業に広く普及する中で極めて重要になる可能性があります。PointFiveは今回の資金調達によって、その機会を活用するための十分な資本を確保しました。新たな資金と拡大する顧客基盤を背景に、同社は次の成長フェーズに向けて準備を整えています。今回の投資家たちは、AIを活用することと同じくらい、AI支出を管理することが重要になると考えています。<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/T_fdr4_IMko" title="PointFive Cloud Optimization and AI Efficiency for AWS Customers | Amazon Web Services" 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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イスラエル発でクラウドおよびAIコスト管理プラットフォームを開発する"PointFive"がSeries Bで$60Mを調達

Perplexity AIは台湾・台北で開催された「Computex 2026」にて、同社のAIエージェントプラットフォーム「Personal Computer」の次段階として、業界初となる「ハイブリッドローカル・サーバー推論オーケストレーター」を発表しました。Intelとの共同開発によって生まれたこの機能は、AIのワークロードをユーザーのローカルデバイスとクラウド上のフロンティアモデルの間でタスクの性質に応じてリアルタイムに自動振り分けするもので、2026年7月にリリース予定です。発表はCEOのAravind SrinivasがIntel CEO Lip-Bu TanとともにIntelの基調講演のステージに登壇する形で行われました。&nbsp;今回のオーケストレーターが解決しようとしているのは、現代のAIシステムが抱える3つの相反する要件です。「精度」の観点からは最も高性能なフロンティアモデルが必要ですが、それはクラウドでの実行コストが高い。「プライバシー」の観点からはデータをデバイス外に出してはならないケースがある。「コストとエネルギー効率」の観点からは、単純なタスクにフロンティアモデルの計算リソースを使うべきではありません。このオーケストレーターは「ハイブリッドエージェント型推論（Hybrid Agentic Inference）」と呼ばれ、コンパクトなローカルモデルがルーターとして機能します。このローカルモデルが各タスクや各サブタスクを評価し、データの機密性と計算要求量を基準に実行場所を自動判定します。財務記録・医療情報・個人ファイルなど機密性の高いデータはデバイス上のローカルモデルで処理し、高度な多段階推論や大規模な検索拡張生成（RAG）はクラウド上のフロンティアモデルへ振り分けます。ユーザーが処理先を事前に設定する必要はありません。今回の発表で特筆すべきは、このシステムがモデルにもチップにも依存しない汎用的な設計であることです。IntelのCore Ultra Series 3プロセッサーとNVIDIAのRTX Sparkの両方での動作が確認されており、将来的には他のローカルシリコンにも対応が拡がる見込みです。&nbsp;Perplexity Computerは最大20のAIモデルを1つのワークフローで協調させるシステムで、エージェントのチームを構成し、モデル・ツール・ファイルを横断的にオーケストレーションします。今回のハイブリッド推論機能は、このPerplexity Computerの一部として7月にWindowsに提供されます。なお、Personal Computerは既に2026年4月にMacで先行リリースされており、Windowsのウェイトリストも受付中です。このアーキテクチャはAIインフラ全体にも重要な示唆を持ちます。ローカルデバイス上で機密性の高い日常的なワークロードを処理できるようになることで、中央集権的なデータセンターへの需要が削減される可能性があります。また、データ主権の観点からも、政府や組織が専用データセンターを建設することなく、重要なデータを自国・自社の管轄内に保持できるようになります。財務面では、Aravind Srinivas CEOが2026年4月に、収益が1億ドルから5億ドルへと5倍増になったにもかかわらず人員増加は34%にとどまったと発表しており、コスト効率の高いハイブリッド推論モデルへのシフトは同社のビジネスモデルとも整合しています。Perplexityは現在評価額200億ドルとされ、AIの次世代インフラを担う存在として注目を集めています。&nbsp;Perplexityについて Perplexity AIは、米国カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置くAI検索・エージェントプラットフォームのスタートアップで、Aravind Srinivasが創業しました。単なる回答生成を超え、複数のAIモデルを協調させて複雑なタスクを実行するマルチモデルAIエージェント「Perplexity Computer」および「Personal Computer」を展開しています。2026年2月にクラウド上の最大19のAIモデルを単一ワークフローで束ねるPerplexity Computerをリリースし、続く同年4月にはローカルファイル・ネイティブアプリ・ウェブへのアクセスを統合したPersonal Computerをリリース。今回のComputex 2026での発表によりローカルとクラウドをシームレスに連携させるハイブリッド推論機能を追加し、AIインフラのあり方を再定義しようとしています。現在の評価額は200億ドルで、年収益は5億ドルに達しています。&nbsp;

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ハイブリッドAI推論オーケストレーターのPerplexity、ローカルとクラウドを自動振り分けするAIエージェント基盤を発表

食料品の注文も、映画のストリーミングも、配車も、送金も、すべてが数秒で完結する時代。それなのに、なぜ働く人々は自分がすでに稼いだ給与を受け取るために数日、多くの場合は2週間も待たなければならないのでしょうか。On-Demand Pay（稼働済み賃金の即時アクセス）のリーダーであるDailyPayは、この問いを正面から打ち出す新ブランドキャンペーン「The Future of Pay（ペイの未来）」を開始しました。キャンペーンの中核となる広告映像のナレーターには、映画「バック・トゥ・ザ・フューチャー」でお馴染みの俳優Christopher Lloydを起用。タイムトラベルという彼のアイコニックなイメージを逆手に取り、「未来はあらゆる場所に到来したが、給与日だけは来ていない」というメッセージを打ち出しています。Christopher Lloyd自身もこのキャンペーンについて、「私が生まれた年と同じ1938年式の仕組みがなぜ今も続いているのかを問いかけるDailyPayの視点は、実に鋭いと思った」とコメントしています。&nbsp;米国では、週払い・隔週払いという給与サイクルが1938年に制定された公正労働基準法（Fair Labor Standards Act）以降、事実上変化していません。銀行振込もデジタル決済も当たり前になった今日でも、「給与日まで待つ」という慣習は長らく疑問視されてこなかったのです。DailyPayはこの「未解決の遅延」こそが、現代の労働者の財務的ストレスの根本原因のひとつだと主張します。DailyPayのOn-Demand Payプラットフォームは、企業（雇用主）がDailyPayと連携することで、従業員が勤務した分の給与をリアルタイムで引き出せる仕組みを提供します。従業員は銀行口座への振込や各種決済に即座に活用でき、給与前払いサービスのような高金利ローンに頼る必要がなくなります。雇用主にとっては、従業員の採用・定着率の向上に直結するベネフィットとして機能します。実際、DailyPayが実施した雇用主向け調査では、同社のサービスが「最も採用されている従業員向けフィナンシャルウェルネス福利厚生」のトップに選ばれています。現在DailyPayは1,900社以上の雇用主と600万人以上の従業員にサービスを提供しており、世界的に著名なブランドを多数パートナーに持ちます。&nbsp;今回の「The Future of Pay」キャンペーンは、コネクテッドTV、ペイドソーシャル、YouTube、LinkedIn、Reddit、Spotify、デジタルビデオ、屋外広告（OOH）など幅広いチャネルで展開されます。ユーモアとタイムトラベルの要素を取り入れた映像表現で、現行の給与サイクルが抱える矛盾をポップに可視化し、より広い層へ「ペイの常識」への問いかけを届けることを狙っています。財務面では、DailyPayは2026年2月にセキュアードクレジットファシリティを2億ドル増額し、総額9億6,000万ドルの融資枠を確保しました。直近の評価額は17億5,000万ドルとされており、IPO観測も出るなど、同社の成長は金融市場からの注目を集めています。&nbsp;DailyPayについて DailyPayは、米国ニューヨーク州に拠点を置くFinTechスタートアップで、On-Demand Pay（稼働済み賃金の即時アクセス）分野のリーダーです。2015年にJason LeeとRobert Lawによって創業されました。企業向けの給与管理システムと連携するオープンテクノロジープラットフォームを提供しており、従業員は勤務した日に即座に稼いだ賃金にアクセスできます。金融ウェルネスツールも一体提供し、従業員の財務的安定を支援するとともに、雇用主には採用・定着率向上に資する競争力ある福利厚生として機能します。現在、1,900社以上の雇用主と600万人以上の従業員がDailyPayを利用しており、ヘルスケア、小売、ホスピタリティ、物流など幅広い業界の大手企業を顧客に持ちます。&nbsp;

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FinTechのDailyPay、「給与は1938年のまま」に挑む――On-Demand Payの未来を問うキャンペーンを発表

APIおよびAI接続テクノロジーのリーダーであるKong Inc.は、企業がレガシーAPI管理プラットフォームから統合API・AIプラットフォーム「Kong Konnect」へ移行するための、AI支援型マイグレーションサービス「Kong Ascent」を発表しました。これにより、従来は数年単位かかっていた移行作業を50%以上短縮することが可能になります。AIエージェントが急速に普及する中、企業の既存APIインフラは大きな岐路に立たされています。アプリケーションや人間の開発者に加え、AIエージェントも新たなAPIの利用者として台頭しており、組織は従来のAPIをエージェントが利用可能なインターフェースに変換できるプラットフォームを必要としています。具体的には、エージェントアクセスのセキュリティ確保、エージェント活動の詳細な可視化、そしてエージェントワークフローのコスト管理が求められます。ところが、既存のレガシーAPI管理プラットフォームのほとんどは、人間の開発者やアプリケーション間連携を前提に設計されており、Model Context Protocol（MCP）のネイティブサポート、AIに特化したガバナンス、エージェントのオブザーバビリティ、セマンティックコントロール、AIトラフィック管理といった現代的な機能を本来的に備えていません。こうしたインフラの能力不足は、企業のAI戦略推進を阻む根本的なボトルネックとなっています。&nbsp;移行の必要性は明らかでも、実際の移行は長期間・高コスト・予測困難なカットオーバーリスクを伴うため、多くの企業がレガシー環境に留まり続けてきた背景があります。Kong AscentはAI自動化を移行プロセスに組み込み、Kong Professional Servicesのサポートと組み合わせることで、この構造的な課題を解消します。Kong Ascentが実現するKong Konnectへの移行により、組織はAPIをAIエージェントに公開し、AI Gatewayを通じたエージェントアクセスのガバナンスとセキュリティ確保、AIトラフィックの監視・制御、開発者およびエージェント向けカタログを通じたAPI・AIサービスの公開、そして従来のAPIとAIワークロード全体への一貫したガバナンス適用が可能になります。これらの機能が統合されることで、大規模なAI導入においてもセキュリティ・可視性・運用管理を損なわずに進めることができます。&nbsp;KongのSVP of ProductであるReza Shafiiは、「エンタープライズソフトウェアベンダーが皆、自社プラットフォームをAIエージェントからアクセスしやすくしようと競っています。しかしほとんどの企業では、ビジネスを支えているAPIがそもそも、エージェントに発見・管理・セキュア化・消費されることを前提として設計されていません。KongはAPIをエージェント対応にするために必要なプラットフォームを提供し、Ascentでその移行を劇的に加速します」とコメントしています。Kong Ascentは現在、MuleSoft環境からの移行向けにKong Professional Servicesを通じて提供が開始されており、今後対応プラットフォームの拡充が予定されています。Kong Inc.は2024年11月にTiger GlobalおよびBalderton主導のシリーズEで1億7,500万ドルを調達し、評価額は20億ドルに達しました。累計調達額は3億4,500万ドルです。2024年の年間経常収益（ARR）は1億4,610万ドルを記録し、利益体質への転換も実現しています。GSK、PayPal、NYSE（ニューヨーク証券取引所）など700社以上のエンタープライズ顧客を持ち、月間20兆件を超えるAPIリクエストを処理する世界最速クラスのAPIゲートウェイとして評価されています。&nbsp;Kongについて Kong Inc.は、米国カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置くAPI・AIコネクティビティテクノロジーのリーダー企業で、2015年にAugusto MariettiとMarco Palladinoによってイタリア系共同創業者として設立されました。オープンソースのKong Gatewayを基盤に、統合API・AIプラットフォーム「Kong Konnect」を展開し、企業がAPIおよびAIトラフィックのフローをあらゆるモデル・あらゆるクラウドにわたってセキュア化・管理・高速化・ガバナンス・マネタイズできる環境を提供します。Fortune 500企業やAIネイティブスタートアップを含む700社以上のエンタープライズ顧客が利用しており、月間20兆件超のAPIリクエストを処理しています。2024年11月にはシリーズEで1億7,500万ドルを調達し、評価額20億ドルに達しています。&nbsp;

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AIエージェント対応API管理のKong、レガシーAPIからの移行リスクをゼロにする「Kong Ascent」を発表

オープンソースのベクターデータベースおよびベクター検索エンジンのリーダーであるQdrantは、同社のフラッグシップ開発者イベント「Vector Space Day 2026」を米国カリフォルニア州サンフランシスコのThe Midwayにて開催し、その基調講演のProduct &amp; Engineeringセッションで、臨床段階の免疫腫瘍学企業Oncotelic Therapeutics（OTC: OTLC）によるQdrantを活用した創薬AIプラットフォームの事例発表が行われることを発表しました。「Building the DNA of Search」と題された20分間の共同セッションは、QdrantのHead of ProductであるBastian Hofmann、OncotelicのChief Business OfficerであるSaran Saund、およびProduct ManagerのScott Myersによって発表されます。セッションでは、OncotelicがQdrantのインフラ上で稼働する独自の創薬・開発プラットフォーム「PDAOAI」を活用することで、製薬業界で通常4〜7年・数億ドルを要する新薬候補の探索プロセスを、2年以内かつはるかに低コストで実現した経緯と技術的詳細が明らかにされます。OncotelicはPDAOAIを通じて、24ヶ月という単一の実行期間内に2つの薬剤候補（SAPU 003とSAPU 006）を概念構想からIND（治験薬申請）ファイリングまで推進しています。この期間に製剤化・毒性試験・前臨床試験の完了、GMP認定臨床製造施設の設立、そして初の人体投与用の臨床試験材料の製造・出荷を達成しており、AI活用による創薬加速の具体的な成果を示しています。&nbsp;今回の発表で特に注目される技術的革新のひとつが「Manifold Folding（多様体折り畳み）」です。OncotelicがPDAOAI上で開発したこの独自技術は、高次元の埋め込み空間を再構成し、関連概念を密にクラスタリングしながら無関係な概念を離間させることで、検索領域の縮小・検索精度の向上・LLMのハルシネーション（誤情報生成）の大幅削減を実現します。PDAOAIは現在、公開されているPubMedの全コーパス（約2,800万件の生物医学アブストラクト）をQdrant Cloud上にインデックスしており、ハイブリッド検索・ペイロードフィルタリング・HNSWインデックシング・量子化を活用して本番スケールでの高精度検索を提供しています。また、Qdrantのprefetchとコサイン演算プリミティブを基盤に構築された「Shell Sampling（シェルサンプリング）」技術も披露予定で、標準的なベクター検索が返す最近傍だけでなく、意味的に関連したアブストラクトの「有界リング」を取得するアプローチを実現しています。&nbsp;QdrantのCEOであるAndré Zayarniは、「Oncotelicによる約2,800万ベクターを対象とした本番スケールのハイブリッド検索の展開は、まさに私たちがQdrantを構築した目的そのものです。彼らがQdrantのプリミティブ上に構築したマニフォールド・フォールディングは、ヘルスケアにおけるベクター検索の最も野心的な応用事例のひとつです」とコメントしています。Qdrantは2026年3月にAdvance Venture Partnersが主導し、Spark Capital・Unusual Ventures・42CAPが参加するシリーズBで5,000万ドルを調達し、累計調達額は8,780万ドルに達しました。同社のオープンソースプロジェクトは2億5,000万回以上のダウンロードとGitHubスター2万9,000件以上を誇り、The Forrester Wave（ベクターデータベース、2024年Q3）やGigaOmのRadar（2025年）でも認定を受けています。&nbsp;Qdrantについて Qdrantはドイツのベルリンとニューヨークに本社を置くオープンソースのベクターデータベース・ベクター検索エンジンの専門企業で、2021年にAndré ZayarniとAndrey Vasnetsovによって設立されました。Rustプログラミング言語で構築された高パフォーマンスなベクター検索インフラを提供し、セマンティック検索・推薦システム・検索拡張生成（RAG）など次世代AIアプリケーションの基盤技術として採用されています。コンポーザブルなベクター検索アーキテクチャを特長とし、ハイブリッド検索・ペイロードフィルタリング・HNSWインデックシング・量子化をサポートします。2026年3月のシリーズBで5,000万ドルを調達し累計調達額は8,780万ドル。オープンソースのGitHubリポジトリは2億5,000万回超のダウンロードと2万9,000スター以上を記録しており、The Forrester WaveおよびGigaOm Radarのベクターデータベース部門で評価を受けています。&nbsp;

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オープンソースベクターデータベースのQdrant、創薬AIプラットフォームとの連携をVector Space Day 2026で基調講演として披露

臨床後期段階のバイオ医薬品企業Eikon Therapeutics（Nasdaq: EIKN）は、Ma. Fatima（通称：Fama）D. Franciscoを独立取締役として取締役会に迎えることを発表しました。就任は2026年6月15日付けで、報酬委員会にも参加します。Ma. Fatima D. Franciscoは、直近まで世界最大規模の消費財メーカーであるThe Procter &amp; Gamble Companyにおいて、ベビー・フェミニン・ファミリーケア部門のCEOを務めていました。この部門はP&amp;G最大のグローバルビジネスユニットのひとつです。35年以上にわたるP&amp;Gでのキャリアを通じて、マーケティング、イノベーション、商業オペレーション、ゼネラルマネジメントなど多岐にわたるリーダーシップポジションを歴任してきました。また、HP Inc.とNestle S.A.の取締役、かつてはOrganon &amp; Co.の取締役も務めており、グローバルな大企業経営に精通した人物です。フィリピン大学で経営学・マーケティングの学士号を取得しています。EikonのChairman and CEOであるRoger M. Perlmutter, M.D., Ph.D.は、「Franciscoは世界有数のグローバル企業における卓越したリーダーシップ、イノベーション、人材育成の実績を持つ人物です。商業計画、オペレーション実行、ハイパフォーマンスチームの育成に関する彼女の知見は、Eikonがグローバルに完全統合された革新的新薬の開発組織として成長していく上で非常に貴重なものとなります」と語っています。&nbsp;Eikon Therapeuticsは、独自の「シングルモレキュールトラッキング（SMT）」技術を核とするオンコロジー特化のバイオ医薬品企業です。SMTは、生きた細胞の中で個々のタンパク質のリアルタイムの動態を捉える技術で、ノーベル賞（2014年物理学賞）を受賞した超解像顕微鏡の発明者であるEric Betzig博士と、Robert Tjian博士が共同創業者として名を連ねています。このSMT技術により、従来の生化学的アッセイが困難な創薬ターゲットに対しても、細胞内タンパク質の動き・位置・相互作用を定量化し、化合物の効果を評価することが可能になります。SMTにはカスタム超解像顕微鏡、自動化システム、AIと機械学習で強化されたデータ解析、そしてペタバイト規模のデータセットを処理できるソフトウェアが統合されています。&nbsp;臨床パイプラインは3つの主力プログラムを中心に進捗しています。最先端品のEIK1001は、TLR7/8デュアルアゴニストで、進行性黒色腫を対象にpembrolizumabとの併用によるグローバルフェーズ2/3登録試験が進行中です。また、非小細胞肺がんを対象としたフェーズ2試験も実施しています。EIK1003は次世代の高選択性PARP1阻害剤で、卵巣がん・乳がん・前立腺がん・膵臓がんを対象としたフェーズ1/2試験において、単剤での腫瘍奏効率14%が報告されています。EIK1005はWRNヘリカーゼ阻害剤で、マイクロサテライト不安定性高頻度（MSI-high）がん細胞に対するin vitro活性が確認されており、2026年2月から進行性固形腫瘍を対象としたフェーズ1/2試験に入っています。2026年のASCO（米国臨床腫瘍学会）年次総会には計6つのアブストラクトが採択されました。財務面では、2026年2月にNasdaqへのIPO（ティッカー：EIKN）を完了し、3億8,100万ドルを調達しました。これはIPOとして2024年以降最大の調達額となりました。2026年3月末時点の現金・現金同等物・有価証券の残高は5億9,600万ドルで、2027年後半まで事業継続を見通せる財務基盤を確保しています。&nbsp;Eikon Therapeuticsについて Eikon Therapeuticsは、米国カリフォルニア州ミルブレーを拠点とする臨床後期段階のバイオ医薬品企業で、2014年にRobert Tjian博士とノーベル賞受賞者のEric Betzig博士らが共同創業しました。独自の「シングルモレキュールトラッキング（SMT）」技術プラットフォームを中心に据え、先端エンジニアリングと従来の生物学研究を融合させることで、より優れた医薬品をより迅速に開発することを目指しています。主な注力領域はオンコロジーで、TLR7/8アゴニストEIK1001（進行性黒色腫・非小細胞肺がんを対象にフェーズ2/3試験中）、PARP1阻害剤EIK1003、WRNヘリカーゼ阻害剤EIK1005などを開発中です。CEOはMerck出身のRoger M. Perlmutter, M.D., Ph.D.が務めます。2026年2月にNasdaq（EIKN）にIPOを実施し、3億8,100万ドルを調達しました。&nbsp;

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シングルモレキュールトラッキング創薬のEikon Therapeutics、Procter & Gamble元CEOを取締役に招聘

アイデンティティセキュリティのリーダーであるSilverfortは、Microsoft Copilot Studioに向けたAIエージェント向けアイデンティティセキュリティ制御の統合を発表しました。この統合により、Silverfortはランタイムで動作するインラインのアイデンティティセキュリティを提供し、Copilotエージェントがツールやシステムへのアクセスを試みる瞬間にアクセス制御ポリシーを適用し、実行前に不正アクセスをブロックします。Microsoft Copilot Studioで作成されたAIエージェントは、企業データの認証・取得・ワークフローのトリガー、そしてクラウドとオンプレミス双方の企業システムとの連携を実行できます。こうしたすべての重要なアクションは、権限レベルが異なる人間のユーザーと複数のマシンアイデンティティに紐づいており、認証・認可・特権昇格のチェーンが生じます。Microsoftのレポートによると、Fortune 500企業の80%以上がローコード・ノーコードツールで構築したアクティブなエージェントをすでに展開しており、従業員の29%はすでにサンクションされていないAIエージェントを業務に利用しています。このような状況下で、セキュリティとアイデンティティのリーダーたちはリスクに対する責任を負い続けています。&nbsp;SilverfortのChief Strategy OfficerであるRon Rasinは、「AIエージェントが企業リソースへアクセスできる範囲が広がるほど、その能力は高まります。しかし、深いアイデンティティコンテキストなしには、エージェントのアクションが正当なものか過剰なものかをリアルタイムで判断することはできません。だからこそ、エージェントセキュリティは本質的にアイデンティティの問題なのです」とコメントしています。今回の統合によって実現するランタイム強制機能の核心は、Copilotエージェントがツールやファンクションへのアクセスを要求するたびに、Silverfortがそのリクエストをリアルタイムで評価し、アクション実行前に可否判定を返す点です。これにより、不正アクセス・特権昇格・意図しないアクションが実行される前に防止できます。具体的な機能として、AIエージェントが認可された権限を超えられないよう制限する「不正な権限昇格の防止」、異常なアクセス試行を実行前にブロックする「リスクのあるエージェントの過剰アクセス阻止」、リアルタイムのコンテキストとリスクに基づいてアクセスポリシーを動的に調整する「アダプティブなアクセスポリシー」、そしてすべての活動をアイデンティティガバナンスフレームワークに紐づけて監査可能にする「監査証跡の作成」を提供します。&nbsp;さらに注目すべき点として、企業が複数のエージェントAIプラットフォームを並行して運用するケースが一般化している現代において、Silverfortはシングルのコントロールプレーンで、Copilot Studioのエージェント・人間のアイデンティティ・ノンヒューマンアイデンティティ（サービスアカウントやマシンアカウントを含む）・MicrosoftエコシステムI外の外部およびサードパーティのAIエージェントまでを一元的に管理・保護できます。MicrosoftのPrincipal Group PM ManagerであるAnkur Aroraは、「SilverfortとMicrosoft Copilot Studioの統合は、セキュリティをアクセスの瞬間そのものへと拡張します。事後的な可視化ではなく、すべてのエージェントのアクセスリクエストを実行前に評価・制御するインラインのランタイム強制です」と述べています。Silverfortは現在、1,000社以上の組織（Fortune 50企業を複数含む）にわたって1日あたり100億件以上の認証を分析しています。また、2025年にはAI安全研究の一環としてFabrix Securityの買収も完了しており、プロンプトインジェクション・ジェイルブレーク検出に関する最先端技術の獲得にも積極的です。財務面では、2024年1月にBrighton Park Capital主導のシリーズDで1億1,600万ドルを調達し、累計調達額は2億2,200万ドルに達しました。前年比100%超の売上成長が報告されており、評価額は10億ドルとされています。また、長年のMicrosoftパートナーとして「Microsoft Zero Trust Champion of the Year」にも選出されるなど、MicrosoftエコシステムとのFitの深さも同社の強みとなっています。&nbsp;Silverfortについて Silverfortは、2016年にイスラエルのUnit 8200出身のHed Kovetz、Matan Fattal、Yaron Kassnerによって設立されたアイデンティティセキュリティ企業で、現在は米国テキサス州プラノに本社を置きます。同社の「Runtime Access Protection（RAP）」技術を核としたプラットフォームは、クラウド・オンプレミス・人間・マシン・AIエージェントを問わず、すべてのアイデンティティに対するエンドツーエンドのアイデンティティセキュリティを提供する業界初のソリューションです。既存のIAMインフラ全体とネイティブに連携し、すべての認証を分析・ポリシー適用・リアルタイム保護を実現します。1,000社以上の組織（Fortune 50企業を複数含む）に採用されており、1日あたり100億件以上の認証を処理しています。2024年1月のシリーズDで1億1,600万ドルを調達し累計2億2,200万ドルを調達、評価額は10億ドルです。&nbsp;

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AIエージェントIDセキュリティのSilverfort、Microsoft Copilot Studioと統合

Databricksは、Databricks SQLの新機能「Query Tags」のパブリックプレビュー提供を開始しました。この機能は、共有ウェアハウス上で実行されるすべてのSQLクエリにカスタムのビジネスコンテキストをキーと値のペア（key-value pair）として付与できるものです。これまでDatabricks SQLは、「誰が」「どのツールから」クエリを実行したかは記録していましたが、「どのチームが」「どのプロジェクトが」「どのコストセンターが」「どのアプリケーションが」そのクエリを生成したかというカスタムメタデータは取得できていませんでした。Query Tagsはこのギャップを埋め、付与されたメタデータをQuery History System Tableに直接保存します。保存されたデータは標準SQLで分析できるほか、Databricksの自然言語インターフェース「Genie」を通じた問い合わせにも対応します。Query Tagsが価値を発揮するユースケースは主に3つあります。1つ目は、dbt、Power BI、Tableauなどのパートナーツールとの連携で、dbtのモデル名、Power BIのレポートID、TableauのワークブックIDといった識別子を手動設定なしに自動でクエリへ伝播させることができます。2つ目は、SQL Statement Execution APIやコネクタ経由でウェアハウスにアクセスするカスタムアプリケーション向けで、顧客ID、アプリケーション名、アプリバージョンなどのメタデータを接続レベルまたはステートメントレベルで付与できます。3つ目は、SQLエディタ、ノートブック、ダッシュボード、アラートでアドホックな作業を行うアナリスト向けで、単一のSQL文でタグを設定すれば、セッション内のすべての後続クエリに自動的に引き継がれます。&nbsp;この機能がもたらす実務的なインパクトは大きく、特に複数チームが共有ウェアハウスを使用する組織にとって有益です。従来、コストを追跡するためにはチームごとにウェアハウスを分割する必要がありましたが、これはインフラの複雑化とコスト増大を招いていました。Query Tagsを活用することで、単一のシステムテーブルへのクエリだけで共有ウェアハウスのコストをチーム・プロジェクト・コストセンター別に帰属させることができます。また、どのdbtモデルがパフォーマンス低下を引き起こしたかの特定、特定のTableauワークブックに関連する遅延クエリの分離、開発トラフィックと本番トラフィックの分離といった新たなモニタリングも可能になります。英国のファッションECプラットフォームASOSのStaff Engineering LeadsであるDipesh BhundhiaとDave Couseは、「Query Tagsにより、各SQLワークロードをその起点となるdbtモデルにマッピングできるようになりました。共有ウェアハウスのコストをdbtを実行しているチームごとに正確に分割できるようになった」とコメントしています。また、米国の金融セキュリティ企業Unit21のDevOps EngineerであるMatthew Haberは「コスト削減のためにチームごとのウェアハウスから共有ウェアハウスへ移行したものの、どのチームがコストを発生させているかの可視性が失われていました。Query Tagsを使ってPythonのDatabricks SQLコネクタからチーム名を渡すだけで、その帰属が戻ってきました」と語っています。パブリックプレビューの発表前時点ですでに数百社の顧客が採用し、週次で数百万件のクエリにタグが付与されています。&nbsp;今後のロードマップとしては、次期Power BIリリースでのPower BI自動タグ付けのデフォルト有効化、Go・Node.jsを含むコネクタサポートの拡充、Query History UIへの検索機能の追加、そしてSQLウェアハウス以外のServerless NotebooksやJobsへの機能拡張が予定されています。Databricksは2025年12月にシリーズLで40億ドルを調達し評価額が1,340億ドルに達しており、年間収益ランレートは54億ドル以上（前年比65%増）を記録しています。IPOを視野に入れた動きも本格化しており、2026年後半にSEC（米証券取引委員会）へS-1を提出する見通しです。&nbsp;Databricksについて Databricksは、米国カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置く、データ・AIプラットフォームのリーダー企業です。カリフォルニア大学バークレー校の博士課程学生7名がApache Sparkの研究を基に2013年に創業し、現在はCEOのAli Ghodsiが率いています。データレイクハウスアーキテクチャの提唱者として知られ、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習、BIを統合した「Databricks Data Intelligence Platform」を提供しています。MicrosoftのAzure、Google Cloud、AWSとの深い連携を持ち、Fortune 500企業の60%超が顧客として名を連ねます。2025年12月のシリーズLで評価額は1,340億ドルに達し、世界で4番目に価値ある未上場企業となっています。年間収益ランレートは54億ドル以上を記録し、2026年後半のIPOが有力視されています。&nbsp;

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AIプラットフォームのDatabricks、SQLウェアハウスのコスト帰属を細粒度で実現する「Query Tags」をパブリックプレビューで提供開始

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