MARR Onlineで、弊社 秋元 信行 AT PARTNERS 代表取締役 General Partnerの連載 4回目がリリースされました。第4回では、大手事業会社（伝統的上場企業）の立ち位置として、スタートアップの買い手及び企業価値に焦点をあて取り上げています。内容は、<a href="https://www.marr.jp/menu/ma_strategy/ma_venture/entry/37580" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MARR Online</a>からお読みください。&nbsp;<figure class="image"><a href="https://www.marr.jp/menu/ma_strategy/ma_venture/entry/37580" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/image/upload/v1655872874/img04_69364fcb6f.png"></a><figcaption>＊経済産業省「大企業×スタートアップのM&amp;Aに関する調査報告書」（令和3年3月）より引用</figcaption></figure>

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【MARR Online 新連載】 第4回 寄り道：スタートアップ創出元年！大手事業会社にとっては何元年？

<a href="https://www.lila.ai/">Lila Sciences</a>は、Braidwell LPとCollective Globalがリードし、General Catalyst、March Capital、State of Michigan Retirement System、Alumni Ventures、Flagship Pioneering、Abu Dhabi Investment Authorityなどが参加したSeries Aで$235Mを調達した。新たな資金調達ラウンドにより、Cambridgeに拠点を置く同社の評価額は、設立から1年も経たずして$1.23Bとなりました。同社は年初にFlagship Pioneeringから得た$200MのSeedに加わる形となり、これまでの資金調達総額は約$450Mに達しました。「科学的超知能(scientific superintelligence)」と呼ぶ壮大な目標の実現に取り組むLila Sciencesは、AIモデル、ロボティクス、カスタムソフトウェアを組み合わせて科学的方法全体を自動化し、仮説の生成、実験の設計、実行、結果からの学習を行います。この取り組みの中核にあるのが、AI Science Factoriesです。これらは、強化学習、シミュレーション、ロボティクスを統合した自動化ラボです。同社によれば、最初のファクトリーはすでに数十万件のAI駆動による実験を実施しており、ライフサイエンス、化学、材料科学の分野で発見を生み出しています。Lilaは、思考と実世界での検証のサイクルを閉じることで、研究にかかる期間を数年から数日に短縮できると主張しています。応用範囲は多岐にわたります。医学分野では、LilaのAIエージェントが、新規のタンパク質、核酸、診断法を数週間ではなく数時間で設計できると述べています。材料科学では、同社のシステムが、触媒、薄膜、超高安定金属に応用されており、クリーンエネルギーや先端製造業にとって重要な意味を持ちます。また、同社は、コンピューティングやエネルギーシステムの分野にも可能性を見出しており、新素材が効率性の向上をもたらすとしています。Lilaは、FlagshipのPartnerであるGeoffrey von Maltzahnが率い、Harvardの遺伝学者であるGeorge ChurchがChief Scientistを務めています。同社は、Boston、San Francisco、Londonへの展開を計画しており、さらなるScience Factoriesの建設や、AI研究、ロボティクス、生物学、化学、材料科学の分野での採用を進めています。Lilaが掲げる「科学的超知能(scientific superintelligence)」の構築は、ライフサイエンス業界全体に広がる動き、つまり自律型あるいは半自律型研究ラボへの移行を反映しています。このアイデアは理論上はシンプルですが、実践においては革新的です。AIによる仮説生成と物理的な実験とのサイクルを閉じることで、機械がスケールで思考し、検証することを可能にするのです。すでにいくつかの企業がこのモデルのバージョンを試しています。2014年に設立された<a href="https://insilico.com/">Insilico Medicine</a>は、薬剤ターゲットの発見、分子設計、臨床結果の予測を行うPharma.AIというプラットフォーム群を数年にわたり開発してきました。最近では、これらのデジタルツールを、細胞培養、ハイスループットスクリーニング、シーケンシング、イメージングを処理できるロボティクスラボと統合し始めています。その目的は、Lilaと同様に、実験結果がAI予測を継続的に洗練するフィードバックループを作ることです。他にも、さまざまなスケールでのモデルが出現しています。<a href="https://www.ginkgo.bio/">Ginkgo Bioworks</a>は、Inductive BioやTangible Scientificと連携し、小分子薬の創薬に向けた「ラボ・イン・ザ・ループ」ワークフローをテストしており、予測モデルを自動化アッセイに直接結びつけています。<a href="https://readysetpotato.com/">Potato</a>のようなスタートアップは、完全に自律的なサイクルを目指し、AIエージェントが実験を生成・優先順位付けし、ロボットがベンチワークを実行するシステムを構築しています。これらの取り組みはまだ開発中ですが、計算設計と物理的検証との摩擦を減らすという共通の方向性を示しています。Lilaがユニコーン企業となったことは、AIとラボ自動化の融合に資本がいかに急速に流入しているかを示しています。しかし業界アナリストが警告するように、真の進歩の指標は、調達額や実施された実験の数だけでなく、患者や市場に届く成果にあります。BioPharmaTrendによる最近の分析は、この緊張関係を浮き彫りにしています。Insilico Medicine、Recursion、Exscientia(買収済み)などの企業は、過去に発見までのタイムラインを短縮したと報告しており、場合によっては、ターゲット特定から臨床候補までのプロセスを数年から18ヶ月未満に圧縮しています。しかし、AIによって発見された薬剤が後期臨床試験を通過した件数は、依然として少数にとどまっています。このレポートは、多くのプラットフォームが研究開発(R&amp;D)の特定の段階を加速するための手段として最も適しているものであり、パイプライン全体を代替するものではないと指摘しています。この視点は、Lilaが直面している野心と課題の両方を浮き彫りにします。同社のAI Science Factoriesは、私が「ホリスティックな創薬(holistic drug development)」と呼ぶものの具現化であり、機械知能がバイオ医薬品プロセスのあらゆるステップを駆動するシステムを意味します。しかし、これらのファクトリーが一貫して検証済みの治療法、機能性材料、次世代エネルギーシステムを生み出せるかどうかは、まだ証明されていません。現時点で、Lilaはより広範な産業シフトの最前線に立っています。もし自律型ラボが確実に発見サイクルを短縮し、コストを削減し、機械が取り組める科学的課題の範囲を広げることができれば、それは薬の開発方法だけでなく、実験科学そのものの実践方法をも変える可能性があります。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/aaR1bJWR6PA" title="Lila Wants to Create 'Scientific Superintelligence'" 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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科学的超知能と呼ぶ壮大な目標の実現に取り組む"Lila Sciences"がSeries Aで評価額$1.23Bで$235Mを調達

<a href="https://odysseytx.com/">Odyssey Therapeutics</a>は、OrbiMed、General Catalystを含むすべての既存投資家が参加し、新たにAffinity Asset Advisors、Dimension Capital、Jeito Capital、Lightspeed Venturesなどが参加したSeries Dで$213Mを調達した。2021年に設立された完全統合型の創薬・開発プラットフォームを構築するOdyssey Therapeuticsは、自己免疫および炎症性疾患という複雑な状態を対象とした臨床および前臨床プログラムの両方を支援します。Odysseyは、社内で発見した最初のプログラムをわずか2年強で複数の臨床マイルストーンに到達させました。Odyssey Therapeuticsは、Johnson &amp; JohnsonのJanssen PharmaceuticalsとのAI駆動型スモールモレキュール創薬に関するパートナーシップを含む、大手製薬企業との連携を構築しています。また10月には、Terray Therapeuticsと提携し、炎症性疾患向けの転写因子療法の発見に取り組んでいますが、こちらもターゲットや財務条件は開示されていません。Odysseyの最も進んだ候補であるOD-07656は、RIPK2を標的としたスモールモレキュールで、現在は潰瘍性大腸炎およびクローン病を対象としたPhase II試験中です。より広範なパイプラインには、アトピー性皮膚炎、化膿性汗腺炎、変形性関節症を対象としたスモールモレキュールのほか、全身性エリテマトーデス、白斑、1型糖尿病を対象としたタンパク質療法も含まれています。臨床段階のバイオ医薬品であるOdysseyは、当初2025年1月にIPOを目指していましたが、バイオファーマ業界の公開市場に対する関心の低迷が続いたため、6月にその計画を断念しました。IPOの空白期間は約6か月続いており、最近LB Pharmaceuticalsが$228MのIPO計画を提出したことで、状況が改善しつつある可能性もあります。同社のアプローチは、深く持続的な寛解を患者にもたらす治療法の開発に焦点を当てており、科学的専門性、高度な創薬ツール、疾患病理に対するターゲット化された理解を活用しています。Series Dの資金は、進行中の臨床試験の支援、さらなる前臨床研究、および創薬能力の拡充に活用され、今後数年間で複数のプログラムを主要なマイルストーンに進めるための体制を整えます。 &nbsp;

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完全統合型の創薬・開発プラットフォームを構築する"Odyssey Therapeutics"がSeries Dで$213Mを調達

<a href="https://www.encentive.de/en">encentive</a>は、General Catalystおよび他の既存投資家がリードしたSeedで€6.3Mを調達した。2024年初めに同社は、Summiteer、S I Ventures、Vireo Ventures、Interface Capital、OMA Venturesなどの投資家およびMario Götze、Christian Reberといったビジネスエンジェルから€2.7Mを調達しています。2019年に設立されたドイツ・ハンブルクを拠点とするAIベースのエネルギーマネジメントプラットフォームを提供するencentiveは、産業におけるエネルギーコストと排出量の削減を目指すソリューションを提供しており、電力消費を自動的に最適化し、企業がグリーンかつ安価なときに正確にエネルギーを使用できるようにします。同社のAI駆動型プラットフォームは、産業界のエネルギーコストを最大20%削減し、CO2排出量を削減することができるとされています。中核を担うのはflexOnソフトウェアで、これはインテリジェントな制御センターとして機能し、自社拠点や市場での再生可能エネルギーの可用性に応じてエネルギーフローを双方向に調整し、既存の蓄電および柔軟化のポテンシャルを的確に活用します。このプラットフォームは、冷却、加熱プロセス、バッテリー、生産ラインにおける潜在的な柔軟性を活用し、インテリジェントなスケジュールを生成し、これらの資産を自動的に制御します。これにより、企業は自社での発電や、風力・太陽光発電が豊富かつ低コストな時にインターデイ・スポット市場にアクセスすることができます。flexOnは主に年間消費量が少なくとも2GWhの中規模から大規模の産業プレイヤーに使用されています。「エネルギーコストの上昇と脱炭素化圧力の増大は、今日ほぼすべての産業企業が直面している課題です。エネルギーフローを柔軟かつインテリジェントに管理し、再生可能エネルギーの価格変動や不安定さに適応できない企業は、すでに競争力を危険にさらしています。当社のソリューションは、既存のプロセスを妨げることなく、柔軟性の経済的可能性を企業が活用できるようにします。これにより、クライアントは長期的に経済的不確実性や立地による不利から自社を守ることができます」とencentiveのCOOは説明しています。産業は世界最大のエネルギー消費者であり、気候中立な未来の実現に向けた決定的なレバーです。この移行に不可欠な産業プロセスの電化は、電力需要をさらに押し上げています。同時に、再生可能エネルギーの拡大により、電力供給と価格の変動性が増しています。このような環境において、柔軟性を能動的に活用する能力は、産業の未来にとって重要なレバーとなっています。encentiveのソリューションはすでに、Metro Logistics、Dachser、Klingeleなどの大手企業で使用されており、現在では有名なユーティリティ企業にもフレキシビリティプラットフォームとして導入されています。さらに多くの業界や市場への拡大を目指し、encentiveは追加資金を新たな人材の獲得およびプラットフォームの中核領域のスケーリングに投資します。これにより、大手顧客やパートナーは、専用のオンボーディングスイートを通じてflexOnを独自に統合できるようになります。「エネルギーは、ヨーロッパ産業の競争力にとって最も決定的なレバーの一つになりました。それはもはや裏方のコストではなく、変動性と持続可能な変革の時代における戦略的要素です。encentiveは、このプレッシャーポイントを機会に変えます。そのAI駆動型プラットフォームは、産業界がコストを削減し、再生可能エネルギーの中で成長することを可能にします。私たちが確信したのは、先端AIと工場現場の現実を橋渡しできるチームの稀有な能力であり、これはヨーロッパの産業基盤を強化し、エネルギー転換を加速させる力になると考えています。」とGeneral CatalystのPartnerは述べています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/ZzNXAZO8cWI" title="Nicolàs Juhl pitches Encentive" 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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ドイツ拠点でAIベースのエネルギーマネジメントプラットフォームを提供する"encentive"がSeedで€6.3Mを調達

世界のスタートアップエコシステムと日本をつなぐメディア「<a href="https://techblitz.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TECHBLITZ</a>」に弊社 秋元 Co-Founder &amp; General Partnerのインタビュー記事が掲載されました。&nbsp;<h4><a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">日本企業と世界のトップティアVCを繋ぐ　CVCの現場経験から生まれたファンド・オブ・ファンズとは？</a></h4><h4>&nbsp;</h4><h4>目次 ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section1">CVC時代に実現できなかった「芯を食った協業」</a> ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section2">日本企業が「強いスタートアップ」と組む方法とは？</a> ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section3">イスラエルから米国へ、積み重ねた信頼関係</a> ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section4">ファンド・オブ・ファンズを利用するべき2つの理由</a> ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section5">ＳＯＭＰＯやリクルートの成功事例に学ぶこと</a> ・<a href="https://techblitz.com/expert-insight/at-partners/#section6">グローバルで戦う日本企業のインフラに</a> &nbsp;</h4><figure class="image image-style-align-center image_resized" style="width:75%;"><img src="https://d16ickwy5135k8.cloudfront.net/wp-content/uploads/DSC_0169.jpg"></figure><h4> &nbsp;</h4>

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TECHBLITZに弊社 秋元 Co-Founder & General Partnerのインタビュー記事が掲載されました

<a href="https://clockwork.io/">Clockwork Systems</a>は、New Enterprise Associates (NEA)がリードし、業界著名人が参加したSeries Bで$20.5Mを調達した。データセンターインフラ最適化スタートアップのClockwork Systemsは、グラフィックス処理ユニット(GPU)の活用を最大化し、AIワークロードのパフォーマンスを向上させるために、FleetIQという新しいプロダクトを立ち上げ、クロック同期技術を拡張すると発表しました。Clockworkの技術は、分散ネットワークにおけるレイテンシの問題を解決するために設計されており、正確なクロック同期を提供することで、サーバーがより効率的に稼働できるようにします。FleetIQの立ち上げにより、Clockworkは非常に正確なクロック技術をAIおよびGPU分野に拡張するとしており、サブマイクロ秒レベルの可視性と高速なクラスター性能により、AIの学習および推論を強化し、ワークロードの中断を防ぐと述べています。現代のデータセンターを構成するサーバークラスターにおいて、クロック同期の改善が強く求められています。従来の分散ネットワークでは、スイッチやルーターなどのハードウェアの内部タイミング機構に依存していましたが、同期の欠如がワークロードのボトルネックを引き起こす可能性があります。Clockworkのエッジベースの同期技術を使用すれば、ネットワークハードウェアに依存せずにレイテンシを正確に測定できます。このアプローチにより、ネットワークはレイテンシを低く保ちながら高い使用率で稼働でき、特にマイクロ秒単位が数百万ドルの損益を左右する高頻度金融取引のようなアプリケーションにおいて大きな利点があります。この仕組みはAIワークロードにも当てはまります。より強力なGPUの登場により、ボトルネックはコンピュートから通信へと移行しました。現在、ほとんどのAIの学習および推論ワークロードは、NvidiaやAdvanced Micro DevicesのGPUによって支えられています。最も要求の厳しいジョブでは、時に数千個のGPUからなる巨大なクラスターがAIタスクを同期して処理するために使われます。これにより、データセンター運営者はGPUクラスターを同期させ続けることに頭を悩ませています。1つのチップが遅れるだけでも、他のすべてのGPUがその遅れを待たなければならず、処理が停止する可能性があります。Clockworkはこの問題を「AI効率ギャップ」と呼んでいます。現実世界のGPUクラスターは、理論上の性能の30%から55%しか達成できておらず、これはリンクの断続的な障害や、信頼性のある同期の欠如による問題が原因とされています。この非効率性により、企業は長期的に数十億ドルの損失を被る可能性があります。たとえば、OpenAIのGPT-4oのような、今日最先端の大規模言語モデルは、10万個以上のGPUで構成されるクラスター上で稼働しており、その投資額は約$6Bに上ります。理論上の性能の半分以下で稼働している場合、$3Bが無駄になることになります。FleetIQはこの課題を解決します。Clockworkによると、FleetIQは同社の基盤となるクロック同期技術を活用したソフトウェア駆動型のGPUファブリックであり、クラスター内のボトルネックをマイクロ秒レベルで即座に特定する可視性を提供します。クラスター内の個別チップが遅れてもAIワークロードを継続できる状態保持型のフォールトトレランスを実現し、スループットを向上させ、再起動にかかる高コストを回避します。これにより、クラスター全体の効率が向上します。FleetIQはハードウェアに依存しないサービスであり、NvidiaやAMDのGPUだけでなく、Amazon Web ServicesのTraniumチップのようなカスタムAIアクセラレーターにも対応しています。また、NvidiaのInfiniBandやEthernet/RoCEなどのネットワークインフラにも対応しており、どのような構成であっても優れたクラスター利用率を実現します。GPUクラスターの効率を向上させることで、FleetIQはAI学習、推論、ユーザー向けアプリケーションを同時に実行できるようにし、パフォーマンスと経済性を大幅に改善しつつ、ネットワーク運用を簡素化します。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/6HpfBuYuG1U" title="Keep AI Jobs running (Link pull)" 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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