AIとアルゴリズムを使用してデータマッピングを自動化する"Lume"がSeedで$4.2Mを調達

Lumeは、General Catalystがリードし、Khosla Ventures、Y Combinator、Floodgateなどが参加したSeedで$4.2Mを調達した。

AIとアルゴリズムを使用してデータマッピングを自動化するLumeは、データベースのサイロからデータを抽出し「正規化」します。つまり、他のワークフローにより簡単に移動または統合できるように標準化されたフォーマットに変換します。プロセス中にデータ統合が壊れた場合、Lumeはユーザーに通知し、AIを使用して問題を修正しようとします。Lumeはまた、APIとウェブプラットフォームを提供しており、クライアントがLumeを直接ワークフローに組み込むことができます。

データ統合は、多くのワークフローにおいて必要不可欠な部分です。顧客データのオンボーディングから給与計算の実行まで、さまざまなデータセットにおいてこのプロセスは長く手動で行われることが多いです。データはデータベースやSaaSアプリケーションに分散され、それぞれが異なるフォーマットで情報を保持しているため、データベース間で情報を移動することが難しいです。

Lumeが他のデータマッピングツールと異なる点は、スプレッドシートやPDFからデータを抽出することではなく、JSONのような複雑なネストされたデータフォーマットに焦点を当てていることです。Lumeは企業が複雑な算術、分類法、テキスト操作タスクをマッピングするのを助けることができます。これにより、企業はこれらのデータプロジェクトをアウトソーシングするよりも少ない時間と費用で済むようになります。

「私たちが見た核心的な問題の一つは、システム間でデータをシームレスに移動させることが完全に手動のプロセスであり、文字通り60年間そうであったということです。なぜこれが自動化できないのでしょうか？なぜこれまで可能ではなかったのでしょうか？それは、データがすべてのシステムごとにユニークだからです。各企業、各ベンダー、各統合がそれぞれ独自の方法でデータを定義し構造化し理解しています。」とLumeの共同創業者兼CEOは説明します。

Lumeは2023年1月に設立され、同年3月に最初の商品を発売し、Y CombinatorのW23バッチを通過しました。それ以来、強い需要があり、多くのお客様を獲得しています。Lumeのお客様はスタートアップからFortune 500企業まで幅広いですが、具体的な情報は共有していません。

Lumeだけがデータ統合問題を解決しようとしているわけではありません。SnapLogicやOsmosなどもこの分野で活動しています。LumeのアルゴリズムやAPIによって既存のワークフローに組み込まれる方法が競争相手との差別化になります。将来的には、Lumeはどんな2つのデータシステム間でも接着剤として機能し、その間でデータフローをシームレスに促進できる存在になりたいと考えています。