2025年8月19日付の日刊工業新聞に、弊社のスタートアップデータベース（ATDB）の記事が掲載されました。&nbsp;<figure class="image image-style-align-center"><a href="https://db.atpartners.co.jp/document/20250819_article.pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/image/upload/v1759986516/Untitled_8bc88a8d25.png"></a></figure>

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日刊工業新聞に弊社のスタートアップデータベース（ATDB）の記事が掲載されました

<a href="https://poke.com/">Poke</a>は、Spark Capital、General Catalyst、そしてエンジェル投資家が参加したSeries Aで$10Mを調達し、評価額は$300Mに達しました。同社は2025年9月にGeneral CatalystがリードしたSeedで評価額$100Mで$15Mを調達していました。iMessage、SMS、Telegramなどのプラットフォーム経由で利用可能なテキストベースのAIアシスタントを提供するPokeは、日常ユーザーにとって自動化ツールをより身近にすることを目指しています。Pokeは当初AIメールアシスタントとしてスタートしましたが、ユーザーが服薬リマインドやスポーツ情報など、より広範な機能を求め始めたことを受けて進化しました。共同創業者Marvin von HagenとFelix Schlegelは、電話番号を入力するだけで利用できる汎用アシスタントの構築へと方向転換しました。現在のプラットフォームは複数のAIモデルを活用し、アプリのインストールや技術的な設定を必要とせずに多様なタスクに対応しています。OpenClawのような複雑なエージェント型システムとは異なり、PokeはSMS、iMessage、Telegram、そして一部地域ではWhatsAppを通じて、カレンダー管理、健康管理、スマートホーム操作などを可能にしています。同社は「recipes」と呼ばれる事前構築された自動化機能を提供しており、Gmail、Google Calendar、Strava、スマートホームデバイスなどの人気サービスと連携します。このアプローチにより、コーディングや専用アプリといった従来の障壁を取り除き、非技術ユーザーにも自動化を普及させることを目指しています。Pokeは、Metaがサードパーティ製チャットボットを制限した影響により、WhatsApp上での制約に直面していますが、EU、イタリア、ブラジルでの規制調査によってアクセスが開かれる可能性があります。Pokeは、単一のエコシステムに依存せず複数のAIプロバイダーのモデルを活用することで競合との差別化を図っています。また、Linqを活用してメッセージングアプリへのAIアシスタント統合を進め、プラットフォーム横断での展開を強化しています。Pokeのユーザーベースは直近数ヶ月で10倍に増加しており、インフルエンサーとの提携を通じて日常生活への統合を進める計画です。アナリストは、iPhoneのタッチUIのようにシンプルなインターフェースが複雑な機能の大衆化を促した過去の技術転換との類似性を指摘しています。規制変更によりWhatsAppとの完全統合が実現すれば、PokeはブラジルやEUなどの市場で急速に拡大し、10億ユーザーという目標に向けて加速する可能性があります。一方で、プラットフォーム制約が続き既存プレイヤーとの競争が激化した場合、成長はSMSやiMessage市場におけるニッチな優位性に依存する可能性があります。いずれにしても、今回の資金調達により、従来のプロバイダー依存型AIシステムに対して、アクセシビリティ重視のモデルを検証する基盤が整いました。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://player.vimeo.com/video/1116918557?badge=0&amp;autopause=0&amp;player_id=0&amp;app_id=58479" title="Interaction | Poke (Launch Video)" 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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テキストベースのAIアシスタントを提供する"Poke AI"がSeries Aで$10Mを調達し評価額は$300Mに拡大

ReplitとRevenueCatは、vibe codingで生まれたアイデア主導のモバイルアプリを、実際に収益を生む事業へ育てるための連携を開始しました。利用者は自然な言葉の指示だけで、モバイル向けアプリの構想を形にできるようになってきましたが、これまでは収益化に必要な仕組みや実務知識が不足していました。今回、8万本超のアプリでアプリ内課金を支えるRevenueCatがReplitに統合されることで、定期課金、課金画面、App Store Connectの設定といった収益化の流れが自動化され、アプリ開発から事業化までの距離が大きく縮まります。Replitでは近年、利用者によるモバイルアプリ作成が強く伸びています。従来、開発者はアプリを作ったあと、アプリ内課金、定期購読、アプリストア公開の複雑な設定を自分で別途進めなければなりませんでした。今回の連携により、その分断が解消されます。利用者が「定期購読を追加して」や「このアプリを収益化して」といった簡単な指示を出すだけで、Replitのエージェントが商品設定、価格設定、課金画面、利用権、機能アクセス制御までを自動で構成できるようになります。&nbsp;ReplitのProduct Partnershipsを担当するAsif Bhattiは、vibe codingによって、コードではなくアイデアで考える新しい世代のアプリ開発者が生まれたと述べています。そのうえで、RevenueCatとの連携によって、そうした開発者のアイデアが成功し、利益を生む事業へ変わっていくと期待を示しています。収益化はもはや後付けの作業ではなく、創作の初日から組み込まれるべき要素になるというのが同氏の考えです。今回の統合は、単に裏側の技術設定を自動化するだけではありません。アプリを作る段階から公開後に至るまで、どのように収益化すべきかについての助言や指針も提供されます。利用者は、アプリストアの規約対応、業界の水準に基づく価格戦略、課金画面設計の実務的な考え方など、状況に応じた助言を受けられるようになります。vibe coderの多くにとっては、今回が初めてのアプリ開発であるだけでなく、モバイルアプリ市場そのものへの初参加でもあるため、こうした支援は非常に価値が高いと位置づけられています。&nbsp;RevenueCatのCEOであるJacob Eitingは、モバイルアプリを作る障壁はほぼゼロに近づいた一方で、成功するアプリ事業を築く難しさはむしろ増していると指摘しています。Replitはアプリを作る工程を大幅に簡単にしましたが、複雑なアプリストア決済の世界を扱うことは依然として難しかったと述べています。そのため、RevenueCatをReplitに標準統合することで、支払い機能の実装もアプリ作成と同じくらい簡単にしようとしていると説明しています。つまり、アプリのアイデアを言葉で説明できる人は、それを作り、公開し、さらに収益化までできるようになるという構想です。&nbsp;SaaStrのFounderであるJason Lemkinも、この連携を高く評価しています。同氏はRevenueCatを、アプリ経済圏における最重要インフラの一つと位置づけており、静かにモバイル定期購読の約半分を支えていると述べています。そして、ReplitがRevenueCatを標準統合したことで、あらゆる開発者がアイデアから収益化されたアプリまでを短時間で到達できるようになるとしています。Replitによる高速な開発力とRevenueCatの定期課金基盤が組み合わさることで、収益化しない理由はなくなり、より多くの開発者が報酬を得て、より多くのアプリが生き残り、成長できると見ています。&nbsp;RevenueCatは現在、月間10億ドル規模のアプリ定期購読取引を管理しており、これは定期購読型アプリ売上全体の約20％に相当するとされています。同社は主要なvibe coding基盤で作られたアプリを支えるだけでなく、世界有数の大規模定期購読アプリも支援しています。また、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、PerplexityといったAIアシスタントからも、vibe codingアプリを収益化する際に推奨される代表的な道具の一つになっています。今回の連携は、自然言語によるアプリ開発が広がる中で、開発と収益化が別々の工程ではなく、一つの流れとして統合されつつあることを示しています。単にアプリを作れるだけではなく、作ったものを継続的な収入につなげる仕組みが整うことで、vibe codingは趣味的な試作から、現実の事業づくりへと進みやすくなります。ReplitとRevenueCatは、その変化を加速させる基盤を共同で提供しようとしています。&nbsp;Replitについて Replitは、自然な言葉を使って誰でもアプリケーションを作れるようにする、エージェント型ソフトウェア作成基盤を提供する企業です。2016年創業で、世界で5,000万人を超える利用者を持ち、Fortune 500企業の85％でも利用されています。Zillow、Atlassian、Adobe、Accenture、Databricksなどの企業チームがReplit上でアプリを開発しており、Google、Stripe、Slackなどとの提携も進めています。米国San Franciscoに本社を置き、最近では最も強力な製品とされるAgent 4も公開しています。&nbsp;

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エージェント型ソフトウェア作成基盤のReplitとRevenueCat、vibe codingから事業化までを一体支援

Perplexityは、質問に答える検索型AIから、実際の業務を遂行する自律型AIエージェントへ軸足を移し、急速に売上を伸ばしています。San Franciscoを拠点とする同社の年間経常収益は、2026年3月時点で4億5000万ドルを超え、単月で50％増加したと報じられました。この伸びは、単なるAI検索サービスから、実務を完了するAIエージェント提供へと進めてきた戦略転換と密接に結びついています。この変化の中心にあるのが、新製品「Computer」です。これは一般的なチャットボットではなく、OpenAI、Anthropic、Googleなどの提供する最大19種類のモデルを組み合わせて、複数工程にわたる作業を実行する統合制御層として設計されています。利用者はAIに答えを求めるのではなく、達成したい結果を指示し、その実行を任せることができます。たとえば、文書確認、販促施策の立案、広告費配分の動的調整、米国連邦税申告書の作成まで担えるとされており、すでに「Computer for Taxes」のような業種別・業務別の機能展開も始まっています。Perplexityは、汎用的な補助役ではなく、高付加価値な具体業務を処理する仕組みとしてこの製品を位置づけています。&nbsp;この戦略転換に合わせて、課金体系も変わりました。Perplexityは現在、利用量に応じた従量課金制を導入しており、トークン単価、利用上限、下位モデルの選択制御などを明確にしています。月額200ドルのMaxプランには一定の利用枠が含まれ、その後はモデル原価に近い水準で課金される仕組みです。上乗せ料金を抑えた設計は、エージェント型業務処理が従来の検索型サービスよりはるかに大きな計算資源を必要とする現実を反映したものです。利用者側も、この新しい価値に対して対価を払う姿勢を見せ始めています。社内実証の一例では、ある導入案件が週末のうちに年間22万5000ドル規模のマーケティング関連システムを置き換えたとされています。こうした成果は、単なる利便性の向上ではなく、既存コストの代替という、より直接的な経済価値を示しています。Perplexityが売っているものは情報検索の効率化ではなく、仕事そのものの代行へと移りつつあります。&nbsp;同社の成長は突然始まったものではありません。CEOのAravind Srinivasのもと、2022年の創業以来、急速に拡大してきました。2024年初頭には年間経常収益が約1000万ドル、2025年3月には約1億ドル、2025年半ばには約1億4800万ドルに達したと推定されています。そして今回、1年足らずで4億5000万ドル超に到達したことは、一般利用者の増加だけでなく、企業利用の浸透が深まっていることも示しています。利用者数も同様に拡大しています。Perplexityは現在、月間アクティブユーザーが1億人を超えるとしています。Computerは2026年2月下旬にまずMax加入者向けに提供され、その後Proプランや企業向けプランにも拡大されつつあります。これにより、より高付加価値な業務利用の入り口が広がり、売上成長の基盤も厚くなっています。&nbsp;投資家もこの動きを敏感に追っています。Perplexityの企業価値は、2024年後半の90億ドルから、140億ドル、180億ドルへと上昇し、2025年9月には200億ドルに達しました。累計調達額は約15億ドルとされており、投資家はチャット型AIではなく、自律型AIエージェントこそが次の市場を形作ると見ているようです。この見方は業界全体にも広がりつつあり、Gartnerは2026年末までに企業向けアプリケーションの40％が業務特化型エージェントを含むようになると予測しています。これは1年前の5％未満からの急増です。また、Fortune Business Insightsの予測では、エージェント型AI市場は2026年の91.4億ドルから2034年には1390億ドルへ成長するとされています。Perplexityはさらに、2026年2月に広告を全面的に廃止しました。AI生成出力への信頼を損なう恐れがあることを理由にしており、この判断は従来の検索企業とは異なる姿勢を示しています。収益源を広告ではなく、購読料と利用実績に連動した従量課金へ寄せることで、成果に基づく収益モデルを明確に打ち出した形です。&nbsp;こうした動きにより、Perplexityの競争相手も変わり始めています。もはや同社が戦っているのは単なる検索エンジン企業ではなく、業務自動化、ワークフロー実行、明確な投資対効果を武器にするMicrosoftやSalesforceのような企業向けソフトウェア企業に近づいています。社内では2026年末までに年間経常収益6億5600万ドルを目標としていたとされますが、現在の成長速度を考えると、それは十分に射程圏内に入ってきたように見えます。Perplexityの今回の動きが示しているのは、単なる一社の売上急増以上の意味です。AIの価値が、情報を取り出すことから、実際の作業を完了することへ移りつつあるという大きな変化そのものです。最新の数字は、利用者も企業もその変化を受け入れ始めており、その対価を支払う用意があることを物語っています。&nbsp;Perplexityについて Perplexityは、2022年に元Googleおよび元OpenAIのエンジニアによって設立されたAI企業です。もともとは、オンライン情報源をもとに出典付きで素早く回答を返す「答えを返す検索エンジン」として知られていましたが、現在は自律型AIエージェントによる業務実行へと事業領域を広げています。IVP、New Enterprise Associates、Nvidiaなどから累計15億ドル超を調達しており、従来型検索に対する新たな対抗軸として成長を続けています。&nbsp;

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自律型AIエージェントで業務実行を担う生成AIプラットフォームのPerplexity、検索中心からの転換で売上急拡大

Northwestern Medicineの新たな研究によると、複雑ながん病理レポートの要約において、AIモデルが医師による要約よりも包括的な内容を生成できることが示されました。この研究では、Meta、Google、DeepSeek、Mistral AIが開発した6つのモデルを検証し、特に治療判断に重要な分子情報や遺伝情報の取り込みで、AIが一貫して優れた結果を示しました。研究成果は「Toward Automating the Summarization of Cancer Pathology Reports Using Large Language Models to Improve Clinical Usability」としてJCO Clinical Cancer Informaticsに掲載されています。この研究が注目される背景には、がん医療における情報整理の負担が急速に増している現状があります。バイオマーカー検査の拡大と患者の長期生存により、病理レポートはますます詳細かつ長期にわたる内容となり、複数の医療機関にまたがる情報を、限られた時間の中で医師が統合しなければならなくなっています。こうした状況の中で、重要な情報を漏れなく整理することは、臨床判断の質を左右する重要な課題になっています。&nbsp;研究では、肺がん患者94人分の匿名化された病理レポートが分析対象となりました。これらのレポートには、腫瘍の顕微鏡的特徴を示す組織病理所見、たんぱく質発現を調べる免疫組織化学検査結果、さらに治療方針に直結する分子・遺伝情報が含まれていました。AIモデルは、これらのテキスト情報を読み取り、構造化された要約を生成しました。その後、医師が以前に作成していた臨床要約と比較され、腫瘍内科医の評価パネルが正確性、網羅性、簡潔さ、臨床リスクの観点からそれぞれを評価しました。その結果、AIが生成した要約は、全体として医師の要約よりも網羅的だと一貫して評価されました。特に差が大きかったのは、分子所見やゲノム情報の記載でした。これらは治療薬の選択や治療方針の決定に重要な情報であり、見落としが患者ケアに大きな影響を与える可能性があります。研究責任著者でありNorthwestern University Feinberg School of Medicineの放射線腫瘍学講座長を務めるDr. Mohamed Abazeedは、がん医療が複雑になるほど、複雑なレポートを統合する負担は急速に増していると述べています。そのうえで、AIは医師を置き換えるものではなく、重要な病理・ゲノム情報を一貫して捉える補助手段として、臨床判断を支援できると説明しています。共同著者のTroy Teoは、AIがこうしたレポートを信頼して統合できるようになれば、医師は重要所見をより効率的に確認でき、重要な遺伝情報の見落としが減り、文書化の標準化も進むと指摘しています。その結果、医師はより多くの時間を患者ケアそのものに充てられる可能性があります。今回の研究は、AIが情報量の多い医療文書処理で、実務上の負荷軽減に貢献し得ることを示すものです。&nbsp;評価対象となった6つの公開型言語モデルは、MetaのLlama 3.0、3.1、3.2、GoogleのGemma 9B、Mistral 7.2B、DeepSeek-R1でした。これらは一般向け対話サービスではなく、研究者がダウンロードしてローカル環境で動かせる仕組みです。研究では、DeepSeekとLlama 3.1が最も高い性能を示しました。Northwesternの研究チームは現在、Llama 3.1を使ったアプリの開発を進めており、将来的には医師が病理レポートをアップロードすると、確認用のAI要約を受け取れる仕組みを目指しています。ただし、研究者らは、実際の導入にはさらなる検証と妥当性確認が必要だと強調しています。研究チームは、AIを第二の意見を与える補助層として位置づけています。AIが重要所見を強調し、欠落情報を見つけ出し、文書作成の一貫性を高めることで、医師の専門性をより生かせる環境が整うという考えです。筆頭著者のDr. Yirong Liuは、複雑ながんを抱える患者ほど、この仕組みの恩恵を受ける可能性が高いと述べています。重要な病理所見や治療可能な遺伝マーカーの見落としが治療判断を変え得る場面では、そうした情報を確実に拾い上げることが極めて重要だからです。また、患者が長く生き、繰り返し生検や遺伝子解析を受けるようになる中で、レポートは何十ページにも及ぶことがあり、その中のたった一つの見落としがケアに影響し得るため、AIはこうした場面で意味のある支援を提供できる可能性があるとしています。&nbsp;Northwestern Medicine研究について Northwestern Medicineの今回の研究は、大規模言語モデルを用いて複雑ながん病理レポートの要約を自動化し、臨床現場での使いやすさを高める可能性を探るものです。肺がん患者の病理レポートを対象に、複数の公開型AIモデルが医師作成の要約と比較され、特に分子・遺伝情報の網羅性において高い性能が確認されました。研究チームは、AIを医師の代替ではなく補助手段と位置づけ、将来的には医師が確認用に使える要約支援アプリの開発を進めています。&nbsp;

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がん病理レポート要約を高度化する医療文書解析AIのNorthwestern Medicine研究、Mistral AIなど医師を上回る要約精度を確認

Mariana Mineralsは、銅鉱山の運営自動化を進める一環として、建設現場や鉱山で使われる運搬トラック向け自動運転システムを開発するProntoと提携したと発表しました。Mariana Mineralsは、元TeslaエンジニアのTurner Caldwellが2024年に創業した企業であり、米国の供給網の最下流に位置する鉱物や金属、とりわけ精製金属の供給拡大を目指しています。その実現のために、鉱山運営のほぼあらゆる側面を自動化する構想を進めており、今回の提携はその中でも車両運用を担う重要な一歩となります。Prontoとの提携により、自動運転の運搬トラックは来週からUtah州の銅鉱山「Copper One」で稼働を始める予定です。Copper Oneは以前休止していた鉱山で、Mariana Mineralsが昨年取得しました。契約条件は公表されていませんが、今回の提携は単に無人トラックを現場に導入するだけにとどまりません。Turner Caldwellによると、Prontoの自動運転システムは、Mariana Mineralsが独自に開発した鉱山運営ソフトウェア「MineOS」に直接統合されます。これにより、人手を介さずにトラックの配車や走行経路の調整を自律的に行えるようになります。&nbsp;Mariana Mineralsが描く将来像は、鉱山全体を複数の運営システムで支え、それらを強化学習によって自動化し、最終的には鉱山全域の運営を協調的に管理するというものです。Turner Caldwellは、西側の大手鉱山会社は、かつてTesla登場前のFordやGM、SpaceX登場前のNASA、Anduril登場前の大手防衛企業のような状態にあると見ています。現場の運営チームには、既存のやり方を大きく変える強い動機がなく、表計算ソフト、無線機、紙の報告書でも現場の指標が維持できてしまうため、ソフトウェアや新技術の導入速度が根本的に遅いと指摘しています。その結果、鉱山の生産量は本来より抑えられ、明らかな効率改善の余地が残されたままになっているとTurner Caldwellは考えています。さらにこれは単なる効率の問題ではなく、存在そのものに関わる課題でもあるとみています。西側の鉱山会社は新しいインフラを十分に構築してこなかったため、人材を継続的に引きつけられず、労働力は縮小傾向にあります。そのため今後の鉱山は、より少ない人員でより多くをこなさなければならなくなります。Mariana Mineralsは、こうした課題に対し、ソフトウェアを中心に据えた運営方式こそが解決策になると考えています。&nbsp;この取り組みが成功すれば、Mariana Minerals自身に利益をもたらすだけでなく、他の鉱山にも波及効果を持つ可能性があります。Turner Caldwellは、同社の運営調整ソフトウェアを、十分に実証された後に他社へ販売することも選択肢としてあり得ると述べています。ただし、創業当初からソフトウェア販売を主目的にしていたわけではないとも強調しています。同氏によれば、企業の中核事業はあくまで金属を売ることであり、ソフトウェアは鉱山運営を束ねる調整層にすぎません。そのため、そこまで行くのであれば、単にソフトウェアを売るよりも、垂直統合して金属そのものをつくる側に進むべきだという考えです。&nbsp;また、鉱山を自ら保有し運営することは、強化学習の改善ループにとっても極めて重要だとTurner Caldwellは述べています。より高精度な現場データを得られ、運営を細かく制御できるだけでなく、将来的には現在の人間には見えにくい判断までAIが導き出せる可能性があるからです。同氏はこれを、DeepMindのAlphaGoが十分な学習を経た後に、人間が思いつかなかった手を打つようになったことになぞらえています。もっとも、Mariana Mineralsは、自動化によって人間を鉱山現場から排除しようとしているわけではありません。Turner Caldwellは、むしろ自動化によって縮小しつつある人材基盤を広げられると考えています。労務費削減は一部の効果ではあるものの、それ自体が目的ではなく、限られた労働力でより高い生産性を実現することが狙いだとしています。そして、自動化と自律運転が進めば、稼働できる鉱山が増え、その結果として新たな雇用も生まれるとみています。&nbsp;Mariana Mineralsについて Mariana Mineralsは、元TeslaエンジニアのTurner Caldwellが2024年に設立した鉱山テクノロジー企業です。精製金属の供給拡大を目指し、鉱山と精製事業を現代化された成長型の運営体制へ作り替えることを構想しています。独自の鉱山運営ソフトウェア「MineOS」を軸に、配車、運搬、運営調整を含む鉱山全体の自動化を進め、将来的には強化学習を用いた自律的な鉱山運営の実現を目指しています。&nbsp;

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採掘現場の自動化で精製金属供給拡大を狙う鉱山テクノロジーのMariana Minerals、Prontoと提携し銅鉱山の無人運搬を開始

日刊工業新聞に弊社のスタートアップデータベース（ATDB）の記事が掲載されました

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