木曜日, 5月 23, 2024
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【爆速リアルタイム検索と分析アプリが登場!】Rocksetが4億4千万ドルを調達

>Rocksetは、リアルタイム検索とデータ分析を推進するツールを開発する企業で、本日、ICON Venturesが主導し、Glynn Capital、Four River Partners、K5 Global、Sequoia、およびGreylockが参加した3700万ドルの資金調達を発表しました。

RocksetのCEOであるヴェンカット・ヴェンカタラマニ氏によれば、この新たな資金調達により、総額1億500万ドルの資金がRocksetに投じられ、R&D、地理的な拡大、およびセールス・マーケティングへの投資が行われる予定です。

ヴェンカタラマニ氏はTechCrunchの電子メールインタビューで、「平均資本コストを削減し、財務業務に対する柔軟性を持ちつつも、資本水準の低さを維持するために、ベンチャーデットを調達しました」と語りました。「私たちはRocksetを設立し、検索とAIのパワーを世界中のデジタル志向企業に持ち込んだのです。Fortune 500企業から5人規模のスタートアップまで、クラウド上で効率的に強力なデータアプリケーションを構築しスケールさせる力を与えたいのです。」

ヴェンカタラマニ氏は、2016年にRocksetに入社する前は、Facebookのオンラインデータインフラの管理とスケーリングに従事し、ソーシャルネットワークの基礎となるグラフ技術に貢献しました。ヴェンカタラマニ氏は、Rocksetを共同設立したのは、RocksDB(オープンソースの組み込みデータベース)の作者であるドルバ・ボーサカーや、かつてFacebookのリアルタイム検索ツールの開発に携わったフェローであるチューダー・ボズマンとのことです。

ヴェンカタラマニ氏、ボーサカーやボズマン氏は、企業データから洞察を引き出すという課題からRocksetの立ち上げのアイデアを得ました。PwCの最新の調査によれば、43%のビジネスリーダーが、位置情報、整理、運用化のための主要な障壁により、企業のデータからほとんど具体的な利益を得られないと述べています。

ヴェンカタラマニ氏は、「経済の停滞により、スタートアップ企業や大企業の予算が減少しています。AIブームは、より急務があるものとして道筋がつけられています。Rocksetは、クラウドネイティブのスピード、効率、シンプリシティを提供するため、デジタルディスラプターはこのマクロ経済でもより少ない資源でより多くを実現することができるのです。」と述べています。

Rocksetのプラットフォームは、MongoDB、DynamoDB、AWS、Google Cloudなどのデータソースからデータを自動的に取り込み、そのデータを検索および分析アプリケーション向けにインデックス化します。Rocksetのツールを使用すると、顧客はパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、意思決定システムを構築し、高速クエリを実現するインデックスデータベースを使用してインターネットオブシングス(IoT)アプリケーションを提供できます。

今年、Rocksetはベクトル検索機能をリリースし、開発者がメタデータとベクトル埋め込みをリアルタイムでインデックス化および更新できるようにしました。ベクトルは、データの構造化と意味解釈を可能にし、例えば、ベクトル空間内で近くにある単語「キング」と「クイーン」の関連性を理解し、何百万語ものデータベースからそれらを迅速に取り出すことができます。

Rocksetは、推奨エンジンや物流トラッキングのダッシュボード、さらにはフィンテックやEコマースといった領域において、チャットボットなどの様々なアプリケーションに基盤を提供できます。例えば、スポーツカードやスニーカーなどの商品を扱うマーケットプレイス「Whatnot」は、Rocksetを使ってEコマースの推奨を提供しており、eスポーツベンダー「Egogames」は、フラウド検出にRocksetのプラットフォームを活用しています。

Rocksetは、リアルタイム検索とデータ分析のツール市場で独占的に存在しているわけではありません。

Elasticは、Elasticsearch検索エンジンを開発および維持しています。Marqoは、AIアプリケーションのためのオープンソースのベクトル検索エンジンで最近ステルスモードからのローンチを果たしました。そして、Implyは、昨年、1億ドルのベンチャーキャピタル調達でユニコーンのステータスを達成しました。

しかし、ヴェンカタラマニ氏はRocksetが優れていると主張し、競合他社とは異なり、オンプレミスではなくクラウドで動作するように設計されていると述べています。彼はプラットフォームの自動スケーリング機能に注目し、サーバクラスタのプロビジョニングを抽象化し、コストを最適化する一方で、データ取り込みに必要な計算を検索クエリの処理から分離してパフォーマンスを維持する能力を挙げています。

彼は言います。「全ての組織は今やリアルタイムで貴重なビジネスクリティカルなデータを取得し、それを顧客のためにより優れた製品やより効率的なビジネス運営に活用することを求めています。過去のデータベースの世代は、検索とAIアプリ用に構築されていなかったため、リアルタイムな検索とAIに適していないばかりか、操作やスケールアップも非常に難しく、開発コストが増加する原因となっています。」

テクノロジーの優位性やマーケティング戦略によるものか、Rocksetはかなりうまくやっているようで、2年連続で年間売上高が3倍に増加し、顧客数も2倍に増加しています(250以上のブランド)。最近の顧客リストには、フライト遅延の予測のためのチャットボットの構成要素としてRocksetを利用しているJetBlueも含まれています。また、Venkataramani氏によれば

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