木曜日, 5月 23, 2024
ホームスタートアップ【無償提供!新たなアプリ開発時代へ】FreeplayがLLM技術を活用し、企業のテストと構築を支援!

【無償提供!新たなアプリ開発時代へ】FreeplayがLLM技術を活用し、企業のテストと構築を支援!

>Freeplayは、生成型AIモデル(特にテキスト生成モデル)を活用したアプリを企業が構築し、実験し、テストすることができるようにするスタートアップです。本日、Conviction VenturesとMatchstick Venturesが共同リードする325万ドルのシードラウンドでステルスモードから現れました。

Freeplayは、Twitterの元従業員によって設立され、Twitterの開発者プラットフォームおよびエンタープライズデータビジネスの元製品とエンジニアリング責任者を含んでいます。Freeplayは、大規模な自然言語モデルによって駆動されるソフトウェアの特徴をプロトタイプ化し、改善するためのツールを製品開発チームに提供することを目指しています。これらのモデルは、ChatGPTやMetaのLlama 2といったモデルに似ています。

Freeplayの共同創設者でCEOのIan Cairnsは、TechCrunchの電子メールインタビューで次のように述べています。「AIに新参の製品開発チーム向けに、ベストプラクティスを採用するためのツールスイートを提供しています。Freeplayは、これらのチームがLLM(Large Language Models)を自社製品に統合し、最終的にはより良い顧客体験を提供する自信を与えます。」

去年、CairnsとEric RyanはFreeplayを共同設立しました。彼らは2014年にTwitterが買収したソーシャルメディアAPI集約会社のGnipで出会いました。買収後、CairnsとRyanはTwitterに入社し、Cairnsは開発者プラットフォームを、RyanはTwitterのボルダーオフィスのシニアディレクターをリードしました。

Cairnsによれば、Freeplayを立ち上げるきっかけとなったのは、企業がLLMを取り入れる際に直面する課題でした。CairnsとRyanは、既存の監視ツールが大規模なLLMの出力を追跡するのに苦労し、実験のプラクティスが急速に進化する生成型AI分野に対応していないことを発見しました。

Cairnsは「LLMが研究の領域から本番環境での利用へと移行する過程で、その変革的な力を目の当たりにしていました」と述べています。「特に、私たちが何年も一緒に仕事をしたビジネス・ツー・ビジネスのソフトウェア・アズ・ア・サービス企業の多くは、これまで機械学習技術を活用したことがなく、そのような企業がLLMを採用し、時間とともに改善するための新しいツールや開発プラクティスの必要性を見ていました。」

Freeplayのプラットフォームは、開発者のインテグレーションとウェブベースのダッシュボードが組み合わさっています。ダッシュボードから、チームはAIを活用したアプリとのユーザーのやり取りや、アプリの実行コストの見積もり、アプリの平均レイテンシなどのメトリクスを表示することができます。

Freeplayは、観測性の他にも、ユーザーが異なるプロンプト(LLMへの指示)を試してみたり、異なるベンダー(OpenAI、Anthropicなど)のモデルをライブのソフトウェアに切り替えたりする初心者向けの機能を提供しています。Freeplayは、Cairnsが「自動評価ツール」(LLMによって駆動される自動テストツール)と人間によるラベリングワークフローを組み合わせて、LLMのカスタム評価を特定し実装するためのツールも提供しています。

Cairnsは「お客様がLLMの評価を最適化するためのフィードバックループを構築するのを支援しています。たとえば、会計士はAI会計機能の出力をレビューする必要があるかもしれませんし、医師や科学者はバイオテクノロジーやヘルスケアのアプリケーションの出力をレビューする必要があるかもしれません…これにより、高品質なデータセットが構築され、お客様エクスペリエンスを最適化し、LLMを微調整するための資産となる」と述べています。

しかし、生成型AIを構築しベンチマークするための市場におけるFreeplayの特徴は何でしょうか?

Heliconeのような生成型AIに特化した観測性プラットフォームや、PromptLayerやLangSmithのようなプロンプトの追跡や共有をするプラットフォームが存在します。また、AWSやGoogle Cloud、Azureなどのパブリッククラウドの企業も生成型AIによる開発上の新しい課題に対応する製品を提供しています。

Cairnsは競合が存在することを認めていますが、ほとんどのベンダーが「機能の限られた範囲に焦点を当てており、個々の開発者を対象としているか、経験豊富な機械学習とデータサイエンスチームのために重点を置いているが、幅広い才能とバックグラウンドを持つ組織のニーズはおろかです」と主張しています。

Cairnsは「当社のエンドツーエンドのツールセットは、チームがプロトタイプから本番環境に確実に進み、時間をかけて顧客エクスペリエンスを最適化できるように支援します」と述べています。「一部のツールは非常に開発者に焦点を当てていますが、大企業特に共同でビルドするクロスファンクショナルなチームのニーズには応えていません。他のツールは一つの限られたユースケースに焦点を当てていますが、開発ライフサイクル全体をカバーしていません。Freeplayは、開発者が必要とするコントロールを提供しつつ、エンドツーエンドのワークフローを結びつけます。」

Cairnsによると、Freeplayは早くも成功を収めており、早期の顧客が数百から数千ドルを毎月支払っています。「325万ドルのシードラウンドで資金を調達したことで、Freeplayは年末までに現在の10人のチームを12〜15人に拡大し、コア製品を市場に投入する予定です」とCairns氏は述べています。

元記事はこちら

RELATED ARTICLES

返事を書く

あなたのコメントを入力してください。
ここにあなたの名前を入力してください

- Advertisment -
Google search engine

Most Popular

Recent Comments