金曜日, 1月 31, 2025
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【企業の未来を切り拓く!】Rockfishが合成データ活用を支援

長年にわたり、Vyas Sekar は大学の友人である Muckai Girish に電話をかけ、スタートアップのアイデアについて話し、Girish の意見を聞いていました。通常、2人はアイデアについて話し合い、それで会話は終わっていました。しかし、2022年初めに Sekar が合成データに関するアイデアで Girish に電話をかけたとき、その会話は電話を切った後も終わりませんでした。

Sekar と Carnegie Mellon 大学の同僚である Giulia Fanti は、学術界における再現性の危機、つまりデータの再現性の問題を解決するために合成データの構築に取り組んでいました。Sekar は学術界で解決策の必要性を感じていましたが、当時の Girish の顧客も同様の問題に直面していました。数社の企業と話をした後、その仮説はさらに裏付けられました。

「その当時は、これが非常に現実的でチャンスがあると感じました」とCEO の Girish は TechCrunch に語りました。「それが私たちを始めさせたものであり、その後数か月でいくつかの投資家、知り合い、さらには企業と話し合い、これが重要な問題であり、それに生涯を捧げる価値があると気付きました。」

その結果、Rockfish というスタートアップが生まれました。このスタートアップは、生成AIを使用して、企業のデータの隔たりを解消するための合成データを作成しています。Rockfish は、AWS や Azure をはじめとするデータベースプロバイダーと統合し、社内方針やデータの用途に基づいて最適な構成を選択するユーザーを支援しています。

合成データはAIの世界で注目を浴びており、Rockfish が2022年6月にスタートしたときにはすでにその勢いが高まっていました。Girish は、Rockfish が他の競合他社と差別化された製品を構築し、また、企業が日常的に使用するソリューションとなるようにしたかったと述べています。

そのため、企業が持続的にデータを取り込む製品設計と、財務取引、サイバーセキュリティ、サプライチェーンなどのオペレーションデータに焦点を当てています。これらの領域は企業に常にデータを生み出し、常に変化しています。Girish は、ここに焦点を当てることで Rockfish が他の競合他社と差別化できると考えています。

現在、Rockfish は、ストリーミング分析プラットフォームの Conviva をはじめとする数社のエンタープライズクライアントと協力しており、米軍および国防総省を含む政府機関とも協力しています。

Rockfish は Emergent Ventures を中心とする400万ドルのシードラウンドを発表し、Foster Ventures、TEN13、Dallas VC などが参加し、これにより同社の総調達額は約600万ドルに達します。

Emergent Ventures のマネージングパートナーである Anupam Rastogi は TechCrunch に対して、Rockfish の設立以前から Sekar を追跡していたと述べました。同氏は、同社に投資を促したものは「チーム、市場、そして製品の順番」であり、Rockfish の企業向けの開発重点が、空気中の他のプレイヤーよりも Emergent にとって好ましい選択となったと述べています。

「チームは非常にクオリティの高いデータサイエンティストで、複数の博士号を持っています」と Rastogi は語りました。「技術的に洗練されたこの空間は、技術的な強みがテーブルに揃っていることが非常に重要だと考えています。彼らは企業だけでなく、業界全体で基礎的な作業を行っています。」

Rockfish は競合他社をより圧倒するために焦点を置いていますが、合成データの市場がますます混雑していくことに対しては変わりません。AI企業は、他のAIトレーニングデータが枯渇したと考える複数のプレイヤーが合成データに転向しています。

トニック AI などの多くのスタートアップが市場に取り組んでおり、ベンチャーファンディングで4500万ドル以上を調達したトニック AI、VCファンディングで3100万ドルを調達した Mostly AI、そしてSASに買収される前に1450万ドルを調達した Hazy などがあります。

Girish は、Rockfish が状態空間モデルなどの他のモデルを組み込むことで合成データへのアプローチを拡大し、エンドツーエンドの機能を向上させる予定であると述べています。

「インターネットからランダムなデータを取り、合成データを生成するわけではありません」と Girish は述べています。「それではうまくいく保証はありません。しかし、これらすべてを企業向けに結集させると、実際に非常に関連性があり、現実味があるものになります。それがこの鍵であり、そしてそれを常に行えるようにすることが役立つと考えています。」

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