ActiveloopがAIデータベースで1100万ドル調達、生産性5倍向上を主張

Last Updated on 2024-03-27 09:57 by 荒木 啓介

カリフォルニア州に拠点を置くスタートアップのActiveloopは、AIプロジェクトを効率化するための専用データベースを提供し、シリーズAで1100万ドルの資金を調達した。この資金調達にはStreamlined Ventures、Y Combinator、Samsung Next（Samsung Groupのスタートアップ加速部門）など複数の投資家が参加した。Activeloopは、非構造化の多様なモーダルデータをAIモデルのトレーニングに活用するという企業が直面する大きな課題に対処するシステム「Deep Lake」を開発し、市場のオファリングよりも最大75%低いコストでAIアプリケーションを作成し、エンジニアリングチームの生産性を最大5倍向上させると主張している。

Deep Lakeは、画像、動画、アノテーションなどの複雑なデータを機械学習（ML）ネイティブの数学的表現（テンソル）として保存し、これらのテンソルをSQLライクなTensor Query Language、ブラウザ内可視化エンジン、またはPyTorchやTensorFlowのような深層学習フレームワークにストリーミングすることを容易にする。これにより、開発者は多様なモーダルデータのフィルタリング、検索、バージョンの追跡と比較、そして異なるユースケースを目指したモデルのトレーニングのためのストリーミングを一つのプラットフォームで行うことができる。

Activeloopは、オープンソースとプロプライエタリの2つの主要なデータベース機能を開発しており、オープンソースプロジェクトはこれまでに100万回以上ダウンロードされ、企業セグメントでの同社の存在感を高めている。現在、エンタープライズ向けのオファリングは使用量ベースの価格モデルを採用しており、バイオファーマ、ライフサイエンス、メドテック、自動車、法律などの高度に規制された業界のフォーチュン500企業に利用されている。例えば、Bayer RadiologyはDeep Lakeを使用して異なるデータモーダルを単一のストレージソリューションに統合し、データ前処理時間を短縮し、データサイエンティストが自然言語でスキャンをクエリできる新しい「X線とのチャット」機能を可能にした。

この資金調達ラウンドにより、Activeloopはエンタープライズオファリングの構築を進め、複雑な非構造化データを整理し、容易に知識を取得できるデータベースにより多くの顧客を引き込む計画である。また、エンジニアリングチームの拡大にも資金を使用する予定である。

【ニュース解説】

カリフォルニア州に拠点を置くスタートアップ企業であるActiveloopは、AIプロジェクトを効率化するための専用データベース「Deep Lake」を提供しており、シリーズAの資金調達ラウンドで1100万ドルを獲得しました。この資金調達には、Streamlined Ventures、Y Combinator、Samsung Next（Samsung Groupのスタートアップ加速部門）など、複数の投資家が参加しています。

Deep Lakeは、非構造化の多様なモーダルデータ（画像、動画、アノテーションなど）をAIモデルのトレーニングに活用するという、企業が直面する大きな課題に対処するシステムです。この技術は、データを機械学習（ML）ネイティブの数学的表現（テンソル）として保存し、SQLライクなTensor Query Language、ブラウザ内可視化エンジン、またはPyTorchやTensorFlowのような深層学習フレームワークにストリーミングすることを容易にします。これにより、開発者は多様なモーダルデータのフィルタリング、検索、バージョンの追跡と比較、そして異なるユースケースを目指したモデルのトレーニングのためのストリーミングを一つのプラットフォームで行うことができます。

Activeloopの技術は、企業が複雑なデータセットをAIアプリケーションに活用する際のコストを大幅に削減し、エンジニアリングチームの生産性を向上させることが可能です。これは、特にバイオファーマ、ライフサイエンス、メドテック、自動車、法律などの高度に規制された業界において、大きなメリットをもたらします。

この技術のポジティブな側面としては、データの前処理時間の短縮、データサイエンティストが自然言語でデータをクエリできる新しい機能の実現、そして何よりも、AIモデルのトレーニングに必要なデータの整理と取得の効率化が挙げられます。しかし、潜在的なリスクとしては、このような高度な技術がもたらすデータのセキュリティやプライバシーに関する懸念があります。また、規制に与える影響として、新しい技術の導入により、データ管理に関する法律や規制の更新が必要になる可能性があります。

将来への影響としては、Activeloopの技術が広く採用されることで、企業はAIモデルの開発とトレーニングをより迅速かつコスト効率良く行うことができるようになります。これは、AI技術の進化と普及を加速させ、さまざまな業界でのイノベーションを促進する可能性があります。長期的な視点では、この技術はデータ駆動型の意思決定を強化し、企業が競争力を維持し、成長を遂げるための重要な要素となるでしょう。

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