<a href="https://si.inc/">Standard Intelligence</a>は、SequoiaとSpark Capitalがリードし、著名なAI研究者であるAndrej Karpathyを含む複数のエンジェル投資家から$75Mを調達した。動画を用いて学習する世界初の汎用的なコンピューターアクションモデルを目指すStandard Intelligenceは、コンピュータ操作タスク向けに特化して最適化されたFDM-1という基盤モデルを開発しています。言語モデルのスケール競争と、それを取り巻くエージェントエコシステムは非常に激化しています。問題を推論し、それを解決するためのコードを書くコーディングエージェントは、すでに大きな進歩をもたらしています。しかし、ある野心的な若いチームは異なる賭けをしています。最も有望な汎用コンピュータエージェントへの道は、言語やスクリーンショット、ツール呼び出しではなく、生の動画のスケーリングにあるのではないかという考えです。Standard Intelligenceの仮説は、汎用エージェントを構築する最良の方法は、コンピュータ使用に関する完全な動画事前学習であるというものです。なぜなら、それだけがアクションデータを真にスケールできるアプローチだからです。テキストトークンを予測する代わりに、このモデルは画面の生データからコンピュータの使い方を学習し、目の前のピクセルから次のマウスの動き、クリック、キーストロークを予測します。これは、コンピュータ画面上のナレッジワークにTesla FSDのアプローチを適用したものです。この賭けは、非常に逆張りであると同時に、「苦い教訓」に深く影響されています。ワークフローを手作業で設計したり、言語モデルをますます複雑な仕組みで包み込むのではなく、Standard Intelligenceは新しい事前学習パラダイムに賭けています。すなわち、コンピュータ使用の生のストリームをモデルに与え、それを積極的にスケールし、データから汎用性が自然に生まれるようにするというものです。動画は扱いにくいものです。計算コストが高く、経済的にも高価で、技術的にも厳しい領域です。これまで動画をAGIに向けてスケールしようとした試みの多くは途中で頓挫してきました。Standard Intelligenceのチームは明確に「動画の専門家ではない」と言います。彼らは動画という媒体を扱う方法についての長年の前提を持っていたわけではありません。その代わりに、各課題を第一原理から考え直す必要があり、並外れた楽観性、創造性、そして粘り強さでそれらの課題に取り組んできました。その結果は印象的です。1100万時間のコンピュータ操作データセットは業界最大規模です。競合手法より約50倍トークン効率の高い動画エンコーダにより、30FPSの動画を約2時間分、100万トークンのコンテキストウィンドウ内に収めることが可能です。また、San Franciscoに設置された30ペタバイトのストレージクラスターは、$500K未満で構築されており、ハイパースケーラーの代替案と比較して約20倍安価です。Standard Intelligenceの最初の基盤モデルであるFDM-1は、大規模にコンピュータ操作動画で直接トレーニングされたモデルであり、このパラダイムの将来像を垣間見せています。この汎用モデルは、BlenderでCADギアを生成し、1時間のファインチューニング後にSan Franciscoの街区を車で走行し、好奇心旺盛な人間のように状態空間を探索することでソフトウェアのバグを見つけることができます。共同創業者のGalen MeadとDevansh Pandeyは、2022年にAtlas Fellowshipで10代の頃に出会いました。このプログラムはAIアラインメントやAGIに関心を持つ高校生向けの選抜フェローシップです。GalenとDevanshはAGIの実現に対して非常に真剣であり、安全にそれを達成することにも強い責任感を持っています。両者とも年齢以上に成熟しており(それぞれ21歳と20歳)、この課題に取り組む緊急性から学部課程を中退しています。GalenとDevanshは、センス、粘り強さ、技術的な勇気、そして野心の組み合わせで際立っています。それはプロダクト思考、研究の方向性、そしてFDM-1のレポートそのものにも表れています。6人からなるチーム全体は小規模ながら非常に優秀です。Neel、Yudhister、Ulisse、Ryanはいずれも個性的で卓越したメンバーです。彼らは従来のキャリアパス(著名な学位や大手企業からのオファー)を断り、この大胆なミッションに共に取り組むことを選びました。動画は長らくAIの強力なトレーニング基盤でした。DQNはAtari環境においてピクセルから直接豊かな行動を学習できることを示しました。Teslaは動画モデルをスケールさせ、自動運転車やロボットが物理世界をナビゲートできるようにしました。しかし、汎用ナレッジエージェントを目指す競争において、動画ファーストの事前学習は依然として非主流のアイデアです。Standard Intelligenceは、それが長く非主流のままでいることはないと考えています。 &nbsp;

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動画を用いて学習する世界初の汎用的なコンピューターアクションモデルを目指す"Standard Intelligence"が$75Mを調達

<a href="https://legora.com/">Legora</a>は、Series Dの拡張として$50Mを追加調達し、本ラウンドの総額は$600Mとなり、ポストマネー評価額は$5.6Bとなりました。今回の拡張により、AtlassianおよびNVentures (NVIDIAのベンチャーキャピタル部門)がコーポレート投資家として加わりました。また、Airtree、Barclays、Geodesic、Insight、Liberty Global、Nikesh Aroraといった新たな金融投資家も参加しています。以前に発表していた<a href="https://legora.com/blog/series-d">Series D</a>は、Accelがリードし、Benchmark、Bessemer Venture Partners、General Catalyst、ICONIQ、Redpoint、Y Combinatorなどが参加していました。「Legal AIのリーダーとして、Legoraは高度に統合されコンテキストを理解するAIが複雑なワークフローをどのように変革できるかを示しています。私たちはAtlassianのAIを活用したチームコラボレーションのビジョンと強い整合性を感じており、同社の継続的な拡大を支援できることを楽しみにしています」とAtlassianのHead of Corporate Development and Product PartnershipsであるSarah Hughesは述べました。今回の資金調達拡張は、急速な成長期を経て実施されました。Legoraは最近、年間経常収益(ARR)で$100Mを突破し、史上最も急成長しているエンタープライズソフトウェア企業の一つとなっています。過去1年間で、Legoraの従業員数は40人から400人へと拡大し、顧客基盤は200社から50以上の市場にわたる1,000以上の組織へと成長しました。現在ではBarclaysのような大企業の法務部門に加え、White &amp; Case、HSFK、Linklatersといった世界有数の法律事務所において、数万人の法務プロフェッショナルにサービスを提供しています。企業内法務部門は現在、Legoraにとって最も急成長しているセグメントの一つとなっています。過去1年間で導入が加速しており、社内チームが外部弁護士が既に活用しているのと同様のAI機能を取り入れようとしていることが背景にあります。導入企業では測定可能な効果が確認されており、調査対象の法律事務所では、弁護士1人あたり週平均4.3時間の非請求業務時間の削減が実現され、42%がLegoraの利用によって新規案件を獲得したと報告しています。AIエージェントが受動的なアシスタントから、ツールを活用しワークフローを完了するなどユーザーの代わりに行動できるシステムへと進化する中で、ソフトウェアモデルはSaaS(Software as a Service)からAaaS(Agent as a Service)へとシフトし始めています。法務チームにとってこれは、単一のユースケースを超え、企業データ、法域に関する知識、そしてインテリジェントなエージェントを組み合わせた統合システムへ移行することを意味します。「エンタープライズAIは今、新たなフェーズに入りつつあります。基盤モデルは急速に進化していますが、本当のブレークスルーはその適用方法にあります。AIは単に支援するだけでなく、適切な人間の監督のもとで自律的に実行するようになっています。投資家と顧客の支援を受けながら、私たちは法務業務のための完全なエージェント型オペレーティングシステムを構築しています」。とLegoraのCEO兼共同創業者であるMax Junestrandは述べました。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/1oWR_gpR6GY" title="Law just got more attractive" 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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弁護士向けLegal AIのリーダーである"Legora"がSeries Dで$50Mを追加調達し総額が$600Mに拡大

<a href="https://www.quantum-art.tech/">Quantum Art</a>は、Bedford Ridge Capitalがリードし、Hudson Bay Capital、Poalim Equity、IDA Venturesなどが参加したSeries Aで追加で$40Mを調達し$140Mに拡張した。この拡張は投資家からの強い需要によるものであり、2025年12月に発表された$100MのSeries Aを基盤としており、<a href="https://thequantuminsider.com/2025/12/10/quantum-art-funding-round/">Series A</a>にはBedford Ridge Capital、Battery Ventures、Disruptive AIなども参加していました。フルスタックのトラップドイオン量子コンピュータを開発するQuantum Artは、2022年にWeizmann Institute of Scienceからのスピンオフとして設立されたイスラエル企業であり、複雑な計算問題に対するシステムおよびソリューションを開発するフルスタックのトラップドイオン量子コンピューティング企業です。同社のアーキテクチャは、最適化、シミュレーション、高度計算といった実世界のアプリケーション向けに設計されたソフトウェアと、スケーラブルなハードウェアを組み合わせています。今回の新規資金は、商業規模の量子コンピューティングを実現するために設計されたQuantum Artの1,000量子ビットのマルチコアシステムであるPerspectiveの開発を加速するために使用されます。また、この資金は大規模な量子ビット拡張に必要な高度な光学技術の開発、同社の2Dアーキテクチャロードマップの拡張、そしてグローバルな事業開発の加速にも充てられます。「今回のSeries Aの拡張は、Quantum Artのアーキテクチャとスケーラブルな商用量子コンピューティングに対する長期ビジョンに対する投資家の強い信頼を反映しています。この資金調達により、当社の1,000量子ビットマルチコアシステムであるPerspectiveの開発を加速し、アーキテクチャの中核技術を強化するとともに、商用化に向けてグローバルチームの拡大を継続することが可能になります」とQuantum ArtのCEO兼共同創業者であるDr. Tal Davidは述べています。「Quantum Artへの継続的な投資は、量子コンピューティングにおいてスケーラビリティが依然として最も重要な課題であるという当社の見解を反映しています。多くのアプローチは依然としてスケーリングの制約に直面していますが、Quantum Artのアーキテクチャはそれらの制約を克服するよう設計されています。市場が成熟するにつれて、同社に意味のある優位性をもたらすと考えています」とBedford Ridge CapitalのInvestment PartnerであるMichael Reidlerは述べています。「Quantum Artはこの分野で最も重要な課題の一つ、すなわち性能を損なうことなくスケールする方法に取り組んでいます。これまでのアプローチと実行スピードにより、同社はイスラエルの成長する量子エコシステムおよびより広範なグローバル市場の中で良好なポジションにあると考えています。また、イスラエルにおける量子技術の発展を支援できることを嬉しく思います」とPoalim EquityのManaging DirectorであるEtai Kramerは述べています。Quantum Artは現在、商用化フェーズに入り、高度な技術開発から市場展開へと移行しています。この進化の一環として、同社はQuantum as a Service (QaaS)の提供開始を準備しており、これは同社の市場投入戦略の中核を担うものとなります。このQaaSプラットフォームは、初期段階のユースケース開発と顧客との連携を、スケーラブルな量子ハードウェアへのアクセスへと橋渡しし、最終的にはスタンドアロン型量子コンピューティングシステムの商用化へとつなげることを目的としています。この段階的モデルにより、顧客はアルゴリズムの探索や共同開発から、実際の量子システム上での実行へとシームレスに進むことが可能になります。同時に、Quantum Artはグローバル展開を拡大しており、主要な国際市場に拠点を設け、顧客エンゲージメント、事業開発、長期的成長を支えるための戦略的パートナーシップを構築しています。&nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/Pn9TV_Hn_Zc" title="How Do You Scale A Quantum Computing Company? | Tal David | Tracxn for Founders" 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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イスラエル発でフルスタックのトラップドイオン量子コンピュータを開発する"Quantum Art"がSeries Aを$140Mに拡張

<a href="https://juliahub.com/">JuliaHub</a>は、Dorilton Capitalがリードし、General Catalyst、AE Ventures、元SnowflakeCEOのBob Mugliaが参加したSeries Bで$65Mを調達した。次世代モデリングおよびシミュレーションを実現するScientific AIのJuliaHubは、最先端のAIファーストツールをシームレスかつセキュアな環境で提供することで、世界で最も困難な科学的・技術的課題に取り組む人々を支援することを使命としています。同社は2015年に、MITで開発され現在世界中で100万人以上の開発者に利用されている高性能オープンソース言語Juliaの開発者によって設立されました。JuliaHubは高度な数理計算と機械学習の専門知識を組み合わせ、Scientific Machine Learning (SciML)、デジタルツインソリューション、そして航空宇宙や自動車などの産業分野における次世代モデリングおよびシミュレーションを実現しています。JuliaHubのDyadは、物理システムの設計および構築方法における根本的な変革を示しており、自律型AIエージェントを産業用機械のデジタル設計およびテストに取り入れています。ヒートポンプから衛星、半導体に至るまで、エンジニアリングチームは設計、テスト、構築のサイクルを数か月から数分へと短縮できます。すでに複数のFortune100企業が、航空宇宙、政府、自動車、HVAC、ユーティリティなどの複数の産業分野でDyadおよびJuliaを活用しています。「システムモデリングは、AIネイティブなエンジニアリングスタックの中でも最も戦略的に重要なレイヤーの一つです。なぜなら、物理、制御ロジック、AIが交差する場所だからです。JuliaHubはDyadによって非常に卓越したものを構築しました。単にシステムをモデル化するだけでなく、それをコンパイルし、エンジニアをコンセプトから本番制御コードまで単一の環境で導くプラットフォームです。私たちはJuliaHubがPhysicalAI分野を代表する企業の一つになる可能性があると信じており、Dyadの市場投入を加速させるチームを支援できることを誇りに思います。」とSeries BをリードしたDorilton CapitalのDaniel Freemanはコメントしています。物理エンジニアリングは、AI革命の恩恵をまだ十分に受けていない最大の分野の一つです。Claude Code、Codex、Geminiのようなツールがソフトウェア開発を変革してきた一方で、産業エンジニアは従来ツールによる制約を受け続けてきました。McKinseyは、2040年までに新規および更新インフラの需要を満たすために累計$106Tの投資が必要になると推計しています。これらの更新を計画し構築するエンジニアには、AI強化ソフトウェアと同じスピードで進められるソリューションが必要です。そこでDyadが登場します。Dyadは、エンジニアリングチームに対して産業システムのモデル化、テスト、検証を行うAIファーストな環境を提供します。いわば物理世界におけるClaude Codeのような存在です。Dyad 3.0は本日ローンチされ、2025年6月にリリースされたDyad 1.0および2025年12月にリリースされたDyad 2.0を基盤としています。Dyadは自律型エージェントをスケーラブルな物理シミュレーション、厳密な制御、安全解析、そして組み込みシステム向けコード生成機能と接続し、ソフトウェアと現実世界のギャップを埋めます。廃水処理施設であれ自動車であれ、高度に詳細なデジタルツインの開発や特定の導入シナリオに向けたコントローラ調整、効率的な機械を初回から構築するためのハードウェア設計の反復において、もはや博士号は必要ありません。Dyadのクラウドベースエージェントは、世界中の科学知識を継続的にスキャンし、モデルを常に改善するよう設計されています。AIによる自動化されたラボテストも拡大しており、モデルが物理現実と一致することを保証しています。ストリーミングデータとScientific Machine Learning (SciML)を組み合わせることで、システムが現実世界から学習するにつれてモデルが自動的に成長することが可能になります。Dyadのシミュレーションエコシステムと言語は、これらの学習結果をエンジニアにフィードバックし、プロセスの確認、仮定が顧客要件と一致しているかの判断、そして最終製品の安全性を担保するヒューマンインザループの役割を支援します。Dyadの設計により、エンジニアはすべてのコードを書くことなく数百万の設計を試すことができ、同時に航空機が安全に飛行し続けるための適切なツールを得ることができます。汎用AIでは、モデルが物理法則に従うことを保証できません。物理エンジニアリングにおいて、エラーは単なるバグではなく、橋の崩壊やバッテリー火災といった重大な結果につながります。これがこれまでAIがハードウェアエンジニアリングで重要な役割を果たすことを妨げてきた障壁でした。しかし今、それが変わりつつあります。化学プロセスモデリングにおける最近のエージェント型ベンチマークでは、Codex、Claude Code (Opus)、Geminiといった一般的なLLMシステムは初期設定をほとんど完了できませんでした。一方Dyadは、通常数週間かかる化学プラントの収率最適化のためのモデル予測制御の作成プロセスをほぼ完全に自動化しました。「エンジニアリングシステム設計ソフトウェアにおいて破壊的な転換が起きており、Dyadはその最前線にあります。従来のツールは約束された生産性やAIの価値を引き出す統合性を提供していません。Dyadを使えば、物理のモデリング、制御アルゴリズムの開発(自動コード生成付き)、高精度なデジタルツインやサロゲートの作成によるディープラーニング推論モデルの迅速な開発が可能になります。これらすべてがAIによって実現されます。Dyadは物理とアナリティクスが交わる領域で機能し、顧客と株主の双方に価値をもたらします。」元GE Aviation CEOでありGEのVice ChairであるDavid Joyceは述べています。Dyadのモデリング言語は、AIエージェントが理解しやすいように設計されています。その基盤ロジックは物理法則に基づいており、流体が機械内をどのように移動するか、風速や温度がコンポーネントにどのような影響を与えるか、重力のような基本的な力が設計にどのように影響するかを推論できます。これにより、エンジニアが信頼できる物理的に妥当なモデルが生成されます。例えば、水管理で100年の歴史を持つBinniesおよびWilliams Grand Prix Technologiesとのパートナーシップにより、JuliaHubはわずか4つのセンサー入力で90%以上の精度でポンプ故障を予測するSciMLベースのデジタルツインを開発しました。「Dyadは水業界にとって大きな変革をもたらし、リアクティブな運用から予測型のシステムレベル意思決定への移行を可能にします。企業が現実世界の複雑性をモデル化し、故障を予測し、日々のパフォーマンスを最適化する方法を変革する可能性があります。」BinniesのDigital Products &amp; Services (Digital Twins &amp; AI)ディレクターであるTomRayは述べています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/LKVN3emeKgo" title="Dyad Studio: Engineering Products of the Future" 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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次世代モデリングおよびシミュレーションを実現するScientific AIの"JuliaHub"がSeries Bで$65Mを調達

<a href="https://www.rogo.ai/">Rogo</a>は、Kleiner Perkinsがリードし、Sequoia、Thrive Capital、Khosla Ventures、J.P. Morgan Growth Equity Partners、BoxGroupなどが参加したSeries Dで$160Mを調達し、これまでの資金調達総額は$300M超となりました。金融サービス向けに構築された生成AIプラットフォームのRogoは、世界有数の投資銀行、プライベートエクイティファーム、アセットマネージャーに所属する35,000人以上のプロフェッショナルに信頼されており、金融に特化した推論モデルと社内外データソースとの深い統合を組み合わせることで、リサーチの自動化、ワークフローの高速化、そしてアナリストレベルのインサイトを数秒で提供します。今回の投資は、金融サービスにおけるAIが転換点を迎えているタイミングで行われました。世界の主要金融機関は現在、AIを中心にオペレーティングモデルを再構築し始めており、ワークフローの再設計、人員構成の見直し、そしてあらゆる取引、ポートフォリオ、リレーションシップにまたがって非同期で稼働する自律型エージェントの導入を進めています。Rogoはこの変革を進める金融機関にとっての長期的なAIトランスフォーメーションパートナーであり、最先端のエージェント、現場に入り込むバンカーおよびエンジニア、そして金融、セキュリティ、法務、規制、応用AIの交差点における深いドメイン知識を提供しています。Rothschild &amp; Co、Jefferies、Lazard、Moelis、Nomuraなどを含む250以上の機関に所属する35,000人以上の金融プロフェッショナルが、オリジネーション、エグゼキューション、アドバイザリー、ポートフォリオインテリジェンスといった日常業務においてRogoを活用しています。「世界で最も高度な金融機関は、AIを活用してオペレーションの在り方を根本から再構築しており、そのパートナーとしてRogoを選択しています。最前線にいる機関は、単なる業務自動化を超えて、AIネイティブ企業へと急速に移行しており、企業全体で機能し、取引を重ねるごとに進化するエージェント型システムを導入しています」とRogoのCEO兼共同創業者であるGabriel Stengelは述べています。Rogoのプラットフォームは、金融機関の思考、業務プロセス、意思決定の方法と連動して動作します。同社は最近、Felixを発表しました。これは複雑で多段階の金融プロセスを自律的に実行するエージェント型AIであり、案件スクリーニングやCIM作成から、買い手へのアプローチ、データルームのデューデリジェンスに至るまで対応します。「Rogoは、金融業界で最も要求水準の高い機関が最重要のワークフローを任せることができるAIプラットフォームを構築しました。技術的な深さ、独自のデータ統合、そして真のドメイン専門性の組み合わせが、Rogoが他社を引き離している理由です。あるプラットフォームが業界全体のオペレーティングシステムとなるとき、その機会は世代を代表するものになります」とKleiner PerkinsのパートナーであるMamoon Hamidは述べています。<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/dAaIrxM177I" title="Building the Intelligence Layer for Wall Street (Rogo CEO)" 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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金融サービス向けに構築された生成AIプラットフォームの"Rogo"がSeries Dで$160Mを調達

<a href="https://www.aidoc.com/">Aidoc</a>は、Goldman Sachs AlternativesのGrowth Equityがリードし、General Catalyst、SoftBank Investment Advisors、NVentures(NVIDIAのベンチャーキャピタル部門)も参加したたSeries Eで$150Mを調達し、これまでの資金調達総額は$500M超となりました。General CatalystとSquare Pegがリードした成長ラウンドから1年未満での達成となります。これはAidocの勢いの速さと、エンタープライズ規模の臨床AIに対する需要の加速を示しています。エンタープライズ規模の臨床AIのグローバルリーダーであるAidocは、生の患者データを実用的なインサイトに変換することで、医師がより早く安全に診断できるよう支援しています。同社は革新的なCARE™基盤モデルとエンタープライズAIプラットフォームAidoc aiOS™を中核とし、AIを臨床ワークフローに直接組み込むことで、医療システムが複数のFDA承認済みソリューションを一元的に導入・管理・スケールできるようにしています。Aidocの技術はこれまでに1億1,000万件以上の患者ケースを解析し、世界中の約2,000の病院で導入されており、年間約6,000万人の患者の臨床意思決定を支援しています。診断エラーや診断の遅れは、米国において毎年少なくとも40万人の死亡に寄与しており、これは画像診断件数の増加、人材不足、臨床の複雑化によって引き起こされています。AIは長らくその負担軽減を約束してきましたが、多くのツールは単一のユースケースに個別対応してきたため、大規模でのインパクトは限定的でした。病院がより広範でシステム全体にわたるソリューションを求める中、市場は医療システム全体に展開される臨床AIへとシフトしています。基盤モデルは、単一のアーキテクチャから複数の疾患や画像モダリティに対応できるようにすることで、このシフトを技術的に可能にしました。しかし、その能力を規制下の実臨床に落とし込むことは、はるかに複雑であることが明らかになっています。Aidocは独自の臨床基盤モデルCARE™を開発し、エンタープライズプラットフォームaiOS™を通じて展開しました。今年初めには、CAREが臨床画像における包括的な二桁規模の基盤モデルベーストリアージシステムとして初のFDA承認を取得しました。現在、同社は年間6,000万件以上の患者ケースを解析し、約2,000の病院に導入されており、臨床AI導入の新たなフェーズを示しています。「2030年までに、すべての複雑な診断判断はAIによって支援され、より早期の検出と予防可能なエラーの削減が実現されるべきです。私たちはCAREを安全かつ大規模に医療システムへ展開する責任を強く感じています。この資金調達により、疾患カバレッジの拡大と、CTおよびX線にまたがるエンドツーエンドのAIの進化が加速します。これには、ピクセルからドラフトレポート作成までの全ワークフローが含まれ、2年以内の実現を目指しています。」とAidocの共同創業者兼CEOであるElad Walachは述べています。臨床AIがエンタープライズ展開へ移行する中で、重要な決定要因となるのがガバナンスと規制対応の厳格さです。大規模で複雑な医療システムにおいては、スケールの実現には高度な技術だけでなく、実臨床で安全に運用するための監督体制と説明責任が不可欠です。「Aidocは高度な技術と規制遵守の厳格さを両立しており、これはほとんどの企業が達成できていないことです。医療システムは一貫して、放射線科の効率向上、在院日数の短縮、測定可能な財務リターンといった具体的な成果を報告しています。私たちは、この革新性、安全性、技術的厳密さ、運用規律の組み合わせにより、Aidocが臨床AI分野における長期的リーダーになると考えています。」とGoldman Sachs AlternativesのGrowth EquityのパートナーであるChristian Reschは述べています。今回の資金は、AidocのCARE基盤モデルのさらなる開発、追加の臨床適応領域への拡大、そして画像診断のドラフトレポート自動生成などの新機能の開発に活用され、エンドツーエンドの臨床AIワークフローを強化します。また、AIを大規模に管理・統制するための集中型運用フレームワークのもとで、単体ツールを統合する動きが進む中、aiOSエンタープライズAIプラットフォームのグローバル展開も加速します。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/lyr7pXsY0_k" title="How Aidoc’s Clinical AI Platform Works" 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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エンタープライズ規模の臨床AIのグローバルリーダーである"Aidoc"がSeries Eで$150Mを調達

<a href="https://launchfirestorm.com/">Firestorm Labs</a>は、Washington Harbour Partnersがリードし、NEA、Ondas、In-Q-Tel、Lockheed Martin Ventures、Booz Allen Venturesなどが参加したSeries Bで$82Mを調達し、これまでの資金調達総額は$153Mとなりました。必要な場所で戦闘員にミッションクリティカルな能力を提供する防衛テクノロジー企業のFirestorm LabsのxCellプラットフォームは、コンテナ型の遠征製造能力を提供し、自社のモジュール型で迅速に構成可能な無人システムだけでなく、部品、コンポーネント、パートナープラットフォームの生産および維持を可能にします。米国空軍および陸軍向けの実証実験の成功を受け、Firestormは現在、Department of War(DoW)向けに大規模生産および作戦領域全体での展開拡大へと移行しています。同社の展開拡大の取り組みは、特に物流が競合する課題が最も深刻なインド太平洋地域の作戦部隊に焦点を当てています。「厳しい現実として、現在のサプライチェーンは高リスク環境、特にインド太平洋地域において脆弱すぎます。今回のSeries Bにより、大規模生産への移行を加速し、戦術エッジにおいて競合する物流の問題を直接解決できるようになります。我々は業界を追随するのではなく、工場を最前線に移すことでリードしています。顧客への納入実績やUSAFおよび陸軍での実証を経て、防衛産業基盤を強化するために必要な柔軟な生産能力を提供しています。」とFirestorm LabsのCEOであるDan Magyは述べています。今回の投資により、Firestormのコンテナ型製造プラットフォームであるxCellの生産が加速されます。xCellは、戦術エッジにおいて戦闘対応可能な無人システムおよび部品を迅速に生成することを可能にします。製造を必要な場所に移すことで、Firestormは紛争時に混乱のリスクがある脆弱なサプライチェーンへの依存を低減します。これを大規模に実現するために、xCellはHPとの戦略的パートナーシップを通じて産業グレードの3Dプリンティング技術を活用し、高スループットと迅速な設計サイクルを戦術エッジで実現します。Department of Warは近年、競合する物流課題に対する革新的なソリューションを求めており、Research and Engineering担当Undersecretary of Warのオフィスを通じた投資対象として「Contested Logistics Technologies」を6つの重要技術分野(CTA)の1つに指定しています。この動きは、同分野への数十億ドル規模のコミットメントによって裏付けられており、Department of WarのAdditive Manufacturing(AM)予算が前年比83%増と急増し、防衛における最重要分野の1つとなっています。FirestormのxCellプラットフォームは、パートナーによって設計されたシステムの生産を可能にするオープンエコシステムとしても設計されています。これにより、パートナーは自社プラットフォームをアディティブマニュファクチャリングおよび現場の軍人オペレーターによる簡素な組立に適した形へ再設計することが可能になります。独自のモジュラーシステムとプラグアンドプレイ型の製造エコシステムを組み合わせることで、Firestormは迅速性と大規模展開への緊急需要に応えています。「産業能力はもはや背景条件ではなく、国家安全保障における最前線の要件です。迅速かつ大規模にシステムを生産、適応、維持する能力が将来の紛争の結果を左右します。中央集約型サプライチェーンを、エッジで運用可能な展開型コンテナユニットへ置き換える新しい製造モデルを構築するFirestormのSeries Bをリードできることを嬉しく思います。」とWashington Harbour PartnersのFounder兼Chief Investment OfficerであるMina Faltasは述べています。過去12か月でチーム規模を40人から160人以上へと4倍に拡大しており、同社はSeries B資金を活用して、急増する運用需要に対応するためのトップクラス人材の採用も引き続き強化していきます。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/q0zyY4MSmLw" title="San Diego 3D printing startup to produce drones for U.S. military" 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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戦地で戦闘対応可能な無人システムを迅速に製造する防衛テクノロジー企業の"Firestorm Labs"がSeries Bで$82Mを調達

<a href="https://aaritya.com/">Sahi</a>は、Accelがリードし、Elevation Capitalが参加したSeries Bで$33Mを調達し、評価額は約$200Mと3倍以上に増加しました。同社は昨年6月にAccelおよびElevationがリードしたSeries Aで$10.5Mを調達した際の評価額は$60Mでした。インド・ベンガルール拠点でパフォーマンス志向のトレーダー向けに構築されたブローカープラットフォームのSahiは、先物・オプション(F&amp;O)および現物取引サービスを提供しています。また、Sahiは投資助言サービスを提供するためのリサーチアナリストライセンスも取得しています。ただし現時点では、広範な資産運用分野への参入ではなく、トランザクションビジネスに注力しています。同プラットフォームは急成長を遂げており、2025年4月から2026年3月の間に取引量が24倍、アクティブトレーダー数が19倍に増加したとしています。累計13クロール以上の取引を実行しており、そのうち86%がFY26に集中しています。2023年に元Swiggy CTOのDale Vazと元Kotak Securities幹部のManish Jainによって設立されたSahiはは、Zerodha、Groww、Dhanといった競合が存在する市場において、AIネイティブな機能を武器に効率性を維持し、ユーザーの取引成果向上を目指しています。同社は40万以上のdematアカウントを保有し、日次取引の約3%を占めているとしています。さらに、最近では1日あたりの取引件数が100万件を突破しました。<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/niRy3nnL8l0" title="Product Demo of Sahi at IFTA 2025" 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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インドのパフォーマンス志向トレーダー向けに構築されたブローカープラットフォームの"Sahi"がSeries Bで$33Mを調達

<a href="https://parallel.ai/">Parallel Web Systems</a>は、Sequoia Capitalがリードし、Kleiner Perkins、Index Ventures、Khosla Ventures、Spark Capitalなどが参加したSeries Bで$100Mを調達し、評価額は$2Bに引き上げられました。同社の前回の資金調達は昨年11月の$100MのSeries Aであり、その際の評価額は$740Mでした。同スタートアップの累計調達額は$230Mに達しています。元TwitterのCEOであるParag Agrawalによって設立されたAIエージェントがウェブ検索を行うためのプラットフォームを開発しているParallelは、人間に代わって行動できる自律型ボットであるAIエージェントに特化しており、それらがタスクを完了するために最も効率的かつ正確にウェブ検索を行えるように設計されています。Agrawalは2023年に「エージェントは人間よりもはるかに多くウェブを利用するようになる」と考え、そのために専用のインフラが必要になると見込んだと述べています。AIエージェントは、投資やリスク引受の調査、保険請求処理、政府契約の精査などのタスクのためにウェブ検索を行う必要がある可能性があります。これらの多くは「ディープリサーチ」と呼ばれるカテゴリに該当します。これらは通常、人間がウェブブラウザを開いて行う作業ですが、AIエージェントはそれをより高速かつ大規模に実行できるとAgrawalは述べています。今回の取引の一環としてParallelの取締役に加わるSequoiaのパートナーであるAndrew Reedは、同スタートアップの最近の成長は「長時間稼働型」または「長期的タスク対応型」のAIエージェントの急速な発展に関連していると述べました。このようなエージェントはバックグラウンドで自律的に動作し、より長い期間にわたってコンテキストを維持しながら、ユーザーのリクエストをより高速に処理することができます。「これらすべての長時間稼働型エージェントに共通する中核的な機能の一つは、ウェブを利用する能力です」とReedは述べました。 AI法務スタートアップHarveyは、自社のAIエージェントを支えるためにParallelのプラットフォームを利用しており、これらのエージェントは顧客に代わって多くのリサーチ中心の法務タスクを自動化していると、Harveyの社長兼共同創業者であるGabe Pereyraは述べています。AIエージェントにウェブ検索をさせることは簡単な解決策のように思えるものの、単に「モデルにgoogle検索を与える」という単純な問題ではないとPereyraは述べています。Harveyは、自社のAIエージェントがどのウェブサイトにアクセスすべきかについて、より細かい制御を必要としており、Parallelはそれを可能にしているとPereyraは説明しています。Parallelは、自社のインフラを利用している開発者が10万人以上にのぼり、AIネイティブなスタートアップやエンタープライズ企業が含まれていると述べています。このスタートアップは、TavilyやExaなどを含む他の企業群の一部であり、同じ領域をターゲットにしています。この領域は、ReedがAIエージェント技術を支援する上で「明らかに」大きな市場であると述べている分野です。Agrawalは2022年後半までTwitterのCEOを務めていましたが、Twitterの買収者であるElon Muskによって解任されました。彼は2021年に共同創業者Jack Dorseyの退任を受けてCEOに就任する前は、Twitterの最高技術責任者を務めていました。現時点で約50人の従業員を抱えるParallelの創業者兼CEOであるAgrawalは、今回の資金調達を営業およびマーケティングチームの構築や、研究開発機能の拡充に活用する計画であると述べました。設立から約3年の同社は、この資金を活用してエンタープライズ顧客の開拓も引き続き進めています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/5YHuWpD7rfI" title="Parag Agrawal - Parallel" 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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AIエージェントがウェブ検索を行うためのプラットフォームを開発する"Parallel"がSeries Bで$100Mを調達し評価額が$2Bに拡大

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