MARR Onlineで、弊社 秋元 信行 AT PARTNERS 代表取締役 General Partnerの連載 4回目がリリースされました。第4回では、大手事業会社（伝統的上場企業）の立ち位置として、スタートアップの買い手及び企業価値に焦点をあて取り上げています。内容は、<a href="https://www.marr.jp/menu/ma_strategy/ma_venture/entry/37580" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MARR Online</a>からお読みください。&nbsp;<figure class="image"><a href="https://www.marr.jp/menu/ma_strategy/ma_venture/entry/37580" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/image/upload/v1655872874/img04_69364fcb6f.png"></a><figcaption>＊経済産業省「大企業×スタートアップのM&amp;Aに関する調査報告書」（令和3年3月）より引用</figcaption></figure>

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【MARR Online 新連載】 第4回 寄り道：スタートアップ創出元年！大手事業会社にとっては何元年？

<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

【MARR Online 新連載】第4回寄り道：スタートアップ創出元年！大手事業会社にとっては何元年？

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