中間レビュー: 2022 年に最も注目されるデータサイエンスと機械学習のスタートアップ 10 社

企業が組織内で生成されるデータと外部ソースから収集されるデータの両方を扱うようになると、競争上の優位性を獲得するためにこれらすべてのデータを分析して「運用」する効果的な方法を見つけることがますます困難になっています。

これにより、データサイエンスと機械学習の分野における新しいツールとテクニックの必要性も高まっています。 Fortune Business Insightsレポートによると、世界の機械学習市場規模は2021年だけで154億4,000万米ドルに達し、今年は211億7,000万米ドルに達すると予想されており、2029年までに2,099億1,000万米ドルに成長し、年平均成長率は38.8%になると予想されています。

同時に、ユナイテッド・マーケット・リサーチのレポートによると、世界のデータサイエンス・プラットフォーム市場規模は2020年に47億米ドルで、2030年までに797億米ドルに達し、年平均成長率は33.6%になると予想されています。

「データサイエンス」と「機械学習」という用語は混同され、同じ意味で使用されることがありますが、データサイエンスの実践は機械学習プロジェクトの鍵となるため、これらは関連のある異なる概念です。

データサイエンス修士課程のウェブサイトによると、データサイエンスとは、科学的手法を用いてデータから意味や洞察を抽出する研究分野です。これには、データ分析戦略の開発、分析用データの準備、データ視覚化の開発、データモデルの構築が含まれます。

Fortune Business Insights レポートによると、機械学習は、より広範な人工知能分野の次のサブセクターです。データ分析を使用して、アルゴリズムとデータに基づくモデルを使用して学習する方法をコンピューターに教え、つまり人間の学習方法を模倣します。

データサイエンスと機械学習ツールに対する市場の需要により、データサイエンスや機械学習の分野で最先端のテクノロジーを開発するスタートアップ企業が多数誕生しました。その中には次の 10 社が含まれます。

1. アポリア

創設者兼CEO: リラン・ハソン
本社: イスラエル、テルアビブ
ウェブサイト: https://www.aporia.com/

2020 年に設立された Aporia は、データサイエンスチームと機械学習チームが機械学習モデルとデータを監視、デバッグ、解釈、改善するために使用できる、フルスタックで高度にカスタマイズ可能な機械学習可観測性プラットフォームを開発しました。

Aporiaはシードラウンドで500万ドルを調達し、続いて2022年3月にシリーズAラウンドでさらに2,500万ドルを調達した。

アポリアは今回の資金を使い、2023年までに従業員を3倍に増やすほか、米国での事業拡大と技術の活用範囲の拡大を図る予定。

2. ブラッククロウAI

創設者兼CEO: リチャード・ハリス
本社：米国ニューヨーク
ウェブサイト: https://www.blackcrow.ai/

Black Crow AI は、電子商取引アプリケーション向けの機械学習プラットフォームを開発し、オンラインの直接消費者販売業者がモデルを使用して訪問者のショッピング行動と将来の価値を予測できるようにしました。このソフトウェアは、数十億のデータポイントをリアルタイムで分析し、顧客体験の向上、顧客離れの管理、マーケティング費用の最適化を実現します。

Black Crow AIは2020年に設立され、今年3月にシリーズA資金調達で2,500万ドルを調達し、総資金調達額は3,000万ドルとなった。 Black Crow AI は、この資金を活用して、デジタルコマースおよび関連する垂直分野における新しい実用的な機械学習シナリオの発見を加速します。

3. 彗星

共同創設者兼CEO: ギデオン・メンデルス
本社：米国ニューヨーク
ウェブサイト: https://www.comet.ml/site/

Comet のプラットフォームは、データサイエンティストとデータサイエンスチームに、モデルの構築とトレーニング、実験の追跡、モデル生成の監視など、機械学習のライフサイクル全体を管理および最適化する機能を提供し、可視性、コラボレーション、生産性を向上させます。

コメットは2017年に設立され、昨年11月にシリーズBラウンドで5000万ドルを調達したが、同社は年間経常収益が5倍に成長し、世界中の従業員数が3倍になったと発表しており、顧客にはアンセストリー、エッツィー、ウーバー、ザッポスなどが含まれる。

4. ドットデータ

創業者兼CEO：藤巻良平
本社：米国カリフォルニア州サンマテオ
ウェブサイト: https://dotdata.com/

dotData のソフトウェアは、人工知能または機械学習モデルを構築するための自動化された機能エンジニアリングとエンタープライズ AI 自動化機能を提供します。特徴エンジニアリングは、機械学習モデルの開発とトレーニングに使用されるデータ内の重要な隠れたパターンを見つけるための、機械学習開発プロセスにおける重要なステップです。

dotData の主力製品は、予測分析自動化ソフトウェアの dotData Enterprise であり、dotData Cloud AI 自動化プラットフォーム、dotData Py および dotData Py Lite ツール、リアルタイム AI モデル用の dotData Stream などの関連製品も提供しています。

dotDataは2018年に設立され、NECからスピンオフした企業です。今年4月にシリーズBの資金調達で3,160万ドルを調達し、総資金調達額は7,460万ドルとなりました。 dotData は、この外部資金を活用して自社の製品開発を加速させています。

5. ニュートン

CEO: アンドレイ・コロビツィン
本社：米国カリフォルニア州サンノゼ
ウェブサイト: https://neuton.ai/

2021年に設立されたNeutonは、マイクロコントローラーに組み込むことができる小さな機械学習モデルを開発し、エッジデバイスをスマート化するための自動化されたノーコード「tinyML」プラットフォームやその他のツールを開発しました。

Neuton のテクノロジーは、コンプレッサー水ポンプの予測メンテナンス、グリッド過負荷からの保護、部屋の占有検出、ハンドヘルドデバイスでの手書き認識、ギアボックスの故障予測、水質汚染監視装置など、幅広いアプリケーションに採用されています。

6. 松ぼっくり

創設者兼CEO: エド・リバティ
本社：米国サンフランシスコ
ウェブサイト: https://www.pinecone.io/

Pinecone は、人工知能と機械学習アプリケーションを強化するベクターデータベースと検索テクノロジを開発しています。昨年 10 月、Pinecone は Pinecone 2.0 をリリースし、研究室のソフトウェアを本番アプリケーションに導入しました。

2019年に設立されたPineconeは昨年ステルスモードから脱し、2021年1月にシードラウンドで1,000万ドル、今年3月にシリーズAラウンドで2,800万ドルを調達した。

ガートナーは、2021 年に Pinecone を人工知能と機械学習データの分野で「クールベンダー」に選出しました。

7. シュノーケルAI

共同創設者兼CEO:アレックス・ラトナー
本社: 米国カリフォルニア州レッドウッドシティ
ウェブサイト: https://snorkel.ai/

Snorkel は 2019 年に設立され、スタンフォード大学の人工知能研究所から生まれました。同社の 5 人の創設者は当時、機械学習開発におけるラベル付きトレーニングデータの不足の問題に対する解決策を研究するためにこの研究所にいました。

Snorkel は 3 月に Snorkel Flow をリリースしました。これは、データ準備と機械学習モデルの開発およびトレーニングにおける重要なステップであるプログラムによるタグ付けを使用して AI と機械学習の開発を加速するデータ中心のシステムです。

シュノーケルの評価額は、2021年8月に10億ドルを超え、同社はエンジニアリングおよび営業チームの拡大とプラットフォーム開発の加速化のためにシリーズCの資金調達で8,500万ドルを確保した。

8. ストライブワークス

CEO: ジェームズ・レベスコ
本社: 米国テキサス州オースティン
ウェブサイト: https://striveworks.us/

Striveworks は 2018 年に設立され、規制の厳しい業界向けの MLOps テクノロジーを開発しています。

Striveworks の主力製品である Chariot Platform は、運用データサイエンス向けに設計されており、人工知能や機械学習ソリューションの作成の負担を軽減します。このシステムは、クラウド、オンプレミス、またはネットワークエッジでのデータの取得と準備、機械学習モデルのトレーニング、検証、展開、監視のプロセスを監視します。