2018 年の最もクールな機械学習と人工知能のスタートアップ 10 社

人工知能革命の到来は、IBMの先駆的な研究者アーサー・サミュエルが世界初のコンピューターにチェッカーの遊び方を自ら学習させる訓練を行った1950年代後半以来、熱心に待ち望まれてきた。

しかし、長年使用されてきたこれらのテクノロジーが成熟し、効果的になり、（さまざまな新製品のおかげで）チャネルで容易に利用できるようになったのは、ここ数年のことです。

人工知能と機械学習は業界に旋風を巻き起こしており、クラウドと組み合わせることで、意思決定、ビジネス プロセスの自動化、予測と洞察の提供、経験からの学習を行うソリューションが急速に進化しています。

次世代のスタートアップ企業はこの革命の最前線に立ち、企業がこれまでにない方法でデータを活用できるようにするインフラストラクチャ、開発フレームワーク、インテリジェント アプリケーションを提供しています。

1. アナコンダ

CEO: スコット・コリソン

テキサス州オースティンに拠点を置く AI スタートアップ企業 (旧称 Continuum Analytics) は、データ サイエンティストが企業の IT システムと統合された実稼働環境に機械学習アルゴリズムを迅速に導入できるようにする開発環境を提供しています。

Anaconda は、他のテクノロジーやライブラリに接続できるインタラクティブなノートブックのコンセプトを実装します。このプラットフォームは、機械学習プロジェクトで継続的に共同作業したい Python 開発者のための中心的なアクセス ポイントを提供します。

このプラットフォームはプロのデータ サイエンティストを対象としており、その製品を中心に大規模で活発なコミュニティを育成してきました。

Anaconda Enterprise は、ラップトップから大規模な本番環境まで AI パイプラインを管理および自動化する Anaconda の主力商用製品です。

2. クラリ

CEO: アンディ・バーン

Clari の創設者は、機械学習を使用して複雑な問題を解決することに取り組んでおり、この分野で名声を獲得しています。

カリフォルニア州サニーベールに拠点を置くこのスタートアップ企業は、Salesforce と Microsoft Dynamics の上のレイヤーとして AI を販売プロセスに組み込み、営業担当者に予測的かつ処方的な洞察を提供しています。

Clari は 2 年間の販売データを分析し、その後、Office 365、Gmail Exchange、ファイル共有サービス、カレンダーからさらに多くのデータを統合します。このプラットフォームでは、取引を比較し、販売履歴を確認し、リスクを特定し、営業担当者の生産性を高めて取引をより早く成立させるためのアクションを推奨することができます。

Clari は将来、このテクノロジーを販売サポート以外の用途にも活用する予定です。

3. 認知スケール

CEO: アクシャイ・サビキ

テキサス州オースティンに本社を置く CognitiveScale は、フロント オフィスからミッション クリティカルなコア機能まで、顧客がビッグ データを理解し、組織全体に機械学習を実装できるよう支援します。

インテルが支援するこのスタートアップの分析ソリューションは、特定の業界向けにカスタマイズされています。分析のための機械学習機能を提供し、収集および分析されていないいわゆる「ダークデータ」をより適切に処理するコグニティブコンピューティングレイヤーがあります。

このプラットフォームは、構造化データと非構造化データを抽出して消費者と管理者に洞察を提供し、IBM、Amazon、Microsoft のクラウド インフラストラクチャをカバーするように拡張できます。

4. データロボット

CEO: ジェレミー・アチン

DataRobot は人工知能を活用して、データ サイエンティストが予測分析モデルをより迅速に構築および展開できるように支援し、データ専門家の不足によって企業が直面する課題を軽減します。

ボストンを拠点とするスタートアップの機械学習エンジンは、データ サイエンティストの知識、経験、ベスト プラクティスを取り込みました。 DataRobot のプラットフォームは、アルゴリズム、前処理手順、機能、変換、チューニング パラメータの何百万通りもの組み合わせを検索してモデルをトレーニングおよび評価し、顧客のデータセットと予測目標に最適なモデルを提供します。

これらの予測モデルは、クラウドまたはオンプレミスに展開できます。

5. エレメントAI

CEO: ジャン=フランソワ・ガニエ

Element AI は、企業組織と連携して、人工知能を組み込んだカスタム アプリケーションを構築します。

モントリオールを拠点とするこのスタートアップ企業は、最先端の人工知能研究を商用製品に変換し、企業が社内に AI チームを立ち上げることなく、インテリジェントなアプリケーションを迅速に導入できるようにしています。

Element AI は Intel から投資を受けており、顧客のビジョンと組織の要件に沿ったオーケストレーションされたプロセスを通じて AI を普及させたいと考えています。

6. ゴング

CEO: アミット・ベンドフ

カリフォルニア州サンマテオに拠点を置く AI スタートアップ企業 Gong.io は、2016 年から SaaS ベースの会話型インテリジェンス プラットフォームを販売しており、営業担当者の働き方を大きく変えてきました。

このテクノロジーは、営業電話やビデオ会議を自動的に記録して書き起こし、その後、人工知能を使用して各会話から数百のデータパラメータを分析します。

シスコは、インテリジェント システムの開発を推進するために、Gong.io の最新の資金調達ラウンドに参加しました。

7. H2O.ai

CEO: スリサティシュ・アンバティ

カリフォルニア州マウンテンビューに拠点を置くこのスタートアップ企業は、ハイブリッド クラウド サポートやその他のオープン ソース テクノロジーの統合を通じて、インテリジェント アプリケーションを構築するためのプラットフォームを提供しています。

H2O.ai は、TensorFlow、MXNet、Caffe などの多くのディープラーニング フレームワークの詳細を抽象化し、データ サイエンティストや開発者がアプリケーションにアルゴリズムをインポートできるようにします。大企業は、このテクノロジーを利用して、詐欺、顧客離れ、その他の重要なビジネス指標を予測しています。

H20.ai が提供する Driverless AI ソリューションは、機械学習を自動化し、データ モデリングの視覚化と説明可能な機能を導入します。

8. ペーパースペース

CEO: ディロン・エルブ

Paperspace は、GPU ベースのクラウド インフラストラクチャへの容易なアクセスを提供することで、AI の開発を加速することを目指しています。

ニューヨーク州ブルックリンに拠点を置くこのスタートアップは、計算能力を必要とする機械学習やディープラーニングのプロジェクトにおける GPU の使用を促進することに重点を置いています。

設立から 3 年になる Paperspace は、GPU がすぐにクラウドの重要なリソースになるだろうという考えに基づいて設立され、このインフラストラクチャを自動的に構成および管理するためのソフトウェア レイヤーを構築しました。

初期の使用例には、視覚効果、データ集約型コンピューティング、CAD、仮想デスクトップなどがあります。しかし、近年人工知能が主流になってきたため、インテリジェントなアルゴリズムをトレーニングするために Paperspace を選択する顧客が増えています。

9. セールスディレクター

CEO: ババール・バトラ

マイクロソフトとグーグルの数名の営業幹部が起業家とチームを組み、2017 年に SalesDirector.ai を設立しました。目標は、企業の営業チームに人工知能機能を提供し、企業の営業チームの負担となっているバックグラウンドでの面倒な管理作業を排除することです。

セルフサービス プラットフォームにより、大量のデータ入力が不要になり、取引パイプラインと予測が自動化されます。

このソリューションは、リスクの高い取引を識別し、営業担当者にベストプラクティスに従うよう警告し、リスク調整された予測を生成するため、クライアントは自社のビジネスがどこから来ているのかをよりよく理解できます。また、潜在的な顧客やクライアントの反応を評価するための感情エンジンも備えています。

SalesDirector.ai は、Salesforce、Microsoft Dynamics、NetSuite とチャネル パートナーシップを結んでいます。

10. セルダン

CEO: アレックス・ハウスリー

Seldon は、データ サイエンティストや開発者がインテリジェントなワークロードをホストするためのインフラストラクチャを迅速に導入できるようにするオープン ソースおよび商用ソリューションを提供します。

この英国のスタートアップのプラットフォームには、リアルタイムの推奨事項とエンタープライズ規模の予測分析を提供する実績のあるアルゴリズム、業界モデル、マイクロサービス API が含まれています。これらの製品は、ロックインを回避するためにプラットフォームに依存しません。

Seldon は最近、Kubernetes によってオーケストレーションされたクラスターに機械学習モデルをデプロイするためのオープンソース フレームワークである Seldon Core をリリースしました。