【英語で学ぶ海外最新事例】企業データの価値を引き出すOmniAIの挑戦

このシリーズではTechCrunchの記事を元に海外の最新スタートアップ事例を簡潔にまとめています。また英文も併せて書いておりますので、英語学習にも役に立ててください。TOEIC800点代を取れる方、目指している方水準の難易度にしています。

データ分析の課題と解決策

・多くの企業は、データの価値を引き出すことに苦労しています。数年前のForresterの報告によれば、平均的な企業のデータの60％から73％が分析に使用されていません。その理由は、データがサイロ化されていたり、技術的およびセキュリティ上の問題によって制限されているため、分析ツールの適用が難しいからです。

・Most companies struggle to extract value from their data. Several years ago, Forrester reported that between 60% and 73% of data belonging to the average business goes unused for analytics. That’s because the data’s siloed or otherwise pigeonholed by technical and security considerations, making it difficult — if not impossible — to apply analytical tools.

OmniAIの設立と目的

・Anna PojawisとTyler Maranは、Y Combinator支援のスタートアップHightouchとFair Squareでエンジニアとして働いていた経験から、データの価値問題を解決しようと決心しました。多くの企業がエンジニアリングの障害によって分析戦略から「締め出されている」ことを発見したためです。

・Anna Pojawis and Tyler Maran, engineers who previously did stints at Y Combinator-backed startups Hightouch and Fair Square, were inspired to try their hands at solving the data value problem after discovering that many companies had been “locked out” of analytics strategies due to the engineering roadblocks.

規制産業におけるデータ分析の課題

・「特に医療や金融などの規制産業において、市場の大部分がデータ分析に苦労している」とMaran氏はTechCrunchに語っています。「今日の企業データの大部分はデータベースに収まらず、営業電話、文書、Slackメッセージなどです。そして、これらの企業の規模を考えると、市販のデータモデルは通常、十分ではありません。」

・“We’ve found that a significant part of the market, especially those in regulated industries like healthcare and finance, have struggled with data analytics,” Maran told TechCrunch. “The majority of corporate data doesn’t fit into a database today; it’s sales calls, documents, Slack messages and so on. And, given the scale of these companies, off-the-shelf data models are typically not sufficient.”

OmniAIの機能と利点

・Pojawis氏とMaran氏は、非構造化企業データをデータ分析アプリやAIが理解できる形に変換するツールセットであるOmniAIを設立しました。OmniAIは企業のデータストレージサービスやデータベースと同期し、データを準備して、選択したモデル（例えば大規模言語モデル）をデータ上で実行できるようにします。

・So Pojawis and Maran founded OmniAI, a set of tools that transform unstructured enterprise data into something that data analytics apps and AI can understand. OmniAI syncs with a company’s data storage services and databases, preps the data within and allows companies to run the model of their choice — for example, a large language model — on the data.

セキュリティとインフラの統合

・OmniAIはすべての作業を企業のクラウド、OmniAIのプライベートクラウド、またはオンプレミス環境で行い、セキュリティを向上させるとMaran氏は述べています。「大規模言語モデルは今後10年間で企業のインフラに不可欠になると考えており、すべてが一か所にホストされることが理にかなっています。」

・OmniAI performs all of its work in the company’s cloud, OmniAI’s private cloud or on-premises environments, delivering ostensibly improved security, according to Maran. “We believe that large language models will become essential to a company’s infrastructure in the next decade, and having everything hosted in one place just makes sense,” Maran said.

OmniAIのインテグレーションと導入事例

・OmniAIは、MetaのLlama 3、AnthropicのClaude、MistralのMistral Large、AmazonのAWS Titanなどのモデルとの統合を提供し、データからの機密情報の自動編集やAI搭載アプリケーションの構築などのユースケースに対応します。顧客はOmniAIとSaaS契約を結び、自社インフラでのモデル管理を可能にします。

・Out of the box, OmniAI offers integrations with models, including Meta’s Llama 3, Anthropic’s Claude, Mistral’s Mistral Large and Amazon’s AWS Titan for use cases like automatically redacting sensitive information from data and generally building AI-powered applications. Customers sign a software-as-a-service contract with OmniAI to enable management of models on their infrastructure.

成長と未来展望

・OmniAIは最近、FundersClub主導の320万ドルのシードラウンドを3000万ドルの評価額でクローズし、既にKlaviyoやCarrefourなど10社の顧客を持っています。年間定期収益は2025年までに100万ドルに達する見込みです。

・It’s early days. But Omni, which recently closed a $3.2 million seed round led by FundersClub at a $30 million valuation, claims to have 10 customers already, including Klaviyo and Carrefour. Annual recurring revenue is on track to reach $1 million by 2025, Maran said.

まとめ

・OmniAIは急成長している業界で非常にリーンなチームとして活動しています。Maran氏は「時間が経つにつれて、企業は既存のインフラと並行してモデルを運用することを選び、モデルプロバイダーは既存のクラウドプロバイダーにモデルの重みをライセンスすることに重点を置くようになるでしょう」と述べています。

・“We’re an incredibly lean team in a fast-growing industry,” Maran said. “Our bet is that, over time, companies will opt for running models alongside their existing infrastructure, and model providers will focus more on licensing model weights to existing cloud providers.”

英単語解説

・extract value：価値を引き出す
・siloed：サイロ化された、分断された
・pigeonholed：制限された
・unstructured data：非構造化データ
・preps the data：データを準備する
・off-the-shelf：市販の
・recurring revenue：定期収益
・licensing model weights：モデルの重みをライセンスする

引用記事：TechCrunch