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時価総額3,000億円超のCognition AI社が18人でエンプラ向けにサービス提供しているらしいのでChatGPTに調べてもらった

Jin Hitoshi Kakizawa

Cognition AIは、2023年11月にScott Wu、Walden Yan、Steven Haoによって設立された急成長中のAI企業です。本社はカリフォルニア州サンフランシスコにあります。Cognition AIは高度なAIソフトウェアの開発を専門としており、主力製品であるDevin AIは、ソフトウェアエンジニアリングタスクを自律的に実行できるAIです。
demo：Devin's Upwork Side Hustle


Cognition AI社の概要

提供サービス

Cognition AIは、AIを活用してソフトウェア開発の効率を向上させるサービスを提供しています。主力製品のDevin AIは、高度なコーディングタスクを理解し実行できるAIソフトウェアエンジニアとして機能します。これには、複数の意思決定を伴うエンジニアリングタスクの計画および実行が含まれ、人間のエンジニアリングチームの能力を強化します。

主要な人物

  • Scott Wu (CEO)

    • 複数のトップテクノロジー企業でエンジニアリングとマネジメントの経験があります。彼は元々AIとブロックチェーン技術に強い関心を持ち、それに基づいてCognition AIを共同創業しました。

      • SoFi: IT部門でのプロジェクト管理とリーダーシップを発揮しました。

      • Google: エンジニアリングチームで働き、複数のプロジェクトに貢献しました。

    • 競技プログラミング: 彼は国際情報オリンピック（IOI）で金メダルを獲得

  • Steven Hao (CTO)

    • Scale AIというAI訓練データの提供会社でトップエンジニアとして働いていました。Scale AIでは、AIシステムの訓練データを生成するための高度なアルゴリズムを開発していました。

      • Scale AI: トップエンジニアとして、AIシステムの訓練データの生成と管理を担当しました。

      • Facebook: エンジニアとして、AIおよび機械学習関連のプロジェクトに従事しました。

    • 競技プログラミング: StevenもIOIの金メダリストであり、アルゴリズムとAIの深い知識を持っています。

  • Walden Yan (CPO)

    • トップエンジニアとして多くのテクノロジー企業で働いていました。彼は製品管理の専門家であり、AI技術を製品に組み込むことに卓越しています。

      • Harvard University: 研究員としてAIと機械学習の分野で研究を行っていました。

      • Palantir Technologies: データ分析とAI技術を活用したプロジェクトに参加していました。

    • 競技プログラミング: IOIの金メダリスト

チーム

  1. データサイエンティスト: AIモデルの開発とデータ解析を担当します。Cognition AIでは、複数のデータサイエンティストが配置されており、クライアントのビジネスニーズに応じたカスタマイズされたソリューションを提供しています。

  2. AIエンジニア: AIモデルの実装とシステムのインテグレーションを担当します。彼らはクライアントの既存のシステムとAIソリューションを統合し、効率的な運用を支援します。

  3. プロダクトマネージャー: AIプロジェクトの全体的な管理とクライアントとの調整を担当します。彼らはプロジェクトの進行状況を監視し、クライアントの要件を満たすためにチームを導きます。

  4. リサーチサイエンティスト: 最新のAI技術の研究と開発を担当し、Cognition AIが最先端の技術を提供できるようにします。

  5. エンジニアリングサポート: AIソリューションのメンテナンスとサポートを提供し、クライアントが問題なくシステムを運用できるように支援します。

Cognition AIは、各分野の専門家を集めたチームであり、それぞれのメンバーが特定の役割を果たしています。このチーム構成により、効率的かつ効果的にクライアントにサービスを提供することが可能です​ (Cognition)​​ (PitchBook)​。

ビジネスおよび技術面での強み

Cognition AIの主な強みは、高度なAIアルゴリズムと技術チームの専門知識にあります。高レベルなプログラミングタスクを実行できる自律的なAIシステムの開発に注力している点で、多くの他のAI企業と一線を画しています。Microsoftとの提携により、Devin AIをAzureに統合することで、技術およびビジネスの立場がさらに強化されています。

財務情報

  • 資金調達: Cognition AIは短期間で大規模な資金を調達しました。2024年初めには、Founders Fundが主導するシリーズAラウンドで2100万ドルを調達しました。続いて、2024年4月にはシリーズBラウンドで1億7500万ドルを調達し、企業評価額は20億ドルに達しました​ (PitchBook)​​ (Wikipedia)​。

  • 収益と利益: 具体的な年間収益および利益の数字は公開されていませんが、大規模な資金調達ラウンドは、彼らのビジネスモデルと成長の可能性に対する投資家の強い信頼を示しています。

顧客と市場への影響

具体的な顧客についての詳細は明らかにされていませんが、Microsoft Azureとの統合は、AIを活用してソフトウェア開発プロセスを強化しようとする企業クライアントに焦点を当てていることを示唆しています。同社の革新的なアプローチは、投資家や潜在的な顧客から注目を集めており、AI業界の重要なプレイヤーとしての地位を確立しています。

結論

Cognition AIは、比較的新しいAI分野の企業でありながら、革新的なAIソフトウェア、強力なリーダーシップチーム、および大規模な財務支援により、印象的な進歩を遂げています。ソフトウェアエンジニアリングをAIで強化するという焦点が、彼らのさらなる成長と技術分野での影響力を後押ししています​ (PitchBook)​​ (Wikipedia)​。

Devinができること

新しい技術の学習

未経験の技術を学習し、適用することができます。例えば、ブログ記事を読み、ModalでControlNetを実行して画像を生成するなどのタスクを行います​ (Cognition)​。

アプリのエンドツーエンドでの構築とデプロイ

インタラクティブなウェブサイトを構築し、Netlifyにデプロイすることができます。ユーザーのリクエストに応じて段階的に機能を追加することも可能です​ (Cognition)​。

バグの自動発見と修正

オープンソースのコードベースでバグを発見し、自動的に修正することができます。例えば、競技プログラミングのオープンソース書籍のメンテナンスとデバッグを支援します​ (Cognition)​。

AIモデルのトレーニングと微調整

GitHubのリポジトリからリンクを取得して大規模言語モデルを微調整することができます​ (Cognition)​。

リポジトリへのバグ修正と機能追加

GitHubの問題にリンクするだけで、Devinが必要なセットアップとコンテキスト収集を行い、問題に対処します​ (Cognition)​。

生産リポジトリへの貢献

Pythonの代数システムsympyのバグ修正など、成熟した生産リポジトリに貢献することができます。コード環境を設定し、バグを再現し、修正をコーディングしてテストします​ (Cognition)​​ (Cognition)​。

その他

VSCodeを使用してファイルの読み書きやターミナルの使用が可能で、ブラウザタスクもインタラクティブにサポートします。さらに、SlackやGitHubと連携して通知やPull Requestの作成、コメント対応も行います​ (Cognition)​。

Cognition AIはDevinを用いて企業向けに反復的なエンジニアリングタスク（単体テストの追加やコード移行など）を自動化し、知識共有と「プレイブック」で効率を向上させるソリューションを提供しています​ (Cognition)​​ (Boardmix)​。

Devinについてさらに詳しい情報は、Cognition AIの公式サイトやアップデート情報を参照してください​ (Devin AI)​​ (Boardmix)​。

Devinが扱える言語やツール

プログラミング言語

  • Python: データ分析や機械学習、ディープラーニングのタスクに広く使用。

  • JavaScript: フロントエンド開発およびインタラクティブなウェブサイト構築に使用。

  • HTML/CSS: ウェブページの構造とスタイルの定義。

  • Java: エンタープライズアプリケーションやバックエンドシステムの構築。

  • C++: 高性能計算やシステムプログラミングに使用。

  • Ruby: ウェブアプリケーション開発に使用（例：Ruby on Rails）。

  • Go: システムプログラミングやバックエンド開発に使用。

開発ツールとフレームワーク

  • VSCode: ファイルの読み書き、コーディング、デバッグに使用。

  • GitHub: バージョン管理、コラボレーション、プルリクエストの作成に使用。

  • Slack: 通知やチームとのコミュニケーションに使用。

  • Netlify: ウェブサイトのデプロイに使用。

  • Docker: コンテナ化された環境でのアプリケーション実行。

  • TensorFlow: 機械学習とディープラーニングモデルの構築に使用。

  • Keras: ディープラーニングのための高レベルニューラルネットワークAPI。

  • Jupyter Notebook: インタラクティブなデータ分析とプレゼンテーション。

その他のツール

  • シェル（ターミナル）: コマンドライン操作に使用。

  • ブラウザ: ウェブタスクのインタラクティブなサポートに使用。

  • ControlNet: 特定のタスクに関する新技術の実行と学習に使用。

Devinはこれらのツールや言語を駆使して、インフラ、バックエンド、フロントエンド全ての領域を担当できる自律型AIソフトウェアエンジニアです。また、データ分析やディープラーニングを用いたデータ解析も行うことができます​ (Code and Hack)​ 。

ジャスティィィィス！

※当NoteはChatGPT4oに「Cognition AI」をリサーチしてもらい生成した内容であり、事実に基づかない可能性がありますのでご了承ください。


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