多くの企業は、データから価値を引き出すことに苦労しています。数年前、Forresterは、平均的な企業のデータの60%から73%が分析に活用されていないという報告を発表しました。これは、データがサイロ化されていたり、技術的またはセキュリティ上の考慮事項によって分類されていたりするため、分析ツールの適用が困難、あるいは不可能になっているためです。
以前、Y Combinator が支援するスタートアップ企業 Hightouch (データ同期プラットフォーム) と Fair Square (健康保険ツール) でエンジニアとして働いていた Anna Pojawis 氏と Tyler Maran 氏は、エンジニアリング上の障害により多くの企業が分析戦略から「締め出されて」いることを知り、データ価値問題の解決に挑戦しようと決意しました。
「市場のかなりの部分、特に医療や金融といった規制の厳しい業界の企業が、データ分析に苦労していることがわかりました」とマラン氏はTechCrunchに語った。「企業データの大部分は、営業電話、文書、Slackのメッセージなど、今日のデータベースには収まりきりません。そして、これらの企業の規模を考えると、既製のデータモデルでは不十分な場合が多いのです。」
そこで、Pojawis 氏と Maran 氏は、構造化されていない企業データをデータ分析アプリや AI が理解できるもの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（Snowflake、MongoDBなど）と同期し、内部でデータを準備し、企業が選択したモデル（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。Maran氏によると、OmniAIはすべての作業を自社クラウド、OmniAIのプライベートクラウド、またはオンプレミス環境で実行することで、セキュリティが明らかに向上しているとのことです。
「今後10年間で、大規模な言語モデルが企業のインフラに不可欠になると私たちは考えています。すべてを1か所にホストすることは理にかなっています」とマラン氏は述べた。
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標準で提供しており、データから機密情報を自動的に削除したり、AIを活用したアプリケーションを構築したりするユースケースに利用できます。お客様はOmniAIとSaaS契約を締結することで、自社のインフラストラクチャ上でモデルを管理できるようになります。
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まだ初期段階ですが、Omniは最近、FundersClubが主導する320万ドルのシードラウンドを3,000万ドルの評価額で完了し、KlaviyoやCarrefourを含む10社の顧客を獲得したと主張しています。Maran氏によると、年間経常収益は2025年までに100万ドルに達する見込みです。
「急成長中の業界において、私たちは非常にスリムなチームです」とマラン氏は述べた。「時間の経過とともに、企業は既存のインフラと並行してモデルを実行することを選択し、モデルプロバイダーは既存のクラウドプロバイダーへのモデルの重み付けライセンス供与に注力するようになるだろうと私たちは考えています。」
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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