TruEra、AI分析・監視プラットフォーム向けに2500万ドルを調達

機械学習モデルの最適化、説明、監視のためのAI品質管理ソリューションを提供するスタートアップ企業TruEraは本日、Menlo VenturesがリードするシリーズBラウンドで2,500万ドルを調達したことを発表しました。既存投資家のGreylock Partners、Wing Venture Capital（2020年末に1,200万ドルのシリーズAラウンドをリード）、Harpoon Ventures、Conversion Capital、Data Community Fundに加え、新規投資家のForgepoint CapitalとB Capital GroupのAscent Fundもこのラウンドに参加しました。TruEraは合計4,230万ドルを調達しました。

「AIにおける次の大きな課題は品質の問題だと考えています」と、TruEraのCEO兼共同創業者であるウィル・アッピントン氏は述べています。「AIは転換期を迎えています。多くの機会がある一方で、企業でAIを実際に活用するには多くの課題があります。そして、これがAIシステムが実社会で活用され、KPIを達成できない大きな原因だと考えています。」

アピントン氏は、高品質なモデルを設計・構築すること自体が難しいだけでなく、モデルを実稼働させる際には信頼性、透明性、公平性といった点でも依然として多くの懸念事項が存在すると主張している。AIの公平性に関する規制圧力の高まりは、企業がこれらの規則に準拠するために監査可能なシステムを導入する必要があるため、躊躇を招いている。そして、モデルがようやく実稼働可能になった後も、企業は基盤となるデータの一部が変更されたとしても、高い品質を維持できるようにしなければならない。

TruEraは、エンタープライズAI品質管理ソリューションはこれらの問題に真正面から取り組む必要があると主張しています。まずは、開発者がモデルのトレーニング中に使用できるツールから始め、本番環境に移行するずっと前にモデルをテスト・評価できるようにする必要があります。これを実現するために、同社のサービスは、例えばほとんどのデータサイエンティストがモデル構築に既に使用しているJupyterノートブックに直接統合できます。

「私たちは、ツールやアジャイル開発手法が登場する前の90年代のソフトウェア開発と同じ状況にあります」とアッピントン氏は述べた。「データサイエンスは非常にウォーターフォール型で、モデルは依然としてかなりブラックボックスです。そのため、90年代のソフトウェア開発と同様に、開発プロセスの品質が低下します。[…] 私たちは、このような包括的で迅速な品質テストと、データサイエンティストがそれらを簡単に利用できるようにすることで、より優れたツールとよりアジャイルな開発を世界に普及させることができると考えています。」

同社は、2020年後半のシリーズAラウンドの資金調達以降、売上高が5倍以上に増加したと発表しています。アッピントン氏は、多くの企業がAI活用の取り組みにおいて、モデルを本番環境に導入したい段階に達し、品質に関する課題に直面し始めていることが、その要因の一つであると指摘しました。さらに、規制環境や、Zillowのような注目を集めた失敗事例も加わり、AI品質分野に参入するには絶好のタイミングと言えるでしょう。

メンロ・ベンチャーズのパートナーで、元SplunkのCTOであるティム・タリー氏も、TruEraがモデルのレンズを通して問題に取り組んでいることを強調した。共同設立者で主任科学者のアヌパム・ダッタ氏は、カーネギーメロン大学の教授としてAIの説明可能性に関する初期の学術研究に携わっていた。