Mageは「AI版Stripe」を目指し、アプリにAIを組み込むための開発者ツールのために630万ドルを調達

Mageは「AI版Stripe」を目指し、アプリにAIを組み込むための開発者ツールのために630万ドルを調達

製品開発者がAIを構築しアプリに統合するための人工知能ツールを開発しているMageは、Gradient Venturesが主導するシード資金として630万ドルを調達した。

創業者のトミー・ダン氏は、Airbnbで社内向けローコードツールを開発した後、2020年末に同社を設立しました。製品開発者との協業の中で、ダン氏は製品開発者がAIを活用したいと考えているものの、データサイエンティストに頼らずにAIを実現するための適切なツールがないことに気づきました。

「私たちは、優れた機械学習ツールと社内システムを持つ何百人もの開発者と協力し、モデルをローンチしました。しかし、そのツールの使い方を知っている人は多くありませんでした」とダン氏はTechCrunchに語った。「彼らは機械学習を深く扱った経験がなかったので、技術に詳しくない人向けのツールを開発することにしました。私たちはAI版Stripeのような存在で、開発者がアプリにAIを組み込みやすくしています。」

AIツール市場は2025年までに1260億ドルに達すると予想されていますが、そのほとんどは依然としてAI経験者向けです。Mageの技術は、ローコードのクラウドベースツールと、Figmaに似た共有ワークスペースを備えたユーザーインターフェースです。ユーザーは、ファイルのアップロード、ストリーミングデータ、またはデータウェアハウスへの接続によってデータを追加できます。そこからモデルを構築し、解約防止、ランキング付け、ユーザーのマッチングといった他のユースケースを選択できます。モデル作成後、ユーザーはモデルをレビューし、改善を加えた後、ファイルにダウンロードしてデータウェアハウスに接続したり、APIやアプリにデプロイしたりできます。

Mage製品レビュー
Mageダッシュボード。画像クレジット: Mage

このラウンドでGradientに加わったのは、Neo、Designer Fund、そしてUnity CEOのJohn Riccitiello氏、Behance創設者のScott Belsky氏、Lenny's Newsletterの著者Lenny Rachitsky氏、James Beshara氏を含むエンジェル投資家のグループです。

Gradient Venturesのゼネラルパートナーであるダリアン・シラジ氏は、データエンジニアリングの経験を必要としない機械学習インフラ分野の投資先を探していた際にMageを見つけたとメールで述べています。彼は、最近出資を受けた企業のほとんどが高度なインフラを備えており、データサイエンティストや機械学習エンジニアに大規模な業務を任せている点に着目しました。

シラジ氏は、データサイエンティスト以外の人々がAIと機械学習を活用できるテクノロジーとシステムを求める市場を見出しました。そして、Mageにその答えを見出したのです。彼はカリフォルニア大学バークレー校在学中にダン氏と出会い、後にダン氏がAirbnbに在籍していた際に再会しました。「MageがAIと機械学習を活用するための最も簡単なツールを提供することに成功すれば、誰もがビジネスのやり方を変えるだろう」と彼は確信しています。

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「企業や個人の間で、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AI研究者といった専門分野の専門家しかアクセスできない技術やシステムを活用したいという強い要望が高まっています」と彼は付け加えた。「AI/機械学習の応用範囲は無限にあるというのが現実です。数学、コンピュータサイエンス、データサイエンスの深い知識を必要とせず、誰でも機械学習を活用できるシンプルなツールが必要です。」

COVID-19によりローコードアプリの需要が高まっている

彼はMageの「スーパーパワー」を「データ品質ツールとMLモデルおよび機能の相互運用性の融合」だと考えている。Shirazi氏は、同社が最終的に、マーケティング、営業、製品、財務など、データセットを操作および組み合わせるための様々なモデルとツールのマーケットプレイスを構築することを期待している。

Mageはまだベータ版だが、中小企業を対象に開発を進めており、ダン氏によると、同社はセルフサービス機能を2022年初頭に公開する予定だという。同社は水面下で製品設計とエンジニアリングの人材を募集しており、新たに調達した資金をさらなるAIツールの開発と国際展開にも活用する予定だ。

ダン氏は、同社は現時点では収益を重視していないものの、創業当初から有料顧客を獲得していると述べた。これらの初期顧客はMageの機能を試すことで、同社を支援してくれていると付け加えた。

「次のステップは、一般公開し、皆さんがご自身でオンボーディングできるようにすることです」とダン氏は述べた。「機械学習のニーズは世界的なものであり、ツールへのアクセスのしやすさを重視している企業は他に多くありません。私たちには、スキルセットを広げ、ツールキットを拡張したいと考えている開発者コミュニティがあります。」

ローコードとノーコードを嫌わないでください

クリスティン・ホールは、TechCrunchでエンタープライズ/B2B、eコマース、フードテックについて、Crunchbase Newsでベンチャーキャピタルラウンドについて執筆しています。ヒューストンを拠点とするクリスティンは、以前はヒューストン・ビジネス・ジャーナル、テキサス・メディカルセンターのPulse誌、コミュニティ・インパクト・ニュースペーパーで記者を務めていました。彼女はマレー州立大学でジャーナリズムの学士号を取得し、オハイオ州立大学で大学院の学位を取得しています。

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