人工知能データを管理するために開発された製品は依然として大きく断片化されており、開発者にとって一度に 1 つの問題を解決できるものの、ライフサイクル全体を解決できるわけではありません。
AI技術アプリケーションを強化する高品質なトレーニングデータを提供する企業、Samaが登場しました。CEOのウェンディ・ゴンザレス氏は、同社が機械学習によるトレーニングデータのための初のエンドツーエンドAIツールを開発していると述べました。
これを実現するために、同社はケベック州投資投資公社（CDPQ）が主導し、First Ascent Ventures、Salesforce Ventures、Vistara Growth、および既存のすべての投資家が参加したシリーズB資金調達で、応募超過額となる7,000万ドルを確保しました。
新たな資本注入は、同社がシリーズAラウンドで1480万ドルを調達してから2年後に行われた。ゴンザレス氏によると、当時サマ氏は高精度なトレーニングデータの開発を目標としており、アノテーションを生成できるツールを開発していたという。
チームはその後、高い精度を維持しながら機械学習をそのプロセスに組み込む方法を検討しました。彼らは、人間が関与することが不可欠であると考え、ワンクリックで人間が関与する検証機能を備えたSama機械学習支援アノテーションマイクロモデルを開発しました。このマイクロモデルは木曜日にリリースされました。
「私たちが学び続けたのは、AIライフサイクルのあらゆる段階でデータが必要であるにもかかわらず、すべてが断片化されていたということです」と彼女は付け加えた。「異なるパートナーと協力し、データを8回も9回も変換する必要がありました。」
シリーズBの資金調達には明確な目的がありました。Samaは、データを取得し、高精度にアノテーションを付け、そのデータをモデルに組み込むことができる、スムーズなエンドツーエンドのプラットフォームの開発を目指していました。ゴンザレス氏によると、これらすべてに資金が必要だったとのことです。
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Samasource、アフリカ発のグローバルAIデータビジネスで1,480万ドルを調達
Sama チームはモントリオールのネットワークを通じて CDPQ と知り合い、このプライベート エクイティ会社のミッションと ESG の使命につながりを感じ、それが Sama チームのミッションと共鳴しました。
例えば、ゴンザレス氏は、SamaがAIインフラ分野で唯一のBコーポレーション認証を取得しており、人々を貧困から救うという使命を掲げていることを指摘した。同社は既に5万6000人を支援しており、東アフリカ出身の人材を専門のラベラーとして雇用しており、そのうち50%が女性だ。
「彼らは、私たちがAIで解決しようとしている問題と、それをどのように解決しようとしているのかを気にかけてくれていました」と彼女は付け加えました。「インフラデータはAIのあらゆるものを動かす原動力となるため、大きな成長の機会があります。さらに、私たちは社会的な使命を掲げ、最も革新的なテクノロジーを推進する、最大規模、あるいは最大級のBコーポレーションの一つになることを目指しています。企業の社会貢献に対する考え方を変えることも素晴らしいことです。多様性のあるビジネスはより良いビジネスになるからです。これは非常に高い目標です。」
ケベック州のCDPQのシニアディレクター、ウィルズ・テアジェネ氏は、同社は運用資産が3900億カナダドルで、カナダで2番目に大きい年金基金であると語った。
同社の2億5000万ドル規模のエクイティ253ファンドは、2020年のジョージ・フロイド氏の死をきっかけに設立され、企業が成長の原動力として多様性を活用することを奨励していると彼は述べた。投資会社は、取締役会、経営陣、そして株式保有比率の25%を多様性にすることを5年以内に達成する必要がある。
サマ社がCDPQのESGミッションに惹かれたのと同様に、同社はサマ社の進歩、業績、社会的使命への重点を気に入ったとテアジェネ氏は述べた。
彼は「経営陣は私たちが出会った中で最高のチームの一つであり、ウェンディには感銘を受けました」と述べました。サマ・チームが自社の業績と業界について説明していた際、CDPQは支援を必要とする国々における経済発展のための彼らのモデルが正しいと感じました。それは、資金援助ではなく、人々に仕事を与え、自らの未来を切り拓く力を与えるというものでした、とテアジーン氏は付け加えました。
「SamaはAIのマーケットリーダーであり、将来も市場をリードする企業になると信じています」と彼は述べた。「彼らの新しいマイクロモデルは、AIデータを効率的に活用することを可能にし、エンドツーエンドのプラットフォームは、企業がAIアプリケーションに必要なデータ要件を満たしています。」
一方、SamaはGoogle、Walmart、Nvidiaといった企業と提携し、成長管理を継続していく計画だ。ゴンザレス氏によると、Samaは6年前に入社して以来、月間経常収益が13倍に成長したという。
次のステップは、AI データ パイプラインのカバレッジを加速し、ヨーロッパ、そして最終的にはアジア太平洋などの新しい市場に参入し、事業を構築することです。
AI データの将来に目を向けると、ゴンザレス氏は、偏りを減らしてより代表的なデータを作成することが最優先事項であると考えています。
「欧州連合（EU）とAI倫理と同様に、米国がGDPRのようなデータ保護ガイドラインを策定し、透明性と目的意識を持ってAIを設計できるようになるとしても、私は驚きません」と彼女は付け加えた。「私たちは、多様な人々によって構築されたプラットフォームを構築し、収集されるデータの種類と、誰がそのデータにラベルを付けるかについて多様性を持たせたいと考えています。」
ビッグデータ時代のデータ品質を確保する方法
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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