ChatGPTに類似した大規模言語モデルを搭載したエンタープライズアプリ構築プラットフォームであるDeepsetは本日、Balderton Capitalが主導し、GVとHarpoon Venturesが参加した資金調達ラウンドで3,000万ドルを調達したことを発表しました。
共同創業者兼CEOのミロス・ルシッチ氏によると、調達した資金はディープセットの製品とサービスの拡大と、年末までにチームを約50人から70～75人に増やすために使われる予定だという。
「多くの組織では、データサイエンスチームが依然として『AI関連すべて』のデフォルトの選択肢となっています。しかし実際には、多くのデータサイエンスチームは、企業内の製品チームやエンドユーザーからの高まる需要に対応するために、組織を再構築し、再学習し、業務慣行を再構築しています」と、ルシック氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「業界はAIラボからAI工場へと移行しています。もはや、あれこれいじくり回すのではなく、成功する製品と価値を世に送り出すことが重要なのです。」
データサイエンスチームが過労と過剰な負担に晒されているというルシック氏の指摘は、必ずしも的外れではない。最近行われたある世論調査によると、分析ツール用にデータを準備するデータサイエンティスト、つまりデータエンジニアの大多数が燃え尽き症候群に陥っており、12ヶ月以内に現在の会社を辞め、業界そのものを辞めることを検討しているという。
この残念な状況は、企業におけるAI開発の課題をさらに複雑化させている可能性が高い。2022年のガートナー社の調査によると、AIプロジェクトのうち、パイロット段階から本番環境への移行に至ったのはわずか半数程度にとどまり、機械学習モデルの53%は一度も導入されていない。
ルシック氏は2018年にマルテ・ピエッチ氏とティモ・メラー氏と共にDeepsetを共同設立し、企業向けにカスタム自然言語処理モデルのトレーニングを提供することで事業を自立させました。3人の共同創業者は、Googleが2017年に開発したTransformer AIモデルアーキテクチャを忠実に踏襲し、これが後にChatGPTやGPT-4といった高度なLLMの基盤となりました。
2019年、ルシック、ピエッチ、そしてモーラーは、Transformerやその他のLLMアーキテクチャを用いてNLPバックエンドサービスを構築するためのオープンソースフレームワーク、Haystackをリリースしました。ルシック氏によると、その目標は、ソフトウェアエンジニアがLLM駆動型アプリケーション、特に法務チームが訴訟ファイル全体を検索するのを支援するといった特定のユースケースをカバーするアプリケーションを迅速に作成するためのツール群を提供することでした。
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しかし、Deepset の野心は最終的に Haystack の規模を超えてしまいました。
昨年、このスタートアップはDeepset Cloudを発表しました。Rusic氏はこれを「AIチーム向けのエンタープライズLLMプラットフォーム」と表現しています。Deepset CloudはHaystackの機能を拡張し、顧客が様々なLLMを試用し、それらのLLMをアプリケーションに組み込み、アプリケーションとLLMをエンドユーザーに展開し、LLMのパフォーマンスを継続的に監視しながらLLMの精度分析を行うことができるプラットフォームを提供します。
Deepset Cloudには、幻覚といったLLMによくある問題を測定・軽減するためのコンポーネントも含まれています。幻覚は、今日の優れたLLMでさえも悩ましている問題であり、モデルが実際の出来事やデータに基づかない誤った情報や事実を作り上げてしまう原因となります。
「Deepset Cloudは、パイプラインアーキテクチャ、コアコンポーネント、データストア、統合など、オープンソースのHaystackテクノロジーを大いに活用しています」とルシック氏は説明した。「当社のプラットフォームは、あらゆる構成要素を提供することで、『差別化につながらない重労働』を回避し、開発者がAPI駆動型で容易に構成、埋め込み、監視できるNLPバックエンドサービスの提供に集中できるようにします。」
これまでに総額4,600万ドルの資金調達を達成したDeepsetは、MLOps分野で競合するベンダーを主要なライバルと見ています。MLOpsは、モデルのライフサイクルの各段階に対応するツールを提供することで、機械学習モデルの構築と管理のプロセスを合理化することを目指しています。
AWS、Azure、Google Cloudといった既存企業に加え、MLOps関連の製品、プラットフォーム、サービスを企業顧客に提供するスタートアップ企業も増えています。最近2,000万ドルを調達したSeldon、Galileo、マッキンゼー傘下のIguazio、Diveplane、Arize、Tectonなどが挙げられます。
Allied Market Research は、MLOps セクターが 2021 年の約 10 億ドルから 2031 年までに 231 億ドルに達すると予測しています。対象市場の規模の大きさが、今後も新規参入者を引き付け続けることは間違いありません。
しかし、ルシック氏は、Deepsetの事業拡大こそが、同社が他社から抜きん出ている証拠だと指摘する。同社は、シーメンスやエアバスのワークロードを含む「数百」の顧客パイプラインを自社プラットフォーム上で稼働させている。法律系出版社のManzは、裁判所文書や関連判例などを容易に検索できる社内向けAIツールの立ち上げをDeepsetに依頼した。一方、エアバスはHaystackを活用し、コックピットのパイロットに航空機の操縦ガイドラインを推奨するアプリを開発している。
「Deepset Cloudを使えば、堅牢なバックエンドアプリケーション開発のために専任チームを雇用、トレーニング、管理するよりも、本番環境対応のNLPおよびLLMサービスを繰り返し構築する方が10倍も速い場合が多い」とルシック氏は述べた。「Deepset Cloudでは、お客様は様々なLLMを同時に利用でき、アプリケーションアーキテクチャ内でそれらを統合することでベンダーロックインを回避し、データプライバシーとモデル主権の問題を軽減できます。」
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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