エンジニアやデータサイエンティストがデータをコードのように扱えるようにすることで機械学習開発ライフサイクルのスピードアップを目指すスタートアップ企業Arriktoが、本日ステルス状態から脱却し、1,000万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを発表した。このラウンドはUnusual Venturesが主導し、Unusualのジョン・ヴリオニス氏が取締役に就任した。
「Arriktoのテクノロジーは、企業が機械学習アプリケーションの実装と管理の複雑さを克服するのを支援します」と、ArriktoのCEO兼共同創業者であるコンスタンティノス・ヴェネツァノプロス氏は説明します。「エンドツーエンドの機械学習パイプラインの構築を非常に容易にします。具体的には、Kubernetesを使用して機械学習モデルの構築、トレーニング、本番環境へのデプロイを容易にし、その周囲のすべてのデータをインテリジェントに管理できるようにします。」
今日の多くの開発者中心のプラットフォームと同様に、Arrikto は「シフトレフト」を重視しています。現在、機械学習チームと開発者チームは同じ言語を話しておらず、モデルの構築と本番環境への導入に異なるツールを使用しているとチームは主張しています。
「DevOps がソフトウェア開発ライフサイクルにおいてデプロイメントを開発者にシフトしたのと同様に、Arrikto は機械学習ライフサイクルにおいてデプロイメントをデータ サイエンティストにシフトします」と Venetsanopoulos 氏は説明します。
Arriktoは、多くの企業にとって機械学習の導入を依然として困難にしている技術的な障壁の軽減も目指しています。Venetsanopoulos氏は、Kubernetesが企業にシンプルでスケーラブルなインフラストラクチャの実現可能性を示したように、Arriktoはよりシンプルな機械学習プロダクションパイプラインの実現可能性を、しかもKubernetesネイティブな方法で示すことができると指摘しました。
Arriktoの中核を成すのは、Googleが支援するKubernetes向けのオープンソース機械学習ツールキットであるKubeflowです。Arriktoは、多くの点でKubeflowのエンタープライズ版を提供していると言えるでしょう。チームは他にも、ラップトップでKubeflowを実行するためのMiniKFを開発し、JupyterLabノートブックからKubeflowパイプラインを構築できるKaleを活用しています。
Venetsanopoulos 氏が指摘したように、Arrikto のテクノロジーは 3 つのことを実現します。Kubeflow の導入と管理を簡素化し、データ サイエンティストが使い慣れたツールを使用して管理できるようにし、チームやクラウド間でのデータのバージョン管理とデータ共有を可能にする、データ サイエンスのためのポータブル環境を作成します。
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Arriktoは2015年にギリシャのアテネで設立されて以来、目立った存在ではありませんでしたが、創業者のヴェネツァノプロス氏とCTOのヴァンゲリス・コウキス氏からなるチームは、既に多くの大企業にプラットフォームを導入させることに成功しています。Arriktoは現在100社以上の顧客を抱えており、具体的な顧客名は明かされていませんが、ヴェネツァノプロス氏によると、例えば大手石油・ガス会社もその中に含まれているとのことです。
アテネをスタートアップの拠点と考える人は少ないかもしれないが、ベネツァノプロス氏は、状況は変わりつつあり、アテネには多くの才能が眠っていると主張する（ただし、同社はこの資金をシリコンバレーの営業・マーケティングチームの構築にも活用している）。「一流大学出身の優秀な人材がまだ活用されていない。まるで不当なアドバンテージを持っているかのようだ」と彼は語った。
「企業がクラウドネイティブソリューションを活用して機械学習のメリットを最大化しようとしている今、大きな市場機会があると考えています」と、UnusualのVrionis氏は述べています。「Arriktoは、データ、モデル、コードのライフサイクル全体にわたって、MLOpsに対する革新的かつ包括的なアプローチを採用しています。データサイエンティストは、エンジニアリングチームを必要とせずに、自動化とコラボレーションを強化することで、市場投入までの時間を短縮できるようになります。」
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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