3つのソフトウェアスタートアップが人工知能と機械学習を活用して新たな成長機会を創出
ほとんどのスタートアップは、マイナーリーグの野球チームがヤンキースと対戦するかのように、ビジネスの舞台に上がります。リソースも少なく、ベンチの選手も少なく、ミスを許される余地はほとんどありません。優秀な人材の採用、製品の開発、有料顧客の獲得、資金調達など、達成すべきことは山積みです。そして、スタートアップのCEOなら誰もが認めるように、少ないリソースでより多くの成果を上げることが、まさにビジネスの本質です。ベンチャーキャピタルからの資金調達が減少する今年のように、スタートアップ企業にとって効率性はより一層重要になります。
様々な業界のスタートアップ企業が、AWSの人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して、これらの課題を克服しています。スタートアップ＆ベンチャーキャピタルのAI/MLビジネス開発担当グローバルヘッドであるロブ・ファーガソン氏は、「AIとMLは、あらゆる企業にとって、効率性の向上や新製品・新サービスの構築において強力なツールです。しかし、スタートアップ企業にとっては、革命的な存在となり得ます。AIとMLを活用する小規模なチームであっても、高度な分析を実現し、世界を変えるような問題を解決し、付加価値の高いビジネスを創出することが可能です。」と説明しています。
AIとMLの活用もますます容易になっています。スタートアップ企業はコードを1行も書かずにAWS AIサービスを利用できます。Amazon SageMakerを使えば、ML用のデータ準備から、MLモデルの構築、トレーニング、デプロイまで、必要なツールがすべて揃っています。さらに、これらのサービスは、企業の成長に合わせて需要に合わせて迅速に拡張できます。つまり、成長の初期段階にある企業も含め、スタートアップ企業はAIとMLを迅速に活用し、イノベーションを起こし、破壊的な変化を起こし、競争優位性を獲得できるのです。
より速く洞察を提供する
2017年にMilad Mohammadzadeh博士とSadaf Monajemi博士によって設立されたオーストラリアのスタートアップ企業See-Modeは、AIとMLを使用して、分単位で人命を救っています。
毎年、世界中で1500万人が脳卒中を患っています。脳卒中は、血管内のプラークの破裂によって脳への血流が遮断または減少することで起こる緊急医療です。 毎年500万人が脳卒中で亡くなり、さらに500万人が永久的な障害を負います。
医療画像を用いた脳卒中の予測と予防における従来の方法が効果的でないことを知ったモハマドザデ博士とモナジェミ博士は、AIを活用して画像分析を改善することを決意しました。彼らは、患者の既存のCTスキャンと超音波スキャンに数値流体力学を重ね合わせることで、脳卒中のリスク予測と治療推奨を向上させるAIベースのソフトウェアを開発しました。
同社は、初のAI製品であるAugmented Vascular Analysis（AVA）の基盤となるモデルのトレーニングに、フルマネージドMLサービスであるAmazon SageMakerを活用しています。AVAは、大量の超音波画像を処理し、1分以内に正確なレポートを生成できます。SageMakerを活用することで、スタートアップ企業はMLモデルを容易にデプロイし、自動的にスケールアップすることが可能になります。
「私たちが解決したかった課題は、患者1人あたり1枚の画像ではなく、継続的に送られてくる50～100枚の画像をどのように分析するかでした」とMohammadzadeh医師は述べています。「AWS上で稼働するAVAなら、数秒以内に大量の画像を分析し、ユーザーに即座に結果を返すことができます。」
AWSサービスを活用することで、See-Modeは必要に応じてコンピューティング要件を調整し、使用した分だけ支払うことができます。これが、この新興企業の持続的な成長の鍵となっています。創業者たちは、脳卒中を患う人がいない世界を思い描いており、世界中の病院が協力を申し出ている中、彼らはそのビジョンの実現に向けて着実に歩みを進めています。
制限のないスケールアップ
多くの企業にとって、港へのコンテナ到着計画を立てることは、効率的で成功するサプライチェーン管理に不可欠です。 2017年に設立された物流テクノロジーのスタートアップ企業であるPortcastは、MLを活用したプラットフォームを提供することで、この計画を容易にします。このプラットフォームは、船会社やメーカーが貨物の港への到着時刻を予測し、手作業による追跡時間を約80%削減するのに役立ちます。Portcast独自のMLモデルは、過去の輸送パターンと、気象条件、港湾交通量、船舶の位置などのリアルタイムデータを統合することで、個々の輸送コンテナの到着時刻を90%以上の精度で予測できます。
Portcastは、膨大かつ増大し続ける計算負荷に対応するため、SageMakerを使用して数百の機械学習予測モデルとトレーニングモデルをメモリ制限なしで並列実行し、機械学習の導入コストを少なくとも60%削減しています。このサービスは、Portcastの機械学習サイクル全体（トレーニングから処理、予測まで）の自動化を加速するのにも役立っています。「私たちは1日に数百万件の予測を生成できる可能性があります」と、Portcastの共同創業者兼最高技術責任者であるLingxiao Xia氏は述べています。
効率的かつコスト効率よく出荷を追跡し、到着を予測するこの能力により、Portcast は今後数か月で 10 ～ 20 倍の成長を遂げる見込みです。
よりスマートなアプリを作成する
トロントに拠点を置く合成メディア企業 WOMBOは、ユーザーに「インターネット上で最も幸せな場所」を提供しています。2021年3月にローンチされたWOMBOは、AI搭載のリップシンクアプリを提供しています。ユーザーは静止画をアップロードするだけで、好きな曲に合わせて歌わせることができます。エイブラハム・リンカーンがレディー・ガガの「ボーン・ディス・ウェイ」を歌っている？問題ありません。バスタ・ライムスを完璧に歌っている？もちろんです。
WOMBOの動画は、人々を笑わせるささやかな楽しみ、つまり単なるおふざけとして始まりました。しかし、パンデミックの真っ只中、まさに人々が求めていたのはそれでした。WOMBOのリリースから10ヶ月以内に、180カ国以上で7,400万人がアプリをダウンロードし、歌い始めました。WOMBOは、史上最も急速に成長したコンシューマー向けアプリの一つとなりました。
このような爆発的な成長は、多くのスタートアップ企業にとって夢のような出来事です。しかし、WOMBOにとっては予想をはるかに上回る結果となり、同社にとって課題となりました。AWSと連携してコスト削減を図りながら、アルゴリズムの品質向上に継続的に取り組みました。また、WOMBOのエンジニアはAWSと緊密に連携し、アプリのデータ処理を最適化してボトルネックを解消しました。
WOMBOは現在、楽しく使いやすいAIをさらに進化させています。同社はAI画像ジェネレーター「WOMBO Dream」をリリースしました。これを使えば、ユーザーは独自のデザインを作成し、デジタルアートや物理的なアート作品に変換することができます。これまでに3億点以上のアート作品が制作され、10億曲以上のリップシンク楽曲が制作されているWOMBOは、「創造性を民主化する」というミッションを実現しています。
素晴らしい成果
野球ファンならご存知の通り、ヤンキースでさえ、突如現れたかに見えたチームがワールドシリーズを制覇し、屈辱を味わうことがしばしばあります。これはすべてのスタートアップの夢ですが、ホームランを打ち、勝利を掴むためには、急速な成長、顧客獲得、資金調達といったビジネスの複雑さをうまく管理しなければなりません。
今日、クラウドベースのAIとMLは、新興企業がコストを抑えながら需要に合わせて拡張しながら、迅速に探索、実験、そして創造を行うためのツールを提供しています。厳しい市場環境において、1ドルたりとも無駄にできない状況では、これらのツールは、試合に負けるか、勝利への勢いを生み出すホームランを打つかの分かれ目となる可能性があります。
AWS がスタートアップの構築と成長をどのように支援しているかについて詳しくは、以下をご覧ください。
- スタートアップのための機械学習
- Amazon SageMaker を使い始める
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