AIMMO、データラベリング技術の発展に向けてシリーズAで1200万ドルを調達

ほとんどの人工知能モデルは教師あり学習によって学習されるため、生データに人間がラベルを付ける必要がある。データのラベル付けは、人工知能や機械学習モデルの自動化において重要な部分であるが、同時に時間がかかり、面倒な作業になることもある。

韓国のスタートアップ企業AIMMOは、ソフトウェアと人間を活用して画像、動画、音声、テキスト、センサー融合データをラベル付け、分類しており、AIデータ注釈プラットフォームを構築して、企業のデータラベル付けを迅速化している。 

AIMMOは本日、データラベリング技術の発展とグローバル展開の促進を目的としたシリーズAラウンドで1,200万ドルを調達したと発表した。今回のラウンドには、DSアセットマネジメント、韓国産業銀行、ハンファ投資証券、S&Sインベストメント、トス・インベストメント、韓国資産投資証券、ベンチャーフィールドの7つのベンチャーキャピタルが参加した。AIMMOは企業価値に関するコメントを控えた。

「パンデミックは、AIデータが不可欠なインテリジェント監視、スマートシティ、自動運転、スマートファクトリー、ロボティクスといった分野におけるAI導入による非接触技術の変革を加速させました」と、AIMMOのグローバルセールス責任者であるドイル・チャン氏はメールインタビューで述べた。「あらゆる分野と業界の中で、私たちが注力しているのは主にスマートシティと自動運転です。」 

2016年に最高経営責任者（CEO）のSeungTaek Oh氏によって設立されたこのスタートアップには、3つのデータ注釈ツールがあります。自律走行車企業向けのセンサー融合データを管理するAIMMO DaaS、ビッグデータ用のターンキーベースのプラットフォームであるAIMMO GtaaS、そして2020年に開始されたクラウドアーキテクチャを使用したWebベースのSaaS注釈ラベル付けツールであるAIMMO Enterprisesです。

スタートアップ企業は、自社のツールがデータアノテーションプロセスの非効率性を改善し、顧客がAIモデリングに集中できるようにすると述べています。AIMMO Enterprisesでは、プラットフォーム料金、コーディングスキル、インストールは不要で、ユーザーはChromeなどのブラウザからデータにラベルを付けることができます。AIMMO GtaaSでは、ユーザーが生データをAIMMOに送信すると、AIMMOが検査済みのデータにラベルを付け、顧客に返却するとChung氏は述べています。

AIMMO DaaSプラットフォームを通じて、2021年の売上高とデータラベリング量は前年比200%増加しました。IRプレゼンテーションによると、AIMMOは2021年に1,000万ドルの収益を計上しました。自動運転分野における世界的な需要の継続的な増加に伴い、同社は2022年の成長を見込んでいます。

テッククランチイベント

サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日

 Grand View Researchの 市場分析レポートによると、世界のデータ収集およびラベリング市場規模は2021年に16億ドルと評価され、2028年には82億ドルに達すると予測されています 。 

AIMMOは、自動車メーカーの現代自動車、自動車部品メーカーの現代モービス、配車サービススタートアップのカカオモビリティ、カーシェアリングスタートアップのSoCar、自動運転貨物開発会社のThoreDriveなど、幅広い企業と提携しています。また、AIMMOは、ロボット工学、光学式文字認識（OCR）、スマートファクトリー、インテリジェント監視、電子商取引、物流といった分野の非自動運転車両関連企業とも提携しており、通信会社SKテレコム、インターネット大手のネイバーとカカオ、日本の建設機械メーカーなどがその例です。

韓国に本社を置くこのスタートアップ企業は、英国、米国、日本、ベトナムにオフィスを構えています。チョン氏によると、2022年にはドイツとカナダにもオフィスを開設する予定とのことです。AIMMOは、グローバル市場への進出をさらに進めていく中で、Scale AI、Playment、Understand.ai、Deepen AIといった企業と競合することになります。現在、AIMMOは世界中に200人の従業員と1万人以上のデータラベラーを擁しています。

Playmentは、企業にオンデマンドの作業員を提供し、モバイルデバイスを使用してデータを分析します。

自動運転システムやその他のAIシステムを訓練するために生データに注釈を付ける人間の軍隊を擁するスケールは、1800万ドルを獲得した。