機械学習運用プラットフォームを開発するスタートアップ企業Arize AIは本日、TCVがリードし、Battery VenturesとFoundation Capitalも参加したシリーズBラウンドで3,800万ドルを調達したことを発表しました。これによりArizeの調達総額は6,200万ドルとなり、CEOのJason Lopatecki氏は、新たに調達した資金は今後1年間で研究開発の拡大と、現在50名いる従業員数の倍増に充てられると述べています。
機械学習運用（MLOps）は、機械学習モデルを本番環境に導入および保守するプロセスです。DevOpsと同様に、MLOpsは自動化を推進しながら本番環境モデルの品質を向上させることを目指していますが、ビジネス要件や規制要件を犠牲にすることはありません。企業における機械学習とAIへの関心の高まりを考えると、MLOpsが大規模な市場になると予測されているのも当然です。IDCは、2025年までにその規模を約7億ドルと予測しています。
Arizeは、ロパテッキ氏が以前勤めていたスタートアップ企業TubeMogulをAdobeに約5億5000万ドルで売却した後、2019年にロパテッキ氏とアパルナ・ディナカラン氏によって設立されました。ロパテッキ氏とディナカラン氏が初めて出会ったのはTubeMogulで、ディナカラン氏はUberに入社して機械学習インフラの開発に携わる前は、TubeMogulでデータサイエンティストとして働いていました。
「何年も何年も、次々とチームが本番環境に導入されたモデルの何が問題なのか理解できず、導入後にモデルが何をしているのか理解するのに苦労するのを見てきました。そして、何か根本的なものが欠けているという結論に達しました」と、ロパテッキ氏はTechCrunchとのメールインタビューで語った。「未来がAI主導であるならば、人間がAIを理解し、問題を分析して解決するのを支援するソフトウェアが必要です。機械学習の可観測性のないAIは持続可能ではありません。」
Arizeは、データサイエンスにおけるこうした課題に取り組む最初の企業ではありません。別のMLOpsベンダーであるTectonは最近、機械学習モデル実験プラットフォームの構築に向けて1億ドルを調達しました。この分野の他のプレーヤーとしては、Galileo、Modular、Gantry、そしてGrid.aiなどが挙げられます。Grid.aiは6月に4,000万ドルを調達し、アプリにAI機能を追加するコンポーネントのギャラリーを立ち上げました。
しかしロパテッキ氏は、Arizeがいくつかの点で独自性を持っていると主張している。まず、観測可能性への重点が置かれている。Arizeの埋め込み製品は、ディープラーニングモデルの内部構造を解析し、その構造を理解するために設計されている。「バイアストレーシング」はこれを補完するツールで、モデルのバイアス（例えば、黒人を肌の色が薄い被験者よりも認識率が低い顔認識モデルなど）を監視し、バイアスの原因となるデータまで遡って追跡する。
Arizeは最近、埋め込みドリフトモニタリングを発表しました。これは、古いトレーニングデータによってモデルの精度が低下した場合を検出するものです。例えば、言語モデルが「現在のアメリカ大統領は誰ですか？」という質問に対して「ドナルド・トランプ」と答えた場合、ドリフトモニタリングによってArizeの顧客にアラートが通知される可能性があります。
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「Arizeが際立っているのは…機械学習の可観測性という、ある難しい課題を完璧にこなすことに注力しているからです」とロパテッキ氏は述べた。「最終的には、機械学習インフラは、機械学習エンジニアが優れた機械学習を構築するために使用する、市場をリードする最善のソリューションを多数備えたソフトウェアインフラのようになると考えています。」
ロパテッキ氏によると、Arizeの2つ目の差別化要因は、その専門分野における専門知識です。ロパテッキ氏とディナカラン氏は共に学術界出身で、機械学習インフラの構築や本番環境におけるモデルの問題管理といった実務経験も豊富です。
「専門家や思想的リーダーであるチームでさえ、あらゆる新しいモデルアーキテクチャやブレークスルーに対応することは不可能になりつつあります」とロパテッキ氏は述べています。「チームは最新モデルの構築が終わるとすぐに、ビジネスに必要な次のモデルに飛びついてしまいます。そのため、これらのモデルが日々行っている数十億もの意思決定や、ビジネスと人々の両方に与える影響について深く考察する時間はほとんどありません。…だからこそArizeは、ディープラーニングモデルを監視する製品の開発に1年以上を費やし、問題箇所をトラブルシューティングするためのワークフローを設計したのです。」
Arizeの競合他社にも専門家が在籍しており、製品スイートに可観測性・監視ソリューションが含まれていると主張する人もいるかもしれない（それは正しい）。しかし、Arizeの素晴らしい顧客リストを見ると、このスタートアップは非常に説得力のある売り込みをしていることがわかる。Uber、Spotify、eBay、Etsy、Instacart、P&G、TransUnion、Nextdoor、Stitch Fix、Chick-fil-AなどがArizeの有料顧客に名を連ねており、今年初めに開始された無料プランには1,000人以上のユーザーがいる。
しかし、年間経常収益については何も語られていない。ロパテッキ氏は、マクロ環境がどうであろうと、シリーズBの資金調達によって同社には「十分な資金」が確保されると断言した。
「ヘルスケア分野では、画像を用いたがん検出モデルが幅広い種類のがん種において運用環境において一貫性を保つためにArizeを使用しているチームがあります。さらに、標準治療の決定や保険適用におけるモデルが人種グループ間で一貫性を保つためにArizeを使用しているチームもあります」とロパテッキ氏は付け加えた。「モデルが複雑化するにつれ、最大規模かつ最も洗練された機械学習チームでさえ、機械学習の可観測性ツールを構築するよりも、より優れたモデルの構築に時間と労力を投資すべきだと気づき始めています。Arizeは、医療従事者がモデルの投資収益率を向上させ、ビジネスリーダー向けに結果を定量化できるよう支援し、AI投資のリスクを監視するための市場をリードするソフトウェアを提供しています。」
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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