Yコンビネーターの2022年冬季プログラムには、数十社のスタートアップが参加しています。人工知能（AI）とでも呼べる技術に取り組んでいます。この言葉はもはやその意味合いを失っていますが、テクノロジー業界において依然として重要な位置を占めており、AIの活用と実現は、新興企業にとって大きな可能性を秘めています。今回は、最新のプログラムから注目すべきスタートアップ14社をご紹介します。
最終的に
設立： 2022年、カリフォルニア州サンフランシスコ
著者：ジェイ・チア、サミー・シドゥ
構築：画像と動画向けのターンキーデータウェアハウス。Eventualは画像データの取り込み、整理、処理をすべて1つのプラットフォームで行います。また、クエリ処理、クラウドプロバイダーとのシンプルな統合、そしてスマートなスケジューリング機能により、コンピューティングコストを削減します。
引用：「現在、ユーザーは複数のベンダーや管理の難しいオープンソースフレームワークを組み合わせて、場当たり的にシステムを構築しています。私たちはワンストップショップです。」
TC Quick Take ™ ：多くの企業は何らかの画像解析パイプラインを必要としており、ワンストップショップの構築は市場への有効なアプローチです。しかし、規模を拡大し、コストに目を細め始める顧客を維持するのは困難かもしれません。
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
ホワイトラボゲノミクス
設立： 2019年、フランス、パリ
著者：ジュリアン・コティノー、デビッド・デルブルゴ
構築：ゲノム治療の発見と設計のためのAI搭載プラットフォーム。「科学、技術、生物学、ゲノム、実験」データセットのデータサイエンスとデータベース化。さらに、実験設計とワークフローに関する提案も提供します。
引用:「当社は、お客様がより多くのゲノム医薬品をより迅速かつ効率的に開発し、それらの革新的な医薬品を必要とする患者がより利用しやすくできるよう支援します。」
TC Quick Take ™ ： AIによる創薬は注目されていますが、真に価値を生み出しているものはほとんどありません。それでも、将来性は明らかで、ゲノム治療に特化するのは良いアイデアです。彼らがより複雑なワークフローや設計をどのように実現するのかは、私には分かりません。
AiSupervision
設立： 2021年、ドイツ、マンハイム
著者：アレックス・コンウェイ、サッシャ・ラング
Building:多数の作業員が働く工場の生産ラインを記録、デジタル化、監視する生産ライン向けOS。リアルタイムアラート、自動レポート、写真による品質管理機能などを搭載。
引用:「私たちは、工場内で起こっていることすべてを監視する最高の監督者が行うであろうことを自動化します。」
TC Quick Take ™ ：もしこれがAmazonが既に行っていることと同じようなものであれば、労働者にとっては地獄への道程と言えるでしょう。しかし、もしこれを人道的かつ有益なものにすることができれば、多くの工場が複数の追跡ツールを統合する方法として検討するでしょう。
パワーハウスAI
設立： 2021年シンガポール
著者: Kushal Pillay および Ivo Verhaegh
Building:倉庫向けの自動在庫管理ソリューション。この報われない作業に多くの従業員の時間が費やされています。自動化してみませんか？Powerhouseは、スタッフが定期的に撮影した写真から在庫数をカウントする、一般的なスマートフォンを活用します。これは、倉庫をよりスマートで効率的にするための幅広い取り組みの一環です。
引用:「携帯電話で写真を撮るだけで、当社のソフトウェアが箱の数を数えます。」
TC Quick Take ™ ：プレゼンターは97%の精度と言っていたような気がしましたが、サイトには99%と書いてありました。最近は棚卸しをしていませんが、手作業で再度数える必要がないくらい信頼できるといいのですが。
強力なコンピューティング
設立： 2021年、オーストラリア、シドニー
著者：ベン・サンド
Building:超高性能と効率性に重点を置いた機械学習トレーニングプラットフォーム。モデルの「周囲」の最適化（値の事前計算、ボトルネックの特定など）を実行することで、トレーニング時間を桁違いに短縮できると主張しています。
引用:「消費量ではなくパフォーマンスに基づいて価格が決まるクラウド コンピューティングの未来。」
TC Quick Take ™ ：フレデリックは数週間前にこれを調べましたが、既存のソリューションとうまく連携する優れた高級競合製品のように思えます。
リアリティディフェンダー
設立： 2021年ニューヨーク
著者:ガウラフ・バラジ、ベンジャミン・コールマン、アリ・シャハリヤリ
Building:企業がメディアをスキャンしてディープフェイクコンテンツを検出できる、使いやすいツールです。アラートやレポートカードなど、偽コンテンツを視覚化し、対策を講じるためのツールを提供します。
引用:「人類に真実を認識させる力を与えよう。」
TC Quick Take ™ ：これはほぼ確実に軍拡競争になるでしょうが、偽プロフィールや軽微な偽装を施されたスパムコンテンツなどの大量発生を防ぐには、簡単に見つかるものを捕まえるツールが求められるでしょう。しかし、彼らの手法は継続的な改良が必要であり、安価でも容易でもないかもしれません。
コラーAI
設立： 2020年カナダ
著者：ラフル・アナンド、ロブ・マキューアン
構築：採掘事業向けの地理空間および衛星データプラットフォーム。複数の情報源を統合し、鉱物採掘場所の特定と整理をより効率的に行う方法を提供します。初期の導入事例では、リードタイムを1年から数週間に短縮しました。
引用:「今後 5 年間で、鉱業は過去 50 年間よりも大きな変化を遂げるでしょう。」
TC Quick Take ™ ：最近、鉱業分野で多くの動きが見られます。これは、この伝統的な業界が相当なリソースを近代化に投入していることの表れと言えるでしょう。今まさに参入する価値のある有望な分野です。
可変AI
設立： 2021年ピッツバーグ
著者：オマール・シャムス
Building: PythonコードとJupyterノートブック用の機械学習を活用したポリッシングエンジン。これらのノートブックは、本番環境への実装を予定せずに実験的にまとめられることがよくあります。しかし、そのうちの1つが人気ツールとして採用され、クリーンアップが必要になることがあります。Mutable AIはこれを自動的に実行し、自動補完、リファクタリング、最小化を迅速かつ容易に行います。
引用:「チームメイトと将来の自分に優しくしてください。」
TC Quick Take ™ ：役に立つでしょうか？おそらく… これまでは自作ノートPCを使っていましたが、フルタイムで使いたいとは思いません。大きな市場はあるでしょうか？難しいですね。この会社は、創業者が機械学習研究の最前線で感じたフラストレーションから生まれたようなので、彼と同じようにこれを探している人がいるかもしれません。
ヴォイズ
設立： 2020年、ドイツ、ベルリン
著者：ファビオ・シュミットベルガー、マルセル・シュミットベルガー、エリック・ツィーグラー
構築：医療従事者向けの音声入力によるフォーム入力。医療従事者は書類作成に何時間も費やし、膨大な量のフィールドをタブ操作で切り替えて入力しなければなりません。Voizeを使えば、スマートフォンに直接話しかけるだけで、構造化された記録を作成できます。
引用:「デスクワーカー以外の人のためのデジタル音声アシスタント。」
TC Quick Take ™ ：歩きながら医療情報を声に出して話すのは、絶対にやってはいけないことのように思えます…現状では、何か理由があるような気がします。しかし、医療記録の保管を効率化することは、絶対に必要なことです。
ミントリファイ
設立： 2021年サンフランシスコ
著者：ハンビー・リー、ハン・ワン
構築：コードを読み取り、文脈に沿ったコメントを安全に挿入する自動コードドキュメントエンジン。コーダーには必ずしもこれを行う時間があるわけではなく、コードの監査と再利用は困難です。そのため、（少なくとも基本的なレベルで）代わりにこの作業を行うツールがあれば、時間と労力を節約できます。
引用：「誰もがドキュメント負債に苦しんでいます。」また、共同創業者のHan Wang氏については、「牛のジョークを100以上知っています。」これについては、今後確認していきます。
TC Quick Take ™ ：これは実際にやってみればわかることですが、多くの企業がコードの全行に説明が付いていれば喜んでそうするでしょう。「次回送る前にMintlifyしてね！」
スピーチリー
設立: 2016 年、フィンランドのヘルシンキ
著者:ハンネス・ヘイキンヘイモ、オットー・ソーデルランド
構築：クラウドサービスへの呼び出しを避けたいアプリ向けの、デバイス上で動作する音声認識。あらゆる処理をローカルで実行できるのが理想的ですが、最近まで精度と速度のトレードオフが大きすぎました。Speechlyが迅速かつ正確な音声認識を実現し、フォームへの入力や関連情報の呼び出しを容易に行えるようになれば、オンラインAPI呼び出しが1つ減ることになります。
引用:「Speechly をエンドユーザーのデバイス上で直接実行することで、クラウド コストを削減し、プライバシーを強化し、ゼロ遅延のエクスペリエンスを実現します。」
TC Quick Take ™ ：他の企業も間違いなくこれを追求しています（Google や Amazon のような大手企業を含む）。しかし、コードをできるだけローカルに保ちたいアプリ作成者にとって、独立した機能的なソリューションを持つことは非常に価値があるでしょう。
ダイナモFL
設立： 2021年サンフランシスコ
著者: Christian Lau および Vaikkunth Mugunthan
構築：プライバシーが重視される業界におけるAIモデル向けの、プラグアンドプレイのフェデレーテッドラーニングプラットフォーム。フェデレーテッドラーニングは確立された技術であり、既に多くの価値を生み出していますが、導入は容易ではありません。DynamoFLは、プライベートデータを使用するトレーニングワークフローに組み込み、データのプライバシーを確保します。
引用:「3 分で、当社のフェデレーテッド ラーニング モジュールを既存の ML ワークフローに組み込むことができます。」
TC Quick Take ™ ：連合学習がより使いやすくなれば、医療や金融といったニッチな業界にも機械学習モデルが導入される可能性が高まるでしょう。しかし、他の機械学習ツールが培ってきたような汎用的な使いやすさを維持できるかどうかは疑問です。
ムクドリ
設立： 2019年、テキサス州ヒューストン
著者：アレックス・アレバロス、ドリュー・ヘンドリックス、ハンナ・マッケニー
構築：浴室に設置できる分光計を用いたAI搭載の家庭用尿検査。Starlingは、通常は研究室でしか使用できない物質の識別・検出装置を用いて、膀胱感染症などの問題を早期発見したり、通常は尿サンプルの持参が必要となる在宅モニタリングを行うことを目指しています。
引用:「一体どんな情報をトイレに流したんだ?」
TC Quick Take ™ ：使いやすさ次第では、多くの医療予防における新たな標準ツールになるかもしれません。2年後にはどこにでも普及するでしょう。
ふるいデータ
設立： 2021年、カリフォルニア州バークレー
投稿者:アビナブ アヤルール、モクシース ブーダルラ
構築中:入力された動画をスキャンして人物、物体、状況などを検知し、メタデータを迅速に返す、極めてシンプルな動画分析プラットフォーム。検索、保存、モデレーションなど、動画を理解するために必要なあらゆる機能を提供します。
引用：「モデルのトレーニングやデータセットの管理は一切不要です。動画をアップロードするだけで結果が得られます。」
TC Quick Take ™ ： Twelve Labsという会社について記事を書いたばかりですが、この分野は非常に有望なニッチな分野だと思います。現段階で勝者を決めるのは難しいです。今後の動画活用事例の発展に大きく左右されるでしょう。
