ワシントン州ベルビューに拠点を置くオープンソーススタートアップのUnion AIは、クラウドネイティブな自動化プラットフォームを活用し、企業のAIおよびデータワークフローの構築とオーケストレーションを支援しています。同社は本日、NEAとNava VenturesからシリーズAラウンドで1,910万ドルを調達したことを発表しました。また、同社はフルマネージドサービスのUnion Cloudの一般提供開始も発表しました。
Unionの中核を成すのは、データ、機械学習、分析スタックに重点を置いた、本番環境レベルのワークフロー自動化プラットフォームを構築するためのオープンソースツールであるFlyteです。このプラットフォームの背後にあるアイデアは、チームがETLパイプラインと分析ワークフロー、そして機械学習パイプラインを作成できる単一のプラットフォームを構築することでした。市場には同様のオーケストレーション機能を提供する他のプロジェクトもありますが、ここでの目的は、機械学習チームのニーズに特化したツールを構築することです。
Flyte はもともと Lyft 社内で開発されました。Union AI の CEO 兼共同創業者である Ketan Umare 氏は、2016 年に同社初の機械学習ベースの到着予定時刻 (ETA) および交通モデルのいくつかを開発しました。当時、Lyft はこれらのモデルを本番環境に導入するために、さまざまなオープンソース システムを統合する必要がありました。
「ある程度は動いていましたが、舞台裏では誰かが陰で操っていました。確かに動いていましたが、大変な作業でした」とウマレ氏は語った。「社内の他のチームも苦戦していることがわかりました。しかも、それらは大規模なチームでした。チームが苦戦すると、優秀な人材を維持できなくなります。これは大きな問題ですが、その根本原因は何だったのでしょうか？彼らは期待通りの成果を出せず、なぜ成果を出せないのかを説明できなかったのです。結局、インフラの問題だったのです。」
そこで彼は、これらのチームがモデルを構築し、本番環境に導入しやすくするためのインフラストラクチャツールの構築に、少人数のチームを率いて着手しました。しかし、ソフトウェアエンジニアと機械学習スペシャリストの間には常に摩擦がありました。「その理由は、少なくとも私が要約したように、ソフトウェアと機械学習システム、あるいはAI製品は本質的に異なるものだと考えているからです」とウマレ氏は主張しました。彼の見解では、ソフトウェアは通常、時間の経過とともに成熟しますが、AIモデルは劣化する傾向があります。また、これらのモデルは、ユーザーがほとんど制御できない外部要因によって変化することもよくあると彼は指摘しました。「そのため、ソフトウェアの展開に使用しているのと同じインフラストラクチャを使用することはできません」と彼は言いました。
その時点で、チームはその作業を Flyte の形でオープンソース化し、他の人たちと協力してより機械学習ネイティブなプラットフォームを構築することを決定しました。
よくあることですが、Umare 氏と元の Flyte チームの他の 4 人のメンバーは、これらのコアアイデアと Flyte オープンソース プロジェクトを中心にスタートアップを設立することを決定し、2020 年後半に Union AI を立ち上げました。
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現在、Flyte は blackshark.ai、HBO、Intel、LinkedIn、Spotify、Stripe、Wolt、ZipRecruiter などの企業で使用されています。
「大企業と協力すること、つまりオープンソースで私たちが行っていることの面白さは、私たちのプラットフォーム上で最大級のモデルに取り組んでいることです。ですから、それがうまく機能することは分かっていますし、何年もこの仕事をしてきたので、特に何かを作る必要はありませんでした。ただ、いくつかの機能を拡張するだけで済みました」とウマレ氏は語った。
「Flyteから送信されるオフライントレーニングジョブは1チームあたり10倍に増加し、その結果、モデルのリリース頻度が5倍に増加し、ビジネス上の大きなメリットにつながっています」と、Stripeの機械学習インフラエンジニアであるミック・ジャームスラウォン氏は述べています。「ここで重要なのは、機械学習の生産性は「あれば良い」というレベルではなく、実際にはビジネス要件であるという認識です。」
しかし、Union AIプラットフォームは、単にFlyteをサービスとして構築しているだけではありません。チームはPandera（データテスト用のフレームワーク）とUnion ML（Flyteを基盤とし、既存のツールセットを用いてモデルの構築とデプロイを支援するフレームワーク）も構築しました。Union Cloudはこれらすべての要素を統合し、その上にシングルサインオンなどのエンタープライズツールセットを重ねています。
NEAのベンチャーパートナーであるグレッグ・パパドポロス氏は、「機械学習、特に大規模言語モデルは、プライバシーと情報セキュリティに関する大きな問題を提起しています。企業は、自社データの正確な取り扱いを制御できないサービスの利用にますます慎重になっています」と述べています。「大規模モデルのパワーと豊富な企業データを組み合わせるには、細心の注意が必要です。だからこそ、Union.AIチームがFlyte、そしてUnion Cloudで成し遂げた進歩に、私たちは非常に興奮しています。これはまさに人々が求めているものであり、真の差別化要因です。大規模言語モデルのパワーを活用しながら、自社データの管理と所有権を維持できるのです。」
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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