今年もこの時期がやってきました。Yコンビネーターの最新バッチに選ばれたスタートアップ企業が、メディアや投資家に自社製品を発表する週です。これから2日間で、約217社がプレゼンテーションを行います。昨年冬の235社からやや減少したため、VCの熱意がやや冷え込んだため、参加企業は若干減少しています。
2023年上半期、VCは約4,300件、総額646億ドルの案件を支援しました。これはかなりの額に聞こえるかもしれませんが、実際には、案件額は2022年上半期比で49%減少し、案件件数は前年同期比で35%減少しました。
明るい材料としては、誇大宣伝と需要が同等に牽引するある分野が、他の分野を大きく上回っているという点があります。それは AI です。
CrunchBaseによると、8月から7月にかけての世界全体のベンチャー資金総額の約5分の1がAIセクターからのものでした。そして、この旺盛な投資は、2022年夏のYコンビネーターのコホートにも顕著に表れており、2022年冬のバッチと比較してAI企業の数は2倍以上（57社対28社）に増加しています。
最近、どの AI テクノロジーが投資を牽引しているのかを把握するため、私は 2023 年夏のバッチを詳しく調べ、YC が支援する AI スタートアップ企業の中で、最も差別化が図られている、あるいは最も将来性が期待できると思われる企業をまとめました。
AIインフラスタートアップ
Y Combinator コホートのいくつかのスタートアップは、AI で何が達成できるかではなく、 AI をゼロから構築するために必要なツールとインフラストラクチャに重点を置いています。
例えばShadeformは、顧客がAIトレーニングと推論ワークロードをあらゆるクラウドプロバイダーにアクセスして展開できるプラットフォームを提供しています。データエンジニア兼分散システムアーキテクトのエド・グッド、ロナルド・ディン、ザカリー・ウォーレンによって設立されたShadeformは、AIジョブが時間どおりに「最適なコスト」で実行されることを目指しています。
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
グッド氏がYコンビネーターのウェブサイトのブログ記事で指摘しているように、AIモデル開発用ハードウェア、特にGPUの需要が爆発的に増加し、キャパシティ不足に陥っている。（マイクロソフトは最近、自社のデータセンターに十分なAIチップを供給できない場合、サービスが中断される可能性があると警告した。）小規模プロバイダーもオンラインに参入しつつあるが、必ずしも最も予測可能なリソースを提供しているとは限らず、それらプロバイダー間での拡張が困難になっている。
Shadeformは、パブリッククラウドインフラストラクチャ全体にわたって、AIジョブをどこからでも起動できるようにすることで、この問題を解決します。このプラットフォームを活用することで、企業はあらゆるプロバイダーのGPUインスタンスを単一の画面から管理し、必要なマシンが利用可能な場合に「自動予約」を設定したり、ワンクリックでサーバークラスターにデプロイしたりできます。
AI運用の課題に取り組むYコンビネーター出身のもう一つの興味深いスタートアップは、元ペロトンのAIエンジニアであるサラン・ザンバレ氏が設立したCerelyzeです。ザンバレ氏にとって、レジなし小売スタートアップCaperでAIチームを率いた後、CerelyzeはYコンビネーターで2度目の挑戦となります。
Cerelyzeは、Arxiv.orgのようなオープンアクセスアーカイブに典型的に掲載されているAI研究論文を取り込み、そこに含まれる数式を実際に機能するコードに変換します。なぜこれが便利なのでしょうか？多くの論文はAI技術を数式を用いて説明していますが、それを実際に実行するために使用されたコードへのリンクを提供していません。開発者は通常、論文に記載されている手法をリバースエンジニアリングして、そこから実用的なモデルやアプリを構築しなければなりません。
Cerelyzeは、言語とコードを理解するAIモデルと「科学コンテンツに最適化された」PDFパーサーを組み合わせることで、実装の自動化を目指しています。ブラウザベースのインターフェースから、ユーザーは研究論文をアップロードし、論文の特定の部分についてCerelyzeに自然言語で質問し、コードを生成または変更し、生成されたコードをブラウザで実行することができます。
Cerelyzeは今のところ、論文のすべてをコードに変換できるわけではありません。少なくとも現状では。Zambare氏も、プラットフォームのコード変換機能は現時点では「ごく一部の論文」にしか対応しておらず、論文から数式や表を抽出・分析することはできても、図は抽出・分析できないことを認めています。しかし、それでも私はCerelyzeというコンセプトは魅力的だと考えています。時間と適切な投資によって、Cerelyzeが成長し、改善していくことを期待しています。
AI開発ツール
Sweepは開発者向けではあるものの、厳密にはAIインフラ系スタートアップではありません。高レベルのデバッグや機能リクエストといった小規模な開発タスクを自律的に処理します。このスタートアップは、ビデオゲームからソーシャルネットワークへと変貌を遂げたRobloxのベテランであるウィリアム・ゼン氏とケビン・ルー氏によって今年設立されました。
「ソフトウェアエンジニアとして、私たちは刺激的な技術的課題から、テストの作成、ドキュメント作成、リファクタリングといった平凡な作業へと移行していることに気づきました」とゼン氏はYコンビネーターのブログに記している。「OpenAIのGPT-4のような大規模言語モデルが、私たちの代わりにこれらの課題を処理できると分かっていたので、これはフラストレーションを感じました。」
Zeng氏とLu氏によると、SweepはコードエラーやGitHubの問題を取り上げ、その解決策を計画することができる。具体的には、プルリクエストを通じてコードを記述し、GitHubにプッシュする。また、プルリクエストにコードメンテナーやオーナーが投稿したコメントにも対応できる。これはGitHub Copilotに似ているが、より自律的だ。
「Sweepは、ソフトウェアエンジニアリングのタスクの中には非常に単純なものがあり、変更全体を自動化できると気づいたことから始まりました」とZeng氏は語る。「Sweepは、プロジェクトのリクエスト全体をコードで記述することでこれを実現します。」
AIは間違いを犯す傾向があるため、Sweepの長期的な信頼性には少し懐疑的です。幸いなことに、Zeng氏とLu氏も同様です。Sweepはデフォルトでコード修正を自動的に実装せず、マスターコードベースにプッシュする前に人間によるレビューと編集が必要です。
AIアプリ
今年、AI Y Combinator スタートアップのツールのサブセットから移行したのは、自らを「企業イベント プランニングの AI 副操縦士」と称する Nowadays です。
アンナ・サンとエイミー・ヤンは2023年初頭に同社を共同設立した。サンは以前、Datadog、DoorDash、Amazonに勤務し、ヤンはGoogle、Meta、McKinseyでさまざまな役職を歴任した。
企業イベントの企画を経験した人はそう多くないだろう。もちろん、この記者も例外ではない。しかし、サン氏とヤン氏は、その苦労は骨が折れるだけでなく、必要以上に疲れ、費用もかかると述べている。
「企業のイベントプランナーは、イベント企画中に数え切れないほどの電話やメールに追われています」とサン氏はYコンビネーターのブログ記事に記している。「タイトなスケジュールにストレスを感じ、プランナーたちはフルタイムのアシスタントやツールに年間10万ドル以上を支払っています。」
そこで、サン氏とヤン氏は、プロセスの最も面倒な部分を AI に任せたらどうかと考えました。
Nowadays の登場です。今後のイベントの詳細（日程や参加者数など）を入力するだけで、会場やベンダーに自動的に連絡を取り、関連するメールや電話の対応を管理できます。さらに、Nowadays は、特定の会場周辺のアメニティや徒歩圏内のアクティビティなど、イベントに関する個人の好みも考慮してくれます。
Nowadays が舞台裏でどのように動作しているのかは、まだ完全には明らかではありません。AI が実際に電話に出たり、発信したり、メールを返信したりしているのでしょうか？それとも、品質保証など、どこかで人間が関与しているのでしょうか？推測するしかありません。
それでも、Nowadays は非常にクールなアイデアであり、潜在的に巨大な市場（Allied Market Research によると 2030 年までに 5,109 億ドル）を秘めており、次にどこへ向かうのか興味があります。
従来の手作業によるプロセスを抽象化しようとしているもう1つのスタートアップは、元Uber Freightのプロダクトマネージャーであるポール・シンガー氏と、かつてAirbnbでムーンショットプロジェクトに携わっていたクアン・トラン氏の考案したFleetWorksだ。
FleetWorksは、貨物荷主と運送業者の間に不可欠な仲介業者である貨物ブローカーをターゲットにしています。ブローカーの電話、メール、輸送管理システム（TMS）と連携するように設計されたFleetWorksは、荷物の予約と追跡を自動化し、予約ポータルを持たない輸送施設とのアポイントメントをスケジュールできます。
通常、ブローカーは、自動追跡されていない荷物の出荷状況の最新情報を得るために、ドライバーやディスパッチャーに電話やメールで連絡を取る必要があります。同時に、荷物の予約を希望する運送会社からの電話に対応し、価格交渉を行ったり、予定外の荷物の予約時間を調整したりする必要もあります。
シンガー氏とトラン氏は、FleetWorksが電話やメールをトリガーし、関連情報をすべてTMSまたはメールにプッシュすることで、（言葉遊びではなく）負担を軽減できると主張しています。荷物の詳細を共有するだけでなく、プラットフォームは価格交渉や運送業者の予約、さらにはドライバーへの電話連絡やアカウントチームへの問題報告までも可能にします。
「FleetWorksは、定型的な電話やメールを自動化することで、貨物オペレーターがより価値の高い業務に集中できるよう支援します」とシンガー氏はYコンビネーターの投稿で述べている。「当社のAI搭載プラットフォームは、メールや人間のような音声を利用して、追跡電話、荷物のカバー、アポイントメントの再スケジュールなどを行うことができます。」
宣伝どおりに機能するのであれば、それは本当に便利そうです。
