1979年、ソ連がアフガニスタンに侵攻した際、Thoras.aiの創業者であるニロ・ラハマニとジェニファー・ラハマニは両親の目にまだ幼かったものの、両親は兄姉と共に国外へ逃れざるを得ませんでした。最終的に二人はアメリカに移住し、バージニア州北部に定住しました。そこで双子の女の子を出産し、二人は後にエンジニアとなり、それぞれSlackと国防総省で働き、クラウドネイティブソリューションの導入に貢献しました。
ラフマニ姉妹は以前の仕事で、エンジニアがKubernetesワークロードを調達する方法に、直感に頼りすぎてデータに頼りきりではないという問題に気づきました。両親の勇気を受け継いだ彼女たちは、快適な仕事を辞め、この問題を解決するためにThoras.aiを設立しました。
本日、同社は150万ドルのプレシード投資を発表した。
「Thorasは基本的にクラウドベースのサービスと連携し、そのサービスの使用状況を継続的に監視します」と、同社CEOのNilo Rahmani氏はTechCrunchに語った。「つまり、需要を予測するだけでなく、トラフィックの増加や減少を見越して、アプリケーションを自律的にスケールアップまたはスケールダウンすることが目標です。」また、パフォーマンスの問題が発生した場合にエンジニアに通知する機能も備えており、問題がより深刻な事態に発展する前に、エンジニアが問題の存在を理解できるようにしている。
彼らは年明け直後に会社を設立し、わずか数週間前にプレシード資金調達を完了しました。すでに製品の最初のバージョンをリリースし、実際の顧客環境で稼働させて収益を上げており、これは当社のようなアーリーステージのスタートアップにとって明るい兆候です。
創業者たちはバックエンドで何が起こっているかについてあまり詳しく語りたくなかったものの、セキュリティとプライバシーが設計上の重要な要素であったため、アプリケーションはAPIを介さずに会社の開発環境に直接接続され、情報のやり取りは一切ありません。開発者はアプリケーションのリソースに関する重要な情報を含むダッシュボードを閲覧できます。Nilo氏によると、ダッシュボードで視覚的に魅力的なユーザーエクスペリエンスを提供するために多くの時間を費やしたとのことです。
AIに関しては、同社は現在、生成AIや大規模言語モデル（LLM）よりもタスクベースの機械学習を多く活用している。「私たちが直面している問題の多くはシステム的な問題であり、多くの数値が関わっています。そのため、従来の機械学習とAIは、消費動向を予測するために活用できます」と彼女は述べた。これは、将来的にLLMを活用することを想定していないという意味ではないが、現時点では潜在的な問題をより積極的に探りたいと考えている。LLMは、製品を完成させていく中で、事後的なトラブルシューティングにおいてより有用になると考えているのだ。
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「私たちのロードマップには、LLM を活用する製品が確かに含まれていますが、自然言語処理は、多くの単語が関係する状況では非常に役立ちます。現在、私たちは、事後に何が起こったのか、なぜ起こったのかを把握するためにログを調べるのではなく、実際に問題が発生する前に問題の根本原因を突き止めたいと考えています」と Nilo 氏は語りました。
両親がアフガニスタンに残っていたら、自分たちと同じ教育を受ける機会はおろか、起業するチャンスさえなかったかもしれないと、二人は確かに認識している。「夢を追いかけられる国にいられることがどれほど恵まれていることか、考えない日はありません。いつもそのことばかり話しています」とニロは言う。ジェニファーは付け加えた。「この経験は、私たちが全力を尽くして成功するための原動力になっていると思います」
本日のプレシード投資は、Storytime CapitalとFocal VCが共同で主導し、Hustle Fund、Precursor Ventures、Pitch Fund、および名前が明らかにされていない戦略的エンジェル投資家数名が参加しました。
ロン・ミラーは、TechCrunch の企業記者でした。
以前はEContent Magazineの寄稿編集者として長年活躍していました。CITEworld、DaniWeb、TechTarget、Internet Evolution、FierceContentManagementなどで定期的に記事を執筆していました。
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ロンは以前、Intronisの企業ブロガーとしてIT関連の記事を毎週1回執筆していました。Ness、Novell、IBM Mid-market Blogger Programなど、様々な企業ブログに寄稿しています。
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