Jina.aiがニューラル検索プラットフォームのために3000万ドルを調達

ベルリンに拠点を置くオープンソーススタートアップ企業Jina.aiは、ニューラルサーチを用いてユーザーが非構造化データ（動画や画像を含む）から情報を見つけやすくするサービスを提供しており、本日、Canaan PartnersがリードするシリーズAラウンドで3,000万ドルを調達したことを発表しました。このラウンドには、新規投資家のMango Capitalに加え、既存投資家のGGV Capital、SAP.iO、Yunqi Partnersも参加しており、これにより同社の累計資金調達額は3,900万ドルに達しました。

Jina.aiの​​CEO兼共同創業者であるハン・シャオ氏は、ナン・ワン氏とビン・ハー氏と共に同社を共同設立しました。同氏は、ニューラル検索の背後にあるアイデアは、ディープラーニングニューラルネットワークを用いて、従来のキーワードベースの検索ツールの限界を超えることだと説明しました。転移学習や表現学習といった比較的新しい機械学習技術を活用した同社の中核フレームワーク「Jina」は、開発者が特定のユースケースに適した検索ツールを迅速に構築するのに役立ちます。

「画像、音声、動画など、どんなデータでも、まずディープニューラルネットワークを用いて、そのデータ形式を汎用的な表現に変換します」とシャオ氏は説明した。「この場合、それは主に数学的なベクトル、つまり100次元ベクトルです。そして、マッチングアルゴリズムは、一致する文字の数ではなく、2つのベクトル間の数学的な距離、つまりベクトル距離を数えます。このように、この手法は基本的にあらゆる種類のデータ検索問題や関連性問題を解決するために使用できます。」

Xiao氏は、Jinaを検索版TensorFlow（TensorFlowはGoogleのオープンソース機械学習フレームワーク）に例える。TensorFlowやPyTorchがAIシステムの設計パターンを定義したように、Jinaはニューラル検索システムの構築方法を定義し、その過程で事実上の標準となることを目指している。

しかし、Jinaは同社の現在の製品群の一つに過ぎません。同社はまた、開発者がJinaベースのニューラルサーチアプリケーションの構成要素を共有・発見できるマーケットプレイス「Jina Hub」や、最近リリースされたディープニューラルネットワークを微調整するためのツール「Finetuner」も提供しています。

「過去18ヶ月間、私たちはコアインフラの構築、そしてこの巨大なニューラルサーチタワーの基盤構築に多大な労力を費やしてきました。そして、その部分は既に完了しています」とシャオ氏は述べた。「そして今、この巨大な建物の1階、2階をゆっくりと建設中です。エンドツーエンドの開発体験を提供できるよう努めています。」

同社によれば、Jina AI開発者コミュニティには現在約1,000人のユーザーがおり、その用途は、多くのゲームエディターの右クリックで関連するゲームアセットを自動入力するためにJina AIを使用しているビデオゲーム開発者から、PDF文書のデータを利用してチャットボットにQ&Aエクスペリエンスを提供するためにJina AIを使用しているリーガルテックのスタートアップまで多岐にわたる。