今朝、Vellum.aiは500万ドルのシードラウンドを完了したと発表した。同社は、マルチステージ投資会社であることを明記した上で、リードインベスターの氏名を明かさなかったが、Rebel Fund、Eastlink Capital、Pioneer Fund、Y Combinator、そして複数のエンジェル投資家がこのラウンドに参加したことはTechCrunchに明らかにした。
このスタートアップは、Y Combinatorの直近のデモデー（2023年冬）で、企業の生成AIプロンプトの改善支援に注力していることから、TechCrunchの目に留まりました。生成AIモデルの数、その進歩の速さ、そして大規模言語モデル（LLM）を活用する準備が整っている業種が多数あることを踏まえ、私たちは同社の取り組みに魅力を感じました。
VellumがTechCrunchに提供した指標によると、市場もこのスタートアップの製品・サービスに好意的に受け止めているようだ。VellumのCEO兼共同創業者であるAkash Sharma氏によると、同社は現在40社の有料顧客を抱えており、収益は毎月約25%から30%増加しているという。
今年1月に設立された会社としては、素晴らしいことです。
YC 2023年冬季デモデーで注目のスタートアップ企業 パート2
通常、このような短い資金調達アップデートでは、会社とその製品について少し時間をかけて説明し、成長に焦点を当てて、さっさと終わらせるのですが、今回はまだ初期段階のプロジェクトなので、Prompt Engineeringについてより一般的に少し時間をかけてお話ししたいと思います。
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シャルマ氏は、彼と共同創業者（ノア・フラハティ氏とシッド・シーザパリ氏）は、2019年生まれの別のYコンビネーター企業であるドーバーの従業員であり、2020年初頭にベータ版がリリースされたときにGPT 3に取り組んでいたと語った。
ドーバー在籍中、彼らは採用メールや職務内容説明などを作成するための生成AIアプリケーションを開発していましたが、プロンプトの作成に時間がかかりすぎていること、本番環境でプロンプトのバージョン管理や品質測定ができないことに気づきました。そのため、微調整やセマンティック検索のためのツールも開発する必要がありました。手作業の膨大な量が積み重なっていたとシャルマ氏は言います。
つまり、チームはエンドユーザー向けの開発ではなく、社内ツールの開発にエンジニアリング時間を費やしていたのです。こうした経験と、共同創業者2人の機械学習運用のバックグラウンドのおかげで、昨年ChatGPTがリリースされた際、生成AIによるプロンプトをより良くするためのツールに対する市場の需要が「飛躍的に増加するだろう」と彼らは認識しました。こうしてVellumが誕生したのです。
市場がツール構築の新たな機会を切り開くのは目新しいことではありませんが、現代のLLMはAI市場そのものを変えるだけでなく、市場をさらに拡大させる可能性も秘めています。シャルマ氏は、最近リリースされたLLMがリリースされるまでは、「自然言語（プロンプト）を使ってAIモデルから結果を得ることは不可能だった」と語りました。自然言語入力に対応できるようになったことで、「プロダクトマネージャーやソフトウェアエンジニア（…文字通り誰でも）プロンプトエンジニアになれるため、AI市場ははるかに拡大するでしょう」。
より多くの人がより多くの力を持つということは、ツールの需要が高まることを意味します。この点において、VellumはAIプロンプターがモデルの出力を並べて比較する機能、企業固有のデータを検索して特定のプロンプトにコンテキストを追加する機能、そして企業がプロンプトが正しい内容を出力していることを確認するために役立つテストやバージョン管理などのツールを提供します。
しかし、LLM をプロモートするのはどれほど難しいことなのでしょうか？ シャルマ氏は、「LLM を搭載したプロトタイプを立ち上げてリリースするのは簡単ですが、企業がそのようなものを最終的に本番環境に持ち込むと、多くのエッジケースが発生し、奇妙な結果をもたらす傾向があることに気付きます」と述べています。つまり、企業が LLM を一貫して優れたものにしたいのであれば、ユーザークエリから取得した GPT 出力を単純にスキン処理するだけでは不十分です。
それでも、それは少し大まかな話です。企業は、プロンプトエンジニアリングを必要とするアプリケーションで、出力を適切に調整するために、洗練されたプロンプトをどのように活用しているのでしょうか？
シャルマ氏は、ホテルをターゲットとしたサポートチケットソフトウェア会社を例に挙げて説明しました。この会社は、「予約を取ってもらえますか？」といった質問に答えられるようなLLMエージェントの開発を目指していました。
まず、質問に人間が答えるべきかLLMが答えるべきかを判断するためのエスカレーション分類器として機能するプロンプトが必要でした。LLMが質問に答える場合、モデルは（ここでは例を独自に拡張していますが）幻覚や逸脱を起こすことなく正しく答えられる必要があります。
つまり、LLMを連鎖させることで、それら全体にわたって流れるようなロジックを構築できるということです。つまり、プロンプトエンジニアリングとは、単にLLMをいじって気まぐれなことをさせようとすることではありません。私たちの見解では、それは自然言語プログラミングに近いものです。他のプログラミング言語と同様に、独自のツールフレームワークが必要になるでしょう。
市場規模はどのくらいですか？
TechCrunch+は、企業がエンタープライズ向け生成AI市場が巨大な規模に成長すると予想する理由を探りました。生成AIを最大限に活用するためには、つるはしとシャベル（迅速なエンジニアリングツール）を必要とする採掘者（顧客）が数多く存在するはずです。
Vellumは価格体系を公表しませんでしたが、サービスの月額料金は3桁から4桁であると述べました。30社以上の顧客を抱えていることを考えると、シードステージの企業としては非常に健全なランレートと言えるでしょう。需要の急激な増加は市場規模と相関する傾向があるため、LLMに対するエンタープライズの需要は確かに高いと言えるでしょう。
これは、LLMを構築、導入、またはサポートしている多数の企業にとって朗報です。その中にはスタートアップ企業も多数含まれているため、明るい未来が待ち受けています。
