アクアリウム、機械学習モデルデータの改良に260万ドルのシード資金を獲得

Cruiseの元従業員2人が立ち上げたスタートアップ企業、Aquariumは、企業が機械学習モデルデータをより簡単に改良し、より迅速に本番環境へ移行できるよう支援することを目指しています。本日、同社はSequoiaをリード投資家とし、Y CombinatorやCruiseの共同創業者であるKyle Vogt氏とDan Kan氏を含む多数のエンジェル投資家も参加した260万ドルのシードラウンドの資金調達を発表しました。

共同創業者であるCEOのピーター・ガオ氏とエンジニアリング責任者のクイン・ジョンソン氏は、Cruiseに在籍していた当時、モデルデータの弱点を見つけることが、実稼働への導入を阻む要因となることが多いことを実感しました。Aquariumは、この問題を解決することを目指しています。

「Aquarium は機械学習データ管理システムで、トレーニングに使用したデータを改善することでモデルのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。これは通常、モデルを本番環境で動作させる上で最も重要な部分です」と Gao 氏は語った。

彼によると、様々な業界で様々なモデルが構築されているものの、データセットを反復処理し、関連データを継続的に見つけることが困難なため、チームは行き詰まっているという。そのため、Aquariumの創設者たちはこの問題に注力することにしたのだ。

「モデルの改善の大部分、そしてそれを本番環境に導入するために必要な作業の大部分は、『次に何を収集する必要があるか？ 何をラベル付けする必要があるか？ モデルを再トレーニングしてエラーを分析し、その反復サイクルを繰り返す必要があるか？』を決定することにあることがわかりました」とガオ氏は説明した。

人間よりも優れたモデルを本番環境に導入することが目標です。顧客企業の一つであるSterblueは、風力タービンのドローン点検サービスを提供しています。顧客企業はこれまで、タービンの損傷点検に人間を派遣していましたが、ドローンのデータセットを活用することで、機械学習モデルを訓練し、問題点を発見できるようになりました。Gao氏によると、Aquariumを使用することでモデルを改良し、精度を13%向上させると同時に、人間によるレビューコストを半減させることができました。

Aquariumには現在、創業者を含め7人の従業員がおり、そのうち3人は女性です。Gao氏によると、多様性は意図的に確保されているとのことです。機械学習モデルの作成にはバイアスがつきものだとGao氏は理解しており、この種のツール開発のために多様性のあるチームを作ることは、そのバイアスを軽減する一つの方法だと考えています。