歯科用人工知能の開発者であるVideaHealthが、ほんの数週間前に虫歯発見AIのFDA認可を取得したことに、単にニヤニヤして耐えるだけでは満足せず、Overjetはすぐに追随しました。ボストンを拠点とするスタートアップは、自動的に虫歯を検出する独自のAI技術のための510(k)認可しました。&nbsp;VideaHealth社のAIと同様に、Overjet社のCaries Assistシステムは、歯のX線を分析し、画像内の虫歯と虫歯病変の兆候をハイライトします。両社とも、歯科医が手作業で行うX線スキャンの検査で見落とす虫歯の数を減らすことを目的としています。&nbsp;Overjet社は、7,000枚以上の歯の表面の画像をAIに見せ、テストを行いました。その結果、歯科医師が純粋に手作業で診断した結果と比べて、虫歯の発見数を約32％増やすことができたといことです。&nbsp;この結果は、4月末にFDAの認可を受けた「Videa Caries Assist」の性能に匹敵するものです。VideaHealth社は、独自の研究で、そのAIが、そうでなければ見落とされていたであろう43％以上の虫歯を歯科医が発見するのに役立ったと述べています。&nbsp;

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FDAが虫歯発見AI Overjetの技術を認可

サンフランシスコ発のスタートアップRecraftが、ブランドに特化したAI画像生成モデルで注目を集めています。同社はこのほどAccelが主導するシリーズBラウンドで3,000万ドル（約45億円）の資金調達を完了しました。2024年にはKhosla Venturesから1,200万ドルを調達しており、すでに年間経常収益は500万ドルを超え、ユーザー数も400万人を突破しています。Recraftの最大の特徴は、ブランドイメージに忠実な画像生成に特化した独自のAI技術にあります。同社が開発した「red panda」と名付けられたAIモデルは、OpenAIのDALL-EやMidjourneyといった業界の大手を抑え、著名なベンチマーク『Artificial Analysis』で1位を獲得しました。CEO兼創業者のAnna Veronika Dorogush氏によると、ユーザーがテスト時に頻繁にレッサーパンダ（red panda）の画像を生成したことがモデル名の由来になったと語っています。&nbsp;Recraftを率いるDorogush氏は、AI業界では珍しい単独の女性創業者兼CEOであるだけでなく、そのユニークな経歴でも注目されています。ロシアのトップ大学で数学とコンピュータサイエンスを学びながらプロのファッションモデルとして活躍し、その後GoogleやMicrosoft、さらにロシアのテック企業Yandexで機械学習プロジェクトを牽引した経歴を持ちます。特にYandexで開発した機械学習ライブラリ『CatBoost』は世界的に普及し、CloudflareやJetBrainsなどの企業に採用されています。Dorogush氏は「私がモデルとして働いた経験から学んだのは、単に必死に働くだけでは成功しないということです。会社経営においても、特に重要なポイントを見極めて徹底的にこだわることが不可欠です」と述べています。この考え方がRecraftの技術と戦略に活かされ、高い評価を得ています。&nbsp;競合と差別化を図るため、Recraftは自社独自のAIモデルをゼロから構築しています。MidjourneyやAdobe Firefly、Stable Diffusion、Black Forest Labsなどと競合する中で、ブランド重視の画像制作に特化していることが最大の強みです。特にロゴ配置やデザインの一貫性を細かく制御できる点が差別化ポイントとなり、Canvaのようなデザインツールにも近いポジションを確立しつつあります。Recraftの最新モデル『Recraft V3』は、ベンチマークで首位を獲得しただけでなく、複数画像間のスタイルの統一性を維持することが可能です。また、画像生成速度は中央値で約7秒と、OpenAIのDALL-E 3の約2倍の速さを誇ります。さらに任意のサイズでの画像生成や、テキストやロゴなどブランド要素の正確な配置も実現しています。今回のシリーズBラウンドは、Accelが主導し、Khosla VenturesおよびMadronaが参加しました。特にKhosla Venturesは、OpenAIやAnthropicなどの有名なAI企業に初期投資してきたことで知られており、その参加はRecraftの技術的優位性と市場ポテンシャルへの信頼を示しています。Recraftは今後、調達した資金を製品開発と顧客基盤の拡大に活用し、特にブランドや代理店市場への浸透を進めていきます。デザインやマーケティングの現場において、短期間で高品質かつブランドの一貫性を維持した画像生成が求められる中、同社のAI技術は汎用型画像生成AIでは得られない価値を提供すると期待されています。&nbsp;Recraftについて Recraftは、サンフランシスコに拠点を置くAI画像生成スタートアップです。ブランドの一貫性を重視したAI技術を独自開発し、デザイン・マーケティング分野に特化した画像生成プラットフォームを提供しています。2024年にはKhosla Venturesから資金調達し、今回Accel主導のシリーズBラウンドで総額4,200万ドルを調達しました。ユーザー数は400万人を超え、年間経常収益は500万ドル以上に成長しています。&nbsp;

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GenerativeAIのRecraft、DALL-EやMidjourneyを超えた女性起業家Anna Veronika Dorogushの挑戦

企業向け金融プラットフォームを提供するRampは、大手決済企業のStripeとの提携を発表しました。両社はこの提携を通じて、ステーブルコインを活用した新しい法人カードの提供を開始します。このカードには統合型の経費管理ソフトウェアが組み込まれ、迅速な決済処理、低コストでの資金管理、通貨の変動リスクを抑える機能を備えています。&nbsp;Rampの法人カードでは、企業は現地通貨を使ってRampのウォレットに資金を入金し、通常の国内決済と同様に取引を行うことができます。また、預け入れられた資金は米ドルと同価値で保持されるため、現地通貨の価値下落に対する保護策としても機能します。さらに、このカードはRampが提供する経費管理や財務の自動化サービスにも簡単に連携でき、業務の効率化が期待されます。両社の担当者は、この製品が企業の国際的な支払いを最適化し、シンプルで安定したクロスボーダー取引を実現するとしています。Stripeとの提携により、Rampのプラットフォームをこれまでアクセスが困難だった市場にも広げ、新興国の企業も米国企業と同等の高度な金融ツールにアクセス可能になります。&nbsp;ステーブルコインカードとRampの金融サービスを組み合わせることで、世界各地での企業の事業成長や電子商取引（Eコマース）の拡大が見込まれます。当面はステーブルコイン需要が特に高まるラテンアメリカ市場を皮切りに展開を開始し、企業は24時間対応の即時米ドル送金、決済遅延の排除、財務管理業務の自動化、即時収益最適化など、数多くの利点を得られるようになります。両社は今後数ヶ月の間に、ヨーロッパ、アフリカ、アジア地域にもサービスの展開を進めていく予定です。また、市場のニーズや規制の要件に柔軟に対応しながら、製品やサービスをさらに改善・拡充していく方針です。&nbsp;Rampについて Rampは企業の財務運営を効率化し、時間とコストの節約を支援する金融オペレーションプラットフォームです。支払い処理、法人カード、ベンダー管理、調達、出張予約、自動経理処理などをAIを用いて統合的に提供し、企業の生産性向上をサポートしています。2019年設立で、家族経営の農場からグローバル企業まで30,000社以上の顧客を持ち、これまでに20億ドルの経費節減と2,000万時間以上の業務時間の削減を達成しています。&nbsp;

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FinTechのRamp、Stripeと提携しステーブルコイン対応カードでグローバル市場を加速

エンジニアリングにおけるシミュレーションや設計プロセスがますます複雑化する中、より高速かつ柔軟なツールの必要性が高まっています。この課題に取り組んでいるのが、AIを駆使したリアルタイム物理シミュレーション技術を開発するスタートアップPhysicsXです。Formula 1や自動車業界のベテラン技術者らによって設立されたPhysicsXは、航空宇宙、自動車、エネルギー、先端製造業などの分野で、実用的な設計に直結する高精度シミュレーションを提供しています。同社は高度な物理モデル（Large Physics Models, LPMs）をAIと融合し、複雑なシステムを迅速に最適化できるソフトウェアプラットフォームを開発しています。&nbsp;PhysicsX共同創業者兼エンジニアリングディレクターのNico Haag氏は、「PhysicsXが目指すのは、ハードウェアの革新速度をソフトウェア並みに加速することです」と述べています。同社が提供するAI駆動型プラットフォームは、多物理現象（multi-physics）の高精度なリアルタイムシミュレーションを可能にし、従来の計算コストや時間的制約を大幅に軽減します。PhysicsXのユニークな点は、高度なシミュレーション技術と機械学習、そして顧客企業との密接な協業を融合したハイブリッドなアプローチにあります。120人以上の専門エンジニアが直接クライアントの課題に関わり、技術を組織の業務プロセスに統合することで、実質的な成果をもたらしています。PhysicsXがAI導入に踏み切った最初の契機は、Formula 1でのエアロダイナミクス・シミュレーションでした。非常に高度な計算流体力学（CFD）をリアルタイムで予測可能にしたことで、従来は数年かかっていた設計期間を数ヶ月に短縮することに成功しています。&nbsp;PhysicsXの技術デモンストレーションとして公開されているソフトウェア「Ai.rplane」は、AIを活用した航空機のリアルタイム空力シミュレーションを提供します。従来型シミュレーションと比較して桁違いの高速性と精度を実現しており、幅広い設計の探索を可能にしています。PhysicsXの技術は、複雑なシミュレーションを頻繁に必要とする企業や、AIによるジェネレーティブ設計への移行を目指す企業に特に有効です。同社のプラットフォームは既存の少ないデータを効率的に利用できるため、膨大なデータ収集を待たずとも迅速に成果を出せる点が特徴です。PhysicsXは今後、AI駆動のエンジニアリングソリューションの普及を進めるため、国際的なカンファレンス（CDFAM）にも積極的に参加し、業界のリーダーたちと協力を深めていく予定です。&nbsp;PhysicsXについて PhysicsXはAI技術を用いたリアルタイム高精度物理シミュレーションを提供するディープテック企業です。Formula 1や自動車業界のエンジニアらによって創業され、航空宇宙、自動車、エネルギー、製造業など高度な産業分野における革新的な設計・製造プロセスの高速化を支援しています。&nbsp;

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AIで「不可能」を実現―次世代エンジニアリングを加速するPhysicsXの挑戦

イスラエル・テルアビブを拠点とする量子ソフトウェアのスタートアップClassiq Technologiesは、最新の資金調達ラウンドで1億1000万ドルを調達しました。今回の調達はEntrée Capitalが主導し、Norwest、NightDragon、Hamilton Lane、Clal、Neva SGR、Phoenix、Team8、IN Venture、Wing、HSBC、Samsung Next、QBeatが参加しています。同社はこれまでに総額1億7300万ドルを調達しています。&nbsp;2020年にNir Minerbi（CEO）、Yehuda Naveh（CTO）、Amir Naveh（CPO）の3名が共同で設立したClassiqは、主要な量子コンピューティングのハードウェアと互換性のあるソフトウェアプラットフォームを開発しています。このプラットフォームは、データ科学者や計算科学者、エンジニアが量子アルゴリズムを容易に設計・構築し、実世界における高度で複雑な問題を迅速に解決できるようにするものです。Minerbi氏は、「私たちは『量子界のMicrosoft』を目指しています。MicrosoftがWindowsを通じてコンピューターを使いやすくし、数百万人が簡単にソフトウェアを構築できるようにしたように、量子コンピューティングの分野で、誰もが手軽に量子アプリケーションを開発できるソフトウェア基盤を提供します」と述べています。量子コンピューティングは、古典的なコンピューターでは扱いきれない複雑な計算を高速に解決できる技術として注目されています。Classiqのプラットフォームは、専門的な知識を持たない企業でも量子回路の設計が簡単にできるよう設計されており、自動車産業、自動化、金融、製薬分野における薬剤開発など、多くの業界での活用が期待されています。調達した資金は、欧州・アジア・北米を中心に事業を拡大し、産業界、政府機関、学術機関向けに量子アプリケーション開発の標準的なプラットフォームとなることを目指すために活用されます。同社は現在65人の従業員を擁し、今後1年間で倍増させる計画です。&nbsp;Classiqの顧客には、BMW、Rolls-Royce、Citi、Deloitte、Toshiba、HSBC、Sumitomoなど、各業界をリードする企業が含まれています。またMicrosoft Azure Quantum、AWS Braket、Nvidia、Google Quantum Cloudなど大手クラウド企業と提携しているほか、MIT（米国）、UCL（英国）といった名門大学の量子コンピューティング関連コースや研究にも導入されています。昨年Classiqは、イスラエル・イノベーション庁の支援で設立されたイスラエル初の量子コンピューティングセンター（IQCC）の一員にも選出されました。世界各国が量子技術開発に巨額の資金を投じるなか、イスラエルでも量子コンピューティング分野での競争力強化が加速しています。&nbsp;Classiqについて Classiq Technologiesは、イスラエルを拠点に2020年に設立された量子コンピューティングのソフトウェアスタートアップです。多様な量子ハードウェアに対応可能なソフトウェアプラットフォームを提供し、専門家以外でも容易に量子回路やアルゴリズムを開発できる環境を整備しています。BMWやHSBCなどグローバル企業を顧客に持ち、産業界・政府・教育機関と幅広く提携しています。&nbsp;

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量子コンピューティングのClassiq、1億1000万ドルを調達「量子界のMicrosoft」を目指す

<a href="https://ravio.com/">Ravio</a>は、Spark Capitalがリードし、BlackbirdとCherry Venturesが参加したSeries Aで$12Mを調達した。2022年にロンドンに拠点を置く報酬データプラットフォームRavioは、グローバルな人材獲得競争が激化する中で、報酬の透明性や公平性の管理を近代化するために企業が信頼できる報酬を得るために必要なデータとツールを提供しています。リアルタイムの市場インサイトと最新の報酬管理ソフトウェアを提供することで、Ravioは先進的な企業が給与慣行が市場の現実と乖離した場合に発生する「報酬負債」を回避できるよう支援します。Ravioは、人事部門における長年の課題に取り組んでいます。企業は依然として、最も財務的に重要な意思決定の一つである報酬を、12〜18か月前の市場データに基づいて行っていることが多いです。Ravioは、HRシステムと直接統合し、46か国以上にわたるリアルタイムの報酬ベンチマークを提供することで、これに代わる手段を提供しています。報酬が企業の運営コストの70％を占めることもある中、古いまたは限定的なデータに依存することは、高い離職率、非効率な給与配分、報酬格差の拡大といった様々な問題を引き起こす可能性があります。このプラットフォームは「give-to-get」モデルで運営されており、顧客は自社のHRソフトウェアとのAPI統合を通じて匿名化された報酬データを提供します。その見返りとして、企業規模、資金調達段階、業界別にフィルタリング可能なリアルタイムの給与、株式、福利厚生のベンチマークにアクセスできます。Ravioはすでに、Just Eat Takeaway、Octopus Energy、Wise、Adyen、Mollie、Zoopla、Skyscannerといった顧客基盤を獲得しています。「市場データは、今日のダイナミックな市場に追いついていません。私たちは、数十年前の調査手法を現代に持ち込み、顧客のHRシステムに直接接続することでそれを実現しています。このアプローチはデータ収集プロセスを自動化し、市場の動きをリアルタイムで継続的に分析することを可能にします。」とRavioの共同創業者兼CEOは述べています。「Ravioのアイデアは、Deliverooの立ち上げ初期に報酬レビューを実施していたときに生まれました。急速にスケールしていた当時、関連する企業のデータを探すのは非常に困難でした。私は各国にわたる給与レンジを構築し、市場に即したデータであることを確認し、リモート市場のギャップを埋めようとしていました。本当に不可能に近かったです。」とRavioのChief People Officerは述べています。今回の資金調達により、Ravioは国際展開を加速させ、予測分析、新規採用ベンチマーク、報酬計画ツールへの投資を進めます。Ravioのより広範な目標は、リアルタイム報酬インテリジェンスの定番プラットフォームとなることです。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="902" height="507" src="https://www.youtube.com/embed/nluMFuCQYY8" title="Pay transparency: How to explain your compensation approach to employees" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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FDAが虫歯発見AI Overjetの技術を認可

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