AIモデルのトラブルシューティングPFを提供する"Arize AI"がSeries Bで$38Mを調達

Arize AIは、TCVがリードし、既存投資家のBattery Ventures, Foundation Capital, Swift Venturesが参加したSeries Bで$38Mを調達した。

同社は、AI(人工知能)アプリケーションの技術的問題を開発者が検出・修正するためのプラットフォームを提供しています。
 

従来のアプリケーションの技術的な問題を検出するために設計されたソフトウェアツールは、AIモデルのトラブルシューティングに使えないことが多い。AIモデルには、意思決定の方法に影響を与える数十億以上の構成設定、つまりパラメータが存在する可能性があります。どのパラメータがエラーの原因になっているかを特定することは、従来のトラブルシューティング方法では必ずしも現実的ではありません。
 

さらに、ニューラルネットワークの判断の精度は、パラメータだけでは影響されないという事実が、このタスクを複雑にしています。AIモデルの信頼性は、その学習方法や処理するデータなど、他の要因にも影響されます。関係する要素が多いことが、ニューラルネットワークのトラブルシューティングの難しさに拍車をかけています。
 

Arize AIは、開発者がAIモデルのトラブルシューティングをより簡単に行えるように設計された、クラウドベースのプラットフォームを提供しています。同社によると、このプラットフォームは、AIモデルに影響を与えることが多いいくつかのタイプのエラーを検出することができます。また、開発者が誤動作しているニューラルネットワークをより速く修正するために使用できる、エラーに関する技術情報も提供します。
 

AIが判断を下す際に考慮するデータポイントは、フィーチャーとして知られています。Arize AIによれば、そのプラットフォームは、フィーチャーの定義が正しくないためにAIが誤った判断をしている可能性を検出することができます。さらに、このプラットフォームにはトラブルシューティングツールが含まれており、開発者は誤動作を引き起こしている特定のフィーチャーセットを特定することができます。
 

AIアプリケーションが処理する情報は、時間の経過とともに変化することがよくあります。処理する情報が大きく変化すると、ニューラルネットワークに技術的な問題が発生し、判断の精度が低下する可能性があります。Arize AIは、そのような精度の低下を容易に検出する機能をプラットフォームに搭載しています。
 

開発者は、Arize AIのプラットフォームでカスタムモニタリングダッシュボードを作成し、ニューラルネットワークの信頼性を追跡することができます。さらに、同じニューラルネットワークの異なるバージョンを比較し、精度の潜在的な違いを発見することも可能です。後者の機能により、AIアプリケーションのアップデートに起因する技術的な問題を容易に特定することができます。
 

機械学習チームはこれまで、AIモデルにエラーがないか監視するために、カスタムソフトウェアワークフローを構築してきました。Arize AIによると、同社のプラットフォームにあらかじめパッケージされたエラー検出機能により、カスタムソフトウェアを構築する必要性が減り、それによって開発者の時間が短縮されるといいます。さらに、同社のプラットフォームは、開発者がAIエラーの根本原因を他の方法よりも迅速に特定するのに役立つといいます。
 

2019年の創業以来、Arize AIはeBay Inc.やUber Technologies Inc.などの大手テック企業を含む顧客基盤を獲得しています。同スタートアップは、さらなる機能の開発と、年内に従業員数を約2倍の約100人に増やすことで、市場での存在感を高め続ける計画だと伝えられています。