<a href="https://www.kive.ai/">Kive</a>は、Heartcoreがリードし、前回ラウンドで共同リードしたCreandum, EQT VenturesやIntercomの共同設立者やVEEDの共同設立者などのエンジェル投資家も参加したSeedで$7Mを調達した。 &nbsp;スウェーデン・ストックホルムに拠点を置くクリエイター向けインスピレーション管理プラットフォームを提供するKiveは、70カ国以上のアーリーアクセスのクリエイターやクリエイティブ企業が同社のプラットフォームを採用しています。 Kiveは、インスピレーションからプレゼンテーションまで、クリエイティブライフをより良くすることをミッションに、2018年にOlof Lindhによってストックホルムで設立されました。クリエイターやクリエイティブチームのために作られた、直感的なクラウドベースのビジュアルライブラリを提供するKiveは、AIと機械学習技術の応用により、追加されたアセットが自動的にタグ付け、ソート、分類される美しい自己組織化ビジュアルライブラリを構築することが可能です。 ユーザーは、オブジェクト、光の種類、色、顔、感情、その他数千もの概念を横断して検索することができます。また、カスタム機能により、あらゆるビデオからリファレンスを抽出し、インタラクティブなムードボードを表示したり、他のクリエイターからのインスピレーションを発見したりすることができます。 現在、急成長中のこのインスピレーション管理プラットフォームには、1万人以上のクリエイターがウェイティングリストに抱えています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/p5fne8JxIZQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen=""></iframe></div>

medium_図1.png

small_図1.png

thumbnail_図1.png

図1.png

直感的なクラウドベースのビジュアルライブラリを提供する"Kive"がSeedで$7Mを調達

Zetwerkは、B2B製造プラットフォームとして、機密方式で新規株式公開の草案を提出する準備を進めていると報じられています。報道によると、同社は今後1～2週間以内に申請を行う見通しで、上場時の企業価値は約$4Bを目標としています。調達額は最大で$500M～$550M規模が想定されており、新株発行と既存株主による売出しの組み合わせになる見込みです。今回のIPOでは、約$300Mが新株発行による資金調達となり、残りは売出しで構成されるとされています。主幹事にはKotak Mahindra Capital、Morgan Stanley、Goldman Sachs、JM Financial、HSBCなどに加え、Pantomath Capital Advisorsも起用されたと報じられています。上場時期は2026年後半が見込まれていますが、市場環境次第では日程が変動する可能性があります。&nbsp;Zetwerkは2018年創業で、消費者向け電子機器、航空宇宙、インフラ、再生可能エネルギーなど幅広い分野に向けて契約製造サービスを提供しています。事業はIndiaに加え、米国、Mexico、Europeにも広がっており、グローバルな供給網を背景に、企業顧客と製造パートナーを結びつけるプラットフォームとして成長してきました。Reutersは同社をインドの契約電子機器メーカーと報じており、Samsung、Volvo、Honeywellなどを顧客として挙げています。資本市場の観点では、Zetwerkは2024年の資金調達時に約$3.1Bで評価されており、今回のIPO目標評価額はそれを上回る水準です。2024年のラウンドにはKhosla VenturesやBaillie Giffordが参加していました。今回の上場計画は、製造業およびサプライチェーン関連プラットフォームへの関心が世界的に高まる中で進められており、サプライチェーン分散の進展や産業需要の拡大が追い風になっているとみられます。&nbsp;一方で、市場環境には慎重さも残っています。IndiaのIPO市場は2025年に活況を呈した一方、2026年に入ってからはテクノロジー株の変動性などを背景に投資家心理がやや落ち着いていると報じられています。そのため、Zetwerkの上場は成長期待だけでなく、価格設定やタイミングの見極めも重要になると考えられます。&nbsp;Zetwerkについて Zetwerkは、Bengaluruに本社を置くグローバルな契約製造およびサプライチェーンソリューション企業です。企業の購買側と検証済みサプライヤーネットワークを結び、産業用および消費財向けのカスタム製品を供給しています。2018年に設立され、15カ国超で事業を展開し、25を超える業界で100社以上の顧客にサービスを提供しています。調達、製造、物流をエンドツーエンドで統合することで、企業の供給網最適化、リードタイム短縮、業務効率向上を支援しています。&nbsp;

medium_Zetwerk.png

small_Zetwerk.png

thumbnail_Zetwerk.png

Zetwerk.png

グローバル製造ネットワークを束ねるB2B製造プラットフォームのZetwerk、機密方式でIPO申請へ向け企業価値$4Bを目指す

物理世界を理解し、現実空間で安全かつ柔軟に動作できるAIを実現するため、業界では「世界モデル」への関心が急速に高まっています。従来の大規模言語モデルは、抽象的な知識処理には優れる一方で、現実世界の因果関係や物理的な結果を安定して予測することは苦手です。この制約を背景に、AIをロボティクス、自動運転、製造業などの物理空間へ広げる次の基盤として、世界モデルが新たな投資テーマになっています。2026年3月にはAMI Labsが$1.03Bのシード資金を調達し、その直前の2026年2月にはWorld Labsも$1Bの資金調達を発表しており、この領域への期待の大きさが表れています。世界モデルは一つの単一技術ではなく、複数の異なるアーキテクチャを含む広い概念として発展しています。現在、主な流れとしては、JEPA型、Gaussian splats型、そしてエンドツーエンド生成型の3つの方向性が注目されています。それぞれが、リアルタイム性、空間表現力、大規模生成能力といった異なる強みを持っており、用途に応じて棲み分けが進みつつあります。&nbsp;JEPA型のアプローチは、現実世界をピクセル単位で再現するのではなく、潜在表現を学習することで本質的な因果関係を捉えようとするものです。この手法では、背景の細かなノイズや不要な視覚情報を捨て、物体の軌道や速度、相互作用といった重要な構造だけを扱います。そのため、計算効率やメモリ効率に優れ、低遅延が求められるロボティクスや自動運転のような用途に向いています。2026年3月に資金調達を公表したAMI Labsも、この方向性を重視していると報じられています。Gaussian splats型のアプローチは、画像やテキストなどの入力から、探索可能な3D空間そのものを生成することに強みがあります。これは、無数の数学的粒子を使って幾何形状や光の情報を表現する手法であり、単なる平面的な動画生成とは異なり、生成された空間を3Dエンジンへ持ち込み、任意の視点から移動や操作ができる点が特徴です。この方式は、即時応答が絶対条件となる用途には必ずしも向きませんが、空間コンピューティング、インタラクティブエンターテインメント、産業設計、ロボティクス向け訓練環境の構築などで大きな可能性を持っています。World Labsの主力製品であるMarbleは、この空間知能アプローチを商用化する代表例として位置づけられています。World LabsはMarbleを、画像、動画、テキストから高忠実度で持続的な3D世界を生成できる製品として紹介しています。&nbsp;エンドツーエンド生成型のアプローチは、静的な3D空間を作るだけでなく、ユーザーの入力や行動に応じて、物理法則、照明、物体反応を含む環境全体をリアルタイムで生成し続ける方式です。このタイプでは、モデル自体が物理エンジンのような役割を担い、継続的にシーンを更新していきます。こうした構成は膨大な計算資源を必要としますが、ロボティクスや自動運転向けの大規模な合成データ生成や、インタラクティブな仮想環境の生成に非常に適しています。将来的には、現実世界で起こり得る稀で危険な状況を事前に学習させる基盤としての役割も期待されています。今後は、これらのアプローチが競合するだけでなく、相互補完的に組み合わされるハイブリッド構成も増えていくと考えられます。大規模言語モデルは引き続き推論やコミュニケーションの窓口として使われる一方で、世界モデルは物理空間や空間データを扱うための基盤インフラへと進化しつつあります。AIがWebブラウザの内側から現実世界へ出ていくためには、単に言葉を扱うだけでなく、空間、因果、行動結果を理解する能力が不可欠であり、世界モデルはその中核になる可能性があります。&nbsp;World Labsについて World Labsは、Fei-Fei Li、Justin Johnson、Christoph Lassner、Ben Mildenhallによって2024年に設立された米国のAIスタートアップです。機械に3D世界を人間のように知覚、生成、操作させる「空間知能」の実現を目指しており、大規模世界モデルの研究と製品化を進めています。主力製品のMarbleは、画像、動画、テキストから高忠実度で持続的な3D世界を生成する製品として展開されており、World Labsはゲーム、VFX、XR、ロボティクス、シミュレーション分野における空間知能AIの有力企業として注目を集めています。&nbsp;

medium_World.png

small_World.png

thumbnail_World.png

World.png

物理世界を理解する次世代AI基盤を開発する空間知能スタートアップのWorld Labs、世界モデルの3つのアプローチに注目集まる

Perplexityは、日常的なインターネット利用と医療分野の両方にAIを深く組み込む新たな動きとして、iOS向けAIブラウザ「Comet」と、医療情報分野向けの新サービス「Perplexity Health」を発表しました。Perplexityの公式ブログでは、CometのiOS版は2026年3月18日、Perplexity HealthとHealth Advisory Boardは2026年3月19日に公開されており、同社がブラウザ体験と専門領域の双方でAI接点を広げていることがうかがえます。Comet for iOSは、これまでデスクトップ中心だったPerplexityのAIネイティブなブラウザ体験をiPhoneへ広げるものです。中核となるComet Assistantは、従来型の検索と対話型AIを組み合わせ、情報への直接回答、要約、閲覧中の作業支援を一体化します。公開情報では、ハイブリッド検索結果、音声による質問、開いているタブを横断した比較、複数情報源をまとめるリサーチ機能などが特徴として示されており、単なるモバイルブラウザではなく、ブラウジングの中でAIが実務を支援する設計になっています。&nbsp;また、CometのiOS展開は、Perplexityが進めるクロスデバイス型AI体験の一環でもあります。ユーザーはある端末で始めた作業を別の端末へ引き継げるようになり、調査や比較、情報整理といった継続的タスクをシームレスに進めやすくなります。CometのiOS版は無料で利用可能で、より高度な機能を求めるユーザー向けには追加のサブスクリプション階層も用意されています。これと並行して発表されたPerplexity Healthは、信頼できる医療情報源に基づいたAI活用を目指す新しい取り組みです。Perplexityはこの分野で、単に一般的な検索結果を提示するのではなく、正確性と信頼性がとくに重視される医療文脈において、より分かりやすく信頼できる回答体験を提供しようとしています。医療情報は誤情報の影響が大きいため、Perplexityは検索と情報統合の強みを医療分野へ持ち込み、専門性の高い知識への入り口としての地位を狙っています。&nbsp;この取り組みを支えるため、PerplexityはHealth Advisory Boardも新設しました。公式発表によると、この委員会は医療および科学分野の専門家で構成され、製品開発の方向性、出力品質の改善、医療用途における責任あるAI活用の担保を支援します。つまりPerplexity Healthは、AIによる回答生成だけに依存するのではなく、専門家の監督を組み合わせることで、医療分野における信頼性を高める設計を取っています。Perplexityは、これら二つの発表を通じて、AIを単なる検索補助機能ではなく、ブラウザや専門業務領域そのものの基盤インターフェースへ変えていこうとしています。Cometでは情報探索から実行支援までを担い、Perplexity Healthでは医療情報という高信頼性領域へ踏み込むことで、AIを横断的なユーザー接点として広げる戦略が鮮明になっています。&nbsp;Perplexityについて Perplexityは、対話型検索とAI支援型ブラウジングを中核に事業を拡大するAI企業です。公式ブログでは、Comet、Perplexity Health、Comet Enterprise、Computer for Enterpriseなどの製品展開が確認でき、検索からブラウジング、業務支援、専門領域向け情報提供まで、AIを一貫したインターフェースとして提供する方向を強めています。近年はモバイル展開、エンタープライズ機能、業界特化型機能を順次拡充しており、AIの利用場面を日常利用から専門業務まで広げています。

medium_Perplexity.png

small_Perplexity.png

thumbnail_Perplexity.png

Perplexity.png

対話型AIプラットフォームのPerplexity、iOS版「Comet」と「Perplexity Health」を発表

OpenAIは、ChatGPT内の広告展開を大幅に拡大する準備を進めていると報じられています。対象となるのは米国のFreeプランおよび低価格のGoプラン利用者で、早ければ来月にも本格展開が始まる見通しです。これにあわせて、Sam Altman率いるOpenAIは、より多くの広告主やマーケターに対してChatGPT上での広告出稿機会を広げようとしています。この広告事業拡大を支えるため、OpenAIはCriteoのような広告テクノロジー企業と提携しています。これらの企業は、広告ターゲティング、キャンペーン配信、効果測定の仕組みを提供します。初期段階では、ブランド企業に対して1キャンペーンあたり$50,000から$100,000規模の予算投入が求められているとされ、あわせて複数の広告クリエイティブ形式の提出も要請されているようです。OpenAIは、ChatGPTを広告媒体として本格的に立ち上げるため、一定規模の広告需要を早期に確保しようとしているとみられます。ただし、広告主からの初期反応を見ると、ChatGPT広告はまだ明確に効果を証明できる段階にはないようです。報道によれば、先行キャンペーンに参加したブランドの一部は、広告の有効性を示すことに苦労しています。その背景には、利用可能なパフォーマンス指標が限られていることや、効果測定の標準がまだ十分に確立されていないことがあります。広告は固定的に大量表示されるのではなく、会話の文脈に応じて選択的に表示されるため、リーチ、エンゲージメント、投資対効果の把握にばらつきが生じやすい構造です。&nbsp;今回の本格拡大は、OpenAIがこれまで限定的に行ってきた広告表示テストを踏まえた次の段階にあたります。今後、米国の無料ユーザーにとって広告はChatGPT体験の標準的な一部になる可能性があります。ただし、OpenAIは、広告をAIが生成する回答そのものの中ではなく、回答の下部や周辺に表示し、スポンサーコンテンツであることを明確に示す方針だとされています。この設計によって、自然なAI応答と有料プロモーションの区別を明確にし、広告主にとっての透明性と、利用者にとっての信頼性の両方を維持しようとしています。また、広告はユーザーのクエリや会話テーマに沿った文脈的関連性を持つ形で表示される見込みです。一方でOpenAIは、広告がChatGPTの回答内容そのものに影響を与えないこと、またユーザーの会話内容が広告主に直接共有されないことを維持する考えです。利用者には、特定の広告が表示される理由を確認したり、広告を閉じたりする一定の操作権限も用意されるとみられています。なお、すべてのユーザーが影響を受けるわけではなく、Plus、Pro、エンタープライズ向けプランなどの上位有料ユーザーは、引き続き広告なしでChatGPTを利用できる見通しです。&nbsp;今回の動きは、OpenAIが生成AIサービスを広く無料提供する一方で、その収益化モデルをより明確に構築しようとしていることを示しています。特にFreeおよびGo層への広告導入は、利用者基盤の大きさを生かして広告事業を育てる戦略といえます。他方で、AIサービスにおける広告導入は、ユーザー体験、信頼性、広告効果測定の難しさといった課題も伴うため、OpenAIが今後どのようにバランスを取るかが注目されます。&nbsp;OpenAIについて OpenAIは、ChatGPTをはじめとする生成AIサービスを提供するAI企業です。大規模言語モデルを基盤に、個人向けの対話型AIから開発者向けAPI、企業向けソリューションまで幅広く展開しています。近年は有料プラン拡充に加え、無料ユーザー層を対象とした収益化手段の整備も進めており、今回の広告展開拡大は、その事業モデル多角化の一環として位置づけられます。&nbsp;

medium_openai.png

small_openai.png

thumbnail_openai.png

openai.png

生成AIプラットフォームのOpenAI、米国のFreeおよびGoユーザー向けにChatGPT広告展開を拡大へ

Mistralは、推論、マルチモーダル理解、エージェント型コーディングを単一モデルに統合した新しい小型モデル「Mistral Small 4」を発表しました。これまで企業は、推論用、画像理解用、コーディング用と複数のモデルを使い分ける必要がありましたが、Small 4はそれらを一つにまとめることで、AIスタックの簡素化を目指しています。さらに、推論の深さを調整できる仕組みも備えており、用途に応じて応答の重さや詳細さを変えられる点が特徴です。Small 4は、小型モデル市場で競争を続けるQwenやClaude Haikuなどと同じ土俵に立つ製品です。Mistralは、このモデルの強みとして、出力が比較的短くまとまることによる低レイテンシと低コストを挙げています。企業にとっては、同等のタスクをより短い応答で処理できれば、推論コストや応答速度の面で有利になります。&nbsp;このモデルは、2025年6月に公開されたMistral Small 3.2の後継にあたり、Apache 2.0ライセンスで提供されます。Mistralによると、Small 4では、高速なインストラクションモデル、高度な推論エンジン、マルチモーダルアシスタントのどれかを選ぶ必要がなくなり、一つのモデルでそれらをすべて利用できるようになります。設定可能な推論強度と高い効率性を兼ね備えたことが、大きな訴求点となっています。モデル規模としては、総パラメータ数が119 billionでありながら、各トークン処理時にアクティブになるのは6 billion parametersに抑えられています。Mistralは、この構成によって、自社の複数モデルが持っていた機能をSmall 4に統合したと説明しています。推論能力はMagistral、マルチモーダル理解はPixtral、エージェント型コーディング性能はDevstralに由来しており、256Kのコンテキストウィンドウも備えています。そのため、長文の会話や分析業務にも向いているとされています。このモデルはMixture-of-Expertsアーキテクチャに基づいて構築されています。128の専門家モジュールを持ち、そのうち各トークン処理時には4つだけが有効になる仕組みです。Mistralは、この構成により効率的なスケーリングと専門化が可能になり、推論負荷の高い応答でも高速に処理できるとしています。また、テキストだけでなく画像も処理対象とし、文書やグラフの解析にも対応します。&nbsp;Small 4には、新たにreasoning_effortというパラメータも導入されています。これにより、企業はモデルの振る舞いを動的に調整できます。たとえば、Mistral Small 3.2に近い軽量で素早い応答を返すように設定することもできれば、Magistralのように複雑な課題に対して段階的な推論を示す、より詳細な応答へ切り替えることも可能です。この柔軟性は、単純な業務処理から複雑な分析業務までを一つのモデルでカバーしたい企業にとって魅力となります。ハードウェア面では、MistralはSmall 4が同等モデルより少ないチップ数で動作できるとしています。推奨構成は、Nvidia HGX H100またはH200を4基、もしくはNvidia DGX B200を2基とされています。さらに、Nvidiaとの協業により、オープンソースのvLLMおよびSGLang上での推論最適化も進められており、さまざまな導入環境で高効率かつ高スループットの運用が可能になるとしています。&nbsp;ベンチマーク面では、MistralによるとSmall 4はMMLU ProなどでMistral Medium 3.1やMistral Large 3に近い性能を示しています。特にインストラクション追従性能は高く、文書理解のような高頻度なエンタープライズ業務に適しているとされています。一方で、推論負荷の高い課題では、Qwen 3.5 122BやQwen 3-next 80B、Claude Haikuなどに劣る場面もあります。ただし、MistralはSmall 4が大幅に短い出力でこれらに近いスコアを達成している点を重視しています。特にインストラクトモードでは、テストしたモデルの中で最も短い2.1K文字の出力で済み、Claude Haikuの14.2K文字、GPT-OSS 120Bの23.6K文字と比べて、推論コストとレイテンシの低下につながるとしています。NeurometricのCo-founder兼CEOであるRob Mayは、Small 4の特徴としてアーキテクチャ上の柔軟性を評価する一方で、小型モデルの増加が市場の断片化をさらに進める可能性にも言及しています。また、企業にとってモデル選定は何を最適化したいかによって変わるとしつつ、信頼性と構造化出力、レイテンシと知能の比率、そしてファインチューニング容易性とプライバシーの3点を重視すべきだと述べています。&nbsp;Mistralについて Mistralは、オープンソースとエンタープライズ活用の両面で存在感を高めている生成AI企業です。小型から大型まで複数のモデル群を展開し、推論、マルチモーダル理解、コーディング支援など幅広い用途に対応しています。近年は、効率性と柔軟性を重視したモデル設計を進めており、企業がコスト、性能、制御性を両立しながらAIを導入できる基盤づくりを目指しています。&nbsp;

medium_Mistral.png

small_Mistral.png

thumbnail_Mistral.png

Mistral.png

推論・画像理解・コーディングを単一モデルに統合する小型生成AIモデルのMistral、低推論コストの「Small 4」を発表

直感的なクラウドベースのビジュアルライブラリを提供する"Kive"がSeedで$7Mを調達

関連ニュース

Kive に興味がありますか？

最新ニュース

グローバル製造ネットワークを束ねるB2B製造プラットフォームのZetwerk、機密方式でIPO申請へ向け企業価値$4Bを目指す

物理世界を理解する次世代AI基盤を開発する空間知能スタートアップのWorld Labs、世界モデルの3つのアプローチに注目集まる

対話型AIプラットフォームのPerplexity、iOS版「Comet」と「Perplexity Health」を発表

生成AIプラットフォームのOpenAI、米国のFreeおよびGoユーザー向けにChatGPT広告展開を拡大へ

推論・画像理解・コーディングを単一モデルに統合する小型生成AIモデルのMistral、低推論コストの「Small 4」を発表

Contact