<a href="https://magmafactory.com/index.html">Magma</a>を運営するTaozen Technologyは、General CatalystがリードするSeedで$3.3M(約2640億ルピー)を調達した。同社は、昨年8月にもWEH VenturesがリードしたPre-Seedで$515kを調達しています。2022年に設立した国境を越えたB2BサプライチェーンのMagmaは、建材のB2B製造とサプライチェーンの実現プラットフォームを提供する企業です。同社の製品スタックは、工場やサプライヤー固有のアプリケーションを含み、工場が原材料を調達し、輸出のためのグローバルバイヤーを見つけるのを支援するものです。同社は80以上の工場と契約しており、今年度末には年間$18MのGMVを達成したいと考えています。

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B2Bサプライチェーンの"Magma"を運営するTaozen TechnologyがSeedで$3.3Mを調達

<a href="https://www.chambercardio.com/">Chamber</a>は、Frist Cressey Venturesがリードし、General Catalyst、AlleyCorp、American Family Ventures、Black Opal Venturesなどが参加したSeries Aで$60Mを調達した。本資金調達にはHSBC Innovation Bankingからのデットファイナンスも含まれています。価値に基づくケアモデルのもとで心疾患患者を管理する心臓専門医および医療保険プランを支援するChamberは、心血管疾患の長期管理に焦点を当てた価値に基づくケアプログラム(value-based care models)を支援するため、保険者と心臓専門医の双方と提携しています。既存の診療ワークフロー内で臨床医を支援するよう設計された心臓病特化型のデータおよびインテリジェンスプラットフォームは、ワークフローにネイティブに統合されたAIを活用し、高リスク患者の優先順位付け、ガイドラインに基づく治療の欠落特定、手作業によるカルテレビューの削減を実現しています。これにChamberのオペレーション基盤が組み合わさることで、予防可能な合併症や入院の減少、患者体験の向上、さらに医療保険プランに対して心血管ケアのパフォーマンスおよび総医療コストの可視性向上を提供しています。心血管疾患は、米国における医療コストおよび医療利用の最大の要因の一つであり続けています。心臓専門医は、高齢でリスクの高い患者を担当するケースが増えていますが、診察以外の場面でタイムリーなデータや支援を得られないことが多いのが現状です。こうしたギャップは、介入の遅れ、フォローアップ漏れ、回避可能な入院、そして従来の出来高払い型医療では対応しきれないコスト増加につながっています。Chamberは現在、複数の保険者との提携を通じて患者を支援しており、7州にまたがる500名以上の心臓専門医ネットワークと連携しています。今後は全米規模での拡大を計画しています。<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/ELS0G1UFEc4" title="Cardiology Success in Value-Based Care w/ Chamber CEO, George Aloth | HealthBiz Briefs" 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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価値に基づくケアモデルで心疾患患者を管理する心臓専門医と医療保険プランを支援する"Chamber"がSeries Aで$60Mを調達

<a href="https://fundamental.tech/">Fundamental</a>は、ステルス状態を脱し、Seedで$30M、Series Aで$225M、の総額$255Mを調達したことを発表しました。評価額は$1.2Bとのことです。Oak HC/FTリードし、Valor Equity Partners、Battery Ventures、Salesforce VenturesなどのVCやPerplexity CEO、Brex共同創業者、Datadog CEOなどエンジェル投資家も参加しています。2024年10月に設立されたLarge Tabular Model(以下LTM)を構築するAI企業のFundamentalは、数兆ドル規模のビジネス価値を内包する構造化レコード向けに設計されたLarge Tabular Model(LTM)であるNEXUSを開発しました。多くのAI企業がテキストや画像に注力する中、Fundamentalはエンタープライズ意思決定を実際に駆動する表形式データに取り組んでいます。Fortune 500企業から信頼されるFundamentalは、企業に「Power to Predict™」を提供することで、数兆ドル規模の価値を解き放ちます。「私たちは、あらゆる業界・あらゆる企業において予測の基盤となっている、数十億のテーブルという世界で最も価値のあるデータを活用するために、汎用的なファウンデーションモデルを構築しました。NEXUSは、ビジネス意思決定のためのOSです」とFundamentalのCEO兼共同創業者は述べています。Fundamentalはまた、Amazon Web Services(AWS)と戦略的パートナーシップを締結し、AWS顧客に対する同社モデルのエンタープライズ導入を加速させています。本日より、AWS顧客はAWSのダッシュボード上で計算資源やストレージを購入するのと同様の形で、自身のAWS環境内にNEXUSを購入・デプロイすることが可能になります。すべては、AWSが提供するセキュアで信頼性が高く、スケーラブルなインフラによって支えられています。並行してFundamentalは、需要予測、価格予測、顧客離脱予測といった予測ユースケースにこのモデルを適用するFortune 100企業との間で、7桁規模の契約を獲得しています。エンタープライズは歴史的に、ディープラーニング以前の旧式な機械学習アルゴリズムを用いてデータ分析や意思決定、予測を行ってきました。一方で、近年のディープラーニングの進展は、主にテキスト、画像、動画といった非構造・時系列データに最適化されたLLMや関連アーキテクチャに集中してきました。その結果、これらのモデルは表形式データに内在する非連続かつ非線形な関係性を捉えることが苦手であり、サイズや次元の制約からエンタープライズ規模のテーブルを処理すること自体が困難です。つまり、あらゆる重要なエンタープライズ意思決定を支える表形式データセットから価値を引き出すようには設計されていないのです。大規模言語モデル（LLM）ではなく、大規模タブラーモデル（LTM）と呼ばれる Fundamental の Nexus は、いくつかの重要な点で現代のAIの慣行から逸脱しています。このモデルは決定論的です。つまり、同じ質問をされた場合に毎回同じ回答を返し、ほとんどの現代AIラボのモデルを定義する transformer アーキテクチャに依存していません。Fundamental はこれを基盤モデルと呼んでいますが、通常の事前学習とファインチューニングのステップを踏むものの、OpenAI や Anthropic と提携した場合にクライアントが得るものとは本質的に異なるものです。DeepMind出身者によって構築されたFundamental初の一般公開LTMであるNEXUSは、これまでにない高い精度で予測を行う力をエンタープライズにもたらします。NEXUSは、表形式データ専用に設計されたファウンデーションモデルとして、従来の予測分析を置き換えます。Fundamentalは、過去の出来事の分析にとどまらず、「次に何が起こるのか」「いつリスクが顕在化するのか」「どこに機会が存在するのか」といった将来志向の問いに、迅速な価値創出とあらゆるクラウドインフラ上でのエンタープライズグレードなデプロイを通じて答えることを可能にします。数十億の表形式データセットを基盤としてゼロから構築され、Amazon SageMaker HyperPod上でトレーニングされたNEXUSは、行と列を横断する非線形な関係性や相互作用を理解します。エンタープライズは、多くの場合わずか1行のコードで、既存のデータスタックにNEXUSを直接統合できます。接続後、モデルは生の表形式データを取り込み、大規模な特徴量エンジニアリングや手動トレーニングなしに、基盤となる構造、パターン、依存関係を自動的に学習します。その結果、従来の機械学習手法を大きく上回る精度の予測を提供するエンジンが実現します。「Fundamentalのモデルの重要性は、いくら強調しても足りません。構造化されたリレーショナルデータは、いまだディープラーニング革命の恩恵を十分に受けていません。金融不正から病院の再入院、エネルギー価格に至るまであらゆるものを予測できるFundamentalの能力は、ほぼすべての業界とセクターを支援できる可能性を示しています。深い技術的専門性と実証済みの商業的実行力を融合した世界水準の研究チームを擁し、同社は研究の厳密さとエンタープライズGTM理解という稀有な組み合わせを提供しています。私たちは、この旅路において彼らとパートナーを組めることを光栄に思います」。とOak HC/FTの共同創業者兼Managing Partnertは述べています。FundamentalのパブリックローンチとLarge Tabular ModelであるNEXUSのリリースは、構造化ビジネスデータを大規模に予測インテリジェンスへと変換する、新たなエンタープライズAIカテゴリーを切り開くものです。 &nbsp;

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構造化レコード向けに設計されたLarge Tabular ModelのNEXUSを開発する"Fundamental"が総額$255Mを調達

<a href="https://www.accrual.com/">Accrual</a>は、General Catalystがリードし、Pruven Capital、Edward Jones Ventures、そして業界のエグゼクティブや創業者グループが参加したEarly stageで$75Mを調達した。&nbsp;主要な会計事務所向けに構築されたAIネイティブな会計プラットフォームを開発するAccrualは、税務申告準備とレビューを単一のシステムに統合し、事務所が求める正確性、統制、監査可能性を維持しながら、手作業を自動化します。同社は、次世代の会計業務フローに向けた中核インフラを構築するため、米国全土の会計事務所リーダーと緊密に連携しています。会計事務所は、企業や個人にとっての財務意思決定において中核的な役割を果たしていますが、その中核業務フローはいまだに分断されたシステムや手作業の調整に制約されています。規制、データ量、顧客の期待が拡大し続ける中で、会計士には厳格な正確性とレビュー基準を維持しながら、より迅速な回答を提供することが求められています。Accrualは、申告準備とレビューを単一のAI駆動システムに統合することで、この課題に対応します。このプラットフォームでは、準備担当者として機能するAIエージェントが、すべての顧客入力を読み取り整理し、不足情報を特定し、的確なフォローアップ質問を生成し、専門家によるレビューに即した申告書ドラフトを作成します。データはシステムに取り込まれる段階で構造化されるため、準備、レビュー、顧客ガイダンスが相互に積み重なり、繰り返しの手戻り作業を必要としません。「会計は本質的に高度に相互接続されたシステムですが、ほとんどのソフトウェアはそれを分断されたタスクの集合として扱っています。私たちは、これらのワークフローを単一のシステムに統合し、判断力を増幅させ、時間とともに事務所の専門性を蓄積させるための中核インフラをゼロから構築しています」とAccrualのCEO兼共同創業者は述べています過去1年間、AccrualはH&amp;R Block、Armanino、Creative Planningを含む複数のTop 100会計事務所と緊密に連携してきました。これらの初期導入により、近年のAIの進展が、正確性、透明性、専門的判断を損なうことなく、会計業務フローにおける長年のボトルネックを解消できることが示されました。現在、Accrualは個人の税務申告に注力しています。このプラットフォームは、複雑なK-1や1099、スプレッドシート、メール、写真、数百ページに及ぶ明細書など、現実世界の多様な入力を処理します。また、既存の税務エンジンと直接連携し、前年データ、繰越項目、最終申告フローをサポートすることで、会計事務所がすでに信頼しているシステムを引き続き利用できるようにしています。Accrualを利用する会計事務所は、税務シーズンごとに数千時間を削減しています。準備時間は85%以上短縮され、レビュー時間も最大60%削減されました。複雑な申告50件ごとに、実質的に1人分の会計士の処理能力が追加されることになり、人員を増やすことなく一貫性と正確性が向上します。Accrualは現在、米国全土で会計事務所のオンボーディングを積極的に進めており、将来的には個人申告以外の領域へとプラットフォームを拡張する計画です。また、次世代の会計インフラを構築するため、エンジニア、プロダクトリーダー、会計分野の専門家を採用しています。 &nbsp;

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主要な会計事務所向けに構築されたAIネイティブな会計プラットフォームを開発する"Accrual"が$75Mを調達

<a href="https://lawhive.co.uk/">Lawhive</a>は、Danaher Corporationの共同創業者であるMitch Rales氏がリードし、TQ Ventures、GV (Google Ventures)、Balderton Capital、Jigsaw、Anton Levy、LTS が参加したSeries Bで€50M ($60M)を調達した。約1年前のSeries Aで€37.9Mを調達して以来、 Lawhiveの年間売上高は現在 €29M ($35M) を超えており、過去1年で7倍に成長しています。ロンドン拠点でAIネイティブ型の消費者向け法律サービスの提供を変革するLegalTechのLawhiveは、エージェンティックAI を活用したAIネイティブ型法律事務所で、ネットワークとルーチン業務を自動化し、業務効率を向上させ日常的な法律サービスをよりアクセスしやすくする AI 駆動のワークフローツールを組み合わせています。「過去1年の成長の速さは、私たちが取り組む課題の大きさを反映しています。日常的な法律問題は何百万人もの人々にとって依然として費用が高く予測不可能なままであり、弁護士は手作業のプロセスに縛られて効率や法務実務のスケールが制限されています。AI はついに、消費者向け法律サービスを人々が期待するスピードと一貫性で提供するブレイクスルーを可能にしています。米国の弁護士とクライアントからの反応は非常に強く、この資金調達により米国での勢いを活かし、私たちのモデルをスケールできるようになります。」とLawhiveの共同創業者兼CEOは述べています。Lawhiveは法務市場の中でも最大かつ最もサービスが行き届いていないセグメントの一つをターゲットにしています。Lawhive の提供する数字によれば、米国の消費者向け法律市場は年間 €169B ($200B) の収益を生み出していますが、研究によれば費用、バックログ、手作業プロセスのために年間最大 €848B ($1T) の法的ニーズが満たされていません。Lawhive は、家族法、家主/テナント紛争、雇用法などの日常的な問題が多くの人にとって依然として遅く高コストで予測不可能であり、消費者向け弁護士が管理業務と旧来のシステムに縛られていると考えています。これまでに Lawhive は家族法、不動産取引、民事紛争、消費者権利問題など数万人のクライアントを支援してきました。需要は、法的権利へのより迅速で手頃なアクセスを求める消費者と、AI を活用して法務業務をスケールし生産性、収益性、効率を高めたい弁護士の両方によって牽引されています。同社は現在 35 州で事業を展開しており、米国が最も成長の速い市場となっています。Austin のオフィスに加えて、Lawhive は次の米国拡大を支援するため New York にオフィスを開設しています。2025 年、Lawhive は UK の Woodstock Legal Services を買収しました。Lawhive は、消費者法律市場が非常に細分化され、多くの小規模事務所が近代的インフラを欠いている米国でそのモデルを展開する予定です。Lawhive のテクノロジーは、文書作成、リサーチ、ケース管理、クライアントのインテーク、支払いなどのタスクを自動化し、弁護士やバックオフィスチームを支援します。Lawhive の AI パラリーガルである Lawrence は弁護士やサポートスタッフと共にケースワークと管理業務に取り組みます。企業法務ワークフローと消費者向けサービスの両方を包含する AI 駆動型 LegalTech に対する投資家の関心が持続して高まっており、スウェーデンの Legora は法務チーム向けの協働 AI プラットフォームをスケールするために €70.6M を調達し、ロンドンの Orbital は AI 駆動型不動産法ワークフローの拡大で €50M を確保しました。イタリアの Lexroom は生成 AI 法務サービスの提供拡大のため €16M を調達しています。また、デンマークの Pandektes は法務リサーチと立法ナビゲーションを自動化するために €2.9M を調達し、ロンドンの Augmetec は AI 調査プラットフォームで €2.4M を確保しました。スイスの Ex Nunc Intelligence は €1.8M の pre-Seed を得て法務 AI インフラを構築し、アムステルダムの Saga は弁護士向け AI プラットフォームを拡大するために €1.5M を調達し、マドリードの iPNOTE は AI 駆動型 IP サービスのスケールのため €857k を調達しています。これらを合わせると、この期間にヨーロッパの LegalTech には約 €146M が投資されています。こうした背景の中で、Lawhive の €50M の Series B はこのセクターでの最近の最大級の資金調達の一つであり、多くの競合が主に法律事務所や社内法務チーム向けのツールに注力しているのに対し、消費者向け法律事務所をプラットフォームとして構築するモデルであることが特徴的です。 &nbsp;

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AIネイティブ型の消費者向け法律サービスの提供を変革するLegalTechの"Lawhive"がSeries Bで€50M ($60M)を調達

サハラ以南のアフリカでは、限られた気象データの中で農業や防災に関する重要な意思決定が日々行われています。雨が降る前に作付けを行うべきか、嵐を避けて早めに収穫すべきかといった判断は、多くの人々の生活を左右します。しかしアフリカ大陸では、地上観測網の衰退により利用可能な気象データが極端に不足しており、先進国と比べて予報の精度に大きな差が生じています。この課題に対し、米国発のClimateTechスタートアップであるWindBorne Systemsは、従来とは異なるアプローチで気象データの収集と予測精度の向上に取り組んでいます。同社が開発した長時間滞空型の気象気球は、地上から高度25キロメートルまでを自律的に移動し、最大40日間にわたり飛行を継続します。数時間で破裂し単発の観測しか行えない従来の気象気球とは異なり、特定の地域や発達中の気象現象の上空にとどまり、連続的な大気データを取得できる点が特徴です。&nbsp;WindBorneの気球は軽量で低コストに設計されており、陸上では従来手法の10倍、海上では150倍のデータを同じコストで取得できるとしています。収集されたデータは、同社のAIモデル「WeatherMesh」に直接取り込まれ、より精度の高い予測に活用されます。この仕組みにより、地上観測と衛星観測の間に存在していた中層大気のデータギャップを埋めることが可能になります。2024年初頭には、Gates FoundationおよびKenya Meteorological Departmentと連携し、ケニアでの実証運用を開始しました。2024年9月26日の初回打ち上げ以降、気球は累計8,231時間にわたりケニア上空を飛行し、同期間に従来のラジオゾンデが取得できる量の37倍に相当するデータを収集しています。これにより、農業向けの地域予報の精度向上や、洪水や暴風といった極端気象への対応時間の拡大が期待されています。&nbsp;WindBorneは、データを集めるだけでなく、それを実際に使える情報へと変換する点を重視しています。Kenya Meteorological DepartmentやTomorrowNowといった現地組織との協業を通じて、農家が実際の意思決定に活用できる形で予報を届ける「ラストマイル」の課題にも取り組んでいます。同社は将来的に、10,000基の気球を同時に運用するグローバルな観測網「Atlas」を構築し、地球全体をカバーすることを目標としています。すでに5,000回以上の飛行ミッションを実施しており、コスト効率と持続性の両面で世界最大規模の大気観測システムを運用しています。アフリカにおいて、正確な気象予測は贅沢品ではなく、生活を守るための適応手段であり、経済的な基盤でもあります。WindBorneは、気象を正しく測り、予測し、行動につなげることで、地域社会が災害から身を守れる未来を目指しています。&nbsp;WindBorne Systemsについて WindBorne Systemsは、気候変動への適応を支援するための気象・環境インテリジェンスを提供する米国拠点のスタートアップです。世界最大規模の大気観測システムを設計・製造・運用し、高解像度の観測データとAIを組み合わせた予測基盤を構築しています。極端気象や予測不確実性によるリスクを低減し、政府や産業、地域社会の意思決定を支えることを目的としています。&nbsp;

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気象データ不足を解消するClimateTechのWindBorne、長時間滞空気球でアフリカの予報精度を革新

B2Bサプライチェーンの"Magma"を運営するTaozen TechnologyがSeedで$3.3Mを調達

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