2024年11月6日(水)に<a href="https://tib.metro.tokyo.lg.jp/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Tokyo Innovation Base</a>で開催された<a href="https://techblitz.com/newjapansummit2024tokyo/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">NEW JAPAN SUMMIT 2024 TOKYO</a>にて、名実共に「オープンイノベーションの猛者」であるSOMPOホールディングス株式会社グループCDO 執行役専務・Palantir Technologies Japan 代表取締役CEOの楢崎浩一氏と20年にわたるスタートアップ投資経験を持つ弊社 秋元 Co-Founder &amp; General Partnerの対談セッションが「<a href="https://techblitz.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TECHBLITZ</a>」で記事化されました。&nbsp;▼目次 ・<a href="https://techblitz.com/event-report/njs-sompo-hd-at-partners/#section1">「資金だけ」はNG、全労力を注ぎ込もう</a> ・<a href="https://techblitz.com/event-report/njs-sompo-hd-at-partners/#section2">大成功したPalantirとの合弁、成功の要因は?</a> ・<a href="https://techblitz.com/event-report/njs-sompo-hd-at-partners/#section3">ファンド・オブ・ファンズは鵜飼い?</a> ・<a href="https://techblitz.com/event-report/njs-sompo-hd-at-partners/#section4">「ジャパン・アズ・ナンバーワン」は必ず再来する</a>&nbsp;<figure class="image"><img src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/image/upload/v1735201605/2_aeb34efaa3.png"></figure>&nbsp;&nbsp;&nbsp;

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TECHBLITZにSOMPOホールディングス グループCDOの楢崎様と弊社 秋元の対談記事が掲載されました

Redmondを拠点とするロボティクス知能スタートアップGeneral Roboticsは、Accenture Venturesから出資を受けたと発表しました。取引額は公表されていませんが、同社は今回の資金を事業拡大と開発体制の強化に充てる方針です。今回の出資は、ロボットの形状やメーカーを問わず活用できる汎用ロボット知能への期待を示す動きとして注目されます。General Roboticsは、あらゆる形態のロボットに対して、あらゆる業務へ適応可能なAI知能を提供することを目指している企業です。同社は、ロボティクス機器メーカーを横断してロボットを接続し、実運用可能で拡張性が高く、適応力のあるAIを導入できる統合知能プラットフォーム「GRID」を開発しています。これにより、企業は特定メーカーや特定用途に縛られず、より柔軟にロボット活用を進めやすくなります。同社の考え方の中核にあるのは、真に汎用的なロボットは、巨大な単一モデルだけで生まれるのではなく、知覚、推論、行動といったモジュール型の技能を豊かに組み合わせ、さらに厳格な安全性を組み込むことで実現されるというものです。General Roboticsは、この考え方に基づいて、複雑な現実世界の作業を、信頼性が高く、解釈しやすく、さまざまなロボットへ展開可能な振る舞いへ変換することを目指しています。&nbsp;製品群は大きく2つの柱で構成されています。1つは再利用可能なロボットAIスキル群で、もう1つがそれらを構成、学習、展開するための開発基盤であるGRIDです。GRIDは、顧客が環境をシミュレーションし、能力を迅速に試作し、クラウド、オンプレミス、エッジ環境でロボット群へ展開できる仕組みを提供します。これによって、アイデア段階から現場導入までをより速く、安全に、透明性を持って進められるようにする狙いがあります。同社は最近、ヒューマノイド向けの基礎技能を教え込むためのワークフロー「DreamControl」も公開しました。DreamControlは、ヒューマノイドが現実の環境で有用かつ安全な支援者となるために必要な、全身を使った基本能力の習得に焦点を当てています。具体的には、安全なバランス維持、協調的な物体操作、安定した移動といった能力を対象にしており、複数のヒューマノイドの形状にまたがって汎化できる設計を目指しています。将来的には、こうした基礎技能を数千規模の組み合わせ可能なスキルへ拡張していく構想です。&nbsp;技術面では、DreamControlは拡散モデルと強化学習を組み合わせた3段階の学習プロセスを採用しています。まず、タスクの説明と環境情報から人間らしい動作を生成し、それを各ロボットの身体構造に適応させます。次に、NVIDIA Isaac Simを活用した現実的な物理シミュレーション環境で方策学習を大規模に実施し、GPUで加速されたシミュレーションによって膨大な経験を短時間で蓄積します。最後に、Sim2Realの手法を通じて、学習した技能を実世界のロボットへ移し替えます。この過程では視覚AIも活用され、大量の人手による操作データへの依存を大きく減らせるとされています。一方のGRIDは、基盤モデルや大規模言語モデルによるコード合成を、AirGenやIsaac Simのような高精度シミュレーターと組み合わせ、知覚、計画、制御を連結した解釈可能で検証可能な制御プログラムを生成します。これは、ロボットAIの開発をブラックボックス化せず、現場で試験しやすく、安全性を確認しやすい形で提供しようとするアプローチです。Accenture Venturesからの今回の出資は、こうした汎用ロボット知能プラットフォームが、企業の現場導入に向けて一段と前進するための後押しとなりそうです。&nbsp;General Roboticsについて General Roboticsは、米国のロボティクス知能スタートアップであり、あらゆる形状のロボットに対して、現実世界の多様な場面で使える汎用知能を提供することを目指しています。同社は、再利用可能なロボットAIスキル群と、それを構成、学習、展開するための統合基盤GRIDを中核製品としています。さらに、ヒューマノイド向け基礎技能の習得を支援するDreamControlも展開し、知覚、推論、行動を安全性とともに組み合わせることで、複雑な現実作業をより信頼性高く実行できるロボットの実現を進めています。&nbsp;

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多様なロボットを統合する汎用ロボット知能プラットフォームのGeneral Robotics、Accenture Venturesから出資を獲得

San Franciscoを拠点とするロボティクススタートアップPhysical Intelligenceが、新たな研究成果として、ロボットに明示的に教えていない作業にも対応できる新モデル「π0.7」を発表しました。同社はこのモデルを、汎用ロボット頭脳の実現に向けた初期ながら重要な前進と位置付けています。人が自然言語で作業を説明し、ロボットが未知のタスクにも対応できる可能性を示した点で、今回の研究はロボティクスAIの転換点になり得るものとして注目されています今回の研究の中心にあるのは、「構成的汎化」と呼ばれる能力です。これは、異なる文脈で学習した複数の技能を組み合わせ、これまで一度も経験していない課題を解く力を指します。従来のロボット学習は、特定の作業ごとにデータを集め、その作業専用のモデルを学習させる方法が主流でした。そのため、新しい作業に対応するには、その都度新しいデータ収集と再学習が必要でした。Physical Intelligenceによると、π0.7はこの枠組みを超え、学習済みの知識を新しい形で組み合わせて活用できることを示したとしています。&nbsp;論文の中でも特に印象的な例として挙げられているのが、エアフライヤーを使った実験です。研究チームが調べたところ、学習データの中にはエアフライヤーに関係する事例がほとんどなく、関連するエピソードはごくわずかしか含まれていませんでした。しかも、それらは別のロボットがエアフライヤーを閉じる場面や、別のデータセットでロボットが中にプラスチックボトルを入れる場面といった断片的な内容にとどまっていました。それにもかかわらず、π0.7はそうした限定的な経験とウェブ由来の事前学習データを組み合わせ、エアフライヤーの使い方について機能的な理解を形成したとみられています。人からの補助なしでも、スイートポテトを調理しようとする一定水準の試行を見せ、さらに人が手順を一つひとつ言葉で教えると、作業を成功させることができたといいます。この「その場で言葉で教えながら改善できる」性質は、実用面で大きな意味を持ちます。新しい環境にロボットを導入した際、追加のデータ収集やモデル再学習をせず、その場の口頭指示で作業能力を引き上げられる可能性があるためです。研究者たちは、これは新しい職場に入った人に対して口頭で業務を教える感覚に近いと説明しています。つまり、ロボットを現場に持ち込み、その場で人が説明しながら使い方を覚えさせるという将来像が少しずつ見え始めていることになります。&nbsp;一方で、研究チームはこの成果を過大に語ることには慎重です。現時点のπ0.7は、単一の大まかな命令だけで複雑な多段階タスクを自律的に完了できるわけではありません。たとえば、「トーストを作って」と一言伝えるだけでは難しく、トースターを開ける、ボタンを押すといった細かな手順を順番に教える必要があります。また、ロボティクス分野には統一された標準ベンチマークが十分に整備されていないため、外部からの厳密な比較検証も容易ではありません。そのため同社は、従来の専用モデル群との比較を通じて、π0.7がコーヒー作り、洗濯物たたみ、箱の組み立てといった複雑な作業で同等の性能を示したと報告しています。興味深いのは、研究者自身が今回の結果に驚いている点です。通常、研究者は学習データの中身を把握しているため、モデルが何をできて何をできないかをある程度予測できます。しかしPhysical Intelligenceの研究者たちは、ここ数カ月で、予想を超える振る舞いを何度も目にしたと語っています。たとえば、たまたま用意した歯車セットをロボットに回転させるよう求めたところ、問題なく実行できたといいます。こうした予想外の能力発現は、大規模言語モデルが学習データから一見不思議な知識の組み合わせを生み出した時期を思わせるものとして受け止められています。&nbsp;もっとも、批判や懐疑が残る点もあります。言語モデルはインターネット全体を学習資源として使えましたが、ロボットは現実世界の身体的経験が必要であり、その差は依然として大きいという見方があります。また、今回示された作業は派手なロボット演技ではなく、日常的で地味なものが中心です。ただしPhysical Intelligenceは、まさにそこに価値があると主張しています。見栄えのする特定動作ではなく、未知の状況でも柔軟に対応できる汎化能力こそが、本当に役に立つロボットの条件だという考えです。今回の論文も、「汎化の初期兆候」や「新たな能力の初期実証」といった慎重な表現にとどめており、製品化された技術ではなく研究段階の成果であることを明確にしています。それでも、Physical Intelligenceがこれまでに$1B超を調達し、直近で$5.6Bの評価を受けていること、さらに新たな資金調達で評価額が$11B近くまで高まる可能性が報じられていることは、投資家が同社の将来性に強い期待を寄せていることを示しています。商用化時期はなお不透明ですが、自然言語で指示された意図を現実世界のロボット動作へ変換するという大きな課題に対し、Physical Intelligenceは着実に前進しているようです。&nbsp;Physical Intelligenceについて Physical Intelligenceは、2024年に設立されたSan Francisco拠点のロボティクスAIスタートアップです。人工知能と物理世界の橋渡しを目指し、非構造環境でも安定して動作できる汎用ロボット向け基盤モデルと学習アルゴリズムを開発しています。自然言語で与えられた意図を実際のロボット動作に変換することを中核に据え、単一の汎用知能をさまざまな物理的形態に展開する「具現化された汎用AI」の実現を掲げています。オープンソース化したπ0ロボティクスアルゴリズムや、視覚・言語・行動を統合するモデル群、さらにRECAPと呼ばれる学習手法を通じて、コーヒー作りや洗濯物たたみ、箱組み立てなどの現実的な作業における信頼性向上を進めています。&nbsp;

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未学習の作業にも対応する汎用ロボット頭脳のPhysical Intelligence、新モデル π0.7で汎化能力の初期成果を提示

Perplexityは、AppleのMac向けに新たなエージェント型AIソフトウェア「Personal Computer」を投入しました。これは、ユーザーのローカル環境にあるファイルやアプリ、外部接続先、ウェブを横断しながら作業を実行できるAIアシスタントであり、従来の検索や情報取得を超えて、実際の業務遂行まで支援する製品として位置付けられています。Perplexityはこの新製品を、既存の「Perplexity Computer」をさらに発展させたものと説明しており、ユーザーのPC上で複雑かつ継続的なワークフローをこなせる点を大きな特徴としています。Personal Computerの中核にあるのは、複数のAIモデルを連携させながら作業を進めるオーケストレーション機能です。この仕組みにより、単に質問に答えるだけでなく、ローカルファイル、ネイティブアプリケーション、各種コネクタ、ウェブ情報を組み合わせて、複数の手順を要する仕事を一貫して進められるようになります。Perplexityは、これによってローカル環境とサーバー環境を組み合わせたハイブリッドな作業基盤が生まれ、より高い生産性と安全性を実現できるとしています。つまり、クラウド側のAI能力と手元のコンピュータ上のデータやツールを結びつけることで、より個人に最適化されたAI実行環境を作る狙いです。&nbsp;この製品は、繰り返し発生する作業や定型的なワークフローをユーザーの代わりに処理することを想定しています。たとえば、MacのNotesアプリに書かれたToDoリストを読み取り、その内容に沿って実際に作業を進めることができます。また、Downloadsフォルダの整理を依頼してファイル管理をしやすくしたり、ローカルファイルの内容をインターネット上の情報と照合したりしながら、ユーザーのタスク完了を支援することも可能です。Perplexityは、こうした機能によって、従来は人が一つひとつこなしていたデスクトップ上の作業を、AIがより能動的に代行する世界観を示しています。操作方法にも工夫が施されています。ユーザーはMac上で両方のCMDキーを押すことでNotesアプリの内容を読み取らせることができ、さらに「fn」キーを長押しすることで音声による指示も出せます。これにより、キーボード操作だけでなく、音声インターフェースを通じた自然なやり取りも可能になります。Perplexityは、こうしたシンプルな操作体系によって、AIエージェントを日常的なPC作業の中に自然に組み込もうとしているといえます。&nbsp;今回のPersonal ComputerはまずMac向けに先行提供されます。利用するにはPerplexityのウェブサイトから専用アプリをダウンロードする必要がありますが、現時点で利用対象となるのは月額$200の最上位プラン「Perplexity Max」の契約者に限られます。また、事前登録したウェイトリスト利用者が優先的に案内される仕組みとなっています。まずは限られたユーザー層に向けて導入し、実利用を踏まえながら展開を広げる初期戦略とみられます。Perplexityはもともと、AIによる回答エンジンとして知られてきましたが、近年は検索にとどまらず、ブラウジング、メール処理、業務支援、企業向けAI基盤へと製品群を広げています。AIネイティブなブラウザであるComet、医療分野向けのPerplexity Health、企業向けソリューション、金融調査との連携など、知識アクセスから実務実行へと軸足を移しているのが特徴です。今回のPersonal Computerはその流れをさらに一歩進めるものであり、ユーザーの手元のコンピュータ自体をAIの実行基盤へと変える試みとして注目されます。&nbsp;技術面では、Perplexityは検索結果をリアルタイムのウェブ情報と結びつけ、出典を伴う形で回答を提示する検索拡張生成の仕組みを強みとしてきました。加えて、複数の先端AIモデルを同時に走らせて、その合意点や見解の違いを整理する仕組みも展開しています。企業向けにはSOC 2、GDPR、SSOや監査ログなどの管理機能を備え、機密データを学習に使わない方針も打ち出しています。Personal Computerについても、監査証跡や承認フローを備えた設計が紹介されており、ローカル環境でAIに権限を与える際の安全性と統制を重視していることがうかがえます。Perplexityは、検索エンジン企業から、ユーザーの仕事そのものを支えるAI実行レイヤーへと進化しようとしています。&nbsp;Perplexityについて Perplexityは、2022年に設立された米国のAIスタートアップです。AIを活用した回答エンジンとエージェント技術を開発し、知識へのアクセスをより即時的で、検証可能で、対話的なものにすることを目指しています。主力のAI検索サービスに加え、AIネイティブブラウザのComet、企業向けAI基盤、医療分野向け製品、長時間のタスク実行に対応するPerplexity Computerなどへ事業領域を広げています。最近では、ローカル環境のファイルやツールを扱えるPersonal Computerも投入し、検索から実務支援までを担う総合的なAIプラットフォームへと進化を進めています。&nbsp;

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ローカル環境でAIが作業を代行するエージェント型AIアシスタントのPerplexity、Mac向けにPersonal Computerを提供開始

Odyssey Therapeuticsは、自己免疫疾患および炎症性疾患向けの精密治療薬を開発する臨床段階のバイオテクノロジー企業として、米証券取引委員会に対し、最大$100Mの新規株式公開を再申請しました。同社は2025年1月にも同規模のIPOを申請していましたが、同年6月にいったん取り下げており、今回あらためて上場計画を進める形です。Nasdaqでは「ODTX」のティッカーでの上場を予定しています。&nbsp;Bostonを拠点とするOdyssey Therapeuticsは、免疫生物学と創薬の知見を活用し、自己免疫疾患や炎症性疾患の原因となる重要なシグナル伝達経路を特定し、それを精密に制御する治療薬の開発を進めています。既存治療の選択肢が限られる炎症性腸疾患やループスなどの領域に焦点を当てており、深く持続的な寛解の実現を目指している点が特徴です。同社のリードプログラムには、RIPK2およびSLC15A4を標的とする経口の低分子候補薬が含まれています。中でも最も開発が進んでいるOD-07656は、RIPK2を標的とする低分子の足場阻害薬であり、潰瘍性大腸炎およびCrohn’s diseaseを対象としたPhase II試験が進行しています。潰瘍性大腸炎では初期の臨床有効性も示されており、同社の開発パイプラインの中心を担っています。これに加え、アトピー性皮膚炎、化膿性汗腺炎、変形性関節症向けの低分子プログラムや、ループス、白斑、1型糖尿病を対象とするタンパク質治療薬も開発しています。さらに、前臨床段階ではIRAK4の足場阻害薬やTNFR2を標的とするアゴニスト型タンパク質治療薬も進めており、免疫経路を多面的に制御する幅広い戦略を打ち出しています。&nbsp;Odyssey Therapeuticsの強みは、単一の創薬手法に依存しない統合型の創薬基盤にあります。同社は、標的生物学、メディシナルケミストリー、構造化学、物理ベースの分子シミュレーションに加え、AIと機械学習を組み合わせることで、従来は攻略が難しかった高価値標的の探索と最適化を進めています。Rahkoの買収によって量子機械学習の能力も取り込み、候補化合物の特定と最適化の高速化を図っています。この技術基盤は、複雑な免疫シグナルをより精密に制御する創薬アプローチの中核となっています。また、外部との戦略的連携も研究開発を後押ししています。Janssenとの提携では、AIを活用した低分子創薬を通じて創薬難易度の高い標的に取り組んでいます。Terray Therapeuticsとの協業では、Odyssey Therapeuticsの転写因子に関する知見とTerray TherapeuticsのtNovaプラットフォームを組み合わせ、ファーストインクラスとなる転写因子治療薬の開発を目指しています。低分子とタンパク質治療薬の両方を視野に入れたモダリティ非依存の戦略によって、免疫疾患領域での差別化を図っています。&nbsp;事業基盤の整備も進んでいます。同社は、Vertexの幹部であるNia Tatsis, Ph.D.を取締役に迎えたほか、Jolie M. SiegelをExecutive Vice President兼General Counsel、Jason HaasをChief Financial Officerに任命しました。さらに、Stephen Blacklow, M.D., Ph.D.が議長を務めるScientific Advisory Boardを設置し、IFM TherapeuticsのCEOであるH. Martin Seidel, Ph.D.も加えることで、創薬、トランスレーショナル研究、ポートフォリオ戦略の体制を強化しています。こうした経営・研究両面での強化は、臨床開発の加速と初期段階パイプラインの拡充を支える狙いがあります。2025年12月期の12カ月間の売上高は$3Mでした。まだ商業化前の段階にある企業として売上規模は限定的ですが、Phase II段階の主要プログラムを抱え、複数の前臨床資産と先端的な創薬基盤を持つことから、資本市場での評価が注目されます。今回のIPO再申請は、自己免疫疾患領域で次世代の精密医療を目指すOdyssey Therapeuticsが、開発を一段と前進させるための重要な資金調達の動きといえます。&nbsp;Odyssey Therapeuticsについて Odyssey Therapeuticsは、2021年に設立された米国の臨床段階バイオ医薬品企業です。自己免疫疾患および炎症性疾患向けに、深く持続的な寛解を目指す精密医薬品の開発に取り組んでいます。RIPK2やSLC15A4などの免疫シグナル経路を標的とする低分子候補薬に加え、ループスや1型糖尿病などを対象とするタンパク質治療薬も開発しています。AI、機械学習、分子シミュレーション、構造化学を統合した創薬基盤と、外部企業との戦略提携を通じて、従来は創薬が難しかった標的に対する新しい治療法の創出を目指している点が特徴です。&nbsp;

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自己免疫疾患向け精密医療を開発するバイオ医薬品企業のOdyssey Therapeutics、$100M規模のIPOを再申請

スウェーデン発のAIスタートアップLovableが、米Bostonに新たなオフィスを開設し、現地での事業拡大を本格化させています。新オフィスはBoston中心部の大型オフィスタワーOne Lincolnの25階にあり、開設時点で25人の社員が勤務しています。現在利用している区画は約6,000平方フィートですが、同じフロア全体は約25,000平方フィートあり、今後の増員に対応できる十分な余地があります。LovableはBostonを単なる営業拠点ではなく、事業開発と技術人材の両方を集める重要拠点として位置付けています。Lovableの急成長は、今回の拠点開設の背景として大きな注目を集めています。同社は2026年2月時点で年間経常収益が$400Mを突破したとされており、2025年末時点の$200Mから短期間で倍増しました。2025年末には企業価値が$6.6Bと評価されており、創業からわずか3年でこの規模に到達したことになります。月額$25から利用できる価格設定の製品を持つ企業としては、極めて印象的な成長軌道です。&nbsp;Lovableは、自然言語で入力した指示をもとに、アプリやウェブサイトを構築できるAIソフトウェア開発基盤を提供しています。ユーザーはAIエンジンに文章で要件を伝え、その結果を対話的に修正しながら、段階的に機能するアプリケーションへと仕上げていきます。同社はこの体験を「vibe coding」と位置付けており、従来はエンジニアに限られていたソフトウェア開発を、より幅広い職種へ開放している点が特徴です。実際にMicrosoft、Uber、Zendesk、さらにBoston地域ではHubSpotといった企業が顧客に含まれるとされています。こうした低コード・ノーコード型のツールは以前から存在していましたが、Lovableは従来の想定利用者とは異なる層を取り込んだことで成長を加速させました。Chief Revenue OfficerでありBostonオフィス責任者でもあるRyan Meadowsによると、同社の利用者にはマーケティング、財務、営業、人事など、これまで自らソフトウェアを構築してこなかった人々が多く含まれています。Lovableは、自らを「コードを書けない99%のためのAI」と表現しており、技術者ではない業務担当者でも、自分のアイデアを実際のプロダクトへ変えられることを強みとしています。この方向性は、非技術職向けに注力すべきか、それとも従来の開発者市場にも広く攻めるべきかという戦略的論点も生んでおり、Harvard Business Schoolのケーススタディでも取り上げられています。&nbsp;製品面では、Lovableは構想段階から実運用までを一気通貫で支援する設計を採っています。ユーザーが求める機能を自然言語で伝えると、フロントエンド、バックエンド、データベース、認証、デプロイの流れまで自動的に組み立て、ライブプレビューを見ながらリアルタイムに調整できます。さらに、会話形式での要件整理、データソースの接続、バージョン管理、プラットフォーム上での共同作業、あるいは編集可能なコードの書き出しにも対応しています。Linear、Jira、Confluence、Notion、n8nなどとの連携も進めており、既存のプロダクト開発や業務管理の流れの中から、仕様書やチケットを動く試作品へ変換できるようにしています。その裏側では、Lovableは複数の特化型AIモデルを組み合わせ、自然言語の要件を実運用レベルのコードへ変換し、ユーザーのフィードバックに応じて継続的に改善しています。データベース構築やマイグレーション、認証とアクセス制御の設定、ステージングや本番公開の環境整備まで支援し、ワンクリックでの公開やロールバック、バージョン管理も可能にします。ライブプレビューと会話型設計によって仕様と実装を一致させやすくし、ガードレールや自動チェックで品質や性能の維持も図っています。外部ツールとの接続層を通じて、文脈情報の取得や更新の反映も行い、プロダクトとエンジニアリングのワークフローを同期させる仕組みを整えています。&nbsp;Boston拠点では、今後さらに採用が加速する見通しです。Ryan Meadowsは、今年中に事業開発とエンジニアリングの両領域で少なくとも数十人規模を採用する考えを示しています。同拠点では、毎日のランチ提供や遅くまで働く社員への夕食提供に加え、スウェーデン文化を反映した「オフィスでは靴を脱ぐ」慣習も取り入れています。Lovableは、スウェーデンらしい文化的背景とBostonらしい働き方を組み合わせながら、快適で高い生産性を発揮できる職場づくりを進めています。急成長するAIソフトウェア企業として、Lovableは米国市場での存在感をさらに高めようとしています。&nbsp;Lovableについて Lovableは、2023年に設立されたStockholm拠点のAIソフトウェア企業です。自然言語による指示から実際に動作するウェブアプリケーションを構築・公開できる基盤を提供し、「vibe coding」と呼ばれる会話型のソフトウェア開発体験を広めてきました。フロントエンド、バックエンド、データベース、認証、デプロイまでを一体的に生成し、ライブプレビューを見ながら継続的に改善できる点が特徴です。スタートアップから大企業まで幅広く利用されており、アイデアから実運用までの時間を大幅に短縮する開発基盤として急速に存在感を高めています。&nbsp;

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自然言語でアプリ開発を民主化するAIソフトウェア開発基盤のLovable、Boston拠点を開設し採用を拡大へ

TECHBLITZにSOMPOホールディングスグループCDOの楢崎様と弊社秋元の対談記事が掲載されました

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