Mr. Jun Sawada, President and CEO of Nippon Telegraph and Telephone Corporation, was interviewed at "2020 OurCrowd Global Investor Summit" held in Jerusalem, Israel from February 11 to 13, 2020. Mr. Sawada talked about the possibility of collaborating with Israeli start-ups that have high technology, and also mentioned about our company, saying that he would like to utilize reliable partners such as AT PARTNERS.<a href="https://www.calcalistech.com/ctech/articles/0,7340,L-3793072,00.html">CTECH</a> Link&nbsp;<div class="raw-html-embed"><center>
<figure><video controls="" width="75%" height="75%" src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/video/upload/v1625708107/CTechInterview_NTT_Sawada_la15uv.mp4"></video>
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Mr. Jun Sawada, President and CEO of NTT, was interviewed by Israeli media CTECH

<a href="https://www.spellbook.legal/main">Spellbook</a>は、Khosla Venturesがリードし、Threshold Ventures、Inovia Capital、Bling Capital、Moxxie Ventures、Path Ventures、Jean-Michel Lemieuxが参加するSeries Bで$50Mを調達した。この資金調達により、同社の評価額は$350Mとなり、累計調達額は$80Mを超えました。2022年に弁護士向けの初のGenAIツールをローンチし取引法務向けLegal AIのSpellbookは、これまでに約4,000の法務チームの契約業務を効率化し、法務業務の単純作業を排除してきました。OpenAIのGPT-5などの大規模言語モデルを活用し、法務特化型のアプローチによって優れた契約処理能力を発揮しています。“契約書のためのCursor”とよく表現されるSpellbookの新たな資金調達は、Spellbookがプラットフォーム上で1,000万件以上の契約書をレビューし、Nestlé、eBay、Kennedysなどを含む顧客を抱える中で実現しました。今年の売上は3倍に達するペースで伸びており、Spellbookは約4,000の法律事務所および社内法務チームに利用され、80か国にサービスを提供している、取引法務向けAIソリューションのリーダーとして台頭しています。これは、他の同様のAI契約レビュー製品よりも多くの顧客数です。「今は弁護士にとってのスプレッドシートの瞬間です。スプレッドシートが会計を変えたように、大規模言語モデルが20年間停滞していた法律を変えようとしています。米国だけで契約を通じて毎年$30Tが動いており、わずかな効率向上でも莫大な価値を生み出します。この資金調達により、商取引のスピードで契約を進められるようにするという我々のミッションが加速されます。」とSpellbookの共同創業者兼CEOは語りました。他の競合製品が数か月かかるエンタープライズ導入を必要とするのに対し、Spellbookは契約書のためのCursorのように、Microsoft Word内で既存のワークフローにすぐに対応して機能します。「Cursorがエンジニアにとって成功したのは、電動自転車のようなものだからだと考えています。もともと自転車は持っていて、Cursorを使えばペダルをこぎ、ハンドルを操作するのは変わらないが、坂をはるかに速く登れるのです。Spellbookも同じ哲学です。弁護士に対して仕事のやり方を大きく変えることを求めたり、コントロールを手放すことを求めたりしません。ただ、坂を速く登れるようにするだけです。」弁護士たちは、他のAIツールから得られる契約レビュー結果に不満を感じています。交渉に勝つためには、引用可能なデータに基づいた立場が必要であり、いわゆる“AIのいい加減な内容(AI slop)”では不十分です。今回の資金調達により、Spellbookは最もデータ駆動型の契約レビュー・ツールの構築を進め、リアルタイム市場データ、弁護士の好み、過去の取引履歴に基づいた関連性と実質的な提案を提供していきます。同社はすでにこのビジョンに向けた機能を段階的に導入しており、Market ComparisonとPreference Learningをベータ版でリリースし、今後数か月で利用範囲を拡大する予定です。また、複数の文書を扱う取引文書の作成を担える初のAIエージェントであるSpellbook Associateへの投資も継続しています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/xD04BLxAYAU" title="Spellbook Raises $50m Series B led by Khosla Ventures" 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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LLMを活用したGen AIツールで弁護士の契約業務を効率化する"Spellbook"がSeries Bで$50Mを調達し評価額は$350Mに拡大

<a href="https://www.tigrisdata.com/">Tigris Data</a>は、Spark Capitalがリードし、既存投資家のAndreessen Horowitzが参加したSeries Aで$25Mを調達した。AIワークロード向けに最適化されたオブジェクトストレージサービスを運営するTigris Dataは、自社のサービスを主要なパブリッククラウドのオブジェクトストレージ製品の代替として位置づけています。このサービスはS3互換であり、Amazon S3向けに元々開発されたアプリケーションが、大きなコード変更なしに使用できることを意味します。これにより、新規顧客の参入障壁が下がります。Tigrisは、自社のプラットフォームが、埋め込み(embeddings)などの小さなファイルの保存に特に適していると述べています。埋め込みとは、AIモデルがデータを保持するための数学的構造です。このプラットフォームは、S3よりも低いレイテンシーでこうしたファイルをワークロードに提供できると主張しています。データの取得時間を短縮することで、AIアプリケーションがプロンプトをより迅速に処理できるようになります。Tigrisがレイテンシーを削減する方法の1つは、頻繁に使用されるファイルをキャッシュすることです。Tigrisのキャッシュは、LSM (log-structured merge-tree) として知られるデータ構造に基づいています。LSMは、ストレージ内の情報の整理方法を最適化することでパフォーマンスを向上させます。データストレージデバイスは、多数のセグメントに分割されており、それぞれが少量の情報を保持しています。通常、アプリケーションは隣接するセグメントからデータを読み取る方が、非隣接セグメントよりも大幅に高速です。Tigrisが採用しているLSMデータ構造は、情報を隣接セグメントに保持することで、取得時間を短縮しています。Tigrisのプラットフォームは、他にもさまざまな方法でレイテンシーを削減しています。ある地域のユーザーによってデータリポジトリへのアクセス頻度が高いとTigrisが検出した場合、そのリポジトリをその地域に移動させるか、キャッシュされたコピーを作成することができます。これにより、ユーザーのネットワークトラフィックが移動する距離が短くなり、アクセス速度が向上します。Tigrisのプラットフォームは、4つのストレージインフラティアを提供しています。標準ティア、アクセス頻度の低いファイル向けのティア、そしてアーカイブされたデータセット向けに最適化された2つのティアです。後者のティアは、スピードを多少犠牲にする代わりに、価格が抑えられています。開発者は、Tigris shadow bucketsという機能を使って、他のプラットフォームからTigrisにワークロードのデータを移行することができます。この機能は、アプリケーションで最も頻繁に使用されるレコードを徐々にコピーします。そのため、データセット全体を一度に移動する必要がなくなり、技術的な問題を引き起こす可能性のある複雑な作業を回避できます。Tigrisは4,000以上の顧客を抱えており、Virginia、Chicago、San Joseのデータセンターを使って顧客のファイルをホストしています。同社は、新たな資金を使って、London、Frankfurt、Singaporeのデータセンターにもハードウェアを展開する予定です。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/iK18-KPoufU" title="AI Image Generator with Stability and Tigris" 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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AIワークロード向けに最適化されたオブジェクトストレージサービスを運営する"Tigris Data"がSeries Aで$25Mを調達

<a href="https://www.cipherowl.com/">CipherOwl</a>は、General CatalystとFlourish Venturesがリードし、Coinbase VenturesやEnlight Capitalなども参加したSeedで$15Mを調達した。AI活用により暗号資産コンプライアンスを支援するCipherOwlは、2024年12月にソフトウェアの販売を開始して以来、すでに有名企業の顧客を獲得しています。顧客には、Coinbase、暗号資産取引所のOKX、さらには法執行機関などの公共部門の顧客も含まれています。銀行やフィンテック企業は、疑わしい取引を検出し、不正な行為者にサービスを提供しないようにするために、長年にわたりさまざまな技術を導入してきました。現在、暗号資産が主流の金融に浸透する中で、これらの機関も暗号取引を監視するソフトウェアを必要としています。BitcoinやSolanaなどの暗号資産を含む取引を監視する企業はすでに多数存在しており、Chainalysis、Elliptic、TRM Labsといった確立されたブランドも含まれています。これらの企業は、JPMorgan ChaseやMorgan Stanleyのような、歴史的に保守的な大手銀行が暗号資産分野にさらに深く参入するにつれて、ますます需要が高まっています。それでも、CipherOwlの共同創業者の2人は、この競争の激しい分野で独自のポジションを築けると考えています。彼らは、もともと自動運転車スタートアップCruiseで共に働いていた長年の同僚です。Cruiseは2016年にGeneral Motorsに買収され、2023年12月に閉鎖されました。その後、彼らはCoinbaseに移り、暗号資産取引所のコンプライアンスソフトウェアの構築に携わりました。2024年、CipherOwlの共同創業者の2人はCoinbaseを離れ、自分たちのコンプライアンススタートアップを設立することを決めました。「暗号資産のダークフォレスト」と呼ぶような、偽名で行われる取引がマイナーなブロックチェーンを駆け巡る世界において、自分たちのスタートアップを見張り役、つまり「Owl: フクロウ」として位置づけたいと考えています。(これが、彼らのスタートアップ名CipherOwlの由来です)CipherOwlの従業員はわずか8人ですが、既存の大手企業に対する優位性はAIにあると語っています。すべての暗号資産コンプライアンス企業が業務を効率化するために生成AIを使用していますが、CipherOwlはそのプロセスの最初からAIを組み込んで構築したと、General CatalystのManagint Directorは述べています。例えば、CipherOwlが取引をフラグした後、同社はAIを使用して、なぜその取引がフラグされたのかを分かりやすく説明するレポートを自動生成し、レビュー担当者が不審な暗号資産送金の原因を早期に把握できるようにしています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/iBK9vS-D4vc" title="Petabyte-Scale On-Chain Insights: Real-Time Intelligence for the Next-Gen Financial Backbone" 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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AI活用により暗号資産コンプライアンスを支援する"CipherOwl"がSeedで$15Mを調達

<a href="https://vulcan-tech.com/">Vulcan Technologies</a>は、General CatalystとCubit Capitalが共同でリードし、SV Angel、A*、Y Combinatorなどが参加したSeedで$10.9Mを調達した。政府機関や法務専門家を支援する高度なAIツールを開発するVulcan Technologiesは、政府機関や法務専門家を対象に規制の起草とコンプライアンスを支援する高度なAIを提供する初のreg-tech企業です。最先端の自然言語処理技術と深い専門知識を組み合わせることで、Vulcanは政府および企業が規制環境をより効率的かつ低コストで分析・管理・改革できるよう支援しています。2025年に設立されたVulcanの創業チームは、Google出身のMachine LearningおよびAIの専門家とLove'sの元AIリードを含む政策専門家で構成されています。このプラットフォームは、法務専門家、研究者、規制当局がアメリカ法にどのように関わるかを変革するために設計された3つの専門的なAIシステムを提供しています。Vulcanは、すべての州法および連邦法、規則、大統領令、判例法を統合し、AIエージェントがナビゲート可能なデータベースに取り込んでいます。独自のAI法的地図化アルゴリズムにより、法的ノード間の関係をマッピングします。例えば、規則を認可する法令、規則を覆す判例法、過去の法律を無効にする大統領令などです。上流の法的根拠をマッピングすることで、Vulcanはリーダーたちがコンプライアンスコストを削減し、時代遅れまたは不明な規制を特定し、政策の実行を効率化できるようにします。同様に、Vulcanは規制対象の企業が即座にコンプライアンスロードマップを策定し、政府の行き過ぎた介入に対抗し、提案された規則に対して意見を述べることを支援します。「わずか2か月で、バージニア州はVulcanの全機関への導入を義務付ける大統領令を発行しました。これは他のどのreg-tech企業も達成していないマイルストーンです。数百万ドルのコンサルティング契約をAIによる即時かつ監査可能な分析に置き換えることで、Vulcanは数百Bドル規模の市場を変革し、民主主義的なガバナンスを強化する立場にあります。」とCubit CapitalのPartnerは述べています。Vulcanの初期顧客には、Virginia Office of Regulatory Management、U.S. Department of Education、South Carolina DOGEなどがあります。バージニア州では、VulcanのプラットフォームがGovernor Glenn YoungkinによるExecutive Order 19の実施を支援する上で重要な役割を果たしました。この命令では、州の規制コードを25%削減することが義務付けられました。AIの力により、バージニア州は現在、規制の50%削減を見込んでいます。Vulcanのアドバイザーには、StanfordのHoover Institutionに所属する著名な規制経済学者であり、RegDataおよびQuantGovプロジェクトを通じて10州以上の改革に貢献してきたPatrick McLaughlinや、元U.S. Department of Labor政策局長であり、White House Council of Economic Advisersおよび連邦訴訟での経験を持つ規制弁護士のJonathan Wolfsonが含まれています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/irICOAQMjvs" title="Ep. 86 - Tanner Jones (Vulcan Technologies)" 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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政府機関や法務専門家を支援する高度なAIツールを開発する"Vulcan Technologies"がSeedで$10.9Mを調達

<a href="https://quotewell.com/">QuoteWell</a>は、New Enterprise Associatesがリードし、Brand Foundry Ventures、ClockTower Ventures、Goldcrest Capital、Floating Point、複数の戦略的エンジェル投資家が参加したSeries Bで$12Mを調達し、これまでの資金調達総額は$32Mとなりました。2021年に設立されたテクノロジー主導のホールセール保険ブローカーのQuoteWellは、建設、エネルギー、不動産、製造業などを含む非適格保険市場において、複雑な商業リスクの引き受けを専門としています。同社は、リアルな保険の専門知識とテクノロジーによるワークフローを組み合わせ、時代遅れとされる業界に対して現代的なソリューションを提供し、代理店オーナーやプロデューサーが難易度の高いリスクをより迅速に引き受け、ビジネスを成長させる手助けをしています。テキサス州オースティンに本社を構えるQuoteWellは、新たな資金を活用して主要市場での成長を加速させます。特に、米国南東部および西海岸でのプロデューサー展開を強化します。また、独自プラットフォーム内でのAI主導の自動化に焦点を当て、研究開発への継続的な投資を行う予定です。この取り組みは、QuoteWellの「Human-first. Always Advanced.」という姿勢をさらに強化するものです。「ClockTowerはこれまで多くの保険業界への投資を行い、デジタルかつ現代的なホールセールブローカーを精査してきました。QuoteWellの特長は、社内ブローカー体験の構築と自動化に注力している点、そして多様で差別化された保険会社パネルを有している点です。私たちは、QuoteWellこそがこの分野の真のチャレンジャーだと考えています。」とClockTower VenturesのManaging Directorは語っています。 &nbsp;

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テクノロジー主導のホールセール保険ブローカーの"QuoteWell"がSeries Bで$12Mを調達

Mr. Jun Sawada, President and CEO of NTT, was interviewed by Israeli media CTECH

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テクノロジー主導のホールセール保険ブローカーの"QuoteWell"がSeries Bで$12Mを調達

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