&nbsp;On April 6, an interview with our Co-Founder &amp; Managing Director, Mr. Akimoto, was featured in the Nikkei Newspaper's article on “Israel's Medical Tech Startup Doubles in 8 Years.”&nbsp;<blockquote>Israel's Medical Tech Startups Double in 8 YearsIn Israel, known as the Silicon Valley of the Middle East, a number of "digital healthcare" startups are emerging one after another, utilizing information technology (IT) in medicine. The number of companies related to this field has doubled from eight years ago to 550 in 2019, including companies that use artificial intelligence (AI) to support the creation of treatment plans. There is an environment where personal medical data is accumulated and can be used by companies. There is a movement to seek commercial opportunities in Japan, and collaborations have begun.</blockquote>&nbsp;

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Mr. Akimoto, Co-Founder & Managing Director, was featured in a Nikkei Newspaper 

<a href="https://www.numos.ai/">Numos</a>は、General Catalystがリードし、Operator Collectiveが参加したSeedで$4.25Mを調達した。企業の財務チーム向けに構築されたAIプラットフォームのNumosは、企業の既存の財務スタックの上に構築され、会計システム、請求ツール、データウェアハウス、スプレッドシートにまたがる取引を継続的に分析することで、ツール間のコンテキストを理解し、複雑なワークフローを自動化し、完全な透明性と監査可能性を備えた実行可能なインサイトを提供します。Gartnerは最近、2028年までに組み込み型AIが財務決算を30%高速化すると予測しましたが、ほとんどのCFOは依然として導入の初期段階にあり、データ品質、統合の複雑さ、そして監査や信頼ができないブラックボックスAIへの懸念によって足踏みしています。その結果、財務チームは断片化されたシステムからインサイトをつなぎ合わせ、帳簿を締めるために、依然として遅く手作業の多い業務に頼り続けています。NumosのAIプラットフォームは、まさにこのギャップを解消します。通常はツールやチーム間で分断されているビジネスコンテキストを接続し、財務変動の背後にある要因を明らかにし、戦略的意思決定を促進します。ブラックボックス型AIとは異なり、Numosは差異分析から照合作業、見積から入金までの自動化に至るすべてのプロセスにおいて、情報源、推論、監査トレイルを各ステップで提示します。その結果、顧客は財務計画および分析レポーティングのサイクルを80%高速化し、帳簿の締め作業を半分以下の時間で完了しています。「AIは財務分野において大きな可能性を持っていますが、チームがその出力を理解し検証できなければ導入は進みません。財務チームは単に数字を分析するだけでなく、その責任を負っています。Numosは、すべてのステップを透明かつ監査可能に保ちながら業務を可能にします。」とNumosの共同創業者兼CEOは述べています。Numosは、Dandyのような成長した非公開企業からUdemyのような上場企業まで、エンタープライズ顧客の間で急速に導入が進んでいます。この勢いは、実際に信頼できるAIを求める財務チームからの一貫した需要を反映しています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe title="vimeo-player" src="https://player.vimeo.com/video/1179417758?h=4b7e29d01a" width="640" height="360" frameborder="0" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allow="autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share" allowfullscreen=""></iframe></div>

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企業の財務チーム向けに構築されたAIプラットフォームの"Numos"がSeedで$4.25Mを調達

Tenkaraは、米国の製造業向けにオペレーションエージェントを開発する企業として、True Ventures主導で$7Mを調達したと発表しました。今回のラウンドにはHF0、WndrCo、Articulate Capital、Night Capital、SF1、Transpose、Flexportの元初期社員らも参加しています。Tenkaraは、米国内の中堅製造業が抱える調達、物流、コンプライアンスといったバックオフィス負担をAIエージェントで軽減し、少人数チームでも大企業並みの運営ができる環境づくりを目指しています。米国には約600,000社の製造企業が存在し、その98％は中小企業です。こうした企業は製品をつくるために設立されたのであって、仕入先の発掘、評価、管理を世界水準でこなすための体制を整えることを本業としてきたわけではありません。ところが中堅工場では調達チームが非常に小さく、資材調達、コスト管理、物流対応、規制順守といった業務が、すでに多忙な少人数の担当者に集中しがちです。多くの企業にはバックオフィス人員を十分に拡充する余力がなく、その結果として、資材コストの上昇、プロジェクト遅延、コンプライアンス不備による損失が発生し、利益率の低下や国内サプライチェーンへの不信感につながっているとTenkaraは見ています。&nbsp;この課題に対し、Tenkaraは次世代のサプライチェーン向けツールを構築しています。同社のエージェントは、バックオフィス業務を引き受けることで、無駄のない少人数チームが、自社の10倍規模の組織のように動ける状態を実現しようとしています。設立から最初の18カ月で、Tenkaraは米国の製造企業と複数の7桁規模契約を締結したとしています。TenkaraのFounder兼CEOであるBenjamin Sternは、自身が製造事業のオーナー兼オペレーターでもあります。高校時代に最初の会社を立ち上げ、Shark Tankに出演してMark Cubanとの契約を成立させた経歴を持ちます。その後10年間で、ゼロから2つの工場を立ち上げ、複数の消費財ブランドの生産を管理してきました。2020年のThiel FellowでもあるBenjamin Sternは、工場現場で自ら経験した壊れた仕組みを解決するためにTenkaraを創業しました。共同創業チームには、エンジニアリングを担うEvan Adkinsと、事業化を担うJonah Stillmanが加わっています。2人とも連続起業家であり、Tenkaraは採択率0.04％とされるHF0から事業を構築しています。創業チームは、工場建設、消費財出荷、Bridgewaterでのシステムエンジニアリング、さらに3Mのような製造企業への助言など、多様な実務経験を持つとしています。&nbsp;Benjamin Sternは、米国製造業の問題は人材不足ではなくインフラ不足だと述べています。売上$50M規模の工場で3人の調達チームが、Fortune 500企業の50人規模部門と同じ仕事を期待されている現状があり、そのギャップを埋めるソフトウェアをつくっていると説明しています。True VenturesのCo-Founder兼Managing PartnerであるPhil Blackも、Benjamin Sternは課題を自ら生きたうえで解決に向かった創業者であり、垂直統合型の製造工場を10年かけて築いた経験が、現在Tenkaraが支援する顧客への深い共感につながっていると評価しています。国内製造業の重要性が高まるなかで、こうした顧客理解こそが市場に必要だとしています。今回の資金調達により、Tenkaraは米国製造業向けのミッションクリティカルなオペレーション基盤の構築を加速しそうです。調達、仕入先探索、コンプライアンス、貨物輸送といった工場運営の裏側を支える領域にAIエージェントを適用することで、国内製造業の競争力強化を支える存在を目指しています。&nbsp;Tenkaraについて Tenkaraは、2024年に設立された米国製造業向けインフラ企業です。工場運営を支えるサプライヤー探索、調達、コンプライアンス、貨物輸送などの業務をAIエージェントで自動化し、少人数のオペレーションチームでも高い実行力を持てるようにすることを目指しています。創業チームは工場建設や製造現場運営、システム開発、製造業アドバイザリーなどの経験を持ち、米国工場の次世代運営基盤を築こうとしている企業です。&nbsp;

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中堅工場業務を自動化する製造オペレーションAIのTenkara、調達、物流、コンプライアンスといったバックオフィス負担をAIエージェントで軽減

Tenna Systemsは、ソフトウェア主導のスペクトラムインテリジェンスを開発する防衛テクノロジー企業として、Costanoa主導のシードラウンドで$13.5Mを調達したと発表しました。今回のラウンドにはViola Ventures、Fresh Fund、202 Ventures、既存投資家も参加しており、応募超過での資金調達だったとされています。調達資金は、すでに政府機関や大手防衛企業との連携実績を持つ米国防衛市場での事業拡大に充てられる予定です。Tenna Systemsは、接続断やRadio Frequency Interference、すなわちジャミングやスプーフィングといった脅威にさらされる防衛、航法、電子戦、自律システム向けに、追加ハードウェアなしで使えるスペクトラムインテリジェンスを提供しています。同社のプラットフォームは、航空機、ドローン、衛星、艦船、モバイル機器など、すでに存在する各種センサーや信号発信源をライブセンサーとして活用し、目に見えない電磁波領域の状況を統合されたリアルタイム地図として可視化します。これにより、干渉源を50〜200メートルの精度で特定し、実用的な脅威警告を提供できるとしています。&nbsp;Tenna SystemsのCo-Founder兼CEOであるAvner Bendheimは、自社のソフトウェアは電子戦向けのAccuWeatherのような存在であり、膨大なセンサーデータをリアルタイムのRadio Frequency領域マップに変換することで、パートナーに電磁波スペクトラム上の実態把握をもたらすと説明しています。また、電磁波領域が急速に変化するなかで俊敏性が極めて重要であり、従来のように高価なインフラ展開や専用センサー導入を前提とするのではなく、追加ハード不要で導入できる点を強みとして打ち出しています。同社は双子の兄弟であるAvner BendheimとGabriel Bendheimによって創業されました。2人は長年にわたりsignals intelligenceとelectronic warfareのプログラムを率いる中で、従来のハードウェア中心の仕組みでは、無線環境が複雑化し高速に変化する現代戦に対応しきれないと感じたといいます。その問題意識から、既存の信号発信源を活用し、重要な無線依存システムを保護するスケーラブルなソフトウェアベースの仕組みを設計しました。&nbsp;Tenna Systemsは現在、3つの製品を提供しています。ArenaはRadio Frequencyカバレッジギャップと干渉をリアルタイムで監視する製品です。Tracerは干渉源の正確な位置特定と対処支援を担います。Haloは組み込みソフトウェア型の防護機能として、運用継続性とRF耐性を高める役割を果たします。これらを通じて、現場レベルの可視化から特定、継続運用までを包括的に支える構成となっています。CostanoaのFounder兼Managing PartnerであるGreg Sandsは、Tenna Systemsの創業チームは運用、技術、事業化の知見を兼ね備えた稀有な組み合わせだと評価しています。そのうえで、同社はあらゆる領域で接続性を守る新たなスペクトラムインテリジェンスの時代を前進させており、防衛パートナーが無線システムの即応性とレジリエンスをグローバル規模で確保する方法を変える可能性があると述べています。&nbsp;Tenna SystemsはすでにU.S. Army、U.S. Air Force、その他の連邦防衛機関と連携し、無線システム向けのスペクトラムインテリジェンス機能を前進させています。また、同盟国のelectronic warfareおよびSIGINT部隊でも実運用が進んでいるとしています。今後の急成長に向けて、今後12カ月で従業員数を2倍以上に増やす計画も明らかにしています。&nbsp;Tenna Systemsについて Tenna Systemsは、2023年に設立されたソフトウェアファーストのスペクトラムインテリジェンス企業です。旧社名はTip &amp; Cue Inc.で、電磁波スペクトラムの動的かつ統合的な地図を構築することを目指しています。signals intelligenceとelectronic warfareで培った長年の知見を活かし、追加ハードウェアに依存しない形で、無線接続の可視化と保護を実現する技術を提供しています。同社の技術は、最近の紛争地域で米国同盟国の部隊に導入された実績を持ち、無線依存システムが稼働する厳しい環境で、実戦レベルの信頼性と性能を示しているとされています。&nbsp;

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追加ハード不要で電磁波領域を可視化する防衛スペクトラムインテリジェンスのTenna Systems、$13.5Mを調達

Xeroは、Anthropicと複数年にわたる提携を結び、ClaudeのAIをXeroに直接組み込むとともに、Xeroの財務データやツールをClaude.ai上でも利用できるようにすると発表しました。これにより、中小企業やその顧問は、主要なAIプラットフォーム上で財務データを直接扱いながら、リアルタイムの財務インテリジェンスにアクセスし、必要な行動につなげられるようになります。中小企業の経営者は日々、なぜ今月は資金繰りが厳しいのか、どの請求書が期限を過ぎているのか、人を採用する余裕があるのかといった実務的な問いに直面しています。これらは決して複雑すぎる問いではありませんが、実際に行動に移せるほど迅速かつ信頼できる答えを得るのは容易ではありませんでした。Xeroは今回の提携によって、その状況を変えようとしています。この構想の中心にあるのが、Xeroの財務スーパーエージェントであるJAXです。JAXは、Xeroを単なる記録システムから、実際に行動を起こすシステムへと進化させる役割を担います。Claudeの高度な推論能力を活用することで、売上や利益のパフォーマンスを先回りして分析し、リアルタイムのキャッシュフローを追跡し、未払い請求書を特定したうえで、取るべき対応を提案します。こうした支援は月次レポートのような静的な形ではなく、必要なタイミングでリアルタイムに行われます。&nbsp;さらに、Claude.ai上で作業している利用者は、Xeroの財務データをそのまま持ち込めるようになります。これにより、リアルタイムの売上、利益、請求書データを、市場動向や作成中の事業計画など外部情報と組み合わせながら検討し、年末時点の見通しのような複数シナリオを、ツールを切り替えることなく評価できるようになります。今後は、Claude.aiからワンクリックでエンドツーエンドの財務アクションを実行できるようにする構想も示されています。Xeroは、信頼できるインテリジェンスは一つのプラットフォーム内に閉じ込められるべきではなく、顧客がどこで働いていても安全に追随すべきだという考えを示しています。この仕組みは、アドバイザーと中小企業顧客の協働をより強力にする要素にもなると位置づけられています。同社は、この提携の前提として、20年にわたり築いてきた財務プラットフォームとしての信頼を強調しています。何百万もの中小企業が利用するXeroは、極めて機密性の高い事業データを預かり、正確性やコンプライアンスを支えることを重視してきました。そのため、今回の提携でもデータ責任は後付けではなく基盤的な要素とされており、両プラットフォーム間で共有される財務データは、その特定のセッションのためだけに使われ、企業固有のデータがClaudeのAIモデルの訓練に使われることはないとしています。&nbsp;Xeroは、この提携の本質は、中小企業や顧問が必要としているのは単なるデータではなく、それをもとに行動するデジタルパートナーであるという点にあると説明しています。これまで、口座照合や請求書の督促、複数のレポートからキャッシュフロー像を組み立てる作業といった管理負担は、ただでさえ多忙な経営者に重くのしかかってきました。JAXが統括するエージェント群にこうした負担を移すことで、利用者は時間を取り戻し、将来に向けた意思決定をより明確に行えるようになるとしています。Claudeを活用したインサイトのXero内提供と、Claude.aiへのXero統合は、今後数カ月以内に利用可能になる予定です。今回の提携は、会計ソフトウェアが単なる記録・管理ツールから、AIを通じて経営判断を支援する実行基盤へと変化していく流れを示すものとなります。&nbsp;Xeroについて Xeroは、New Zealand発の会計ソフトウェア企業で、中小企業、会計士、記帳代行担当者向けに財務管理の簡素化を目指すプラットフォームを提供しています。2006年に設立され、取引記録の自動化、請求書や支払書の管理、銀行口座連携、会計士や各種アプリとの接続を通じて、財務情報の流れを一元化し、業務効率を高めることを強みとしています。中小企業が会計実務にかかる負担を減らし、成長に集中できるよう支援することを使命とする企業です。&nbsp;

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中小企業の財務判断を即時支援する会計AIプラットフォームのXero、Anthropicと提携しリアルタイム財務インテリジェンスを拡張

Opentronsは、AI主導の自律型サイエンスを支えるラボロボティクス企業として、Opentrons Flex向けの新機能「Protocol Visualization」を発表しました。これはOpentronsのソフトウェア環境に組み込まれるシミュレーションおよび可視化機能で、研究者が実験を実行する前に、ロボットが各工程をどのように進めるかを動的な仮想環境内で確認できるようにするものです。利用者はインターフェース上で、ピペットの動き、液体ハンドリングの動作、ラボウェアの配置、モジュールの状態などを自動化ワークフロー全体にわたって視覚的に確認できます。これにより、自動化実験を設計する研究者は、試薬や装置時間を実際に投入する前に、潜在的な問題点を見つけやすくなります。近年では、自然言語プロンプトやプログラムインターフェースを通じて、AIが実験案を提案したり、自動化プロトコルを生成したりする場面が増えています。こうしたAIは数千に及ぶロボット動作を含むワークフローを設計できますが、それらを実験室の自動化システム内で正確に動く物理的指示へと落とし込むには、なお慎重な確認が必要です。Opentronsの新しいシミュレーション環境は、AIが生成した実験計画と実際のロボット実行の間に確認レイヤーを設けることで、研究者がロボットを動かす前にプロトコルの各動作を段階的に点検できるようにします。ユーザーは手順ごとに確認することも、全体のタイムラインを素早く移動しながら動作の流れを把握することも可能です。&nbsp;この可視化機能は、OpentronsAI、Python Protocol API、Protocol Designerを含む、Opentronsのソフトウェア群で作成されたプロトコルに対応しています。システムは、ピペット位置、液量、チップ使用状況、ラボウェアとの相互作用を追跡しながら、Flexデッキ全体の構成を継続的に表示します。数千アクションに及ぶ複雑なワークフローでも確認でき、マイクロリットル単位で液量の変化を観察できます。さらに、個別のデッキ位置を詳しく見るための「Slot Spotlight」ビューも搭載されており、各ウェル内の液量やモジュール状態をより詳細に追跡できます。複雑な自動化ワークフローを構築する研究室にとっては、デバッグやプロトコル改善の迅速化に役立つ機能となります。OpentronsのCEOであるJames Atwoodは、AIはすでに実験を設計しロボットプロトコルを生成できる一方で、研究者はその実験が物理世界でどのように実行されるかを理解する必要があると述べています。今回の機能によって、実験開始前にロボット実行を動的にシミュレーションし点検する方法が提供され、計算上の設計と実験室での物理的ワークフローの間をより明確につなげられるとしています。&nbsp;この可視化機能は、Opentrons App内で直接動作する設計となっており、利用にはプロトコルファイルだけが必要です。ロボット本体に接続しなくてもオフラインでワークフローを確認できるため、他の実験が進行中でもプロトコル開発やトラブルシューティングを並行して進められます。共用のロボットインフラを管理する研究チームにとっては、既存の実験運用を止めずに自動化プロトコルの改善を進められる点が利点です。James Atwoodは、AIが提案する実験の数が増える中で、それらの実験が実験台に乗る前に理解可能で、点検可能で、再現可能であることを担保する実行基盤が必要だと説明しています。&nbsp;今回の発表は、AIとラボ自動化を結びつける動きが加速する中で行われました。Opentronsは近年、AIプラットフォームとロボット実験基盤の統合を進めており、実験室環境向けのphysical AIシステム訓練に使われる協業も拡大しています。こうした流れの中で、シミュレーションと可視化の仕組みは、計算的に生成された実験計画が標準化されたラボハードウェア上でどのようなロボット動作になるのかを研究者が解釈する助けになります。自律実験を検討する組織にとっては、ロボットの実行内容を明示する確認レイヤーが、より透明で信頼できるAI駆動型研究ワークフローを支えることになりそうです。この新機能は、2026年4月公開予定のOpentrons App version 9.0で提供される予定です。Opentrons Flexロボットプラットフォーム向けに設計されており、Opentronsソフトウェア全体で作成されたプロトコルをサポートします。AI支援型の実験運用を進める研究室にとっては、実機実行前に自動化ワークフローを確認するための新たな基盤となります。&nbsp;Opentronsについて Opentronsは、自律型サイエンスの実行レイヤーを構築するラボロボティクス企業です。オープンでAPI駆動型の実験室ロボットを通じて、創薬、ゲノミクス、診断における生物学実験の標準化を進め、AIモデルと物理的な実験室との継続的な学習ループを支えています。OEMプラットフォーム戦略も拡大しており、Flexを他社の科学機器プラットフォームに組み込まれる自動化システムとして提供しています。SoftBankやKhosla Venturesの支援を受け、New Yorkに本社を置き、世界で10,000台超のロボットシステムが導入されています。主要研究大学や世界有数のバイオ医薬企業でも活用されています。&nbsp;

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AI生成実験の実行確認を可視化するラボ自動化シミュレーションのOpentrons、Flex向け「Protocol Visualization」を発表

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