A panel discussion will be held on growth opportunities in Japan from the perspectives of investors, entrepreneurs, and companies. This session will be held via Zoom.&nbsp;About this event: Join us for the 2nd annual Japan/Israel event on the tech-industry insights to growth opportunities in Japan! During the BIG IN JAPAN: CORONA DAYS panel discussion we will explore growth opportunities in Japan, shared by investors, entrepreneurs and enterprises. ZOOM link will be provided upon registration.&nbsp;Participants:Samurai Incubate Inc. (Shirley Binder, Head of IL operations)Pearl Cohen (Guy Lachmann, Senior Partner)Sompo Digital Lab TLV (Yinnon Dolev, Head of Sompo Digital Lab TLV)AT Partners (Nobuyuki Akimoto, Co-founder and Managing Director)IN Venture: Sumitomo Corporation Venture group (Eitan Naor, Managing Partner)Spark Beyond (Arun Poojari, General Manager APAC)&nbsp;

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Mr.Akimoto, Co-Founder & Managing Director, participated in the panel discussion of Big In Japan - Corona Days

<a href="https://yuzu.health/">Yuzu Health</a>は、General CatalystとChemistryがリードし、AnthropicのAnthology Fund、Bain Future Back Ventures、Timeless Ventures、Lachy Groom、Neoが参加したSeries Aで$35Mを調達し、これまでの資金調達総額は$40Mとなりました。健康保険プランの基盤となる次世代型の第三者管理者(TPA)のYuzu Healthは、健康保険プランにおける請求処理、支払い、加入者管理を支えるバックエンドエンジンを提供しています。統合されたデータアーキテクチャを基盤としてゼロから構築され、ホワイトレーベルソリューションとして提供されるYuzu Healthは、健康プラン提供者やブローカーがオペレーションの複雑さなしに革新的な福利厚生設計を立ち上げ、拡張できるようにします。2022年に設立されたYuzu Healthは、当初は新しいタイプのヘルスプランの構築を目指していました。チームがプラン運営に必要なオペレーション基盤を構築する中で、より広範な市場ギャップ、すなわち新しいタイプの医療プランを実現するために健康保険のインフラを近代化する必要性を認識しました。現在、Yuzu Healthは垂直統合型のTPAとして、保険プランの請求処理、支払い、加入者管理を支えるバックエンドエンジンを提供しています。Yuzu Healthは、健康保険の管理基盤を統合されたホワイトレーベルの記録システムとして再構築しました。この基盤により、顧客は従来の管理者に伴う重いサービス負担なしに、直接契約、キャッシュ支払い、動的自己負担など、よりカスタマイズ可能なプラン設計を立ち上げることが可能になります。「医療費は過去15年以上で最も速いペースで上昇しており、企業はコストを実際に抑制できる新しいプラン設計を模索しています。しかし、健康保険のインフラは何十年も大きく変わっていません。私たちはそのスタックを簡素化し、革新的なプランが迅速に立ち上がり、効率的に運用され、より良い加入者体験を提供できるようにするためにYuzuを構築しました。」とYuzu Healthの共同創業者であるMax Kaudererは述べています。現在、Yuzu Healthは全米50州にわたり、保険会社、ブローカー、企業を支援しており、さまざまな業界の数千の企業をサポートし、これまでに$1B以上の請求支払いを処理しています。今回の資金調達により、Yuzu Healthはエンジニアリング組織を拡大し、プラットフォームの全国展開をさらに加速します。また、健康保険運営の記録システムとしての役割を強化するため、請求査定、ストップロス申請、照合および帳簿管理、下流レポーティングなど、これまで手作業で行われてきたワークフローの自動化にも投資していきます。「多くの保険インフラ提供者が断片化された複数のベンダーに依存する中、Yuzuのチームはすべてのソフトウェアを内製するオペレーティングシステムを構築するという稀有な成果を成し遂げました。これにより、Yuzuは現在の革新的な保険プラン提供者にとって最適なパートナーであるだけでなく、統合されたオペレーティングシステムが提供する文脈を必要とするAIの進展の恩恵を長期的に受ける存在になると考えています。」とGeneral CatalystのManaging DirectorであるAlex Tranは述べています。「Arloでは中小企業のニーズにより適したヘルスプランの構築を目指していました。しかし、数百から数千の小規模グループを扱うことはすぐにオペレーション上の課題になります。Yuzuは高度に自動化されスケーラブルなシステムを提供してくれたため、従来の管理者によるオペレーションの摩擦なしにプランを運営することが可能になりました。」とArloのCEO兼共同創業者は述べています。&nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="677" src="https://www.youtube.com/embed/KORpeUgu54w" title="In Conversation With Yuzu's Max Kauderer &amp; Ryan Lee" 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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健康保険プランの基盤となる次世代型の第三者管理者(TPA)の"Yuzu Health"がSeries Aで$35Mを調達

Diliは、プライベートエクイティやVCファンド向けに、投資デューデリジェンスとポートフォリオ管理の主要業務をAIで自動化するプラットフォームを開発しています。創業者のStephanie Songは、以前Coinbaseのコーポレートデベロップメントおよびベンチャー部門に在籍していた際、日々大量のデューデリジェンス業務に追われ、アナリストが膨大な時間をかけて本来望まない作業をこなしている現実に強い課題意識を持ったといいます。資本配分が慎重になる厳しい市場環境の中で、ファンド各社はチームの効率を高めつつ運営コストを抑える必要に迫られており、Diliはその課題に応える存在として立ち上げられました。&nbsp;Stephanie Songは、同じく元CoinbaseのBrian Fernandez、Anand ChaturvediとともにDiliを創業しました。同社はY Combinator出身で、これまでに総額$3.6Mを調達しています。出資者にはAllianz Strategic Investments、Rebel Fund、Singularity Capital、CoreNest、Decacorn、Pioneer Fund、NVO Capital、Amino Capital、Rocketship VC、Hi2 Ventures、Gaingels、Hyper Venturesなどが含まれています。Diliは、投資ファンドにとってAIがアナリストからパートナー、バックオフィスまであらゆる業務に影響を与えると見ており、意思決定の優位性を求めるファンドにとって有力な支援基盤になり得ると位置づけています。現在の投資市場では、VCが未投資資金を大量に抱えながらも、新規投資にはこれまで以上に慎重になっています。こうした状況の中で、データを活用して投資判断の質を高め、リスクを抑える手段への関心は強まっています。Gartnerは、2025年までにVCやアーリーステージ投資家の経営レビューの75％超がAIやデータ分析によって補助されると予測しており、実際にWokelo、Ansarada、AlphaSense、Thomson Reutersなど、財務資料や市場データの分析にAIを用いる企業も増えています。その中でDiliは、特にファンド業務に合わせた精度の高いデューデリジェンス支援を強みとして差別化を図ろうとしています。&nbsp;Diliによれば、同社のAIは、大量の非構造化文書から財務指標を引き出すような特定タスクにおいて高精度を実現するために、文書特性に応じた独自のインデックス化と検索パイプラインを構築しています。基盤技術としては、大規模言語モデルを活用した生成AIを用いており、まずファンドの過去の財務データや投資判断履歴をナレッジベースとして整理したうえで、未公開企業データベースの解析、デューデリジェンスリクエストリストの処理、ウェブ上の見落とされがちな数値情報の探索といった業務を自動化します。最近では、案件比較分析や業界ベンチマークの自動化にも対応を広げています。ファンドが過去と現在の案件データをアップロードすれば、それらを一つの環境で比較し、投資機会の検討を進められるようになります。Diliは、新しい投資案件やポートフォリオ企業の更新情報を受け取った際に、AIが即座に投資上のレッドフラグ、競合分析、業界ベンチマーク、予備的なサマリーやメモを、各ファンドの過去の投資パターンも踏まえて生成する世界を目指しています。&nbsp;一方で、AIを投資審査やポートフォリオ管理に使う際の懸念も小さくありません。生成AIには事実誤認や情報の欠落、存在しない内容の創作といった問題があり、正確性が最重要となるデューデリジェンス業務では深刻なリスクとなり得ます。また、過去データに基づくアルゴリズムが、人種や性別に起因する既存のバイアスを意思決定に持ち込む可能性も指摘されています。さらに、一部のファームは、機密性の高い未公開情報を外部モデルに通すこと自体に慎重です。Bloomberg Lawの調査では、ディール担当弁護士の30％が、現状のAIをデューデリジェンスのいかなる段階でも使いたくないと回答しており、守秘義務違反の懸念などが理由として挙げられています。Diliはこうした不安に対応するため、幻覚の抑制と精度向上を目的に、オープンソースを含む複数のモデルを継続的に調整しているとしています。また、顧客の非公開データを自社モデルの学習に使わない方針を明確にし、今後は各ファンドが独自のオフライン保有データを使って専用モデルを構築できる仕組みも提供したい考えです。Stephanie Songは、ヘッジファンドやパブリックマーケットではテクノロジー投資が進んできた一方で、プライベートマーケットのデータにはまだ大きな未活用余地があり、Diliはそこを解き放つことができると見ています。同社は昨年、異なるタイプのファンドや銀行に所属する400人のアナリストやユーザーを対象に初期パイロットを実施しました。今後はチーム拡大と機能追加を進めながら、投資審査とポートフォリオ管理を一体で支えるエンドツーエンド型ソリューションへ発展することを狙っています。将来的には、この中核技術を資産配分プロセス全体に適用していく構想も掲げています。&nbsp;Diliについて Diliは、プライベートエクイティおよびVCファンド向けに、投資デューデリジェンスとポートフォリオ管理をAIで効率化するスタートアップです。過去の投資データや財務情報をナレッジベース化し、非構造化文書の解析、案件比較、業界ベンチマーク、投資メモ作成などを自動化することで、ファンドの意思決定速度と業務効率の向上を目指しています。Y Combinator出身企業として、将来的には投資審査から資産配分までを支える包括的な基盤になることを目標にしています。&nbsp;

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投資審査とポートフォリオ管理を効率化するデューデリジェンスAIのDili、ファンド業務の自動化を推進

AutonomyAIは、ソフトウェア企業のフロントエンド開発を変革することを目指し、コンテキストを理解する複数のAIエージェントを活用したプラットフォームを展開しています。同社は、個別のコーディング作業を補助する従来型AIツールとは異なり、組織全体の開発プロセスをどう加速するかという観点から製品を設計している点を特徴としています。特に、イノベーションのボトルネックになりやすいフロントエンド開発に着目し、企業全体の開発効率向上を支援しようとしています。CEOのAdir Ben-Yehudaは、15年以上にわたってgo-to-market分野で高成果のチームを率いてきた経験を持ち、製品革新と市場ニーズを結びつける戦略構築に深く関わってきました。その経験を通じて、事業拡大に必要なビジネス面と技術面の両方を理解してきたことが、AutonomyAIの立ち上げに大きく役立っていると述べています。&nbsp;AutonomyAIの発想は、市場に存在するAIコーディングツールの多くが、あくまで孤立したタスクの支援にとどまり、企業全体の開発加速という視点を欠いていたことへの問題意識から生まれました。また、同社はフロントエンドが継続的にイノベーションの足かせになっていると見ており、既存の方法では十分に解決できていないと判断しました。そこで、フロントエンドのボトルネック解消を通じて、全社レベルの効率向上を実現するAIプラットフォームの構築に取り組んでいます。同社の中核製品は、自律型のフロントエンド開発プラットフォームです。この製品は、企業がフロントエンド開発の速度を大幅に高められるよう設計されており、その中核にはマルチエージェントアーキテクチャがあります。これにより、単にコードを生成するのではなく、各企業の既存の基準や開発慣行に沿った、組織固有のコンテキストを反映したコードを大規模に生成できます。AutonomyAIは、その出力があたかも自社チームの経験豊富な開発者が書いたかのように感じられることを目指しています。&nbsp;製品は立ち上げ直後の段階にあるものの、特にC-levelの経営層から強い反応を得ているといいます。経営陣は、同社の技術がエンジニアリング速度に即時の効果をもたらす点に注目しており、その声を受けてAutonomyAIは、経営層向けダッシュボードの開発も進めています。このダッシュボードでは、生産性、開発速度、デリバリー効率をリアルタイムで可視化し、より迅速で適切な意思決定を支援する狙いです。これまでの導入事例としては、ある顧客が大規模アプリケーションをAngularからReactへ移行する必要があったケースが紹介されています。通常であれば約2カ月かかると見込まれていた作業を、AutonomyAIの活用によってわずか5日で完了できたとしています。同社は、この事例をスピード、品質、必要リソース削減の面で象徴的な成功例として位置づけています。&nbsp;技術的な差別化要因としてAutonomyAIが強調するのが、「ACE」と呼ばれるAgentic Context Engineです。ACEは、企業のフロントエンドコードベース全体に対する完全なコンテキスト認識を実現する仕組みであり、既存のデザインシステム、コンポーネントライブラリ、コーディング標準に沿った高品質なシニアレベルのコードを、人手を介さずに生成できるとしています。同社は、このone-shot方式で95％の精度を達成していると説明しており、これは同分野では極めて高い水準だとしています。&nbsp;資金面では、AutonomyAIはこれまでに$4Mを調達しており、この資金を活用して優秀なチームを組成し、中核技術を開発し、製品を市場投入してきました。今後は成長とスケールに集中する方針で、直近では第2四半期末までに7桁のARR達成を目標に掲げています。さらに将来的には、フロントエンド開発の自動化を見た目のレイヤーだけでなく、ロジックや挙動の領域まで広げ、フロントエンドスタック全体の完全自動化を目指す構想を示しています。&nbsp;AutonomyAIについて AutonomyAIは、組織単位でフロントエンド開発を自動化・高速化するAgentic開発基盤を提供するスタートアップです。マルチエージェントアーキテクチャと独自のACEを活用し、企業の既存コードベースや設計ルールを理解したうえで、高品質なフロントエンドコードを生成することを目指しています。単なるコーディング補助ではなく、企業全体の開発速度と意思決定を変えるプラットフォームとして位置づけられており、将来的にはフロントエンド全体の完全自動化を視野に入れています。&nbsp;

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フロントエンド開発を組織単位で自動化するAgentic開発基盤のAutonomyAI、企業向けAIエージェント群で開発速度向上を狙う

Materialspaceは、双子の兄弟であるYoash PalmorとNadav Palmorが創業した人工知能スタートアップで、内装工事を伴う大規模建設プロジェクトにおける計画、価格算定、実行を自動化するために、$7MのSeed資金調達を実施したと発表しました。今回のラウンドはStageOne Ventures、SecretChord、Timber Grove Venturesが共同主導し、Maccabee VenturesとGC Venturesも参加しました。Yoash PalmorはCEOとして、これまでメーカー、施工会社、ディストリビューター向けのコンサルティング会社を経営し、Materialspaceの現在の顧客に近い100社以上を支援してきた経験を持ちます。一方、Chief Product Officerを務めるNadav Palmorは、Oolo AIやAgoraなどのAI・データ系スタートアップで上級職を歴任してきました。Oolo AIは後にAppsflyerに買収されています。こうした実務経験を持つ創業チームが、建設業界の中でもデジタル化が遅れている領域に取り組んでいます。&nbsp;同社が対象としているのは、特に大規模な住宅および商業プロジェクトにおける内装建設の計画と調達業務です。この分野では、依然として古い業務ソフト、スプレッドシート、手作業によるデータ処理が複雑に入り組んだ状態で使われており、業務の分断が常態化しています。こうした断片的なワークフローは遅延や非効率を生み出しており、世界的な熟練労働者不足が進む中で、その負担はますます維持しにくくなっています。Materialspaceは、この分断された業務構造を、単一のAIプラットフォームに置き換えようとしています。同社のソフトウェアは、設計図、製品カタログ、価格データを解析し、それらの情報を構造化しながら最適化することで、コスト見積もりから設計、発注までを一つの連続したシステムの中で進められるようにします。これにより、従来は別々のツールや手作業を跨いでいた工程を統合し、業務全体のスピードと精度を高めることを狙っています。&nbsp;同社によれば、製品ローンチからまだ1年足らずにもかかわらず、すでに急速な導入と利用拡大が進んでいます。特に、追加の人員を増やさずに事業規模を拡大したいディストリビューターやメーカーからの需要が強いとされています。利益率を損なうことなく運営効率を高めたい企業にとって、AIによる業務統合の価値が明確になっていることが背景にあります。Co-Founder兼CEOのYoash Palmorは、多くのAI企業が壊れた既存ワークフローの最適化を試みている一方で、Materialspaceはより根本的な前提から出発していると述べています。同氏は、顧客にとって重要な業務フロー全体を、一続きの知的なプロセスとして再構築すべきだと考えており、AIによってそれが初めて可能になったと説明しています。そして、それが実現すれば、Materialspaceが支援する企業の経済性そのものが大きく変わるとしています。&nbsp;Materialspaceについて Materialspaceは、内装建設プロジェクトにおける計画、価格算定、調達、実行の流れをAIで統合する建設テクノロジー企業です。設計図、製品情報、価格データを解析して業務を一つの連続したシステムにまとめることで、従来の分断されたワークフローを置き換えることを目指しています。大規模住宅案件や商業案件を支えるメーカーやディストリビューターの業務効率化を支援し、少ない人員でも高い生産性を実現できる環境づくりに取り組んでいます。&nbsp;

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建設AIプラットフォームのMaterialspace、、内装建設プロジェクトにおける計画、価格算定、調達、実行の流れをAIで統合

Terra AIは、鉱物資源および地下エネルギー探査における地下の不確実性を解消するAIプラットフォームを開発する企業として、過去に実施したSeed資金調達と、Rio Tinto、Ero Copper、Ramaco Resourcesを含む大手鉱業・エネルギー企業との戦略的提携を公表しました。今回の発表は、同社がステルス状態を終え、現場で実証された技術をもとにグローバル展開を本格化させていることを示す節目となります。Terra AIは、鉱物資源や地下エネルギー資源の発見と開発の進め方そのものを変えることを目指しています。AI需要の拡大、エネルギー移行、地政学的な圧力によって鉱物需要が歴史的に高まる中、探査産業では深刻なボトルネックが生じています。従来の探査手法はコストが高く、時間もかかり、誤った有望判断の割合が90％を超えることもあり、プロジェクト期間は20年近くに及ぶとされています。&nbsp;Co-Founder兼CEOのJohn Mernは、世界は地下資源への新たな需要局面に入りつつあり、この探査ギャップが気候、エネルギー、AIに関する目標を達成できるかどうかを左右すると述べています。そのうえで、Terra AIのプラットフォームは、不確実性を低減し、多様なデータセットを統合し、どこを掘削すべきかをこれまで以上に速く、賢く判断できるようにすることで、探査意思決定のあり方にパラダイムシフトをもたらすと説明しています。Terra AIの技術の中核にあるのは、特許出願中の生成モデリング技術と、従来手法の125,000倍の速度で動作するリアルタイム地球物理シミュレーションです。同社は、現実データに基づいて数千の地質モデルを生成し、地下に存在し得る何百万通りもの地質パターンを探索します。これは、自動運転車が進行方向の複数のルートを予測するように、地下の可能性を多面的に評価して、次に最も効果の高い探査アクションを導く仕組みです。その結果、掘削メートル数を40％削減しつつ、確信度と精度を大きく高められるとしています。&nbsp;導入企業からも具体的な評価が示されています。Ramaco ResourcesのDirector of Critical MineralsであるAlex Moyesは、Terra AIの導入は世代を超える飛躍であり、単に理解を深めるだけでなく、レアアース探査の方法そのものを変えていると述べています。Ero CopperのVP ExplorationであるMike Hockingは、Terra AIのツールによって、より高い確信を持ってターゲットの優先順位付けができるようになり、自社のプロセスを補完しながらワークフローの一部を加速できたと語っています。Ero Copperのformer VP ExplorationであるPablo Mejiaも、Terra AIが予想外の洞察をもたらし、探していた鉱化作用への理解を新たにしたと評価しています。&nbsp;資金面では、Terra AIは2023年に$3.4MのSeedラウンドを実施しており、Khosla Venturesが主導しました。これにはStoryhouse Ventures、Plug and Play、The TomKat Center for Sustainability、Climate Capitalが参加し、2025年にはRio Tintoも出資しています。Rio Tintoは出資者であると同時に顧客および戦略パートナーでもあります。Rio TintoのHead of Growth &amp; VenturesであるPekka Santasaloは、重要鉱物の需要が高まる中で、より少ない環境負荷でそれらを発見する必要性も高まっており、Terra AIの技術は地質・探査データの解釈と処理に大きな変化をもたらす可能性があると述べています。これまでTerra AIは、重要鉱物、レアアース、炭素貯留プロジェクトにおいて、大手企業から新興企業まで幅広い顧客と協業し、将来的な資源開発額として数十億ドル規模に相当する価値創出を支えてきたとしています。今後は、銅、レアアース、洋上炭素貯留といった高インパクト領域での提携をさらに広げながら、鉱業とエネルギーにおける探査判断のバックエンドインテリジェンス基盤になることを狙っています。StanfordでAIの博士号を取得したJohn MernとAnthony Corsoによって2023年に設立された同社は、今後のSeries A調達も視野に入れ、さらなる成長機会に備えています。&nbsp;Terra AIについて Terra AIは、最先端の人工知能を用いて、地下資源に関わる重要課題を解決する企業です。地球物理データ、地球化学データ、掘削データを統合し、地下の確率的モデルを生成する独自プラットフォームによって、より速く、より正確で、より低コストな資源探査を実現することを目指しています。Khosla VenturesやRio Tintoなどの支援を受けており、すでに世界の鉱業・エネルギー企業に対して数億ドル規模の価値を生み出してきたとしています。&nbsp;

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鉱物・地下資源探査の不確実性を下げる地中解析AIのTerra AI、大手資源企業との提携拡大とSeed調達を公表

Mr.Akimoto, Co-Founder & Managing Director, participated in the panel discussion of Big In Japan - Corona Days

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