Akimoto Co-Founder &amp; Managing Director participated in the 2nd Annual Japan/Israel Event "Big In Japan - Corona Days “ Panel Discussion held on May 18th. The panel discussion was covered by the Israeli media.<a href="https://www.calcalistech.com/ctech/articles/0,7340,L-3827312,00.html">CTECH (English) Link</a><a href="https://en.globes.co.il/en/article-japanese-interest-in-israeli-startups-escalates-1001330422">GLOBES (English) Link</a><a href="https://finance.walla.co.il/item/3363036?utm_source=whatsup&amp;utm_medium=sharebutton&amp;utm_term=social&amp;utm_content=whatsup&amp;utm_campaign=socialbutton">Walla! (Hebrew) Link</a>

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Big In Japan - Corona Days Featured in Israeli Media

Marianaは、石油・ガス生産に伴って排出される「produced water（随伴廃水）」からリチウムを回収し、バッテリー向けに量産する世界初のGWhスケール施設「Mariana Lithium One」を発表しました。Lithium Oneは、米国エネルギー産業向けの大手水処理・ケミカルサービス企業Select Water Solutionsとの提携プロジェクトで、2027年前半の商業稼働を目指しています。&nbsp;リチウムは電気自動車や定置型蓄電池だけでなく、防衛産業、産業用途、モバイル機器、高強度ガラスや高性能潤滑油など、現代のエネルギー・素材インフラを支える「見えない基盤」です。しかし、1990年代に世界供給の35％以上を占めていた米国のリチウム生産は、現在では世界シェアわずか1％に低下しており、そのサプライチェーンは他国依存の状態にあります。今後15年でリチウム需要は3倍以上に拡大すると見込まれ、追加で300万トン以上の生産能力が必要になる一方、価格下落と中国による積極投資の影響で、西側の資本市場は新規プロジェクトへの投資に慎重になっている状況です。Marianaは、こうした供給ギャップを埋めるためには「特定の資源クラスだけに頼るのではなく、あらゆる潜在的なリチウム源をフルスピードで立ち上げる必要がある」と指摘します。ハードロック、塩水鉱床、地熱ブライン、クレイなど既存資源に加え、同社が注目するのが、これまで「処理コストのかかる厄介な廃棄物」と見なされてきた石油・ガス生産に伴う随伴廃水です。米国では、シェール開発の拡大に伴い膨大な廃水が日々地上にくみ上げられ、その多くが塩水処分井に再注入されていますが、この水には商業レベルのリチウムが含まれているとされます。Marianaの試算では、米国の随伴廃水には2024年世界需要の約20％に相当する25万トンのリチウムが含まれており、現状は何も回収されないまま地下へ戻されているといいます。&nbsp;すでに地表にくみ上げられている廃水からリチウムを回収できれば、新たな採掘インフラを一から整備する必要がなく、既存の集水・パイプライン・処分設備を活用することで、プロジェクトのスケジュールと設備投資の両面で大幅な圧縮が期待できます。一方で、随伴廃水からのリチウム回収には、単一地点あたりの水量が分散しやすいこと、南米の高濃度塩水と比べてリチウム濃度が低いこと、有機物を含む複雑な不純物プロファイルなどの難しさが伴います。経済性を確保するには、小規模分散型でも成立する「プロダクト化されたプラント設計」と高い資本効率、原水の組成変動にリアルタイムで対応しつつリチウムだけを選択的に分離するプロセス制御が不可欠になります。Marianaは、ここ半世紀にわたり進化してきたDirect Lithium Extraction（DLE：直接リチウム抽出）技術を出発点に、石油・ガス廃水の特性に最適化した独自の抽出・精製プロセスを開発しています。同社は社内ラボとパイロット設備を運用し、実際の随伴廃水からバッテリーグレードのリチウム塩を製造することに成功しているとしています。中国を中心に複数のDLEプロジェクトがすでに商業稼働している一方で、米国企業はこれまで設計・建設・立ち上げ・運転を一気通貫で行える人材と組織の不足から成功事例が限られてきました。Marianaは、こうしたギャップを埋めるべく、フローシート開発とプロセス簡素化・プロダクト設計を組み合わせ、「最小限のプロセスで最大の成果を出す」ことを重視したプラント設計を進めています。&nbsp;Lithium Oneでは、こうしたプロセス技術に加え、Mariana独自の強化学習プラットフォーム「PlantOS」が重要な役割を果たします。PlantOSは、鉱物精製プロセスの運転条件を数分〜数十分単位で自律的に最適化する物理AI基盤で、水量や組成が大きく変動する随伴廃水に対して、リチウム回収率、試薬消費、エネルギー効率、設備稼働率のバランスをリアルタイムに調整します。自動運転車やヒューマノイドロボットなどに使われる強化学習ツールキットを応用し、プラント立ち上げ期間を半減させ、定常運転コストを25％以上削減することを目標にしているといいます。これにより、より多くのプロジェクトをより早く立ち上げ、西側のエネルギー鉱物供給力強化に貢献する狙いです。Lithium Oneは年間最大3,000トンのバッテリーグレードリチウム塩を生産可能なGWhスケールの施設で、2027年前半の商業稼働を予定しています。プロジェクトは、まずSelect Water Solutionsがウェスタン・ルイジアナおよびイースト・テキサスで運営するパイプライン上の既存廃水をハブ施設で処理し、その後、各油ガス田近傍にサテライト設備を展開して高濃度の塩化リチウムを製造し、ハブで最終製品へと仕上げる「ハブ・アンド・スポーク」モデルで展開されます。Marianaはこのプロジェクトを皮切りに、Mariana Lithiumブランドのもとでグローバルに多様な資源から年間数十万トン規模のリチウムを供給するプレーヤーへ成長することを目標に掲げています。&nbsp;Marianaについて Marianaは、リチウムをはじめとするエネルギー鉱物の供給力を強化することを目指すクライメートTechスタートアップです。Direct Lithium Extraction（DLE）などの分離精製技術と、強化学習を用いたプロセス自動制御プラットフォーム「PlantOS」を組み合わせ、石油・ガス随伴廃水など未活用の資源からバッテリーグレードのリチウムを経済的かつ環境負荷の低い形で回収するソリューションを開発しています。世界初のGWhスケール石油・ガス廃水リチウム生産拠点「Lithium One」を皮切りに、米国および世界各地で分散型のリチウム生産ネットワークを構築し、西側のエネルギー転換とサプライチェーン強靭化に貢献することを目指して事業を展開している企業です。&nbsp;

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ClimateTechのMariana、石油・ガス廃水からリチウムを量産する世界初のGWh規模プラント「Lithium One」を発表

AIを活用したタレントエンゲージメント分野のリーダーであるSenseは、採用候補者との関係構築を一元管理する新機能「Sense Talent Relationship Management（Sense TRM）」を発表しました。Sense TRMは、Senseプラットフォーム内の中核ハブとして設計されており、リクルーターが潜在候補者との関係を「見つける・育てる・動かす」まで一貫して管理・改善できることを狙いとしています。&nbsp;大量採用のニーズに応えつつ、採用リードタイムと採用単価の両方を下げたい企業にとって、Sense TRMはAIによるリクルート自動化を最大限に生かしたタレントソリューションです。候補者ファネル全体を自動化できる唯一のプラットフォームの1つと位置づけられており、時間のかかるスクリーニングやフォローアップ作業を自動化しながら、候補者ごとにパーソナライズされた体験を提供できるように設計されています。リクルーターは、TRM上で候補者情報の閲覧、スコアリングの活用、インバウンド・アウトバウンド双方のメッセージ送信などを1つの画面から行うことができます。具体的には、Inbound Sense Chatbotで収集した候補者情報が自動的にSense TRMに取り込まれ、リクルーターはその「手持ちプール」の中から適切な人材を素早くオープンポジションにマッチさせることができます。候補者をマーケティングやソーシング担当者が設計したキャンペーンに追加して一括アプローチすることも可能で、キャンペーンは手動トリガーも自動トリガーも選択できます。さらに、面接官からのフィードバック取得や追加書類の収集をTRM経由で行い、その情報を企業のATSに自動連携することで、候補者の全体像をより立体的に把握できるようになります。テキスト、メール、チャットボットなど複数チャネルから候補者にリーチできるため、一度接点を持ったタレントデータベースの再活性化にも役立ちます。&nbsp;マネジメント層向けには、Sense TRM内のアナリティクス機能により、どのソーシングチャネルやキャンペーンが最も成果を出しているかを可視化することができます。これにより、VPやDirector of Talent Acquisitionは、データに基づいて予算配分や施策の優先順位を見直すことができます。Sense CEOでありCo-FounderでもあるAnil Dharniは、「最近のレポートでは、リクルーターの業務時間の平均61％が候補者プロフィールのレビューに費やされている一方で、その作業の中でも38％の候補者プロフィールが見落とされていることが分かっています」と指摘し、「Sense TRMは、候補者情報を一元的に見られるだけでなく、キャンペーンへの追加や自動化を通じて“スピード”の問題を解決し、リクルーターがより速く採用できるようにするための総合ツールです。同時に、候補者にとって最もエンゲージングな体験を提供できるよう設計しています」とコメントしています。採用プロセスが高度に自動化されていく中で、候補者との関係性をどれだけ丁寧に築けるかは、企業の採用競争力を左右する重要な要素になりつつあります。Sense TRMは、AIによる自動化と人によるきめ細かなコミュニケーションを両立させることで、タレントチームの業務効率を高めるだけでなく、候補者体験そのものをアップグレードすることを目指していると言えます。&nbsp;Senseについて Senseは、採用プロセスのあらゆるステージで候補者とのコミュニケーションをパーソナライズできる、AI搭載タレントエンゲージメントプラットフォームを提供している企業です。Bath &amp; Body Works、Carvana、Coca-Cola、Dell Technologies、HCA Healthcare、Hormel、Insight Global、Kelly、Nissanを含む1,000社以上の企業に利用されており、採用スピードの加速、採用ブランドの強化、採用目標の継続的な達成を支援しています。CEOのAnil Dharniは、大学時代にPankaj Jindalと出会い、その後のスタートアップでRam Guadavalli、Alex Rosenと共に働いた経験から、スタッフィング・リクルーティング業界が変革のタイミングにあると確信し、Senseを創業しました。2016年にAutomation機能をリリースして以降、Messaging、Chatbot、Referrals、Candidate Matching、Interview Scheduling、CRM、Voice AI、AI Recruiterなどの機能をプラットフォームに拡張し、現在ではタレントエンゲージメントフライホイール全体を支える包括的なソリューションを提供しています。&nbsp;

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HRTechのSense、AI採用プラットフォームに新機能「Sense TRM」を追加し候補者エンゲージメントを最大化

Vero Bioscienceは、病気になる前の「健康状態そのもの」を可視化することを目指す精密ヘルスプラットフォームを開発しているスタートアップです。高度なプロテオミクスとAIを組み合わせることで、臓器ごとの生物学的年齢と機能を評価し、どの臓器が本来の年齢よりも早く老化しているのかを特定します。特徴的なのは、すべてが自宅で採血するシンプルな血液検査から始まる点です。1回の検査で5,000種類以上のタンパク質を測定し、そのパターンを健康な人のデータと比較することで、早期の変化シグナルをとらえ、病気になる前に介入することを目指しています。Vero Bioscienceが掲げるモットーは「人は一番老化した臓器と同じだけしか健康ではない」です。&nbsp;共同創業者兼CEOのPaul Colettaは、長年ウェルネスブランドの構築に携わってきましたが、Vero Bioscienceの原点には「自分は本当にどれくらい健康なのかを知りたい」という強い好奇心と、曖昧な“なんとなく健康”ではなく、科学的な答えが欲しいという問題意識があったと語っています。彼はStanfordの世界的な老化研究者であるDr. Tony Wyss-Corayとチームを組み、血液検査だけで臓器ごとの老化スピードを検出できるブレイクスルー技術と出会いました。この技術を消費者に届けることができれば、ヘルスケアを「症状が出てから対応する仕組み」から「兆候をとらえて先回りする仕組み」へと大きく転換できると考え、Vero Bioscienceの事業化に踏み切ったといいます。現在61歳のPaul Coletta自身も、筋力や可動性、認知機能を維持し、家族が苦しんできた慢性疾患をできる限り回避したいという個人的な動機を明かしています。Vero Bioscienceが重視しているのは、研究の裏付けとユーザー体験、そして信頼できるパートナーシップの三つです。臓器ごとの「オーガンエイジング・クロック」はすでに有望なシグナルを示しており、現在は経時的な検査データを通じて有効性を検証しています。同時に、単なる“きれいなダッシュボード”ではなく、「あなたのデータが何を意味するのか」「次に何をすべきか」「どれくらい改善しているのか」「どんな健康への道筋が見えているのか」をわかりやすく示すプレミアムなプロダクト体験の構築も進めています。一般的な「あなたの生物学的年齢は◯歳です」という一律の結果ではなく、肝臓・心臓・腎臓など主要臓器ごとに生物学的年齢を提示し、実年齢と比較できる点が特徴です。たとえば肝臓だけが他の臓器より早く老化している場合、その臓器に特化した生活習慣の見直しや介入策を提示することで、ピンポイントの対策につなげることができます。&nbsp;Paul Colettaは、体を房ごとにチェックするバナナの房にたとえて説明します。1本だけ熟しすぎたバナナがあると全体を傷めてしまうように、1つの臓器だけが過度に老化すると、体全体の健康度を下げるリスクが高まります。Vero Bioscienceは、この「一番危ない1本＝最も加速して老化している臓器」を見つけ、全身の健康を損なう前に先手を打つことを目指しているのです。同社は、加齢があらゆる慢性疾患の最大のリスク要因でありながら、多くの診断は病状が進行してからしか動き出さない現状に課題意識を持っています。Vero Bioscienceが描くのは、「健康な人のためのAIクリニシャン」として、動的なバイオマーカーに基づく継続的でパーソナライズされた健康ガイダンスを提供する未来です。すでにHuman Longevityなど、高パフォーマンス志向のクリニックでの採用が始まっており、今後はより多くの人に届けるための戦略的パートナーシップも模索しています。長期的には、品質を犠牲にすることなく、より多くの人が手の届く価格で利用できるサービスにしていくことを目標にしています。ターゲット顧客としては、まずバイオハッカーやロングビティ志向のアーリーアダプターなど、「最適化」を求める層を中心に展開を始めていますが、本質的なミッションは「なんとなく健康だけれど、見えないところで何か進行していないか気になっている人たち」にまで届けることだとしています。Vero Bioscienceは、この層を“worried well”と呼び、恐怖を煽るのではなく、「自分の状態を知り、自分で選択できる状態」を提供することを重視しています。データだけではなく、その意味や捉え方、具体的なアクション、経過の追い方まで含めてガイドすることで、日常の健康ルーティンに自然に組み込めるサービスを目指し、健康クリニックやロングビティブランドとの提携、将来的なD2Cチャネルの拡大を計画しています。&nbsp;ロードマップとしては、近く一部クリニックやアーリーアダプターを対象にしたベータプログラムを開始し、複数の臓器系において、ターゲット介入によって生物学的年齢が実際に改善するかどうかを検証する予定です。また、単発のレポートにとどまらず、AIを活用した継続的なヘルスコーチング機能を備えたデジタル体験の拡充も進めています。長期的には、「検査→評価→介入→再検査」というヘルスループを繰り返し、そこに科学的に検証された介入策を集めたマーケットプレイスを組み合わせることで、自宅から利用できる「AIヘルスクリニック」としてのエコシステムを構築していく構想です。Paul Colettaは、「いまのヘルスケアシステムは“壊れている”というより、時代遅れになってしまった」と指摘し、その上に補修を重ねるのではなく、新しい科学とテクノロジーを活用して“外側から飛び越える”必要があると強調します。Vero Bioscienceは、その一歩目として、血液から臓器の老化と健康を読み解くという新しいアプローチで、予防医療とロングビティの在り方を塗り替えようとしています。&nbsp;Vero Bioscienceについて Vero Bioscienceは、プロテオミクスとAIを活用して臓器ごとの生物学的年齢と機能を測定し、病気が始まる前の段階で介入することを目指す精密ヘルスプラットフォームを開発するスタートアップです。自宅でのシンプルな血液検査から5,000種類以上のタンパク質を解析し、臓器ごとの老化スピードを可視化したうえで、生活習慣の改善、サプリメント、治療選択肢などの具体的な介入策を提案します。Stanfordの老化研究者Dr. Tony Wyss-Corayらの研究成果を基盤とし、「人は一番老化した臓器と同じだけしか健康ではない」というコンセプトのもと、リアクティブな医療からプロアクティブな医療への転換を目指して事業を展開している企業です。&nbsp;

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BioTechのVero Bioscience、臓器ごとの「生物学的年齢」を測る精密ヘルスプラットフォームで予防医療に挑む

JanitorAIは、AIキャラクターやバーチャルアシスタントとの対話に特化したチャットボットプラットフォームです。カジュアルな会話から、ビジネス向けの自動カスタマーサポートまで幅広い用途を想定して設計されており、単なる会話エンジンにとどまらず、タスク自動化やデータ処理までこなす汎用アシスタント基盤として位置づけられています。Natural Language Processing（NLP）と機械学習アルゴリズムを活用し、タスクの自動化、データクレンジングや整形、感情やトーンを踏まえたコミュニケーションなど、多彩な機能を提供している点が特徴です。&nbsp;JanitorAIは、開発者であるJan Zoltkowskiによって2023年6月にローンチされました。ベータテスト開始からわずか1週間で数百万人規模のユーザーを獲得し、直感的なインターフェースとユニークな機能が大きな支持を集めています。ユーザーベースの約7割が女性とされており、インクルーシブなコミュニティ設計がプラットフォームの特徴として挙げられています。Webベースのサービスとして提供され、既存アプリケーションへの組み込みや外部APIとの連携にも対応しているため、個人利用からビジネスユースまで柔軟に拡張できる点も評価されています。機能面では、大量データの分類・整形・表形式への変換に強みを持ち、高度に構造化されたコードの理解や、膨大なデータベースやフォーマットが崩れたデータの読み込み・重複検出なども得意としています。NLPにより、日常的なあいまいな表現を含むテキストから文脈と意図を読み取り、質問や指示、プロンプトを解釈することができます。機械学習アルゴリズムは大規模なテキストやコードデータで学習されており、パターン認識や継続的な応答品質の改善を可能にしています。また、ユーザーと継続的に対話を重ねることで感情やトーンを「ミラーリング」し、より共感的なレスポンスを返せるようになる設計も特徴です。&nbsp;生成AIとしての側面も強く、ユーザーの入力内容を理解したうえで、新しいテキストを生成したり翻訳したりすることができます。詩や物語、スクリプト、コードなど、ユーザーの要求に応じたさまざまなクリエイティブコンテンツを生成できるため、エンターテインメント用途からコンテンツ制作、教育コンテンツの作成まで幅広く活用されています。会話の継続性や複数質問への即時応答にも優れており、指示に従ってタスクを実行する「アシスタント」としての使い方にも適しています。JanitorAIは、外部AIモデルとのAPI連携にも対応しています。ユーザーはOpenAIのGPT-4などのモデルを利用するためにOpenAIのアカウントを作成し、APIキーを発行してJanitorAIの「API Settings」に登録することで、好みのモデルを選択して利用できます。また、OpenRouter経由で複数のAIモデルへアクセスすることも可能です。API連携により、高度な言語モデルへのアクセス、チャットボットの振る舞いの細かなカスタマイズ、ビジネス用途におけるスケーラビリティ向上などのメリットが得られます。&nbsp;利用開始までの流れは比較的シンプルです。まずJanitorAIのWebサイトでアカウントを作成し、メールアドレスの認証を行います。その後、プロフィールの設定を行い、プラットフォーム上に用意された多様なAIキャラクターを探索したり、自分専用のボットを作成したりできます。独自ボットを作る際には、キャラクターの性格や背景ストーリー、会話トーン（フォーマル、カジュアル、ユーモラスなど）を設定し、アバターをアップロードします。さらに、応答スタイルや会話の流れ、オートレスポンスのオン・オフを細かく調整することで、ボットの振る舞いを自分の目的に合わせて最適化することができます。料金体系は、無料プランと有料のProプランで構成されています。無料プランでは、Janitor LLM（ベータ版）が利用でき、カジュアルな利用やライトなテストには十分な機能が提供されていますが、利用回数やカスタマイズの範囲は制限されています。有料プランであるJanitorAI Proは月額9.99ドルで、利用可能なキャラクター数の拡大、会話履歴の保存・読み込み、会話の共有機能、優先サポート、背景やフォントスタイル、文字サイズなどのUIカスタマイズなど、よりリッチな機能が提供されます。なお、OpenAIやOpenRouterなど外部APIと連携する場合は、それぞれのモデル利用に応じた従量課金が発生するケースもあります。他の類似サービスとの比較では、JanitorAIはWebベースである点と、技術的なスキルがなくても扱いやすい点が強みとされています。Kabold AIのようにローカルインストールを前提としたソフトウェアと比べると、JanitorAIはクラウド型でアクセスしやすく、GPT-3.5やGPT-4、独自のJanitor LLMなど高品質なモデルを利用できる点が特徴です。Pygmalion 6Bのようなローカルモデルと比べても、ホスティングの手間がなく、ロールプレイからビジネスチャットボットまで幅広い用途に対応しています。一方で、Google AssistantやAlexaのような音声ベースの事実検索特化型、Character AIのような厳格なフィルター付き人格チャットボットなど、用途ごとに異なる代替サービスも存在しており、JanitorAIは「カスタムボット」「ロールプレイ」「ビジネス自動化」という中間的なポジションを担っていると言えます。&nbsp;信頼性やトラブル対応についても、典型的なケースが想定されています。応答が遅い場合には、別モデルへの切り替えやサーバーステータスの確認、APIキーエラーの場合にはキーの有効性や入力ミスの確認、同じメッセージが繰り返される場合にはキャッシュや履歴のクリア、スクリプト調整などが推奨されています。接続エラーが発生した際には、API連携の再設定やネットワーク環境の確認が基本的な対処となります。ビジネスモデルとしては、有料サブスクリプションによるProおよびエンタープライズ向け収益、OpenAIやOpenRouterとのAPI連携に伴う利用料、企業向けカスタムボットのライセンス提供、プレミアム版でのみ利用可能な限定AIキャラクターのマーケットプレイスなど、複数の収益源を組み合わせています。これにより、個人ユーザーから中小企業、大企業まで幅広い顧客層をターゲットにしたモネタイズ戦略を展開しています。ユーザーが独自のJanitorAIボットを作成する際には、まず個性やトーン、スタイル、特徴を明確に設定することが重要です。どのような状況でどのような返答をしてほしいのかを具体的に記述したプロンプトを用意することで、自動応答の質が大きく向上します。ブランドやキャラクターを視覚的に表現するアバターを作り、他のボットとの差別化を図ることも推奨されています。最後に、実際にさまざまなシナリオでボットと対話し、応答をチューニングしたうえで公開することで、ユーザー体験の質を高めることができます。総じて、JanitorAIは、AIによる会話体験とユーザー側の細かなカスタマイズニーズの間をつなぐ存在として位置づけられます。チャットボット市場や生成AI技術は急速に進化を続けていますが、JanitorAIはカスタムキャラクター、API連携、自由度の高い設定を通じて、今後の対話型AIの可能性を先取りするプラットフォームの一つと言える存在です。&nbsp;JanitorAIについて JanitorAIは、Jan Zoltkowskiによって2023年にローンチされたAIチャットボットプラットフォームです。Webベースで提供され、NLPと機械学習、生成AIを組み合わせることで、カスタムキャラクターの作成、ロールプレイ、データ処理、ビジネス向け自動応答など多様なユースケースをサポートしています。無料プランと有料のJanitorAI Pro、さらに外部API連携を通じて、個人ユーザーから企業までスケーラブルに利用できる設計になっていることが特徴です。Kabold AIやPygmalion 6B、Google Assistant、Character AIなど複数の代替サービスがある中で、JanitorAIは「使いやすいクラウド型カスタムボットプラットフォーム」として、エンターテインメントとビジネスオートメーションの両方をカバーすることを目指しているスタートアップです。&nbsp;

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AIチャットボットのJanitorAI、カスタムボットとAPI連携で汎用アシスタント基盤を提供

AIサーバーおよびデータセンター向けにDiamond-Cooling技術を展開するAkash Systemsの共同創業者兼CEOであるFelix Ejeckam氏が、Goldman Sachsが選ぶ「Most Exceptional Entrepreneurs of 2025」の一人として表彰されました。授賞は、カリフォルニア州Healdsburgで開催されたGoldman Sachsの年次イベント「Builders and Innovators Summit」において行われたものです。複数業界の起業家の中から選出されたFelix氏は、急成長テック企業を率いる創業者・CEOが集うこの場で、AIインフラ領域のイノベーターとして評価を受けた形になります。&nbsp;Felix Ejeckam氏は、Akash Systemsの共同創業者兼CEOとして、AIおよびデータセンターサーバーの熱問題に対しDiamond-Coolingという独自技術で挑んでいます。80件を超える特許と100本以上の論文を有し、Cornell UniversityでPh.D.を取得した技術系起業家でもあります。Felix氏は、「Akashでは、冷却性能を高めることが次のパフォーマンスフロンティアを切り開く鍵だと信じてきました。そのビジョンを共有し、未来を形づくる起業家の一人としてGoldman Sachsから評価されたことは、チーム全員にとって大きな名誉です」とコメントしています。Goldman SachsのChairman兼CEOであるDavid Solomon氏は、「Felix氏を2025年を代表するExceptional Entrepreneurの一人として認められることをうれしく思います。Akash Systemsのチームは成功した企業を築いただけでなく、業界の前提そのものを再定義しつつあります。今年のSummitでは、AIのポテンシャルを最大限に引き出し、次世代のビジネスをどう構築するかについて、最高レベルのビジネスリーダーたちが議論を交わしました」と述べ、Akash Systemsの取り組みを高く評価しています。&nbsp;Goldman SachsのBuilders and Innovators Summitは今年で14年目を迎え、ハイパーグロース企業のFounderやCEOにとって「必ず参加すべきイベント」として知られています。過去の受賞者の多くが、プライベート・パブリック両市場で数十億ドル規模の企業を率いる存在へと成長しており、スタートアップにとって重要なネットワーキングと知見共有の場になっています。Summitでは毎年、優れた起業家の表彰に加え、著名な起業家やアカデミア、ビジネスリーダー、レジデント・スカラーによるセッションやクリニックが行われ、成長企業の経営を支える実践的なインサイトが提供されます。&nbsp;Akash Systemsについて Akash Systems, Inc.は、AI企業および世界中のデータセンター向けにDiamond-Cooledサーバーを開発・販売する、ベイエリア拠点の後期ステージ・ベンチャー企業です。Khosla VenturesやFounders Fundといった著名VCから出資を受けており、高性能サーバーにおける熱制御のパラダイムシフトを目指して事業を展開しています。同社のDiamond Cooling技術は、すでに宇宙空間にも展開されており、複数の衛星搭載無線機に採用されて運用されています。地上と宇宙の両方で高密度・高性能システムの冷却課題を解決することで、次世代AIインフラの基盤を支えるスタートアップです。&nbsp;

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AIインフラ冷却技術のAkash Systems、CEO Felix Ejeckam氏がGoldman Sachsの起業家アワードを受賞

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