Maze Therapeutics Inc.は、慢性腎疾患、腎小球狭窄症、糖尿病、高血圧、HIVに関連する腎炎、システム性リュプウスネフリティ、前熱性腎炎、妊娠性腎炎、厄介 febris の治療に有用なアポリポプロテインL1（APOL1）抑制剤を発表しました。Maze Therapeuticsについて Maze Therapeuticsは、カリフォルニア州サウスサンフランシスコに拠点を置くバイオテクノロジー企業です。2014年に設立され、遺伝子編集技術を用いて希少疾患の治療法を開発することに特化しています。Maze Therapeuticsは、CRISPR-Cas9遺伝子編集技術を用いて、患者自身の細胞内で疾患の原因となる遺伝子を修正する治療法を開発しています。また、従来の治療法では十分な治療効果が得られない、または治療法が存在しない希少疾患に焦点を当てています。Maze Therapeuticsは、CRISPR-Cas9遺伝子編集技術を用いて、希少疾患の治療法を開発するリーディングカンパニーとなることを目指しています。&nbsp;

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MedTech遺伝子編集技術のMaze Therapeuticsが、新しいAPOL1抑制剤を発表

Evrocは、Blisce、EQT Ventures、Norrsken VC、Giant Venturesなどの米欧のVCが参加したSeries Aで€50.6M($55M)を調達した。Evrocは2年前、€13Mを調達してステルス状態からローンチし、今後数年で最大€3Bを調達する計画です。昨年8月には、EvrocがSeries Aの一環として€42Mを調達したとのニュースがありましたが、最終的に€50.6Mで完了しました。ヨーロッパでハイパースケールクラウドの構築を目指すスウェーデンのEvrocは、安全で、主権的かつ持続可能なハイパースケールクラウドによって、ヨーロッパのデジタルの未来を再構築するための基盤を築いています。設立から3年のEvrocは、データセンターとさまざまなクラウドサービスを構築する計画です。2023年のローンチ時に、Evrocは2028年までに8つのデータセンターを設立する計画を発表しました。現在、ストックホルムに2つ、パリに2つの施設を保有しています。今年第2四半期末までには、フランクフルトでさらに2つの施設を稼働させる予定であり、スウェーデンとフランスで初の旗艦データセンターの建設がすでに進行中で、2026年に完成予定であり、AIワークロードが主な焦点になります。「これらの施設は、AIに必要なエネルギー密度に対応するよう設計されており、ラック1つで従来のサーバーラックの20倍の電力を消費する可能性があります。両方とも液冷装置を備えていますが、コンピュートおよびストレージサーバーも設置されます。」とEvrocのCEO兼創業者は述べています。Evrocの正式なローンチは今年後半に予定されており、防衛、公共部門、医療、金融サービスなど、「高い主権性が求められる」業界の初期ベータ顧客とすでに取り組みを進めています。また、来年にはさらなるデータセンターの設置も予定しているとのことですが、詳細はまだ公表されていません。ヨーロッパのデジタル主権アジェンダは新しいものではありません。実際、多くの米国テック大手はすでに、EUのデータ居住要件に準拠するために現地インフラへの投資を進めています。AIで注目されるOpenAIも最近、顧客がヨーロッパ内でデータを処理・保存できる新しいサービスを発表しました。しかし、「地政学的な緊張が高まる中で、ヨーロッパのインフラを誰が管理するかが、単なるサーバーの所在地以上に重要だ」と同氏は主張します。たとえば、Donald Trumpは先月、オランダの国際刑事裁判所(ICC)に対する経済制裁を認可する大統領令に署名し、米国およびイスラエルに対する「不当かつ根拠のない行為」を非難しました。これらの制裁は、テック企業が組織にサービスを提供する方法に影響を与え、Guardianの報道によれば、ICCはMicrosoftのAzureクラウドに大きく依存しているとされています。一方で、Elon Muskは以前、自身の会社SpaceXが運営するStarlink衛星へのウクライナのアクセスを制限したことを認めています。最近では、Starlinkを停止すればウクライナの前線全体が崩壊するとまで発言しました。Elon Muskは後に発言を撤回しましたが、この出来事はインフラの独立性の重要性を改めて認識させるものであり、EUがStarlinkに対抗する独自の主権衛星コンステレーション計画を進めている理由でもあります。「私は単純に、ヨーロッパが自らの運命をコントロールできるようにしたいだけです。どうせなら、それよりも優れたものを作ってみたいのです。」と同氏は述べています。地政学的混乱はさておき、AI革命によって、これまでオンプレミスのインフラに依存していた組織も、AIを最大限に活用するためにはクラウドを検討せざるを得なくなっています。ヨーロッパではすでにいくつかのスタートアップがクラウドインフラ構築に取り組んでおり、フランスのFlexAI、フィンランドのDataCrunch、そしてオランダのNebius (昨年Yandexから派生)などがその例です。しかし、これら多くの企業がAIコンピューティングに特化している一方で、EvrocはAWSのような開発者に優しいハイパースケールクラウドを構築することを目指しています。Evrocの60人以上の社員の大多数はソフトウェア開発に従事しており、スウェーデン、フランス、イギリスに分散しています。「ロンドン拠点は当初計画にはなかったが、大手テック企業・ハイパースケーラーで働いている非常に賢い人たちを採用するためには正しい判断でした」と同氏は述べています。しかし、見過ごせない問題があります。ハイパースケーラーが築いてきたものに匹敵するインフラを構築するには、ほぼ底なしの資金が必要です。「Evrocは今もBillion単位の資金調達を計画していますが、ここでの重要なポイントは、まずソフトウェアスタックを構築することです。ヨーロッパにはたくさんのデータセンターがありますが、本当の意味でのクラウドは存在していません。今回の資金調達は、ソフトウェアスタックの構築を後押ししています。」と同氏は述べています。同社は2025年後半に、CoreWeaveのような他のクラウドインフラ企業と同様の資金調達モデルに倣い、Nvidiaのチップなどを担保にして借入を行いながら、さらに大規模な資金調達を行う予定です。「データセンターの拡張にはさらなる投資が必要になりますが、良いニュースは、それを負債でファイナンスできるということです」と同氏は述べています。&nbsp;

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ヨーロッパでハイパースケールクラウドの構築を目指すスウェーデンの"Evroc"がSeries Aで€50.6M($55M)を調達

Best New Innovation部門のInnovation AwardにエントリーしているReflex Robotics（ブース番号S5112）は、第2世代となるReflexロボットを展示しています。最新モデルの構成要素としては、複数のRGBセンサーと180度の可動域を持つ首、2倍の人間の筋力（片腕25ポンド超、両腕合計50ポンド超をフルアーム延長状態で持ち上げ可能）を実現する2本のアーム、着脱可能なグリッパー（吸引機能内蔵の器用な三指ハンドを含む）などが挙げられます。さらに上下に稼働する“背骨”を搭載し、高所の棚にあるケースや地面付近の小物まで容易に取り扱うことができる設計です。走行部には車輪を採用しており、2フィート未満のコンパクトな底面積と、その場で旋回できる高い機動性が特長です。&nbsp;Reflexによれば、二足歩行のロボットは部品コストが2～3倍に膨らむわりに物流や製造現場での実用価値が低く、動力消費や重量バランスの制御（ダイナミックウェイトバランシング）も困難なため、あえて車輪型を選んだとのことです。実際、二足歩行ロボットは大型バッテリーを胸部に搭載する必要があり、稼働時間も2～3時間程度にとどまります。一方で車輪型の場合、重いバッテリーを機体底部に16時間以上稼働可能な形で搭載できるため、パッシブな安定性も向上します。またReflexは戦略上、遠隔操作（テレオペレーション）を重視しており、人件費の安い海外から、まるで「ビデオゲームを操作する」ようにロボットをリアルタイムで制御できます。大規模言語モデル（GPT-4など）にまだ“幻覚（hallucinations）”のリスクがある現状では、当面の間は人間が確認・操作するループが不可欠だとみています。なお、ProMat 2025は2025年3月17日から20日にかけてシカゴのMcCormick Placeで開催され、搬送・物流・サプライチェーンの最新技術やソリューションが展示されました。&nbsp;Reflex Roboticsについて Reflex Roboticsは、製造・物流などの現場向けに、高可搬重量かつ遠隔操作対応のヒューマノイド型ロボットを開発するスタートアップです。二足歩行にこだわらず、車輪型ベースと強力なアーム機構を採用し、稼働時間と操作の安定性を両立。搭載センサーや可動式首、上下可動する背骨などを組み合わせ、多様な作業を実現します。遠隔操作による人間の介入を前提としながら、物流や製造の労働力不足・コスト削減に貢献し、安全と効率を両立するロボットソリューションを展開しています。&nbsp;

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HumanoidのReflex Robotics、第2世代ロボットを披露し、遠隔操作にも対応

Rewindは、人が見たり、話したり、聞いたりしたあらゆる情報をローカル環境に蓄積し、瞬時に検索できるmacOSアプリをローンチしました。これはユーザーの記憶を拡張する「人生の検索エンジン」を目指す新たなアプローチで、同社はAndreessen Horowitzをリード投資家とするラウンドで1,000万ドルの資金調達に成功し、企業評価額は7,500万ドルとなりました。共同創業者兼CEOであるDan Siroker氏（Optimizelyの前CEO）は、自身が聴力を失いかけ、補聴器の技術によって再び聴力を得た経験から、「メモリの補聴器」を作るというビジョンにたどり着きました。当初は「Scribe」という会議記録・検索用ボットで3万人のユーザーを獲得しましたが、より大きな理想に向けて事業をピボット。今回、誕生したRewindは、ユーザーが閲覧した画面内容やオーディオ（会話・ミーティング内容）を圧縮しながらMac内で録画・保存し、数年分のデータをわずかなストレージ容量で保存可能にする設計です。録画したデータはクラウドに送信されず、ユーザー本人だけがアクセスできる点を重視し、Apple Siliconのハードウェア活用により、動作の軽量化を実現しています。RewindはOCRと自動音声認識（ASR）を組み合わせ、会話や画面に表示されたテキストをすべてインデックス化し、ワード検索によって過去の会話や資料を自在に呼び出せるようにしました。また、同社は今後のビジョンとして、人間の記憶を「完璧」にするアプローチをさらに推し進める計画です。今回の1,000万ドルの調達により、SwiftやAIの専門知識を持つ開発者の採用など、世界トップクラスのチームを育成していくといいます。Dan氏はこのプロダクトについて、「あらゆる会議の内容や画面表示が失われることなく、後から探し出せる世界を作りたい。補聴器が聴力を取り戻すように、我々は記憶を補う技術を提供している」と語っています。&nbsp;Rewindについて Rewindは、「あなたが見たもの、話したこと、聞いた内容」をMac上で記録・検索できる「人生の検索エンジン」を開発するProductivityTechスタートアップです。驚異的な圧縮技術でデータをローカル保存し、クラウドに依存しないプライバシー重視の設計が特長です。Apple Siliconを活用した軽量アプリとして、自然な操作感を実現。今回の資金調達を通じて、ユーザーの記憶を拡張する新たなプロダクトを発展させていきます。&nbsp;

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Productivity Tech圧縮技術のRewind、Mac向け「人生の検索エンジン」をローンチ

Backlineは、AIエージェントを使ってセキュリティ脆弱性を自動的に修復する新興のセキュリティスタートアップとして、StageOne Venturesがリードする900万ドルのシードラウンドを獲得し、ステルスモードを解除しました。CEO兼共同創業者のMaor Goldberg氏は、過去にWhitebox Securityを創業し、SailPointに売却。その後、コンテナセキュリティのApolicyを共同創業してSysdigに売却しており、Backlineは彼にとって3社目のスタートアップです。2024年にSysdigを退社したGoldberg氏は、Eran Leib氏（Chief Customer Officer）とAviad Chen氏（VP R&amp;D）と共にBacklineを設立しました。同社によると、多くの企業でセキュリティチームが多数のアラートに圧倒される中、それを修正するエンジニアやプラットフォームチームにも相当な負担がかかっています。脆弱性のリストは届くものの、最終的にそれを解消するために人力が必要という現状では、セキュリティチームがこの負担をカバーしきれません。Backlineは、これらのセキュリティツールが検出した問題をピックアップし、AIエージェントが修正提案からコード変更、さらにテストまでを自動的に行うことで、管理負荷の大幅な軽減を目指します。本システムでは、大型言語モデル（LLM）を利用し、各種セキュリティスキャナーから提供されるアラートを取り込み、エージェントが適切な修正策を提案・実施します。さらに、ハードウェア設計のフォーマルメソッドに着想を得たテスト手法を導入し、安全性を確保する仕組みが特長です。Goldberg氏によると、将来的にはソフトウェアサプライチェーンの課題や機密情報（シークレット）の露出対策、アイデンティティ・アクセス管理の修正、静的アプリケーションセキュリティテストなどもサポート領域として検討しています。本ラウンドのリード投資家であるStageOne VenturesのManaging Partner、Tal Slobodkin氏は、「セキュリティのバックログ対策に悩むCISOが増える中、Backlineのチームは自動修正というビジョンを持ち、飛躍的な速度で脆弱性を修正可能にする」と述べ、同社の将来性を高く評価しています。Evolution Equity PartnersとGradientもシードラウンドに参加しました。&nbsp;Backlineについて Backlineは、AIエージェントを活用してセキュリティ脆弱性を自動修正するソリューションを提供するSecurityAutomation系スタートアップです。複数の脆弱性管理・検出ツールで検知された問題を集約し、大規模言語モデル（LLM）を組み込んだ独自のエージェント技術によって修正提案からコード変更、テストを自動化する仕組みを特長とします。創業チームはSailPointやSysdigへの企業売却経験を持ち、セキュリティ業界で豊富な起業実績を有しています。900万ドルのシード調達によって、拡張性のある自動修正プラットフォームの普及を目指しています。&nbsp;

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Security AutomationのBackline、自動脆弱性修復を行うAIエージェントを発表

欧州拠点のスタートアップPruna AIは、AIモデルの圧縮アルゴリズムを開発する中で培った最適化フレームワークを、今週木曜日にオープンソース化すると発表しました。Pruna AIはキャッシングやプルーニング、量子化、ディスティレーションなど複数の効率化手法をAIモデルに適用するフレームワークを提供しており、圧縮後のモデルを標準化して保存・読み込み、圧縮手法の組み合わせを手軽に適用、さらに圧縮後の品質やパフォーマンス向上度合いを評価できるのが特徴です。&nbsp;Pruna AIの共同創業者兼CTOであるJohn Rachwan氏によると、多くの大手AI研究機関はすでに複数の圧縮手法を採用しているものの、それらを一元管理し、直感的に活用できるプラットフォームは限られていました。例えばOpenAIは大型モデルを高速化する際にディスティレーションを使用しているとされ、GPT-4 Turboなどの実装にもこの手法が活かされている可能性があります。またBlack Forest LabsのFlux.1-schnellモデルも元のFlux.1モデルをディスティレーションで圧縮したバージョンです。ディスティレーションとは、大規模な教師モデル（Teacher model）の推論結果を参考に、類似の振る舞いを模倣する生徒モデル（Student model）を学習させる手法です。圧縮によりモデルを小型化しても、性能劣化を小幅に抑えつつ高速化やリソース削減を狙えることから、多くのAI企業が導入を検討しています。しかし、Pruna AIによれば市販やオープンソースのツールは特定の圧縮手法に特化していることが多く、複数の手法を組み合わせられるフレームワークはまだ一般的ではありません。&nbsp;Pruna AIはLLMや拡散モデル（diffusionモデル）、音声認識、画像認識など幅広いモデルを対象としながら、現在は特に画像・動画生成分野に注力しています。同社のユーザーには、ScenarioやPhotoRoomなどがすでに含まれており、今回のオープンソースフレームワークのほか、エンタープライズ向けには高度な最適化機能や自動的に圧縮手順を実行するエージェントなどを備えた製品版を提供する計画です。このエージェントは使用者が「性能をどれだけ維持しつつ、どの程度高速化したいか」を指定すれば、自動的に最適な圧縮組み合わせを見つけ出してくれるとのことです。Pruna AIは使用したリソースに応じて課金する仕組みで、チーフエンジニアであるRachwan氏は「AWSなどでGPUを借りるイメージに近い」と説明しています。すでにLlamaモデルを8倍に圧縮した事例も報告されており、精度を大きく損なわないまま推論を効率化しているため、導入コスト以上に得られる効果が期待されています。同社は数カ月前に種（シード）ラウンドとして650万ドルを調達済みで、EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures、Kima Venturesらが出資に参加しています。&nbsp;Pruna AIについて Pruna AIは、AIモデルの圧縮・最適化を支援するプラットフォームを開発するAIスタートアップです。複数の圧縮手法（ディスティレーションや量子化など）を統合的に扱えるフレームワークを特長とし、LLMや拡散モデル、音声・画像認識など幅広い領域のモデルを効率化することで推論の高速化やリソース削減を目指しています。シードラウンドで650万ドルの資金を調達し、企業やオープンソースコミュニティに向けて大規模言語モデルなどの最適化ソリューションを提供中です。&nbsp;

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AI Modelの圧縮・最適化Pruna AI、AIモデル最適化フレームワークをオープンソース化

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