OpenAIとMistral AIは、新しいコスト効率の高い言語モデルを発表しました。OpenAIの新しいモデル「GPT-4o mini」は、大規模モデルGPT-4oの縮小版で、コスト効率を向上させつつ、多くの同様のタスクを行うことができます。一方、Mistral AIはNvidiaと共同開発した「Mistral NeMo 12B」を公開しました。オープンソースのこのモデルもコスト効率に優れ、様々なタスクに利用できます。GPT-4o miniはテキスト生成、コード作成、数学問題解決などが可能ですが、正確さではGPT-4oにやや劣ります。ただし、コストはGPT-4oの5分の1以下と非常に経済的です。Mistral NeMo 12Bは、120億パラメータを持ち、軽量で単一のグラフィックス処理ユニットで実行できます。Mistral AIとNvidiaは、このモデルがチャットボットサービスやコード生成、翻訳、文書要約などに利用されることを期待しています。&nbsp;

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OpenAIとMistral AI、新たなコスト効率の高い言語モデルを発表

<a href="https://www.getdianahr.com/">DianaHR</a>は、SNR Venturesがリードし、General Catalyst、Y Combinator、ユニコーン企業の創業者たちが参加したSeedで$3.7Mを調達した。中小企業向けに初のAI搭載のHR-as-a-Serviceプラットフォームを提供するDianaHRは、10人以上の従業員を抱える140万社の中小企業向けにAIを活用して低コストで人事業務を支援します。現在、中小企業のオーナーは、ソフトウェア管理、給与、コンプライアンス、福利厚生の質問、オンボーディング、保険、401kなどのバックオフィスの人事業務に週15時間以上を費やしています。DianaHRは、既存の人事ツールと連携する人間が介在するAIであり、AIによる自動化とプロのオペレーターによる対応を組み合わせることで、HRチームや高額なコンサルタントを不要にし、応答時間と正確性を向上させます。「DianaHRの主な競合は、米国に存在する54,000の人事コンサルティング企業であり、これらは給与ソフトウェアとともに$100Bの支出を取り込んでいます。この分野は、Uber登場前のタクシー業界のように、ディスラプションの準備が整っています。DianaHRのHR-as-a-Serviceプラットフォームは、コンサルティング会社よりも遥かに迅速かつ正確、かつ低コストでサービスを提供できます。AIによる人事革命を起こすのに最適なチームであり、私たちはその一員になれることを嬉しく思います。」とSNR Venturesの創業者は述べました。DianaHRの創業者によると、ビジネスオーナーはビジネスを成長させ、間接費を抑えたいと考えており、人事や給与の業務に時間を取られたくはないと述べています。DianaHRはその実現を支援します。同氏は以前、Gusto HRのエンジニアリング責任者を務めており、多くの中小企業のオーナーが今でも週に15時間以上を人事業務に費やしていることを認識していました。そして、人事の専門家(テクニカルサポート担当者やチャットボットではなく)の方が、その支援に適していると考えました。「AIはすべての中小企業に人事チームをもたらすことができると私は確信しており、Gustoや他の人事特化型ソフトウェアに重ねて使えるプラットフォームとしてDianaHRを開発しました」と同氏は語りました。DianaHRは、特定の給与プラットフォームに依存しない独立したレイヤーとして設計されており、中小企業が既存のソフトウェアや業務プロセスを変更する必要がありません。DianaHRの独自プラットフォームは、複数のエージェントを連携させるオーケストレーターであり、中小企業のオーナーを悩ませる価値の低いバックオフィス業務を自動化し、時間を節約し、コストを60%以上削減します。HRチームを構築する代わりに、オーナーはDianaHRに業務の大部分を任せることができます。各クライアントには、DianaHRの人間のスペシャリストが割り当てられ、サービスの調整や必要に応じた専門知識の提供を行いますが、大部分の業務はDianaHRのAIプラットフォームにより完全に自動化されています。新規クライアントがDianaHRにサインアップすると、DianaHRの人間のスペシャリストが担当として割り当てられ、メールとSlackを通じてリクエストや質問に対応します。ほとんどの業務は、それらのメールとSlackのリクエストのみに基づいてプラットフォームによって自動化されます。DianaHRのスペシャリストは、質問への回答や、より複雑な業務の対応をDianaHRのプラットフォームを使って行います。クライアントは新しいソフトウェアインターフェースを覚える必要がなく、全てがシームレスに進みます。DianaHRは、ADP、Gusto、Rippling、Warp、Every.ioを含むほとんどのHRツールと互換性があるため、クライアントは既存のソフトウェアをそのまま利用することができます。「多くの人事コンサルティング会社は、顧客満足度が非常に低く、20〜40%が一般的ですが、DianaHRのNPSスコアは90%以上であり、これまでに解約率はゼロです。人間が介在するAIは、人事業務で非常に優れた成果を発揮することを証明しています。これが人事の未来です。」と同氏は語りました。DianaHRはこの資金を活用して、エンジニアリングおよびオペレーションチームを拡大し、プロダクトロードマップを加速させ、対応能力を広げ、待機リストにいるクライアントの対応を進めていく予定です。DianaHRの収益は、本年初めのプロダクトリリース以降、四半期ごとに倍増しています。&nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/bjAt1oyYViw" title="DianaHR" 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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中小企業向けに初のAI搭載のHR-as-a-Serviceプラットフォームを提供する"DianaHR"がSeedで$3.7Mを調達

<a href="https://in.nothing.tech/">Nothing</a>は、Tiger Globalがリードし、既存投資家のGV、Highland Europe、EQT、Latitude、I2BF、Tapestryに加え、新たにQualcomm Venturesおよび戦略的投資家が参加したSeries Cで$200Mを調達した。同社の評価額は$1.3Bとなり、これまでの資金調達総額は$450Mを超えました。2020年にCarl Peiによって設立されたコンシューマーエレクトロニクス企業のNothingは、スマートフォン、時計、オーディオ製品といった主力製品群からスタートしていますが、将来的にはスマートグラス、人型ロボット、さらには電気自動車へと展開していく長期的な野望を抱いています。以前に<a href="https://www.oneplus.com/us">OnePlus</a>を共同創業したPeiは、この新たな資本によって、接続技術の時代に適したデバイスを開発するというNothingのミッションが加速すると述べています。競争が激しいスマートフォン市場において、Nothingはデザインを強みにしています。その透明な外観、光るLEDバックパネル、そして独自のインターフェースによって、若年層の間で独自のブランドアイデンティティを確立してきました。この戦略は功を奏しているようで、同社は今年初めに累計売上が$1Bを突破したと発表しました。最近発売されたPhone (3)はこの戦略を象徴する製品であり、その印象的なデザインとユーザーフレンドリーな機能が評論家やユーザーから高く評価されています。また、これは同ブランドにとって米国で広範に展開された2機種目の端末でもあり、Nothingがグローバル展開を本格化させていることを示しています。ある初期投資家は、製品の革新性と着実なスケーリングのバランスにより、同社の収益化への道筋は有望だと述べています。Nothingは世界市場でのシェアが1%未満であるにもかかわらず、特定の地域では確かな拠点を築いています。IDCのデータによると、インドは同社にとって最大の市場となっており、現在は2%のシェアを占めています。同社はこれまでに510万台のデバイスを出荷しており、そのうち100万台以上が2025年第2四半期に販売されました。ただし、拡大は慎重に進められており、売上の80%は依然としてアジアからのものであり、グローバルブランドとして成長する上での機会と課題の両方が浮き彫りになっています。勢いを維持するため、Nothingは数年かけてサプライチェーンとインフラを精緻化しており、新製品を世界中に数か月以内でローンチ・出荷する体制を整えています。このオペレーションの基盤は、他カテゴリへの多角化を目指す中で極めて重要になる可能性があります。同時に、同社はコミュニティを戦略の中心に据え続ける計画です。過去のコミュニティファンディングラウンドでは$11.5Mを調達しており、今後も新たなラウンドが開始される予定で、ロイヤルティと草の根の支援をさらに強化していく方針です。OnePlusを共同創業し、その後Nothingを立ち上げたCarl Peiは、再びコンシューマーテックの世界に変革をもたらそうとしています。洗練されたデザイン、大胆な製品戦略、そして電話機を超えた長期ビジョンを融合させることで、業界の巨人たちに支配された市場において新鮮さを感じさせるブランドを構築することを目指しています。$200Mという資金力により、Nothingはさらに大胆なリスクを取り、次世代の接続デバイスを定義するような野心的な製品に挑戦する余地が生まれました。創業からわずか5年で$1Bを超える売上を達成し、世界中の投資家の注目を集めるというのは容易なことではありません。この勢いを受けて、Nothingは今後、自らの「鋭さ」を失うことなくスケールしていくという課題に直面しています。このバランスをどう取るかが、Nothingがコンシューマーエレクトロニクス業界において長く続く存在となるのか、それとも単なる大胆な試みで終わるのかを左右することになるでしょう。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/YxlN6WI97z0" title="Phone (3a) Series: Power in Perspective" 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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コンシューマーエレクトロニクス企業の"Nothing"がSeries Cで$200Mを調達し評価額は英国で最新ユニコーンとなる$1.3Bに拡大

<a href="https://tabs.inc/">Tabs</a>は、Lightspeed Venture Partnersがリードし、General Catalyst、Primary Venture Partners、WiLが参加したSeries Bで$55Mを調達し、これまでの資金調達総額は$91Mを超えました。現代の財務チーム向けに特化して構築された初のAIネイティブ収益プラットフォームのTabsは、請求、回収、収益認識、レポーティングなど、契約から入金までのライフサイクル全体を自動化し、手動作業を排除してキャッシュフローを加速します。支払い、支出管理、給与の分野で革新の波があったにもかかわらず、請求、回収、収益認識、レポーティングといった収益ワークフローは、財務の中で取り残された存在でした。財務チームはいまだに手動のERPワークフローと、ポイントソリューションやスプレッドシートの寄せ集めに依存しています。調査によると、財務チームは請求と回収に最大50%の時間を費やしており、請求書のエラー率は最大20%にも達しています。その結果、キャッシュフローの遅延、収益の損失、そして断片化されたシステム間でのデータ照合に膨大な時間が浪費されています。年間$125TのグローバルB2B取引がある中で、収益管理は自動化における最大かつ最も緊急性の高い機会の一つです。TabsのAIネイティブプラットフォームは、契約から入金までのサイクル全体を自動化することで、請求の迅速化、自動回収、リアルタイムでの収益認識、月末締め処理の高速化を可能にし、これらの課題を解決します。現在リリースされている主な機能は以下の通りです。<ul style="list-style-type:disc;"><li>Billing AgentsおよびIntegrations: 契約を読み取り、請求書を作成・送信し、CRMやERPと同期します。</li><li>Collections AgentsおよびAutomations: 支払期限を監視し、支払いを自動で照合・整合します。</li></ul>過去1年間で、TabsはCursorやStatsigなど200社以上の顧客にサービスを提供するまでに成長し、年間請求書ボリュームで$500M以上を自動化、ARRは5倍に成長し、請求関連の手動作業の80%以上を自動化することで顧客を支援しています。自動化の必要性はますます高まっています。財務および会計のリーダーは、利用ベースやハイブリッド契約の採用が進む中で、ますます複雑化する価格モデルに直面しています。一方で、会計士の75%が退職年齢に近づいており、新たなCPAの数は過去10年間で30%減少しています。こうした背景から、CFOは人員を増やすのではなく、AIを活用して請求および収益業務を自動化し、キャッシュサイクルの加速と手動作業の削減を目指しています。「企業における収益の取り込みは、最も困難で最も価値あるワークフローですが、財務チームはいまだにレガシーなERPに縛られています。Tabsは、請求、複雑なエンタープライズ契約管理、回収から着手し、モダンなAIエージェントをCFOオフィスにもたらします。これにより、企業は現金の回収を早め、手動作業にかかる時間を削減できます。」とTabsのCEO兼共同創業者は述べています。Tabsは今回の新たな資金を、エージェントの開発ロードマップの加速、ニューヨーク拠点のエンジニアリングおよびAI研究チームの拡大、そして急成長中のテクノロジーおよびB2B企業への導入拡大に活用する予定です。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="922" height="519" src="https://www.youtube.com/embed/3CLi4KuMzeA" title="Tabs Agents | Introducing AI Agents for Billing &amp; Collections" 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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財務チーム向けに特化して構築された初のAIネイティブ収益プラットフォームの"Tabs"がSeries Bで$55Mを調達

Scaled Cognitionは、エージェント専用に設計された新しいモデリング手法「Agentic Pretrained Transformer（APT）」を発表しました。初のシステム「APT-1」は、Tau-BenchやComplexFuncBenchといった最難関のエージェント特化型ベンチマークで既存の基盤モデルを上回る性能を示しました。APT-1および開発者向けの「Agent Builder」環境は研究プレビューとして公開されており、同社はKhosla Venturesの支援を受け、Vinod Khosla氏が取締役に就任しています。&nbsp;APTは、従来のLLMが「トークン予測」を中心に設計されているのに対し、「意思決定とアクション実行」に焦点を当てています。会話だけでなく保険請求の処理やフライト予約、返金処理など、現実世界で行動するエージェントを実現するために、同社は合成データ生成、行動モデリング、強化学習によるシミュレーションなどを統合。従来のWeb由来データに欠けていた「文脈に基づいた行動データ」を合成することで、より信頼性の高い訓練を可能にしました。さらに、エージェント間のセルフプレイを応用し、複雑な現実的タスクに対応できる強靭なモデルを構築しています。&nbsp;APT-1は、決定論的な動作、幻覚の少なさ、業務ロジックに基づく厳密な意思決定を特徴としており、追加のファインチューニングなしで導入が可能です。まずはカスタマーサポート分野への展開を開始し、今後は他の業種にも拡大予定です。同時に発表された「Agent Builder」は、エンタープライズ向けエージェントを1時間以内で開発・テスト・デプロイ可能にするツールです。ビジネスロジックを取り込み、構造化された仕様を自動生成するほか、GenAPI技術により実際のAPI統合なしで挙動テストが可能です。APT対応エージェントはオンプレミス、VPC、ホスティングサービスで展開でき、テキスト・音声・多言語に対応しています。Scaled CognitionのチームはMicrosoft、Google、Allen Institute for AIなどの研究機関や、UC Berkeley、CMU、Stanford、MITといった大学出身の専門家で構成されています。共同創業者にはSemantic MachinesをMicrosoftに売却した経験を持つメンバーもおり、長年にわたりエージェントAIの基盤を築いてきた実績を持ちます。&nbsp;Scaled Cognitionについて Scaled Cognitionは、エージェントAIに特化した新しいAIモデリング手法「APT」を開発するスタートアップです。従来のLLMが抱える「会話中心」から「行動中心」への転換を目指し、合成データ生成やエージェント間セルフプレイなどの革新的手法を導入しています。Khosla Venturesの支援を受け、MicrosoftやGoogleなどトップ研究機関出身の専門家によるチームで、企業向けに信頼性と実用性を備えた次世代エージェントを提供しています。&nbsp;

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AI AgentのScaled Cognition 新モデル「APT-1」を発表、エージェント特化型ベンチマークで従来モデルを凌駕

Mooncakeは、次世代の検索・分析システムを構築するスタートアップとして、複雑化するデータ基盤を再定義しようとしています。創業者のZhou氏、Cheng氏、Pranav氏は、MemSQL（現SingleStore）で10年以上データベース開発に携わってきた経験を活かし、シンプルかつ原則に基づいたデータシステムを目指しています。彼らは「単に技術的に優れたシステムではなく、普遍的な原則に根差したデータ基盤が必要だ」と強調しています。&nbsp;Mooncakeの基本理念は3つです。第一に、現代の開発チームが直面する「複雑すぎるデータスタック」や「場当たり的な簡易基盤」の両極端を解消すること。第二に、データベースエンジンがコモディティ化しつつある中で、IcebergやDeltaのようなオープンテーブルフォーマットを活用し、データを一元的に管理すること。第三に、ストレージとコンピュートの分離を前提とし、人間だけでなくエージェント（AI）にとっても効率的な仕組みを提供することです。&nbsp;Mooncakeはすでに、Postgresに直接カラムストアテーブルを追加する「pg_mooncake」を発表しており、Neon上で利用可能です。これにより、従来のPostgresユーザーは既存の環境を保ちつつ、1000倍高速な分析を実現できます。さらに、Polars、DuckDB、Pandasといった分析ツールからも追加の整形作業なしで利用可能であり、ユーザーはデータフレームの煩雑な扱いから解放されます。こうしたアプローチは、データ分析を日常業務にシームレスに統合する新たな方法を提示しています。&nbsp;Mooncakeについて Mooncakeは、MemSQL出身のエンジニアによって設立されたデータシステム企業です。Postgresを中心に据えたシンプルかつ強力な検索・分析基盤を提供し、オープンフォーマットやストレージとコンピュートの分離といった原則を重視しています。同社はKhosla Venturesや業界の著名投資家から支援を受けており、データ基盤の複雑さを排し、より多くの開発チームが簡潔にデータを扱える未来を目指しています。&nbsp;

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Next-Gen DataのMooncakeが、Postgresベースで次世代検索・分析を加速、シンプルなデータ基盤を提案

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