エンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームを開発する"CTGT"がSeedで$7.2Mを調達

CTGTは、GoogleのEarly stage AI FundであるGradientがリードし、General Catalyst、Y Combinator、Liquid 2、Deepwater、そして著名なエンジェル投資家が参加したSeedで$7.2Mを調達した。

エンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームを開発するCTGTは、最大500倍高速でAIモデルをカスタマイズ、トレーニング、デプロイできる新しいアプローチを提供し、企業がAIの取り組みを本格的にスケールできるよう支援します。カリフォルニア大学サンディエゴ校で開発された技術を基に、CTGTのエンタープライズ向けAIリスク管理・デプロイメントプラットフォームは、現在のAI計算能力の制約を取り除き、ライブ環境でモデルの品質を評価し、自動的に更新することで、より高精度なパフォーマンスを実現します。

企業がAIプロジェクトをPoC(Proof-of-Concept)から本格運用に移行し、チャットボットのような低リスクなユースケースからセキュリティのような高リスクなユースケースへと展開する中で、AI計算能力の限界が明らかになってきています。AIには膨大かつ増大し続ける計算能力とエネルギーが必要です。モデル開発者の間では、AIの計算能力が壁にぶつかっており、それがAIの可能性を制限していると指摘されています。

CTGTの共同創業者兼CEOは、この課題について長年考察し、カリフォルニア大学サンディエゴ校での自身の研究の中心テーマとしてきました。2023年にはこのテーマに関する画期的な論文を発表し、ICLRで発表しました。その論文では、AIモデルを最大500倍高速で評価・トレーニングする新しい手法を提案し、既存手法を大幅に上回る「スリーナイン(99.9%)」の精度を達成しました。この手法がCTGTの基盤となっています。

「CTGTの登場はタイムリーです。業界全体がコンピューティングの制約内でAIをスケールさせる方法に苦慮している中、CTGTはその制約を取り払い、企業がAIの導入を迅速にスケールし、スマートフォンのようなデバイス上で高度なAIモデルを実行できるようにします。この技術は、大企業における高リスクなAI導入の成功にとって不可欠です。」とGradientのManaging Partnerは述べています。

多くのベンダーはモデルの問題を特定できますが、CTGTだけが本番環境でモデルを自動的に調整・再トレーニングでき、更新のためにモデルをオフラインにする必要をなくします。

企業はCTGTを活用することで、AIモデルがプライバシー、セキュリティ、企業基準のガイドラインなどのポリシーに準拠した状態を維持できるようになります。さらに、環境の変化に応じて、モデルにより多くの自律性を持たせたり、新たな脅威が出現した際にはセキュリティをより厳格にすることも可能です。

例えば、企業がプロンプトエンジニアリング攻撃のような新たなオンラインセキュリティ脅威に直面した場合、CTGTはそれを検知し、モデルを即座に調整して攻撃への耐性を高めることができます。また、CTGTは、ハルシネーション、不正確な情報、データ漏洩を検出・修正することも可能です。

「高リスク業界であるヘルスケアや金融分野では、モデルの出力に対する確実性や信頼性の欠如が、AIの導入における大きな障壁となっています。CTGTは精度を飛躍的に向上させることで、この障壁を取り除きます。」と同氏は述べています。

2024年半ばに設立されたCTGTは、すでにFortune 10企業と提携し、安全なオンデバイスAIの導入を進めています。また、CTGTのソフトウェアを活用し、AIの安全性と導入のギャップを埋めることに成功している企業もあります。

CTGTの最初の顧客の一つであるEbrada Financialは、フロントラインのカスタマーサービスチャットボットの事実精度を向上させるためにCTGTを活用しました。「以前は、チャットボットのハルシネーションやその他のエラーにより、多くの顧客がライブサポートエージェントに問い合わせる必要がありました。しかし、CTGTの導入によりチャットボットの精度が大幅に向上し、ほとんどのエージェント対応リクエストが不要になりました。私たちはそのパフォーマンスに非常に満足しています。」とEbrada Financialの創業者兼Tax Strategistは述べています。