2025年8月19日付の日刊工業新聞に、弊社のスタートアップデータベース（ATDB）の記事が掲載されました。&nbsp;<figure class="image image-style-align-center"><a href="https://db.atpartners.co.jp/document/20250819_article.pdf" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://res.cloudinary.com/dvsycmggz/image/upload/v1759986516/Untitled_8bc88a8d25.png"></a></figure>

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日刊工業新聞に弊社のスタートアップデータベース（ATDB）の記事が掲載されました

<a href="https://wayve.ai/">Wayve</a>は、Eclipse、Balderton、SoftBank Vision Fund 2がリードし、Wayveの技術を活用予定のMercedes-Benz、Nissan、Stellantisのグローバル自動車メーカー、既存投資家のMicrosoft、Nvidia、Uberなどの他、グローバル機関投資家が参加した最新の資金調達ラウンドで$1.2Bを調達し、評価額は$8.6Bに拡大しました。さらに、ロンドンでのrobotaxi展開を条件として、Uberから追加で$300Mが拠出される可能性があり、調達総額は最大で$1.5Bに達する見込みです。2017年に設立されたイギリス・ロンドンを拠点とするAI自動運転スタートアップのWayveは、高精度地図や高価なセンサー(LiDAR)に頼らず、車載カメラの映像とディープラーニングを用いた「Embodied AI」により、初めての場所でも人間のように判断して運転できる次世代技術「AV2.0」を開発しています。「技術戦略において各社がどこに投資してきたかによって、技術面のチェス盤はすでに配置されています。そして今、商業面のチェス盤が整えられつつあります。私たちは技術面で非常に逆張りの見解を取りました。自動運転向けにエンドツーエンドのディープラーニングを初めて構築し、このアプローチを切り拓きました。そして今、商業化フェーズに移行するにあたり、ビジネスモデルにおいても逆張りのアプローチを取っています。」とWayveの創業者兼CEOは述べています。Wayveは、自己学習型アプローチをソフトウェアに採用しています。同社は高精度マップを必要とせず、データのみを活用して車両に運転方法を学習させるエンドツーエンドのニューラルネットワークによるソフトウェアレイヤーを開発しました。このデータ駆動型学習アプローチは、2つのプロダクトの基盤となっています。1つは「eyes on」の運転支援システム、もう1つはrobotaxiや特定環境下で全運転操作を担える消費者向け車両に適用可能な「eyes off」の完全自動運転システムです。顧客に対する同社の訴求ポイントは、特定のセンサーやマップに依存しない技術の非依存性にあります。この自動運転ソフトウェアは、車両に搭載されたあらゆるセンサーからデータを取得し、システムの運転判断を制御します。また、WayveのソフトウェアはOEMパートナーが既に車両に搭載している任意のチップ上で動作可能です。なお、出資者の一社であるNvidiaは、2018年以降Wayveと緊密な開発関係を築いてきました。昨秋に発表されたスタートアップのGen 3プラットフォームは、車載コンピュートの自動運転開発キットであるNvidia Drive AGX Thorを使用しています。このGen 3プラットフォームにより、Wayveは都市部および高速道路で機能するeyes-offの先進運転支援システムおよびLevel 4(完全無人運転)機能を提供可能になります。同社の技術は、Teslaの自動運転アプローチといくつか類似点がありますが、ビジネスモデルには重要な違いがあります。Wayveは、自社のハンズフリー運転支援システムや「eyes off」の完全自動運転システムの運営者になることを望んでいません。(比較として、Waymoはrobotaxiの主な運営者ですが、パートナーも存在します。) また、Teslaのように自社ソフトウェアを組み込んだ車両を製造することも望んでいません。その代わりに、同社は「embodied AI」を自動車メーカーやUberのようなテック企業に販売しています。Wayveの創業者兼CEOは、このビジネスモデルが最大のアドレス可能市場を持つと主張していますが、それはWayveが異なるハードウェアや環境を横断して汎化可能なAIを構築したからこそ成立すると述べています。「特定のセンサーやコンピュートアーキテクチャに特化した自動運転スタックを構築したり、マッピングなどを必要とする形で構築した場合、3つ目の選択肢は取れません」と同氏は述べました。これは同社が選択したビジネスモデルを指しています。NissanとUberはいずれもWayveの顧客です。Nissanは、2027年から同社の自動運転ソフトウェアを自社車両の先進運転支援システム強化に活用すると発表しました。一方、Uberは今年後半にWayveのソフトウェアを搭載した車両で商用トライアルを開始する計画です。ただし、Uberとの関係はパイロットプログラムを大きく超えて拡大する可能性があり、Wayveとの提携および投資の規模を示唆しています「私たちはWayveとのパートナーシップをさらに深化させることを非常に誇りに思っています。今後、世界10以上の市場で共同展開する計画です。Wayveの強力なエンドツーエンドアプローチは、スケール、安全性、実効性を前提に設計されており、複数のOEMおよび地域にわたり協業できることを楽しみにしています。詳細は近日中に共有します。」とUber CEOであるDara Khosrowshahiは声明で述べています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/OwFCMe5fXMg" title="Wayve Secures $1.5B to deploy its global autonomy platform" 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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イギリス・ロンドンを拠点とするAI自動運転スタートアップの"Wayve"が最大で$1.5Bを調達し評価額は$8.6Bに拡大

<a href="https://sambanova.ai/">SambaNova</a>は、Vista Equity PartnersとCambium Capitalがリードし、Intel Capitalの強い参加の他、Battery Ventures、Mayfield Capital、T. Rowe Price、BlackRock、GVなど多数の投資家が参加したSeries Eで$350Mを調達した。また、同社で最も先進的なAIプロセッサーを発表し、AI推論向けの新しい高性能かつコスト効率の高いシステムの開発においてIntelと協業することも発表しました。これは、現在ほとんどのワークロードを支えているグラフィックス処理装置(GPU)に代わる選択肢を企業に提供することを目的としています。2017年創業のAIチップメーカーのSambaNova Systemsは、Nvidiaの競合としてのポジションを確立しています。同社はAIモデルのトレーニングおよび推論に適した高性能コンピューターチップを開発しています。同社のチップはクラウド経由で利用できるほか、自社ハードウェアアプライアンスとしてオンプレミスに導入することも可能です。大きなセールスポイントの一つは電力効率であり、SambaNovaは自社チップが競合プロセッサーと比較して、1キロワット時あたりより多くのトークンを生成できると主張しています。発表された新しいSN50チップは、推論性能を大幅に向上させるとしています。SambaNovaによると、前世代のSN40チップセットと比較して、5倍のコンピュート性能と4倍のネットワーク帯域幅を実現しています。顧客は超高速のマルチテラビット毎秒インターコネクトを通じて最大256基のアクセラレーターを接続でき、これによりコンピュートコストを増大させることなく、より大規模で長いコンテキストを持つAIモデルを、より高いスループットと応答性でサポートできると同社は述べています。SambaNovaによると、SN50はNvidiaのGPUとは大きく異なります。技術的には専用AIアクセラレーターチップであり、GoogleのTensor Processing Units(TPU)やAmazon Web ServicesのTrainiumチップにより近い設計です。これは、1兆パラメータ級の大規模言語モデルの高性能トレーニングおよび推論向けに設計されています。SN50は3層メモリアーキテクチャに基づいており、最大10兆パラメータおよび1,000万コンテキスト長のAIモデルをサポートできます。これにより、これまで以上に高度な推論や、より知的な自律システムの実現が可能になるとしています。また、常駐マルチモデルメモリおよびエージェント型キャッシング機能により電力効率を最適化し、トークンあたりのコストを低減できるとも主張しています。SN50は、リアルタイム動作のために超低レイテンシを必要とするAI音声アシスタントなどのアプリケーションを対象としています。同時に数千のセッションを処理可能であるとしています。「AIはもはや最大のモデルを構築するための文脈ではありません。本当の競争は、即座に応答し、停止せず、そしてAIを実験からクラウドにおける最も収益性の高いエンジンへと変えるコストで、データセンター全体をAIエージェントで稼働させられるかどうかにあります」とSambaNovaの共同創業者兼Chief ExecutiveであるRodrigo Liangは述べました。同氏は、SambaNovaはすでに現在データセンターをAIで稼働させることができるものの、今後もそれを継続するためにIntelとより緊密に協力することを決定したと述べました。この協業では、既存のSambaNova Cloudプラットフォームに基づく、Intel搭載の新しい「AI cloud」の展開を加速するためにIntelがSambaNovaへ出資します。IntelはXeon中央処理装置(CPU)によりSambaNova Cloudを強化し、マルチモーダル大規模言語モデルに最適化された、より効率的なインフラストラクチャを構築します。IntelのXeon CPUは汎用処理およびシステム運用管理に優れており、一方でSN50は大規模データセットの高速処理や複雑な計算実行に最適化されています。これらを単一のクラウドに統合することで、より効率的なタスク分散が可能となり、レイテンシ、スループット、そしてAIワークロード全体の性能が向上します。Intelはさらに、リファレンスアーキテクチャや導入ブループリントの提供、ならびにソフトウェアベンダーやシステムインテグレーターとのパートナーシップを通じて、SambaNovaのクラウド拡張を加速できると述べました。準備が整い次第、IntelとSambaNovaは、Intelの既存の企業顧客との関係およびパートナーチャネルを活用し、新プラットフォームを共同マーケティングおよび共同販売する計画です。このパートナーシップは両社にとって大きな可能性を持っています。SambaNovaはIntelのグローバルな展開力および製造基盤を活用してAIプロセッサーのスケール拡大が可能となり、Intelはこれまで十分に存在感を示せていなかった市場で巻き返す機会を得ます。これまでIntelは、AI業界においてNvidiaやAMDなどの他のチップメーカーと競争することができていませんでした。SambaNovaの強力なSN50チップとIntelのXeonプロセッサーの組み合わせは、その状況を変える可能性があります。Constellation ResearchのアナリストであるHolger Muellerは、SambaNovaの支援を受けることでIntelがAIチップ市場で存在感を示す可能性は依然としてあると述べました。「Nvidiaは注目を独占し市場シェアの大半を握っていますが、AIモデルは実際にはどのメーカーのチップ上で動作しているかを気にしていません。重要なのは性能です。もしSambaNovaとIntelの推論プラットフォームが競争力を持つならば、最大の課題はそれを企業に示し、NvidiaのGPUではなくそれを採用するよう説得することです」と述べました。両社は以前からこの協業を計画していたと考えられています。実際、12月にはIntelがSambaNovaを完全買収することを検討しているとの報道もありました。Bloombergは、同社が約$1.6B規模のオファーを検討していたと報じました。Intelが実際にそのような提案を行ったかは不明ですが、2021年の前回資金調達後の評価額の3分の1程度に過ぎなかったことから、SambaNovaが同意した可能性は低いとみられます。Intelのデータセンターグループのexecutive vice president兼general managerであるKevork Kechichianは、AIデータセンター市場には大きな機会があると述べました。「顧客はより多くの選択肢と、より効率的にAIをスケールさせる方法を求めています。Intelのコンピュート、ネットワーキング、メモリにおけるリーダーシップと、SambaNovaのフルスタックAIシステムおよび推論クラウドプラットフォームを組み合わせることで、GPUの代替を求める組織にとって魅力的な選択肢を提供します」と述べました。SoftBankは、日本の次世代AIデータセンターにSN50を導入する最初の顧客となります。本導入により、アジア太平洋地域の主権およびエンタープライズ顧客向けに、低レイテンシー推論サービスを提供します。オープンソースおよび独自の最先端モデル双方を、厳格なレイテンシーおよびスループット要件のもとでサポートします。「SN50により、日本向けにスピード、レジリエンス、主権性を備えたAI推論基盤を構築しています。SN50を標準化することで、最高クラスのGPUクラスターに匹敵する性能を、より優れた経済性とコントロールのもとで実現できます。」とSoftBankのテクノロジーユニット統括データ基盤戦略本部長である丹波廣寅氏は述べました。今回のSN50導入は、既にSambaCloudをホストして地域の開発者に超高速推論を提供しているSoftBankとの既存関係をさらに強化するものです。最新クラスターをSN50で構築することで、SoftBankは主権AI構想および将来の大規模エージェント型サービスの推論基盤としてSambaNovaを位置付けます。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/R5--sxXraHc" title="Rodrigo Liang on The Information: AI Chips, Power, and Scaling Beyond GPUs" 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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GPUに代わる選択肢を提供するAIチップメーカーの"SambaNova"がSeries Eで$350Mを調達し、Intelとの協業を発表

<a href="https://www.letter.ai/">Letter AI</a>は、Battery Venturesがリードし、Y Combinator、Lightbank、Northwestern Mutual Future Ventures、Stage 2 Capitalおよび既存投資家が参加したSeries Bで$40Mを調達した。世界をリードするGTMチーム向けのAIネイティブなrevenue enablementプラットフォームのLetter AIは、企業が保有する既存のナレッジを、Go-To-Market(GTM)チーム向けのリアルタイムかつ案件特化型のガイダンスへと変換するAIネイティブなrevenue enablementプラットフォームです。静的なコンテンツやトレーニングを整理するのではなく、ライブの案件文脈に基づいてパーソナライズされたenablementおよびコーチングを動的に生成することで、営業担当者が案件進行中のその瞬間に必要な情報を取得できるようにします。プラットフォームとしてゼロから構築されたLetter AIは、コンテンツ、コーチング、学習、バイヤーエンゲージメントを単一のインテリジェントなシステムに接続し、より高い利用率、より迅速なオンボーディング、そして顧客との接点時間の増加を実現します。revenue enablementは、エンタープライズスタックの中でも最も断片化されたレイヤーの一つとなっています。企業は分断されたツールに依存しており、それが低い利用率、遅いオンボーディング、そして営業担当者が顧客と過ごす時間が30%未満にとどまる状況を招いています。従来型プラットフォームが静的なアーキテクチャにAIを後付けしているのとは異なり、Letter AIは初日からインテリジェンスを中核に据えた統合プラットフォームとして構築されています。コンテンツ、学習、コーチング、バイヤーエンゲージメントを単一のシステムに接続し、各営業担当者および各案件にリアルタイムで適応します。今回の資金調達とあわせて、Letter AIは新プロダクトであるLetter Compassを発表しました。これは、進行中の案件に対してリアルタイムかつ案件特化型のガイダンスを提供するプロダクトです。enablementコンテンツおよび学習データと、ライブのCRMデータや顧客とのインタラクションを組み合わせることで、Letter Compassは高度に文脈化されたインテリジェンスを営業実行のフローの中に直接組み込みます。「営業手法は歴史的に、営業担当者が一度目を通して忘れてしまう静的なプレイブックの中に存在していました。Letter AIはそれを変えます。これは常に稼働するインテリジェンスレイヤーであり、すべてのコール準備に最適化され、すべてのライブインタラクションに組み込まれ、各案件の次のステップを能動的に形成します。本当に変革的なのはパーソナライゼーションです。ガイダンスは各バイヤー固有の文脈に合わせてカスタマイズされ、コーチングは各営業担当者の成長段階に応じて適応します。Letter AIは、営業担当者が今いる場所に寄り添い、常にオンで、常に関連性を保ち、変化するバイヤー環境に適応し続けます。」とStage 2 Capitalの共同創業者であり、HubSpotの創業CROであるMark Robergeは述べています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/Do2P-KfD-0M" title="Announcing our $40M Series B and Letter Compass Launch" 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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GTMチーム向けのAIネイティブなrevenue enablementプラットフォームの"Letter AI"がSeries Bで$40Mを調達

<a href="https://matx.com/">MatX</a>は、Jane Streetおよび元OpenAI研究者のLeopold Aschenbrennerが設立した投資会社Situational Awarenessがリードし、同社のSeries AをリードしたSpark CapitalおよびMarvell Technology、NFDG、そしてStripeの共同創業者であるPatrick CollisonとJohn Collisonなどが参加したSeries Bで$500M超を調達しました。2022年にGoogleの半導体部門出身の元エンジニアであるReiner PopeとMike Gunterによって設立されたNvidiaと直接競合できるAIチップ・スタートアップのMatXは、AIチャットボットを支える技術である大規模言語モデル向けに最適化されたチップを設計しています。「今回のラウンドにより、多額の資金を持つプレイヤーとほぼ同じ土俵に立つことができました。この資金により、MatXは製造スペースおよび重要部品、特に現在半導体業界で不足しているメモリを確保できるようになります。」とMatXの共同創業者兼CTOのGunterは述べています。MatXは、MatX Oneと呼ばれるチップを開発しています。このチップは、AIトレーニング向けにNvidiaやGoogleが使用している高帯域幅メモリ(HBM)と、より高速な推論処理のための静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)を組み合わせています。このデュアルアプローチは、高スループットと低レイテンシの両立を目的としています。「同一製品内でその両方を実現することは実際に可能であり、その結果としてはるかに優れた製品が生まれます。社内テストでは、同チップは主要な効率指標である平方ミリメートルあたりの計算性能において、Nvidiaの次世代Rubin Ultraを上回る可能性が示されています。」とMatXの共同創業者兼CEOのPopeは述べています。このハードウェアは大規模AIアプリケーションを支援することを目的としています。GPT-4のような高度なモデルのトレーニングや、ChatGPTに類似したアプリケーションの運用が可能です。これにより、高性能AIがより小規模なスタートアップやAIラボにも利用可能になります。現在MatXには約100名のメンバーが在籍しており、さらなるエンジニアを迅速に募集しています。同社は大規模な営業チームの構築にはあまり関心がなく、最高水準のパフォーマンスを重視するトップAIラボに直接アプローチしています。今年中にチップ設計を完了する予定です。製造はTSMCが担当します。今回の資金調達により、MatXは生産枠を確保し、必要な部品を調達できるため、チップ完成後すぐに出荷できる体制を整えられます。AIチップ市場は長年にわたりNvidiaのGPUが支配してきました。MatXのような新規参入企業は、性能、ソフトウェア互換性、信頼性、製造規模など複数の側面で既存企業に匹敵する必要があります。「市場に存在する製品と少なくとも5つほどの重要な側面で並ぶ必要があり、そのうち少なくとも1つでは大きく上回らなければなりません」とMatXの共同創業者兼CEOのPopeは述べています。スタートアップは一つの強みに集中しすぎて他の領域を軽視すると失敗することが多いとも指摘しています。OpenAIやAnthropicのようなLLM開発企業は、複数のチップサプライヤーやクラウドプロバイダーを利用する傾向を強めています。このトレンドはMatXや他の新規参入企業にとって機会を生み出しています。MatXは、インテリジェンスをすべての人にアクセス可能にすることを目指しています。同社の技術は、医療アドバイス、家庭教師、コーチング、パーソナルアシスタンスなどの専門AIサービスを支援できる可能性があります。スピードと効率性を組み合わせることで、これまで大規模ラボに限られていた能力をより小規模な組織にも提供することを目指しています。今回のSeries Bでは、AlchipやMarvellを含むサプライチェーン全体の投資家も参加しました。これらの支援により、重要な製造およびメモリ部品の確保が可能になります。同社は正確な評価額を開示していませんが、現在の企業価値は数十億ドル規模であると述べています。MatXの戦略は、トレーニングと推論の両方の性能を最大化するチップを開発することに焦点を当てています。大規模モデル計算にはHBMを活用し、低レイテンシ処理にはSRAMを活用することで、優れた製品を提供できると考えています。MatXは2027年に最初のチップを出荷する計画です。今回の資金調達により、開発を加速し、生産体制を強化しながらも遅延なく進めることが可能になります。また、AIラボと協議を進めており、実際のプロジェクトでチップをテストし、実製品への導入を目指しています。MatXは、AIハードウェア分野で既存大手企業に挑戦する新世代スタートアップの一角を担っています。異なるメモリ技術を組み合わせ、大規模言語モデルに特化するアプローチは、AIインフラの展開方法を変革する可能性があります。投資家や業界関係者はMatXの動向を注視しています。同社の成功は、これまで少数の大手企業が支配してきたAIチップ市場に変化をもたらし、小規模ラボにも強力なハードウェアへのアクセスを提供する転換点となる可能性があります。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/TticfCQAds8" title="Google Alum Raises $500M to Compete With Nvidia" 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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Googleの半導体部門出身社が設立したNvidiaと直接競合するAIチップ・スタートアップの"MatX"がSeries Bで$500M超を調達

<a href="https://www.getbasis.ai/">Basis</a>はAccelがリードし、GV、同社のSeries AをリードしたKhosla Venturesなどが参加したSeries Bで評価額$1.15Bで$100Mを調達し、これまでの資金調達総額は$138Mに達しました。2023年に設立された会計事務所向けのAIエージェントを開発するBasisは、財務諸表の作成、税務申告書の提出、経費の追跡といった、定型的で時間のかかる業務を処理します。その売り込みはシンプルです。反復的な業務を自動化することで、会計士がより付加価値の高いアドバイザリー業務に集中できるようにすることです。AIはもはや金融における単なるバックオフィスツールではありません。現在では、会計事務所の運営方法や金融市場の反応の仕方に直接的な影響を与えています。同社によると、同社のプラットフォームはすでに米国の上位25の会計事務所の約30%、および上位150社の20%で利用されています。今回の$100Mの資金注入により、同社は顧客基盤の拡大と、税務および監査分野での機能強化を計画しています。また、需要拡大に対応するため、機械学習およびエンジニアリングチームの拡充も進める方針です。今月初め、Altruist Corp.が税務計画向けAIエージェントを発表したことを受け、資産運用関連株が下落したとBloombergは報じました。その数日前には、Anthropicが複雑な金融リサーチに対応可能だとする新モデルを発表したことを受け、金融データプロバイダーの株価が下落しました。Basisは、ますます競争が激化する分野に参入しています。今月初めには、General CatalystがAI会計ソフトウェアのスタートアップ<a href="https://accrual.com/">Accrual</a>に$65Mを投資しました。また1月には、フランスのFinTechスタートアップの<a href="https://www.pennylane.com/fr">Pennylane</a>がTCVがリードする資金調達ラウンドで€175Mを調達したとBloombergは報じています。自動化への懸念がある一方で、米国労働統計局によると、今後数年間で会計士への需要は増加すると予想されています。課題は供給側です。会計職を志望する学生は減少しており、多くの経験豊富な専門家が引退または業界を離れています。BasisのCEOであるMatt Harpeは、同社は会計士を置き換えようとしているのではなく、支援することを目的としていると述べています。標準的な税務申告や財務諸表作成を自動化することで、人間の会計士はより高度なアドバイザリー業務へとシフトできるようになります。それには、税務戦略、資本配分、長期計画に関する意思決定を顧客とともに行う支援などが含まれます。Basisの中核的な差別化要因の1つは、同社が「long-horizon agents」と呼ぶものに注力している点であると同社は主張しています。Bloombergによると、これらは短いプロンプトに回答するのではなく、複雑な会計業務に数時間から数日間取り組むよう設計されたAIシステムです。同社はOpenAIと緊密に連携しており、より複雑化する会計ワークフローの管理に同社のモデルを活用していると述べています。Basisは、複雑なパートナーシップ税務申告を独立して処理できるAIエージェントを開発しました。会計士は各パートナーごとに個別の税務フォームを作成し、固有の利益配分契約を管理し、場合によっては複数の州で申告を行う必要があります。&nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="853" height="480" src="https://www.youtube.com/embed/SdbUmBpyMqU" title="AI-for-Accounting Startup Basis Hits $1.15B Valuation" 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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会計事務所向けのAIエージェントを開発する"Basis"がSeries Bで評価額$1.15Bで$100Mを調達

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