構造化レコード向けに設計されたLarge Tabular ModelのNEXUSを開発する"Fundamental"が総額$255Mを調達

Fundamentalは、ステルス状態を脱し、Seedで$30M、Series Aで$225M、の総額$255Mを調達したことを発表しました。評価額は$1.2Bとのことです。Oak HC/FTリードし、Valor Equity Partners、Battery Ventures、Salesforce VenturesなどのVCやPerplexity CEO、Brex共同創業者、Datadog CEOなどエンジェル投資家も参加しています。

2024年10月に設立されたLarge Tabular Model(以下LTM)を構築するAI企業のFundamentalは、数兆ドル規模のビジネス価値を内包する構造化レコード向けに設計されたLarge Tabular Model(LTM)であるNEXUSを開発しました。多くのAI企業がテキストや画像に注力する中、Fundamentalはエンタープライズ意思決定を実際に駆動する表形式データに取り組んでいます。Fortune 500企業から信頼されるFundamentalは、企業に「Power to Predict™」を提供することで、数兆ドル規模の価値を解き放ちます。

「私たちは、あらゆる業界・あらゆる企業において予測の基盤となっている、数十億のテーブルという世界で最も価値のあるデータを活用するために、汎用的なファウンデーションモデルを構築しました。NEXUSは、ビジネス意思決定のためのOSです」とFundamentalのCEO兼共同創業者は述べています。

Fundamentalはまた、Amazon Web Services(AWS)と戦略的パートナーシップを締結し、AWS顧客に対する同社モデルのエンタープライズ導入を加速させています。本日より、AWS顧客はAWSのダッシュボード上で計算資源やストレージを購入するのと同様の形で、自身のAWS環境内にNEXUSを購入・デプロイすることが可能になります。すべては、AWSが提供するセキュアで信頼性が高く、スケーラブルなインフラによって支えられています。並行してFundamentalは、需要予測、価格予測、顧客離脱予測といった予測ユースケースにこのモデルを適用するFortune 100企業との間で、7桁規模の契約を獲得しています。

エンタープライズは歴史的に、ディープラーニング以前の旧式な機械学習アルゴリズムを用いてデータ分析や意思決定、予測を行ってきました。一方で、近年のディープラーニングの進展は、主にテキスト、画像、動画といった非構造・時系列データに最適化されたLLMや関連アーキテクチャに集中してきました。その結果、これらのモデルは表形式データに内在する非連続かつ非線形な関係性を捉えることが苦手であり、サイズや次元の制約からエンタープライズ規模のテーブルを処理すること自体が困難です。つまり、あらゆる重要なエンタープライズ意思決定を支える表形式データセットから価値を引き出すようには設計されていないのです。

大規模言語モデル（LLM）ではなく、大規模タブラーモデル（LTM）と呼ばれる Fundamental の Nexus は、いくつかの重要な点で現代のAIの慣行から逸脱しています。このモデルは決定論的です。つまり、同じ質問をされた場合に毎回同じ回答を返し、ほとんどの現代AIラボのモデルを定義する transformer アーキテクチャに依存していません。Fundamental はこれを基盤モデルと呼んでいますが、通常の事前学習とファインチューニングのステップを踏むものの、OpenAI や Anthropic と提携した場合にクライアントが得るものとは本質的に異なるものです。

DeepMind出身者によって構築されたFundamental初の一般公開LTMであるNEXUSは、これまでにない高い精度で予測を行う力をエンタープライズにもたらします。NEXUSは、表形式データ専用に設計されたファウンデーションモデルとして、従来の予測分析を置き換えます。Fundamentalは、過去の出来事の分析にとどまらず、「次に何が起こるのか」「いつリスクが顕在化するのか」「どこに機会が存在するのか」といった将来志向の問いに、迅速な価値創出とあらゆるクラウドインフラ上でのエンタープライズグレードなデプロイを通じて答えることを可能にします。

数十億の表形式データセットを基盤としてゼロから構築され、Amazon SageMaker HyperPod上でトレーニングされたNEXUSは、行と列を横断する非線形な関係性や相互作用を理解します。エンタープライズは、多くの場合わずか1行のコードで、既存のデータスタックにNEXUSを直接統合できます。接続後、モデルは生の表形式データを取り込み、大規模な特徴量エンジニアリングや手動トレーニングなしに、基盤となる構造、パターン、依存関係を自動的に学習します。その結果、従来の機械学習手法を大きく上回る精度の予測を提供するエンジンが実現します。

「Fundamentalのモデルの重要性は、いくら強調しても足りません。構造化されたリレーショナルデータは、いまだディープラーニング革命の恩恵を十分に受けていません。金融不正から病院の再入院、エネルギー価格に至るまであらゆるものを予測できるFundamentalの能力は、ほぼすべての業界とセクターを支援できる可能性を示しています。深い技術的専門性と実証済みの商業的実行力を融合した世界水準の研究チームを擁し、同社は研究の厳密さとエンタープライズGTM理解という稀有な組み合わせを提供しています。私たちは、この旅路において彼らとパートナーを組めることを光栄に思います」。とOak HC/FTの共同創業者兼Managing Partnertは述べています。

FundamentalのパブリックローンチとLarge Tabular ModelであるNEXUSのリリースは、構造化ビジネスデータを大規模に予測インテリジェンスへと変換する、新たなエンタープライズAIカテゴリーを切り開くものです。