■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
SaaSからAIネイティブへの大転換期
Bessemer Venture Partners「Cloud built the foundation. AI is now rewriting the rules.」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
Bessemer Venture Partnersによる、クラウド時代の10年を振り返り、AI時代の新ルールを解説する記事。<yellow-highlight-half-bold>SaaS企業は今後1〜2年でAIへの移行に失敗すれば淘汰されるリスクに直面しており、この転換を成功させるための戦略的示唆が得られます。<yellow-highlight-half-bold>記事の要約は以下の通りです。
- AI時代の圧倒的なスピード感
クラウド企業がARR$100Mに到達するのに平均7.5年かかるのに対し、AIスタートアップはわずか5.7年で達成しています。ChatGPTの登場以降、AIは単なる技術革新ではなく、ビジネスの根幹を変える存在的な転換となっており、SaaS企業にとって適応は「選択肢」ではなく「生存条件」です。 - Cloud 100の10年間の成長が示す教訓
2016年に開始したCloud 100は、累計評価額が990億ドルから1.1兆ドル超へと成長しました。真のイノベーションは「テクノロジー」「ディストリビューション」「ビジネスモデル」の3つの要素が揃って初めて実現されます。この教訓はAI時代にも適用できる重要な指針となります。 - CanvaとIntercomの成功事例
Canvaは2013年から月間2.4億ユーザー、Fortune 500の95%に採用されるまで成長し、180億回以上のAIツール利用を実現しています。Intercomはわずか2年でSaaS CRMからAIネイティブ企業へ転換し、AIエージェント「Fin」が近々ARR 1億ドルに到達する見込みです。これらの事例は、既存SaaS企業がAIへ移行する具体的な道筋を示しています。 - AI時代の新しい成功ルール
コーディング技術だけでなく「システム思考」が重要になり、ワークフロー全体を理解できる創業者が勝ちます。採用人数よりチームの質を重視し、AIスーパーノヴァ企業は少数精鋭で急成長を実現しています。モデル単体では競争優位性にならず、独自データと差別化されたユーザー体験が防御力となります。 - 市場構造の変化：3つのプレイヤー層
AI市場は「既存大手(Incumbents)」「挑戦者(Challengers)」「新規参入者(New Entrants)」の3層に分かれています。従来の「ダビデ対ゴリアテ」構図とは異なり、膨大なデータと配信網を持つ既存大手が優位に立つケースも増えています。デザイン分野ではAdobe、Canva、Midjourneyがそれぞれ異なる立場から市場をリードしています。 - 今後12〜24ヶ月のM&A急増予測
2年間の急速な破壊を経て、既存のエンタープライズ企業が反撃に転じています。ゼロから再構築するのではなく、AIネイティブスタートアップの買収を通じて価値提案を再発明する動きが加速します。AIインフラ(オーケストレーション、監視、メモリ機能など)への需要も戦略的M&Aを促進します。 - 次世代創業者に求められる資質
クラウド時代は技術力と実行スピードが勝者を決めましたが、AI時代には「ビジョンを伴った速度」が求められます。より良いモデルだけでなく「世界のより良いモデル」を構築すること、つまり問題を再定義し、ワークフローを変革し、新しいビジネスモデルを発明できる創業者が成功します。次の10年はクラウド時代を超える一世代に一度の機会となります。
ビターエコノミクス：AIが変える資本とソフトウェアの関係性
It’s time to build「Bitter Economics」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
a16zによる、<yellow-highlight-half-bold>AIが「資本を大量投下して成果を生む」システムへと転換している現状と、従来のソフトウェア開発との根本的な違いを解説した記事。<yellow-highlight-half-bold>日本のAIスタートアップも、少人数チームで大規模資本を効率的に活用できる時代に入っており、従来の「人月の神話」的な制約から解放される可能性があります。記事の要約は以下の通りです。
- 「ビターレッスン」の本質
AIの父・Richard Sutton氏の論文が示す通り、最終的に勝つAI手法は「計算量を最も直接的に活用するもの」です。賢いアルゴリズムやエンジニアリングよりも、ブルートフォースな計算力を選ぶべきという教訓があります。これは、ムーアの法則に加えて、AIの学習と推論が並列化可能でGPUを大量投入できるため、計算力の劇的な増加から恩恵を受けられるからです。 - ソフトウェア企業と資本の関係性が根本から変化
従来のソフトウェア開発では、資金と人員を投入してもスケールに限界があり、むしろ過剰投資は逆効果でした(『人月の神話』が数十年前から指摘)。しかしAIプロジェクトは、はるかに少人数のチームが大規模な資本を活用し、歴史的な成長率を実現しています。業界として、資本制約ではなく「才能の集結と調整能力」「エンジニアリングの複雑性」に制約されていた時代が終わりつつあります。 - 新たな野心と楽観主義の時代
小規模チームが大量のデータとGPUを使って、広範な課題を解決する強力なプロダクトを生み出しています。この成功により、業界全体が失いかけていた野心と楽観主義が完全に新しいレベルで復活しました。AIは単なる技術革新ではなく、業界の可能性そのものを拡大させています。 - 取り組む問題の範囲が拡大
今後業界が取り組む問題の基準が変わります。主な考慮事項は(a)十分なデータとGPUがあるか(b)コストを回収できるほど有用なソリューションか、の2点です。資金調達のダイナミクスも既に変化しており、特定セクターではより早期により多くの資金が投入され、結果として初期段階の成長率とバーンレートが急上昇しています。 - 従来型ソフトウェアは終わらない
AIは多くの場合、問題を解決する非常に非効率的な方法です。Andrej Karpathy氏が指摘するように、AIは「仕様を定義するのは難しいが検証は可能」な状況に最適です。創造性、言語推論、数学、コード、科学の多くの分野がこれに該当します。AI企業は従来型ソフトウェアが不得意で未開拓の大規模市場に向かうため、既存ソフトウェア市場を当面置き換えることはありません。 - ソフトウェアエンジニアの役割は進化
エンジニアの需要が減ることはなく、むしろ役割が進化します。AI開発ツールの成熟(AIによるコード生成含む)により、特定の問題クラスに対して生産性が大幅に向上し、取り組める問題の範囲も広がります。実際、最も急成長しているAI企業は可能な限り速いペースでソフトウェアエンジニアを採用しています。 - 経済的な機械装置としてのAI
AGI(汎用人工知能)の登場時期に関する議論が多いですが、単一モデルからAGIが生まれるかどうかに関わらず、このメタ経済機械の影響は機能的に類似しています。つまり、膨大な範囲の技術的問題を「単なる経済の問題」に還元します。投資家にとって、これは有能なチームと企業に資本を着実かつスケーラブルに投下でき、組織を破壊することなく成長させられる「甘い」現実でもあります。
AI + ソフトウェアの現状：今後の急速な展開
SaaStr AIのYouTube「The State of AI + Software: Where It’s Going - Fast」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
SaaStrの創業者であるJason Lemkin氏は、Iconic Growthのデータや業界トレンドを基に、AI導入によってB2Bソフトウェア業界が急速に変革している状況を分析しています。同氏は、<yellow-highlight-half-bold>超効率的な組織へのシフト、AIエージェントの台頭、そしてベンチャーキャピタル投資のダイナミクスの変化<yellow-highlight-half-bold>について論じています。主なポイントは以下の通りです。
- AIネイティブ企業が達成する卓越した効率性
AIネイティブ企業は、従来のSaaSモデルと比較して、著しく高い資本効率を示しています。データによると、ARRが1億ドル（約150億円）の規模において、従来のSaaS企業のバーンマルチプルが通常1.6倍で推移しているのに対し、AIネイティブ企業は0.4倍まで低下しています。これは、AI企業が新たなARRを獲得する効率が4倍も高いことを示しており、トークンやコンピューティングインフラに関連するコスト増を、その急速な成長スピードがはるかに上回っているためです。 - セールスとマーケティングの効率性が新たな高みへ
主要なAI B2B企業は、規模拡大時において1.6という「マジックナンバー（売上効率指標）」を達成しており、これはセールスおよびマーケティングにかかった獲得コストを約6ヶ月で回収できることを意味します。対照的に、同規模の従来のSaaS企業のマジックナンバーは一般的に0.5倍前後であり、顧客獲得コストの回収までに2年を要しています。この格差は、わずかな改善ではなく、これまでにない新しい機能を提供するプロダクトに対する市場の強烈な需要に起因しており、その結果、積極的なアウトバウンド支出の必要性が低下しています。 - 人間の営業人員の大幅な削減
スタートアップは、AIエージェントを活用して人間の労力を拡張することで、極めて少人数のセールスチームで売上規模を拡大させています。顕著な例として、ARR 5,000万ドル（約75億円）に到達したあるスタートアップでは、営業担当者がわずか2名しかいませんでした。従来、次の成長段階へ進むためには約100名の担当者が必要とされる規模です。これらのスタートアップはセールス機能を排除しているのではなく、AIエージェントにサポートされた少人数のチームを配置し、大量のインバウンドリードをより効率的に処理しているのです。 - フリートライアルからのコンバージョン率向上AIネイティブなB2Bプラットフォームでは、AI非搭載の競合他社と比較して、フリートライアルから有料サブスクリプションへのコンバージョン率が大幅に高くなっています。ARRが1億ドルを超える企業では、フリートライアルの56%が有料プランへ転換しているのに対し、非AI企業では32%にとどまります。この高いコンバージョン効率は、AIツールの価値提案がユーザーにとって即座に理解しやすく魅力的であることを示唆しており、よりスムーズなPLGを可能にしています。
- 「Forward Deployed Engineer」の台頭
B2B業界で最も急速に増加している採用トレンドは、「フォワードデプロイドエンジニア」です。これは、プロダクトの機能と顧客への実装のギャップを埋める役割を担います。AIワークフローが正しく機能するためには、カスタマイズやデータの取り込みが必要となることが多いため、ベンダーはリソースを一般的なセールス職から、顧客と直接連携する技術専門職へとシフトさせています。これにより、複雑なAIエージェントが本格導入前に適切にトレーニングおよび調整されることを保証し、早期の解約を防いでいます。 - プリセールスを上回るポストセールスへの注力
組織設計において構造的な変化が起きており、AIネイティブ企業は人員の31%をポストセールス部門に配置しています。これに対し、従来のSaaS企業では22%以下にとどまります。カスタマーサクセスやエンジニアリングサポートへのこの重点的なリソース配分は、AIプロダクトが「導入して終わり」のソリューションではないという現実を反映しています。精度と信頼性を維持するためには、継続的な調整、トレーニング、およびモニタリングが必要です。成功しているベンダーは、このトレーニングプロセスをお客さま任せにするのではなく、自ら責任を持って担当しています。 - 従業員一人当たり収益のベンチマークが倍増
上場SaaS企業における従業員一人当たり収益のベンチマークは、約20万ドルから40万〜50万ドルへと上昇しました。AIネイティブなスタートアップはこの効率性をさらに押し上げており、一部の企業では50〜100人未満の従業員で収益1億ドルに到達しています。この傾向は、成長のために大規模なチームを採用する時代が終わり、各従業員が大幅に多くの収益を支える、筋肉質で高レバレッジな組織へと移行しつつあることを示唆しています。 - AIエージェントの成功にはトレーニングが不可欠
AIエージェントがB2Bのコンテキストで効果的に機能するためには、初期の十分なトレーニングと日々の反復学習が必要です。AI SDRやサポートエージェントの導入には、通常、データの取り込みやハルシネーションを防ぐための品質保証テストを含め、3〜4週間の厳密なセットアップ期間を要します。この時間と労力を惜しむ企業は、往々にしてAIツールを「使えない」と判断してしまいます。これは、複雑なエンタープライズワークフローにおいて、「箱から出してすぐに魔法のように使える」という期待が幻想に過ぎないことを浮き彫りにしています。 - グローバルおよび分散型チームへのシフト
中核となるAI人材は依然としてサンフランシスコに高度に集中していますが、企業は実務において、分散型のグローバルチームへの依存度を高めています。「オフショア」または海外の人員比率は、2026年までに24%から30%へと増加すると予測されています。この二重構造により、企業は主要拠点でトップクラスの技術人材を獲得競争しつつ、他の機能についてはグローバル採用を通じてコスト効率と運用規模を維持することが可能になります。 - 効果的なAI導入に伴う高コスト
高品質なAIエージェントの実装には多額の投資が必要であり、必要なトレーニングやサポートを考慮すると、ツール1つあたり年間3万〜5万ドル（約450万〜750万円）のコストがかかることがよくあります。たとえば、SaaStrは中核となるCRMにはわずか1万ドルしか費やしていないのに対し、一連のAIエージェントには名目上50万ドルを費やしています。この格差は、AIの真のコストが単なるソフトウェアのサブスクリプション費用にあるのではなく、それを効果的に機能させるために必要となる高度な技術リソース（人的コスト）にあることを浮き彫りにしています。 - エージェントは次なる桁違いの成長を象徴する
B2BにおけるAIエージェントの採用はまだ初期段階にあり、2026年は2025年に比べて桁違いの規模になると予想されています。ハイプはあるものの、大半のエンタープライズ企業や伝統的な産業ではこれらの技術の導入はほとんど始まっておらず、巨大な市場機会が残されています。自律型エージェントやAI主導のワークフローへの市場移行の大部分はこれから起こるため、「出遅れた」と感じている企業にも、キャッチアップするチャンスは十分に残されています。
人員管理の立て方
OnlyCFO's Newsletter「How I Do Headcount Planning」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
採用計画の立て方は、資金調達直後のスタートアップにおいても重要です。「組織的負債」を放置したまま人数だけ増やす、そして技術変化を無視したまま旧来型のベンチマークに従って計画を立てるなど、ミスを犯しがちなテーマになります。OnlyCFOの記事では、財務目標と戦略を実現するための効果的な採用計画の立て方を詳しく解説しています。<yellow-highlight-half-bold>GTM組織のモデルから、R&DとG&Aの適切な規模感など、次年度に向けての採用計画の整理に役立つ内容<yellow-highlight-half-bold>です。
- 「組織的負債」を解消してから採用せよ
技術的負債と同様、組織的負債も企業成長を阻害する。人員を増加する前にまず確認すべきは、現在の組織構造が最適か。低パフォーマーが非効率を生んでいないか、報告体系が足かせになっていないか、そしてAIなどの技術変化で必要な役割が変わっていないか、という点。スピード重視で組織設計を怠ると、後に大きなリスクを抱えることになります。 - ベンチマークは最後に使え
多くのリーダーがベンチマークを自分の望む人数を正当化する道具として活用している「まずベンチマークなしで計画を立て、完成後に比較して違いの理由を考える」ことが重要。特に2025年のような変化の激しい時期には、過去のベンチマークは参考になりません。 - 採用計画は「キャパシティ駆動」と「カレンダー駆動」に分けて考える
GTM組織（営業、SE、SDR、CSM）やサポート部門は、売上目標から逆算する「キャパシティ駆動型」で計画。一方、R&Dは売上比率や成長率で、G&Aは売上規模と成長率に基づく「カレンダー駆動型」で判断する。この違いを理解することが、効率的な採用計画の第一歩です。 - 従業員の真のコストとカルチャーの両方を守る
採用計画では基本給だけでなく、インセンティブ、福利厚生、設備、ソフトウェア、出張費など全体コストを考慮する必要があります。そして、コスト削減が必要な時期でも、残った社員のボーナス、昇給、昇進、社内イベントは確保すべきです。これがチームの士気と生産性を維持する鍵となります。
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移民起業家が語る資金調達──“伝える力”が未来を切り拓く
Crunchbase News「How To Raise Capital When You Don’t Sound Like An Insider」の一部を日本語で紹介したものです。全内容はリンク先をご覧ください。
- 外部者から挑戦者へ
Crunchbase Newsの記事では、ベラルーシ出身の起業家 Nick Lahoika氏が、自らのスタートアップ Vocal Imageを立ち上げ、移民として資金調達に挑んだ経験を語っています。母国の政治的混乱を経てエストニアへ移り、英語もネットワークもない状態からスタート。それでも彼は半年で25万ドルを集め、最終的には360万ドルのシードラウンドを調達し、ARRは1400万ドル規模にまで成長しました。 - 資金調達に必要な「伝える力」
Lahoika氏は、外部者として資金調達を進める中で学んだ3つのポイントを強調しています。- 課題を明確に示す投資家は「いくら必要か」よりも「なぜ存在するのか」に注目する。彼は「声や発音の不安が人々の自信を奪う」という課題を提示し、資金調達ではなく問題解決への情熱を伝えました。
- 非言語コミュニケーションの力姿勢や表情は言葉以上に投資家へ影響を与える。質問には前傾姿勢で応じ、笑顔や頷きで誠実さを示すことが信頼につながると語ります。
- ピッチコンテストの活用コンテストは直接投資を保証するものではないが、舞台に立つことでフィードバックや信頼を得られる。彼はTechChillやLatitude59などで勝利し、70万ドル以上を獲得しつつネットワークを広げました。
- 起業家への示唆
このストーリーが伝えるのは、「アクセントや出自は障害ではなく、むしろ説得力の一部になり得る」ということです。投資家が最初に気づくのは外見や話し方かもしれません。しかし次の数分で「何を解決するのか」を明確に示せば、記憶に残るのは出身地ではなくアイデアです。<yellow-highlight-half-bold>グローバル市場を目指す起業家にとって、資金調達の鍵は数字や市場規模だけではありません。「情熱をどう伝えるか」が未来を切り拓くのです。<yellow-highlight-half-bold>
■ 資金調達ニュース
［海外］
エンタープライズ
- Ramp - 企業向け経費管理プラットフォーム。評価額$32Bでプライマリー資金調達として$300Mを調達。投資家はLightspeed、Alpha Wave Global、Bessemer Venture Partnersなど(TechCrunch)
- Maxima - 経理業務自動化向けエージェンティックAIプラットフォーム。シードおよびシリーズAで$41Mを調達。投資家はRedpoint Ventures、Kleiner Perkins、Audacious Venturesなど(Business Wire)
- Stuut - 売掛金業務を完全自動化するAIプラットフォーム。シリーズAで$29.5Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz、Activant Capital、Khosla Venturesなど（Fortune）
- Sphere - グローバル税務コンプライアンスを自動化するAIネイティブプラットフォーム。シリーズAで$21Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz、Y Combinator、Felicis Venturesなど（TechCrunch）
- Automat - エンタープライズワークフロー自動化プラットフォーム。シリーズAで$15.5Mを調達。投資家はFelicis、Initialized、Khosla Venturesなど（FinSMEs）
バーティカル
- Federato - 保険業界向けAIネイティブプラットフォーム。シリーズDで$100Mを調達。投資家はGoldman Sachs Alternatives、Emergence Capital、Caffeinated Capitalなど(Business Wire)
- RapidSOS - 公共安全分野特化の緊急対応AI・データプラットフォーム。評価額$1B超でシリーズDで$100Mを調達。投資家はApax Digitalなど(Bloomberg)
- Voize - 介護施設向けAI音声アシスタント。シリーズAで$50Mを調達。投資家はBalderton Capital、HV Capital、Redalpineなど(Axios)
- Agentio - クリエイター広告プラットフォーム。評価額$340MでシリーズBで$40Mを調達。投資家はForerunner、Benchmark、Craft Venturesなど(TechCrunch)
- Tulu - 居住者の生活体験を向上させる、オンデマンド商品アクセスプラットフォーム。シリーズA追加ラウンドで$17Mを調達(Series A合計$37M)。投資家はGreenSoil PropTech Ventures、Bosch Ventures、New Era Capital Partnersなど（FinSMEs）
サイバーセキュリティ
- Guardio - AI時代の一般消費者向けサイバーセキュリティプラットフォーム。$80Mを調達。投資家はION Crossover Partners、Union Tech Ventures、Vintage Investment Partnersなど（TechCrunch）
- Doppel - ディープフェイクなどのAIによる攻撃に対する企業向け防御プラットフォーム。評価額は$600M超。シリーズCで$70Mを調達。投資家はBessemer Venture Partners、George Kurtz、NTT DOCOMO Venturesなど（Yahoo! Finance）
- Apono - AIを活用したアクセスインテリジェンスとポリシー管理プラットフォーム。シリーズBで$34Mを調達。投資家はU.S. Venture Partners、Swisscom Ventures、Vertex Venturesなど(SiliconANGLE)
- Method Security - 米国の重要機関向け自律型サイバーセキュリティプラットフォーム。シード・シリーズA合計で$26Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz、General Catalyst、Blackstone Innovations Investmentsなど（FinSMEs）
- Nudge Security - SaaSとAIセキュリティガバナンスプラットフォーム。シリーズAで$22.5Mを調達。投資家はCerberus Ventures、Ballistic Ventures、Forgepoint Capitalなど(PR Newswire)
ヘルスケア
- Profluent - タンパク質設計AI。$106Mの資金調達を実施。投資家はAltimeter Capital、Bezos Expeditions、Spark Capitalなど（Yahoo Finance）
- Arbiter - 医療の分断を解消するAI搭載のケアオーケストレーションプラットフォーム。評価額は$400M。$52Mを調達。投資家はTriEdge Investments、MFO Ventures、WindRose Health Investorsなど（FinSMEs）
ソフトウェア開発支援
- Span - AI開発者向けインテリジェンスプラットフォーム。シードおよびシリーズAで$25Mを調達。投資家はAlt Capital、Craft Ventures、SV Angelなど(Business Wire)
- OpenHands - クラウドコーディングエージェント向けオープンプラットフォーム。シリーズAで$18.8Mを調達。投資家はMadrona、Menlo Ventures、Obvious Venturesなど(Business Wire)
ハードウェア×AI
- Project Prometheus - Jeff Bezosが共同CEOを務め、エンジニアリングと製造業向け物理世界向けAIプラットフォーム。シリーズAで$6.2Bを調達。投資家はJeff Bezos、Vik Bajaxなど(TechCrunch)
- Archetype AI - 物理世界向けAIモデル。シリーズAで$35Mを調達。投資家はIAG Capital Partners、Hitachi Ventures、Bezos Expeditionsなど（FinSMEs）
フィンテック
- Flatpay - 中小企業向けカード決済ソリューション。評価額€1.5B($1.75B)でシリーズCで€145M($169M)を調達。投資家はAVP、Smash Capital、Dawn Capitalなど(TechCrunch)
その他
- Lambda - AIトレーニングと推論向けスーパーコンピューターを構築するスーパーインテリジェンスクラウド。シリーズEで$1.5B超を調達。投資家はTWG Global、USITなど(Business Wire)
- Luma AI - マルチモーダルAGIを構築する動画・画像生成AIモデル。評価額は$4B超。シリーズCで$900Mを調達。投資家はHUMAIN、AMD Ventures、Andreessen Horowitzなど（FinSMEs）
- Suno - AI音楽生成プラットフォーム。評価額$2.45BでシリーズCで$250Mを調達。投資家はMenlo Ventures、NVentures、Hallwood Mediaなど(TechCrunch)
［国内］
- Sakana AI - 日本独自の文化的背景や社会規範に最適化した、データやシステムが国内インフラ内で完結する「ソブリンAI」の開発を推進。シリーズBで約200億円を調達。資金調達後の企業価値は約4,000億円。投資家は三菱UFJフィナンシャル・グループ、Khosla Ventures、Factorial Fundsなど (Yahoo!ニュース)
- チューリング - 環境認識から経路計画、運転制御までを単一のAIで行うE2E（End-to-End）自動運転AIと、人間社会の常識や背景、文脈の理解を獲得した大規模基盤モデルを同時に開発。シリーズA 1stクローズで総額152.7億円(エクイティ97.7億円+融資55億円)を調達。投資家はJICベンチャー・グロース・インベストメンツ、グローバル・ブレイン、GMOインターネットグループなど (PR TIMES)
- estie - 日本最大級の商業用不動産データ分析基盤「estie マーケット調査」を中心に複数のサービスを提供。総額22億円のデットファイナンスを実行。金融機関は商工組合中央金庫、三菱UFJ銀行、りそな銀行など (PR TIMES)
- カルディオインテリジェンス - AIを活用した心臓病診断DXを提供。シリーズBファーストクローズで資金調達を実施(金額非公開)。投資家は新日本科学、東海東京インベストメント、いわぎん事業創造キャピタルなど (PR TIMES)
- Voicetep - 自然会話×AIで、音声による会話を通じて相手の内面で判断できる次世代の恋愛アプリ「ボイステップ」を提供。総額約2億円を調達。投資家は新韓－GBフューチャーフロー投資事業有限責任組合、DG Daiwa Ventures、HERO Impact Capitalなど (PR TIMES)
- シタテル - 企画、生産、貿易などのプロセスをクラウド上で統合し、企業が迅速かつ柔軟にものづくりができる衣服のデジタル生産プラットフォームを提供。プロメテックグループより第三者割当増資による資金調達を実施(金額非公開)。投資家はプロメテックグループなど (PR TIMES)
11/25/2025
