■「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
「パラダイムシフト」を生き抜く起業家の思考法
Alfred Lin氏のX投稿「Navigating a Paradigm Shift」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。
Sequoia CapitalのAlfred Lin氏による考察で、パラダイムシフトの本質は「終着点を予測すること」ではなく「移行期の不完全な状況をいかにナビゲート（航行）するか」にあると説いた記事です。<yellow-highlight-half-bold>AI vs SaaSという二項対立に惑わされず、変化の構造を深く理解することが日本の起業家にとっても、今まさに必要な視点<yellow-highlight-half-bold>といえます。記事の要約は以下の通りです。
- パラダイムシフトは「終わった後」に初めて自明になる
レンタルビデオ業界大手だったBlockbusterが消えた世界で育った子どもには、ビデオレンタルの概念自体が非現実的に映ります。変化の只中にいる私たちは、どこまでが過渡期でどこからが新常識かをリアルタイムで判断できません。それが移行期の本質的な難しさです。 - 人間はパラダイムシフトを見逃すように設計されている
脳は認知コストを下げるために既存の世界観を守ろうとします。スマートな人ほど「現行モデルがなぜ機能しているか」を深く理解しているため、変化への抵抗も強くなります。これは知性の失敗ではなく、複雑性への適応メカニズムです。 - 優れた起業家は「矛盾した2つの信念」を同時に持ち続ける
現行システムを尊重しつつ、それが唯一の正解ではないと信じる緊張感の中に居続けることが、シフトを起こす力の源泉です。現状を守るか完全否定するかに逃げず、その緊張を武器に変えることが求められます。 - NetflixはBlockbusterを「改善」したのではなく「フレームを変えた」
Blockbusterは既存モデルの在庫と店舗を最適化し、Netflixはレイテンシと品揃えを最適化しました。一方はモデルの改善、他方はモデルの転換です。新しいフレームが見えた瞬間、古いフレームは「摩擦」にしか見えなくなります。 - 「AIがSaaSを食う」は単純化しすぎであり、シフトは非線形に進む
ECが小売を壊滅させず、モバイルがデスクトップを殺さなかったように、パラダイムシフトは予言通りには進みません。AIはインターフェースでは革命的に見えても、アーキテクチャでは漸進的かもしれない。置き換えより先に補完が来る可能性が高いです。 - 移行期に最も危険な2つの誤りは ”早すぎ”と”遅すぎ”早く動きすぎると、まだ整っていないインフラに資本を燃やします。遅く動きすぎると、過去のマージンを守るだけになります。今は「確実性」が最も脆い時期であり、深く疑い、他者がまだ否定する未来に向けて建てる胆力が必要です。
- ネイティブAI企業も既存SaaS企業も等しく問われるのは「ナビゲーション力」
終着点の予測よりも、不完全な移行期をどう泳ぐかが勝敗を分けます。日本の起業家にとっても、AIファーストで構築するか既存プロダクトを変革するかどうかに関わらず、「自分の前提を疑い続ける謙虚さ」と「不確実性を楽しむ精神」が今最も重要な競争資産です。
生き残るSaaSはどこか？競争優位の3分類フレームワーク
Dan Hockenmaier氏のX投稿「The Software Shakeout: What Is Durable and What Is Not in the Age of AI?」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。
Dan Hockenmaier氏（投資家・アナリスト）による考察で、AI台頭によるSaaS市場の1兆ドル時価総額消失を受け、どの企業が生き残り、どれが淘汰されるか？を「スイッチングコスト」と「価値が複利成長するか」の2軸で整理した記事です。日本の起業家にとっては、<yellow-highlight-half-bold>新規参入の勝ち筋と、既存SaaSを模倣する事業モデルのリスクを見極めるうえで直接使えるフレームワーク<yellow-highlight-half-bold>です。記事の要約は以下の通りです。
- SaaSの時価総額1兆ドル消失は「AIによる競争激化」への警告信号
直近3週間でSaaS銘柄が軒並み暴落し、マルチプルは過去10年で最低水準に。ただし売られ方は無差別で、真の勝者・敗者の選別はこれからです。成長率も低下しており、単なる過剰反応とは言い切れない局面です。 - 「コードを書けるから代替できる」は誤解。本当の競争はビジネスレイヤーで起きる
脅威はコードの代替ではなく、4つの競合圧力です。新興スタートアップの低コスト参入、大手テックプラットフォームの垂直化、既存SaaSの横展開、そして顧客がソフトウェア予算をAIトークンに振り替えるリスクが重なります。 - 生存を左右する2つの問いは「スイッチングコスト」と「複利成長する価値」
スイッチングコストはUI習熟コスト・業務中断リスク・法規制リスクの3要素で決まります。しかしより重要なのは、スケールとともに価値が増幅するかどうかです。この2軸で企業の耐久性が決まります。 - 3つのセグメント
- 「耐久性の高さ」：データ・ネットワーク・規模の経済を持つ企業
CrowdStrikeのセキュリティイベント処理量、StripeやAppLovinのスケール連動コスト改善、CoStarの40年分の不動産データなど、AIが侵食しにくい複利型資産を持つ企業群です。CrowdStrike、Shopify、Stripe、Datadog等が該当し、AIは追い風にすらなります。 - 「緩やかに侵食」：スイッチングコストが時間を稼ぐが複利優位は薄い
AtlassianやSalesforce、SAPなどは代替品が増えても移行コストが高いため、すぐには崩れません。ただしその猶予期間中にAIエージェント機能を中核製品に組み込めるかが生死を分けます。 - 「急速に侵食する」：スイッチングコストや複利優位がない企業は、撤退か事業転換を
Monday、DocuSign、Zendesk等は新興代替品に市場シェアを奪われやすく、ビジネスモデル自体を転換しなければ生存が難しい。プライベート化を余儀なくされるケースも出てくると予測されています。
- 「耐久性の高さ」：データ・ネットワーク・規模の経済を持つ企業
- 「コード希少性」頼みのSaaSを作ってはいけない
過去10〜15年はコードが書けるだけで差別化が成立していましたが、AIがその前提を壊しました。価値が複利成長する仕組み（独自データ、ネットワーク効果、スケール経済）を最初から設計に組み込むことが、AI時代のスタートアップ設計の必須条件です。
「10ヶ月前、Salesforceをほとんど使っていなかった。今やAIエージェントのハブとして24時間365日稼働している。」
Jason Lemkin氏のX投稿「10 Months Ago, We Were Barely Using Salesforce. Now It's Our AI Agent Hub 24x7.」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。
Jason Lemkin氏がSaaStrでの実体験をもとに、SalesforceがほぼデッドウェアからAIエージェント20以上が稼働する中核システムへと変貌した経緯を詳細に解説しています。具体的なパフォーマンス指標、戦略的な教訓、CRMの未来への示唆が含まれています。以下に重要なポイントをまとめます。
- 塩漬けツールから10ヶ月で基幹システムへ
20年来の顧客関係にもかかわらず、SalesforceはSaaStrにとってほぼ形骸化したソフトウェアになっていました。営業チームはわずか3名に縮小し、そのうち2名は一切ログインしませんでした。データは陳腐化し、業務はGoogle SheetsとSlack、属人的な知識に依存するという、決して理想的ではない状況でした。この状況が完全に逆転したのは、CRMの刷新や新たな研修プログラムが導入されたからではなく、AIエージェントへの全面移行によって一元化されたデータハブの必要性が生じたからです。このケースは、AIの導入が、投資を諦めかけていたレガシーソフトウェアへの可能性を再び引き出しています。 - AIエージェントは混乱を防ぐために中央ハブを必要とする
AIエージェントを1〜2つ導入するだけなら問題ありませんが、5個、10個、20個と異なる業務領域で自律的に稼働するエージェントが増えると、協調の危機が生じます。共有データ層がなければ、エージェント同士が干渉し合い、重複したアプローチが発生し、矛盾したデータが蔓延します。SaaStrはこれを実際に経験しました。AI SDRが4つのインスタンスで稼働し、インバウンドスコアリングエージェント、通話ログエージェント、スポンサーシップパイプラインエージェント、サポートチケットエージェント、イベント出席管理エージェントがすべて同時に動いていたのです。教訓はアーキテクチャ的なものです。マルチエージェントの展開には唯一の信頼できる情報源が必要であり、CRMはその自然な候補となります。 - AI SDRは大規模なアウトバウンド成果を実証している
SaaStrは現在、異なるキャンペーンタイプをまたいで4つのAI SDRインスタンスを運用しています。Artisan AIは3つのキャンペーン（過去の参加者へのチケット販売、ウォームな関係先へのスポンサーシップアプローチ、休眠コミュニティメンバーへのVIP再活性化）を担当し、100日間で15,000件のメッセージを送り、5〜7%の返信率を達成しています。最新のAI GTMエージェントであるMonaco GTMは、真のアウトバウンドを担当し、稼働開始初日からAI業界の大手企業との商談を獲得しています。これらの数字は、AI SDRが実験的なツールではなく、特にキャンペーンタイプと見込み客の温度感でセグメント化した場合に、人間のSDRに匹敵するか上回る水準でパイプラインを生み出していることを示しています。 - 関係性を踏まえたAIアプローチはコールドメールを大幅に上回る
Agentforceが生成したキャンペーンは見込み客に対して72%の開封率と10%以上の返信率を達成しました。業界平均のコールドメール開封率が2〜4%であることと比較すると、圧倒的な差です。フォローアップが一切行われていなかった温かいインバウンドリード約3,000件へのメール送信が、すでに成約につながっています。この驚異的なパフォーマンスの差は一つの要因に集約されます。AIがSalesforceから得た過去のイベント参加歴、スポンサーシップ履歴、エンゲージメントパターン、企業情報といった完全な関係性のコンテキストを持っていたことです。これは巧みな件名の工夫によるものではなく、AIを通じて活用される構造化されたCRMデータの複利的な価値です。 - インバウンドAIクオリフィケーションがコンバージョン経済を変革する
QualifiedとAgentforceによって動く「デジタルAmelia」は、saastr.com上でビデオ、テキスト、音声のあらゆる形式でインバウンドのスコアリングをリアルタイムに処理しています。数十万件のセッションを処理し、1,000件以上の見込み客を審査し、スポンサーシップの確定収益100万ドル以上、さらに250万ドルのパイプラインに貢献しています。ある月のスポンサーシップ成約案件の71%がAgentforceによって審査されたリードから生まれており、これは歴史的なインバウンド平均の29〜34%と比較して大幅な向上です。CRMのコンテキストを背景とした「AI審査」は人間のパフォーマンスに単に追いついているのではなく、根本的に超えていることを示しています。 - SalesforceのM&A戦略がエージェントハブ論を裏付ける
SalesforceはSaaStrのAIスタックで活用している2つのツール、Momentum（CRMへの通話自動ログ）とQualified（インバウンドリードをスコアリングするAI）をいずれも買収しました。すべてのエージェント機能を自社開発するのではなく、各分野のベストインクラスのエージェントを買収してAgentforceの傘下に収める戦略です。Agentforceに2,000名が従事しているという事実と合わせて、このM&Aのパターンはその戦略的な賭けを示しています。今後5年でCRM市場を生き残る企業は、最高のデータベースを持つ企業ではなく、AIエージェントのハブとなる企業だということです。 - エージェントのコストがCRM本体のコストを上回る
SaaStrは今や個別のAIエージェントに対して、Salesforce本体よりも多くの費用を支払っています。このコスト構造の逆転は重要な意味を持ちます。Salesforceはすべてのエージェントデータが流れるインフラとして自らを位置づけ、価値の抽出はエージェント層で起きています。このダイナミクスはクラウドコンピューティングで起きたことに似ています。インフラ層はコモディティ化し、アプリケーション層が不均衡な価値を獲得します。AIの予算計画において、エージェントのライセンス費用は増大することから、事業者はこれが支配的なコスト項目になることを念頭に置く必要があります。 - AI優先の世界でCRMはOSになる
この記事の核心的なテーゼは直感に反する逆説です。AI優先でいくことはCRMを重要でなくするのではなく、CRMをOSにするということです。すべてのエージェントは共有データ層に読み書きする必要があります。AI SDR、インバウンドチャットボット、ウィンバックシーケンスのいずれによって開始された顧客インタラクションも、すべてのエージェントにとって記録され、照合され、利用可能でなければなりません。CRMはもはや報告ツールや営業管理層ではなく、自律的なビジネス運営の中枢神経系です。 - CRMの衛生管理が「あれば望ましい」から「必須」へ
SaaStrが初期に犯した過ちは、CRMの規律なしに運営できると思い込んだことでした。人間がすべてを担っていた頃は、Slackのスレッド、スプレッドシート、属人的な知識でも機能しました。人間は非構造化コミュニケーションから曖昧さやコンテキストを読み取れるからです。AIエージェントにはそれができません。クリーンなレコード、定義されたフィールド、一貫したデータ入力が必要です。リーンなチームが後回しにしてきたCRMの衛生管理（標準化されたデータ入力、適切なフィールド定義、クリーンなレコード）が、エージェントがそのデータに基づいて自律的な判断を下す際には、事業存続に関わる要件となります。 - エージェント間のコンテキスト共有が顧客体験の失敗を防ぐ
SaaStrの重要な学びの一つは、AIエージェント同士がどれほどコンテキストを共有する必要があるかを過小評価していたことです。AI SDRは、サポート対応で不満を感じたばかりの見込み客にアプローチすべきではありません。インバウンドクオリフィケーションエージェントは、見込み客がすでにアウトバウンドシーケンスに入っていることを把握すべきです。スポンサーシップエージェントは、「再接触」メールを送る前に企業のSaaStrとの全履歴を把握すべきです。中央ハブを通じた共有コンテキストがなければ、各エージェントは孤立して動作し、その結果として生まれる顧客体験は、エージェントが存在しない場合よりも悪化することすらあります。 - マルチエージェント展開には慎重なオーケストレーション計画が必要
エージェントを1つから20つに拡張するプロセスは線形ではありません。SaaStrは6つの顧客セグメントにわたって4つのAI SDRインスタンス、インバウンドクオリフィケーションエージェント、通話ログエージェント、スポンサーシップパイプラインエージェント、サポートチケットエージェント、イベント出席管理エージェントを運用しています。これらすべてがシグナルを生成し、学習し、判断を下しています。オーケストレーションの課題（エージェントが競合した場合はどちらが優先されるか、データはどのように流れるか、重複アプローチをどう防ぐか）は、意図的なアーキテクチャ計画を必要とします。この計画なしに機会主義的にエージェントを展開する企業は、必ず壁にぶつかります。 - AIエージェントがレガシープラットフォームの価値を再生させる
より広い示唆はSalesforceにとどまりません。多くの組織が後回しにされたり、部分的に放棄されたレガシープラットフォームを抱えています。AIエージェントの波は、これらのシステムに対する新たな評価基準を生み出します。「誰かがログインしているか？」ではなく「これは自律エージェントのデータバックボーンとして機能できるか？」という問いです。深いデータモデル、広範な統合エコシステム、構造化された記録管理を持つプラットフォームは、元のユーザーインターフェースが活用されていなくても、エージェント優先の世界では価値が高まります。これは自社開発か外部調達かの判断やプラットフォーム移行の意思決定を根本的に見直す契機となります。 - 存亡をかけた賭け。ハブかデータベースか
Salesforceは、AIエージェントのハブであることが最高のデータベースであることより価値があるという明確な戦略的賭けをしています。この賭けは、CRMおよびエンタープライズソフトウェアの全体的な競争環境に深刻な影響をもたらします。ハブモデルが勝利すれば、機能数やユーザーインターフェースのデザインではなく、統合の深さ、エージェントオーケストレーション能力、データのアクセシビリティが主要な参入障壁となります。HubSpot、Microsoft Dynamics、新興プレーヤーにとっての問いは、自らもエージェントハブとして位置づけられるか、それともAgentforceとM&Aで積み上げてきたSalesforceのアドバンテージが超えられない壁を生み出しているかということです。
ディストリビューションの重要性とコスト管理のポイント
Only CFOの記事「Praying for Distribution | AI Changes the Math」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。
OnlyCFOによる記事で、AI時代における「ディストリビューションの重要性」と「顧客獲得コストの悪化」を財務視点で分析しています。<yellow-highlight-half-bold>スタートアップの経営者やCFOにとって「正しい顧客獲得戦略の選択」と「P&L上に潜むGTM費の全体把握」を理解する上で重要な視点を提供<yellow-highlight-half-bold>します。記事の要約は以下の通りです。
- プロダクトよりディストリビューションが勝負
2026年において、優れたプロダクトはもはや差別化要因ではなく必須条件になりました。スタートアップが本当に構築すべきものはディストリビューションの強さであり、最速成長中の上場SaaS企業群は、R&Dの平均1.6倍をS&Mに投じています。 - P&Lの3か所にディストリビューション費用が潜む
ディストリビューション費用はS&Mだけに存在するわけではありません。CursorやLovableなどAI企業は推論コスト（原価）を顧客獲得費用として活用する「Inference as Distribution」戦略を採る一方で、AtlassianのようなPLG企業はR&Dにディストリビューション費用が隠れています。CFOはS&MだけでなくCOGS・R&Dを含めたトータルコストで管理する必要があります。 - 高COGS×高S&Mの同時追求はユニットエコノミクスを破綻させる
推論コストをディストリビューションとして使う戦略と、従来型のS&M投資を同時に行うことはできません。どちらかを選ぶ必要があり、高S&Mが機能するのは粗利率75%以上の場合のみです。自社のプロダクトとディストリビューションの相性（Product/Distribution Fit）を見極めることが不可欠です。 - CAC Payback Periodが過去最長水準、NRR低下が追い打ち
SaaS上場企業のCAC Payback Periodの中央値は約20ヶ月と過去最高水準に達しており、NRRの低下がさらに効率を悪化させています。プロダクト構築コストはAIで下がっても、注目を集めるコストは上昇し続けており、2026年の最優先事項はCAC Payback Periodの短縮です。
■ 資金調達ニュース
［海外］
バーティカル
- ChipAgents - 半導体設計向けエージェント型AIプラットフォーム。RTL設計・検証・物理設計の各工程をAIエージェントで自動化し、設計サイクルを大幅短縮。シリーズA1で$50Mを調達。投資家はAndreessen Horowitz（a16z）、Khosla Ventures、Intel Capitalなど。（BusinessWire）
- FYLD - エネルギー・建設・水道などインフラ現場向けAIフロントライン・インテリジェンスプラットフォーム。シリーズBで$41Mを調達。投資家はEnergy Impact Partners、Partechなど。（SiliconANGLE）
- Selector - 通信キャリア・クラウド事業者向けAI駆動型オブザーバビリティ・ネットワークインテリジェンスプラットフォーム。調達額$32M。評価額は$375M。投資家はAVP、Ansa Capital、Two Bear Capitalなど。（FinSMEs）
- Circuit - 製造業・サービス業向けAIプラットフォーム。生産計画・品質管理・現場オペレーションをAIで統合管理し、製造現場のDXを加速。$30Mを調達。投資家はKleiner Perkins、Andreessen Horowitz、S28 Capitalなど。（PR Newswire）
- Moab - 建設機器レンタル・ディーラーシップ事業者向けOS（業務管理システム）。在庫管理・予約・請求・整備記録を一元管理し、中小規模オペレーターのデジタル化を支援。シードおよびシリーズAで計$16Mを調達。投資家はBessemer Venture Partners、Founders Fund、Spark Capitalなど。（FinSMEs）
- Payra - 建設業・ブルーカラー産業向けERP統合型B2B決済・売掛金自動化プラットフォーム。グロースエクイティで$15Mを調達。投資家はEdison Partners。（Yahoo! Finance）
- Dataro - 非営利団体・チャリティ向けAI活用ファンドレイジング・インテリジェンスプラットフォーム。寄付者の離脱予測・アップグレード予測・最適なコンタクトタイミングをAIで提示し、寄付収益を最大化。シリーズAで$14.28Mを調達。投資家はBlackbird Ventures、Salesforce Ventures、Rampersandなど。（SaaS News）
ソフトウェア開発支援
- emporal - AIエージェント向けデュラブル・エクゼキューション基盤。OpenAI、Netflix、Snap、JPMorganなど数千社が採用し、前年比380%超の収益成長を達成。シリーズDで$300Mを調達。評価額は$5B。投資家はAndreessen Horowitz、Lightspeed Venture Partners、Sapphire Venturesなど。（TechCrunch）
- Render - アプリケーション開発者向けクラウドインフラプラットフォーム。HerokuのモダンOSSS代替として注目され、Webサービス・データベース・静的サイトのデプロイを統合的に提供。シリーズCエクステンションで$100Mを調達。評価額は$1.5B。投資家はFundersClub、South Park Commons、Heavybit Industriesなど。（Yahoo! Finance）
- Braintrust - AIモデル・エージェントの本番運用向けオブザーバビリティ・評価プラットフォーム。シリーズBで$80Mを調達。評価額は$800M。投資家はICONIQ、Andreessen Horowitz、Greylockなど。（SiliconANGLE）
- SurrealDB - AIエージェントのメモリ・コンテキスト管理に対応したクラウドネイティブなマルチモデルデータベース。シリーズA拡張で$23Mを調達。投資家はChalfen Ventures、Begin Capital、FirstMarkなど。（SiliconANGLE）
エンタープライズ
- Onshore（旧SPRX） - R&Dタックスクレジット・コストセグリゲーションなど複雑な税務インセンティブの申請・防衛を自動化するAIタックスプラットフォーム。シリーズBで$31Mを調達。投資家はFPV Ventures、Vertex Ventures、ADP Venturesなど。（Yahoo! Finance）
- Stacks - CFO組織向けエージェント型経理・決算自動化プラットフォーム。シリーズAで$23Mを調達。投資家はLightspeed、EQT Ventures、General Catalystなど。（SiliconANGLE）
- Kana - マーケター・メディア企業向けにキャンペーン管理・オーディエンスターゲティング・ROI最適化を自動化するAIエージェントプラットフォーム。シードで$15Mを調達。投資家はMayfieldなど。（TechCrunch）
サイバーセキュリティ
- Cogent Security - 脆弱性の発見から修正までを自動化するAIネイティブ型脆弱性管理プラットフォーム。シリーズAで$42Mを調達。投資家はBain Capital Ventures、Greylock Partners、Definitionなど。（SiliconANGLE）
- Aliro - 数学的暗号に依存しない量子もつれを活用した物理法則ベースのネットワークセキュリティプラットフォーム。調達額$15M（超過応募）。投資家はGutbrain Ventures、Cisco Investments、Argon Venturesなど。（FinSMEs）
ヘルスケア
- Codoxo - 医療費支払い適正化（Payment Integrity）向けAI・生成AIソリューション。シリーズCで$35Mを調達。投資家はRevolution Growth、Health Catalyst Capital、Chrysalis Venturesなど。（Yahoo! Finance）
- Daffodil Health - 米国健康保険プラン管理・保険金請求処理向けAIプラットフォーム。。シリーズAで$16.3Mを調達。投資家はa16z Bio + Health、Andreessen Horowitz、General Catalystなど。（BusinessWire）
フィンテック
- Avantos - 金融アドバイザー・富裕層管理向けAIネイティブ型クライアント・オペレーティングシステム。シリーズAで$25Mを調達。投資家はBessemer Venture Partners、Guardian Life、SEI・Vanguardなど。（Yahoo! Finance）
［国内］
- Sotas - 化学物質の法規制チェックを自動化する「Sotas化学調査」と化学素材データベース「Sotasデータベース」を提供。大手化学メーカーを中心に約200社が導入し、経産省主導の国家プロジェクト（CMP）にも採択。シリーズA 1stクローズで10億円を調達。投資家はグロービス・キャピタル・パートナーズ（リード）、ツカサペトコ、弘栄貿易など（PR Times）
- ゴーレム - 見積・設計・施工データを構造化しAIによる自動解析と業務標準化を実現する建設データプラットフォーム「Gorlem Platform」を運営。清水建設・竹中工務店などのトップゼネコンと共同開発実績あり。8億円を調達。投資家はANRI、清水建設、竹中工務店など（PR Times）
- Smart Craft - 製造現場の工程管理・品質管理・在庫管理を一元化するSaaS型クラウド製造実行システム（MES）を提供。プレシリーズAで累計4億円を調達。投資家は三井住友海上キャピタル、三菱UFJキャピタルなど（PR Times）
- Yuimedi - 電子カルテデータを活用した製薬企業向けRWDサービス「YuiData」、生成AIで電子カルテから情報抽出するSaaS「YuiQuery」など医療データ利活用インフラ3事業を展開。日米での事業展開中。4億円を調達。投資家はDG Daiwa Ventures（リード）、三井住友信託銀行、SMBCベンチャーキャピタルなど（PR Times）
- リンクウィズ - 3次元形状処理エンジンを活用した産業用ロボットの自律化システム（L-ROBOT・L-QUALIFY）を製造業向けに展開。シリーズCエクステンションラウンドで2億円を調達（シリーズC累計8.5億円）。投資家はSuzuki Global Ventures、豊田通商など（PR Times）
- SIGQ - SaaS・クラウドが社会インフラ化する中、組織の暗黙知や意思決定プロセスを構造化データとして蓄積し、インシデント対応の意思決定を高速化するAgentic AI「Incident Lake」を開発。プレシリーズA 1stクローズで1.23億円を調達。投資家はみずほキャピタル、SMBCベンチャーキャピタル、倉橋健太（プレイド代表）など（PR Times）
2/24/2026
