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「今週のSaaSxAIニュース」ピックアップ！
＊SaaSxAI Weeklyは、ALL STAR SAAS FUNDが毎週ピックアップした記事を日本語で要約してお届けしています。
SaaSマルチプル、18倍から4倍へ——崩壊の「本当の原因」はAIではない
by Ruben Dominguez on The VC Corner「The Great SaaS Reset: From 30× Euphoria to AI-Driven Repricing」
SaaSの黄金時代を終わらせた構造的要因（ZIRP終焉・成長鈍化・AI予算シフト）と、AI時代に生き残るSaaSの条件を解説しています。日本の起業家にとっては、グローバルのバリュエーション基準がそのまま国内調達環境にも波及するため、今後の資金調達戦略と事業設計の見直しに直結する内容です。
なぜマルチプルは崩壊したのか
- SaaSマルチプルの崩壊は「AIのせい」ではない
最初に崩れたのはAIではなく、金利正常化と成長鈍化です。2021年のZIRP環境下では、SaaSは「毎年成長する長期債券」として扱われ、20倍超のマルチプルも正当化されました。しかし金利上昇により割引率が変わり、将来キャッシュフローの現在価値が急落。AIはあくまで触媒に過ぎません。根本原因は、成長率が30%台から10%台前半へと構造的に低下したことです。 - 公開市場はすでに織り込み済み——マルチプル中央値は18倍→4倍
2020年時点では上場B2B企業の約60%が10倍以上のマルチプルで取引されていました。2026年初頭にはその割合はわずか5%まで縮小。SalesforceですらARRの4倍を下回る水準で取引されています。未上場のプライベートマーケットも公開市場の評価基準に追随しており、高いバリュエーションを維持してきたレイターステージ企業には修正圧力がかかっています。
AIが変えるSaaSの収益構造
- AIは「SaaSを殺す」のではなく「予算を奪いあう」
企業のIT予算は有限であり、AIへの投資増は既存SaaSへの支出を削る形で起きています。基幹システム（Salesforce、Workdayなど）は残りますが、新規ソフトウェアの購入はすべて「なぜ既存スタックのAI機能で代替できないのか」という問いに直面するようになりました。 - シートベースのSaaSは「席の減少」という新たな敵に直面
AIエージェントは既存システムを置き換えずに、その内側で業務を自動化します。50席必要だった企業が35席で同じ業務量をこなせるようになると、チャーンではなく「静かな縮小」が始まります。拡張収益はゆっくり失速し、NRRが低下するシグナルはチャーンが発生するよりずっと前に現れます。アウトカムベース・利用量ベースへの料金体系の転換が急務です。
生き残る事業の条件
- 参入障壁は下がり、「生存の壁」は上がった
AIにより2人のエンジニアが以前の20人チーム相当のプロダクトをリリースできるようになりました。$1M〜$5M ARRを達成することは容易になりましたが、差別化の賞味期限は短くなり、2024年に「魔法」だった機能が2025年には標準機能に。$10M ARR到達が「持続的な堀」の証明だった時代は終わり、今はそこに到達しても一時的なAPI活用に過ぎないケースもあります。<yellow-highlight-half-bold>本当に価値があるのは、深いディストリビューション・独自データ・ワークフロー組み込み<yellow-highlight-half-bold>です。 - SaaSは「コモディティ」と「インフラ」の二極化へ
広範なユースケースに対応するが統合が浅いホリゾンタルSaaSは、マルチプルが歴史的平均に逆戻り。一方、ミッションクリティカルなワークフローに深く組み込まれ、NRR120%超を維持する企業は依然としてプレミアムバリュエーションを保っています。Palantirが60倍のマルチプルを保持し「エンタープライズAI OSクラブ」に一人で君臨する一方、FigmaはIPO後に時価総額の80%を失いました。
「誰も触りたがらない問題」が最大のビジネス機会だった——Recall.aiが3,000社に選ばれた逆張りの本質
by Bessemer Venture Partners on BVP Atlas「Recall.ai: Building the infrastructure behind AI tools and products for video conference recording」
Bessemer Venture Partners（BVP）によるポートフォリオ企業Recall.aiの創業ストーリーと事業構築の教訓を解説した記事です。「インフラの痛みを事業に変える」という発想は、Moatを構築するうえで直接応用できる示唆に富んでいます。
「インフラの地獄」を自ら経験したからこそ事業になった
創業者のDavid Gu氏とAmanda Zhu氏はもともとビデオ会議録画ツールを運営していましたが、開発時間の約80%をインフラ整備に費やしていました。「プロダクト企業がインフラで勝つことはできない。うまくいっても誰も気づかず、失敗すれば顧客が離れる」——どう転んでも報われない、という"ノーウィン状況"への怒りが、Recall.aiを生み出す原動力になりました。<yellow-highlight-half-bold>自分が最も苦しんだ問題にこそ、事業機会が眠っています。<yellow-highlight-half-bold>
LLMの登場が「ゼロから事業を再定義」するタイミングを生んだ
2022年にGPT-3.5などのLLMが非構造化テキストの処理に優れるようになったとき、「これから膨大な数の企業が会話データを使ったAIプロダクトを構築しようとするが、インフラの痛みは誰も解決していない」と2人は確信しました。テクノロジーの変曲点は、既存プロダクトをゼロから再設計する最大のチャンスです。
インフラ企業こそ「顧客の顧客」まで理解することが最強の差別化になる
Recall.aiは開発者（顧客）だけでなく、その先のエンドユーザーのニーズまで深く理解していたため、顧客に対して転写コストの最適化方法やプロダクト設計のアドバイスができました。「インフラを提供するだけ」では代替可能なベンダーです。顧客の課題解決まで伴走できてはじめて、スイッチングコストの高いパートナーになれます。
「セルフサーブ神話」を疑え──最初の3年は全員と話せ
デベロッパー向けツールの定石はセルフサーブとコミュニティ主導ですが、Recall.aiは最初の3年間、全顧客に必ず営業担当との会話を課しました。「本当の価値は売上ではなく、学習だ」とDavid氏は語ります。セルフサーブでは顧客はなかなか話してくれません。話してくれる人は、熱狂的なファンか深刻な不満を持つ人に偏りがちです。
利用量ベース課金は「インフラ企業の本質的な誠実さ」の表れ
Recall.aiの課金モデルは会話データのキャプチャ時間に応じた従量制で、「顧客のプロダクトが成功するほどRecall.aiのコストも上がる」という設計です。これによりベンダーと顧客の利益が完全に一致し、シートベース課金のような摩擦も生じません。AIインフラのスタートアップが価格設計を考える際、「自分たちが儲かるほど顧客も成功しているか？」という問いは本質的な指針になります。
「会話データ」はAIエージェント時代の石油になる
David氏はAI自動化の本質的な課題をこう指摘します。「どれほど優れたエージェントも、人間が持つのと同じコンテキストにアクセスできなければ、同じタスクを自動化することはできない」。営業フォローアップメールを書くエージェントでさえ、ミーティングの中身を知らなければ的外れになる。会話データの収集・処理・活用を制した企業が、次世代のAIプロダクト競争を制します。日本でも議事録AIや商談解析AIは急成長領域であり、その根底にあるインフラ層は手薄なままです。
「誰も触りたがらない問題」に最大のビジネス機会がある
Recall.aiは最も派手なAI機能を競って作るのではなく、すべてのAIプロダクトが必要とする「誰も手をつけたがらない地味なインフラ層」を所有することで成功しました。現在、HubSpot・ClickUp・monday.comなど3,000社超が採用しています。
SierraのBret Taylorが語る、AIエージェント時代のSaaSの行方
by Bret Taylor on Cheeky Pint「Bret Taylor of Sierra on AI agents, outcome-based pricing, and the OpenAI board」
SierraのCEOであり、OpenAI取締役会の会長を務めるBret Taylor氏が、Stripe共同創業者のJohn Collison氏によるポッドキャスト「Cheeky Pint」に出演しました。エンタープライズにおけるAIエージェントの現状、SierraのARR1億6,500万ドルへの急成長、SaaSバリュエーションの今後、そしてAI時代に企業が組織構造を再考すべき理由について議論しています。
AIエージェントの現在地
- Sierraの急成長がAIエージェント市場の可能性を証明
現在のARRは約1億6,500万ドル。Sierraはわずか7四半期で1億ドル、その後わずか1四半期で1億5,000万ドルに到達し、この急成長を続けています。同社はヘルスケア（Cigna、Sutter Health）、金融サービス（SoFi）、通信（SiriusXM）など、大手企業向けにAIエージェントを提供しています。クライアントの約3分の1が売上高100億ドル以上、半数以上が10億ドル以上の企業です。大手ブランドがこれほど急速に導入を進めているという事実は、AIによるお客さま体験がすでに実験段階から必須要件に変わったことを示しています。 - AIエージェント同士がすでに電話で会話している
実世界におけるAI導入の最も印象的な事例の一つとして、Sierraのヘルスケア分野のクライアントでは、AIエージェントがエコシステム全体で電話の発着信を行なっています。Cignaのような保険会社（ペイヤー）はAIエージェントが電話を受け、医療提供者側はAIエージェントが発信を行い、レベニューサイクルマネジメント企業は請求業務にAIを活用しています。これらのエージェントは専用のAIプロトコルではなく、公衆交換電話網上で英語を使ってコミュニケーションしています。
カスタマーサービスの変革
- AIで問い合わせが減るはずが、むしろ2〜3倍に増えた理由
Sierraを利用するある小売企業では、会話の総量が2〜3倍に増加し、AI自動化によるコスト削減分をほぼ相殺するほどでした。お客さまとのやり取りが煩わしいものから心地よいものに変わった結果、問い合わせ頻度が2〜3倍に増加したのです。その企業のCEOは「ようやくお客さまの声に耳を傾けられるようになった」と非常に喜んでいました。これはATMの歴史的事例と類似しています。ATMの登場は銀行の支店数を減少させませんでした。銀行が支店の従業員に新たな収益創出の役割を見出したためです。カスタマーサービスを安価かつ快適にすることによる2次的・3次的効果は予測困難ですが、大きな変革をもたらす可能性があります。 - AIエージェントはお客さまサービスの70〜90%を解決可能
Rampのような企業はSierraを通じてカスタマーサービスの90%を自動化しており、最も先進的な導入事例ではエスカレーション前に問題を先回りして対処しています。人間の担当者に回されるケースはより複雑なものに限られますが、結果として担当者の満足度はむしろ向上しています。より難しくやりがいのある問題に集中できるようになるためです。1件あたりのコストは人間の電話対応で10〜20ドルかかっていたものが数セントにまで低下し、利益率の低いお客さまや1ユーザーあたりの売上が小さいお客さまにも質の高いサービスを提供できるようになります。
SaaSの価値移動
- SaaSバリュエーションの下落は合理的だが過剰反応の面もある
Taylor氏は、SaaSの上場企業バリュエーションが20〜30%下落していることについて、セクターの不確実性がかつてないほど高いため、合理的であるとの見方を示しています。従来のSaaSの財務モデルは、年間経常収益（ARR）が年金のように機能し、その成長にわずかに先行して人員を増やすという構造に依存しています。AIがその収益の持続性を脅かすのであれば、ディスカウント・キャッシュフロー分析は大きく変わります。ただしこれは個別企業の問題ではなくセクター全体への評価だと捉えており、Microsoftの復活を例に挙げ、どの既存大手企業もプラットフォームシフトを乗り越えられる可能性があると指摘しています。本質的な問いは、AIエージェントがSoRからシステム・オブ・アクションへと価値をシフトさせるかどうかだと述べています。 - SoRの価値が「アクションのシステム」へ移行する可能性
エンタープライズソフトウェアの価値はどこへ移動するのか。この問いにTaylor氏は根本的なテーゼを提示しています。従来、SoR（ERP、CRM、マーケティングデータベース）は各部門のワークフローの中心的存在でした。しかしAIエージェントは実際に価値ある労働を遂行しプロセスを実行するため、体系化されたプロセスそのものが新たなSoRとなり得ます。Taylor氏のフレームワークによれば、システムが純粋なデータベース（財務台帳など）に近いほど、その価値は持続的です。一方、エンゲージメントシステムに近いほど価値の持続性は低くなります。AIエージェントは統一されたデータベースを必要とせず、複数の異なるソースからデータを取得できるためです。
企業・人材への示唆
- AI生産性の向上には部門単位ではなくプロセス単位の思考が必要
AIによる生産性向上の最小単位は、人でも部門でもなく「プロセス」だ——これがTaylor氏の主張です。例として新規サプライヤーのオンボーディングを挙げており、法務・財務・調達・IT・事業部門が関与するこのプロセスの所要期間の中央値は17日です。AIを活用したアプローチであれば17時間に短縮できる可能性がありますが、それは各部門のサイロを個別に最適化するのではなく、エンドツーエンドで考えた場合に限ります。全従業員にCopilotを配布して「これでAI化した」と言うだけでは不十分です。企業は明確なKPIを持つ部門横断的なプロセスを特定し、そのプロセスに責任者を配置し、汎用的なソリューションではなく狭く具体的にAIを適用する必要があります。 - すべてのSaaSプロダクトにダッシュボードとAPIに加えて「AIルールブック」が必要になる
将来すべてのSaaSアプリケーションには、WebダッシュボードとAPIだけでなく、Taylor氏が「ハーネス」と呼ぶもの——AIエージェントにプラットフォームの活用方法を教える包括的なルールブック——が必要になります。これはボタンの一覧を渡されるのと、プロダクトのあらゆるテクニックを熟知した専門ガイドを得るのとの違いに例えられます。StripeをはじめとするプラットフォームはやがてAIルールブックがお客さま向けエージェントとどれだけうまく連携するかで評価されるようになるでしょう。APIだけでは不十分です。エンタープライズソフトウェアの多くの重要な操作はダッシュボード上のトグルとしてのみ存在し、プログラムからアクセスする手段がありません。業界全体がこのギャップに気づき始めています。 - モデルの改善がなくてもLLMには数兆ドル規模の未実現価値がある
仮に今日モデルの開発が停止しても、LLMを通じて実現されるべき数兆ドル規模の経済的価値は依然として残っている——これはTaylor氏が大胆に提示するテーゼです。<yellow-highlight-half-bold>ボトルネックはモデルの能力ではなく、LLM市場の未成熟さにあります。<yellow-highlight-half-bold>サンフランシスコのスタートアップの多くは、退屈だが重要なビジネスプロセス向けのエージェントを構築するのではなく、AIの周辺にある比較的単純なツールを開発しています。AI導入の最大の障壁の一つは、特定のビジネスワークフロー向けに設計されたソリューションの不足であり、このLLM市場が成熟することで今後数年のうちに生産性の飛躍的な向上が実現すると論じています。 - ゼネラリスト型「プロダクトエンジニア」が最も価値ある人材になる
プロダクトセンス・インフラの理解力・お客さまへの深い共感を兼ね備えた新しい役割の台頭を、Taylor氏は予測しています。企業の成長に伴い専門化が進むなかで、これまで傍流に追いやられてきたこうしたゼネラリストは、AIコーディングエージェントによって自律的にプロダクトを完成させる能力を得たことで、今や最も価値ある人材となっています。John Collison氏もStripeでまったく同じ傾向を確認しています。お客さまを深く気にかけながらも以前は最強のエンジニアではなかった高い主体性を持つ人々が、AIというパワースーツを得たことで「圧倒的に台頭」しているのです。両者は、この変化が組織構造を根本的にフラット化する可能性があるという点で一致しています。
ARRがキャッシュに変わるまでの「穴」、見えていますか？
by OnlyCFO on OnlyCFO's Newsletter「The ARR to Cash Leaky Bucket | Build This Bridge」
「ARRが伸びているのに、なぜキャッシュが増えないのか」——この問いにソフトウェア企業は明確に答える必要があります。ARRから実際のキャッシュ回収までの間には、無数の「バケツの穴」が存在します。<yellow-highlight-half-bold>2つのブリッジモデルでその穴を可視化し、財務規律の基盤を作る方法<yellow-highlight-half-bold>を解説した記事です。
ARRとPL収益は「ほぼ必ず」乖離する
ARRは最も楽観的なトップラインの定義であり、PL収益はほぼ常にARRを下回る。無償提供期間や契約条件の違いがその原因になりやすく、ある事例では2年間で3％の乖離が気づかぬうちに生じており、$1.5Mの収益が「消えていた」ことが判明した。この乖離を説明できなければ、CFO/CEOとしての信頼は崩れる。
2つのブリッジ構築が経営の「信頼」を支える
著者が推奨するのは「ARR→収益ブリッジ」と「収益→現金ブリッジ（Cash Proof）」の2段構造。請求額の推計、繰延収益の増減、回収サイクルなどを順に接続することで、ARRが最終的にどれだけキャッシュに変換されているかを一本の線で説明できる。M&A DDの場面でも、このブリッジの有無がプロセスのスピードを大きく左右する。
「漏れ穴」を知ることが、財務規律の出発点
ARRからキャッシュへの経路を妨げる要素——無償期間、長期前払い割引、回収遅延、チャーンなど——を一つ一つ特定することが、健全な財務管理の基礎となる。これらを把握して初めて、投資家・取締役会・経営チームに「ARRの動きをきちんと説明できるCFO」として信頼される。
資金調達ニュース
［海外］
🔒 サイバーセキュリティ
- Armadin — Mandiant創業者Kevin Mandia氏が率いる、AI駆動型サイバー攻撃に対抗する自律型AIエージェントを構築するセキュリティスタートアップ。シードおよびシリーズA合計で$190Mを調達。投資家はAccel、GV（Google Ventures）、Kleiner Perkins。(TechCrunch)
- Kai - スレットインテリジェンスからインシデントレスポンスまでを自律的に実行するエージェント型AIサイバーセキュリティプラットフォーム。$125Mを調達。投資家はEvolution Equity Partners、N47。（SiliconANGLE）
- Jazz - ルールベースのDLP（データ損失防止）をAIで刷新し、データの使用意図・コンテキスト・リスクを自然言語で説明するプラットフォーム。シードおよびシリーズAで$61Mを調達。投資家はGlilot Capital Partners、Team8、Ten Eleven Ventures。（Yahoo! Finance）
- Cylake — Palo Alto Networks創業者のNir Zuk氏が率いる、金融・政府・医療などの規制業種向けにオンプレミス・プライベートクラウドで完全なデータ主権を実現するAIネイティブ・サイバーセキュリティプラットフォーム。シードで$45Mを調達。投資家はGreylock Partners。(FinSMEs)
- Qevlar AI — セキュリティオペレーションセンター（SOC）向けに、アラート調査・対応を自動化するAIエージェントプラットフォーム。シリーズAで$30Mを調達。投資家はPartech、Forgepoint Capital International、EQT Ventures。（Yahoo! Finance）
- Scanner - 大規模ログデータを高速かつコスト効率よく検索・分析できるセキュリティデータプラットフォーム。シリーズAで$22Mを調達。投資家はSequoia Capital、CRV、Mantis VC。（SecurityWeek）
- Escape — APIおよびWebアプリの脆弱性を継続的に検出・修正するAIネイティブのオフェンシブセキュリティエンジニアリングプラットフォーム。シリーズAで$18Mを調達。投資家はBalderton Capital、Uncorrelated Ventures、Y Combinator。（Fintech Global）
- Augur — 既存カメラ・センサーをAI知覚エンジンと統合し、重要インフラ・公共空間の脅威をリアルタイム検知するロンドン発のソブリンAIセキュリティプラットフォーム。シードで$15Mを調達。投資家はPlural、First Kind、SNR。（FinSMEs）
💻 エンタープライズ
- PixVerse — テキスト・画像からリアルタイムで高品質動画を生成できるAI動画プラットフォーム。1億ユーザー・175ヶ国に展開し、エンタープライズ向けコンテンツ制作コストを68%削減。シリーズCで$300Mを調達。評価額は$1B超。投資家はCDH Investments、iGlobe Partners、UOB Venture Management。（Bloomberg）
- Juicebox — LLMを活用した自然言語検索により候補者を能動的に発掘するAI採用プラットフォーム。シリーズBで$80Mを調達。評価額は$850M。投資家はDST Global、Sequoia、Coatue。(Business Wire)
- Axiamatic — ERPモダナイゼーションやCRM統合など大規模エンタープライズ変革プログラムをAIでリアルタイム監視・リスク検知するエージェント型プラットフォーム。$54Mを調達。投資家はGreylock Partners、Bessemer Venture Partners。（Fortune）
- Qurrent — 財務・サプライチェーン・法務・不動産管理などのバックオフィス業務を自律的に実行するデジタルワーカーを提供するAIエージェント基盤。シリーズAで$15Mを調達。投資家はCervin Ventures、Streamlined Ventures。（VentureBurn）
- Dify — AI/エージェントワークフローの構築・デプロイ・運用を可能にするオープンソースプラットフォーム。シリーズPre-Aで$30Mを調達。評価額は$180M。投資家はHSG、GL Ventures、5Y Capital。(Yahoo Finance)
🎬 バーティカル
- Chowbus - アジア系レストランを中心とした独立系飲食店向けにPOS・マーケティング・会計・仕入れを統合したAIオペレーティングシステム。シリーズEで$81Mを調達。投資家はPrysm Capital、Left Lane Capital、Dutchess。（Yahoo! Finance）
- BackOps — 荷主・キャリア・倉庫間の複雑なサプライチェーン業務（クレーム対応・再出荷・問い合わせ対応）をAIエージェントで自動化するOSプラットフォーム。シリーズAで$26Mを調達。投資家はTheory Ventures、Construct Capital、Gradient。（Yahoo Finance）
- Axiomatic AI — 半導体・フォトニクス・先端製造向けに、数学的・物理的検証を組み合わせてAI出力の正確性を保証するエンジニアリング特化型AIインフラプラットフォーム。シードで$18Mを調達（累計$25M）。投資家はEngine Ventures、Kleiner Perkins、Big Sur Ventures。（Yahoo! Finance）
- City Detect — ゴミ収集車などの公用車両にカメラを搭載し、コンピュータビジョンで建物の劣化・違反状態を自動モニタリングする地方自治体向けプラットフォーム。シリーズAで$13Mを調達。投資家はPrudence Venture Capital、Zeal Capital Partners、Knoll Ventures。（TechCrunch）
🖥️ ハードウェア×AI
- Mind Robotics — EVメーカーRivianのスピンアウトによる産業用AIロボティクス企業。Rivianの工場データを活用し、人間レベルの巧緻性・適応性を持つロボットを開発。シリーズAで$500Mを調達。評価額は$2B。投資家はAccel、a16z、Eclipse Capital。（TechCrunch）
- Nexthop AI - AIデータセンター向け次世代ネットワーキングスイッチ・ハードウェアを開発。シリーズBで$500Mを調達、評価額$4.2B。投資家はLightspeed Venture Partners、a16z（Andreessen Horowitz）、Altimeter。（Yahoo! Finance）
- Rhoda AI - インターネット上の動画データを活用してロボットを訓練するPhysical AI基盤モデルを開発。シリーズAで$450Mを調達、評価額$1.7B。投資家はPremji Invest、Khosla Ventures、Temasek。（SiliconANGLE）
- Sandbar - AIノートテイキング専用スマートリング「Stream」を開発するウェアラブルスタートアップ。シリーズAで$23Mを調達。投資家はAdjacent、Kindred Ventures、True Ventures。（TechCrunch）
🤖 ソフトウェア開発支援
- Replit — 自然言語でWebアプリ・モバイルアプリを生成・デプロイできるAI開発プラットフォーム。シリーズDで$400Mを調達。評価額は$9B。投資家はGeorgian、G Squared、a16z。（TechCrunch）
- SolveAI — 元Palantirエンジニアが創業した、非エンジニアの社員が自然言語だけでエンタープライズ向けフルスタックアプリを構築・デプロイできるAIコーディングプラットフォーム。プレシードおよびシリーズA合計で$50Mを調達。投資家はGV（Google Ventures）、Accel、Northzone。(Fortune)
- Qdrant — RAGパイプラインやエージェント型AIの本番環境向けに、インデックス・スコアリング・フィルタリングをコンポーザブルに制御できる検索インフラ。シリーズBで$50Mを調達。投資家はAVP、Bosch Ventures、Spark Capital。（SiliconANGLE）
💰 フィンテック
- PactFi — プライベートクレジット市場のディールチームに特化した、クロスカウンターパーティーのワークフローを一元管理するエンドツーエンドのオペレーションプラットフォーム。シリーズAで$25Mを調達。投資家は7RIDGE Ecosystem Impact Fund、Vestigo Ventures。（Fintech Global）
- Sigma360 — AML・KYCを含む金融犯罪防止・コンプライアンスに特化したフルスタックAIリスクインテリジェンスプラットフォーム。シリーズBで$17.3Mを調達。投資家はModerne Ventures、Vocap Partners、Contour Ventures。（PR Newswire）
🏥 ヘルスケア
- Nitra - 医療クリニック向けにAIエージェントで支払い・調達・在庫・保険請求などバックオフィス業務を一元自動化するオペレーティングプラットフォーム。シリーズBで$50Mを調達。投資家はNEA、Pantera Capital、Actions Capital。（Fortune）
- Amigo AI — 患者対応の臨床AIエージェントを構築・トレーニングするヘルスケアAIプラットフォーム（問診・トリアージ・ケアナビゲーションなど）。シリーズAで$11Mを調達。投資家はMadrona、Optum Ventures。(Yahoo Finance)
⚖️ リーガルテック
- Legora — 800以上の法律事務所・法務チームに導入されている、弁護士向けコラボレーティブAIプラットフォーム（旧Leya）。シリーズDで$550Mを調達。評価額は$5.55B（ポストマネー）。投資家はAccel、Benchmark、Bain Capital。(TechCrunch)
そのほか
- Nscale — AIデータセンター・GPU計算リソースを欧米・アジアで展開するAIインフラハイパースケーラー。シリーズCで$2Bを調達。評価額は$14.6B。投資家はAker ASA、8090 Industries、Nvidia。(CNBC)
- AMI Labs — Turing賞受賞者Yann LeCun氏が共同創業した、言語ではなく現実世界から学習する「ワールドモデル」AIを開発するパリ拠点の研究スタートアップ。シードで$1.03Bを調達。評価額は$3.5B（プレマネー）。投資家はCathay Innovation、Greycroft、Bezos Expeditions。(TechCrunch)
- Eridu - AIデータセンター向けにゼロベースで設計した次世代ネットワークスイッチを開発。シリーズAで$200M超を調達。投資家はSocratic Partners、John Doerr、Hudson River Trading。（TechCrunch）
［国内］
- Solafune — 衛星データ・OSINT・SIGINTを統合解析するインテリジェンス基盤「Planetary Intelligence OS」を開発。防衛省・警察庁・内閣府などの官公庁や海外政府・国連機関向けに展開。シリーズAで総額50億円超を調達。投資家はGlobis Capital Partners、Boost Capital、Rice Capital。（PR Times）
- Asterminds — 企業向けに一次情報収集をAIで自動化するAIヒアリングエージェント「InTake」を開発。シードラウンドで総額1.1億円を調達。 投資家はデライト・ベンチャーズ、DNX Ventures。（PR Times）
- ENBASE — 訪問看護・介護の現場会話を解析し、訪問記録・ハラスメント検知・スタッフ評価を自動生成する音声AIアシスタント「スタンドLM」を開発。 累計調達額は3.5億円。リード投資家はOne Capital、既存株主のKUSABI 1号投資事業有限責任組合が追加出資。（PR Times）
- ビーブリッド — 介護・福祉領域におけるICT導入・運用の伴走支援を展開。2025年6月ラウンドの延長として追加資金調達を実施。プラス株式会社、エレコム株式会社、個人投資家（前川雅彦氏）が参画。（日本経済新聞）
