「今週のSaaS×AIニュース」ピックアップ！
＊SaaS×AI 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、一部メンバーからのコメントを入れてお届けしています。
AIに食われない起業のポジションとは？
「The Untrainable」 by Sarah Guo on X
Conviction Sarah Guo氏による論考で、AIモデルの能力向上が続くなかでも「コモディティ化されない価値」がどこに残るかを構造的に分析した内容です。日本の起業家にとっても、「薄いラッパー」に終わらないプロダクト設計の指針として直接応用できます。
スコアできるものはすべてコモディティ化する
コーディングエージェントの正解率は2024年比で13%から80%超へと急伸しました。一方でMITの研究によれば、コード生成量が約180%増加したのに対し、実際にリリースされたコード量の増加は約30%にとどまっています。ベンチマークで測れる作業はモデルが吸収しますが、10年続く複雑なシステムの"正しさ"はベンチマークで検証できません。実世界で何年も動かしてはじめて、信頼が生まれます。
「吸収フロンティア」は常に上昇し続ける
ラボはRAG・ルーティング・ツール利用などのスキャフォールディングをモデルの重みに取り込もうとしており、ラッパー層は継続的に侵食されます。唯一の防御線は<yellow-highlight-half-bold>「プライベートな正解が存在する領域」、すなわち外部から評価も模倣もできない仕事です。<yellow-highlight-half-bold>
「許可」と「説明責任」はインテリジェンスで代替できない
モデルがどれだけ賢くなっても、企業のシステムへのアクセス許可を持つのは人間であり、法的責任を負えるのも人間です。米国の医師の過半数が毎日OpenEvidenceを開くという現実は、信頼は勾配降下法ではなく関係と時間によって構築されることを示しています。
「プライベートな正解」を持つ領域がMoatになる
M&A案件を年間約1000件処理するホワイトシュー法律事務所の例が示す通り、各業務領域には固有の構造（NDA→タームシート→デューデリ→契約→クロージング）があります。これは汎用エージェントには再現できません。この「翻訳作業」を担い、顧客の内部に入り込んだ事業者が、評価基準を定義する権利を得ます。
「アウトカム課金」はMoatの証明である
Sierraは問題解決時のみ課金し、CognitionのDevinはソフトウェア開発に「パフォーマンス保証」を提供します。外部から証明できない価値は、価格設計そのものを評価指標に変えることで初めて売れます。これは顧客システムの内側にいるからこそ可能です。
ラボとの競合恐怖は過大評価されている
コンシューマーチャットでさえ、最高のモデルが市場を独占することはなく（ChatGPT対Gemini対Anthropicの三つ巴）、ラボはいかなる単一アプリケーションより市場シェアを優先します。汎用モデルで戦うのはデータセンター規模の資本戦争ですが、自社の専有データと評価基準を持てば、一般モデルを特定領域で超えることができます。
「何をつくるか」はモデルが教えてくれない
インテリジェンスはコストダウンし続け、価値はモデルが届かない場所へ移動し続けます。著者が年間数回しか出会えないと言う「本当につくるべきもの」を見つけるのは、ベンチマークでも訓練でも解けない問いです。誰よりも早く用途を発見した者が、その領域の評価基準を書く権利を得ます。それが最後の、奪われないアドバンテージです。
"惜しいプロダクト"と"本物"の間にある越えられない壁
「99.1% Totality」 by Garry Tan on X
Y Combinator CEOのGarry Tan氏によるエッセイ。AI時代に「ほぼ良い」と「本物」の差がなぜ致命的かを、皆既日食に例えて描いています。プロダクト開発で「あと一歩」の状態に陥りやすい起業家にとって、自分のいる場所を正確に診断するための鋭い視点を提供しています。
99%と100%は"別の状態"
皆既日食は99.1%では体験できません。コロナが現れ、気温が下がり、大人が泣く。それは、スイッチが切り替わる瞬間に初めて起きるのです。<yellow-highlight-half-bold>プロダクトも同じで、「惜しい」と「本物」は連続した勾配ではなく、境界線を越えるかどうかの問題です。<yellow-highlight-half-bold>
AIがビルディングを民主化した結果、差別化の軸が変わった
AIの登場でプロダクトを"つくること"のコストは崩壊し、どのピッチ資料も同じに見える時代になりました。今や希少なスキルは「つくれるか」ではなく「完全に届けられるか」。自分以外の誰かに、コロナを感じさせられるかどうかに移行しています。
"惜しい起業家"は怠けているのではなく、伝達が起きていない
99%の起業家は誠実で、フィードバックを真剣に受け取り、次のバージョンを出します。しかし毎回「1度ずれている」。問題は能力ではなく、自分の頭の中にある完成形が、ユーザーに届いていないことです。起業家は「日食の暗闇」のなかに立っているつもりでいます。しかしユーザーには「薄暗い午後」しか届いていません。
内側にいると99%が100%に見えてしまう
暗い部屋に目が慣れると、薄暗さを明るさと錯覚します。99%の危険性は、その内側にいると「完成している」と感じてしまう点にあります。自分がローカル最適にいることは、外部の参照点がなければ気づけません。
"本物のビルダー"の近くにいることが最大のキャリブレーション
AIが多くを代替する時代でも、圧倒的なビルダーの隣に立つことの価値は上がっています。彼らの仕事を見ることで初めて、自分の99と彼らの100の差が見え、その差は一度見えたら消えません。ヒントをもらうためではなく、自分の目を再調整するために、トップビルダーとの近接が不可欠です。
「惜しい」は最も危険な場所
完全に失敗していれば方向転換できます。しかし惜しい状態は「もう少しで届く」という錯覚を生み、長期間そこに留まらせます。近い、という感覚こそが停滞の罠です。
答えはシンプル、「皆既帯」まで走り切れ
テスラの充電切れを恐れて99.1%の町に留まった筆者は、本物の日食を見逃しました。リスクを取って走り切る価値は、振り返ればあったのです。プロダクトも同じです。「惜しい」で止まらず、ユーザーに本物のコロナが見えるまで届け切ることが唯一の答えです。
モデルとアプリケーションは分かれるべきだ
「Models and Applications Should Be Separate」 by Matan Grinberg (Factory CEO) on 20VC
Factory CEOのMatan Grinberg氏が、Harry Stebbings氏のポッドキャスト「20VC」に出演。Grinberg氏は12年間ストリング理論の研究者を志したのち、BerkeleyのPhDを中退してエンタープライズ向けのエージェントネイティブなソフトウェア開発企業Factoryを創業した経歴の持ち主です。本エピソードでは、トークンのリソース配分、オープンソースとフロンティアモデルの使い分け、モデル・アプリ・インフラ各レイヤー間のコモディティ化競争、そしてエンジニア職の再定義について語っています。とりわけ示唆に富んだのは、次の5点です。
AI時代の希少資源は人材でも人員でもなく、ドル・トークン・人の「配分」である
これから24ヶ月、あらゆる経営層が向き合う中心的な問いは、ドル・トークン・人員という3つのリソースをどう配分するかだとGrinberg氏は語っています。出発点は自社のコアコンピタンスを見極めることです。物流企業のコアコンピタンスは、たとえ多くのエンジニアを抱えていてもソフトウェア開発ではありません。だからこそ「四半期に何機能リリースしたか」のような中間指標ではなく、ビジネスのアウトプット指標で測るべきだと指摘しています。
フロンティアモデルで処理しているタスクの80〜90%はオープンソースで代替できる
Grinberg氏の見積もりでは、フロンティアモデルで処理しているタスクの80〜90%は、オープンモデルでも処理できます。本当に重いのは残りの10〜20%です。フロンティアモデルが本当に必要なのは、多くの場合プランニングの部分だといいます。
Harry氏が「それはフロンティア系コーディングツールへの最大のベアケース（弱気材料）では」と問うと、Grinberg氏はその10〜20%こそ「意思決定のトークン」だと切り返しました。稼働時間は少なくても会社の命運を決める、数少ない不可逆な意思決定を経営陣が下す——それと同じ構造だというわけです。
エンジニア1人あたりのトークン支出は個人差が極端に開く
「全エンジニアを給与の何%のトークン使用に揃える」という発想を、Grinberg氏は否定しています。ある個人は0%で済み、別の個人はスキル次第で数千〜数万%に達するからです。対面で価値を出すセールスにトークンは要りませんが、数十のエージェントを並列で走らせるエンジニアは大量に使います。そのうえで中央値を問われると、3年以内にトークン支出は給与と同じオーダーになると答えました。組織として一律の数字を置いている時点で、雑な括り方をしている証拠だと言います。
モデルとアプリを同じ会社が握るとインセンティブがずれる
<yellow-highlight-half-bold>モデルを提供する会社が同時にアプリも提供する構図を、消費者は望むべきではない<yellow-highlight-half-bold>とGrinberg氏は警鐘を鳴らします。これはユーザーにとって損になるからです。API課金のモデル提供者は、ユーザーにできるだけ多くのトークンを使わせたいと考えます。トークン効率を上げる動機が働かないからです。
モデル非依存のアプリ層があれば、各プロバイダは「最も良いか、安いか、速いか」で競うしかなくなり、負ければトークンが回ってきません。クラウド時代には3年契約のロックインで値上げを迫られ、多くの企業が痛手を負いました。だからこそ今や、すべてのCIOがマルチモデル前提で動いています。
伝説的な企業で、セールスとマーケが弱い会社は一社もない
ところがAI企業は、そのセールスとマーケを「汚れ仕事」扱いしています。Grinberg氏が最も物議を醸す持論は、Factoryにおける「プロダクト」の定義です。顧客が初めて社名を聞いた瞬間から、10年後の10回目の更新までの旅路すべてがプロダクトだといいます。ソフトウェアはその一部にすぎず、マーケもセールスも同格で、エンジニアと営業は席を分けず混ざって座ります。
今のゴールドラッシュでセールスとマーケを軽んじるAI企業は、無重力で筋肉が萎縮する宇宙飛行士のようなものだと警告します。重力が戻ったとき、もう競争できなくなる——そう釘を刺します。
システム・オブ・レコードの次に来るもの──AI時代のMoatは『認可』が握る
「Systems of Record Won the SaaS Era - Clearinghouses Will Win the Agents Era」 by Jamin Ball on Clouded Judgement
クリアリングハウスとは本来、互いを信頼しきれない当事者の間に立ち、取引を検証・承認し、その記録を保持する金融市場の仲介機関です。SaaS時代に持続的なMoatをもたらしたのは、データの発生起点を押さえて管理する「システム・オブ・レコード」でした。AIエージェントの時代には、どのエージェントが・どのデータに・どんな制限で動いてよいかを認可し、その記録を保持する「クリアリングハウス」になることがMoatになります。ロックインの源は、データから「権限」へと移りつつあります。
勝者の条件が「記録」から「認可」へ
SaaS時代に最も深いMoatを築いたのは、SalesforceやWorkday、NetSuiteのように重要データを保管・統治するシステム・オブ・レコードでした。すべての業務がその上に積み上がり、一度ミッションクリティカルなものになれば、引き剥がすのは不可能に近くなります。値上げや停滞があっても、顧客は離れられませんでした。
AI時代、それに代わるのが、エージェントの行動を認可し記録するクリアリングハウスです。<yellow-highlight-half-bold>データを支配する以上に、ポリシー・権限・監査履歴を握る方が、移行は困難になります。<yellow-highlight-half-bold>エージェントが担う仕事が増えるほどスイッチングコストは年々重くなり、Moatはかえって深くなっていきます。
クリアリングハウスが握る四つの領域
クリアリングハウスが押さえるのは四つの領域です。メモリ（エージェントが何を知っているか）、コンテキスト（何を見て、それがどう供給されるか）、実行（何をすることを許されているか）、そしてガバナンス（誰が何をしてよいか、加えてその全履歴を残す監査証跡）です。
システム・オブ・レコードが主にトランザクションデータを蓄えたのに対し、クリアリングハウスにはエージェントのトレースや評価、テレメトリー、A/Bデータが蓄積されていきます。つまり勝者はそれ自体が新たなシステム・オブ・レコードと化し、エージェント時代の一等地を押さえることになります。
ガバナンスが取引の最前線へ
かつてガバナンスは、ビジネス側が合意した後にセキュリティチームが最後に確認する、契約末尾のチェック項目にすぎませんでした。しかし、エージェントが自律的に動く時代には、それが取引の最前線へと移ります。CIOが初回の商談から注視する争点になるのです。購買の問いは「モデルは良いか」ではなくなりました。モデルはどれも十分に良いからです。問われるのは「全エージェントの行動を見られるか、何に触れてよいかを設定できるか、それを監査人に証明できるか」です。
DatabricksやKPMGが評価と統治を前面に押し出すように、企業が売るのは今や「クリアランス（認可）」そのものになっています。
スタートアップに残された二つの道
巨人がひしめくこの市場にも、スタートアップがクリアリングハウスの席に至る道はあります。一つはVertical（特定業界に特化する道）です。Horizontal（業界横断の大手）が深入りしない業界で、独自データや規制対応、外部から吸収できないワークフローの深さを武器に地位を築きます。
もう一つはより難しいですが、影響も大きい「クリアリングハウス間のクリアリングハウス」型です。どの企業も単一ベンダーのエージェントだけでは動かない以上、マルチベンダーの混沌を横断して統治する中立の存在が要ります。MicrosoftがSalesforceのエージェントを統治するのは無理筋で、既存巨人企業には中立を装えません。
AIエージェントは"後付け"では成果が出ない──組織を「技術・人・評価」からつくり直す
「Rethinking organizational design in the age of agentic AI」 by MIT Technology Review Insights on MIT Technology Review
PwC UK ConsultingのPrasun Shah氏、Ema CEOのSurojit Chatterjee氏の見立てをもとに、AIエージェントを"既存業務に足すだけ"の導入がなぜ価値につながらないのかを整理したものです。鍵になるのは、ツールの追加ではなく、技術・人・評価という組織の骨格そのものを引き直すという発想でした。
「人間前提の仕組み」にAIを足すと、継ぎ目から壊れる
出発点にあるのは「sticky tape problem」という比喩です。<yellow-highlight-half-bold>人間が働く前提で組まれたオペレーティングモデルにAIエージェントを後付けするのは、壊れかけた仕組みにセロテープを貼るようなもの<yellow-highlight-half-bold>、というPrasun Shah氏の指摘です。実際、「3年以内にエージェント中心の組織になりたい」と答えた企業は85%に上ります。一方で「今の体制では支えられない」も76%。やりたい意志と、それを支える設計の間に、大きな開きがあります。
AIエージェントは本来、複数の工程を限られた人手で通しで実行できます。業務を30〜50%加速させ、低付加価値な作業時間を25〜40%圧縮し得るとされます。その力を活かせるかどうかは、足し方ではなく組織のつくり直しにかかっています。
AIは「層」ではなく、部署をまたぐ「つなぎ役」
従来のシステムは「人が1アプリずつ手で操作する」前提で組まれてきました。エージェントは複数システムを同時に、機械の速度で横断します。だからAIを技術スタックの新しい一層として足すのではなく、層と層の間を動いて高次のタスクを束ねる「connective tissue」として置く、というのがShah氏の整理です。
Chatterjee氏は、この設計に切り替えた組織では、新しい業務要件が出たときに「ベンダーの開発を半年待つ」のではなく、自然言語でエージェントを構成して必要なシステムにつなぎ、本番ワークフローまでの時間が数ヶ月から数日に縮むといいます。
2030年、職務の4分の3がつくり直しの対象に
工業化時代から続く階層型の人材構造（標準化・分業・出世）は、エージェントの登場で輪郭を失っていきます。マネージャーは実行タスクから解放される一方、人とAIが混在するチームで「信頼・説明可能性・心理的安全性、そして立場の力学」を扱うという新しい責務を担います。
McKinseyの予測では、2030年までに現在の職務の4分の3が再設計・リスキル・再配置の対象となり、採用・定着・報酬の設計まで連動して見直すことになるとされています。
評価軸の転換──「何件こなしたか」から「何が変わったか」へ
最後の柱が成功指標です。AIエージェントは、人が10件の顧客対応をする間に1000件をさばけます。処理件数のような活動量で測れば「AIは優秀」という結論になりますが、その対応が満足・継続・売上につながったかは見えません。Chatterjee氏は「活動量の指標は、意味を失うか、むしろ判断を誤らせる」と述べ、outputからoutcomeへの転換を促します。
ある大企業が「コスト/件」「AI精度」といったツール指標から、「人の介入なしにレビューを完了できた契約の割合」のような成果指標へ切り替えたところ、計測されるROIが2四半期で3倍になったといいます。評価が変われば、報酬・タレント管理・説明責任の所在（倫理・受託責任は人に残り、運用上の責任は人とAIに分散する）まで引き直すことになる、という論点も置かれています。
資金調達ニュース
［海外］
🏢 エンタープライズ
- Supabase — AIアプリ開発向けのオープンソースPostgresバックエンドプラットフォーム。AIエージェントによるDB生成が前年比600%増。シリーズFで5億ドルを調達、評価額は105億ドル。リードはGIC（シンガポール政府系ファンド）、Stripe・Salesforce Venturesが参加。（TechCrunch）
- NinjaOne — エンドポイント管理・ITオペレーションを統合したSaaSプラットフォーム。ARR 6億ドル超、2025年に黒字化達成。シリーズCエクステンションで4億ドル超を調達、評価額は123億ドル。Wellington Management・Sequoia Capital・ICONIQら複数社が参加。（SiliconANGLE）
- TensorWave — NvidiaのGPUを一切使用せず、AMD製チップ専用のAIクラウドインフラを提供。シリーズBで3億5,000万ドルを調達。評価額は15億5,000万ドル。Magnetar、AMD Ventures（共同リード）、Maverick Silicon、Nexus Venture Partnersが参加。（SiliconANGLE）
- PhoenixAI — AIエージェント向けに設計されたリアルタイム分析データベース。ライブデータと履歴データを単一エンジンに統合。シリーズBで8,000万ドルを調達。Sky9 Capital（リード）、Atypical Ventures、Olive Technology Ventures。（SiliconANGLE）
- PointFive — クラウド・AIインフラのコスト最適化プラットフォーム。2024〜2025年のARRが6倍成長。シリーズBで6,000万ドルを調達。リードはAccel、Salesforce Ventures・Index Ventures・Entrée Capitalが参加。（CTech）
- Coram AI — 自動運転技術を応用した物理セキュリティプラットフォーム。映像監視・入退室管理・来訪者ログを単一AI基盤に統合し、「Deep Investigation」機能で数時間の調査作業を数分に短縮。シリーズBで3,500万ドルを調達（累計6,600万ドル）。Ansa Capital（リード）、Battery Ventures（リード）、UP Partners。（Business Wire）
- Dapple — エンタープライズ向けAIインフラの「Enterprise OS Cloud」を提供。パブリッククラウドとプライベートデータセンターの間に位置する専用シングルテナント環境で、データ主権・ガバナンス・決定論的パフォーマンスを担保。シードで3,000万ドルを調達。The Raptor Group、Ion Pacific。（Yahoo Finance）
- Upriver — 企業のデータスタック全体に接続し、AIシステムが依存するデータパイプラインを自律的に整備・管理するAIネイティブのデータエンジニアリングプラットフォーム。シードで1,400万ドルを調達。Valley Capital Partners、Hetz Ventures（共同リード）が参加。Unity・DMGTが顧客、DatabricksやSnowflakeとパートナーシップを締結済み。（SiliconANGLE）
🛰️ ハードウェア×AI
- NEURA Robotics — ドイツ発、ヒューマノイドを含む認知ロボットと「Neuraverse」プラットフォームを開発するPhysical AIカンパニー。シリーズCで最大14億ドルを調達。評価額は約70億ドル。リードはTether、Amazon、Nvidia、Qualcommらが参加。フルスタック・ロボティクス企業として史上最大の資金調達ラウンド。（Yahoo Finance）
- Generalist AI — あらゆるロボットに搭載可能な汎用AIの基盤モデル「GEN-1」を開発。工場・物流倉庫・家庭など多様な環境で動作する"物理AGI"を目指す。4億ドルを調達、評価額は20億ドル。リードはRadical Ventures、8VC・Union Square Ventures・Hanabi Capitalが参加。（SiliconANGLE）
- PhysicsX — 航空宇宙・半導体・エネルギー等の産業向けに、物理シミュレーションを数時間・数日から数秒に短縮するAIネイティブエンジニアリングプラットフォーム。前年比売上倍増、顧客数も倍増。シリーズCで3億ドルを調達、評価額は24億ドル。リードはTemasek（シンガポール政府系）、M&G Investments・Intrepid Growth Partners・NVIDIA・Siemensが参加。（FinSMEs）
- Standard Bots — デモンストレーションで動作を学習するAIネイティブ産業用ロボットアームを開発・製造。シリーズCで2億ドルを調達。評価額は10億ドル。RoboStrategyがリード、General Catalystが参加。米国製造業のリショアリング需要を取り込み、ユニコーン入りを達成。（PR Newswire）
- Allen Control Systems（ACS） — AIと精密ロボティクスを組み合わせた自律型対ドローン兵器「Bullfrog」を米軍・同盟国に供給。T-REX 26-1テストで撃墜成功率100%を達成。シリーズBで2億ドルを調達、評価額は22億ドル。リードはSmash Capital、Craft Ventures・Rally Ventures・Inspired Capitalが参加。（Yahoo Finance）
- Theker — ディープラーニングとコンピュータビジョンを組み合わせ、産業環境に即日展開できるAIネイティブ汎用ロボットを開発。シリーズAで8,500万ドルを調達（欧州ロボティクス史上最大のシリーズA）。CRVがリード、Samsung、LVMHが参加。（TechCrunch）
🔒 サイバーセキュリティ
- Cyera — DSPM・DLP・エージェンティックセキュリティを統合したエンタープライズ向けAIデータセキュリティプラットフォーム。6億ドルを調達。評価額は120億ドル（過去18ヶ月で4倍）。Evolution Equity Partners（リード）、Temasek、Cyberstarts、Accel、Blackstoneが参加。ARRは1億5,000万ドルを超過、累計調達額は23億ドル超。（Cyera公式PR）
- Opal Security — 人間・サービスアカウント・AIエージェントのすべてのアイデンティティに対応したAIネイティブなアクセスガバナンスプラットフォーム。Databricks・Cloudflare・Scale AIが顧客。2,300万ドルを調達。リードはGreylock・Battery Ventures、Cambium Capitalが参加。（Fintech Global）
- A Security — AIエージェントが攻撃者視点で脆弱性を自律的に探索・連鎖させ、悪意ある攻撃に先手を打つ自律型オフェンシブセキュリティプラットフォーム。3,200万ドルを調達。リードはCyberstarts・Lightspeed Venture Partners、Wiz CEO Assaf Rappaport・Cyera CEO Yotam Segev等エンジェルが参加。（CTech）
- Aryon Security — IDF精鋭サイバー部隊出身者が創業。クラウド環境のセキュリティ設定ミスを本番到達前に防ぐ予防型クラウドセキュリティエンフォースメントプラットフォーム。シリーズAで2,900万ドルを調達。Brightmind Partners（リード）、Datadog Ventures、Skinos Ventures（Shlomo Kramer）が参加。イスラエル国家クラウドプロジェクト「Project Nimbus」保護の知見から誕生。（SecurityWeek）
- Pi — ソースコード・クラウドインフラ・Slack等の業務コミュニケーションまで横断的に解析し、脆弱性の真偽を識別・自律修正するエージェント型プロダクトセキュリティプラットフォーム。シリーズAで2,500万ドルを調達。Third Point Ventures（リード）、Brightmind Partners、CrowdStrike CEO George Kurtzらエンジェルが参加。（CTech）
🏗️ バーティカル
- Beacon — 収益性の高いニッチバーティカルSaaS企業をAIで刷新する"永続保有型"ホールディングカンパニー。元Instacart幹部が創業、週1件ペースで企業買収を実施。シリーズCで2億2,500万ドルを調達。リードはGeneral Catalyst・HarbourVest、Lightspeed・Intrepid Growth Partnersが参加。（SiliconANGLE）
- Poetic — AIのように学習しコードのように実行する独自プログラミング言語で、金融・保険・コンプライアンス領域の複雑な業務プロセスを99%以上の精度で自動化。シリーズAで5,000万ドルを調達。評価額は5億ドル。Kleiner Perkins（リード）、Founders Fund、OpenAIが参加。SoFiやAIGでの実導入実績あり。（Yahoo Finance）
- Maneva — 工場の既設カメラをリアルタイムのオペレーション意思決定ツールに変換する「Video-to-Action AI」プラットフォーム。品質管理・安全監視・生産効率化のAIエージェントを30回/秒の速度で判断実行。シリーズAで2,700万ドルを調達。USVP（リード）、Bling Capital、Freestyle Capitalが参加。元DeepMindエンジニアが創業。（FinSMEs）
💰 フィンテック
- Morpho — ブロックチェーン上でのオープンクレジットネットワーク。Coinbase・Société Généraleが導入し、累計預入額110億ドル超。1億7,500万ドルを調達、評価額は20億ドル。リードはParadigm・a16z crypto・Ribbit Capital、Apollo Funds・Circle Ventures・VanEckが参加。（SiliconANGLE）
- EDGE Markets — ギャンブル・予測市場向け専用バンキングプラットフォーム。機関投資家向けリアルタイム決済インフラ「EDGE Pro」「EDGE Connect」を提供。シリーズAで2,920万ドルを調達。リードはCoinFund、Indicator Ventures・Mantis VC・Bullpen Capitalが参加。（PR Newswire）
- Vinyl Equity — 上場企業向けのSEC登録トランスファーエージェント（株主名簿管理）。資本市場インフラのデジタル化・決済効率化を提供。シリーズAで2,000万ドルを調達。リードはJump Capital、MUFG Innovation Partners（三菱UFJフィナンシャル・グループのCVC）・Index Ventures・Spark Capitalが参加。（FinSMEs）
そのほか
- Equal AI — インド発のAI通話アシスタント。スパムコールのスクリーニング・発信者の意図把握・リアルタイム応答代行・通話要約を提供し、月間アクティブユーザー100万人超を達成。通話管理を起点に金融・ライフスタイル・コンシェルジュへ拡張予定。シリーズBで3,000万ドルを調達。Prosus Ventures（リード）、Tomales Bay Capital（リード）、Think Investments。（TechCrunch）
［国内］
- MW — フィジカルAIとロボティクスを住宅に統合した次世代住宅「Living Home」を開発。AIが空間を自律的に知覚・判断し、AIロボットが家事を代替する住宅プラットフォームを設計から施工・販売まで垂直統合で手がける。シードラウンドにて累計30億円（エクイティ＋デット）を調達。投資家はALPHA、Spiral Innovation Partners（全国保証イノベーションファンド・ゆうちょ Spiral Regional Innovation Fund）、SMBC Edge。（PR Times）
- ALGO ARTIS — 電力・物流・製造・交通など社会インフラ領域の複雑な計画業務や意思決定をAI・アルゴリズムで支援する計画DXソリューション「OPTIUMシリーズ」を提供。複数産業に横展開する「Multi-Vertical戦略」を推進。シリーズBで15億3,800万円を調達。リードはSalesforce Ventures、新規参加にジャパン・コインベスト4号投資事業有限責任組合、既存投資家としてUTEC、DeNA、K4 Ventures（関西電力グループCVC）も追加出資。（PR Times）
- ハイウェイ — 商品マスタ・価格表・顧客情報・活動履歴を横断活用し、問い合わせ対応や見積作成を自律実行するAIエージェントにより、メーカーと販売代理店の営業活動を支援するSaaSを提供。シリーズAで約3億円を調達（累計4.65億円）。リードはDNX Ventures。（PR Times）
- スナックテクノロジーズ — スナック店舗の会計・決済キャッシュレス化、顧客管理、投げ銭連動ライブ演出（スナボム）などを一体提供するDXプラットフォーム「スナテク」を運営。プレシリーズAで2億2,200万円を調達。投資家はX&KSK、セゾン・ベンチャーズ、ベクトル。（The Bridge）
- DJ Insight — 美容サロン・教育・研修・イベント等の対面現場で映像・音声データを解析し、表情・声のトーン・集中度・納得度といった非言語情報を可視化するAI「Kagami AI」を開発。シードで3,000万円を調達。投資家はTHE SEED。（PR Times）
- スパイスコード — 食品流通の現場知見をベースに、自然言語処理・機械学習を活用したERP/業務AIエージェントプラットフォーム「ロカルメ・オーダー」を開発・提供。今回はエスビー食品との資本業務提携として第三者割当増資を実施。（PR Times）
