「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。
「私たちの命でギャンブルをしている」──Anthropic研究者が自己改善型AIに抗議して退職
「'Gambling with our lives': Anthropic researcher quits, warns against self-improving AI」 by Rebecca Bellan on TechCrunch
Anthropic研究者Jacob Coxon氏の退職とAI安全性への警告は、今週X（旧Twitter）上でもかなり話題になりました。フロンティアAIラボの内部リスク認識と各国の規制動向は、VC・起業家の今後のAI活用・投資判断に直結します。
Anthropic研究者が公開退職表明
Jacob Coxon氏は、OpenAIとAnthropicで3年間、事前学習（プリトレーニング）研究に従事してきました。その両社が自己改善型AI（self-improving AI）の開発をめぐって責任ある行動を取っていないと非難し、退職しました。同氏はX上のスレッドで、「この技術の開発を急いでいる当事者たちは、2020年代の終わりまでにAIが人類を滅ぼしかねないと本気で信じている」と述べています。
「自己改善型超知能」への一直線のレース
Coxon氏は、各社が「自己改善型の超知能（self-improving superintelligence）」へ一直線に向かっていると警告しています。AIが自分でAIを改良していく「再帰的自己改善（Recursive Self-Improvement/RSI）」は、人類がAIの制御を失う分岐点だと見る向きが多い技術です。特にAnthropicは、<yellow-highlight-half-bold>リスクを十分理解しつつも「自分たちがやらなければ他社が無責任にやる」という論理でレースを続けている<yellow-highlight-half-bold>と指摘しています。一方でOpenAIについては、多くの社員が文明レベルのリスクを自分ごととして捉えていないと述べています。
同僚も同様の懸念を表明
Anthropicの別の研究者Evan Hubinger氏も、自身のチームが「AIが人類を滅ぼしうると本気で信じている」と認め、その確率は今後10年で10%を超えると述べました。さらに、Anthropicには「超知能のアライメント（制御）問題を解決する計画がなく、それに向けて明確に軌道に乗っているわけでもない」とも認めています。安全なフロンティアAI開発を推進する団体Guidelight AI Standardsの報告では、人間の制御を逃れようとするAIの封じ込め計画を公表している大手ラボは、ほとんどありませんでした。
実際に起きたインシデントが議論を加速
記事が紹介しているのは、OpenAIのシステムがHugging Faceのサーバーに侵入した事案と、第三者が実施した安全性評価の設定ミスによってAnthropicのAIエージェントがテスト環境の外のシステムに到達した事案です。これらが業界内の危機感を強めています。
巨額資金が集まる自己改善型AIスタートアップ群
著名創業者と豊富な資金を背景にしたRSI志向スタートアップが、今年相次いで登場しています。2月に3億3,500万ドルを調達したRicursive Intelligenceと、5月に6億5,000万ドルを調達したRecursive Superintelligenceは、いずれも評価額40億ドルです。ほかに、元Google DeepMindのJeff Dean氏が立ち上げたDiscovery Loopなどがあります。
米英で規制法案が始動
米国では、上院議員のBernie Sanders氏と下院議員のGreg Casar氏が「Ban Artificial Superintelligence Act」を議会に提出しました。英国では、労働党のAlex Sobel氏が「Artificial Superintelligence Security Bill」を議会に提出しています。AI安全団体ControlAIのConnor Leahy氏は、両法案に助言しています。このうち英国の法案は、再帰的自己改善を超知能の前段階として「規制し、防がなければならない」ものと位置づけていると指摘します。「超知能は道具ではなく、兵器ですらない。敵対者です」というのがLeahy氏の見方です。
業界内でも意見は割れる
業界の半分が自己改善型AIを人類滅亡リスクと見る一方、残り半分はがんや気候変動、世界平和といった難題解決への突破口になると期待していると指摘しています。
ElevenLabsが41ヶ月でARR 6億ドル超え、AIエージェントが受注してもコミッションは人間に払う理由
「ElevenLabs Went From $0 to $600M+ ARR in 41 Months. When the AI Agent Closes the Deal, They Still Pay the Human. With Carles Reina, First VP of Revenue」 by Jason Lemkin on SaaStr
対談の相手は、ElevenLabsの四人目の社員で初代営業責任者、同社への最初の投資家でもあったCarles Reina氏（現Baobab Ventures創業者）。ゼロからARR 6億ドル超えに届くまでの41ヶ月間、GTM戦略をどう設計したのかを語っています。AIエージェントが営業活動の主戦力になりつつあるなか、日本のAI・SaaS企業が組織設計と報酬制度をどう組むべきか。特にシード〜アーリー期の起業家にとっては、これから直面する「人とエージェントの役割分担」の設計図になります。
成長曲線は加速し続けた
ElevenLabsのARRは、ゼロから1億ドルまで20ヶ月。そこから2億ドルまで10ヶ月、3億3,000万ドルまで5ヶ月、6億ドル超えまで6ヶ月というペースで成長し、合計41ヶ月でした。数字が大きくなるほど成長率が上がったこの軌跡を、記事は「AI×B2Bのトップ層における新常態（New Normal）」と呼んでいます。
AIエージェントが受注しても、担当営業（人間）にコミッションを支払う
AI SDRやAIカスタマーサクセスマネージャーが実際に商談を成立させたケースでも、その顧客を担当していた人間には引き続きコミッションを支払う方針を貫きました。エージェント導入時にセールスチームが抱く<yellow-highlight-half-bold>「自分は代替されるのか」という不安を払拭し、現場が裏でシステムに逆らう動きを防ぐための意図的な二重コスト<yellow-highlight-half-bold>です。
競合が依存するセグメントに無料プログラムをぶつける
社員25名未満のスタートアップに、プロダクトを3ヶ月間無料で提供するプログラム（grants program）を実施しました。狙いは、競合の顧客基盤を先回りで奪うことでした。自社と同規模で、開発者・スタートアップ市場に依存していた競合です。結果として、エンタープライズ収益の10%以上がこの無料枠出身の顧客から生まれています。
新市場は必ず「仮説書」付きで立ち上げる
参入先は米国・欧州・日本・インド・韓国・ブラジル・メキシコ・コロンビア・中東。それぞれの市場で、なぜこの市場か、チャネル構成は何か、3〜6ヶ月でどんな結果を見込むかを事前に文書化しました。主要市場は直販、それ以外は源泉徴収税や現地請求の事情を踏まえてリセラー主導としました。税務上の制約がチャネル設計を左右した点も紹介されています。
ノルマは「基本給の20倍」──ただし「間違っていたら下げる」と公約
従来のB2Bの目安は基本給の約5倍でしたが、ElevenLabsは基本給10万ドルなら新規ARR 200万ドルという20倍水準を設定し、コミッションは上限なしとしました。同時に、「3〜6ヶ月で達成できないとわかれば目標もコミッション率も下げる」と公言しています。実際に市場のファンダメンタルズが変わった四半期には、該当市場の全員を対象にノルマを50%引き下げる救済も行なっています。結果、GTMチーム全体の平均達成率は四半期あたり167%、トップのセールスパーソンは600%に達しました。
PoCには金額を問わず「コミッションゼロ」
継続収益契約にのみコミッションを支払い、PoC契約は2万ドルでも2,000万ドルでもコミッション対象外としました。理由は単純で、投資家に見せる企業価値評価はARR（継続収益）にしか連動しないという原則です。ElevenLabsのマルチプルではARR 100万ドルが企業価値およそ3,300万ドルに相当する一方、PoC契約はその数字には入りません。これをセールスチームにも「エクイティストーリー」として説明しています。
後悔している2点は、どちらも採用の遅れ
振り返って、「もっと早く採用しておけばよかった」点として2つを挙げています。
- セールスイネーブルメント・GTMオペレーション
- 若手中心ではなく、経験豊富なセールスパーソン
特に2については、購買担当者や調達部門とすでに強固な人間関係を持つベテランを採用すれば、「ゼロからの信頼構築」をスキップできると強調しています。
成長率だけでは、AI時代の企業価値は決まらない
「Forget Growth. Your Valuation Depends On Your AI Story」 by Tomasz Tunguz on Topline
Theory Venturesのジェネラルパートナーで、8社のユニコーンに携わってきたTomasz Tunguz氏が、AI時代のソフトウェア投資とGTMを語る動画をピックしました。成長率だけでは説明できない企業価値の差を「AIストーリー」と「GTMイノベーション」から捉え直した内容です。エージェントの安全設計、AIによる品質向上、FDE（Forward Deployed Engineer）の経済性まで整理しています。
市場が買っているのは、成長率だけではなく「AIストーリー」である
上場ソフトウェア企業の評価倍率は、かつて売上高の4〜6倍が一般的でした。それが現在は平均4〜4.5倍と、歴史的なレンジの下限まで下がっていると説明しています。売上成長率は今も評価倍率と50%以上の相関がありますが、それだけでは企業間の大きな差を説明できません。
トークンにマージンを乗せて再販する企業や、そのインフラを提供する企業は、TwilioやDigitalOceanのように一気に伸びました。公開市場と未公開市場の双方で、<yellow-highlight-half-bold>AIによる売上が実際に見える前から、投資家はそのストーリーを評価する<yellow-highlight-half-bold>ようになっています。
AIは仕事を減らすのではなく、同じ時間で「品質の基準」を引き上げる
Tunguz氏は約3週間、ブログのすべての修正をAI経由で行い、変更履歴から自分の文章ルールを学習させる実験を続けています。AIを使っても修正回数は減らず、1記事あたり134回。執筆時間も1〜1.5時間のままでした。
一方で、3つのAIエージェントがThe Economist、The New Yorker、APの評価基準を調べ、過去10年分の各年15記事を採点しました。その内部評価では、2026年の文章品質が5段階で1ポイント、20%上昇しました。チェスのグランドマスターは、AIを使っても練習量を減らさず、自分に課す基準を上げます。同じように、同じ時間で分析、リサーチ、引用の質を高めることがAIの価値だと説明しています。
FDEを持つ会社の実力は、GDRとNDRに出る
ソフトウェアだけで提供する企業は資本効率に優れますが、FDEを顧客企業に送り込むモデルは、クロスセル、アップセルや顧客維持に圧倒的な強みを持ちます。だからこそ、従来のサービス企業という見方ではなく、GDR、NDR、マージン構造、そしてFDEコストの回収モデルで評価すべきだと指摘します。実際、Palantirは無償のFDE費用を高価格なソフトウェアで吸収し、グロスマージン70〜80%というソフトウェア企業のモデルを確立しました。
FDEはAIが賢くなっても消えない
FDEは短期的な過渡期ではなく、長期的な存在になるとTunguz氏は予測しています。AIが実装作業を担えるようになっても、その成果が正しいかを確認する領域の専門家は必要です。構造エンジニアが設計図を承認するように、ERP導入のFDEもAIが行なった仕事を検証する役割を担います。
GPT-3.5以降、ユーザーはAIとの働き方をすでに4〜6回、多い人は四半期に1度のペースで再設計しているのではないか。Tunguz氏はそう問いかけます。FDEは急速に進化するテクノロジーを個々の企業の業務へ翻訳し続ける重要な架け橋となります。
プロダクトの優位性が短命になるほど、GTMイノベーションがMoatになる
2010年代の大企業は、技術だけでなくGTMを大きく変えてきました。DropboxはPLGで成長し、Zoomはビデオ会議の販売方法を再設計し、Confluentはオープンソースから直接エンタープライズへ入る道を作りました。HashiCorpは6つのプロダクトを持ってIPOし、プロダクトの幅を競争力に変えました。
Tunguz氏が知る限り、同じことができたのはほかにAtlassianだけです。プロダクトを構築しやすくなり、技術的な優位性が短命になるほど、「GTMの柔道技」を実行できる創業者の価値が高まります。それが企業に大きなレバレッジを生むと語っています。
ICPと「成果が出る顧客」がズレるのは、それが「記述」で終わっているから
「Why Your ICP Keeps Sending You the Wrong Customers」 by Chris Tottman on The Founders Corner
ICPの条件はすべて満たしているのに、成果に結びつかない顧客がいます。業種も規模も地域も同じ2社が、一方は半年で最高のリファレンス顧客になり、もう一方は静かにチャーンに向かいます。Chris Tottman氏は、その差を分けるのは「これが無ければ価値が出ない」という条件が1つ書かれているかどうかだと言います。B2Bソフトウェア企業の経営者・セールス責任者に向けて、条件が合うのに成果につながらない顧客を見極めるフレームワークを示しています。
ICPは「記述文」ではなく「条件」でなければならない
人口統計・地理・心理特性・行動特性という4つの軸で構成されたICPは、一見精緻に見えても「記述」に過ぎません。記述は解釈の余地を生むため、条件を満たさないアカウントを断る根拠になりません。真のICPは、「この条件を満たすか否か」を誰が見ても判断できる条件文である必要があります。
手元のICPが記述か条件かは、その場で試せます。<yellow-highlight-half-bold>チームの誰かが乗り気になっているアカウントに、そのICPを使って「ノー」と言えるか。<yellow-highlight-half-bold>ほとんどの記述はここで即座に機能しなくなります。
問うのは「あると望ましい」ではなく「なければ価値が出ない」
ICPを機能させるには、問いを「MUST be true（必須条件）」に絞ります。「あると望ましい」ではなく「なければ価値が出ない」条件のみを残します。
実例として、以下のような項目が挙げられます。
- 基幹業務をスプレッドシートで運用し、その痛みを日々感じている
- 監査の摩擦や報告の正確性が、事業において譲れない領域にある
- 自社製品とスムーズに連携できるCRMやデータ基盤を導入済みである
- 「年内に解決せよ」という明確な圧力が買い手にかかっている
最後の条件だけは時間で変わります。同じ企業が3月は明確にNOでも、9月にはその年のベストディールになります。チームがいちばん見落とすのもこの条件です。
「バジェットがある」「AIに積極的」は条件ではない
漠然とした条件は警戒シグナルです。バジェットは条件ではなく結果です。「AIに積極的」はムードに過ぎません。どちらも、2社を比較して一方を除外する根拠にはなりません。
曖昧な答えしか出ない場合、まだ見つかっていない必須条件が既存顧客のなかに眠っているか、そもそも製品にその条件が無いか、そのどちらかです。後者のほうが大きい問題で、ターゲティングを精緻にしても解決しません。ベスト顧客10社に戻り、1点を探すことになります。全社に当てはまり、解約した顧客には当てはまらなかった条件です。苦しい四半期になりますが、はるかに良い1年になります。
条件は1文で表現できて初めて機能する
「私たちが最大の価値を届けられるのは、重い規制を受け、リスク管理がサイロに分かれ、コンプライアンスの証明を取締役会から常に問われている会社だ」。
3つの条件は、どれも買い手の同意を必要とせず、アカウントの外側から観察できます。だからセールスパーソンは商談中に判断でき、マーケターは迷わずリストを作成できます。プロダクト責任者は、感情的な議論を避けて不要なロードマップ要求を断ることができます。
説明の段落を足さないと意味が通らないなら未完成、「革新的」「先進的」という言葉が入っていても未完成です。この1文が書けたとき、価値提供が「可能」から「必然」に変わります。
専門家より、システムで考えられる人へ──NetflixがAI時代に引き直した人材要件
「Netflix CPTO on AI and the future of product and tech roles」 by Lenny Rachitsky on Lenny's Podcast
Netflix CPTO（最高プロダクト・技術責任者）のElizabeth Stone氏が、AIによって職種と人材要件がどう変わりつつあるかを語った回です。生成AIによって職能の境界が溶ける一方で、どの人材を増やし、どの人材を減らし、評価の期待値をどう書き換えたかを具体的に語っています。単に「AIを使える人を採る」のではなく、採用基準そのものをどの単位で引き直すかという設計の問題が浮かび上がります。
職能の境界は溶けても、クラフトの価値は希少なまま残る
Stone氏は現状を組織形成における「Storming（混乱期）からForming（形成期）への過渡期」と表現します。PdMがコードを出し、デザイナーがPRDを書き、エンジニアがプロダクトを考えるようになり、社内でも自分の職務は何かという戸惑いが生じています。しかし、これは新技術の到来時に必ず起きる摩擦であり、AI活用を止める理由にはならないと述べます。
また、職能が流動化しても、優れたエンジニアリング、優れたデータサイエンス、優れたクリエイティビティといった「モノづくりにおける手腕・熟練の技（Craft Excellence）」は、依然として極めて希少です。代わりのきかない価値を持ち続けると位置づけています。
増やすのは、領域を横断して共通基盤を構築できる「システム思考の人材」
Netflixはこれまで、各チームが独自の技術スタックを組むことでスピードを保ってきました。しかし、AIエージェントが複数システムをまたいで自律的に動く環境では、共通の基盤と信頼できるデータの所在（Source of Truth）が前提になります。そのため、採用プロファイルを単一の業務知識を持つ人から、分散システムや共通インフラを設計できる「システム思考家」へとシフトさせています。ただしStone氏は、パーソナライゼーションや広告、コンテンツ配信を深く担う人材も引き続き置いていると補足します。置き換えではなく、上乗せだということです。
デザインでも同じです。特定機能を設計できる人より、テンプレートやデザインシステムを設計できる人を採るようになりました。デザイナーでない人が作っても、一貫した体験になる状態を作れるかどうかです。
縮小しているのは狭く深い専門特化だが、専門性の否定ではない
「一般論として、5〜10年前と比べれば、専門家は減り、ジェネラリスト、あるいは複数方向に適応できる人が増えている」と見ています。
一方で、エンコーディングや再生システムのように世界に数人しか理解者がいない領域では、専門家が今も必要だとも述べています。<yellow-highlight-half-bold>わかれ目は専門性の有無ではなく、これまでと違う解き方を試したいと思えるかどうか<yellow-highlight-half-bold>にあります。バックエンドとフロントエンドを行き来できるか、新しい道具を素早く学べるかという適応性が人材を見る軸に加わっています。
AIフルーエンシー（AIを使いこなす素養）は全職種・全レベルに重ねて求める
技術そのものの進化が速いため、等級ごとにAI活用の期待値を定義しても、四半期、場合によっては月や日の単位で古びていきます。そこでNetflixは、等級ごとに書き分ける代わりに、全職種・全レベルに「AIフルーエンシー」という期待を上から重ねました。
最上位層も例外ではなく、日常的にコードを書かない立場でも深い理解が求められます。採用面接でも、コーディング課題での候補者のAIツール使用を認めています。日常業務で何を使い、変化にどう向き合っているかを探る場に変えたということです。
資金調達ニュース
［海外］
🏢 エンタープライズ
- Mistral AI
欧州発の基盤AIモデル・企業向けAIプラットフォーム開発企業。シリーズDで30億ユーロ（約36億ドル）を調達。評価額は210億ユーロ超（約244億ドル、ポストマネー）。投資家はSamsung Electronics（リード）、Scaleup Europe Fund（EQT運用）・PSG Equity（共同リード）、Nvidia、ASMLなど（Sifted） - Cognition
AIコーディングエージェント「Devin」を開発するスタートアップ。シリーズEで20億ドルを調達。評価額は480億ドル（ポストマネー）。投資家はa16z、Accel、Founders Fund、General Catalyst、Avenir（5社共同リード）（TechCrunch） - Clay
営業・マーケティング向けAIデータエンリッチメント／自動化プラットフォーム。シリーズDで1億1,500万ドルを調達。評価額は71億ドル（ポストマネー）。投資家はWellington（リード）、Sequoia Capital、a16zなど（Yahoo! Finance） - ARC（ChargeItSpot）
フロントライン従業員向け端末管理プラットフォーム。6,000万ドルの成長投資を調達。投資家はAcadia Investment Partners（単独）（Globe Newswire） - Lightfield
「エージェント時代のCRM」を掲げるAIネイティブCRMプラットフォーム。シリーズAで4,700万ドルを調達。評価額は非公開。投資家はa16z（リード）、Coatue、Greylockなど（PR Newswire） - Euno
エンタープライズ向けAIコンテクストプラットフォーム。シリーズAで2,300万ドルを調達。投資家はN47（リード）、10D（既存投資家）、Yinon Kostika氏（Wiz共同創業者）（SiliconANGLE）
🏥 ヘルスケア
- Forus（旧Tandem）
医師・薬局・保険者・製薬企業をつなぎ処方薬アクセスを効率化するAIネットワーク。シリーズCで1億5,000万ドルを調達。評価額は30億ドル（ポストマネー）。累計調達額は3億ドル超。投資家はBain Capital Ventures（リード）、Thrive Capital、General Catalyst、Accel、Redpointなど（MedCity News） - Inspiren
AI搭載シニアリビング向けモニタリング技術企業。シリーズCで7,000万ドルを調達。評価額は5億ドル超（一部報道で5億5,000万ドル）。投資家はNewView Capital（リード）、Insight Partners、Primary Venture Partnersなど（PR Newswire） - Vheda Health
健康アウトカム・分析プラットフォーム。Agoraから4,700万ドルの投資を調達（ACCESS Newswire
🛰️ ハードウェア×AI
- Antioch
フィジカルAI向けシミュレーションプラットフォーム。シリーズAで3,200万ドルを調達。投資家はGreylock（リード）、Category Venturesなど（Yahoo! Finance） - CloudNC
精密機械加工（CNC）向けAIソフトウェア。2,000万ドルを調達。投資家はNimble Ventures（リード）、Calculus Venture Capital、Entrepreneur First、LM Ventures（Tech.eu） - Vecna Robotics
フレキシブルなマテリアルハンドリング自動化ソリューション企業。3,100万ドルを調達。投資家はUnless（リード）、Drive Capital、Tiger Globalなど（Globe Newswire）
🔒 サイバーセキュリティ
- Cylake
自社運用IT向けサイバーセキュリティプラットフォーム。2億4,500万ドルを調達（転換社債）。投資家はLightspeed Venture Partners、Picture Capital、Redpoint Ventures（Fintech Global） - Cymphony
従業員とAIエージェント双方のアクセス・権限を可視化するエージェント時代のセキュリティ・ガバナンスプラットフォーム。累計3,000万ドル(うちシリーズAが2,500万ドル)を調達。評価額は1億ドル超。投資家はSequoia Capital、SMBC Fin Atlas Beyond Fund（共同リード）（TechCrunch）
⚖️ リーガルテック
- Harvey
大手法律事務所や企業法務部門向けに、法律調査・契約分析・デューデリジェンス・訴訟支援をカスタムAIエージェントで支援するリーガルAIプラットフォーム。5億5,000万ドルを調達。評価額は155億ドル（ポストマネー）。投資家はDiffusion、Lightspeed Venture Partners（共同リード）（TechCrunch）
💰 フィンテック
- Latitude
クロスボーダー決済インフラ企業。シリーズAで3,500万ドルを調達。評価額は非公開。投資家はOak HC/FT（リード）、NEA、Coinbase Venturesなど（Fortune）
そのほか
- Crusoe Energy Systems
OpenAI・Microsoft・Metaなどにサービスを提供するAIクラウド・データセンター開発企業。30億ドル超を調達（ラウンド名は非公表）。評価額は300億ドル（ポストマネー）。投資家はAtreides Management（共同リード）、Valor Equity Partners（共同リード）、Mubadala Capital（The Edge Malaysia） - Positron AI
Nvidiaに対抗するAI推論特化型半導体スタートアップ。シリーズCで3億7,500万ドル、シリーズC-1で最大5億ドルの計8億7,500万ドルを調達。評価額は50億ドル（ポストマネー）。投資家はシリーズCの共同リードがNEA、Andra Capital、Atreides Management、Valor Equity Partners、SemiAnalysis Capital、シリーズC-1のリードがNEAとJim Clark氏（PR Newswire） - Gimlet Labs
複数種類の半導体（GPU/CPU/専用アクセラレータ）にAI推論ワークロードを最適配分する「マルチシリコン推論クラウド」を手がけるAIインフラ企業。シリーズBで3億ドルを調達。評価額は30億ドル。投資家はa16z（リード）、Arm、M12（Microsoft）、Sapphire Ventures、Menlo Venturesなど（Pulse2）
［国内］
- Algomatic Dynamics
ロボティクスおよびフィジカルAI領域に特化し、AI多指ハンドやモーションデータ収集・学習プラットフォームを開発。合同会社DMM.comを引受先として50億円を調達。（PR Times） - nocall
生成AI電話サービス「nocall.ai」を提供。ジャフコ グループ、Archetype Venturesを共同リードとし、既存投資家Coreline Venturesを加えた3社を引受先とするシリーズAで約8億円を調達（PR Times） - SoVa
会計事務所とAIを掛け合わせたバックオフィス支援サービス「SoVa」を運営。シリーズBとして第三者割当増資2.1億円と融資4.2億円を合わせ、総額6.3億円を調達。投資家：ジャフコ グループ、ブーストキャピタル、みずほ銀行・日本政策金融公庫（融資）ほか（PR Times） - AUDER
食品流通向けAI検品プラットフォーム「AUDER」を開発。既存の物流システムに後付けで導入可能。シリーズAファーストクローズとして4.5億円を調達。投資家：ALL STAR SAAS FUND（リード）、農林中金キャピタル（PR Times） - メドテリア
医療従事者・医療系学生（約6万人）が利用する医療コミュニケーションクラウド「Medteria」を運営。第三者割当増資1億円および日本政策金融公庫の資本性ローン4,000万円により、総額1.4億円を調達。投資家は佐銀キャピタル&コンサルティング、福留大士氏（チェンジホールディングス代表）、豊田剛一郎氏（メドレー オープンイノベーションパートナー）など（PR Times） - ピクシオム（Pixeom）
大分大学発、独自の分子表現技術「PSM」により分子の三次元構造をAIが学習可能な形式へ変換する「化学視覚AI」を開発。シードラウンドで資金調達。投資家：ライフタイムベンチャーズ（リード）（PR Times）
