YC W24に採択された生成AI/AIスタートアップ90社

世界的に有名なスタートアップアクセラレーターであるY Combinator（YC）では、AIスタートアップの数が著しく増加しています。

2024年4月のYC Winter 2024バッチでは、参加企業においては、65％を占める158社のAIスタートアップが登場しました。 これは、前回のWinter 2023バッチの約139社から大幅に増加しており、AIスタートアップの勢いが加速していることを示しています。

ちなみに、産業領域やビジネスモデルで区切ると、以下の割合になっており、AIスタートアップはこれらの領域に幅広く登場しています。

B2B SaaS / エンタープライズで 65%
消費者部門 11%
ヘルスケア分野で 10%
フィンテック分野で 8%
産業分野で4%
政府技術分野で 1%
エドテック分野で 1%

今回は、YC Winter 2024のAIスタートアップの中でも、YCディレクトリからAIのタグが付いているスタートアップ90社から生成AIを除く47社とその注目の会社を数社と、生成AIのタグが付いているスタートアップ43社をすべてを紹介していきます。

Y Combinator W24のAIスタートアップの5つの注目ドメイン

Winter 2023バッチのトップ4ドメインは、AI Ops、開発者ツール、ヘルスケア＋バイオテクノロジー、ファイナンス＋決済でしたが、今回のWinter 2024バッチでは、開発者ツール、AI Ops、ヘルスケア＋バイオテクノロジー、セールス＋マーケティング、ファイナンスの5つがトップドメインとなりました。

開発者ツールには、コーディングを支援するアプリケーションやプラグイン、SDK、テスト自動化ツール、ウェブサイト最適化ツール、コードベース検索ツール、AIを活用したDevOpsツールなどが含まれます。また、コーディングコパイロットからノーコードアプリビルダーまで、コード生成に関するツールも数多く見られました。

AI Opsは、企業が実用的なAIモデルを展開するのを支援するツールやプラットフォームを提供するスタートアップで、ホスティング、テスト、データ管理、セキュリティ、RAG（Retrieval-Augmented Generation）インフラストラクチャ、ハルシネーション緩和などの機能を備えています。

ヘルスケア＋バイオテクノロジーは、再び1つのカテゴリーとしてまとめられましたが、ヘルスケア企業は患者の予約、受付、診断、治療、フォローアップの自動化ツールを構築しているのに対し、バイオテクノロジー企業はR&Dを加速するためのファウンデーションモデルを開発しているなど、構築されているAIビジネスの種類には違いがあります。

セールス＋マーケティングでは、GPT-3のセールスやマーケティングにおける利点に焦点を当てていた初期の生成AI企業から、投資家向けのAIパワードCRM、顧客会話分析、AIパーソナルネットワーク分析など、収益化に直結するニッチなユースケースを持つ企業が増えてきているのが特徴です。

ファイナンス分野では、コンプライアンス、デューデリジェンス、自動化された成果物の生成などをカバーする企業が増加しています。

Y Combinator W24の生成AIを除くAIスタートアップ47社

YC Winter 2024バッチでは、生成AIを除くAIスタートアップについては、47社存在します。（*YCのディレクトリから絞ってはいますが、生成AIも混じっているかと思います。あくまで目安としてください。）

業界・分野別の内訳：
- エンジニアリング＆製品開発：11社（23.4%）
- ヘルスケア：6社（12.8%）
- コンシューマー向け：5社（10.6%）
- 分析＆データ：5社（10.6%）
- ロボティクス＆製造：3社（6.4%）
- サプライチェーン＆物流：3社（6.4%）
- 法律：2社（4.3%）
- 金融＆会計：2社（4.3%）
- その他（政府、不動産、人事など）：10社（21.3%）
ターゲット顧客別の内訳：
- B2B（企業向け）：34社（72.3%）
- B2C（消費者向け）：9社（19.1%）
- B2G（政府向け）：2社（4.3%）
- 不明：2社（4.3%）
主要な技術・領域：
- 自然言語処理＆会話AI：10社（21.3%）
- コンピュータビジョン＆画像処理：5社（10.6%）
- 動画生成＆編集：4社（8.5%）
- ロボティクス：3社（6.4%）
- 音声＆音楽生成：3社（6.4%）
- その他（化学、シミュレーション、検索など）：22社（46.8%）
本社所在地：
- サンフランシスコ：29社（61.7%）
- ニューヨーク：6社（12.8%）
- その他の都市：12社（25.5%）

これらの企業は、ロボティクス、音声AI、サプライチェーン、建設、動画生成、データ分析、コンピュータビジョン、ITサポート、音楽作成、化学製造、ヘルスケアなど、様々な分野でAIを活用しています。

K-Scale Labs (New York, NY): オープンソースのヒューマノイドロボット。
Marr Labs (San Francisco, CA): 人間と区別がつかないAI音声エージェント。
RetailReady (Atlanta, GA): AIを活用したサプライチェーンコンプライアンスエンジン。
Reprompt (San Francisco, CA): コードを書かずにハルシネーションを修正。
InspectMind AI (San Francisco, CA): AIを使って建設検査レポートを最大10倍速く作成。
Yarn (San Francisco, CA): AIで営業・マーケティング動画を作成。
kater.ai (San Francisco, CA): 誰もがデータアナリストになれるように。
Dragoneye (New York, NY): 開発者がコンピュータビジョンモデルを自動的に構築できるようサポート。
Fume (San Francisco, CA): AIソフトウェア開発者を構築中。
Pico: iPhoneのスクリーンショットを整理し、アクションを起こす。
Reform (San Francisco, CA): 物流企業向けのRetool。
Magic Hour (San Francisco, CA): AI動画生成プラットフォーム。
Basepilot (San Francisco, CA): 数分でブラウザ作業を自動化するAI同僚。
DeepNight (San Francisco, CA): 次世代の暗視デバイスを構築。
camelQA (Austin, TX): モバイルアプリテスト用の人間のQAを置き換えるAI。
Spark: 大規模なクリーンエネルギーのためのAIを活用したワークフロー。
Openmart: ZoomInfoのAI代替品。
Focal (San Francisco, CA): テレビ番組や映画のためのAI動画作成ツール。
Artos (San Francisco, CA): 科学を数ヶ月ではなく数分で規制当局への提出物に変換。
BetterBasket (San Francisco, CA): 競合データを用いた食料品店向けの価格設定。
Risotto (San Francisco, CA): RisottoはAIを使ってITサポートリクエストを自動解決。
Manifold Freight (Seattle, WA): 運送業者向けのスポット貨物機会の集約。
edgetrace (San Francisco, CA): 実世界の動画理解モデル。
Opencall.ai (San Francisco, CA): あらゆる企業のためのAIコールセンター。
Hazel (New York, NY): AIを活用した、政府契約の公平なマーケットプレイス。
Soundry AI (Seattle, WA): プロ品質のAI音楽作成。
HostAI (San Francisco, CA): 休暇用レンタル物件を管理するためのオペレーティングシステム。
Preloop: 実験用スクリプトを本番用MLサービスに変換。
Superagent (San Francisco, CA): Webリサーチを行うオープンソースのAIエージェント。
CodeAnt AI (San Francisco, CA): 不良コードとセキュリティの脆弱性を自動修正するAI。
Ragas (San Francisco, CA): LLMアプリケーションを評価するためのオープンソース標準を構築。
sync labs (San Francisco, CA): リアルタイムのリップシンク用API。
Anaphero (San Francisco, CA): 音声AIを使って患者向けタスクを自動化。
Creo (San Francisco, CA): AIで内部ツールを構築。
Infinity AI (San Francisco, CA): 脚本を入力すると映画が得られる。
Attunement (San Francisco, CA): 行動健康のためのリモートモニタリングプラットフォーム。
Parasale (San Francisco, CA): AI採用担当者：候補者を自動的に見つけて関与。
Tusk (San Francisco, CA): 顧客のバグを瞬時に修正するAIエージェント。
Airfront (San Francisco, CA): 受信トレイ用のAI自動化プラットフォーム。
Yoneda Labs (San Francisco, CA): 化学製造のためのファウンデーションモデル。
TokenOwl (New York, NY): 次世代の暗号向けのAI TurboTax。
Hona (San Francisco, CA): 医師が患者を受け入れ治療するのを支援するAI。
Trellis: 非構造化データ用のAIを活用したSnowflake。
Eggnog (New York, NY): AI生成コンテンツ用のYoutube。
Artisan AI (San Francisco, CA): BDRから始まるArtisansと呼ばれるAI従業員。
Arini (San Francisco, CA): 歯科医のためのAI受付。
Paradigm (San Francisco, CA): 反復タスクを自動化するAIインターン。

47社を分析すると、エンジニアリング＆製品開発、ヘルスケア、分析＆データの分野で多くのスタートアップが活動しています。これは、AIがこれらの分野で大きな価値を生み出す可能性があることを示唆しています。

また、大多数（72.3%）のスタートアップがB2B市場を対象としており、企業の効率化や問題解決にAIを活用することに注力しています。

そして、自然言語処理＆会話AI、コンピュータビジョン＆画像処理、動画生成＆編集などの技術領域で多くのスタートアップが取り組んでいます。これは、これらの技術が幅広い応用可能性を持っていることを示しています。

当然ながら、約6割のスタートアップがサンフランシスコを拠点としており、シリコンバレーがAIスタートアップのハブであり続けていることがわかります。

Y Combinator W24の注目のAIスタートアップ5社

そして、これらの中でも特に注目を集めているのが、TechCrunchで特集されたHazel、Andy AI、Precip、Maia、Datacurveの5社です。

Hazel

Hazelは、政府契約プロセスに関連する課題にAIで取り組むスタートアップです。創業者のAugust Chen氏とElton Lossner氏は、それぞれPalantirとボストンコンサルティンググループでの経験を持ち、政府契約の複雑さを熟知しています。Hazelは、AI技術を活用して契約プロセスの各段階を自動化し、時間と労力を大幅に削減することを目指しています。

Andy AI

Andy AIは、在宅介護士の文書作業を簡素化するAIアシスタントを開発しています。創業者のTiantian Zhao氏は、Verilyでの経験から、在宅介護士が直面する文書作業の負担を理解しています。Andy AIは、音声認識とナレッジベースを活用して、患者訪問の記録を自動的に文書化し、電子カルテへの入力を支援します。

Precip

Precipは、AIを活用して高精度の降水量予測を提供する気象情報プラットフォームです。創業者のJesse Vollmar氏は、農業向けのデータプラットフォームFarmLogsを創業した経験を持ちます。Precipは、機械学習モデルとリアルタイムデータを組み合わせることで、米国のあらゆる地域で7日先までの正確な降水量予測を提供します。

Maia

Maiaは、カップルがAIガイダンスを通じて良好な関係を築くことを支援するアプリです。創業者のClaire Wiley氏とRalph Ma氏は、関係構築の難しさを経験してきました。Maiaは、カップルとのチャットを通じて日々の相互作用をモニタリングし、感情分析とナレッジベースに基づいてアドバイスを提供します。

Datacurve

Datacurveは、AIモデルの学習に用いる倫理的かつ高品質なデータセットを提供するスタートアップです。創業者のSerena Ge氏とCharley Lee氏は、AIモデルの性能がトレーニングデータの質に大きく依存することを理解しています。Datacurveは、独自の収集・キュレーション方法により、偏りのない多様なデータセットを提供し、公正で頑健なAIモデルの開発を支援します。

これらのスタートアップは、それぞれの領域で独自のアプローチを取りながら、AIの力を活用して社会的な課題の解決や価値の創出に取り組んでいます。 彼らの革新的な技術とビジネスモデルは、AIの可能性を示すとともに、業界の発展を牽引するものとして注目を集めています。

Y Combinator W24の43社の生成AIスタートアップ

次に、YC Winter 2024バッチに参加した43社の生成AIスタートアップを紹介します。

業界・分野別の内訳：
- エンジニアリング＆製品開発：9社（20.9%）
- 分析＆ビジネスインテリジェンス：6社（14.0%）
- 教育：2社（4.7%）
- ヘルスケア：2社（4.7%）
- 金融：4社（9.3%）
- セキュリティ＆コンプライアンス：2社（4.7%）
- その他（コンシューマー、コンテンツ、法律など）：18社（41.9%）
ターゲット顧客別の内訳：
- B2B（企業向け）：32社（74.4%）
- B2C（消費者向け）：11社（25.6%）
主要な技術・領域：
- 自然言語処理＆会話AI：13社（30.2%）
- ファウンデーションモデル＆インフラストラクチャ：7社（16.3%）
- 動画＆画像生成：4社（9.3%）
- データ分析＆ビジネスインテリジェンス：6社（14.0%）
- その他（音声、シミュレーション、検索など）：13社（30.2%）
本社所在地：
- サンフランシスコ：32社（74.4%）
- ニューヨーク：4社（9.3%）
- その他の都市：7社（16.3%）

MathGPTPro (Santa Clara, CA): 生徒と教師の生産性を高めるパーソナライズ学習プラットフォーム。
Senso (Toronto, ON): カスタマーサポート用のAIを活用したナレッジベース。
Powder (Los Altos, CA): ウェルスアドバイザー向けのセールスプラットフォーム。
Arcane (New York, NY): AIを活用したRoblox。
Somn (San Francisco, CA): クリニック向けの人間のようなAIレセプショニスト。
Lumona (San Francisco, CA): 信頼できるクリエイターからのおすすめ機能を備えた製品検索。
Marblism: 1つのプロンプトから完全に機能するWebアプリを生成。
Aqua Voice (San Francisco, CA): 音声のみのテキストエディタ。
Ocular AI (San Francisco, CA): エンジニアリングと業務のためのオープンコアのエンタープライズ級AIと検索。
Shepherd (Remote): 生徒一人一人のパーソナライズ学習アシスタント。
Alai (San Francisco, CA): AIを使ってより速く高品質のプレゼンテーションを作成。
Brainbase (San Francisco, CA): 企業向けのAIワークフロー自動化。
HeartByte (San Francisco, CA): クリエイターがAIで10倍速く小説を書けるウェブ漫画プラットフォーム。
Yondu (San Francisco, CA): インテリジェントなナビゲーションのためのロボティクスファウンデーションモデル。
Lumina (San Francisco, CA): 研究ワークフローを自動化するAI。
Clarum (San Francisco, CA): AIを活用した迅速で信頼性の高いデューデリジェンス。
Abel (San Francisco, CA): 訴訟チームのためのドキュメントレビューを変革。
OffDeal (New York, NY): 中小企業買収のためのAIネイティブ投資銀行。
Shiboleth (New York, NY): 金融機関向けの融資コンプライアンスを自動化。
Tensorfuse (San Francisco, CA): 独自のクラウド上でLLMパイプラインをデプロイ・スケーリング。
Toma (New York, NY): 自動車ディーラー向けのAI電話自動化。
SevnAI (San Francisco, CA): グラフィックデザインのためのファウンデーションモデル。
Ellipsis: 技術的な指示を実際に動作するテスト済みのコードに変換。
Wuri (San Francisco, CA): 画像、動画、音声付きのビジュアルノベル形式でWebストーリーを読めるAIアプリ。
OpenCopilot (Remote): オープンソースのテキスト・アクション変換エンジン。
Centralize (San Francisco, CA): AIを使って顧客対話を分析し、アップセルを増やし、解約を削減。
phospho (San Francisco, CA): LLMアプリのためのオープンソーステキスト分析。
Guide Labs (San Francisco, CA): 調整しやすい解釈可能なファウンデーションモデル。
PromptArmor: LLMアプリケーションのセキュリティとコンプライアンス。
Meticulate (San Francisco, CA): 世界最高水準のビジネスリサーチのためのAIエンジン。
CloudCruise (San Francisco, CA): 人間のようにコンピュータを使えるAIの実現。
Greenboard (Austin, TX): 金融コンプライアンスと業務のための「Rippling」。
Roe AI (San Mateo, CA): ドキュメント、ウェブ、画像などの非構造化データを照会できるデータウェアハウス。
DaLMatian: 初の自律型AIデータアナリストエージェント。
Buster (San Francisco, CA): LLMとデータベースを接続するインフラストラクチャ。
Reducto (San Francisco, CA): 複雑なドキュメントの背後にあるデータの解放。
Vectorview (San Francisco, CA): AIのためのカスタム評価タスクの構築。
Maia (San Francisco, CA): カップルの絆を維持するAI関係アプリ。
MAIHEM (San Francisco, CA): AI製品をテストするAIエージェント。
ego (San Francisco, CA): AIネイティブの3Dシミュレーションエンジン。
Leya (Stockholm, Sweden): 弁護士のためのAIアシスタント。
Upsolve AI (San Francisco, CA): AIを活用した顧客向け分析サービス。
Danswer (San Francisco, CA): 社内ツールを横断したオープンソースの統合検索。

教育、ヘルスケア、金融、法律、エンジニアリング、アナリティクスなど、さまざまな分野で生成AIを活用したソリューションを提供しています。

分析すると、生成AIを除くAIスタートアップと同様に、エンジニアリング＆製品開発、分析＆ビジネスインテリジェンスの分野で多くのスタートアップが活動しています。これは、生成AIもソフトウェア開発とデータ分析の分野で大きな可能性を秘めていることを示唆しています。

次にこれも同様に、大多数（74.4%）のスタートアップがB2B市場を対象としており、企業の生産性向上や意思決定支援に生成AIを活用することに注力しています。

生成AIにおいても、企業のソフトウェア開発、データ分析、意思決定支援などの分野で大きな価値を生み出す可能性があることが示唆されます。また、自然言語処理やファウンデーションモデルの開発など、生成AIの基盤技術の発展にも多くのスタートアップが取り組んでいることがわかります。

独自モデルを開発するスタートアップ

さらに、YC Winter 2024に限らないのですが、YCのAIスタートアップの中には、既存のAIモデルを活用するだけでなく、独自のモデルを開発している企業が25社も存在します。これらのスタートアップは、特化したユースケースに適したモデルを開発することで、より高い性能と付加価値を提供しようとしています。

(0/25) Here's a list of 25 YC companies that have trained their own AI models. Reading through these will give you a good sense of what the near future will look like.
— Jared Friedman (@snowmaker) March 28, 2024

独自モデルを開発するスタートアップは、ゼロからモデルをトレーニングすることで、ドメイン固有の知識やデータを最大限に活用できます。これにより、汎用モデルでは実現が難しい高度な機能や性能を実現できる可能性があります。また、独自モデルは、企業の知的財産として差別化要因にもなり得ます。

OpenAIやAnthropicのような企業が最新・最高性能のモデルに関する議論を支配しているように見えるかもしれませんが、YC Winter 2024バッチの企業は、ゼロからモデルをトレーニングする余地がまだ十分にあることを示しています。

これらのスタートアップは、音声認識、タンパク質設計、CADの自動化、動画の検索、動画の吹き替え、LLM向け検索エンジン、脳波解析、動画生成、ロボット工学、材料科学、コード検索、画像編集、音声合成、唇の動きの同期、動画のパーソナライズ、化学反応の最適化など、実に多岐にわたる分野で独自モデルを開発しています。

新しいユースケースのためにモデルを独自にトレーニングしている25社のスタートアップの抜粋は以下のとおりです。

Atmo: 従来の物理ベースの天気シミュレーションをAI駆動の予測に置き換える。これにより計算効率が40,000倍になり、より安価で正確な予測が可能に。
Can of Soup: AIを使って、ユーザーと友人が架空の状況で写真を作成できるアプリ。YCバッチ期間中に、これを実現する最初のモデルを構築し、リリース。
Deepgram: 超高速の音声テキスト変換と自然な音声合成のためのAPIを提供。
Diffuse Bio: ワクチンや治療薬のための新しいタンパク質を設計する生物学の基礎モデルを構築。
Draftaid: CAD図面作成の面倒な部分を自動化するAI。3DモデルをメーカーがCADで引用できる製造図面に変換。
Edgetrace: 大規模な動画データセットを取り込み、自然言語で検索できるようにする。
EzDubs: 話者の声を保ったまま、リアルタイムで動画を別の言語に吹き替え。
Exa: LLM向けに設計された、最初の検索エンジン。
Guide Labs: 解釈可能で、推論の説明ができる基礎モデルを構築。
Infinity AI: 「Script-to-movie」モデルを構築。提供されたスクリプトから「トーキングヘッド」スタイルのクリップを作成。
K-Scale: 世界初のオープンソース汎用ヒューマノイドロボットを開発。
Linum: 先駆的なテキストから動画への変換モデルの1つ。
Osium AI: 材料の物性を予測し、顕微鏡画像解析を高速化することで、R&Dエンジニアが新材料を迅速に設計できるよう支援。
Phind: 開発者向けの対話型検索エンジン。既存のコードベースと統合するVS Code拡張機能を備える。
Piramidal: 脳波データの大規模かつ多様なコーパスで学習した、脳活動を理解するための基礎モデル。
Playground: 強力なAIベースの画像編集ツール。プロンプトから新しい画像を作成したり、数語で既存の画像を修正したりできる。
PlayHT: 表現力豊かなAI生成の音声。約10分のサンプル録音で新しい音声をトレーニング可能。
SevnAI: グラフィックデザインのための基礎モデルを構築。ユーザーが簡単に編集できるSVGを生成可能。
Sonauto: AI音楽作成。歌詞とエミュレートするスタイルを与えると、プロ品質のカスタム歌詞付き曲を生成。
Sync Labs: 動画内の人物の唇の動きを、新しい音声に合わせて再同期するモデルを構築。
Tavus: 1本の動画を撮影すると、視聴者ごとに名前や会社名などを適切に入れ替えて自動的にパーソナライズ。2分の映像で自分の「人間のようなレプリカ」を作成することも可能。
Yoneda Labs: 化学のための基礎モデル。化学反応を最適化するための最適な温度、濃度、触媒を化学者に提案。
Yondu: ロボットが自律的に世界を航行するための基礎モデルを構築。
Metalware: ファームウェアエンジニアがより速くビルドできるようにするAIツール。低レベルプログラミング用の専用コパイロットや、データシートを大量に処理できるPDFリーダーなどを提供。
Navier AI: リアルタイムで計算流体力学をシミュレーションできる物理-機械学習ソルバー。航空宇宙工学と自動車工学における大きなブレークスルー。

注目すべき独自モデルの事例をいくつかピックアップしてみましょう。

Can of Soup

Can of Soup は、AI を使用して想像上の状況であなたとあなたの友人の写真を作成できるアプリです。YCバッチ期間中に、これを実現する最初のモデルを構築し、リリースしています。

Diffuse Bio

Diffuse Bioは、ワクチンや治療薬の開発を加速するために、タンパク質設計のための独自の生物学的ファウンデーションモデルを構築しています。

Infinity AI

Infinity AIは、指定されたスクリプトから短い動画クリップを生成するモデルを開発しており、教育やマーケティングなどの分野での活用が期待されます。

Piramidal

Piramidalは、脳波データから脳活動を理解するための独自のモデルを開発しています。大規模な脳波データを用いてトレーニングを行うことで、脳機能の解明や脳関連疾患の診断に役立てようとしています。

SevnAI

SevnAIは、グラフィックデザインのためのファウンデーションモデルを構築しており、編集可能なベクターグラフィックスの生成を目指しています。

Sonauto

Sonautoは、歌詞と簡単なプロンプトからヒット曲を作成するためのモデルを開発しています。音楽制作のプロセスを自動化することで、アーティストの創造性を支援することを目的としています。

Yoneda Labs

Yoneda Labsは、化学反応を最適化するための独自のモデルを開発しており、新材料の開発や合成プロセスの効率化に貢献しようとしています。

これらのスタートアップが開発している独自モデルは、それぞれの領域に特化することで、汎用モデルでは実現が難しい高度なタスクを遂行できる可能性を秘めています。 同時に、独自モデルの開発には、大量のトレーニングデータや計算リソース、ドメインの専門知識が必要とされるため、参入障壁は高くなります。

しかし、これらのスタートアップの取り組みは、AIの可能性を新たな領域に広げるものであり、各業界に大きなインパクトをもたらす可能性を秘めています。 独自モデルを開発するスタートアップの動向は、AIの産業応用の行方を占う上で重要な指標になるでしょう。

AIスタートアップの成長を支えるインフラとセーフティ

成長を続けるAIインフラストラクチャー

AIスタートアップのエコシステムが成長を続ける中で、AIモデルの開発と運用を支えるインフラストラクチャーの重要性が高まっています。AIの産業応用を進める上で、モデルの管理、デプロイ、モニタリング、セキュリティなどを担うAI Opsは不可欠な要素となっています。

YC Winter 2024のAIスタートアップの中でも、AI Opsは最も人気のあるカテゴリーの一つとなっています。これは、AIモデルの本番環境への展開が加速する中で、運用の効率化と自動化へのニーズが高まっていることを反映しています。

また、AIモデル開発のプロセスを支援するSaaS化技術にも注目が集まっています。 モデルのトレーニングには膨大なデータと計算リソースが必要とされますが、SaaS化されたプラットフォームを利用することで、スタートアップは効率的にモデル開発に取り組むことができます。

さらに、AIインフラストラクチャーの分野では、新しい技術パラダイムも登場しています。その一つが、RAG(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれる手法です。RAGは、大規模な外部ナレッジベースを活用してモデルの生成能力を向上させる技術で、質問応答や文書要約などのタスクで高い性能を発揮することが知られています。

YC Winter 2024では、既にいくつかのスタートアップがRAGをサービスとして提供しています。彼らは、RAGの実装に必要なインフラを整備し、企業がRAGを活用したアプリケーションを素早く開発できるようにすることを目指しています。RAGが活況な状況は日本と世界であまり違いがないようです。

AIインフラストラクチャーの発展は、AIスタートアップのイノベーションを加速する上で重要な役割を果たします。 モデルの開発と運用に必要な技術基盤を提供することで、スタートアップはアプリケーションの構築に集中することができます。AIインフラの整備は、AIの産業応用の可能性を広げると同時に、スタートアップの参入障壁を下げる効果も期待できます。

一方で、AIインフラストラクチャーの分野では、技術の進歩が非常に速いため、絶え間ないイノベーションが求められます。 新しいアルゴリズムやアーキテクチャが次々と登場する中で、インフラ企業は常に最先端の技術を取り入れ、進化し続ける必要があります。

YC Winter 2024のAIスタートアップの動向は、AIインフラストラクチャーの重要性と可能性を示すものです。 AI Opsの台頭、SaaS化の進展、RAGなどの新技術の登場は、AIエコシステムの成熟を物語っています。これらのインフラ企業の取り組みが、AIスタートアップの成長を支え、AIの産業応用を加速することが期待されます。

今後のAIスタートアップの展望

YC Winter 2024のAIスタートアップの動向は、今後のAI業界の発展の方向性を示唆するものです。その中でも特に注目されるのが、業界の多様化と細分化の進行、ユーザー層に合わせた製品開発の必要性、そしてAIセーフティ企業の台頭です。

YC Winter 2024では、すでにいくつかのAIセーフティ企業が登場しています。彼らは、AIモデルのバイアスやプライバシーの問題、悪用のリスクなどに対処するためのソリューションを開発しています。

例えば、AIモデルの公平性を評価し、バイアスを検出するツールの開発や、プライバシーを保護しながらデータを活用するための技術、AIの悪用を防止するためのモニタリングシステムなどが、AIセーフティ企業の取り組みとして挙げられます。AIの社会実装が進む中で、セーフティは重要な課題となっており、この分野のイノベーションが求められています。

YC Winter 2024のAIスタートアップの動向は、今後のAI業界の多様性と可能性を示すものです。 業界の細分化が進む中で、スタートアップはユーザーのニーズに合わせた製品開発により、競争力を高めることができます。 また、AIセーフティへの取り組みは、AIの健全な発展と社会からの信頼獲得に不可欠です。

これらの動向を踏まえながら、AIスタートアップがイノベーションを続けることで、AIがもたらす価値を最大限に引き出すことができるでしょう。 同時に、技術的な課題やセーフティの問題に真摯に向き合い、倫理的で責任あるAIの開発を進めることが求められます。 YC Winter 2024のAIスタートアップの取り組みは、そうしたAIの未来を切り拓く一歩として期待されています。

倫理性や著作権の問題についてはStabilityAIのようにイノベーションを優先しすぎた結果、訴訟リスクをかかえ、事業運営に悪影響が出たり、社会通念上の疑念が生じることが課題になってきています。これはOpenAIやその他のファウンデーションモデルも同様の傾向です。

@StabilityAI が破綻寸前に。

・年間$99Mものクラウド代を計上するも、売上は$11Mのみ
・創業者のMostaqueは事業計画立案に失敗し辞任に
・膨大なコストに見合うビジネスモデルの構築が急務だが、著作権侵害の懸念も。

権利関係で勢いをそがれるシナリオはスタートアップのバーンだときついですね。
— Itaru Tomita / 冨田到 (@ItaruTomita9779) April 6, 2024

すべての産業に浸透していくY CombinatorのAI/生成AIスタートアップ

Y Combinator Winter 2024のAIスタートアップの動向は、AIがもたらす革新の可能性と、その実現に向けた課題の両面を示すものでした。

政府契約の自動化、ヘルスケア、気象予測、人間関係、データキュレーションなど、多岐にわたる領域でAIスタートアップが独自のソリューションを提示したことは、AIの応用可能性の広さを物語っています。

また、多くのスタートアップが独自のAIモデルを開発していることは、AIの可能性をさらに押し広げるものです。 特定のドメインに特化したモデルは、汎用モデルでは実現が難しい高度なタスクを遂行できる可能性を秘めています。こうした独自モデルの開発は、AIの産業応用を加速し、新たなイノベーションを生み出すことが期待されます。

さらに、AIインフラストラクチャーの発展は、AIスタートアップのイノベーションを下支えする重要な要素です。 AI Opsの台頭、SaaS化の進展、RAGなどの新技術の登場は、AIモデルの開発と運用に必要な技術基盤を提供し、スタートアップの参入障壁を下げることにつながります。 これにより、より多くのスタートアップがAIの可能性に挑戦することができるようになります。

一方で、AIの実用化に向けては、まだ多くの課題が残されています。 技術的な課題として、AIモデルの解釈性や公平性、プライバシー保護、セキュリティなどが挙げられます。また、AIを社会実装する上では、倫理的な問題への対処や、法制度の整備、社会的な受容など、技術以外の側面での取り組みも欠かせません。

YC Winter 2024のAIスタートアップの取り組みは、こうした課題の解決に向けた第一歩を示すものです。 AIセーフティ企業の台頭は、技術的・倫理的な課題への対処が進みつつあることを示しています。また、多様な領域でのAIの応用は、社会実装に向けた具体的なユースケースを提示するものです。

AIの実用化には、スタートアップ、大企業、学術機関、政府など、多様なプレイヤーの協力が不可欠です。 YC Winter 2024のAIスタートアップの動向は、こうした協力の端緒となるものであり、AIがもたらす革新的な未来の実現に向けた希望を与えるものです。

これらの革新的なYCのAIスタートアップの挑戦が、技術的・倫理的な課題を乗り越え、AIの可能性を最大限に引き出すことを期待したいと思います。 YC Winter 2024は、そうしたAIの未来を切り拓く一歩として、大きな意味を持つものです。