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スタートアップ
シンガポールの保険テック新興企業Bolttech、累計730億円を調達
Forbes JAPAN
・
2時間前
香港のビリオネア、リチャード・リー（李沢楷）が支援するシンガポールのインシュアテック（保険テクノロジー）スタートアップBolttech（ボルトテック）は、シリーズBラウンドで5000万ドルの追加資金を調達し、同ラウンドでの調達額を2億460
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野澤 比日樹
株式会社ZENKIGEN 代表取締役CEO
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2023年09月25日
日本のスタートアップでもデットで300億円以上を調達できる会社が出てきたことがまず驚きです。
給料の前払いという入金がかなりの確実な収入に対する信頼の上に成り立つコーポレートファイナンスだからこそ実現できることなのかも知れませんが、加えて、その前払いに関する金利がタイミーにとっての大きな収益源になるということも大きな要因かと思います。
エクイティ調達の市場が厳しくなったタイミングでデッド調達に切り替えられるのが経営力もさることならがら、運も極めて良いと言えますね。そして何よりIPOの時期がコントロールできるようになったというのはスタートアップの経営者としては痺れます。
【タイミー】異例づくし、130億円デット調達のカラクリ
NewsPicks編集部
・
2023/09/25
松村 太郎
i-u.ac.jp / code.ac.jp / castalia.co.jp / forks.tokyo Journalist
・
2023年09月26日
こうなってくると、いよいよ最適化された優れた「デバイス」が必要になってくると思います。そこが、オープンAIの1つの流れ角になってくるのではないかと思います。
というのは、Googleやアマゾン(やアップル)は、広く消費者に行き渡るデバイスを擁しています。
目や耳の競争が本格的になってくると、こうしたデバイスメーカーがより有利な展開になってくると考えているので、オープンAIはどのようにして、パソコン以外のデバイスを味方につけていくのか、と言う部分に注目しています。
ChatGPT、“目”と“耳”の実装を発表 写真の内容を認識、発話機能でおしゃべりも可能に
ITmedia NEWS
・
2023/09/26
シバタ アキラ
Weights & Biases カントリーマネージャー
・
2023年09月25日
これはでかいニュースですね。もともとOpenAIにいたファウンダー達が立ち上げた企業。つい先日韓国のSKテレコムからも資金調達していました。Google, Microsoftに次いでAWSも自社のリソースをメインで使うLLM開発企業の囲い込みに動きました。
米アマゾン、生成ＡＩのアンソロピックに最大5900億円投資へ
Bloomberg
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2023/09/25
田中 道昭
立教大学ビジネススクール 教授
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16時間前
オープンAIは生成AIのリーダー。元アップルのジョニー・アイブ氏はアップルのインダストリアルデザインへの哲学・想い・こだわりを象徴する人物。両者が共創する「生成ＡＩ時代のiPhone」に通信事業からＡＩにまで精通する孫社長が参画することが実現すれば、本当に大きな一手になると思います。生成ＡＩに対して最適化された「サービス、ソフト、ハード」が三位一体となった端末がメガテック企業間の次の覇権争いの主戦場になると思いますが、その第1弾がここから登場するのかも知れません。最高に楽しみです。
OpenAIが元Apple幹部と端末新会社、孫氏参画 FT報道
日本経済新聞
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16時間前
比屋根 一雄
三菱総合研究所 DX技術顧問 研究理事
・
2023年09月27日
開発コストだけでなく運用コストも極めて高額でしょう。これまでAIスタートアップは少数精鋭のイメージでした。人件費ではなくサーバ代がクリティカルな時代なのですね。
オープンＡＩが株売り出し検討、企業価値900億ドル目指す－報道
Bloomberg
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2023/09/27
和田 崇
㍿Laboro.AI 執行役員／マーケティング部長
・
2023年09月24日
保存版というくらいに世界のAI企業がピックアップされていますね。
国内からはユニコーンとして知られるPrefferd Networksなどではなく、音声系AIに強みを発揮されてきたRevCommさんがノミネートされていたのは少し意外ではありました。
半年も前であれば「文章生成AI」としてOpenAIが、「動画生成AI」としてRunwayが、開発プラットフォームとしてHagging Faceがピックアップされる感じで、テキスト、画像、動画、音声、機械学習プラットフォームなど比較的に広い技術範囲にAI企業の事業フィールドがあったように思います。
ですが今回のリストを見ると、建設、農業、医療、法律など各業界にフォーカスした企業が多く並んでおり、AI開発の分化と産業実用化が確実に進んでいることが特徴としてみられます。
またその多くはやはり生成AI、あるいはその進化を後押ししたAIモデルであるTransformerの影響を大きく受けている様子が窺えます。
AIとくに生成AIがそれぞれの産業界に大なり小なりインパクトをもたらすような開発が進んでいるフェーズに入っていることは間違いなく、各業界の事業者にとっては、これらのスタートアップ企業との協業の道を発見することが鍵になるのかもしれません。
調達額は合わせて272億ドル。世界をリードするAI企業50社
Forbes JAPAN
・
2023/09/24
山田 悠史
マウントサイナイ大学 アシスタントプロフェッサー
・
2023年09月24日
線虫がん検査と異なり、検査の生物学的妥当性が説明可能な点が強みです。しかし、これをがん検診として用いるという場合には、既存のがん検診との比較などにより、臨床的な有効性（すなわち、検査精度の議論にとどまらず、検査によって既存のがん検診と少なくとも同程度にがんによる死亡リスクを低減できるかといった点）を評価した上で実用化につなげていただきたいところです。
なお、現時点では、乳がん検診としては「唯一」マンモグラフィが推奨されています。その根拠として、マンモグラフィを受けることにより、検査を受けない人に比べて乳がんによる死亡リスクを低減できる、すなわち検査で命を守る可能性が高いことが知られている唯一の検査だからです。
該当年齢の方は、ぜひ目先の利益や面倒臭さに負けず、検査を受けていただくことを強く推奨いたします。繰り返しになりますが、あなたががんで命を奪われてしまうリスクを低減できる検査だからです。
たった１滴の涙から乳がん発見 神戸大ベンチャー、大阪万博めどに実用化
産経ニュース
・
2023/09/24
比屋根 一雄
三菱総合研究所 DX技術顧問 研究理事
・
19時間前
日本独自のLLM開発に何の意味があるのか？勝てるのか？という意見が散見されます。大きな理由は2つあります（他にもありますが）。
一つ目は日英の差が埋まらないこと。LLMの英語での性能と、日本語での性能では、大きな差があります。事前学習のデータ量が桁違いが最大の理由です。加えて、人手がかかる対話やアラインメント等の追加学習で日本語が少ないのだろうと見ています。米国大手ITがいずれ日本語にもしっかり対応すると期待しても良いのですが、しばらくは差が縮まらないだろうと思います。まずは英語性能を上げることが第一でしょうから。だから、早期に実用レベルのLLMを得ようとするなら、日本語で独自に学習するしかありません。
もう一つの理由は、軽量化技術です。LLMの大規模化で性能向上するのは確かです。一方でパラメータ数を1桁落としても同等性能が得られる学習技術が開発されつつあります。これは膨大な資金力が無くとも実用的なLLMが開発できることを意味します。正直、昨年までは多くのAI開発者が諦めかけていたでしょう。しかし、日本語に限れば追いつける可能性が出てきました。だから、各社がこぞって独自LLM開発に乗り出したとみています。
もっとも、GPT-4は別格です。このサイズはまだ手が出ません。日本語性能もかなりのものです。しかしそれでも、実業務での活用のために、社内DBと連携して、ほぼ間違いが無い答えや文書を生成するには、かなりのチューニングが不可欠です。GPT-4ではそれが難しい。だから、業務用途ではチューニング自由な独自日本語LLMに一定の需要はあるでしょう（というより切に欲しいです）。
もちろんGPT-4やPaLM 2が日本語に力を入れて、日本市場を席捲するリスクはありますが。
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