年央レビュー: 2022 年に注目のデータ サイエンスと機械学習のスタートアップ 10 社

企業は、組織内で生成されたデータか、外部ソースから収集されたデータかにかかわらず、増大する量のデータを扱っています。競争上の優位性を得るために、このすべてのデータを分析して「操作」する効果的な方法を見つける方法が変化しています。挑戦的。

これにより、データ サイエンスと機械学習の分野における新しいツールや情報テクノロジの需要も高まりました。 Fortune Business Insights レポートによると、世界の機械学習市場規模は 2021 年だけで 154 億 4000 万米ドルに達し、今年は 211 億 7000 万米ドルに達し、2029 年までに 2,099 億 1000 万米ドルに成長し、年平均成長率は 38.8 倍になると予想されています。 %。

同時に、共同市場調査レポートによると、世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場規模は 2020 年に 47 億米ドルで、2030 年までに 797 億米ドルに達すると予想されており、年平均成長率は33.6%。

「データ サイエンス」と「機械学習」の概念は、混同されやすい、または同じ意味で使用されることもありますが、実際には 2 つの異なる概念であり、データ サイエンスの実践が機械の鍵となるため、両者の間には相関関係があります。学習プロジェクト。

データ サイエンス修士の Web サイトによると、データ サイエンスは、データ分析戦略の開発、分析用のデータの準備、データの視覚化の開発、データモデルの構築など

フォーチュン ビジネス インサイト レポートによると、機械学習は人工知能のより広範な分野の次のサブセクションであり、データ分析を使用して、アルゴリズムとデータに基づいたモデルを使用して学習する方法をコンピューターに教えます。人間の学習方法を真似しましょう。

データ サイエンスおよび機械学習ツールに対する市場の需要により、データ サイエンスまたは機械学習の分野で最先端のテクノロジーを開発する多数の新興企業が誕生しています。その中には次の 10 社があります。

1、アポリア

##創設者、CEO: Liran Hason
• 本社: イスラエル、テルアビブ
• ウェブサイト: https://www.aporia.com/

2020 年に設立された Aporia は、データ サイエンス チームと機械学習チームが監視とデバッグに使用できる、フルスタックで高度にカスタマイズ可能な機械学習可観測性プラットフォームを開発しました。 、機械学習モデルとデータを解釈して改善します。

Aporia はシード資金で 500 万ドルを調達し、続いて 2022 年 3 月にシリーズ A 資金で 2,500 万ドルを調達しました。

アポリアはこの資金を利用して、2023 年までに従業員規模を 3 倍に増やすとともに、米国での事業規模とテクノロジーがカバーする使用シナリオの範囲を拡大します。

2. Black Crow AI

創設者兼 CEO: Richard Harris
• 本社: 米国ニューヨーク
Web サイト: https://www.blackcrow.ai/

Black Crow AI は、オンラインの消費者直販業者向けの e コマース アプリケーション用の機械学習プラットフォームを開発しました。訪問者の買い物時の行動と将来価値。このソフトウェアは、数十億のデータ ポイントをリアルタイムで分析し、顧客エクスペリエンスを向上させ、顧客離れを管理し、マーケティング支出を最適化します。

Black Crow AI は 2020 年に設立され、今年 3 月にシリーズ A で 2,500 万米ドルの資金調達を受け、資金調達総額は 3,000 万米ドルになりました。 Black Crow AI は、この資金を使用して、デジタル コマースおよび隣接する業種における新しく使用可能な機械学習シナリオの発見を加速します。

3、彗星

• 共同創設者兼 CEO:ギデオン メンデルス
• 本社:米国ニューヨーク州
• ウェブサイト:https://www.comet.ml/site/

Comet のプラットフォームは、データ サイエンティストとデータ サイエンス チームに、モデルの構築とトレーニング、実験の追跡、可視性、コラボレーション、生産性を向上させるためのモデル生成の監視など、機械学習のライフサイクル全体を管理および最適化する機能を提供します。

Comet は 2017 年に設立され、昨年 11 月にシリーズ B 資金で 5,000 万ドルを調達しましたが、同社は年間経常収益が 5 倍に成長し、世界中の従業員が 3 倍に成長したと発表しました。顧客には Ancestry、Etsy、Uber が含まれますそしてザッポス。

4, dotData

• 創業者兼 CEO: 藤巻 良平
• 本社: 米国カリフォルニア州サンマテオ
• Web サイト: https://dotdata.com/

dotData のソフトウェアは、人工知能または機械学習モデルを構築するための自動特徴量エンジニアリングおよびエンタープライズ AI 自動化機能を提供します。機械学習の開発プロセスでは、特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルの開発とトレーニングに使用されるデータ内の重要な隠れたパターンを見つけるための重要なステップです)。

dotData の主力製品は dotData Enterprise 予測分析自動化ソフトウェアであり、dotData Cloud AI 自動化プラットフォーム、dotData Py および dotData Py Lite ツール、リアルタイム AI モデル用の dotData Stream などの関連製品も提供しています。

DotData は NEC から独立した会社として 2018 年に設立され、今年 4 月にシリーズ B で 3,160 万ドルの資金調達を受け、調達総額は 7,460 万ドルとなりました。 dotData はこれらの外部資金を活用して自社の製品開発を加速してきました。

5、Neuton

• CEO: Andrey Korobitsyn
• 本社: 米国カリフォルニア州サンノゼ
• Web サイト: https://neuton.ai/

2021 年に設立された Neuton は、自動化されたノーコードの「tinyML」プラットフォームと、マイクロコントローラー組み込み可能な Tiny 機械学習モデルを開発するためのその他のツールを開発しています。エッジデバイスをスマートにします。

Neuton の技術は、コンプレッサー ウォーター ポンプの予知保全、送電網の過負荷防止、部屋の占有検出、携帯端末の手書き認識、ギアボックスの故障予測、水質汚染監視装置など、幅広い用途に導入されています。

6、松ぼっくり

• 創設者兼 CEO:Edo Liberty
• 本社:米国サンフランシスコ
• Web サイト: https://www.pinecone.io/

Pinecone は、人工知能と機械学習アプリケーションを強化するベクトル データベースと検索テクノロジーを開発しています。昨年 10 月、Pinecone は Pinecone 2.0 をリリースし、ソフトウェアを研究ラボから運用アプリケーションに提供しました。

Pinecone は 2019 年に設立されました。昨年ステルスモードから脱却し、2021 年 1 月にシードラウンドで 1,000 万米ドルの資金調達、今年 3 月にシリーズ A で 2,800 万米ドルの資金調達を受けました。

ガートナーは、2021 年に Pinecone を人工知能と機械学習データの「クール ベンダー」に指名しました。

7、シュノーケルAI

• 共同創設者兼 CEO: Alex Ratner
• 本社: 米国カリフォルニア州レッドウッドシティ
• ウェブサイト: https://snorkel.ai/

Snorkel は 2019 年に設立され、スタンフォード大学の人工知能研究所から生まれました。同社の 5 人の創設者は、機械学習開発におけるラベル付きトレーニング データの不足の問題を解決するためにこの研究所で働いていました。

Snorkel は、今年 3 月に Snorkel Flow を立ち上げました。これは、プログラムタグの使用を通じて人工知能と機械学習の開発を加速するデータ中心のシステムです。このシステムは、データの準備と機械学習モデルの開発にも使用されます。トレーニング プロセスにおける重要なステップ。

Snorkel の評価額は 2021 年 8 月に 10 億ドルを超え、このスタートアップはエンジニアリングおよび営業チームを拡大し、プラットフォーム開発を加速するためにシリーズ C 資金で 8,500 万ドルを確保しました。

8、Striveworks

CEO: James Rebesco
• 本社: 米国テキサス州オースティン
• Web サイト: https://striveworks.us/

Striveworks は 2018 年に設立され、主に規制の厳しい業界向けに MLOps テクノロジーを開発しています。

Striveworks の主力製品である Chariot Platform は、主にオペレーショナル データ サイエンス向けに設計されており、人工知能または機械学習ソリューションを作成する負担を軽減します。このシステムは、データの取得と準備のプロセス、および機械学習モデルのトレーニング、検証、展開、監視をすべてクラウド、オンプレミス、またはネットワーク エッジで監視します。

9, Tecton

共同創設者兼 CEO: Mike Del Balso
• 本社: 米国サンフランシスコ
• Web サイト: https://www.tecton.ai/

Tecton は、機械学習アプリケーションのデプロイ速度を数か月から数分に短縮できる機械学習関数ライブラリ プラットフォームを開発しました。 。 Tecton のテクノロジーは、生データを自動的に変換し、トレーニング データ セットを生成し、大規模なオンライン推論機能を提供できます。

Tecton は 2019 年に設立され、創設者は Uber Michelangelo 機械学習プラットフォームを開発しましたが、その後、同社は 2020 年 4 月にステルス モードから抜け出しました。

10、Verta

CEO: マナシ ヴァルタク
• 本社: 米国カリフォルニア州メンローパーク
• Web サイト: https://www.verta.ai/

Verta のプラットフォームは、データ サイエンスおよび機械学習チームが人工知能および機械学習モデルのライフサイクル全体、管理全体にわたって展開および運用するために使用できます。そしてモニタリングモデル。

Verta は今月、Gartner によってコア AI テクノロジーの「クール ベンダー」に選ばれました。

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