ヘビア、1.3億ドルの資金調達で知識検索のAIプラットフォームを構築へ

AIの時代において、組織は大規模言語モデル（LLM）を活用し、重要な内部機能を強化しようとしています。投資は多額ですが、これらの技術から具体的なROIを得ることは難しいのが現実です。ニューヨークを拠点とするスタートアップのHebbiaは、情報検索の効率化に取り組んでおり、最近、Andreessen Horowitz、Index Ventures、Peter Thiel、Googleのベンチャーキャピタル部門からのリードにより、1億3000万ドルのSiriーズB資金調達を発表しました。

Hebbiaは、データの種類やサイズにかかわらず、データ駆動型の意思決定を簡単に行える使いやすいLLMネイティブの生産性インターフェースを開発しています。このプラットフォームは、ヘッジファンドや投資銀行など、金融サービス業界の主要なプレイヤーと協力し、さらに多くの企業に技術を展開する計画です。

"AIは間違いなく私たちの生活の中で最も重要な技術です。しかし、技術は革命を引き起こしません。製品が革命を生み出します。HebbiaはAIのための人間的な層、つまりプロダクト層を構築しています。" と、Hebbiaの創業者兼CEOであるジョージ・シヴルカはブログ投稿で述べました。以前、同社は数回の資金調達で3100万ドルを調達しています。

Hebbiaの提供価値

LLMベースのチャットボットは、文脈ウィンドウの制限や質疑の複雑さから、ビジネスに関する複雑な質問に対応するのが難しいことがよくあります。これが、チームの言語モデルの能力に対する信頼を損なうことがあります。

2020年に設立されたHebbiaは、企業環境向けに設計されたLLMリンクのコパイロット「Matrix」を提供し、この課題に取り組んでいます。Matrixは、ユーザーがPDFやスプレッドシート、音声トランスクリプトなどの内部文書に関連する複雑な質問を行えるように、無限のコンテキストウィンドウを活用しています。

ユーザーが関連文書と共にクエリを提出すると、Matrixはそのプロンプトを管理可能なタスクに分解し、基盤となるLLMに実行させます。このプロセスにより、大量の情報を同時に分析し、体系的な洞察を得ることができます。Hebbiaによると、プラットフォームは数百万から数十億の文書やデータタイプにわたり推論し、透明性とトレーサビリティのために引用を提供することが可能です。

"知識労働者向けに設計されたHebbiaでは、AIエージェントに対してタスクをまるで人間のアナリストやスプレッドシートのように指示でき、複雑さや大規模データセットを柔軟に扱うことができます。" とシヴルカは説明しました。

未来への影響

シヴルカは、もともと膨大な文書を整理することが多い金融専門家のワークフローを簡素化することを目指していましたが、プラットフォームはさまざまな分野での注目を集めています。Hebbiaは現在、チャールズ銀行、アメリカン・インダストリアル・パートナーズ、オークヒル・アドバイザーズ、センター・ビュー・パートナーズ、フィッシャー・フィリップス、米国空軍などの顧客との1,000以上の実用ケースを持つと主張しています。

"過去18ヶ月で、売上は15倍、従業員数は5倍に増加し、OpenAIの日次取引量の2％以上を占め、顧客が働き方を変革する基盤を築きました。”とシヴルカは報告しました。Matrixプラットフォームで使用されるLLMがOpenAIだけか、他の選択肢が存在するのかは今後の課題です。

最近の資金調達を背景に、Hebbiaはプラットフォームのさらなる強化を計画し、大企業向けの知識取得を一層簡素化する予定です。“AIエージェントが世界のGDPに大きく貢献し、すべての人間の従業員を上回る未来を想像しています。Hebbiaはその先導役になると信じています。”とシヴルカは述べ、同社が次世代の重要なソフトウェア製品を創出することを目指していることを強調しました。

しかし、Hebbiaは競争にも直面しています。2022年にユニコーンステータスに達したパロアルトのスタートアップGleanのように、AI駆動の知識取得を進める他の企業も存在します。また、Vectaraのような企業は、企業データに基づいた生成AI体験の実現に焦点を当てています。