Deccan AI、Mercorに対抗するため2500万ドルを調達、インドの専門家を起用

AIモデルのトレーニングおよび微調整に対する需要が高まり続ける中、トレーニング後のデータ処理や評価業務を提供するスタートアップ「Deccan AI」は、初の大型資金調達ラウンドで2,500万ドルを調達した。同社の業務の多くは、インドを拠点とする専門家チームによって行われている。

この全額株式によるシリーズAラウンドは、A91 Partnersが主導し、Susquehanna International GroupおよびProsus Venturesが参加した。

OpenAIやAnthropicといった最先端のAI研究所がコアモデルを社内で構築する一方で、データ生成から評価、強化学習に至るまでのトレーニング後の作業の多くは、企業が実環境でのシステムの信頼性を高めるよう努めるにつれ、ますます外部委託されるようになっています。Deccanは、その需要に応える新たなスタートアップ群の一つとして台頭しつつあります。

2024年10月に設立されたDeccanは、モデルのコーディング能力やエージェント能力の向上を支援するサービスを提供するほか、AIモデルをソフトウェアシステムに接続するアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）などの外部ツールと連携できるようシステムをトレーニングするサービスも提供している。

同社は、最先端の研究機関と連携して、専門家によるフィードバックの生成、評価の実施、強化学習環境の構築といった業務に取り組む一方、評価スイート「Helix」や運用自動化プラットフォームなどの製品を通じて企業向けサービスも提供している。また、モデルがテキストの領域を超え、ロボティクスやビジョンシステムを含む物理環境をより深く理解する、いわゆる「ワールドモデル」へと進化するにつれ、同社の業務内容も変化しつつある。

同社によると、Deccanの顧客にはGoogle DeepMindやSnowflakeなどが名を連ねている。創業者であるRukesh Reddy氏（上の写真）はインタビューで、約10社の顧客を獲得しており、常時数十件のプロジェクトを進行中であると述べた。

サンフランシスコ・ベイエリアに本社を置き、ハイデラバードに大規模な運用チームを擁するこのスタートアップは、約125人の従業員を雇用しており、学生、各分野の専門家、博士号取得者など100万人以上の貢献者からなるネットワークに支えられている。 レディ氏はTechCrunchに対し、通常、1ヶ月あたり約5,000人から10,000人の貢献者が活動していると語った。

Deccanの貢献者の約10％が修士号や博士号などの高度な学位を保有しているが、プロジェクトの要件によっては、アクティブな貢献者の間ではその割合がさらに高くなると、レディ氏は述べた。

大規模言語モデルの台頭に伴い、AIトレーニングサービスの市場は急速に拡大しており、Meta傘下のScale AIやそのライバルであるSurge AI、さらにはスタートアップ企業のTuringやMercorといった企業が、データラベリング、評価、強化学習サービスの提供をめぐって競い合っている。

「品質は依然として未解決の問題だ」とレディ氏は述べ、トレーニング後のエラーに対する許容度は「ほぼゼロ」であると付け加えた。これは、ミスが本番環境でのモデル性能に直接影響を及ぼす可能性があるためだ。このため、トレーニング後の段階は初期段階よりも複雑であり、スケーリングが困難な、高精度でドメイン特化型のデータが必要となる。

また、この作業は時間的制約が極めて厳しいと彼は指摘した。AI研究所が数日以内に大量の高品質データを必要とする場合もあり、スピードと精度のバランスを取ることが困難になっている。

この業界は、労働条件や賃金に関して批判に直面しており、トレーニングデータの生成には多くの場合、多数のギグワーカーが動員されている。レディ氏によると、デカン社のプラットフォームでの報酬は1時間あたり約10ドルから700ドルの範囲で、トップの貢献者は月収7,000ドルまで稼ぐという。

インド、AIトレーニング人材の拠点として台頭

デカンの顧客は主に米国を拠点とするAI研究所である一方、同社の貢献者の大半はインドに拠点を置いている。チューリングやマーコールといった競合他社もインドから契約者を確保しているが、より広範な新興市場で事業を展開している。

デカン社が人材の多くをインドに集中させたのは、品質管理を徹底するためだとレディ氏は説明した。「競合他社の多くは、専門家を探すために100カ国以上を回っています」と同氏は述べた。「事業を1カ国に限定すれば、品質を維持するのがはるかに容易になります」

このアプローチは、世界的なAIバリューチェーンにおけるインドの現在の位置づけを浮き彫りにしている。すなわち、最先端モデルの開発者というよりは、人材やトレーニングデータの供給者としての立場であり、最先端モデルの開発は依然として、ごく少数の米国企業や中国のいくつかのプレーヤーに集中している。

しかし、レディ氏によると、デカン社は地理空間データや半導体設計といったニッチな専門知識を得るため、米国を含む他のいくつかの市場からも人材の確保を開始しているという。

レディ氏によると、デカンはコンピュータビジョン業務からスタートした従来のデータラベリング企業とは対照的に、「生まれながらのGenAI」企業として設立されたという。これは、同社が創業当初からより高度なスキルを要する業務に注力してきたことを意味する。

レディ氏によると、デカンは過去1年間で10倍に成長し、現在の売上高ランレートは1000万ドル台に達しているが、具体的な数値については明らかにしなかった。また、売上高の約80％が上位5社の顧客から占められており、これは最先端AI市場の集中した性質を反映していると付け加えた。