Rowspace、プライベート・エクイティ業界でAIを実際に活用させるため5,000万ドルを調達

プライベート・エクイティは判断力に依存していますが、その判断力を規模に応じて拡大させることは、極めて困難であることが判明しています。何十年分ものディール・メモ、アンダーライティング・モデル、パートナーのメモ、ポートフォリオデータが、もともと相互連携を想定していなかったシステムに散在しています。

新しい案件が会社のデスクに届くたびに、アナリストたちは一から調査を始めなければならない。たとえ、最も差し迫った疑問への答えが、自社内の歴史のどこかに埋もれているとしてもだ。

Rowspaceが解決するために設立されたのはまさにこの問題であり、サンフランシスコのこのスタートアップが、5,000万米ドルの資金調達と「単なる意思決定の支援にとどまらず、実際に企業の思考方法を学習するプライベート・エクイティ向けAI」という大胆な主張を掲げて、ステルスモードから脱却した理由もここにある。

同社は、セコイアが主導したシードラウンドと、セコイアおよびエマージェンス・キャピタルが共同主導したシリーズAラウンドを経て正式にサービスを開始した。このラウンドには、ストライプ、コンヴィクション、ベーシス・セット、トワイン、および金融分野に注力するエンジェル投資家グループが参加した。

初期の顧客（社名は非公表だが、数千億ドルから1兆ドル近くの資産を運用する著名なプライベート・エクイティおよびクレジット企業と説明されている）はすでにこのプラットフォームを利用しており、そのうち約10社のトップ企業が年間契約額7桁の契約を結んでいる。

MITの卒業生2人、1つの難題

Rowspaceは、マイケル・マナパット氏とイボ・リン氏によって設立された。2人はMITの大学院生時代に出会い、その後、全く異なるキャリアを歩んだ。マナパット氏はStripeで数十億件の取引を処理する機械学習システムを構築し、その後、NotionのCTOとして同社のAI分野への拡大を牽引した。

一方、リンは金融の道を進んだ。UberとBinanceで財務チームを率いた2度のCFO経験を持ち、長年にわたり、断片化されたシステムに分散したデータを手作業で統合して投資判断を行ってきた。2022年後半にChatGPTがリリースされた際、リンはデューデリジェンス業務でこれを試したが、すぐに同じ壁にぶつかった。

「明らかに大きな可能性はあったが、うまく機能しなかった」と彼は『フォーチュン』誌に語った。「適切な文脈の中で、正しい情報が必要なのだ」。AIの可能性と、金融業界における複雑で独自性が高く、組織固有のデータという現実との間のそのギャップが、創業の理念となった。

共同創業者兼COOのリン氏は、次のように端的に述べた。「ほとんどのテクノロジーツールは、金融業界にとって包括的でもなければ、十分なニュアンスも備えていない。また、ほとんどの金融ツールは技術的な限界を引き上げる必要がある。我々は、その両方を実現するつもりだ。」

プライベート・エクイティ向けAIの実際の姿

Rowspaceのプラットフォームは、企業の全歴史にわたる構造化データと非構造化データ（文書リポジトリ、投資・会計システム、古いPowerPoint資料、取引メモなど）を結びつけ、マナパット氏が「金融ネイティブの視点」と呼ぶものを適用します。これは、企業が実際にどのように情報を照合し、不一致を解釈し、意思決定を行うかを反映した視点です。 重要な点は、これらすべての処理がクライアント自身のクラウド環境内で行われることです。企業のデータが管理下から外れることは決してありません。

その結果は、Rowspace独自のインターフェースを通じて、ExcelやMicrosoft Teamsなどのツール内で、あるいは企業の既存のデータインフラストラクチャに直接アクセスして利用できます。新規案件を審査する1年目のアナリストでも、電話をかけたり共有ドライブをくまなく探したりすることなく、過去数十年にわたる意思決定履歴、類似取引、社内のアンダーライティングパターンを引き出すことができます。

「金融業界には、重大なリスクを伴う意思決定が数多く存在します。かつては、迅速な対応と、企業が保有するあらゆるデータを活用して、十分な情報に基づいたきめ細かな意思決定を行うことの間にはトレードオフがありました。 当社のAIプラットフォームは、そのトレードオフを解消します」と、Rowspaceの共同創業者兼CEOであるマイケル・マナパット氏は述べています。「私たちは、企業のデータを、金融業界が求める厳格さを備えたスケーラブルな判断へと変換する、専門的なインテリジェンスを構築しています。」

この野心は、マナパット氏が社内で用いる次の言葉に表れている。「決して忘れない企業を想像してみてください。そこでは、経験豊富な投資家が特定の方法で多くの異なるツールを駆使するワークフローが体系化され、複製されるのです。 それが可能になれば、入社1年目のアナリストでも数十年にわたる組織の知見を活用できるようになり、判断力は希薄化されることなく、企業と共にスケールしていくのです」

セコイアとエマージェンスが垂直型AIに賭ける理由

今回の資金調達を支える投資家の確信そのものが、注目に値するシグナルだ。投資を主導したセコイアのパートナー、アルフレッド・リン氏は、ますます高性能化する基盤モデルの台頭の中で、どのAIアプリケーションが生き残るのかという問いに対する直接的な答えとして、Rowspaceを位置づけた。

「マイケルはStripeで数十億件の取引を処理する機械学習システムを構築し、NotionのAI分野への拡大を牽引しました。 イーボは、Rowspaceが解決しようとしている課題そのものと格闘してきた財務部門のリーダーであり、投資家でもある」とリン氏は述べ、マイケルとイーボの両者が問題の両面から捉えており、技術的な深みと、顧客が実際に何を必要としているかという実体験に基づく理解を兼ね備えていると付け加えた。

エマージェンス・キャピタルのジェネラル・パートナーであるジェイク・セイパー氏は、データインフラに関するこの論点についてさらに踏み込んで次のように述べた。「彼らは、独自データを連携させ、それを厳密に照合し、推論するという、これまで不可能だった作業に取り組んでいる。この基盤がなければ、他にどのようなAIツールを使用しているかは問題にならない。」

この主張は、現在ソフトウェア業界の多くを覆っている懸念――基盤モデルが最終的にアプリケーションをコモディティ化してしまうという懸念――を巧みに覆すものだ。リン氏の見解は正反対であり、深い独自のデータ層の上に構築された垂直型AIシステムこそが、持続的な競争優位性を積み上げていく場になると考えている。

特にプライベート・エクイティ向けのAIにおいては、アルファが定義上、各企業固有であり再現不可能なものであるため、この論理に異を唱えることは極めて難しい。 投資運用におけるバックオフィスは、汎用AIがなかなか攻略できていない最後のフロンティアの一つとして、ひっそりと存在してきた。Rowspaceは、その理由と対処法を把握しているという前提のもと、5,000万ドルの資金調達を完了したばかりだ。

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