ソウル拠点のAIスタートアップDatumo、Salesforceから1550万ドルを調達しScale AIに対抗へ

マッキンゼーの最近の報告書によると、ほとんどの組織は生成AIを安全かつ責任を持って導入する準備が整っていないと感じている。主な懸念事項は説明可能性、つまりAIの意思決定の根拠を理解することだ。回答者の40％がこれを重大なリスクと認識しているにもかかわらず、具体的な対策を講じているのはわずか17％に留まる。

ソウル発のスタートアップDatumoは、AIデータラベリング企業として創業後、現在は企業がより安全なAIを開発する支援を行っている。同社はAIモデルのテスト、監視、改良のためのツールとデータを提供しており、高度な技術知識がなくても利用できるよう設計されている。同社は最近1550万ドルを調達し、総資金調達額は約2800万ドルに達した。投資家にはセールスフォース・ベンチャーズ、KBインベストメント、ACVCパートナーズ、SBIインベストメントが含まれる。

CEOのDavid Kim氏は韓国国防開発院の元AI研究者で、データラベリングの遅さに不満を抱いていた。そこで報酬制アプリを考案し、人々が空き時間にデータラベリングで報酬を得られるようにした。このコンセプトはKAISTのスタートアップコンテストで実証され、Kim氏とKAIST卒業生5名が2018年にDatumo（旧SelectStar）を共同設立した。

アプリの正式リリース前段階であるコンテストの顧客発見フェーズにおいて、Datumoは主にKAIST卒業生主導のベンチャー企業から、数万ドル規模の事前契約売上を確保した。

創業初年度には主要契約を複数獲得し、収益は100万ドルを突破。現在の顧客にはサムスン、サムスンSDS、LGエレクトロニクス、LG CNS、現代、ネイバー、SKテレコムなど韓国の大手企業が含まれる。顧客のニーズが基本ラベリングを超えたため、創業7年目の同社はサービスを拡大。現在では韓国国内で300社以上の顧客にサービスを提供し、2024年には約600万ドルの収益を上げた。

共同創業者のマイケル・ファン氏はテッククランチに対し「顧客からAIモデル出力の評価や他社製品との比較を依頼されるようになった」と説明。「その時点で既にAIモデル評価を実施していたことに気づいたが、当時は名称すらなかった」と述べた。同社はこの分野に注力し、韓国初のAI信頼性・安全性ベンチマークデータセットを公開したとファン氏は付け加えた。

「大規模言語モデルエコシステムが成長するにつれ、データアノテーションから始まり、事前学習データセットと評価へと移行しました」とキム氏はテッククランチに説明した。

テック界とVC界の重鎮がDisrupt 2025の議題に加わる

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Metaがデータラベリング企業Scale AIに143億ドルの戦略的投資を行ったことは、この市場の重要性を裏付けている。直後にMetaの競合であるAIモデル開発企業OpenAIがScale AIのサービス利用を終了した。この動きは、高品質なAIトレーニングデータをめぐる競争が激化していることを示している。

Datumoは、事前学習用データセットの提供においてScale AIのような企業と、AI評価・監視においてはGalileoやArize AIと競合する。同社の主な差別化要因は、出版書籍からクロールしたコンテンツを含むライセンス付きデータセットである。キムCEOは、このデータが豊富で構造化された人間の推論を提供する一方で、クリーニングが困難であると指摘する。

Datumoはまた、フルスタック評価プラットフォーム「Datumo Eval」を提供している。これは手動コーディングなしで、安全でない、偏った、または誤ったAI応答を特定するためのテストデータと評価を自動生成する。この主力となるノーコードツールは、政策、信頼性と安全性、コンプライアンスチームなど、非開発者向けに構築されている。

Salesforce Ventures などの投資家を引き付けることについて、キム氏は、韓国で DeepLearning.AI の創設者であるアンドルー・ング氏との炉辺談話を主催したことを振り返りました。キム氏がこのイベントを LinkedIn で共有したところ、Salesforce Ventures が注目しました。一連の会議と Zoom による電話会議を経て、ソフトコミットメントに至り、資金調達プロセス全体は約 8 か月かかったと、ファン氏は述べています。

新たな資本は、特に自動化されたエンタープライズ AI 評価ツールの研究開発を加速し、韓国、日本、米国におけるグローバルな市場投入の取り組みを拡大する。ソウルに拠点を置く 150 人のチームは、3 月にシリコンバレーに拠点を設立した。