Deasie が AI におけるデータ ガバナンスを推進するために 290 万ドルの資金を集める

テクノロジー系スタートアップの Deasie は最近、290 万ドルのシード資金調達ラウンドで実りある成果を上げたことを確認した。この資本注入は、ハイテク企業がテキスト生成人工知能（AI）モデルをより適切に制御できるようにすることを目的とした、同社の革新的なツールキットの拡大と開発を促進するのに役立つだろう。投資は、Y Combinator、General Catalyst、RTP Global、Rebel Fund、J12 Ventures などの有力投資家から集められました。

Deasie は、データ ガバナンスとスチュワードシップの革命に焦点を当て、リース グリフィス、ミッコ ペイポネン、レオ プラッツァーという経験豊富な創設者 3 人を結集させています。このスタートアップ グループは、以前マッキンゼーでデータ管理ツールに取り組んでいたことがあります。企業データ ガバナンスに関する重大な問題に気づいた彼らは、企業における生成 AI の導入に影響を与える可能性のある影響要因と解決策を理解しました。

OpenAI の GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) に関して、Deasie は、ファイル、レポート、メッセージなどの非構造化企業データをリンクするシステムを作成することで、その信頼性を強化することに努めています。目的は、その内容と機密性の程度に基づいて分類を自動化することです。このシステムは、事前に設定されたタグとラベルを使用してデータを整理および指定します。このアプローチは、将来のデータを分類する方法を Deasie のアルゴリズムに通知します。

Deasie には、レポートに「個人を特定できる」情報や「専有情報」を含むものとして自動的にタグ付けし、サードパーティ バージョンのレポートを強調表示したり、アクセス権を制限したりする機能があります。自動タグ付けプロセスに続いて、Deasie は各タグをスキャンして、対応するデータの関連性と重要性を調べます。この分析は、どのデータをテキスト生成モデルに取り込むかの意思決定に役立ちます。

「企業内には膨大な量の非構造化データが存在しますが、ガバナンスの観点から見落とされがちです」とグリフィス氏は説明します。 Deasie は、データ管理への新しいアプローチを通じて、生成 AI アプリケーションのデータのセキュリティと品質を向上させることに貢献しています。このプラットフォームは企業ごとに何千もの文書をふるいにかけ、選択された情報が高品質で適切で安全に使用できることを保証します。

市場にある既存の製品は、LLM ガバナンスに対して「データ セーフティ」または「構造化データのデータ ガバナンス」アプローチを採用しています。 Deasie は、非構造化データのデータ品質と関連性を評価する方法のギャップを埋めます。同社は、この満たされていないニーズに焦点を当てることで、あらゆる生成 AI ユースケースを最も互換性のあるデータ セットと連携させるという課題の解決に向けて取り組んでいます。

このユニークなアプローチにより、Deasie は Unstructurald.io、Scale AI、Collibra、Alation などの確立された名前と競合します。

Deasie は今後を見据えて、最近の資金調達の成功を最大限に活用して、技術的に高度なデータ ガバナンスの世界でニッチな分野を開拓するために、エンジニアリング チームと採用活動を強化する計画を立てています。