オースティンを拠点とするスタートアップのStriveworksはこのほど、機械学習オペレーション（MLOps）ツールの進化を目指し、初の資金調達ラウンドを実施し、3300万ドルを調達したことを発表しました。人工知能やデータサイエンスへの関心が高まる中、企業は自社の技術スタックに機械学習を活用することを熱望しています。Striveworksは、モデルの構築やトレーニング、データクリーニング、最適なパフォーマンスの確保といったタスクを支援するMLOpsツールを提供することで、このプロセスを促進します。
Centana Growth Partnersはこの資金調達ラウンドの単独投資家であり、過去2年間にARRが年間300%増加したStriveworksに魅力を感じています。資金使途としては、採用、製品・事業開発の推進を予定しています。創業から5年が経過し、資本効率の良い新興企業は常に利益を上げ、その利益を成長のために再投資しています。
神経科学の博士号を持つ共同創業者兼CEOのJim Rebescoは、以前、AIや機械学習の分野でStriveworksが解決を目指す問題の多くに遭遇していました。彼は、適切なMLモデルを構築することは重要だが、本当の課題は成功した後の実装にあると指摘する。本番で期待通りの性能を発揮し、長期的に継続させることが、同社が提供するソリューションの重要なポイントです。
データ準備、モデル構築、本番でのMLモデルの実行をlow-code 形式でサポートするChariotプラットフォームの提供に加え、モデルインザループのアノテーション、カスタムワークフロー、データ実績クエリー、サードパーティツールの統合などの機能を備えています。チーム間のコラボレーションを促進することで、Striveworksは混雑するMLOpsの分野で際立った存在となり、さまざまな業界の組織に包括的なソリューションを提供することができます。
Seldon、Galileo、Aries、TectonなどのMLOps新興企業と競合するStriveworksは、その強力な運用実績とビジネス遂行により、同社の業績と市場の可能性を証明しています。このスタートアップの注目すべき顧客は、機械学習に特化した政府機関や金融機関など、複数の業種にまたがっています。さらに、StriveworksはAWSおよびAzureとパートナーシップを結んでおり、それぞれのクラウドサービスとのシームレスな統合を可能にしています。
より多くの企業がAIやML技術を採用する中、Striveworksはプロセスを簡素化し、モデルのライフサイクルを通じて期待通りの結果を提供し続けることを目指します。同社のプラットフォームは、クレジットスコアリング、ヘルスケア、データベースクエリなどのアプリケーションで特に有益であることが証明されています。
ウェブ、モバイル、バックエンドアプリケーションの複雑なソフトウェアソリューションの構築は、強力なno-code プラットフォームであるAppMaster のようなプラットフォームによって、より簡単かつ効率的になりました。この汎用性により、企業は人工知能や機械学習を活用した包括的なアプリケーションを迅速に開発・展開することができ、急速な成長と成功を確実なものにします。
