AI への投資の将来

パリトシュ・クルカルニ

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投資家の視点から - 機械と人間が協力して経験と知性を共有する、新鮮な仕事、未体験の生活、まったく新しいライフスタイルを生み出す市場を理解し、想像してください。

2023 年には、データと生成 AI が産業に統合され、イノベーションと効率が促進され、人工知能 (AI) の変革の可能性には疑いの余地がありません。 これらの進歩の中で、大規模言語モデル (LLM) とコンピューター ビジョン (CV) が先頭に立ち、専門家が現在「人工知能革命」と呼ぶものの強力な触媒として機能しています。 これらを組み合わせると、建設、農業、美容と贅沢、ライフサイエンス、環境管理などの労働集約的な分野に革命を起こす驚異的な可能性を秘めています。 Open AI の GPT-4、Orbo.AI の Beauty Mirror、Canvas の乾式壁仕上げロボット、Orchard Robotics の精密作物管理システム、Carbon Robotics の AI を活用した LaserWeeder™ などのイノベーションが、この新しい時代への道を切り開いています。

GPT-3 や新しく開始された GPT-4 のような大規模言語モデルは、アプリケーション レベルとインフラストラクチャ レベルの両方で前例のない破壊を加速させようとしています。 変圧器および少数ショット モデルにおける教師なし学習の進歩により、損失関数を大幅に低下させることなく、これらのモデル パラメーターと対応する精度が指数関数的に向上することが可能になりました。

2015 年以降のビッグ データの台頭により、誰が、あるいは何がこのデータを処理、分析、解析するのかという問題が生じました。 人間は複雑な生活を送っており、開発途上国で時給 2 ドルの仕事で人間を雇用することは、Excel ファイルを埋めるために数値とテキストの処理を続けるには持続不可能であることが判明しました。 以前は、AI は主に分類や推奨などの予測タスクに関するものでした。 しかし、変革をもたらす論文「Attending is All You Need」は、新しい形式のニューラル ネットワーク、つまりトランスフォーマー モデルを世界に公開しました。 このイノベーションは、AI の機能に段階的な変化をもたらし、単なる予測から作成へと移行しました。 現在、AI は Excel ファイルやドキュメントを読み取り、AI がまだ実行できない創造的で革新的なタスクに人間が取り組むことを可能にしています。

特に GPT-4 の台頭は、AI の能力の変化を示しています。 この大規模な言語モデルは、驚くほど正確で詳細な人間のようなテキストを生成できるため、さまざまなアプリケーションにとって強力なツールになります。 これは、言語理解、文脈保持、自然言語処理 (NLP) を使用した言語のギャップを埋める能力が大幅に向上していることを示しています。 これを踏まえ、私たちは焦点を LLM や生成 AI を超えて移し、トランスフォーマーや安定拡散などのアルゴリズムによって業界がどのように標準を変えることができるのかを見ていきます。

AI の役割は、単なる革新的なソフトウェアの実現に限定されません。 むしろ、業界全体の変化を促進し、ビジネスの中核問題に対する効率的かつ効果的なソリューションを提供し、持続可能な長期的な価値を推進します。 私たちは農業と建設の 2 つの分野に焦点を当て、これらの側面に焦点を当てている 2023 年のベンチャー企業の事例を分析します。

この AI の変革力の一例は、農業部門における AI の統合、特に Carbon Robotics の先駆的な AI を活用した LaserWeeder™ との統合にあります。

5兆ドル規模の巨大企業である世界的なアグリビジネスは、食糧需要の高まりと限られた資源により重大な岐路に立っています。 2050 年までに、カロリー需要は 70% 急増し、作物需要は 100% 増加すると予想されており、これは従来の方法では対応できない規模です。 農業サプライチェーンの複雑さと需要と生産の非対称性が、この課題をさらに増幅させています。 しかし、人工知能 (AI) は革新的なソリューションを提供します。 精密農業からバリューチェーン全体の最適化まで、AI テクノロジーは生産を強化し、コストを削減し、新たな機会を生み出します。 現在、最大の食肉消費国および輸出国の一つであり、植物由来の肉生産において急成長を遂げている米国は、こうした需要を満たすために AI を活用しています。同様に、中国も AI を活用してアグリビジネスを近代化し、中間層のタンパク質需要の高まりに応えています。 AI がなければ、増大する世界的な食料需要に効率的かつ持続的に対応することはほぼ不可能です。 農業における AI の導入は単なるトレンドではなく、必然です。

カーボンロボティクス: AI で農業を再定義する

AI を農業実践に統合することで、Carbon Robotics は持続可能な農業の分野に革命をもたらしています。 同社の LaserWeeder™ は、コンピューター ビジョンを使用して特殊野菜作物の雑草をミリメートル単位の精度で識別して除去する AI 搭載のロボット システムです。 このイノベーションにより、除草剤の使用が減り、不必要な耕作がなくなり、場合によっては大規模な除草作業員が不要になるため、農業業界の変革をもたらします。

GPT-4 のような LLM の統合の可能性により、除草プロセスに関するより直観的かつ包括的なレポートを提供し、将来の雑草の成長パターンを予測し、植え付けと収穫の最適な時期を提案することにより、この農業イノベーションがさらに強化される可能性があります。 LLM と CV を組み合わせることで、世界中の農家にとって、より総合的で効率的で環境に優しいソリューションが実現可能になります。

オーチャード・ロボティクス: AIを活用した精密農業

農業セクターは AI 統合の恩恵を受ける機が熟しています。 Orchard Robotics は、正確な作物管理に対する AI ファーストのアプローチでこの革命の先頭に立っています。 トラクターに搭載されたカメラ システムは CV を搭載しており、果樹園内のすべての木に関するデータを収集します。 Orchard OS ソフトウェア プラットフォームはこのデータを利用して農業運営を最適化します。

システムに LLM を適用すると、ユーザー エクスペリエンスが向上し、農家がデータを操作し、情報に基づいた意思決定を行うためのより直感的な方法が提供される可能性があります。 LLM は大規模なデータセットを分析し、レポートを生成し、履歴データに基づいて傾向を予測することもできるため、農家が戦略を計画するのを支援できます。

建設とインフラ開発は、基本的に最も労働集約的で長期にわたる機械を大量に使用する産業の 1 つです。 ミスや怪我を防ぎ、世界的な発展を加速する必要性を考えると、10兆ドル規模の世界の建設業界は、労働力不足、コストの上昇、持続可能性への要求に対応し、AIを活用した破壊的変革の機が熟しています。 インテリジェントな機械から予測分析に至るまで、AI は非効率性に対処し、ROI を最大 30% 向上させる可能性があります。 この分野の規模の非対称性と複雑さは、この分野をアルゴリズム主導のソリューションにとって魅力的なターゲットにしており、生産性と価値創造の新時代の到来を告げています。 たとえば、MIT の Center for Bits and Atoms は建設オートメーションの先駆者であり、自己組み立て機能を備えたロボットの開発の先頭に立っています。 これらのロボットは、「ボクセル」（電力、データ、構造力を共有するコンポーネント）を中心に設計されており、より多くのロボット自体を構築するように構築されており、その形状が継続的に拡張されています。 ロボットの知能の強化やハードウェア接続の強化などのハードルはまだ残っているが、研究者らは依然として楽観的な見方をしている。 研究論文の共著者であるニール・ガーシェンフェルド氏は、こうした構造の構築には組み込みインテリジェンスと「構造エレクトロニクス」の概念が必要であると強調している。 同氏は、このイノベーションは大規模建設に革命をもたらし、大規模な資本投資の必要性を最小限に抑え、そうでなければ非現実的なプロジェクトを実行可能にする可能性があると提案しています。 この技術進歩と急成長する建設業界の接点は、効率、持続可能なインフラ、革新的な工業化の重要性を強調する国連の持続可能な開発目標と一致しています。

Canvas: ロボット工学による建設革命

LLM と CV は相乗効果を発揮して、建設などの業界が直面する問題を軽減できます。 Canvas は、CTO の Maria Telleria 氏が率いる先駆的な企業で、AI の可能性を活用して建設プロセスを改善しています。 同社の作業員が操作する機械は CV を使用して乾式壁の仕上げプロセスを自動化し、手作業を削減し、安全性と効率を向上させます。

Canvas マシンは、手動プロセスよりも最大 40% 早く泥やすり作業を完了できます。 乾式壁の仕上げに伴う関節損傷のリスクを軽減し、粉塵の吸入を軽減し、伸縮アームによる転倒のリスクも排除します。 ユーザー インタラクションを改善する LLM に裏付けられたこの革新的な CV アプリケーションは、生産性を向上させるだけでなく、従業員の健康も保護します。これは、AI の変革力の証です。

人工知能 (AI) は、創薬や精密医療から病気の予測や個別化された患者ケアに至るまで、ライフサイエンスにおいてますます不可欠なツールになりつつあります。 膨大な量のデータを迅速に分析し、実用的な洞察を生成する AI の能力は、複雑な生物学的システムや疾患の理解において大きな変革をもたらすことが証明されています。 特に、老化や加齢に関連する病気の研究と管理に AI を統合することは、ヘルスケアと医学研究におけるパラダイム シフトを表しています。

AI をライフ サイエンスに統合する先駆者の 1 つである Teal は、人々がどのように老化するかを調査し、加齢に関連した病気の発症を防ぐ新しい方法を発見するための分析プラットフォームを開発している会社です。 スタンフォード大学の Wyss-Coray 研究室で行われた画期的な研究に基づいて構築された Teal のプラットフォームは、AI の力を活用して老化生物学の複雑さを解明します。

長年の研究によって強化されたこのプラットフォームは、血液中に見つかるタンパク質が体の機能状態、生物学的年齢、病気のリスクについての強力な洞察を提供できるという研究室の発見を活用しています。 このユニークなアプローチにより、ティールは老化と病気の進行の複雑なプロセスを掘り下げ、潜在的な予防および治療戦略に光を当てることができます。

コガモの背後にある科学

ティールのテクノロジーは、スタンフォード大学の Wyss-Coray 研究室での 25 年以上の学術研究に基づいて構築されています。 この研究室は主に脳の老化と神経変性、特に加齢に伴う認知機能の低下とアルツハイマー病に焦点を当ててきました。 この研究により、循環血液因子が脳の構造と機能を調節する可能性があり、若い生物からの要素が古い脳を若返らせることができることが発見されました。

ティールの科学は、老化の生物学を包括的に理解することで、最終的には老化および加齢関連疾患を治療するための新しいアプローチの特定を促進する洞察につながるという信念に基づいています。 彼らの研究は主にヒトのプロテオミクスを使用して老化を理解し、健康状態を測定します。

AI の力を活用することで、ティールは老化と加齢に関連した病気に対する新しいアプローチの先駆者となっています。 彼らのプラットフォームは、予防策と治療への新たな道を切り開き、私たちの健康と長寿のアプローチを変える可能性があります。 ライフサイエンスにおける AI の統合を目の当たりにし続ける中、Teal のような企業は、AI を活用したテクノロジーがヘルスケアに革命を起こし、人間の生活を改善する可能性を強調しています。

2023 年、2 兆 5000 億ドル規模の世界のファッション業界は、AI による変革に備えています。 クリエイティブな才能と生成型 AI が融合するにつれ、ブランドは生産を迅速化し、販売効率を高め、顧客エクスペリエンスを向上させる革新的な方法を模索しています。 業界はメタバース、NFT、デジタル ID、拡張現実などの最先端テクノロジーに手を出してきましたが、現在は生成 AI に照準を合わせています。 このテクノロジーは、創造性のダイナミクスを再定義することを約束します。 マッキンゼーの試算によれば、生成 AI は今後 3 ～ 5 年間でアパレル、ファッション、高級品部門の営業利益に 1,500 ～ 2,750 億ドルを注入する可能性があります。 このテクノロジーはまだ初期段階にありますが、有望なユースケースを示しており、ファッション、美容、高級分野に変革の時代が到来することを示しています。

Orbo AI は、創設者 Manoj Shinde が陣頭指揮を執り、AI と美容業界の交差点でニッチ市場を開拓しています。 彼らの使命は、AI 支援による視覚体験とパーソナライズされたレコメンデーションの新時代を開拓し、2027 年までに 7,850 億ドルに達すると予測される業界における超パーソナライズされた美容サービスへの需要の高まりに応えることです。

Orbo の独自の AI プラットフォームは、美しい風景に新鮮なダイナミックさを加えます。 顧客が写真をアップロードしたり、リアルタイムでメイクを試したりすると、AI アルゴリズムが作動して 27 の肌パラメーターを分析します。 このユニークな肌の特徴に基づいて、顧客は自分のニーズに合わせた製品の推奨リストを受け取ります。 美容品小売に対するこの斬新なアプローチは、消費者が美容ブランドと交流する方法に革命を起こす可能性を秘めており、これらのブランドに貴重な個別の消費者データを提供します。

Orbo AI は、その革新的なテクノロジーにより顧客エクスペリエンスを変革し、ビジネスダイナミクスを再構築することを約束しています。 Orbo のプラットフォームは、高度にパーソナライズされた推奨事項を提供することで、従来のパフォーマンス マーケティングに代わる費用対効果の高い代替手段を提供し、企業が顧客獲得コストを削減し、収益性を向上できるようにします。

この最先端のコンセプトはすでに成果を上げ始めています。 2022 会計年度、Orbo AI は商業化初年度となる 26 万ドルの収益で終了しました。 23 年度にはすでに 75 万ドルを予約しており、プロジェクトは 160 万ドルで終了する予定です。

彼らの顧客には、ユニリーバ ロンドンやビリーブ イン シンガポールなどの国際的な有名企業や、タタ パレットやショッパーストップなどのインドの有力な小売業者が含まれます。

Orbo AI は、成長と世界市場の拡大をさらに促進するために、今回のラウンドで 600 万ドルを調達する予定です。 サムスン・ベンチャーズと、ユアネストやファウンダーズ・バンク・キャピタル・シンガポールを含むオルボの既存のVCはすでに参加を約束している。 Orbo AI が旅を続けるにつれ、AI と美容業界の融合により、パーソナライズされた贅沢が例外ではなく標準となる未来が約束されています。

AIの進化はここで止まりません。 研究が進むにつれて、新しい生成モデルが開発され続けます。 生成 AI モデルは、テキスト、画像、音声、ビデオなどのさまざまなデータ タイプにわたってすでに出現しています。 GPT-4 のようなこれらのモデルと進歩は、開発者に革新的で破壊的なアプリケーションを構築するためのインフラストラクチャを提供します。

ロボット工学における LLM と CV の融合により、労働集約型セクターが再定義されることになります。 Canvas、Orchard Robotics、Carbon Robotics などの企業は、この AI 革命の最前線に立っています。 安全性を強化し、効率を改善し、持続可能な実践を促進し、複雑なデータとの簡単なやり取りを可能にすることで、LLM と CV の相乗効果が真に労働の未来を形作ります。

基礎モデルの継続的な開発、データの品質と可用性の向上、コンピューティングコストの削減により、エキサイティングな未来への準備が整えられます。 これらの発展により、私たちの仕事や日常生活を根本的に変える可能性のあるアプリケーションの台頭が促進されるでしょう。

美しさ (Orbo.ai) とセキュリティ (IoTian Technologies) をターゲットとする大手コンピューター ビジョン企業のエンジェル投資家として、私は統合プラグ アンド プレイ ソリューションとしてのハードウェアとソフトウェアの共同開発について強い持論を持っています。 包括的なソリューションは価値を提供し、新しい市場を創造し、既存の市場を強化します。 Orbo AI は、マンハッタンの住民の贅沢に応えるだけでなく、村、町、インドやアジアの中流階級の人々に、パーソナライズされた美容ケアを低コストで提供することを約束します。 IoTian Technologies は、高ラジアン通信帯域幅と低いエネルギーコストを備えた建設現場や石油・ガスプロジェクトのカウント、警告、分析を行うカメラとビデオ処理 AI アルゴリズムを開発しました。

パリトシュは、経験豊かなリーダーであり、二度起業家であり、戦略的投資家でもあり、AI とヘルスケアおよびバイオ医薬品業界におけるオルタナティブ投資の専門知識の包括的な融合を誇っています。 ベンチャー キャピタル会社、新興企業、ニューヨーク長老派病院などの大規模組織で 7 年以上働いた経験を持つパリトシュのキャリアは、イノベーションとリーダーシップの一貫した流れを際立たせています。 VU Venture Partners のシニア アソシエイトとして、パリトシュは堅牢な取引ソーシング パイプラインを開発し、それが注目を集める取引と 1 億ドルの資金調達に成功しました。 Pivotal Life Sciences のデータ サイエンティストとしての在職中に、AI を利用した意思決定アルゴリズムの開発が見られ、効率的な意思決定と撤退時の節約が大幅に向上しました。 彼の社会と AI 分野への貢献は、2016 年からエンジェル投資家として積極的に関与するなど、専門的な役割を超えて広がっています。パリトシュ氏は、技術的専門知識、戦略的思考、社会的影響への取り組みの融合により、この分野のダイナミックなリーダーとなっています。

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