現在、人工知能の波があらゆる業界を巻き起こしている中、製造業はかつてないスマート化の革命を迎えています。工業AIスタートアップのCVectorが製造業者や公共事業の供給者などの潜在的な顧客と会うとき、創業者たちはいつも同じ質問をされます。「6か月後にはここにいるのか？1年後は？」
この単純な質問の裏には、産業顧客がAIスタートアップの持続可能性について深く懸念していることが現れています。テクノロジー大手が驚異的な給与でトップ人材を引き抜き、新興AIスタートアップを狙った洗練された買収取引を行っている環境において、このような懸念は特に妥当です。
CVectorの共同創設者であるリチャード・チャンとテイラー・ラグルスは常に同じ確固たる答えを返します。「私たちはここにい続けます。」この約束は、国家ガス公共事業会社やカリフォルニア州の化学製造企業など、CVectorのソフトウェアを使って産業運営を管理・改善している顧客にとって非常に重要です。
インタビューでチャンは顧客の一般的な心配を明らかにしました。「これらの重要なインフラ分野の大企業と話をするとき、最初の電話で10分も経つと、99%のケースでこの質問が出ます。彼らは真の保証が必要なのです。」
この一般的な懸念に基づき、CVectorはSchematic Venturesと提携することにしました。同社はこのスタートアップのシード前ラウンド資金調達を主導し、150万ドルを投資しました。チャンによると、彼は供給チェーンや製造業、ソフトウェアインフラなどの難題領域で良い評判を持つ投資家を引き入れたいと考えており、それがSchematicが早期段階のファンドとして注力する分野です。
Schematicのパートナーであるジュリアン・クニハン氏はTechCrunchに対して、スタートアップが顧客の懸念を和らげるいくつかの方法を説明しました。コードのホスティングや、買収が発生した際に無料で永久的なソフトウェアライセンスを提供するなどの実用的な解決策に加え、「創業者と会社の使命が一致しており、顧客に明確に長期的なコミットメントを伝えることが鍵です。」
このようなコミットメントが、CVectorの初期成功を助けているようです。チャンとラグルスは、それぞれがCVectorが顧客のために行う仕事に完璧に合致する独自のスキルを持っています。チャンの最初の職務の一つは、石油大手シェルでソフトウェアエンジニアだったことでした。彼は現場で「iPadを使ったことは一度もない人にiPadアプリケーションを作成していた」と語ります。
実験粒子物理学の博士号を持つラグルスは、大型強子衝突検出器で働いていました。「ナノ秒単位のデータを扱い、高い稼働率を確保し、ダウンタイムに責任を持ち、迅速に障害を排除する作業を行っていました。」ラグルスは「このような場所では、信頼感が育まれます。このような背景は、人々に信頼と安心を与えるのです。」と語りました。
しかし、CVectorの価値は創業者の経歴だけではありません。2024年末に設立されて以来、同社は賢く、機知に富んだ特徴を見せています。同社は自社の産業AIソフトウェアアーキテクチャ――彼らが「産業資産の脳と神経系」と呼ぶもの――を開発し、金融テクノロジーのソリューションからリアルタイムエネルギー価格データ、さらにはマクラーレンF1チームのオープンソースソフトウェアまでさまざまなリソースを統合しています。
また、彼らは顧客とリアルタイムでその脳と神経系を構築するための異なるアプローチを採用しています。チャンは天気データの例を挙げました。天候の変化は高精度製造装置の動作に影響を与える可能性がありますが、連鎖的な効果も考慮する必要があります。雪が降れば、周辺の道路や駐車場に塩が撒かれるでしょう。その塩が労働者の靴を通じて工場に入り、高精度装置に実質的な影響を与える可能性があります。操作員は以前から気づいていないまたは説明できない影響かもしれません。
ラグルスは強調しました。「これらの信号を運用および計画に組み込むことは非常に価値があります。すべては、これらの施設がより成功し、利益を上げるために役立つためです。」
CVectorはすでに化学、自動車、エネルギー業界で産業AIエージェントを展開しており、張が言う「大規模な主要インフラ」を狙っています。特にエネルギー供給者に関しては、張によるとよくある問題は、電力網のスケジュールシステムがCobraやFortranなどの古いプログラミング言語で書かれていることで、リアルタイム管理が難しいということです。CVectorはこれらの古いシステム上で動作するアルゴリズムを開発でき、オペレーターに低遅延のより良いシステムの可視性を提供します。
CVectorはまだ小規模で、ロードアイランドのプロビデンス、ニューヨーク市、ドイツのフランクフルトに拠点を持つ8人のチームのみです。しかし、シード前ラウンドの資金調達が完了したことで、拡大を見込んでいます。張は「使命に合った人材のみを採用する」と強調しており、それらの人々は「物理的インフラ分野でキャリアを築きたい」という本物の意欲を持っています――これは顧客がこのスタートアップが消えてなくなることを信じやすくなるためです。
張のシェルでの仕事からCVectorの現在のビジネスに至るまで、かなり直接的なつながりがありますが、ラグルスにとってはそれよりも大きな転換でした。しかし彼はそれが非常に楽しむ挑戦だと述べています。
ラグルスは「論文を書いて提出し、同僚審査プロセスを通過して雑誌に掲載され、誰かがそれを見てくれるのを願うのではなく、顧客と協力して実際に存在する問題を扱い、彼らのシステムが正常に運用できるように支援することが好きです。あなたは変化を起こし、機能を構築し、顧客のために迅速に新しい製品を開発することができます。」と語りました。
この産業AIスタートアップの成功物語は、伝統的な製造業と先端AI技術の融合における巨大な潜在能力を示しています。グローバル製造業のデジタル変革の重要な瞬間において、CVectorのような産業インフラに焦点を当てたAI企業が業界の変革に不可欠な技術的支援を提供しており、同時に投資家と顧客に垂直分野のAI応用が大きな商業的価値と発展の可能性を持っていることを証明しています。