VTuber事務所「ホロライブプロダクション」を運営するカバーは7日、約7億円を調達したと発表した。ラウンドは不明。このラウンドに参加したのは、博報堂 DY ベンチャーズ、i-nest capital、千葉道場、DIMENSION、SMBC ベンチャーキャピタル、個人投資家複数、ならびに STRIVEなどの既存投資家。調達金額には、みずほ銀行からのデット資金が含まれる。
カバーにとっては、2017年8月に約3,000万円調達したシードラウンド(みずほキャピタル、TLM、個人投資家複数)、2018年6月に約2億円調達したシリーズ A ラウンド(グリーベンチャーズ=現在の STRIVE、オー・エル・エム・ベンチャーズ、みずほキャピタル)に続くものだ。今回の調達を受け、同社の累積調達金額は約10億円。
KDDIのオープンイノベーション戦略でこれまで紐解いてきたKDDI∞LaboやKDDI Open Innovation Fund(以下、KOIF)はいずれも主なターゲットを「非通信事業」、つまりKDDI本体の主力事業とは異なる分野をターゲットにしていた。当たり前だが年間数千億円規模の利益を稼ぎ出す「本業」は鉄板であり、そこを補完するベンチャーなどそう簡単には出てこない。
しかしソラコムは全く違うアプローチで新たな市場にチャレンジしていた。それがInternet of Things(通称:IoT・モノのインターネット)分野だったからだ。彼らは通信キャリアから回線を借受けるMVNOの方式で独自のSIMカードを発行し、さらにモバイル通信をまるでクラウドサーバーのように必要なだけ利用できる「SORACOMプラットフォーム」を構築した。
KDDIとの協業は買収の約1年前、2016年10月に遡る。KDDIにソラコムの保有するコア部分を開放し、「KDDI IoT コネクトAir」の提供を開始したのが始まりだ。元々Amazon Web Serviceの日本開発担当だったチームが手掛けたサービスなだけに技術的な信頼度も高い。結果、法人向けの利用を中心に7000件もの利用社(2017年8月の買収時点)を獲得するまでに成長し、グループ入りを果たすことになる。その後も利用社はさらに拡大し(2020年3月時点で1.5万社)紛れもない国内IoTのトッププラットフォームとなった。
2018年4月に発表された「KDDI Open Innovation Fund 3号」には特徴的なテーマが設定されていた。それが5G時代に向けた共創戦略である。これまでの1号・2号の4倍となる200億円の組成となった3号ファンドにはAI(ARISE analytics AI Fund Program)、IoT(SORACOM IoT Fund Program)、マーケティング(Supership DataMarketing Fund Program)が明確なテーマとして組み込まれた。
KDDI∞Laboも例外ではない。3月24日、例年であれば大型のカンファレンス・ホールで1000名規模を集めて開催されるはずだったイベント「MUGENLABO DAY 2020」は、人との接触を防ぐため異例のオンライン開催を余儀なくされる。しかし転んでもタダでは起きないのがこのプログラム。単なる無観客イベントをストリーミング放送するのではなく、空間自体を仮想化するという道を選んだのだ。
では、2011年の開始から10年目を迎えることとなった共創のプログラムはどのようなものになっているのだろうか。大枠として走るのは、5GをテーマにKDDI ∞ Laboがネットワークするパートナー連合46社とスタートアップが協業を目指す「5G for Startups」と、より具体的なテーマを盛り込んだ共創プログラムの「∞の翼」の二つだ。
共にPoC(実証実験)ではなく、企業に予算がついた事業にスタートアップの技術・アイデアが加わることで、具体的な事業化を目指すものになっている。「5G for Startups」は通年での応募が可能で、「∞の翼」については第一弾となる取り組み内容と参加スタートアップを含むチームが公開された。
Google Brain、Intel、OpenAIおよび米国・欧州の研究機関における研究者は、AIにおける倫理原則を実践的なものに移行させるための手段として「toolbox」と呼ばれる論文を公開した。同キットには、バグ発見に対する報奨金のようにAIのバイアス発見時にも同様の報奨金を支払うといったアイデアが含まれている。 このアイデアは、AIが社会的信頼ならびに社会的幸福のために利用されることを保証…
Image Credit: SDI Productions
Google Brain、Intel、OpenAIおよび米国・欧州の研究機関における研究者は、AIにおける倫理原則を実践的なものに移行させるための手段として「toolbox」と呼ばれる論文を公開した。同キットには、バグ発見に対する報奨金のようにAIのバイアス発見時にも同様の報奨金を支払うといったアイデアが含まれている。
論文は「Toward Trustworthy AI Development」と呼ばれ、AIの欠陥や脆弱性発見の仕組み、また独利する第三者機関による監査と政府政策を結びつけて市場の統制を図る手法も推奨されている。このAIバイアスに対するバウンティープログラムは、2018年の段階で同論文の共同執筆者JB Rubinovitz氏が最初に提案したもの。
MITは2017年の論文「Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey」で既に今回の趣旨と重なる内容を発表していたことは触れておくべきだろう。同研究では、ハードウェア設計変更、コラボレーションやアルゴリズムの変更などAIモデルの計算不可を軽減する方法が複数示されていた。加えて、業界を通したエネルギー消費の分析や機械学習プロジェクトにおけるワット当たりの計算量の標準化の必要性が唱えられていた。
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The challenge is that as of today we do not believe that there is a proven solution that can deliver the scale, stability, and security needed to support billions of people and transactions across the globe through a permissionless network. – Libra Whitepaper