サンフランシスコを拠点とし、元 Google や Okta の従業員が設立した AI エージェントのスタートアップ Ema は7月31日、シリーズ A ラウンドの一環として追加で3,600万米ドルを調達すると発表した。

この投資はAccel と Section 32 がリードし、Ema の累積調達額は6,100万米ドルに達した。

同社は、この資金を活用して、企業がさまざまな機能にわたるタスクを処理できるノーコードの AI エージェント（Ema が「ユニバーサル AI 従業員」と呼ぶもの）を設定および展開できるようにする独自技術をさらに発展させると述べている。

同社の CEO 兼共同創業者  Surojit Chatterjee 氏は VentureBeat に対し、次のように語った。

Ema の目標は、人間の従業員が今日行っている単調なタスクの大部分を自動化し、企業でより価値のある仕事ができるようにすることです。私たちは Ema をユニバーサル AI 従業員として構築しました。Ema は組織内のあらゆる役割を担うことができます。カスタマーサポート、従業員体験、セールス＆マーケティングから法務＆コンプライアンスまで幅広く対応します。

Ema は数ヶ月前にステルスモードから脱し、すでに大きな牽引力を見せており、その AI 従業員はフィンテック、法務、医療、e コマースなどの組織全体で導入されている。

今回の新規資金調達は、同社の技術スタックへの信頼を示すもう一つの証となるが、すぐに勝利を収めるのは容易ではないだろう。ここ 1 年ほどで、基盤モデルの力を活用して企業に即座に使用できる AI エージェントを提供する複数のベンダーが登場している。

Ema は何をもたらすのか？

2022 年後半に OpenAI の ChatGPT が台頭する以前、企業は硬直的でフローベースのチャットボットをスタックに導入することで、カスタマサポートなどの基本的なタスクを自動化していた。

これらの製品は仕事をこなしたが、文脈的な知識や学習能力がないため、顧客が期待する必要な回答を提供することができなかった。

しかし、大規模言語モデル（LLM）が登場すると、これらのチャットボットの体験は全く新しいアップグレードを受けた。最終的に、これは強力な AI エージェント、つまり信頼性の高い回答を提供できるだけでなく、複数の企業アプリケーションにわたって複雑なアクションを実行し、あらゆる種類のデータと連携できる LLM 搭載システムというアイデアに発展した。

注文をキャンセルするページに誘導するのではなく、実際に要求に応じて注文をキャンセルするカスタマーサポート用 AI エージェントを想像してみてほしい。

ユニバーサル AI 従業員というアイデアにより、Ema はまさにこの体験を提供し、企業に対して、カスタマーサービスやテクニカルサポートの処理から、セールスやマーケティングのサポート提供まで、組織内のあらゆる役割を担うことができるエージェントシステムを提供している。

ノーコードのエージェントプラットフォームと AI 従業員テンプレート

中核として、同社はノーコードのエージェントプラットフォームを提供しており、ユーザは事前に構築された AI 従業員テンプレートのライブラリにアクセスできる。

ユーザが特定のユースケース用のエージェントを選択すると、プラットフォームはガイド付き会話を実行し、ユーザは迅速に最終的な AI 従業員（または Ema ペルソナ）を微調整し、展開して意思決定、計画立案、企業ワークフローの調整を行うことができる。同時に、人間とシームレスに協力することも可能だ。

Chatterjee 氏は次のように述べている。

Ema は、企業のお客様が目標、リソース、制約を指定することで、カスタムメイドのペルソナを作成する力を与えます。このレベルのカスタマイズは、以前は AI の専門家やデータサイエンティストの領域でした。今では、わずか数回のガイド付き会話とシンプルな設定だけで、企業は組織内の特定の役割に合わせてカスタマイズされた新しい AI 従業員を、これまでになく速く作成し展開できます。この能力は、エージェント AI の範囲を拡大するだけでなく、民主化するものです

Ema のエージェント展開体験の裏側では、「Generative Workflow Engine」が動作している。これは小規模な Transformer モデルで、ワークフローと関連するオーケストレーションコードを生成し、適切なエージェントとデザインパターンを選択する。エージェントの設定時に、このエンジンは200以上のコネクタを持つライブラリを使用して、希望するデータソースとアプリケーションを接続することができる。

これにより、展開された AI 従業員は文脈的な認識（文書、ログ、データ、コード、ポリシーをカバー）と、システム全体でアクションを実行する能力を獲得する。

エージェントが展開後に正確に動作することを確保するため、同社は EmaFusion と呼ばれる2兆以上のパラメータを持つ専門家混合モデルを活用している。これは 100 以上のパブリック LLM とドメイン固有のカスタムモデルを組み合わせ、可能な限り低コストで精度を最大化する。

Chatterjee 氏はまた、ユーザには自社のデータで訓練された独自のカスタムモデルをプラグインし、AI 従業員の動作を導く選択肢があることを確認した。さらに、同社はエージェントに入力されるすべての企業データをプライベートかつ安全に保つための堅牢なデータ保護およびセキュリティアルゴリズムを導入している。

私たちは、機密データの安全な編集と匿名化、厳格な著作権違反チェック（文書生成の場合）、転送中および保存時のデータのエンドツーエンド暗号化、包括的な監査ログ、リアルタイムモニタリング、出力の説明可能性、頻繁な侵入テストのための堅牢なシステムを実装しています。また、主要な国際基準にも完全に準拠しています。（Chatterjee 氏）

競争の激しい市場での拡大を目指す

Chatterjee 氏 は具体的な収益や顧客の詳細を共有しなかったが、2024年3月にステルスモードから脱して以来、Ema を使用している企業の数は 3 倍になったと述べた。これらの企業はフィンテック、法務、医療、e コマース、保険などのセクターにわたっている。

Ema は Envoy Global、TrueLayer、Moneyview などの企業で複数の役割に採用されており、それぞれの役割で Ema はすでに人間と同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮しています。（Chatterjee 氏）

次のステップとして、CEO は、同社が資金を活用して技術をさらに発展させ、潜在的な顧客からの需要により良く応えるために、ゴー・トゥ・マーケットチームを拡大する予定だと述べた。

とはいえ、この急速に拡大する市場で同社がどのように際立ち続けるかを見るのは興味深いだろう。企業向けに対話型 AI エージェントを設定する他の注目すべきプレイヤーには、Decagon、Yellow AI、Cognigy、Rasa、Kora AI がある。

OpenAI の取締役会メンバー Bret Taylor 氏さえも、Sierra という名前のスタートアップでこのカテゴリに参入している。同社は著名なベンチャーキャピタル企業から1億1,000万米ドルを調達し、LLM の力を活用して、企業がそれぞれのビジネスのために常時利用可能な AI エージェントを構築できるようにすることを目指して競争している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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