東京を拠点とする Trans-N は28日、プレシードラウンドで1億5,500万円を調達したと発表した。このラウンドに参加したのは、東京大学協創プラットフォーム開発（東大 IPC）、デライト・ベンチャーズ、名前非開示の個人投資家。

Trans-N は2024年3月に設立されたスタートアップで、世界中の最先端 AI 技術とベストプラクティスを日本に導入し、日本企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を目指している。今回の資金調達により、AI 分野における革新的技術の開発と普及を加速させ、日本の AI トランスフォーメーション（AX）をさらに推進する方針だ。

日本では生成 AI の登場以降、大企業を中心にLLM（大規模言語モデル）の活用が急速に広がっている。ある調査によると、2025年には約70%の企業が生成 AI を全社導入して本格利用すると回答している。一方で、2030年には AI や IoT などを専門とする先進 IT 人材の需給ギャップが54.5万人に達すると予測されており、最先端技術を導入するための人材不足が大きな課題となっている。

Trans-N はこの課題に対し、日本市場とグローバルな AI 人材・技術を結びつけるプラットフォームの構築を目指している。LLM と生成 AI 技術を基盤とし、AI 技術の産業応用を促進することで、日本の AI 分野における国際競争力の向上を図る。

Trans-N の事業は、経営・戦略コンサルティング、AI システム開発、AI 関連製品の代理販売など多岐にわたる。同社は現在、高精度議事録作成ツールや契約書分析・審査ツールなど、企業向けに包括的な AI ソリューションを開発しており、すでに国内大手総合商社へのサービス提供を開始している。

今回の資金調達を受け、Trans-N は技術開発と市場拡大をさらに加速させ、日本のAI業界をリードする存在を目指す。グローバルなベストプラクティスと革新的な技術を導入し、より多くの日本企業が AI トランスフォーメーションを実現し、市場競争力を高められるよう支援していく方針だ。

創業チームの顔ぶれ

Trans-N の創業チームは、中国、日本、アメリカで豊富な技術開発、起業、投資経験を有する2名の専門家で構成されている。

CEO の Harry Na（那小川）氏は中国で生まれ育ち、2006年に来日し、東京大学で学んだ後、戦略コンサルティングやベンチャー企業に携わり、2017年に中国へ戻る。その後、投資銀行や AI 関連スタートアップ複数社で戦略責任者を務めるなど、数々の成功と苦難を経て、再び日本市場に目を向けることとなった。彼は創業前から、国内大手商社に対しスマートカー戦略、中国の自動車 OEM 調査、投資業界調査など多くの戦略コンサルティングサービスを提供してきた。

今回、日本市場に戻ってきたのは、ここにまだ多くの可能性があると感じたからです。（Na 氏）

CTO の Youhan Sun （孫又晗）氏はコロンビア大学コンピュータサイエンス学科を卒業後、Microsoft や Facebook などの世界的ビッグテックで AI エンジニアとしてキャリアを積み、Pony.ai（小馬智行）などの自動運転企業でも重要な役割を担ってきた。共同創業した Qingtian Truck（擎天智卡）を退社したニュースは BRIDGE でも昨年6月に取り上げた。

首席技術顧問には東京大学准教授の Lei Ma（馬雷）氏が就任している。Ma 教授は AI 安全評価分野で国際的に高い評価を受けており、AI システムの信頼性と安全性において世界的な権威である。また、元三菱商事香港社長の河合耕作氏がビジネスアドバイザーを務め、チームメンバーには日本のメルカリや Lark Japan（ByteDance=字節跳動）出身のトップタレントが名を連ねている。

Na 氏はインタビューで、Trans-N が主に取り組む3つの業務について語った。第一に、AI 技術を活用したシステム開発。第二に、企業向けの戦略コンサルティング。そして第三に、日本企業とテック企業を繋ぐ橋渡し役（商社）としての役割である。システム開発に関しては既に売上を計上しており、契約書類分析ツールなどの開発も進行中だという。

単に受託開発を行うのではなく、日本市場に根ざしたプロダクトを生み出すことを目指しています。また、長期的には、AI 技術を活用してデータドリブンな企業の運営支援することを目指しています。（Na 氏）

デカップリングが拍車をかける、中国からの AI 人材流出

Na 氏が強調するのは、日本市場における人材不足の深刻さだ。中長期的には、Na 氏のビジョンは、日本において IT 技術者が活躍できるプラットフォームを構築することにある。

特に AI 分野では、日本企業が国内で必要な人材を確保するのが難しい状況です。だからこそ、グローバルな視点で優秀な人材を採用する必要があります。日本企業が国内での競争だけでなく、国際的な市場で成功を収めるためには、世界中から優秀な人材を集めることが不可欠です。人材を集め、プロダクトマーケットフィット（PMF）を達成し、世界市場へ進出するステップが必要です。

いわゆる米中のデカップリングによって、欧米の資金が中国のスタートアップに投資される機会は減り、この傾向は、AI を含むディープテックにおいて特に顕著だ。実のところ、最近の中国市場を見ていても、生成 AI や大規模言語モデル（LLM）に関連したプロダクトをローンチするのは、中国ビックテックの BAT（Baidu＝百度、Alibaba＝阿里巴巴、Tencent=騰訊）系ばかりだ。

こうして起きるのは、優秀な中国の AI 技術者の海外流出だ。その点において、中国の AI 技術者は、その技術力と経験において高い評価を受けており、日本市場においても大いに貢献できると Na 氏は確信している。彼は日本において、中国を含む海外の AI 技術者が活躍できるプラットフォームを構築したいと考えている。

グローバル人材と技術の融合——日本の AI 市場への新たなアプローチ

Trans-N は、研究開発特化型の AI スタートアップではない。彼らのビジネス理念は、世界中のベストプラクティスを取り入れ、それを日本市場に適応させることだ。この辺りは、一般的な生成 AI や LLM、それを使ったアプリケーションを開発する会社とは一線を画している。AI 技術の発展ではデータ、計算力、アルゴリズムの3要素が不可欠だが、特にデータに着目しているという。

計算力は、半導体技術やデータセンター技術が発展しパラメータ数が増えれば進化するでしょうし、アルゴリズムにはいずれ限界があります。仮に会社の中で人の仕事が全て AI に置き換えられたときに、その会社を定義づけるものは、その会社にとってユニークなもの。つまり、計算力やアルゴリズムではなく、データなのです。

企業は、内部で生成される膨大なプライベートデータをどのように収集・管理し、それを最大限に活用するかが、競争力を決定づける要素となります。特に、データを活用することで、AI による精度の高い意思決定が可能となり、過去のパターンやトレンドを基に将来の予測や最適化が行えます。

データは、企業の活動や意思決定を支える基盤であり、AI の性能を左右する重要な資源です。私たちは、データが企業の競争力を維持するための鍵であると信じており、そのためにデータの収集・活用に関する最適な仕組みを構築していきたいと考えています。（Na 氏）

これを可能にするのは、Na 氏らが考える「Painless Data FlyWheel」というアプローチだ。Data Wheel とはデータを集める仕組みのことを言っていて、Painless とは会社の従業員が、新たに追加発生する作業やルーチンが無く、無意識に実施されることを意味する。つまり、日々の全ての業務がデータとして蓄積されていけば、それは現在、そして、未来の会社を成長させる種になる。

Na 氏は Trans-N の今後の展望について、那氏は楽観的だ。将来は、日本市場だけでなく、シリコンバレーや中東市場にも進出し、グローバルに展開することを視野に入れていると語った。こうした構想をスムーズに進める上でも、Trans-N は中国からの資金調達には慎重で、今後もいわゆるチャイナマネーに依存しない方針を貫く考えだ。