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セールスメールも動画の時代、「Rephrase.ai」が狙う次世代MailChimpの座

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ピックアップ:Rephrase.ai raises $1.5M to use synthetic media for personalized sales pitches ニュースサマリー:動画を用いたセールスメールサービスを提供する「Rephrase.ai」は9月にシードラウンドにて150万ドルの資金調達を実施したと発表している。リード投資家にはLightspeed Venture Partne…

Image Credit : Rephrase.ai

ピックアップ:Rephrase.ai raises $1.5M to use synthetic media for personalized sales pitches

ニュースサマリー:動画を用いたセールスメールサービスを提供する「Rephrase.ai」は9月にシードラウンドにて150万ドルの資金調達を実施したと発表している。リード投資家にはLightspeed Venture PartnersとAV8 Venturesが参加した。同社はセールスメールをテキストの代わりに動画を採用し、高水準なコンバージョンを狙うことができるサービスを提供。加えて、アプリ内に動画コンテンツを利用可能なサービスにも着手している。

話題のポイント:動画版Mailchimpの座を狙う「Rephrase.ai」が150万ドルを調達しています。同社はもともと、バンガロールのTechstarsプログラムを2019年に卒業し、今回の調達に至りました。

同社の競合を挙げるとすれば、Sequioaが出資するLoomが挙げられるでしょう。同社では画面の説明を、テキストではなく説明者のウィンドウを付属させることで、リッチなコンテンツを目指しています。

Rephrase.aiでは、ウィンドウ上の人物作成から音声まで全てをGenrative AIを活用し自動生成することが可能な点です(モデルは実際の人間を使用)。ピッチ動画の受け手に合わせて動画内容をパーソナライズ化させるため、背景・人物・音声内容をいくつかのパターンを作って、受け手に合わせた内容に自動編集できます。

ユーザーが配信したいコンテンツ内容に合わせ、人物を選択し、話したいテキストを入力すれば完成なため、労力が全く掛からず動画コンテンツを生成することが可能になっています。また、同社ではアプリ内へのサービス実装をAPIを介して対応しており、例えば英会話アプリのネイティブスピーカー機能を上述したフローに沿うだけで実装することもできてしまいます。

あらゆるコンテンツのリッチ化が求められる中、Rephrase.aiが提供するサービスはtoB向け・toC向けどちらにも適したサービスの可能性を持っているのではないでしょうか。

共同執筆:「.HUMANS」代表取締役、福家隆

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自分の声を多言語化する「音声クローン」技術の可能性

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2020年は音声クローン分野でサービスの立ち上げが目立ちました。 たとえばウクライナ拠点の「Respeecher」はエンタメ業界向けの音声変換技術を提供しています。Respeecherを使うと、録音音声を事前にAIに読み込ませておいた人の声そっくりに変換することができます。同社は3月に150万ドルを調達しています。 Text-to-Speechではなく、Speech-to-Speech技術を持つの…

Image Credit:Resemble.ai

2020年は音声クローン分野でサービスの立ち上げが目立ちました。

たとえばウクライナ拠点の「Respeecher」はエンタメ業界向けの音声変換技術を提供しています。Respeecherを使うと、録音音声を事前にAIに読み込ませておいた人の声そっくりに変換することができます。同社は3月に150万ドルを調達しています。

Text-to-Speechではなく、Speech-to-Speech技術を持つのがRespeecherです。テキスト内容をAIが読み上げるのではなく、話者のイントネーションや声の抑揚そのままに、変換したい人の声に変えられます。現在はハリウッドの制作会社を顧客に抱えており、声優の音声データを読み込ませておけば以後、低コストにナレーション作業を進めることができるので、高価格帯の声優を雇う必要がなくなります。

Respeecherは同言語同士であれば利用可能であるため、日本語から日本語への変換であれば対応可能(他の言語でも同様)です。AIに学習させるプロセスに3〜4週間かかり、1回の音声変換当たり100万円からの価格帯がネックとなるかもしれませんが、PVを観る限り完成度はかなりのものです。企業価格からコンシューマ価格へと降りてくることは必至であるため、今後の技術進歩に期待です。

また、7月にはAndreessen Horowitzも出資するPodcast向けオーディオ編集ツール「Descript」がOverdub機能をローンチしています。テキスト内容をAI音声に読み上げさせる合成サービスで、Descriptの編集画面をいじりながら、余分な単語を削り、必要な表現だけを自然な音声として読み上げてくれます。GoogleやAmazonのAI音声読み上げとは違い、高精度の読み上げ技術が売りです。

Image Credit:Resemble.ai

ただ、同2社の課題は言語間の壁を指す“Across Launage”を超えられない点にあります。日本語のコンテンツを英語話者として読み上げることは未だできません。これはアクセントの違いがあり、AIに読み上げさせたとしても違和感の残るものとなるためです。この壁を越えようとするのが「Resemble.ai」になります。

10月、Resemble.aiはローカル言語音声AIサービス「Localize」を発表し、自分の声を多言語化させる一歩を踏み出しました(ただし教師データとなる音声は英語ネイティブ)。英語音声をフランス・ドイツ・オランダ・イタリア・スペイン・中国語へと変換することができます。日本語と韓国語も近々ローンチ予定とのこと。

これがスムーズにいけば海外コンテンツが日本ローカライズした形で渡ってくる日は近いでしょう。Podcastコンテンツを世界中の音声プラットフォームに配信するのがデフォルトになるかもしれません。ディープフェイク技術の市場変革はオーディオから始まり動画へと拡大し、PodcastおよびYouTubeのコンテンツ拡散の流れが大きく変わると考えます。プラットフォーム側の動きも変わってきますし、言語別のローカライズ戦略も変わるはず。こうした技術ブレイクスルーをメディア企業が最大限活かせるのか、動向に注目が集まります。

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言語を超えるSNS【M2M-100】:100言語対応の機械翻訳、最後のチェックは「人」(4/4)

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(前からのつづき)Facebookではネイティブスピーカーのグループが英語以外の20組の言語間での翻訳結果についてクオリティのチェックを行なっている。彼らはM2M-100による翻訳の忠実度を「比較的高い」と評価したが、テキストが意味をなさないようなスラングに対しては直訳する傾向が見られたとしている。また、このモデルはたとえば文章中のコンマ抜けといった文法的な問題によって解釈を誤りがちだということを…

前からのつづき)Facebookではネイティブスピーカーのグループが英語以外の20組の言語間での翻訳結果についてクオリティのチェックを行なっている。彼らはM2M-100による翻訳の忠実度を「比較的高い」と評価したが、テキストが意味をなさないようなスラングに対しては直訳する傾向が見られたとしている。また、このモデルはたとえば文章中のコンマ抜けといった文法的な問題によって解釈を誤りがちだということを発見した。Facebookの研究者はM2M-100に関する論文でこう述べている。

「多くの言語に対して、合理的な翻訳結果が確実に得られるようにするためにはかなりの改善が必要です。たとえばコサ語、ズールー語などのアフリカの言語、カタロニア語、ブルターニュ語などのヨーロッパ言語、イロカノ語、セブアノ語などのアジア言語が挙げられます。これらの多くは、インターネットで得られる単一言語のリソースすら限られており、そのことがトレーニングデータの質と量に大いに影響を与えています」。

確かに、言語モデルはデータセットのバイアスを強化して学習してしまい、暗黙的にバイアスのかかった表現で害を与え続けるという証拠は十分に存在する。MIT、Intelおよびカナダのイニシアチブ「CIFAR」のAI研究者はBERT、XLNet、OpenAIのGPT-2、RoBERTaに高レベルのバイアスを発見している。

Allen Institute for AIの研究者は、現時点の機械学習は有害なアウトプットを十分に防ぐことのできる技量をもっていないと主張し、トレーニングセットおよびモデルアーキテクチャの改善の必要性を強調した。この他にも、GoogleはGoogle Translateの土台となっている翻訳モデルが特にトルコ語、フィンランド語、ペルシャ語、ハンガリー語などのリソースが不足している言語に関してジェンダーバイアスをもつという証拠を発見(そして対処する必要性を主張)した。

M2M-100では潜在的なバイアスを軽減するためにどのようなステップを講じているかという質問に対しFacebook AI研究者のAngela Fan氏はVentureBeatへ次のような回答を寄せている。

「今の研究段階では、モデルの正しい部分と正しくない部分を見極めるテストを行いたいと考えています。具体的には有害な翻訳を防ぐために、不適切な文言のフィルターを使用した研究を行いましたが、正確性が高いという結果は(まだ)得られませんでした・・・。私たちはまだ研究段階にいて、システムをもっと公正なものにしようとしているところです。これがFacebookで未だ稼働させていない理由のひとつです」。

チームは翻訳からジェンダー的な単語を取り除く明確なメカニズムを取り入れていないが、M2M-100が犯したミスの種類を理解するための研究を始めているとFan氏は付け加えた。

「BLEUのスコアだけを見るのではなく、私たちがどれほどうまく翻訳できているかをネイティブスピーカーから教えてもらうことも大切です。全体的にみれば、私たちのモデルは大部分の言語において非常にスコアが高いのですが、ウォロフ語、マラーティー語のような低リソースの言語には改善の余地があります」。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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言語を超えるSNS【M2M-100】:100言語翻訳で少ない言語データを補足する方法(3/4)

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(前回からのつづき)Facebookは、逆翻訳を使用してリソースの少ない言語のデータを補足した。これは、ある言語で翻訳モデルをトレーニングしそれを使用して特定の言語に翻訳、その翻訳データから逆翻訳を行い新たなデータを生成する方法だ。 たとえば、目標が中国語からフランス語の翻訳モデルをトレーニングすることであった場合、Facebookの研究者はフランス語から中国語への翻訳モデルをトレーニングし、フラ…

(前回からのつづき)Facebookは、逆翻訳を使用してリソースの少ない言語のデータを補足した。これは、ある言語で翻訳モデルをトレーニングしそれを使用して特定の言語に翻訳、その翻訳データから逆翻訳を行い新たなデータを生成する方法だ。

たとえば、目標が中国語からフランス語の翻訳モデルをトレーニングすることであった場合、Facebookの研究者はフランス語から中国語への翻訳モデルをトレーニングし、フランス語のすべての翻訳データを使用して中国語の逆翻訳データを生成する。 M2M-100の開発過程ではマイニングされた言語データに、このようにして作られたデータを追加しこれまでに見られなかった言語ペアのデータを作成した。

Facebookの研究者によるとM2M-100はモデルの並列処理を活用し、現在の2言語間の翻訳モデルよりも2桁大きいモデルサイズのトレーニングを行なう。大規模なモデルをトレーニングするためのPyTorch向けライブラリFairscaleを使用して、トレーニング中モデルは数百のグラフィックカードに分割されるが基礎となるデータは同じであるため、それぞれのカードはデータの一部ではなくモデルの一部をトレーニングする。

M2M-100がパフォーマンスを低下させることなく拡張できるよう、Facebookの研究者は、モデルのパラメータ(この場合、予測に影響を与える変数のこと)を重複しない言語グループに分割した。この戦略の組み合わせによりモデルの容量は100倍に増加し、Facebookが高精度であると自負する言語翻訳を提供できるようになった。

Facebookは154億のパラメーターによって、追加のモデル容量でトレーニングをした最もデータの多い高リソース言語ペアでの改善がM2M-100で見られたと述べている。 「モデル容量の高密度スケーリングと言語固有のパラメーター(計30億個)を組み合わせることで、大規模モデルの利点と、さまざまな言語に特化したレイヤーを学習する機能を提供します」とFan氏は書いている。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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言語を超えるSNS【M2M-100】:100言語の翻訳を実現するブリッジマイニング戦略(2/4)

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(前回からのつづき)M2M-100はFacebookの多言語モデルであるXLM-Rに基づいて構築されており、1つの言語データから学習し、100の言語でタスクを実行する。 7月、Facebookは51の異なる言語をサポートする音声認識モデルをリリースした。さらに最近では、言語間で文をマイニングするための多数の言語によるラベルなしデータと優れたモデルをトレーニングするCRISSの詳細を明らかにした。F…

(前回からのつづき)M2M-100はFacebookの多言語モデルであるXLM-Rに基づいて構築されており、1つの言語データから学習し、100の言語でタスクを実行する。 7月、Facebookは51の異なる言語をサポートする音声認識モデルをリリースした。さらに最近では、言語間で文をマイニングするための多数の言語によるラベルなしデータと優れたモデルをトレーニングするCRISSの詳細を明らかにした。Facebook AI Research ParisのデータサイエンティストであるAngelaFan氏はブログの投稿で次のように書いている。

「何年もの間AI研究者は、さまざまな異なるタスクをすべての言語で理解できる単一で普遍的なモデルの構築に取り組んできました。すべての言語、方言、モダリティをサポートする単一モデルは、より多くの人々により良いサービスを提供し、翻訳を最新の状態に保ち、何十億人もの人々に対して平等で新しい体験を生み出す手助けとなります」。

M2M-100では、Facebookの研究者はさまざまなソースの表面上高品質なデータでマイニングを行うために新しい言語識別技術を用いた。1つは、自然言語処理モデルのゼロショット転送を実行するオープンソースツールキットであるLanguage-Agnostic Sentence Representations(LASER)だ。ほかにも、翻訳モデルをトレーニングするための”10億スケール”のbitextデータセットCCMatrixと、クロスリンガルなウェブドキュメントペアの大規模テストコレクションであるCCAlignedの2つがある。

Facebookの研究者は、翻訳の需要が統計的にまれなペア(アイスランド語ーネパール語やシンハラ語ージャワ語など)は除いて、分類、地理、文化の類似性に基づき言語を14のファミリーにグループ化する「ブリッジマイニング戦略」を導入した。同じグループに属する言語を使う国に住む人々は、より頻繁にコミュニケーションを取り、高クオリティな翻訳の恩恵がより受けやすいだろうという直感があったからだ。たとえば、あるファミリグループには、ベンガル語、ヒンディー語、マラーティー語、ネパール語、タミル語、ウルドゥー語など、インドで話されているさまざまな言語が含まれる。

Facebookの研究者は、それぞれのファミリーグループの言語をつなぐために、少数の「ブリッジ言語」、つまり各ファミリーグループごとに1〜3つの主要な言語を選定した。たとえば、ヒンディー語、ベンガル語、タミル語は、データセット内のインド・アーリア語のブリッジ言語になっている。次に、これらのブリッジ言語のすべての組み合わせ可能なトレーニングデータをマイニングし、前述の75億個の文のデータを取得した。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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人とAIで高品質な「人間参加型の機械翻訳」を目指すUnbabel

ピックアップ:Unbabel gets $60M for its blended approach to business translation ニュースサマリー:翻訳サービスを提供するUnbabelは9月25日、シリーズCにて6,000万ドルの資金調達を実施したと発表した。リード投資家にはPoint72 Ventureが参加し、e.ventures、Greycroft、and Indico C…

ピックアップ:Unbabel gets $60M for its blended approach to business translation

ニュースサマリー:翻訳サービスを提供するUnbabelは9月25日、シリーズCにて6,000万ドルの資金調達を実施したと発表した。リード投資家にはPoint72 Ventureが参加し、e.ventures、Greycroft、and Indico Capital Partnersも同ラウンドに参加している。同ラウンドまでの総資金調達額は9,100万ドルに到達している。同社は調達した資金を用いて、米国・欧州・アジアでの成長を加速させAIの向上に活用すると述べている。

重要なポイント:同社は、スピードと低コスト、かつ機械翻訳の強みを生かした翻訳サービスを提供。世界中の10万人以上の翻訳者コミュニティーをベースにした人間の専門知識を組み合わせ、「人間参加型の機械翻訳」というアプローチを実現している点で競合優位性を実現している。

詳細情報:リード投資家でもあるPoint72 Venturesは、「ボタンをクリックするだけでエンタープライズ領域の翻訳を提供するUnbabelのビジョンにインスパイアされ、人間参加型の翻訳技術に感銘を受けた」とコメントする。人間参加型の機械翻訳(機械学習)では、人間がアルゴリズム構築の学習段階で機機械学習のプロセスに関わり、能動的にフィードバッする。これら強みを活かして、同社は主に旅行・ハイテク・ゲーム・eコマースなど150社以上のエンタープライズ顧客にプラットフォームを提供を行っている。他の翻訳方法と比較して、最大76%のコスト削減と顧客満足度の向上が実現すると強調する。

  • このような人間と機械翻訳の組み合わせのソリューションはAlibaba(阿里馬場)pangeanicなどその他にも複数出てきている。中には、元々翻訳のエキスパートのネットワークをグローバルに持っていたLionbridgeが、Gengoのような高度な自然言語処理のAI開発プラットフォームを持つ会社を完全子会社化してシナジーを実現しようとする動きも生まれつつある。
  • 翻訳のローカライズという観点では、上記のように人間参加型でのアプローチに加えて、ローカル企業が対応言語をあえて絞ることで翻訳の精度を極限まで高めるというアプローチがある。
  • そのアプローチで、みらい翻訳は国立研究開発法人情報通信研究機構と共同研究で開発したニューラル機械翻訳の日本語・英語間においてTOEIC960点の日本人ビジネスマンと同等の翻訳精度を実現した例も国内に生まれている。

背景:SMT(統計機械翻訳)で停滞していた翻訳精度の向上が、深層学習ベースのNMT(ニューラル機械翻訳)の登場により急速に加速し一気にビジネスで活用できるレベルまでになってきたため、当記事のような機械翻訳のビジネスが成立するようになった。

執筆:國生啓佑/編集:岩切絹代

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言語を超えるSNS【M2M-100】:Facebook、100言語対応の機械翻訳モデルを公開(1/4)

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Facebookは英語を中間言語として介さず、100言語の任意ペアを翻訳することが可能なアルゴリズムM2M-100をオープンソース化した。同モデルは、2200の言語ペアで機械学習が施されており、英語中心の他システムと比べてはるかに優れる翻訳性能となっているとする。M2M-100は、今後世界7000以上の言語ペアの翻訳を目指して開発を進める。同モデルは、類似する言語間で情報を共有することができるため…

Facebookは英語を中間言語として介さず、100言語の任意ペアを翻訳することが可能なアルゴリズムM2M-100をオープンソース化した。同モデルは、2200の言語ペアで機械学習が施されており、英語中心の他システムと比べてはるかに優れる翻訳性能となっているとする。M2M-100は、今後世界7000以上の言語ペアの翻訳を目指して開発を進める。同モデルは、類似する言語間で情報を共有することができるため、比較的学習量が少ない言語でも翻訳することが可能となる。

今まで、モデルサイズが大きくなるとより大きなデータセットが必要となったため、英語を中心としたモデリングやデータセットに注目が集まってきていた。(例えば、100言語をサポートするためにはおおよそ1,000億個程度の文章ペアが必要となる)。しかし、そうしたデータとモデリングには実際にどういったシチュエーションで翻訳を利用しているかなどが欠けるためバイアスが生じ、結果として英語以外の翻訳パフォーマンスが悪化すると指摘されていた。

それに対してFacebookのM2M-100モデルでは、100の異なる言語を75億にも渡る文章ペアでが機械学習が実施された。同社リサーチャーは、モデリングの言語選定に際して大きく3つの基準を定めた。一つ目は、地理的多様性があり、かつ世界的に話されている言語である点。2つ目は、モデルパフォーマンスの定量化を考慮し、エヴァリュエーションデータが既に存在している点。最後は、モノリンガルデータが存在しない点。以上を考慮し、言語データの選定を実施した。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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AI英語学習のスピークバディ、グローバル・ブレインらが3億円出資

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AIを使った英語学習サービスを展開するスピークバディは8月20日、シリーズBにて第三者割当増資の実施を公表している。リード投資家はグローバル・ブレインが務め、31VENTURESも同ラウンドに参加している。調達した資金は総額3億円で、事業開発の強化、人材の獲得・育成、マーケティング施策に利用されるという。 スピークバディの創業は2013月5月(旧社名はAppArray)。同社が展開するのはAIを活…

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AIを使った英語学習サービスを展開するスピークバディは8月20日、シリーズBにて第三者割当増資の実施を公表している。リード投資家はグローバル・ブレインが務め、31VENTURESも同ラウンドに参加している。調達した資金は総額3億円で、事業開発の強化、人材の獲得・育成、マーケティング施策に利用されるという。

スピークバディの創業は2013月5月(旧社名はAppArray)。同社が展開するのはAIを活用した対話型の英語学習アプリ「スピークバディ」と、オンラインの英語コーチング「スパルタバディ」の二つ。

スパルタバディ

スピークバディでは音声認識や自然言語処理などのAI技術を活用することで、アプリの中に出演するキャラクターとの自然な英会話を可能にしている。実際の人物を相手にするオンライン英会話スクール、プログラムに比較して特に初心者の心理的な障壁を下げているのが特徴。2019年5月にはApp Store教育ランキングで1位を獲得した。

また、スパルタバディでは、審査を経た専属の英語コーチが単語や文法、発音、リスニング、会話などの項目を3カ月に渡って個別指導してくれる。スピークバディも使いながら、最適な学習方法や進捗管理を実施し、総合的な英語力の獲得をサポートする。利用料金はスピークバディが月額1950円。スパルタバディは3カ月のオンラインコースで12万8000円となっている。

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中国語学習プラットフォーム「LingoAce」運営、シリーズAラウンドで700万米ドルを調達——東南アジアでの事業拡大を目指す

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シンガポールに拠点を置く言語学習プラットフォーム「LingoAce」は、Shunwei Capital(順為資本)からシリーズAラウンドで700万米ドルを調達したと発表した。Shunwei は中国のベンチャーキャピタルで、共同設立者の1人は Xiaomi(小米)の設立者 Jun Lei(雷軍)氏。

Photo credit: LingoAce

LingoAce は2018年のエンジェルラウンドと昨年 Decent Capital がリードしたプレシリーズ A ラウンドで合わせて300万米ドルを調達した。

LingoAce は2017年設立。6歳から15歳の生徒を対象にオンラインで中国語を学習できるサービスを提供している。同社によると、現時点で約1,000人の中国語ネイティブスピーカーがアジア、北アメリカ、ヨーロッパの1万人以上の生徒にサービスを提供している。

今回調達した資金は、インドネシアをはじめとする東南アジアでの事業拡大に使用される。同社はシンガポール支社を通してすでにタイ、フィリピン、マレーシアの数社の顧客にリーチしていると述べている。 また同社は北京、武漢、ロサンゼルスでも運営している。

オンライン言語学習の分野で名の知れたものと言えばアメリカを拠点とする Duolingo が挙げられる。Crunchbase によると Duolingo の資金総額は1億5,000万米ドル近くに上る

LingoAce の CEO 兼設立者の Hugh Yao 氏は他のプレイヤーと比較してこう述べている。

私たちは、市場に近い位置から適切なプロダクト戦略を開発・実行すると同時に、中国での(教師側の)供給事業活動を強化しつづけることで差別化を図っています。

同社は今後パンデミックの中でオンライン学習の採用が増加すると見て、AI、拡張現実、仮想現実などの新興技術に注力する予定だ。Yao 氏は同社の収益が1月から5月にかけて4倍以上に増加したとしている。

【via Tech in Asia】 @techinasia

【原文】

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英語学習アプリ「POLYGLOTS」開発・運営、シリーズBラウンドで1億円を資金調達——機能やサービスプランを追加・拡充、アジア圏にも進出へ

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英語学習アプリの「POLYGLOTS(ポリグロッツ)」を開発するポリグロッツは15日、シリーズ B ラウンドで1億円を調達したと発表した。このラウンドに参加したのは、人材育成コンサルティングファームのセルム、ディップ(東証:2379)、ベンチャーキャピタルの PE&HR。ポリグロッツにとっては、シードラウンド(1回目、2回目)、シリーズ A ラウンド(1回目、2回目)に続くもので、累積調達…

ポリグロッツのチーム
Image credit: Polyglots

英語学習アプリの「POLYGLOTS(ポリグロッツ)」を開発するポリグロッツは15日、シリーズ B ラウンドで1億円を調達したと発表した。このラウンドに参加したのは、人材育成コンサルティングファームのセルム、ディップ(東証:2379)、ベンチャーキャピタルの PE&HR。ポリグロッツにとっては、シードラウンド(1回目2回目)、シリーズ A ラウンド(1回目2回目)に続くもので、累積調達額は2億4,000万円となる。

ポリグロッツは2014年に「POLYGLOTS」、2015年7月に「MONDO」をそれぞれローンチ。POLYGLOTS は、BBC、The Japan Times、Techcrunch、Asahi Shimbun、JIJI PRESS NEWS など英文ニュースメディアとの提携により、時事ネタを使った言語学習ができるのが特長。現在130万人のユーザを擁している。

今回の資金調達により、同社ではビジネスライティング機能の追加、家族やグループで語学学習が可能なプランの構築、学習者目線に立った UI/UX の改善、総合英語学習アプリとして認知度向上を加速するとしている。また、一部をアジア圏への進出の費用に充当し、IPOを視野に入れた人材獲得や組織強化も実施するとしている。

via PR TIMES

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