Trajectory、非技術系の専門家がAIモデル学習を利用できるよう4500万ドルを調達

何が起きたのか

Trajectoryは、約1年前にスタンフォード大学の同級生3人が作ったスタートアップです。同社は、既存のAIモデルを使い、フィードバック（評価や意見）から学んで専門分野の仕事で少しずつ上達させる仕組みを提供します。今回、Series Aという資金調達で4500万ドルを集め、企業価値は3億ドルと評価されました。出資者はSequoiaが中心で、Nvidiaなども参加しています。

数字で見るポイント

• 社員数は18人です。
• 調達額は4500万ドル（Series A）です。
• 企業価値は3億ドルと評価されています。
• 主な出資者は Sequoia で、Nvidia、Bessemer Venture Partners、Bain Capital Ventures も参加しました。

なぜ今この技術が必要なのか

今のAIモデルは、間違いから自動では学びません。法律や金融などの専門分野で使うには、追加の学習（ファインチューニング）が必要です。しかし、それには社内の研究チームを作るか、高額な専門コンサルタント（FDE）に頼る必要があります。Trajectoryは、この作業を自動化し、AIが継続的に学ぶ「継続学習」という方法を目指しています。共同創業者は、今のAIを『とても賢いが、いつも新しい職場に来たばかりの博士課程の学生』にたとえています。

なぜ重要なのか

専門家自身が、AIを少しずつ改善できるようになるかもしれません。もしそうなれば、専門的なAIを素早く、安く使えるようになります。実際に、法律分野のHarveyや金融分野のRogoなどが、同社の仕組みを使い始めています。一方で、共同創業者は、人間が学習の過程に関わり続けることが安全につながると主張しています。

今後の注目点

• Trajectoryの基盤が一般公開され、どれだけ多くの企業に使われるかです。
• 競合であるThinking Machines Lab、Applied Compute、Prime Intellectとの競争です。
• 専門家が自分でAIを改善できる仕組みが、実際の現場で安全に働くかどうかです。