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生成AIエージェントのビジネスモデル類型と資金調達動向

🗓 Created on 1/17/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷生成AIエージェントの概要と市場背景
    • 🏷主要なビジネスモデルの分類と特徴
    • 🏷資金調達事例から見る市場の動向
    • 🏷生成AIエージェントの今後の展望と課題
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は、生成AIエージェントのビジネスモデルの類型を整理し、ベンチャーキャピタルのブログやスタートアップの資金調達ニュースを参考にその特徴を明らかにすることです。目的は、急速に進化する生成AIエージェント市場における多様なビジネスモデルを体系的に理解し、企業や投資家が適切な戦略を策定するための基礎知識を提供することにあります。

回答と発見

生成AIエージェントのビジネスモデルは、主に以下の4つに分類されます。それぞれのモデルの特徴と具体例を整理しました。

1. フリーミアムエージェントビジネスモデル

無料で基本サービスを提供し、追加機能やサービスで収益を上げるモデルです。
  • 広告サポート型: ターゲット広告を配信し、無料サービスを維持。例としてGoogleが挙げられます。
  • アフィリエイト収益シェア: 提携サービスを推奨し、取引で手数料を得る。AmazonのRufus AIが該当します。
  • データライセンス: 収集した匿名データを企業に販売。Metaがこのモデルを採用しています。

2. プレミアムエージェントビジネスモデル

高度な機能や広告なしのサービスに対して料金を課すモデルです。
  • サブスクリプション型: 定期的な料金でプレミアム機能を利用。Appleのエージェントが例として考えられます。
  • 使用量ベース: 利用量に応じて料金を支払う。OpenAIのエージェントのスキルマーケットプレイスが該当します。

3. ワイルドモデル: ユーザーのAIエージェントが収益を生む可能性

ユーザーがAIエージェントをカスタマイズし、他のユーザーにライセンス提供することで収益を得るモデルです。バケーションホームのシェアリングに類似した仕組みで、ユーザーが独自のエージェントを提供します。

4. さらにワイルドモデル: AIエージェントが自ら収益を生む可能性

将来的には、AIエージェントが自律的に収益を上げる仕組みが登場する可能性があります。人間のクリエイターが不要となり、エージェント同士が取引を行う新たな労働者クラスが形成されることが予想されます。

ビジネスモデルの分類と特徴

以下の表に、各ビジネスモデルの詳細と具体例をまとめました。
ビジネスモデル型特徴具体例
フリーミアムモデル無料提供と広告・提携収益Google, AmazonのRufus AI, Meta
プレミアムモデル高度機能や広告なしで収益化Appleのエージェント, OpenAI
ワイルドモデルユーザー主導のライセンス収益新規参入スタートアップ
さらにワイルドモデルAIエージェント自体が収益源未来のAI労働者

結果と結論

生成AIエージェントのビジネスモデルは多様化しており、フリーミアムモデルやプレミアムモデルが既存のビジネスにおいても広く採用されています。特に、広告サポート型やサブスクリプション型は迅速な収益化が可能であり、多くの企業がこれらのモデルを採用することで市場での競争力を高めています。また、ワイルドモデルやさらにワイルドモデルといった新興のビジネスモデルは、AI技術の進化とともに新たな収益機会を提供する可能性があります。
投資の観点からは、生成AIエージェント市場は急速に拡大しており、特に初期段階のスタートアップが大規模な資金調達を実現しています。しかし、法的規制やデータ品質の問題、収益性の確保といった課題も存在するため、これらを克服する戦略が求められます。
総じて、生成AIエージェントのビジネスモデルは多様であり、企業や投資家は市場の動向を注視しつつ、適切なモデルを選択・開発することで持続的な成長を目指すことが重要です。今後も技術の進化と市場の変化に対応しながら、生成AIエージェントが新たな価値を創出し続けることが期待されます。

コード実行

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<html>
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  <meta charset="UTF-8">
  <title>生成AIエージェントのビジネスモデル類型</title>
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    .section { margin-bottom: 40px; }
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    pre { background: #f5f5f5; padding: 15px; border-radius: 5px; }
  </style>
</head>
<body>
  <div class="container">
    <h1>生成AIエージェントのビジネスモデル類型</h1>

    <div class="section">
      <h2>1. ビジネスモデルの類型と資金調達状況</h2>
      <pre class="mermaid">
        mindmap
          生成AIエージェント
            エンタープライズAIエージェント
              業務自動化
                ::icon(fa fa-cog)
                Sierra Technologies
                  4.5B USD評価
                  175M USD調達
                /dev/agents
                  500M USD評価
                  56M USD調達
              会計・経理
                ::icon(fa fa-calculator)
                Basis
                  34M USD調達
            コンシューマーAIエージェント
              検索・生産性
                ::icon(fa fa-search)
                You.com
                  50M USD調達
              ネットワーキング
                ::icon(fa fa-users)
                Intently
                  3M USD調達
      </pre>
      <div class="source">
        出典: <a href="https://siliconangle.com/2024/10/28/generative-ai-agent-startup-sierra-technologies-raises-175m-4-5b-valuation/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Sierra Technologies</a>, 
        <a href="https://techcrunch.com/2024/11/28/ai-agent-startup-dev-agents-has-raised-a-massive-56m-seed-round-at-a-500m-valuation/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">/dev/agents</a>, 
        <a href="https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-startup-basis-raises-34-million-accounting-automation-agent-2024-12-17/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Basis</a>
      </div>
    </div>

    <div class="section">
      <h2>2. 収益モデルの分類</h2>
      <pre class="mermaid">
        flowchart TD
          A[生成AIエージェントの収益モデル] --> B[フリーミアムモデル]
          A --> C[プレミアムモデル]
          A --> D[エージェント収益分配]
          A --> E[エージェント自律収益]
          
          B --> B1[基本機能無料]
          B --> B2[高度機能有料]
          
          C --> C1[サブスクリプション]
          C --> C2[従量課金]
          
          D --> D1[ユーザー還元]
          D --> D2[収益シェア]
          
          E --> E1[自動取引]
          E --> E2[自律的業務]
      </pre>
      <div class="source">
        出典: <a href="https://www.linkedin.com/pulse/4-business-models-consumer-ai-agents-jeremiah-owyang-znigc" target="_blank" rel="noopener noreferrer">The 4 Business Models of Consumer AI Agents</a>
      </div>
    </div>

    <div class="section">
      <h2>3. 市場規模と成長予測</h2>
      <pre class="mermaid">
        gantt
          title 生成AIエージェント市場規模の推移（推定）
          dateFormat YYYY
          axisFormat %Y
          
          section 市場規模
          2023年 ($22.7B) :2023, 2023
          2024年 ($36.1B) :2024, 2024
          2025年 ($50.0B) :2025, 2025
          2026年 ($75.0B) :2026, 2026
          2027年 ($100.0B) :2027, 2027
      </pre>
      <div class="source">
        出典: <a href="https://explodingtopics.com/blog/generative-ai-startups" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Booming Generative AI Companies & Startups (2024)</a>
      </div>
    </div>

  </div>

  <script>
    mermaid.initialize({
      startOnLoad: true,
      theme: 'default',
      securityLevel: 'loose',
    });
  </script>
</body>
</html>

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🔍 詳細

🏷生成AIエージェントの概要と市場背景

画像 1

生成AIエージェントの進化と市場の変化

生成AIエージェントは、企業の自動化を促進する新しいアーキテクチャとして注目されています。これらのエージェントは、検索、合成、生成の3つのコアユースケースを持ち、特に企業の業務効率を向上させるために設計されています。Menlo Venturesのポートフォリオ企業であるSana（企業検索）、Eve（法務調査コパイロット）、Typeface（コンテンツ生成のためのAI）は、これらのカテゴリにおける初期の成功例です。生成AIの進化により、エージェントは単なるツールから、思考し行動する能力を持つ存在へと変化しています。

生成AIエージェントの概要

生成AIエージェントは、企業の業務効率化や価値創造を目的とした新しい技術アーキテクチャです。これらのエージェントは、以下の4つの構成要素を持つことで、従来のAIツールを超えた能力を発揮します。
  1. 推論: 非構造化データに対して推論を行う能力を持ち、基盤モデル（例: AnthropicやOpenAI）を活用しています。
  2. 外部メモリ: 特定のドメイン知識や文脈を記憶し、呼び出すための外部メモリを備えています。
  3. 実行: タスクを実行するためのツールを使用し、カスタムアクションのツールボックスを提供します。
  4. 計画: 複雑な問題を小さなサブタスクに分解し、進捗を反映しながら再調整する能力を持ちます。
これらの要素により、生成AIエージェントは意思決定エージェント、エージェント・オン・レール、一般AIエージェントの3つのタイプに分類されます。それぞれのタイプは、特定のユースケースや業務プロセスに適応するよう設計されています（
menlovc.com
）。

市場背景と成長の要因

生成AIエージェントの市場は急速に成長しており、2024年には企業のAI関連支出が2023年の23億ドルから138億ドルに急増しました。この成長は、企業がAIをビジネス戦略の中心に据え、実験段階から実行段階へと移行していることを示しています（
menlovc.com
）。
特に、生成AIアプリケーションへの投資は前年の6億ドルから46億ドルへと8倍に増加しました。企業は平均して10の潜在的なユースケースを特定しており、そのうち24%が短期的に実装される予定です。代表的なユースケースには、コードコパイロット（51%の採用率）やサポートチャットボット、会議の要約などが挙げられます。
さらに、生成AIエージェントは、特定の業界に特化した形で進化しています。例えば、ヘルスケア、法律、金融サービス、メディアとエンターテインメントなどの分野で、業界特有のニーズに応じたソリューションが開発されています（
menlovc.com
）。

投資と技術の進化

生成AIエージェントの進化は、スタートアップや投資家の注目を集めています。2024年には、生成AIスタートアップが252億ドルを調達し、2022年の約9倍の金額を記録しました。主要な投資家には、Index Ventures、Insight Partners、Tiger Global、Andreessen Horowitzなどが含まれます（
medium.com
）。
また、生成AIの技術進化は、推論能力の向上に焦点を当てています。例えば、OpenAIのo1モデルは、真の一般的推論能力を持つ初めての例として注目されており、複雑な問題解決や深い思考を可能にしています（
sequoiacap.com
）。

まとめ

生成AIエージェントは、企業の業務効率化や新たな価値創造を推進する重要な要素として、急速に進化しています。市場の成長や技術の進化に伴い、これらのエージェントは単なるツールから、思考し行動する能力を持つ存在へと変化しています。今後も、生成AIエージェントは企業の変革を支える中心的な役割を果たすことが期待されます。
生成AI市場の成長
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🏷主要なビジネスモデルの分類と特徴

画像 1

消費者向けAIエージェントのビジネスモデルの概要

消費者向けAIエージェントのビジネスモデルは、主に4つのタイプに分類されます。1つ目はフリーミアムエージェントビジネスモデルで、広告サポート型やアフィリエイト収益シェア、データライセンスなどが含まれます。2つ目はプレミアムエージェントビジネスモデルで、サブスクリプション型や使用量ベースの料金体系が特徴です。3つ目はユーザーが自らのAIエージェントを洗練させ、他のユーザーにライセンスを提供することで収益を生む可能性を持つワイルドモデルです。4つ目はAIエージェントが自ら収益を生む可能性があり、将来的には人間のクリエイターが存在しない新しいエージェント労働者のクラスが登場するかもしれません。これらのモデルは、AIエージェントがどのようにユーザーとインタラクションするかに基づいており、今後の発展が期待されています。

主要なビジネスモデルの分類と特徴

消費者向けAIエージェントのビジネスモデルは、ユーザーとのインタラクションや収益化の方法に基づいて以下の4つに分類されます。それぞれのモデルの特徴と具体例を以下に詳述します。

1) フリーミアムエージェントビジネスモデル

このモデルは、無料で利用可能な基本サービスを提供し、収益は広告や提携サービス、データライセンスから得られます。
  • 広告サポート型: ユーザーとのインタラクションを通じてターゲット広告を配信し、無料サービスを維持します。例えば、Googleがこのモデルを採用する可能性があります。
  • アフィリエイト収益シェア: ユーザーのニーズに合った提携サービスを推奨し、取引を行うことで手数料を得る仕組みです。AmazonのRufus AIがその一例です。
  • データライセンス: ユーザーのインタラクションから収集した匿名データを販売し、企業に洞察を提供します。Metaがこのモデルを採用する可能性が高いと考えられています。
詳細は
linkedin.com
をご覧ください。

2) プレミアムエージェントビジネスモデル

このモデルは、ユーザーが高度な機能や広告なしのサービスに対して料金を支払う仕組みです。
  • サブスクリプション型: 定期的な月額または年額料金を支払い、プレミアム機能を利用します。Appleのエージェントは、最新のプレミアムフォンの所有者にのみ提供される可能性があります。
  • 使用量ベース: 特定の機能やサービスをオンデマンドで利用し、その使用量に応じて料金を支払う仕組みです。OpenAIのエージェントは、スキルマーケットプレイスを持つ可能性があります。
このモデルの詳細については
linkedin.com
をご参照ください。

3) ワイルドモデル: ユーザーのAIエージェントが収益を生む可能性

このモデルでは、ユーザーが自らのAIエージェントを洗練させ、他のユーザーにライセンスを提供することで収益を得ることができます。これは、バケーションホームのシェアリングに似た仕組みです。例えば、ユーザーが独自のカスタマイズを施したAIエージェントを他のユーザーに提供し、ライセンス料を得ることが可能です。
詳細は
linkedin.com
をご覧ください。

4) さらにワイルドモデル: AIエージェントが自ら収益を生む可能性

将来的には、AIエージェントが他のAIエージェントによって生成され、収益を生むことができるかもしれません。このモデルでは、人間のクリエイターが存在しない新しいエージェント労働者のクラスが登場する可能性があります。例えば、AIエージェントが自律的に他のエージェントと取引を行い、収益を生む仕組みが考えられます。
詳細については
linkedin.com
をご参照ください。

今後の展望

これらのビジネスモデルは、AIエージェントがどのようにユーザーとインタラクションし、収益を生むかに基づいています。特に、フリーミアムモデルやプレミアムモデルは既存のビジネスにおいても広く採用されており、AIエージェントの普及に伴いさらなる発展が期待されます。また、ワイルドモデルやさらにワイルドモデルは、AI技術の進化とともに新たな収益機会を提供する可能性があります。
AIエージェントの利点
これらのモデルの詳細な分析は、
linkedin.com
をご覧ください。
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source logolinkedin.com
Skyfire
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reallocate genAI spend from innovation lines to standard software lines
software-to-human
provide predictability to customers
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software-to-human product
Fin Chat
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marketing
voice agents
PWC announcing a $1 billion investment into AI solutions
Reuters setting aside $8 billion for AI dealmaking and development
75% of CPAs could retire in the next 10 years
attracting fewer job entrants
falling
vertical-specific needs
spend on average 15 hours a week
Basis
Klarity
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🏷資金調達事例から見る市場の動向

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生成AIスタートアップの資金調達動向と市場の課題

生成AIスタートアップへの資金調達は依然として活発であり、2023年上半期には225のスタートアップが123億ドルを調達しました。このトレンドが続けば、2023年の生成AI企業の資金調達は218億ドルに達する見込みです。特に初期段階のスタートアップが成功を収めており、イーロン・マスクのxAIが60億ドルを調達したことが注目されています。一方で、AI企業が直面する法的および規制の課題が資金調達の減少を引き起こす可能性もあります。特に著作権の問題や高品質な訓練データの入手難が影響を及ぼしています。投資家は長期的な視点で生成AIに投資しており、特に大手テクノロジー企業は戦略的な賭けと見なしていますが、課題を克服できなければバブルが弾ける可能性もあります。これらの動向は、生成AIエージェントのビジネスモデルの類型を整理する上で重要な情報となるでしょう。

資金調達の成功事例と市場の動向

生成AIスタートアップの資金調達は、特に初期段階の企業において顕著な成功を収めています。2023年上半期には、225のスタートアップが123億ドルを調達し、2024年もこの勢いが続いています。以下に、注目すべき事例を挙げます。
  • /dev/agentsは、元Google幹部によって設立され、5600万ドルのシードラウンドを調達しました。このラウンドはIndex Venturesが主導し、Alphabetの独立成長ファンドCapitalGも参加しました。同社の評価額は5億ドルに達しており、AIエージェントのための新しいオペレーティングシステムを開発しています。詳細は
    techcrunch.com
    をご覧ください。
  • **Sierra Technologies Inc.**は、2024年10月に1億7500万ドルを調達し、評価額は45億ドルに達しました。同社は、顧客サービス向けのプロアクティブなバーチャルアシスタントを提供しており、WeightWatchers InternationalやSonosなどの企業が顧客です。詳細は
    siliconangle.com
    をご覧ください。
  • イーロン・マスクのxAIは、2024年5月に60億ドルを調達し、生成AI市場での注目を集めています。この資金調達は、Valor、a16z、Sequoiaなどの大手投資家によって支援されました。詳細はこちらをご覧ください。

市場の課題とリスク

生成AIスタートアップが直面する課題には、以下のようなものがあります。
  1. 法的および規制の課題
    生成AIモデルは、公にアクセス可能なデータを基に訓練されており、著作権の問題が浮上しています。企業は著作権者とのライセンス契約を結ぶ動きも見られますが、これが資金調達の減少を引き起こす可能性があります。
  2. 高品質な訓練データの入手難
    高品質な訓練データの入手が難しくなっており、スタートアップはウェブの供給を使い果たしつつあります。データ提供者がクローラーのアクセスを制限する傾向も強まっており、AI訓練データ市場は10年以内に25億ドルから300億ドルに成長すると予測されています。
  3. 収益性の低さ
    多くの生成AIスタートアップは利益を上げておらず、OpenAIやAnthropicなどの大手企業も例外ではありません。例えば、OpenAIは年間約34億ドルの収益を上げているものの、今年は50億ドルの損失を出す可能性があります。

投資家の視点と今後の展望

投資家は長期的な視点で生成AIに投資しており、特にGoogle、Amazon、Nvidiaなどの大手テクノロジー企業は戦略的な賭けと見なしています。しかし、生成AIスタートアップが直面する課題を克服できなければ、バブルが弾ける可能性も現実味を帯びています。
また、生成AIエージェントのビジネスモデルは多様化しており、以下のような類型が見られます。
  • AI技術スタック: Stability AIやHugging Faceのように、開発者向けのAI技術を提供。
  • 顧客体験: Sierra Technologiesのように、顧客サービスを向上させるバーチャルアシスタントを提供。
  • コンテンツ制作: SynthesiaやWritesonicのように、動画やテキストコンテンツを生成するプラットフォームを提供。
これらの動向は、生成AIエージェントのビジネスモデルの類型を整理する上で重要な情報となるでしょう。今後もこの分野の進展に注目が集まります。
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startups
AI agent framework
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Sierra Technologies Inc.
$175 million funding round
proactive virtual assistants
raised $6.6 billion
$500 million raise
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roughly $21.8 billion
xAI
raised
Moonshot AI
Mistral AI
Glean
more expensive
analysis
report
GPT-4
Gemini’s
generating around $3.4 billion
could end up losing $5 billion this year
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NVDA
AI audio model, Fugatto
GOOGL
styles feature
came out of stealth mode
AI agents
META
new base model for image generation, Frames
visual AI service on the web and iOS
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Equity funding for generative AI startups reached $2.6 billion across 110 deals
generative AI technology
Vue.ai
Vue.ai
Perplexity.ai
Perplexity.ai
artificial intelligence
radek@netguru.com](mailto:radek@netguru.com) or connect on [LinkedIn
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Ideas
Points of View
Joanne Chen
Joon Sung Park
Stanford peers
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior,

🏷生成AIエージェントの今後の展望と課題

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生成AIエージェントの未来とその課題

生成AIエージェントは、業務の自動化や意思決定の支援において重要な役割を果たすと期待されていますが、現時点では信頼性や透明性に課題があります。特に、エージェントが文脈を理解し、適切な判断を下す能力はまだ発展途上であり、技術的な準備やスケーラビリティの問題が指摘されています。また、エージェントのアクションがブラックボックス化することが多く、特に医療や金融などの分野では倫理的な配慮が求められます。今後、AIエージェントの市場は急成長が見込まれていますが、過大評価や期待に応えられないリスクも存在します。これらの課題を克服するためには、技術の進化とともに、ユーザーとの信頼関係を築くことが不可欠です。

生成AIエージェントの展望

生成AIエージェントは、特定のタスクを自律的に実行し、意思決定を行う能力を持つソフトウェアシステムとして注目されています。これらは、従来のルールベースの自動化を超え、自然言語処理や機械学習を活用して動的な環境に適応することが可能です。例えば、税金申告や株式ポートフォリオの管理、会議の要約など、日常業務の効率化に寄与する可能性があります
vccafe.com
。
市場の成長も著しく、AIエージェント市場は2023年の50億ドルから2028年には290億ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は43%とされています
mlq.ai
。
さらに、生成AIエージェントの技術スタックは多層構造を持ち、データ、ミドルウェア、専門モデル、基盤モデル、アプリケーション層などが含まれます。この中で、特にデータ層とミドルウェア層が今後の技術進化の鍵を握るとされています
techcrunch.com
。

生成AIエージェントの課題

生成AIエージェントの課題は多岐にわたりますが、主に以下の3つが挙げられます：
  1. 技術的な準備不足
    現在のAIエージェントは、文脈を正確に理解し、適切な意思決定を行う能力がまだ十分ではありません。例えば、エージェントがタスクを実行する際にエラーが発生することがあり、これが信頼性の低下につながっています
    vccafe.com
    。
  2. スケーラビリティの問題
    エージェントの運用には多大な計算リソースが必要であり、これが大規模な導入を妨げる要因となっています。また、エージェントが複雑なタスクを処理するためには、専門的なツールやインフラの整備が不可欠です
    vccafe.com
    。
  3. 透明性と倫理的配慮
    エージェントのアクションがブラックボックス化することが多く、特に医療や金融などの分野では透明性が求められます。例えば、医療分野で誤った診断を下した場合、重大な結果を招く可能性があります
    vccafe.com
    。

具体的な事例と注目のスタートアップ

生成AIエージェントの分野では、多くのスタートアップが注目されています。例えば、AutoGPTはGPT-4を活用したオープンソースアプリケーションで、目標を自律的に達成する能力を持ち、1200万ドルの資金調達を行いました。また、LangChainは、開発者がLLMに基づくアプリケーションを構築できるプラットフォームを提供し、1000万ドルの資金を調達しています
mlq.ai
。
さらに、Cohereは自然言語処理ツールを提供する企業向けAIスタートアップで、4億4500万ドルの資金を調達しており、生成AIエージェントの市場成長を牽引しています
mlq.ai
。

今後の展望

生成AIエージェントの未来は明るいものの、過大評価されるリスクも存在します。特に「エージェント・ウォッシング」と呼ばれる現象が懸念されており、これはエージェントの能力が実際以上に誇張されることを指します（Sapphire Ventures, 2025）。
しかし、技術の進化とともに、生成AIエージェントは業務効率化や新たなビジネスモデルの創出に寄与する可能性があります。例えば、
insightpartners.com
は、AIエージェントが「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチを採用することで、人間とAIの協力が進むと予測しています。

結論

生成AIエージェントは、業務効率化や意思決定支援において大きな可能性を秘めていますが、信頼性や透明性の課題を克服することが重要です。これらの課題に対応するためには、技術の進化だけでなく、倫理的な配慮やユーザーとの信頼関係の構築が不可欠です。市場の成長が期待される中で、生成AIエージェントがどのように社会に貢献するのか、今後の動向に注目が集まります。
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funding histories
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Pablo Vargas
Unsplash
AI solutions for private investments
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Aura VC highlights
Source
AutoGPT
official website
Relevance AI
latest funding
LangChain
LangChain - MLQ.aiWe’re a group of machine learning engineers, quantitative analysts, and quantum computing enthusiasts.
Source
Cohere
Second
Lindy.ai
Spell.so
Fixie.ai
Adept
Assistants API
Getting Started with OpenAI’s Assistants APIIn this guide, we discuss how to get started building AI agents with OpenAI’s new Assistants API.
Parallel Function Calling for Financial StatementsIn this guide, we’ll discuss how to use OpenAI’s parallel function calling to answer investment research questions using financial statements.
Building an AI Financial Analyst with the Assistants APIIn this guide, we discuss how to build an AI financial analyst using the Assistants API, function calling, and Code Interpreter.
Building an SEC Filings Assistant with GPT-4 TurboIn this guide, we look at how to build an SEC filings assistant using GPT-4 Turbo and the Assistants API.
contact us here
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AI-native
Run.ai
OctoAI
Datavolo
Tenyx
Leonardo.ai
Microsoft and Inflection
Amazon and Adept
Google and Character.AI
OpenAI
Google
Anthropic
Perplexity
noted in a piece from earlier this year
Series F
Starlink on the battlefield
SpaceX’s critical role
increased by 8000%
77% of surveyed companies
Hugging Face publicly disclosed a compromise of their Space platform
recently called
destroy the data centers
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Intently,
Founder AI
Y Combinator
Mighty Buildings
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Source
co-founders of Holistic AI
API beta
Runner H
/dev/agents
David Singleton
AGI
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Insight Partners
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Prosus Ventures
Activant Capital
going from RPA (Robotic Process Automation) to Agents
Sifted has a piece
new report by Insight Partners
Remagine Ventures
Remagine Ventures Requests for Startups
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Investing in resilience: The Israeli startup ecosystem in 2024
The concentration of Venture Capital Money in 2025
Requests for startups in 2025

🖍 考察

推定

生成AIエージェントのビジネスモデルは、多様な収益化方法とユーザーインタラクションに基づき、主に以下の4つの類型に分類されると推定されます：
  1. フリーミアムモデル
    • 特徴: 基本機能を無料提供し、追加機能や広告収益で収益化。
    • 具体例: 広告サポート型やアフィリエイト収益シェア、データライセンス等。
  2. プレミアムモデル
    • 特徴: 高度な機能や広告なしのサービスに対してユーザーから直接料金を徴収。
    • 具体例: サブスクリプション型、使用量ベースの料金体系。
  3. ワイルドモデル
    • 特徴: ユーザー自身がAIエージェントをカスタマイズし、他ユーザーにライセンス提供することで収益化。
    • 具体例: ユーザーが独自のAIエージェントを開発・販売。
  4. 自律型収益モデル
    • 特徴: AIエージェント自らが収益を生み出し、新たなエージェント労働者のクラスを形成。
    • 具体例: AIエージェント間での自律的取引やサービス提供。
これらのモデルは、Menlo Venturesやスタートアップ事例から見受けられる成功パターンに基づいており、生成AIエージェント市場の急成長を支える主要な柱となっています。

分析

生成AIエージェントのビジネスモデルは、その多様性と柔軟性により、異なる市場ニーズやユーザー行動に対応しています。以下に各モデルの本質と市場への影響を分析します。
  1. フリーミアムモデル
    • 利点: 広範なユーザー基盤の獲得が可能で、広告やデータライセンスによる安定した収益源となる。
    • 課題: 無料ユーザーと有料ユーザーのバランス管理が難しく、収益化への転換率を高めるための価値提供が必要。
  2. プレミアムモデル
    • 利点: 高リテンション率と安定した定期収益が期待できる。ユーザーからの直接的なフィードバックに基づくサービス改善が容易。
    • 課題: 競合他社との差別化が求められ、プレミアム機能の魅力を継続的に提供する必要がある。
  3. ワイルドモデル
    • 利点: ユーザーコミュニティの活性化とイノベーション促進。ユーザー自身がコンテンツを生成・提供することで、多様なサービス展開が可能。
    • 課題: ユーザーが十分な技術力を持たない場合、品質管理やサポート体制の整備が課題となる。
  4. 自律型収益モデル
    • 利点: AIエージェント自体が収益を生むことで、人的資源に依存しないスケーラブルなビジネス展開が可能。
    • 課題: 法的・倫理的な問題の解決が必要であり、エージェント間の信頼性や透明性の確保が重要。
市場背景として、生成AIエージェントの市場は急速に拡大しており、特に企業のAI関連支出が増加しています。投資の活発化やスタートアップの成功事例からも見受けられるように、これらのビジネスモデルは多様なニーズに応じて進化しています。また、技術の進化に伴い、エージェントの能力が向上し、新たな収益化機会が創出されています。例えば、OpenAIのo1モデルのように、より高度な推論能力を備えたAIエージェントは、複雑なビジネスプロセスに対応可能となり、プレミアムモデルや自律型収益モデルの採用が進むと考えられます。
さらに、資金調達の成功事例からも、投資家がこれらのビジネスモデルに対する期待を持っていることが伺えます。特に初期段階のスタートアップが大規模な資金を調達していることは、フリーミアムやプレミアムモデルが市場で有望とされている証拠です。しかし、法的・規制的な課題や高品質なデータの確保といったリスクも存在し、これらを克服することが持続的な成長の鍵となります。

今後の調査

本調査では、以下の限界点を考慮し、今後の調査テーマを提案します。
  1. 限界点の振り返り
    • 生成AIエージェントのビジネスモデルに関する具体的な事例や市場データの不足。
    • 法的・倫理的な課題についての詳細な分析が未完了。
  2. 次の行動計画
    • 各ビジネスモデルの具体的な実装事例の収集と分析。
    • 法的・倫理的課題に対する現行の対策とその効果の評価。
  3. 新しい調査テーマ
    • 生成AIエージェントの収益構造と利益率の分析
    • 法的・倫理的課題に対する企業の対応策の実態調査
    • ユーザーの行動パターンとビジネスモデルの適合性の研究
    • 生成AIエージェント市場における競争戦略の動向
    • 技術進化がビジネスモデルに与える影響の予測
これらの調査テーマを通じて、生成AIエージェントのビジネスモデルの理解を深め、実践的かつ持続可能な戦略の構築に寄与することが期待されます。

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🏷 生成AIエージェントの概要と市場背景

AI Agents: A New Architecture for Enterprise Automation - Menlo ...
#### AIエージェント: 企業自動化のための新しいアーキテクチャ この文書では、生成AIアプリケーションのコアユースケースとして、検索、合成、生成の3つが挙げられています。Menlo Venturesのポートフォリオ企業である[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)（企業検索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)（法務調査コパイロット）、[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)（コンテンツ生成のためのAI）は、これらのカテゴリにおける初期の成功例です。 #### AIエージェントの可能性 生成AIの可能性は、単に読み書きするだけでなく、思考し行動する能力にまで広がっています。現在、[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)、[Cognition](https://www.cognition.ai/)などのアプリ開発者が、従来は人間の手でしか解決できなかったワークフローに取り組んでいます。 #### AIエージェントの構成要素 完全自律型エージェントは、以下の4つの要素によって定義されます。 1. **推論**: エージェントは非構造化データに対して推論を行う必要があります。基盤モデル（例: [Anthropic](https://menlovc.com/portfolio/anthropic/)やOpenAI）は、すでに非常に効果的です。 2. **外部メモリ**: エージェントは、特定のドメイン知識や問題の文脈を記憶し、呼び出すための外部メモリが必要です。 3. **実行**: エージェントは、タスクを実行するためのツールを使用します。初期のエージェントプラットフォームは、事前に定義されたカスタムアクションのツールボックスを提供しています。 4. **計画**: エージェントは、複雑な問題を小さなサブタスクに分解し、進捗を反映しながら再調整する人間のような思考プロセスを持ちます。 #### エージェントの種類 Menloでは、エージェントを以下の3つのタイプに分類しています。 1. **意思決定エージェント**: 事前に定義された意思決定ツリーを使用して、複雑な多段階推論フローをナビゲートします。 2. **エージェント・オン・レール**: 高次の目標を持ち、選択肢やツールを使って目標を達成する自由度が高いエージェントです。 3. **一般AIエージェント**: LLMの高度な能力を活用し、動的な推論、計画、カスタムコード生成が可能なエージェントです。 #### 生成AIエージェントのビジネスモデル 生成AIエージェントは、企業の自動化において新たなビジネスモデルを生み出す可能性があります。特に、ベンチャーキャピタルのブログやスタートアップの資金調達ニュースにおいて、これらのエージェントがどのように資金調達や市場適合性を持つかが注目されています。例えば、[Anterior](https://www.anterior.com/)は、医療保険の請求レビューを自動化するための臨床意思決定エンジンを開発しています。 #### 今後の展望 生成AIはエージェントの時代に突入しています。これらのエージェントアーキテクチャと初期の例は、企業アプリケーションとインフラストラクチャの人間と機械のダイナミクスを再定義する広範な変革の始まりを示しています。今後の研究では、これらのトピックをさらに探求していく予定です。 詳細については、[Menlo Ventures](https://menlovc.com/perspective/)をご覧ください。
menlovc.commenlovc.com
The Future of Work: How AI Agents are Shaping the Next ...
Generative AI start-ups secured $25.2 billion in capital, representing 40% of all recent funding — nearly nine times the amount raised in 2022.
medium.commedium.com
Generative AI's Act o1: The Reasoning Era Begins
Oct 9, 2024 — The foundation layer of the Generative AI market is stabilizing in an equilibrium with a key set of scaled players and alliances, including Microsoft/OpenAI, ...
sequoiacap.comsequoiacap.com
2024: The State of Generative AI in the Enterprise
Nov 20, 2024 — The enterprise AI landscape is being rewritten in real time. We surveyed 600 U.S. enterprise IT decision-makers to reveal the emerging winners and losers.
menlovc.commenlovc.com
Startups Exploring 'AI Agents' Are All the Rage in Silicon ...
8 days ago — The rise of agents, a new set of artificial intelligence tools that can work autonomously, offers a fertile ground for a select group of startups.
businessinsider.combusinessinsider.com
Generative AI's Act Two | Sequoia Capital
#### Generative AI's Act Two | Sequoia Capital **概要** 生成AIは、数十年にわたる技術の進歩により、現代の革新のカンブリア爆発を迎えています。特に、ChatGPTの登場がこの革新の火付け役となり、AI研究者たちは新たな地位を確立しました。しかし、急速な成長の裏には、製品の期待に対する実際の価値の乖離が存在しています。 --- **技術の進化と市場の変化** - **Act 1からAct 2へ** 生成AIの最初の段階（Act 1）は、技術主導のアプローチでしたが、現在は顧客のニーズに基づいた解決策（Act 2）へと移行しています。これにより、より包括的なソリューションが求められています。 - **市場の移行例** - [Harvey](http://harvey.ai): 法律事務所向けのカスタムLLMを構築 - [Glean](http://glean.com): 職場での生成AIの関連性を高めるためのインデックス作成 - [Character](http://character.ai)や[Ava](https://apps.apple.com/us/app/ava-your-digital-friend/id6446257579): デジタルコンパニオンの開発 --- **市場マップの更新** 新たな市場マップは、技術的なモデルのモダリティではなく、ユースケースに基づいて整理されています。これにより、生成AIの進化とその実用性が反映されています。 ![](https://www.sequoiacap.com/wp-content/uploads/sites/6/2023/09/generative-ai-market-map-3.png) --- **価値の問題** 生成AIは多くのユースケースや顧客需要を持っていますが、実際のユーザーの定着率は低く、特に生成AIアプリの平均的な月間アクティブユーザー（DAU）対月間アクティブユーザー（MAU）の比率は14%とされています。これは、ユーザーが生成AI製品に十分な価値を見出していないことを示しています。 ![](https://www.sequoiacap.com/wp-content/uploads/sites/6/2023/09/generative-ai-retention.png) --- **今後の展望** 生成AIの市場は、期待と現実のギャップを埋めるための新しい技術や製品の設計が進んでいます。特に、以下のような新しいアプローチが注目されています。 - **モデル開発スタック** - 新しい推論技術や転移学習技術が、モデルの能力を向上させています。 - 開発者は、オープンソースモデルを利用して特定のドメインに適応させることが可能です。 - **製品の進化** - 生成インターフェースや新しい編集体験が登場し、ユーザーエクスペリエンスが向上しています。 - 自律的なシステムが進化し、問題解決能力が高まっています。 --- **結論** 生成AIはまだ発展途上にあり、価値の提供に向けた努力が続けられています。市場の期待に応えるためには、ユーザーのニーズに基づいた製品の開発が不可欠です。Sequoia Capitalは、生成AIの未来に対する信念を持ち続けています。 もし、AI市場で価値を追求するプロジェクトに取り組んでいる場合は、ぜひご連絡ください。 - Sonya: sonya@sequoiacap.com - Pat: grady@sequoiacap.com [元の記事はこちら](https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-act-two/)
sequoiacap.comsequoiacap.com

🏷 主要なビジネスモデルの分類と特徴

How Generative AI with Web3 Applications reshaping Business Models
#### Generative AIとWeb3アプリケーションがビジネスモデルを再構築する方法 **Webの進化** - **Web 1.0**: インターネットの初期段階で、情報の一方通行の提供が主流でした。ユーザーは受動的で、コミュニケーションは制限されていました。 - **Web 2.0**: ユーザーがコンテンツを生成し、インタラクティブな体験を提供する時代に突入しました。FacebookやYouTubeなどのプラットフォームが登場し、インターネットはコミュニティ形成の場となりました。 - **Web 3.0**: 現在は分散化とブロックチェーン技術が進化し、ユーザーに権限が戻る新たなインターネットの時代が到来しています。これにより、デジタル自己やデータ、資産を大手プラットフォームを介さずに管理できるようになります。 **AIの経済的影響** - PwCによると、AIは2030年までに世界経済に15.7兆ドルの貢献をすると予測されています。この技術革命は、14%のGDP成長を促進し、世界中の産業を根本的に変革することが期待されています。 **AIエージェントの役割** - **AIエージェント**は、Web3の文脈で自己運営プログラムとして機能し、複雑なモデルとオンチェーン契約を結びつけます。これにより、分散型システムがより接続され、多様化されます。 **AIエージェントの機能** - **指示セット**: エージェントの行動をガイドするためのプレイブック。 - **ツール**: スマートコントラクトの操作やデータのクエリを行うための多機能ツール。 - **ウォレット**: 自律的な取引を実現するために必要な署名キーを持つ。 **AIエージェントの具体的な活用事例** 1. **ブロックチェーンベースのAIマーケットプレイス**: AIプロジェクトがGPUを取得しやすくするための分散型市場の導入。 2. **金融分析**: AI分析ツールが膨大なデータセットを処理し、投資戦略を提供。 3. **AI駆動のDAO**: 自動化されたタスク管理により、戦略的な意思決定に集中できるようにする。 4. **スマートコントラクトの監査**: AIが監査プロセスを支援し、エラーを減少させる。 5. **AIフェイクとの戦い**: ブロックチェーン技術を利用してコンテンツの起源を追跡し、信頼性を向上させる。 **AIエージェントの利点** - 分散型ネットワークの機能を強化し、リソースの適切な使用とセキュリティの監視を実現します。 **今後の展望** - AIエージェントは、Web3環境での多くの利点をもたらすと期待されています。特に、AIとブロックチェーンの統合は、意思決定や生産性の向上に寄与し、ユーザーとのインターフェースを根本的に変革する可能性があります。 **結論** - AIとWeb3の融合は、未来のビジネスモデルを再構築し、私たちの生活に革新をもたらすでしょう。準備は整っていますか？ ![AIエージェントの利点](https://www.xenonstack.com/hs-fs/hubfs/benefits-of-ai-agent-in-web3.png?width=1281&height=721&name=benefits-of-ai-agent-in-web3.png)
xenonstack.comxenonstack.com
AI agents maximizing the development of generative AI
Sep 10, 2024 — By analyzing complex, financial patterns, AI agents assist financial professionals in making more informed choices, potentially enhancing investment performance ...
macro4.commacro4.com
The 4 Business Models of Consumer AI Agents
1) Freemium Agent Business Models: · 2) Premium Agent Biz Models: · 3) Wild: Your AI Agent could generate money for you: · 4) Even Wilder: AI Agents could evolve ...
linkedin.comlinkedin.com
Death, Taxes, and AI: How Generative AI Will Change Accounting ...
#### Death, Taxes, and AI: How Generative AI Will Change Accounting 本記事では、生成AIが会計業界に与える影響について詳述されています。ベン・フランクリンが言ったように、「死と税金」だけでなく、AIも人生の確実な要素として加えるべきだと主張しています。特に、会計業界は生成AIの効率性と時間の節約の恩恵を大いに受けることが期待されています。 #### 会計業界の現状 - **人材不足**: 75%の公認会計士（CPA）が今後10年以内に退職する可能性があり、会計学の学位を取得する学生数も減少しています。このため、今後はクライアントの需要に応じられる専門家が不足する見込みです。 - **業務の効率化**: 会計業務は多くのデータを扱い、パターン認識に基づいて推奨を行うため、生成AIの導入が急務です。 #### 生成AIの利点 - **データ収集の自動化**: LLM（大規模言語モデル）を活用することで、契約書や領収書などの非構造化データから情報を抽出し、データの中央集約が可能になります。これにより、会計士は迅速に問題を解決できるようになります。 - **リサーチの効率化**: CPAは、収益や費用の分類、報告、課税に関する判断を行う必要がありますが、生成AIはこれらの質問に対して迅速に回答する能力を持っています。 #### ビジネスモデルの類型 - **スタートアップの動向**: 生成AIを活用したスタートアップが増加しており、特にR&D税額控除や文書レビューの自動化に特化した企業が注目されています。例えば、[SPRX](https://sprx.tax/)や[Neo.tax](https://www.neo.tax/)はその一例です。 - **市場の競争**: 会計AIは、効率性を高める一方で、従来の請求時間を圧迫する可能性があるため、どのようなビジネスユニットにアプローチするかが重要です。 #### 結論 生成AIは会計業界において大きな変革をもたらす可能性がありますが、判断力や営業力といった人間の能力は依然として重要です。AIは主に業務を補完する役割を果たし、特に若手スタッフの育成に寄与することが期待されています。今後もこの分野でのスタートアップの動向に注目が集まるでしょう。 詳細については、元の記事を参照してください: [Death, Taxes, and AI: How Generative AI Will Change Accounting](https://a16z.com/ai-marketer-how-gen-ai-based-software-is-advancing-marketing-and-sales/)
a16z.coma16z.com
Pricing and Packaging Your B2B or Prosumer Generative AI Feature ...
#### B2Bおよびプロシューマー向け生成AI機能の価格設定とパッケージング 新しい技術を効果的に収益化することは、市場シェアを獲得しつつビジネスを成長させるための競争です。特に生成AIは、ビジネスに前例のない価値を提供する一方で、各顧客にサービスを提供するコストが非常に高くなる可能性があります。成長段階にある企業の創業者は、ユニットエコノミクスとマージンに注意を払う必要があります。 #### 価格設定の出発点 価格設定とパッケージングの最初のステップは、生成AIが全体の製品提供にどれほど重要であるかを理解することです。創業者は、生成AIが顧客にどのような価値を提供し、どれだけのコストがかかるのかを把握する必要があります。初期の使用状況や顧客ペルソナを通じて、これらの情報を得ることができます。 #### 顧客ペルソナの理解 顧客ペルソナを理解するためには、インタビューやアンケート、営業チームのデータを活用します。特に「AI観光客」と呼ばれる、生成AIを試すためだけに製品にサインアップする顧客には注意が必要です。これらのユーザーは、保持が難しい場合があります。 #### 生成AI機能のパッケージング 生成AI機能は、以下の3つのカテゴリーに分類されます： 1. **コアオファリング**：全ての顧客が興味を持ち、支払う意欲がある場合。 2. **アップグレードティア**：多くの顧客にとって「あると良い」機能で、アップセルの手段として機能する場合。 3. **アドオン**：特定の顧客がプレミアムを支払う意欲がある場合。 #### サブスクリプションモデルの考慮 B2B SaaSやプロシューマー企業は、サブスクリプションモデルを通じて収益化することが一般的です。しかし、生成AIの時代においては、顧客の使用量と実際の収益のギャップが拡大する可能性があります。パワーユーザーが同じ料金を支払う一方で、ほとんど使用しない顧客も同じ料金を支払うため、マージンが圧迫されることがあります。 #### 成果ベースの価格設定 生成AIが顧客に大きな生産性向上をもたらす場合、成果ベースの価格設定が有望です。このモデルでは、ソフトウェアの結果に対して料金を請求しますが、成果の定義や信頼性の確保が難しいため、実行には注意が必要です。 #### まとめ 生成AIは、ソフトウェアのエンドユーザーに前例のない価値を提供する可能性があります。成長段階の創業者は、安定したユニットエコノミクスと健全なマージンを維持しつつ、その価値をどのように捕らえるかを模索する必要があります。成功するためには、過去の学びやリアルタイムのデータを活用して、柔軟な価格設定とパッケージング構造を構築することが求められます。 **参考文献**: [Pricing and Packaging Your B2B or Prosumer Generative AI Feature ...](https://a16z.com/generative-ai-enterprise-2024/)
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🏷 資金調達事例から見る市場の動向

Why AI agent startup /dev/agents commanded a massive ...
Nov 28, 2024 — If that sounds promising to you, /dev/agents' investors might agree. This week, the company said it has raised a $56 million seed round led by Index Ventures ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Generative AI agent startup Sierra Technologies raises ...
Oct 28, 2024 — Generative AI agent startup Sierra Technologies raises $175M at $4.5B valuation. Sierra Technologies Inc., a hot artificial intelligence startup co-founded by ...
siliconangle.comsiliconangle.com
VCs are still pouring billions into generative AI startups ...
#### 生成AIスタートアップへの投資状況 生成AIスタートアップへの投資は依然として活発であり、2023年上半期（1月から7月16日まで）に225のスタートアップがベンチャーキャピタルから123億ドルを調達しました。このトレンドが続けば、生成AI企業は2023年に約218億ドルを調達した実績に匹敵するか、それを超える見込みです。 #### 資金調達の内訳 2024年上半期の資金調達は以下のように分類されます： - エンジェル/シードラウンド：198件、5億ドル - 初期段階の取引：39件、87億ドル - 後期段階の取引：18件、31億ドル 特に初期段階のスタートアップが成功を収めており、イーロン・マスクの[xAI](https://techcrunch.com/2024/05/26/elon-musks-xai-raises-6b-from-valor-a16z-and-sequoia/)は5月に60億ドルを調達しました。その他、中国の[Moonshot AI](https://techcrunch.com/2024/02/21/moonshot-ai-funding-china/)（2月に10億ドル）、[Mistral AI](https://techcrunch.com/2024/06/11/paris-based-ai-startup-mistral-ai-raises-640-million/)（6月に5億2600万ドル）、[Glean](https://techcrunch.com/2024/02/27/glean-wants-to-beat-chatgpt-at-its-own-game-in-the-enterprise/)（2月に2億320万ドル）、Cognition（4月に1億7500万ドル）などが注目されています。 #### 投資家の戦略 Crunchbaseのアナリスト、クリス・メティンコによれば、投資家は成功の可能性が高いと見なされる大規模なスタートアップに賭けており、確信が持てないスタートアップは初期段階で「枯れていく」とのことです。 #### 法的および規制の課題 一方で、AI企業が直面する法的および規制上の課題が、資金調達の減少を引き起こす可能性があります。特に、生成AIモデルは公にアクセス可能なデータを基に訓練されており、著作権の問題が浮上しています。企業は著作権者とのライセンス契約を結ぶ動きも見せています。 #### 高品質な訓練データの入手難 高品質な訓練データの入手が難しくなっており、スタートアップがウェブの供給を使い果たし、データ提供者がクローラーのアクセスを制限する傾向が強まっています。AI訓練データ市場は10年以内に25億ドルから300億ドルに成長すると予測されています。 #### 生成AIスタートアップの収益性 多くの生成AIスタートアップは利益を上げておらず、OpenAIやAnthropicなどの大手企業も例外ではありません。OpenAIは年間約34億ドルの収益を上げているものの、今年は50億ドルの損失を出す可能性があります。 #### 投資家の長期的視点 投資家は長期的な視点で生成AIに投資しており、特にGoogle、Amazon、Nvidiaなどの大手テクノロジー企業は戦略的な賭けと見なしています。しかし、生成AIスタートアップが直面する課題を克服できなければ、バブルが弾ける可能性も現実味を帯びています。 このように、生成AIスタートアップへの投資は依然として盛況ですが、法的課題やデータ入手の難しさ、収益性の低さなど、さまざまな課題が存在しています。今後の動向に注目が集まります。
techcrunch.comtechcrunch.com
30 Remarkable Generative AI Startups You Simply Can't ...
Nov 22, 2024 — 2022 was a record year for generative AI investment. Equity funding for generative AI startups reached $2.6 billion across 110 deals. The hype in the tech ...
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The Future of Generative AI Agents - Foundation Capital
#### 生成AIエージェントの未来 - Foundation Capital Foundation Capitalのブログ記事では、生成AIエージェントの進化とそのビジネスモデルについて深く掘り下げています。特に、AI研究者との対話を通じて、最先端のモデルがどのように実世界で応用されているかを探求しています。 #### 研究者の紹介 記事では、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス博士課程の学生であるJoon Sung Park氏が紹介されています。彼は、自然言語処理（NLP）や機械学習の交差点で活動しており、LLM（大規模言語モデル）を用いたエージェントの開発に取り組んでいます。彼の研究は、人間の行動を模倣するAIエージェントの創造に焦点を当てています。 #### LLMの重要性 Joon氏は、LLMが持つ膨大なデータからの学習能力が、AIエージェントの行動をリアルにする鍵であると述べています。彼の研究では、25のAIエージェントが仮想の町「Smallville」で相互に関わり合い、関係を築き、情報を共有する様子が描かれています。このような高精度のシミュレーションは、社会科学者や政策立案者にとって非常に有益です。 #### エージェントの設計とビジネスモデル エージェントの設計は、従来のルールベースのシステムから、LLMを活用した学習型のアプローチへと移行しています。Joon氏は、エージェントの研究が「ツールを使うエージェント」と「シミュレーションを行うエージェント」の2つの方向に分かれていると指摘しています。 - **ツールを使うエージェント**: 複雑なワークフローを自動化し、ピザの注文や航空券の購入などを行います。 - **シミュレーションを行うエージェント**: 人間の行動や社会的ダイナミクスをリアルに再現することを目指します。 #### ビジネスチャンスと課題 生成AIエージェントは、マーケティングキャンペーンのパーソナライズや販売効率の向上、ソフトウェア開発の効率化など、さまざまなビジネス領域での応用が期待されています。しかし、Joon氏は、ChatGPTのような一般的なアプリケーションが本当に「キラーアプリ」となるか疑問を呈しています。彼は、ユーザーのニーズを理解し、実際の体験を向上させることが重要であると強調しています。 #### 未来の展望 Joon氏は、AIエージェントが実際の人間コミュニティをモデル化することが、より興味深いシミュレーションを生むと述べています。彼は、ユーザーの多様性を反映したモデルの開発が重要であると指摘し、今後の研究の方向性を示唆しています。 このように、生成AIエージェントは、ビジネスモデルの革新や新たな応用の可能性を秘めており、今後の発展が期待されます。詳細については、[Foundation Capitalのブログ](https://foundationcapital.com/ideas/points-of-view)を参照してください。
foundationcapital.comfoundationcapital.com
Nvidia AI model, Claude features, AI agents funding - Quartz
Nov 30, 2024 — AI agents startup /dev/agents came out of stealth mode this week and announced a $56 million seed round. The funding round was co-led by Index Ventures and ...
qz.comqz.com
Vijil Emerges from Stealth with Seed Funding from Mayfield ...
Jul 24, 2024 — Vijil Emerges from Stealth with Seed Funding from Mayfield and Gradient Ventures to Help Enterprises Build Generative AI Agents That They Can Trust.
prnewswire.comprnewswire.com
Newsroom
Mar 13, 2024 — RapidCanvas Raised $16M Funding for Data Scientist AI Agents. Led by Peak XV with participation from Titanium Ventures, Accel, and Valley Capital Partners, this ...
rapidcanvas.airapidcanvas.ai

🏷 生成AIエージェントの今後の展望と課題

How this VC evaluates generative AI startups | TechCrunch
#### 生成AIスタートアップの評価方法 | TechCrunch 2022年11月にChatGPTが登場したことで、私たちの世界はAIの時代に突入しました。この新たな技術の登場により、ベンチャーキャピタリストは、高い潜在能力を持つスタートアップと、単なるハイプや競争に直面する企業を見極めるための戦略を急速に構築する必要がありました。 #### 生成AIの価値スタック 生成AIは以下の層で構成されています。 - データ - ミドルウェア - 微調整された専門モデル - クラウドとインフラ層 - 基盤モデル - アプリケーション層 この技術スタックの中で、特に投資に値する領域と、シードステージの企業が競争するのが難しい領域があります。 #### 投資に興味のある領域 ##### データ 生成AIの最大の課題の一つは、提供する情報の正確性と信頼性です。今後数年で登場する生成AIアプリケーションは、より専門的なモデルを利用し、特定のドメインに特化したプロプライエタリデータを活用することで、出力のパーソナライズと正確性を向上させると考えています。 ##### ミドルウェア データ層に続くミドルウェアは、新しい生成AIアプリケーションの開発を支援するツールやインフラを指します。特に、安全性、正確性、プライバシーを確保するインフラやツールに対して強気です。 ##### 微調整された専門モデル プロプライエタリデータと適切なミドルウェアアーキテクチャを組み合わせることで、消費者や企業が利用するアプリケーション層を支える専門モデルが生まれます。 #### 投資に興味のない領域 ##### クラウドとインフラ ハードウェアやソフトウェアのインフラプレイヤーは、生成AIの開発経済において重要ですが、シードステージの企業が競争するのは難しいです。 ##### 基盤モデル OpenAIやCohereなどの基盤モデルは、生成AIの先駆者であり、数百億のパラメータを持ち、数年をかけて開発されました。これらの企業と競争するのは、シードステージの企業には不可能です。 #### 投資領域内の仮説 ##### 垂直アプリケーション 将来の成功する生成AIアプリケーションは、基盤モデルを超え、専門モデルのアンサンブルを含むと考えています。特に法務、医療、金融、小売、物流、製造、ホスピタリティなどの分野での技術の可能性が高いです。 ##### MLミドルウェア 基盤モデルは「そのまま」機能するわけではなく、モデルのオーケストレーションや安全性、プライバシーを考慮する必要があります。これにより、開発者が生成AIを活用するための強力で柔軟なツールが求められます。 #### デューデリジェンス スタートアップが投資可能なパラダイムに存在する場合、リスクと機会を正確に把握するためのデューデリジェンスプロセスが重要です。以下の要素が評価されます。 - チーム - AIスタックとアーキテクチャ - データ - トレーニング - ユニットエコノミクス - デビッド対ゴリアテのフレームワーク これらの要素を考慮することで、生成AIスタートアップの評価が行われます。 詳細については、元記事を参照してください：[How this VC evaluates generative AI startups | TechCrunch](https://techcrunch.com/2023/04/28/openai-funding-valuation-chatgpt/?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAEdorZ0i4dQJxwnFq0Xn49gFyzAtw4UguPTaipdDg928HXdbYbOclwB8RdFUITBx-ccA017w_efv_nsmvgSWz3lejMd-sdwyTlbQhwZuYIj6nIlseI0Y9VP5vS7Ad7fR-05a1qmIYDYZ5O4dFZPCo6fQTNG9kbtxifOMcFzfJY7h)
techcrunch.comtechcrunch.com
Everybody is talking about AI Agents and Automation – VC Cafe
#### Everybody is talking about AI Agents and Automation – VC Cafe AIエージェントは、AIの開発と投資において最も注目されている分野の一つです。これらのエージェントは、業務の自動化ワークフローを構築し、エージェント同士が対話し、自律的に意思決定を行うことが可能です。例えば、AIエージェントに税金の申告や株式ポートフォリオの管理、コンテンツの作成、会議の要約、アクションアイテムのリマインドを依頼することができるかもしれません。しかし、実際にはAIエージェントはまだ信頼性に欠け、盲目的に使用することは大きなリスクを伴います。 いくつかのベンチャーキャピタルファンド、例えば[Insight Partners](https://www.insightpartners.com/ideas/ai-agents-disrupting-automation/)、[Betaworks](https://techcrunch.com/2024/04/16/betaworks-bets-on-ai-agents-in-latest-camp-cohort/)、[Prosus Ventures](https://www.prosus.com/news-insights/group-updates/2024/ai-agentops-landscape)、[Activant Capital](https://activantcapital.com/research/ai-agents)は、AIエージェントと自動化に関する興味深いコンテンツを作成しています。 #### AIエージェントとは？ AIエージェントは、ユーザーや組織のために特定のタスクを実行したり、事前に定義された目標を達成するために設計されたソフトウェアシステムです。従来のルールベースの自動化とは異なり、最新の自然言語処理、機械学習、意思決定アルゴリズムを活用して、動的な環境に適応し、文脈を考慮したタスクを実行します。 エージェントには以下の4つの主要なコンポーネントがあります： - **大規模言語モデル（LLM）**：ユーザーの意図を理解し、目的に基づいてアクションプランを作成します。 - **ツール群**：ウェブ検索、コード実行などの機能を持ち、エージェントがドキュメント作成やクエリ実行を行うことを可能にします。 - **メモリシステム**：関連する知識ベースへのアクセスを提供し、アクションプランを完了するために必要な情報を保持します。 - **反省と自己批評のメカニズム**：エージェントが実行中に犯したミスを特定し、必要に応じてステップを再優先することを可能にします。 ![](https://i0.wp.com/www.vccafe.com/wp-content/uploads/2024/05/components-of-agent-workflow.png?resize=800%2C499&ssl=1) #### LLMとエージェントの違い エージェントは、その洗練度に応じてさまざまな種類があります。これは、使用されるツールの量と質、LLM、エージェントが作成するワークフローに課せられる制約やコントロールに依存します。エージェントはユーザーと自然言語で対話し、リクエストを解釈し、望ましい結果を達成するための一連のステップを計画・実行します。 #### AIエージェントの現状 Prosus Venturesは、AIエージェントアプリケーションとエージェントオペレーション（AgentOps）エコシステムの現在の状況を示す2つの有用なランドスケープを作成しました。企業数は増加していますが、スマートなAI自動化の初期段階にあることは変わりません。 ![](https://i0.wp.com/www.vccafe.com/wp-content/uploads/2024/05/agent-landscape-776x1024.jpeg?resize=776%2C1024&ssl=1) ![](https://i0.wp.com/www.vccafe.com/wp-content/uploads/2024/05/agent-ops-system-776x1024.jpeg?resize=776%2C1024&ssl=1) #### エージェントの課題 現在、エージェントは期待に応えられていないのが現状です。主な課題は以下の3つです： - **技術的な準備**：文脈を理解し、適切な意思決定を行い、エラーなくタスクを実行するエージェントの構築は容易ではありません。 - **エージェントシステムのスケーラビリティ**：エージェントは効果的に動作するために多くの計算リソースと専門的なツールを必要とします。 - **ツールと統合**：エージェントに委任されたアクションはブラックボックスになりがちで、特に医療や金融などの敏感な分野では透明性と倫理的行動が重要です。 #### AI自動化：働き方の変革 [Insight Partnersの新しいレポート](https://www.insightpartners.com/ideas/ai-agents-disrupting-automation/)では、生成AIエージェントの使用例が紹介され、AI自動化の未来についていくつかの予測がされています： - 誰もがAIアシスタントを持つことになる。 - 人間とAIシステムが協力する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチが必要。 - 自動化は複雑な問題である。 - 段階的なアプローチ（Crawl, Walk, Run）が必要。 - コード生成がAI自動化の基盤要素となる。 #### Remagine Venturesの紹介 [Remagine Ventures](http://www.remagineventures.com)では、AI自動化が働き方に与える影響を認識しており、AIエージェントとメディア、エンターテインメント、ゲーム、商業セクターとの相互作用を監視しています。特定の職務や役割に特化したツールがより効果的であることが分かりました。 私たちは、イノベーションに取り組むイスラエルと英国のプレシード段階のスタートアップと話をしたいと考えています。興味のある分野については、[Remagine Venturesのスタートアップリクエスト](https://www.vccafe.com/2024/03/06/remagine-ventures-call-for-startups/)をお読みください。 [全てを見る](https://www.vccafe.com/author/ediggs/)
vccafe.comvccafe.com
Beyond the hype: A pragmatic approach to AI in Venture ...
Generative AI has proven incredibly valuable in several VC workflows, particularly in areas requiring creative synthesis and natural language processing. We've ...
medium.commedium.com
The Future of AI Agents - by Michael Spencer
#### AIエージェントの未来 - マイケル・スペンサーによる AIエージェントは、ユーザーや他のシステムのために自律的にタスクを実行するように設計されたソフトウェアプログラムです。これは、ヒューマンインターフェースなしで機能することが多く、特に生成AIの進化において重要な役割を果たすと期待されています。 #### AIエージェントとは？ AIエージェントは、タスクを自動的に実行し、意思決定を行い、環境と相互作用するプログラムです。これは、AGI（汎用人工知能）への道の一段階と見なされており、特に2025年から2030年にかけてのメタトレンドとして注目されています。 #### 新興企業の紹介 最近、元StripeのCTOやMeta、Googleの元VPたちが立ち上げたAIエージェントに特化したスタートアップが話題になっています。このスタートアップは、ユーザーが自然言語でコマンドを入力することで、ウェブオートメーションパイプラインを自動設計する「Runner H」というエージェントを開発中です。これにより、手動での多段階作業を排除し、開発者やチームの作業方法を革新することが期待されています。 #### /dev/agentsの登場 新たに資金調達を行ったスタートアップ「/dev/agents」は、CEOのデビッド・シングルトンが率いています。彼はStripeで7年、Googleで12年の経験を持ち、業界内での信頼性が高いとされています。このスタートアップは、AIエージェントが自律的にタスクを実行し、意思決定を行う能力を持つことから、生成AIの重要なトレンドとして位置づけられています。 #### まとめ AIエージェントは、今後の技術革新において重要な役割を果たすと考えられています。特に、ビジネスモデルの観点からは、生成AIエージェントがどのように企業の効率を向上させるかが注目されています。これにより、スタートアップやベンチャーキャピタルが新たな投資機会を見出すことが期待されます。 [出典](https://www.linkedin.com/posts/charles-packer_introducing-the-ai-agents-stack-breaking-activity-7262857283871645699-ibWH/)
ai-supremacy.comai-supremacy.com
AI Agent Startups to Watch
Dec 28, 2023 — In this guide, we look at the top AI agent startups, including what they do, venture capital funding, and more.
mlq.aimlq.ai
Top 10 AI Trends & Predictions for 2025: A Platform Shift in ...
Dec 17, 2024 — AI-native apps will see the strongest funding momentum. 2024 was another record year for AI-native startup funding as $45B+ was deployed into these companies ...
sapphireventures.comsapphireventures.com
Intently raises $3M to launch AI-powered networking tool ...
May 22, 2024 — Intently launches Founder AI, an AI-powered networking tool that raised $3M to help startup founders automate fundraising by identifying relevant investors ...
venturebeat.comventurebeat.com

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 102件追加のソース: 0件チャット: 0件
Generative AI Agents
Jan 22, 2024 — OCI Generative AI Agents combines language models with your data to query knowledge bases. Access real-time info through natural language.
oracle.comoracle.com
Real-world gen AI use cases from the world's leading ...
Dec 19, 2024 — Hundreds of Google Cloud customers have now put AI agents and gen AI solutions into production throughout their businesses and the world — with many seeing a ...
google.comgoogle.com
Why AI agents are the next frontier of generative AI
Jul 24, 2024 — Gen AI–enabled agents can ease the automation of complex and open-ended use cases in three important ways: Agents can manage multiplicity. Many business use ...
mckinsey.commckinsey.com
Autonomous generative AI agents: Under development
Nov 19, 2024 — Generative AI agents can break down a complex task into a series of steps, execute them, and work through unexpected barriers. They can sense their environment, ...
deloitte.comdeloitte.com
AI agents — what they are, and how they'll change the way ...
Nov 19, 2024 — AI agents take the power of generative AI a step further by working alongside you or even on your behalf, and they can be built and used by anyone.
microsoft.commicrosoft.com
How AI Agents Will Disrupt Small And Mid-Sized Business ...
Nov 14, 2024 — An AI agent takes generative AI to the next level. It doesn't just generate a response or an email or a document. It actually does something. It performs tasks.
forbes.comforbes.com
What Are AI Agents & How to Build and Benefit from Them
Oct 3, 2024 — AI agents are intelligent systems that can independently decide how to tackle tasks without constant guidance.
botscrew.combotscrew.com
The promise and the reality of gen AI agents in the enterprise
May 17, 2024 — These agents can help automate processes in organizations or augment workers and customers as they perform processes. This is valuable because it will not only ...
mckinsey.commckinsey.com
Generative AI for Business: A New Frontier for Efficiency
eweek.comeweek.com
AI Agents - From Automation to Autonomous Operations
xenonstack.comxenonstack.com
Agentic Mesh: The Future of Generative AI-Enabled Autonomous Agent ...
towardsdatascience.comtowardsdatascience.com
AI startup Basis raises $34 million for accounting ...
Dec 17, 2024 — Artificial intelligence startup Basis has raised $34 million in a Series A funding round for its AI-powered accounting automation product, the company said ...
reuters.comreuters.com
Former Google, Stripe Executives Raise $56 Million for AI ...
Nov 26, 2024 — Former Google, Stripe Executives Raise $56 Million for AI Agent Startup. The company is looking to build an operating system to support a new crop of ...
bloomberg.combloomberg.com
New startup named /dev/agents led by Ex-Google, Meta ...
Nov 26, 2024 — New startup named /dev/agents led by Ex-Google, Meta tech leaders raises $56M for AI agents · The funding was led by Index Ventures and co-led by CapitalG, ...
siliconangle.comsiliconangle.com
AI agent startup /dev/agents completed a $56 million seed ...
Dec 18, 2024 — AI agent startup /dev/agents completed a $56 million seed round financing with a valuation of $500 million, led by Index Ventures and CapitalG. 2024-12-18 10:48 ...
chaincatcher.comchaincatcher.com
Bret Taylor's AI Agent Startup Nears Deal That Could Value ...
Oct 9, 2024 — Sierra, an artificial intelligence startup co-founded by former Salesforce co-CEO Bret Taylor, is raising hundreds of millions of dollars in new funding.
theinformation.comtheinformation.com
Here's the full list of 49 US AI startups that have raised ...
Dec 20, 2024 — Cognition, $175 million: Founders Fund led applied AI lab startup Cognition's $175 million round that closed on April 24.
techcrunch.comtechcrunch.com
Bret Taylor's AI startup Sierra valued at $4.5 billion in funding
Oct 28, 2024 — Sierra, the startup founded by ex-Salesforce co-CEO Bret Taylor, has raised a fresh round of capital that values the company at $4.5 billion.
cnbc.comcnbc.com
I made a mini AI Agent to post startup funding news : r/SideProject
reddit.comreddit.com
A Startup that Sells Human-Like AI Agents Raised $35 Million in ...
iblnews.orgiblnews.org
FUNDING NEWS] AI Platform Autify Raises $13 Mn in Series B Funding ...
startuprise.orgstartuprise.org
AI start-up investment jumps and other digital tech stories to ...
weforum.orgweforum.org
70 Large AI Investment Rounds in 2024 Across 10 Categories - Part 1
linkedin.comlinkedin.com
AI startup You.com raises $50 million, predicts 'more AI agents ...
venturebeat.comventurebeat.com
Fetch.ai launches $10M accelerator for AI agent startups
cointelegraph.comcointelegraph.com
Ivy Tirok - Associate Product Manager - YouTube
Associate Product Manager at YouTube | Harvard Alumna · Experience: YouTube · Education: Harvard University · Location: United States · 500+ connections on ...
linkedin.comlinkedin.com
September 2006 - Netizen
Sep 12, 2006 — 2006 is shaping up as a very active year for early-stage companies to receive venture capital funding.
netizen.pagenetizen.page
Airbnb
Mar 16, 2011 — Airbnb was a marketplace for air mattresses on the floors of people's apartments. Thus the name. They had ideas for taking on other listings but they had not ...
avc.comavc.com
Ask HN: Predictions for 2025?
Dec 23, 2024 — Venture Capital as an asset class completely collapses ... Generative AI: Widespread integration of AI tools in workplaces for productivity and creativity.
ycombinator.comycombinator.com
Deloitte's TMT Predictions 2024
Oct 16, 2023 — Deloitte predicts that the market for specialized chips optimized for generative AI will be valued at over. US$50 billion in 2024, up from close to nothing in ...
deloitte.comdeloitte.com
Data-Driven VCs: How 83 Venture Capital Firms Use ...
Data-driven VCs - world's most comprehensive study. Learn how venture capital firms like Signalfire, A16Z, EQT and YCombinator use data to beat the market.
medium.commedium.com
Gladstone Action Plan
Mar 12, 2024 — 22,000 GPUs: Inflection AI building 22 exaFLOPS generative AI cluster. (2023 ... $100 million in venture capital [175]. If successful, decentralized ...
slow-news.comslow-news.com
100+ Remote Startup Mantras
Apr 17, 2020 — Remote startups should design every business decision. We cover how they should hire and manage their distributed teams for both marketing and tech work.
ldtalentwork.comldtalentwork.com
Intel Arc B-Series GPUs Are Official, and Promising Serious ...
Dec 3, 2024 — For content creators, the Intel Arc B-Series graphics cards deploy generative AI accessible through Intel AI Playground. Both Intel Arc GPUs utilize a dual ...
yahoo.comyahoo.com
Business Model Guide: 70+ Business Models Patterns ...
Sep 17, 2024 — A business model is a holistic framework to understand, design, and test your business assumptions in the marketplace.
fourweekmba.comfourweekmba.com
Generative AI is coming for healthcare, and not everyone's ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Generative AI coding startup Magic lands $320M investment from ...
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Generative AI startup Writer raises $200M at a $1.9B valuation ...
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This generative AI startup is strapping cameras to people's backs ...
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Napkin turns text into visuals with a bit of generative AI ...
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Writer nets $100M for its enterprise-focused generative AI ...
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AI researcher François Chollet is co-founding a nonprofit to build ...
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Generative AI startup Typeface acquires two companies, Treat and ...
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AI Is Evolving From Thinking Fast to Thinking Slow
Oct 22, 2024 — Venture capital powerhouse Sequoia Capital just dropped a deep analysis telling us where generative AI is headed next. Enterprises Set to Increase Generative AI ...
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AI Agents: Driving Innovation in Business Operations
3 days ago — Unlike traditional AI tools, AI agents represent the convergence of automation and generative AI. These autonomous systems have the potential to revolutionize ...
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AI-powered assistants for investment research with multi ...
Jun 26, 2024 — In this post, we introduce a solution using Amazon Bedrock Agents and Amazon Bedrock Knowledge Bases that can help financial analysts use various data sources.
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AI Tools for Venture Capital in 2024
Jun 2, 2024 — This article explores the transformative impact of AI on venture capital and how these cutting-edge tools are reshaping the industry landscape.
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Top 15 Sales AI Agents Ranked by VC Investment in 2024
Jan 2, 2025 — Discover the top 15 Sales AI agents transforming the industry, ranked by venture capital funding. Insights, trends, and predictions for 2025.
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The Rise of AI Agents: From Venture Insights to the Next Frontier ...
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Generating Value: Exploring Investment Opportunities in the ...
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How AI Agents Are Reshaping the Future of Work - WSJ
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Top 3 Predictions for Enterprise Generative AI: What to Expect in ...
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The Rise of the AI Agents: A New Era of Intelligent App ...
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Venture capital funding for generative AI startups
In the first three quarters of 2024, GenAI startups raised over $20 bn, per S&P data, setting up the year to surpass the $22.7 bn raised in 2023.
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Generative AI Startups funded by Y Combinator (YC) 2025
4 days ago — Browse 100 of the top Generative AI startups funded by Y Combinator. We also have a Startup Directory where you can search through over 5,000 companies. ...
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AI Generated Business: The Rise of AGI and the Rush to ...
Dec 5, 2024 — This report set out to investigate and elucidate the business models behind the generative AI companies that are drawing hundreds of billions of dollars in ...
ainowinstitute.orgainowinstitute.org
How AI VC funding in the 1st half of 2024 can guide your AI ...
aibusinessasia.comaibusinessasia.com
AI 50: Companies of the Future | Sequoia Capital
sequoiacap.comsequoiacap.com
Top 10 Generative AI Trends in 2025 | StartUs Insights
startus-insights.comstartus-insights.com
The generative AI boom in 6 charts - CB Insights Research
cbinsights.comcbinsights.com
Top 9 applications of Generative AI in Finance | StartUs Insights
startus-insights.comstartus-insights.com
The Generative AI Startups That May Look for a Buyer — The Information
theinformation.comtheinformation.com
AI Startups Prevail in VC Market Downturn | Carta
carta.comcarta.com
Y Combinator's Post
Artisan (YC W24) has raised $7.3 million in seed funding to build AI employees for enterprise, starting with Ava, their AI BDR.
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NVIDIA's Open-Source Gambit? by Chris Rod Max
Sep 1, 2024 — AI in Finance: AI automates complex tasks, from equity research to investment banking. We discuss real-world examples, including JPMorgan's AI-powered financial ...
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ArchitectureWeekly/Summary.md at main
Jul 8, 2024 — Architecture Weekly - links and resources to boost your knowledge and developer skills - ArchitectureWeekly/Summary.md at main ...
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Rafael Nicolas Fermin Cota (@rafael_nicolas)
Nico is an experienced investment and technology professional who has spent over 15 years of his career in various areas within Asset Management and Technology ...
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GenAI Weekly Report 2024-03-17 - Infohunt
Mar 17, 2024 — Recent tweets highlight groundbreaking AI developments including gaming AI companions, autonomous coding agents, and AI-powered humanoid robots.
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Say Hello to My New AI Marketer: How Gen AI-Based Software Is ...
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16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying ...
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December 2024 Enterprise Newsletter: AI Is Driving A Shift Towards ...
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Will AI Agents Save the Day for Software Companies?
Oct 14, 2024 — OpenAI has raised $6.6 billion in new funding, valuing the startup at $157 billion, up from $86 billion early this year. New investors include Nvidia and Japan- ...
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33 Booming Generative AI Companies & Startups (2024)
May 17, 2023 — In 2024, the generative AI market is worth $36.06 billion. By 2032, Bloomberg Intelligence estimates the generative AI market to grow to $1.3 trillion globally.
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AI agents are having a 'ChatGPT moment' as investors look ...
Jun 7, 2024 — Generative AI exploded in 2023, with $29.1 billion invested across nearly 700 deals, a more than 260% increase in deal value from a year earlier, according to ...
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Orby is building AI agents for the enterprise
Jun 27, 2024 — Orby AI is building a generative AI platform that attempts to automate a range of different business workflows.
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Generative AI Funding Hits $25.2 Billion in 2023, Report ...
Apr 23, 2024 — Stanford's 2024 AI Index revealed a nearly eightfold increase in funding for generative AI firms, soaring to $25.2 billion in 2023.
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Generative AI in finance and banking
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Best Generative AI Tools for Business in 2024
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60 Growing AI Companies & Startups (September 2024)
Nov 29, 2024 — We picked out some of the most promising AI startups with a broad range of use cases across different industries.
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AI Valuation Multiples 2024
Oct 1, 2024 — We reviewed all the funding rounds by AI companies across the globe in the period between 2010 and September 2024.
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Methodology for EU AI Startup Market Analysis
Oct 15, 2024 — We traced the compute providers of the startups from public sources and then explored what hardware infrastructure the respective compute providers use.
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Top 75 Generative AI Companies & Startups
Sep 27, 2024 — Generative AI companies are on the rise. Discover the top 10 companies and startups who are shaping the future.
eweek.comeweek.com
Profitable, AI-powered companies with no employees to ...
Jan 22, 2024 — More and more startups are trying to deliver the dream of using AI to make money with no human involvement.
sifted.eusifted.eu
Report: Ada's Business Breakdown & Founding Story
Apr 12, 2024 — Ada offers two types of customer service chatbots that businesses can build: a generative “AI agent” and a traditional scripted bot using natural language ...
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View of The Cost of Expertise—Humans versus AI- ...
by M Pardo · 2024 — These tools leverage AI agent technology and provide essential support for regular investors who may have limited budgets, while also giving CIOs the ability to ...
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How To Build An AI Startup In 2024 | by Skanda Vivek
There are a lot of places to obtain funding. Currently, to obtain funding you need to show a prototype that has obtained some traction or initial customers, ...
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Things I Don't Know About AI - by Elad Gil - Elad Blog
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AI Investors Turn Their Attention—And Deep Pockets—To Robotics ...
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A Wave of Intelligent Agents is Coming
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AI Agents Market Size, Share and Global Forecast to 2030 ...
marketsandmarkets.commarketsandmarkets.com
AI Agents are disrupting automation: Current approaches, market ...
insightpartners.cominsightpartners.com
Investments in generative AI startups topped $3.9B in Q3 ...
Oct 20, 2024 — In Q3 2024, VCs invested $3.9 billion in generative AI startups across 206 deals, per PitchBook. (That's not counting OpenAI's $6.6 billion round.) And $2.9 ...
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Emergence thinks it can crack the AI agent code
Jun 24, 2024 — Emergence, a new startup from IBM veterans, has raised close to $100 million for its generative AI agent technology.
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Portfolio Company News
Oct 22, 2024 — Latest news for our portfolio companies all 2023 2022 Edify submits 250MW solar-plus-storage project to Australia's EPBC queue.
moradoventures.commoradoventures.com
Artificial Intelligence (AI) Law, Rights & Ethics
Jun 5, 2024 — All of this has generated substantial new legal, regulatory, and ethical issues that have to be examined for the first time.
americanbar.orgamericanbar.org
Cartesia claims its AI is efficient enough to run pretty much ...
Dec 12, 2024 — The company this month closed a $22 million funding round led by Index Ventures, bringing Cartesia's total raised to $27 million. Shardul Shah, partner at Index ...
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Technology Vision 2024
Jan 4, 2024 — People are asking generative AI chatbots for information – transforming the business of search today, and the futures of software and data-driven enterprises ...
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This Week in AI: The AI agents cometh | TechCrunch
techcrunch.comtechcrunch.com
Generative AI: A new Gold Rush for software engineering innovation ...
venturebeat.comventurebeat.com
With Vertex AI Agent Builder, Google Cloud aims to simplify agent ...
techcrunch.comtechcrunch.com
France leads the pack for generative AI funding in Europe | TechCrunch
techcrunch.comtechcrunch.com
More than 70% of companies are experimenting with generative AI ...
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📊 ドメイン統計

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