2025年12月第3週のAI資金調達（主要3件）：PolyAI・Ankar・Mirelo分析

### 主題と目的 ここ一週間（2025年12月第3週）に報告されたAIスタートアップの資金調達ニュースをトピック別に整理・分析し、投資家・事業会社・創業者が取るべき実務的アクションを提示することを目的とします。調査は週次まとめや複数メディアの報道を基にしており、何が資金を集めているか（領域・ラウンド規模・資金使途）、市場に出ているリスクと機会、そして短中期で優先すべき対応を明確にすることに焦点を当てます（出典：週次サマリーや個別報道を参照しています）。 主要な一次ソース例：LinkedIn週次まとめ、Crescendo、TechCrunch、The SaaS News、Artificial Lawyerなど（後述の各節で個別リンクを記載）。 ### 回答 今週の概況（ハイライト） - 報告ベースで48社が資金調達を行い、合計で約6億1,910万ドルの調達が観測されました。注目は複数の大型ラウンド（LangChain、Harmonicなど約1億ドル級）と、幅広い数の中小案件が同時に存在している点です（出典：[LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)）。 - トレンドの核は「垂直特化（業務課題を明確にするAI）」と「エージェント化（業務を代替・再設計するAI）」、並びに生成系の周辺問題（品質・同期・メタデータ）への投資拡大です（出典：[Crescendoまとめ](https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups)、[TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/)）。 主要案件（報告ベース・概略） | 案件 | 金額（概算） | ラウンド | 出典 | |---|---|---|---| | LangChain | 約1億ドル | Series B | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | Harmonic | 約1億ドル | Series B | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | DEEP Robotics | 約6,971万ドル | Funding Round | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | Arago | 約2,600万ドル | Seed | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | GetWhy | 約1,700万ドル | Series A | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | Brainfish | 約640万ドル | Pre-Series A | [LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | 主要3社（個別詳細：PolyAI / Ankar / Mirelo） | 企業 | 調達額 | 主な資金使途 | コア顧客・市場 | 出典 | |---|---|---|---|---| | PolyAI | $86M（8,600万ドル） | Agent Studio強化、国際展開、音声対話の商用運用拡大 | 大手ホテル・エンタメ等のコールセンター代替 | [The SaaS News](https://www.thesaasnews.com/news/polyai-raises-86-million-series-d) | | Ankar | $20M（シリーズA、累計$24M） | 米国展開、人員増強、特許データ解析の精度向上 | 法律事務所、R&Dチーム（特許出願支援） | [Artificial Lawyer](https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/) | | Mirelo | $41M（4,100万ドル） | チーム拡大、Mirelo Studio強化、生成オーディオモデル改良 | クリエイター、動画プラットフォーム | [TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/) | トピック別の分析と示唆 1) エンタープライズAI（垂直エージェント） - 事実：企業業務を垂直化したエージェント型プロダクトが資金を集めています（例：PolyAIの大手顧客導入）。導入後に可視化されるROI（コスト削減や応答改善）が投資判断で重視されています（出典：[The SaaS News](https://www.thesaasnews.com/news/polyai-raises-86-million-series-d)）。 - 示唆：投資家はPoC→本番でのKPI（削減率、顧客定着）を必須条件にし、創業者はオンボーディングプレイブックと統合力（CRM/EHR連携）を優先して整備すべきです。 2) ヘルスケア／バイオ - 事実：創薬や臨床応用で大型ラウンドが見られ、規制フェーズを含めたチーム構成・データ資産が評価されています（出典：[PR Newswire](https://www.prnewswire.com/news-releases/braveheart-bio-launches-with-185m-series-a-aiming-to-transform-care-of-hypertrophic-cardiomyopathy-302604764.html)、[FierceBiotech](https://www.fiercebiotech.com/medtech/synchron-raises-200m-advance-its-brain-computer-interface-paralysis)）。 - 示唆：医療領域では規制対応力・臨床パートナーの有無・データ品質が資金調達成功の鍵。投資家は規制リスク評価と段階的資金供給（マイルストーン連動）を推奨。 3) クリエイティブ／生成AI（出力周辺の差別化） - 事実：生成ビデオの「音がない」問題など、生成物の周辺領域（音、同期、メタデータ）を埋めるプレイヤーに投資が集中しています（例：Mirelo、出資者にIndex/a16z）[TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/)。 - 示唆：生成モデル本体ではなく「付加価値（品質・権利処理・編集ワークフロー）」が差別化の源泉になるため、プロダクトに権利処理と検証フローを組み込むことが重要です。 監視すべき週次シグナル（優先度順） 1. ラウンド規模 × ラウンド段階（シリーズA未満で大型は要注目） — 出典：[SecondTalentまとめ](https://www.secondtalent.com/resources/top-ai-startups-that-raised-funding-in-november-2025/) 2. 投資家の顔ぶれ（戦略的VCやテック大手の関与） — 出典：[SecondTalentまとめ](https://www.secondtalent.com/resources/top-ai-startups-that-raised-funding-in-november-2025/) 3. 実運用KPI（コスト削減率、ARR、導入企業数） — 出典：[LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) 実務的アクション（短期→中期、投資家・創業者向け） 短期（1–4週間） 1. 週次トップ10の自動収集とスコアリング（ラウンド規模・投資家・KPI）をシート化する。 2. 起業側は大手顧客との本番移行パッケージを整備し、POC成功時の定量KPIを契約化する。 中期（1–6か月） 1. 投資家はトランシェ条件や顧客導入マイルストーンを含む契約スキームを導入し、資金供与のリスクを段階化する。 2. 医療・法務領域の企業は規制・権利管理フローを完成させ、外部の臨床/法務パートナーと連携する。 90日ロードマップ（要点） - 投資家：1–30日で候補企業のデータ供給チェーンを精査、31–60日でマイルストーン連動投資条件を作成、61–90日で投資先支援計画を確定。 - スタートアップ：1–30日で導入プレイブックとKPI定義、31–60日でデータ/契約整備、61–90日で規制・権利周りの技術的整備を進める。 トレンドの概観（図解） ```mermaid flowchart LR A["資金流入（週次観測：48件、約$619M）"] --> B["エンタープライズAI（業務特化）"] A --> C["ヘルスケア／バイオ（臨床・創薬）"] A --> D["生成AIの周辺（音・同期・メタデータ）"] B --> E["導入加速・CRM/EHR統合需要↑"] C --> F["規制対応・データ資産が差別化要因"] D --> G["出力品質・権利処理が差別化軸"] ``` （出典の一例）週次まとめ: [https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)、主要案件まとめ: [https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups](https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups)、Mirelo報道: [https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/)、Ankar報道: [https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/](https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/)。 注意事項 - 本レポートは公開報道・週次まとめに基づく二次情報の集約と分析です。個別企業の詳細な財務データや非公開KPIが必要な場合は、対象企業名を指定してプライマリソース（プレスリリース、SEC書類、Crunchbase等）を収集して深掘りします。 - 一部の金額表記は報道での概算をそのまま使用しています。精査が必要な場合はソース別の原資料を参照して突合してください（上記リンク参照）。 ### 結果と結論 主要な結果 - 今週は「件数の多さ」と「一部での大型ラウンド」が同時に観測され、合計約6.2億ドル程度の資金が報告されました（報告ベース・二次情報）。大口はインフラ・エージェント・垂直SaaSに集中しています（出典：[LinkedIn週次まとめ](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)、[Crescendo](https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups)）。 - 投資家は「汎用ラベル」ではなく、顧客の業務成果（ROI）やデータ／規制面での優位性を重視する傾向が強まっています。これにより「垂直特化×実務解決」が資金を集める主要因となっています（出典：[TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/)、[Artificial Lawyer](https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/)）。 結論（実務的な推奨） - 投資家はデューデリジェンスをKPIとデータ供給の持続性に重点化し、マイルストーン連動の投資条件を導入することで過熱リスクを管理すべきです。 - スタートアップは「導入再現性（オンボーディング）」と「データ／権利の明確化」を最優先で整備し、顧客に提示できる定量的KPIを早期に作ることで資金調達の成功確度を上げられます。 - 生成系プロダクトに関しては、出力の品質検証と著作権・権利処理の組み込みが差別化の鍵となるため、その整備に資源を投じてください。 追加対応案（必要なら即実行） - 指定企業（例：PolyAI、Ankar、Mirelo）のプライマリソース（プレスリリース、SEC、Crunchbase、投資家発表）を個別に収集してファクトチェックし、より厳密なデューデリジェンス・スコアカードを作成します。どの企業／指標を優先するか指示ください。

### 2025年12月第3週のAIニュース：PolyAI、Ankar、Mirelo、LangChain ### 調査の本質 ユーザーの依頼は「ここ一週間のAIスタートアップの資金調達ニュースをトピックごとに整理し、意思決定につながる分析を出すこと」です。表面的には案件の列挙が求められますが、真のニーズは次の点にあります： ・どの領域に資本が集まっており、投資家の期待は何を指しているかを把握すること。 ・その結果として事業側（起業家／事業会社）が短期・中期で取りうる実務的行動を導くこと。 ・投資家が避けるべきリスク（過熱／AIウォッシング／人材競争）と、それに対する具体的対策を提示すること。 今回の一次的事実は、週次まとめで48社が合計約6億1,910万ドルを調達し、一部で1億ドル級の大型ラウンド（例：LangChain、Harmonic）が観測された点です（出典：LinkedIn週次まとめ）[https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)。しかし重要なのは、この「数の多さ」と「一部での大型案件」が同時に起きている意味を読み解くことです。 ### 分析と発見事項 以下は、提供された情報をトピック別に整理した要点と発見です。 主要な大型案件の要約（抜粋） | 案件 | 金額（概算） | ラウンド | 主な資金使途・要点 | 出典 | |---|---|---|---|---| | LangChain | 約1億ドル | Series B | インフラ／基盤技術への集中 | [https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | Harmonic | 約1億ドル | Series B | 数学的推論・検証可能性重視 | [https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | DEEP Robotics | 約6,971万ドル | Funding Round | ロボティクス／ハードウェア寄り | [https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1) | | PolyAI | $86M（8,600万ドル） | Series D | 音声対話エージェントの事業化・国際展開 | [https://www.thesaasnews.com/news/polyai-raises-86-million-series-d](https://www.thesaasnews.com/news/polyai-raises-86-million-series-d) | | Ankar | $20M（累計$24M） | Series A | 特許データ解析によるライフサイクル自動化 | [https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/](https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/) | | Mirelo | $41M（4,100万ドル） | Seed | 生成ビデオの“音”を自動生成・同期するソリューション | [https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/) | 主要トレンドと発見 - 垂直特化（特許、コールセンター、映像音響など）への投資が明確に増加している。AnkarやPolyAI、Mireloの資金使途は「業務の明確な課題解決」を前提にしており、投資家は短期〜中期での収益化シナリオを重視している（出典：Crescendo／TechCrunch／Artificial Lawyer）[https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups](https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups)[https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/](https://techcrunch.com/2025/12/15/mirelo-raises-41m-from-index-and-a16z-to-solve-ai-videos-silent-problem/)[https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/](https://www.artificiallawyer.com/2025/12/17/ankar-bags-20m-for-ai-driven-patent-platform/)。 - 同時にインフラ／基盤（LangChain等）へ巨額が投じられており、基盤競争の再燃が観測される。これは長期的なコスト構造と人材需要に直結する。 - 市場の“量”（件数）と“質”（一部での大型ラウンド）が同居しているため、投資家行動は「選別化」と「ハイリスク・ハイリターンの囲い込み」が並行する構造になっている（出典：LinkedIn週次まとめ）[https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)。 - 市場感として「AIラベルだけで資金が集まる（AIウォッシング）」リスクが指摘され、デューデリジェンス不足によるバリュエーション歪みの兆候がある（出典：LinkedIn／Hackernoon）[https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)[https://hackernoon.com/weekly-ai-startup-funding-october-5-11-2025](https://hackernoon.com/weekly-ai-startup-funding-october-5-11-2025)。 これらの発見は、投資家・起業家・事業会社それぞれの意思決定に直接結びつくインプットを提供します（次節の示唆参照）。 ### より深い分析と解釈 ここからは「なぜそうなっているのか」を三段階以上掘り下げて説明します。 1) なぜ垂直特化が資金を呼んでいるのか？ - 一段目：垂直領域は「測れるROI」を早期に示せる。特許ドラフトの自動化やコールセンターの自動応答は導入後の工数削減やコスト低減を定量化しやすい。 - 二段目：投資家は短期での実績（PoC→本番移行）を重視する傾向にあるため、定量化しやすいユースケースが資本を集めやすい。PolyAIやAnkarが示す調達はこれを裏付ける（出典：The SaaS News／Artificial Lawyer）。 - 三段目：定量化された改善は長期契約・高い乗り換えコストにつながるため、PL（収益性）に直結しやすく、結果として高いバリュエーションを正当化しやすい。 2) なぜ「生成AIの周辺（音、同期、メタデータ）」が注目されるのか？ - 一段目：生成ビデオは視覚の自動化が進む一方で、音響や同期などの“最後の1マイル”が残る。 - 二段目：このボトルネックはワークフローの速度と品質に直接影響するため、クリエイターやプラットフォーム側が支払う価値が明確である。Mireloの資金調達はそこでの商機を評価したものだ（出典：TechCrunch）。 - 三段目：音声や音楽には権利処理の複雑さが伴うため、これを技術的＋契約的に解決できるプロダクトは顧客ロックインを作りやすい。 3) なぜバリュエーション過熱と人材競争が同時に進むのか？（因果連鎖） - 一段目：大手VCや専用ファンドの資金がAIへ割り当てられ、資金量が増加する（出典：Crescendo／SecondTalent）。 - 二段目：資金量はスタートアップの採用・R&D投資を促し、限られたAI専門人材への需要を押し上げる。 - 三段目：採用競争はコスト上昇を招き、初期コストが上がることで実行力のある企業とそうでない企業の格差が拡大する。これが“資金の二極化”を生む（トップへの集中、下位の選別）。 シナリオ別の短期〜中期展開（要点） - ベストケース（勝者のスケール）：垂直化と運用実績に基づくARR増が続き、数社が業界標準化。人材投資と顧客獲得が回収される。 - ベースケース（選別と統合）：多くのSeed/Series Aが統合・買収され、インフラやプラットフォーム領域で寡占化が進む。 - ワーストケース（バブル調整）：AIウォッシングで資金が薄く配分され、実行力不足の企業が資金枯渇で撤退、採用冷却が発生する。 因果を図解すると次の通りです（簡略フロー）： ```mermaid flowchart LR A["資金流入（件数＋大型ラウンド）"] --> B["垂直特化・基盤への投資増"] B --> C["実装KPI（ROI）重視の採用・導入"] C --> D["人材競争・採用コスト上昇"] A --> E["AIラベル投資（過熱）"] E --> F["デューデリジェンス不足→バリュエーション歪み"] F --> G["市場修正リスク（統合・撤退）"] ``` ### 戦略的示唆 投資家、起業家、事業会社それぞれに即効性のある指針を提示します。優先順位は「短期（1〜3ヶ月）」→「中期（3〜12ヶ月）」の順で示します。 投資家向け（短期優先） - デューデリジェンスを「KPI実績」「データ取得・権利関係」「顧客オンボーディングの再現性」に集中して強化する。Ankarのようなデータ依存型企業はデータ供給契約の安定性が致命的要因になる（出典：Artificial Lawyer）。 - トランシェ条件を厳格化し、実運用マイルストーン（PoC本番化、MRR到達等）に紐づける。これによりラベル投資のリスクを低減できる。 - 技術DDでは「アウトプットの再現性テスト（ホールドアウト実データでの評価）」「コスト構造（推論コスト・インフラ依存度）」を必須項目にする。 起業家（短期優先） - 投資家に提示するための「KPIパッケージ」を作る（導入事例の前後比較：人的工数削減率、処理時間、MRR寄与）。PolyAIやMireloの事例が意味するのは“数値で語れる差別化”が資金を呼ぶという点。 - データライセンス・IP・顧客導入手順を文書化しておき、投資家からの質問に即応できる準備を整える。 - 採用はEORやリモートを活用して即戦力を確保しつつ、既存メンバーのリスキリングで基幹能力を補完する。 事業会社（買い手）向け - ベンダー評価は「PoCのROIゲート」を設定して段階的導入を選ぶ。オンプレ／クラウド統合コストを初期段階で見積もること。 - 生成コンテンツ系の導入では「出力の権利処理・監査ログ・品質ゲート」を契約に明記する（Mirelo等を検討する際の必須条件）。 - 海外ベンダーを採用する場合、データ保護・準拠法（例：GDPR・業界特有の規制）を確認する。 推奨する短期（90日）ロードマップ（優先行動） - 投資家：候補企業のデータ供給チェーン調査 → 実運用KPIの確認 → トランシェ条件策定。 - 起業家：KPIダッシュボード作成（顧客事例を数値化）→ データ契約の整備 → 規制・権利処理のフローをプロダクトに組み込みる。 - 事業会社：PoCのROI基準を定義→ 複数ベンダーでの比較PoC → 本番化要件の社内整備。 指標（週次で追うべきもの） - 週あたりの大型ラウンド数（>$50M）・セクター分配、投資家の顔ぶれ（戦略的投資家の有無）、PoC→本番化率、主要企業の求人動向（採用スピード）。これらをアラート化すると市場の過熱や収縮を早期に察知できます（出典：SecondTalent／LinkedIn）[https://www.secondtalent.com/resources/top-ai-startups-that-raised-funding-in-november-2025/](https://www.secondtalent.com/resources/top-ai-startups-that-raised-funding-in-november-2025/)[https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1](https://www.linkedin.com/posts/ai-world-eu_ai-artificialintelligence-startups-activity-7350798030935060480-X-Y1)。 ### 今後の調査 本分析を継続的にビジネス判断に結びつけるため、優先的に実施すべき追加調査テーマを列挙します。どれを優先するか指示をいただければ、即座にプライマリ検索とソース明示で深掘りします。 優先度高（推奨） 1. PolyAI・Ankar・Mireloの個別DD（プレスリリース、Crunchbase、SEC/規制文書、主要顧客の導入事例、求人動向）を取得して「データ供給の安定性」「顧客本番KPI」「ガバナンス体制」を検証する。出典候補：The SaaS News、Artificial Lawyer、TechCrunch。 2. 投資家向けのデューデリジェンスチェックリスト作成（技術・データ・法務・運用KPI・推論コストの項目化）。投資家が即使える雛形にします。 3. 週次自動集計ダッシュボードの構築（資金調達規模・分野・主要投資家・PoC→本番化のフラグ）を提案し、初期ワイヤーフレームを作成する。 追加で有用なテーマ（中期） - AI人材市場の供給・報酬ベンチマーク（NLPエンジニア、MLインフラ、計算生物学者など）。 - 産業別ケーススタディ（PolyAIのホテル導入事例のROI、Ankarの特許自動化による工数削減の実測など）。 - 規制・倫理リスクマップ（医療AIならFDA/EMA、EU AI法案、著作権問題の整理）。 - シナリオ分析：市場修正が来た場合のポートフォリオ評価モデル（Downside stress test）。 例示（追加調査のリスト形式の提示） - AIの倫理的利用に関する具体的なガイドラインの策定（企業向けテンプレート） - 自動運転車の事故責任の法的枠組みの検討（参考：医療・制御系と同様の規制課題） - PolyAI・Ankar・Mireloの個別KPI（ARR、顧客継続率、PoC成功率）の収集と検証 次の提案アクション（選択肢） - A）PolyAI／Ankar／Mireloの個別DDを優先して詳細レポートを作成する（ソース明示、KPI表、DDリスク一覧）。 - B）投資家向けの「技術＆運用デューデリジェンスチェックリスト（テンプレート）」を作る。 - C）週次の資金調達ダッシュボード（スクレイピング＋スコアリング）を設計する。 どれを最優先で進めますか？優先順位を教えていただければ、指定範囲でプライマリソースを収集し、出典を明示した詳細レポートを作成します。