機械学習をシンプルにする
Kumoは、新たに調達した資金を製品の機能拡充に充て、引き続き開発に注力する予定だ。同社の従業員数は20名を超え、その大半がスタンフォード大学かドルトムント大学出身のエンジニアだ。同社は、まだ本格的な収益を上げていない。
ソフトウェアは、サブスクリプション型の料金体系となっており、現在は限定数の顧客を対象にベータテストを行っている。
セコイアのパートナーで、今回の資金調達を担当したKonstantine Buhlerによると、Kumoは上場している大企業の中から顧客を探しているという。「これまでのところ、反応は上々だ。市場はこの製品を欲しがっている」とBuhlerは話した。
しかし、Kumoにとって、グラフ・ニューラル・ネットワークを主流にするまでの道のりは遠い。DatabricksやDataRobot、Dataikuなど、評価額が数十億ドル規模の大手テック企業は、異なる手法でデータサイエンスの収益化に成功している。Josifovskiによると、これらの企業の一部が抱える同様の問題をKumoが解決しているという。
「我々は、機械学習を格段にシンプルにし、AIを飛躍させて、現在の手法を陳腐化させたい」とJosifovskiは語った。
