2026.09.15 注目の海外スタートアップの資金調達4選
2026年9月15日、AI関連分野の4社が相次いで大型資金調達を発表した。ソフトウェア開発の自動化、マーケティングにおけるAI可視性、従業員向け医療費予算制、そして、AI推論インフラのネットワーク問題という、それぞれ異なる領域でAIの実用化を支えるスタートアップへの投資が続いている実情がうかがえる。
1. Factory ― 「自己改善するソフトウェア開発」に2億ドル
エンタープライズ向けAIコーディングエージェント「Droids」を手がけるFactoryが、Blackstone、Khosla Ventures、Sequoia Capital、Insight Partnersなどから2億ドルを調達したと発表した。評価額は50億ドルとなり、4月時点の15億ドルから3倍超に急伸した。累計調達額は4億ドルを超える。エンジェル投資家にはニコ・ロズベルグ氏、ブラッド・ガーストナー氏、マーク・ベニオフ氏らの名前も並ぶ。
2023年にマタン・グリンバーグ氏とエノ・レイエス氏が創業した同社は、個別のコーディングエージェントをつなぎ合わせるのではなく、企業がソフトウェア開発のライフサイクル全体を単一の管理可能なシステムで統制できる「ソフトウェアファクトリー」というコンセプトを掲げる。どのAIモデルを使うか、どこでシステムを動かすか(自社管理クラウド、オンプレミス、完全に外部接続を遮断した環境)を企業側が制御できる点を強みとし、NVIDIA、Blackstone、Royal Bank of Canada、Palo Alto Networks、Adobeなどの企業で、既に数十万人規模の開発者に利用されているという。
2. Profound ― AI検索時代の「ブランド可視性」に1.8億ドル
マーケティング技術企業のProfound(法人名Cooper Square Technologies)が、Sequoia CapitalとKleiner Perkinsが共同主導する1.8億ドルのシリーズDを、評価額18億ドルで調達した。Lightspeed Venture PartnersやKhosla Venturesなども参加している。
同社のプラットフォームは、ChatGPTのようなAIチャットボットにおいて、あるブランドがどれだけ言及されているかを分析し、ブランドの露出を高める方法を特定するサービスだ。消費者が製品を調べる際に実際に使うプロンプト(指示文)のパターンを把握し、企業側がウェブサイトのコンテンツをそれに合わせて最適化することで、チャットボットからの引用頻度を高める狙いがある。競合ブランドが言及されやすいプロンプトの特定や、AI上の広告キャンペーンの比較分析といった機能も提供する。調達した資金は、マーケティング用途に特化したAIモデルの事後学習(ポストトレーニング)と、その効果を測定するベンチマークの開発に充てられる予定だ。
3. Thatch ― 従来型の団体医療保険から「個人予算制」への転換に1.08億ドル
従業員向け医療費を予算制で管理するプラットフォームのThatchが、The General Partnership、Index Ventures、General Catalyst、Andreessen Horowitzなどから1.08億ドルを調達し、評価額10億ドルに達した。ADP Ventures、Paychex、イーライリリーなども参加している。
同社の仕組みでは、企業が従業員一人ひとりに非課税の医療費予算を設定し、従業員は自分に合った個人向け医療保険プランや、GLP-1薬・セラピーなどの医療関連費用を自由に選んで利用できる。従来の「一律プラン」では平均的な従業員にしか合わないという課題に対応するモデルだ。過去1年で同社の収益は約7倍に成長し、導入企業は5000社を超えたという。ADP、Paychex、Gusto、QuickBooksといった給与・福利厚生プラットフォームとの連携により、既存の仕組みを大きく変えずに移行できる点も強みとしている。
4. Delos Data ― AI推論の「次のボトルネックはネットワーク」に1億ドル超
AI推論インフラを手がけるDelos Dataが、Matrix、Playground Global、Socratic Partners、Capricorn's Technology Impact Fundなどから1億ドル超を調達したと発表した。投資家には元Intel CEOのパット・ゲルシンガー氏も名を連ねている。
同社は、AI推論における次のボトルネックは電力やメモリ、計算能力そのものではなく「ネットワーク」にあるとの立場を取る。エージェント型AIのワークロードは、一度きりの処理ではなく持続的に稼働し、GPUやXPU、CPU、メモリ、ストレージなど多様なハードウェアをまたいで動作し続ける必要があるため、既存のネットワーク技術ではこれを支えきれないという課題認識だ。今回発表された「Nonstop AI Data Interface」は、従来比で10倍低いレイテンシーと10倍高い効率を実現するとされ、業界全体でトークン需要が2030年までに約300倍に増加するとの予測に対応する狙いがある。調達した資金はソフトウェア・ハードウェア両方のエンジニアリングチームの拡大や製品開発の加速に充てられる。
