今回のレポートでは「規制」や「資金調達」などを中心に、2023年第2四半期における生成AIエコシステムのトレンドを紹介する。

## 規制 : AIガバナンスの推進で一歩先を行くEU 

現時点において、AIガバナンスの推進に積極的なのがEUだ。6月14日に可決された「[AI規制法案](https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2014_2019/plmrep/COMMITTEES/CJ40/DV/2023/05-11/ConsolidatedCA_IMCOLIBE_AI_ACT_EN.pdf)」は、基礎モデルや生成AIアプリケーションを開発する企業に大きな影響を及ぼすと考えられる。

同法案で重要な要件となっているのが透明性だ。基礎モデルをEU市場で展開するにはデータベースへの登録が義務付けられるほか、著作権が保護されたトレーニングデータの要約を公開することが求められる。

法案の具体的な内容については年内まで議論が続くとみられており、施行されるのは2025年以降になる可能性が高い。AIのトレーニングデータの開示が求められることにより、著作権訴訟が増加することも懸念されている。

またAI規制法案が 「欧州の競争力と技術主権を危うくする」ことも懸念事項となっており、Renault、Heineken、Airbus、Siemensなど大企業の幹部150人以上が規制強化の再考を求める公開書簡に署名した。

規制面でEUの方向性と近いのが中国だ。中国では、一般に利用可能な生成AIサービスに関する規制を策定。中国のハイテク企業は、法案の発表後10営業日以内にCyberspace Administration of China（国家互联网信息办公室）に生成AIモデルを登録することが義務付けられる。

一方で米国や日本、インドなどは今のところは比較的ゆるやかなアプローチと言える。

米国では米国上院が5月16日にChatGPTを中心としたAI規制に関する公聴会を開催したほか、国立標準技術研究所（NIST）のAIリスク管理フレームワークやBlueprint for an AI Bill of Rights（AI権利章典の青写真）の策定など、AI規制に関して一定の進展が見られる。ただ現時点では初期段階にとどまっており、AIに特化した包括的な連邦法は存在しない。

日本においては米国のアプローチに近くなると予想される。

## 資金調達： LLM（大規模言語モデル）開発企業の大型調達が目立つ

ここからは生成AI関連のスタートアップを「生成AIアプリケーション」「基礎モデル」「MLインフラ」の3つのカテゴリに分けた上で、2023年第2四半期における資金調達の動向を整理する。

全体の傾向として、期間中の調達額が最も多かったのは基礎モデルの領域で24億ドル。13億ドルを調達したInflection AIを筆頭に大型の調達が目立った。

調達件数別では生成AIアプリケーションの29件が最多となった。MLインフラは大きな動きがなく、3社が合計で2680万ドルを集めている。

![EDGE 1](//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/5j85nlVrUhLyrELJBk1xKh/9f596e18338338713823e7cc761afe58/EDGE_1.png)

> Source: Compiled by SPEEDA Edge • Funding data powered by Crunchbase, Designed using Flourish

__1. 生成AIアプリケーション__

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/3FzCOPoAXVBn815QSyeF5R/686eccbb54e769b4884d72cb574c2f0d/202310_generativeAI_3_1018_01.png" />

29社が総額で6.2億ドルを調達した。その中でも1億ドル以上を集めたのが、応用AI研究のRunway（1.41億ドル）とAIエンタープライズコンテンツのTypeface（1億ドル）の2社。Typefaceに加えて、SynthesiaとReplitは新たにユニコーン企業の仲間入りを果たしている。

ジャンルごとの内訳を見ると「デザイン、パブリッシング、デジタルアセット」分野が調達総額の約41%を占めた。調達件数においては「業務プロセス改善」が最も多く7件だった。
資金調達ラウンド別ではシードが最多で18社。ただし調達金額ベースではアーリーとグロースが圧倒的に多い。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/22IHuApDVhAmv7coEoy76C/5288725b8285bf88ff1bd75961198794/202310_generativeAI_3_1018_15.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/4EQ3ltqYKgZckMCQaDdUHk/7b4b0eaf8d049461dc25ca3678f1f5dd/202310_generativeAI_3_1018_16.png" />

__2. 基礎モデル__

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/5MUVt5MTSeva0RRa11iTzu/9e4f5a162211eea077568befe8615342/202310_generativeAI_3_1018_02.png" />

6社が総額24億ドルを集めた。この領域の主役はLLMの開発に取り組む企業だ。

LLM Inflection-1やチャットボットPiを開発したInflection AIは、MicrosoftやNVIDIAなどの投資家から13億ドルの大型調達を実施。Anthropic（4.5億ドル）、OpenAI（3億ドル）、Cohere（2.7億ドル）も多額の資金を集めた。

中でもAnthropicはOpenAIの対抗馬の1社として、2023-25年にかけて50億ドルの資金調達を計画中だと報じられている。GPT-5への取り組みが噂されるOpenAIと次世代基礎モデルGeminiを開発するGoogleとの間における、マルチモーダルの熾烈な競争にも注目が集まる。

LLMを手がける企業の大型調達が目立った一方で、Hippocratic AIやGenHealthなどヘルスケア用途にファインチューニングした言語モデルに取り組む企業の資金調達もみられた。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/7fTnPoJ9mDwMYR4VrYw1km/62bf25261028bb1a97f3302f5f969180/202310_generativeAI_3_1018_14.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/gVoPRcCe3nEplu0qLsOhA/b745538ce4be7eb1efbd59c2ce4d1388/202310_generativeAI_3_1018_13.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/6GQCY09KdtvHZyF3qAHGet/aeb02758d4b5a85685fd1867b1d56377/202310_generativeAI_3_1018_11.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/76snSgLSNXEw3q00O8wxcT/9b93e50e2ab2a1bcd9dc8e6fa8f04fb9/202310_generativeAI_3_1018_17.png" />

__3.MLインフラ__

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/7JEJWmjsTwJefsWZCkFKKI/1a3663230b50d5c9d09d050b55673c23/202310_generativeAI_3_1018_03.png" />

本レポートの対象企業においては、2023年第2四半期にMLインフラ領域で資金調達を実施した企業は3社のみ。調達総額も2,680万ドルにとどまった。これまでと比較しても、資金調達が著しく停滞したかたちだ。

これはMLインフラ領域のリソース集約的な特性、GPUアクセラレーション・インフラ、モデルのトレーニングと展開、既存のハードウェア上でのディープラーニング性能の向上など、有意義な進化に向けて資本を投下する上で、資金調達サイクル間で一定の期間を空ける必要があることを反映していると考えられる。

最大額となる1,300万ドルを調達したのは、Machine Learning System-on-Chip（MLSoC）ハードウェアを提供するSiMa.ai。AIアプリケーションのシッピングとスケーリング向けオープンソースプラットフォームであるBentoMLと、MLの検証・テストプラットフォームであるOpenlayerがシードラウンドで資金を集めた。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/pBvX71zI1i90XbEHpaGSD/437ca7c527a6006e2dc98433364541ce/202310_generativeAI_3_1018_10.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/3DByb6ha7xaBHdN5mXVdGY/ce3ac0b9f6c93369754a491c21658f51/202310_generativeAI_3_1018_18.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/2vhSnJGPbYqnXYrVyrAPwb/30f63278f13cdb72a4dcda4e754336b6/202310_generativeAI_3_1018_09.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/7eLfV8jcr0wPE58aZ9yc6n/f2ccce124183394451dc8285373f8ac1/202310_generativeAI_3_1018_12__1_.png" />

## OpenAIなど6社は上半期だけで2回の資金調達を実施

生成AI関連のスタートアップに関しては、短期間で資金調達ラウンドが繰り返し実施される例も珍しくない。これは投資家の関心が持続している表れとも言えるだろう。

2023年上半期に少なくとも1回の資金調達を実施した企業は54社。

そのうち、次の6社は上半期だけで2回の資金調達を実施した。
OpenAI（103億ドル）Anthropic（7.5億ドル）、Typeface（1.65億ドル）、ElevenLabs（2,100万ドル）、Lavender（1,320万ドル、2件とも2023年第1四半期）、Scriptic（820万ドル）。

## プロダクトアップデート ： パーソナライズ、モデル革新、インフラにフォーカスした新機能が続々登場

__1.生成AIアプリケーション __

生成AIアプリケーションでは「パーソナライズ」の推進が大きなテーマとなっている。

市場のニーズに対応すべく、カスタマイズされたコンテンツやインターフェースを生成するためのツールの提供に取り組む企業が目立った。このような動きはスタートアップだけではなく、MicrosoftやGoogleといった主要な既存事業者でも見られた。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/g0UxgcORr5QdsVc1SmX2R/f663becce26277adc8b00517aae3d50f/202310_generativeAI_3_1018_04__2_.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/5Y1xexvEjsY35huE3HE4sP/bdc5d08dd3bf9ca370565d4793e4a4cd/202310_generativeAI_3_1018_05.png" />

__2.基礎モデル__

基礎モデルを手がける各企業は、新しいデータタイプやアプリケーションに対応できるモデルの開発に力を入れている。

特に第2四半期でアップデートに積極的だったMetaは、オープンソース戦略で差別化を図る。LLaMAやImageBindのようなモデルをオープンソース化することで、広範なAIコミュニティを活用しながら、モデルの能力を飛躍的に向上させる狙いだ。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/6GgrBamhfJvFwV9z5Mkscf/882098b562e6d8c15d815710448626ce/202310_generativeAI_3_1018_06.png" />

__3.MLインフラ__

この領域のプレイヤーはMLのライフサイクル全体のサポートとハードウェアのアップグレードの強化に重点を置いており、生成AIワークロード向けに最適化されたプロダクトの開発を進めている。NVIDIAやAMDなど既存のMLハードウェアメーカーにおいても積極的な姿勢が見られた。

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/36AYKMWOf0H4prOMdNgj5A/34cae3d40244e77976a0ca04378d3ebd/202310_generativeAI_3_1018_07.png" /> 

<Image type="full-column" src="//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/3pUrJbAaM1uX0bukLa8ZvD/6bcdbdc3817dae3f0ae5328ba4550c66/202310_generativeAI_3_1018_08.png" />

## 提携： Microsoftが存在感

2023年第2四半期はMicrosoftが大きな存在感を放った。同社による提携の大半は、Microsoft Azure OpenAIサービスに関連したものだ。ChatGPTなどのモデルの機能を向上する上で欠かせないクラウドコンピューティングインフラを確保しつつ、基礎モデルへの企業アクセスの拡大に焦点をあてた取り組みが目立った。 

__基礎モデル領域×Microsoft__

- 4月：産業オートメーション企業Rockwell Automationと提携、Rockwellの製造システムにChatGPTをデジタルアシスタントとして統合
- 4月：LG CNSと提携、LG はAzure OpenAIを利用してAIコンタクトセンターとナレッジチャットボットを構築
- 5月：通信サービスプロバイダーのe&とも提携、Azure OpenAIをe&の社内業務に統合

__MLインフラ領域×Microsoft（プロダクト共同開発）__

- 4月：Snorkel AIと提携、Snorkel FlowをAzure AIサービスと統合することでデータサイエンスとMLチームによるカスタムAI／MLモデルの開発が可能に
- 5月：NVIDIAと提携、同社のAI EnterpriseソフトウェアソリューションをAzure Machine Learningと統合し、企業のAIイニシアチブを加速させていく
- 5月：AMDとも提携、AIプロセッサを共同開発
- 6月：専門クラウドプロバイダーのCoreWeaveと提携、同社のクラウドコンピューティングインフラを活用してChatGPTのようなOpenAIモデルのコンピューティングパワーを強化

![EDGE 2](//images.ctfassets.net/bdepgd648nl9/42kgSbp4nVwXIfRrCkyT2I/1e5f2ec01c27a3017e7b080d09d09f1b/EDGE_2.png)

## M&A：Contents.comは買収ラッシュを継続、Databricksはバリューチェーン全体を構築

M&Aの観点では、ミラノを拠点とするAIコンテンツジェネレーターContents.comが活発な動きを見せた。同社は4〜5月にかけてScribeur.com（フランスを拠点とし、SEOやウェブマーケティングのテキストを生成する技術プラットフォーム）、Traduzione（イタリアの翻訳会社）、Scribox（イタリアのコンテンツマーケティング専門会社）などを相手に買収劇を繰り広げた。

また6月にはデータインフラ・MLOpsプラットフォームを展開するデカコーン企業・Databricksが、生成アプリケーション向けのMLモデル開発プラットフォームMosaicMLの買収を発表した。
両社のプラットフォームの統合が進めば、顧客は様々なAIユースケースやLLMを作成・管理できる包括的なプラットフォームにアクセスできるようになる。

Databricksは4月にも独自のオープンソース命令追従型LLMであるDolly 2.0を発表するなど、2023年第2四半期は大きなニュースが続いた。

（原文執筆：Piyumi Kapugeekiyana 、翻訳：石﨑彩子、編集：大崎真澄、デザイン：山浦隆史）

イノベーションが加速するなか、AI規制の具体化が進む

CONTENTS

.css-1pcgz8u{margin-right:3px;color:#161616;}@media (min-width:770px){.css-1pcgz8u{font-size:24px;}}イノベーションが加速するなか、AI規制の具体化が進む

CONTENTS

イノベーションが加速するなか、AI規制の具体化が進む