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スペースXの元エンジニアたちが、Sift Stackを通じてロケット打ち上げ用ソフトウェアを製造現場に導入

スペースXの元エンジニアたちが、Sift Stackを通じてロケット打ち上げ用ソフトウェアを製造現場に導入

2026年7月6日
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スペースXの元エンジニアたちが、Sift Stackを通じてロケット打ち上げ用ソフトウェアを製造現場に導入

先週、「ビットではなくアトムを!」というスローガン――これは、シリコンバレーがデジタル製品よりも物理的な製造にますます注力していることを象徴する言葉だ――が、ジェフ・ベゾスが工場の統合と自動化を目的として1,000億ドルのファンドを組成しているというニュースが報じられたことで、その盛り上がりは頂点に達した。

しかし、工場の自動化は単なるハードウェアの課題ではない。高度なソフトウェアやAIツールへの依存度が高まっており、この変化は、物理的な製造のためのインフラを構築する企業そのものを変革しつつある。

カリフォルニア州エルセグンドに拠点を置き、宇宙船や自動車などの複雑な機械の設計・製造を支援するツールを提供するSift StackのCEO、カルティク・ゴラプディ氏は、足元の地盤が揺らいでいるのを感じている。同氏は、こうした変化により、過去6ヶ月間で自社の優先順位が見直されたと語る。

ゴラプディ氏と共同創業者兼CTOのオースティン・スピーゲル氏は、SpaceXでテスト、製造、打ち上げの際に、物理的なコンポーネントのセンサーからストリーミングされるリアルタイムの性能データである膨大な量のテレメトリデータを処理するソフトウェアツールの開発に携わった後、2022年に同社を設立した。

高度な機械を製造する企業の多くは、市販のデータベースツールやカスタムPythonスクリプトに依存しているが、Siftは業界最高水準のソリューションを提供する機会を見出した。同社の顧客には、米国の大手ロケットメーカーであるユナイテッド・ローンチ・アライアンス(ULA)やその他の防衛関連企業に加え、ロボット工学や電力網管理分野のスタートアップ企業も名を連ねている。

しかし、ゴラプディ氏によると、データ分析のためのAIツールの登場が、同社のビジネス転換を余儀なくさせたという。かつて同社の看板サービスとして位置づけられていたカスタマイズされたワークフローは、AIとディープラーニングの時代において、もはや「最低限の要件」となった。一方で、データインフラを管理する同社の能力は、突如としてはるかに価値の高いものとなった。

「今後5年間でこうなっていくという当社の長期ビジョンが、実は今年、現実のものとなりつつある」とゴラプディ氏はTechCrunchに語った。

これは、今日のソフトウェア集約型マシンから発生する膨大なデータフローを処理することを意味する。同社が関わる車両の中には、150万個以上のセンサーが、複数のフォーマットや時間スケールにわたって同時にデータをストリーミングしているものもある。

同社の目標は、AIアプリケーション向けにそのデータを整理・保存することだ。「価値の多くは、データを機械が読み取れる形式にすることにある」とゴラプディ氏は述べた。AIエージェントが製造に関する意思決定を行ったり、テストデータを分析して潜在的な問題を特定したりする場合、SiftはそのデータをAIエージェントが利用できるようにすることを目指している。

Siftを利用してテスト、製造、運用を管理している衛星企業Astranisのソフトウェア担当副社長、ジェフ・デクスター氏は、1日で1,000万件もの自動ソフトウェアテストを実行する可能性がある同社のような企業にとって、堅牢なデータインフラが不可欠であると述べた。

「必然的に、データの保存だけで毎月数百万ドルのコストがかかる段階に達してしまいます」とデクスター氏は語った。「問題は、その100万ドルが有効に使われているかどうかです。Siftのような技術があれば、データ量がどれほど多くても心配する必要はありません」

ゴラプディ氏はTechCrunchに対し、Siftが2025年に4,200万ドルのシリーズB資金調達を完了し、ポストマネー評価額は2億7,400万ドルに達したと語った。このラウンドはStepStoneが主導し、GV(Googleのベンチャー部門)、Riot Ventures、Fika Ventures、CIVが参加した。

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