Jedify、AIエージェントにビジネス上の文脈を付与するための資金として2400万ドルを調達

AIベンダーは、自社のエンタープライズ向け製品を「すぐに導入可能なソリューション」として売り込むことがよくありますが、AIエージェントが導入初日から効果的に機能する可能性は低いものです。 自社の独自の業務プロセスに合わせてモデルをカスタマイズしなければ、AIは、そのビジネスにおいて「収益」がどのように定義されているか、あるいはどの従業員が特定のファイルにアクセスできるかを把握することはできません。これが、AI企業が自社のツールを顧客環境に統合するための支援を行うためにエンジニアを派遣している理由の一つです。

ニューヨークに拠点を置くスタートアップ企業Jedifyは、まさにこの課題に取り組んでいる。 同社によると、同社のプラットフォームはAPIを活用して企業の知識ソースと連携し、ビジネスの「コンテキストグラフ」を構築することで、AIエージェントがより効果的に機能できるようにしている。これらのソースには、データベース、データウェアハウス、データレイク、SaaSアプリケーション、BIツールに加え、レポート、ドキュメント、コードベース、Slackチャンネル、会議の録音などの非構造化データソースも含まれる。

この開発を支援するため、JedifyはTechCrunchが独占報道した通り、Norwestが主導するシリーズAラウンドで2,400万ドルの資金調達に成功した。既存の投資家であるS Capital VCとCerca Partnersに加え、新規投資家であるOceans Venturesもこのラウンドに参加した。 データ分野の巨人であるSnowflakeも戦略的投資家として参加しており、Jedifyの技術をCortex AI、Semantic Views、CoWorkなどの自社のAI製品に統合している。

Jedifyの核心となる提案は、AIエージェントが企業環境で真に価値を発揮するためには、エンティティ、データ、権限、ドメイン知識、ワークフロー、運用上の前提条件、および企業固有の用語間の関係性を理解しなければならないというものです。同社は、この文脈を理解することで、AIエージェントが組織全体のデータをスキャンするのではなく、特定のタスクに関連する情報に焦点を当てることが可能になると説明しています。

共同創業者兼CEOのアサフ・ヘンキン氏（上の写真、右端）は、コンプライアンス企業であるKiteworksを例に挙げ、顧客がJedifyをどのように活用しているかを説明した。 Kiteworks社は、Snowflake、Tableau、Notion、および文書やスクリーンショットを含む社内プレイブックをJedifyと統合し、さまざまな顧客ワークフロー向けのエージェント型ツールを開発した。

「同社は、営業チームやアカウントチームに洗練されたアプリケーションを提供することを目指していました。ダッシュボードとリアルタイムの会話型ツールが融合したようなものを想像してください。顧客との対話に入ると、Jedifyは知る必要のある情報をすべて動的に生成します。会話中、非常に具体的な詳細情報をリアルタイムで能動的に提示してくれるのです」とヘンキン氏は述べた。

Jedifyのコンテキストグラフ。画像提供：Jedify 画像提供：Jedify /

ヘンキン氏は、Jedifyのコンテキストグラフが、エンティティ、データ、人、権限、顧客にわたる関係を捉える多次元的なものであるため、既存の意味論レイヤー、メタデータカタログ、ナレッジグラフとは異なると主張する。また、モデルに依存せず、接続されたシステムとの間で情報が流入・流出するにつれてリアルタイムで更新される。

「CRMデータ、Zendeskのチケット、場合によってはリアルタイムのテレメトリデータにわたって意思決定を行い、自律的に動作するエージェント型ソリューションが必要な場合、コンテキストグラフはセマンティックレイヤーに比べてはるかに優れた機能を提供します」と彼は述べた。

権限管理は明らかな課題です。例えば、エージェントがインターンにCFOの収益予測へのアクセス権を付与してはなりません。 ヘンキン氏は、同プラットフォームが、ID管理システム、ファイルシステム、SaaSツール、データベース（行、列、テーブルレベルのルールを含む）から権限を継承することでこの課題に対処し、さらに顧客が、どのエージェントやワークフローがアクセスできるかを指定する追加のグループを作成できるようにしていると説明する。また、同プラットフォームは、AIエージェントが期待どおりに動作していることを顧客が確認できるよう、可観測性とガバナンスツールも提供している。

Jedifyは現在、成熟したデータスタックと複数のデータベースやデータウェアハウスを保有する中堅・大企業をターゲットとしています。ヘンキン氏によると、同社にはThe Weather Companyを含む10～20社の初期顧客がおり、ゲーム、製造業、消費財（CPG）といったデータ集約型業界からも関心を集めているとのことです。

主要なデータプラットフォーム各社も同様の機能を開発している中、Snowflakeによる投資と提携は注目に値する。しかし、ヘンキン氏は、企業のデータの大部分と組織的知識のほとんどは通常、単一のクラウドではなく複数のプロバイダーに分散して存在するため、Jedifyはこうした取り組みを補完するものだと主張している。

「[大手データ企業は]『もちろん、すべて持ち込んでください』と言うでしょう。しかし実際には、企業には複数のデータベース、データウェアハウス、データソリューションが存在します。重要な点は、すべてのデータがそれらの環境にあるわけではなく、組織のノウハウの大部分もそこにはないということです。したがって、彼らにとってはむしろ不利な状況なのです」と彼は述べた。

ヘンキン氏はまた、同等のコンテキスト層を独自に構築しようとする企業にとって、AIモデルのトレーニングには法外な費用がかかる可能性があると指摘した。特に、企業がAIトークンの消費についてより慎重になっている現在においてはなおさらである。

さらに、AIモデルの開発が急速に進んでいることは、同社のより広範な主張を裏付けている。つまり、モデルがより強力になり、互換性が高まるにつれて、企業内でのパフォーマンスを向上させる独自のコンテキストは、価値ある永続的な競争優位性となり得るのだ。

同スタートアップは、今回の資金調達で得た資金を、製品開発、人材採用、市場投入活動に充てる計画だ。これにより、同社の総調達額は約3,300万ドルとなった。