Lyftのデータ処理問題から生まれたEventual：マルチモーダルAI時代の新ソリューション

Lyftの自動運転車両プログラムで働くソフトウェアエンジニア、サミー・シドゥとジェイ・チアは、3Dスキャン、写真、テキスト、音声など様々な種類の非構造化データの処理という課題に目を向けました。当時のLyftにはこれらの異なるタイプのデータを一元的に理解・処理するツールがなく、エンジニアたちはオープンソースツールを組み合わせるための多大な時間と労力が必要でした。シドゥはTechCrunchに、「我々は産業全体の優秀な博士課程の学生たちが、アプリケーション開発よりもインフラストラクチャの問題解決に80%の時間を費やしている現状を見ていました」と述べています。 この課題解決のため、シドゥとチアはLyft向けの内部マルチモーダルデータ処理ツールを開発しました。その後シドゥが転職活動を始めた際、多くの企業から同様のデータソリューションの需要があることがわかり、イベントアルを設立するアイデアが誕生しました。2022年初めに創業したEventualは、Pythonベースのオープンソースデータ処理エンジンDaftを構築し、異なるモーダル（テキスト、オーディオ、ビデオなど）のデータを迅速に処理できるようにしました。シドゥは、「Daftの目標は、過去のSQLがテーブルデータセットに対して革命的であるのと同じように、非構造化データインフラを変革することです」と述べています。 ChatGPTの成功により、AIアプリケーションを開発する他の企業も画像、文書、動画など異なるモーダルデータを使用する傾向が強まり、Daftの利用が爆発的に増えました。当初自動運転車両向けに設計されたDaftは、ロボティクス、小売テクノロジー、ヘルスケアなど他業界でも使用可能となり、Amazon、CloudKitchens、Together AIなどが顧客となっています。 Eventualは2022年に最初のオープンソース版Daftをリリースし、2023年第3四半期にエンタープライズ製品の提供を予定しています。最近では8か月間に2ラウンドの資金調達を成功させ、まず750万ドルのシードラウンドをCRVが主導し、その後2000万ドルのシリーズAラウンドをFelicisが主導しました。MicrosoftのM12やCitiも参加しています。 Felicisのジェネラルパートナー、アスタシア・マイヤーズは、Eventualがこの市場で初めてのムーバーであり、設立者が実際にそのデータ処理課題に直面していたこと、そして非構造化データの増加という成長市場に対する解決策を提供している点が評価されたと述べました。管理コンサルティングファームMarketsandMarketsは、マルチモーダルAI業界が2023年から2028年の間に年率35%で拡大すると予測しており、Daftはこの大規模なマクロトレンドにぴったりと合致しています。 追記: Eventualはマルチモーダルデータ処理の先駆者として、迅速かつ信頼性の高い非構造化データの統合を可能にする技術力を有しています。今後、 SERIES Aラウンドで調達した資金を用いて、より高度な機能を備えた商用製品の開発に注力する予定です。