OpenAI、Meta、Googleなどにサービスを提供する22歳の大学中退者3人は、AI採用業界に革命をもたらし、わずか2年前に設立されたMercorは数百億ドルの評価額に達している。

2025年10月27日、シリコンバレーのベンチャーキャピタルコミュニティは、あるニュースで沸き立ちました。わずか2年半前に設立されたAIスタートアップ企業Mercorが、3億5000万ドルのシリーズC資金調達ラウンドの完了を正式に発表したのです。投資後の評価額は100億ドルに急騰し、今年2月の20億ドルの評価額の5倍に増加した。

フェリシス・ベンチャーズが主導し、ベンチマークやジェネラル・カタリストなどのトップ企業が参加したこの資金調達ラウンドは、メルコールをユニコーン企業に押し上げただけでなく、さらに注目を集めているのは、3人の創業者が全員2000年代生まれで、平均年齢がわずか22歳だということだ。 ——ブレンダン・フーディ、アダルシュ・ハイレマス、スーリヤ・ミダ。

彼らの経歴は革命的だ。2023年、3人はそれぞれハーバード大学とジョージタウン大学を中退し、方向転換してシリコンバレーの小さなオフィスに飛び込み、コードを使ってAI採用と大規模モデル評価のブルーオーシャン市場を開拓した。

わずか1,000日で、彼らは会社を収益ゼロから年間約5億ドルの収益へと変貌させました。顧客には、OpenAI、Amazon、Google、Meta、Microsoftといった世界トップ5のAIラボに加え、半導体大手のNVIDIAも名を連ねています。Scale AIが論争に巻き込まれた際にも、彼らはScale AIの顧客と従業員を買収することに成功し、起業家の成功例となる好例となりました。

企業ウェブサイト:
https://www.mercor.com

「反逆」の始まり：ドロップアウトから最年少億万長者へ

あらゆる破壊的な物語は、往々にして「美しい偶然」から始まります。メルコールも例外ではありません。

数百億ドルの価値があるこの AI 採用および人材プラットフォームは、20 代前半の大学中退者 3 人、ブレンダン・フーディー、アダルシュ・ハイレマス、スーリヤ・ミドハによって支えられています。

3人はサンフランシスコ湾岸地域のベラルミン予備学校の同級生で、一緒にディベートクラブに参加していた。

その後、ブレンダン・フーディーとスーリヤ・ミドハーは共にジョージタウン大学に進学しました。前者は経済学と経営学を専攻し、後者は国際関係学、数学、経済学などの科目を学びました。スーリヤ・ミドハ氏と同じくインド系のアダルシュ・ヒレマス氏は、ハーバード大学でコンピューターサイエンスを学びました。

しかし、ハーバード大学に入学してわずか数ヶ月後、フーディーは起業を決意し、2023年、大学2年生の時に寮の部屋でメルコールを共同設立しました。その後まもなく、ハイレマスとミダも同じ決断を下しました。大学を中退し、フーディーと共に起業するというものでした。「労働力の集約こそが21世紀最大のチャンスだと確信しているので、ハーバード大学を中退してサンフランシスコに移りました…」とハイレマスはLinkedInに書いています。

Mercorは2023年1月に正式に設立され、Brendan Foody氏がCEO、Adarsh Hiremath氏がCTO、Surya Midha氏がCOOに就任しました。当初はテクノロジー人材の採用と人材マッチングに重点を置いていたこのプラットフォームは、すぐに人工知能トレーニング用の「人間と機械のコラボレーション」データと人材サービスの提供へと移行しました。

急速な事業拡大と資金調達の増加により、同社は2025年10月にシリーズCの資金調達ラウンドを実施し、企業価値は約100億ドルに達しました。これにより、22歳の創業者3人は数十億ドルの資産を持つ若手テクノロジー起業家の仲間入りを果たし、ポリマーケットのCEOであるシェーン・コープランド氏を抜いて世界最年少の自力で成功した億万長者となりました。3人の共同創業者の中で誕生日が最年少のミドハ氏は、2008年に23歳で初めて億万長者リストに登場したマーク・ザッカーバーグ氏よりもさらに若いです。「本当に信じられないことです」とフーディー氏はフォーブス誌に語りました。「まるで夢のようです。これは明らかに、2年前に私たちが想像していたことをはるかに超えています。」

3人は、学校を中退するという「反抗的な」決断を「後悔していない」と述べた。ハイレマス氏は、「一番信じられないのは、もしメルコールで働いていなかったら、ほんの数ヶ月前に大学を卒業していただろうということです」と語った。

4年間の大学教育は、革新的なアイデアで将来の展望を変えるための最も効果的な方法ではないと考える人もいます。 Foody 氏は、「学校は人々がスキルを練習する場所に過ぎず、それらのスキルは実際の仕事とはあまり関係がないことが多い」と考えています。この現実に直面して、彼らは教室での学習だけでは人材マッチングの問題を真に解決することはできないことに気づきました。

AI採用から10億ドル規模の産業への予想外の転換

2023年7月、Mercorはシリコンバレーの50平方メートルにも満たない小さなオフィスで正式に設立されました。豪華な内装も、充実したチームも持たず、彼らの起業の旅は、最も基本的な「手動マッチング」から始まりました。毎日膨大な量の履歴書を精査し、インドの技術者に連絡を取り、シリコンバレーのAIスタートアップに推薦し、その過程で少額の仲介手数料を得るというものでした。

その間、3人は実質的にオフィスに住み込み、シリコンバレーの起業家ですら驚くような「要求が高すぎる」モデルを実践していた。Foodyは製品ディレクションを担当し、1日4時間しか寝ずにAI面接の質問ロジックの最適化を繰り返した。HiremathはCTOとしてコアアルゴリズムの開発を主導し、履歴書のセマンティック検索の技術的課題を解決するために、10時間以上もパソコンの前に座りっぱなしになることもしばしばだった。Midhaは業務の調整役を務め、日中は顧客や人材とのやり取り、夜はデータフィードバックの整理を行い、ディベートチームで培った論理的思考力を活かして業務プロセスを効率化した。

彼らのコア製品はすぐに形になりました。企業クライアントは「コンピュータービジョンの経験を持つフルタイムのPython開発者」など、自然言語で求人要件を説明するだけで、MercorのAIツールは数十万件の履歴書、GitHubプロジェクト、ソーシャルメディア情報を数秒でディープセマンティック検索し、最適な候補者を見つけることができました。また、クライアントは候補者のAI面接動画を直接視聴し、ワンクリックで採用プロセスを完了することもできました。このモデルは、AI企業が抱える採用の悩み、つまり従来の採用プロセスが煩雑で非効率的であるという点に的確に対応しました。Mercorは履歴書の閲覧時間を数秒以内に短縮し、採用サイクルを数週間から24時間に短縮することで、最初のクライアントを迅速に獲得しました。

2023年、MercorはGeneral Catalystが主導するシード資金として360万ドルを確保した。これにより、テクノロジーチームを拡大し、AIモデルを最適化することができました。2024年1月までに、同社の年間経常収益は100万米ドルを超え、25カ国に10万人の人材プールを構築しました。

この時までに、Mercor は小さなワークショップ形式のチームから AI 採用の分野で注目を浴びる企業へと成長していました。

真の転機は2024年2月に訪れました。クライアントに人材紹介サービスを提供する中で、3人は思いがけず、自分たちが構築した人材ネットワークが採用に活用できるだけでなく、より大きな価値を持つことに気づきました。大規模モデル技術の発展に伴い、OpenAIやMicrosoftといったAIラボは、モデルの評価やデータのラベル付けを行うための専門家を大量に緊急に必要としていました。そして、Mercorの人材プールには、ソフトウェアエンジニアや数学者など、複数の分野の専門家が揃っていたのです。

その後、メルコールは事業の方向性を転換し、大規模なモデル評価およびデータアノテーションサービスを開始しました。プラットフォーム上の専門家と契約を結び、AIモデルに対する専門的なフィードバック、画像アノテーション、文章作成などのサービスを提供しました。この新規事業を支援するため、同社は、10年以上の経験を持つウーバーの元最高製品責任者、サンディープ・ジェイン氏を初代社長として迎え入れた。同時に、人材選抜分野も弁護士、医師、ジャーナリストなど多業種に拡大し、人材ネットワークは3万人規模に急速に拡大しました。

このビジネス変革により、Mercor の収益は爆発的に増加しました。年間収益は2024年に7,000万ドルに達し、2025年には5億ドル近くに急増する見込みです。

「採用ツール」から「計算労働力ネットワーク」へ：メルコールの根底にある技術ロジック

Mercor の出発点は、「よりスマートな求人検索 Web サイトを作成すること」ではなく、より深い疑問に答えることでした。「人間の能力を定量化し、予測し、API の形式で呼び出すことはできるのか？」

創設チームは初日から、候補者を「動的能力ノード」、ポジションを「タスク割り当ての問題」、採用プロセスを「人間のタスクパフォーマンスデータを収集するためのパイプライン」と見なしていました。

Mercor は、AI を活用した人材予測モデルを使用して求職者のスキル、経験、強みを理解し、関連する経歴と能力を持つ人材を求めている企業と求職者をマッチングさせます。

メルコールの求職者向けスローガンは、「世界中の何千人もの求職者に加わり、メルコールを通してたった一度の応募で理想のリモートワークを見つけましょう」です。メルコールのホームページには現在、シニアソフトウェアエンジニア（時給210ドル、リモートワーク）、リーガルインテリジェンスアナリスト（時給90ドル、リモートワーク）などの求人が掲載されています。明らかに、メルコールの現在の求人のほとんどは、短期、リモート、時給制です。

メルコールのブログ記事には、「5年勤務の従業員を採用する場合は、人間による面接の方が簡単です。しかし、5サイクルの従業員の場合、効率的なマッチング自動化システムは大きな競争上の優位性をもたらす可能性があります」と書かれています。そのため、まずは短期の契約業務からスタートし、技術が成熟するにつれて、徐々に長期のフルタイム業務へと拡大していく予定です。

これまでに30万人以上のプロフェッショナルがMercorのプラットフォームを利用して短期の仕事を探しています。このプラットフォームは、求職者がいつでもどこでもリモート面接を実施し、最終的には世界中で仕事のチャンスを獲得することを可能にします。さらに、面接トレーニングも提供し、求職者が専門分野における複雑な問題を解決する能力を示すのに役立ちます。これらの能力は、潜在的な雇用主から高く評価される資質です。

APEXローンチ：AI能力評価に「経済的価値」を組み込む

人間と機械のコラボレーション市場を構築する一方で、Mercor は根本的なボトルネックも認識していました。既存の人工知能評価システムは、多くの場合、学術的なタスクや抽象的なベンチマークのレベルにとどまっており、現実世界の複雑な知識ベースの作業におけるモデルの実際の生産性と経済的価値を直接反映することが困難です。これに対処するため、メルコールは今年 10 月に「学術的評価」と「現実世界の専門的実践」の間のギャップを埋めるために設計された評価ベンチマークである人工知能生産性指数 (APEX) を発表しました。
用紙のアドレス:

https://arxiv.org/abs/2509.25721

つまり、APEX の出発点は、「数学的な競争と意味理解のどちらが強いか」を問うことではなく、「明確な経済的価値のあるタスクの実行において、モデルが専門家の代わりをしたり、専門家を支援したりする場合、そのモデルはどの程度うまく実行できるか。どの程度の価値を生み出すか。労働力の構造をどのように変えるか」を問うことです。これは、業界の意思決定者に近い、より実践的な質問であり、人材を提供し、AI のトレーニングと製品化に取り組む Mercor のような企業にとって、直接的なビジネス上および戦略上の意義を持ちます。

APEX は、経済的に価値のある知識作業を実行する AI モデルの能力を評価するための最初のベンチマークとして設計されました。この目的のために、Mercor は数十名の業界および学術界の専門家と提携して、4 つの職業 (投資銀行アソシエイト、大手法律事務所アソシエイト、戦略コンサルティング アソシエイト、一般開業医) を表す一連のタスクを作成し、将来的にはさらに多くの職種、業界、国に拡大する予定です。

APEXの構築と承認に尽力した専門家チームには、元財務長官ラリー・サマーズ氏、マッキンゼー・アンド・カンパニーの元マネージングパートナーであるドミニク・バートン氏、法学者のキャス・サンスティーン氏、心臓専門医のエリック・トポル博士といった著名人が含まれています。これにより、タスク設計の実現可能性が高まるだけでなく、業界におけるベンチマークの信頼性も高まります。

APEX v1.0 では、21 の最先端モデルが評価されました。これには、トップクラスのパフォーマンスを誇るクローズドソースおよびオープンソースのモデルが含まれます。各モデルは、プロンプトと参照を入力として受け取り、長文のテキストとして応答を出力します。テキスト応答は、LLMの審査員パネルによって、専門家が定義した採点基準（多数決）に基づいて採点されます。各応答の総合スコアは、基準を満たした回数の平均として定義されます。

APEX v1.0 テストでは、GPT-5 が 64.21 TP3T という最高スコアを達成し、最高パフォーマンスのオープンソース モデルである Qwen3 は 59.81 TP3T のスコアで 7 位にランクされました。最高得点は法務分野（70.5%）で、最低得点は投資銀行分野（59.7%）でした。

調査した 4 つの業界すべてにおいて、監督なしではタスクを独立して完了できるモデルはありませんでした。実際のアプリケーションでは、すべてのモデルで依然として広範囲にわたる人間による監督と検証が必要です。

それでも、チームは結果について慎重ながらも楽観的な見方を保っています。APEXは、高度な推論、マルチホップの知識統合、そして専門家レベルの判断を必要とする複雑なタスクを扱います。将来のモデルがこれらのタスクにおけるパフォーマンスを大幅に向上させることができれば、潜在的な経済効果は莫大なものとなるでしょう。評価チームは、信頼性とセキュリティが十分に保証されていれば、理想的には、複雑な知識ベースのタスクを自律的に完了できるモデルが、米国経済に数千億ドルの価値をもたらす可能性があると見積もっています。

シリコンバレーの労働文化、週6日勤務を受け入れる

メルコール社では、重要な目標を達成するには「ペースが速い」かつ「強度の高い」環境が不可欠であると考えています。。

メルコールの独自に定義された価値体系では、この仕事の形態は「努力の文化」としてパッケージ化されています。創設チームは会社を「スプリント段階」の戦闘部隊として位置付けており、チームは製品、市場、技術などのコアな側面に同業他社よりも多くの時間と頻度を投資する必要があります。同時に、人工知能技術を絶えずアップグレードしているテクノロジー大手と競争し、OpenAIやAnthropicなどのAI大手からの挑戦にも直面しています。

フォーブス誌のインタビューで、CEOのブレンダン・フーディー氏は、同社はかつては週7日営業していたが、創業後約1年で日曜日を休みにするようになったと語った。 Foody は、「企業が従業員 1,000 人程度に成長すれば、企業文化は変わる必要があるが、理想的には、週 6 日勤務の文化を可能な限り維持するように努める」と考えています。

メルコールは週7日勤務から週6日勤務に移行しました。創業者たちは、急速な事業拡大を確実にするために、この移行は現実的な選択肢だと考えました。この体制下では、月曜日から土曜日まで、チームの日常業務は日中の会議やプロジェクトの納品で構成され、夜間や週末にまで及ぶことも珍しくありません。求人広告には、「週6日勤務可能な方」が応募条件として明記されていました。さらに同社は、サンフランシスコ金融地区オフィスから半マイル以内に住む従業員に 10,000 ドルの住宅手当を支給します。

この選択は、メルコールに入社する社員が「日々の休息を顧みず、どんな困難にも耐えて会社を支える」というマインドセットを持たなければならないことを意味します。同社は、現在の人工知能分野は「チャンスの窓が狭く、競争が極めて激しい」環境であり、このような状況において「より早く参入し、投資を継続できる者」が早期に規模の優位性を獲得する可能性が高いと考えています。

この勤務体系は、外部から見ると「プレッシャーが大きすぎる」「献身的な仕事」と映るかもしれませんが、社内では文化的な宣言と捉えられています。メルコールへの入社を選択することは、単に「安定したポジション」を確保することではなく、「急成長」と「絶え間ない」起業家精神の旅に乗り出すことを意味します。従業員と会社は、時間だけでなく、リズム、マインドセット、そしてミッションを共有するという点でも、同期して成長を加速させています。

資本狂乱：シードラウンドからロケットのスピードで数十億ドルの評価額へ

メルコールの爆発的な成長は当然のことながら、シリコンバレーの資本家からの熱狂的な投資を引き付けた。

同社は2024年にシリーズAの資金調達を完了した後、2025年2月にFelicis Venturesが主導するシリーズBの資金調達で1億ドルを迅速に確保し、評価額を20億ドルに押し上げました。わずか 8 か月後、シリーズ C の資金調達ラウンドで評価額は 5 倍の 100 億ドルに増加し、資金調達総額は 3 億 5,000 万ドルを超えました。

この資金調達の盛況の背景には、「人間と機械の協働」モデルに対する投資家の強い期待がある。リード投資家であるフェリシス・ベンチャーズの創業者アイディン・センクト氏は、「メルコーは未来のAI経済のインフラを構築しており、人間の知能をAIシステムに不可欠な要素にしています。専門知識を持ち、判断とフィードバックを提供できる専門家は、AI時代において最も貴重な労働力となるでしょう」と率直に述べた。フェリシス以外にも、ベンチマークやジェネラル・カタリストといった既存のベンチャーキャピタルが投資を継続しており、新規投資家のロビンフッド・ベンチャーズも果敢に参入した。ピーター・ティール、Twitter共同創業者のジャック・ドーシー、元米国財務長官のラリー・サマーズといったシリコンバレーの重鎮もエンジェル投資家として名を連ねており、市場がメルコーのビジネスモデルを高く評価していることを示している。

資金調達プロセスの1つの詳細が、メルコールの魅力を浮き彫りにしています。

2025年9月、メルコールがシリーズCの資金調達ラウンドに向けて協議を進めているとメディアが報じました。目標評価額は100億ドルで、わずか数か月前の目標評価額はわずか80億ドルでした。評価額が上昇した理由は、同社が複数の投資提案を受け、投資家が株式を確保するためにより高い評価額を受け入れる用意があったためです。これら3つのAI主導のスタートアップは、状況を「売り手市場」へと見事に転換させました。

この資本注入により、メルコールの事業拡大はさらに加速しました。同社が公表した計画によると、シリーズCで調達した資金は、主にグローバル人材ネットワークの拡大、専門家マッチングシステムと研修メカニズムの改善、サービス提供スピードの向上という3つの分野に充当されます。同社はサンフランシスコとインドにオフィスを設立し、平均年齢わずか22歳で150名の従業員を擁しています。また、同年代の優秀な大学中退者を多数採用し、モチベーションの高い若手チームを作り上げています。Foodyが指摘するように、「起業への参入障壁は以前よりもはるかに低くなっています。従来の方法で大学を卒業することに時間を浪費するのではなく、革新的な実践に直接取り組む若者が増えています。」

メルコールの成長は、競合他社を巡る混乱からも予想外に恩恵を受けたことも言及する価値がある。

2025年6月、MetaはScale AI（49%）の株式を140億ドルで取得しました。ScaleのCEOであるAlexandr WangがMetaに入社したため、多くのAIラボはデータセキュリティへの懸念を抱き、Scale AIとの協業を中止してMercorに目を向けるようになりました。これによりMercorの収益は倍増しました。Mercorは現在、Scale AIやSurgeよりも規模は小さいものの、100億ドルという評価額は、この分野で無視できない中核企業となっています。

最後に書きます

メルコールの急速な発展により、この若い AI スタートアップ企業は資本市場や事業規模の面で目覚ましい成功を収めただけでなく、新たな課題や試練にも直面しています。

2025年9月、メルコールは予期せぬ法的紛争に直面しました。 Scale AIは、サンフランシスコ連邦裁判所に訴訟を起こしました。訴訟の提起理由は、元従業員のユージン・リング氏が退社後、顧客戦略、価格モデル、社内プロセス文書などの企業秘密をMercorに持ち出し、Scaleの顧客との協力関係を拡大しようとしたというものです。Mercorは、関連文書にアクセスしておらず、Scaleに積極的に連絡を取り、意思疎通と解決策を模索したと回答しました。この訴訟はシリコンバレーで大きな注目を集めています。

それに続き、今年10月には、メルコールは社内チームに新たな大きな変更を加えた。創業者の一人であり最高執行責任者のスーリヤ・ミドハ氏が、X プラットフォームの最高執行責任者の職を辞任すると発表した。彼は取締役会長に任命されました。このニュースにより、投資家や業界関係者は再びメルコールの経営の安定性と将来の発展戦略に注目しています。創業者の個人的な計画、コーポレートガバナンス、そして長期的なビジョンは、依然として業界の注目を集めています。

メルコールの成長は必然的にリスクを伴ってきました。法的紛争やチーム編成により、技術革新と市場拡大を追求しながらも、慎重さと回復力を維持する必要に迫られました。しかしながら、わずか3年足らずで、大学中退者によって設立されたシリコンバレーの小さなチームから、数十億ドル規模の価値を持つ世界的に有名なAI企業へと変貌を遂げたことは、創業チームが業界のトレンドと技術革新を的確に捉える卓越した洞察力と実行力を示すものです。

Foody氏は「これはAIにとっての転換点であり、私たちはこれを逃したくないし、これからも逃すつもりはない」と述べた。そして、Mercorの伝説はまだ始まったばかりだ。

参考リンク:
1.https://www.globalindiantimes.com/p/johs-recruitment-22025
2.https://www.forbes.com/sites/richardnieva/2025/10/30/mercor-youngest-self-made-billionaires/
3.https://techcrunch.com/2025/10/27/mercor-quintuples-valuation-to-10b-with-350m-series-c/
4.https://www.ktvu.com/news/3-bay-area-high-friends-college-drop-outs-behind-2b-ai-recruiting-startup