Snorkel AI、シリーズEで3億5000万ドルを調達、評価額は3倍の35億ドルに

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人工知能システム向けにキュレーションされたトレーニングデータを構築するスタートアップ、Snorkel AIは2026年9月22日（米国東部時間）、シリーズE資金調達ラウンドで3億5000万ドルを調達し、評価額が35億ドルに達したと発表した。これはわずか17カ月前の13億ドルからほぼ3倍に増加したことになる。このラウンドは、AI研究所がより高性能で専門化されたモデルを目指す中で、高品質で専門家がキュレーションしたトレーニングデータへの需要がいかに急速に高まっているかを浮き彫りにしている。

資金調達ラウンド

シリーズEはInsight Partnersと、Alphabetの成長エコシステムに関連するベンチャー部門であるS32が主導し、Third Point、March、Blumberg、Allegis、Standard VC、Frontlineも参加した。既存の投資家もこのラウンドに応じた。Addition、Lightspeed、Greylock、GV、P7、Wells Fargo、Walden Catalyst Ventures、Factoryが含まれる。同社が1年余り前のシリーズDで1億ドルを調達した際の評価額13億ドルから、今日の35億ドルへの跳躍は、AIデータインフラセクター全体の急速な再評価を反映している。

データラベリングソフトウェアからデータ・アズ・ア・サービスへ

7年前にCEOのAlex Ratnerとスタンフォード大学のAI研究所から生まれたチームによって設立されたSnorkelは、2019年にデータラベリングを自動化するソフトウェアプラットフォームとして商業展開を開始した。データラベリングとは、機械学習モデルが学習できるように生データにタグを付けるプロセスである。約1年前、同社は「データ・アズ・ア・サービス」モデルへと転換し、ラベリングツールの販売から、AI研究所や企業がモデルトレーニングパイプラインに直接組み込める完成された高品質データセットとシミュレーション環境を直接制作する事業へと移行した。

この転換は成果を上げたようだ。Snorkelによると、データ・アズ・ア・サービス事業は過去12カ月で18倍に成長し、資金調達発表の週に年換算収益3億7500万ドルを突破した。

エージェント型データプラットフォームの仕組み

Snorkelの提案の中心にあるのは、同社がエージェント型データプラットフォームと呼ぶもので、人間の専門家と特化型AIエージェントを組み合わせ、人間だけや汎用言語モデルだけに頼ることを避けている。Ratnerによれば、エージェントは専門家によるタスクの初期「スケッチ」を受け取り、それを完全な環境やデータインスタンスの完全なセットへと拡張できるほか、品質管理や適切な専門家への作業の振り分けも処理する。

Snorkelは、これらの特化型エージェントが品質管理作業を50%以上高速化し、標準的な大規模言語モデルを使用する人間のレビュアーと比較してレビュー精度を15ポイント以上向上させると報告している。同社はまた、そのシステムがデータ品質タスクにおいて非特化型の最先端LLMベースラインの2倍以上の精度を実現すると主張している。Ratnerはこのアプローチを「再帰的自己改善」ループと表現しており、人間のフィードバックがデータ作成を支援するAIエージェントを継続的に再トレーニングし、鋭くする仕組みである。

特筆すべきは、Snorkelが人間の専門家ネットワークへの支払いを売上高の主要数字に含めず、売上原価として計上している点である。この構造上の選択により、報告される財務数値が同分野の一部の競合他社とは異なっている。

顧客と市場での位置づけ

Snorkelによると、その顧客基盤は最先端AI研究所、ハイパースケールクラウドプロバイダー、いわゆる「ネオラボ」、垂直型AI企業、大企業、米国政府機関にまで広がっている。この顧客リストの広がりは、キュレーションされたドメイン固有のトレーニングデータへの需要が、最大級の汎用モデルを構築する少数の企業をはるかに超えて広がっていることを示している。

この資金調達ラウンドは、AIトレーニングデータ事業の広範なブームの中でも行われた。同分野の他の企業も同様に爆発的な成長を報告している。業界報道によると、データラベリングと専門家ネットワークの企業Mercorは総年換算収益20億ドルに達したと報告し、労働力データプラットフォームのHandshakeはこのカテゴリーで10億ドルを超えたと述べている。投資家は、AI研究所が容易に入手可能な公開データを使い果たすにつれ、専門家が生成し検証されたデータや合成トレーニングデータへの需要が急速に拡大し続けることに賭けているようだ。

資金の用途

Snorkelは、新たな資本をエンジニアリング、研究、市場開拓チームの拡大、Open Benchmarks Grantsプログラム（AI研究コミュニティ向けのオープン評価データセットの作成を支援する約300万ドルのコミットメント）の成長、特化型AIモデルへのさらなる投資に使用する計画だと述べている。同社はまた、研究努力の一部を特にAIアラインメントと安全性のためのデータ開発に焦点を当てると述べており、これはモデルがより重要な状況で展開されるにつれて注目が高まっている分野である。