AI企業が成熟する中、高品質なデータの争奪戦が業界内で激化しています。これにより、マーコーやサージ、そして特にアレクサンダー・ワン氏が率いたスケールAIなどの企業が台頭してきました。ワン氏がメタでAI部門を指揮することになった今、多くの投資家が新たな機会を見出し、魅力的なデータ収集戦略を持つ企業への資金提供を進めています。
Yコンビネーター出身のデータカーブもその一つで、ソフトウェア開発向けの高品質データに注力しています。木曜日に、ケミストリーのマーク・ゴールドバーグ氏が主導し、ディープマインドやバーセル、アンソロピック、オープンAIの社員が参加する形で、15億円（約23億2500万円）のシリーズAラウンドを発表しました。このシリーズAは、元コインベースCTOのバラジ・スリニヴァサン氏からの投資を受けた270万ドル（約4億1850万円）のシードラウンドに続くものです。
データカーブは「バウンティハンター」システムを用いて、優れたソフトウェアエンジニアを集め、難易度の高いデータセットを収集しています。これまでに100万ドル（約1億5500万円）以上の報酬を分配しているということです。
しかし、共同創業者のセリーナ・ゲ氏（写真は共同創業者のチャーリー・リー氏と共に）は、最大の動機は金銭的なものではないと述べています。ソフトウェア開発のような高価値サービスでは、データ作業の報酬は通常の雇用よりも低くなるため、同社の最大の強みはポジティブなユーザー体験にあるとしています。
「私たちはこれを消費者向け製品として扱っています。データラベリング作業ではありません」とゲ氏は述べています。「どうすれば私たちが求める人々が興味を持ち、プラットフォームに参加するかを最適化するために、多くの時間を費やしています」とのことです。
特に、ポストトレーニングデータのニーズが複雑化する中で重要です。以前のモデルは単純なデータセットで訓練されていましたが、今日のAI製品は複雑なRL環境に依存しており、特定の戦略的なデータ収集が必要です。環境が高度化するにつれ、データの質と量の要求も増加し、高品質なデータ収集企業であるデータカーブにとって有利になる可能性があります。
初期段階の企業として、データカーブはソフトウェアエンジニアリングに注力していますが、ゲ氏はこのモデルが金融やマーケティング、さらには医療分野にも容易に適用できると述べています。
「私たちが現在行っているのは、ポストトレーニングデータ収集のためのインフラを構築し、それぞれの分野で高い能力を持つ人々を引き付け、維持することです」とゲ氏は述べています。
