Prentis AI、10億ドル評価で1億ドル調達へ

Prentisはコンピュータ操作モデルに焦点を当てた新しいAI研究ラボとして4月に立ち上がった。このスタートアップはAI企業を構築・運営するホールディングカンパニーTitanのCEO兼創業者でもあるRitankar Das、著名なテック投資家Reid HoffmanおよびMark Pincusが共同創業した。現在31歳のDasは、1世紀以上前のUC Berkeleyの最年少University Medalistであり、Cambridgeの博士号プログラムを中退してTitanを2014年に設立する前に、Oxfordでバイオメディカルエンジニアリングの修士号を取得し、Gates Cambridge Scholarでもあった。LinkedInの共同創業者でGreylockパートナーのHoffmanは、最近Microsoftの取締役会から退任し、支援しているAI創薬スタートアップManas AIで「創業者モード」に注力するため。Zynga創業者のPincusは現在投資ファームReinvent Capitalを運営している。

Prentisはオフィスワーカーがドキュメントとシステムを通じて日常業務にどう対応しているかを学ぶモデルを訓練し、コンピュータを制御して日常業務を自動化するAIエージェントを構築することを目指している。同社は特定のユースケース、保険請求の処理や関税還付例外の自動化を特定し、人間が書類を探す必要なしに顧客ニーズに合わせてカスタマイズされたエージェントを開発する。同社のHive-32Bモデルは、OpenAIのGPT-5.4やAnthropicのClaude Opus 4.6を含む競合企業を2つのコンピュータ操作ベンチマークで上回るとしている：WindowsAgentArenaは実際のWindowsアプリケーション上のエンドツーエンドタスク完了を測定し、ScreenSpot-v2はモデルが画面上の正しい制御を見つける能力をテストする。Prentisのピッチデックによると、同社の利点は非常に小さく、安価なモデルの実行から来ており、最先端APIよりもタスクあたり約10分の1のコストがかかるとしており、日常的なワークフロー全体に展開するのがより経済的である。（TechCrunchはこれらのベンチマーク結果を独立して検証していない。）

Prentisはすでにヘルスケア管理サービス機関、製造業者、衣料品メーカーを含む複数の顧客と5000万ドル（約80億円）相当の契約を署名している。TechCrunchが入手した投資家資料は、今年第3四半期までに推定7500万ドル（約120億円）の年率実行レートを予測しているが、同社はこれらの数字が実現した節減の20%に相当する契約手数料に基づいた推定年率換算額であり、認識された収益ではなく、実績に依存し最終実行の対象となっていることに注意している。同社は現在10億ドル（約1600億円）の評価額で1億ドル（約160億円）を調達するための交渉を行っている。

コンピュータ操作AIエージェント市場は混雑している。Anthropic、OpenAI、Mira MuratiのThinking Machines Labはすべてコンピュータ操作用AIエージェントを開発している。Anthropicは才能を直接獲得することに動いており、今年シアトルのコンピュータ操作スタートアップVerceptを買収し、その創業者を折りたたんで製品をシャットダウンした。Prentisはそのウェブサイトによると、OpenAI、Google DeepMind、Meta、Tencent、Alibabaで以前働いていた研究者を含む25人以上の従業員を採用している。

Prentisは複数のAI既存企業がすでに投資している市場に参入する。Anthropicはコンピュータ操作AIエージェント分野で積極的に動いており、今年シアトルのスタートアップVerceptを買収した。OpenAIとMira MuratiのThinking Machines Labもこの分野で開発を進めている。同社の資料によると、Prentisを区別するのはモデルの性能とコスト効率の両方である。同社のHive-32Bモデルは競合企業のオファリングよりも大幅に小さいながら、コンピュータ操作ベンチマーク（WindowsAgentArenaとScreenSpot-v2）で同等以上の結果を提供し、タスクあたり約10分の1のコストがかかるとしている。

署名された5000万ドル（約80億円）の契約は、エンタープライズ顧客が高摩擦オフィスタスク自動化に対して支払う意思があることを示唆している。Prentisは既製AIAPI と企業が実際に使う特定のワークフロー（保険請求、払い戻し処理、ドキュメント検索）の間のギャップに対応する立場にある。これらの初期の成功が防御可能なビジネスモデルに転換するかどうかは、実行と、AnthropicやOpenAIといったより大きなプレイヤーが自社プラットフォームに同様の機能を追加するペースに左右される。

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