AI規制対応企業Diliが2170万ドル調達

AI規制対応企業DiliのCEO Anand Chaturvediは木曜日、連邦規制要件を乗り越える支援を目的としたシリーズA資金調達で1500万ドル（約24億円）を調達したと発表した。ラウンドはKhosla Venturesが主導し、Allianz、Rebel Fund、Brick and Mortar VenturesのDarren Bechtel、Y CombinatorのGarry Tanが参加した。670万ドル（約11億円）のシード資金と合わせ、同社の総調達額は2170万ドル（約35億円）に達した。DiliはかつてY Combinatorの2023年夏バッチの一部だった。

同社は明確な市場ニッチに注力している。米国インフラプロジェクト、特に連邦資金を受けるプロジェクトで、複雑で重なり合う規制体系の遵守が求められる。Chaturvediは、労働省が特定プロジェクトの賃金を設定するDavis-Bacon規則、インフレ削減法下のクリーンエネルギープロジェクトに適用される賃金及びapprenticeship（PWA）規則、業務の性質に応じたOSHAおよびEPA規制を指摘した。リスクは大きい。非規制遵shelter は数百万ドルの罰金につながる可能性がある。ただしコンプライアンス監査は労働集約的であり、従来、企業は到着時にすべての情報をチェックするのではなく、サンプルデータに依存しており、検出されない違反のリスクがある。

DiliのソリューションはハイブリッドAI・決定論的システムを通じてこのギャップに対応している。同社は現代的なAIモデルをデータ層でのみ使用し、非構造化文書（企業内部記録、ベンダー文書、ERPシステム、給与データ）から情報を抽出・構造化する。データが構造化されると、決定論的ルールベースシステムが複雑ながら静的なコンプライアンス規則を適用し、現代的なAIモデルが導入する曖昧性を排除する。結果：従来は丸1日の作業が今や数分で完了する。「企業の内部文書全体、すべてのベンダー文書、すべてのERP情報、すべての給与システム情報を読み込み、報告またはコンプライアンスのために具体的に必要なデータを抽出できるということを想像してみてください」とChaturvediは説明した。

Diliは既に製造施設からデータセンターまで、約700プロジェクトに導入されている。注目すべきことに、同社は2つのビジネスモデルで運営している。顧客の約半数がDiliを社内ソフトウェアとして使用し、残り半数がコンプライアンスプロセス全体をコントラクタベースでDiliに外注している。Chaturvediは、業界が今後ソフトウェアモデルへシフトすると予想している。「ソフトウェアとAIは多くのプロフェッショナルサービスワークフローを開始するようになるので、ますます多くの人々がそれらを社内に取り込むようになると思う」と述べ、進化する市場は最終的に顧客ニーズとAI能力が収束する場所を反映するだろうと付け加えた。

インフレ削減法下のクリーンエネルギープロジェクトおよびデータセンターを含む連邦資金によるインフラブームにより、新たな規制リスク分野が生まれた。プロジェクトは、Davis-Bacon賃金、IRA固有規則、OSHA、EPAなど重なり合う連邦・州・地方の規制体系を乗り越える必要があり、各々は非規制遵守時に数百万ドルに達する罰金を課す。Diliの設立と急速な導入は、このギャップを反映している。従来のコンプライアンス業務は労働集約的で、エラーが起きやすく、コスト高だが、抽出調査ベースの監査では高すぎるリスクがある。

同社のアーキテクチャは、エンタープライズAIアプリケーションの実際の緊張関係に対応している。大規模言語モデル（LLM）に最終的なコンプライアンス判定を頼る代わり、幻覚や矛盾した推論を引き起こす可能性があることから、Diliはデータ抽出層にのみAIを使用して構造化されていない文書を構造化された入力に変換し、その後、複雑ながら静的な規制要件を強制するために決定論的ルールベースシステムを適用する。このハイブリッドアプローチにより、従来は丸1日かかった作業が数分で完了でき、高罰金環境で要求される信頼性を保ちながらコストと人的エラーを削減する。CEO Anand Chaturvediの、市場がより社内ソフトウェア導入へシフトするとの観察は、プロフェッショナルサービス自動化のより広い動向と一致しているが、現在のソフトウェアとコントラクタモデルの50対50の分割は、移行がまだ初期段階であることを示唆している。