エージェントAIに関する画期的な論文をNVIDIAが発表→エージェントAIスタートアップ投資候補リスト
AIの方向性を全く新しいものに変えるポテンシャルがあるNVIDIAからの論文が発表されました。
NVIDIA Research:
Small Language Models are the Future of Agentic AI
この論文の要旨をChatGPTで得ました。内容を咀嚼した上でのかなりレベルの高い要旨です。
これはAI経済圏的にかなり大きな発見であり、現在のAIの周辺で成立している経済圏とはまた別な、新しい経済圏を形づくる可能性がある発見だと思います。
また、ロボティクスにおいても装着されているエッジコンピュータにおいてSLMが動作しており、そこで具体的な作業を単位とするエージェントが機能して物理的な作業となって現れる...といった、アーキテクチャ的な革新をもたらす可能性があると思います。 簡単に言えばフィジカルAIを変えます。
そこで、いち早く、関連スタートアップに投資に動く方々のために、現時点で存在感のあるスタートアップ数社を選定しました。（買収候補を世界中からピックアップするという調査をかなり前からやっているので、こういうことは朝飯前です）
彼らへのコンタクトがご入用でしたら、弊社インフラコモンズまでお問い合わせを。
論文の要旨（Abstract）
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主張：大きな言語モデル（LLMs）ではなく、小規模言語モデル（SLMs）の方が、エージェント的なAIシステムにおいては「十分な性能」「運用上の適性」「経済的効率性」を兼ね備え、将来的にはこれらが主流になると述べています arXiv+8arXiv+8Facebook+8。
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理由：LLMsに比べて、SLMsは専門タスクに特化し、反復的な処理や少ないバリエーションのような設定では、性能を犠牲にせずコスト削減や効率性を提供できるためです arXiv+1。
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戦略的な提案：汎用会話能力が必要な状況では、異種混在型システム（複数モデルを使い分ける）こそ自然な選択だと述べています arXiv+1。
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LLMからSLMへの移行：LLMベースのエージェントをSLMベースに転換する一般的なアルゴリズムも概説されています arXiv。
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産業への影響：部分的なでもSLMへのシフトが、コスト削減および持続可能なAI運用に大きな効果をもたらすとしています arXiv+1。
論文が立脚する背景と根拠
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急速なエージェントAIの普及：2024年末時点で、エージェントAI分野には20億ドル超のスタートアップ投資、52億ドルの市場規模があり、2034年までに2,000億ドルの市場に成長すると見込まれていると報告されています arXiv。
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SLMの進化：スケーリング法則に基づく性能向上が顕著であり、小規模モデルでもタスクに応じた設計や微調整（fine-tuning）により、LLMに匹敵する能力を発揮する例が増加しています arXiv。
論点・評価の観点
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性能 vs コスト：SLMsはLLMsよりも汎用性では劣るかもしれませんが、特定用途向けに最適化した場合、運用コストや推論速度、環境負荷などではるかに有利です arXiv+1。
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複数モデルの協働：汎用タスクでは大規模モデルが強みを持つ一方、SLMsは専門タスクでの高速・安価な運用に適応。そのため、ハイブリッドな構成（複数モデルの組み合わせ）が推奨されていますarXiv+5arXiv+5arXiv+5。
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実装への課題：SLMへの移行には、モデル設計、タスク適応、インフラ整備や品質保証といった実務的障壁が存在します。しかし、対応アルゴリズムの提示は前向きな一歩です arXiv。
参考になる他研究との関連
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実運用例：「Trained Miniatures」：特定ドメイン（例：営業・マーケティング）のためのSLMを微調整し、LLMに似た応答をより低コスト・低レイテンシで実現する研究が進行中です arXiv+1。
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シミュレーションへの応用：エージェントベースの社会シミュレーションにおいて、SLMは低コスト・低遅延で動作し、持続可能なAI運用にも貢献するとの指摘もあります arXiv。
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学術レビュー：SLMsの可能性：パラメータ数1-8B程度のSLMsでも、多くのタスクでLLMsに匹敵するか、それ以上の成果を示す結果が報告されています arXiv。
総合的なまとめ
この論文は、特に**エージェントAIシステム（Agentic AI）**において、小規模・専門特化型モデル（SLM）の活用こそが現実的かつ経済的であり、将来の主流となるべきだという挑戦的かつポイントを突いた主張を展開しています。現在のAIトレンドに一石を投じる議論であり、コストパフォーマンスや持続可能性と専門タスクへの対応を重視する事業者・研究者には非常に興味深い視点です。
注目スタートアップ
TinyFish
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本社：パロアルト（2024年創業）
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概要：リテールや旅行業界向けに、ウェブ上の価格追跡や在庫監視など複雑なオンライン業務を人のように自動化するAIエージェントを開発
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最近、ICONIQらからシリーズAで4700万ドルを調達Business Insider+6U.S. News Money+6ampcome.com+6
ThriveAI
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概要：プロダクトマネージャー向けの「AIジュニアPMエージェント」を開発。SlackやTeamsと連携し、フィードバック整理や競合監視などを自動化
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2025年にプレシードで120万ドル調達Business Insider
Jentic
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概要：エージェント同士が連携して効率的にタスクをこなす仕組みを目指すAIスタートアップ
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現時点で製品未公開ながら、400万ユーロのプレシード調達ザ・タイムズ
Ellipsis Health
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概要：「Sage」と呼ばれる医療支援エージェントプラットフォーム。退院後の患者とのコミュニケーションや服薬管理、自動トリアージなどを担う
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感情検知機能を備えた"エンパシーエンジン"が特長ウォール・ストリート・ジャーナル
SuperOps
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概要：MSP（マネージドサービスプロバイダー）向けに、チケット処理やクライアント導入などのタスクを自律的に処理する「エージェント市場」を構築
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効率化により手動業務削減率最大40%という実績The Times of India
Decidr（ディサidr AIインダストリーズ）
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概要：オーストラリア発。リクルートやカスタマーサービス、企業学習分野で採用意思決定などを自動化するエージェントを提供
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求職－企業のマッチング成功率8倍、応募者を接続された企業数65%増など成果ありThe Australian
Gradient Labs
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本拠：ロンドン（2023年創業）
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概要：金融や規制の厳しい業界向けに、詐欺調査・支払い紛争・苦情対応などを処理するエージェント「Otto」を開発
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2025年にシリーズAで1100万ユーロ調達、欧州で注目のシード期スタートアップに選出ウィキペディア
H Company（フランス）
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概要：アクション指向のAIエージェントを提供。Runner H（APIプラットフォーム）や2025年夏に発表されたSurfer‑H‑CLI（Web操作エージェント）といった製品を展開
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2024年に欧州最大級のAI資金・2億2000万ドル調達ウィキペディア
Manus（Butterfly Effect／中国）
Artisan AI（米国サンフランシスコ）
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概要：業務自動化を担う「AI従業員」を提供。販売部門向けエージェント「Ava」などを展開し、年間ARR500万ドル
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2025年にシリーズAで2500万ドル調達ウィキペディア+2The Australian+2
既存企業／大型プレーヤー
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Moveworks：企業内部の問い合わせ対応などを自動化するエージェント。2025年にServiceNowに約29億ドルで買収ウィキペディア+1
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Glean Technologies：エンタープライズ検索を超えたデジタルエージェント展開を模索中。2025年には評価額70億ドル超ウィキペディア
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その他の主要企業：Microsoft, Anthropic, Google, OpenAI, IBMなどもAgentic AI領域で動いており、AIエージェント基盤やガバナンス整備で役割を果たしていますprocurementmag.com+9AIMultiple+9sendbird.com+9