Trajectory
🟡 条件つき条件付き。金融・法律・製造などドメイン特化AIの需要はある一方、学習データの扱いと業界ごとの規制が壁です。日本語コーパスとオンプレ要件を満たせるかが勝負どころで、国内のLLMベンダーやコンサルのFDE部隊とぶつかる可能性があります。
参加: Nvidia、Bessemer、Bain Capital Ventures
- 何をやっているか：オープンソース基盤モデルをアプリのフィードバックで継続ポストトレーニングし、法律・金融などの専門家が専用モデルを自分たちで改善できるようにするプラットフォーム。
- ラウンド：$45M Series A、評価額$300M。Sequoia リードで、Nvidia、Bessemer Venture Partners、Bain Capital Ventures が参加（TechCrunch、2026-11-02 PST＝本枠に一部またがる未消化案件）。
- 一次情報：共同創業者 Ronak Malde 氏は基盤モデルを「いつも新しい仕事を始める賢いPhD」に例え、「経済が評価するのはその仕事を30年やった人だ」と語っています（TechCrunch）。Sequoia の会社紹介は「自前モデルをポストトレーニングする最も簡単で直感的なツール」としています（sequoiacap.com）。パートナーは Pat Grady／Lauren Reeder。
- なぜ今見るか：Harvey、Rogo、Decagon、Mercor、Nvidia などが利用と報じられ、ポストトレーニング基盤を一般公開。DeepMind／Apple 出身の共同創業者3名（Malde、Elabd、Karanam）、18人規模。
- 市場・競合：Thinking Machines Lab（Tinker）、Applied Compute、Prime Intellect などポストトレーニング／ファインチューニング勢と競合します。
- 🇯🇵 日本展開フラグ：🟡 条件付き。金融・法律・製造などドメイン特化AIの需要はある一方、学習データの扱いと業界ごとの規制が壁です。日本語コーパスとオンプレ要件を満たせるかが勝負どころで、国内のLLMベンダーやコンサルのFDE部隊とぶつかる可能性があります。
- リスク・要確認：売上非開示。継続学習の安全性・ドリフト管理が論点。Sequoiaパートナーの長文メモは未確認です。
- 出典：TechCrunch、Sequoia会社ページ、trajectory.ai