Gather AI、サプライチェーンの「リアリティギャップ」解消に向け4,000万ドルを調達

物流向けのコンピュータビジョンと自律型ロボティクスのパイオニアであるGather AIは、Smith Point Capitalが主導する4,000万ドルのシリーズB資金調達ラウンドを完了した。今回の最新の資金注入により、同社の総調達額は7,400万ドルに達し、サプライチェーン効率化の次のフロンティアとしての「フィジカルAI（Physical AI）」に対する強い信頼を示している。

このラウンドは、元Salesforce共同CEOのKeith Block氏が設立したSmith Point Capitalが主導した。既存投資家のBain Capital Ventures、Tribeca Venture Partners、Bling Capital、Dundee Venture Capital、XRC Venturesに加え、新規投資家としてThe Hillman Companyも参加した。調達した資金は、業務のグローバルな拡大と、棚をパッシブにスキャンするのではなく能動的に在庫エラーを探索するGather AI独自の「キュリアス（好奇心旺盛な）」ドローン技術のさらなる開発に充てられる。

物流ネットワークがますます複雑になるにつれ、デジタル記録と物理的な現実の乖離（しばしば「リアリティギャップ」と呼ばれる）は、数十億ドル規模の問題となっている。Gather AIのプラットフォームは、自律型ドローンを配備して倉庫の在庫をリアルタイムでデジタル化し、倉庫管理システム（WMS：Warehouse Management Systems）と直接統合される信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）を提供することで、この問題に対処する。

「キュリアス」ロボット：自動化へのベイズ的アプローチ

Gather AIの成功の核心は、自律型システムが環境を認識する方法の根本的な転換にある。固定された経路をたどる一般的なスキャンソリューションとは異なり、Gather AIのドローンは、ニューラルネットワークと組み合わせた**ベイズ的好奇心（Bayesian curiosity）**技術を活用している。これにより、ドローンは主体性を持って行動し、バーコード、ロットコード、テキスト、有効期限などの特定のデータポイントを能動的に探し出すことができる。

この「好奇心」により、システムは即座にインテリジェントな判断を下すことが可能になる。ラベルの一部が隠れていたり、パレットの位置がずれていたりする場合、ドローンは人間の監査員のように、より良い角度で撮影したりさらに調査したりするように動作を調整できる。しかし、限られた時間しかスキャンできない人間の作業員とは異なり、これらのドローンはほぼ完璧な一貫性を持って継続的に稼働する。

重要なのは、Gather AIが、ナビゲーションや識別のコアタスクにおいてエンドツーエンドの大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）を回避することで、現在の生成AI（Generative AI）のハイプサイクルから一線を画している点だ。確率ベースのベイズ法に依存することで、システムはLLMを悩ませる「ハルシネーション（幻覚）」の問題を回避し、サプライチェーンシステムに供給されるデータの正確性と信頼性を確保している。

ベイズ的好奇心の技術的利点

• 能動的な調査： ドローンは単に通過するだけでなく、欠落したデータや異常なデータを「狩る」。
• ハルシネーション・フリー： データ読み取りに生成的な予測ではなく、決定論的な確率モデルを使用する。
• インフラの独立性： 倉庫の改修（反射板、ビーコン、特別な照明など）を必要としない。
• 冷倉庫対応： 人間の労働が困難で危険な氷点下の環境でも効果的に稼働する。

エンタープライズソフトウェアのベテランによる戦略的支援

Smith Point Capital、特にKeith Block氏の関与は、Gather AIが物理世界の標準的な「システム・オブ・レコード（記録システム）」になる可能性を強調している。Salesforceを世界的なエンタープライズ大手へと成長させるのに貢献したBlock氏は、Gather AIを単なるロボティクス（robotics）企業としてではなく、現代の商取引における重要なインテリジェンス層と見なしている。

「Gather AIは、物理世界がどのように測定、理解、運用されるかを再定義している」と、Keith Block氏は投資に関する声明で述べた。「チームが構築したのは、単なる優れた在庫カウント方法ではない。それは現代のサプライチェーンのための基礎的なインテリジェンス層だ。我々はGather AIが、あらゆる倉庫、工場、ヤードのシステム・オブ・レコードになると信じている」

このスタートアップはすでに大きな牽引力を示している。過去1年間で、Gather AIは予約数を250%増加させ、運用拠点を倍増させた。顧客リストには、GEODIS、NFI Industries、Kwik Trip、Axon、dnata、Barrett Distribution、Langham Logisticsといった物流や小売の主要企業が名を連ねている。

運用の比較：手動 vs. Gather AI

Gather AIの採用は、従来の在庫管理（inventory management）からのパラダイムシフトを意味する。以下の比較は、レガシーな手法とGather AIの自律型アプローチの運用上の違いを浮き彫りにしている。

表1：在庫管理手法の運用比較

エンボディドAI（身体化されたAI）の拠点を拡大

新たに調達した4,000万ドルの資金は、北米、欧州、アジアの数百の追加施設へのGather AIの拡大を推進する。地理的な拡大にとどまらず、同社はプラットフォームの予測機能を強化するために研究開発に多額の投資を行っている。目標は、単に在庫の状態を報告するだけでなく、潜在的なボトルネック、在庫切れ、安全上のリスクが収益に影響を与える前に予測することだ。

Gather AIの創設者であるSankalp Arora氏、Daniel Maturana氏、Geetesh Dubey氏は、カーネギーメロン大学の博士課程の学生として出会った。ロボティクスにおける彼らの深い学問的根拠は、高価なカスタムハードウェアではなく市販のドローンを使用する、実用的でハードウェアに依存しないソリューションへと結実した。このソフトウェア優先のアプローチにより、迅速な導入と容易な拡張が可能になり、市場シェアを急速に獲得する主要な要因となっている。

「倉庫の活動がデジタルのシステム記録と一致することは稀であるため、グローバルな物流企業は毎年数十億ドルを失っている」と、Gather AIの共同創設者兼CEOであるSankalp Arora氏は述べている。「この『物理とデジタルの分断』は運用の死角を生み出す。我々は、これらの死角を排除する継続的なフィジカル・インテリジェンスを提供する」

Creati.aiの視点：信頼できるエンボディドAIの台頭

より広範なAI業界の視点から見ると、Gather AIのシリーズBの成功は、物理世界と相互作用する人工知能である**エンボディドAI（Embodied AI）**市場の成熟を浮き彫りにしている。2024年と2025年はテキストや画像の生成モデルの爆発的な普及が支配的だったが、2026年はAIが産業用途での価値を証明する年になると予想される。

投資家は、新しいコンテンツを生成する「クリエイティブ（創造的）」なAIと、現実を測定し最適化する「アナリティカル（分析的）」または「フィジカル（物理的）」なAIをますます区別するようになっている。Gather AIの成功は、サプライチェーンのようなミッションクリティカルな業界において、市場が生成能力よりも精度とグラウンドトゥルースを優先するソリューションを好むことを示唆している。

ベイズ技法の使用は、重要なセーフガードとして機能する。数百万ドルの在庫を抱える倉庫では、99%の精度では不十分な場合が多い。システムは何を「知らない」のかを知る必要がある。Gather AIのドローンは不確実性を認識するようにプログラムされており、不鮮明なバーコードを「推測」する可能性のあるシステムよりも安全で信頼性が高い。自動化が物理的な労働力に浸透し続ける中で、この「好奇心旺盛だが慎重な（curious but cautious）」アーキテクチャは、産業用ロボティクスの標準になる可能性がある。