Sift Stackが工場の現場へ：ロケット打ち上げを支えたソフトウェアを元SpaceXエンジニア2人が製造現場に持ち込む

「アトム（原子）を、ビット（データ片）ではなく！」――デジタル製品よりも物理的なモノづくりを重視する姿勢がシリコンバレーで強まっていることを表すこの言葉は、先週、ジェフ・ベゾスが工場を取り込み（ロールアップ）自動化するための1,000億ドルのファンドを組成しようとしているとの報道で、熱を帯びるように一気に注目が集まりました。

しかし、工場の自動化は純粋にハードウェアの問題ではありません。ますます高度なソフトウェアやAIツールに依存するようになっており、その変化は、物理的なモノづくりの世界を支えるインフラをつくる企業のあり方を塗り替えています。

複雑な機械――宇宙船や自動車のような――の設計・製造を支えるツールを提供している、カリフォルニア州エルセグンドの企業Sift StackのCEOであるカーティック・ゴッラプディは、自分の足元が揺れている感覚を味わっています。こうした変化は、過去6か月で同社の注力領域を作り変えたと彼は言います。

ゴッラプディと共同創業者でCTOのオースティン・スピゲルは、2022年に会社を立ち上げました。同社は、スペースXでソフトウェアツールに取り組んでいた経験を背景にしています。そこで同社は、試験、製造、打ち上げの間に発生する膨大なテレメトリデータ――物理コンポーネントのセンサーからストリーミングされるリアルタイムの性能情報――を管理していました。

高度な機械をつくる多くの企業は、市販のデータベースツールを使うか、自前のPythonスクリプトで対応していますが、Siftは「企業にとって最高クラスのツールを提供できる」チャンスがあると見たのです。顧客には、米国の主要なロケットメーカーであるユナイテッド・ローンチ・アライアンスや、その他の防衛関連の請負企業から、ロボティクス企業、電力網（パワーグリッド）管理のスタートアップまで幅広く含まれます。

ただしゴッラプディは、データ分析向けのAIツールの登場が、自社のビジネスに変化を迫ったと語ります。AIやディープラーニングのモデルが当たり前の世界では、かつて同社の“売り”として際立っていたような、カスタマイズされたワークフローは既に前提（テーブルステークス）になってしまいました。一方で、同社がデータ基盤を運用・管理できる能力は、突然さらに価値が高くなったのです。

「この先5年でどう展開していくかという、私たちの長期的なビジョンは、実は今年になってそのまま実現されているんです」とゴッラプディはTechCrunchに語りました。 

つまり、ソフトウェア中心の現代的な機械が生み出す、強烈なデータの流れを管理する必要があるということです。同社が取り組んでいる車両の中には、複数のフォーマットと時間スケールにまたがって、同時に1.5百万個以上のセンサーがデータをストリーミングしているものもあります。 

AIアプリケーションのために、そのデータを整理し保存することが同社の目標です――「価値の多くは、それを機械可読な形で“取り出せるようにする”ところにあります」とゴッラプディは言います。AIエージェントが製造に関する意思決定を行ったり、テストデータを解析して潜在的な問題をあぶり出したりするなら、Siftの狙いはそのデータをAIエージェントが利用できる状態にすることです。

Siftを使って試験、製造、運用を管理している衛星企業アストラニスのソフトウェア担当VP、ジェフ・デクスターは、自分たちのように1日で1,000万件の自動化ソフトウェアテストを行う可能性がある企業にとって、良いデータ基盤が重要だと述べています。 

「必然的に、データを保存するだけで毎月何百万ドルものコストがかかる地点に到達します」とデクスターは言いました。「本当に、これは100万ドルをきちんと使っていると言えるのか？　Siftのような技術があれば、データがどれだけあるかを気にしなくて済むんです。」

ゴッラプディはTechCrunchに対し、Siftは2025年にシリーズBで4,200万ドルを調達したと説明しました。ポストマネー評価額は2億7,400万ドルで、リードはStepStone、参加はGV（Googleのベンチャー部門）、Riot Ventures、Fika Ventures、CIVです。