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大規模言語モデルで人類の知的生産性を解き放つCarnot（カルノー）、プレシードラウンドで8,500万円の資金調達を実施
[23/07/12]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
ワークフロー自動化サービス「Promptflow」の事前登録開始
株式会社Carnot（本社：東京都港区、代表取締役：松森 匠哉、以下カルノー）は、HERO Impact Capitalをリードインベスターとして、ANRI、DEEPCORE、及び複数人のエンジェル投資家、池田 俊、高岡 淳二、露木 雅、濱邉 将太、彦坂 雄一郎、馬渕 邦美を引受先とする第三者割当増資により、8,500万円の資金調達を実施いたしました。
今回の調達で得た資金を活用して、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）や生成AIを活用したワークフロー自動化サービスの開発や、大規模言語モデルの基礎研究、グローバル採用の強化を進め、さらなる事業拡大を目指してまいります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-cca78830a7d5d8bc91ac-0.png ]
■資金調達の背景
カルノーは「Create a perpetual motion machine.（永久機関をつくる）」をミッションに掲げ、AIの力で知的生産性を向上させ、ありとあらゆるエコシステムの永久機関化を実現するテクノロジースタートアップです。
テクノロジーの発展で生活はより便利になってきた反面、現代ではより多くのタスクをより早く処理することが求められるようになってきました。しかし、本来人間の脳は大量の情報を一度に処理するような構造にはなっていません。大量のタスクにさらされた結果、注意散漫になって集中力がなくなってしまったり、本質的に価値があるような仕事や、自分が有意義だと思っている活動に段々と時間を割けなくなってきたりしているという課題があります。
ソフトウェアは、これら多量の情報を人間の代わりに処理することを目指して開発されてきました。しかし、柔軟な対応が求められる領域では情報の構造化が困難で、一部の局所的な問題にしか対処できていません。結果、未だに数多くの非本質的なタスクがテクノロジーによって解決されておらず、人間の介入が必要な状況が続いています。
大規模言語モデル（LLM）は、こうした私達の働き方を根底から覆す可能性を秘めています。LLMは従来の自然言語処理を大きく超えた情報処理能力を有しており、プロンプトを与えることにより様々なパターンのタスクに対しても、一定の精度で処理が可能です。また、LLMを用いたエージェント技術も発展を見せており、プロンプトで直接指示を与えずとも簡単なタスクであれば自ら判断して適切なツールを使いこなすこともできることがわかってきています。
しかし、想像を超える速度で進化をしているLLMは万能の杖に感じられますが、得手不得手が存在します。専門家しか知らない解決策を教えてくれる事もあれば、人間が間違えないような簡単な論理演算も間違えてしまうなど、LLMの本質を知らなければ実社会で役に立つようなプロダクトをつくることは困難です。今回の資金調達を通じて、私たちカルノーは、テクノロジー集団としてLLMの本質をとらえた研究開発を加速し、働き方を再定義するプロダクトの提供を行ってまいります。
??ワークフロー自動化サービス「Promptflow」概要
「Promptflow」は、最新のAI技術を活用し、日々の業務フローを効率化、自動化するためのソリューションです。このツールは、OpenAI GPT-4を始めとした大規模言語モデルを利用しています。これにより、従来のAIツールでは困難だった一般的な業務タスクから独自のタスクまで、幅広い業務内容の自動化が可能となります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-502ffd59feeed3af6ce0-0.png ]
【特徴】
１.汎用性の高いカスタマイズ
「Promptflow」は、ユーザーが自身の業務内容に合わせてプロンプトモジュール（※1）をカスタマイズできる柔軟性を備えています。既定のプロンプトモジュールの組み合わせや新規モジュールの作成により、多様な業務ニーズに対応できるよう設計されています。また、LLMを活用しているため、一般的なRPAツールやiPaaS（統合型クラウドサービス）より、シンプルかつ容易にワークフローを構築することができます。
２.高度なデータ連携
「Promptflow」はSlackやGmailなどの主要なプラットフォームとデータ連携を行うため、面倒な業務も一度のアクションだけで完了させることができます。今後は、テキストや画像など、一般的なデータベースに収まらない形式のデータも統合し、扱うことができます。多様なデータの統合により、「Promptflow」は業務フローの自動化をさらに強化し、ユーザーが日常業務をより効率的かつ効果的に遂行することを可能とします。
３.チャット形式でのワークフロー自動生成(開発中)
「Promptflow」のユーザーはチャット形式を通じてワークフローの作成、管理、トラブルシューティングが可能になります。これにより、ワークフローの作成や管理が容易になり、特別な操作や専門的な知識なしにユーザーが自然言語を用いて問題を解決できます。
Waiting Listはこちらから：https://usepromptflow.com/
※1 プロンプトの処理の基本単位
??資金使途
今回調達した資金は、以下の目的に活用いたします。
大規模言語モデルを活用したワークフロー自動化サービスの開発
カルノーは、大規模言語モデルを活用した革新的なワークフロー自動化ツールの開発を行っています。今回の調達を機に、従来の自動化ツールとは一線を画す汎用性と使いやすさを備えたツールを目指し、開発を進めてまいります。
基礎研究の加速
「LLaMA（ラマ）」（※2）とその後続モデルの発展により、比較的小規模のパラメータサイズにおいてもGPTシリーズと同等の性能を示すような研究結果が次々と明らかになってきています。今回の調達で得た資金をもとに、カルノーは大規模言語モデルの学習やチューニング、プランナーエージェントなどの研究開発を行い、プロダクトの使いやすさと信頼性に大きく寄与するような技術発展を目指していきます。
グローバルな組織体制の強化
グローバルで加速度的に技術発展が続く中、競争力を維持するためには、世界中からトップクラスの人材を採用し続ける必要があります。そのため、創業期から英語中心のグローバル志向の組織を構築し、海外の優秀な人材を獲得する取り組みを強化します。異なる文化やバックグラウンドを持つ人材との多様な視点を統合することで、革新的なソリューションを提供できると考えています。
今回の資金調達により、カルノーはさらに成長とイノベーションを加速させてまいります。引き続き、価値の向上と社会への貢献に注力し、世界中のビジネスプロセスの効率化に貢献してまいります。
※2 Meta AI（旧Facebook）が公開した大規模言語モデル。小規模なモデルサイズと高い性能が特徴で、研究者
向けにオープンソースとして提供されている。
??当社 代表取締役 松森匠哉のコメント
[画像3: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-a6bb2d91770fa827bb94-2.jpg ]
深層学習の発展により、これまでパターン化することが難しく人間に頼っていた『モノを区別する』という能力を機械が実現する画像処理の技術への注目が高まり社会応用が進みました。一方、多くの人の仕事は画像よりもテキストが中心です。しかし、この『言葉を扱う』ことのできるAIは長らく登場しておらず、長らく社会実装が難しいとされてきました。
そこに、膨大なデータを大規模なパラメータサイズを持つモデルで学習した大規模言語モデル(LLM)が登場しました。LLMの大きな特徴は、言葉を介して文章生成や要約、更にはコーディングや一般常識に則った推論までを実行することができる点です。プログラムを書ける人は少数ですが、言葉を理解できる人は大多数です。この言語という万能インターフェイスを通じて、人類最先端の技術に世界中の人々がアクセスすることができるようになりました。今後は、LLMの活用により、様々なサービスや個人活用が進み、AIを活用した新しい働き方が実現されると期待されます。
カルノーはこの新しい技術の本質を見極めながら研究開発を行うことで、人類の生産性を新たなステージに到達させ、誰もが本質的な活動により多く時間を割くことができるような社会をめざします。
＜代表 松森匠哉の略歴＞
1994年生まれ、AI （深層学習）の研究開発及に従事。
学部生時代に脳波計のディープテック系スタートアップでゼロからプロダクト設計および深層学習モデルの実装をリード。大学での研究内容がAIアクセラレータプログラムに採択され、ソーシャルロボットのスタートアップを設立。複数の企業・大学・自治体に対してPoCを実施。
その後、日本学術振興会特別研究員に採択、慶應義塾大学理工学研究科で博士 （工学）を取得（飛び級）。
画像処理と言語処理の複合領域であるVision and Languageにおいて生成系AIの研究に従事し、人工知能分野における難関国際会議ICCVなどに筆頭著者として論文が採択。また、慶應義塾大学先端科学技術センターにて特任研究員として、言語モデルを用いた英語問題自動生成アルゴリズムの研究開発をリード。WIRED CGC特別賞など受賞。自身の生成系AIの研究知見をもとに2022年10月カルノーを創業。
■主要投資家からのコメント
HERO Impact Capital Founder & General Partner 渡邊 拓 氏
松森代表とは、5年前の研究者時代に御縁をもらいました。当時からマルチモーダルに応用できる言語モデルを一貫して研究していて、Chat GPTによるモメンタムが来る前からLLM領域に深く“確信“を持つ松森代表が印象的でした。昨年創業時から議論を重ねる中で、グローバルに偉大なインパクトを生むことへの松森代表の狂気を感じながらワクワクしています。Carnot社がLLMによる人類の未来を切り拓くことを期待しています。
(以下アルファベット順)
ANRI プリンシパル 中路 隼輔 氏
LLMの技術発展が日進月歩で進む中、現状のテクノロジーでアベイラブルに解ける問いは何なのか？というのもある種流動的に変わっていっているなと思っています。ただこういった技術は人間の代わりの処理を担うことは間違いないと思っている中で、代表の松森さんと話をし、このチームなら最新の技術をキャッチアップしながら日々目まぐるしく変わるこの業界において良いプロダクト・サービスが作れるはずだと投資をさせていただきました。人間の生産性のアップデートを期待しております！
DEEPCORE Manager 玉岡 靖弘 氏
2018年に弊社が運営するKERNELで初めて松森氏と出会い、松森氏の「世界に通じる物を作りたい」思いに感銘を受けました。5年が経過するもその信念は揺るがず、松森氏を筆頭に博士やKaggle Masterなど、研究力と社会実装力を備えた強力なチームが結成され、その思いが現実になる時が来たと感じています。Carnotが世界で活躍する未来を信じ、心から応援していきます。
■会社概要
企業名：株式会社Carnot（カルノー）
代表者：代表取締役 松森匠哉
設立日：2022年10月20日
会社URL：https://carnot.ai/
採用ページ（Japan）：https://carnot.wraptas.site/
採用ページ（Global）：https://japan-dev.com/companies/carnot
株式会社Carnot（本社：東京都港区、代表取締役：松森 匠哉、以下カルノー）は、HERO Impact Capitalをリードインベスターとして、ANRI、DEEPCORE、及び複数人のエンジェル投資家、池田 俊、高岡 淳二、露木 雅、濱邉 将太、彦坂 雄一郎、馬渕 邦美を引受先とする第三者割当増資により、8,500万円の資金調達を実施いたしました。
今回の調達で得た資金を活用して、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）や生成AIを活用したワークフロー自動化サービスの開発や、大規模言語モデルの基礎研究、グローバル採用の強化を進め、さらなる事業拡大を目指してまいります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-cca78830a7d5d8bc91ac-0.png ]
■資金調達の背景
カルノーは「Create a perpetual motion machine.（永久機関をつくる）」をミッションに掲げ、AIの力で知的生産性を向上させ、ありとあらゆるエコシステムの永久機関化を実現するテクノロジースタートアップです。
テクノロジーの発展で生活はより便利になってきた反面、現代ではより多くのタスクをより早く処理することが求められるようになってきました。しかし、本来人間の脳は大量の情報を一度に処理するような構造にはなっていません。大量のタスクにさらされた結果、注意散漫になって集中力がなくなってしまったり、本質的に価値があるような仕事や、自分が有意義だと思っている活動に段々と時間を割けなくなってきたりしているという課題があります。
ソフトウェアは、これら多量の情報を人間の代わりに処理することを目指して開発されてきました。しかし、柔軟な対応が求められる領域では情報の構造化が困難で、一部の局所的な問題にしか対処できていません。結果、未だに数多くの非本質的なタスクがテクノロジーによって解決されておらず、人間の介入が必要な状況が続いています。
大規模言語モデル（LLM）は、こうした私達の働き方を根底から覆す可能性を秘めています。LLMは従来の自然言語処理を大きく超えた情報処理能力を有しており、プロンプトを与えることにより様々なパターンのタスクに対しても、一定の精度で処理が可能です。また、LLMを用いたエージェント技術も発展を見せており、プロンプトで直接指示を与えずとも簡単なタスクであれば自ら判断して適切なツールを使いこなすこともできることがわかってきています。
しかし、想像を超える速度で進化をしているLLMは万能の杖に感じられますが、得手不得手が存在します。専門家しか知らない解決策を教えてくれる事もあれば、人間が間違えないような簡単な論理演算も間違えてしまうなど、LLMの本質を知らなければ実社会で役に立つようなプロダクトをつくることは困難です。今回の資金調達を通じて、私たちカルノーは、テクノロジー集団としてLLMの本質をとらえた研究開発を加速し、働き方を再定義するプロダクトの提供を行ってまいります。
??ワークフロー自動化サービス「Promptflow」概要
「Promptflow」は、最新のAI技術を活用し、日々の業務フローを効率化、自動化するためのソリューションです。このツールは、OpenAI GPT-4を始めとした大規模言語モデルを利用しています。これにより、従来のAIツールでは困難だった一般的な業務タスクから独自のタスクまで、幅広い業務内容の自動化が可能となります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-502ffd59feeed3af6ce0-0.png ]
【特徴】
１.汎用性の高いカスタマイズ
「Promptflow」は、ユーザーが自身の業務内容に合わせてプロンプトモジュール（※1）をカスタマイズできる柔軟性を備えています。既定のプロンプトモジュールの組み合わせや新規モジュールの作成により、多様な業務ニーズに対応できるよう設計されています。また、LLMを活用しているため、一般的なRPAツールやiPaaS（統合型クラウドサービス）より、シンプルかつ容易にワークフローを構築することができます。
２.高度なデータ連携
「Promptflow」はSlackやGmailなどの主要なプラットフォームとデータ連携を行うため、面倒な業務も一度のアクションだけで完了させることができます。今後は、テキストや画像など、一般的なデータベースに収まらない形式のデータも統合し、扱うことができます。多様なデータの統合により、「Promptflow」は業務フローの自動化をさらに強化し、ユーザーが日常業務をより効率的かつ効果的に遂行することを可能とします。
３.チャット形式でのワークフロー自動生成(開発中)
「Promptflow」のユーザーはチャット形式を通じてワークフローの作成、管理、トラブルシューティングが可能になります。これにより、ワークフローの作成や管理が容易になり、特別な操作や専門的な知識なしにユーザーが自然言語を用いて問題を解決できます。
Waiting Listはこちらから：https://usepromptflow.com/
※1 プロンプトの処理の基本単位
??資金使途
今回調達した資金は、以下の目的に活用いたします。
大規模言語モデルを活用したワークフロー自動化サービスの開発
カルノーは、大規模言語モデルを活用した革新的なワークフロー自動化ツールの開発を行っています。今回の調達を機に、従来の自動化ツールとは一線を画す汎用性と使いやすさを備えたツールを目指し、開発を進めてまいります。
基礎研究の加速
「LLaMA（ラマ）」（※2）とその後続モデルの発展により、比較的小規模のパラメータサイズにおいてもGPTシリーズと同等の性能を示すような研究結果が次々と明らかになってきています。今回の調達で得た資金をもとに、カルノーは大規模言語モデルの学習やチューニング、プランナーエージェントなどの研究開発を行い、プロダクトの使いやすさと信頼性に大きく寄与するような技術発展を目指していきます。
グローバルな組織体制の強化
グローバルで加速度的に技術発展が続く中、競争力を維持するためには、世界中からトップクラスの人材を採用し続ける必要があります。そのため、創業期から英語中心のグローバル志向の組織を構築し、海外の優秀な人材を獲得する取り組みを強化します。異なる文化やバックグラウンドを持つ人材との多様な視点を統合することで、革新的なソリューションを提供できると考えています。
今回の資金調達により、カルノーはさらに成長とイノベーションを加速させてまいります。引き続き、価値の向上と社会への貢献に注力し、世界中のビジネスプロセスの効率化に貢献してまいります。
※2 Meta AI（旧Facebook）が公開した大規模言語モデル。小規模なモデルサイズと高い性能が特徴で、研究者
向けにオープンソースとして提供されている。
??当社 代表取締役 松森匠哉のコメント
[画像3: https://prtimes.jp/i/117318/2/resize/d117318-2-a6bb2d91770fa827bb94-2.jpg ]
深層学習の発展により、これまでパターン化することが難しく人間に頼っていた『モノを区別する』という能力を機械が実現する画像処理の技術への注目が高まり社会応用が進みました。一方、多くの人の仕事は画像よりもテキストが中心です。しかし、この『言葉を扱う』ことのできるAIは長らく登場しておらず、長らく社会実装が難しいとされてきました。
そこに、膨大なデータを大規模なパラメータサイズを持つモデルで学習した大規模言語モデル(LLM)が登場しました。LLMの大きな特徴は、言葉を介して文章生成や要約、更にはコーディングや一般常識に則った推論までを実行することができる点です。プログラムを書ける人は少数ですが、言葉を理解できる人は大多数です。この言語という万能インターフェイスを通じて、人類最先端の技術に世界中の人々がアクセスすることができるようになりました。今後は、LLMの活用により、様々なサービスや個人活用が進み、AIを活用した新しい働き方が実現されると期待されます。
カルノーはこの新しい技術の本質を見極めながら研究開発を行うことで、人類の生産性を新たなステージに到達させ、誰もが本質的な活動により多く時間を割くことができるような社会をめざします。
＜代表 松森匠哉の略歴＞
1994年生まれ、AI （深層学習）の研究開発及に従事。
学部生時代に脳波計のディープテック系スタートアップでゼロからプロダクト設計および深層学習モデルの実装をリード。大学での研究内容がAIアクセラレータプログラムに採択され、ソーシャルロボットのスタートアップを設立。複数の企業・大学・自治体に対してPoCを実施。
その後、日本学術振興会特別研究員に採択、慶應義塾大学理工学研究科で博士 （工学）を取得（飛び級）。
画像処理と言語処理の複合領域であるVision and Languageにおいて生成系AIの研究に従事し、人工知能分野における難関国際会議ICCVなどに筆頭著者として論文が採択。また、慶應義塾大学先端科学技術センターにて特任研究員として、言語モデルを用いた英語問題自動生成アルゴリズムの研究開発をリード。WIRED CGC特別賞など受賞。自身の生成系AIの研究知見をもとに2022年10月カルノーを創業。
■主要投資家からのコメント
HERO Impact Capital Founder & General Partner 渡邊 拓 氏
松森代表とは、5年前の研究者時代に御縁をもらいました。当時からマルチモーダルに応用できる言語モデルを一貫して研究していて、Chat GPTによるモメンタムが来る前からLLM領域に深く“確信“を持つ松森代表が印象的でした。昨年創業時から議論を重ねる中で、グローバルに偉大なインパクトを生むことへの松森代表の狂気を感じながらワクワクしています。Carnot社がLLMによる人類の未来を切り拓くことを期待しています。
(以下アルファベット順)
ANRI プリンシパル 中路 隼輔 氏
LLMの技術発展が日進月歩で進む中、現状のテクノロジーでアベイラブルに解ける問いは何なのか？というのもある種流動的に変わっていっているなと思っています。ただこういった技術は人間の代わりの処理を担うことは間違いないと思っている中で、代表の松森さんと話をし、このチームなら最新の技術をキャッチアップしながら日々目まぐるしく変わるこの業界において良いプロダクト・サービスが作れるはずだと投資をさせていただきました。人間の生産性のアップデートを期待しております！
DEEPCORE Manager 玉岡 靖弘 氏
2018年に弊社が運営するKERNELで初めて松森氏と出会い、松森氏の「世界に通じる物を作りたい」思いに感銘を受けました。5年が経過するもその信念は揺るがず、松森氏を筆頭に博士やKaggle Masterなど、研究力と社会実装力を備えた強力なチームが結成され、その思いが現実になる時が来たと感じています。Carnotが世界で活躍する未来を信じ、心から応援していきます。
■会社概要
企業名：株式会社Carnot（カルノー）
代表者：代表取締役 松森匠哉
設立日：2022年10月20日
会社URL：https://carnot.ai/
採用ページ（Japan）：https://carnot.wraptas.site/
採用ページ（Global）：https://japan-dev.com/companies/carnot
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