春は雨の季節、花の復活、そして勿論、Y Combinatorの今年最初のデモデーを意味します。冬2024年コホートの最初のピッチデーの間、著名なアクセラレーターの最初の2つのピッチデーの1つで、TechCrunchのスタッフの一団がチューニンし、メモを取り、ジョークを交換し、数十のプレゼンテーション企業を徐々に削減し、初期のお気に入りのリストを作成しました。
驚くべきことに、AIは最も大きなテーマであり、247の企業のうち86社がAIスタートアップと呼んでいましたが、187社がピッチでAIの言及をしているという結果になりました。
AI生成の音楽や助成金申請、新しいフィンテックアプリケーション、さらにはいくつかの健康技術の取り組みまで、様々な要素がありました。木曜日にはピッチの2日目が行われます。それまで、ライブ視聴できなかった場合は、ここに1日目のいくつかのベストを紹介します。
TechCrunchスタッフのお気に入り
Aidy
- 機能：AIを使用して企業が助成金を見つけて申請できるように支援
- なぜお気に入りか：助成金の取得は簡単ではありません。Max Williamson、Peter Crocker、Greg Millerは、The Rockefeller Foundationと米国住宅都市開発省で働いており、そこでは助成金がよく取引されています。助成金を見つけて申請するには、多くの書類をひも解き、数え切れないほどのフォームを提出する必要があり、これは費用と時間がかかるプロセスです。では、なぜAIを利用しないのでしょうか？これが彼らのスタートアップAidyのアイデアであり、今のところRural Energy for Americaプログラム助成金に焦点を当てています。いくつかの質問をした後、Aidyは、資格要件や採点基準をナビゲートし、関連するフォームを記入する最初の試みを行います。ツールの状態から判断すると、Aidyは明らかに概念実証段階にあります。ただし、プラットフォームのAIが多くの間違いを com/ をすることがない限り、このコンセプトは興味深いものです。
- 選んだ人：カイル
Givefront
- 機能：非営利団体向けのバンキングプラットフォーム
- なぜお気に入りか：非営利空間では、コンプライアンスと規制要件が財務を少し異なる方法で行う必要があります。これがGivefrontの役割です。エサン・セイアとマット・テングラクールによって共同設立され、以前ナイジェリアに拠点を置くローン契約者を支援するスタートアップを立ち上げた人たちによって、Givefrontは非営利団体向けに口座を提供し、寄付、支払い、払い戻しを統合し、自動レポート作成と年次規制申告の機能を提供します。Givefrontは非営利団体向けの唯一のバンキングオプションではありませんが、この目的のために作られた最初のもののようです——これ自体が魅力的であると思います。
- 選んだ人：カイル
Buster
- 機能：データベースと大規模言語モデルをリンクするソフトウェア
- なぜお気に入りか：市場では大規模言語モデルを作る企業に注目が集まっています-大きければ、速く、賢ければ、わかりますよね。しかし、実際に会社の内部に最新のALモデルを展開しようとすると、データの問題に直面します。例えば、最近取り上げたSkyflowは、LLMの誤ったユーザーに機密情報を保護することに取り組んでいます。 Busterは、多くの企業が遭遇する問題に取り組んでいるようですので、目を引きました。新しいモデルはカッコいいですが、AIゴールドラッシュ中にソフトウェアを販売する方が実際には良いビジネスモデルだと思います。私は気に入っています！
- 選んだ人：アレックス
Numo
- 機能：新興市場の契約業者向けのバンキングサービス
- なぜお気に入りか：遠隔地や国際的な労働者向けの改善された給与ソリューションを作ることは新しいことではありませんが、Numoが特に新興市場の契約業者に焦点を当てているアプローチは際立っています。Numoがペイロールシステムの上に銀行商品を構築していることも賢明であり、これにより、多くは通貨価値が頻繁に変動する国に拠点を置く可能性のあるこれらの契約業者が、獲得した資金をより安全な場所に保管できるようになります。
- 選んだ人：ベッカ
Intercept
- 機能：AIを利用して消費財ブランドが小売手数料を集約し無効な手数料を申し立てるのを支援
- なぜお気に入りか：多くのCPGブランド、特に新興企業は、棚卸し、間違った数量の梱包、破損した商品の配送にかかる数々の手数料によって収益が15％平均的に無効な手数料を見つけてフラッグ立てることができ、CPGブランドに本来精度のアップされた15%の収益をもたらすことができます。この問題は解決する価値のある問題のように思えます。
- 選んだ人：ベッカ
Nuanced Inc.
- 機能：Deepフェイクと誤情報の検出を支援
- なぜお気に入りか：私は既に直面している深層フェイクと誤情報に対処しようとする技術に興味を持っています。人工知能は時速で洗練されており、正確さの境界が既に曖昧になりつつある世界に入ろうとしています。ディープフェイクは特に女性にとって懸念の的です、それがテイラー・スウィフトに起きたことからもわかります——政府のこの分野における緩やかな規制を考えると、私は、増加しているサイバーセキュリティのニーズに対処しようとする研究と技術を歓迎します。
- 選んだ人：ドム
Vectorview
- 機能：カスタムLLM評価
- なぜお気に入りか：新しい、重要なLLMが市場に登場した際に読み進めるのが好きなことの1つは、そのベンチマーク統計だ。例えば、Anthropicのクロード3オーパスモデルは、「大学院レベルの推論、GPQA、ダイヤモンド」で50.4%の0ショットCoTを示している。これは非常に明確化されたものです。冗談は別として、会社の特定の使用ケースに対してLLMとAIエージェントをテストする能力、つまり、Vectorviewに取り組んでいるアイデアが好きです。彼らのテストツールが学術的側よりもエンドユーザーに近い状態にあることから、Vectorviewが大きな何かに取り組んでいる可能性があると考えています。
- 選んだ人：アレックス
Abel
- 機能：AIを利用して弁護士が法的文書をより迅速に処理するのを支援
- なぜお気に入りか：Abelの共同創業者ショーン・サファヒは、これによって弁護士が「広さよりも深さ」を選ぶ必要がなくなると述べました。弁護士がより情報開示を行い、意思決定を行うのを助ける任意のテックは、良いものであると考えます。法的手続きのスピードと精度を向上させることは、妥当な戦略のように感じます。法的手続きにAIと自動化を導入することは、プライバシーのリスクのレイヤーを追加することに注意する価値があります。
- 選んだ人：ベッカ
Soundry AI、Sonauto
- 機能：AIを活用した音楽生成
- なぜお気に入りか：Soundry AIの技術は、背景にうまく収まる音楽を作るのに非常に役立つと思われます。ムザック、エレベーターの曲、企業の学習用サウンドトラック、レストランで流れるがっかりするほど理解できない曲など、どんなものもプレイされますが、あなたが知っている曲かもしれません。大きな市場であり、企業が自分たちのミックスを調整して、適切な雰囲気を出すことができると想像できます。そして、ヒット曲を作成するのを助けたいと考えるスタートアップであるSonautoです。私はここでより懐疑的ですが、それは私が最も愛している音楽が、音楽がどこまで進化できるかを探求するために非常に一生懸命に働く多くの人間によって数多くの作品が生み出されるからです。最新のテッセラクトレコードはその良い例です。なんて信じられないほどの芸術作品でしょう。とは言っても、私はここで間違っている可能性があり、ロボットが最終的には私たち謙虚な身体ができるよりも良い前進的メタルやポップや実験的ジャズを書いているかもしれないと仮定しています。私は音楽が好きで、テクノロジーが好きなので、私は最終的に彼らのユニオンを愛すると思います。（ですが、私はソース素材に関する著作権の懸念もありますが、楽しくもありません）。
- 選んだ人：アレックス
Starlight Charging
- 機能：アパート、コンドミニアム、商業ビルのEV充電器および管理ソフトウェア
- なぜお気に入りか：ほとんどのEV充電は家庭で行われますが、マルチファミリービルではインフラが不足していることがあり、ドライバーに他の場所で電力を探すことを強いています。これはドライバーにとって頭痛の種であり、建物所有者にとって未実現の収益です。Starlight Chargingは主要なインフラを集約し、コストを抑えるために集約します。創設者のアンドリュー・クーリは、「私たちのインストールコストが非常に低いため、実際には当社のソリューションを事前費用なしで提供し、それでも利益を上げることができます」と述べています。「当社のペイバック期間は1年未満です。会社はマイクロストライクを乗り越えるのに役立ちます。これはメンテナンスに役立つでしょう。斬られた多くの他のEV充電ネットワークにとって問題になってきたもの。
- 選んだ人：ティム
Eggnog.ai
- 機能：
