技術者がいなくても文書処理をAI化できるノーコードプラットフォームのLang.aiがシードで2.1億円調達

今回は「技術者がいなくても文書処理をAI化できるノーコードプラットフォームのLang.aiがシードで2.1億円調達」についてご紹介します。

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

企業のためのノーコードプラットフォームを開発したLang.aiが、200万ドル（約2億1000万円）のシードラウンドを完了した。

企業ユーザーは、同社のSaaSプラットフォームとドラッグ＆ドロップのインタフェイスを利用して、AIが抽出したコンセプトに基づき、自由形式のどのようなテキストデータでも、指定したカテゴリーに分類することができる。

Village Globalがこの投資をリードし、新旧の投資家としてAccelepriseやOceans Ventures、Alumni Ventures Group、2.12 Angels、GTMFundそしてLorimer Venturesらが参加した。

2018年、スペイン生まれのJorge Peñalva（ホルヘ・ペナルバ）氏は「どのような企業でもエンタープライズ級の自然言語処理モデルを数分で作ることができる」を目標に、Lang.aiを創業した。Lang.aiでは、非技術系のユーザーでも、顧客サービスや苦情処理などのユースケースにおいて反復的なタスクを自動化できる。ペナルバ氏によると、同社のクラウドでもユーザー企業のクラウドでも、どちらにもインストールできるという。

Lang.aiの売上は、2020年最後の四半期から2021年最初の四半期にかけて倍増し、シード資金は主にその勢いを維持するために導入した。「大企業の顧客からはプロジェクトでの需要があるため、それに対応するためには資金が必要だった」とペナルバ氏は語る。

以前、SéntisisのCEOだったペナルバ氏は、無構造の自由テキスト形式のデータの処理が、多くの企業にとって盲点であることをよく知っていた。「今日では、企業のさまざまなところで発生するテキスト情報を読んだり処理したりすることに、膨大な経費と時間がかかっています。Lang.aiのミッションは、『企業が、自前のアルゴリズムを作り、訓練する際の技術的な障壁がない状態でAIの活用能力を持てるようにする』ことです」とペナルバ氏はいう。

ペナルバ氏によると、Lang.aiのプロダクトは顧客の過去データを「ほんの数分で」読み、AIが抽出したコンセプトを提案して、企業独自のカテゴリーをドラッグ＆ドロップのインターフェイスで作る。そのカテゴリーはリアルタイムで適用され、手作業によるタグづけやサポートチケットの配布、保険の請求の処理、次々と入ってくる作業オーダーに応じた現場技術者の派遣といった面倒なタスクを自動化する。つまりLang.aiの目標は、AIを企業が実装するときの技術的な重荷を取り去ることだ。

Lang.aiのユーザーコミュニティは「Citizen NLP Builders（市民的自然言語処理作者）」と呼ばれ、カスタマサービスやマーケター、アナリスト、UXのデザイナーなど、非技術系のビジネスユーザーが主体だ。主な顧客はFreshly、Userzoom、Playvox、SpainのCaixaBank、Yalo Chat、Bancolombiaなどとなる。

Freshlyのインフラストラクチャ担当ディレクターであるBen Segal（ベン・シーガル）氏は、「このプラットフォームは、頭の回転が速い」と形容する。「インストール後の2日間でタグづけをすべて自動化できたが、それは、それまでの2年間使っていたプラットフォームに比べて信頼度が15％も高い。しかもチーム全員がサポートデータを利用できる。マーケティングのチームはワークフローを作っており、顧客の重要な時間を理解する。またデータと分析のチームは、Snowflakeの新しいタグを喜んでおり、しかも使いやすい」。

ペナルバ氏は、Lang.aiの技術者チームが主にスペインにいること。そして、わずか10人であるにも関わらず母国以外でも利用される企業に育てたことを誇りに思っている。「わずかな人数で、しかも2年とちょっとで、エンタープライズ級のプロダクトを開発し、そのビジョンにふさわしい初期の顧客と投資家を見つけることができました。グローバルな企業にするために、スペインから米国に移りましたが、それは始まりにすぎません。Lang.aiは常に、移民のみなさんの力を借りています。それが当初からの我が社の価値です」とペナルバ氏はいう。

画像クレジット：Lang.ai

【原文】

Lang.ai, which has developed a no-code platform for businesses, closed on a $2 million seed funding round.

The company’s SaaS platform aims to allow business users to structure any free-text data with custom categories built through a drag & drop interface, based on AI-extracted concepts.

Village Global led the financing, which included participation from new and existing backers including Acceleprise, Oceans Ventures, Alumni Ventures Group, 2.12 Angels, GTMFund and Lorimer Ventures.

Spain-born Jorge Peñalva founded Lang.ai in 2018 with the goal of giving any business user the ability “to build enterprise-ready natural language processing models in just minutes.” It was built to give non-engineers a way to automate repetitive tasks in use cases such as customer service and claims processing.

“It can be installed in our cloud or theirs,” Peñalva said. 

Lang.ai saw its revenue double from the last quarter of 2020 to the first quarter of 2021 and the seed funding was motivated mainly to continue that momentum.

“We’re getting demand in the form of projects with our larger customers, so we needed the funding to be able to support that demand,” Peñalva told TechCrunch.

In his previous role of CEO of Séntisis, Peñalva realized that processes driven by free-text data remained a blind spot for many companies. 

“Today, millions of dollars and hours are invested by companies to manually read and process textual information captured from disparate areas of their business,” he said.

His mission with Lang.ai is to “empower businesses to put AI to work for them, without the technical complexities of building and training custom algorithms.” 

Specifically, Peñalva said that Lang.ai’s product analyzes a customer’s historical data “in minutes” and suggests AI-extracted concepts to build custom categories through a drag & drop interface. The custom categories are applied in real time to automate “tedious” tasks such as the manual tagging and routing of support tickets, the processing of insurance claims and the dispatching of field engineers to incoming work order requests.

Put simply, Lang.ai’s goal is to remove the technical burden of implementing AI for a business.

Lang.ai’s community of users (called “Citizen NLP Builders”) consists of mostly non-technical business roles, ranging from customer service operations to marketers, business analysts and UX designers.

Customers include Freshly, Userzoom, Playvox, Spain’s CaixaBank, Yalo Chat and Bancolombia, among others. 

Ben Segal, director of infrastructural efficiency at Freshly, described the platform as “so nimble.”

“Out of the box, it took us two days to make automated tagging 15% more reliable than a previous platform that we had had in production for two years, with the added benefit that now all of our teams can tap into and exploit our support data,” Segal said. “The marketing team has built workflows to understand key customer moments. Our data and analytics team is super excited about having all these new tags in Snowflake, and it’s crazy how easy it is to use.”

Peñalva is proud of the fact that Lang.ai’s engineering team is primarily based in Spain and that he has been able to grow the 10-person company outside of his native country.

“With very few resources, it took us a little over two years to build an enterprise-grade product and find the right set of early customers and investors who are aligned with our vision,” he said. “I moved to the U.S. from Spain to build a global company and this is just the beginning…Lang has always been powered by immigrant hustle, and it has been core to our values since day 1.”

（文：Mary Ann Azevedo、翻訳：Hiroshi Iwatani）

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Lang.ai - TechCrunch

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