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日本人がシリコンバレーで起業したFlyDataが400万ドルを調達して、日本オフィスを開設

2011年に米国シリコンバレーで創業したスタートアップ企業「FlyData」が、未来創生ファンド、アマノ、ニッセイ・キャピタルから総額400万ドルのシリーズAラウンドの資金調達を8月中にクローズしたことを発表した。既存投資家のニッセイは追加投資となる。FlyDataは2015年7月に約2億円のブリッジ資金調達をしているなど累計調達額は900万ドル超となる。

FlyDataが提供する主力製品の「FlyData Sync」は企業が持つデータベースをクラウド上にリアルタイムに反映して分析するためのSaaS製品だ。以前、TechCrunch Japanでは「データ駆動型組織になるための5つの構成要素」という記事を掲載したが(読んでないなら、すぐ読むべきだ)、企業が使うシステムではデータが分散していたり、アクセス権限がなかったり、分析に向かない形式であることが多い。FlyDataが提供するのは、企業がデータを活用するための基盤となる「常に最新状態の単一のデータ」をクラウド上で維持するためのサービスだ。

RDMSと呼ばれるデータベースはExcelでいう行(レコード)単位でのアクセスに最適化されている。行の読み書きは高速だが、列をまとめて傾向を調べるといった処理は苦手だ。特にデータ量が増えた場合には処理が遅くなる。本格的なITシステムであれば、高価なデータウェアハウス製品を導入し、さらに高額なコンサルフィーを払ってBIを導入するということになる。

FlyData Syncを利用すると、稼働中のRDMSのログから日々生まれる差分情報を監視して、これをAmazonのクラウド版データウェアハウスといえる「Amazon Redshift」にリアルタイムで反映し続けることができる。クラウド上のデータに対して任意のBIツールを組み合わせて使える。例えば、TableauやQuickView、Redash、Tibco、DOMOなどが利用できる。元のITシステムに変更は不要で、RDBMSに対してはリード操作すらかけないというのがポイントだそうだ。というのも、SIerが組んだシステムだと、たとえリード処理だけであってもデータベースに「触るな」と言われることがあるのが現実だからだ。

収益の8割以上が米国市場、日本でも拠点を構えて販売を本格化

FlyDataの顧客は米国を中心に世界に現在は約60社。FlyDataファウンダーの藤川幸一氏によれば、SaaSビジネスで最も金払いが良いのは米国。その結果、今のところは収益の8割以上が米国となっている。「アメリカのSaaSビジネスだと75%が米国というのが普通なので、弊社はやや高めです。東南アジアは『高い』といってSaaSにあまりお金を払ってくれません。人件費の違いですね。エンジニアの人件費が高いから米国はSaaSにお金を払う」(藤川氏)。創業者はもとよりメンバーに日本人が多いものの、現在日本市場の売上は1割程度。そこで日本でも市場を拡大するべく、8月末に東京・御徒町にオフィスを開設。技術の分かるソリューション営業など採用を進めているそうだ。「すでに5人くらいは日本で動き始めています」(藤川氏)

FlyDataファウンダーの藤川幸一氏。まだほとんど空っぽの東京・御徒町のオフィスも「すぐに社員でいっぱいにしますよ」と話す

導入顧客は、しっかり資金調達をしているスタートアップ企業が多く、顧客企業には99designs、Vivid Seats、InVision、MoveOnなどがある。日本の導入事例だとクラウドワークスやSansanのほか、マッサージのチェーンの「りらく」がある。りらくでは、それまで全国500店舗のCSVデータを本部に送ってデータに反映していたものをFlyData Syncを使ってRedshiftに反映。「毎日1時間各店舗で割いていた時間が削減され、エリア・マネージャーが店舗を回るときにも、リアルタイムでTableauからKPIを引き出して現場にフィードバックできるようになった」(藤川氏)という。「入社1年目の経営企画の社員でも使えます。以前は自分たちがどういうデータを持っているかも知らなかったが、専門家でなくても自分たちがほしいデータや知見を引き出せる」とデータ駆動のビジネスのメリットを語る。

今回資金調達に加えてFlyDataでは、AI研究者の東京大学の松尾豊氏が、個人としてアドバイザーに就任。データ処理の準備の部分にディープラーニングを適用する研究開発を進めるとしている。(TechCrunch)

 

世界各国の企業や官公庁、自治体などでAIが相次いで導入されておりますが、エンジニアの中でも特にAI技術者不足が目立って来ているようです。各企業も大量のデータを保管しているのですがそのままでは使えないのでAIが処理していくれるようにデータを整理、統合しなければなりません。今後AI事業が細分化するにつれ、AI用にデータを一元化するだけ、といった事業サービスを売りにする企業も生まれてくるかも知れません。

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