Delphina、AI分析向け「Context Factory」の拡大に向け750万ドルを調達

Delphinaは2026年11月12日、新たに750万ドルの資金調達を発表し、調達総額は1,500万ドルとなった。また、分析の回答を支えるビジネスコンテキストをAIエージェントが構築・維持するシステム「Context Factory」を公開した。

Radical VenturesとCostanoaが共同で資金調達を主導し、Tenacity Capitalのほか、Fei-Fei Li、ノーベル賞受賞者のGuido Imbens、AnthropicとOpenAIの初期従業員を含むエンジェル投資家が参加した。調達資金は、Context Factoryの拡大と、Delphinaの市場開拓チームおよびカスタマーエンジニアリングチームの拡充に充てられる。

新製品は発表と同時に提供が開始された。その基本的な考え方は、AI分析で正確な回答を得るには、どのテーブルが信頼できるのか、指標がどのように定義されているのか、そして経験豊富なアナリストが把握していながら文書化していない知識が何かを理解する必要がある、というものだ。Delphinaによると、企業は通常こうしたコンテキストを手作業で整備するため、事業の変化に伴って情報が古くなってしまう。

エージェントがビジネスコンテキストを維持

Context Factoryは、こうした維持管理をエージェントに任せる。Delphinaによると、エージェントは既存の社内データや文書をもとに数時間で初期のベースラインを構築し、従業員から質問が寄せられるたびに不足部分を特定して修正できる。また、重要な変更は承認を得るために各分野の専門家へ回す。この仕組みにより、定義の責任は専門家が担い、検索や更新作業はエージェントが処理する。

Delphinaの製品概要によると、このシステムはdbtプロジェクト、ダッシュボード、文書、クエリログを読み取り、それらの情報源が変更された後も継続して読み込む。承認済みの変更は、顧客が所有するバージョン管理されたナレッジベースに保存される。また、評価テストでは、従業員がすでに検証した信頼性の高いダッシュボードを参照できる。

質問をきっかけに指標の定義が欠けていることが判明した場合のワークフロー例では、エージェントがdbt、Looker、Notionを検索し、該当するデータテーブルの担当者を特定して、Slackで確認を依頼する。承認後、エージェントは定義を公開し、元の回答を再生成する。さらに、その修正を回帰テストとして保存し、承認済みのロジックが気づかないうちに後退しないようにする。

エンタープライズ環境への導入にあたり、Delphinaによると、接続にはユーザーごとの読み取り専用認証情報を使用し、顧客ごとに個別のデータプレーンを用意する。PythonとDuckDBは、インターネットに接続できない隔離されたFirecrackerマイクロVM内で実行される。また、プロンプト、クエリ、ナレッジへの参照は記録され、エクスポートも可能だ。こうした制御により、エージェントの活動を検証可能にしつつ、社内システムや外部の接続先へのアクセスを制限する。

データチーム以外にも広がる導入

Delphinaによると、現在、同社のプラットフォーム上で寄せられる質問の73％をビジネス部門のチームが占めており、顧客の半数を超える企業でCEOも積極的に利用している。Substackでは、CEOのChris Bestを含む従業員の70％超が製品を利用している。ほかの顧客にはLATAM Airlines、Upstart、Udemy、Courseraがある。

Bestは、Substackの意思決定における効果を次のように述べた。「今では、チームは回答を待ち行列に入れて何週間も待つことなく、数秒で正確な回答を得られます。意思決定の方法が変わりました。」

CEO兼共同創業者のJeremy Hermannは、以前Uberの機械学習プラットフォームMichelangeloを構築して率いたほか、Tectonを共同創業し、同社はDatabricksに買収された。社長兼共同創業者のDuncan Gilchristは、Uberでグローバルな価格設定に関するデータサイエンスを統括した。Gilchristによると、現在Delphinaを最も多く利用しているのは、オペレーション、営業、マーケティング、財務の各チームだ。

今回の資金調達により、Delphinaは製品の拡充と、販売・サポートを担うチームの強化に向けた資金を確保した。重要なのは、信頼できる分析を実現するという同社の約束を支える、専門家による承認、バージョン管理された定義、回帰テストの質を損なわずに、ビジネスユーザーやCEOによる導入を拡大できるかどうかだ。