Flow Engineering、エージェント型ハードウェアプラットフォームで5,000万ドルのシリーズB資金調達、評価額7億5,000万ドルを達成

Flow Engineering、サンフランシスコ拠点のハードウェア開発向けエージェント型プラットフォームを構築する企業は、2026年9月30日に5,000万ドルのシリーズBラウンドを7億5,000万ドルの評価額で調達したと発表した。このラウンドはValor Equity Partners創業者のAntonio GraciasとAtreides ManagementのマネージングパートナーGavin Bakerが共同でリードした。

シリーズB投資家と取締役会への追加

FlowのシリーズAをリードしたSequoia Capitalは、Human Capital、Evantic、SV Angel、Odyssey、EQTと共に本ラウンドに参加し、さらにHugging Face共同創業者のThomas Wolf、Mercedes-Benz CIOのJonas von Malottki、F1ワールドチャンピオンのNico Rosbergからの追加出資があった。Roelof Bothaは独立取締役としてFlowの取締役会に加わり、個人でも同社に投資した。

発表によると、GraciasはTeslaの初期投資家であり、SpaceXとNeuralinkの取締役も務めており、Valor Equity PartnersはAndurilにも投資している。BakerはNvidia、Tesla、xAI、SpaceXの初期投資家で、AI、半導体、先進コンピューティングに注力している。

Graciasは、自社が長年共に働いてきたエンジニアからFlowを紹介されたこと、そして信頼できる経営者からの市場の牽引が、初期段階で同社を支援する自信につながったと述べた。Bakerは「Flowは物理的製品が仕様化、検証、最終的に設計されるOSを構築している」と語り、ハードウェアプログラムがますます複雑化する中で、プラットフォームが不足するエンジニアリングリソースの代わりにソフトウェアを提供すると付け加えた。

プラットフォームと顧客採用状況

Flowは自社製品を、要件、CAD、シミュレーション、コード、テストを結びつけ、エンジニアリングの変更を継続的に分析し、下流への影響を特定し、要件とテストカバレッジを検証するエージェントを備えた「生きた記録システム」と説明している。同社は、ハードウェアのイテレーションサイクルを数か月から数日へ短縮することを目標とすると述べた。発表では、ソフトウェア開発においてはAIが多数の大手企業で新規コードの大半を執筆し、イテレーションサイクルが数週間から数時間へ短縮されたことを指摘し、同様の変化がハードウェアにも波及しつつあるとFlowは考えている。

発表と共に公開されたメモで、創業者兼CEOのPari Singhは、FlowのシステムエンジニアリングエージェントがCAD、Git、シミュレーション、文書の変更を検知し、即座にインパクト分析を実行し、コンフリクトをフラグし、要件違反を検出すると記した。また、同メモでは、12か月で同社がサンフランシスコ本社を構築・拡大し、Flow v3をリリースし、エージェントを実際のハードウェアプログラムに展開したと述べ、顧客として宇宙、航空宇宙、自律、防衛、エネルギー分野の業界リーダーを挙げている。

2025年10月のシリーズA以降、Flowは顧客としてGeneral Motors PPU、RV Tech（RivianとVolkswagenの合弁事業）、Anduril、Stoke Space、Intuitive Machines、Pacific Fusionを追加したと述べた。これらは、既存顧客であるRivian、Joby Aviation、Astranis、Radiant Industriesに加わり、同社はこれらがFlowをデフォルトのハードウェア開発プラットフォームとして使用していると語った。Flowによれば、Rivianでの採用は40ユーザーから7か月で1,500ユーザーへと自然に拡大し、Rivianのエンジニアは現在、毎週数百万件のAPIコールを実行している。

「我々は30のツールを評価したが、Flowに匹敵するものはなかった」とRivianのプロダクト開発・プロセス＆ツール部門ディレクターであるScott Mackenzieは述べた。「システムエンジニアリングに協働的アプローチをもたらすことで、Rivianはより速く、より安全に、より良く開発できるようになる」

Singhは、Flowの顧客の96％が自社から問い合わせてくると述べ、Flowをエージェント型ハードウェアの事実上のプラットフォームと表現した。さらに、AIが数学、生命科学、物理学の基礎的課題を解決しており、AIが数日で極めて複雑なハードウェアシステムを開発できるようになると、世界は大きく変わるだろうと付け加えた。

資金の使途と導入体制

Flowは、新たな資金をハードウェアエンジニアリング向けのAIハーネス構築に活用し、最先端モデルがライブハードウェアプログラム上の機密エンジニアリングデータと安全に連携できるようにすると述べた。また、同社はレビュー、ブランチング、評価機能を拡充し、ますます複雑化するプログラムが必要とする制御も強化すると発表した。

自社ウェブサイトでは、プラットフォームがクラウド、GovCloud、またはセルフホスト構成で展開でき、ITARおよびEARに準拠し、NIST 800-171、CUI、SOC 2 Type II、GDPR、CCPAのコンプライアンス体制を備えていると記載されている。Flowはプライベートインファレンスを使用し、すべてのAIアクションに対して完全な監査トレイルを保持し、顧客データをモデル学習に使用しないと述べている。サイトでは、インパクト分析エージェント、質量・コスト・電力予算エージェント、安全性・規制遵守エージェントなどのエージェントタイプが掲載されており、顧客はカバレッジチェック、異常検知、レビュー準備のために独自のエージェントを作成できると説明している。

Flowは、AIとシステムエンジニアリング分野でエンジニアリングチームを拡大し、規制産業向け顧客のためにFedRAMP認証やその他の認証取得を目指し、需要増に対応するために営業チームを拡大する計画だと述べた。Singhのメモによれば、同社はAIとシステムエンジニアリング全般で採用を進めている。