Kindo、企業向けAIエージェントの管理強化とコスト削減に向け3,000万ドルを調達

Kindoは資金調達ラウンドを拡大し、3,000万ドルを調達した。これにより、同社の企業向けAIエージェント管理プラットフォームの拡充を目指す。調達総額は5,760万ドルとなった。今回の資金調達はCrosspoint CapitalとForgepoint Capitalが共同で主導した。両社は、AIエージェントが何にアクセスできるのか、どのような操作を行うのか、そしていくら費用がかかるのかを管理し続けるという、深刻化する運用上の課題に取り組む企業を支援する。

カリフォルニア州ベニスビーチに本社を置く同社は、調達資金を市場開拓組織の拡大と、AI Control CenterおよびDeep Hatのモデルやアドオンの開発加速に充てる計画だ。Kindoによると、2026年の売上高は前年比で約800％増加している。

今回の資金調達に伴い、取締役の人事も発表された。Crosspoint Capitalのマネージングディレクター、Andre Fuetsch氏と、Forgepoint Capitalのマネージングディレクター、Ernie Bio氏が、Kindoの取締役に就任する。

企業全体に広がるエージェントを管理するコントロールセンター

エージェントを導入することは、権限を委ねることを意味する。業務システムに接続されたエージェントは、社内情報の閲覧、記録の更新、申請の承認、インフラの変更を行える可能性がある。導入が増えるにつれて、セキュリティチームと運用チームには、エージェントが持つ権限と、実際に行う操作の両方を把握する必要が生じる。

Kindoは、自社のプラットフォームをIT、セキュリティ、財務、コンプライアンス部門が共有する運用レイヤーとして位置付けている。ディスカバリー機能は、承認済みAIとシャドーAIを可視化し、集約ビューではアクティビティ、アクセス権、コスト、成果を一元的に確認できる。組織はKindo上でエージェントを構築することも、外部で開発したエージェントを接続することもできる。Kindoはこれを「AI運用センター」と呼び、セキュリティオペレーションセンターやネットワークオペレーションセンターでおなじみの継続的な監視と介入を、企業向けエージェントにも提供する。

同社のウェブサイトによると、レジストリではエージェントの所有者、エージェントを実行する人から引き継ぐ権限、コストの帰属先を確認できる。これらの機能は、同じ管理上の課題の異なる側面に対応する。すなわち、誰が責任を負うのかを特定し、権限を管理し、エージェントが生み出す成果がリソースの使用に見合うかどうかを判断することだ。

創業者兼CEOのRon Williams氏は、問題はエージェントを構築する人材の不足ではないと述べた。組織に必要なのは、エージェントの構築方法、アクセスできるデータ、情報の送信先、そしてエージェントの運用コストを管理するためのツールだという。

ゲートウェイが呼び出しを管理し、実行環境がより深い介入を可能に

Kindoの発表によると、同社のゲートウェイは、接続先のデータやツール、承認済みモデルに対するエージェントの呼び出しを管理し、監査する。ID管理機能は、既存の組織内の権限を人とエージェントに適用し、アクセス権を一元的にさらに制限することもできる。

これにより、エージェントとその依存先との接続が管理ポイントとなる。ポリシーレイヤーを使えば、エージェントチームごとに個別の分断された管理機能を実装させるのではなく、対応する各種連携を通じたアクセスを管理できる。ただし、その適用範囲は、このレイヤーに接続されているエージェントとリソースに左右される。

より高度な管理が求められるミッションクリティカルな導入向けに、Kindoは専用のエージェント実行環境を提供している。この環境はエージェントの実行を管理し、オペレーターに追加の監視、サポート、介入機能を提供する。問題発生時には、エージェントの制御を引き継ぐこともできる。

この違いは、商業面でも技術面でも重要だ。外部で構築されたエージェントをゲートウェイ経由で接続することと、Kindoの実行環境内で動かすことは異なる。発表では、より高度な介入機能とDeep Hatの複数のコスト関連機能が、その実行環境内で稼働するエージェント向けに明確に位置付けられている。

成果と併せてAI支出を可視化

KindoのAI Control Centerは、トークンの消費量とエージェントの実行結果を記録する。失敗した実行も記録されるため、支出を個人、エージェント、部門、プロジェクトごとに割り当てられる。財務チームは予算を設定し、アラートを受け取り、支出に上限を設けて超過を防ぐことができる。

こうした会計管理の価値は、最も高額なモデルを特定することだけにとどまらない。低価格のエージェントでも、繰り返し失敗すればリソースを浪費する一方、難易度が高く価値のあるタスクであれば、高額なモデルを使う妥当性がある。コストと成果を結び付けることで、チームは繰り返し発生する失敗、不要なモデル性能、より効率的に処理できる業務を特定できる。

Kindoの導入オプションでは、プラットフォームの実行場所も選択できる。Kindoのクラウド、顧客が自ら管理するクラウド、オンプレミスのインフラ、または外部ネットワークから隔離された環境から選べる。導入場所とモデルの選択は別々の判断事項だが、どちらも企業が運用要件、管理性、コストのバランスを取るうえで影響する。

Deep Hatが対象とする多様なモデルコストの要因

Deep Hatシリーズは、AIワークフローがリソースを消費するいくつかの異なる要因に対処する。資金調達の発表では、次の4つのツールが紹介されている。

• Sift:エージェントが無視するイベントを学習し、人がしきい値を承認した後、それらのイベントをフィルタリングする。フィルタリングしたイベントを記録し、継続的な測定のためにサンプルを処理に通す。
• Tune:特定のタスクに合わせて、より小型で低コストのモデルを調整し、大型モデルはその性能を必要とする作業に使えるようにする。
• 縮小: ワークフローの反復可能な手順をコードとして実行し、それらの手順にかかるモデルコストをなくす。必要に応じて、例外はモデルに戻す。
• 攻撃: 日常的なテスト作業に最先端のサイバーセキュリティモデルを使う代わりに、非公開で許可を得た攻撃的セキュリティテストを実施できる。

Kindoが公開したSiftの解説では、フィルタリングの仕組みについて有用な詳細が補足されている。まずシャドーモードで稼働し、対象のエージェントの判定を学習しながら、すべてのイベントをそのエージェントに送る。有効化の前に人間の承認を得る。また、フィルタリングされるはずのイベントの一部も引き続きエージェントに送り、見落としがないか確認する。

この設計では、エージェントを完全に実行する必要があるかどうかを判断することで、モデルの処理量を削減する。ただし、評価の基準は対象のエージェントの判定であるため、そのエージェントとの一致を、独立して検証された正解と混同すべきではない。

顧客による導入と次の成長段階

Kindoによると、金融サービス、専門サービス、ヘルスケア、航空・輸送の各分野における大企業や中堅企業で、本番環境に導入されている。発表ではAireonが取り上げられており、同社のCISOは2026年5月、脅威ハンティングとTier 1およびTier 2のセキュリティ運用にKindoを活用したことで、年間200万ドルを超えるコスト削減につながったと報告した。これは顧客から報告された成果であり、他の導入事例でも同じ結果が保証されるわけではない。

TFX CapitalとCircleRock Capitalが、既存投資家のDrive Capital、Riot Ventures、RRE Ventures、Eniac Ventures、Marlinspike Partners、New Era Ventures、Sunset Ventureとともに今回の資金調達に参加した。

今回の3,000万ドルの資金調達は、エージェントの導入が運用面にもたらす影響に対応する事業を支える。エージェントの作成はますます容易になっている一方、本番環境で運用するには、責任の所在、アクセス方針、介入の仕組み、支出管理が必要となる。Kindoにとっての機会は、異なる場所で構築され、異なるチームに利用されているエージェント全体で、こうした責務に対応しやすくすることにある。