Recall.aiが3億8000万ドルを調達し、会話データのAIスタックを強化する

Recall.aiは、会話に基づくAI製品のための包括的なインフラストラクチャを提供するプラットフォームで、今日、2億5000万ドルでの3億8000万ドルのシリーズBラウンドを成功裏にクローズしたことを発表しました。このラウンドは、Bessemer Venture Partnersが主導し、HubSpot Ventures (HUBS ) 、Salesforce Ventures (CRM ) 、Ridge Ventures、RTP Ventures、Y Combinator、およびPaul Graham、Solomon Hykes、Michael Siebel、Eoghan McCabeを含むエンジェル投資家からの追加のバックアップを得ました。

会話のためのAI基盤の構築

Recall.aiは、開発者が録音、トランスクリプト、リッチメタデータにアクセスできる強力な統一APIを提供します。開発者は、スクラッチから独自の統合を構築する必要がなくなります。このインフラストラクチャは、1,000以上の会話インテリジェンス製品をサポートし、年間10億分以上の会話を処理しています。

製品のラインナップには、Meeting Bot API、デスクトップレコーディングSDK、モバイルレコーディングSDKが含まれ、ビデオ会議、デスクトップアプリ、電話、直接対面での会話をキャプチャすることができます。主要なプラットフォームであるZoom、Google Meet、Microsoft Teams、Slackと直接統合することで、Recall.aiは、通常数ヶ月かかるエンジニアリング作業を数日で実現できるようにします。

会社は、バックエンドを大量にスケールアップするように構築しました。Recall.aiは1秒あたり3テラバイトの生ビデオを処理し、需要に応じて月に800万以上のEC2インスタンスを起動します。開発者は、会議終了後10秒以内にトランスクリプトとメタデータにアクセスでき、AI駆動型アプリケーションがすぐに実行できるようになります。

会話をAIデータセットとして解放する

世界の多くのビジネス上の知識や人間の交流は、文書やスプレッドシートではなく、会話の中で行われています。AIシステムが真正に有用になるためには、このコンテキストへのアクセスが必要です。

「会話データは世界最大の未利用データセットです」と、Recall.aiの共同創設者兼CEOであるDavid Guは述べています。「CRMを埋めるには、AIは顧客が実際に何と言ったかを知る必要があります。フォローアップのメールを書くには、会話の内容を知る必要があります。臨床ノートを生成するには、患者が何と言ったかを正確に知る必要があります」

大規模言語モデルの進歩により、過去2年間で、構造化されていないスピーチを大規模なアクション可能な洞察に変換することが可能になりました。会話データを標準化された方法でキャプチャすることで、Recall.aiは開発者が会議のまとめ、コーチングアシスタント、またはコンプライアンスツールなどの機能を構築することに集中できるようにします。会話データをキャプチャするためのインフラストラクチャの頭痛を管理する必要がなくなります。

エンタープライズの採用を加速する

HubSpot、ClickUp、Apollo.ioなどの会社は、会話を意識した機能を以前よりもはるかに短時間で導入するために、すでにRecall.aiを使用しています。開発チームは、インハウスで同等の機能を構築しようとした場合と比較して、市場投入時間が2〜3倍改善されたと報告しています。

「Recall.aiにより、インフラストラクチャやプラットフォーム固有のエッジケースについて心配することなく、会話レコーディング機能をAI駆動型で構築できます」と、HubSpotのエンジニアリング担当EVPであるJared Williamsは述べています。「インハウスで構築するよりもはるかに迅速に進むことができました」

採用は、セールスおよび生産性ソフトウェアの範囲を超えています。採用プラットフォーム、法テクノロジー企業、ヘルスケアAIプロバイダーも、会話駆動型製品のバックボーンとしてRecall.aiを利用しています。特にヘルスケア開発者にとって、患者が話すことを正確に、かつ安全にキャプチャする能力は、臨床ドキュメンテーションツールやAI医療ライターを構築する基盤を提供します。

先行する道：AIへの影響

3億8000万ドルの調達は、人工知能におけるより大きな変革を強調しています。静的、テキストベースの入力から、動的、スピーチ駆動のコンテキストへの移行です。現在まで、ほとんどのAIシステムは、文書、電子メール、またはデータベースエントリを解析するように設計されていました。しかし、決定、交渉、知識の交換のほとんどは会話の中で行われます。

スピーチのキャプチャと構造化のための信頼性の高いインフラストラクチャは、複数の業界を再定義する可能性があります。ヘルスケアでは、リアルタイムのトランスクリプションと要約により、文書化を自動化して医師の焼き尽き症候群を軽減できます。顧客サービスでは、トーンやニュアンスを真正に理解するシステムは、チケットに反応するのではなく、ニーズを予測できます。職場では、分散チーム間のコラボレーションを改善する決定や議論の記憶を保持するプラットフォームを構築できます。

同時に、会話データの拡大は、プライバシー、セキュリティ、同意に関する新しい質問を提起します。AI駆動型の生産性の約束と、データが責任を持って処理されることを保証するための安全対策のバランスを取る必要があります。この新しいAIインフラストラクチャの層をどのように統治するかという議論は、技術自体と同様に重要になる可能性があります。

Recall.aiはこの空間を前進させる企業の1つですが、より広い物語は、単にページ上的の単語ではなく、ニュアンス、トーン、意図を解釈できるシステムへのAIの進化についてです。この変化が進むにつれて、インテリジェントシステムが真正に「聞く」能力は、AIが日常の仕事や生活にどれだけ無縫に統合されるかを決定する要因となる可能性があります。