セルツ、AIエージェントのための新しい検索インフラストラクチャ層を構築するために1億2500万ドルのシードラウンドを調達

AIエージェントが研究を実行し、ワークフローを実行し、自律的に決定を下す能力が向上するにつれて、ウェブ自体は機械向けに設計されていないという課題が生じています。現在の大規模言語モデルは推論、要約、コンテンツの生成が可能ですが、人間がリンクをクリックするために設計された検索システムに依存しています。セルツは、AIシステム向けにウェブ検索インフラストラクチャを再構築することに焦点を当てたスタートアップで、12.5百万ドルのシードラウンドを発表しました。この資金調達は、SpeedinvestとB Capitalが主導し、複数のベンチャーファームとアドバイザー、エンジェルインベスターのグループが参加しました。

AIエージェントが異なる種類の検索エンジンを必要とする理由

数十年間、ウェブ検索は人間の行動を中心に最適化されてきました。検索エンジンは、ウェブサイトをナビゲートするために人間に役立つ、ランク付けされたリンク、スニペット、広告のリストを返します。ただし、AIエージェントには、人間とは根本的に異なる要件があります。

複数のページを閲覧するのではなく、エージェントは構造化された情報を迅速に提供し、明確なソース属性と推論をサポートするための十分なコンテキストが必要です。エージェントが単一のタスク中に複数の検索を実行する場合、待ち時間が増加し、検索の品質が直接パフォーマンスに影響します。

セルツは、既存のAI検索ソリューションは、Google、Bing、またはBraveなどの従来の検索エンジンのラッパーとして機能することが多いと主張しています。セルツのアプローチは、人間の閲覧ではなく、機械の消費のために設計された検索システムを構築することです。

検索の完全なスタックを構築する

アマゾン、Pinecone、ブルームバーグでの研究経験を持つアントニオ・マッリアによって設立されたセルツは、検索スタックを構築して運用するためのより困難な道を選択しました。

第三者の検索プロバイダーに依存するのではなく、会社は検索パイプラインのすべての段階を所有しています。ウェブクローリング、知識抽出、インデックス作成、検索、ランキングなどです。このレベルのコントロールにより、セルツはAIワークロードに特化したプロセスの各段階を最適化できます。会社によると、スタックを所有することで、品質、パフォーマンス、ソースの検証、将来の製品開発に対するコントロールも強化されます。

セルツのWeb Knowledge APIは、開発者に大規模言語モデル、検索強化生成（RAG）システム、および自律エージェントが使用できるように処理および構造化されたウェブ情報へのリアルタイムアクセスを提供します。検索結果を返すのではなく、プラットフォームはAIシステムが直接消費できるソース参照を付与したコンテキスト豊かな情報を提供することに重点を置いています。

AIネイティブインフラストラクチャの成長する市場

資金調達は、基盤となるAIインフラストラクチャへの関心の高まりの中で行われました。最近のAIブームは、モデルプロバイダー、チップ、エージェントフレームワークに焦点を当ててきましたが、検索インフラストラクチャは別の重要な層として浮上しています。

その理由の1つは、AIシステムが新しい情報で動作することが期待されていることです。トレーニングデータはすぐに古くなり、特にニュース、規制、価格、技術文書、企業データなどの分野でです。したがって、リアルタイム検索は、多くのプロダクションAIアプリケーションで不可欠になっています。

セルツは、この検索層の提供者として自己を位置付けています。消費者向けの検索エンジンと直接競合するのではなく、会社は開発者、AIネイティブのスタートアップ、最先端のAIラボ、信頼性の高い情報へのアクセスが必要なエンタープライズにターゲットを絞っています。これは、人間のインターフェイスではなく、機械間のやり取りのために設計された専用のインフラストラクチャへの移行を反映しています。

パフォーマンスとベンチマークが競争上の優位性になる

検索の品質は、特にAIエージェント向けのシステムを評価する場合、測定するのが非常に難しいことで知られています。セルツは、検索の品質と待ち時間をAI検索プロバイダー全体で評価するためのパブリックベンチマークであるDynamic News Search Benchmark（DNSB）を最近発表しました。

会社は、検索の速度と有効性の両方で強力な結果を報告しています。以前の製品更新では、数百ミリ秒の検索待ち時間が強調されましたが、これは複雑な推論タスク中に複数の検索を実行するエージェントにとって重要な要素です。検索を高速化することで、待ち時間が短縮され、外部情報を待っている時間が短縮されるため、ユーザーエクスペリエンスが向上し、モデルが外部情報を待っている時間を短縮することで計算コストも削減できます。

ベンチマークへの重点は、企業が競合するプラットフォームを評価する際に測定可能なパフォーマンスメトリックが重要になる、AIインフラストラクチャ全体の趨勢を反映しています。

検索結果を超えて

ウェブ検索が会社の主な焦点であるにもかかわらず、セルツはすでにプラットフォームの機能を拡大し始めています。最近の製品リリースには、公開日フィルタリング、ドメインフィルタリングコントロール、統合、および開発者が取得した情報の品質と新鮮さを管理するためのツールが含まれます。会社は、リアルタイムのウェブ知識をAIワークフローとエージェントフレームワーク内でよりアクセスしやすくすることを目的とした機能もリリースしました。

これらの追加は、セルツが検索を単独の機能ではなく、エンタープライズシステム、応用プログラム、自律ワークフロー全体に統合できる、より広い知識インフラストラクチャ層として検索を視覚化していることを示唆しています。

AIネイティブ検索インフラストラクチャのより広範な影響

セルツのようなテクノロジーは、AIシステムがインターネットとやり取りする方法の進化を示唆しています。従来の検索エンジンは、ユーザーがリンクを評価し、ソースを比較し、関連性を判断する、人間のワークフローを中心に設計されました。対照的に、AIエージェントは、機械の推論と自動化のために最適化された形式で信頼できる情報を迅速に提供する検索システムを必要とします。

専用の検索インフラストラクチャの開発は、次の世代のAIアプリケーションにも影響を及ぼす可能性があります。新しい情報へのアクセスを高速化することで、エンタープライズインテリジェンス、金融分析、科学研究、サイバーセキュリティ、リアルタイムの意思決定支援などの分野で動作するエージェントシステムのパフォーマンスが向上する可能性があります。同時に、ソース属性と検証への重点の強化は、幻覚、古い情報、AIの透明性に関する継続的な懸念に対処するのに役立ちます。

組織がますます自律的なシステムを展開するにつれて、検索レイヤーは、モデル、ベクトルデータベース、オーケストレーションフレームワークと並ぶ、AIスタックの重要なコンポーネントになる可能性があります。基盤となるこれらのテクノロジーを構築する会社は、将来のより信頼性が高く、説明可能で、情報に基づいたAIシステムをサポートするインフラストラクチャの構築を助けています。