テクノロジー界で衝撃的なデータが大きな波紋を引き起こしています。マサチューセッツ工科大学（MIT）のNANDAプロジェクトが最新に発表した報告書によると、企業向け生成型AIの試験導入プロジェクトの95％が失敗に終わっています。しかし、多くの企業がAI技術に失望している中、最も先進的な組織は新しい解決策に目を向け始めています。それは「学習可能な監督付きインテリジェントエージェント」です。

このような背景の中、設立から1年しか経っていないスタートアップ企業Maisa AIは独自の企業自動化理念によって注目を集めています。同社は、透明性のないブラックボックスシステムではなく、責任を持てるAIエージェントが必要だと信じています。ヨーロッパの著名なベンチャーキャピタル会社Creandumが主導する2500万ドルのシードラウンドを完了した後、Maisa AIは「Maisa Studio」というモデルに依存しないセルフサービスプラットフォームを正式にリリースしました。このプラットフォームは、自然言語で訓練できるデジタル従業員の配置をサポートします。

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伝統を打ち破る：応答の構築からプロセスの構築へ

これはCursorやCreandumが支援するLovableなどの「雰囲気プログラミング」プラットフォームと少し似ているように聞こえるかもしれませんが、Maisa AIはその方法論に根本的な違いがあると強調しています。「私たちはAIを使って応答を構築するのではなく、応答を得るために必要なプロセスを構築するのです。これを『ワークチェーン』と呼んでいます」と、TechCrunchのインタビューでMaisa AIのCEOであるDavid Villalón氏は語りました。

このイノベーションの主要な設計者は、Maisaの共同創設者であり、Chief ScientistのManuel Romero氏です。彼は以前、Villalón氏と共にスペインのAIスタートアップClibrainで働いていました。2024年に、彼らは「AIに頼ることはできない」という現実を見てきたため、AIの幻覚問題を解決するソリューションを開発しました。

HALPシステム：黒板の前で勉強するように働く

これらの創業者はAIに疑問を抱いているわけではありませんが、「5分で3か月分の作業」を人間が審査するのは現実的ではないと考えています。この問題を解決するために、MaisaはHALPというシステムを採用しています。HALPとは「人間による強化された大規模言語モデル処理システム」のことです。このカスタムメソッドは、学生が黒板の前で説明するように動きます。つまり、デジタル従業員はユーザーにニーズを尋ね、それに続く各ステップを詳細に説明します。

また、同社は知識処理ユニットKPUを開発しました。これは幻覚現象を制限する決定論的なシステムです。Maisaは技術的課題からではなく、ユースケースから出発しましたが、すぐに信頼性と責任に関する取り組みが、AIを重要なタスクに応用したい企業と強い共鳴を生むことに気づきました。現在、Maisaの本番環境を使用している顧客には、大手銀行や自動車製造およびエネルギー業界の複数の企業があります。

企業向け展開：セキュアなクラウドとローカル化の両方

こうした企業顧客を通じて、Maisaはより進んだロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の形として自らを位置づけたいと考えています。企業が堅牢な事前に定義されたルールや大量の手動プログラミングに依存することなく、生産性の潜在能力を解放できるようにするためです。顧客のニーズに対応するために、同社はセキュアなクラウド配備またはローカル配備の選択肢を提供しています。

この企業優先戦略により、無料トライアルの「雰囲気プログラミング」プラットフォームに向かう数百万人のユーザーに比べて、Maisaの顧客ベースはまだ小さいですが、これらのプラットフォームが企業顧客を獲得する方法を探り始めている今、Maisaは逆方向に進んでおり、Maisa Studioを通じて顧客の獲得を広げ、導入プロセスを簡素化しています。

AIbaseによると、同社は既存の顧客と共同で拡大計画を進めることも予定しています。Maisaはバレンシアとサンフランシスコに二重の本社を置き、アメリカで確固たる地位を築いており、これも株式構成に反映されています。昨年12月の500万ドルのpre-seedラウンドは、旧金山のベンチャーキャピタル会社NFXとVillage Globalが主導しました。

さらに、TechCrunchが独占的に入手した情報によると、米国の企業Forgepoint Capital Internationalは、スペインのSantander銀行との欧州合弁会社を通じて今回のラウンドに参加し、規制業界への魅力を示しています。

差別化競争：複雑なシナリオと非技術ユーザーに焦点を当てて

非技術ユーザーが責任を負う複雑なユースケースに焦点を当てることは、Maisaにとって差別化の利点となるかもしれません。同社の競合にはCrewAIや他のAI駆動のビジネス向けワークフロー自動化製品が含まれます。LinkedInの投稿では、Villalón氏は「AIフレームワークの金鉱脈」について言及し、信頼性や監査可能性、エラー修正の能力が必要な場合、「迅速な開始」が長期的な悪夢になると警告しています。

AIの拡張を目的として、Maisaはこの資金を活用してチームを35人から65人に拡大する予定です。2026年第1四半期までに拡大を完了し、需要に対応する予定です。今年最後の四半期から、同社は急成長が始まり、待機リスト上の顧客にサービスを提供を開始する予定です。Villalón氏は「市場に、約束を果たす会社が存在することを示すつもりです。そして実際に機能することを証明します」と語っています。