The Hardware Intelligence Platform
出典: nominal.io

航空機や原子炉、スマート工場などの設計・試験向けAIプラットフォームを手がけるNominalが、シリーズCで2億4000万ドル（約380億円）を調達しました。企業評価額は30億ドル（約4,700億円）となり、3月の10億ドル（約1,600億円）から8カ月で3倍になりました。同社は試験データを扱う既存の基盤をもとに、実機や設計上の情報とAIを接続するプラットフォームを構築しています。

3月の追加調達に続くシリーズC

今回の調達はLightspeed Venture Partnersが主導し、Insight Partnersが共同主導しました。Nominalは米テキサス州オースティンを拠点とする創業4年の企業で、3月にはFounders FundのTrae Stephens氏が主導するシリーズBの追加ラウンドで1億5500万ドル（約240億円）を調達しています。この追加ラウンドは、投資家側が先に提案した取引でした。

顧客は民間企業と政府機関の計80組織で、防衛企業Andurilも主要顧客の一つです。共同創業者で最高経営責任者のCameron McCord氏は、米海軍の潜水艦士官とAndurilでの勤務を経験しています。

Nominalは10月、米空軍の資金支援制度STRATFIで、7120万ドル（約110億円）の投資対象にも選ばれました。

実機、試験データ、AIを4層でつなぐ

Nominalが構築するプラットフォームは、実機との接続、データ基盤、AIによる分析、業務用アプリケーションの4層で構成されます。実機との接続を担う「Connected Control」は、装置への指示やデータの取得を扱います。データ基盤の役割は、測定信号、ファイル、機器の構成情報、文書などを共通の構造に整理し、それぞれの情報が持つ文脈を保持することです。

AIの層では、モデルやAIエージェントを設計・試験の情報や分析ツールに接続し、分析の実行、結果の比較、技術者が点検できる根拠の整理を支援します。最初の専用AIエージェント「Nominal Analyst」も、この基盤上のデータや関連情報を使って複雑な分析を支援します。

アプリケーションの層が担うのは、開発、試験、製造、運用の業務です。Nominalが提供するものに加え、顧客もデータベースの問い合わせ言語SQLや、ソフトウェア同士を接続するAPIなどを使って独自のツールを構築できます。同社は、AIが技術者の判断を補い、反復作業に費やす時間を減らすことを目標に掲げています。

センサーの測定値を試験中と試験後に分析

この構想の土台は、機器から取得する測定データ「テレメトリー」の管理・可視化です。Nominal Coreは航空機、衛星、エネルギー設備、産業設備、製造工程の試験に使われ、試験中の監視と試験後の分析、実機とシミュレーションの双方を扱います。

大量の測定値を表示する際は、表示対象の時間を小さな区間に分け、各区間の最小値、平均値、最大値を図に反映します。例えば、1秒に1000回測定するセンサーが24時間で生成するデータは8640万点です。Nominalは、全測定点をそのままブラウザーへ送る代わりに、画面の表示幅に応じた区間ごとの統計値を使います。

導入先には、水面近くを飛行する電動船「Seaglider」を開発するREGENTがあります。試験中は安全に関わる測定項目を選んで配信し、あらかじめ設定したしきい値に基づいて異常を検出します。試験後の分析では、搭載された数千のセンサーやデータチャンネルの測定値を一括で取り込み、映像・音声と同期して過去の試験結果と比較する流れです。

Nominalは、この導入で支援船と管制室へのデータ配信遅延を300ミリ秒未満に抑え、重要な測定項目が危険な範囲に入った際は1秒未満で技術者に知らせられるとしています。また、従来は数日かかっていた試験結果のレビューを数分に短縮したとしています。

DIAdemとMATLABは既存の分析ツールを連携

試験データの管理、分析、報告書作成をつなぐ用途は、NIの試験データ分析ソフト「DIAdem」を使う方法にも共通します。Raytheon Missile Systemsでは、DIAdemで管理用データベースや数値計算ソフトのMATLABなどを連携させ、新しい試験対象を検証するたびに報告書を自動生成する仕組みを構築しました。

DIAdemに付属するMATLAB連携のサンプルは、DIAdemからデータを渡し、MATLABでスクリプトを実行して結果を戻し、DIAdem側に表示する手順を取ります。一方、REGENTでのNominalの運用は、実機からのライブ配信と試験後の全測定データを同じ基盤で扱い、映像・音声や過去の試験と結び付ける流れです。Nominalはさらに、その基盤へAIによる分析を接続する構成を進めています。

STRATFIは研究開発の第2段階を土台に支援

Nominalが選ばれたSTRATFIは、米国の中小企業向け研究開発制度SBIR/STTRの第2段階に当たる「Phase II」の取り組みを土台とする制度です。対象はPhase IIを実施中、または完了後2年以内などの条件を満たす企業で、STRATFIとして求めるSBIR資金は300万〜1500万ドル（約4億7,000万〜24億円）、実施期間は最長48カ月です。

資金の組み合わせには、SBIR資金1に対して対象となる別枠の政府資金2を合わせる方式と、SBIR資金1、別枠の政府資金1、第三者資金2を合わせる方式があります。民間資金を含む方式では第三者投資家も資金の提供元となり、主要な利用組織は米空軍省に属する必要があります。

REGENTは、今後の飛行試験で高度、対気速度、翼への荷重のデータを既存基盤に取り込む計画です。生産する機体が増えた段階では、過去の試験データを基準に、製造ラインの最終試験や機体認証を支援することも計画されています。