スタートアップチャレンジ：最終候補者TOP3発表

ドラムロールをお願いします。今年のDev Dayでは、DeepTempo、Lumilinks、Winning Variantが賞金王を争います！

これら3社のスタートアップ企業は、6月5日に開催されるSnowflake Startup Challengeのフィナーレでピッチに立ち、スタートアップチャレンジウィナーの称号とSnowflake Venturesからの100万ドルの出資、NYSEからのメンターシップと可視性の機会の獲得を競い合います。 

残りのセミファイナリストの皆さん、2回目のコンテストでの発表、ありがとうございました。皆さんの努力と献身に感謝します。

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DeepTempo

データとシステムのセキュリティが高度化すると、それを突破しようとする試みも高度化します。プロフェッショナルな攻撃者は、従来のルールやMLベースのサイバーセキュリティツールをかいくぐってAIを利用した攻撃を開始しています。これらのツールの運用と維持にかかるコストは増え続けています。 

DeepTempoは、この課題に対処し、Tempoを作成しました。これは、ディープラーニングベースの検出機能を使用して、お客様がセキュリティイベントを特定し、範囲と重大度の両方を極めて正確に分析できるようにするSnowflakeネイティブアプリです。

DeepTempoの創業者兼CEOであるEvan Powell氏は、次のように述べています。「私たちは、基盤モデルが不正のパターンを捕捉する能力に長けていると考え、サイバー脅威用のLogLMを開発しました。「BNYとのパートナーシップにより、膨大な実世界データに基づくトレーニングを行い、他者が見逃した攻撃を認識し、攻撃者の変化に迅速に対応するシステムを構築しました。」

DeepTempo専用のLogLM（ログ言語モデル）は、イベントパターンと行動パターンに焦点を当て、膨大な量のセキュリティログデータに基づいてトレーニングされます。DeepTempoのチームは、Snowflakeを利用することで、データレイク上での実行とLogLMの迅速な適応能力を活用し、セキュリティイノベーションの妨げとなる価値を生み出すまでの時間の課題に直接対処できることに気づきました。チームは、BNY Ascentプログラムの完了時にテクノロジーを導入し、BNYと協力してサイバーセキュリティインシデント特定のための概念実証（POC）を通じてDeepTempoを評価しました。

初期段階の企業として、DeepTempoは2025年のDev Dayでピッチに立ち、NYSE上場企業からメンターシップを受ける機会を楽しみにしています。 

「開発の優先順位付けやマーケティングの調整に役立つメンターシップに非常に興味があります」とパウエル氏は述べています。「たとえば、ほとんどのセキュリティ企業のように、CISOを通じたトップダウンで販売を行うか、社内のAIチームやプラットフォームチームと連携して、このようなセキュリティをサービスとして提供すべきでしょうか？」

Lumilinks

大きなおもちゃ箱を持っていても、とても乱雑でお気に入りのおもちゃが見つからないと想像してみてください。おもちゃ箱を整理整頓して、必要なものを見つけて、もっと楽しく遊べるようにする必要があります。Lumilinksは、AI対応アプリケーションのライブラリを構築することで、その助けとなることを目指しています。このライブラリを利用することで、ビジネスチームはデータを解放し、フリート車両の故障予測、顧客にとっての次善策の自動化、資産の生涯価値の最大化など、業界の実際の課題を解決することができます。

LumilinksのCEOであるGary Coleは、次のように述べています。「Snowflake、Document AI、Cortexに多額の投資をしているものの、ユーザーに深くエンゲージするためのスキル、時間、ツールが不足しているため、その価値を最大限に引き出そうと苦慮している企業を目にしたとき、私たちは機会を見出しました。「Snowflakeの強力な機能をビジネスに活用できるアプリケーションに組み込むことで、実際の利用、導入、ビジネスの成功を後押ししています。」

LumilinksのFleetSense AI製品は、AI支援に最適な分野であるフリート管理をターゲットにしています。従来のフリート管理システムでは困難な、フリートマネージャー、車両オペレーター、調達部門、財務部門がそれぞれ同じデータから異なる結果を得る必要があるLumilinksは、フリートオペレーションに予測インテリジェンスを取り入れることで、車両のダウンタイム、処理の非効率性、絶えず変化する規制への最新の対応の原因となる潜在的なメンテナンス問題を特定します。 

AIを適用することの影響は甚大です。ある大手水道事業者は、Lumilinksを使用することで、予測的メンテナンスによって1日あたりの車両のオフロード時間を最大45%短縮し、インシデントリスクと運用障害を軽減しながら、年間260万ポンドの潜在的価値を解放しました。FleetSense AIを活用することで、メンテナンスコストの最小化、重要なインシデントへの迅速な対応、スムーズなオペレーションの維持を実現し、ROIと運用レジリエンスを大幅に向上させました。 

Lumilinksのチームは、Snowflakeスタートアップチャレンジの機会と、このチャレンジの審査員に会い、さらに、Snowflakeの共同設立者兼製品担当プレジデントであるBenoit Dagevilleが、AI採用のドライバーとして、そしてSnowflakeマーケットプレイスの未来について、商用AIアプリについてどのように考えているかを聞く機会を得られます。 

Winning Variant

2つのアイデアを並べてどちらが良いかを試すことは、私たち全員が試してきたことですが、開発者や製品マネージャーにとっては、より良い製品を作るための基本的なことです。Winning Variantは、Snowflakeのお客様に、社内で構築およびカスタマイズされたルックアンドフィールの分割テストプラットフォームを提供することを目指しています。これには、完全なデータセキュリティ、アナリティクスの柔軟性、既存のBIツールの可視化が含まれます。

このビジョンを実現するための原動力は、Winning Variantの創業者であるKirk Moralesが前回のスタートアップ企業の買収後に体験したことにあります。その後、Fortune 300に名を連ねる企業（およびSnowflakeの顧客）の社内実験プラットフォームを管理するチームを指揮し、他の多くの成長企業が最終的にテストソリューションが限界に達したり、ビジネスの微妙な違いに対処できない製品に対処しなければならなくなったりすることを知りました。

Morales氏は次のように述べています。「企業が新しいCortex AgentまたはMLモデルバージョンのリリースを検討している場合、Winning Variantを使用することで、両方のバージョンを並行してテストし、コアビジネスメトリクスへの影響を測定することができます。「これにより、チームは広範な展開を推進する前に、新しいバージョンによって確実に事業が前進（収益の増加、解約の減少、不正行為の防止など）するようにすることができます。」

Winning Variantのソリューションでは、このスプリットテストの原則をウェブサイト、アプリ、SaaS製品、さらにはSnowflakeのワークロード最適化にも適用できます。Winning Variantは、SnowflakeネイティブアプリとしてSnowflakeネイティブの実験プラットフォームを提供し、AIデータクラウド内で直接、革新的な実験を行えるようにします。チームは、データのコピー、サードパーティプラットフォームへのアクセス、追加のデータパイプラインの構築を行うことなく、Snowflakeで利用できるデータを利用できます。その結果、新機能をテストし、実験を促進するアジャイルかつ効率的な方法が得られました。

他のSnowflakeスタートアップチャレンジファイナリストと同様に、Winning VariantはNYSEメンターシップの機会を通じて他の市場をリードする企業と出会う機会に興味を持っています。

Morales氏は次のように述べています。「トップ企業から指導を受ける機会はめったにないので、そのような機会が得られることはキャリアのハイライトになるでしょう。「私たちのチームは、常に学習と改善を続けることを信条としています。個人と会社の成長機会を提供する上で、トップに立つ人より優れた人物はいないでしょうか？」

サンフランシスコで開催されるスタートアップチャレンジのフィナーレにご期待ください

これら3つのスタートアップのうち、どれがトップになるでしょうか？Dev Dayに今すぐ登録して、ライブのフィナーレを確認し、AI/MLやアプリ開発を成功させるために設計された、開発者中心のデモやセッション、ディスカッション、エキスパートによるQ&A、ハンズオンラボをすべて体験してください。

また、次のSnowflakeスタートアップチャレンジについて考え始めるのも早すぎません。このフォームに記入して、年内に2026年のコンテスト開催時に通知を受け取りましょう。