これは有料のプレスリリースです。お問い合わせは、プレスリリース配信業者に直接ご連絡ください。 ENCORD SECURES $60M SERIES C TO SCALE AI-NATIVE DATA INFRASTRUCTURE AS PHYSICAL AI HITS INFLECTION POINT======================================================================================================== PR Newswire 2026年2月27日（金）GMT+9 午前2:00 4分で読めます この記事について: ZIPL.PVT **_Wellington Management主導のラウンドによりEncordの総調達額が$110Mに到達。直近12か月で同社はPhysical AIの売上が10倍に成長_** サンフランシスコ、2026年2月26日 /PRNewswire/ -- Physical AI向けデータインフラ企業であるEncordは、Wellington Managementが主導する6,000万ドルのシリーズCを発表し、同社の総調達額を1億6000万ドルに引き上げました。既存投資家のY Combinator、CRV、N47、Crane Venture Partners、Harpoon Venturesも、Bright Pixel CapitalおよびIsomer Capitalという新規投資家とともにこのラウンドに参加しました。 Encordロゴ（PRNewsfoto/Encord） この投資によりEncordは、AIネイティブなデータインフラ・プラットフォームを拡張します。このプラットフォームは、物理AIシステムが依存するマルチモーダルデータ（音声、動画、画像、センサーデータ、3Dポイントクラウド、その他の形式）を、AIチームが管理、キュレーション、アノテーション、整合（アライン）できるよう支援します。これらは、従来のデータプラットフォームでは扱うように設計されていません。 Encordは世界で300以上のAIチームと連携しています。トヨタのWoven、Zipline、Skydio、AXA Financial、そして多数の物理AIおよびフロンティア・ラボが含まれます。同社は、物理AIの急増の結果として、過去12か月でプラットフォーム上の収益とデータ量の双方において大幅な成長を見込んでいます。 **物理AIにおける転換点** EncordのシリーズCは、現実世界で動作するロボット、自律走行車、ドローン、その他のシステムに電力を供給する物理AIが、爆発的な新しい成長段階に入るのに合わせて行われます。何年もの間にわたるラボデモやパイロットプログラムを経て、これらのシステムは量産へと移行しています。アナリストは、今後4年間で4億以上のAIロボットが稼働開始する見通しであり、同期間に物理AI業界の規模は300億ドルを超えると予測しています。 オープンなインターネットで訓練された大規模言語モデルとは異なり、物理AIモデルは、センサーフィード、ビデオ、ロボティクスのテレメトリ、現場で記録されたエッジケース、その他の情報源を含む独自データから学習しなければなりません。このデータを保存・処理するには、テキストを保存・処理するよりも多くの計算能力が必要です。 そのデータは自分で整理されません。正しいデータをモデルに投入し、誤ったデータを—継続的に、かつ大規模に—排除するには、目的に合わせて作られたAIネイティブなデータインフラが必要です。 "誰もがより大きなモデルの構築に注目しています"と、Encordの共同創業者兼共同CEOであるUlrik Stig Hansenは述べました。"しかし物理AIにおいてボトルネックはモデルのサイズではありません。データの準備（データ・レディネス）です。世界で最も洗練されたモデルがあっても、それに供給されるデータが不完全、不整合、あるいは現実世界の条件と整合していない場合は、それでも失敗します。私たちはその課題を解決しています。" 物語は続きます 物理AIが実験から導入へ進むにつれ、Encordでは需要が急増しています: * 同社のプラットフォーム上のデータは、12か月で1ペタバイトから5ペタバイト超へ成長しました—GPT-4を訓練するために使用されたデータよりも3倍多いです * 同じ期間において、物理AIの顧客からの収益は10倍に成長しました Encordの物理AIプラットフォームにより、主要なAI企業やチームは、モデルのライフサイクル全体にわたってデータを取得、整理し、再展開できます。事前学習フェーズでのデータ生成を促進することから、人間のフィードバックに基づいてモデルを整合させることまで、Encordのソフトウェアは、物理AI企業が遭遇しうるあらゆるデータの自動化および処理タスクを扱えるよう設計されています。 Encordの顧客であるVantorのAIプロダクトマネジメントおよびパートナーシップ担当シニアディレクター、Bill Tinneyは「Vantorでは重要インフラと国家安全保障のためのAIを構築しています。私たちの野心に見合うデータプラットフォームが必要でした。Encordは、キュレーションからアノテーション、評価に至るまで、地理空間ワークフローの複雑さに応じてスケールする統合データレイヤーを提供してくれます。ツールの分断なしにです。プロダクションのAIチームにとって、データをどのように業務化するかは、主要な競争優位性です」と述べました。 Encordの共同創業者兼共同CEOであるEric Landauは、資金がプロダクト開発を加速し、新たな市場への拡大を推進すると述べました。「物理AIで勝っている企業は、他の企業がようやく理解し始めていることを理解しています。モデルの良さは、その背後にあるデータの良さにしか過ぎないということです。私たちは、そのデータを使える状態にするためのインフラを構築しています—これらのシステムが現実世界で学習し改善していくのに合わせて、単発ではなく継続的にです。」 **Encordについて** EncordはAIのためのユニバーサルなデータレイヤーです。このプラットフォームは、AIチームが適切なデータでモデルを訓練し、実行できるよう支援します。AIライフサイクル全体にわたって、データの管理、キュレーション、アノテーション、整合を行います。Encordは、トヨタのWoven、Zipline、AXA、Skydioを含む300以上の主要AIチームと連携しています。 **メディア連絡先: **Chris Clemens Nexios Communications Strategies chris@nexioscomms.com Cision マルチメディアをダウンロードするには、元のコンテンツを表示: 利用規約 および プライバシーポリシー プライバシーダッシュボード 詳細情報
ENCORDは$60M シリーズCを確保し、AIネイティブなデータインフラを拡大—物理的AIが転換点を迎える中
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2026年2月27日（金）GMT+9 午前2:00 4分で読めます
この記事について:
ZIPL.PVT
Wellington Management主導のラウンドによりEncordの総調達額が$110Mに到達。直近12か月で同社はPhysical AIの売上が10倍に成長
サンフランシスコ、2026年2月26日 /PRNewswire/ – Physical AI向けデータインフラ企業であるEncordは、Wellington Managementが主導する6,000万ドルのシリーズCを発表し、同社の総調達額を1億6000万ドルに引き上げました。既存投資家のY Combinator、CRV、N47、Crane Venture Partners、Harpoon Venturesも、Bright Pixel CapitalおよびIsomer Capitalという新規投資家とともにこのラウンドに参加しました。
Encordロゴ（PRNewsfoto/Encord）
この投資によりEncordは、AIネイティブなデータインフラ・プラットフォームを拡張します。このプラットフォームは、物理AIシステムが依存するマルチモーダルデータ（音声、動画、画像、センサーデータ、3Dポイントクラウド、その他の形式）を、AIチームが管理、キュレーション、アノテーション、整合（アライン）できるよう支援します。これらは、従来のデータプラットフォームでは扱うように設計されていません。
Encordは世界で300以上のAIチームと連携しています。トヨタのWoven、Zipline、Skydio、AXA Financial、そして多数の物理AIおよびフロンティア・ラボが含まれます。同社は、物理AIの急増の結果として、過去12か月でプラットフォーム上の収益とデータ量の双方において大幅な成長を見込んでいます。
物理AIにおける転換点
EncordのシリーズCは、現実世界で動作するロボット、自律走行車、ドローン、その他のシステムに電力を供給する物理AIが、爆発的な新しい成長段階に入るのに合わせて行われます。何年もの間にわたるラボデモやパイロットプログラムを経て、これらのシステムは量産へと移行しています。アナリストは、今後4年間で4億以上のAIロボットが稼働開始する見通しであり、同期間に物理AI業界の規模は300億ドルを超えると予測しています。
オープンなインターネットで訓練された大規模言語モデルとは異なり、物理AIモデルは、センサーフィード、ビデオ、ロボティクスのテレメトリ、現場で記録されたエッジケース、その他の情報源を含む独自データから学習しなければなりません。このデータを保存・処理するには、テキストを保存・処理するよりも多くの計算能力が必要です。
そのデータは自分で整理されません。正しいデータをモデルに投入し、誤ったデータを—継続的に、かつ大規模に—排除するには、目的に合わせて作られたAIネイティブなデータインフラが必要です。
"誰もがより大きなモデルの構築に注目しています"と、Encordの共同創業者兼共同CEOであるUlrik Stig Hansenは述べました。“しかし物理AIにおいてボトルネックはモデルのサイズではありません。データの準備（データ・レディネス）です。世界で最も洗練されたモデルがあっても、それに供給されるデータが不完全、不整合、あるいは現実世界の条件と整合していない場合は、それでも失敗します。私たちはその課題を解決しています。”
物理AIが実験から導入へ進むにつれ、Encordでは需要が急増しています:
Encordの物理AIプラットフォームにより、主要なAI企業やチームは、モデルのライフサイクル全体にわたってデータを取得、整理し、再展開できます。事前学習フェーズでのデータ生成を促進することから、人間のフィードバックに基づいてモデルを整合させることまで、Encordのソフトウェアは、物理AI企業が遭遇しうるあらゆるデータの自動化および処理タスクを扱えるよう設計されています。
Encordの顧客であるVantorのAIプロダクトマネジメントおよびパートナーシップ担当シニアディレクター、Bill Tinneyは「Vantorでは重要インフラと国家安全保障のためのAIを構築しています。私たちの野心に見合うデータプラットフォームが必要でした。Encordは、キュレーションからアノテーション、評価に至るまで、地理空間ワークフローの複雑さに応じてスケールする統合データレイヤーを提供してくれます。ツールの分断なしにです。プロダクションのAIチームにとって、データをどのように業務化するかは、主要な競争優位性です」と述べました。
Encordの共同創業者兼共同CEOであるEric Landauは、資金がプロダクト開発を加速し、新たな市場への拡大を推進すると述べました。「物理AIで勝っている企業は、他の企業がようやく理解し始めていることを理解しています。モデルの良さは、その背後にあるデータの良さにしか過ぎないということです。私たちは、そのデータを使える状態にするためのインフラを構築しています—これらのシステムが現実世界で学習し改善していくのに合わせて、単発ではなく継続的にです。」
Encordについて
EncordはAIのためのユニバーサルなデータレイヤーです。このプラットフォームは、AIチームが適切なデータでモデルを訓練し、実行できるよう支援します。AIライフサイクル全体にわたって、データの管理、キュレーション、アノテーション、整合を行います。Encordは、トヨタのWoven、Zipline、AXA、Skydioを含む300以上の主要AIチームと連携しています。
**メディア連絡先:
**Chris Clemens
Nexios Communications Strategies
chris@nexioscomms.com
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