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注目ベンチャー紹介：9D Labs
2026
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Written by Yuhei Yano
今回の注目ベンチャーの紹介は9D Labsです。
モデルの内部構造を数学的に分析し、特定の能力を改善するために最も効果的な学習データを選別・生成する技術を開発しています。
９D Labs
サービス／プロダクト概要
- モデルの弱点を特定し、その改善に必要な学習データを選別・生成して提供する。顧客への提供物は、分析レポートやAIモデルそのものではなく、実際のモデル改善に利用できる学習データとなる
- 大量のデータを投入する従来のアプローチとは異なり、少量でも学習効果の高いデータを特定することで、AIモデルのPost-training（追加学習）の効率化を目指している
特徴／提供価値
- 特徴は、SpectralAnalysis（スペクトル解析）を活用した独自のデータ選別技術にある。AIモデルの内部表現、勾配、曲率などを分析し、モデルの能力改善に重要な学習方向とデータを特定する。
- これにより、必要な学習データ量や計算コストの削減、特定能力の効率的な向上が期待される。言語、Coding、画像、音声、タンパク質など、幅広いAIモデルへの応用を目指している。 ビジネスモデル
ビジネスモデル
- 1)Frontier AI Labs向けデータ販売大規模AIモデル開発企業に対し、特定能力の改善に最適化された高品質な学習データを提供
- 2)企業データの収益化支援で企業や研究機関が保有する独自データの学習価値を評価し、AI開発企業への提供を支援
市場動向・なぜこの会社なのか？
- 生成AI市場では、モデルの大規模化に加え、特定の能力を効率的に改善するPost-trainingの重要性が高まっている。
- 特にCoding、Reasoning、AIAgentなどでは、単純なデータ量よりも、モデルの弱点を改善する高品質な学習データが競争力を左右する。
- 同社は、「大量のデータを集める」から「本当に学習に役立つデータを特定する」への転換を捉え、数学的アプローチによる次世代AI学習インフラの構築を目指している。
顧客・競合・パートナー
- 顧客：OpenAI、GoogleDeepMind、Anthropicなどに代表されるFrontier AI Labs
- 競合：高品質なAI学習データを提供するMercor、Proximal、AfterQueryなど。
- パートナー：モデル固有の学習構造を数学的に解析し、学習効果の高いデータを特定するアプローチで差別化を図る。また、医療・製薬、製造業などの専門データを保有する企業との連携可能性もある。