Polygraf AI（ポリグラフエーアイ）は2025年10月28日、Allegis Capitalが主導し、Alumni Ventures、DataPower VC、Domino Ventures、および既存の出資者が参加した950万ドルのシードラウンドの完了を発表した。この資金は、企業、防衛、および情報機関の顧客を対象とした製品の拡張、研究開発、および市場開拓活動を加速するために活用される。米テキサス州オースティンに拠点を置くPolygraf AIは、サンフランシスコで開催されたTechCrunch Disruptでこの資金調達を発表し、創業者兼CEOのYagub Rahimov氏が、リスクの高い環境向けに安全で説明可能なAIソリューションを拡張する同社の計画を明らかにした。
投資家らは、このスタートアップ企業の小型言語モデル（SLM）アーキテクチャーとオンプレミス展開戦略を、企業AIガバナンスへの新たなアプローチと評し、信頼性とコンプライアンスが導入の主な推進要因であると指摘した。今回の資金調達は、ブラックボックスモデルへの懸念の高まりと、厳格なデータ主権および監査可能性の要件を満たすことができるタスク特化型のローカルホスト型AIへの移行が進む中で行われた。ガートナーの業界調査では、2027年までに、汎用的な大規模言語モデルに比べて、タスク特化型の小型モデルを組織がはるかに多く導入すると予測されている。
Polygraf AIは、独自のSLMスタックを、AIによるリスクを検出し、監査目的でその決定を説明し、データ制御を強制するAIセキュリティーレイヤーとして位置付けている。同社によると、ローカルに展開されるモジュールは、最小限のハードウェア（最小8GBのRAMと1.3GHzのCPU）で動作可能で、ディープフェイク詐欺の試みを減らし、内部脅威を明らかにし、ミッションクリティカルな環境で実用的なインテリジェンスを提供すると評価されている。このような機能に対する需要は、データプライバシーと規制コンプライアンスが最優先される防衛、金融サービス、保険、ヘルスケア分野で顕著になっている。
Rahimov氏は、大規模なクラウド学習モデルからの脱却は、そうしたシステムがもたらす予測不可能なリスクへの対応であると位置付け、新たな資金は、小規模で説明可能かつローカルで運用されるAIによって機密性の高い業務を保護するための取り組みをさらに強化することを可能にするものだと説明した。Allegis Capitalの主導投資は、企業がより強力なガバナンスとコンプライアンス管理の下でAIを採用するための支援となる。
Polygraf AIの製品および市場における進歩は、2025年にSXSWのBest in Show、Summerfest TechのBest Insurtech/Fintech、Products That CountのTop AI ＆ Data Product、TechCrunchのBattlefield 200のTop 10 Cybersecurity Startupsへの選出など、数々の業界イベントや賞で高く評価されている。同社は、AIによる攻撃の増加や規制当局の監視強化に直面するより幅広い企業顧客にSLMベースのソリューションを提供するため、マネージドサービスプロバイダーやシステムインテグレーターとのパートナーシップを拡大していく予定だ。
出典：Polygraf AI
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