データファウンドリスタートアップ「バウンドフォー」、AIデータファクトリー構築サービス30社を突破

–ネイバーラプス・アモーレパシフィックなど主要企業導入、フィジカルAI分野が全体の65％を占める

–医療・バイオ(20%)、金融(10%)、物流・リテール(5%)なども活用拡大傾向

– AIデータ構築プロセスの自動化で平均業務量75%削減、回答精度20%向上

データファウンドリスタートアップバウンドフォー（Bound4、代表ファン・インホ）が9日、同社のAIデータファクトリー構築サービス「ファウンドリー（Foundry）」を通じて達成した累積成果を発表した。

2019年に設立されたバウンドフォーは、AIモデルの開発に必要なデータ設計から生産、検証まで全過程を統合的に提供するデータファウンドリ企業だ。データインフラ構築と運用自動化技術を基盤に、企業がAI開発過程で必要とする高品質データを安定的に供給してきた。

バウンドフォーの中核サービス「ファウンドリ」は、産業別ニーズに合わせて戦略的に設計・精製した「ファンデーションデータ」をエンドツーエンド（End-to-end）で提供するAIデータファクトリー構築サービスだ。現実データ収集 – シミュレーション – 専門家検証の循環構造を適用し、精度97％以上の高品質データを安定的に生産する。これにより、企業が独自のインフラ構築にかかる時間とコストを削減し、AI開発の初期段階の進入障壁を大幅に下げるのを助ける。

今年第1四半期の発売以来、現在まで30社がファウンドリを導入した。産業別比重は製造業（ロボティクス、スマートファクトリー）が約４０％で最も高く、自律走行（２５％）が続いてフィジカルＡＩ分野が全体の６５％を占めた。医療・バイオ（２０％）と金融（１０％）、物流・リテール・コマース（５％）でも活用事例が増加することが分かった。

導入企業は▲生データ管理 ▲品質検収 ▲データセット運営などの業務を自動化し、信頼できるファンデーションデータを持続的に確保できる体系を確立した。データ準備全体の業務量は、Excelや手作業スクリプトベースの既存方式に比べて平均75%近く減少したことが分かった。 AIモデルの回答精度も同じモデルとGPU環境で平均20％向上した。これは、GPUの増設やモデル構造の変更なしに、データ品質の改善だけで得た成果という点で意味が大きい。

韓国電子技術研究院（ＫＥＴＩ）はファウンドリを活用した代表事例だ。韓国電子技術研究院は次世代ロボット開発の最大の障害だった「現実データ不足」問題解決のためにファウンドリを導入した。これにより、膨大な量の実環境データを確保し、ロボットのサービス成功率を95％まで引き上げ、研究開発タイムラインを画期的に短縮した。

アモーレパシフィックは、生産設備で発生する可能性のある中断要因を事前に除去するためにファウンドリを活用した。ファウンドリを通じて確保した高品質データを基に、AIが生産工程異常の兆候を自動検知できるようにし、従来比の生産アイドル時間を約80%短縮する成果を収めた。他にネイバーラプスとサムスン電子もファウンドリを導入したことがある。

バウンドフォーファン・インホ代表は「ファウンドリサービスは単にデータファクトリを構築することを超えて、顧客がAIモデルを成功的に開発し、ビジネス価値を創出するのに役立つことに焦点を当てている」とし「今後も持続的な技術開発とサービス高度化を通じてより多くの企業がAI導入を通じて革新を成し遂げるように積極的に支援する」と話した。