Smallest.ai は2026年7月31日(現地時間)、人間と区別できない超高速音声AIの開発を目的としたシリーズAラウンドで1,300万ドルを調達した。TechCrunchが報じた。今回の資金調達はSeligman Venturesが主導し、Sierra Venturesと3one4 Capitalが参加した。この結果、同社の総調達額は2,100万ドルを超えた。Smallest.aiは、人間の会話処理を模倣する小型音声モデルの開発を進めている。
2024年後半に設立されたスタートアップであるSmallest.aiは、AIエージェントによる電話応対がチューリングテストに合格することを目指している。同社は、大規模言語モデル (LLM) を高速化するのではなく、人間との会話に特化した小型の専門モデルを用いることで、音声エージェントの進化を推進すると見ている。Smallest.aiのSudarshan Kamath (スダルシャン・カマス) 創業者兼最高経営責任者 (CEO) はTechCrunchに対し、人間が同時に聞き、考え、話すように情報処理を行う小型音声モデルを開発していると述べた。
カマス氏は、LLMがプロンプト全体を受け取ってから処理を開始するのとは異なり、同社のモデルはリアルタイムのインテリジェンス層として機能することで、ほぼ応答遅延なしで自然な顧客会話を実現すると説明した。音声会話では、わずかな一時停止でも不自然に感じられるため、このリアルタイム処理が重要であるとしている。同社のモデルが限定された知識ベース外の主題に遭遇した場合、Large foundational model (大規模基盤モデル) にクエリを転送し、人間が問題解決のために一時的に顧客を保留にするのと同様の対応を取る。カマス氏は、将来的にはすべてのAIエージェントが、リアルタイムインタラクション用の小型音声モデルと、複雑な問題解決のために必要に応じて呼び出される「オフライン」LLMの2種類のモデルに依存するようになるとの見方を示している。
Smallest.aiは、大規模基盤モデルとは異なり、多様なアクセントへの対応、数十の言語サポート、騒がしい環境での動作など、音声に特化したニュアンスに重点を置いている。既存の顧客には、RingCentralやTruecallerといった音声分野の企業が含まれる。また、SierraやDecagonなどの新しい顧客サポート企業も潜在的な顧客であるとカマス氏は述べている。同氏は、顧客サポート企業が自社の音声モデルを構築しない理由として、音声に極めて優れることは、彼らのコアビジネスから逸脱することになると説明した。
Smallest.aiは、音声AIリーダーであるElevenLabsのほか、Cartesia (カルテシア) や、ローカル言語に特化したSarvam (サルバム) と競合する。他社がオーディオダビングやポッドキャストなどのユースケースに音声AIを適用するのに対し、Smallest.aiはエンタープライズ顧客向けのリアルタイム会話型音声エージェントに厳密に焦点を絞っている。カマス氏は、私たちのモデルがチューリングテストを突破することを望んでいるとし、モデルと話しても、それがAIなのか人間なのか分からないようにすること。それが当社の唯一の焦点であると語った。
参考: TechCrunch Funding (アーカイブ) — 2026年7月31日 23:47 (JST)