フランスのスタートアップ ディープポマティック は、シリーズ B の資金調達ラウンドで 1,050 万ドル (1,000 万ユーロ) を調達しました。 創業ラウンドは比較的小規模ですが、このスタートアップは、一部の大規模クライアントにビジュアル オートメーション プラットフォームを使用するよう説得することができました。 たとえば、通信会社は現場で Deepomatic を使用して、タスクが正常に完了したことを確認します。
EnBW New Ventures と Orbia Ventures は、新たに発表された資金調達ラウンドをリードしており、Deepomatic は 10 月に完了しました。 既存の投資家である Alven、Hi-Inov Dentressangl、および Swisscom Ventures は、再び新しいラウンドに参加しています。
このスタートアップは、2015 年に私が最初に Deeepomatic を取り上げたときから、すでに数年前から存在しています。同社は常に、コンピューター ビジョン アプリケーションのディープ ラーニングに注力してきました。 主な問題は、このテクノロジーに適したクライアントを見つけるのに長い道のりがあったことです.
通信業界では、Deepomatic がついにその真の可能性を解き放ったようです。 「私たちが取り組んでいるものを非常に必要としている業界を発見しました。それは通信会社でした」と、共同創設者兼 CEO の Augustin Marty は私に語った。
フィールド ワーカーが光ファイバー ケーブルを敷設したり、新しい 5G タワーを展開したりする場合、特定のプロセスに従っていることを確認するために、複雑なフォームに記入する必要があります。 労働者は請負業者で働くことができるため、非常に面倒な場合があります。 また、これらの企業は、要件が異なる複数の通信会社と協力することができます。
また、フォームに記入するときに間違いを犯しやすいです。 時々、フィールド ワーカーは、何かがうまく機能しているときに、うまく機能していると言うこともあります。 繊維が集中するポイントで見られるように、QA の問題が発生する可能性があります。
そのため、多くのフィールド サービス会社も写真を扱っています。 何かの設置が完了したら、設置と機器の写真を撮って、新しい機器が適切なパラメータで稼働していることを証明する必要があります。 それはより多くの仕事を意味します。
Deepomatic を使用すると、フィールド サービス企業は主に写真をベンチマークとして使用します。 写真は自動的に分析され、知識が抽出されます。 Deepomatic は、何か気分が悪く、再確認する必要がある場合にアラートを送信できます。
「私たちは、間違いを特定するという最も複雑な部分から始めました」とマーティ氏は言います。 その上、Deepomatic は現在、エンド ツー エンドのプラットフォームを販売しているため、フィールド ワーカーは Deepomatic を使用するだけで何かを成し遂げることができます。 また、ERP などの特定のエンタープライズ ツールと統合します。
スタートアップが新しいクライアントと連携する場合、Deepomatic が期待どおりに機能するように、いくつかの統合作業があります。 これには、コントロール ポイントの追加、コンピューター ビジョン ライブラリ内の既存のタスクの一部の再利用、または新しい一連の写真に対するアルゴリズムのトレーニングが含まれます。 Deepomatic アルゴリズムは、スタートアップ独自のインフラストラクチャでトレーニングされます。 しかし、同社の製品はクライアント独自のクラウド インフラストラクチャ上で実行でき、場合によってはオンプレミスでも実行できます。
同社は現在、Bouygues Telecom、Swisscom、Movistar などの約 20 の大規模なアカウントと、多数の小規模なクライアントを抱えています。 これはエンタープライズ ソフトウェアであるため、クライアントは通常、Deepomatic を使用するために年間数十万ユーロを支払います。
毎月、Deepomatic は 100 万件を超えるフィールドでの操作を監視しています。 毎日 20,000 人以上のフィールド ワーカーが携帯電話で写真を撮り、Deepomatic バックエンドにアップロードしています。
次に、Deepomatic とその 70 人の従業員からなるチームは、再生可能エネルギー、電気モビリティ、建設、保険などの新しい市場や新しい産業に参入したいと考えています。Deepomatic はヨーロッパ、アメリカ、南アメリカの企業と協力したいと考えています。
現在、多くの政府や大企業は、今後数十年にわたってインフラストラクチャをオーバーホールするために多額の投資を行っています。 同時に、フィールド ワーカーの人材不足も深刻です。 Deepomatic が適切なタイミングで市場に登場し、このインフラストラクチャのオーバーホールに不可欠なツールになるようです。