参加: Greenoaks、Swish Ventures、Startpoint Capital
- 何をやっているか：検索・分析・ベクトル・グラフ・地理空間の処理を1つにまとめたデータ基盤。AIエージェントが人間よりはるかに多くの問い合わせをデータに投げる時代を前提に、ペタバイト級のデータでもミリ秒で答え、費用を抑える設計。パブリッククラウド・ソブリンクラウド・自社運用・オンプレミスのどこでも動き、データを動かさずにその場で検索できる。Claude・Codex・Grafana・Tableauなどとつながる。料金は従量課金で、最低利用額の約束なし。
- ラウンド：シードとSeries Aの合計$70M。シード$25MはSequoiaがリード、Series A $45MはQuiet Capitalがリード（Calcalist）。Greenoaks、Swish Ventures、Startpoint Capitalなどが参加（Globes）。評価額は$500M（Calcalist報道、会社は非開示）。
- 一次情報：CEOのAvner Aharoni氏は「企業がデータの検索・分析に使うシステムは、AI以前の世界のために作られた」と説明（Globes掲載の会社コメント）。Sequoiaは「AIエージェントは、人がこれまでしてきたよりはるかに多くの質問を企業のデータに投げる」「シードをリードできたことを誇りに思う」と記載（Sequoia公式）。
- なぜ今見るか：創業者4人は、MicrosoftでデータエンジンKusto（Azure Data Explorer）を作り、Microsoft Sentinel・Defender・Azure Monitorの土台に育てたチーム（Sequoia公式）。Sequoiaへの紹介はWiz共同創業者のRoy Reznik氏からで、同氏がSequoiaに創業チームを紹介したのはこれが初めてだったという。すでにFortune 500企業でペタバイト級の本番運用があり、同じ予算で問い合わせ数が10倍になった顧客もいる（Globes掲載の会社発表）。従業員は40人。AIエージェントの普及で「データへの問い合わせ量」が爆発するという、次のインフラ需要の代表例。
- 市場・競合：比較対象はSnowflake、Databricks、ClickHouse（AI Weekly、Forbes報道の要約）。従来は検索と分析を別々のシステムで組み合わせていたのを、1つの基盤にまとめるのが差別化（Sequoia公式）。
- リスク・要確認：$500Mの評価額は報道ベースで会社は非開示。顧客企業名は非公開。Snowflake・Databricksなど巨大な既存勢力が同じAI需要を取りに来ている。売上規模も非開示。
- 出典：Sequoia公式、Edelbyte公式サイト、Globes、Calcalist公式X、Unite.AI、AI Weekly