米Labelboxが1億ドル超調達　経験から自ら改善する業務AIを加速

AI学習・評価基盤を手がける米Labelboxは2026年10月14日、シリーズEラウンドで株式および融資枠を含め1億ドル以上の資金を調達したと発表した。本ラウンドはInfinitum Partnersが主導し、Wipro VenturesやAndreessen Horowitz（a16z）、B Capitalなどが参加した。同社は2026年に黒字化を達成し、売上規模は前年比で5倍以上に拡大したという。

同社のプラットフォームは、最先端モデルの開発組織から大手企業まで幅広く利用されており、顧客数は400社を超える。この中には米国の主要なAI研究組織の90%以上や、ハイパースケーラー、米フォーチュン500企業が含まれる。調達した資金は、最先端モデル向けの強化学習環境「Horizon」と、企業向けエージェント基盤「Recursion Managed Agents」の研究開発および体制強化に投じられる。

近年のAIモデルは複雑なタスクに対応可能となった一方、実務環境で経験から学びながら確実に作業を完遂することが課題となっている。LabelboxのHorizonは、プログラミングや調査といった多段階の作業環境をシミュレーションし、専門家のフィードバックや評価を通じてモデルの事後学習を支援する。また、同月より一般提供を開始したRecursion Managed Agentsは、スケジュールや通知を契機に既存ツール上で稼働し、実行履歴を記憶して自律的に性能を改善する仕組みを持つ。同社内でもエンジニアリングや財務など多岐にわたる部門で50以上のエージェントが稼働しているという。

最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるマヌ・シャルマ（Manu Sharma）氏は、あらゆる企業が自らの業務から学習するAIシステムで動くようになると予測し、サンドボックスから強化学習までの全階層を統合してAIの進化を支えるとコメントしている。