SixSense、AIチップ欠陥検出で850万ドルを調達

シンガポールを拠点とするディープテックスタートアップSixSenseは、シリーズA資金調達で850万ドルを確保し、調達総額は約1200万ドルに達しました。同社は、半導体メーカーが生産ライン上の潜在的なチップ欠陥をリアルタイムで予測・検出するのを支援するために設計されたAI搭載プラットフォームを専門としています。このラウンドはPeak XVのSurge（旧Sequoia India & SEA）が主導し、Alpha Intelligence Capital、FEBE、およびその他の投資家が参加しました。

SixSenseは2018年にエンジニアのAkanksha Jagwani（CTO）とAvni Agarwal（CEO）によって設立され、半導体製造における重要な問題に取り組むために設立されました。それは、欠陥画像から装置信号に至るまでの膨大な量の生データを、実用的でリアルタイムな洞察に変換することです。工場で生成される膨大なデータにもかかわらず、共同創設者たちは、即座のインテリジェントな分析が驚くほど不足していることを特定しました。

Avni Agarwalは、半導体業界がその精密さで評判であるにもかかわらず、手動で断片的な検査プロセスに依存していることを強調しました。彼女は、製造工場がダッシュボードやインライン検査システムを備えているものの、これらはしばしばデータを表示するだけで、深い分析を伴わないと指摘しました。「意思決定のためにそれを使用する負担は、依然としてエンジニアにかかっています。彼らはパターンを見つけ、異常を調査し、根本原因をたどらなければなりません」とAgarwalは説明し、このプロセスが時間のかかる主観的なものであり、プロセスの複雑さの増加に対応するのが難しいと強調しました。

リーダーシップチームは、補完的な専門知識をベンチャーにもたらします。Akanksha Jagwaniは、Hyundai MotorsやGEなどの企業向けにソリューションを開発してきた経験があり、製造、品質管理、ソフトウェア自動化において強力なバックグラウンドを持っています。Avni Agarwalは、数学のバックグラウンドを持つ熟練したコーダーで、以前はVisaで大規模なデータ分析システムを構築しており、フィンテック以外の伝統的な産業にAIを応用することに熱心でした。

SixSenseのプラットフォームは、エンジニアに早期警告を提供し、潜在的な問題がエスカレートする前に対応できるようにします。その機能には、リアルタイムの欠陥検出、根本原因分析、故障予測が含まれます。重要なことに、このプラットフォームはデータサイエンティストではなく、プロセスエンジニアが使用するように設計されています。Agarwalはその実用性を強調しました。「プロセスエンジニアは、自分の製造工場データを使用してモデルを微調整し、2日以内にデプロイし、結果を信頼することができます。これらすべては、1行のコードも書く必要がありません。これが、このプラットフォームを強力かつ実用的にしている理由です。」

競合環境には、社内エンジニアリングソリューション、検査機器メーカーからの統合AI、およびLanding.aiやRobovisionなどの他のスタートアップが含まれますが、SixSenseはすでに大きな進歩を遂げています。同社のAIプラットフォームは現在、GlobalFoundriesやJCETなどの主要な半導体メーカーに導入されており、これまでに1億個以上のチップを処理してきました。顧客は、生産サイクルが最大30%高速化、歩留まりが1〜2%向上、手動検査作業が90%削減されるなど、大幅な改善を報告しています。このシステムは幅広い互換性も持ち、世界の市場の60%以上をカバーする検査装置と連携して動作します。

SixSenseは、ファウンドリ、外注半導体組立・試験サービスプロバイダー（OSAT）、および統合デバイスメーカー（IDM）を含む大規模なチップメーカーをターゲットにしています。同社は現在、シンガポール、マレーシア、台湾、イスラエルの製造工場で事業を展開しており、米国への拡大を計画しています。特に米国と中国の間の進行中の地政学的変化は、世界の半導体情勢を再構築しており、世界中で新たな製造投資を促しています。AgarwalはこれをSixSenseにとって重要な追い風と見ています。「マレーシア、シンガポール、ベトナム、インド、米国でファウンドリとOSATが積極的に拡大しているのを見ています」と彼女は述べました。「これらの新しい施設の多くは、レガシーシステムに縛られることなく、ゼロからスタートしています。これにより、彼らは最初から私たちのようなAIネイティブなアプローチをはるかに受け入れやすくなります。」