Nimbleが4700万ドルを調達し、AIエージェントにリアルタイムWebデータへのアクセスを提供
NimbleはAIエージェントでWebを検索し、結果を検証・整理してデータベースのように問い合わせ可能な表形式に変換するサービスを開発。
キーポイント
Nimbleが4700万ドルのシリーズB資金調達を完了
AIエージェントによるリアルタイムWeb検索と構造化データ変換を提供
企業データ基盤（Databricks、Snowflake等）との統合で既存環境にWebデータを統合
検証・構造化によりLLMの幻覚問題や信頼性課題を軽減
競合分析、価格調査、KYC、ブランド監視など多様なビジネス応用が可能
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影響分析
この記事は、AIエージェントがWebデータを構造化・検証して企業データ環境に統合する新たなパラダイムを示している。従来のLLMベース検索の課題（幻覚、非構造化出力）を解決し、企業が信頼性の高いリアルタイムWebデータを既存分析ワークフローに組み込めるようになることで、データ駆動型意思決定の質と効率が大幅に向上する可能性がある。
編集コメント
AIエージェントの実用化において最大の課題である「信頼性」と「統合性」に同時に取り組む画期的なアプローチ。企業のデータ活用ワークフローにWebデータをシームレスに組み込むことで、AI活用の次の段階を示唆している。
Nimble、AIエージェントにリアルタイムWebデータへのアクセスを提供するため4700万ドルを調達
信じられないかもしれませんが、Web検索は依然として産業として繁栄しています。企業がAIエージェントを活用して自社データを最大限に活用する投資を行う中で、需要があるのは、AIボットの行動を決定づけるためにWebをスクレイピングするだけでなく、その結果を現代のデータツールとより簡単に連携できる形で返すツールです。
それがWeb検索スタートアップNimbleの約束です。同社は最近、Norwestが主導する4700万ドルのシリーズBラウンドを調達しました。ニューヨーク拠点の同社のプラットフォームは、AIエージェントを活用してWebをリアルタイムで検索し、結果を検証・確認した後、その情報を整然としたテーブルに構造化し、データベースのようにクエリを実行できるようにします。
この最後の部分がここでは重要です。LLMやAIエージェントは、Webを検索し、さまざまなソースからの結果を結び付け、分析するのに優れていますが、多くの場合、結果をプレーンテキストで返すため、企業レベルで扱うのが難しい場合があります。そしてこれは、エージェントが指示を誤解する「幻覚」のリスクや、信頼性の低いソースの使用といった要素を考慮する前の話です。
結果を検証しテーブルに構造化することで、Nimbleは企業がWebデータを、あたかも既存のデータベースの一部であるかのように利用できるようにします。このスタートアップはまた、DatabricksやSnowflakeのような企業が提供する、企業データウェアハウスやデータレイク（企業がデータを保存・分析する大規模な中央リポジトリ）とも統合します。これは、NimbleのAIエージェントが企業のデータの宝庫に接続し、それを利用してコンテキストを構築し、検索結果がどのように構造化され返されるかを形作ることができることを意味します。
事実上、これにより企業は既存のデータ環境の一部として、構造化されたライブのWebデータを持つことができるようになると、NimbleのCEO兼共同創業者であるUri Knorovich氏（写真中央）はTechCrunchに語りました。
このような統合により、Nimbleのソフトウェアは、検索の実行方法や利用すべきデータソースなどの制約を記憶することもできます。これは、競合分析、価格調査、本人確認（KYC）プロセス、ブランド監視、詳細な調査、財務分析などのアプリケーションに特に有用です。（Knorovich氏は、データ保持とセキュリティポリシーに準拠するため、Nimbleはすべての顧客データが顧客のデータインフラストラクチャ内に留まるよう努めていると述べています。）
その目的のために、同スタートアップはDatabricks、Snowflake、AWS、Microsoftと提携し、内部データソースへのアクセスを必要とする企業での導入を効率化する支援を行っています。（DatabricksもこのシリーズBに参加しました。）
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「モデルは多くのことができますが、本番環境でのAIの失敗のほとんどは、モデルが十分に優れていないからではなく、データの失敗が原因です」とKnorovich氏は述べています。「今日私たちが見ているのは、企業はより多くのAIを必要としているのではなく、良質で信頼できるWeb検索を備えたAIを必要としているということです […] もしそれを確実なものにし、エージェントが何を検索でき、何を検索できないかを選択できるなら、これは企業が『ほら、私たちは実際にAIを信頼できる。実際にもっと多くのユースケースでAIを活用できる』と言う転換点です。」
Knorovich氏は、リアルタイムで大規模にWebを検索し、検索結果を検証・構造化する能力こそが、Nimbleをこの分野に既に存在する他のデータブローカーと差別化するものだと述べています。
同スタートアップは現在100社以上の顧客を抱えており、収益の大部分は大企業、フォーチュン500企業、さらには大手小売業者、ヘッジファンド、銀行、消費財企業、および一部のAIネイティブなスタートアップを含むフォーチュン10企業の一部からも得ています。
「Nimbleは、適切な解決策がなく長年存在していた問題に取り組んでおり、それが今や極めて緊急性の高いものになっています」とNorwestのパートナーであるAssaf Harel氏は声明で述べています。「信頼できるライブWebデータは、重要なビジネス判断を行うAIエージェントにとって、ますます前提条件になりつつあります。」
このシリーズBラウンドには、既存投資家であるTarget Global、Square Peg、Hetz Ventures、Slow Ventures、R-Squared Ventures、J-Ventures、InvestInDataも参加しました。このラウンドの資金は、マルチエージェントWeb検索と、検索結果を処理・検証するガバナンスデータレイヤーの研究開発拡大に使用される予定です。
Nimbleはこれまでに合計7500万ドルを調達しました。
Ram Iyer 編集者
Ramは金融・テクノロジー分野のリポーター兼編集者です。ロイターとAcuris Globalでは北米および欧州のM&A、株式、規制ニュース、債券市場をカバーし、旅行、観光、エンターテインメント、書籍についても執筆してきました。
Ramへの連絡や取材依頼の確認は、ram.iyer@techcrunch.com までメールでお願いします。
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Believe it or not, web search is still thriving as an industry. As businesses invest in using AI agents to make the most of their data, there’s demand for tools that not only scrape the web to inform what those AI bots do, but also return those results in a way that’s easier to use with modern data tools.
That’s the promise behind web search startup Nimble, which recently raised a $47 million Series B round, led by Norwest. The New York company’s platform employs AI agents to search the web in real time, verify, and validate the results, and then structure the information into neat tables that can then be queried like a database.
That last part is crucial here. LLMs and AI agents are great for searching the web, connecting results from a variety of sources, and analyzing them, but they often return the results in plain text, which can be difficult to work with at an enterprise level. And that’s before you factor in hallucinations, the risk of the agent misunderstanding your instructions, or the use of unreliable sources.
By validating and structuring results into tables, Nimble lets companies use web data as if it were already part of their existing databases. The startup also integrates with enterprise data warehouses and data lakes — large centralized repositories where businesses store and analyze data — offered by the likes of Databricks and Snowflake. That means its AI agents can plug into a business’s trove of data, using it to build context, and shape how search results are structured and returned.
In effect, this lets enterprises have live, structured web data as part of their existing data environments, Nimble CEO and co-founder Uri Knorovich (pictured above, middle) told TechCrunch.
Such integrations also allow Nimble’s software to remember constraints — such as how you want the search to be performed, or which data sources to tap. This is particularly useful for applications such as competitor analysis, pricing research, know-your-customer (KYC) processes, brand monitoring, deep research, and financial analysis. (Knorovich noted that Nimble works to ensure all customer data remains within customers’ data infrastructure to comply with data retention and security policies.)
To that end, the startup has partnered with Databricks, Snowflake, AWS and Microsoft to help streamline enterprise deployments that require access to internal data sources. (Databricks also participated in this Series B.)
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“Models can do a lot of things, but most production AI fails aren’t because the models are not good enough — it’s because of a data failure,” Knorovich said. “What we’re seeing today is that enterprises don’t need more AI; they need AI with good, reliable web search […] If you nail it down, if you can choose what your agent can search and cannot search, this is the tipping point for enterprises to say, ‘hey we can actually trust AI. We can actually put AI to work in more use cases’.”
Knorovich says the ability to search the web in real time at scale, and validate and structure search results, is what sets Nimble apart from other data brokers already in the space.
The startup currently has more than 100 customers, with the majority of its revenue coming from large enterprises, Fortune 500 companies, and even some Fortune 10 companies, including major retailers, hedge funds, banks, and consumer packaged goods companies, as well as some AI-native startups.
“Nimble is tackling a problem that has existed for years without a proper solution and is now becoming of critical urgency,” Assaf Harel, partner at Norwest, said in a statement. “Trusted live web data is increasingly becoming a prerequisite for AI agents performing critical business decisions.”
The Series B also saw participation from returning investors Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures, and InvestInData. Proceeds from the round will be used to expand R&D in multi-agent web search and a governed data layer that processes and validates search results.
Nimble has now raised a total of $75 million.
Ram Iyer Editor
Ram is a financial and tech reporter and editor. He covered North American and European M&A, equity, regulatory news and debt markets at Reuters and Acuris Global, and has also written about travel, tourism, entertainment and books.
You can contact or verify outreach from Ram by emailing ram.iyer@techcrunch.com.
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