ゴールドマン・サックスとメタを辞めた二人の創業者が、他社が見落とし市場向けに音声 AI を構築

カスタマーサポートとサービスは、現在音声 AI において最も注目されている分野の一つです。しかし、人間のように聞こえ、目に見える遅延なく応答する製品を構築することは、市場によって難易度が大きく異なり、主要プレイヤーの多くはアフリカや中東を意識して作られていません。 このギャップを埋めるために昨年設立されたスタートアップ「AethexAI」は、4DX Ventures が主導し、Enza Capital、Dorm Room Fund、Mojo Ventures、Stanford GSB 26 Fund が参加するシードラウンドで 300 万ドルの資金調達を行いました。個人投資家にはスタンフォード大学の教員、通信業界のエグゼクティブ、Anthropic の AI 研究者らが含まれています。 既存のオーケストレーションツールである [Vapi](https://techcrunch.com/2026/05/12/vapi-hits-500m-valuation-as-amazon-ring-chose-its-ai-platform-over-40-rivals/) や [LiveKit](https://techcrunch.com/2026/01/22/voice-ai-engine-and-openai-partner-livekit-hits-1b-valuation/) を使用するのではなく、同社は独自の小型モデルとオーケストレーション層をゼロから構築し、対象市場で話される英語、フランス語、アラビア語のローカライズされた方言に対応しています。この決定は、後述する通り、地域での事業運営における特有の要請によって導かれたものです。 同社はまた、企業がその技術を試してサービスに登録できるようプラットフォームを立ち上げると同時に、開発者が自社のモデルを実験できるよう API や SDK も提供します。 このスタートアップは、マリアマ・ディアロとアヨルゥワ・オデムイワによって設立されました。CEO のディアロ氏はゴールドマン・サックスで勤務した後、YC 支援企業である ModelML に製品および成長担当として入社しました。CTO のオデムイワ氏はカリフォルニア工科大学を卒業し、メタで働いた後、スタンフォード大学ビジネススクールに入学しましたが、その後共同創業に至りました。この二人は新興市場向けに何かを構築したいと考え、機会を探し始めました。 世界中の企業が、業務の一部を自動化するために AI ツールの導入競争を繰り広げています。しかし、それが常にうまくいくわけではありません。エジプトではあるコールセンターが通話の大きな割合を自動化しましたが、結果が悪かったためシステムを撤回したことを、創業者たちは発見しました。アフリカにあるいくつかのサポートセンターからは、適切なコストで通話を自動化するエンジニアを見つけ、採用することがPersistent な頭痛の種であるという話を聞きました。 「この地域における自動化された通話で見られたレイテンシとジッターは許容できないレベルでした。もし私たちがオーケストレーター（調整役）になっていたら、地域外にホストされた大規模モデルを使用する必要があり、結果としてレイテンシが高くなっていたでしょう。私たちはこれを機能させるためには、非常に小さなモデルを使用し、あらゆる段階でレイテンシを削減しなければならないと気づきました」とオデムイワ氏は、自社独自のモデルとオーケストレーション層（調整層）を構築する決定について TechCrunch に語りました。 最新のモデルをデプロイする AI ラボは通常、トレーニングとデータ取得に数百万ドルを費やします。AethexAI はこの両方の課題に対する解決策を見つけました。最大のモデルを追うのではなく、遅延問題を解決しつつ精度を維持するには小規模なモデルで十分だと判断し、3 億から 17 億のパラメータを持つ独自の Kora シリーズを開発しました。これは大規模言語モデル（LLM）のサイズのごく一部に過ぎませんが、まさにそれがポイントです。 これらのモデルをトレーニングするために、スタートアップはコールセンターパートナーからの匿名化された録音を使用しました。また、より多くの音声データを収集するため、アフリカ中のラジオ局へハードドライブを送付しました。コストを抑えるため、大学学生の貢献者ネットワークを構築してデータの注釈付けやローカル名の発音を担当させました。その結果、同スタートアップによると、現在は 1 日あたり 17,000 件以上の通話を処理できるようになっています。 ビジネス面では、音声 AI に初めて触れるクライアントがプロセスを理解できるよう配慮し、オンサイトでのデモやワークショップを提供して、自動化に最適なユースケースを特定するのを支援しています。 「私たちは常に顧客に対し、現時点で誰にでも何でも提供することはできないとお伝えしています。私たちは小規模な企業です。ある企業と話し始める際、まず最も重要な 1 つのユースケースを選んでもらうよう依頼します」と Diallo は述べています。 このスタートアップは全業界での協業に開放的ですが、現時点ではそのユースケースの大きな部分を、債務回収や顧客活性化、KYC（Know Your Customer verification：銀行や通信事業者が使用する標準的な本人確認プロセス）に関する通話に充てています。同社は現地の市場に対応するため契約ベースで現場展開型のエンジニアを採用しており、音声 AI 通話の電話回線処理を担うために通信事業者とのチャネルパートナーシップを構築しています。同社によれば、ここではプラグアンドプレイ型ソリューションでは機能しないといいます。 4DX Ventures の共同創設者兼管理パートナーであるウォルター・バドゥーは、アフリカおよび中東市場は、多くの音声 AI 企業が対象としてきた市場とは根本的に異なると主張しています。 「アフリカと中東の企業は、顧客との対話において依然として音声チャネルが支配的であるため、欧米の同規模企業と比較して通話量が約3倍処理しています」と彼は述べています。「既存のシステムは、高性能 GPU インフラストラクチャ、標準的な英語および欧州圏の発話環境、米国や欧州で一般的なエンタープライズワークフローを特徴とする西洋市場向けに構築されました。その結果、方言、コードスイッチング（言語の切り替え）、非公式な話し方パターンに対応し、既存の電話インフラストラクチャ内で動作し、実際の価格帯に適応するシステムが必要となる際に、大きなギャップが生じます。」 言い換えれば、ElevenLabs、Deepgram、Sierra、Cognigy といった企業が急速にグローバル展開を進める一方で、それらが元々構築された市場と、現在参入しようとしている市場が常に一致しているわけではありません。AethexAI などのスタートアップは、地域固有の方言に特化したモデルや、現地でのパートナーシップ、その地域向けに構築されたインフラストラクチャといった「隙間」こそが、大手企業が対応するインセンティブもアーキテクチャも持たない新たな市場機会であると賭けています。 *当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、[私たちは少額のコミッションを獲得する可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは当社の編集の独立性には影響しません。

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