Sift Stack：元SpaceXエンジニア2名がロケット打ち上げ支援ソフトウェアを工場現場に導入
SpaceX元エンジニアが設立したSift Stackは、宇宙開発で培った大規模センサーデータ管理技術をAI駆動の工場自動化インフラへ転換し、製造業のソフトウェア基盤刷新を推進している。
キーポイント
製造業のソフトウェア化とAI統合
「アトムズ・ナット・ビッツ」トレンド背景下、工場自動化は単なるハードウェア化から高度なAIソフトウェアとデータインフラへの依存へ重心が移行している。
データインフラ管理の競争優位化
AIおよびディープラーニングモデルの普及により独自ワークフローは標準化され、150万センサー以上の並列データを収集・整理・保存する基盤構築能力が企業価値の核心となった。
宇宙開発技術の産業転用と顧客基盤
SpaceXでのリアルタイムテレメトリ管理経験を活かし、航空宇宙メーカー、防衛企業、ロボティクスおよび電力グリッド管理スタートアップへB2Bソリューションを提供している。
AI活用に向けた機械可読データ基盤の構築
Sift Stackは製造・テストデータを整理・保存し、AIエージェントが製造判断や問題分析を行えるよう機械可読な形式で提供することを目的としている。
大規模データ処理におけるストレージコストの課題解決
衛星企業Astranisは1日最大1,000万回の自動テストを処理する同社のデータインフラについて、Siftを活用することでデータの保管コストや管理負担を気にせず運用できると評価している。
2025年シリーズB資金調達の完了
SiftはStepStoneリードのもと、GVなどから4,200万ドルを調達し、企業価値は2億7,400万ドルと評価された。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
本記事は、製造業の自動化が単なる機械化からAI駆動データインフラへ転換する産業構造の変化を示している。Sift Stackのような企業は、宇宙開発で培った高信頼性データ管理技術を民生・産業分野へ転用することで、工場自動化市場のソフトウェア基盤を再定義する可能性がある。これにより、AIモデルの実装コストが低下し、物理製造のデジタルトランスフォーメーションが加速すると予想される。
編集コメント
宇宙開発の高度なデータ管理技術が産業用AIインフラへ転用される動きは、製造業のDXを加速させる重要な兆候である。今後は大規模センサーデータを扱うスタートアップ間の競争が激化し、標準化されたデータ基盤の重要性が高まるだろう。
「ビットではなく原子を！」という叫び――シリコンバレーがデジタル製品よりも物理的な製造にますます傾倒していることを表すこのフレーズは、先週、ジェフ・ベゾスが工場を統合・自動化するために1,000億ドルの基金を組成しているという報道で最高潮に達した。
しかし、工場の自動化は単なるハードウェアの問題ではない。それは高度なソフトウェアとAIツールに依存する度合いを強めており、この変化は物理的な製造世界のインフラを構築する企業を変容させつつある。
カリフォルニア州エルセグンドに本拠を置くSift StackのCEO、カーティック・ゴラプディは、足元の地盤が揺らいでいるのを感じている。同社は宇宙船や自動車などの複雑な機械の設計・製造を支援するツールを提供している。彼は、この変化が過去6か月で自社の焦点を再定義したと語る。
ゴラプディと共同創業者でCTOのオースティン・シュピーゲルは、2022年に同社を創業した。両者は以前、SpaceXでソフトウェアツールの開発に携わっており、それはテスト、製造、打ち上げの各段階において、物理部品のセンサーからストリーミングされる膨大な量のリアルタイム性能情報――テレメトリーデータ――を管理するものだった。
高度な機械を製造する企業の多くは、既製のデータベースツールを使うか、自前のPythonスクリプトをでっち上げている。しかしSiftは、企業に最高水準のツールを提供する機会を見出した。顧客は、米国の主要ロケット製造会社ユナイテッド・ローンチ・アライアンスやその他の防衛請負業者から、ロボティクスや送電網管理のスタートアップまで多岐にわたる。
しかしゴラプディによれば、データ分析のためのAIツールの登場が、同社のビジネスに転換を迫ったという。かつて同社の看板だったカスタマイズされたワークフローは、AIと深層学習モデルが広がる世界では、もはや必要条件に過ぎなくなった。その代わり、同社のデータインフラストラクチャ管理能力が、突如としてより価値あるものになった。
「この分野が5年かけて展開されると私たちが考えていた長期ビジョンは、実際には今年、現実のものとなっています」とゴラプディはTechCrunchに語った。
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つまりそれは、今日のソフトウェア集約型機械が生み出す激しいデータの流れを管理することだ。同社が扱う一部の車両には、複数のフォーマットと時間軸で、150万個以上のセンサーが同時にデータをストリーミングしている。
AIアプリケーション向けにそのデータを整理・保存することが同社の目標である――「価値の多くは、そのデータを機械可読な形で公開することにあります」とゴラプディは言う。製造に関する判断を下したり、テストデータを分析して潜在的問題を検知したりするAIエージェントが活躍するためには、Siftの目標は彼らがそのデータを利用できるようにすることだ。
テスト、製造、運用の管理にSiftを利用する衛星企業Astranisのソフトウェア担当副社長、ジェフ・デクスターは、優れたデータインフラストラクチャの重要性を次のように語る。同社のような企業では、1日に1,000万回の自動化ソフトウェアテストを実行することもある。
「必然的に、データを保存するだけで月に数百万ドルのコストがかかる段階に達します」とデクスターは言う。「本当に、この数百万ドルはうまく使えているのか？ Siftのようなテクノロジーがあれば、データ量の多さを心配する必要はありません」
ゴラプディはTechCrunchに対し、Siftが2025年に4,200万ドルのシリーズBを調達し、投後評価額は2億7,400万ドルだったと明かした。リード・インベスターはStepStoneで、GV（Googleのベンチャー部門）、Riot Ventures、Fika Ventures、CIVが参加した。
原文を表示
The cry of “atoms, not bits!” — a phrase capturing Silicon Valley’s growing obsession with physical manufacturing over digital products — reached a fever pitch last week with word that Jeff Bezos is putting together a $100 billion fund to roll up and automate factories.
But automating factories isn’t purely a hardware problem. It increasingly depends on sophisticated software and AI tools, and that shift is reshaping the companies building the infrastructure of the physical manufacturing world.
Karthik Gollapudi, the CEO of Sift Stack, an El Segundo, California, company whose tools support the design and manufacturing of complex machines like spacecraft and cars, is feeling the ground shift underfoot. He says these changes have reshaped his company’s focus in the last six months.
Gollapudi and his co-founder, CTO Austin Spiegel, started the company in 2022 after working on software tools at SpaceX that managed the huge amount of telemetry data — real-time performance information streamed from sensors on physical components — during testing, manufacturing, and launch.
Most companies building advanced machines use off-the-shelf database tools or cook up their own Python scripts, but Sift saw the opportunity to provide companies with a best-in-class tool. Customers range from United Launch Alliance, a major US rocket builder, and other defense contractors, to robotics and power grid management startups.
However, Gollapudi says that the arrival of AI tools for data analysis forced a change at his business. The kinds of customized workflows that once stood out as the company’s signature offering have become table stakes in a world of AI and deep learning models. But the company’s ability to manage data infrastructure had suddenly become more valuable.
“Our long-term vision of how we saw this playing out over five years is actually being played out this year,” Gollapudi told TechCrunch.
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That means managing the intense data flow from today’s software-intensive machines. Some vehicles the company works with have more than 1.5 million sensors streaming data concurrently, across multiple formats and time scales.
Organizing and storing that data for AI applications is the company’s goal—”a lot of the value is in exposing that to be machine readable,” Gollapudi said. If AI agents are going to make decisions about manufacturing or analyze test data to flag potential problems, Sift’s goal is to make that data available to them.
Jeff Dexter, the VP of software at Astranis, a satellite company that uses Sift to manage test, manufacturing, and operations, said that good data infrastructure matters for companies like his that might do 10 million automated software tests in a day.
“Inevitably, it gets to a point where it’s costing us millions of dollars per month just to store data,” Dexter said. “It’s really like, is this a million dollars well spent? With technology like Sift, I don’t worry about how much data is there.”
Gollapudi told TechCrunch that Sift raised a $42 million Series B in 2025 at $274 million post-money valuation, led by StepStone with participation from GV (Google’s venture arm), Riot Ventures, Fika Ventures, and CIV.
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