インフラブームに対応する AI コンプライアンス実現へ Dili が 2170 万ドル調達
インフラ構築プロジェクトの複雑な規制遵守を支援するAI企業Diliが、シリーズAで1500万ドルを追加調達し、総額2170万ドルを達成した。
AI深層分析を開く2026年7月30日 22:46
AI深層分析
キーポイント
大規模資金調達の完了
DiliはSeries Aラウンドで1500万ドルを獲得し、シードラウンドの670万ドルと合わせて総調達額を2170万ドルに引き上げた。
インフラ規制への特化
同社は連邦資金を受ける建設プロジェクトやクリーンエネルギー事業における、Davis-Bacon規則やPWA規則といった複雑な重なり合う規制遵守に焦点を当てている。
ハイブリッド技術アーキテクチャ
LLMは構造化データへの翻訳エンジンとして利用され、その後のルール適用には決定論的システムを用いることで、AIの曖昧さを排除し信頼性を確保する。
投資家と背景
Khosla Venturesがリードし、AllianzやY CombinatorのGarry Tanらが参加したこのラウンドは、同社が2023年夏のY Combinatorバッチ出身であることを裏付ける。
700プロジェクトでの実運用
Diliのソフトウェアは製造施設からデータセンターまで約700件のプロジェクトで実際に使用されている。
重要な引用
"Non-compliance can result in millions of dollars of fines for those projects," explains Chaturvedi.
Contemporary AI models are only used in the company's data layer, the engine for taking unstructured documents and translating them into structured data.
"Software and AI are going to start eating a lot of those professional services workflows, so I think more and more people will start to bring those in-house."
"The interesting thing will be how the market itself evolves and where the customer needs go as AI develops."
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編集コメント
インフラ分野の規制遵守という極めて実務的な課題にAIを適用する試みは、業界の成熟度を示す重要な指標である。特にLLMの曖昧さを排除するために決定論的システムを組み合わせたアプローチは、実社会での信頼性確保に向けた有効な解として注目される。
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AI の活用が進むと、大量の新たなデータセンターや電力インフラが整備されることはすでに周知の事実です。しかし、これらの大規模プロジェクトには、AI 自体による支援が必要になるかもしれません。
木曜日、米国の新インフラ事業に特化した AI コンプライアンス企業「Dili」が、シリーズAで1,500万ドルを調達したと発表しました。これにより、直前に実施された670万ドルのシードラウンドを含め、同社の総調達額は2,170万ドルに達します。
今回のシリーズAはKhosla Venturesがリードし、Allianz、Rebel Fund、Brick and Mortar Ventures の Darren Bechtel氏、そして Y Combinator の Garry Tan氏が参加しました。Dili は以前、Y Combinator の2023年夏期バッチにも選出されていました。
「コンプライアンスのためのAI」というコンセプトはスタートアップ界隈ではもはや珍しくありませんが、Dili が注力するのは建設プロジェクトに特有の複雑なルール体系です。特に連邦政府からの資金援助を受ける案件における規制対応に焦点を当てています。
具体例を求められた際、Dili の共同創業者兼CEOであるアナンド・チャトゥルヴェーディ氏は、デイビス・ベーカー法を取り上げました。この法律は、労働省が特定のプロジェクトに対して prevailing wages（実効賃金）を設定することを認めています。また、IRA（インフレ抑制法）に基づいて資金提供されるクリーンエネルギー・プロジェクトには、PWA 規則と呼ばれる別のprevailing wage と見習い制度に関するルールが適用され、作業の内容によってはOSHAやEPAのさまざまな規則も発効します。
これらは複雑に絡み合う要件の集合体であり、小さなミスでも大きなコストを伴います。「コンプライアンス違反は、プロジェクトに対して数百万ドル規模の罰金につながる可能性があります」とチャトゥルヴェーディ氏は説明します。「そのため、データをサンプリングするだけでなく、流入するすべての情報をリアルタイムで確認できる点は非常に強力です」。
このようにリスクが大きい状況下では、信頼性が最大の関心事となります。しかし、チャトゥルヴェーディ氏はDiliのアーキテクチャによって、LLM（大規模言語モデル）特有の不確実性が最終製品に混入するのを防ぐことができると考えています。同社では、現代のAIモデルはデータ層のみで活用されており、非構造化文書を構造化データへ変換するためのエンジンとして機能しています。そこから、複雑だが静的なコンプライアンスルールに従ってデータを仕分ける決定論的なシステムが動作します。
この仕組みが正しく作動すれば、以前は1日かけていたタスクが、わずか数分で完了できるようになります。
「企業の内部文書、取引先に関する文書、ERP システムの情報、給与管理システムの情報など、すべてを横断的に読み込み、報告やコンプライアンスのために必要なデータだけを抽出できる世界を想像してみてください」とチャトゥルヴェーディ氏は説明した。
Dili はすでにこの仕組みを実践で動かしている。同社によると、現在「約 700 のプロジェクト」で利用されており、製造施設からデータセンターまで幅広い分野で活用されているという。
特筆すべきは、チャトゥルヴェーディ氏によれば、これらのプロジェクトの約半数が Dili を社内ツールとして導入し、残りの半数はコンプライアンス業務全体を契約モデルに基づいて同社に委託している点だ。Dili は両方の契約形態に対応可能だが、将来的には業界全体がソフトウェア利用型モデルへとシフトしていくと予想されている。
「ソフトウェアと AI が、多くの専門サービスワークフローを置き換えていくでしょう。そのため、社内化を進める企業が増えるはずです」とチャトゥルヴェーディ氏は語る。「重要なのは、AI の発展に伴い市場自体がどう進化し、顧客のニーズがどこへ向かっていくかです」
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ラッセル・ブランドムは 2012 年以来、テック業界を取材し続けており、プラットフォーム政策や新興技術に焦点を当てています。以前は『The Verge』や『Rest of World』で勤務し、『Wired』、『The Awl』、MIT の『Technology Review』にも寄稿しています。
連絡先：russell.brandom@techcrunch.com または Signal（412-401-5489）
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We already know that making AI work will mean bringing a lot of new data centers and power infrastructure online. But all those infrastructure projects may also need a bit of help from AI.
On Thursday, a new AI compliance company called Dili that squarely targets the new crop of U.S. infrastructure projects, said it had raised $15 million in Series A funding. The round comes on the heels of a $6.7 million seed round, bringing the company’s total capital raised to $21.7 million.
The Series A was led by Khosla Ventures, with participation from Allianz, Rebel Fund, Brick and Mortar Ventures’ Darren Bechtel, and Y Combinator’s Garry Tan. Dili was previously part of Y Combinator’s Summer 2023 batch.
“AI for compliance” is already a common pitch among startups, but Dili focuses on the unique tangle of rules concerning construction projects, particularly those getting some kind of federal funding.
Asked for an example, Dili’s co-founder and CEO Anand Chaturvedi pointed to Davis-Bacon rules, which allow the Department of Labor to set prevailing wages for certain projects. A separate set of prevailing wage and apprenticeship rules (or PWA rules) apply to clean energy projects funded under the IRA, with various other OSHA or EPA rules in effect depending on the nature of the work.
It’s a complex set of overlapping requirements, and even small mistakes can be costly. “Non-compliance can result in millions of dollars of fines for those projects,” explains Chaturvedi. “So it’s really powerful to be able to check all the information as it comes in, instead of just sampling data.”
Given those high stakes, reliability is a central concern, but Chaturvedi believes Dili’s architecture will prevent any LLM-based fuzziness from sneaking into the final product. Contemporary AI models are only used in the company’s data layer, the engine for taking unstructured documents and translating them into structured data. From there, a deterministic system sorts the data according to the complex-but-static compliance rules. When it works right, a task that used to take a full day’s work can now be dispatched in a matter of minutes.
“Imagine being able to read across the entire context of a company’s internal documents, all of their vendors’ documents, all of their ERP information, all of their payroll systems information, and then draw out the data that you need specifically for you know reporting or compliance,” Chaturvedi explained.
Dili is already making that system work in practice. Chaturvedi says the software is already being used at “about 700 projects,” ranging from manufacturing facilities to data centers.
Notably, Chaturvedi says roughly half the projects are using Dili as an in-house software tool, while the other half outsource the entire compliance process to the company on a contractor model. Dili is able to handle both types of contract, although Chaturvedi anticipates the industry will shift more towards the software model in the years to come.
“Software and AI are going to start eating a lot of those professional services workflows, so I think more and more people will start to bring those in-house,” Chaturvedi says. “The interesting thing will be how the market itself evolves and where the customer needs go as AI develops.”
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Russell Brandom has been covering the tech industry since 2012, with a focus on platform policy and emerging technologies. He previously worked at The Verge and Rest of World, and has written for Wired, The Awl and MIT’s Technology Review.
He can be reached at russell.brandom@techcrunch.com or on Signal at 412-401-5489.
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