Ethos が a16z から 2,275 ドルを調達、音声オンボーディング機能を備えた専門家ネットワークを展開
London-based Ethos は a16z から 2275 万ドルを調達し、従来の職歴ベースのマッチングに代わり、音声オンボーディングと AI を活用した高度な専門家ネットワークサービスを開始する。
キーポイント
音声によるオンボーディングの革新
従来のフォーム入力に依存せず、音声対話を通じて専門家の詳細な知識領域や背景を深掘りし、職歴だけでは把握できない情報を収集する。
高度な自然言語マッチングの実現
収集された豊富なデータを活用し、「A ランク投資家が資金提供したスタートアップで財務自動化を解決した人材」のような複雑な自然言語クエリに答える。
a16z からの大規模資金調達
この技術的アプローチと市場拡大の可能性が評価され、ベンチャーキャピタル a16z を含む投資家から 2275 万ドルの資金を確保した。
特定業界での精密な検索事例
製薬会社向けに、特定の分野の専門医だけでなく、論文執筆経験や創薬開発への理解を持つ人材を検索するユースケースを提供している。
シリーズA資金調達の概要
Ethos は a16z が主導し、General Catalyst や XTX Markets などが出資する 2,275万ドルのシリーズAラウンドを完了した。
音声による深層評価の強み
a16z の Anish Acharya は、従来のプラットフォームが肩書きという表面的な信号しか示さないのに対し、Ethos は音声インタビューを通じて専門性の細分化された部分を捉えられると指摘している。
音声コミュニケーションの価値
Acharya 氏は、多くの人が自分のストーリーを簡潔かつ正確に文章化するのが苦手である一方、音声は人間コミュニケーションの原形であり、Ethos の大きな突破口になると語っている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このニュースは、AI が単なる効率化ツールではなく、人間の知見を構造化し、高度なマッチングを実現する基盤技術として成熟したことを示しています。専門家ネットワーク業界において、従来の「職歴検索」から「文脈・能力ベースの検索」へのパラダイムシフトが加速しており、企業側の意思決定プロセスやプロジェクト遂行の質に大きな影響を与える可能性があります。
編集コメント
音声入力を活用した専門家データの収集は、従来の静的なデータベース構築の限界を打破する重要なステップであり、AI の実用化領域がさらに深まっていることを示唆しています。
企業がプロジェクトに関する意見やアドバイスを求める際、LinkedInを利用したり、GLG、Third Bridge、AlphaSights といった専門家ネットワークを活用したりすることが一般的です。しかし、多くの場合、検索しても質の高いインプットは得られません。
現在、これらのサイトでは、専門家に職務名に基づいたフォームへの記入を求め、その情報を基に支援を必要とする企業とのマッチングを行っています。
ロンドンに拠点を置く Ethos は、AI がこの体験の両側面を改善できると考えています。専門家にとっては、音声を活用したオンボーディングにより、職務名ではカバーしきれない多様な分野における知識についてより広範な質問を行い、詳細なデータを収集できます。企業にとっては、Ethos が収集した幅広いデータを活かすことで、プロジェクトに関連する自然言語による問い合わせをより適切にマッチングさせることが可能になります。
Ethos によると、音声ベースのオンボーディングと蓄積されたデータにより、「A グレードの投資家から資金調達を受けたスタートアップで、財務自動化に取り組んでいた人物を探してください」といった複雑なクライアントの質問にも回答できるとのことです。
同スタートアップが挙げたもう一つの例は、自社プラットフォームを利用する製薬会社が、特定の分野を専門とする医師を検索できる点です。さらに、その分野に関する論文を執筆している、あるいは創薬開発の理解がある人物も検索対象に含まれます。
image画像クレジット: Ethos
本日、Ethos は a16z が主導し、General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital、Common Magic が参加するシリーズ A ラウンドで 2,275 万ドルの資金調達を発表しました。
a16z のアニシュ・アチャリアは、LinkedIn や GLG などのレガシープラットフォームは役職名という浅いシグナルしか示さないと考えています。彼は、Ethos が厳選された質問を用いた音声インタビュープロセスを通じて、異なるサブ専門分野を捉えていると信じています。
「私は、音声こそが人類のコミュニケーションにおける本来の形だと考えます。多くの人は、自分のストーリーを非常に簡潔で魅力的かつ正確な方法で文章にまとめる方法を知らないものです。音声は Ethos にとって大きな突破口となります」とアチャリア氏は TechCrunch の電話インタビューで語りました。
Ethos がネットワークを拡大する方法
Ethos は 2024 年にジェームズ・ローとダニエル・マンコヴィッツによって設立されました。ローは以前、マッキンゼーで働き、その後ソフトバンクに移り、WeWork や Arm といった企業のトランスフォーメーション（変革）に関わりました。マンコヴィッツ氏は DeepMind で AI リサーチャーとして勤務し、YouTube の動画圧縮アルゴリズムや Gemini、AlphaDev ソートアルゴリズムの開発に携わりました。
imageジェームズ・ローとダニエル・マンコヴィッツ画像クレジット:Ethos AI by ivan weiss
両方の創業者は、エキスパートネットワークを構築する課題に取り組むにあたり、異なる角度からアプローチしました。Lo は常に人々に対して適切な経済的・雇用機会を提供することに携わりたいと考えていました。一方、Mankowitz は経済とは人々、企業、製品からなる知識グラフであり、適切なアルゴリズムを用いればこれらのエンティティ同士をマッチングできると考えています。
「従来のエキスパートプラットフォームは、ほぼ純粋に職種と職務記述書の混合物に焦点を当てています。私たちが観察したのは、ほとんどのクライアントや雇用主が特定の職種の会社を探しているわけではないということです。彼らは特定のスキルと特定の能力を求めています。また、私たちは時間の経過とともに、スキルと能力の検索が人間経済とエージェント経済の間で徐々に融合していくだろうとも観測しています」と Lo は述べています。
エキスパートから提供されるデータに加え、Ethos はブログや学術論文といった他の公開ソース、およびソーシャルリンクも参照し、企業と適切な人材をマッチングさせます。
同社はまた、独自のプラットフォームを通じて音声エージェントを用いてインタビューを実施し、洞察を引き出しています。Listen Labs や Outset といったスタートアップはすでに、企業が対話型 AI をインタビューに活用できる手段を提供しており、この分野ではある程度の競合が存在します。しかし Ethos は、そのエキスパートネットワークが特定のクライアントに対して競合他社よりも適していると考えています。
Ethos は顧客基盤を名乗っていませんが、トップのヘッジファンド、プライベート・エクイティ企業、主要な基礎 AI ラボ、そしてエンタープライズ・コンサルティング企業がすでに自社の製品を利用していると述べています。プロジェクトの内容に応じて、企業からはプロジェクトごとに 30% 以上の手数料を受け取っています。同社は「年間 8 桁の収益化」の軌道に乗っていると指摘しましたが、具体的な数字は開示していません。
image画像クレジット: Ethos
プラットフォーム上の専門家数については言及していませんが、毎週約 35,000 人が参加していると述べています（Ethos は、自分たちが有益だと考える人々に招待状を送ります）。
スタートアップにとっての課題の一つは、顧客に関連する専門家のユーザーベースを拡大することです。同社は、人的タレントのマッピングに資金を投じている AI ラボが、その取り組みを後押ししていると述べています。
「私たちの見解では、AI ラボは世界中の経済的に価値のあるあらゆる職業に対して、巨大な資本という銃を向けています。彼らはあらゆる職業をマッピングしようとしています。そのため、それは私たちにとって素晴らしい追い風です」と Lo は語りました。
彼は、これらのラボが法律、医療、金融、管理などの分野で専門サービスを提供しており、モデルの構築や製品・戦略に関するフィードバックを得るために、これらのネットワークにあらゆる種類の専門家が必要になると指摘しました。
同社のチームは現在 8 人で構成されており、拡大しながらもチームをコンパクトに維持することが目標です。
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*Ethos は、音声によるオンボーディング機能を備えた専門家ネットワークプラットフォームとして、a16z（Andreessen Horowitz）から 2,275 万ドルを調達しました。同社は、業界の専門家がより迅速かつ効果的に接続されることを目指しており、従来のテキストベースのマッチングに代わる新しいアプローチを提供します。*
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When companies are looking for opinions or advice on a project, they tend to go to LinkedIn or use expert networks such as GLG, Third Bridge, or AlphaSights. But they often don’t find quality inputs, despite their searches.
Today, these sites ask experts to fill in a form based on their job title, which is then used to match them with companies in need of their help.
London-based Ethos thinks that AI can improve both sides of this experience. For experts, it offers voice-powered onboarding to ask a broader set of questions and get more data about their knowledge in various domains that their job titles don’t cover. For companies, Ethos can better match natural language queries posed by these organizations for their project, thanks to the wider range of data it has collected.
Ethos said that its voice-based onboarding and data allows it to answer complex client questions like, “Find me people who worked at a funded startup by A-grade investors solving for finance automation.”
Another example the startup gave was how a pharma company using its platform could search for doctors who specialize in a certain area, but who have also written papers on the subject or have an understanding of drug development.
Today, Ethos announced a $22.75 million Series A round led by a16z with participation from General Catalyst, XTX Markets, Evantic Capital, and Common Magic.
a16z’s Anish Acharya thinks that legacy platforms like LinkedIn and GLG only show shallow signals with job titles. He believes that Ethos captures different sub-specializations through its voice interview process with curated questions.
“I think voice is the original form of human communication. Most people, you know, most people don’t know how to write their story down in a very succinct, compelling, and accurate way. Voice is a big unlock for Ethos,” Acharya told TechCrunch over a call.
How Ethos is scaling its network
Ethos was founded by James Lo and Daniel Mankowitz in 2024. Lo previously worked at McKinsey and later at SoftBank, where he worked on the transformation of companies like WeWork and Arm. Mankowitz worked as an AI researcher at DeepMind, where he worked on YouTube’s video compression algorithm, Gemini, and the AlphaDev sorting algorithm.
Both founders arrived at tackling the problems of building an expert network from different angles. Lo always wanted to work on providing the right economic and employment opportunities to people. Mankowitz thought that the economy is a knowledge graph of people, companies, and products, and using the right algorithms, you can match these entities with each other.
“Traditional expert platforms almost purely focus on a mixture of job titles and job descriptions. What we observe is that most clients and most employers are not looking for a job title company. They’re looking for a specific skill and a specific capability. We also observed that, over time, looking for a skill and capability is going to gradually merge between the human economy and the agent economy,” Lo said.
Beyond the data provided by experts, Ethos also looks at other public sources like blogs and academic papers, along with social links to match companies with the right people.
The company also conducts interviews through its own platform using voice agents and extracts insights. Startups like Listen Labs and Outset already provide a way for companies to use conversational AI for interviews, offering some competition on this front. But Ethos thinks that its network of experts is better suited for certain clients than its competitors.
Ethos doesn’t name its client base, but said that top hedge funds, private equity firms, leading foundational AI labs, and enterprise consulting were already using its product. It’s taking 30% or more as a per-project fee from businesses, depending on the nature of the project. The company noted that it’s on track for “an eight-figure annualized revenue” but didn’t provide specific numbers.
It also didn’t say how many experts are on the platform, but said that roughly 35,000 people are joining each week. (Ethos sends invites to people whom they think can benefit from it.)
One challenge for the startup is growing an expert user base that’s relevant to its clients. The company said that AI labs spending money to map human talent has been helping its cause.
“Our perspective here is the AI labs have — are pointing a giant capital gun at every economically valuable occupation in the world. They’re trying to map out every profession. And so that’s an amazing tailwind for us,” Lo said.
He noted that these labs are building professional services in areas of law, health, finance, and management, so they would want all kinds of experts in these networks to build out their models and get feedback about their products and strategy.
The company has eight people on its team now, and its goal is to keep the team compact while scaling up.
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