Pramaana Labs が Khosla Ventures からシードラウンドで 2700 万ドルを調達し、AI の形式検証を実現へ

企業が AI のパイロットプログラムを実際の業務に組み込むことに苦戦する中、信頼性が中心課題となっています。ある新興企業は、数学的形式化のツールを活用し、コンピュータサイエンスで最も信頼性の高いシステムの 1 つと、最も混沌としたシステムの 1 つを組み合わせることで、この問題の解決を目指しています。 水曜日、[Pramaana Labs](https://pramaanalabs.ai/) は Khosla Ventures が主導し、Accel、BoldCap、Nexus Venture Partners、Premji Invest、Unbound が参加する形で、シードラウンドとして 2700 万ドルの資金調達を発表しました。 Pramaana は、エラーが重大な結果を招く可能性があり、信頼性が極めて重要となる法務、創薬、税務申告といった高感度な分野に注力します。これらのシステムで AI を導入するには、現状よりも幻覚現象やエラーに対する強力な保護策が必要です。しかし、Pramaana の共同設立者兼 CEO である Ranjan Rajagopalan 氏は、同社が形式化に適したユニークな立場にあると見ています。 「税務コードのルールのように、遵守すべき多くの規則が存在する点で数学と同じです」と Rajagopalan 氏は TechCrunch に語り、税務コードをコード化されたバージョンとして捉えることで、「その上で推論を行うことが決定論的になり始めます」と説明しました。 Pramaana のシステムは依然として従来の大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）上で動作しており、自然言語での質問に柔軟に対応し、従来のコンピュータでは処理できない複雑な問題に取り組む能力を備えています。しかし、その LLM の作業が正しいことを保証する決定論的なレイヤーがその上に存在します。 LLM エンジンと決定論的検証を組み合わせたこの構成は [人気のあるセットアップ](https://techcrunch.com/2026/06/16/probably-raises-9m-to-build-a-more-reliable-kind-of-ai/)ですが、Pramaana の独自のアプローチは、数学的証明の検証に用いられるオープンソースの LEAN プログラミング言語を活用した形式検証（formal verification）ツールを使用することです。この作業の多くには実例が存在します。Rajagopalan 氏は、フランスの [CATALA プロジェクト](https://www.inria.fr/en/catala-software-dgfip-cnaf) を挙げています。これは同国の税制や給付制度の多くを実行可能なコードとして形式化するプロジェクトです。 各ユースケースにおいて、Pramaana はドメイン専門家の監督のもと、独自の LEAN スタイルの形式検証システムを構築します。税法については元 IRS 長官の Danny Werfel と協力しており、サイバーセキュリティや創薬システムの監督には、インド工科大学（IIT）デリー校、IIT マドラス校、およびカリフォルニア大学バークレー校の教授たちがあたっています。 「世界で最も困難な問題が解決不可能なのではありません。それらは形式化されていないのです」と Rajagopalan は述べています。「誰かの健康、金銭、自由を損なう可能性があるすべての分野にはルールが存在します」 今や必要なのは、そのルールをコードとして記述することだけです。 *当記事内のリンクを通じて購入された場合、[私たちは少額のコミッションを受け取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。* ラッセル・ブランドムは2012年以来、プラットフォーム政策と新興技術に焦点を当てながらテクノロジー業界の報道を行ってきました。以前はThe VergeやRest of Worldで勤務し、Wired、The Awl、MIT's Technology Reviewにも寄稿しています。 彼への連絡先は russell.brandom@techcrunch.com または Signal（412-401-5489）です。 [View Bio](https://techcrunch.com/author/russell-brandom/)

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