迅速に構築します。スマートにスケーリングします。エンタープライズに販売します。

臨床ワークフローの外部に置かれる、別のポイント ソリューションを構築しないでください。医療分野ですでに機能している環境で構築してください。Dragon Copilot と統合すると、医療従事者が新たに学習する必要のある分断されたツールを増やすことなく、ドキュメント作成、患者受け入れ、ケア コーディネーション、事前承認、収益サイクル、臨床意思決定支援に、差別化機能を直接組み込むことができます。Azure Health Data Services を FHIR、DICOM、MedTech データの標準ベースの基盤として使用すると、製品を EHR や臨床システムに接続しながら、相互運用性、ガバナンス、スケールに関するエンタープライズの期待に応えることができます。次に Azure AI Foundry を使用して、モデルの選択と評価、エージェントの構築とオーケストレーション、医療データに基づくエクスペリエンスのグラウンディング、顧客が期待する責任ある AI の制御と監視を行います。その結果、Microsoft が既に提供しているインフラストラクチャの再構築に費やす時間を減らし、スタートアップ企業だけが実現できる画期的なエクスペリエンスの創出により多くの時間を費やすことができます。購入者に伝えるストーリーも強化され、パイロットからエンタープライズ展開までの道のりも短縮できます。

医療およびライフ サイエンスのイノベーションは、バリュー チェーンの 1 つの段階で終わるものではありません。目指すべきべき場所も、そこに限定されるべきではありません。Microsoft Discovery から始めて、科学文献と独自の研究データを横断して推論できる専門的な AI エージェントを構築します。これは、チームが標的の特定から有望な仮説の発見までを迅速に進めるのに役立ちます。Azure AI Foundry を使用して、モデルの選択と評価、エージェントのオーケストレーション、信頼できるデータに基づくエクスペリエンスのグラウンディング、初日からの開発への責任ある AI 制御の導入を行います。治療法や医療機器が臨床開発に進むと、Azure Health Data Services が、研究、治験、医療環境全体で FHIR、DICOM、MedTech のデータを接続するのに役立ちます。MedImageParse、MedImageInsight、CXRReportGen などの医療に特化したモデルは、画像処理ワークフローを高速化します。一方、Dragon Copilot は、差別化されたスタートアップ企業の機能を臨床医の日常業務に直接導入する機会を生み出します。発見から試験、そして医療現場での利用に至るまで、Microsoft は、画期的なアイデアをスケーラブルなソリューションに変換するための基盤をスタートアップ企業に提供し、最終的には顧客が患者の治療成果を向上させるのを支援します。

医療およびライフ サイエンス分野のスタートアップ企業は、エンタープライズ展開によって、住民の健康、患者ケア、医療業務、臨床研究を前進させています。CueZen はシンガポールの Health Promotion Board と連携し、AI を活用したパーソナライズされた健康介入を国全体の規模で提供しています。12 週間にわたるシンガポールでの調査で評価された NudgeRank システムは、パーソナライズされた働きかけを受けた人の 1 日の歩数を 6.17%、1 週間の運動時間を 7.61%増加させました。Humata Health は、国内最大規模の医療システム 5 つのうち 3 つを含む大規模な医療システムと連携し、AI と自動化によって事前承認を効率化しています。このプラットフォームは、注文から申請、ステータス監視までのプロセスを自動化します。Humata は、臨床バンドルの効率が 80% 向上し、ピアツーピア レビューが 60% 減少し、初回申請での承認率が 96% に達したと報告しています。Ignite Data は、複数拠点でのがん臨床試験の自動化に関する全社契約を Mayo Clinic と締結しました。さらに、Memorial Sloan Kettering および AstraZeneca との連携により、EHR から研究へ臨床データが流れる仕組みを大きく変革しています。Raapidは、M12 (Microsoft Ventures)および UPMC Enterprises の支援を受け、Microsoft Healthcare AI Certified Software の認定を取得しました。また、医療保険プランの顧客全体で 5 倍の ROI と、加入者 1 人当たり $2,000 USD - $4,000 USD の追加収益を実現したと報告しています。Ema Unlimited は、Fortune 1000 の医療関連業務に AI 従業員を組み込み、初日から 70% 以上のワークフローを自動化できるとしています。これらは、世界で最も著名な医療機関および医療関連組織で実運用されている導入事例です。企業グレードのコンプライアンスに対応して構築された AI が、医療業界で最も厳格なセキュリティおよびプライバシー基準を満たせることを示しています。

イノベーションは、評価されている間は価値を生み出しません。スタートアップ企業にとって、それは成長の先送りを意味します。企業にとって、それは未解決の問題であり、プラットフォームは可能性を十分に発揮できていない状態です。どちらの場合も、意欲が足りないわけではありません。どちらの場合も、時間が足りないのです。

Azure 上に構築すれば、ソリューションは、エンタープライズに対応した状態で、既に所有して信頼しているインフラストラクチャ上で構築されます。導入がより容易になるため、テクノロジはより速く企業に届きます。また、テクノロジは、既に行った投資の隣に居座るのではなく、その投資を拡大するため、イノベーションにより、新たな問題が解決されるだけでなく、既に行った投資の効果が高まります。

コンピューティングにおける大きな変化が起きるたびに、以前は存在しなかったセキュリティ カテゴリが生まれてきました。ネットワークによってファイアウォールが生まれました。クラウドによって態勢管理が生まれました。AI によっても同じことが再び起きています。ただし今回は、そのカテゴリ自体がまだ定義されている途中です。組織は、AI テクノロジを、それを管理するツールが登場するよりも速いペースで導入しています。その隔たりから、次世代のセキュリティ企業が生まれます。

これらが近接していることが重要です。Azure では、企業が適用する ID、エンドポイント、データの制御と同じ環境で構築が行われます。また、機密コンピューティングとは、そのトレーニング中であっても、必要なテレメトリが暗号化されたままであることを意味します。これが、問題を報告する製品と、問題を解決する製品を隔てている原因です。それを管理する企業は、カテゴリに参加しません。このような企業は、それを定義します。

サイバーセキュリティのスタートアップ企業は、Fortune 500 企業、金融機関、政府機関にまたがる展開を通じて、世界で最も重要なインフラストラクチャを保護しています。Silverfort は、Airbus、Ryanair、Rio Tinto、UPS など 1,000 社を超えるエンタープライズ顧客を保護し、毎日 100 億件の認証を分析しています。売上総維持率は 94%です。Abnormal Security は 4 年で ARR $1 億 USD を超え、Xerox、Maersk、Mattel など Fortune 500 企業の 12% 以上を保護しています。Cyera はフォーチュン 500 企業の顧客で前年比で 353% 成長し、AT&T、Paramount、Nordstrom、Peloton、Chipotle、DocuSign を顧客として獲得しました。ARR $1 億 USD 超、評価額 $60 億 USD を達成しています。Endor Labs は Atlassian に既存ベンダーからの切り替えを決断させ、その後 OpenAI、Robinhood、Cursor、Dropbox と契約しました。Robinhood は、開発者に送信されるセキュリティ検出結果を 95% 削減したと報告しています。RegScale は、コンプライアンス自動化により米国海軍の NIWC Pacific で 36 週間以上の作業時間を削減しました。Blink Ops は 2023 年に収益を 600%以上増加させ、複数の Fortune 500 顧客をパイロットから実稼働環境へ移行しました。

金融サービスでは、統合リスクがそのままビジネス リスクになります。銀行は、新しいベンダーを導入するために、決済基盤のダウンタイムのリスク、不正検出の遅延のリスク、監査証跡の破損のリスクを負うことになります。これが、金融機関がスタートアップ企業を評価する際に最初に確認することの 1 つがソリューションの統合方法である理由です。質問は単刀直入かつ具体的です: そのソリューションは自社のコア バンキング プラットフォームをサポートしているか? トランザクションのスループットを維持できるか? コンプライアンス ログは保持されるか? Azure 上に構築されたスタートアップ企業は、Temenos、FIS、Jack Henry などのコア バンキング プラットフォーム、SWIFT、ACH、カード ネットワーク、不正検出システムと初日から統合できます。暗号化、トランザクション監視、API 主導の統合、包括的な監査ログをサポートすることで、金融機関は、既存のワークフロー内にソリューションを展開ながら、規制上の期待を満たすことができます。ソリューションは、決済基盤および決済システムに適合しながら、パフォーマンス、監査、インフラストラクチャに関する期待を満たすことができます。

ルールベースのシステムは、トランザクションを処理します。AI 搭載システムは、トランザクションの内容を理解します。金融機関は、静的なルールから適応型インテリジェンス モデルへと移行しています。こうしたモデルは、行動に基づいて不正を検出し、代替シグナルから信用リスクを評価し、個人のパターンに基づいて金融に関するガイダンスをパーソナライズします。ただし、金融機関の規模で AI を構築するには、数十億件のトランザクションに基づいてトレーニングし、1 秒未満の待機時間でモデルを展開できるインフラストラクチャが必要です。 Azure の AI インフラストラクチャを使用すると、金融系のスタートアップ企業は、製品スタック全体でインテリジェンスを構築できます。不正検出モデルは、口座開設時に合成 ID スキームを特定し、資金が移動する前に口座乗っ取りにフラグを設定するのに役立ちます。信用モデルは、信用履歴の少ない申請者をリアルタイムでスコアリングし、融資に関するリアルタイムの意思決定を支援します。パーソナライズ エンジンは、支出に関する分析情報を提示し、トランザクション履歴に基づいて製品を推奨します。ドキュメント処理モデルは、KYC 検証を自動化し、数日かかるプロセスの効率化を支援します。これらの機能は同じインフラストラクチャ上で実行され、トランザクション スケールのデータセットに基づいてトレーニングされ、金融製品に求められる低待ち時間で展開されるため、被害発生後に脅威を記録するのではなく、脅威に先回りして検出するのに役立ちます。

金融機関は、世界で最も厳しい規制およびセキュリティ基準を満たしながら、近代化を進めるよう迫られています。Microsoft とともに構築されたスタートアップは、世界各地の銀行、フィンテックの破壊的イノベーター、専門サービス企業で、これら両方の要件に応えています。Laurel は、100 社以上の大手法律事務所、会計事務所、コンサルティング会社の中から Ernst & Young、Grant Thornton、Crowell & Moring を選択し、1 年間で ARR を 300%、利用率を 500% 伸ばした後、1 億米ドルのシリーズ C の取引をまとめました。Endor Labs は、Robinhood と契約し、同社は、開発者に送信されるセキュリティ検出結果を 95% 削減したと報告しています。Wonderful は、Banco Caja Social および Bank Hapoalim で AI エージェントを実稼働環境に導入しました。Banco Caja Social では、その債権回収エージェントにより、連絡から支払い約束に至るコンバージョン率が 45% から 65% に上昇しました。Ema Unlimited は、TrueLayer や Moneyview などフォーチュン 1000 のフィンテック企業でワークフローを自動化しています。チケット解決の最大 80% を自動化する導入も実現しています。Moderne は、北米の大手銀行 5 行を獲得し、2024 年には顧客基盤を 250% 拡大しました。金融インフラストラクチャを支える数百万行のレガシ コードを近代化しています。

店舗運営チームは、1つのテストによって新しいテクノロジを評価します: このテクノロジは、既に実行しているテクノロジと並行して、すべての店舗で毎日機能するか? 自律型チェックアウト、ロボティクス、AI プランニング エンジンは、トランザクションやスタッフのワークフローを中断することなく、数千か所の場所にわたって POS、在庫、従業員管理システムに確実に接続できる必要があります。 Azure 上に構築されたスタートアップ企業は、SSO および SAML 認証、ロールベースのアクセス制御、POS、在庫、ERP システムとの API 統合をサポートできます。マルチリージョン展開により、グローバルな運用をサポートできます。一方、アップタイム SLA とベンダー リスク評価への対応準備は、IT チームが評価を前進させるのに役立ちます。これにより、小売企業は、スタートアップ企業と連携するためだけにテクノロジ基盤を再構築するのではなく、既存の運用に新しいエクスペリエンスを組み込むことができます。

大規模なオムニチャネル小売企業には、AI イノベーションに適した条件がそろっています: 膨大なトランザクション ボリューム、豊富な運用データ、複雑な店舗ネットワークがあり、小さな効率化でさえ、大きな利益率と利益にあわせてスケーリングできます。AI によって数百、数千の場所の在庫、労働力、価格を最適化できれば、効果は急速に積み重なります。 Azure と Microsoft AI 上に構築されたスタートアップ企業は、小売企業の既存のデータやシステムに接続し、その価値をよりスムーズに引き出すことができます。POS、在庫、eコマース、センサーのデータを統合することで、需要予測を改善し、補充を自動化し、予測される効果に基づいて店舗のタスクに優先順位を付けるモデルをトレーニングできます。これは実際に、重要な商品の在庫を維持し、無駄な人員の移動を減らし、価格設定とプロモーションの精度を高め、チェックアウトにかかる時間を短縮する AI を意味します。これらすべてが、現代のオムニチャネル小売企業の規模によって増幅されます。

小売業界はかつてない速さで変革しています。自律型店舗から、AI を活用した計画、店舗フロアのロボティクスまで、Microsoft とともに構築されたスタートアップ企業が、世界最大級の小売業者の顧客体験と業務を大規模に再構築しています。Auger は、Meta Reality Labs、Fanatics、Kimberly-Clark のサプライ チェーンにエージェント型 AI を導入しています。Fanatics では、Auger が管理するプロセスにおける意思決定のおよそ 85% が自律的に行われています。AiFi は Microsoft と共同で Smart Store Analytics に取り組み、Carrefour、Albert Heijn、Żabka などの小売業者に加え、Ford Field の Detroit Lions にも自律型店舗テクノロジを導入しました。平均取引時間は 50% 短縮され、1 人当たりの収益は 170% 増加しました。Toolio は Microsoft for Startups ペガサス プログラムに参加し、Microsoft for Retail AI Certified になりました。Boll & Branch、MeUndies、Magnolia、Rothy’s などのブランドにサービスを提供し、Dynamics 365 および Power BI との統合も提供しています。Typeface は、Microsoft、ASICS、Marks & Spencer、Johnson Controls などの顧客を支援しています。General Robotics は GRID によって AI を物理業務に拡張しています。同社によると、新しいロボットの導入にかかる期間を約 1 か月から最短 2 時間に短縮できます。