マーコー、評価額は1年で倍の200億ドル　AI学習データに7億5,000万ドル、次は企業向け

　AI（人工知能）モデルの学習や評価に使う人手のデータ基盤を手がけるマーコー（Mercor）は11月10日（米国時間）、シリーズDラウンドで7億5,000万ドル（約1,190億円）を調達したと発表した。評価額は200億ドル（約3兆1,700億円）で、2025年10月のシリーズCで示した100億ドルから倍増した。

　ラウンドには従業員の持ち株売却（テンダーオファー）が含まれる。投資家には、ベンチマーク、フェリシス、ゼネラル・カタリスト、エヌビディア、セールスフォース、ズーム、アポロ（Apollo）の関連ファンドなどが名を連ねた。

　マーコーは過去2年、最先端のAIモデルを開発するフロンティアAIラボ向けに、専門家の知識でモデルを学習・評価する仕組みを築いてきた。同社によると、この仕組みはすでにビッグテックやオープンモデルの開発企業、アプリケーション層の企業、フォーチュン500企業にも採用が広がっている。

　CEOのブレンダン・フーディ氏はブログで、有能なオープンモデルを出発点にすれば、企業は最先端に必要な資源のごく一部でポストトレーニング（追加学習）ができると説明した。「モデルの開発企業や計算資源の提供者が土台をつくり、われわれはあらゆる企業に、そのモデルを自社のものにするためのデータと評価を提供する」という。

　企業ごとに、実際の業務フローに基づくカスタムの評価（eval）を作り、モデルが社内のシステムや方針、品質水準にどこまで応えられるかを測る。結果をもとに、追加学習や、実際の業務に近い環境での練習が必要な箇所を見極めるとしている。

　専門家のネットワークは500万人を超える。米国だけで800を超える職種があり、それぞれにモデルが評価されていない業務があるという。今年はAIエージェントが練習に使う企業向けアプリの再現環境を手がけるディープチューン（Deeptune）を買収したほか、ニューヨークとロンドンにも拠点を開いた。

　調達資金は、評価とポストトレーニングのインフラ・研究や、エージェントが複雑な業務を学べる環境の拡充に充てる。