Almetra(旧Deltia)がblisce/をリード投資家としてシリーズAで1,630万ユーロ(約1,900万ドル)を調達。NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Venturesなどが参加。 AIカメラを生産ライン上部に設置し、映像をリアルタイム解析。手の動きやサイクルタイムを数値化し、機械データや作業員の知識と統合して、工場全体の稼働状況を一元的に可視化。
研究の答え

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ベルリン拠点のマニュファクチャリング・インテリジェンススタートアップAlmetra(旧社名Deltia)が、シリーズAラウンドで1,630万ユーロ(約1,900万ドル)を調達したことを発表した。同社はAI搭載カメラを工場の生産ラインに設置し、映像をリアルタイムの稼働データに変換するプラットフォームを提供する。今回のラウンドは、SpotifyやPinterestへの初期投資で知られるトランスアトランティック成長投資ファンド**blisce/**がリードした。製造業とテクノロジーに関心のある読者に向けて、詳細を解説する。
シリーズAラウンドは2026年6月にクローズし、Almetraの累計調達額は約2,080万ユーロとなった(2024年4月の450万ユーロのシードラウンドに続く)。リード投資家のblisce/に加え、NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Ventures、そして複数のビジネスエンジェルが参加した
。
同社は2022年にベルリンのAIベンチャースタジオMerantixからDeltiaとしてスピンアウトし、2026年にAlmetraへと社名変更。これは、手作業の分析から工場全体のデータ・制御レイヤーへと事業領域を拡大する意図を反映している。現在のチーム規模は約40名
。
AlmetraはAI搭載カメラを生産ラインの上部に設置し、組立、梱包、機械調整などの手作業および半自動化プロセスを映像で捉える。しかし、これは単なる監視カメラではない。システムは3つの異なるデータレイヤーを組み合わせて、生産の統一モデルを構築する。
同社によれば、結果として現場で実際に行われている作業のリアルタイムモデルが1つに統合される。チームは推測ではなく客観的な証拠に基づいてボトルネックや非効率を特定できるようになる。
Almetraのプラットフォームを導入した工場では、おおむね20%の生産性向上が報告されている。顧客リストにはBosch、ABB、Siemens Energy、Viessmannなどの大手企業が名を連ねている。
生産性向上の要は、人手による観察や推測を、継続的かつ客観的なデータに置き換える点にある。従来の定期調査や作業員報告に代わり、工場管理者は時間が失われている箇所、想定より長くかかっている工程、付加価値を生んでいない作業をダッシュボードで即座に把握できる。
工場にカメラを設置することは、当然ながら労働者のプライバシーに関する懸念を引き起こす。Almetraはこれを、2つの原則に基づくプライバシー第一のアーキテクチャで解決している。
このアプローチは、厳格なEUのデータ保護要件(GDPR)に準拠しつつ、最適化に必要な詳細な動作パターンや工程パターンの解析をAIに可能にする。
AlmetraはシリーズAの資金を以下の3つの戦略的優先事項に配分する計画だ。
Almetraの1,630万ユーロのシリーズA(Spotify/Pinterestへの出資で知られるblisce/リード、6社の共同投資家)は、産業技術分野で高まる1つのテーゼを裏付けるものだ。すなわち、コンピュータビジョンを既存の機械データや人間の知識と統合することで、即効性のある生産性向上を実現しつつ、将来の工場自動化への橋渡しができるというものだ。プライバシーに配慮したアーキテクチャと一流の顧客基盤を武器に、Almetraは米国市場を狙い、工場のインテリジェンスを実際の行動へと変えようとしている。
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Almetra(旧Deltia)がblisce/をリード投資家としてシリーズAで1,630万ユーロ(約1,900万ドル)を調達。NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Venturesなどが参加。
Almetra(旧Deltia)がblisce/をリード投資家としてシリーズAで1,630万ユーロ(約1,900万ドル)を調達。NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Venturesなどが参加。 AIカメラを生産ライン上部に設置し、映像をリアルタイム解析。手の動きやサイクルタイムを数値化し、機械データや作業員の知識と統合して、工場全体の稼働状況を一元的に可視化。
Bosch、ABB、Siemens Energy、Viessmannなどが導入し、最大20%の生産性向上を達成。