創業と資金調達

Arrakisは2026年1月、エンタープライズテクノロジーと業務ソフトウェアに深い知見を持つチームによって創業された。創業メンバーは以下の通り。

• Rafael Quintanilla（元Accel投資家、現CEO）
• Haroun Beltaifa
• Romain Fouilland
• Mikhail Galkov（Palantir、Delivery Hero、Revolut、Datadog、ASML出身）

同社は創業から6か月以内に、すべての資金を調達した。

• シードラウンド（7.5百万ドル）：Accel主導（2026年3月完了）
• シリーズAラウンド（30百万ドル）：Blossom Capital主導。Accel、GFC、MainObject、Rerailが参加

注目の投資家陣

シリーズAラウンドには、著名な個人投資家も多数参加した。Datadog創業者兼CEOのOlivier Pomel氏、OpenAIのビジネスプロダクト責任者Olivier Godement氏、Cambridge Aerospace創業者のJunaid Hussein氏らがエンジェル投資家として名を連ねている。

課題：産業界におけるAIの「ラストワンマイル」

産業企業は、ERP（統合基幹業務システム）、MES（製造実行システム）、計画・物流ソフトウェアなど、複雑でレガシーな業務システム上で稼働している。これらのシステムは断片的で脆く、最新のAIとの統合が極めて難しい。重要なデータは、リアルタイムの生産環境に点在しており、汎用的なAIツールでは安全にアクセスできない。この「ラストワンマイル」の課題が、多くのAIプロジェクトを実運用に至らせない原因となっている。

Arrakisの核心的な主張は、AIの次なる価値の波は「モノづくりの現場」から生まれるが、そのためにはAIエージェントが産業現場の安全性と信頼性の制約の中で、生の運用データを扱える必要があるというものだ。同社は航空宇宙、エネルギー、物流、製造といった、AIの一つのミスで生産ラインが止まる可能性がある業種をターゲットにしている。

Arrakisのアプローチ：既存システムに統合するモデル非依存AIエージェント

Arrakisはモデル非依存のAIエージェントプラットフォームを構築している。これは、大規模なインフラの刷新を必要とせず、既存の産業システムに直接統合できる設計だ。同社は自社のアプローチを「運用に関する知識をソフトウェアにエンコードし、リアルタイムデータに基づいて自律的に行動できるようにする」ものと説明している。

従来のソフトウェアライセンスではなく、成果（アウトカム）に基づいた価格設定を採用している点も特徴的だ。これはPalantirの戦略を彷彿とさせる。つまり、まず人間による困難で複雑な統合作業をこなし、その下でソフトウェアを追い込んでいくという手法だ。

資金の使途

Arrakisは調達した資金を以下の主要分野に配分する計画だ。

• 人員を約3倍に拡大（現在約15名）
• 国際展開：欧州、米国、中東の新たな産業市場へ
• プラットフォーム開発の加速：AIエージェントの機能と統合を深化
• ニューヨークなど戦略的な拠点に新オフィスを開設

創業と資金調達

Arrakisは2026年1月、エンタープライズテクノロジーと業務ソフトウェアに深い知見を持つチームによって創業された。創業メンバーは以下の通り。

• Rafael Quintanilla（元Accel投資家、現CEO）
• Haroun Beltaifa
• Romain Fouilland
• Mikhail Galkov（Palantir、Delivery Hero、Revolut、Datadog、ASML出身）

同社は創業から6か月以内に、すべての資金を調達した。

• シードラウンド（7.5百万ドル）：Accel主導（2026年3月完了）
• シリーズAラウンド（30百万ドル）：Blossom Capital主導。Accel、GFC、MainObject、Rerailが参加

注目の投資家陣

シリーズAラウンドには、著名な個人投資家も多数参加した。Datadog創業者兼CEOのOlivier Pomel氏、OpenAIのビジネスプロダクト責任者Olivier Godement氏、Cambridge Aerospace創業者のJunaid Hussein氏らがエンジェル投資家として名を連ねている。

課題：産業界におけるAIの「ラストワンマイル」

産業企業は、ERP（統合基幹業務システム）、MES（製造実行システム）、計画・物流ソフトウェアなど、複雑でレガシーな業務システム上で稼働している。これらのシステムは断片的で脆く、最新のAIとの統合が極めて難しい。重要なデータは、リアルタイムの生産環境に点在しており、汎用的なAIツールでは安全にアクセスできない。この「ラストワンマイル」の課題が、多くのAIプロジェクトを実運用に至らせない原因となっている。

Arrakisの核心的な主張は、AIの次なる価値の波は「モノづくりの現場」から生まれるが、そのためにはAIエージェントが産業現場の安全性と信頼性の制約の中で、生の運用データを扱える必要があるというものだ。同社は航空宇宙、エネルギー、物流、製造といった、AIの一つのミスで生産ラインが止まる可能性がある業種をターゲットにしている。

Arrakisのアプローチ：既存システムに統合するモデル非依存AIエージェント

Arrakisはモデル非依存のAIエージェントプラットフォームを構築している。これは、大規模なインフラの刷新を必要とせず、既存の産業システムに直接統合できる設計だ。同社は自社のアプローチを「運用に関する知識をソフトウェアにエンコードし、リアルタイムデータに基づいて自律的に行動できるようにする」ものと説明している。

従来のソフトウェアライセンスではなく、成果（アウトカム）に基づいた価格設定を採用している点も特徴的だ。これはPalantirの戦略を彷彿とさせる。つまり、まず人間による困難で複雑な統合作業をこなし、その下でソフトウェアを追い込んでいくという手法だ。

資金の使途

Arrakisは調達した資金を以下の主要分野に配分する計画だ。

• 人員を約3倍に拡大（現在約15名）
• 国際展開：欧州、米国、中東の新たな産業市場へ
• プラットフォーム開発の加速：AIエージェントの機能と統合を深化
• ニューヨークなど戦略的な拠点に新オフィスを開設