ZillizはAI活用を想定したベクトルデータベースの開発に注力している。オラクルやPostgreSQLなど、これまでのデータベースは主に構造化データを扱っており、データのサイズやフォーマット、次元はほぼ固定されていたが、AI活用の場面では画像や動画、音声、テキストなどの非構造化データを扱うことになる。しかもAIモデルに非構造化データを直接入力することはできない。例えば新薬開発の現場では、エンジニアはまず複雑な分子式を数学的に変換して多次元ベクトルにし、それをAIモデルに入力する必要がある。こうしてデータは圧縮され、異なる分子式が同次元のベクトルに変換される。これらのベクトルは次元数が数百から数万と非常に高いため、従来のデータベースの保存技術やインデックス技術では対応できない。このためZillizはAI技術に特化したベクトルデータベースが必要だと考えた。

Zilliz創業者の謝超（星爵）CEOによると、同社が開発したベクトルデータベース「Milvus」はAI活用のニーズにかなっているという。まずMilvusはベクトルデータに特化したアーキテクチャを採用しており、実行速度やデータ規模はPostgreSQLの約1000倍に達するという。また高次元ベクトルの計算には非常に時間がかかることを踏まえ、異なるCPUやGPUプラットフォーム向けに新たなアルゴリズムを設計し、高次元データの計算を高速化した。さらにベクトルデータの追加、修正、インデックス、類似データ検索などデータベースの基本機能に加えて、データの分割や複製など分散型システムの特徴にも対応している。同データベースとその技術は世界の企業1000社ほどで導入されており、コンピュータービジョンや画像検索、動画分析、自然言語処理、レコメンデーションシステム、ターゲティング広告、詐欺検出、ネットワークセキュリティー、新薬発見などの分野で幅広く活用されている。

最近ではクラウド版Milvusといえるクラウドサービス「Zilliz Cloud」も発表した。謝CEOは、近年、クラウドサービスがデータベースの主要な利用方法になっていることから、Zilliz Cloudも「サービスとしてのデータベース（DBaaS）」方式でワンストップソリューションを提供することを目指すと語る。Zilliz Cloudは設計当初からストレージとデータ処理を分離しているため、料金体系もストレージ費用（データサイズや保存期間に応じて計算）とデータ処理費用（マシン数や実行時間に応じて計算）に分かれている。Zilliz Cloudは2020年から開発を始め、今年後半に入って世界でリリースされた。現行バージョンはAWS（アマゾンウェブサービス）上で提供されており、今後はGoogle CloudやMicrosoft Azureにも対応していくという。

Milvusは2019年にオープンソース化されており、ソフトウエア開発プラットフォームGitHubで1万1000以上のスターを獲得している。オープンソースにすることでより多くのユーザーの意見を募り、Milvusの更なる改良を進める考えだ。

目下、Zillizは米国を主要市場としている。謝CEOを含む初期スタッフの多くがシリコンバレーの大手企業で就業経験があるため、これは当然の流れと言える。また北米の企業は基礎的なソフトウエアへの支出をいとわず、スタートアップのサービスを試すことに意欲的なほか、市場が成熟していることも、Zillizのビジネス化にとって追い風になるはずだ。

現在100人ほどが在籍しており、R&Dエンジニアが85％を占める。今後は開発チームとマーケティングチームをさらに強化し、海外のパブリッククラウドベンダーと協力しながらクラウドサービスの開発と商業化を進め、より良いプロダクトを提供していくという。

（翻訳・畠中裕子）

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今回は、オープンソースの基盤ソフトウェア分野におけるシリーズBで世界最高額になる。Zilliz創業者兼CEOのCharles Xie（星爵）氏は、調達した資金は主に世界規模での人材募集、オープンソースソフトウェアのエコシステム構築、クラウド製品やサービスの開発、さらにAIを活用した非構造化データの処理および分析技術の世界的な普及と応用の推進に充てると話す。

製品の方向性について、Xie氏は「数値やテキストなどの構造化データの処理はコンピュータで可能だが、画像、動画、化合物の立体構造やDNAの塩基配列など広く存在する非構造化データはまだ効率的な処理方法が確立していない。そのため、Zilliz はAIによる非構造化データの処理および分析技術に特化する。ヘテロジニアス・コンピューティングが提供する高速処理能力と効率的なAIアルゴリズムを活用し、高次元データとモデル（固有値、埋め込み）を使ってデータ処理を行う。現在は非構造化データの分析、理解、インデックス利用、検索が可能で、ユーザーのデータインテリジェンスをサポートしている」と話す。

Xie氏は、AIを活用した非構造化データの処理と分析は世界のAIとビッグデータの変革を加速するものであり、引き続きこの分野への投資を増やす考えを示し、同社が開発したベクトル類似度検索エンジン「Milvus」は開発者が非構造化データの応用にかけるコストを大きく引き下げているとして、今後はパブリッククラウドで非構造化データのサービスを提供すると語った。

Zillizはまだ収益化には至っていないが、同社の技術はすでに世界の400社以上が利用し、そのうち約半数は海外の企業だ。現在開発中のMilvusをベースにしたクラウドサービスのソフトウェアは主にパブリッククラウド向けだ。

Zillizは2017年設立で、中国と米国に拠点を置く。Milvusは2019年10月にソフトウェア開発プラットフォームGitHubで公開され、現在スター数は4400以上、コントリビューターは120人以上になり、世界の400以上の組織や機関が採用する。画像処理、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識、レコメンデーションシステム、検索エンジン、薬物発見や遺伝子分析などさまざまな分野で応用されている。Milvusは2020年4月にリナックス財団による「LF AI & Data Foundation」のインキュベーションプロジェクトに認定された。

Zillizのメンバーは約60人。創業者のXie氏はビッグデータ、AI と高性能コンピューティング分野の専門家で、Oracle 米本社に長く勤め、「Oracle Database 12c」の立ち上げに関わった。Zillizはこれまでに累計5300万ドル（約55億円）以上を調達している。（翻訳・二胡）

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