ソフト開発時に使える、プライバシー問題がない合成データセット作成を支援するTonic.ai

ソフトウェアを開発するとき、実際の顧客データでのテストが難しいことがある。有意なテストセットを作ることは、時間のかかる難題だ。この問題の解決を目指して、合成データセットの作成を支援するTonic.aiが米国時間9月29日、シリーズBで350万ドル（約3億9000万円）を調達した。
Insight Partnersがこのラウンドをリードし、GGV CapitalとBloomberg Beta、OctaveのWilliam Smith（ウィリアム・スミス）氏、Heavybit、そしてSilicon Valley CISO Investments（SVCI）が参加した。Crunchbaseのデータによると、同社の累計調達額は4500万ドル（約50億1000万円）になる。
CEOで共同創業者のIan Coe（イアン・コー）氏によると、同社の目標は、開発者にプロダクション級のデータを提供して、組織の中のガバナンスやコンプライアンスを気にする連中を満足させることだ。「Tonicは合成データと差分プライバシーと分散コンピューティングを利用するデータトランスフォーメーション企業です。私たちは個人情報を含むデータからアイデンティティを取り除き、データの価値はすべて保全しながら、開発者がソフトウェアの開発とテストに使えるようにします」とコー氏は説明する。
同社は本物のデータから「フェイク」のデータセッ

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