サンフランシスコに本社を置くスタートアップ企業Niobiaは、バッテリーとチップ製造における重要だが見過ごされがちな工程に注目しています。同社は、AIソフトウェアが生産上の欠陥を検出し、エンジニアがチャットボットを通じてその原因を追及できるようにすることで、答えを得る時間を数日から数分に短縮することを目指しています。
その動作の概要は、顧客が生産ラインにAIエージェントを導入して欠陥を検出させ、その後、人間のエンジニアが製品がなぜ故障したかを判断するというものです。これらのエージェントは、センサーのように製造装置に直接設置された独立したGPU上で動作し、傷などのピンホールサイズの欠陥を検出できます。NiobiaのAIは、すべてのデータを一か所に集約し、エンジニアがチャットボットにどこに問題があるかを尋ね、原因をさらに追跡できるようにします。
速度が重要なのは、チップとバッテリーが世界で最も重要な製品の一つであり、かつますます不足しているためです。製造業者が技術の開発と改善を継続する中で、研究開発段階で問題が発生することはほぼ避けられません。その後、エンジニアは修正策を見つけるために数日、あるいはそれ以上の時間を要することがよくあります。その後でようやく生産を再開できます。一つの欠陥やミスは、時には数百万ドルにも及ぶ高額な損失をもたらし、製造の進行を遅らせる可能性があります。
ニオビアの共同創業者であるガウラブ・ジャハとハルヴィーン・カーは、いずれも化学の博士号を保有し、チップメーカーおよびバッテリーメーカーで勤務した経験を持ち、業界の課題を第一線で体験している。TechCrunch Disrupt 2026の開幕前の電話インタビューで、ジャハは、ニオビアが行う業務は専門的である一方、現在の最大手のバッテリーおよび半導体メーカーを含む、数百億ドル規模の市場を対象としていると説明した。
「これは非常にニッチな分野です。人々はおそらくそれを知ることはないでしょう，」Jhaは、同社がサービスを提供するバッテリーとチップ製造市場について語りました。「しかし、それは裏ですべてを動かしているようなものです……ただ、私たちは現実世界ではそれを見ることができないだけです。」
Jhaは追加で、「あなたの周りのすべての製品、例えば眼鏡、靴、スリッパ、財布、ヘッドホン——これらのプロセスはすべての部分に影響を与えます。」
Niobiaのエージェントはオープンソースモデル上で動作しており、同社はバッテリーとチップの研究その他のデータを用いてこれらのモデルをさらに訓練しています。正是这种训练让它们能够识别针孔大小的缺陷。Jhaは、Niobiaが主にオープンソースモデルを選択している理由は、顧客が自社の高度に機密性の高い情報をパブリックなAIクラウドに送信したくない、ましてやそのデータをモデルの訓練に使用されることを望まないからだと述べています。
「どの顧客も、自社の機密データをクラウドに送りたくないと考えています。たとえ私たちが安全であると説明してもです」とJhaは述べました。バッテリーとチップ分野における各国の競合他社間の革新的な競争という高リスクな状況を踏まえ、このスタートアップはそのサイバーセキュリティ対策を示しています。たとえば、Niobiaは顧客が自らの暗号鍵を保持できるようにし、会社自身が顧客データを復号できないようにしています。
Jhaは、同社の現在の重点は、薄膜コーティング、電気めっき（電流を利用して表面に金属を析出させるプロセス）および流動床反応（固体粒子を気体または液体中に浮遊させる化学プロセス）という3つの専門分野に集中していると述べた。
彼は、同社が技術をさらに自律化し、最終的に顧客のために完全な自動運転工場を構築することを望んでいると述べた。
さらに詳しく知りたい方は、ニオビアが本日下午、サンフランシスコのTechCrunch Disruptステージでプレゼンテーションを行います。本日火曜日から10月15日木曜日まで開催されるStartup Battlefieldコンペティションの一環として、ニオビアと他の19社のスタートアップが競い合いますので、ぜひご観覧ください。