※本記事は、ITU（国際電気通信連合）が主催するAI for Good Innovation Factory Grand Finale 2025 pre-final roundの動画内容を基に作成されています。このイベントは、世界中から社会課題解決に取り組む有望なAIスタートアップを1年間にわたって選考した結果、最終的に選ばれた12社による準決勝戦です。動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=qCEbOO_c1P8 でご覧いただけます。

本記事では、各起業家のピッチプレゼンテーション、審査員との質疑応答、および最終審査結果を詳細に要約しております。なお、本記事の内容は原動画の発言を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。

AI for Goodに関する最新情報については、ITUの公式サイト（https://aiforgood.itu.int/summit26/）もご参照ください。

登壇者紹介

審査員パネル：

• John Samuel Gibson - DLA Piper所属
• Julius Hill - Deloitte、国連グローバルコンサルティングパートナー
• Arianne Thomas - L'Oreal、グローバル技術持続可能性・信頼できるAIディレクター
• Gordon Cole - Black Digital共同創設者
• Yako Jansen van Rinsberg - ALX学習担当副社長

ピッチ参加企業（発表順）：

1. Braden - AI Diagnostics代表、デジタル聴診器による結核診断AI
2. Monica - Diovisor代表、音声による血糖値モニタリングシステム
3. Amos Miller - Glidance創設者兼CEO、視覚障害者向けパーソナルロボット
4. Gim - Homay代表、先住民言語デジタル化プラットフォーム
5. VJ Keria - Optic Cloud CEO兼共同創設者、デジタル廃棄物削減ソリューション
6. Eva - Prediction代表、手術時麻酔の個別化AI
7. Matthew - Project M代表、再生可能エネルギーサイトでのAI計算
8. Romita - Revolutionalize/MAP代表、栄養失調評価システム
9. Saran Sukman - Vizer AI CEO兼共同創設者、医療画像診断プラットフォーム
10. Sane - Cure AI代表、胸部X線AI診断（100カ国以上に展開）
11. Ivonne - Elevate Africa AI代表、母子保健デバイス「Mama Mate」

AI for Good Innovation Factory Grand Finale 2025 pre-final round 詳細記録

1. 開会・概要説明とイベント運営

開会司会者： 皆様、AI for Good Innovation Factory決勝進出者の皆様を心から歓迎いたします。毎年数百のスタートアップからの応募を受け、皆様は非常に強力な競争を勝ち抜いてここに到達されました。決勝進出は傑出した成果です。このグローバルステージで、新たなパートナーや投資家と出会い、皆様の野心を共有されることに疑いの余地はありません。これこそが私たちのInnovation Factoryの真髄です。私たちはAIスタートアップが全ての人々にソリューションを知ってもらえるよう支援しています。私たちのサミットは多様で高い影響力を持つ聴衆を提供しており、スタートアップの成長のための関係構築と相互利益、そして持続可能な開発への新たな刺激を創出したいと考えています。

Innovation Factoryの成功は、私たちが正しい軌道にいることを示しています。これは国連が読み上げるスタートアップのピッチングプラットフォームとなり、新たな加速プログラムは急速に成長し、私たちのInnovation Factoryは年間を通じて活動しています。このグランドフィナーレは、異なる地域や国、異なる経済セクターに焦点を当てた月次ピッチングセッション、そして専門家メンターからのガイダンスに続くものです。

これを実現するには強力なパートナーシップが必要であり、私たちのInnovation Factoryの範囲と影響力の成長を維持するためにITUと協力してくださる全ての方々に感謝いたします。本日の審査員の皆様、そして聴衆の皆様全てに感謝申し上げます。

司会者： ルールを簡潔に説明いたします。各企業は2分間のピッチを行い、その後、優秀な審査員パネルからの質問を受けます。審査員パネルを紹介させていただきます。DLA PiperのJohn Samuel Gibson氏、DeloitteでUnited Nationsのグローバルコンサルティングパートナーを務めるJulius Hill氏、L'Orealで持続可能性と信頼できるAIのグローバル技術ディレクターArianne Thomas氏、Black Digitalの共同創設者Gordon Cole氏、そしてALXの学習担当副社長Yako Jansen van Rinsberg氏です。

3分間という限られた時間のため、毎回すべての審査員が質問できるわけではありませんが、マイクを共有していただければと思います。

2. ヘルスケア・医療診断分野のイノベーション

Braden（AI Diagnostics）： 私はBradenで、AI Diagnosticsを代表しています。これは18世紀と19世紀の壊滅的な白い疫病です。今日、私たちは単純に結核と呼んでいますが、それでも壊滅的です。結核は現在でも世界的に他のどの感染症よりも多くの人々を殺しており、1940年代から治療可能です。では、問題は何でしょうか。病気を早期に検出するのに十分に正確で、規模で行うのに十分にアクセス可能なスクリーニングツールが存在しないのです。

AI Diagnosticsでは、全く新しい結核スクリーニングソリューションを開発しました。私たちのAIは、デジタル聴診器で捉えた患者の肺音を分析することで結核を検出します。この超低コストで使いやすく、消耗品不要のツールは、アクセシビリティと精度の間のギャップを橋渡しします。私たちは世界最大の結核肺音データベースを収集して、カスタムAIを訓練し検証しました。これは既に世界保健機関の性能目標に近づいています。

南アフリカ出身のこの信じられないチームは最近ソリューションを開始し、新たなグローバル市場に参入するための規制上のハードルを迅速に解除しています。もし市場開拓パートナーがいらっしゃいましたら、ぜひご連絡ください。一緒にスケールしましょう。私たちは結核モデル開発プロセスを複製して、肺と心臓の両方のアプリケーションで新しい垂直分野を作り、プラットフォームに接続しています。すべての看護師、薬剤師、または地域保健従事者が単一の検査から複数の疾患をスクリーニングできる未来を構築し、早期発見を当たり前にしています。

Arianne Thomas（審査員）： プレゼンテーションをありがとうございます。非常に印象的で強力でした。AIモデルの精度について、他社によるデータ取得の増加に対して、あなたのモデルが競争に生き残ることをどのように保証しますか。

Braden： 結核が現在スクリーニングされている主要な方法を見ると、2つの方法があります。一つは症状ベースで、精度は非常に低いが高度にアクセス可能、もう一つはX線ベースのスクリーニングで、高い精度レベルを持っているが、まだ取得する必要がある高価なハードウェアコストがあります。低スループットの小さなクリニックで大量のスクリーニングとヘルスケアが行われており、そこが私たちのツールが病気を早期に捉えるのに完璧な場所です。

精度の観点から、私たちはX線ソリューションと比較して中程度の範囲にいますが、全体的なコストとアクセシビリティと携帯性の利点があります。実際、これが私の手の中にあります。精度を検証するために、最初に使用した独自のデータベースを構築したことは明らかですが、ペルー、ベトナム、ウガンダ、南アフリカの3大陸でFen TBと協力して、私たち自身を超えて製品を検証しました。

Julius Hill（審査員）： 技術の進化に加えて、私はあなたのビジネスモデルと価格設定、発展途上国対先進国での展開にどのように取り組んでいるかに特に興味があります。商業的価格ポイントに関するあなたの考えはいかがですか。

Braden： 私たちが開始した時、パッケージベースのソリューションから始めて、今ははるかに低いベースに加えてスクリーニングあたりのコストを持っており、これらの小さなクリニックが前払いコストなしで参入できるようになりました。顧客の観点からは、これは本当に手頃な価格になりました。私たちのマージン面では、通常の顧客質問を管理するWhatsAppボットを作成し、これが巨大なコスト削減をもたらしました。もう一つは、ハードウェアが非常に安価で使いやすいため、アプリ内にトレーニングを構築したことです。そのため、設置して署名し実装に行く代わりに、出荷するだけです。これは大規模な底辺収益増加です。コスト削減は素晴らしいです。

ビジネスモデルから、買収関心の観点から私たちが行っていることは、市場でデータをキャプチャするこのフライホイールを開発したことで、実際に細菌学的検査をクローズループで取得し、新しい垂直分野を作成する能力も構築しました。そのノウハウは巧妙です。

Monica（Diovisor）： 皆さん、こんにちは。私はDiovisorのMonicaです。私は人生の大部分で毎日、針で刺され、スキャンされ、テストされてきました。私は25年間糖尿病と共に生活してきました。つい最近まで、1日に数回だけグルコースレベルをチェックできました。それは合併症を伴います。そして私は幸運な一人です。なぜなら、世界の糖尿病人口の50%以上が自分が糖尿病であることさえ知らないからです。

アフリカ、東南アジア、太平洋の地域全体で、2億4000万人の個人が血糖値の上昇について知らず、沈黙の中でそれと共に生活しています。これは診断前に合併症をもたらす可能性があります。なぜか聞けますか。グルコースモニタリングデバイスが全員のために構築されていないからです。侵襲的で、高価で、リソースと認識を持つ人々のために構築されています。

では、問題解決がデバイスではなく私たち自身の中にあると言ったらどうでしょうか。私たちの声が語るべき物語を持っていると言ったらどうでしょうか。私たちは世界初のあなたの声で動作するグルコースモニタリングシステムを構築しています。デバイスもハードウェアもなく、あなたの声と私たちのシンプルな交通機関のようなシステムだけです。

今、私たちが構築しているものを実演します。「モニカさん、あなたのグルコースは2時間上昇しています。」「ありがとう、Diovisor。」これが私たちが行っていることです。私たちのパイロットは実行され、80%の精度に達してテストされており、150人の個人との可視性調査を実行しています。なぜなら、私たちのアプリと話せば話すほど、よりスマートになるからです。

私たちはすべての人のためにこれを構築しています。電話のようなデバイスを持っている限り、それはあなたのためです。私たちはPlug and Play、Mass Challenge、そしてもちろんAI for Goodに支援されています。私たちがここにいるのは、あなたが私たちを信じてくれたからです。あなたの声は知っています。今、世界が聞くようにしましょう。

Gordon Cole（審査員）： こんにちは。素晴らしいプレゼンテーション、あなたの製品を愛しています。先住民またはファーストネーション・コミュニティでテストを行ったことがありますか。また、単位あたりのコストはどのようにして手頃にしていますか。

Monica： 現在、私たちは私の母国リトアニアで150人の個人とのテストのみを行っています。私たちがちょうど契約を締結している次のパートナーはポルトガルにあり、その後インド、そしてできればアフリカに拡大しています。単位あたりのコストは非常に低価格を期待しています。お金の大部分は認証と安全なデバイスであることを確認することに行くでしょう。正確なコストはお伝えできませんが、現在それなしで構築しているものは非常に非常に安価です。

Julius Hill（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。効能の観点から、リトアニアで約150のサンプルサイズを使用したと言われていますね。他国に持参する前に、それらのサンプルサイズでの効能がどのように反映されるかの人口の違いについて何を計画しましたか。血液検査と比較して同じレベルの効能を持つことを確認するために、他の人口での研究とテストを行う計画はありますか。

Monica： はい、絶対に。私たちが目指しているのは、リトアニアでのテストと同時にポルトガル、そしてインドでのテストです。これが今年の私たちの最も近い計画で、その後違いを測定します。現在でも、例えば女性対男性では声に変化をもたらす異なるものがあることがすでにわかります。そのため、私たちは性別だけでなく人種なども違いを非常に認識しており、全員が最良の結果を得ることを確実にしたいと考えています。そのため、私たちの視野に入るすべての国でテストしたいと考えています。

Arianne Thomas（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。水分補給や筋肉の緊張など、声の弾力性に影響し、これが血糖に非常に敏感であることについて言及されました。しかし、人の自然な声は起床時から長い会議の後まで、どのように変化しますか。低血糖として拾われる可能性のある追加の影響があることを認識していますか。それをどのように解決しますか。

Monica： はい、確実に多くの要因があなたの声帯に影響します。現在私たちが行っていることは、特に血糖に影響する公式を作成することです。作成した公式のバイオマーカーは14種類の異なるものです。

Amos Miller（Glidance）： 皆さん、こんにちは。私はGlidanceの創設者兼CEOのAmos Millerで、盲目です。皆さん、少し一緒に目を閉じていただき、私が指を鳴らしたら目を開けることができます。しかし、私が決して指を鳴らさなかったらどうでしょう。あなたは人生の大部分で視力を持っていました。愛する人の笑顔を見て、今では再び独立を感じられるか疑問に思っています。今、目を開けることができます。これが今日の3億人の盲人の現実です。

立ち直るためには、白杖や盲導犬の使い方を学ばなければなりません。それには5年と10万ドルかかります。そのため、盲人のわずか2%が実際にそれを行います。しかし、あなたと一緒にいて、安全を保ち、動き回るのを助けるパーソナルロボットを持っていると想像してみてください。あなたはすぐに立ち直るでしょう。

いいえ、私はヒューマノイドについて話しているのではありません。Glideについて話しています。地面に2つの車輪。ハンドルを握ります。「Hey、Glide、スターバックスに行こう」と言うと、Glideが自律的にそこに案内します。賢明なウェイファインディングAIを搭載した軽量で汎用性の高いデバイス、Glideは使いやすく手頃な価格です。

ほとんどの盲人は携帯電話を買う余裕があるので、Glideは携帯電話のようなコストで、独立したモビリティを数百万人の人々にアクセス可能にします。彼らは戸口に並んでいます。私たちは既に100万ドル近い予約注文を集めています。数千人が私たちのデバイスをテストし、これは誰かの手を握るのと同じくらいシンプルだと言っています。

Google、iRobot、Amazonのエンジニアリングチームにより、Glidanceはパーソナルロボットのカテゴリーを定義しています。これを見て、視力を失った場合、これらのうちどちらがあなたを案内してもらいたいか教えてください。私たちはすぐに数千、そして数万、数十万のGlideを野外に出すでしょう。すべてのステップが独立を解放し、実世界データ、実世界AI体験を構築し、最終的に地球上の数十億人の生活を向上させるロボットの世代的約束を解放します。

Julius Hill（審査員）： ありがとうございます。この問題に対するソリューションの技術的拡張の次世代を見ることができて本当に嬉しいです。私の唯一の懸念は、あなたの製品によって仕事を失うすべての盲導犬についてですが、本質的に私の質問はあなたのスケール能力に関連しています。数億単位の市場への展開について言及されました。生産能力はどのようになっていますか。どのようにそれを見ていますか。そのスケーリングを実現するためのタイムラインは何ですか。

Amos Miller： もちろんです。まず第一に、盲人の1%未満が実際に盲導犬を使用しています。そのコメントについて、私たちは多くの盲導犬を失業させることはないと思います。私たちはタイの製造業者と協力し、生産を段階的に拡大しており、最初は数千セットまでスケールアップして、実世界でデバイスをテストし、より多くの盲人が使用できるようにしてAIを訓練し、その後さらなる拡大を準備しています。

Arianne Thomas（審査員）： あなたが集めたチーム構成に感銘を受けました。質問があります。あなたの核心となるイノベーションが賢明なウェイファインディングAIにあると言っています。高度に動的なインフラストラクチャーと異なる景観で、システムが堅牢で安全なナビゲーションを提供することをどのように保証しますか。

Amos Miller： これは素晴らしい質問で、チームが懸命に取り組んでいることです。最初に重要なことは、Glideのようなデバイスで重要な大きなことの一つは、Glideが完全自律デバイスではないということです。そのデバイスには知的な人間が接続されており、それが方程式の非常に重要な側面です。その人もまた、何が安全なステップで何が安全でないかの独自の判断を行います。環境を聞いて修正を行うなどです。

私たちは人々と非常に密接に協力し、もちろん、より多くの複雑な空間でより確実に人々を案内できる信頼性レベルに到達するように、ステップ数あたりの故障数などを測定します。

Gordon Cole（審査員）： バッテリーが故障した場合のユーザー体験に非常に興味があります。例えば、6時間を過ごす予定で2時間でバッテリーが切れた場合、白杖より困難になりますか、それとも戻るためにGlideを使うのはユーザーフレンドリーですか。

Amos Miller： 車を持つのと似ていますが、デバイスがその日の準備ができていることを確認する必要があります。6時間のバッテリー寿命があり、デバイスは切れる前にずっと前に通知するので、必ずしも通りで立ち往生することはありません。デバイスには引き出して使用できるスナップオンケーンもあります。時々人々は杖を引き出してタップして回りたいと思うので、それも使用できます。

Eva（Prediction）： こんにちは、私はEvaです。Predictionでは、手術をより安全にしています。3.5兆ユーロが年間手術に費やされています。それは病院支出の50%を占めています。安全で効率的な手術は重要です。それなしでは、私たちの病院は財政的困難に陥るでしょう。残念ながら、多くがそうなっています。

高い賭けにもかかわらず、FDA承認AIソリューションのわずか2%が手術に焦点を当てており、80%が診断用AIです。すべての手術に共通するものは何ですか。麻酔です。年間6000万人の患者が麻酔合併症に苦しんでいます。手術中、私たちの創設者Pedroのような麻酔科医は、あなたの心臓、肺、脳を追跡する何千ものデータポイントを精神的に統合して数時間を過ごします。

本質的に、彼は綱渡りをしています。麻酔が少なすぎると、あなたは痛みを感じるでしょう。多すぎると、脳損傷を受ける可能性があります。関連するコストは年間300億の麻酔合併症です。ソリューション、Predictium PDA AI、個別化麻酔です。これが私たちがバルセロナの病院で使用している医療機器です。このデバイスです。

何千ものデータポイントを統合し、麻酔科医に予測を提供して、合併症を受ける前にあなたの麻酔レベルを適応させることができます。患者としてあなたにとって何を意味するか、80%少ない合併症、25%速い回復。病院にとって何を意味するか、手術を25%増加させることができ、年間最大500万の追加収益を解放できます。

世界中の病院での結果を検証し、手術室でのAI for goodの持続的フレームワークも公開するために1000万ユーロを求めています。Predictionにとって麻酔は始まりに過ぎません。一緒に手術をより安全にしましょう。

Yako Jansen van Rinsberg（審査員）： 素晴らしいプレゼンテーション。容量構築とトレーニング、潜在的なインターンシッププログラムについて、それは考慮していることですか。

Eva： はい、絶対に。私たちのソリューションについて容量構築について話している時、このソリューションは完全にオンラインで訓練できるので、実際にVRソリューションを開発し、ゴーグルを着用して世界中の医師にソリューションの使用方法を訓練できます。

Julius Hill（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。R&D内、臨床試験内でどこにいるかを具体的に知りたいです。いつ実際に何を節約できるかを言えるようになりますか。

Eva： 完璧です。現在私たちが持っている結果は、前向き臨床研究のものです。私たちはHospital Clinicで働いています。これはスペインで3番目に大きく、世界のトップ50の病院です。40の手術室を持つ病院です。そのため、あらゆる種類の手術、あらゆる種類の人口を見ています。次のステップは明らかに前向きであり、私たちにとっては明らかだと言いますが、すべての人にとってではなく、私たちの病院での前向き臨床試験で、私が示した結果が実際に達成できる結果であることを確認することです。これらの結果は技術ファイルと規制申請に入ります。

Arianne Thomas（審査員）： ユーザーフィードバックについて質問があります。どのようにキャプチャしますか。どのように使用しますか。すべてのAIアプリケーションで非常に重要です。

Eva： 絶対に。ユーザーは誰ですか。ユーザーは麻酔科医です。これは重要なポイントです。なぜなら、時々看護師がこれを使えるかという質問を受けるからです。将来的にはそうかもしれませんが、今日ではありません。今日、麻酔は麻酔科医によってのみ提供できます。それが最初のことです。

デバイスの使用がいかに簡単かということです。麻酔室を見せる時間がありませんでしたが、基本的に機械でいっぱいの部屋を見るでしょう。5、6台の機械、心臓、脳などを追跡するもので、麻酔科医が暗い部屋で8時間精神的に統合して過ごす何千ものデータポイントがあります。それと一画面でデバイスを持つことの違いを想像してください。低血圧のような潜在的な臨床結果が起こることを教えてくれます。すべての機械を読んで統合し脳内で予測する代わりに、注意するように教えてくれるデバイスがあります。これはGoogle mapsです。自動運転ではありません。あなたの臨床決定を上書きしていません。潜在的な結果を提供し、あなたは麻酔科医として麻酔レベルで何をするかの決定を取ります。

ユーザーフィードバックについて、手術室で複数の麻酔科医とこれを使用しました。彼らの結果と、次の臨床試験で測定する予定です。認知行動の負担について測定します。

Romita（Revolutionalize/MAP）： こんにちは、私はRomitaです。子どもの頃、母はよく私に警告しました。「定期的に髪に油を塗らないと、乞食の子どもたちのように赤くなってしまう」と。数年後、公衆衛生栄養学の博士課程中に、心痛む事実を理解しました。彼らの赤い髪は実際に深刻な栄養失調の徴候です。

国民に食糧を提供するインドのような国で、どの子どもも空腹で寝るべきではありません。130万人の子どもが栄養失調に苦しんでいます。世界の栄養失調児の3分の1以上がインドに住んでいます。7300万人の子どもが未検診のまま、発育阻害、消耗、さらには死亡に至っています。

それが私たちがMAP、栄養失調評価および行動計画を開発した理由です。画像の1回のクリックだけで、私たちのAIベース技術は子どもの身長を正確に予測し、WHO基準に基づく成長不規則を予測できます。すべてのデータは地理タグ付け、改ざん防止、暗号化されています。すべての食事チャートは個人化されています。MAPは子どもに多くのリスクを警告できます。

MAPは単なる技術ではありません。それは運動です。私たちは既に20万人の子どもをスクリーニングし、政府と積極的に協力し、学校でパイロットを実施しています。リーチのためにNGO、研究のために学術機関、精密性のためにAIラボと非常に強力な協力を構築しました。

栄養失調は国連の問題ではありません。すべての人の問題です。そのため、私たちのAIの一部はオープンソースです。この世界的課題に取り組むために協力が必要だと信じています。2030年までに1億人の子どもに到達することが私たちの目標です。公衆衛生リーダーとしての20年のキャリアで、私は既に100万以上の生命に影響を与えました。次の1億人に到達するために、あなたのサポートが必要です。一緒に、地球の表面から栄養失調を根絶しましょう。

Gordon Cole（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。使いやすさについて、特に十分なサービスを受けていないコミュニティと文盲について質問があります。学習曲線はありますか。採用へのプロセスと旅路は何ですか。この新しいツールに過度に依存するリスクはありますか。

Romita： それは素晴らしい質問です。多くの学術機関と研究が私たちの検証と正当性について質問しています。私の質問は、ゼロ介入対介入として見られる必要があるということです。私たちはゼロ介入がある場所で介入を取っています。学習曲線があります。私たちは独自の専有データセットを構築しました。それらのデータセットを作成するために多くのリソース、時間、投資を資金提供しました。

インドから人口規模を作ることで、これは世界に拡張可能であり、私たちは初級保健医療従事者を訓練しています。はい、絶対に学習曲線があり、競争は秤を運び、6歳に達するまでのすべての乳児と子どもを監視することです。電話を持ち歩いてそれができるなら、それは素晴らしいと思います。過度の依存は先進国の問題でしょう。インド、アフリカ、アジアのような国では、私たちはちょうど始まったばかりだと思います。

Julius Hill（審査員）： あなたの目標は1億人の生命に影響を与えることです。それをインドを超えて世界の他の地域に拡大するためのモデルは何ですか。

Romita： 絶対に。パートナーシップです。私は官民パートナーシップであるPPPを信じています。また、政策、忍耐資本、慈善活動が一緒に来ることを信じており、私たちはこのような問題を解決している私たちのようなスタートアップに投資してくださいという成功事例になりたいと考えています。これらは政府の問題や国連の問題と考えられていましたが、いいえ、私たちは一緒にそれを解決すべきだと思います。パートナーシップが鍵であり、私たちはインド政府の中央連邦政府とパイロットを実施しており、WHO にも発表に招待されており、私たちは協力してスケールに持参するためにここにいると思います。

Arianne Thomas（審査員）： あなたの情熱に非常に感銘を受けており、それは大きな価値があります。データを持ち、どの子どもが栄養失調かを決定した後、次のステップは何ですか。

Romita： はい、絶対に。人々は私たちから解決策を期待し始めており、Generative AIのために、私たちはコミュニティにとって地域化され文脈的な1回のタッチ個人化データ計画を彼らに与えています。インドで想像すると、ミルクは飲めるが卵は食べられない菜食主義者の州が絶対的栄養計画になります。しかし、そうでなければ、政府と協力しているため、伝統的に私たちはその子どもを初級保健センターに紹介しています。

Saran Sukman（Vizer AI）： 皆さん、こんにちは。私はVizer AIのCEO兼共同創設者、Saran Sukmanです。今日、ヘルスケアシステムは主要な課題に直面しています。患者数の増加がより重いワークロードにつながっていますが、AIはまだ病院に意味のある方法で到達していません。

なぜでしょうか。ほとんどの医療AIモデルは小さなまたは切断されたデータセットで訓練されており、一般化されていません。実際の病院条件では失敗します。Vizer AIでは、すべての患者データを1か所に収集し、医療従事者が日常的な画像診断と報告プロセスで使用できるプラットフォームを構築し、患者データの意味のあるアクセスを提供しています。

私たちのモデルは、連合学習と能動学習アプローチを使用してローカルで改善されます。これにより患者データのプライバシーが保たれ、実世界設定で実際に機能するAIが作成されます。CT、MRI、X線、さらにはデジタル病理学を含むすべての医療画像タイプをサポートしています。

私たちのプラットフォームにより、医師はより速く疾患を検出し、即座にセカンドオピニオンを得て、診断プロセスを安全かつ正確に改善できます。そして最高の部分があります。臨床医と開発者は、コーディングやAI専門知識を必要とせずに、私たちのプラットフォームを使用して独自のAI製品を作成できます。

2024年6月の開始以来、50万ユーロを調達しました。すべての規制認証を取得し、大病院を含む11の組織を既にオンボードしています。生命を救うAIを構築するために非常に懸命に働く18人の大きなチームがあります。

Julius Hill（審査員）： 素晴らしいプレゼンテーション製品。協力部分について、AIエコシステム学術保健や他の研究機関と協力する願望はありますか。

Saran Sukman： はい、私たちはPAXや病理情報管理システムのようないくつかのソリューションを提供していますが、ヘルスケアセクターでAIによる変革を試みています。デジタル化と AIによる変革を試みています。

Arianne Thomas（審査員）： 質問があります。競合他社と比較して、あなたの診断の競争優位性をどのように保証しますか。

Saran Sukman： はい、多くの企業が放射線学に焦点を当てていますが、私たちはデジタル病理ソリューションを提供しています。それはニッチセクターです。世界的に病理学者は顕微鏡を使用していますが、病理学で癌を検出するには患者についてのより多くの情報が必要であるため、私たちはデジタル病理ソリューションも提供しています。

Gordon Cole（審査員）： 技術的質問。技術インフラに関するあなたのスタックは何ですか。

Saran Sukman： はい、それはコンピュータサイエンスです。一部のデジタル病理画像サイズは非常に大きなデータであるためです。より多くのコンピューティングサイズが必要で、より多くに到達しようとしています。

Julius Hill（審査員）： 素晴らしいプレゼンテーションデッキ。それは多くの物語を語っていて非常に有用でした。これを機能させるために、プライベート患者医療情報をどのように処理しますか。それを処理する必要がありますよね。

Saran Sukman： はい、素晴らしい質問です。実際に、私たちはオンプレミスシステムで作業しています。これにより患者データのプライバシーが保たれ、オンプレミスでAIモデルを訓練するため実世界設定で実際に機能するAIが作成されます。データが彼らに属するため、データは必要ありません。

Sane（Cure AI）： こんにちは、皆さん。私はSaneで、Cure.AIを代表しています。私たちは世界で最も展開されているヘルスケアAIソリューションの1つです。100以上の国に展開されており、私たちの焦点は低・中所得設定にあります。私たちが行った仕事のほとんどは、電気もインターネットもなく、ヘルスケアシステムから非常に遠い地域です。

アフリカ、東南アジア、ラテンアメリカの異なる国々と非常に密接に協力してきており、3300万人以上の個人に影響を与えたことを誇りに思います。そして、これらのどれも単独ではありません。もちろん、公衆衛生機関、学術パートナー、人口保健プログラムと広範囲にパートナーシップを結んでいます。

高品質でタイムリーな診断がどこにいるかに依存すべきではないという信念から始めました。画像ベースAIソリューションの構築とスケーリングを開始しました。30億の胸部X線がほぼ世界中どこでも実施されていることを想像してください。しかし、十分な放射線科医がいますか。十分な臨床医がいますか。いいえ。多くの放射線科医も解釈が異なります。

結核、肺がん、心不全の徴候を検出する際に900万人の個人を救ったと信頼されている胸部X線AIソリューションを構築しました。私たちのソリューションは、アフリカの多様な設定、異なる年齢グループと性別分布から描かれた1100万以上の画像の大規模データセットでテストされています。

同じ胸部X線ツールが医療従事者によって使用できます。これは、訓練された放射線科医や医師がいない場合の結核のスクリーニングと判別分類に使用するようにWHOによって評価されています。ソリューションは相互運用可能です。同じAIが外にある任意の異なるX線機械で動作できます。

医師がいないコミュニティに多くのハンドヘルドX線デバイスがあります。これは助けることができ、オフラインで動作できます。1分未満で結果を提供でき、胸部X線で他の異常所見を検出できます。より多くの症例通知、コスト削減の観点で影響を実証できています。

Julius Hill（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。あなたは最も展開されたAIソリューションだと言ったので、それについて質問します。競合他社が等しい精度ソリューションをより低コストで開始した場合、あなたのスケールと競争をどのように守る計画ですか。

Sane： AIは一部に過ぎないと思います。実際の部分は、それをラストマイルにどのように持参するかです。インターネットがない設定でどのように展開するか、インターネットがあるが電力グリッチがある設定でどのように展開するかから本当に学んだので、実際の学習と専門知識は、AIをラストマイルにどのように持参したかです。

臨床精度は一部に過ぎません。LMICに提供する際にはもちろんアクセス価格を見る必要がありますが、どのように政策を形成するか、多くの場合、政府利害関係者自身に対する能力構築を行い、データプライバシーについて質問し、そのような低設定でAIを展開する際に留意すべき事項について質問することになります。それが私たちが非常に誇りに思っていることです。

Gordon Cole（審査員）： 明らかに、あなたは既に多くの生命に影響を与えたと述べましたが、現在の資金調達ラウンドで次の成長段階のどこにいますか。次に何を調達しようとしていますか。スケールへの野心をどのように計画していますか。

Sane： AIベース画像診断が1つでしたが、AIがラストマイルで機能することを本当に示したかったので、今実際にフロントライン従事者をサポートするLLMモデルに基づく初級ヘルスケアソリューションを見ています。画像ベースソリューションを超えて移動しています。画像診断は患者パスウェイデジタル化全体の一部に過ぎません。適切なデータをキャプチャし、ループクロージャーし、患者を治療にリンクします。患者パスウェイ全体には、AIが影響を与える多くの機会があり、現在、世界中のローカル設定でテストしている初級ケアソリューションを開始しており、それが本当にパートナーシップを結び影響を生み出したい場所です。

Arianne Thomas（審査員）： 質問があります。早期発見の診断部分について非常に興味がありました。戦略と次のステップとして、あなたのソリューションに予防部分を構築しますか。

Sane： 確実にそれが私が話していたことです。LLMベースツールを構築しています。IRAと呼んでいます。世界保健総会で開始し、現在地上でテストしています。アイデアは、医療従事者が患者にカウンセリングをするのをサポートし、非常に患者固有のカウンセリングをすることです。糖尿病の過去の歴史を持つ35歳の患者が来た場合、世界的に異なる能力を持つ未訓練の医療従事者が活用できる次のガイダンスステップは何か、AIを活用して患者とより意味のある関与をすることです。

それが本当にリソース不足設定でのAI展開からの学習を活用して進みたい方向です。それが私たちが行きたい場所です。

3. アクセシビリティ・社会包摂分野のイノベーション

Gim（Homay）： 皆さん、こんにちは。私の名前はGimです。AI for Good Innovation Factoryでここにいることをありがとうございます。今日、私たちの製品がAIを使用して先住民言語がデジタル時代に繁栄することを保証する方法をお話しします。

おそらく、私のように今日広く代表されていない言語を話して育った方の中にもいるでしょう。多くの言語が絶滅し、歌、おとぎ話、物語を持ち去っています。バシュカル語のネイティブスピーカーとしての私たちのチームは、これを直接体験しました。AIの台頭は、この問題を解決できる希望を与えてくれます。

最初、言語は話されるだけでした。その後、文字体系が言語を生き延びさせ、知識を広くアクセス可能にしました。今、私たちは言語がデバイスによって話されるデジタル世界にいます。デジタル化は先住民言語をデジタル時代に繁栄させるのに役立ちます。

私たちの製品Homayは、技術的障壁なしに最大の言語をデジタル化するためのツールキットとガイダンスを提供します。私たちのAPIは多くのアプリケーションの構築を可能にします。私たちは技術面を処理し、コミュニティがデータ収集、音声モデルの訓練、最初から最後までのすべてのセットアップでガイドします。

私たちの最初の成功事例は、私たち自身のネイティブ言語でした。バシュカル語話者の学校と幼稚園向けに200以上のスマートスピーカーを構築しました。今日、彼らは通常の活動にHomayを統合しています。私たちはNPOや言語愛好家と協力し、おとぎ話、歌、伝統を文化的知識データベースに収集し、私たちの使命の一部として文化を生き続けさせています。

私たちは、危機に瀕した言語をサポートする推進企業をスポンサーとして求めています。資金調達とデータ収集のためにNGO、遺産グループ、大学とパートナーシップを結んでいます。コミュニティは私たちの技術をライセンス化し、無料のデジタル化ガイドや私たちのサービスを無料で使用できます。

Homayは国連のいくつかの持続可能開発目標に対応し、先住民言語の国際10年と一致しています。私たちは言語保存をスケールで適用しています。私たちの世界は美しく多様であり、先住民言語がデジタル時代に繁栄するのを助けるために存在しています。

Julius Hill（審査員）： プレゼンテーションありがとうございます。世界中の先住民からの倫理的承認について、国連とSGS以外に、それをどのように考慮していますか。

Gim： 倫理的考慮事項。言語がデジタル化されるか消滅するかの新しい時代に入っていると思います。例えば、私の甥は私のネイティブ言語と相互作用せずにインターネットでより多くの時間を過ごすため、私のネイティブ言語をほとんど話しません。そのため、言語をデジタル化するために何かをする必要があります。はい、おそらく一部の人々は問題があると考えるかもしれません。しかし、多くの人々が彼らの言語をデジタル時代で見たいため、私たちのプラットフォームに積極的に声を寄付しています。

Arianne Thomas（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。技術面やデータ収集面でも興味がありますが、それがどのように行われるかについてもっと知りたいです。このデータをどのように転写しますか。それはクラウドソースですか。もしそうだとして、例えば10-15%の転写エラーがある場合、それをどのように拾い上げて修正しますか。

Gim： はい、それはクラウドソースです。私たちのプラットフォームはテキストと音声のペアを収集できます。言語での膨大なテキストコレクションがあり、その後クラウドソースに声を寄付してもらいます。このテキストを読んでもらうと、正確な一致が得られ、そのデータでモデルを訓練します。

Gordon Cole（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。私の質問はビジネスモデル面についてです。このサービスのターゲット顧客は誰ですか。

Gim： 言語をデジタル化したいが始め方がわからない言語コミュニティや大学を助けたいと考えています。また、何らかのESG KPIを持ち、何かに投資したいESG推進企業を求めており、私たちは彼らのところに行って、地元の銀行であれば地元言語の未来に投資しましょうと言います。技術面ではコミュニティまたは大学、言語についての質問、資金調達ではESG推進企業という3つの異なる方向性があります。

VJ Keria（Optic Cloud）： こんにちは、私の名前はVJ Keria、Optic Cloudの CEO兼共同創設者です。美しいアマゾンの魂である私の母は最近亡くなりました。しかし、彼女が亡くなる前に、私の先住民の祖母からの教訓を残しました。ある人のゴミは他の人の宝物です。その知恵はOptic Cloudで生き続けており、組織のデジタル廃棄物をクラウド支出の大幅な節約に変え、エネルギー消費と排出を劇的に削減できます。

その後、これらの節約の一部を、地球のバイオ人口のわずか5%を占めながらその生物多様性の80%を保護している先住民コミュニティにリサイクルします。この種の投資は人類の生存に必要です。

文脈をお伝えします。インターネットの50%がデジタル廃棄物です。この廃棄物は3兆ドル以上の価値があり、2030年までに85%増加すると予想される世界排出量の2%以上を推進しています。エネルギー需要の増加により、この廃棄物の除去はデータセンターのエネルギー危機の解決に役立ちます。

Optic CloudはFortune 100企業のAI専門家と顧問のチームで構成されており、デジタル衛生運動を主導してAIをより持続可能にするためにデジタル責任運動の先頭に立っています。私たちの特許取得済みSOC 2準拠プラットフォームにより、組織はクラウドで最大60%節約し、排出を30%削減しながら、クラウドエージェントを使用して100倍の効率向上とサイバーセキュリティの向上を実現できます。

私たちのソリューションはカスタムAIモデルを使用し、エネルギーと排出を測定し、人間チームが匹敵できないエージェントインテリジェンスで過給されています。4000万の投資により、MicrosoftやMicrosoftなどの既に設置されている戦略的パートナーシップを通じて5年以内に10倍以上のリターンを提供することを目指しています。

Optic Cloudはビジネス、気候、先住民コミュニティにとってwin-win-winの結果を推進しています。リサイクルや投資に興味がありますか。ぜひブース4337にお越しいただくか、このQRコードをスキャンしてください。

私たちが取り組んでいることのスニークピークをご紹介します。AIにより、非効率性を機会に変えます。デジタルフットプリントを持続可能な道筋に変換します。惑星を妥協することなくイノベーションを可能にします。すべては善いビジネスをしながらビジネスを善く行うことをよりよく力づけるためです。Optic Cloudへようこそ。

Julius Hill（審査員）： プレゼンテーションありがとうございました。それをどのように行っているかの科学について、企業が独自にそれを決定し、それを行う独自の製品を作ることができない理由について、もう少しお話しください。

VJ Keria： もちろんです。AIは大規模データセットを分析するのに非常に強力です。実際に各組織のデータセット用のカスタムモデルを作成します。彼らは自分のゴミを見て、カスタムモデルを作成するすべての作業を行う時間やエネルギーがありません。それには多くのデータサイエンスが必要で、その後、事前処理データの上に新しいタイプのエージェントを投入します。

エネルギーと排出を測定するシステムもありません。それも組織にどれだけのエネルギーを使用しているかの洞察を与えるカスタムメトリックです。廃棄物を除去し、そのプロセスを自動化します。

Arianne Thomas（審査員）： このことについて跳ね返る質問があります。L'Orealグループの技術持続可能性ロードマップを主導している立場から、このデジタル廃棄物を除去するためのデータと測定を見る際に、チームはインフラ面で長年DevOpsを行っており、パブリッククラウドへの移行により、私たちのフットプリントの大部分がSaaSにあります。SaaSでのデジタル廃棄物ではないにしても、少なくとも非効率性を監視するのにどのように助けてくれますか。

VJ Keria： それがまさに私たちが行っていることです。私たちはあなたのパブリッククラウド、あなたのSaaS、あなたのクラウドに接続し、データをオンザフライで分析できます。あなたのビジネス用のモデルを作成し、そのデータでエージェントを訓練しています。機密データはありません。これはすべて、家を出る時に電気を消すようなものです。

家を出る時に電気をつけたままにはしないでしょう。多くの企業が行うことは、テスト環境、デモ環境、開発環境を常に稼働させ続けることです。それは多くのお金がかかります。開発者は週末にシステムがダウンすることを望まないため、多くの間違った動機があります。そのため、この種のものを過大にサイズ設定しますが、データセットが大きすぎて非常に手動であるため、データセットを分析できません。そのため、すべての手動を取り除きます。

Arianne Thomas（審査員）： 申し訳ありませんが、SaaSとリンクしている時、情報がありません。技術プロバイダーから関与しているGPU、関与しているメモリ、作業しているボリュームの情報がありません。

VJ Keria： 申し訳ありません、聞こえませんでした。

Arianne Thomas（審査員）： サービスとしてのソフトウェアから、技術プロバイダーから関与しているGPU、関与しているメモリ、ボリュームに関する情報がありません。

VJ Keria： MicrosoftとGoogleと直接協力してこのデータを取得しています。正しいです。そのアクセスはありません。プレリリースでした。この情報を私たちのプラットフォームに取り込むために彼らと協力してきました。

Matthew（Project M）： こんにちは、Project MのMatthewです。単一のAIデータセンターは28万世帯と同じエネルギーを消費し、130万のロンドン-ニューヨーク便の炭素排出を生成します。AIの成長は2つの大きな問題を提示しています。

西オーストラリアでは、年間1.4テラワット時以上の再生可能エネルギーが無駄になっています。これは地域的問題ではありません。無駄なエネルギーは世界的問題です。問題は、エネルギーが生成される場所、いつ生成されるか、そしてそれが引き起こすグリッド安定性問題です。

Project Mは、再生可能サイトに直接展開される分散型モジュラーAIコンピューティング、グリッド対応持続可能AIノードを開発しています。グリーン電子が安価で豊富でグリッド安定性を向上させる時期にスケジューリングを最適化する独自のアルゴリズムです。

結果は、59%のエネルギーコスト節約、検証可能なカーボンクレジット、グリッド安定性の向上、再生可能転換の支援です。私たちのソリューションは携帯可能、プラグアンドプレイ、世界的にスケーラブルです。世界的に接続された再生可能エネルギー駆動のインテリジェンスを想像できますか。Project Mは、今日聞いたすべての先見的AIプロジェクトを持続可能に提供し、AI for goodを推進するバックボーンです。

Arianne Thomas（審査員）： これは本当に素晴らしいことです。私は完全にファンです。唯一欠けている部分は、今日の顧客は誰かということです。どこで試しましたか。パリでAI for AIとエネルギー会議を見たように、すべてのハイパースケーラーがあなたのソリューションを必要とします。どのようにビジネスケースを管理しますか。

Matthew： 絶対に。私たちは移行期間にいます。問題は、AIのエネルギー使用が制御不能にスケーリングしていることです。グリッド時間またはグリッド接続時間が拡大しています。現在約4年です。私たちは機会として、エネルギーがそこにあることを知っています。ソリューションを迅速にスケールし、市場状況を活用して運営できる接続性があることを知っています。

Gordon Cole（審査員）： ビジネスケースについて、競合セットを見ると、グリッド用のバッテリーソリューション、エネルギー最適化を持つ多くの他のエネルギー組織があります。競合環境をどのように見ていますか。なぜあなたが独自に異なるのですか。

Matthew： 絶対に。例えば太陽光などの再生可能エネルギーを見ると、太陽光はグリッド上でベルカーブです。バッテリーは長方形です。ベルカーブ内に長方形を入れると、全体の問題を解決しないことがわかります。バッテリーは運用時間を延長し再生可能機会を継続するため、私たちのソリューションに絶対的に相補的です。

Julius Hill（審査員）： あなたがそれを国連SDGsに結び付けたことに非常に感銘を受けています。ありがとうございます。顧客と需要について似たような脈絡で、これは全か無かの提案のようです。素晴らしいソリューションを持つことはできますが、需要があり、それを拾い上げる意欲のある顧客がいなければ、それは平坦に落ちます。

顧客は政府ですか、それとも誰が顧客ですか。需要が何で、誰があなたからこれを買うかを把握するために何を行いましたか。

Matthew： 絶対に。明らかに西オーストラリアから始めており、私たちが抱える最大の問題は、まあ問題ではなく素晴らしい統計ですが、世界で家庭用屋上太陽光の採用率が最高であることです。これが私たちのグリッドサブステーションでフィードインプットにつながりました。

大きな問題は、サブステーションでの過負荷です。地域グリッドオペレーターとの取引で、ソースでの問題を軽減する必要があります。そのため、需要側の柔軟性を提供しており、これはエネルギー市場用語で、競合他社がほぼ無視できる状態です。電力使用をいかに迅速にスケールできるか、これはコンピューティングとAIワークロードの1つのユニークな要因です。

Ivonne（Elevate Africa AI）： ありがとうございます。私の名前はElevate AI Africaの Ivonneです。私たちは非常に大胆な質問を自問しました。26億人が完全にオフラインである世界で、デジタル包摂性と人工知能は何を意味するのでしょうか。

アフリカだけで、4億人以上の成人がスマートフォンを所有せず、インターネットに接続していません。このギャップは育児と母体保健において致命的です。毎日、800人の女性と7000人の新生児が予防可能な出産と妊娠合併症で死亡しています。毎年500万人の5歳未満の子どもが、脱水、さらには発熱など治療可能な状態で死亡しています。

ケアが存在しないからではありません。多くの場合、それが過疎地域の母親に遅すぎて届くからです。私たちのイノベーション、私たちのこの質問への答えはMama Mateです。私たちのイノベーションは沈黙の中で構築されました。過疎地域の多くの女性があまりにもよく知っている種類の沈黙です。ガイダンスもツールもなく、ただ恐怖があるだけです。

しかし、この恐怖は個人的ではなく、この沈黙は個人的ではありません。情報不足により、子ども、母親が死ぬため体系的です。私たちのイノベーションは、ソーラー充電可能で、アプリも電気もWi-Fiも不要で、母親が現地言語で音声コマンドできるデジタルプラットフォームを通じて、WHO情報を母親にタイムリーに提供することを目指しています。これにより、低識字率設定でも関与できます。

私たちはMama Mateを構築しました。なぜなら、情報不足により子どもが死ぬべきではなく、命を与える際に女性が死ぬべきではないと信じているからです。

Julius Hill（審査員）： この非常に重要な問題に関するプレゼンテーションありがとうございます。両親と父親、男性の役割について、この命を救う非常に重要なプロジェクトでパラダイムシフトを支援し、包摂されていますか。

Ivonne： はい、このツールは介護者と母親によって使用できます。そのため、母親と父親に対応しています。彼らがする必要があるのは音声コマンドで、その中の情報にアクセスすることだけです。

Gordon Cole（審査員）： 印象的なイノベーションとプレゼンテーションです。ありがとうございます。必要な時に必要な人の手にこの製品をどのように届けますか。それらの製品を彼らの手にどのように届けますか。

Ivonne： その質問をありがとうございます。この製品はアフリカの助産師と共同設計され、低リソース設定の医師と母親自身によって検証されました。母親にそれを届ける私たちの計画は、初期部分は政府とNGOを通じ、時間をかけてスケールし安価にできれば、簡単にアクセス可能になり、誰でも簡単に購入できるようになります。

Arianne Thomas（審査員）： 農村コミュニティ向けにオフラインで利用可能であるというアイデアが好きです。それがいつ破綻するかを知りたいです。1か月、2か月の場合、エッジデバイスモデルがドリフトするポイントがあり、それが起こる時の警告がありますか。

Ivonne： その質問をありがとうございます。私たちは内蔵しました。独自のAIを内蔵しており、それをBirthrightと呼んでいます。Birthrightは多くのデータから派生しています。それは子どもの3か月齢までのWHO標準データです。その中の情報は子どもが3歳の時に終了します。しかし早期研究では、早期栄養と早期乳児ケアが非常に重要であることが示されており、特にWHOがチャート化した子どもの発達に関する異なる百分位を見る際に重要です。現在のガイドラインはそれ以上もありますが、重要なガイドラインは0歳から3歳までです。

Julius Hill（審査員）： 同僚に同意します。非常に重要な原因であり、対処すべき非常に大きな対応可能市場です。しかし、開発サイクルでどこにいるか、既に使用したユニット数、今後の計画についてよくわかりませんでした。

Ivonne： ありがとうございます。現在の状況まで、多くの機関パートナーがいるにもかかわらず、かなり自己資金で資金提供しました。アフリカ連合とのパートナーシップがあります。南アフリカ開発共同体とのパートナーシップがあります。しかし現時点では、規制の観点から、わずか2か国です。

4. 環境・持続可能性分野のイノベーション

このセクションでは、既にOptic CloudとProject Mの詳細な発表と審査員との質疑応答を上記に含めております。両社とも、デジタル廃棄物の削減とクラウドコスト最適化、再生可能エネルギーサイトでの分散型AIコンピューティングという、環境持続可能性の異なる側面に取り組んでいます。

VJ Keria（Optic Cloud） は、インターネットの50%を占めるデジタル廃棄物が3兆ドル以上の価値があり、2030年までに85%増加する世界排出量の2%以上を推進していることを指摘しました。同社のSOC 2準拠プラットフォームは、組織のクラウドコストを最大60%削減し、排出を30%削減しながら、100倍の効率向上を実現するカスタムAIモデルとエージェントインテリジェンスを使用しています。節約の一部は先住民コミュニティに還元され、彼らは地球の生物多様性の80%を保護しています。

Matthew（Project M） は、単一のAIデータセンターが28万世帯と同じエネルギーを消費し、130万のロンドン-ニューヨーク便に相当する炭素排出を生成することから始めました。西オーストラリアでは年間1.4テラワット時以上の再生可能エネルギーが無駄になっており、これは世界的問題であることを説明しました。Project Mは再生可能エネルギーサイトに直接展開される分散型モジュラーAIコンピューティングノードを開発し、グリーン電子が安価で豊富な時期にスケジューリングを最適化する独自のアルゴリズムにより、59%のエネルギーコスト節約と検証可能なカーボンクレジットを実現しています。

5. 審査員質疑応答と起業家ディスカッション

競技終了後、司会者は起業家たちに一般的な質問を投げかけました。複数のピッチラウンドを経験した起業家たちに、ピッチが時間とともにどのように変化するか、バーチャルから対面への変化があるかを尋ねました。

起業家（名前不明）： 私は毎回変更します。なぜなら、個人的に新鮮さを保つ必要があると感じるからです。しかし、本当に聴衆次第だと思います。2分間は本当に短いピッチです。そのため、2つの大きなポイントを伝えようとする必要があります。そのため、時間の量と聴衆のタイプに応じて変更します。

別の起業家： おそらく2分間で実際にフレーム化するために、全体的にどの市場でプレイしているか、問題は何か、ソリューションは何か、そして特に特に特に常に何かを求めることです。機会があり、ここにネットワークがあるので、要求で締めくくってください。

聴衆から質問があり、AIが急速なペースで影響を作り出している中で、新しいモデルや新しいアーキテクチャが登場している中で、公開されたばかりの新しいものを試すこと対継続的な製品ロードマップや研究とのバランスをどのように取るかについて質問されました。

起業家（MAP関連）： 私たちにとって、新しい研究が出てくることに基づいて常に足元にいる必要がありました。なぜなら、写真で身長を高い精度で予測できるアルゴリズムがありましたが、顧客が「写真で体重もできますか」と言ったからです。それが非常に困難であることを知っていました。そのため、現在、すべての研究を読み、協力している研究チームがいます。限界を押し上げてより多くのことができるかどうかを研究していますが、それは常に顧客が求めていることから来ています。既存の経路をより新しいアプローチでどのように助けることができるかですが、それは常に最初であり、より多くのことをしたいという意欲ではありません。機能の多さよりも有用性だと言えるでしょう。

別の起業家（Cure AI）： 私たちが行ったことは、臨床研究チームを製品ロードマップの一部にすることです。製品チームが異なる能力について考えている時、それは一つには、証拠が何であるかについて研究科学者も入力を与えており、二つ目に、私たちが取り出すどのような製品能力も実装されて、他のパートナーと協力し、地上で何が機能して何が機能しないかの証拠を生成するようにします。そのため、それらのチームが非常に密接に協力しています。

司会者は、Shark Tankの番組でキャスティングを行っており、時々起業家がパネルから攻撃的または対立的な質問を受けることについて質問しました。そのような状況をどのように処理するかを尋ねました。

起業家： 実際の質問の良心を無視し、質問自体にだけ焦点を当てる必要があると思います。感情を通り過ぎて、回答を提供することに焦点を当ててください。

別の起業家： 私はそれに付け加えて、まず非常に非常に大きく深呼吸します。その後見上げて、自分を落ち着かせ、質問が何についてかを本当に理解しようと思います。なぜなら、頭の中では彼らが攻撃していると思っているかもしれませんが、おそらくそれは本物の質問です。頭の中で考えているよりも多いのです。彼らが私のソリューションのいくつかの制限を見ていると。謙虚になってください。はい、私のソリューションにはまだ制限があり、それについて構築してください。

聴衆から、Innovation Factoryにどのように申請したか、どのようにピッチしたか、今日ここに至るまでのプロセスについて質問がありました。

起業家（Project M関連）： まず、AI for goodウェブサイトとITUウェブサイトですべて利用可能なオンライン申請を書く必要があります。異なるカテゴリーがあります。私たちの一部はロボティクス、ヘルス、私のカテゴリーは気候でしたが、他のソリューションに対して複数のピッチングラウンドを経る必要がありました。COP 29で発表する上位2つの1つとして選ばれ、COP 29でAI気候行動賞の勝者となり、ここでのこのポジションを獲得しました。

Braden（AI Diagnostics）： プロセスについてあまり付け加えませんが、GlidanceのAmosと私にとって追加することがあります。実際にこれを加速器を通じて知りました。創設者、起業家として、コアビジネスに集中して頭を下げて忙しいです。加速器、インキュベーターをすべての起業家に推奨します。彼らは私たちに連絡して「これに適していると思います。申請しませんか」と言いました。申請し、その後明らかに紳士と同じプロセスを経ました。しかし、第三者が私たちを代表し、私たちと一緒に箱の外でのことを本当に望んでいなければ、決して学んだり聞いたりすることはなかったでしょう。そのため、すべての起業家に推奨します、加速器、インキュベーター。そこに出て、彼らのリストに名前を載せてください。彼らの全体的な目標はあなたを助け、機会をあなたの前に持参することだからです。そのため、頑張ってください。

Ivonne（Elevate Africa AI）： 私にとっては、AI for good イノベーションファクトリーコンペティションをLinkedInで見つけ、そのため申請してそれに上げられることになりました。私は「うわあ、私たちのビジョンと一致するAIについて対処するそのような良いプラットフォーム」のようだったので、それが私たちが申請した理由でした。

6. 最終審査結果発表

Julius Hill（審査員代表）： 聞いてください、ここのすべての審査員を代表して、ここでのすべての単一のイノベーションとすべての単一のプレゼンテーション、そして質問への回答方法に深く感銘を受けたことを申し上げます。これらすべての皆さんに拍手を送ってください。これが国連ITUとAI for goodが目指すものです。ありがとうございます。

残念ながら、次のラウンドに進むことができるのは4人のみです。名前が呼ばれなかった場合でも、参加していただいたことを感謝し、イノベーションを続けてください。

次に進む4人のリストを発表します。Glidance、Prediction、MAP、そして決勝進出する最後の出場者はElevate Africaです。おめでとうございます。

司会者： 進出する皆さんおめでとうございます。そして、すべての起業家の皆さんに再度感謝いたします。ここに皆さんのための証明書があります。お渡しします。しかし、参加していただき、人工知能と機械学習技術を使用してポジティブなインパクトを推進する作業を行っていただき、再度ありがとうございます。

もちろん、私たちの審査員の皆さんに感謝し、すべてをまとめてくれたGimとEmilとチームに感謝します。決勝戦への参加を楽しみにしています。そして皆さん全員に、数時間後にここCenter StageでのAI Film Festivalにご参加いただければと思います。私の声を聞くのに疲れていなければ、司会をさせていただきますので、ぜひそこでお会いしたいと思います。フェスティバルで上映する本当に革新的で興味深いフィルムプロジェクトがいくつかあります。ありがとうございました。