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AIスタートアップProbablyは2026年6月16日、Andreessen Horowitz(a16z)から900万ドルのシード資金を調達したと明らかにしました。同社は、誤った情報やいわゆる「幻覚」がユーザーに届くのを防ぎ、決定論的システムで一般的な99.99%の精度をAIで実現することを目指しています。
LLMは高性能化が進む一方で、幻覚や単純な事実誤りを避けることが難しいという課題が残ります。創業者のピーター・イライアス氏は、こうした誤りを根本から取り除くには、AI開発の前提そのものを見直す必要があると説明します。
同社の最初の製品は、複雑なデータセットから素早く答えを導くデータサイエンスツールです。各回答には引用と、どのように導き出したかを示す監査証跡が付き、誤りが紛れ込まないよう独自の検証システムで答えを照合します。LLMはこの検証器に対して学習させられ、システム全体が高速かつ正確な回答に最適化されています。
イライアス氏は「ハーネス(検証構造)の設計が優れているほど、モデルは弱くてよい」と語ります。文脈を十分に絞り込めば、モデルは無理をせずに正しい答えを出せるためで、本質は曖昧さの削減だと位置づけます。
この仕組みにより、同社のツールはフロンティアモデルより「4段階弱い」モデルで動きます。データセンターではなくデスクトップなどローカル環境で実行でき、AI利用に伴うトークン費用を大きく抑えられる点が特徴です。トークン費が上昇しAI予算を見直す企業が増えるなか、この方針は歓迎されそうです。
同社は会計や医療など「精度が重視されるあらゆる用途」に同じエンジンを広げる構えです。イライアス氏は、大手AIラボがこの取り組みに着手しないのは「モデルを訂正する回数が多いほど収益が増えるため、動機がないからだ」と指摘しています。