Moss
Fall 2025活動中Conversational AIのためのリアルタイムsemantic search
- サマリー
- Conversational AI向けに、リアルタイムsemantic search runtimeを提供する
- 課題
- 検索がネットワークやデータベースを経由するため、AIエージェントの応答に遅延とコストが生じる
- 解決策
- RustとWebAssembly製のvector indexをブラウザ・端末・サーバー上で実行し、10ms未満で検索する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 5 人
事業内容
Mossは、会話型AIおよびマルチモーダルAI向けのリアルタイムsemantic search runtimeを構築している。音声エージェント、copilot、チャットインターフェースが10ミリ秒未満で情報を検索し、推論し、応答できるようにし、AIとのやり取りを本当に自然に感じられる応答性を実現する。 会話型AIや音声AIのプロダクトを構築したことがあれば、遅延を体感したことがあるはずだ。エージェントが一瞬止まり、知性のように感じられていた体験が途切れる瞬間。そのボトルネックは、ほとんどの場合retrievalにある。クエリがネットワークやデータベースを経由するたびに、遅延とコストが増えていく。Mossは、エージェントが動作する場所の近くにretrievalを保持することで、このギャップを解消する。 Mossは、RustとWebAssemblyで構築した最適化済みのvector indexを組み込み、ブラウザ、モバイルデバイス、サーバー上でネイティブに動作する。これにより、瞬時に応答し、文脈を理解し、適応するAIプロダクトを構築できる。ユーザーのエンゲージメントを維持し、新しい種類のインタラクションを可能にする体験を実現する。顧客にとっては、ユーザー retentionの強化、conversion率の向上、そしてリアルタイムの理解によって初めて可能になるまったく新しいプロダクトカテゴリーという、具体的なビジネス価値につながる。Mossはすでにvoice AIおよびdeveloper platformの本番パイロットで稼働しており、10ミリ秒未満のretrievalと、従来のpipelineと比べて70〜90%のtoken削減を実現している。