Valgo
Winter 2026活動中physical AI向けの保険リスクレイヤー
- サマリー
- 自律システムの保険会社向けに、リスク定量化プラットフォームを提供する
- 課題
- 自律トラックやロボットは過去の保険金請求データがほぼなく、保険料を算定できない
- 解決策
- 経路・タスク・環境の確率モデルを構築し、保険料算定に必要な損失額をシミュレーションする
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 3 人
事業内容
保険会社は、自律システムの保険料を適切に算定できずにいる。過去のデータがほとんど存在しないためだ。自動車保険では300億件を超える保険金請求記録を活用できる一方、自律走行トラックやロボットにはほぼデータがない。Valgoは、そのギャップを埋めるリスク定量化プラットフォームを提供する。ルート、タスク、環境に関する確率モデルをゼロから構築し、保険会社が補償内容を設計・算定するために必要な損失額のシミュレーション結果を出力する。Valgoは、保険会社が自律システムのリスクを適切に評価し、自信を持って保険料を設定できるようにする基盤レイヤーとなる。 チームは、自律システムのリスク推定と保険業界の双方における豊富な経験を組み合わせている。SydneyとRobertはStanfordで博士号を取得し、physical AIシステムの安全性に関する第一人者である。SydneyはSafety-Critical Systemsの検証に関する教科書を執筆し、Stanfordで同分野の講義も担当している。RobertはMIT Lincoln Laboratoryに7年間在籍し、FAA認証を取得した航空機衝突回避システムの設計・検証を担う中核チームの一員だった。このシステムは現在、世界標準となっている。JonはStanford GSBのSloan Fellowであり、アクチュアリーでもある。12年以上にわたり保険業界のリーダー職を務め、アジア太平洋地域最大級の保険会社の一つでCorporate Development責任者として、総額50億ドルを超えるM&Aを主導した。