航空宇宙、防衛、エネルギー、エレクトロニクス、データセンター、自動車産業にサービスを提供する AI ネイティブ シミュレーション ソフトウェア会社 NP Company (NP Co.) は、プレシード資金調達ラウンドで 600 万ユーロを調達しました。このラウンドは Partech が主導し、プジョーファミリーオフィスと、Mistral AI の共同創設者である Guillaume Lample 氏と Cédric O 氏、Dataiku の創設者である Florian Douetteau 氏、Artefact の創設者兼 CEO である Vincent Luciani 氏を含む著名なエンジェル投資家数名が参加しました。
2025 年にパリ サクレー大学でシミュレーション用 AI を専門とする博士研究員であるエマニュエル メニエ氏とマチュー ナストルグ氏によって設立された NP 社は、ミストラル AI を含むヨーロッパの大手 AI 企業数社の開発で重要な役割を果たしてきたフランスの国立研究機関であるインリアから生まれました。
同社は、産業物理データに基づいて事前トレーニングされた変圧器モデルを活用した新世代の物理シミュレーション テクノロジーを開発しています。 NP Co. は、最新の大規模言語モデルの背後にあるアーキテクチャを物理シミュレーションに適応させることで、エンジニアリング ワークフローを劇的に加速することを目指しています。
単一の設計反復を解決するのに数日、さらには数週間かかる従来のシミュレーション ソフトウェアとは異なり、NP 社のテクノロジーは、アセンブリ全体で同じレベルの忠実度を維持しながら、数秒で結果を提供します。同社によれば、同社の技術は産業用ベンチマークで最大 1,000 倍の速度向上を実証しており、大規模な組み立てシミュレーション向けに技術の開発を継続しているという。
NP Company の共同創設者兼 CEO である Emmanuel Menier は、AI の次の大きな進歩は、会話型システムではなくエンジニアリング アプリケーションによってもたらされると信じています。
何十年もの間、工業デザインにおけるボトルネックはシミュレーションのステップでした。私たちはそのボトルネックを取り除き、エンジニアがシミュレーションの解決を待つことなく、人類の最も緊急な課題の解決に時間を費やせるようにしています。
NP 社のアプローチの主な差別化要因は、事前トレーニングされた基礎モデルの使用です。導入前に広範な顧客固有のトレーニングを必要とする前世代の AI ベースのシミュレーターとは異なり、NP 社のモデルは、顧客のインフラストラクチャ内に導入された瞬間から価値を提供するように設計されています。
私たちは、既存のもののより高速なバージョンを作成することを目指したわけではありません。事前トレーニングされた基本モデルを使用すると、これまで 1 つの設計を実行するのにかかっていた時間内に、何千もの設計を検討できるようになります。それにより、これまでとは異なる種類のエンジニアリングが可能になります。
共同創設者兼 CTO の Matthieu Nastorg 氏は次のように述べています。
新たに調達した資金は、NP社の研究チームを拡大し、基礎的なシミュレーションモデルの開発を加速するために使用される。長期的には、同社はその技術を産業インフラ向けの自動設計システムやリアルタイム運用シミュレーターに拡張する予定です。