11月10日、SiliconAngleが「Mercor raises $750M at $20B valuation to take AI agent evaluation to enterprises」と題した記事を公開した。AIモデルの訓練・評価データを提供するMercorが7億5000万ドルの資金調達を完了し、エンタープライズ向けAIエージェント評価市場に本格参入する方針を発表した。
1年でバリュエーションが倍に——$20Bの根拠
Mercorは、AIモデルの訓練・評価に使う人間の専門知識を提供するスタートアップだ。500万人超のドメインエキスパート（特定分野の専門家）から成るネットワークを活用し、これまで主にフロンティアAIラボ（OpenAIやAnthropicのような最先端AI研究機関）向けにサービスを提供してきた。
今回のSeries Dラウンドでの評価額は200億ドル（約3兆円）。前回は2025年10月にFelicis Venturesがリードした3億5000万ドルのSeries Cで評価額100億ドルだったため、わずか1年でバリュエーションが2倍になった計算だ。
収益面も急成長している。共同CEOのBrendan Foodyは今年7月にXへの投稿で、年換算収益が6月時点で20億ドルを超えたと明かしている。フロンティアラボ向けビジネスがここまで立ち上がったことが、今回のエンタープライズ展開への自信の背景にある。
「公開ベンチマークで高スコアでも、業務では使えない」問題
今回の資金調達の核心にあるのは、もう一人の共同CEOであるAdarsh Hiremathが指摘する問題意識だ。
「あるモデルが公開ベンチマークで高スコアを出しても、特定の企業がどう動くかを規定するシステム、ポリシー、エッジケースでは失敗しうる」
MMLUやHumanEvalのような汎用的な標準評価セットで好成績を収めたモデルが、企業の実務で通用するかどうかは別問題、という指摘だ。Mercorはエンタープライズ顧客ごとにカスタムベンチマークを構築し、その企業独自の基準でモデルを評価・追加訓練（ポストトレーニング）する仕組みを提供する。
この「企業ごとに異なる評価基盤」というアプローチは、汎用ベンチマークを提供する既存プレイヤーとの明確な差別化軸となっている。競合他社が標準化されたスコアを提供するのに対し、Mercorは各企業の業務フロー・社内ポリシー・エッジケースを反映した評価環境そのものを構築・納品するモデルを目指している。エンタープライズ向けにはこの評価インフラの導入から運用支援までを一括提供することで、顧客ロックインと継続的なデータ蓄積を両立させる設計だ。
この基盤の一部を担うのが、今年7月に買収したニューヨークのスタートアップ**Deeptune**だ。Deeptuneのチームは過去2年間、AIエージェントが練習するための企業アプリケーションを数百種類シミュレートする環境を構築してきた。今回の調達資金の一部はこの評価インフラの拡充に充てられる。
出資者の顔ぶれ
リード投資家は非公表だが、出資企業の顔ぶれが注目される。
- コーポレート投資家: Nvidia、Salesforce、Zoom
- リターン投資家: Benchmark Capital、Felicis Ventures、General Catalyst
- 新規投資家: Sapphire Ventures、Apollo Global Management関連ファンド、G Squared、Glade Brook Capital、StepStone Group、XTX Ventures、Fundomo（欧州を拠点とするベンチャーファンド）
NvidiaとSalesforceという、AIインフラとエンタープライズSaaSの両雄が名を連ねている点は、Mercorのエンタープライズ展開の方向性と整合している。
Sapphire VenturesのプレジデントであるJai Dasは、「これまでエキスパート主導の訓練データの主な買い手はフロンティアラボだったが、オープンモデルが十分な性能に達するにつれてエンタープライズがその担い手になる」と見ており、Mercorがラボとの数年間の実績から構築したものは「簡単には複製できない」と評価している。
なお、今回の7億5000万ドルには従業員株式のテンダーオファー（既存株主・従業員から株式を買い取る手続き）が含まれており、新規資本との内訳は非公表だ。
詳細はMercor raises $750M at $20B valuation to take AI agent evaluation to enterprisesを参照していただきたい。
