評価中のAI企業は本当に防御可能ですか？それとも他人のモデルの上のUIに過ぎませんか？AIスタートアップは2025年に€1,315億を調達しました。ほとんどは生き残れません。ファウンデーションモデルがスタートアップが固有と売り込んだ機能を統合するにつれて、「ラッパー時代」は崩壊しています。30件以上の評価から：40%に重大なラッパーリスクがありました。30%は中程度の防御可能性。20%のみが強いモートを持っていました。このサービスは分子レベルまで踏み込みます — AIアーキテクチャをリバースエンジニアリングし、データの来歴を評価し、モデル性能の主張をテストし、モートが本物か、人工的か、存在しないかを判定します。
「AI企業」の70%はファウンデーションモデルの上の薄いレイヤーです。OpenAIやAnthropicがその機能を組み込み能力として出荷した時、スタートアップのバリュープロポジション全体が一夜にして蒸発します。過去12ヶ月で評価した4社にそれが起こるのを見てきました。
AIデモは魅惑的です。慎重にキュレーションされたデモは、月$50のAPI呼び出しを$5,000万のブレークスルーに見せることができます。インフラの請求書を読んで、数週間ではなく数分で違いを判断できる人物が必要です。
データの来歴は新しいIPですが、ほとんどの投資家は企業のデータ優位性がGDPRとEU AI Actの下で本物で、持続可能で、法的に防御可能かどうかを評価できません。データモートがモートです。それ以外はすべて一時的です。
EU AI Actはリスクの新次元を生みます。高リスクAI分類は誰も予算に組み込んでいない€500K〜€200万のコンプライアンスコストを追加できます。そして他人のモデル上に構築された企業は、プロバイダーが条件を変更した時にコンプライアンスに対するコントロールがゼロです。
表面レベルの主張から分子レベルの実態まで進む体系的調査。各層は前の層の上に構築され、AIが実際に何であるか、どの程度防御可能か、モートがどのくらい持続するかの完全な全体像を作成します。
AIパイプラインをリバースエンジニアリング：データ取り込み、特徴エンジニアリング、モデルアーキテクチャ、推論パイプライン、フィードバックループ。ファインチューニングモデルか、RAGシステムか、プロンプトチェーンか、本物の新規アーキテクチャか？
データの来歴、希少性、ネットワーク効果、防御可能性を評価。十分な資金を持つ競合他社が12ヶ月でこのデータ優位性を複製できるか？データは合法的に取得されGDPRに準拠しているか？
トレーニング方法論、アーキテクチャイノベーション、ドメイン固有の最適化。有能なMLチームが3ヶ月で再現可能か？本物の営業秘密があるか、それともプロンプトエンジニアリングに過ぎないか？
ファウンデーションモデルのロードマップ（OpenAI、Anthropic、Google、Meta）に対する技術的モートのマッピング。モートの正確な位置と、コモディティ化までの持続月数。
31の本番AIモデルの構築と30社以上のAI企業の評価から構築されたフォレンジクスAI評価方法論。表面レベルの技術レビューを超えて分子レベルのアーキテクチャフォレンジクスに踏み込みます。
シードからシリーズCまでAI-ファーストスタートアップを評価するVC。AIがバリューテーゼであるAI対応企業を取得するPE企業。AIテクノロジーパートナーシップを評価するCVCアーム。レビューしただけでなく、本番AIを構築した人物が、このAIが本物かどうかを判断する必要がある方。
標準的なテクDDは技術スタック全体をカバーします：インフラ、チーム、セキュリティ、スケーラビリティ。AIモートフォレンジクスはAIに特化しています：AIは本物か？防御可能か？ファウンデーションモデルがコモディティ化するまでどのくらいか？一般的な健康診断の後の専門的な検査と考えてください。
複数のシグナル：外部プロバイダーへのAPI呼び出しパターン、応答レイテンシプロファイル、エラーメッセージパターン、モデル動作の一貫性テスト、インフラコスト分析vs.主張された能力、直接的なアーキテクチャ調査。独自モデルを実行する企業は、OpenAIのAPIを呼び出す企業とは根本的に異なるインフラのフットプリントを持っています。
自動車（ルノー・日産）、エンタープライズプラットフォーム（シスコ）、産業IoT（ABB）、一般的なSaaSにわたる本番AIの深い専門知識。創薬や気候モデリングなど高度に専門化された領域については、アプリケーションレベルの評価にはドメイン固有の専門家と連携しながら、AIアーキテクチャと防御可能性の評価を主導します。
30件以上の評価から：約40%は重大なラッパーリスク（ファウンデーションモデル上の薄いレイヤー）、30%は中程度の防御可能性（独自データまたはファインチューニングがあるが再現可能）、20%は強いモート（真のアーキテクチャイノベーションまたは代替不可能なデータアセット）、10%は例外的（複製が非常に困難な真のブレークスルー）。
すべての評価にEU AI Act分類が含まれます：許容不可（禁止）、高リスク（重いコンプライアンス要件）、限定リスク（透明性義務）、最小リスク（自主規制）。高リスク分類については、コンプライアンスコスト（€200K〜€200万以上）、タイムライン、ビジネスモデルへの影響を推定します。これは欧州でのAI投資にとってますます重要になっています。
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