元Twitter CEOのParallelが3000万ドル調達、「AI向けウェブ」構築へ

現在のウェブは、人間の視線と広告クリックを前提に作られています。しかし、ネットを最も利用する主体が人間からAIエージェントへと急速に移り変わる中、従来の仕組みは悲鳴を上げています。

2022年にTwitter社を去った元CEOのパラグ・アグラワル（Parag Agrawal）氏が、この課題を解決するための新会社「Parallel Web Systems」を立ち上げました。同社はKhosla Ventures、First Round Capital、Index Venturesなどの著名ベンチャーキャピタルから3000万ドル（約45億円規模）を調達しています。

2023年にカリフォルニア州パロアルトで設立された同社は、現在25人の少数精鋭チームで運営されています。アグラワル氏は先週、独自の「Deep Research API」の提供開始を発表しました。難関ベンチマーク2項目において、人間だけでなくOpenAIのGPT-5を含む主要モデルの精度を上回ったと主張しています。

AI向けに再設計される「プログラマブル・ウェブ」

Parallelが目指しているのは、AIのための新しいウェブインフラです。

人間による閲覧とは異なり、AIは膨大なデータを短時間または数時間かけて処理します。しかし現在のウェブは、ペイウォールやアクセス制限、閉ざされたデータ孤島が増加しており、AIが情報を収集する際の大きな障害となっています。

そこでParallelは、AIが「何が必要か」を宣言するだけで、裏側のインフラが必要な情報の探索、計算、推論を行い、結果をプッシュ配信するアーキテクチャを設計しました。

アグラワル氏のLinkedIn投稿によると、同社の基盤はすでにスタートアップや大企業で毎日数百万件のリサーチ業務を処理しているとのことです。特に急速に普及しているコーディングエージェントが、技術ドキュメントの検索やバグ修正の調査に同社の検索機能を活用しています。

なぜ重要か

私たちは、ParallelがAIエージェント開発における最も泥臭く、かつボトルネックとなっていた領域に狙いを定めたと見ています。

自律型エージェントを開発するエンジニアにとって、スクレイピング対策の回避やデータクレンジングの自前構築は大きな負担でした。出所の検証が可能な高精度リサーチAPIが外部から利用できるなら、調査系エージェントの構築ハードルは大幅に下がるため、試す価値は十分にあります。

業界全体から見ても、OpenAIやGoogleのような巨大企業が独自の閉じたエコシステムで検索機能を統合する中、Parallelのような中立的なクラウドインフラプロバイダーが登場することは、独立系AIスタートアップにとって選択肢の確保につながります。

ただし、懸念点がないわけではありません。AIがコンテンツを消費するだけで元サイトにPVや広告収益が還元されなければ、パブリッシャー側の防衛壁はさらに高くなるはずです。Parallelが掲げる「AIのためのオープンで価値に基づいた市場」が、コンテンツ提供者側を納得させられるビジネスモデルを提示できるかが最大の試金石となります。