インシデントマネジメントAI「Incident Lake」とは？SIGQが1.23億円を資金調達、その技術とビジネス戦略を解説

資金調達の概要と引受先
インシデントマネジメント特化のAgentic AI「Incident Lake」
資金調達の目的：Go-to-Market戦略の本格始動
Incident Lakeについて
各投資家からのコメント
株式会社SIGQ 代表取締役金築敬晃のコメント
AI Workstyle Lab編集部コメント

資金調達の概要と引受先

今回の資金調達は、J-KISS型新株予約権の発行によるエクイティファイナンス9,300万円と、金融機関からのデットファイナンス3,000万円を組み合わせたものです。

エクイティファイナンスの引受先には、みずほキャピタル株式会社、SMBCベンチャーキャピタル株式会社といったベンチャーキャピタルのほか、株式会社プレイドの倉橋健太氏、柴山直樹氏、桑野祐一郎氏、株式会社マネーフォワード元執行役員の黒田直樹氏、株式会社PKSHA Technology元執行役員の下村勇介氏など、国内有数のSaaS/AIスタートアップ企業の成長を牽引してきた個人投資家9名が名を連ねています。

デットファイナンスは、日本政策金融公庫および常陽銀行より、代表者無担保・無保証（協会保証付）かつ長期の約定返済という条件で融資が実現しました。

インシデントマネジメント特化のAgentic AI「Incident Lake」

SaaSやクラウドが社会インフラとして普及する現代において、システムインシデント（障害など）への迅速な対応は、事業継続と企業信頼性を左右する重要な要素です。しかし、情報の断片化や手順の複雑化により、現場のエンジニアやマネージャーには高い負荷がかかっています。

SIGQが開発する「Incident Lake」は、GoogleのGemini、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaudeといった最先端のLLM（大規模言語モデル）の進化をプロダクトの核に取り入れた、インシデントマネジメント特化のAgentic AIです。組織の「暗黙知」や「意思決定プロセス」を構造化データとして蓄積し、意思決定を劇的に高速化する「インシデント・インテリジェンスレイヤー」として機能します。

このシステムは、特定のLLMモデルに依存しないアーキテクチャを採用しているため、基盤となるLLMの推論能力が向上するたびに、解析精度や意思決定のスピードが自動的に引き上げられる設計です。日々の対応ログやベテランの判断基準（暗黙知）を収集し、LLMが活用できる形で構造化することで、組織固有の貴重なデータ資産として蓄積されます。データが蓄積されるほど、「その組織にとっての正解」を深く学習し、唯一無二の意思決定支援基盤へと進化し続ける点が特徴です。

資金調達の目的：Go-to-Market戦略の本格始動

今回の調達資金は、主に以下の3点に充当され、エンタープライズ領域での展開と組織的な成長を加速させます。

エンタープライズ組織の立ち上げ： 金融、製造、通信・インフラ、大規模SaaSなど、高度な信頼性と説明責任が求められる企業への導入を支援するセールス・カスタマーサクセス（CS）チームを新設します。
マーケティング投資の拡大： 展示会やデジタルマーケティングを通じて、インシデント対応における意思決定の高度化という観点から、次世代の運用スタイル（AIOps）の認知・理解を市場に広めます。
パートナーシップによる「運用のラストワンマイル」の資産化： システムインテグレーター（SIer）やクラウドベンダーとの協業を通じ、複雑化するエンタープライズ運用環境における「Incident Lake」の基盤化を推進します。既存のプラットフォームでは捉えきれなかった現場の意思決定や暗黙知を構造化データとして捕捉し、これをLLMの進化と掛け合わせることで、組織独自の意思決定資産を流通・蓄積させる新たな運用エコシステムを構築します。

Incident Lakeについて

「Incident Lake」は、最先端LLMの進化をエンジンとし、散らばった運用データを統合して、意思決定を劇的に速める「インシデント・インテリジェンスレイヤー」です。Slackでの対話、既存のチケット管理ツール（ServiceNow、Atlassian Jira等）に蓄積されている情報、現場の判断といった「生きたデータ」を取り込み、LLMが即座に活用できる形でIncident Lake内に蓄積します。データが溜まるほど、LLMは「その組織特有のルールや過去の教訓」を深く理解し、回答や支援の精度が自己進化し続ける仕組みを構築しています。

既存のチケット管理ツールを置き換えるのではなく、それらと併用することで真価を発揮します。既存ツールに記録される「結果」だけでなく、その過程にある「判断の理由」や「試行錯誤」というラストワンマイルのデータをIncident Lakeが吸い上げ、構造化することで、情報の資産化を促進します。また、既存ツールと連携しながら、Incident Lake内に醸成された「組織の知恵」をマネージャーへ提供し、情報整理の労力を最小化し、迅速かつ妥当性のある判断を支えます。

Incident Lakeは、使うほどに賢くなる「組織専用の意思決定エンジン」として、エンタープライズ運用のあり方をアップデートします。

Incident Lakeプロダクト紹介サイト: https://incidentlake.com
Incident Lake導入・業務提携に関するお問い合せ先: https://incidentlake.com/contact

各投資家からのコメント

みずほキャピタル株式会社投資第1部シニアインベストメントマネージャー細田大輔氏

社会のデジタル化が進む中、企業のインシデント対応は増加傾向にあり、スピード・効率化・高度化が強く求められています。金築代表の豊富な現場経験に基づくSIGQのプロダクトは、金融機関を含む多様なステークホルダーを抱える企業に必要な機能を提供できると確信しています。SIGQと金築代表だからこそ企業のインシデント対応力の底上げを実現できると考え、投資を決定しました。

SMBCベンチャーキャピタル株式会社投資営業第四部次長馬籠勇人氏

SIGQ社は、インシデント対応に忙殺されるマネージャーの業務オペレーションを効率化し、高度な意思決定をサポートするAIネイティブなプロダクトを提供しています。この領域において圧倒的な知識と経験を持つ金築代表だからこそ、金融機関をはじめとしたエンタープライズのクライアントに寄り添い、課題を解決し続けられると信じています。SMBCグループのリソースを活用し、この挑戦を支援してまいります。

個人投資家（株式会社マネーフォワード元執行役員黒田直樹氏）

インシデント対応は、経営へのダメージの大きさや高度な判断が求められる難しさから、熟練エンジニアに委ねられてきました。「Incident Lake」は、障害関連情報の集約やLLMの進化を取り込むことで、熟練エンジニアの代替役や最良のサポート役になろうとしています。AIネイティブなプロダクト設計とチームづくりで、SIGQのAIネイティブな挑戦を心から応援します。

個人投資家（株式会社PKSHA Technology 元執行役員下村勇介氏）

インシデント対応は必要不可欠な「組織ペイン」であり、夜間・休日のオンコール対応は疲弊を生み、社内外へのコミュニケーションコストも膨大です。一方で、対応の暗黙知を「ナレッジ資産」として蓄積し、最適な説明ストーリーを作ることができれば、顧客の信頼獲得の武器にもなります。金築代表はインシデント対応の卓越した専門家であり、この社会課題を解決してくれると確信しています。「Incident Lake」が広まり、インシデント対応の痛みが最小化された世界を楽しみにしています。

個人投資家（株式会社SIGQ 社外アドバイザー宮原忍氏）

SaaSやクラウドが社会インフラ化する一方で、インシデント対応はいまだ個人の経験や属人的判断に依存し、再利用可能な知見として蓄積されにくい領域です。Incident Lakeは、顧客ごとに最適化されたAIエージェントによって情報を集約・構造化し、現場の判断や対応プロセスを「意思決定資産」として残すアプローチを採っています。社外アドバイザーとして金築代表と議論を重ねる中で、この領域に深く根差したドメイン知識と、それを事業・プロダクトとして成立させる実装力こそが、同社の競争力を形づくっていると確信しました。

株式会社SIGQ 代表取締役金築敬晃のコメント

システムの重要性が増し続ける現代において、インシデント発生時に最も負荷がかかり、かつ重要な判断を迫られるのは運用マネージャーです。しかし、実際には情報の集約や状況把握といった作業に忙殺され、本来の役割である戦略的な意思決定に時間を割けていないのが実状です。

Incident Lakeは、多忙なマネージャーがAIエージェントを右腕として駆使することで、情報収集や分析の工数を最小化し、最速で的確な判断を下せる環境を提供します。マネージャーが本来の仕事に集中し、高付加価値な人材の時間と生産性にレバレッジをかけることこそが、企業の生産性を最大化し、ひいては企業価値の向上につながると確信しています。今回の資金調達を通じて、Go-to-Marketの体制を強力に推進し、多くの企業の経営基盤を運用の側面から支えてまいります。

関連リンク

株式会社SIGQ: https://company.sigq.io

AI Workstyle Lab編集部コメント

SIGQの資金調達は、インシデントマネジメント領域におけるAI活用の大きな可能性を示しています。SaaSやクラウドが普及する現代において、システム障害への迅速な対応は企業の信頼性に直結するため、その効率化は喫緊の課題です。Incident LakeのようなAgentic AIは、断片化された情報を統合し、熟練者の「暗黙知」を構造化することで、意思決定の速度と精度を飛躍的に向上させます。これにより、金融や製造業といった高度な信頼性が求められる業界で、事業継続性の強化と運用コスト削減に大きく貢献するでしょう。将来的には、あらゆる企業のDX推進における重要な基盤となり得ると考えられます。

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