生成AI ROIプラットフォームPay-Iは、ヒューズパートナーとTola Capitalが率いる490万ドルのシードラウンドを調達し、Genai Returnを追跡および予測する

Fuse PartnersとTola Capitalが率いるSeed Roundは、Genai Returnをリアルタイムで追跡および予測するように設計された新しいクラスのRoi-Intelligenceプラットフォームを裏付けています

Enterprises are investing heavily in GenAI but struggle to measure its ROI, a critical factor C-suite executives are now demanding. Pay-i, a new value-intelligence platform for GenAI, is emerging from stealth today to solve this. The company announced $4.9 million in seed funding co-led by Fuse Partners and Tola Capital.

企業はGenaiに多額の投資を行っていますが、ROIを測定するのに苦労しています。これは、C-Suiteの幹部が今や要求している重要な要因です。これを解決するために、Genaiの新しいValue-IntelligenceプラットフォームであるPay-Iは、今日のステルスから出現しています。同社は、Fuse PartnersとTola Capitalが共同主導するSeed Fundingの490万ドルを発表しました。

Pay-i's platform provides product, finance, and engineering leaders with a real-time dashboard linking every model call, prompt, and token to measurable business outcomes for specific use cases. This allows users to assign explicit dollar or time values to KPIs, compare multiple versions of a use case, and instantly see which model, agent, or prompt delivers the strongest return. A built-in forecasting engine projects those returns forward, enabling companies to prioritize what works, sunset what doesn't, and scale GenAI with confidence before it even goes into production.

Pay-Iのプラットフォームは、すべてのモデルコール、プロンプト、トークンを特定のユースケースの測定可能なビジネス成果にリンクするリアルタイムダッシュボードを製品、ファイナンス、およびエンジニアリングリーダーに提供します。これにより、ユーザーは明示的なドルまたは時間値をKPIに割り当て、ユースケースの複数のバージョンを比較し、どのモデル、エージェント、またはプロンプトが最強のリターンを提供するかを即座に確認できます。組み込みの予測エンジンプロジェクトは、これらのリターンを前進させ、企業が機能するもの、サンセットではないものを優先し、生産に入る前に自信を持ってgenaiをスケーリングできるようにします。

Most teams today measure success in token counts or latency, metrics that don't capture business value or justify costs. Pay-i solves this by closing the loop from GenAI actions to KPIs. For instance, customer support teams can assign a $5,000 value to fully automating tier-2 support cases with an agent. Pay-i then tracks how each change in the agent's capabilities impacts case completion time, with faster times driving greater value. Teams can A/B test multiple versions of the agent or prompt to see which delivers the strongest return on throughput, CSAT, or other KPIs.

今日のほとんどのチームは、トークンカウントまたはレイテンシの成功、ビジネス価値を獲得したり、コストを正当化したりしないメトリックを測定しています。 Pay-iは、GenaiアクションからKPIへのループを閉じることでこれを解決します。たとえば、カスタマーサポートチームは、5,000ドルの価値を割り当てて、エージェントとTier-2サポートケースを完全に自動化できます。 Pay-iは、エージェントの機能の各変更がケースの完了時間にどのように影響するかを追跡し、より速い時間をより大きな価値を促進します。チームは、エージェントの複数のバージョンをA/Bテストするか、スループット、CSAT、またはその他のKPIで最も強力なリターンを提供するものを確認することができます。

"The C-suite doesn't need another usage chart - they need proof and a forecast,” said David Tepper, co-founder and CEO of Pay-i. "Pay-i pinpoints which GenAI use cases create net-new value today, quantifies that value in dollars or hours, and predicts how it will compound tomorrow. Leaders can double-down on winners and reach ROI faster.”

Pay-Iの共同設立者兼CEOであるDavid Tepper氏は、次のように述べています。 「Pay-iは、どのGenai Use Caseが今日ネットニュー価値を生み出し、その価値をドルまたは時間で定量化し、明日どのように悪化するかを予測するかを正確に特定します。

The product is already being used by enterprise teams to assign hard dollar values to GenAI-enhanced features like customer support copilots or AI-generated reports. They then A/B test different agents or prompts for an email campaign and see how each change impacts task completion time, revenue conversion, or KPIs like CSAT. Pay-i also forecasts the business impact before full rollout.

この製品は、エンタープライズチームによってすでに使用されており、カスタマーサポートのコピロットやAI生成レポートなどのgenaiが強化した機能にハードダラー値を割り当てています。その後、A/Bはさまざまなエージェントまたは電子メールキャンペーンのプロンプトをテストし、各変更がタスクの完了時間、収益変換、またはCSATのようなKPIにどのように影響するかを確認します。 Pay-iは、フルロールアウト前のビジネスへの影響も予測しています。

Tepper previously spent 19 years at Microsoft and was a leader in Azure's internal GenAI consumption strategy. His first patent on GenAI dates back to 2011. He has since briefed F500 boards, universities, members of Congress, and UN delegations on AI economics. He co-founded Pay-i with CTO Doron Holan, who spent 27 years at Microsoft and was a core architect for Windows and Azure's throttling layer, and COO Erik Winters, a veteran operator who has scaled early-stage companies across finance and SaaS.

Tepperは以前にMicrosoftで19年間過ごし、Azureの内部Genai消費戦略のリーダーでした。 Genaiに関する彼の最初の特許は2011年にさかのぼります。彼はその後、AI Economicsに関するF500委員会、大学、議会のメンバー、国連代表団に説明を与えました。彼は、Microsoftで27年間過ごし、WindowsとAzureのスロットリング層のコアアーキテクトと、FinanceとSaasの初期段階の企業をスケーリングしたベテランオペレーターのCOO Erik Wintersと共同設​​立したCTO Doron Holanと共同設立しました。

The product reflects what they learned working with the largest cloud buyers in the world: traditional cost tooling stops at usage, while real decision-making happens where cost meets value. This is especially true in GenAI, where token-based billing, multimodal inputs, reasoning models, and agentic workflows have made unit economics opaque and ROI harder to track than ever.

この製品は、世界最大のクラウドバイヤーとの作業を学んだことを反映しています。従来のコストツールは使用状況で停止しますが、実際の意思決定はコストが価値を満たしている場合に発生します。これは、トークンベースの請求、マルチモーダル入力、推論モデル、およびエージェントワークフローにより、ユニットエコノミクスとROIの追跡がこれまで以上に追跡するのが難しくなったGenaiで特に当てはまります。

"With traditional software, we could track exactly how features were used,” added Holan. "But with GenAI, that visibility gets lost. Pay-i closes that gap and shows exactly where value is being created, in real time.”

「従来のソフトウェアを使用すると、機能の使用方法を正確に追跡できます」とHolan氏は付け加えました。 「しかし、gena​​iでは、その視界は失われます。Pay-iはそのギャップを閉じ、リアルタイムで価値が生み出されている場所を正確に示しています。」

The need for clarity is only growing. IDC projects enterprise GenAI investment will top $632 billion by 2028, but 72% of CIOs cite ROI measurement and forecasting as their #1 blocker.

明確さの必要性は増え続けています。 IDC Projects Enterprise Genai Investmentは2028年までに632億ドルを超えますが、CIOの72％はROIの測定と予測を＃1ブロッカーとして引用しています。

"Generative AI is graduating from pilots to mission-critical production. Enterprises are rolling out knowledge augmentation tools, automated workflows, and starting to create agentic services that reshape core operations and customer journeys. Scaling and managing this responsibly requires two disciplines: high-fidelity observability of entire GenAI use cases and rigorous focus on the impact of these systems through understanding the unit economics and business KPIs affected.” said Lari Hämäläinen, Senior Partner at McKinsey.

「生成AIはパイロットからミッションクリティカルな生産に卒業しています。企業は、知識の増強ツール、自動ワークフローを展開し、コア運用と顧客の旅を再構築するエージェントサービスを作成し始めています。これを責任を持って管理し、管理する必要があります。 McKinseyのシニアパートナーであるLariHämäläinenは言いました。

"Across the C-suite, patience for open-ended GenAI spending is wearing thin. Pay-i finally gives leaders the data-backed clarity to invest with conviction, transforming GenAI from an opaque cost center into a growth engine,” said John Connors, former CFO of Microsoft and Operating Partner at Fuse Partners.

「C-Suite全体で、自由回答形式のGenai支出に対する忍耐は薄くなっています。Pay-iは最終的に、リーダーに有罪判決を受けて投資するためのデータバックされた明確さを与え、Genaiを不透明なコストセンターから成長エンジンに変えました」

"Pay-i turns every AI decision into a clear cost-to-value ratio, letting enterprises see, in real time, how model and design choices affect their metrics. This transparency enables businesses to control their AI spend and allocate resources optimally. Pay-i provides a roadmap for the all-important transition to AI,” said Sheila Gulati, Managing Director at Tola Capital.

「Pay-iはすべてのAIの決定を明確なコストと価値の比率に変え、企業にモデルと設計の選択肢がメトリックにどのように影響するかをリアルタイムで見せてくれます。この透明性により、企業はAIの支出を制御し、Pay-Iを最適に割り当てることができます。

With the new funding, Pay-i will accelerate product development and bring its platform to more enterprise teams looking to scale GenAI with precision. Already live with early customers

新しい資金により、Pay-Iは製品開発を加速し、そのプラットフォームをより多くのエンタープライズチームにもたらします。すでに初期の顧客と一緒に住んでいます