インシデントマネジメントに特化したAgentic AI「Incident Lake」を開発する株式会社SIGQ（本社：茨城県つくば市、代表取締役：金築 敬晃）は、プレシリーズAラウンドにおいて、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と、金融機関からのデットファイナンスを組み合わせ、総額1億2,300万円の資金調達を実施しました。
今回のプレシリーズAラウンドでは、みずほキャピタルおよびSMBCベンチャーキャピタルに加え、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エキスパートら個人投資家9名を引受先としています。
また、デットファイナンスにおいては、日本政策金融公庫および常陽銀行より、創業期スタートアップとしては良好な条件となる、代表者無担保・無保証（協会保証付）かつ長期の約定返済での融資を実現しました。
これは、当社の事業モデルと経営体制に対する高い信頼の表れと考えております。
調達総額
1億2,300万円
調達の内訳
エクイティ（9,300万円）： J-KISS型新株予約権の発行
デット（3,000万円）： 代表者無担保・無保証（協会保証付）による長期借入
投資家（敬称略、順不同）
SaaSやクラウドが社会インフラ化する中で、インシデント対応の迅速性は、事業継続と信頼性を左右する重要な要素となっています。しかし、情報の断片化と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限界に近い負荷がかかっています。
LLMの進化を「プロダクト価値向上」に変える独自のアーキテクチャ
「Incident Lake」は、GoogleのGemini、OpenAIのChatGPT、そしてAnthropicのClaudeといった最先端LLMの進化をプロダクトの核に取り込み、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、意思決定を劇的に速めるインシデント・インテリジェンスレイヤーです。 LLMの知能向上と、蓄積された独自データの深化が掛け合わさることで、使えば使うほど組織固有の判断精度が磨かれ、唯一無二の意思決定支援基盤へと進化し続けます。
LLMの進化を即座にプロダクト価値へ：特定のモデルに依存しないアーキテクチャを採用。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となっています。
組織の「暗黙知」を構造化データへ転換：日々の対応ログや、これまで現場のベテランに閉じていた判断基準（暗黙知）を収集し、LLMが理解・活用できる形で構造化。組織固有の貴重なデータ資産として蓄積します。
使えば使うほど加速する「意思決定の独自性」: データが蓄積されるほど、LLMは「その組織にとっての正解」をより深く学習します。単なる汎用AIではなく、自社の過去の教訓や意思決定プロセスを反映した、世界に一つだけの高度な意思決定支援基盤へと進化し続けます。
資金調達の目的：Go-to-Market（GTM）戦略の本格始動
今回の調達資金は、主に以下の3点に充当し、エンタープライズ領域での再現性ある展開を見据え、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）チームを新設する。
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・理解を市場に広げていく。
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という「運用のラストワンマイル」を構造化データとして捕捉。 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。
※関連リリース：自律型AI（Agentic AI）のSIGQ、富士通のベンチャースタジオ「Fujitsu Launchpad」と戦略的協業を開始
「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。
蓄積がLLMを研ぎ澄ます「知の集積地」
単なるデータの右から左への処理（プロセッシング）に留まりません。Slackでの対話、既存のチケット管理ツール (ServicreNow、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。
既存ツールと協働し、運用の「ラストワンマイル」を資産化する
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。
データの資産化：既存ツール（ServiceNow等）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、構造化します。
意思決定のハブ：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。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
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
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
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）
個人投資家（株式会社PKSHA Technology 元執行役員 下村 勇介 氏）
個人投資家（株式会社SIGQ 社外アドバイザー 宮原 忍 氏）