Polar Browser、数時間にわたる作業の自動化のために570万ドルを調達

Why it matters

Polar is betting that a Chromium-level agent can absorb work currently split across sales, recruiting and operations tools. Its benchmark scores draw attention, but sustained reliability inside authenticated business accounts will determine whether the $5.7 million seed produces durable software revenue.

Polar Browser は、ユーザーの既存のウェブアカウント内で数時間にわたるリサーチ、採用、セールス、業務タスクを完了するAIブラウザを開発するために、Madronaがリードした570万ドルのシードラウンドを調達しました。Kevin Jiang (@jiang_kev) が開発する Polar は、水曜日にXでのスレッドでこの資金調達を発表し、7月29日の会社ローンチ投稿も併せて告知しました。

https://x.com/jiang_kev/status/2082496145994248488?s=46

Jiang は MIT でコンピュータサイエンスを学び、以前は Perplexity でAI検索を構築していたと彼の個人サイトに記されています。彼が2022年に書いた MIT のプロフィールによれば、Y Combinator の S22 バッチに受け入れられた暗号通貨スタートアップのためにすでに140万ドルを調達していたことがあり、その後学校に戻ったとあります。彼はまた、USA Taekwondo ナショナルチームの4度のメンバーであり、MIT Sloan でポーカー理論を教えていました。

Polar はサンフランシスコ拠点の Recursive Intelligence のプロダクトであり、同社のローンチ投稿は、MIT、Y Combinator、Jane Street、Citadel、Apple、Perplexity、Modal での経験を持つ3人の創業チームを紹介しています。Recursive Intelligence は、ラウンドのエンジェル投資家として元GitHub CEO Thomas Dohmke (@ashtom)、Modal 創業者 Erik Bernhardsson (@bernhardsson)、Fundamental の Robert Yang (@GuangyuRobert)、および Nico Christie (@nicochristie) を挙げています。Madrona がラウンドをリードしました。

この資金調達により Jiang のチームは、OpenAI、Anthropic、Perplexity、Manus、Browser Use などの製品が既に占めるブラウザエージェントのカテゴリーで競争するための資本を得ます。Polar は業務自動化アプローチを採っており、ユーザーがタスクを記述すると、エージェントがウェブサイトをナビゲートし、クリックやタイピングを行い、認証済みセッションを使用し、サブエージェントを調整してタスクを完了させます。

Rebuilding the agent around Chromium

Recursive Intelligence は 1月26日に Polar の前身である Composer をアルファ版でリリースしました。Composer は Electron を使用しており、数時間にわたるタスクを実行できましたが、チームは後にそのアーキテクチャでは認証済みセッションの保持、ブラウザ拡張の操作、複雑なインターフェースとの相互作用、永続的なメモリの構築が困難であると述べました。

5月18日に Recursive Intelligence は Composer を直接の Chromium フォークである Polar に置き換えました。ブラウザ層を所有することで、Polar はエージェントがウェブサイトとどのように相互作用するかをより細かく制御でき、タブやログイン済みアプリケーションを跨いで動作させることが可能になります。現行プロダクトは macOS で利用可能で、Windows ユーザーはウェイトリストに案内されています。

Recursive Intelligence によれば、ユーザーは過去7か月で同製品に合計450万回以上のブラウザ操作を割り当てたといいます。同社はまた、Polar が15時間を超える個別タスクを完了したことがあるとも述べています。ある匿名の顧客は Clay のサブスクリプションを解約し、従業員1人あたり週に25時間以上を節約していると報告されています。これらの使用状況と節約の数値は同社報告によるもので、Recursive Intelligence は収益や顧客数を公表していません。

Polar の価格設定は、Jiang がその使用をどのようにビジネスに変換しようとしているかを示しています。無料プランには一度限りの3,000クレジットの割当と限定的な日次リフィルが含まれます。Pro は月額20ドル、Max は月額100ドル、チームプランは1席あたり月額50ドルからです。より長時間のエージェント実行はより多くのクレジットを消費します。

この構成は Polar をプロシューマー向けブラウザと業務自動化ソフトウェアの中間に位置付けます。同社の販売訴求は、エージェントが従業員が既に使用している同じアプリケーション内で反復作業を確実に完了できるかどうかに依存しており、それによって各ワークフローごとに別のツールを企業が統合する必要がないことを目指しています。

Polar's benchmark claim needs context

Polar は Odysseys と BU Bench V1 のブラウザエージェントテストで1位にランクされていると主張しており、OpenAI や Anthropic のモデルを使用するシステムを上回っているとしています。同社の評価リポジトリは、Odysseys で200件中196件の完全成功（98%）を報告し、BU Bench V1 では100件中95件が完了したとしています。リポジトリには審査員の出力が含まれており、Polar は BU Bench の公式ジャッジのポートを使用したと述べています。

これらは同社が実施した評価です。公式の Odysseys ベンチマークは、自身の評価で最も強力なモデルが44.5%の完全成功率に達したと述べており、Polar の98%という結果は独立して維持されているランキングというよりも自社で公開したベンチマーク実行として扱うべきです。Jiang は発表スレッドでも、ベンチマークが知識労働者の日常要件を完全には捉えられないことを認めています。

制御された評価外での信頼性が商業的な試金石となります。ブラウザエージェントは、ページレイアウトの変化、認証、曖昧な指示、中断に対処しつつ、機密性の高い業務アカウント内でアクションを行う必要があります。Polar のプライバシーポリシーは、閲覧履歴、クッキー、パスワードは一般的にユーザーの端末に留まる一方で、プロンプト、スクリーンショット、ページコンテキスト、ツール呼び出しおよびその他のタスクデータはエージェントの実行とレビューを行うために Polar のシステムやモデルプロバイダーに送信される場合があると述べています。

このシードラウンドは、ブラウザエージェントが段階的なデモから定期的な業務へと進化できるという直接的な賭けに資金を提供します。Recursive Intelligence はサンフランシスコでエンジニア、デザイナー、ゴートゥーマーケットスタッフを採用していると述べています。Jiang の課題は、Polar の初期のアクション数を証拠として、小規模チームが現在自分たちで行っているか、専門ソフトウェアベンダーから購入しているワークフローを自律的なブラウザに信頼して委ねるようになるかを示すことです。