株式会社 Laboro.AI
会社紹介資料

2024年8⽉版 Ver.1

会社紹介

1

会社情報
設

⽴

所在地

従業員数

東京都中央区銀座8-11-1

71名※

2016年4⽉1⽇
2023年7⽉31⽇
東証グロース市場上場

事業内容•

機械学習を活⽤したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発•

カスタムAI導⼊のためのコンサルティング（2024年3⽉31⽇時点）

主な株主（順不同）
・株式会社 SCREENアドバンストシステムソリューションズ
・株式会社 博報堂
・THK 株式会社
・株式会社 SCREENホールディングス
・⽇本ガイシ 株式会社

※従業員数は、執⾏役員・SD・機械学習エンジニア・コーポレート部⾨・アルバイト/パートタイマーでカウント

2

代表紹介
代表取締CEO
代表取締役CEO椎橋徹夫
椎橋徹夫
TETSUO SHIIHASHITETSUO SHIIHASHI

⽶国州⽴テキサス⼤学 理学部 物理学/数学⼆重専攻卒業。
2008年、ボストンコンサルティンググループに⼊社。
東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・
⽶国州⽴テキサス⼤学 理学部 物理学/数学⼆重専攻卒業。
アナリティクス領域を専⾨に国内外の多数のプロジェクトに携わる。
2008年、ボストンコンサルティンググループに⼊社。
東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス
2014年、東京⼤学
⼯学系研究科 松尾豊研究室にて産領域を専⾨に国内外の多数のプロジェクトに携わる。
学連携の取組み・データサイエンス領域の教育・企業連携の仕組みづくりに従事。
2014年、東京⼤学 ⼯学系研究科 松尾豊研究室にて産学連携の取組み・データサイエンス領域の教育・企業連携の仕組みづくりに従事。
同時に東⼤発AIスタートアップの創業に参画。
同時に東⼤発AIスタートアップの創業に参画。
2016年、株式会社Laboro.AIを創業。代表取締役CEOに就任。
2016年、株式会社Laboro.AIを創業。代表取締役CEOに就任。

代表紹介

代表取締役COO兼CTO藤原 弘将
HIROMASA FUJIHARA

京都⼤学⼤学院修了

博⼠（情報学）。

2007年、産業技術総合研究所にパーマネント型の研究員として⼊所。機械学習を⽤いた⾳声/⾳楽の⾃動理解の研究に従事。開発した特許技術を様々な企業にライセンス提供し、ライセンス先企業の技術顧問も務める。
2012年、ボストンコンサルティンググループに⼊社。ビッグ
データ活⽤領域を中⼼に多数業界・テーマのプロジェクトに従事。
AI 系 の ス タ ー ト ア ッ プ 企 業 を 経 て 、 2016 年 に 株 式 会 社
Laboro.AIを創業。代表取締役CTOとして技術開発をリード。

経営陣紹介代表取締役 CEO椎橋 徹夫
TETSUO SHIIHASHI
⽶国州⽴テキサス⼤学理学部卒業後、ボストン・コンサルティング・グループに⼊社。消費財や流通等多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部⾨の⽴ち上げに従事。
その後、東⼤発ベンチャーでのAI事業部の⽴ち上げや東京⼤学 松尾豊研究室の産学連携業務等を経てLaboro.AIを創業。

代表取締役 COO兼CTO

藤原弘将
FUJIHARA HIROMASA京都⼤学⼤学院修了

社外取締役

菅野 寛

社外監査役

HIROSHI KANNNO⽥中 洋⼦

早稲⽥⼤学 ⼤学院
経営管理研究科教授

TANAKA YOKO

社外取締役

岩崎 俊博

執⾏役員 CAOTOSHIHIRO IWASAKI

松藤 洋介

⽇本旗艦キャピタル代表取締役

YOSUKE MATSUFUJI

常勤監査役

執⾏役員

前⽥ 晴美

安達 ⼤輔

HARUMI MAEDADAISUKE ADACHI

社外監査役

執⾏役員

井ノ浦 克哉

和⽥ 崇

KATSUYA INOURATAKASHI WADA

博⼠（情報学）。

産業技術総合研究所にて機械学習・⾳声信号処理・⾃然⾔語処理の研究に従事。その間、Queen Mary University of London 客員研究員も務める。
その後、ボストン・コンサルティング・グループ、AI系スタートアップを経てLaboro.AIを創業。

5

Laboro.AIのミッション

すべての産業の新たな姿をつくる。
私たちは、産業に⾰命を起こそうと奔⾛する各企業のイノベーターの⽅々に、オー ダーメイドという⽅法でビジネスにジャストフィットするAIソリューションをご提供いたします。
「すべての産業の新たな姿をつくる」。そのためにクライアントさまと⼀緒に考え、苦労を共にし、⼒を合わせてイノベーションを実現する共創パートナーとして存在し続けることが、私たちのミッションです。

テクノロジーとビジネスを、つなぐ。
AIがその真価を発揮するためには、ビジネス環境や課題に合わせて必要なデータを集め、アルゴリズムを設計し、幾度の検証を⾏い、最適な形になるまで調整を繰り返すことが不可⽋です。
つまり、テクノロジーとビジネス双⽅の知⾒がなければ、実⽤に耐えるAIが実現することはありません。
双⽅の知識を持ち、確実にAIをビジネスに転⽤すること、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」ことが、Laboro.AIが果たす役割です。

66

Laboro.AIの３つの強み
オーダーメイド開発

カスタムAI① SaaSやプラットフォームのような制約がない⾼いカスタマイズ⼒② 技術内容や取り組み過程をブラックボックス化しない伴⾛型AI開発③ お客様で継続検証・横展開を可能とする⽀援（隠さない・柔軟な権利）

約70%の⾼いプロジェクト継続率①②③

AI適⽤の可否や適⽤⽅法など企画段階〜PoC〜運⽤まで⼀気通貫での検討
ソリューションデザイナによるPoC実施前の⾼い実現性や活⽤可否の⽬利き⼒
豊富な実績をもとにした活⽤へのノウハウ

多彩なデータ・技術①②

現場に近いセンサデータや画像など⾮構造データに対応が可能
深層学習や機械学習、最適化や強化学習など⽤途に応じて適切な技術を選択可能な広い技術範囲をカバー

7

クライアント様の声ü
ü「PoC死」が絶えない中、70％超のプロジェクト継続率技術⼒以上に「⼀緒に考えること」が当社への評価につながっている

実現できるか不明なことをLaboro.AIだけが⼀緒に考え付き合ってくれた。

交通

⾃分達に知らない知⾒や、新しい考え⽅を積極的に教えてくれそうな点に魅⼒を感じた。

情報サービス

技術的な部分に加え、業界がどうなって⾏くべきかを⼀緒に考え、アイデアをくれそうな点に期待。

⼀緒にやろうと決めたのは、現場に伴⾛して⾊々と頑張ってくれそうだと感じたから。

みんな無理と⾔って逃げられた。進め⽅など⼀緒にどうするか考えてくれている。

製造

製造

⾃分達でだけではできな
い技術的な要件整理の部
分、アイデア出しに熱⼼に付き合ってくれた。

他社はろくに話を聞いてくれないが、いろいろなことを教えてくれてありがたい。

腹を割って⼀緒に考えてくれる。また、依頼に対して即拒否姿勢ではな
く、前向きに解決策を議論してくれる。

保険

保険

建設

⼈材派遣

8

取引先企業様

IHIインフラ建設
⼤林組

味の素

アスプコミュニケーションズ

オートネットワーク技術研究所
ジャパンマリンユナイテッド

沖電気⼯業

⿅島建設
⼤広

NTTコミュニケーションズ

気象庁気象研究所

⽇本ガイシ

パーソルプロセス＆テクノロジー

みちのりホールディングス

エーザイ

産業技術総合研究所

SCREENアドバンストシステムソリューションズ

ソニーセミコンダクタソリューションズ
パーソルクロステクノロジー

IDOM

明治安⽥⽣命⽇本線路技術東⽇本電信電話⼭⼝県

⼤成建設

LINEヤフーRapidus

ジオテクノロジーズ

住友重機械⼯業

⽇本総合研究所

⾮破壊検査

エン・ジャパン

博報堂

ブロードマインド
ローム

他

三井化学

9

Laboro.AIの特徴

10

当社が狙う「バリューアップ型AIテーマ」
ü

新規製品・サービス創出やビジネスモデル変⾰などの新しいビジネス施策展開によって企業成⻑を図るAI開発テーマを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し注⼒※※ 出典：独⽴⾏政法⼈情報処理推進機構(IPA)「DX⽩書2023」(2023年3⽉)による定義11

バリューアップ型AIテーマにおける注⼒産業分野
ü•••

バリューアップ型AIテーマ市場を開拓する切り⼝として、とくに注⼒する産業分野を２つ設定
注⼒分野①

注⼒分野②

研究開発型産業

社会基盤・⽣活者産業

製造業などにおける研究開発を通じて、⾰新的な製品・サービスの創出を⽬指す分野

消費者・⽣活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野

取組実績

取組実績

化学・素材メーカー：新規材料の探索や新規製法の考案
化学・素材メーカー：研究論⽂情報の探索・要約
半導体製造装置メーカー：AIを組み込んだ装置・⽣産ラインの新規開発•••

⾷品メーカー：パーソナル献⽴提案サービスの開発
製薬メーカー：PHR（パーソナル・ヘルス・レコード）
データを活⽤した個別化医療⽀援プラットフォームの開発
消費財メーカー：対話AIを活⽤した1to1マーケティングサー
ビスの開発

12

幅広い顧客と多数のプロジェクト実績
ü 通算200を超えるカスタムAIプロジェクトをこれまでに推進

研究開発型

社会基盤・⽣活者13

カスタムAIについて

14

カスタムAIとはüü

ビジネス成果につながるAIをオーダーメイドで開発
コア業務の変⾰＆イノベーションの創出を⽀援

n オーダーメイドによるAI開発‣ アカデミア出⾃の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発

n 企業のコア業務をAIで変⾰‣ 画⼀的なパッケージAIでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献

15

カスタムAIを⽀える２種のスペシャリスト

アカデミアAI
テクノロジー

ビジネス産業（学術研究）

ソリューションデザイナ

機械学習エンジニア••

クライアントのビジネス課題に対して、実データを分析しながら、技術観点で解決策を考案
速度・可⽤性も考慮したモデル開発とシステムへの組み込みカスタムAI•••

クライアントと密に議論し、ビジネス課題を深掘りプロジェクト全体を俯瞰し、検討すべき論点を設定
ビジネス観点で論点に対する答えを検討

16

カスタムAI 提供の流れü

事業変⾰の企画構想、AIソリューションの要件定義から開発・PoC、導⼊、継続的な再学習・チューニングまでを⼀気通貫で⾏い、AIイノベーションを顧客と共創するプロジェクトを実施

ソリューション
デザイン

AI開発

企画構想・
要件定義

開発・PoC

導⼊・実装

再学習・
チューニング• 顧客の成⻑戦略、事業課題の整理• 新規製品・サービスやビジネスモデルの構想• データ解析• AIソリューション
設計• ビジネス観点での技術検証• ビジネスプロセス
再設計• ビジネス変⾰の実⾏⽀援• 改善・進化余地の特定• ビジネス変⾰の継続⽀援• 技術要件の定義• 採⽤する技術⼿法の特定• データ解析• プロトタイプシステムの設計開発• 精度検証• 実⽤システムの設計開発• テスト・システム
稼働開始• モデル再学習• システムへの追加実装

17

カスタムAI ４つのポイント
あらゆる課題にAIをデータに壁はない

機械学習が得意とする「認識」と「予測」の領域で、AIをオーダーメイド開発

画像、⾳声、⾃然⾔語など、様々なデータを活⽤したAIソリューションの開発に対応
画像

⾃然⾔語

機械学習
⾳声強化
学習

業界にも壁はない

⾔わば戦略系AI

全産業・業界の企業を対象に、AI開発・導⼊を⽀援

製造業

情報通信

⼟⽊・建設

⾦融・保険

時系
列

ソリューションデザイナと機械学習エンジニア
が、ビジネス成果のために伴⾛

ヘルスケア

⼩売・流通

⼈材18ソリューションデザインとは「ビジネスで成果を⽣むか。」
そのためのすべてを考え抜く、コンサルティング・プロセス
Laboro.AIのオリジナリティの⼀つが、ビジネス⽬線からAI開発・活⽤の⽅向性を⼀緒に考えさせていただく「ソリューションデザイン」。
AIとビジネス双⽅の知⾒を持ち合わせた当社
オリジナル⼈材「ソリューションデザイナ」
が、ビジネス環境のヒアリング、課題整理、ビジョンの策定、ロードマップの策定、またビジネス上で成果を出すためにどのようなAIが必要か、またどう運⽤していくべきかを⼀緒に考え、AI導⼊プロジェクトに伴⾛いたします。

19

オリジナル⼈材「ソリューションデザイナ」
üAI & ビジネスコンサルティングに⻑けた当社独⾃の専⾨⼈材「ソリューションデザイナ」が、顧客企業のためのAIソリューション設計とビジネスデザインを実施
ソリューションデザイナの特徴・役割
ソリューションデザイナ

提案営業

AI
知⾒

ビジネス
知⾒

多数のAIプロジェクト
経験に基づく、機械学習に対する知識コンサル
ファームや事業会社での豊富なビジネス経験

AI技術で実現でき、かつビジネスで意味のあるソリューションを企画・設計・提案

コンサルティング

プロジェクトマネジメント

20

ソリューションデザイン ４つのポイント
AIを成果のためにビジネス成果につながる最適なAIの開発に向け、⽬的、戦略、計画、設計、ワンストップで⽀援「どう使うか」を徹底的に考える
開発前の段階から活⽤シーンをイメージし、⽬指すゴールに最適なビジネスソリューションとして設計意味あるチャンスの発⾒「AIで技術的にできること」と「ビジネスで意味のあること」の接点を発⾒⼀緒に考え、作り上げる
お客様が保有するドメイン知識と当社にあるAIノウハウとが、強⼒につながることを⽬指す21

Laboro.AIのエンジニアリング

ビジネス実装へのこだわり。
実験・検証で終わらないAI開発。
クライアントごとに異なるカスタムAIを実現するため、画像、⾳声、⾃然⾔語、強化学習など、広い技術領域をカバーするエンジニア陣。
精度の⾼さを追いかけることよりも、ビジネス現場で求められるスピードと精度のバランスを考えたAI開発を⾏うなど、ビジネス成果につながることを最優先に⽬指すことが、Laboro.AIのエンジニアリングの特徴です。

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Laboro.AIの「機械学習エンジニア」
ü

ビジネス活⽤を前提としたAI開発に向けて、研究に留まることなく、より実⽤的なAI開発スキルを保有
機械学習エンジニアが保有するスキル
機械学習エンジニア

AI実装スキルAI開発
知⾒
様々なデータ形式、タスク、⼿法に関する多様なノウハウと経験

ビジネス
感覚
実際の現場環境での動作を考慮した実⽤的なAI開発

ビジネス課題やデータ形式に最適な⼿法や評価指標を検討し、ビジネス貢献度の⾼いAI開発を実現

問題解決スキル

柔軟なAI活⽤スキル

23

多様なプロジェクト実績と豊富な技術経験ü

多種多様なプロジェクト経験を通して、多様なデータ形式、タスク、⼿法、評価⽅法に関するAI技術ノウハウを継続的に蓄積
⽂書
分類

異常検知

LLM
⾃然⾔語

画

画像
認識

像

強化
学習重回帰
分析
ｸﾗｽﾀﾘﾝｸﾞ

ﾃﾞｰﾀ分析

最適化
Laboro.AI
エンジニア

時系列分析

⾳
⾳源
分離

ｼｽﾃﾑ開発

声
⾳声
合成

クラウド
インフラ

数理
最適化
ﾍﾞｲｽﾞ
最適化

マイクロサービス※代表的な利⽤技術を抜粋掲載しています。当社の対応可能範囲を⽰すものではありません。

24

Laboro.AIのエンジニアリング ４つのポイント
カバー領域の広さ

アカデミアを追う「機械学習のゼネラリスト」として画像、⾳声、⾃然⾔語処理のほか、強化学習など広い技術領域に対応
画像

⾃然⾔語

機械学習
⾳声時系
列

強化学習

実装（カタチ）にこだわる
PoCで終わることのない、ビジネス実装を前提としたAI開発を志向

PoC<

先端のアカデミア研究の情報をキャッチアップし、AI産業応⽤のヒントを常に探索

ビジネス成果のための精度を追究
研究のための精度ではなく、ビジネス成果のための精度を追う

Industry（産業実装）

25

プロジェクト事例

26

Laboro.AI プロジェクト事例
製造・建設
時系列データ

製

造

強化学習

製

造

時系列データ

製

造

画

像

建設

ー ⾮破壊検査様 ーー 精密機器メーカー様 ーー 電機メーカー様 ーー 建設企業様 ー

検査データ異常検知

⼯程スケジューリング

排⽔処理での異常検知

作業現場の安全管理

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

ボイラー管など管内外の⾮破壊検査データ上にある損傷箇所を検知

強化学習を⽤い、⽣産計画のスケジュール
最適化問題を解決

⼯場から排出される汚染⽔データの分析、異常検知を実施危険が伴う作業現場で起こる特定事象（発⽕や侵⼊etc.）を検出

成果

成像

製

成

▶⼈⼿の策定業務減▶より最適な計画策定▶解析数が60%向上▶業務効率化に貢献

画

果造

画

像

製

果

成

▶⼯数削減&効率化

造

強化学習

建果

▶安全な作業現場▶危機管理技能の継承

設

強化学習

建

設

ー 情報通信企業様 ーー ⾃動⾞メーカー様 ーー ⼤林組様 ーー 建設関連企業様 ー

設備の外観検査

完成⾞の外観検査

建設物の揺れ制御

施⼯計画の最適化

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

インフラ設備の画像内にある劣化箇所の検出と劣化内容の識別検査対象エリアの動画から、対象部品のみを抽出し、異常を判定

制振装置AMDの制御を⽬的とした強化学習プログラムを開発

最適な計画を⾃動的に⽴案する強化学習
ベースのAIを開発

成果▶補修有無の判断補助▶⽬視確認作業の減少

成果▶専⾨性が不要に▶ライン全体への貢献

成果▶従来以上の制御効果▶揺れの少ない環境に

成果▶業務効率化▶⼯事コストの削減

27

Laboro.AI プロジェクト事例
コンシューマ⽣

成ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ

レコメンド

⾷品

レコメンド

⼈材

⾃然⾔語処理⼈材ー ⼤広様 ーー 味の素様 ーー ⼤⼿⼈材企業様 ーー ⼤⼿⼈材企業様 ー

ブランド⼈格 対話⽣成

パーソナライズ献⽴提案

応募予測＆検索最適化

⼈と職のマッチング

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

ブランドにふさわしい対話を⾃動⽣成する
テキスト⽣成AI

ユーザーデータからパーソナライズされた献⽴提案を⾏うアプリ

ユーザの属性・検索傾向から応募確率を予測し、案件をレコメンド

採⽤サイトでの⼈と職のマッチングを⾏う
仕組みを開発成果

成▶One to Oneの向上▶各ブランドへの展開

画像

⼩成

果

画像

⼩売

E

レコメンド

果

▶より適したﾏｯﾁﾝｸﾞ▶担当者の負荷軽減▶レコメンド精度向上▶応募数の増加▶⼤量の組合せ提案▶ユーザー⽬線の設計

売

成果

C

時系列データ⼩ー ソニーセミコン様 ーー 電機メーカー様 ーー ⼤⼿ECサイト様 ーー 飲⾷チェーン様 ー

店内在庫モニタリング

店内の不審者検知

未来予測レコメンド

需要予測

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

防犯カメラを⽤いた
リアルタイムでの店頭在庫モニタリング

防犯カメラを⽤いて不審者と思われる
特定の動きを検知

⻑期の過去情報を加味するアルゴリズムを⽤いたレコメンド開発

飲⾷チェーンにおいて、店舗ごとに異なる
購買需要予測成果▶需要予測AIへの展開▶仕⼊れ判断に活⽤

成果▶⼀定精度での検知▶⼈とAIとの協働

成果▶ECサイト内に実装▶想定を上回る反響

成売果▶⼀定精度での予測▶発注適正化への⽬処

28

画像・映像×AI

線路設備の不良判定の⾃動化 ⽇本線路技術 様ü 線路設備の異常を⾃動判定する「線路設備不良判定AI」を開発
ü 物体検出と異常検知を組合わせ不良判定を実現
課

題

線路設備の検査の多くは⽬視による確認が必要であり、膨⼤な⼈⼿と労⼒を要する⼀⽅、業界は社
員減少に直⾯していた開発・導⼊
物体検出と異常検知を組合わせ不良判定を⾏う「線路設備不良判定AI」を開発。⼗数種類の部材の複数の不良パターンを判定することが可能に

成

果

⼀部の部材においては８割以上のスクリニーング効果を達成。全画像を⽬視判定していた従来と⽐べ、1ヶ⽉あたり100時間※の⼯数削減が⾒込まれている。
※JR東⽇本が開発したAIの効果を含む。

29

画像・映像×AI

防衛装備品の製造における外観検査 沖電気⼯業 様ü 製造装置の検査作業に画像分類AIによる外観検査を適⽤
ü ⼈による⽬視確認を補助し、精度向上と効率化を実現
課

題

電⼦基板へのチップ配置で使⽤する吸着ノズルの異常検査について、ノズル先端部分の撮影画像を⼈の⽬視確認することで⾏われていた。

開発・導⼊検査精度の向上と作業時間の短縮を⽬的に、画像分類のアプローチによるAI検査システムを開発。
計26回の開発を重ね、最⾼精度のモデルを採⽤。

成果

現場からも「ほとんど⾒逃しがなく、AI判定を信頼できる」とのコメントもあり、検査⾃動化に向けた第⼀歩になっている。

30

画像・映像×AI

⼩売店での店内在庫モニタリング ソニーセミコンダクタソリューションズ 様ü エッジAIを⽤いた⼩売向けソリューションの開発
ü 店内の在庫状況をリアルタイムでモニタリング課

題

同社ではAI機能を搭載した画像センサ「IMX500」を軸としたエッジAIプラットフォーム「AITRIOS」を展開し、⼩売向けソリューションの開発を検討。

開発・導⼊
店内に設置された防犯カメラシステムにIMX500を搭載し、在庫状況をリアルタイムでモニタリングするカスタムAIを開発。

成果

モニタリング結果をもとに、今後リアルタイムでの売れ⾏き状況の把握や需要予測、仕⼊れ判断などに活かしていくことが検討されている。

AITRIOS、およびそのロゴは、ソニーグループ株式会社またはその関連会社の登録商標または商標です。

31

画像・映像×AI

姿勢推定による伝統芸能の普及 ⼭⼝県 様üü「鷺流狂⾔」の伝承・普及に課題を持つ、⼭⼝県に対するAI開発
キーポイント検出を⽤い、狂⾔の動きを可視化課

題

⼭⼝県に古くから伝わる「鷺流狂⾔」は、継承のため様々な活動が取組まれてきたが、伝承者も少なくなり、今後10年以内の伝統消失が危惧されていた。

開発・導⼊
キーポイント検出（姿勢推定）技術を⽤いて演者の動きを検出。検出された特徴点を結んだベクト
ルの向きを⽐較し、類似度をスコア化するAIを開発。

成果

普及・教育⽤アプリの企画も⾏い、今後、⼩中学⽣に向けた体験型アプリコンテンツなどに活⽤することが検討されている。

32

画像・映像×AI

完成⾞の外観検査の⾃動化 ⼤⼿⾃動⾞メーカー 様ü 動画から検査対象部品を抽出、異常がないか判定
ü ⼈⼿による⽬視確認作業をデジタル化する取り組み課

題

同社では、組⽴てが終わった⾃動⾞の検査を専⾨検査員が⽬視で実施していたが、判定品質のブレや異常の⾒逃しが課題になっていた。

開発・導⼊検査対象エリアを撮影した動画から、対象の部品のみを抽出し、異常の有無を判定する仕組みを開発。

成果

検査員に従来ほどの専⾨性が不要になるとともに、検査結果と検査対象の双⽅がデータとして蓄積され、製造ライン全体へのフィードバックに貢献。

33

画像・映像×AI

航空写真からの停⽌線・横断歩道の検出 ジオテクノロジーズ 様üü

⼈⼿で⾏われていた地図データ開発業務を効率化
地図データに必要な停⽌線・横断歩道を航空写真から検出課

題

デジタル地図データ開発の業務プロセス上で、いかに⼈⼿による作業を削減し、効率化につなげられるかが課題になっていた。

開発・導⼊
航空写真をデータとしてインプットし、画像認識アルゴリズム（Mask R-CNN）を⽤いて画像内に映った停⽌線と横断歩道を検出するAIを開発。

成果

担当者の⽬視確認で⾏われていた作業がサポートされ、⼯数削減と業務効率化、また⾒落としや確認漏れといった⼈為的ミスの低減につながっている。

34

⾃然⾔語×AI

ブランド⼈格を反映した対話テキスト⾃動⽣成 ⼤広 様üü

ブランドにふさわしい対話を⾃動⽣成するエンジンの開発を⽀援
ブランドの思想に沿ったOne to Oneでの対話が可能に課

題企業ブランドや商品ブランドに⽴脚したオリジナ
ルなブランド思想を維持しながら、顧客ごとに最適化されたOne to Oneコミュニケーションを展開する必要性があった。

開発・導⼊
OpenAI社のChatGPTにブランド⼈格を反映してオリジナル⽣成AIとして構築。ユーザーおよび対話内容に応じて瞬時にプロンプトを⼊れ替える「ダイナミックプロンプト」も活⽤。

成果

パーソナルデータや商品データ、コンテンツデータを対話に反映。アパレル系企業様との実証実験も進むなど、新しい顧客体験の実現が⽬指されている。

35

⾃然⾔語×AI

ESG企業調査での情報収集・評価 ⽇本総合研究所 様üü

調査対象企業のHPからの情報収集と評価を⾃動化
業務の８割を占めていたプロセスの作業負荷を５割削減
課

題

同社が発表するESG企業調査レポートの作成業務
では100を超える評価項⽬について、対象企業HPの⽬視確認などの情報収集・評価が⼈⼿で⾏われていた。

開発・導⼊
インターネット上の情報収集と、ESG評価項⽬に該当する⽂章抽出を効率的に実施することを⽬指したカスタムAIを開発。

成果担当者が評価項⽬と関連性の⾼い⽂章の⼀覧表に早期にアクセスできるようになり、作業量全体の８割を占めていた⼯程の５割相当が削減される⾒込み。

36

⾃然⾔語×AI

⼈と職の最適なマッチング パーソルクロステクノロジー 様ü 候補者と求⼈内容の類似度をスコアリング
ü ⾃然⾔語処理とカテゴリデータを活⽤課

題

マッチング業務を担うキャリアコーディネーターが照合する項⽬は1,000以上にも及び、求⼈を探し出すために⾮常に多くの⼯数がかかっていた。

開発・導⼊
⼤量のマッチング結果を抽出することを⽬指してカスタムAIを開発。過去10年分の求⼈情報、志向性成約事例など、60万件以上のデータを⽤いて学習。

成果

今後のマッチング情報などもリアルタイムで学習を継続することで、業務負荷の低減に加え、キャリア提案数が平均1.2倍向上することが⾒込まれている。

37

強化学習×AI

建設物の制振制御 ⼤林組 様ü 産業実装例が珍しい強化学習を⽤いた取り組み
ü 従来⼿法を超える制御効果を発揮
課

題

⾼層ビルをはじめとする建設物の揺れ・振動を抑える技術「アクティブ制振（AMD)」にAIを適⽤し、より効果的な制振の実現が⽬指されていた。

開発・導⼊
同社研究所内に造られた橋を実験の場として利⽤。シミュレーター上で⾼効果な制御則を獲得した強化学習によるAIモデルを実際の制御システムに転⽤。

成果

従来のAMDによる振動の1/2を下回る制振効果を発揮し、これまで以上に揺れが感じられにくい環境を作り出すことに成功。

38

強化学習×AI

⼟⽊⼯事での施⼯計画の最適化 建設関連企業 様ü 膨⼤な条件の組み合わせの中からマニュアル作業や数理最適化では⾒つけられなかった
最適な施⼯計画を⽴案
課

題

コスト最適な施⼯計画を⽴てるためには、どの位置の⼟を、どの建機で、どの順番で⼯事するかな
ど、膨⼤な組合わせを考慮する必要があり、マニュアル作業や数理最適化⼿法では困難。

開発・導⼊
⼯期や地形(⼯事前と⼯事後)、建機種類/台数などの諸条件をインプットに、各種制約の中で最適な計画を⾃動的に⽴案する強化学習ベースのカスタムAIを開発。

成果

⾃動化による業務効率化に加え、それまでのマニュアル作業や数理最適化⼿法では⾒つけられなかった施⼯計画の⽴案により⼯事コストを削減。

39

強化学習×AI

⽣産⼯程の最適スケジューリング 精密機器メーカー 様ü 産業実装例が珍しい強化学習を⽤いた取り組み
ü 従来⼿法では対応困難な条件で、良い計画が得られることを確認
課

題

同社では、多数の装置リソースに対し⼤量のワークを適切に割り当てて⽣産計画を⽴案。⼈⼿でルールを作り込んでいたが、さらなる品質改善を狙っていた。

開発・導⼊
⾃律的に最適解発⾒の法則を学ぶ「強化学習」モ
デルを開発。ルールベースや数理最適化などの従来技術と⽐べ制約条件変更の際の作り込みの負担が⼩さい点が特徴。

成果

ルールベースでは対応困難だった条件でも最適解を出すなど、強化学習とルールの棲み分けにより、スケジュール品質の向上ができつつある。

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強化学習×AI

潜在ニーズ探索によるAIレコメンド ⼤⼿⾃動⾞メーカー 様ü ユーザーによる検索が不要な探索型AIレコメンド
ü ユーザーの潜在情報を抽出、確率分布から好みに近い候補を提案
課

題

WEB検索に頼ったドライブの⽬的地探しには、ユーザーが掲載された様々なサイトを閲覧して情報収集しなければならず、⼿間がかかる上、ユーザーの潜在的な嗜好を捉えることが難しい。

開発・導⼊
端末のブラウザ上でのユーザーとの対話的アクションを通して、AIが好みを探索し、能動的に⽬的地候補を提案していくという新たなレコメンドの仕組みを開発。

成果

⽬的地のニーズが不明瞭なユーザーでもレコメンドの新たな可能性を⽰すことにつながっている。

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レコメンド×AI

ユーザーニーズを満たす「献⽴作成エンジン」 味の素 様üü

栄養素の条件とユーザーのニーズを満たす献⽴を作成するAIエンジン
ビジネス構想検討から開発、サービス提供に⾄るプロセスに⻑期伴⾛課

題

同社では、製品開発や研究開発で培った健康や栄養に関する知⾒やノウハウ、データ、数々のレシピデータを保有しており、これらのデータの活⽤⽅法を模索していた。

開発・導⼊
料理をする⼈が抱える悩み「献⽴づくり」に着⽬し、同社が保有するレシピデータを組み合せ、栄養素の条件とユーザーのニーズを満たす献⽴を作成するAIエンジン「献⽴作成エンジン」を開発。

成果

管理栄養⼠などに限られていた、おいしさと栄養条件を兼ね備えた献⽴作成のノウハウを⼀般家庭にも提供することに貢献。APIで提供することで、今後様々な外部サービスでの利⽤も⾒込まれる。

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レコメンド×AI

パーソナライズ献⽴提案「勝ち飯®AI」 味の素 様üüトップアスリートへの⾷サポートのサービス知⾒をもとにした提案
アスリートの⼊⼒・記録データからパーソナライズされた献⽴を提案課

題

同社が保有するトップアスリート向けの⾷サポートプログラムについて、⼀般アスリートでもそうしたサービスに対するニーズが⾼いことが判明。

開発・導⼊
ユーザーが⼊⼒したデータからパーソナライズされた献⽴を提案するアプリの開発を⽀援。栄養計
算をアルゴリズム化、必要な栄養素に基づきレコメンド。

成果

⼤量のレシピの組合せからパーソナライズされた最適な献⽴提案を実現。⼀般向けアプリとして違和感のない応答速度で提案できる点も特徴。

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レコメンド×AI

応募確率予測からの検索最適化 ⼤⼿⼈材企業 様üü

ユーザの属性・検索傾向と求⼈情報から応募確率を予測
⼤量データを持つ求⼈サイトで運⽤課

題

同社の求⼈サイトは掲載求⼈100万件、利⽤者は1⽇数万⼈に及んでいたが、検索結果の最適化が⾏えておらず、レコメンドも⼀般的な協調フィルタリングに留まっていた。

開発・導⼊
ユーザの属性・検索傾向と、求⼈情報から応募確率を予測するモデルを開発。また、⾼速な検索・レコメンドレスポンスを実現するためのバックエンドスコアリングシステムを構築。

成果

このスコアリング機能を求⼈サイトに搭載したところ、⼤幅な応募数増による売上増を実現。

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レコメンド×AI

未来購買パターン予測にもとづくレコメンド ⼤⼿ECサイト 様ü ⾃然⾔語処理で⽤いられるアルゴリズム、LSTMを活⽤ü より精緻なユーザー⾏動の予測を⽬指したもの
課

題

同社には数⼗万ユーザーのサイト閲覧履歴などのデータが蓄積されていたが、データ活⽤の知⾒がなく実施する施策も標準的なものに留まっていた。

開発・導⼊
時間軸の情報を取り⼊れ、より精緻な購買予測の実現を⽬指して、⻑期の過去情報を加味するLSTMを⽤いた独⾃のレコメンドエンジンを提案。

成果

このレコメンドエンジンに基づくレコメンド枠をECサイト内に設置したところ、当初想定していた以上の反響が得られた。

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時系列データ×AI

波形解析による管内外⾯の損傷検出 ⾮破壊検査 様ü 波形データの特徴から管内外の損傷箇所を検出ü 2020年5⽉より実運⽤、データ解析処理数量 60%増加⾒込み課

題

同社が特許を保有するボイラーなど熱交換器等の管内外⾯を検査する技術について、取得される検査データの解析に省⼒化・効率化が求められていた。

開発・導⼊検査データである波形データを⼊⼒として、その中に含まれる異常箇所を特定するためのニューラルネットワークをベースとしたカスタムAIを開発。

成果

現場業務での試験運⽤が開始され、最終的な不良判断は⼈が⾏う形で運⽤することで、解析処理数量が従来の約60％増加する⾒込み。

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代表的なソリューション

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代表的なソリューション群
ビジネス潜在ニーズ
探索ソリューション

強化学習による制振制御ソリューション強化学習による組合せ最適化
ソリューション

カメラソリューション
L-Vison

研究開発の内容を記したドキュメントを⼊⼒データに、企業データベースからビジネスニーズを保有すると考える企業リストを抽出作成

建設物や精密機器の製造機械などの⼤敵である揺れへの対策として、⾃ら最適なパターンを獲得する強化学習を⽤いたAIが振動を制御

⼤量の組合せの中から最も良いものを選択するという「組合せ最適化問題」
を、強化学習技術を使って解決

AIカメラが⼈・物・空間を認識することを超え、ビジネス課題を成果へとつなぐ、最適なソリューションを提供

マッチングソリューション

⽂章分類・タグ付け
ソリューション

物体カウントソリューション

⼈と職、それぞれの情報の関係性をAIが学習。ニューラルネットワークが相思相愛の最適なマッチングを実現

先端の⾃然⾔語識別アルゴリズムが⽂章を⾃動的に解析。⼤量のドキュメン
トもAIが分類・タグ付けし、内容把握や⽂章評価がカンタンに画像中に写っている対象物の個数をカウントするほか、⼤まかな位置や座標を取得することを実現

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