Ridge-i (リッジアイ）紹介資料

2020年9月

Ridge-i（リッジアイ）概要
ミッション

社会課題・ビジネス課題を、先端技術の追求と実インパクトの追求が両立された最適なソリューションで解決し、新しい社会・ビジネスを創造する

会社概要

事業領域

創業: 2016年7月• 業界随一の機械学習エンジニア
Ph.D保有者、国際会議採択経験 等• 戦略コンサルファーム出身者

資本: 7億5,500万円• 2019年4月 シリーズA 7.5億円調達
オフィス: 千代田区大手町• 機械学習・深層学習と、既存技術のベストミックス• コンサル、開発、運用支援まで支援• 実稼働、導入実績が豊富② 共同事業・プロダクト開発• 弊社のAIの強みと、パートナーの強みを活かした相乗効果の追求• 密発見コロナソリューション、「DeepFire」等独自開発

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従業員数: 43名（非常勤含む）① AIコンサルティング・ソリューション開発

リッジアイの強み
先端技術の追求とビジネスインパクトの両立を目指すために、３つの強みがバランスよく最適化された会社です• 自前で最先端AIを研究・実装可能• センシング手法から含めたトータルソリューション
• 前後処理にも豊富な手段を用意

人材• 研究・エンジニアリング・ビジネスを横断する人材PF• 技術にもビジネスにも偏りすぎない最適な提案

インパクト
実現力
• 様々な業界での検討・実現の実績• 横断可能なノウハウの確立• AIならではの導入のコツも熟知
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技術
追求力創業者・ 代表取締役社長
CEO柳原 尚史
NTTコム、HSBC、大和証券、ブラックロック等、海外勤務や高頻度取引システム開発などの経験を経て2016年創業、現在に至る。複数の宇宙関連の公職に携わる。
小4からエンジニア。３人娘のパパ。趣味はトレイルランニン
グで、100マイルレースを複数回完走。

取締役
小松平佳

執行役員
杉山一成

SUBARU、ボストンコンサ
ルティンググループを経て、2017年参画

ボストンコンサルティング
グループを経て、2018年
参画

営業・コンサルティング・事業提携の立案などを主に担当

コンサルティング、全プロ
ジェクトの遂行、宇宙事業の事業開発を主に担当

最高研究責任者
CRO
牛久 祥孝

プロダクト開発リード
CPO
吉江 彰洋

東京大学 大学院情報理工学博士。画像認識コンテスト
ILSVRC で世界2位。
トップレベルの国際学会で論文採択回数20回超、被引用数1500回以上の人工知能研究の第一人者。
全社技術戦略、技術アドバ
イザリー、要素技術開発・プロダクト開発を主に担当

NTTデータ、アクセンチュ
ア株式会社、JVの経営、フリーランスVCなどを経て、2019年参画
コンサルティング、新事業・共同事業推進・プロダ
クト創出を主に担当

高校生クイズ優勝経験あり。

技術とビジネス双方のエキスパート
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経営陣の紹介Ridge-iの特徴：画像AIで実用化実績
失敗できないAIプロジェクトで選ばれる会社
ごみ識別AI搭載
自動ごみ処理クレーン

JAXA委託土砂崩れ解析AI
AIが土砂崩れ発生箇所を高速・高精度で解析

AIがごみ袋一つずつのNHK放送実績
白黒映像カラー化AI
AIが過去の白黒映像を放送品質でカラー化© Airbus DS/SpotImage (2018)※船橋市で実稼働1年（無事故）※国土交通省のWGなどで発表※NHKスペシャル等で放送利用※宇宙開発利用大賞 経済産業大臣賞受賞
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燃焼の影響を分析

課題に合わせたベストなAI活用提案
センサーデータ解析などの案件も複数
センサーデータでの故障予知

エネルギー需要予測＋自動運転AIで15％省エネ

最適品質調整AI
材料特性
設備条件
実測値

IoT
デバイス
異常リスク大複数センサーを統合判断
故障リスクをアラート

最終製品の評価項目

設備条件設定値

需要
実績

AIが予測

リアルタイムで需要予測し、最適自動運転

製品品質予測
モデル

＋最適条件
算出
モデル

“ゆがみ”を抑える
最適な生産条件を算出

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IoT
デバイス

外部環境
条件

３つの力の正しいバランス
AIコンサルティング会社の条件
クライアントに選ばれ続ける
AIコンサルティング会社がやるべきこと

(2)

(3)

正しい目標・課題設定力
クライアントにとって、継続して検討すべきトピックを選定、クリスタライズする能力
効果的なアプローチ設計力
特定技術にとらわれずに、技術とビジネスの両面で最適なプロジェクトの設計と推進

ビジネス要求・期待を超える 実現力
高い技術力・導入ノウハウ・パートナーシップをフルに活用し、ビジネス要求水準を超える総合力

アプローチ

実績
（Ridge)

一つの確固たる実績を基に見える、他社に先んじたユニークな未来の設定（Ridge to Ridge）

正しい目標
実現力

アプローチ
正しい目標

創業当時から３つの力のバランス取る理念の会社はユニークで、特に評価されています6©2020 Ridge-i All Rights Reserved.

(1)

実現力

Ridge-iが継続して選ばれ続ける理由は「正しい目標」「アプローチ」「実現力」のバランスバランスが取れているので、長期的な大型プロジェクトを実現しつつ、ブレずに未来に向かっています

アンバランスさに悩むお客様に安定した軸を提供するニーズが増えている(Ridge-iに寄せられるお客様の相談概念図)

年数

アンバランスさの悩み

Ridge-i提案

実現力
アプローチ

実現力
論文・特許多数の新技術

実現力

アプローチ
AI適用範囲・運用ポリシー

アプローチ

正しい目標
クレーンAIによる省人化

正しい目標

荏原環境プラント様

NTT
ドコモ様

リコー様

SIer提案AIﾍﾞﾝﾁｬｰ

コンサル

指示待ち
研究力不足

AI偏重

提案中心7

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ごみ焼却AI

正しい目標（他場への拡大、投資回収）技術力：自前で最先端AIを研究・実装可能
ゼロベースで最適な技術を選択しながらソリューションを構築
世界でも認められる研究成果•

高精度のセグメンテーション（領域分割技術）

本質的な課題を 適切な技術で解くチーム
研究者（牛久CRO、玉木顧問）• 信号処理・機械学習の研究を10年以上継続• 最近のAI研究動向も熟知
リサーチエンジニア• 高いリサーチ能力とエンジニアリング能力• 最新の研究成果を素早く実用化•

少数データでも良い精度をだす機械学習技術•

論文発表実績

➢ 教師データを大量に用意するのが難しい場合に有効

多数[Saito+, ICML 2017] [Tokozume+, ICLR 2018] [Saito+, ICLR 2018] [Tokozume+,CVPR 2018] [Saito+, CVPR 2018] [Saito+, ECCV 2018] [Saito+, CVPR 2019][Kimura, arXiv 2020] [Ha+, IROS 2017] [Watanabe+, ECCV Workshop 2018] [Saito+,ICLR 2018] [Saito+, CVPR 2018] [Kimura, NeurIPS Workshop 2019] など

世界有数の技術者たちが課題に合わせて理論から応用可能

エンジニア（機械学習エキスパート）• 卓越したエンジニアリングスキル• 蓄積された実用的ノウハウ
テクニカルソリューションエンジニア• ビジネスもエンジニアリングも熟知• 最適な技術の選択・組合せを提案
コンサルタント• お客様の課題を的確に設定• 技術課題に落とし込む設計力

アカデミック+エンジニアリング+コンサル
ティングの融合は、競合企業の中でも独自
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➢ 画像を画素ごとに正しく「塗り分ける」技術➢ 車載画像の解析以外にも、衛星画像やごみ処理場画像などに適用した実績あり

研究成果の例
JAXA委託土砂崩れ解析AI
手法が学会採択・表彰

学習結果の転移学習により少数データでAIを実現

セグメンテーションによる土砂崩れ検出

仮想データでセグメンテーションを学習

少数データを自動増幅して学習• 深層学習の最難関国際会議ICLR2018に採択• 画像処理の最難関国際会議CVPR2018に採択

実世界に使える？

機械学習の最難関国際会議NeurIPS2019のワークショップで発表

第4回「宇宙開発利用大賞」
経済産業大臣賞受賞

そのまま適用すると大失敗

我々の転移技術で大幅に改善• ICML2017, ICLR2018, CVPR2018,
CVPR2019等 関連分野の最難関国際会議に採択• 国内外のシンポジウムや学会で招待講演• なぜ自動増幅に効果があるのか理論解析→速報公開• 既に海外の研究者から共同研究の打診あり

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© Airbus DS/Spot Image (2018)

専門性と実用性の両立
社会課題を解決する
ソリューション提案・実現スキル

アルゴリズムを実装・考案する能力

良いエンジニアリサーチャープログラマ

アルゴリズムの創造（論文執筆レベル）

学際的かつ深い知識と創造性

アルゴリズムの改良

特定のアルゴリズムの理論的理解

ハイパーパラメータ、前処理・後処理の設計

機械学習の概念理解
画像処理全般の理解

オープンソース (Git) のコードを学習・実行

Pythonのコードが読める

学習済みモデルを実行

クラウドAPIを使える

×

真似のできない・実用的なソリューションを作れる

深い理論理解と発想力・実務上の経験要件に合わせたソリュー
ションを設計・提案できるルールベースの経験的知見、様々なアルゴリズムの特性を知っている

要件、制約を理解与えられたタスクを実行

ビジネスの一般スキル

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（ご参考）理想の技術者

主な取引先・受賞実績

主要取引先実績(敬称略）• 荏原環境プラント• 荏原製作所• NTTドコモ• NHKアート• トヨタ自動車• リコー• JAXA（宇宙航空研究開発機構）• ダイナミックマップ基盤• さくらインターネットなど、多くの大企業に信頼頂いております （非公開事例も多数です）
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プロジェクト
受賞歴• 第4回宇宙開発利用大賞 2019 経済産業大臣賞(土砂崩れ解析AI）• 日経ディープラーニング活用アワード（ごみ識別AI – 荏原環境プラント様）• 経済産業省 2018 VFX大賞（カラー化AI活用 - NHKアート様）

Ridge-iのプロダクト・モジュール一覧
プロダクト・共同事業
動画解析・分類 AI
DeepFire※損害保険会社と販売協力

コロナ対策 密検出
COVID-Distance※中古車販売店が導入

コロナ対策 群衆カウント
COVID-Crowd Counting※浜松市でリアルタイムデモ中

外観検査AIソリューション
※リコーと共同開発・展開中

事前登録なし人物照合AIRIDGE-I（REID）※世界一の精度

姿勢解析AIRIDGE-POSE※世界一の精度

ピクセル毎のラベル付
けAI Segmentation※ごみ識別AI、土砂崩れAI、海ごみ解析等で活用中

影除去AI※衛星画像の前処理に活用

エネルギー最適化AI(需要予測・運転制御)
RIDGE-Energy

静止画 傷・異常検知AI
RIDGE-ImageAD※１５％の省エネ可能※リコーが外観検査に利用中

放送品質
白黒映像カラー化AI
RAVEA

カウンティングAI(粒子・人物・棚卸し)※日本初NHKで放送実績

動画 異常判定・
分類AI
RIDGE-VideoAD※DeepFireで利用中※電子顕微鏡の粒子数の正確な判定で実績
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AIモジュール

最先端技術を活用して新しい社会・ビジネスの実現に向けて、パートナー企業とともに全力で取り組んでいます

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contact@ridge-i.com