複数種類のデータを同時解析する独自の汎用型AI｢IYO｣｡家畜の体調管理や自動運転技術など、多くの分野に提供

会社概要

「世界の解決困難な社会問題をAIで解決する会社」
2016年設立のAIシステムのオーダー開発（共同の企画・研究・開発）、汎用AIの研究開発を行うベンチャー。フルスクラッチで、ゼロイチからクライアントの要望にあった、人工知能を作っている。人工知能だけを専門で開発している会社のため、研究のみだけではなく開発での実績も多数。

業種

• AI開発メーカー

当社オリジナル汎用型AIコアシステム「IYO」について

主な特徴は、「複数種類データの同時解析を主としたシステムの認知力向上」。
当社のAIシステム「IYO」は、単一種類のデータ解析を重視ではなく、複数種類のデータを同時に解析する汎用型AI。例えば、自然言語から音声・画像・動画・数値・それらの時系列データが組み合わさった複雑なデータを解析し、動物の病気兆候の早期発見や畜産牛の発情期予測、自動運転技術や空間認識による屋内の自動マッピングに自然言語による対話エンジンなど、様々な分野のデータを解析学習してその分野に特化したAIシステムを提供している。

AIシステムオーダー

• 死蔵されているデータの利活用の提案。
• AIを使うことにより、従来の方法よりも高性能／高精度なシステム提案。
• データさえ有れば、あらゆる業種に対応可能。
• AIを含むコア部分からアプリやWebシステムまでのシステム全体を一手に開発。

AIシステム自体の特徴

• 予算やデータ規模に合わせた提案／開発が可能。
• コア技術としてDeepLearningを用いた独自ニューラルネットワークを使用しており、特に自然言語処理系において多数実績。
• その他、音声等の波形データ、画像データの解析など応用分野は多岐。

事例紹介

• MRIやCTの画像診断補助や診断レポート作成など「医療」に関わる分野のAI開発
  「胸部MRI/CT画像の診断補助システムの開発」と「診断レポート作成補助システムの開発」。これらシステムのサービス提供を行い、AIによる医療分野での問題解決を支援。過去のMRI/CTといった画像データをAIシステムIYOが学習し、新たに撮影する画像の空白を補完した3Dモデルを作成。これにより2D画像ではわかりにくかった小さな病変も、発見することが可能となる。この技術は、本事業以外に歯科技工分野でも活用されており、パーソナライズされた人工歯の3Dモデルを数分で作成することが可能。
  （AIを用いた歯科用CADのプログラムを開発、特許出願 ※2018年3月特許取得）
• 配送ルート最適化や積荷最適化など「運送」に関わる分野のAI開発
  運送業界がかかえる諸問題を、AIによるルート最適化で解決し、ひいては交通渋滞などの社会問題の解決にも一役買う技術を提供する。
• 自動字幕、自動テロップや自動編集など「放映」に関わる分野のAI開発
  映像編集には大きな人的・時間コストがかかっていたが、この自動映像編集AIシステムは、クリエイターの指示(音声またはテキスト)を受けて膨大な映像クリップの中から適切な映像を抽出し、数秒でシーケンスを構築して映像・音楽の粗編集を完了させる。高速で音声を認識し、高精度でテキストに変換表示する自動テロップシステムの開発も行い、現在手動で行われているリアルタイム字幕放送にも大きく貢献できる技術である。放送会社、ポストプロダクションなどプロ現場へのビジネス展開を進めている。
• 水中カメラ映像から魚体を認識するなど「漁業」に関わる分野のAIシステム開発
  自社開発の水中センサーカメラで、主に養殖場などでの活用が期待されているAI監視システムを構築。360度映像による魚体の行動・状態・個体数の監視、プランクトン検出センサーによる水質変化、波や潮流、温度を検測するできる装置を養殖場海中の中心に設置し、24時間のリアルタイム監視を実施。異常検知時にアラートを発令したり、AIが養殖魚の行動・生態データを解析して最適な餌の調整や、水揚げのタイミングなどを提案。
• 薬の副作用数値化・組み合わせ
  既にある薬の作用についてのデータベースから、副作用が起こり易くなる度合いを数値化すると共に、どのような組み合わせでその数値が大きくなるかを研究している大学と共同で、数値化の高精度化と新たな組み合わせの発見をするAIシステムを開発中。これにより、症状から診断した薬の組み合わせの安全性を自動的に計算して、同じ作用で危険度が低い薬の組み合わせの提案が可能となる。
• Tシャツデザイン自動生成AI
  オリジナルTシャツのデザインをWEB上でシミュレーションするAIシステム。顧客に合わせて、TシャツデザインをAIがその場でビジュアル化し、購入決定までのスピードをサポートする。
• 東京ガールズコレクションコーディネートAI
  自慢のコーディネートをSNSに投稿したら、どれだけの人が「いいね!」してくれるかを、「AI(人工知能)審査員」が判断。会場に集まった女性たちにカメラマンが声をかけ、スナップ写真を撮影。撮影した画像を送り、AIが「いいね」数を分析・予測し、判断されたコーディネートを評価する。
• 熊本城石垣修復AI
  熊本地震で崩れた熊本城の石垣の修復について修復期間は20年、修復費用は数十億円規模か、それ以上になると言われているが、AIを使うことにより、修復期間、修復費用を大幅に削減短縮することが可能。修復の問題点は、崩れてしまった石がどこに当てはまるのかの判定が必要であること。その問題を歯の自動生成AIを応用し、写真などの情報、崩れている石垣、細かい石などもすべてスキャン。その情報から「どの石が当てはまるか」、「どのような石が必要か」などを高精度に解析・予測する。

代表取締役社長　井元剛
1979年東京都生まれ。
高校卒業後、人工知能の開発に携わりたいという思いから、コンピューター専門学校へ入学。
2001年よりWEBシステム会社に入社。
以後フリーランスとして、Yahoo!・楽天・DeNA・サイバーエージェントなど、数々の企業でシステム開発に携わる。
2016年、今後は人工知能によって、あらゆる分野の業務効率化・自動化等により「現在解決困難とされている様々な事象も解決できるのでは？」という想いから、人工知能開発を専門とする「株式会社9DW」を設立。
同社の運営を行いながら、大学講師含め公演も行なっている。

（同社Webサイト、同社Wantedlyおよび同社PR TIMES掲載情報を基に当社編集）