多数の大手企業とプロジェクトを推進するAIベンチャー｡｢ごみ自動分類AI｣･｢白黒画像カラー化AI｣など実用化も！

会社概要

人工知能（AI）・深層学習（ディープラーニング）のコンサルテーションとソリューション開発に特化したAIベンチャー。ディープラーニングを中心とした先端技術の持つ可能性を実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナルが、 コンサルティングを通して、 顧客のニーズを具現化し、 それに合わせて最適な技術を選択し開発している。

2016年7月の創業から、コンサルテーションとAI（ディープラーニング・機械学習など統計的学習手法）を組み込んだソリューション開発を様々な顧客へ提供するほか、自社開発やクライアント企業との共同研究開発など、様々なプロジェクトを実施。
日本を代表する大手企業に対し、 既にR&D、実証実験、本番運用を含めた多数のプロジェクトを推進している。
創業3年に満たない間に、自治体で稼働中の「ごみ自動分類AI（荏原環境プラント）」やNHKで放送実績のある「白黒画像カラー化AI（NHKアート）」など、実用段階まで到達した複数の事例をもつ。

【主なプロジェクト事例】

• 放送品質 白黒画像カラー化 ディープラーニング
• 外観検査・キズ・不良箇所検出向け異常検知ディープラーニング
• 製造工程の誤差予測、最適化AI
• ごみ焼却工場でのゴミ種別分類ディープラーニング（セグメンテーション）

【研究開発事例】

• 3Dデータを活用した学習データの自動作成
• 衛星（SAR）によるオイル流出検出 ディープラーニング
• 衛星（光学＋SAR）による作付農作物の判別AI
• 衛星（光学）による土砂崩れ検出ディープラーニング
• 赤外線センサーを用いた物探検知及び制御システム開発

またファナックのField system partner、NVIDIAのInception Programにも参画、実世界へのAI適応について積極的に取り組んでいる。
2017年７月より、日本マイクロソフト株式会社と連携し、ディープラーニング普及に向けた取り組みを実施。ディープラーニングラボの幹事企業として定期的にイベント設計と講演を行っている。

2018年には株式会社スペースシフトと共同で、国立研究開発法人産業技術総合研究所の事業「海洋面モニタリングのための衛星画像教師データの整備等」（スペースシフト受注）において、レーダー衛星画像解析 AI を活用した自動解析を行い、高い精度を実現、海面のオイルスリック（油膜）検出に成功。
同年、衛星データプラットフォーム「Tellus（テルース）」の開発・利用促進を行うアライアンス「xData Alliance」へ参画を発表するなど、衛星リモートセンシングデータへのAI・ディープラーニング技術の活用に積極的に取り組んでいる。

2019年、みずほ銀行が有望なイノベーション企業を表彰する「Mizuho Innovation Award 2019 Q1」を受賞。

2019年4月にはINCJ、リコー、荏原製作所、グローバルブレインを引受先とする、総額7.5億円の第三者割当増資を実施。

事業内容

• コンサルティング & AI ソリューション開発
  ビジネスニーズに合わせて、課題の解決のために、AI技術を選択肢に入れた最も適切な技術の組合せを提案・開発。各フェーズの期間や内容は、課題に応じて様々。
• 宇宙産業におけるディープラーニング技術と展望
  宇宙産業におけるニーズとシーズのギャップが大きくあり、そのギャップをつなぐ架け橋として、AIの解析技術を活用。当社がもつ技術の中核であるディープラーニングを十分に活かし、事例を積み重ねながら、今後も様々な宇宙・衛星関係者や研究室とも連携をとり、宇宙データの活用に向けた取り組みを推進している。

プロジェクト&事例

ごみ焼却工場でのAI活用（セグメンテーション）
AIを活用してごみの質を認識する仕組みを荏原環境プラント(株)様と共同開発。
ごみの質をピクセル単位で認識すること成功。その結果、熟練オペレータのノウハウを再現し、投入するごみ質の安定化が可能となった。

高解像度／外観検査・キズ・不良箇所検出
良品画像のみを学習データとして、良品の特徴をディープラーニングが学び、幅広い不良を早期に検出する技術。通常の手法では低解像度の画像にしか対応しづらく、また教師データも大量に必要なところ、最新の半教師あり学習および高解像度化の手法を組み合わせることで、日本の製造業で耐えうる高解像度に成功し、既に実験中。 故障・不良は例外のかたまりであり、ルールでは記述できない点や、通常の教師あり学習では解決できない課題から、この技術は注目されている。

衛星データ（SAR）によるオイル流出検出／DL
これまで自動解析に活用されていた衛星データは、主に光学衛星による可視光を用いた衛星写真だったが、当社が開発した新たな方式では、人間でも判読が難しいとされるレーダー衛星の画像をディープラーニングにより自動解析することに成功。
オイル流出は全体の中でも0.01％程度しか存在しない非常に疎のデータだったが、当社が得意とする少ないデータから精度を出す手法を工夫することで高精度での検出を実現している。

製造工程における誤差予測＋最適化AI
外乱条件・生産条件・機器のパラメータから予測モデルを作成し、そのモデルを使って最適なパラメータを導出。
実データをもとに、すでに90％以上の精度での予測に成功している。

画像認識（物体検出）
社内R&Dの取り組みの一つとして始まったプロジェクトで、人と通路を検出し、その後内部ロジックで通行可能な通路を示すモデルを開発。

放送品質　白黒画像カラー化／ディープラーニング
当社はNHKアートと、デジタル彩色技術とAI技術（ディープラーニング）の融合による白黒映像の自動カラー化技術の共同開発を行っている。プロダクトRAVEAの主要な機能として、すでにNHKにて放送実績あり。

宇宙産業におけるディープラーニング技術と展望

3Dデータを活用した学習データの自動作成（関連会社でのサービス）
任意のオブジェクトを人工的に生成した3Dデータで学習し、実際のデバイスでの高精度な検出に成功。

創業者/代表取締役社長　柳原尚史
小学4年生の時にN88-Basicでゲーム作りを始め、中高時代は家業で複数拠点間をつなぐ印刷システムを作りつつ、秋葉原に毎日通うプログラマー(兼ゲーマー）。大学生時代はSCEでPlayStation 2のゲーム制作にかかわる。
大手通信業者に新卒として入社し、コンシューマー向けの複数の新規事業を企画・実現。その後、10年近く世界最大の運用機関を含む国内外の大手金融機関にて、電子取引環境の構築に従事。トレーディングシステム、FIXアプリケーションの開発、世界各国の取引所との高速接続、リスク分析およびアルゴリズム取引システムの設計・開発などに携わった。金融と通信で培った広範なビジネスと先端テクノロジー両面の知識・経験から、ニーズに合わせた最適なソリューションを提供する。
＜経歴＞
早稲田大学理工学部卒業
NTTコミュニケーションズ、HSBC Japan、大和証券キャピタルマーケッツ/Daiwa Capital Markets Hong Kong、Blackrock Japan Co., Ltd.を経て、2016年 Ridge-iを創設。
＜保有資格＞
証券アナリスト検定会員、宅地建物取引主任者、ネットワークスペシャリスト、証券外務員１種、オラクルマスター 等
＜公職・メンバー＞
経済産業省/政府衛星データのオープン＆フリー化及びデータ利用環境整備事業/ステークホルダ委員会 委員、Deep Learning Lab幹事、総務省/宇宙通信政策/4次元サイバーシティ活用タスクフォース

（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）