機械学習を手掛けている会社はここだ!!厳選AIベンチャー20社を紹介

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スタートアップネクスト編集部

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スタートアップネクスト編集部です。スカイランドベンチャーズというシードスタートアップへの投資に特化したベンチャーキャピタルが運営しています。スタートアップの経営幹部を目指す20代、30代向けに最先端分野やスタートアップの酸いも甘いもをぶっちゃけでお伝えして参ります。

こんにちは!スタートアップネクスト編集部です。

こちらのサイトでは、スタートアップやベンチャーの経営や起業に興味をお持ちの方に対して、スタートアップや最先端技術やビジネスについてのノウハウや知識についてプロのベンチャーキャピタルがレクチャーしています。

今回は、機械学習を手掛けている会社はここだ!!厳選AIベンチャー20社を紹介についてまとめてみました。

こちらをご覧になっていただく事で、機械学習とは何か、AI・機械学習ベンチャー20選等、参考になるかと想いますので、是非最後までお読みください。

そもそも機械学習って何?

AIは機械学習によって人間以上の知能を手に入れたといわれています。では、そもそも機械学習って何でしょうか。

なぜ機械学習がAIにとって大事なのでしょうか。

機械学習は、人間が自然に来なっている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現する技術・手法のことです。

といってもピンときませんよね。一つ例を挙げてみましょう。

この2枚の画像のうち、犬はどちらでしょう。

もちろん、2枚目の画像ですよね?では、なぜ2枚目の画像の方が、犬だと思ったのでしょうか。

理由を聞かれると意外と難しいですよね。これが、「人間が自然と行っている学習能力」です。

人間は無意識的に、犬はこんな特徴で、ネコはこんな特徴、といった法則性・パターンを学習しています。

これと同様の事をコンピュータにさせる、これが機械学習です。

AIは、

データから反復的に学習し、法則性・パターンを見つけ出す

その法則性・パターンを新たなデータにあてはめ、将来を予測する

という2つのプロセスにより、人間と同じように学習することができる、というわけです。

機械学習によって可能になること

では、機械学習によってAIは何ができるようになるのでしょうか。

①異常検知

AIが問題のないものと、問題のあるものそれぞれの法則性を学習し、異常を検知します。

具体例)

・スパムメールの検知

・クレジットカードの不正使用の検知

②形状認識

先ほど例に挙げた犬とネコのように、画像データから特定のものを見つけ出します。

具体例)

・数字認識し、郵便番号を自動的に読み込んで自動的に仕分けする

・人の顔を認識し、人物ごとに写真を自動的にまとめる

③データ分析

いわゆる「ビッグデータ」と言われるような膨大なデータを分析して法則性を見つけ出すことにより、人がよりよい判断を下す手助けをしてくれます。

具体例)

・電子カルテから患者の病気を予測する

・株式市場データから株式の取引を推奨する

今後のAI活用、機械学習を生かせる分野とは!?

機械学習によって、AIは異常検知・形状認識・データ分析ができるようになりました。

では、今後どのような分野に応用されていくのでしょうか。

ゲーム・娯楽

前述の通り、囲碁の世界ではAIが人間に勝ってしまいました。将棋やチェスもAIの方が人間より強いといと言われています。

将棋の藤井聡太プロがAIで将棋の勉強をしている、というのは有名な話のようです。

こういった頭脳ゲームは、これからはAIから人間が学ぶ、ということが多くなるのではないでしょうか。

もしくは、人間の代わりに機械学習させたAI対AIで対決するのが主流になってくるかもしれませんね。

コンピューターゲームでは、自然にキャラクターと会話できるようになるでしょう。美少女、美男子キャラクターと本物の恋をしたり、村長さんに仕事の愚痴を聞いてもらう、なんてことも可能でしょう。

もしかしたらボスが自己学習して、どんどん強くなってしまったり・・・なんなんてこともあるかもしれませんね。

自動車産業

自動車産業では、自動運転が注目されています。

車が自動的に運転してくれるなんて楽ちん!と思うのは当然ですが、それ以上に自動運転にはメリットがあります。

  • 交通事故の減少
  • 交通制御による渋滞の減少
  • 乗員に制約がなくなる(子供や老人、障碍者なども乗ることができる)

また、カーシェアリングによって自動車の総数を削減できたり、過疎地のバス交通において乗務員を乗せる必要がなくなるため、人件費の削減や運転手不足が解消できる、といった社会的問題の解決になるともいわれています。

朝の通勤の際、「会社まで」と言って車の中で寝てる内に会社につく。なんて未来は近いのかもしれません。

医療分野

医療分野では、データや画像の解析において、機械学習の強みが発揮されることが期待されています。いくつか例を挙げてみましょう。

自治医科大学で開発中の「ホワイト・ジャック」は、論文データや臨床データなどを蓄積したAIと、人間の医師が対話しながら病名候補を探し出します。病名毎に推奨する検査や薬剤、見逃してはならない致命的な疾患を表示します。

また、Enlitic社は画像検査の結果から、がんの早期発見や診断スピードの向上、診断精度の改善を可能にするAIを開発中です。

2017年5月には、世界で初めてAIを搭載したロボットが目の手術に成功しました。その精度は人間の10倍ともいわれています。

このように、人為的ミスをなくし、よりスピーディーかつ正確な診断・手術が受けられることが可能になると考えられます。

自動化・ロボット

自動運転は、車というロボットに自動で運転してもらう技術です。

このように、機械学習したAIを搭載したロボットにより単純な作業は全て自動化できると考えられます。

例えば、コンビニでのお会計や田植え作業などは、完全自動化される日が来るのではないでしょうか。

日常の意思決定

もっと日常的な部分ではどうでしょうか。

例えば、今日どんな服を着ていこう、今日の晩御飯何しようかな、といった意思決定も、AIが行ってくれるようになるかもしれません。

服であれば、自分の持っている服のデータを登録しておけば、当日の天気や気温、もしくは会う人に合わせてコーディネートを考えてくれたり、好みに合った服を売っているお店をオススメしてくれたりするでしょう。

晩御飯も、総カロリー量を計算して健康にいい食事や、足りない栄養を補ってくれるメニューを考えてくれそうです。

[厳選]ai・機械学習ベンチャー20社

最近はAIベンチャー企業がかなり増えてきています。2017年9月に上場し、注目を浴びたPKSHA(パークシャ)も人工知能の企業です。また、日本経済新聞社が実施した「NEXTユニコーン調査」によると時価総額1位は深層学習を事業としているプリファードネットワークスと人工知能が注目されていることがわかると思います。そこでここではAIのベンチャー企業について詳しく見ていきましょう。

プリファードネットワークス

エッジヘビーコンピューティングという、新しいデータ処理方法を提唱している東大発のAIベンチャーです。様々なデバイスがネットワークに接続されている現状に着目し、機械学習を用いてデバイス同士を「賢く接続する」ためのシステム開発を行っています。

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WACUL

Googleアナリティクスのデータを元にWebサイトを分析し、サイトの改善案や気になるページ調査の結果を教えてくれる「AIアナリスト」を提供している会社です。

AIを活用することにより、課題発見だけでなく改善提案まで行ってくれることが特徴的です。

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SENSY

ユーザーに似合うファッションコーディネイトを、自動で考えてくれるファッション人工知能アプリ「SENSY」を提供する会社です。

ユーザーの感性(センス)を理解する人工知能を開発しています。

現在はファッションコンテンツを扱っていますが、最終的にはライフスタイル全体をサポートすることができるパートナー的存在を目指しています。

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Alt

人の意思をデジタル化し、それをクラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をさせるAI、「P.A.I.」を開発ししている会社です。

「P.A.I.」は24時間365日休むことなくネットワーク世界を駆け巡ることができます。

人間の時間的・物理的限界を超えるためにAIを活用することを目指している、と言えるでしょう。

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ブレインズテクノロジー

https://www.brains-tech.co.jp/

ロボットの自律移動や顔認証といった最新技術を研究し、技術革新に貢献する「未来工場」を立ち上げたか会社です。

現在は以下のサービスを行っています。

①大規模データ分析を行うImpulse

②システムログを統合管理するGrasper

③企業内の情報を管理し、検索を可能にするNeuron

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Nextremer

高度な自然言語処理機能を有するAI対話システムの開発を行っている会社です。

チャットボットによるカスタマーサポートや案内用の対話システムといった、様々な場面でAI対話システムを導入しています。

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Gatebox

「キャラクターと一緒に暮らせる世界」を実現することを目的とした、「次元を超える研究所」です。

好きなキャラクターと一緒に暮らすことができるホログラムコミュニケーションロボット「Gatebox」を開発しています。

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KUDAN

拡張現実(AR)・仮想現実(VR)のプラットフォームを提供している欧州の会社です。

自動運転、ビッグデータ解析、医療手術等の広い分野において、AI・AR・VRのテクノロジーを導入する研究を行っています。

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NUR*VE

ビジネスに特化したVR閲覧デバイス「CREWL」を提供している会社です。

VR技術を用いることで、「実際に体験してから買う」ことを実現し、買ってみたら思っていたものと違った、ということをなくします。

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Molcure

抗体のビッグデータを解析し、抗体医薬品探索プラットフォーム「Abtracter」を提供するバイオITベンチャー企業です。

このシステムにより、現在では効果的な治療薬がない病気に対しても有効な治療薬を発見し、より多くの病気を治すことを目指しています。

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Ficha

車載カメラ画像から、歩行者・車両・標識・車線を高速・高精度に検出する画像認識ソフトウェアを提供する会社です。

機械学習の強みである画像認識を、自動運転に向けて進化していく自動車市場において活用することをも目的としています。

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SOINN

インターネットから自動的に学習する人工知能、SOINNの開発を行っている会社です。

画像・音声・テキストなどの異なるデータを複合的に処理できることが特徴です。

これにより学習の安定性が飛躍的に向上し、ビジネス用途では必須である、技術の高信頼性・利便性の飛躍的向上を実現しています。

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PKSHA Technology

 

テキスト理解、画像認識、自然言語理解といったAIの強みに特化した、機能特化型のアルゴリズムモジュールを複数開発している東大発のAIベンチャーです。

これらの組み合わせにより、ユーザーの多様なニーズに応えることができます。

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RPA TECHNOLOGIES

これまで人間のみが対応可能とされていた高度な作業を、AI、機械学習を含む認知技術を用いて代行するRPA(RoboticProcessAutomation)を推進している会社です。

“BizRobo”という、人間の業務を代行するロボットを提供しています。

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MICIN

しつでもどこでもスマホで診察・処方を受けることができるスマホ診療プラットフォームアプリ「CURON(クロン)」を提供している会社です。

スマホを使うことで、時間的、地理的制約を取り除いた遠隔治療を実現しています。

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GA Technologies

マンション購入や不動産投資に、機械学習を活用している会社です。

スマホアプリ「Renosy」は、人工知能のヒアリングによりユーザー”らしい”物件を提案してくれます。

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Tryeting

人工知能技術をあらゆる生産現場に活用することを目的とした会社です。

人材管理・在庫管理・従業員の行動検知、危険検知といった、生産業の現場に役立つAI技術を提供しています。

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NAM

LINEボットを活用し、医師と患者双方の課題を解決するチャットボット型電子カルテ「ドクターQ」を開発している会社です。

これにより、医師は患者の経過把握、患者は問診やカルテ閲覧が可能になります。

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クロスコンパス

製造業向け人工知能の統合開発環境、Manufacturing-IXを提供している会社です。

様々な検知データに対応し、AIを活用することで異常検知・予知保全の性能を大きく改善することができます。

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JIG-SAW

インターネットにつながる全てのものを統合運用できるロボット型自動運用プラットフォーム、”puzzle”を提供しています。

このシステムにより、自動検知と自動制御を同時に行うことができ、迅速かる性格なシステムマネジメントを実現することができます。

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では最後に機械学習は将来どのように活用されるのか見ていきましょう!

これから機械学習はどう活用されるか!?

機械学習による自動運転について、現在は自動車が注目されていますが、これは、航空機の管制などにも応用可能なものですし、コンビニ等のロジスティックスのより効率的な運用にもつながっていくでしょう。

また、機械学習は単にこれまでの延長線上の技術や効率化だけでなく、イノベーションにつながります

例えば、手術の場合、人間の手による限り物理的に術式(手術のやり方や方式)は限定されます。囲碁や将棋で人間には思いもよらなかった手筋をAIが繰り出してくることがありますが、手術においても全く新しい術式が生み出されることでしょう

さらに生体内の代謝経路は極めて複雑で多数の物質が関係します。現在の医薬品開発はレセプター(生体内の信号物質等の受容体)の制御が大きな部分を占めていますが、機械学習により、代謝経路の制御がレセプター以外でも可能になれば、画期的な医薬も生み出されることでしょう

個人データとの組み合わせという点では、ゲームやドラマのストーリー展開もパーソナル化されるかもしれません。受けるゲーム、受けるドラマ、受ける映画のシナリオ構築に機械学習が利用されるのも必然的な流れです。そういう点では、エンタメ分野での利用も今後の大きなテーマでしょう。

エンタメで言うならば、2Dまたは3Dの人工美少女や人工イケメン、人工ペット等により、人間の恋愛観・愛情も変わってしまうかもしれません

行政システムや裁判にも機械学習が導入され、法律や政治、社会全体に機械学習の成果が導入されるのも時間の問題です。自然言語の翻訳や通訳も、機械学習により、外国人に対してもネイティブどうしのコミュニケーションと変わらなくない会話が可能になるでしょう。

ある意味恐ろしい話ですが、逆に外面だけでなく、人間らしさや思いやりといった内面への回帰につながるかもしれません。

いずれにしても、今後、機械学習分野に特化した企業の快進撃がつづくことは間違いなく、今後は、工学系だけでなく人文系のキャリアの中にこうした企業群が入って来ることも間違いないでしょう。

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