最先端AI技術を駆使し、多彩なサービスを展開するARAYAに迫る｜株式会社アラヤ

最終更新日： 2022年11月11日

株式会社アラヤは、2013年12月に「人類の未来を圧倒的に面白く！」というミッションを掲げるAI企業です。

同社は人工知能、特にディープラーニングを含む機械学習アルゴリズムを駆使し、お客様の多種多様なニーズにも対応できるよう、広範囲に渡るサービスを提供しています。

株式会社アラヤとは
株式会社アラヤの事業内容・注力している領域
株式会社アラヤの特徴 – 株式会社アラヤ成長のワケ
株式会社アラヤの最新の動向
株式会社アラヤの今後
株式会社アラヤの採用情報
- 募集職種
- 応募概要
まとめ

株式会社アラヤとは

株式会社アラヤは、AI開発全般を手がける多彩な企業です。

アラヤの強みとして、精度が高い画像認識技術「ディープラーニング」やクラウドなしでAIを実行できる「エッジAI」、他にも「自律AI」や「ニューロテック」など多岐にわたる事業を展開しています。

企業概要

社名	株式会社アラヤ
設立	2013年12月
所在地	〒107-6024　東京都港区赤坂1-12-32 アーク森ビル24階
取締役	代表取締役最高経営責任者金井良太取締役最高技術責任者蓮井樹生取締役最高研究責任者笹井俊太朗
社員数	65名（2020年12月1日時点）
資本金	2億5,498万円

ビジョン

株式会社アラヤは、「すべてのモノにAIを宿らせる」をビジョンに掲げ、人工知能、特にディープラーニングを含む機械学習アルゴリズムを駆使し、多種多様なニーズに対応できるよう広範囲に渡るサービスを提供しています。

深層学習を用いた画像認識技術などの産業応用、ネットワークの圧縮技術によるエッジAIの開発、自律エージェントのアルゴリズム開発とドローン等への応用に取り組み、基礎技術の開発から実ビジネスまでをつなぐ事業などを手掛けています。

沿革

2013年、京都大学理学部卒業の金井良太氏が株式会社アラヤを創業しました。2020年12月時点で65名ほどの社員を抱える会社になり、平均年齢も35歳とプロフェッショナルが集っています。

2019年	7月	追加資金調達により総額10億円の資金調達を完了
2020年	1月	モルファと業務提携契約、エッジAIを加速させるAIモデル自動圧縮ソフト「Pressai」を共同開発
2021年	1月	河川水位をAIで高性能に計測する技術を開発
2022年	3月	VIE STYLEとBMIの社会実装に向けた共同研究開発を開始
	9年	学習不要で食品中の毛髪混入検査が可能なソフトを提供開始

業績推移

決算末日	純利益	利益剰余金	総資産
2018年9月30日	1億2682万7000円	2億9484万円	2億3878万1000円
2019年9月30日	1億1394万3000円	1億1394万3000円	11億4591万6000円
2020年9月30日	3億1296万8000円	3億1296万8000円	8億3100万2000円
2021年9月30日	2億5441万7000円	2億7407万8000円	8億5150万3000円

売上高の表から見てわかるように、株式会社アラヤは2018年から成長し続けています。2019年には沿革にあるように、追加資金調達により総額10億円の資金調達を完了したので総資産が大きく増えています。

2020年は新型コロナウイルスの影響もあり、営業利益が前年より若干減少しましたが、それでも安定して高利益を出すことに成功しています。

株式会社アラヤの事業内容・注力している領域

株式会社アラヤが主に力を入れている領域は、以下の8つです。

画像認識/外観検査

建設機械・産業機械自動化

空調最適化

自律飛行ドローン

ニューロテック（ブレインテック）

脳・神経科学データ解析

AI人材育成サービス
AI開発サポート

それぞれ解説します。

画像認識/外観検査

画像・動画から、人や物を識別する技術です。高い技術力を持った専門家が、お客様のニーズや業務課題に合わせた最適なAIソリューションをご提案・ご提供しています。

製造業など製品や部品、材料などの外観検査にはパッケージソフト「InspectAI」もご提供しています。

セミカスタム／フルカスタム画像認識AI開発サービス

株式会社アラヤが提供しているサービスのひとつとして、異なる業務課題それぞれに合わせたAIカスタム開発を行っています。

セミカスタムAI

テンプレート（学習済みモデル）を元にお客様の個別課題にフィットしたAIを構築を請け負い、他にもニーズの高いテンプレートを複数ご用意しています。短期間でのAI構築も可能です。

フルカスタム

フルカスタム特殊な個別課題をお持ちのお客様向けに、一からAIを構築しています。

出典：株式会社アラヤ

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AI活用事例

アラヤでは、「外観検査」、「安全管理の自動化」、「数量の自動カウント」、「人や車両の行動記録」、「点検の自動化」、「不審者・信州者の検知」、「生育状況の把握」などで活用されています。

建設機械・産業機械自動化

建設機械等の自動化(自動操縦)をAIで実現

建機(クレーン・油圧ショベル等)、産業用クレーン、フォークリフトなどの操縦を自動化するAIの開発、並びに自動化開発に取り組む建設会社・建機メーカー等を対象に、AIアルゴリズムの開発・実装を一連のサービスとして提供しています。

AIを活用した自動化手法の例

AIを活用した自動化の例として、以下のものが挙げられます。

建機実機に、環境(状況)を把握するためのカメラやセンサーと、レバーを操作するためのモジュールを取り付け、AIが自動操縦を行うというものです。

出典：株式会社アラヤ

自動化を実現する強化学習・模倣学習

自律建機を実現するためのアプローチ方法には２つあります。

１つ目は「強化学習」を用いた手法です。

自律建機が、自ら環境（シミュレーション環境、または実際の現場）で、さまざまな操縦を試行錯誤することで学習します。学習するための時間は多くかかりますが、人間以上の操作を獲得する可能性があります。

そして、２つ目は「模倣学習」を用いた手法です。

自律建機は、人間（熟練技術者）の手本データを元に、同等の操作を学習します。比較的短時間で、人間と同程度の動きを実現可能になると考えられています。

出典：株式会社アラヤ

空調最適化

AIを活用し、空調需要の予測・空調の最適運転制御を行い大幅なコスト削減を目指しています。

既存の空調システムを活かしながら、制御機器にAIコントローラを後付けします。アラヤの自律AI技術で、必要な空調能力（需要）を予測し、需要と電気料金体系にあわせた熱製造を行うことで、大幅なコスト削減(20%程度)を目指しています。

出典：株式会社アラヤ

地域冷暖房(DHC)・大型熱源向け提供ソリューション

地域冷暖房(DHC)・大型熱源運営会社様に、建物ごとに個別に、以下のサービスを提供しています。（一部のビルのセントラル空調にも対応可能です。）

出典：株式会社アラヤ

最適制御を実現する自律AI

自律AIは、AI自身が「どのような行動(空調制御)を取ると最も良い(コスト削減になる)か」を試行錯誤し学習する手法です。

出典：株式会社アラヤ

AIが行動（熱製造機の運転台数のON/OFFなど）をすると、空調環境の状態（蓄熱・冷熱供給量の変化など）が変わり、良い結果（熱製造コストが下がったなど）が得られた場合にAIは報酬をもらう。

▶︎AIはより多くの報酬をもらうように試行錯誤して学習する。

空調制御にAIを活用することで様々なメリットを得ることができます。その中でも２つの大きなメリットが以下になっています。

出典：株式会社アラヤ

自律飛行ドローン

自律的に飛行し点検などを行うAIドローンを開発しています。

ドローンに搭載されたカメラからの画像情報をもとに、ドローンが自律的に飛行する技術を活用して、巡回点検や在庫管理など、従来人が行っていた作業の大幅な効率化を目指しています。

自律飛行ドローンの活用例

自立飛行ドローンの活用事例を3つ紹介します。

活用例１：向上・プラント内の自動巡回

ドローンの自律飛行により現場を撮影し、人による日々の巡回点検等を代替します。線を引くだけで、市販のドローンが屋内を自律巡回するというものです。

出典：株式会社アラヤ

メリットとして、以下の4つが挙げられます。

非GPS環境(屋内)でも飛行可能
簡単に現場導入ができる
飛行ルートにLINEテープを貼るだけ
SLAMなどによる事前のマップ作成は不要

活用例２：倉庫内の棚卸

ドローンが、全ての商品をなぞるように自律的に飛行しながら、在庫に貼られたバーコードやQRコードをスキャンし、在庫管理システムに在庫を登録します。省力化、棚卸精度の向上、操業停止期間の短縮などが期待できます。

出典：株式会社アラヤ

活用例３：送電線点検

ドローンがたわんだ送電線に沿うように飛行し、送電線の画像/映像を撮影します。その際、送電線と一定間隔を保つように制御させることで、常に点検に適切な解像度で送電線を撮影できるようにします。

出典：株式会社アラヤ

自律飛行を実現するディープラーニング技術

ディープラーニングをドローンの制御に応用し、現在のカメラ画像から、機体の移動方向を自律的に判断させます。具体的には、画像データを入力として、ドローンの制御コマンド（左旋回・前進・右旋回）を出力する深層ニューラルネットワークを、教師あり学習や強化学習などを用いて学習させます。

出典：株式会社アラヤ

ニューロテック(ブレインテック)

AI×ニューロテック（ブレインテック）により”圧倒的に面白い人類の未来”の実現を目指す

アラヤのニューロテック（ブレインテック）事業では、動画像や脳波データ等をAIで解析し、人の状態推定や意図解読を実現する技術を開発しています。それによって、人間の能力を拡張でき、また人間の意図を反映して快適に活動・労働できるようになり、人間の生産性や幸福度の飛躍的な向上が期待されます。

以下の３つのサービスを提供しています。

サービス１，脳センシングソリューションの提供

アラヤの脳センシングソリューションにより、脳の状態・情報をセンシングして、飛躍的に便利で安全な世界の創出を目指しています。以下のシステムを開発しています。

(1) 画像（表情・動作など）から人の状態を推定する「Face2Brain」

表情・視線・瞳孔などの画像から脳波を推定し、眠気や疲労度など人の状態を推定します。

※特許出願中、商標出願中

「眠気」「感情」等の識別による「主観的/離散値的なアノテーション」ではなく、「客観的/連続値的な脳波データ」を活用することで、よりタイムリーな検出が期待できます。

出典：株式会社アラヤ

脳波から人の状態やパフォーマンスを推定する「Brain Performance Indicator」

ウェアラブルな脳波計を装着し、特定の脳波パターンから集中度などの人の状態やパフォーマンスを測定します。

※ 特許出願中

出典：株式会社アラヤ

サービス２，ブレイン・マシーン・インターフェース(BMI)開発支援

脳と機械をつなぐBMIとAIを用いて、人の意図を解読し、機械の操作などを行います。ウェアラブルな脳波計などによる視線計測・画像認識・脳波解読によって、物体情報の検索や外部端末のハンズフリー操作が可能な技術開発を目指しています。

出典：株式会社アラヤ

また、代表取締役の金井は、内閣府ムーンショット型研究開発事業目標1におけるプロジェクト「身体的能力と知覚能力の拡張による身体の制約からの解放」のプロジェクトマネージャーを務めています。侵襲BMI・非侵襲BMI・非接触の手法を用いて脳から意図を抽出し、その課題遂行にサイバネティック・アバター（CA）を用いるAI支援型BMIの研究開発を行っています。

サービス３，その他のサービス

ニューロマーケティング支援

fMRI（磁気共鳴機能画像法）や脳波等を用いた脳における機能活動部位の同定等の解析により、消費者の反応・嗜好を評価する直接的手段や各製品やサービスによる消費者の脳への効果に関する科学的検証手段の提供を提案しています。

脳・神経科学データ解析、コンサルティング

MRIや脳波データを自動で解析する環境の提供や、AI・機械学習技術を用いた解析サービスを提供しています。

また、脳神経科学や認知神経科学の研究課題をお持ちの企業様・研究機関様と連携して、研究開発支援やコンサルティングサービスの提供も行っています。

出典：株式会社アラヤ

多様な産業分野・シーンのユースケース

以下のような産業分野・シーンでのユースケースが想定されます

出典：株式会社アラヤ

ニューロテックにおけるアラヤの強み

１．高い研究開発力

世界トップクラスのニューロサイエンティストが在籍
代表の金井は内閣府ムーショット型研究開発事業目標１のプロジェクトをPMとして統括（スタートアップ企業として唯一参画）
ユーザ企業の難易度の高いニューロテックの課題に対して取り組み可能

２．独自のアルゴリズム開発

脳波計を用いずに、画像ベースで脳波を推定するアルゴリズムの開発
脳波から脳のパフォーマンスを高精度に計測するアルゴリズムの開発

３．AIの実装力

AI技術の多様な現場実装の実績

脳・神経科学データ解析

AIを活用して脳・神経科学のデータ解析を行います。

MRIや脳波には脳疾患、精神疾患等に関するさまざまな情報が埋もれています。一方で、たった1人の脳から得られるデータだけでも十分に巨大かつ複雑で、巨大データに適した解析環境を整えて先進的な解析を行うためには膨大な労力が必要となります。

そこでアラヤでは、研究機関等向けに、これらのデータを自動で解析する環境の提供や、AI・機械学習技術を用いた解析サービスを提供しています。複雑なプログラミングや煩雑な解析環境整備に囚われることなく、ボタンを押すだけで、お客様の手元で最先端の解析を行うことが可能です。

また、AI・機械学習技術を使用した脳からの特性・症状・健康指標の予測モデル構築を手助けしています。

出典：株式会社アラヤ

【提供サービス】

MRI自動解析での特徴抽出
脳情報からの予測モデル
脳の特徴に基づいた製品開発
脳の特徴に基づいた広告戦略
語学などで効果的な教育方法の開発
脳科学実験・測定のコンサルティング

【解析対象の例】

構造MRI
拡散強調MRI
機能的MRI (課題fMRI・安静時fMRI)
定量的MRI
脳波 (EEG)
脳磁図 (MEG)

AI人材育成サービス

実践的なAIトレーニングで、製造業でのAI活用を推進できる人材育成を強力に支援します。

製造業のお客様に特化した、実践的なAIトレーニングを提供しています。これまで製造業のお客様に対して多くのAI開発を手がけてきたアラヤだからこそ提供できるAI人材開発サービスです。

出典：株式会社アラヤ

実践的AI人材開発サービスの特長

ケーススタディなど「実践的」なトレーニング

このトレーニングでは、AI開発プロジェクトを擬似的に経験いただくことができ、結果として受講後には、AIのプロジェクトを推進するスキルを身につけることができます。

具体的には、以下のようなスキルを身につけられます。

架空のプロジェクトに対して、要件定義からデータ取得、AI開発、実装・運用まですべて体験できます。（プロジェクトの一例：ボルト、ネジ、ワッシャー、LED、トランジスタ、等の外観検査をAIで代替する。）
AI開発を外注したときの、要件定義書の書き方や報告書の読み方が学べます。
多数のAI活用ユースケースについて学べます。
貴社でのAI活用を念頭においた課題・要件定義の実践も実施するため、すぐに貴社での活動に落とし込めます。

製造業に特化

内容がほぼすべて製造業におけるユースケースをベースに構築されています。
そのため、製造業の会社様での活用に対して具体的なイメージがしやすい構成となっています。

AI人材開発サービスの概要

AIプロジェクトの企画者・推進者を育成しています。

対象者

本プログラムは、製造業の以下のような方々を対象者にしています。それぞれの方々のニーズに応じてカリキュラムをカスタマイズして提供いたします。

出典：株式会社アラヤ

身につくスキル

本プログラムを受講することで、以下のスキルを身につけられます。

出典：株式会社アラヤ

カリキュラム概要

カリキュラムは、ご要望や受講者のレベルに応じて、適宜カスタマイズして提供しています。
日程としては、1日（6時間）を予定していますが、受講者の方のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。以下はカリキュラムの一例となります。

1.AIの全体像	モデルとはなにか、教師あり/教師なし学習の違い、分類/回帰、訓練データの分割など、基本的な要素を最小構成で学びます。
2.AIの開発プロセス	AI開発プロジェクトを擬似体験頂くことで、AIがどのようなプロセスを経て開発されるものか、体感して頂きます。また、ケーススタディを通して、AI開発の落とし穴や気を付けるべき点について理解を深めます。
3.活用事例	製造業を中心として、AIの活用事例について学びます。
4.課題の発見	受講者様の自社業務内の課題を抽出してもらい、講師とともにAI適用の可能性を探ります。

教材

すべてオリジナルの教材です。製造業を対象としたケーススタディなどを使用します。

出典：株式会社アラヤ

受講者の声

本プログラムの受講者からは、次のような声が上がっています。

他部署でのAI導入検討事例の説明を聞いて報告書の内容がスッと頭に入った時は、トレーニングの成果が出たと思い嬉しかったです。

実習を通して検出方法の検討や実際のプログラミングなどを経験し、AI導入時のイメージができた。

最新の動向や説明内容が丁寧であり理解促進につながったと感じています。リンクなども各所にあり、自己学習や復習に非常に役立ちました。

実際に手を動かしての作業が多く、大学のような講義一辺倒にならなかったところが非常によかったです。数式の説明ばかりだったら、心が折れていたと思います。

オプションカリキュラム

AI開発プロジェクトの推進やマネジメントだけでなく、社内での内製化もご検討されているお客様向けに、詳細な技術の説明やコーディング演習を含んだオプションカリキュラムも提供しています。
日程としては+ 3日を想定していますが、受講者のレベルによっては、事前課題をお願いする場合があります（主にコンピュータサイエンス、プログラミングに関して）。
時間の都合上、製造業での活用事例が多い画像認識を主に扱います。センサデータからの異常検知、需要予測、自然言語処理といった内容は扱わない予定です。

0.事前課題	コンピューターやプログラムの基礎に関して、書籍による学習を事前課題として実施頂きます。
1.画像認識のタスク	画像認識の分野で一般的なタスク(物体検知、セグメンテーション、異常検知など)について学びます。
2.セグメンテーションモデルの構築	セグメンテーションタスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。（演習中心）
3.物体検出モデルの構築	物体検出タスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。（演習中心）
4.変分自己符号化器(VAE)の構築と異常検知	異常検知タスクを解くためのAIモデルの紹介と、構築の一連の流れを学習します。（演習中心）

AI開発サポート

アラヤの高い技術力を生かしたR&D/製品開発支援を行います。

先端AI研究支援

アラヤのディープラーニング・自律AI・ニューロサイエンス等の高い技術力を生かし、AIに関する各種研究・製品開発の支援をいたします。

実績例

通信業界	高度30-40mを航行するドローンから撮像したFull HD画像からの人物検知・意味的領域分割モデルを圧縮、ベースネット共通化しJetson TX2、FPGA等に実装
自動車業界	20m先までの人物を検知し、世界座標系に射影し位置推定を行うモデルをRaspberryPi4+EdgeTPUに実装
	蒸留による圧縮後の物体検知モデルの精度改善の研究開発
	ドライブレコーダー動画に対し、自動車、歩行者、信号等15クラス以上の意味的領域分割を行うモデルを開発
	車載カメラ映像から無数のパターンが存在する障害物を、正解ラベル無しで検知するアルゴリズム開発
	車内のドライバー行動推定アルゴリズム。姿勢推定との組合せにより、飲食や通話等の行動を分類
プラント業界	ドローンの自律化による屋内検査の省人化
ゲーム業界	強化学習による、リプレイ/デバッグの自動化