日本初のAI特化型アクセラレータープログラム「AI.Accelerator」第11期の採択企業7社をご紹介します。50社のみなさま、ご応募ありがとうございました。第12期（2020.03）生募集を開始しておりますので「AI.Accelerator」サイトをぜひご覧ください。

＜過去バッチの模様はこちらから＞
アクセラレーター1期生
 アクセラレーター2期生
 アクセラレーター3期生
 アクセラレーター4期生
 アクセラレーター5期生
 アクセラレーター6期生
 アクセラレーター7期生
 アクセラレーター8期生
 アクセラレーター9期生
 アクセラレーター10期生

＜採択企業への取材、本取組に関するお問い合わせはお気軽にどうぞ＞
ディップ株式会社　AI.Accelerator担当 e-mail: ainow@dip-net.co.jp

＜本取組に関する記事用素材はこちらからお気軽にどうぞ＞
プレスセンター

物流倉庫自動化AI： Optimus AI

サービス概要
最先端AIと3Dモデリングから産まれたE-Commerce物流倉庫最適化プラットフォーム”OPTIMUS AI（オプティマス・エーアイ）”は「効率化は図りたいけれど、ラインを止めることが出来ない」といった障壁を取り除いてくれます。従来のシステムソリューションではラインを停止し、検証を行う必要がありました。しかし、OPTIMUS AIでは先ず、3Dモデリングにより精巧に既存のシステムを再現構築し、その上にAIを実装することで、ラインを止めることなく無制限にAIが学習を続けることができます。

代表者

大住敏晃

ニューヨーク市立大学バルークカレッジ卒業。卒業後は日系大手精密機器メーカーに就職。
会社史上最年少でアメリカ支社へマーケティングマネージャーとして赴任を経験。赴任期間中に代表鈴木とともにDatumixを立ち上げる。2018年に帰国後、日本支社の代表に就任。

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音声ディープフェイクAI：voiceware

サービス概要
ディープラーニングを利用した声質変換サービス。
声質変換とは、話す内容はそのままに声質のみを別の人に変える技術です。voicewareの声質変換技術では、僅か30秒程度の音声データで声質変換モデルを作成することが可能です。
この技術によって、音声合成と組み合わせて機械の声をパーソナライズする、動画やオンライン上でキャラクターになりきってコミュニケーションできる、亡くなった方の声を再現するといったことが可能になります。

代表者

田村一起
1986年徳島県出身。大学卒業後は、システムエンジニアとして独立系SIerに入社。その後独立し、フリーランスエンジニアとして、主にスマートフォンアプリ開発等に携わる。2017年7月に、電気通信大学の中鹿亘助教と共に株式会社voicewareを設立。同助教の開発した声質変換技術を核として、音声×AIを駆使したサービスを開発中。

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エッジＡＩカメラ、ビッグデータクラスター（ビッグデータ分散基盤）：Avinton Japan

サービス概要
▼エッジAIカメラ
身の回りのあらゆるモノがインターネットにつながるIoTの普及により、現場の端末（エッジデバイス）より収集したデータを用いたAIの活用事例が急速に増加しています。
学習データの蓄積や学習モデルの構築はクラウドで行われるのが一般的ではあるものの、通信の安定性や速度、ランニングコストといった点で不安が残ります。
当社のエッジAIカメラではエッジコンピューティングの活用によってクラウドではなくエッジデバイス上に学習モデルを実装するため、リアルタイムの高速処理を実現します。
デバイスの携帯性を最大限に活かし、現場で完結する異常判定や予兆保全が可能となるため、人的作業の自動化や不法侵入の検知、事故対応などに利用できます。
さらには収集した来場者数・ピークタイム・属性などの顧客情報を用いて、マーケティングに活用することも可能です。
当社は学習モデルの構築にも精通しておりますので、学習モデルの構築をも含めてお任せ頂けます。

▼ビッグデータクラスター
ビッグデータの急速な到来に伴い、大容量且つ多様なデータを収集・処理・分析するためのプラットフォームの整備が不可欠です。
当社のビッグデータクラスターはその一連のプロセスをエンドツーエンドで実現するための基盤であり、既に海外の大手移動体通信メーカーにて導入の実績がございます。
ビッグデータークラスターはクラウド・オンプレ・仮想環境の何れにも対応し、取り扱いデータ容量の変動に備えて自由にスケール可能なインフラ設計となっております。
また、AIの実践に必要な全てのツールを含め、最新のオープンソース技術を活用しているため、プラットフォームの保有コストを大幅に抑制することが出来ます。
要件に応じて、データ可視化ツールなどのカスタムウェブアプリケーションをトータルパッケージの一部としてご提案させて頂くことも可能です。

代表者

中瀬幸子
1986年生まれ富山県出身。大学卒業後は、ソリューション営業として富士ゼロックスに入社。2010年に、移動体通信業界でコンサルタントとして実績を積んできたパートナーと共にAvintonを設立。イギリス人リードエンジニア率いるチームが開発した、高速データ処理が可能なインフラプラットフォーム、ビッグデータ分析ソリューションを核として、サービスを開発、これまで6カ国のクライアントに10億以上のソリューションをデリバリー。同社を率いる最高技術責任者は、スタンフォード大学AIコースを修了。

AIや機械学習のみでなく、統計数理的アプローチも活用。多角的にデータ分析を行います。既存のパッケージやツールにとらわれず、お客様の課題に最適な技術を選定し、オーダーメイドシステムの開発が可能です。
今後の展望を理解し、業務プロセスコンサルティングから、インフラ設計、データ整備、データ分析、アルゴリズム開発、システム化、運用保守、全工程をご支援します。

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職人暗黙知AI：Adansons

サービス概要
東北大学発の学生AIベンチャー、株式会社Adansonsでは、「次世代のAIをデザインする」というビジョンのもと、独自技術のAIアルゴリズムである、「※参照系AI」で世界一のソリューションを提供いたします。
「参照系AI」は、既存のAIの問題点を解決した次世代の技術です。「参照系信号」という概念を取り入れたことにより、従来のAIが必要としていたアノテーションなどを含め、欠損値の処理などの「前処理」のコストを大幅に削減すると共に、解析根拠の可視化、高ノイズ時系列データの処理が可能となりました。
応用領域としては、災害や製造現場等での異常検知、画像処理、音声処理など多様であり、実際の製造現場などから医療現場などに至るまで、ノイズに溢れたこの実社会に根ざした技術です。
業務内容としては、この参照系AIをより多くの方に使用していただくためのAPI開発及びそのプラットフォームの作成を行っております。また、従来のAIでは解析できなかった、様々な現場のデータなどの受託解析によるソリューションも提供しております。

※特許出願中、東北大学名誉教授で数学者にして医師である木村芳孝が開発。

代表者

石井晴揮
・東北大学工学部材料科学総合学科量子物性材料学コース 4年
・過去に株式会社TUP創業および代表取締役歴任
（複数のマテリアル系のシーズを研究者と共同で事業開発

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LTV / 解約率を改善するAI : KiZUKAI

サービス概要
LTV / 解約率を改善する「KiZUKAI」を提供しています。
データを入れるだけで、AIが「カスタマーヘルススコア」と「解約リスク」を自動算出し、
アップセル可能性が高い顧客や解約しそうな顧客を抽出してくれる便利なサービスです。

今まで手付かずでブラックボックス化していた、契約後の顧客の健康状態を可視化することで、
「適切なタイミング」で「適切な人」に「適切なコミュニケーション」を仕掛けることが可能になります。

企業収益性を高めながら、顧客体験(CX)を高めることができる、
これからの世の中に必要なAIエンジンです。

代表者

山田耕造
■CX (顧客体験) 関連領域において豊富な経験と知識を保有
CRM市場のリーディングカンパニーである株式会社ベルシステム24にてCX周りの経験と実績を積み、MVPを受賞。 CX(顧客体験価値)の重要性に早くから気づき、Customer Experienceを専門領域とした株式会社モンリッチを創業。代表取締役社長に就任し、カスタマージャーニー戦略やカスタマーサクセス分析など、大手企業を中心にCX戦略を支援。 CXに関する知見や戦略策定を最前線で活動している。

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