「AI企業のランキングが知りたい!」
「AI企業の大手ってどこ?」
AI企業は、最近注目が集まっている業界で、転職先としても人気があります。しかし、転職を考えていても、どんな企業があるのかわからないという人もいますよね。
そこでこの記事では、AI企業の売上高をランキング形式で紹介しています。ベンチャーも含めたAI企業の一覧や転職のポイントなども紹介しているので、AI企業への転職を考えている人は参考にしてください。
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目次
- そもそもAI企業とは?
- AI企業売上高ランキング【日本国内】
- AI企業一覧【大手からベンチャーまで76社を紹介】
- Appier Group
- SREホールディングス
- ブレインパッド
- オプティム
- ウェルスナビ
- Preferred Networks
- FRONTEO
- エクサウィザーズ
- アドバンスト・メディア
- メタリアル
- AI inside
- ユーザーローカル
- ニューラルグループ
- サイバーセキュリティクラウド
- HEROZ
- ABEJA
- TDSE
- モルフォ
- ヘッドウォータース
- データセクション
- シノプス
- モビルス
- Fusic
- PKSHA Technology
- Laboro.AI
- シルバーエッグ・テクノロジー
- ファーストアカウンティング
- ブレインズテクノロジー
- AVILEN
- Ridge-i
- AIQ
- エーアイ
- フィーチャ
- Kudan
- Nuco
- エルピクセル
- KICONIA WORKS
- エイブリッジ
- Vareal
- ナナメウエ
- ウサギィ
- GHELIA
- ELYZA
- Open8
- エイゾス
- Quantum Core
- バベル
- Algoage
- GAUSS
- A.N.Lab
- Algomatic
- エクスプラザ
- Digeon
- MAZIN
- DAI Labs
- FastLabel
- Elith
- LegalOn Technologies
- 感性AI株式会社
- レボーン
- Jitera
- アースアイズ
- Lightblue Technology
- bestat
- Gruff
- レイ・フロンティア
- Spider Labs
- アッテル
- NABLAS
- Ollo
- FRAIM
- ジーニアルテクノロジー
- フツパー
- atama plus
- ストックマーク
- ディープインサイト
- 大手企業のAI開発事例を紹介
- AI業界の将来性は?
- AI企業で求められる職種
- 人工知能(AI)企業へ転職するコツ
- 人気の転職サイト・転職エージェント【比較ランキング】
- まとめ
そもそもAI企業とは?
人工知能(AI)技術を活用して事業を展開する企業のこと
AI企業とは、人工知能(AI)技術を活用して事業を展開する企業のことを指します。AIとはコンピューターに膨大なデータを学習させ、判断や行動をさせる技術です。
ChatGPTが代表的ですが、他にも様々なAIが開発され活用が進められています。AIを使った新しいプロダクトの開発や、クライアントの課題に合ったシステムの開発を行っているのがAI企業です。
AI技術の主な分類
- 画像認識
- 音声認識
- 推論・予測
- ロボティクス・自律システム
- 生成AI(LLM、画像生成、動画生成など)
AI技術には様々な分類があり、どんな問題に対処するかによって使われる技術が違います。サービスやプロダクトには、複数の技術を掛け合わせて利用することもあります。
例えば、自然な応答を自動的にするチャットボットで使われているのは、自然言語処理の技術です。自動運転の技術では、画像認識や強化学習、データ解析などの技術が使われています。
AI技術の中でも最近注目されているのは、ChatGPTに代表される生成AIです。画像や文章、音声などのコンテンツを人間のように生成する技術で、創造的な表現が可能になってきています。
AI企業の求人は多岐にわたる
AI企業の求人は求められる経験やスキルが多岐にわたります。自分に合う求人を個人で調べるのは限界があるため、企業の内情に詳しい転職エージェントに質問するのがおすすめです。
特におすすめなのは、IT業界の求人に特化した「レバテックキャリア」です。登録しておけば、自分の経験を生かして大きくキャリアアップできるチャンスに出会えるかもしれません!
AI企業売上高ランキング【日本国内】
企業名 | 売上高 | 平均年収 | 純利益 | 勤続年数 | 平均年齢 | 従業員数 | 設立 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Appier Group | 264億1,800万円 | ‐ | 10億173万円 | ‐ | – | 706人 | 2012/6 |
SREホールディングス | 185億4,193万円 | 719万円 | 11億6,912万円 | 3.6年 | 37.8歳 | 112 | 2014/4 |
ブレインパッド | 97億9,793万円 | 726万円 | 5億1,508万円 | 3.7年 | 35.2歳 | 577人 | 2004/3 |
オプティム | 92億7,733万円 | 564万円 | 9億6,297万円 | 4.6年 | 33.2歳 | 365 | 2000/6 |
ウェルスナビ | 81億6,792万円 | 900万円 | 3億7,527万円 | 2.6年 | 39.8歳 | 170人 | 2015/4 |
Preferred Networks | 76億5,500万円 | ‐ | △30億6,600万円 | ‐ | ‐ | ‐ | 2014/3 |
FRONTEO | 72億1,527万円 | 898万円 | △17億131万円 | 2.9年 | 42.2歳 | 204人 | 2003/8 |
エクサウィザーズ | 55億9,100万円 | 900万円 | △1億5,500万円 | 2.3年 | 36.6歳 | 287 | 2016/2 |
アドバンスト メディア |
51億8,006万円 | 615万円 | 8億6,779万円 | 7.2年 | 38.2歳 | 213 | 1997/12 |
メタリアル | 42億9,204万円 | 823万円 | 2,963万円 | 8.3年 | 45.0歳 | 9人 | 2004/2 |
AI inside | 38億264万円 | 838万円 | △5億1,852万円 | 2.1年 | 36.2歳 | 139人 | 2015/8 |
ユーザーローカル | 32億8,882万円 | 595万円 | 9億5,435万円 | 4.1年 | 28.7歳 | 93人 | 2005/9 |
ニューラルG | 31億7,816万円 | 835万円 | △6億5,012万円 | 2.6年 | 35.6歳 | 52人 | 2018/1 |
サイバーセキュリティ クラウド |
30億6,075万円 | 756万円 | 4億2,720万円 | 2.4年 | 37.5歳 | 106人 | 2010/8 |
HEROZ | 29億8,067万円 | 671万円 | △5億7,433万円 | 3.4年 | 36.6歳 | 65人 | 2009/4 |
ABEJA | 27億7,546万円 | 887万円 | 4億2,159万円 | 2.4年 | 36.1歳 | 103 | 2012/9 |
TDSE | 24億1,594万円 | 700万円 | 1億6,880万円 | 3.9年 | 35.5歳 | 130人 | 2013/10 |
モルフォ | 23億8,334万円 | 631万円 | △3億18万円 | 5.4年 | 37.4歳 | 89人 | 2004/4 |
ヘッドウォータース | 23億1,508万円 | 450万円 | 7,068万円 | 6.0年 | 34.2歳 | 97人 | 2005/11 |
データセクション | 19億2,425万円 | 585万円 | △5億3,029万円 | 3.6年 | 35.7歳 | 38人 | 2000/7 |
シノプス | 17億2,882万円 | 643万円 | 2億622万円 | 5.1年 | 35.7歳 | 111人 | 1987/10 |
モビルス | 15億9,454万円 | 694万円 | △1億8,230万円 | 2.5年 | 39.7歳 | 89人 | 2011/9 |
Fusic | 15億3,216万円 | 548万円 | 1億182万円 | 4.1年 | 32.5歳 | 91 | 2003/10 |
PKSHA Technology |
139億891万円 | 1,002万円 | 7億8,707万円 | 2.6年 | 34.9歳 | 110人 | 2012/10 |
Laboro.AI | 13億6,918万円 | 976万円 | 1億3,955万円 | 1.8年 | 36.3歳 | 56人 | 2016/4 |
シルバーエッグ テクノロジー |
12億5,733万円 | 646万円 | 5910万円 | 3.7年 | 39.3歳 | 50 | 1998/8 |
ファースト アカウンティング |
12億3,239万円 | 526万円 | 1億2,569万円 | 2.8年 | 36.9歳 | 50人 | 2016/6 |
ブレインズ テクノロジー |
10億8,386万円 | 689万円 | 1億2,264万円 | 3.8年 | 33.0歳 | 66人 | 2008/8 |
AVILENa> | 9億2,958万円 | 607万円 | 1億1,472万円 | 1.9年 | 30.0歳 | 54人 | 2018/8 |
Ridge-i | 7億9,038万円 | 840万円 | 4,456万円 | 2.7年 | 35.2歳 | 29人 | 2016/7 |
AIQ | 7億3,430万円 | ‐ | △1億8,386万円 | ‐ | ‐ | ‐ | 2017/7 |
エーアイ | 6億3,399万円 | 434万円 | 1,636万円 | 5.8年 | 35.0歳 | 53人 | 2003/4 |
フィーチャ | 3億8,970万円 | 538万円 | △2,859万円 | 2.7年 | 34.6歳 | 26人 | 2005/8 |
Kudan | 3億3,277万円 | 899万円 | △4億1,357万円 | 2.4年 | 40.2歳 | 11人 | 2014/11 |
Nuco | 2億円 | ‐ | ‐ | ‐ | ‐ | ‐ | 2017/6 |
※各社の有価証券報告書 企業HPから抜粋。(調査日:2024/4/8)
国内のAI企業の売上高ランキングは、1位がAppier Groupの264億1,800万円、2位がSREホールディングスの185億4,193万円、3位がブレインパッドの97億9,793万円でした。
AI業界全体では、技術力を持ったスタートアップ企業が増えており、資金調達や投資が活発です。未上場の企業でも大手企業と提携したり、ベンチャーキャピタルから資金提供を受けている会社もあります。
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AI企業一覧【大手からベンチャーまで76社を紹介】
Appier Group
企業名 | Appier Group株式会社 |
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代表取締役 | チハン・ユー |
資本金 | 75億5,452万円 |
設立 | 2012年6月 |
本社 | 〒105-6240 東京都港区愛宕2-5-1 愛宕グリーンヒルズMORIタワー40階 |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:4180) |
企業URL | Appier Group |
出典:Appier Group
Appier Groupは2012年に設立されたAI企業です。マーケティング領域において、高度な予測AIを実装したサービスを提供しており「潜在的ユーザーの予測・獲得」や「購入促進」などの問題を解決できます。
Appier Groupの予測AIは「ゲーム」「EC」「小売」「保険・金融」「自動車」など様々な業界で1,600社以上の導入実績があります。
トヨタモーターフィリピンコーポレーションでは、導入後にキャンペーンサイトの訪問者数が3倍も増加しました。
Appier Groupのサービス・特徴
- CrossX:顧客に対して最も適切な商品や広告を表示
- AIQUA:見込み客のオンライン行動履歴や使用デバイスの把握
- AiDeal:ECサイト来訪者の行動パターンから購入を迷っている人だけにアプローチ
SREホールディングス
企業名 | SREホールディングス株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 西山 和良 |
資本金 | 41億4,765万円 |
設立 | 2014年4月 |
本社 | 〒107-0052 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR 14階 |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:2980) |
企業URL | SREホールディングス |
出典:SREホールディングス
SREホールディングスは2014年に設立されたAI企業です。2015年に不動産価格推定エンジン「AI査定」を開発しました。査定書を簡単に作成できるAIサービスで、査定の作業時間を180分から最短で10分まで短縮できます。
また、SREホールディングスではAI/機械学習を核にコンサルティングサービスを提供しています。マンション管理会社では物件ごとに異なる管理規約をAIに学習させ、コールセンターの業務効率化に成功しました。
SREホールディングスのサービス・特徴
- AI査定:AIが自動で不動産売買価格を査定
- 査定API:不動産価格推定エンジン(AI)を提供
- AI活用の提案と導入もサポート
ブレインパッド
企業名 | 株式会社ブレインパッド |
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代表取締役 | 関口 朋宏 |
資本金 | 5億9,700万円(連結) |
設立 | 2004年3月 |
本社 | 〒106-0032 東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:3655) |
企業URL | ブレインパッド |
出典:ブレインパッド
ブレインパッドは2004年に設立されたAI企業です。AIを活用したデータ分析で顧客企業の経営改善を支援しています。サービスを導入した企業は「小売」「製造」「金融」など、業界を問わず1,000社を超えています。
大手お菓子メーカーのロッテは、顧客のデータを分析して広告の最適化ができる「BrainPad VizTact」を導入しました。長年続けてきた施策に効果がないと証明され、新しいコミュニケーションの最適化を画策しています。
ブレインパッドのサービス・特徴
- BrainPad VizTact:データの統合や分析して広告を最適化
- Rtoaste:蓄積したデータを活用してこだわりの接客を実現
- Tableau:データをビジュアル化し誰もが簡単に分析可能
オプティム
企業名 | 株式会社オプティム |
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代表取締役 | 菅谷 俊二 |
資本金 | 4億4,4000万円 |
設立 | 2000年6月 |
本社 | 〒105-0022 東京都港区海岸1-2-20 汐留ビルディング 18階 |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:3694) |
企業URL | オプティム |
出典:オプティム
オプティムは2000年に設立されたAI企業です。既存の監視カメラを活用し、クラウドで画像解析をおこなうAIサービス「OPTiM AI Camera」を提供しています。多くの飲食店やスタジアム、イベント会場で導入しています。
大手IT企業の大塚商会は大規模展示会で「OPTiM AI Camera」を来場者に利用してもらいました。各ブース混雑状況がひと目で把握できるので商談がスムーズに繋がり、顧客接点の強化ができました。
オプティムのサービス・特徴
- OPTiM AI Camera:AIカメラで混雑解消、防犯対策ができる
- SMART AGRI FOOD:AI、ドローンを活用した稼げる農業実現プロジェクト
- OPTiM AI Guide:AIアシスタントが音声で機器の稼働監視をサポート
ウェルスナビ
企業名 | ウェルスナビ株式会社 |
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代表取締役 | 柴山 和久 |
資本金 | 118億9,868万円 |
設立 | 2015年4月 |
本社 | 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷2-22-3 渋谷東口ビル9F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:7342) |
企業URL | ウェルスナビ |
出典:ウェルスナビ
ウェルスナビは2015年に設立されたAI企業です。資産運用をAI技術により全自動でおまかせできるサービス「ウェルスナビ」を提供しています。約38万人が利用しており、預かり資金は1.1兆円を突破しました(2024年3月時点)。
ウェルスナビの資産運用は、ノーベル賞を受賞したハリー・マーコビッツ氏の「現代ポートフォリオ理論」に基づいています。高度な理論に基づく資産運用を、AIの力で誰でも簡単に利用できます。
ウェルスナビのサービス・特徴
- 全自動でおまかせできる資産運用サービス「ウェルスナビ」
- 専門知識は不要で6つ質問に答えるだけ
- 最低投資額は1万円から
Preferred Networks
企業名 | 株式会社Preferred Networks |
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代表取締役 | 西川 徹 |
資本金 | 80億3,100万円 |
設立 | 2014年3月 |
本社 | 〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Preferred Networks |
Preferred Networksは2014年に設立されたAI企業です。深層学習といった最先端のAI技術を、製造業や交通システム、創薬、ロボティクスなどと融合させています。
AI技術を融合させた例として、トヨタ自動車とNTTとの共同開発では「ぶつからないクルマ」を実動デモンストレーションとして具現化しました。また、中外製薬とは実験操作の自動化や物性値の予測などの研究を進めています。
Preferred Networksのサービス・特徴
- Crypko:AIでキャラクターを作成できるプラットフォーム
- HAPiiBOT:自律移動、自動洗浄が可能な業務用小型床洗浄ロボット
- ファナックと共同研究開発でAI技術を産業用ロボット工作機械に適用
FRONTEO
企業名 | 株式会社FRONTEO |
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代表取締役 | 守本 正宏 |
資本金 | 30億4,231万円 |
設立 | 2003年8月 |
本社 | 〒108-0075 東京都港区港南2-12-23 明産高浜ビル8F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:2158) |
企業URL | FRONTEO |
出典:FRONTEO
FRONTEOは2003年に設立されたAI企業です。自然言語処理に特化した独自開発のAIエンジンで、医療・介護の現場や国際訴訟などの支援を提供しています。
FRONTEOの自社開発AI「KIBIT」はテキストから人の感覚を学び、判断や情報の選び方を再現できる人工知能エンジンです。文脈から個人の趣味趣向を察知するので、不正調査や訴訟といった法曹界で活用されています。
FRONTEOのサービス・特徴
- KIBIT:テキストの解析から汎用的な回答を導き出す
- Concept Encoder:ライフサイエンス分野に特化して開発した自然言語解析AI
- 創薬とAIに精通した研究チームを設立
エクサウィザーズ
企業名 | 株式会社エクサウィザーズ |
---|---|
代表取締役 | 春田 真 |
資本金 | 23億8,000万円 |
設立 | 2016年2月 |
本社 | 〒108-0023 東京都港区芝浦4-2-8 住友不動産三田ツインビル東館5階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4259) |
企業URL | エクサウィザーズ |
出典:エクサウィザーズ
エクサウィザーズは2016年に設立されたAI企業です。日本最大級のAIプラットフォーム「exaBase」を提供しており、500社超の企業が課題解決のために導入しています。
大手製薬会社の住友ファーマも「exaBase」を導入しています。AIチャットボットの活用で約9割の日常業務問合せを削減し、業務効率と生産性が大幅に向上しました。
エクサウィザーズのサービス・特徴
- exaBase:経営課題を解決できるAIプラットフォーム
- トルト:高齢者の身体状況を動画や音声からAI分析
- とりんく:画像認識AI技術を駆使した自動撮影サービス
アドバンスト・メディア
企業名 | 株式会社アドバンスド・メディア |
---|---|
代表取締役 | 鈴木 清幸 |
資本金 | 69億3,031万円 |
設立 | 1997年12月 |
本社 | 〒170-6042 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 42階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:3773) |
企業URL | アドバンスド・メディア |
出典:アドバンスド・メディア
アドバンスド・メディアは1997年に設立されたAI企業です。AI技術による音声認識エンジン「AmiVoice」は国内トップクラスのシェアを誇ります。幅広い業種の専門用語に対応しており、個別カスタマイズも可能です。
スマートフォンのカーナビアプリ「ナビタイム」は、AmiVoiceの音声認識エンジンを利用しています。雑音が多い走行中の車内でも認識精度が非常に高く、ボイスコントロールにより手を使わずに安全に操作できます。
アドバンスド・メディアのサービス・特徴
- Scribe Assist:議事録作成に特化したAI音声認識ツール
- Communication Suite:コールセンターの業務効率化をサポート
- Ex7:医療分野に特化した音声入力で電子カルテの作成をサポート
メタリアル
企業名 | 株式会社メタリアル |
---|---|
代表取締役 | 五石 順一 |
資本金 | 7億9,254万円 |
設立 | 2004年4月 |
本社 | 〒101-0051 東京都千代田区神田神保町3-7-1 |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:6182) |
企業URL | メタリアル |
出典:メタリアル
メタリアルは2004年に設立されたAI企業です。自動翻訳に特化したAI技術を保有しており、プロに匹敵する正確さで「医薬」「化学」「機械」「IT」など、2,000の専門分野に対応できます。
AI自動翻訳サービスは様々な業界の上場企業や官公庁、大学など5,000社以上が利用しています。大手化学メーカー旭化成ではグループ全体で、外国語にまつわる業務のコスト・時間の大幅削減を実現できました。
メタリアルのサービス・特徴
- プロ翻訳者レベルのAI自動翻訳サービスを提供
- T-400:専門用語に強い高精度AI翻訳
- オンヤク:音声を瞬時にテキスト変換、自動翻訳
AI inside
企業名 | AI inside株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 渡久地 択 |
資本金 | 12億3,400万円 |
設立 | 2015年8月 |
本社 | 〒150ー0002 東京都渋谷区渋谷3-8-12 渋谷第一生命ビルディング4階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4488) |
企業URL | AI inside |
出典:AI inside
AI insideは2015年に設立されたAI企業です。「画像認識」「生成」「予測」など、複数のAIサービスを提供しています。主力製品の帳票デジタル化システム「DX Suite」は、2,300社を超える企業や自治体が導入しています。
大手総合デベロッパーの東京建物も「DX Suite」を導入しています。人の手で5〜6時間かかっていた契約書の処理が30分で終わるようになり、92%の業務時間削減に成功しました。
AI insideのサービス・特徴
- DX Suite:帳票を高精度に読み取りデジタル化
- Heylix:話しかけるように指示を出すだけで業務を汎用的に支援するAIエージェント
- AnyData:データを投入するだけで準備プロセスから全てをAIにおまかせ
ユーザーローカル
企業名 | 株式会社ユーザーローカル |
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代表取締役 | 伊藤 将雄 |
資本金 | 11億8,500万円 |
設立 | 2005年9月 |
本社 | 〒141-0032 東京都品川区大崎2-11-1 4階 |
上場市場 | 東京証券取引所プライム市場 (証券コード:3984) |
企業URL | ユーザーローカル |
出典:ユーザーローカル
ユーザーローカルは2005年に設立されたAI企業です。AIが分析レポートを作成してくれるWeb解析ツール「User Insight」や、社内外の問い合わせに対応する「support Chatbot」などを提供しています。
大手総合商社の三井物産では「稟議」に関する問い合わせ業務の効率化を目指してチャットボットを導入しました。平均回答率は96.7%、解決率も8割以上という高水準で工数削減に貢献しています。
ユーザーローカルのサービス・特徴
- User Insight:Webサイト訪問者の行動をヒートマップで可視化
- Social Insight:幅広いSNSデータを解析してソーシャルメディア分析に活用
- support Chatbot:サポート自動化チャットボット
ニューラルグループ
企業名 | ニューラルグループ株式会社 |
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代表取締役 | 重松 路威 |
資本金 | 4億1,936万円 |
設立 | 2018年1月 |
本社 | 〒100-0006 東京都千代田区有楽町1-1-2 東京ミッドタウン日比谷 日比谷三井タワー32階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4056) |
企業URL | ニューラルグループ |
出典:ニューラルグループ
ニューラルグループは2018年に設立されたAI企業です。独自開発の物体·人物認識用AI技術を用いて、商業や広告分野で事業を展開しています。
宮城県仙台市の青葉山公園は、人流解析サービス「デジフロー」を導入しました。リアルタイムでの人数カウントのデータを活用し、仙台市への利用状況の報告や施設内の飲食店との相違関係の把握などに利用しています。
ニューラルグループのサービス・特徴
- デジフロー:人や車両などの動態などをAIライブラリで把握
- デジパーク:駐車場や物流施設の満空把握はナンバープレート解析
- AI MD:世界初のファッショントレンドデータベース
・ITエンジニア専門エージェント
・自社開発や上流工程の紹介多数
・年収アップ率80%の実績あり
サイバーセキュリティクラウド
企業名 | 株式会社サイバーセキュリティクラウド |
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代表取締役 | 小池 敏弘 |
資本金 | 8億7,725万円 |
設立 | 2010年8月 |
本社 | 〒141-0021 東京都品川区上大崎3-1-1 JR東急目黒ビル13F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4493) |
企業URL | サイバーセキュリティクラウド |
サイバーセキュリティクラウドは2010年に設立されたAI企業です。AIによる高度な防御技術を搭載したセキュリティサービス「攻撃遮断くん」を提供しており、20,000以上のWebサイトが導入しています。
大手総合建設会社の清水建設も「攻撃遮断くん」を導入しています。手間なく運用管理ができることが選定理由となり、24時間365日対応のサポート面や「Webサイト入れ放題プラン」というサービスプランも好評です。
CSCのサービス・特徴
- 攻撃遮断くん:AIによるWebサイトセキュリティサービス
- 脆弱性診断:情報漏えいやシステム停止などの問題点を特定
- WafCharm:AIとビックデータによってクラウドWAFの運用をサポート
HEROZ
企業名 | HEROZ株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 林 隆弘 髙橋 知裕 |
資本金 | 1,012万円 |
設立 | 2009年4月 |
本社 | 〒108-0014 東京都港区芝5-31-17 PMO田町 7階 |
上場市場 | 東京証券取引所スタンダード市場 (証券コード:4382) |
企業URL | HEROZ |
出典:HEROZ
HEROZは2009年に設立されたAI企業です。機械学習・深層学習によるAI関連手法を独自のコア技術としており、現役プロ棋士に勝利した将棋AIを開発した実績があります。
HEROZのAI技術は頭脳ゲームだけでなく金融業界でも活用されています。SMBC日興証券と共同で「AI株価見守りサービス」「AI株式ポートフォリオ診断」を開発し、オンライン取引利用者のサポートをしています。
HEROZのサービス・特徴
- 将棋ウォーズ:プロ棋士に勝利したAIサポートが付いた将棋アプリ
- 棋神アナリティクス:プロフェッショナル向け将棋AI解析サービス
- AIテクノロジーを軸に顧客のDX推進を支援
ABEJA
企業名 | 株式会社ABEJA |
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代表取締役 | 岡田 陽介 |
資本金 | 7億3,278万円 |
設立 | 2012年9月 |
本社 | 〒108-0073 東京都港区三田1-1-14 Bizflex麻布十番 2階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5574) |
企業URL | ABEJA |
出典:ABEJA
ABEJAは2012年に設立されたAI企業です。DXに必要となる設計、開発、構築および運用、改善など全てのノウハウを提供できる「ABEJA Platform」を開発し、顧客企業のAIシステムの開発や運用を手がけています。
家電メーカーでは在庫管理の適正化や効率化を図る需要予測AIモデルの開発・導入を支援しました。結果として、需要予測における精度が5%以上改善したことに加えて、注業務担当者の負荷が大幅削減できました。
ABEJAのサービス・特徴
- ABEJA Platform:顧客企業のAIシステムの開発および運用をおこなうソフトウェア群
- ABEJA Insight for Retail:AIがサポートしてくれる店舗解析サービス
- 300社以上のDX推進支援実績
TDSE
企業名 | TDSE株式会社 |
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代表取締役 | 東垣 直樹 |
資本金 | 8億3,318万円 |
設立 | 2013年10月 |
本社 | 〒163-1427 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:7046) |
企業URL | TDSE |
出典:TDSE
TDSEは2013年に設立されたAI企業です。最先端の研究所や大学院で研究実績のあるメンバーが中心となり、顧客企業のニーズに合わせたDX導入やAI活用に取り組んでいます。
東京電力パワーグリッドではTDSEのAI技術を活用して、送配電網を効率的に見守っています。ヘリコプターから撮影した映像を人間で確認していたのがAIに変わり、点検作業時間の大幅な削減に成功しました。
TDSEのサービス・特徴
- AIや機械学習などのDXコンサルティング
- TDSE Eye:異常検知AIによる外観検査システム
- Cognigy:高機能AIチャットボットを設計、開発するプラットフォーム
モルフォ
企業名 | 株式会社モルフォ |
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代表取締役 | 平賀 督基 |
資本金 | 17億8,395万円 |
設立 | 2004年5月 |
本社 | 〒101-0054 東京都千代田区神田錦町2-2-1 KANDA SQUARE11階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:3653) |
企業URL | モルフォ |
出典:モルフォ
モルフォは2004年に設立されたAI企業です。「デジタル画像処理技術」「最先端のAI」「ディープラーニング」を融合したイメージングAIを軸に事業を展開しています。
モルフォが開発したイメージングAIで、デジタルカメラでしか撮れなかったハイクオリティな写真・動画をスマホ1台で可能になりました。また、車載カメラのAI化で自動車や鉄道などの自動運転にも取り組んでいます。
モルフォのサービス・特徴
- PhotoSolid:AIを活用した静止画向け手ブレ補正技術
- MovieSolid:AIを活用した動画向け手ブレ補正技術
- Morpho Semantic Filtering:AI技術を活用した画像領域分割およびレタッチ技術
ヘッドウォータース
企業名 | 株式会社ヘッドウォータース |
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代表取締役 | 篠田 庸介 |
資本金 | 3億6,902万円 |
設立 | 2005年11月 |
本社 | 〒163-1304 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー 4階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4011) |
企業URL | ヘッドウォータース |
出典:ヘッドウォータース
ヘッドウォータースは2005年に設立されたAI企業です。AIと現場のシステムを結びつけるためのシステム開発をしており、対話アプリケーションや画像解析、音声サービスなどを提供しています。
伊藤忠商事の組織横断協業プラットフォーム「バーチャルオフィス」は、ヘッドウォータースの生成AIが関わっています。自らが高い関心・熱意を持つ本業以外の案件に携われるようになりました。
ヘッドウォータースのサービス・特徴
- SyncLect Detection:画像や映像内容をAIで解析
- SyncLect Forecast:様々な角度からのデータを利用した予測AI
- Chat Translator:最大45言語に対応した多言語翻訳ボット
データセクション
企業名 | データセクション株式会社 |
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代表取締役 | 岩田 真一 |
資本金 | 15億2,748万円 |
設立 | 2000年7月 |
本社 | 〒141-0031 東京都品川区西五反田1-3-8 五反田PLACE 8階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:3905) |
企業URL | データセクション |
出典:データセクション
データセクションは2000年に設立されたAI企業です。高度なAI・ビックデータ活用技術で、様々な分野の企業の課題を解決しています。課題整理から、オーダーメイド開発・運用までをワンストップで提供可能です。
2017年6月にブイキューブロボティクスと業務提携を結び、太陽光発電施設点検パッケージ「SOLAR CHECK」を開発しました。ドローンが撮影したソーラーパネルをAIで解析して、点検業務の効率化ができるシステムです。
データセクションのサービス・特徴
- WEB画像フィルタリングサービス:AIで投稿画像のチェック、削除対応を自動化
- 帳票画像データ変換:紙媒体の資料や帳票のデータ変換作業をAIで自動化
- 有識者トレンドツール:ジャンルごとの有識者のツイートを収集、分析してトレンドを可視化
シノプス
企業名 | 株式会社シノプス |
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代表取締役 | 南谷 洋志 |
資本金 | 4億2,817万円 |
設立 | 1987年10月 |
本社 | 〒530-0001 大阪市北区梅田1-12-12 東京建物梅田ビル 5階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4428) |
企業URL | シノプス |
出典:シノプス
シノプスは1987年に設立されたAI企業です。AIによる需要予測を主力にしており、在庫を最適化できる需要予測型自動発注クラウドサービス「sinops-CLOUD」を提供しています。稼働店舗数は6,000を超えました。
首都圏で展開している東急ストアでは、シノプスのAI需要予測を活用して店舗を運営しています。お惣菜の値引きをAIが「いつ」「なにを」「いくら」予測してくれるので、廃棄率を削減できました。
シノプスのサービス・特徴
- sinops-CLOUD:在庫や発注、予測をAIで管理して無駄を削減
- sinops-W:AIで最適な在庫数を維持し続ける自動発注システム
- sinops-IM:店舗間や拠点間の在庫偏在をなくす移送指示システム
モビルス
企業名 | モビルス株式会社 |
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代表取締役 | 石井智宏 |
資本金 | 4億3,882万円 |
設立 | 2011年9月 |
本社 | 〒105-0023 東京都港区芝浦1-1-1 浜松町ビルディング 15階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4370) |
企業URL | モビルス |
出典:モビルス
モビルスは2011年に設立されたAI企業です。人々のコミュニケーションを支えるAIサービスを開発しており「電話・音声ボット」「チャットボット」「オペレーション支援」などを提供しています。
ネット証券会社大手のSBI証券では、AI電話自動応答「MOBI VOICE」を導入しました。1件の電話対応に対して約48%のコスト削減を実現しています。資料請求の完了率が向上したのも高評価です。
モビルスのサービス・特徴
- MOBI VOICE:企業や自治体の電話自動応答に必要なすべての機能をカバー
- MOBI BOT:対話型AIによるユーザーの意図解釈を活用した自動応答
- Visual IVR:顧客の目的や受電状況に応じて最適な窓口へ誘導するシステム
Fusic
企業名 | 株式会社Fusic |
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代表取締役 | 納富 貞嘉 |
資本金 | 2億3,540万円 |
設立 | 2003年10月 |
本社 | 〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神4-1-7 第3明星ビル6F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5256) |
企業URL | Fusic |
出典:Fusic
Fusicは2003年に設立されたAI企業です。「AI・機械学習」サービスでは、画像・OCR・動画・自然言語・需要予測など幅広い技術要素に対応しています。システム構築から運用までをワンストップで提供可能です。
「AIを活用した映像解析/試合分析システム」をプロサッカーチームのレノファ山口FCと共同で開発しました。これまで監督コーチ陣が手作業で行ってきた試合映像の分析を、AIにさせることで効率化を実現しています。
Fusicのサービス・特徴
- 東京農工大学とAIを活用した脳波の機械判読によるてんかん診断・治療支援を研究
- 西部ガスにLINEメッセージを素早く送信するサーバーレスシステムを提供
- 福岡銀行と請求書の電子保存と電子送付を可能にする「請求書ボックス」を開発
PKSHA Technology
企業名 | 株式会社PKSHA Technology |
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代表取締役 | 上野山 勝也 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2012年10月 |
本社 | 〒113-0033 東京都文京区本郷2-35-10 本郷瀬川ビル |
上場市場 | 東京証券取引所スタンダード市場 (証券コード:3993) |
企業URL | PKSHA Technology |
PKSHA Technologyは2012年に設立されたAI企業です。研究開発の「PKSHA ReSearch」とソフトウェア開発を担う「PKSHA Enterprise AI」の2つが主力事業です。
大体飲料メーカーのアサヒグループホールディングスは、PKSHA SCMによる棚割ソリューションを導入しました。AIにより自動で棚割が作成されるので、業務時間を従来の約65%削減できると見込んでいます。
PKSHA Technologyのサービス・特徴
- PKSHA Securuty:独自のAIアルゴリズムでクレジットカードや保険金の不正利用を検知
- PKSHA Communication Cloud: コンタクトセンター業務の課題を解決するAIクラウド
- PKSHA Chatbot:圧倒的な日本語の回答精度を実現するAI対話エンジン
Laboro.AI
企業名 | 株式会社 Laboro.AI |
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代表取締役 | 椎橋 徹夫 |
資本金 | 10億451万円 |
設立 | 2016年4月 |
本社 | 〒104-0061 東京都中央区銀座8-11-1 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5586) |
企業URL | Laboro.AI |
出典:Laboro.AI
Laboro.AIは2016年に設立されたAI企業です。顧客のビジネス成果に繋がるAIをオーダーメイドで開発しています。画一的なパッケージAI商品では対応が難しい、各企業特有の複雑な課題の解決に貢献しています。
大手食品会社の味の素は、パーソナライズ献立提案アプリ「勝ち飯AI」を導入しました。アスリートに必要な栄養の計算をアルゴリズム化し、栄養素を満たす美味しい食事を提案してくれます。
Laboro.AIのサービス・特徴
- ビジネス変革のためのオーダーメイドAI
- 沖電気工業に製造におけるAIによる外観検査を提供
- 大林組にAIによる建設物の揺れを制する制振技術を提供
シルバーエッグ・テクノロジー
企業名 | シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 |
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代表取締役 | トーマス・アクイナス・フォーリー |
資本金 | 2億8,500万円 |
設立 | 1998年8月 |
本社 | 〒564-0063 大阪府吹田市江坂町1-23-43 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:3961) |
企業URL | シルバーエッグ・テクノロジー |
シルバーエッグ・テクノロジーは1998年に設立されたAI企業です。ユーザーの行動情報を分析して求められる情報を届ける独自のAIエンジンを開発しています。
NTTドコモが運営する電子書籍販売サービス「dブック」も、シルバーエッグ・テクノロジーのAIサービスを利用しています。即座に最適な作品をおすすめできるようになったので、1人あたりの平均収益が110%増加しました。
シルバーエッグのサービス・特徴
- アイジェント・レコメンダー:複数の機械学習技術を組み合わせて高精度のレコメンドを実現
- レコガゾウ:メール開封時にリアルタイムで生成したレコメンドアイテムの画像を表示
- HotView:サイト訪問者ごとに最も効果のある公告を表示
ファーストアカウンティング
企業名 | ファーストアカウンティング株式会社 |
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代表取締役 | 森 啓太郎 |
資本金 | 3億5,413万円 |
設立 | 2016年6月 |
本社 | 〒105-0013 東京都港区浜松町1-6-15 VORT浜松町I 3階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5588) |
企業URL | ファーストアカウンティング |
ファーストアカウンティングは2016年に設立されたAI企業です。経理分野に特化したAIを提供しており、2021年度の支払関連書類ソリューションは国内シェアNo.1を獲得しました。
国内大手の食品メーカーの日清食品も、ファーストアカウンティングのAIサービスを利用しています。74%の請求書について完全なペーパー・はんこレスを実現し、年間9万枚の紙保管と2万4千時間分の工数を削減しています。
ファーストアカウンティングのサービス・特徴
- 経費精算や支払業務に特化したAIを提供
- Remota:AIによる検算や勘定科目を特定
- Robota:紙の請求書を一瞬でデータ化できるAI経理エンジン
・ITエンジニア専門エージェント
・自社開発や上流工程の紹介多数
・年収アップ率80%の実績あり
ブレインズテクノロジー
企業名 | ブレインズテクノロジー株式会社 |
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代表取締役 | 濱中 佐和子 |
資本金 | 5億8,000万円 |
設立 | 2008年8月 |
本社 | 〒108-0074 東京都港区高輪3-23-17 品川センタービルディング4F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4075) |
企業URL | ブレインズテクノロジー |
出典:ブレインズテクノロジー
ブレインズテクノロジーは2008年に設立されたAI企業です。AIによる予兆検知ソリューション「Impuls」を提供しており、解説サービス市場では3年連続シェアNo.1(2019~2021年)を獲得しています。
大手自動車部品メーカーのデンソーは、自動車メーターの表示検査に「Impulse」を採用しています。動画データの分析にAIを活用し、品質の安定化・製造現場の負担低減に貢献しています。
ブレインズテクノロジーのサービス・特徴
- デジタル変革を加速するための「AI」を実装するソフトウェアを提供
- Impulse:複雑で膨大なセンサーや動画像からAI技術を用いて異常を検知
- Neuron:社内に散らばった資料を横断的に一括検索できるシステム
AVILEN
企業名 | 株式会社AVILEN |
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代表取締役 | 高橋 光太郎 |
資本金 | 5,176万円 |
設立 | 2018年8月 |
本社 | 〒103-0002 東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 秋葉原ファーストスクエア9階 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5591) |
企業URL | AVILEN |
出典:AVILEN
AVILENは2018年に設立されたAI企業です。AIを活用したソフトウェア・クラウドサービスの提供の他に、顧客企業のDX/AIに関する適性検査や人材発掘、育成計画といった支援も手がけています。
大手総合商社の丸紅は140人の社員を対象にAVILENのAI・機械学習の基礎知識や時系列データ解析の手法の研修を受けました。丸紅の担当者は「間違いなく会社全体のAIリテラシー底上げになった」と手応えを感じています。
AVILENのサービス・特徴
- 顧客企業へAIや機械学習の研修、育成計画を提供
- ChatMee:情報セキュリティとデータの秘匿性が保証された法人向けのChatGPT
- AI Seed:Excelで使えるAIデータ分析ツール
Ridge-i
企業名 | 株式会社Ridge-i |
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代表取締役 | 柳原 尚史 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2016年7月 |
本社 | 〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:5572) |
企業URL | Ridge-i |
出典:Ridge-i
Ridge-iは2016年に設立されたAI企業です。人工衛星画像・衛星データをAI最先端技術で新しい知見を創出し、ビジネスに活用しています。土砂崩れや浸水地域の把握、森林火災被害状況の可視化などに役立てています。
JAXAより委託を受けた北海道胆振東部地震の土砂崩れ箇所の解析では、被災地全域を1分前後で高速解析し80%の高精度で検出しています。功績として「第4回宇宙開発利用大賞 経済産業大臣賞」を受賞しました。
Ridge-iのサービス・特徴
- 衛星データをAI技術でビジネスに活用
- Ridge Count:人数と密集状況を昼夜問わず高精度で測定
- DeepFire:AIが燃焼状態の異常を検知・分類
AIQ
企業名 | AIQ株式会社 |
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代表取締役 | 渡辺 求 |
資本金 | 11億4,900万円 |
設立 | 2017年7月 |
本社 | 〒112-0004 東京都文京区後楽1-4-14 後楽森ビル8F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | AIQ |
出典:AIQ
AIQは2017年に設立されたAI企業です。ヒトの見えない領域までも可視化する特許AI技術「INSIDE TECH」で、企業が抱えるビジネス課題の解決支援を手掛けています。
寝具大手企業の西川では、効率的なInstagram活用のためにAIQの「Moribus Casting」を導入しました。プロファイリングAIによって最適なインフルエンサーを選定できるようになり、アンバサダー増加に繋がりました。
AIQのサービス・特徴
- Moribus Navi:InstagramビッグデータをAIが解析し、最新のトレンドをレコメンド
- Moribus Casting:インフルエンサー6万アカウントからAIを活用して検索
- INSIDE TECH:カメラを活用した非接触での情動推定でヒトの心の状態を可視化
エーアイ
企業名 | エーアイ株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 廣飯 伸一 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2003年4月 |
本社 | 〒113-0024 東京都文京区西片1-15-15 KDX春日ビル10F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4388) |
企業URL | エーアイ |
出典:エーアイ
エーアイは2003年に設立されたAI企業です。音声合成に特化した最新の深層学習とAI技術を所有しており、高品質音声合成「AITalkシリーズ」を提供しています。
大手ゲームメーカーのSEGAでは、収録が難しい内容をアナウンサー本人の声でゲーム中に実況させるためAITalkを導入しました。結果として、プレイヤーが付けた名前も滑らかに読み上げることを実現できました。
エーアイのサービス・特徴
- AITalk 声の職人:テキストの入力だけでナレーションやガイダンス音声を作成
- VOITER:リアルタイムの文字起こしとAIによる自動修正ができるボイスレコーダー
- AIPal Chat:音声対応のAIチャットアシスタント
フィーチャ
企業名 | フィーチャ株式会社 |
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代表取締役 | 曹 暉 |
資本金 | 2億9,007万円 |
設立 | 2005年8月 |
本社 | 〒170-6019 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 19F |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4052) |
企業URL | フィーチャ |
出典:フィーチャ
フィーチャは2005年に設立されたAI企業です。ディープラーニングや機械学習の分野に注力しており、最先端の画像認識アルゴリズムを開発しています。保有している技術は、世界的なベンチマークテストでトップレベルです。
フィーチャが開発した「DMS」は、車内カメラによってドライバーの運転状態を監視し危険運転・事故防止を目的としたシステムです。目の状態、顔の角度、あくび頻度などから注意喚起をして事故を未然に防ぎます。
フィーチャのサービス・特徴
- ADAS:前方車・歩行者衝突、交通違反などの危険運転をリアルタイムで判定
- PRIVACY MASKING:動画から人物の顔やナンバープレートを検出してマスキング処理
- AI-OCR:活字、手書き文字を高精度に認識してデジタル化
Kudan
企業名 | Kudan株式会社 |
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代表取締役 | 項 大雨 |
資本金 | 3億4,500万円 |
設立 | 2014年11月 |
本社 | 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷2-10-15 |
上場市場 | 東京証券取引所グロース市場 (証券コード:4425) |
企業URL | Kudan |
出典:Kudan
Kudanは2014年に設立された、人工知覚(AP)のアルゴリズムを専門とする研究開発企業です。人工知覚(AP)は人工知能(AI)と相互補完する技術で、機械を自律的に機能する方向に進化させるものです。
Kudanの技術によって「どこにいて」「どのように動くべきか」「周囲の環境がどのようになっているか」を機械やデバイスが理解できます。機械の自律化・自動化・無人化に大きく貢献している企業と言えます。
Kudanのサービス・特徴
- 人工知覚(AP)に特化した研究開発企業
- SLAM X AI:AIの援用によって環境変化時の位置推定の安定性を向上させるシステム
Nuco
企業名 | 株式会社Nuco |
---|---|
代表取締役 | 小山内 美悠 |
資本金 | 30万円 |
設立 | 2017年6月 |
本社 | 〒150-0011 東京都渋谷区東1-26-20 東京建物東渋谷ビル6F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Nuco |
出典:Nuco
Nucoは2017年に設立されたAI企業です。AI・機械学習を利用したシステム開発、大規模データ基盤構築、AI人材育成コンサルティングなどを手掛けています。
大手アパレル企業に対して、AI導入に向けた売り上げ分析システムを開発しました。エクセルで作業していた分析をUI上でのシンプルな操作で実施できるようになり、AIによる自動発注に向けたプロジェクトも進行しています。
Nucoのサービス・特徴
- インフルエンサーのAIキャラクター化プロジェクト
- チャットボットシステム自然言語処理基盤開発
- 大規模言語モデルによる営業支援ツール開発
エルピクセル
企業名 | エルピクセル株式会社 |
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代表取締役 | 鎌田 富久 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2014年3月 |
本社 | 〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル6F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | エルピクセル |
出典:エルピクセル
エルピクセルは2014年に設立されたAI企業です。ライフサイエンスと画像解析を背景に、独自のAI技術を研究・開発しています。AIという先端技術で国家プロジェクトにも参画している企業です。
厚生労働省と東京慈恵会医科大学と共同で、大腸内視鏡病変検出・鑑別診断サポートをおこなうAIを開発しています。本システムの大腸ポリープ検出精度は感度98%、陽性的中91.2%という高い精度が確認できました
エルピクセルのサービス・特徴
- EIRL:画像をはじめとする診断に必要なあらゆる情報をAIで解析
- IMACEL:創薬を支援する画像解析AI
- LP-Series:画像解析にかかる負荷を軽減させるソフトウェア
KICONIA WORKS
企業名 | 株式会社KICONIA WORKS |
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代表取締役 | 書上 拓郎 |
資本金 | – |
設立 | 2018年5月 |
本社 | 〒150-0002 東京都渋谷区渋谷3-10-1 渋谷MJビル 3F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | KICONIA WORKS |
KICONIA WORKSは2018年に設立されたAI企業です。「画像認識」「予測/レコメンド」「自然言語処理」など幅広いAIサービスを手掛けています。
家電工場に対して、AIによる最終確認作業システムを提供しました。実際の工場の現場を見学して適切な撮影環境を整え、作業の効率化と不備の見逃し削減が実現しています。
KICONIA WORKSのサービス・特徴
- HAZEZRU ART:デジタルアートの共有、流通プラットフォーム
- 顔隠しアプリ:AIによる画像認識技術で簡単に顔隠しができるプライバシー保護アプリ
エイブリッジ
企業名 | 株式会社エイブリッジ |
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代表取締役 | 石垣 用順 |
資本金 | 4,000万円 |
設立 | 2012年7月 |
本社 | 〒107-0062 東京都港区南青山1-21-11 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | エイブリッジ |
出典:エイブリッジ
エイブリッジは2012年に設立されたAI企業です。ディープラーニング、チャットボット、AI予測サービスなどのシステム構築を提供しており、顧客が持て余しているデータを予測やクラスタリングなども活用しています
また、AI開発ではデータ量や調整によって正しく答える事ができる精度を確認する必要があるため、導入前の無料相談をおこなっています。
エイブリッジのサービス・特徴
- 神戸市立須磨海浜水族園にAIによる生物行動分析システムを提供
- AI Catalog:紙のマニュアルをAIで電子化してチャットボットで呼び出せる
Vareal
企業名 | Vareal株式会社 |
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代表取締役 | 寺本 昌弘 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2006年5月 |
本社 | 〒810-0001 福岡県福岡市中央区天神1-4-1 西日本新聞会館16階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Vareal |
出典:Vareal
Varealは2006年に設立されたAI企業です。「画像認識」「言語処理」「音声認識」などのAIサービスの他に、AIを実業務に取り入れるための法人向け教育サービスを提供しています。
トイレタリー用品を手掛けているライオンに対して、自分好みの柔軟剤やミストを作り購入できるAI診断サービス「by me」を開発しました。事業に関するセミナーも実施し、クライアントの知見も深めています。
Varealのサービス・特徴
- VAREAL AI HUB:自社開発したAI開発プラットフォーム
- ライオンへAI診断サービスの開発支援
- 埼玉医科大学と画像分類AIを用いた膠原病診断補助ツールを研究開発
ナナメウエ
企業名 | 株式会社ナナメウエ |
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代表取締役 | 石濵 嵩博 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2013年5月 |
本社 | 〒105-6020 東京都港区虎ノ門4-3-1 城山トラストタワー20階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ナナメウエ |
出典:ナナメウエ
ナナメウエは2013年に設立されたAI企業です。AIと人力のハイブリッドで投稿監視をおこない、安全なコミュニティ運営を実現する「Posmoni」を開発しました。
「Posmoni」にはSNSの投稿監視による豊富なデータで学習させたAIモデルが搭載されています。よって、コミュニティでのテキストや画像、動画などのユーザーコンテンツを高い検出精度で不適切投稿を検出できます。
ナナメウエのサービス・特徴
- Posmoni:AIと人力で投稿を監視して安全なコミュニティ運営を実現
- PosmoniのAIモデルは日々強化され、より正確に改良
- Posmoniの導入で大幅なコストダウンが可能
ウサギィ
企業名 | 株式会社ウサギィ |
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代表取締役 | 町 裕太 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2006年7月 |
本社 | 〒108-0023 東京都港区芝浦3-12-6 クロス芝浦ビル6階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ウサギィ |
出典:ウサギィ
ウサギィは2006年に設立されたAI企業です。機械学習・画像認識・自然言語処理・時系列データ処理など、様々なアルゴリズムを多数組み合わせて構成した独自のAIエンジンを提供しています。
コーポレートサイトには自然言語処理AIの技術デモとして「筆者気持ち考えるマン」が設置されており、人間が書いた文章の意味をコンピュータで分析する処理を体験できます。
ウサギィのサービス・特徴
- ツイート内容を利用したアカウントの属性推定
- 会話する人工知能
- サーモグラフィのデータを利用した人体の判別
GHELIA
企業名 | GHELIA株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 齋藤 真 |
資本金 | 9,000万円 |
設立 | 2017年6月 |
本社 | 〒110-0016 東京都台東区台東4-19-9 山口ビル7 8F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | GHELIA |
出典:GHELIA
GHELIAは2017年に設立されたAI企業です。顧客とともにAI開発に必要なデータを作成する方法を考えるので、高精度のシステムを提供しています。
JRA(日本中央競馬会)の公式データ配信サービス「JRA-VAN」にはGHELIAのAIシステムが活用されています。従来は1レースにつき1つの動画として提供されていたパドック動画を、競走馬ごとに分割できる新サービスです。
GHELIAのサービス・特徴
- JRAシステムサービスとリアルタイムでの動画分割機能を共同開発
- 家庭教師のトライとAIによる学力診断システムを開発
- 日本郵船と資本業務提携を結びAI技術導入によるオフィス業務効率化を促進
ELYZA
企業名 | 株式会社ELYZA |
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代表取締役 | 曽根岡 侑也 |
資本金 | 2,537万円 |
設立 | 2018年9月 |
本社 | 〒113-0033 東京都文京区本郷3-15-9 SWTビル5 6階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ELYZA |
出典:ELYZA
ELYZAは2018年に設立されたAI企業です。ディープラーニングを軸にしており2020年に独自の大規模言語モデル(LLM)の開発に成功して以来、様々な企業への支援を手掛けています。
大手保険会社の東京海上日動もELYZAの言語生成AIを活用しています。事故対応における応対文面の作成業務において約50%の省力化に成功しました。
ELYZAのサービス・特徴
- 東京大学松尾研究室発のAIスタートアップ企業
- マイナビと共同で「大規模言語AIを活用した原稿作成に関する実証実験」を実施
- 「SmartNews+」が記事を30秒程度で読める内容に要約する「AIサマリー」機能を採用
Open8
企業名 | 株式会社Open8 |
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代表取締役 | 髙松 雄康 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2015年4月 |
本社 | 〒100-0011 東京都千代田区内幸町2-1-6 WeWork日比谷パークフロント |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Open8 |
出典:Open8
Open8は2015年に設立されたAI企業です。提供しているAIビジネス動画編集クラウド「Video BRAIN」は、動画自動生成ソフト市場でトップクラスのシェアを獲得しています。
大手お菓子メーカーの湖池屋も「Video BRAIN」を活用した販売促進に取り組んでいます。店頭や商談などに動画を利用した結果、セールスからの問い合わせが50%増加しました。
Open8のサービス・特徴
- Video BRAIN:AIビジネス動画編集クラウド
- Open BRAIN:社員育成コンテンツや業務マニュアルをAIで誰でも簡単に作成
- Insight BRAIN:ソーシャルメディアの配信分析や運営をサポート
エイゾス
企業名 | 株式会社エイゾス |
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代表取締役 | 河尻 理恵子 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2014年8月 |
本社 | 〒305-0031 茨城県つくば市吾妻1-5-7 ダイワロイネットホテルつくばビル2階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | エイゾス |
出典:エイゾス
エイゾスは2014年に設立されたAI企業です。最小限のデータとコストで始められるプログラミング不要のAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」を提供しています。
また、エイゾスは大手調味料メーカーのカゴメと共同で、AIを活用したトマト収量予測システムを開発しています。過去のデータをAIに学習させることで、5週間先までのトマトの収穫量の予測に成功しました。
エイゾスのサービス・特徴
- カゴメとAIを活用したトマト収量予測システムを開発
- AIの活用方法についてのコンサルティングサービス
- 顧客の要望に応じた受託研究開発
Quantum Core
企業名 | 株式会社Quantum Core |
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代表取締役 | 秋吉 信吾 |
資本金 | 1億9,750万円 |
設立 | 2018年4月 |
本社 | 〒141-0031 東京都品川区西五反田2-14-13 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Quantum Core |
出典:Quantum Core
Quantum Coreは2018年に設立されたAI企業です。超高速・超高精度な時系列処理技術「レザバーコンピューティング」をコア技術としており、各企業のビジネス課題をサポートしています。
レザバーコンピューティングは約1/100のわずかな学習データで、約100倍近く高速に解くことができる技術です。パーソナルヘルスケアやAIスピーカー、スマートフォンの開発などに活用されています。
Quantum Coreのサービス・特徴
- 時系列処理技術「レザバーコンピューティング」を提供
- 心電図による疾患判定が93%の精度で可能
- 工業現場における音での作業状態特定が94%の精度で可能
バベル
企業名 | 株式会社バベル |
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代表取締役 | 杉山 大幹 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2017年8月 |
本社 | 〒105-0001 東京都港区虎ノ門2-2-1 住友不動産虎ノ門タワー 13F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | バベル |
出典:バベル
バベルは2017年に設立されたAI企業です。AIが自動で収集・解析・可視化した商談データを基に、営業現場の業務効率化をサポートしてくれる「ailead」を提供しています。
転職サイトを運営している「エン・ジャパン」も新人を即戦力へ育成できるツールとしてaileadを導入しています。契約社員の成長速度が加速し、見込み件数が3倍以上になる成果を上げています。
バベルのサービス・特徴
- ailead:AIが営業現場の業務効率化と営業人材の育成をサポート
- エン・ジャパンは営業力の底上げで見込み件数が3倍以上に増加
- コニカミノルタはメンバーの営業スキルのばらつきが改善
Algoage
企業名 | 株式会社Algoage |
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代表取締役 | 横山 勇輝 |
資本金 | – |
設立 | 2018年2月 |
本社 | 〒113-0034 東京都文京区湯島3-2-12 御茶ノ水天神ビル4F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Algoage |
出典:Algoage
Algoageは2018年に設立されたAI企業です。AIチャットボットがユーザーを接客してくれるマーケティングサポートシステム「DMMチャットブーストCV」を提供しています。
転職保証型のWebマーケティングスクール「マケキャン」は新規獲得施策として「DMMチャットブーストCV」を導入しました。結果として、LINEを活用したサービスからの新規顧客増加に繋がりました。
Algoageのサービス・特徴
- DMMチャットブーストCV:離脱ユーザーをLINEに誘導してAIチャットボットがユーザーを接客
- DeepAnime:イラストのキャラクターの目と口を自動でアニメーション化
- Image Inpainting Tools:画像に不要な被写体が写り込んだ場合の修正コスト削減ツール
GAUSS
企業名 | 株式会社GAUSS |
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代表取締役 | 宇都宮 綱紀 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2017年5月 |
本社 | 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1-19-9 第一暁ビル 9階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | GAUSS |
出典:GAUSS
GAUSSは2017年に設立されたAI企業です。研究開発として手がけた代表的なAI「スポニチ AI競馬予想 SIVA」は競馬予測の人工知能です。過去20年以上のデータを分析してAI予測します。
また、競馬予測で培った予測エンジンを活用して「ボートレース」「競輪」などの公営競技のAI予測アプリも開発しています。
GAUSSのサービス・特徴
- スポニチ AI競馬予想 SIVA:AI競馬予測エンジン
- ニッカン AI予想:競馬とボートレースのAI予測アプリ
- 競輪Webサービス「AIcast」を日本ベンダーネットと共同開発
A.N.Lab
企業名 | 株式会社A.N.Lab |
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代表取締役 | 大原 健 |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2007年5月 |
本社 | 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂1-12-1 渋谷マークシティW22階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | A.N.Lab |
出典:A.N.Lab
A.N.Labは2007年に設立されたAI企業です。得意としているAIによる画像認識技術を応用したパッケージ商品を主軸に事業を展開しています。様々な業界への受託開発も対応しており、200社以上の導入実績があります。
中古アニメショップらしんばんは、グッズの買取業務において画像AIを用いた自動査定ソリューションを導入しました。従来の目視による査定と比べ、作業時間の短縮に成功しています。
A.N.Labのサービス・特徴
- かいとりロボ:商品の買取価格をAIが正確に査定
- 書類チェッカー:AIで書類の自動振り分けや記入ミスを発見
- 物流チェッカー:AIがカメラ映像を分析しトラックや荷物の動きを正確に認識
・ITエンジニア専門エージェント
・自社開発や上流工程の紹介多数
・年収アップ率80%の実績あり
Algomatic
企業名 | 株式会社Algomatic inc. |
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代表取締役 | 大野 峻典 |
資本金 | – |
設立 | 2023年4月 |
本社 | 〒103-0005 東京都中央区日本橋久松町10-6 THE CROSS日本橋人形町 8F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Algomatic |
出典:Algomatic
Algomaticは2023年に設立されたAI企業です。DMMからの20億円の投資で立ち上がったスタートアップ企業で、領域を問わない生成AIサービスを提供しています。
また、Algomaticは、東京都庁職員向けに文章生成AIの活用促進に向けた作成支援を実施しました。文章生成AIのさらなる活用促進や業務の質の向上を目指しています。
Algomaticのサービス・特徴
- シゴラクAI:簡単にChatGPTを活用できるように作られたWebサービス
- Algomatic 生成AI Partner:生成AIを活用した業務効率の改善や事業検証を支援
- LLM STUDIO:特定業界に特化した大規模言語モデル、サービスを開発
エクスプラザ
企業名 | 株式会社エクスプラザ |
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代表取締役 | 高橋 一生 |
資本金 | – |
設立 | 2020年7月 |
本社 | 〒106-0032 東京都港区六本木4-8-5 和幸ビル |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | エクスプラザ |
出典:エクスプラザ
エクスプラザは2020年に設立されたAI企業です。生成AI活用のコンサルティングから開発までを一気通貫で支援しており、顧客の状況に合わせた柔軟な対応で実現までをサポートします。
また、業務効率化のための生成AIアシスタント「Smart Assistant」も提供しています。事前に用意された生成AIアシスタントに聞くだけで、ChatGPTによる業務効率化が可能です。
エクスプラザのサービス・特徴
- Smart Assistant:法人向けChatGPT環境
- 各種生成AI研修プランを実施
- 日本最大のLLM開発コミュニティ「LLM App Meetup」を運営
Digeon
企業名 | 株式会社Digeon |
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代表取締役 | 山﨑 祐太 |
資本金 | 300万円 |
設立 | 2020年10月 |
本社 | 〒650-0035 兵庫県神戸市中央区浪花町64 三宮電電ビル 5階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Digeon |
出典:Digeon
Digeonは2020年年に設立されたAI企業です。AIを活用した企画・実装・運用までのサポートや、ChatGPT活用による業務効率向上や新規ビジネス機会の創出を支援しています。
また、デジタル広告領域におけるAI活用の研究開発を広告代理サービスを手掛けているオプトと共同で実施しました。深層学習を用いた広告効果予測システムを構築し、広告主となる企業への提案時の信頼獲得に繋げています。
Digeonのサービス・特徴
- DX推進の戦略立案や企画のコンサルティング
- AIを活用した事業価値の向上をサポート
- ChatGPTを活用したシステム開発や導入コンサルティング
MAZIN
企業名 | 株式会社MAZIN |
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代表取締役 | 角屋 貴則 |
資本金 | 4.3億円 |
設立 | 2018年6月 |
本社 | 〒103-0023 東京都中央区日本橋本町3-3-6 ワカ末ビル2F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | MAZIN |
出典:MAZIN
MAZINは2018年に設立されたAI企業です。「切削加工」「射出成形」といった製造業に特化したAIソリューションを提供しており、生産工程における課題解決に取り組んでいます。
切削加工AIでは、工具異常検知と工具摩耗値算出機能を提供しています。実際の加工現場に寄り添って大量のデータを分析し、高精度な機能を実現する独自のアルゴリズムです。
MAZINのサービス・特徴
- 切削加工AI:切削工具をAIで監視して不良品リスクを最小限に抑える
- 射出成形AI:金型の内部状態をAIが学習して成形条件の推奨値を算出
DAI Labs
企業名 | DAI Labs株式会社 |
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代表取締役 | アトウッド・ブライアン |
資本金 | 1,000万円 |
設立 | 2023年1月 |
本社 | 〒105-0012 東京都港区芝大門1-6-6 芝大門ヤマトビル3F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | DAI Labs |
出典:DAI Labs
DAI Labsは2023年に設立されたAI企業です。業務効率を向上させ新製品を展開するためのAIモデル構築やコンサルティングを提供しています。時系列、画像、音声、言語といった領域が得意です。
アプリケーション開発も手掛けており、デスクトップ・Web・モバイルアプリにAI機能を組み込んで使いやすくすることも可能です。
DAI Labsのサービス・特徴
- DAI Vision:様々なアプリケーションで一般的な画像認識タスクを処理
- AI専門家が社内の埋もれたデータを整理・検討してビジネスソリューションを提案
- データのないプロジェクトの場合はトレーニング用の画像を作成してくれる
FastLabel
企業名 | FastLabel株式会社 |
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代表取締役 | 鈴木 健史 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2020年01月 |
本社 | 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-5 リンクスクエア新宿16F WeWork16-109 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | FastLabel |
出典:FastLabel
FastLabelは、2020年01月に設立されたAI企業です。権利クリアな画像データやLLMデータセットを収集・販売をしています。
AIの倫理を問われる中で、権利を保証したデータセットを提供できるのが強みです。サイバーエージェントやソニーネットワークコミュニケーションズで導入実績があります。
FastLabelのサービス・特徴
- AIデータプラットフォーム「FastLabel」:web上からAI教師データの作成・改善(アノテーション)ができる
- アノテーションサービス
- データ収集・販売サービス
Elith
企業名 | 株式会社Elith |
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代表取締役 | 若林怜帆人 |
資本金 | – |
設立 | 2022年12月 |
本社 | 〒150-0021 東京都渋谷区恵比寿西2-3-13-601 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Elith |
出典:Elith
Elithは、2022年12月に設立されたAI企業です。生成AIや画像AIなどのシステム開発や、AI教育アドバイザリーを提供しています。
カンファレスの研究発表やAI関連の学会で登壇・出展などに、積極的に参加している企業です。
Elithのサービス・特徴
- 生成AI・画像AI・AI教育ソリューションを提供
- クライアント業種は、自動車、金融、医療、メディアなど
LegalOn Technologies
企業名 | 株式会社LegalOn Technologies |
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代表取締役 | 角田 望 |
資本金 | 178.5億円 |
設立 | 2017年4月 |
本社 | 〒150-6219 東京都渋谷区桜丘町1-1 渋谷サクラステージSHIBUYAタワー19F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | LegalOn Technologies |
LegalOn Technologiesは、2017年4月に設立されたAI企業です。法務実務をサポートするソフトウェアの開発をしています。契約書の作成や審査、管理業務を支援するサービスです。
自動で契約書の内容を審査して、間違いが無いかや不利な条件になっていないかを判断してくれます。また、AIが契約書の内容を検出して、更新タイミングなどを通知する管理システムもあります。
LegalOn Technologiesのサービス・特徴
- LegalOn Cloud:契約書レビューや案件管理、法務相談などを集約したプラットフォーム
- LegalForce:AIによる契約審査レビューサービス
- LegalForceキャビネ:AIが契約書の内容を自動で検出するAI契約管理システム
感性AI株式会社
企業名 | 感性AI株式会社 |
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代表取締役 | 秋山 正晴 |
資本金 | 4,500万円 |
設立 | 2018年5月 |
本社 | 〒182-0026 東京都調布市小島町一丁目1番1号 UECアライアンスセンター 309号室 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | 感性AI株式会社 |
出典:感性AI株式会社
感性AI株式会社は、2018年5月に設立されたAI企業です。人が感じる印象を可視化することで、ものづくりやウェルネス分野に活用できるサービスを展開しています。
独自のAIによって、人の言葉の感性を可視化・定量化する技術が強みです。アンケート調査などを行わなくても、プロダクトのネーミングやキャッチコピーが与える印象を数値化できます。
感性AI株式会社のサービス・特徴
- 感性AIアナリティクス:ネーミングの語感、キャッチコピーの印象、パッケージデザインを瞬時に分析・可視化
- KANSEI-Recommender:顧客の感覚的な要望を分析して、最適な商品をレコメンドする
レボーン
企業名 | 株式会社レボーン |
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代表取締役 | 松岡 広明 |
資本金 | 64,994,000円 |
設立 | 2018年12月 |
本社 | 〒104-0033 東京都中央区新川1-25-2 新川STビル2階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | レボーン |
出典:レボーン
レボーンは、2018年12月に設立されたAI企業です。においの成分を検知するにおいセンサーと、センサーから得られたデータを評価するAI「iinioi」を開発しています。
「iinioi」は、においによる品質管理や異常検知、製品開発で活用されるサービスです。今まで人がにおいで判断するしかなかった異常を判別したり、ソムリエがするような官能評価をAIによって実現しています。
レボーンのサービス・特徴
- Obre:QCM(水晶振動子)を用いたにおいセンサー
- iinioi® cloud:においセンサーで得られたデータを学習、異常を検知したり評価する
- Hearom:6万通り以上の調香パターンを楽しめるにおい再現デバイス
Jitera
企業名 | 株式会社Jitera |
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代表取締役 | 柳澤 直 |
資本金 | 99,000,000円 |
設立 | 2017年8月 |
本社 | 〒105-0003 東京都港区西新橋1丁目2-9 日比谷セントラルビル 14階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Jitera |
出典:Jitera
Jiteraは、2017年8月に設立されたAI企業です。ソフトウェア開発支援を行うとともに、ソフトウェア開発プラットフォーム「Jitera」を開発・提供しています。
「Jitera」はweb・スマホアプリの開発スピードを上げるのが強みです。エンジニアであれば誰でも使え、自動的にソースコードを生成します。
Jiteraのサービス・特徴
- Jitera:自動的にコードを生成するソフトウェア開発プラットフォーム
- GMO-Z.com RUNSYSTEM、カルビーなどの企業との開発実績がある
アースアイズ
企業名 | アースアイズ株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 山内 三郎 |
資本金 | 158,005,637円 |
設立 | 2015年9月 |
本社 | 〒105-0013 東京都港区浜松町1-2-1 No.R浜松町ビル五階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | アースアイズ |
出典:アースアイズ
アースアイズは、2015年9月に設立されたAI企業です。人工知能搭載カメラの開発・販売やソフトウェアの開発をしています。
独自の3D空間把握技術とAIによる分析が強みです。事前に危険や異常を察知して通知してくれる監視ソリューションを提供しています。
アースアイズのサービス・特徴
- AI help you?:購入を迷っている顧客を検知して、声掛けのタイミングを通知する
- AIガードマン:不審行動を検知して、万引きを事前に防止するサービス
- AI介護サポーター:AIカメラが状況を見守ることで介護スタッフの負担を軽減するサービス
Lightblue Technology
企業名 | 株式会社Lightblue Technology |
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代表取締役 | 園田 亜斗夢 |
資本金 | 158,005,637円 |
設立 | 2018年1月 |
本社 | 〒101-0052 東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水 PB02 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Lightblue Technology |
Lightblue Technologyは、2018年1月に設立されたAI企業です。画像解析・自然言語処理技術を活用したシステム開発やサービスを提供しています。
また、生成AIの研究開発チームLLabを運営しており、商用可利用可能な日本語LLM「Karasu」「Qarasu」を開発し、公開しています。
Lightblue Technologyのサービス・特徴
- Lightblue Assistant:SlackやTeamsからChatGPTと連携し、業務効率を向上させる
- Lightblue Chat:法人向けに設計された、データを学習に利用されないChatGPT
- Kerasuシリーズ:軽量で扱える日本語LLM
- Qurasuシリーズ:公開されている日本語LLMモデルの中で最高性能を達成
bestat
企業名 | bestat株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 松田 尚子 |
資本金 | 5,507万2,000円 |
設立 | 2018年 |
本社 | 〒113-0033 東京都文京区本郷6丁目25−14 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | bestat |
出典:bestat
bestatは、2018年に設立されたAI企業です。法人向けに、カメラで撮影した画像から3Dデータを生成できるサービス「3D.ai」を提供しています。
独自開発したアルゴリズムによって、高精度なモデルを短時間で生成できるサービスです。工場の設備レイアウトの作成やプロダクトの開発に活用されています。
bestatのサービス・特徴
- 3D.ai:画像や動画からAIが高精度な3Dデータを生成するサービス
- 生成された3Dデータは用途に合わせて最適化できるので、様々なシーンに活用可能
Gruff
企業名 | 株式会社Gruff |
---|---|
代表取締役 | 原田 博植 |
資本金 | 5,507万2,000円 |
設立 | 2015年10月 |
本社 | 〒106-0031 東京都港区西麻布1-15-1 MORIGUCHI BUILD, 2F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Gruff |
出典:Gruff
Gruffは、2015年10月に設立されたAI企業です。データ分析やAIを活用したアプリケーションを開発し、ビジネスの支援をしています。
また、ビジネス向けデータサイエンス研修のLADも提供しています。LADは高いカスタマイズ性や常にアップグレードされるのが強みの研修プログラムです。
Gruffのサービス・特徴
- AI・データ分析を活用したコンサルティング・アプリケーション開発
- LAD:法人向けのデータサイエンス研修
レイ・フロンティア
企業名 | レイ・フロンティア株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 大月 聡子 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2008年5月 |
本社 | 〒110-0016 東京都台東区台東2-26-8 KSビル 3階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | レイ・フロンティア |
出典:レイ・フロンティア
レイ・フロンティアは、2008年5月に設立されたAI企業です。人工知能による位置情報分析プラットフォーム「SilentLog Analytics」の開発・運営を行っています。
独自の位置情報技術を利用したアプリや、基幹システムの開発運営を中心に、コンサルティングや人流調査・分析サービスを提供している企業です。
クロススポーツマーケティングや三陸鉄道、ゼンリンなどの会社で導入事例があります。
レイ・フロンティアのサービス・特徴
- SilentLog SDK:既存のモバイルアプリに組み込める位置情報収集エンジン
- SilentLog Analytics:行動データの収集、管理、分析、可視化ができるプラットフォーム
- SilentLog:毎日の行動を自動で記録するライフログアプリ
Spider Labs
企業名 | 株式会社Spider Labs |
---|---|
代表取締役 | 大月 聡子 |
資本金 | 9,000万円 |
設立 | 2011年4月 |
本社 | 〒107-0062 東京都港区南青山7-10-3 南青山STビル4階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Spider Labs |
出典:Spider Labs
Spider Labsは、2011年4月に設立されたAI企業です。アドフラウド(広告不正)対策ツールの「Spider AF」を提供しています。
Spider AFは、広告出稿の際に発生するアドフラウドを検知してブロックするサービスです。競合を狙った不正なクリックやBotを使ったアクセスなどを防止し、広告費の被害を抑えます。
エン・ジャパンやTBCなど、多くの大手企業のデジタル広告で導入実績があるサービスです。
Spider Labsのサービス・特徴
- Spider AF:発見が難しい広告不正を検知・ブロックするツール
- ビッグデータから広告不正の兆候を解析しスコアリング
アッテル
企業名 | 株式会社アッテル |
---|---|
代表取締役 | 塚本 鋭 |
資本金 | – |
設立 | 2018年4月 |
本社 | 〒150-0013 東京都渋谷区恵比寿2-28-10 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | アッテル |
出典:アッテル
アッテルは、2018年4月に設立されたAI企業です。データとAIで人事課題を解決するサービスを提供しています。
アッテルは人材のデータを分析・可視化することで、配属先での活躍を予測するサービスです。また、退職しやすい人材の特徴のパターンを分析して、退職を事前に防ぎます。
三井物産やみずほフィナンシャルグループなど、業界・規模問わず1,000社以上の企業でアッテルが活用されています。
アッテルのサービス・特徴
- アッテル適性検査:データとAIで活躍可能性を判断できる適性検査
- アッテルサーベイ:組織課題を可視化して離職率の改善や生産性の向上を支援
- アッテルクラウド:採用選考の精度向上、人材の最適配置、マネジメントなどを支援
NABLAS
企業名 | NABLAS株式会社 |
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代表取締役 | 中山 浩太郎 |
資本金 | – |
設立 | 2017年3月 |
本社 | 〒113-0033 東京都文京区本郷6-17-9 本郷綱ビル1F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | NABLAS |
出典:NABLAS
NABLASは、2017年3月に設立されたAI企業です。AI人材育成サービスを中心に、AIコンサルティングやDX支援などを行っています。
東大発のスタートアップ企業で、AI総合研究所として活動している企業です。AI人材育成サービスの「iLect」では、野村総研やレノボなどで受講実績があります。
NABLASのサービス・特徴
- R&D/AIコンサルティング
- iLect:法人向けDX/AI人材育成サービス
Ollo
企業名 | 株式会社Ollo |
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代表取締役 | 川合 健斗 |
資本金 | 2億2,800万円 |
設立 | 2019年2月 |
本社 | 〒113-0033 東京都文京区本郷4-1-5 石渡ビル5F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | Ollo |
出典:Ollo
Olloは、2019年2月に設立されたAI企業です。工場の作業を解析する画像認識ソフトウェアを開発しています。カメラひとつで実行可能で導入しやすく、動画をアップロードするだけで分析できるのが強みです。
また、カメラの前を通り過ぎるだけで出退勤の記録ができる、高精度な顔認証システムも展開しています。
Olloのサービス・特徴
- Ollo Factory:画像認識ソフトウェア
- Ollo Face:高精度な顔認証が可能な画像認識ソフトウェア
FRAIM
企業名 | FRAIM株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 堀口圭 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2018年4月 |
本社 | 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-17-14 MSD20ビル5階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | FRAIM |
出典:FRAIM
FRAIMは、2018年4月に設立されたAI企業です。ビジネスにおける文書作りをサポート・効率化する、AIを搭載したクラウドドキュメントワークスペースの「LAWGUE」を提供しています。
また、特許技術を含む様々な独自技術のライセンス提供もしている企業です。自然言語処理を中心としたAIアルゴリズムやリコメンド・検索アルゴリズムなどの技術開発に力を入れています。
FRAIMのサービス・特徴
- LAWGUE:文書作成をサポートするクラウドドキュメントワークスペース
- AI検索・サジェストや画像テキスト認識などの独自技術を各企業に提供
ジーニアルテクノロジー
企業名 | 株式会社ジーニアルテクノロジー |
---|---|
代表取締役 | 阿部川 明優 |
資本金 | 約3,200万円 |
設立 | 2019年7月 |
本社 | 〒254-0043 神奈川県平塚市紅谷町8-16 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ジーニアルテクノロジー |
出典:ジーニアルテクノロジー
ジーニアルテクノロジーは、2019年7月に設立されたAI企業です。バックオフィス業務の、書類の照合・確認作業を効率化するサービスを提供しています。
Excelシートと書類との照合作業では、自動的に対応する領域を検出したり、手書きの帳票から文字を検出する機能を備えています。
ジーニアルテクノロジーのサービス・特徴
- ジーニアルAI:監査法人や一般企業バックオフィスにおける証憑書類の確認作業を効率化
- ジーニアルAI for Web:経理やバックオフィスにおける証憑書類の確認作業を自動化
フツパー
企業名 | 株式会社フツパー |
---|---|
代表取締役 | 大西 洋 |
資本金 | 1億円 |
設立 | 2020年4月 |
本社 | 〒532-0011 大阪市淀川区西中島1-11-16 新大阪CSPビル北館4階 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | フツパー |
出典:フツパー
フツパーは、2020年4月に設立されたAI企業です。製造業向けに外観検査を自動化する製品を提供しています。
AIを活用した外観検査装置の「メキキバイト」は、高精度な検出装置を低コストで導入できるのが強みです。また、外観スコアを評価することで品質改善にも貢献します。
フツパーのサービス・特徴
- メキキバイト:外観検査&品質管理AI
- Hutzper Analytics:業務効率化を支援するデータ分析サービス
- スキルパズル:最適なシフトを作成する人員配置最適化AI
atama plus
企業名 | atama plus株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 稲田 大輔 |
資本金 | – |
設立 | 2017年4月 |
本社 | 〒108-0073 東京都港区三田1-4-1 住友不動産麻布十番ビル3F |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | atama plus |
出典:atama plus
atama plusは、2017年4月に設立されたAI企業です。AIを活用した小中高生向けのラーニングシステムを開発しています。AIが一人ひとりの理解度や傾向に合わせて、カリキュラムを自動的に作成するサービスです。
また、AIが生徒の集中度や学習の進捗をリアルタイムで解析、先生にコーチングのサポートをする機能もあります。駿台や明光義塾などの塾や予備校での導入実績があるサービスです。
atama plusのサービス・特徴
- atama plus:AIで自分専用カリキュラムを自動作成
- 直営塾「シンクス」も経営
- 駿台や明光義塾などにも導入実績あり
ストックマーク
企業名 | ストックマーク株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 林 達 |
資本金 | – |
設立 | 2016年11月 |
本社 | 〒107-0062 東京都港区南青山1丁目12-3 LIFORK MINAMI AOYAMA S209 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ストックマーク |
出典:ストックマーク
ストックマークは、2016年11月に設立されたAI企業です。自然言語処置を活用した、AI情報収集プラットフォームを提供しています。
国内外の約35,000のビジネス情報サイトなどからパーソナライズされた情報を届けるサービスです。ビジネスにおける情報収集やチームでの共有を効率化します。
ストックマークのサービス・特徴
- A news:AIを活用した情報収集プラットフォーム
- Astrategy:国内外のビジネスニュースを構造化し市場調査をサポート
ディープインサイト
企業名 | ディープインサイト株式会社 |
---|---|
代表取締役 | 久保田 良則 |
資本金 | – |
設立 | 2016年3月 |
本社 | 〒141-0022 東京都品川区東五反田5−22−37 オフィスサークルN五反田 806 |
上場市場 | 未上場 |
企業URL | ディープインサイト |
出典:ディープインサイト
ディープインサイトは2016年3月に設立されたAI企業です。組込みAIに特化したディープラーニング開発支援ツール(フレームワーク)を提供しています。
完全自社開発のフレームワークなので、ビジネスに合わせた商用サポートを提供できるのが強みです。
ディープインサイトのサービス・特徴
- KAIBER:組込みに特化したディープラーニング開発支援ツール
- KAIBER engram:エッジ環境向け組込みDL学習エンジン
・ITエンジニア専門エージェント
・自社開発や上流工程の紹介多数
・年収アップ率80%の実績あり
大手企業のAI開発事例を紹介
NEC「NEC the WISE」
NECの「NEC the WISE」は、AIを活用してビジネスや社会の課題解決に貢献するために開発されました。複数のAI技術群のことを指し、見える化、分析、対処の技術であらゆるビジネスシーンに対応します。
ビジネスプロセスの効率化や意思決定のサポートなど、さまざまな分野で活用されています。
NEC the WISEの技術
- デジタル化・データ良質化
- 五感による識別・認証
- 意味・意図理解
- 解釈付き分析
- 高精度分析
- 計画・最適化
富士通「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」
富士通の「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」は、富士通が培ったAIの知見や技術を体系化したサービスです。「知覚・認識」「知識化」「判断・支援」などのAIに関する研究開発を結集させています。
適用例としては、振り込め詐欺検知や診療時の意思決定支援、空港の混雑緩和などがあります。
日立「Hitachi AI Technology/H」
日立のAI開発事例は「Hitachi AI Technology/H」です。多少な目的に対応し、データそのものから100万個を超える大量の仮説を自動で生成します。
「H」は大量のデータから学習し自分で判断できるので、人が仮説を設定することなく解決策を見出すのが特長です。金融、鉄道、工場、水プラントなどで適用が進んでおり、14分野で展開されています。
NTT「corevo」
NTT「corevo」は、人の活動の一部を代替・支援して、人の能力を補完して引き出すためのAI技術です。国際技術評価で世界1位の精度を達成した音声認識技術や、自然言語処理、知識処理技術などの技術を提供します。
ビジネス分野や交通分野、インフラ分野、ヘルスケア分野など様々な分野で活用されています。
AI業界の将来性は?
AI業界は、成長を続けている将来性のある業界です。最近では、ディープラーニングの精度が向上したことにより、あらゆる産業でAIを活用する動きを見せています。
IDC発表の国内AIシステム市場予測によると、2022年の国内AIシステムの市場規模は3,883億6,700万円で、前年比成長率は35.5%でした。2023年では前年比27.0%増の4,930億7,100万円になると予想されています。
また、同調査では2022年~2027年の間で年間平均成長率23.2%で推移し、2027年には1兆1,034億7,700万円になると予想しています。今後も需要の拡大が見込まれるAI業界は、将来性があると言えるでしょう。
経済産業省が生成AI基盤の開発支援を行う【2024年】
経済産業省は、2024年2月2日に国内の生成AI開発を支援すると発表しました。支援の枠組みプロジェクト「GENIAC」を立ち上げ、参画事業者への計算資源の確保や利用料の補助などの支援を行います。
それに伴い、経済産業省は84億円を拠出しグーグル・クラウドからクラウドを借り上げ、半年間無償で提供することを決定しました。国内で不足している、AI学習に使うクラウドを支援する取り組みです。
AI企業で求められる職種
データアナリスト
データアナリストはデータを集めて分析し、洞察を得る職種です。統計学やデータ解析技術を用いて、データからトレンドやパターンを発見します。集めた情報を可視化して、ビジネスの意思決定をサポートするのが役割です。
分析したデータから課題を見つけ出し、具体的な施策を提案するコンサルティング的な役割を負うこともあります。数学や統計学に関する知識と、コミュニケーション能力や報告書作成能力が重要です。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データを活用してビジネス上の課題を解決する職種です。大量のデータを収集して意味のある値に変換し、分析することで傾向やパターンの可視化や予測を行います。
データアナリストと似ていますが、より専門性が高く業務範囲が広いので、データアナリストの上位職とされる場合もあります。また、データサイエンティストは機械学習モデルを構築する点も違いの1つです。
ビッグデータを分析するだけでなく、データからビジネスにおける価値を生み出すのがデータサイエンティストの役割です。
データアーキテクト
データアーキテクトは、データに関する設計を行う職種です。データの設計に関する幅広い業務を担当します。
データをどうやって集めるのか、どこに保存されるのか、どう加工するのかなどの定義づけを行います。データの整合性、効率性、利便性を確保する重要な役割です。
データエンジニア
データエンジニアは、データ基盤やデータパイプラインを開発、管理する職種です。大量のデータを収集、処理、保存するシステムを構築し、必要な時に利用できるようにします。
集められたデータは、基本的にはそのままの状態では利用できないので、クリーニングしたり加工するシステムを開発するのも役割です。
ビッグデータを扱うので、大量のデータを効率よく扱えるように、高度な技術が求められます。
AIエンジニア(機械学習エンジニア)
AIエンジニアは、機械学習(AI)モデルを組み込んだシステム開発を行う職種です。AIモデルを構築からトレーニング、実際のシステムへの統合など、AIシステムの開発で様々な役割を担います。
プログラミングの知識だけでなく、機械学習やディープラーニングについてのスキルも必要です。
プロジェクトマネージャー(PM)
プロジェクトマネージャーはシステム開発の責任者です。プロジェクト全体のスケジュールやリソースの管理といったマネジメントを担当します。
AI業界のプロジェクトマネージャーなら、AI技術やデータサイエンスの基本的な知識は必須です。また、データサイエンティストやエンジニアなど多くのメンバーが関わるので、コミュニケーション能力も求められます。
・ITエンジニア専門エージェント
・自社開発や上流工程の紹介多数
・年収アップ率80%の実績あり
人工知能(AI)企業へ転職するコツ
自分がAI企業で何をしたいのかを明確にする
AI企業に転職するには、AIを使って何を実現したいのかを明確にする必要があります。一口にAIと言っても、利用される分野は様々ですし、実現したいことによって選ぶべき会社が変わってくるからです。
AI企業は数多くありますが、得意とする領域や技術は会社毎に違います。自分が成し遂げたいことと会社の事業やミッションが一致するかを確認しましょう。
自分がAI企業で何をしたいかが明確になれば、志望動機にも繋がります。熱意をアピールしやすくなるので、選考が有利に働くでしょう。
最新の情報をキャッチアップする
AI企業に転職するなら、最新情報は常にキャッチアップしておきましょう。AI業界では技術が日々進化しています。業務でも新しい技術を取り入れていかないと生き残れないからです。
また、希望する企業によってはクライアント関連した業界の知識も求められます。AIを活用して価値を提供するために、幅広い分野に対する興味・関心がある方が望ましいでしょう。
スキルを身に付ける
AI企業に転職するにはスキルが必要です。ベンチャーやスタートアップ企業が多い業界なので、即戦力で活躍できるスキルが求められるからです。
既にエンジニアとして開発経験がある人でも、畑が違う分野ならAIに関連したスキルを身に付けなければいけません。
まずはAIに関連した資格の取得を目指すのがおすすめです。日本ディープラーニング協会が主催する「G検定」「E資格」といった資格を取得できれば、知識やスキルの証明になります。
AI関連資格
- G検定
- E資格
- AWS Certified Machine Learning-Specialty
- Professional Data Engineer
- 認定AI・IoTコンサルタント
- AI実装検定 など
キャリアの棚卸しを行う
AI企業に転職するために必ずやるべきなのは、キャリアの棚卸しです。今まで経験した開発環境、関わってきたサービス、大変だったことや身に付けたスキルなどを振り返ります。
キャリアの棚卸しを行うことで、自分がやってきたことやスキルセットが明確になりますし、気づかなかった強みも見えてくるでしょう。今までも経験を踏まえて、今後のキャリアの方針を決める指針にもなります。
キャリアの棚卸しをするなら、転職エージェントの利用がおすすめです。転職に向けたキャリア整理について、専門家からアドバイスを受けられます。
在職中に転職活動を行う
AI企業への転職に限りませんが、転職を成功させるためには、在職中に転職活動するのがポイントです。退職後に転職活動を始めると、経済的な不安から急いで転職先を選んでしまう可能性があるからです。
在職中に活動すれば、経済的に心配することなく転職活動に専念できます。もし良い条件が見つからなかったときも、職歴に空白期間が生まれないので、キャリアに傷がつくこともありません。
また、転職までのブランクは、採用の場であまり良い評価に繋がらない傾向があります。在職中に転職活動を進めることで、転職活動がスムーズにいくでしょう。
面接・書類対策を行う
転職の際には面接・書類対策が必須です。選考書類の書き方や面接での受け答えは、転職の成功率に大きく影響するからです。
AI企業への転職は、自分の持つスキルや経験などの強みが、企業の求める人材像に一致しているかが重要です。たとえ強みを持っていたとしても、面接や書類への対策を行わないと、企業に上手くアピールができません。
面接・書類対策なら、レバテックキャリアなどの転職エージェントを利用しましょう。転職のプロ目線からのアドバイスがもらえるので、転職成功率が高まります。
転職エージェントに相談する
AI企業への転職は、ITに特化した転職エージェントに相談するのがおすすめです。専門性が高い分野なので、業界に精通した転職エージェントを利用した方が転職はスムーズに進められるでしょう。
また、転職エージェントは、求人情報の紹介や、面接・書類対策などの転職活動をサポートしてくれます。企業ごとに対策もできるので、選考を有利に進めるためにも必須です。
人気の転職サイト・転職エージェント【比較ランキング】
転職サービス |
評価
|
特徴 | タイプ |
---|---|---|---|
ビズリーチ | ★★★★★ | 国内最大級のハイクラス転職サイト | 転職サイト |
マイナビ エージェント |
★★★★★ | 20~30代の転職に強い | 転職エージェント |
リクルート エージェント |
★★★★★ | 転職業界トップクラスの求人数 | 転職エージェント |
レバテックキャリア | ★★★★★ | IT/web業界最大手の転職サービス | 転職エージェント |
リクルート ダイレクトスカウト |
★★★★★ | 年収800~2,000万の求人多数 | スカウトサービス |
doda エージェント |
★★★★☆ | 転職に迷っている段階でも面談可能 | 転職エージェント |
type 転職エージェント |
★★★★☆ | 20代で年収500万円を目指すなら(関東) | 転職エージェント |
type 女性の転職エージェント |
★★★★☆ | 女性の転職活動に特化(関東) | 転職エージェント |
ハタラクティブ | ★★★☆☆ | 未経験OKの求人多数 | 転職サイト |
アクシス コンサルティング |
★★★☆☆ | コンサル業界の転職に特化したエージェント | 転職エージェント |
転職には、なるべく上記のような全国的に有名なサイトを複数利用するのがおすすめです。企業は欲しい人材とマッチングしやすいところに求人を出しているためです。複数サイトの活用は転職成功率を上げます。
2024年現在、特に人気の高い転職サービスはビズリーチです。ビズリーチは、30代で年収800万円以上を狙えるハイクラス求人に強い転職サイトです。収入アップを希望している人なら、まず活用したほうが良いでしょう。
転職エージェントとしてはマイナビエージェントの評判が良いです。20~30代の若者の転職に強く、職務経歴書の添削や面接対策など、初歩的なところから丁寧にサポートしてもらえます。初めての転職なら必ず登録しましょう。
まとめ
この記事では、AI企業の売上高ランキングや国内のAI企業を紹介しました。AI業界は、今後も拡大を続けていくと予想されています。転職を考えるならおすすめの業界と言えるでしょう。
AI業界は歴史が浅いので、ベンチャーやスタートアップ企業が多い業界です。大手企業とは違い調べられる情報が少ないので、得意とする技術やプロダクトについて、よく調べてから転職を考えましょう。
AI企業への転職をする際には、ITに特化したレバテックキャリアのような転職エージェントの利用が必須です。業界に精通した転職エージェントなので、情報収集や企業選びに役立ちます。