AI Infinity株式会社
・あらゆるシーンで増大し続ける情報のために、多大なコストをかけるという現代特有の課題を最先端AI技術で解決
・AI Infinityが提供するプロダクトで、未だに利活用されていない大量の情報=非構造化データを、利活用できる形式にデータ変換
・AI Infinityは最先端のAI3大技術(自然言語処理 / 音声認識 / 画像解析)の単体技術による製品のみならず、これらの技術を融合し、多様な市場に最適な形でAI技術を製品化・提供できる
・今後注力するのは、①情報検索システム(AI Infinity Information Search)②会議議事録作成システム(AI Infinity Meeting Minutes)③電子カタログ(商品リコメンド)システム(AI Infinity Image Catalog)④音声認識合成システム(AI Infinity Sound Recognition & Utterance)⑤データ構造化システム(AI Infinity Preparation Suite)の5つ
・サブスクリプションモデルで5つのプロダクトを多様な業界に提供
・グローバルに人材を採用し、スピーディーな開発と実装を実現
・年齢や障害の有無、文化、言語、体格、性別、国籍、能力差などにかかわらず、すべての人びとが価値を共有できる世界=Universal Design を創造する
現代社会において、日々、加速度的に増大し続ける情報。この大量の情報が巻き起こす課題は数多く考えられます。例えば、企業内での業務や旅行、ショッピングなどの身近な場面で誰もがふと感じるストレス。人のために情報があるのではなく、情報のために人がコストをかけてしまう現代社会特有の課題がそこにはあります。
多くの企業では、画像・テキスト・音声といった様々な形式で情報がやりとりされています。これらの情報を利活用するためにはデータベースソフトの購入や、インデックスルールの策定が必要です。しかし、運用開始の数日後には作成したファイルが行方不明になり、システム自身が形骸化してしまうケースも多いのではないでしょうか。
企業活動に必須とも言える会議議事録についても、作成に多くのリソースが割かれています。大企業の株主総会等の大規模な会議となると、最終的な議事録を整えるまでに数ヶ月を要すると言われるほど。音声をテキストに起こし要約する、この作業は果たして人がしなくてはならない作業なのでしょうか。
AI技術を利用し、簡単に素早く必要な情報を記録・検索・収集できるようになれば、社員はより創造的な仕事に従事できるようになるはずです。
まだまだ警戒が必要な段階ですが、国内でもワクチンの大規模接種が始まり、長きにわたるコロナ禍も徐々に終息が見え始めてきました。アフターコロナに予想されるのは、観光需要の拡大です。日本政策投資銀行と日本交通公社が2020年6月にアジア8カ国・地域、欧米豪4カ国で暮らす人を対象に実施した「訪日外国人旅行者の意向調査」(以下「意向調査」といいます)によれば、「コロナ感染終息後に海外旅行をしたいか」と聞いたところ、「そう思う」「どちらかといえばそう思う」が82%に達しています。さらに、アジア居住者に聞いた旅行したい国・地域(複数回答)は、日本がトップ。欧米豪居住者へのアンケートでも日本は2位にランクインしています。
そんなアフターコロナに求められるのが多言語対応です。ホテルや観光施設、飲食店はもちろん、電車やバス、タクシーなど交通インフラの案内にも多言語が求められます。「意向調査」では、日本の強みに関して、「食事が美味しい」などの評価が高かった一方、「多言語対応」の点では低評価となっていました。観光客が処理しなければならない大量の情報を、あらゆる言語で届けられるような仕組みづくりが必要です。来るべきアフターコロナに向けて、各業界で対応を進めていく必要があります。
街中を走っているスポーツカー、散歩中に見つけた高級住宅、目を奪われてしまった道端の名も知らない花、気に入ったデザインのコーヒーカップ。「あれはなんだろう」「どこで買えるんだろう」そんな、ぼんやりとした思いを、検索窓に入れるとしたらあなたはどんな言葉にしますか?うまく言語化できない場合、関係のない情報が大量にヒットしてしまい、自身が意図する情報を見つけるのに時間がかかってしまいます。もしこれを画像で検索できたらどうでしょうか。画像をアップするだけで類似の商品情報が出てくれば、欲しい情報や商品がすぐに見つかります。教育教材として応用すれば、学習の仕方も進化させられるでしょう。
以上の課題は、ほんの一例。増大し続ける情報、その管理や利用方法に関して私たちは大きな課題を感じています。真に人のために利活用するために、解決策を探る必要があります。
私たちAI Infinityは、高度な自然言語処理技術をもとに、AI三大技術と呼ばれる「自然言語処理・音声認識・画像解析」を融合したサービスをマーケットにリリースすることで、これまでにない最先端のAIサービスを複数提供しています。これらのサービスは、ビジネスや観光、日常生活に至るまで、私たちが日々触れるあらゆる情報をデータ化し、より扱いやすい形に変換することができます
世界で最も難解な日本語文章を、品詞ごとに区切り相関関係を解析するには「形態素解析」※が必須です。しかし、これだけでは日本語文章の意味も文脈も把握することはできません。AI Infinity は、日本語文章の意味・文脈構造の解析に加え、心理学的人間感情要素(4,500種)の読み解きのために計4つのAI エンジンを稼働。複数のAIを用いた深い洞察によって、人の感性に基づいて要点を抽出し、数万文字の長文でもわかりやすく要約します。
※形態素解析
言語上で意味を持つ最小単位(=形態素)に分け、それぞれの品詞や変化などを判別すること
これらの技術は当社が把握する限り世界で唯一と言えるもので、現時点ではGoogleやAmazonでも実現できていない技術です。実際、AI他社ベンダーは「形態素解析」までしか取り組めていません。この分野においては、産学連携の旗振り役を務める弊社代表の春芽を中心に、各研究機関や大学の権威とも密に連携し、最先端の研究を重ねている弊社が競合他社に対して圧倒的に優位であると考えております。
弊社の音声認識技術の特徴は、空気の振動である音声を、GMM(ガウス型混合分布モデル)というニューラルネットワーク※によりテキスト化する技術です。確率・統計学も応用して、次に話すであろう言葉の候補を推測しながら文字を起こしていきます。認識精度は他社では70 – 80%程度(100文字話すと30文字相当の誤記が発生)ですが、AI Infinity では98,5%(弊社実測値)と90%以上の認識精度による音声認識を実現しています。98,5%の認識精度は、ほぼ誤記が発生しない高いレベルの認識精度です。背景には、言語辞書モデル・音響辞書モデルの機能充実、環境に合わせたニューラルネットワークモデルの柔軟な変更等があります。音響辞書モデル機能は、ユーザーの喋りのクセ(イントネーション、方言、訛り)を学習させるもので、運用するほどにAIのユーザー理解・認識が進み、解析の精度が高まっていきます。
※ニューラルネットワーク
人間の脳のしくみ(ニューロン間のあらゆる相互接続)から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピューター上で表現するために作られた数学モデル。
画像解析にはCNN(畳み込みニューラルネットワーク)と呼ばれるネットワークを利用するのが一般的で、利用者の求めるゴールによりその仕様は細かくカスタマイズされ、日夜進化を遂げています。AI Infinity ではそうしたトレンドを早期にキャッチアップし研究に反映。必要に応じて新しくアルゴリズムを開発するなど、お客様に合わせたソリューションを提案できます。
例えば、画像データのテキスト部分を認識し文字データに変換する光学文字認識機能「OCR(Optical Character Reader)」にAIを加えた画像解析技術。これまでの「AI-OCR」では多様な形式で書かれた請求書などをデータ化する際は事前に人が読取位置や項目などを定義する必要がありました。そこでAI Infinityでは、非定型フォーマットにも対応できるよう機能をブラッシュアップ。印刷された活字であれば100%、手書き文字であっても97%の高精度で文字起こしができます。
AI三大技術のうち、私たちが特に重要視しているのが自然言語処理技術です。
音声認識技術は発話した音声を文字に起こし、データとして蓄積します。しかしそれだけではテキストデータから意味を抽出し、目的に応じて変換することはできません。また、画像解析においても、動画や静止画に含まれる文字を抽出、PCで扱える構造化データにコンバートしただけでは活用には至りません。
蓄積した文字データを要約したり、過去のやり取りから類似した情報を抽出するには自然言語処理が必要になってくるのです。例えば、各種マニュアルや法令文書・特許文章・契約書などの長文の重要書類から欲しい情報を正確に抽出する時に用います。
音声認識技術で蓄積された文字データは自然言語処理と組み合わせることによって、真に活用できるものになるのです。
自然言語処理技術は、読み取ったデータを利活用可能なデータに変換する要になっているのです。そのため私たちは創業当初から「AI技術は必ず自然言語処理に帰結する」と考え、世界で最も難しい言語とされる日本語文章の解析を決意。AI研究をされている各大学(旧帝大を含む名門大学)の権威ある方々と技術研鑽を図ってまいりました。弊社には外国籍のエンジニアがいるため、彼らが日本語を把握していくプロセスも研究に反映できています。
このような自然言語処理研究をベースに、AI三大技術(自然言語処理・音声認識・画像解析技術)を融合し、お客様の目指すゴールに合わせてソリューションを提供いたします。
弊社はグローバル11カ国、250社を超えるテクニカルパートナーと連携しております。すなわち、AI Infinityの技術を利用したプロジェクトを推進する際には、約5,000名のエンジニアのリソースとスキルを柔軟に利用できるということ。彼らをAI Infinity バーチャルメンバーと呼び、リソースが不足した場合には必要に応じてアサインし、オフショアでのサポートを依頼します。時差を利用し24時間プロジェクトを稼働させ、スピーディーに成果物をあげることも可能です。
PDFや画像も含め、社内に点在するあらゆるデータを解析し、検索可能な形式に変換。回答/文書(契約書・特許・プロフィール等)/ 図面/さえも容易に検索できます。報道記事/判決文/特許文書/契約書等の長文に関しては要約データにすることも可能。高性能な「社内Google」(Beyond Google / 次世代Google)とも呼べるサービスです。
同じように様々なデータに対応したものとして「Google Drive」が挙げられます。あちこちからアクセスが可能で、アップロードされたデータをスムーズに共有できるファイル保管サービスです。しかし、私たちが注力しているのはそうしたアーカイブ機能ではなく、「データの検索方法」です。既存のサービスでは、データの名前等をキーワード検索する必要があり、検索キーから外れたものはなかなか探し出せません。データが大量になればなるほどさらに探し出せなくなってしまいます。ファイル名やデータ名を知っていれば問題なく探し出せますが、人の入れ替わりや組織変更が頻繁な企業において、そうした属人的な運用はリスクになります。また、担当者が変わるたび、運用方法や過去の知見を引き継ぐ時間を割かなければならなかったのです。
AI Infinity が提供するサービスでは「〇〇で✖️✖️のような情報を探しているんだけど…」など、曖昧さを含んだ要望に対して、最適な情報を導けます。
例えば、人材紹介企業等のマッチングビジネスの現場では、企業が募集する人物像に対して応募者のプロファイル情報を瞬時にマッチング。現場や採用担当者がもつ曖昧さを含んだ採用ニーズに対して、適切な回答や検討材料を探し出すことか可能になるのです。
発話内容を話者分離してリアルタイムに文字起こしを行い、議事録作成サポートする機能です。人それぞれの音声のクセ(イントネーション・方言・訛り)も「音響」としてAIに学習させることで高精度音声解析を実現。リアルな会議の場合は何人でも、録音した音声データの場合は3人までであればAIが自動的に話者分離して文字起こしが可能です。これにより、誰が何を発言したかもすぐに確認でき「言った、言わない」の議論もなくなります。もちろん、オンラインミーティングの際にも利用可能で、コロナ禍による働き方の変化にも対応しています。
この技術をFAQシステムやコールセンターに応用すれば、新人オペレーターのお客様応対も品質やスピードも上がり、オペレーター教育研修費も大幅に抑制することが可能になります。
各ECサイトで運用されている当該システムに画像情報をアップロードするだけで、データウェアハウスから類似画像データをあっという間に探し出してきます。検索された画像データに商品情報と発注システムを連携しておけば、検索からシームレスにオーダーすることも可能です。
例えば化粧品通販企業で導入した際には、AIを肌の画像解析に利用しました。過去のデータに照らし合わせ、顧客の肌の画像を瞬間的に分類し、それぞれの肌に合った最適な化粧品をリコメンドできるように設計。これにより、肌判定士を大幅に削減でき、運用コストを大幅カット。販売機会の喪失を防ぐことにも繋がりました。
そのほか、自分好みの自動車や理想の住宅、気に入った輸入雑貨や未知なる草花や昆虫の名前、さらには好みの顔立ちをした結婚相手まで・・・。画像をアップロードするだけでAIが解析し、類似画像とそれに紐づく情報を瞬時に見つけ出すことが可能です。
本製品には世界55言語のマルチトランスレーション機能を搭載。例えば、ポルトガル語からロシア語にリアルタイム翻訳し、円滑なコミュニケーションを可能にします。さらに、テキストをAIに読み込ませるだけで、人間が読んでいるのと変わらない音声で読み上げることが可能。観光地や商業施設、交通インフラでのアナウンスや工事現場での注意喚起に利用したり、目が不自由な方に対して新聞等の報道記事を読み上げて伝えるなどの利用方法も考えられます。
PDF、音声、画像といった直接PCで扱える形式になっていない非構造化データを、企業が利活用できるように一括変換する製品です。PDF文章内の「改行マーク」を削除し、AI自然言語処理にかけられる形式に変換することも可能です。さらにこの製品には既存の画像を元に新たな画像データを創作する機能も搭載。これにより、AIが学習するためのデータ量を確保。学習用データの不足を理由に導入を諦めていた企業も、この機能があればAIを利用できるようになります。
今まで利活用していない、できなかったデータを取り扱うことができれば、埋もれていた課題を顕在化させ、企業経営をより洗練させることができます。
好きな時に好きな分だけご利用いただけるよう、サブスクリプション・モデルでサービスを提供していきます。
現在、下記のような価格で提供を予定しております。
大手総合商社や、IT関連企業、保険会社など、日本国内に40社超のセールスパートナーを配置しており、各パートナーの取引先をターゲット化しています。今後は日本国内に限らずグローバルにセールスパートナーを獲得していく予定です。
米国のコンサルティング企業「MarketsandMarkets」(2021年5月時点)によると、世界の人工知能(AI)の市場規模は2021年に約6兆4,150億円(583億米ドル)、2026年までには約34兆669億円(3,096億米ドル)に成長すると言われています。同時に期間中の年間成長率(CAGR)は39.7%とレポートし、今後も順調に拡大していく見込みです。
急激に成長を遂げる市場の中で、実際の導入状況はどうでしょうか。国内の上場企業に勤務する40~50代管理職(部長職・課長職)800名を対象に実施した、「AI導入状況に関するデータ」をみてみると「すでに導入している」25.6%、「3年以内に導入を予定」という回答は27%。半数以上の企業がAIを導入済、もしくは導入に向けて前向きに動いており、半数は具体的な計画がないことがわかります。
しかし「現在日本が抱える各課題に関して、AIの導入が必要と思うか」と尋ねると、「とても必要」(35%)と「まあ必要」(37.3%)の回答が合わせて7割以上に。導入の予定はなくとも、多くの会社員がその必要性を感じています。
私たちAI Infinityは、こうしたAIの必要性を感じていながらも未だ導入が進められていない企業に向けて、積極的にアプローチをして行きます。
大手製薬会社や化学製品製造会社、大手保険会社に観光施設など、多様な業界・企業において導入の計画が進んでいます。現在、弊社の技術を実際に活用している企業は20社、導入を検討している企業は100社にも及びます。
例えば、保険会社では大量の手書き契約書をPCで扱えるデータに変換、利活用するためにデータ構造化システムを導入予定。レガシーシステムとの連携も視野に、開発に着手しています。観光地の商業施設では、音声認識合成システムを用いた「施設の歴史について多言語で学べ、訪れた人同士で語り合えるサービス」をご提案し、好評を得ています。
そのほか、会議議事録システムは医療現場でも大いに活用できると考えています。救急患者の受け入れといった一刻を争う場面でカルテを記入する場面。処置をしながら症状を話し記録できれば、スタッフへの共有もよりスピーディーになり、救える命が増えるかもしれません。企業の営業活動に応用した場合も、情報や知見の共有が圧倒的に早まります。営業先との打ち合わせを議事録システムを通してすぐにテキスト化し、要約。そのまますぐに社内で情報共有できれば企業の営業活動全体がよりスムーズなものになります。例えば、一人のスーパー営業マンだけが持っていたノウハウや情報を、チームで瞬時に共有・活用できるようになるのです。
自然言語処理・音声認識・画像解析技術の研究を加速させ、最先端の学問知識も取り入れながら技術融合に積極的に取り組んでいきます。また、順次研究結果をプロダクトに反映させ、あらゆる企業のワーキングスタイルに変革を起こす製品を提供して参ります。これまで、情報のために人がリソースを使ってしまっていた場面をなくし、情報を真に人のために活用できるようにいたします。
具体的には、55言語のマルチトランスレーション機能をさらに拡張。2023年までに言語の壁を払拭し、リアルタイムに意思疎通ができるコミュニケーション・フリーの世界を実現します。同時に日本語文章の自然言語処理の研究を推進してまいります。
AI要素体系は画像解析→音声認識→自然言語処理の順番に技術レベルが上がっていきます。その中で、私たちが特に重視しているのはデータ利活用の要とも言える自然言語処理。AI Infinityが求めるのは、高難度の自然言語処理も含めた、すべての技術要素に高いレベルで精通し、豊かな実務経験のある人材。さらにその技術を融合させ、創造したい未来の「絵」を自ら考えられる方を優秀なグローバル人材と呼んでいます。
しかし、そのような人材は大変稀であり、滅多に出会えません。そのため、自身が持っているスキルや経験値をスピーディーかつ最大限発揮し、未知なる技術をキャッチアップできるフレキシブルな人材を積極的に採用していきます。現在はアジア圏のほか、人口爆発の著しいアフリカ地域にも目を向け採用活動を展開しております。
同時に開発設備拡充の一環として、あらゆるお客様のテストニーズにお応えするため、クラウド環境の整備を計画しています。
このような活動を通して、多様なビジネスのニーズに対応。他のAIベンダーには真似のできない製品を開発、積極的にリリースし、5年以内のIPOを目指します。
数値計画の詳細につきましては、こちらの書面をご覧ください。
新株発行概要書代表取締役
春芽 健生
北海道出身。慶應義塾大学法学部法律学科卒。富士通、日本ヒューレット・パッカードを経て、日本オラクルでは北海道支社長を務める。ビジネスクリエーションのスペシャリスト。AI三大技術の融合により、散在するデータの価値を見直すAIソリューションを数多く創出。産業構造やライフスタイルを変革し続けることから「現代のビジネスシーンをリードする世界の社長500人」にも選出。人工知能AI産学連携の旗振り役も務める。
AIテクニカルアドバイザー
高橋 大志
東京大学工学部卒業。富士写真フイルム(現・富士フイルム)研究員、三井信託銀行(現・三井住友信託銀行)シニアリサーチャー。筑波大学大学院修士課程修了。同大学大学院博士課程修了。博士(経営学)。岡山大学大学院社会文化科学研究科准教授、キール大学経済学部客員研究員、慶應義塾大学大学院経営管理研究科准教授を経て、2014年より現職。金融資産運用を専門とし、企業景況をベースとしたケーススタディを、AI機械学習で体験させるAIの視覚化プロセスにも取り組んでいる。
AIテクニカルアドバイザー
西川 仁
2008年日本電信電話株式会社入社。2013年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。サイバースペース研究所研究員を経て、2015年より東京工業大学情報理工学院助教。2017年IE経営大学院修了。博士(工学)、経営学修士(MBA)。言語処理学会論文賞等受賞多数。NLP若手の会委員長、情報処理学会研究会幹事、言語処理学会代議員等を歴任。自然言語処理、特に自然言語生成の研究開発および社会実装に精力的に取り組んでいる。
AIテクニカルアドバイザー
原田 実
東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士課程修了。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。青山学院大学名誉教授。高精度な日本語文章の意味理解・文脈構造解析の研究を推進。自然言語処理、意味理解、質問応答、自動要約といった分野での日本国内における唯一の先端研究に従事。2008年度 「青山学院学術褒章」 を受賞。
講演・執筆・記事掲載実績
「現代のビジネスをリードする世界の社長500人」に選出
企画:日経CNBC x TOKYO MX 「KENJA GLOBAL」
りそな銀行「りそなCollaborare」Web執筆
2019.02掲載 執筆内容:AIとは何なのか
「AIビジネスインフォマティクス2019」登壇講演
2019.03.04開催 500名様来場 @御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター
「人工知能サミット2019」登壇講演
2019.05.19開催 企画:日経XTECH 270名様来場 @ホテル雅叙園東京目黒
経営情報誌「Anchor」(6月号)インタビュー
2019.06月号 対談
IT情報誌「日経コンピュータ」(7月号)記事掲載
2019.07月号 「人工知能サミット2019」登壇講演内容記事
日刊工業新聞(全国版)記事掲載
2019.09.12 記事:AIで文章要約(議事録作成システム)
日本経済新聞(関東版)記事掲載
2019.10.16 記事:複数分野の技術を融合
りそな銀行「りそなCollaborare」Web執筆(第2弾)
2019.11掲載 執筆内容:AIビジネス利活用シーン
日本経済新聞(全国版)記事掲載
2019.12.16 記事:音声から高精度に文字変換
「人工知能サミット2020」登壇講演・Webinar
2020.11.30開催 企画:日経XTECH 1,214名様Web視聴
導入実績(他多数)
A社(化粧品通信販売事業)
肌画像診断&肌画像分類の推論モデル構築(画像解析)
B社(コンピューター開発販売事業)
企業マニュアル代理製作システム(自然言語処理&画像解析)
C社(食料品開発製造事業)
社内会議音声文字起こしシステム(自然言語処理&音声認識)
10株 100,000円単位
払込金額の総額(上限募集額を発行の場合)9,990万円のうち、発行諸費用として約1,534万円を差し引いた後の手取概算額8,456万円については、人材採用費、人件費、システム開発費等に充当いたします。 払込金額の総額が、3,000万円(目標募集額を発行の場合)以上9,980万円以下であった場合、発行諸費用を除く手取概算額(2,339万円~8,447万円)については、主に採用費及び人件費に充当いたします。なお、事業計画は、目標募集額による調達を前提に作成しており、目標募集額を超える調達が行われた場合は、2022年6月末までに予定している株式投資型クラウドファンディングによる公募又は第三者割当増資及び融資により調達する金額を調整する予定です。
自社による株主名簿管理となります。
以下において、発行会社の事業及び業績に重要な影響を及ぼす可能性がある事項を記載しております。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、重要であると考えられる事項につきましては、積極的な情報開示の観点から以下に示しております。発行会社は、これらのリスク発生の可能性を十分に認識した上で、リスクの軽減策を講じるとともに、発生した場合の対応に努める方針としていますが、本項の記載事項をご精読いただき、十分にご理解いただきたくお願い申し上げます。
以下において、発行会社の事業及び業績に重要な影響を及ぼす可能性がある事項を記載しております。
以下において、発行会社の事業及び業績に重要な影響を及ぼす可能性がある事項を記載しております。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、重要であると考えられる事項につきましては、積極的な情報開示の観点から以下に示しております。発行会社は、これらのリスク発生の可能性を十分に認識した上で、リスクの軽減策を講じるとともに、発生した場合の対応に努める方針としていますが、本項の記載事項をご精読いただき、十分にご理解いただきたくお願い申し上げます。
以下において、発行会社の事業及び業績に重要な影響を及ぼす可能性がある事項を記載しております。