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Squareがディープフェイク研究「Dessa」を買収

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Twitter CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。なお、買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。 Squareはプレス…

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Image Credit : Square

Twitter CEOであるジャック・ドーシー氏が率いるフィンテック・スタートアップ「Square」は、トロントに拠点を置くAI研究企業「Dessa」(旧DeepLearni.ng)を買収したと発表した。なお、買収金額は明らかにはなっていない。Square社は、本買収が同社の機械学習及びAI技術の向上を加速させ、プロダクト及びその顧客に大きなメリットをもたらすと期待している。

Squareはプレスリリース内で、Dessaと買収後のプランについて、以下のように述べている。

Dessaは機械学習技術業界をリードする存在である。買収後にDessa社を離れる従業員はおらず、プロダクトや顧客、ビジネス・オペレーションに早急な変化は加えない(同社の共同創業者も、引き続きポジションは変わらない)。

トロントは機械学習の研究開発分野における世界的なハブである。カナダの優秀なエンジニア組織への投資によって、トロントの成長するテクノロジー・セクターにおいて存在感を拡大できることを嬉しく思います。

Dessaは、Eric Kin Ho Lee氏、Ragavan Thurairatnam氏、 Stephen Piron氏、そしてVincent Wong氏ら4人によって2016年に創業され、2017年9月には900万ドルの資金調達に成功している。同社は、ディープ・フェイクの検知技術の開発や、AIを用いて、画像・動画・音声を他の人物のものへと入れ替える技術を開発したことで有名だ。

後者の技術は、以下動画の音声ディープ・フェイクに活用されており、その驚くべき性能から、数多くのオープンソース検知技術が誕生するきっかけとなった。

Dessaは、同社の企業向けAIプラットホーム「Foundation」の中で、そのソリューションの一部として「Atlas」と「Orbit」と呼ばれるコア・プロダクトを提供している。

Atlasでは、開発者が自社構築、統合開発環境を用いたクラウド上、またはPython Tool上で数千のAIを活用した実験・検証を運用・管理・評価することを可能にし、またコンピューティングコストを50%以上低下させながら、 Googleの「Tensorboard」やNvidia社の「RAPIDS framework 」のインテグレーションを実現する。

Orbitに関しては、実稼働環境での機械学習のための包括的監視ツールであり、モデルの再訓練とデータ品質・メトリック・入力などの追跡、警告及び通知によって、スポットライトの異常とデータパイプラインの障害をサポートする。

Dessaはこれら製品の商用化を成功させた後には、ヘルスケアや宇宙、教育分野の組織と提携を行い、”我々人類が直面する大きな問題の解決”への応用を目指している。たとえば昨年末、同社は超新星をより早く正確に特定するAIシステム「space2vec」の開発に着手したり、またScotiabankと共同し、クレジットカードの債権回収を向上させるための消費者行動分析システムの開発を進めるなど、様々な応用先を模索していることが分かる。

共同創業者の一人Piron氏によれば、Dessaの技術は、ディープ・フェイク乱用を防ぎ、Squareの金融サービス品質向上のために活用されるという。また、同社はSquareによる買収は昔から検討されていた訳ではないとし、偶然に近い形で築かれた関係によるものだと発言している。

同氏はブログポストの中で、本買収に関し以下のようにコメントしている。

Squareへの参画は、我々の機械学習の適応可能性を発展させることに繋がり、研究開発へのコミットメントを倍増させてくれるでしょう。長い間、Square社は、既存の金融システムへのアクセスを封じられた人々を経済的にエンパワーメントしてきました。Square社にて、機械学習を用いて、世界中の顧客にとって使いやすい新しい金融サービスを開発できることは、非常に嬉しいことです。

なお、Squareは昨年にも自然言語処理学者2名によって創業された会話AI企業「Eloquent Labs」を買収している。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

 

 

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エストニア発、AIとユーザ収集データ活用で〝次世代の交通安全〟を提起するSupervaisor——日本企業との協業やテストを目下模索中

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自動運転がより身近で高度なものになった時に、スピード違反や駐車違反といった概念が、この世の中から無くなるのか——テクノロジーに関わる者として、筆者が興味を持つことの一つだ。AI とセンサーを備えルールに忠実になったクルマは、中に乗っている人に危害が及ばない限り違法行為はしないようプログラムされるだろうし、運転者がいなければ、理論上は飲酒運転も撲滅できることになる。 レベル4自動運転のクルマが事故を…

Supervaisor CEO の Silver Keskküla 氏。東急のオープンイノベーション施設「SOIL」で撮影。
Image credit: Masaru Ikeda

自動運転がより身近で高度なものになった時に、スピード違反や駐車違反といった概念が、この世の中から無くなるのか——テクノロジーに関わる者として、筆者が興味を持つことの一つだ。AI とセンサーを備えルールに忠実になったクルマは、中に乗っている人に危害が及ばない限り違法行為はしないようプログラムされるだろうし、運転者がいなければ、理論上は飲酒運転も撲滅できることになる。

レベル4自動運転のクルマが事故を起こした時に、誰がその過失責任を負うのかという点には議論を伴うが、意図的な違法行為が起きる可能性は技術的に極小化できるので、オックスフォード大学准教授 Michael A Osborne 氏が言う「消える職業」の536位にある警察官、特に、ネズミ捕りや駐車違反の取締をする警察官は必要なくなるのかもしれない。

加速・減速の頻度などドライバー個々の安全運転特性を取り込んだテレマティクス保険も現実のものとなりつつある。法律が追いつけば将来は車検制度も動的に運用できるようになることを期待したい。モビリティの進化によって実現可能になる交通周辺サービスの効率化に加えて、コレクティブなユーザ参加型の仕組みづくりで交通を進化させようとするスタートアップもいる。エストニア発の Supervaisor だ。Skype や TransferWise といった、既成概念をひっくり返すサービスを多く輩出しているエコシステムから、新星の誕生となるかもしれない。来日中の CEO Silver Keskküla 氏に話を聞いた。

Supervaisor のモバイルアプリ
Image credit: Supervaisor

Keskküla 氏は、Skype 設立初期のリサーチエンジニアを務め、その後2014年に、仕事や住環境などの好みやスタイルに合わせて移住先を見つけてくれる都市マッチングサービス「Teleport」を設立。Teleport は2017年、Google 傘下のモビリティ管理プラットフォーム「MOVE Guides」に買収され注目を集めた(MOVE Guides は後に Polaris Global Mobility と合併、Topia となった)。Teleport 売却後、約2年にわたり Topia の Vice President を務めた Keskküla 氏は、2018年の Supervaisor の創業で再び連続起業家の道へと舞い戻った。

WHO(世界保健機関)の発表によれば、世界では23秒に1人のペースで人が交通事故で亡くなっている。Supervaisor では、歩行者やドライバが、車の危険行為や交通上の問題点などを動画撮影し申告できるアプリを配布。こうしてユーザから集められたデータ集積をもとに、Supervaisor は交通上の危険箇所の指摘を行なったり、警察など交通取締当局に対して進言を行なったりしている。警察当局の取締を支援する仕組みではなく、あくまでリスク排除のための情報収集に利用されるため、ユーザが撮影した動画にはプライバシー保護の観点から自動的に顔にボカシが入る。

Supervaisor は昨年、日本のソフトウェア系特化ファンド MIRAISE も参加したプレシードラウンドで130万ユーロ(約1億5,600万円)を調達した。Keskküla 氏はプロダクト開発と市場検証で、エストニアのタリン、東京、シリコンバレーを飛び回る日々だ。Supervaisor は今はまだエストニア国内の限定ローンチだが、多くの自動車メーカーが本拠を構える日本市場で、さまざまな事業提携を模索しているようだ。

テストを一緒にやってくれる事業会社は見つけたい。例えば、ダッシュボードカメラ(ドライブレコーダー)のメーカーなど。ドラレコは衝撃があった際の前後の動画のみを記録するようにできているので、ドライバが撮影したいと思ったシーンを Supervaisor に共有してもらうにはカスタマイズが必要になる。(中略)

その他にも、タクシー会社や運送会社などが自社のドライバの安全確保のために導入することも考えられる。保険会社や自動車メーカーとも協業できるかもしれない。e スクーターにビデオフィードをつけ動画をリアルタイムで集める、というような展開も考えられる。(Keskküla 氏)

先日、NTT 東日本のデモデイでは、LUUP もモビリティとカメラを組み合わせた仕組みを紹介していた。5G が普及すれば、多くの人が移動体から動画をライブストリーミングしたとしても、モバイルの回線輻輳が生じる可能性も低くなる。集積されたデータは、交通のみならず、我々のさまざまな日常生活に役立つことが期待できるだろう。Supervaisor の日本でのサービスローンチが待ち遠しい限りだ。

集積された動画データのイメージ(タリン市内)
Image credit: Supervaisor
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AIが採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する「TRANS.HR」、メルカリ小泉氏らが出資

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AIが採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測するサービス「TRANS.HR」を展開するトランスは2月13日、個人投資家を引受先とする第三者割当増資の実施を公表した。出資したのは小泉文明氏、高野秀敏氏、吉田 浩一郎氏ら。調達した資金は融資を含めて5000万円。 TRANS.HRは、AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービス。採用から退職までの HRデー…

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Image Credit: TRANS.HR

AIが採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測するサービス「TRANS.HR」を展開するトランスは2月13日、個人投資家を引受先とする第三者割当増資の実施を公表した。出資したのは小泉文明氏、高野秀敏氏、吉田 浩一郎氏ら。調達した資金は融資を含めて5000万円。

TRANS.HRは、AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービス。採用から退職までの HRデータを一元管理・分析できる基盤と、HRに特化した機械学習の予測アルゴリズムを備えている。100 種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の「TRANS.適性診断」を提供する。2019年6月の β 版公開から7カ月で、上場企業を中心に 120社以上に利用されている。

via PR TIMES

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「AI検索」はPRの情報戦線をどう変える

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ピックアップ:Signal AI Raises $25 Million Series C as they Transform Decision Making in the Enterprise with Augmented Intelligence ニュースサマリ:2019年10月22日、AIを用いたメディアモニタリングとマーケティング・インテリジェンスをのツールを提供する「Signal AI」は…

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Image Credit:Signal AI Whitepaper

ピックアップ:Signal AI Raises $25 Million Series C as they Transform Decision Making in the Enterprise with Augmented Intelligence

ニュースサマリ:2019年10月22日、AIを用いたメディアモニタリングとマーケティング・インテリジェンスをのツールを提供する「Signal AI」は、シリーズCで2,500万ドルを調達し、総調達額が4,950万ドルに到達した。本ラウンドは、Redline Capitalがリードを担当し、MMC Ventures、GMG Ventures、Hearst Venturesなど既存の投資家が参加した。

Signal AIは50言語200カ国、500万件/日の記事、ニュース、出版物と規制データをモニタリングして、ビジネスマンや経営層が目を通すべき情報とインサイトを提供する。

今回の資金はインサイトを用いた新規事業と、米国での成長とアジア太平洋地域市場での立ち上げに使用される。

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Image Credit:Signal AI Whitepaper

話題のポイント:“AI is the future of PR”と主張するSignal AI。彼らはAIを用いてPRをどのように変革しようとしてるのでしょうか。

メディアモニタリング、マーケットインテリジェンスを展開するSignal AIですが、コア技術は「検索」です。つまり実態は、ビジネスマンの中でも特にPRパーソンに特化した検索サービスと言えます。

社会動向を効率的に調査するための検索ノウハウを持つ人は多くありません。良質な意思決定を支える情報をリアルタイムに取得するのは現状困難です。

この点において、「キーワード検索」でいたずらに増えたコンテンツをさばききれていない問題が挙げられます。

従来、アドセンスのビジネスモデルは様々な質のコンテンツを量産してきました。なかでも間口の広い、検索上位に食い込むような、バズコンテンツを幅広く配信するサイトが乱立。ニッチなコンテンツを配信するサイトは希薄に見えます。

もちろん、初心者向けのサイトを必要としている人がいるでしょう。ただ、人によって要求するコンテキストレベルは大きく異なるにも関わらず、ニッチコンテンツに行きつきたいというユーザー需要に「キーワード検索」は対応することができていません。

そこで、少しでも望む情報を探り当てるためによく用いられるのが「ブーリアン検索」です。様々なキーワードをあらかじめ設定しておいて、条件に合う情報だけを取得してくる検索方法です。

下図は、ブーリアン検索の一例です。“Amadeus”という企業が以下の単語が含まれていたら情報を取得しないための条件文となります。

留意しなければならないのが、これは企業名に関する条件文のみであり、関係するキーワード(プロダクト別、競合他社など)ごとに条件文を構築する必要があるということです。見ていただければ分かる通り、とても煩雑で精度を上げるのも一筋縄ではいかず、構築・維持に大きなコストがかかります。

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Image Credit:Signal AI Whitepaper

Signal AIはこうした問題を解決するため、膨大に増えたコンテンツの中から内容と人をマッチングする検索「エンティティ」を提供しています。

ソフトウェア設計上で用いられる“エンティティ” = “実体”とは、たとえば「コーヒー」であれば、「品種」「産地」の属性と、「焙煎」「ブレンド」「ドリップ」という操作から成り立ち、これらをある程度手動で記入していきます。

対してSignal AIでは、組織・イベントなどをエンティティとして認識し、世界でどのように記述または話されているかを自動で学習して「Apple iPhoneは食べられず、リンゴはタッチスクリーンではない」という認識を作り出します。そのため、Appleでメディアの報道を検索したい時に、果物のリンゴに関する記事は表示されません。

エンティティを用いるメリットを以下にまとめます。

  • 感情を計算することで肯定的または否定的なメディア報道を受けているか
  • 異なるエンティティ間の関係を検出することでより詳細なインサイトを引き出す
  • 新しい記事を読むたびに精度が上がる

つまり、Signal AIが目指すAIがPRを変革する方法とは、「情報収集能力の飛躍的向上で、打ち手に集中できる環境を作る」というものです。さらに、インサイトを用いて、コンテンツ配信立案の補助ツールの提供も始めています。今後はこの点を更に強化していく方針です。

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Image Credit:Signal AI

情報は勝負を決定づけるものではありませんが、優位性を作るためには欠かせないものです。

PRやマーケティング・インテリジェンスを生業とする人の施策前提には、ターゲットの人物像の解像度が高い必要があります。同じ特性を持つ人物に対しても、時代が異なればアプローチが違うのは当然です。

そこで効率よくターゲットユーサーに関するあらゆるトレンドを取得できるようなサービスを提供するのがSignalAI。AIを活用した新たな検索手法で、本当に必要な情報へアクセスする場を作り出しました。

SignalAIの登場は、情報戦が国を跨いで年々激化する中、情報を取りこぼさないツールが普及することを意味します。これは情報格差が付加価値とならない新しい時代の突入と言えるかもしれません。

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AI旅行提案サービス「AVA Travel」、楽天傘下「Voyagin」と連携——アジアを中心に世界200都市以上の体験予約が可能に

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AI を活用した旅行サービス「AVA Travel(アバトラベル)」を運営する AVA Intelligence は、楽天グループの旅行体験事業会社 Voyagin が運営する旅行先での体験予約サイト「Voyagin(ボヤジン)」と連携した。この連携により、AVA Travel 上で Voyagin が取扱うアジアを中心とした世界200都市以上のツアー、チケット、レストランなどの旅行体験の中から、…

Image credit: AVA Travel

AI を活用した旅行サービス「AVA Travel(アバトラベル)」を運営する AVA Intelligence は、楽天グループの旅行体験事業会社 Voyagin が運営する旅行先での体験予約サイト「Voyagin(ボヤジン)」と連携した。この連携により、AVA Travel 上で Voyagin が取扱うアジアを中心とした世界200都市以上のツアー、チケット、レストランなどの旅行体験の中から、ユーザの好みに応じて AI が提案できるようになる。

AVA Intelligence は、ダイナミックプライシングの出身の宮崎祐一氏が創業。昨年8月に AVA Travel をβローンチした。 AVA Travel はユーザの性格や旅行に関する条件をもとに AI が適した旅行先を提案、旅行先情報の閲覧・保存、航空券・ホテル検索などを一気通貫で行える。今回の Voyagin との連携を記念して、AVA Travel の提案から Voyagin で体験予約をしたユーザ先着300名に対し、料金が500円割引となる特別クーポン(2020年3月31日予約分まで、1人1回のみ有効)を提供する。

AVA Intelligence は昨年12月、OTA 大手の Expedia との連携を開始。AVA Travel の提案から Expedia 上のホテルや航空券の予約が可能となっていた。同社は、これまでにサイバーエージェント・キャピタル、インキュベイトファンド、TRAD コンサルティング、汐留パートナーズから4,000万円超を調達している。この金額には、日本政策金融公庫やみずほ銀行からのデットファイナンスが含まれる。

via PR TIMES

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ロボティクスプラットフォーム開発のRapyuta Robotics、シリーズBラウンドで推定6.5億円を調達——モノフル、安川電機らと資本業務提携

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東京、バンガロール、チューリッヒに拠点を置き、クラウドロボティクス・プラットフォームを開発する Rapyuta Robotics は17日、シリーズ B ラウンドで資金調達したことを明らかにした。このラウンドは世界的物流施設大手 GLP の日本法人傘下の物流 DX 企業モノフルがリードし、産業用ロボット世界最大手の安川電機(東証:6506)が参加した。この2社以外にも投資家はいるが、現時点で明らか…

協働型ピッキングアシスタントロボット
Image credit: Rapyuta Robotics

東京、バンガロール、チューリッヒに拠点を置き、クラウドロボティクス・プラットフォームを開発する Rapyuta Robotics は17日、シリーズ B ラウンドで資金調達したことを明らかにした。このラウンドは世界的物流施設大手 GLP の日本法人傘下の物流 DX 企業モノフルがリードし、産業用ロボット世界最大手の安川電機(東証:6506)が参加した。この2社以外にも投資家はいるが、現時点で明らかになっていない。

本ラウンドでの調達金額についても公表されていないが、前回ラウンドまでの累積調達額と、今回ラウンドまでの累積調達額から、本ラウンドでの調達額は6.5億円と推定される。今回の調達は、同社が2015年1月に実施したシードラウンド)、2016年9月に実施したシリーズ A ラウンド、2018年7月に実施したシリーズ A+ ラウンドに続くものだ。創業からの累積調達額は31.5億円に達した。

Rapyuta Robotics は、チューリッヒ工科大学からスピンオフしたスタートアップだ。CEO の Gajan Mohanarajah 氏は東京工業大学で修士号を取得、チューリッヒ工科大学で博士号を取得し、2014年に東京で起業した。現在はチューリッヒとバンガロールに開発拠点を持ち、社員はエンジニアが中心。

同社が開発・提供する「rapyuta.io」は、さまざまなロボットを統合的に運用・管理できるクラウド型のロボティクスプラットフォームで、複数メーカーの異なるロボット横断で個別動作のためのプログラミング作業が簡略化できるのが特徴。前回のインタビューで、Mohanarajah 氏は物流やロボットアームの分野にフォーカスすることを明らかにしていたが、モノフルおよび安川電機と今回資金調達を含む業務提携を行ったことで、これらの分野との関わりをより強固なものにする。

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開発拠点で業務に従事するチームメンバー(一部)
Image credit: Rapyuta Robotics

EC 市場は世界的に急成長し、サプライチェーンはバリューチェーンへと進化し、物流の仕組みは複雑化している。一方日本では労働力の低下から物流分野における人手不足は深刻化。普通に考えれば、物流業界においてロボットオートメーションのニーズは高いはずだが、Mohanarajah 氏によれば、スケーラブリティと柔軟性という2つのハードルがロボットの円滑な導入を阻んでいるという。

物流業界においては、荷物の取扱量が季節要因や繁忙期によってバラツキがあり、それに応じた柔軟な人員配置や設備投資が難しい。一方で、市場需要の急速な変化に応じて、荷主から 3PL(サードパーティー・ロジスティクス=物流委託業者)に出される契約期間は12ヶ月〜18ヶ月間程度と短期化しており、3PL にとって長期を見据え多額の設備投資をすることは難しくなっている。

Rapyuta Robotics では今後、安川電機と協力し AMR(物流向けの協働型ピッキングロボット)や AI フォークリフトの開発などを進める。モノフルとは、同社が持つネットワークを生かし、物流向けロボティクスのサブスクリプション・サービスや顧客獲得で協力を得るとしている。また今回、三井物産と日本 GLP とのジョイントベンチャーである RaaS (Robot as a Service)プロバイダのプラスオートメーションとも業務提携した。

この分野では昨年8月、AIやロボティクスで物流の省人化・生産性向上を目指すインテグレータ GROUND が INCJ のリードで17.1億円を調達している。

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拡大する「AI先生」ーー能力開発センター全77教室が採用、効率化で新講座も

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AI 先生「atama+」を開発するatama plusは2月13日、学習塾を展開するティエラコムが運営する「能力開発センター」への導入を公表している。対象となるのは全77教室で、ティエラコムでは基礎学力習得が効率化されることを見込み、増えた時間で新たに中学生・高校生向けのディスカッション形式の講座も新設する。 ティエラコムが「atama+」の導入を開始したのは2017年冬講座から。試験的な体験受…

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基礎学習の効率化で新たに開設された講座も(同社リリースより)

AI 先生「atama+」を開発するatama plusは2月13日、学習塾を展開するティエラコムが運営する「能力開発センター」への導入を公表している。対象となるのは全77教室で、ティエラコムでは基礎学力習得が効率化されることを見込み、増えた時間で新たに中学生・高校生向けのディスカッション形式の講座も新設する。

ティエラコムが「atama+」の導入を開始したのは2017年冬講座から。試験的な体験受講をスタートさせ、受講生の成績向上や満足度の成果が得られたことから2019年には同社が展開する個別指導「能開個別ホロン」の全教室に導入。ブランドも「能開個別AIホロン」に変更している。今回の全教室導入で、ティエラコムにおける「atama+」の利用者数は(中学・高校生)前年比約4倍に増加する見込み。

ティエラコムでは2018年のセンター試験直前トライアルでatama+を活用した結果、数学1Aを学習した高校3年生(83名)の平均点数が37.3点から51.7点にアップするなどの結果を得ている。また、基礎学力の習得をAI先生に任せることにより、これまでの教師は生徒個々の学習時間や習熟度、進捗を確認しながら学習指導するコーチングにより集中できるようになっている。

効率化によって新たに開設されるディスカッション講座「新国語」では、SDGsなど社会の課題を中学生・高校生のグループで議論し、小論文として発表・添削指導する取り組みも始まる。

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水産養殖技術のウミトロン、愛媛の海でブランド魚を育てる赤坂水産とクラウドファンディングを開始

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シンガポールと日本を拠点に水産養殖技術を開発するウミトロンと、愛媛・西予を拠点にヒラメや真鯛の養殖業を営む赤坂水産は10日、「READYFOR」上でクラウドファンディングを開始した。目標調達金額は、60日間で300万円。両社では調達資金を使って、赤坂水産の養殖生簀にウミトロンのスマート給餌機「UMITRON CELL」の最新モデルを設置、この取り組みを通じて養殖魚の成長評価や支援者へのリターンを行…

赤坂水産の三代目(予定)赤坂竜太郎氏
Image credit: Akasaka Suisan

シンガポールと日本を拠点に水産養殖技術を開発するウミトロンと、愛媛・西予を拠点にヒラメや真鯛の養殖業を営む赤坂水産は10日、「READYFOR」上でクラウドファンディングを開始した。目標調達金額は、60日間で300万円。両社では調達資金を使って、赤坂水産の養殖生簀にウミトロンのスマート給餌機「UMITRON CELL」の最新モデルを設置、この取り組みを通じて養殖魚の成長評価や支援者へのリターンを行う。

赤坂水産は1953年の創業。当初はヒラメ漁をしていたが、天然資源が減っていくことを懸念した初代が養殖事業に転換。現在は二代目と三代目(予定)が白寿真鯛と横綱ヒラメというブランド魚を作り出した。給餌作業の最適化と省人化のため、三代目は当初自らスマート給餌機の開発を検討していたが、その過程でウミトロンと出会ったという。

ウミトロンの共同創業者でマネジング・ディレクターの山田雅彦氏は、今回のクラウドファンディング開始について、BRIDGE のインタビューに次のように答えてくれた。

ウミトロンは養殖向けに技術提供することで生産の効率化に取り組むことから始めたのですが、業界を知れば知るほど、既存商流の問題や消費者への認知不足からサプライチェーンの末端にいる生産者にあまりお金が落ちていないという問題を感じるようになりました。

ウミトロンとしても技術提供をしようとするとどうしても、財源のある大手企業が中心となり、こだわりを持って生産に取り組む中小規模の事業者の支援はなかなか難しいというのが実態です。

これからは生育支援に加え、テクノロジーを起点にこだわりを持って育てられた魚について正しく消費者に伝え、生産者にとっても消費者にとってもプラスな仕組みを作っていきたいと思い、クラウドファンディングへの着手に至りました。

Image credit: Umitron

赤坂水産では熟成魚の旨味を引き出せると究極の血抜き法「津本式」を採用しているが、今回のクラウドファンディングのリターンとして、津本式を考案した津本光弘氏が参加する養殖生簀で釣りをするツアーも提供される。赤坂水産では、UMITRON CELL の採用で、AI 化で地方と水産業が抱える人手不足の壁に挑むとしている。

本稿執筆時点で、本クラウドファンディングへの支援総額は21万円超に達している。

ウミトロンは2018年、産業革新機構、D4V、藤代真一氏、松岡剛志氏のほか、未来創生ファンドなどからなどから総額12.2億円を調達している。昨年には、米州開発銀行(IDB)グループの IDB Lab から総額200万米ドルを調達し、ペルーのチチカカ湖で UMITRON CELL を使ったサーモントラウト養殖の効率化による地域経済活性化支援を開始した。また、世界最大のエビ養殖事業者である CP Foods と提携し、エビ養殖場での PoC を開始した。

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来店客の属性分析も、小売店向けAIカメラ「AWL」がシリーズAで約8.1億円を調達

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リテール向けAIカメラソリューション「AWL」は2月3日、シリーズAラウンドにおける資金調達を公表している。第三者割当増資と当座契約によるもので、調達した資金は総額8億1000万円。 第三者割当増資を引き受けたのはアスカネット、共同通信デジタル、サイバーエージェント、凸版印刷、みずほキャピタル、三菱UFJキャピタルの6社と、個人投資家でTWO代表取締役の東義和氏。第三者割当増資による調達は4億60…

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リテール向けAIカメラソリューション「AWL」は2月3日、シリーズAラウンドにおける資金調達を公表している。第三者割当増資と当座契約によるもので、調達した資金は総額8億1000万円。

第三者割当増資を引き受けたのはアスカネット、共同通信デジタル、サイバーエージェント、凸版印刷、みずほキャピタル、三菱UFJキャピタルの6社と、個人投資家でTWO代表取締役の東義和氏。第三者割当増資による調達は4億6000万円。同時に借入も実施しており、みずほ銀行、三井住友銀行、三菱UFJ銀行他から3億5000万円の当座貸越契約を締結している。

同社の保有する「AWL BOX」という画像処理端末で、天井等に設置されたカメラの映像を処理することにより、来店した顧客の属性分析、棚前立ち止まり、商品接触などの店内行動を分析することができる。来店顧客の状況と同時に従業員の業務状況を分析することで、現場作業の負荷軽減を実現することが可能となる。

またAWL BOXのシステムは、店舗等にすでに設置されているIPカメラに対応できているため、新たにカメラを購入・設置する必要がない。導入はドラッグストアなど20社で進んでいる。

via PR TIMES

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韓国の医療AIスタートアップLunit、シリーズCラウンドで2,600万米ドルを調達——レントゲン画像を元に乳ガンや胸部ガンの診断を支援

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Tech in Asia では、有料購読サービスを提供。有料記事の閲読、全記事への回数無制限閲読、5万社を超える企業データベースへの無制限アクセス、カンファレンスへの限定割引などの特典があります。詳しくはこちらから。 韓国の医療 AI スタートアップ Lunit は、韓国の証券および投資銀行であるShinhan Investment(新韓金融投資)がリードしたシリーズ C ラウンドで2,600万米…

Tech in Asia では、有料購読サービスを提供。有料記事の閲読、全記事への回数無制限閲読、5万社を超える企業データベースへの無制限アクセス、カンファレンスへの限定割引などの特典があります。詳しくはこちらから


韓国の医療 AI スタートアップ Lunit は、韓国の証券および投資銀行であるShinhan Investment(新韓金融投資)がリードしたシリーズ C ラウンドで2,600万米ドルを調達した。このラウンドには InterVest、オルタナティブ資産投資会社の IMM Investment、Kakao Ventures、Lenovo Group(連想集団)の Legend Capital(君連資本)が参加した。

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Image credit: Lunit

今回の調達を受けて、Lunit の累計調達金額は5,000米万ドルに達した。同社はかつて、富士フイルムから430万米ドル、昨年実施したシリーズ B ラウンドで1,500万米ドルを調達している。

「Learning Unit」という句を短縮した Lunit は、深層学習技術を通じた医療データの分析や解釈のための高度なソフトウェアを開発。主にガンを標的とした同社のソリューションは正確な診断と治療を提供し、患者が適切な治療を見つけるのを支援する。

Softbank Ventures Asia が支援する同社は、調達した資金を使って胸部レントゲン用の AI ソフトウェアのグローバル販売を加速し、腫瘍学および病理学における研究開発を促進する計画だ。

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Lunit CEO の ソ・ボムソク(서범석、英名:Brandon Suh)氏は、次のように語っている。

AI を通じたガンと闘うための我々の献身は、いくつかの具体的な形となった。我々は顧客のニーズとフィードバックを製品に積極的に取り入れ、ソフトウェアをアップグレードして臨床ワークフローを改善してきた。

2013年に設立された Lunit によれば、同社製品は現在、メキシコ、アラブ首長国連邦、中国、タイ、台湾、韓国で使用されている。また、公開デモでは250超のレントゲン画像が分析され、80ヶ国で利用されている。

Galen Growth Asia の最近のレポートによると、アジア太平洋地域のヘルステック投資は、2018年の記録更新に続き、2019年半ば時点で約25億米ドルで達した。

最近、シンガポールにを置くメドテックスタートアップ Eko.ai は、Sequoia India と EDBI が共同参加したラウンドで400万米ドルを調達したと発表した。 同社は、機械学習により、心エコー図や心臓の超音波画像を測定・解釈するプロセスを自動化する。

昨年終盤、ウェアラブル透析デバイスメーカーの Automated Wearable Artificial Kidney Technologies は、その技術のレイトステージの開発に資金供給するため、オーバーサブスクライブの調達ラウンドで4,000万米ドルを調達した

【via Tech in Asia】 @techinasia

【原文】

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