ストックマーク株式会社は、「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AIを活用して企業の変革を支援しています。
主な事業として、製造業向けAIエージェント「Aconnect」や、あらゆる社内データを構造化し資産化する「SAT」を運営しています。さらに、企業特化型の生成AI開発や独自システム構築など、AI活用の課題を解決する包括的なソリューションを提供しています。
多くの企業が直面する「データの未整備」や「AIの現場定着」といった課題に対し、テキストデータにとどまらず、図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をも、AIが活用可能な形へと構造化することが大きな強みです。
この技術により、単なる業務効率化の枠を超えた「AI BPR」を推進します。AIが単純作業を自律的に担うことで、人は本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるようになります。人が高付加価値業務へシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創出することで、日本企業全体の競争力底上げに貢献しています。
製造業では、人手不足と熟練者の引退により、設計の品質低下や開発遅延のリスクが高まっています。一方で、設計業務は依然としてアナログで属人的であり、過去のノウハウが「伝わらない」「見つからない」「使えない」という深刻な課題を抱えています。構想設計から詳細設計に至る設計者の知的活動を支援するITソリューションはほとんど存在せず、この領域は長らく空白地帯となってきました。
AIONAは、膨大な技術文書と設計の暗黙知をAIで活用し、モノづくりの設計を自動化するAIエージェントを開発・提供しています。主な機能は2つあります。1つ目は、技術文書・図面の構造化と検索、技術文書の生成を行う「設計インテリジェンス基盤」。2つ目は、品質機能展開・流用設計選定・FMEA/DRBFM・検図といった設計プロセスを高度に自動化する機能群です。加えて、デザインレビュー議事録やメール等の設計コンテキストを技術文書・図面と自動連携させ、設計の暗黙知を形式知化することで、世代を超えた技術伝承も可能にします。これらにより、設計業務の生産性向上・品質改善・開発期間の短縮を実現し、誰もが高品質の設計を高速で行える体制の構築を支援します。社名は古代ギリシャ語で「永遠」を意味する「AION」に由来し、日本の基幹産業であるモノづくりの永続的な発展への貢献を目指します。
株式会社フライウィールは、「データを人々のエネルギーに」をミッションに掲げ、エンタープライズ企業のデータ利活用における経営課題を解決するデータ活用プラットフォーム「Conata®（コナタ）」を提供しています。データを単なる情報としてではなく、意思決定とアクションを最適化するための「エネルギー」へと変換し、企業の持続的な成長を支援します。
当社は創業以来、大規模データのエンジニアリングに特化し、データをAIが実務で活用可能な状態（AI-Ready）に構築することに強みを持っています。これまで国内大手製造業等の複雑なデータ課題に対し、現場の業務プロセスに深く根ざした実践的なソリューションを実装してきました。
本GENIACプロジェクトでは、製造現場に膨大に蓄積されながらも活用が困難だった図面や仕様書等の「非構造化データ」に焦点を当てます。データの準備度を診断するアセスメント、AIが理解・活用しやすい意味構造へ変換するエンジン、そして安全なAIゲートウェイを統合したAI-Ready化を支援するツール群を開発します。既存インフラとAIを切り離す「多層構造・疎結合」アーキテクチャの採用により、特定ベンダーに依存しない柔軟かつ安全なデータ連携を実現。日本の製造業におけるAIの社会実装を加速させ、日本の産業全体の高度化と国際競争力の底上げに貢献します。
FastLabel株式会社は、Data-Centric AI開発を支えるデータパイプライン及び管理基盤の構築に取り組んでいます。AI開発において重要となるデータに焦点を当て、データ収集・生成からアノテーション、モデル開発、DataOps構築までを一気通貫で支援することで、企業及び研究機関のAI開発に貢献しています。近年は、ロボティクスを含むフィジカルAI領域にも注力しており、ロボット基盤モデルやVLA（Vision-Language-Action）モデル開発を支援しています。
本事業では、国内大手自動車OEMと連携し、工場の現場技能者が保有する暗黙知（経験則による感覚的な判断、微細な動作調整等）を、高精度かつ再現性の高い構造化データへ変換する汎用技術の開発と実証に取り組みます。本事業で研究開発する技術を活用し、製造業各社における暗黙知のAI-Ready化を推進するだけでなく、一人称視点データの取得から構造データ化までの一連の仕組みをソリューションとして確立することで、フィジカルAI-Readyの民主化を推進し、データの面から日本のフィジカルAI開発、特にAIロボティクスの成長に貢献いたします。
アイクリスタル株式会社は、次世代半導体材料であるSiCの結晶成長プロセスの最適化をルーツとする名古屋大学発スタートアップです。創業以来、ルーツの半導体業界を始めとした様々な産業に向けてサービス展開をしてきました。品質向上、コスト削減などを達成する製造条件をAIを活用したプロセスインフォマティクス技術を駆使して高速に見つけ出し、開発や不具合対策に要する期間を圧倒的に短縮するプロセスインフォマティクス技術のソリューションを提供しています。
製造プロセスデータには、膨大な種類のデータがあり、かつ解析の精度に影響するノイズが含まれる事がほとんどです。そもそも、各技術者が持っているデータがフォーマットもバラバラな形で散在している事もプロセスインフォマティクス普及に対する大きな問題となっています。最適化のためには、これらの製造プロセスデータをAIで活用する前提でどの品質のためにどのようなデータを取得するといった上流の業務フローを「AI-ready」にしていく事が不可欠です。
本事業では、これらの製造プロセスのAI-readyな状態に変革するための業務フローを「製造プロセス設計」と定義し、この設計業務を強力にサポートするための「設計エージェント」と「プラットフォーム」の研究開発を実施いたします。今回の採択を受けて、製造業における日本古来の強みである「作りこみ（＝プロセス）」を、インフォマティクスの力でより継続性のある形で発展させていきたいと考えています。
Fairy Devices株式会社は、「Empower AI to Empower Human」というビジョンのもと、現実世界とデジタル領域を融合させる「フィジカルAI」の社会実装を推進するテクノロジー企業です。
当社の強みは、ハードウェアからソフトウェアまでを垂直統合で自社開発する技術力にあります。現実世界の音声、動画、センサー等のマルチモーダルな情報を、AIが理解・解析可能な構造化データへと変換するプラットフォームを提供し、現場で取得したデータを活用して、産業向けAIの研究開発と社会実装を推進しています。
主力製品である首掛け型ウェアラブルデバイス「THINKLET®」は、現場作業者の一人称視点（FPV）データや環境音をリアルタイムで収集するフィジカルAIの接点となります。収集された膨大な現場データから、熟練工の「暗黙知」や「高度な身体知」を抽出し、AIによる技能継承や作業の高度化の実現を目指しています。
これらの取り組みにより、労働人口減少という社会課題に対し、人的資源の価値を最大化する「コネクテッドワーカー」という新たな労働形態を提唱しています。
当社は、最先端のAI技術を物理的な現場の力へと変換し、日本の産業全体のAX/DXを加速させることで、企業の経営課題解決と持続可能な社会の実現に貢献します。
日立製作所は、IT、OT(制御・運用技術)、プロダクトを活用した社会イノベーション事業(SIB)を通じて、社会インフラをデジタルで革新し続けるグローバルリーダーをめざし、環境・幸福・経済成長が調和するハーモナイズドソサエティの実現に貢献します。
デジタルシステム&サービス、エナジー、モビリティ、コネクティブインダストリーズの 4 セクターに加え、新たな成長事業を創出する戦略 SIB ビジネスユニットの事業体制でグローバルに事業を展開し、Lumada をコアとしてデータから価値を創出することで、お客さまと社会の課題を解決します。
大みか事業所は、日立製作所のデジタルシステム&サービスセクターに属し、社会インフラ制御分野を支える中核拠点であり、電力、鉄道、公共、産業などの分野における情報制御システムの設計・開発・製造・保守を担っています。
長年にわたり、制御技術とデジタル技術を融合したものづくりを追求しており、その取り組みが評価され、2020年1月には、ダボス会議で知られる世界経済フォーラムより、第4次産業革命をリードする先進工場「Lighthouse」として、日本企業の国内工場として初めて選出されました。
フツパーは「最新テクノロジーを確かな労働力に」をミッションに、製造業の人手不足を解消するAIサービスを提供する会社です。
外観検査自動化AIを中心に、人員配置最適化AI、ローカルLLM/RAG、その他AI構築支援等を展開しています。
製造現場に特化した実用的かつ高精度なAIと現場密着型の支援により、顧客の生産性向上に貢献しています。
SyntheticGestalt株式会社は、「AIによる科学的発明の量産」を掲げ、分子情報に特化したAI技術の研究開発に取り組むディープテックスタートアップである。独自の4D分子表現技術を核に、化合物の動的挙動を捉える次世代の分子基盤モデルを開発している。経済産業省・NEDOが実施するGENIACプロジェクトにおいて、約100億件の化合物データで学習した分子特化型AI基盤モデル「ZAO（旧称: SG4D10B）」を構築。活性・毒性・透過性・安定性など8項目について国際ベンチマークで世界1位を達成し、単独モデルとしては世界最高性能を有する。大手製薬企業との共同研究実績を有するほか、NVIDIA GTC 2025への現地登壇、AWSグローバルプログラム「GAIA」選出、Mayo Clinic Platform_Accelerateへの採択など、国際的にも高い評価を受けている。Granite Asiaが主導する、アジアの有望なグロースステージ企業を選出する「NextGen Tech 30」にも選出された。創薬のみならず、PET分解酵素の発見やCO2メタネーションなど、新素材の開発にも取り組んでいる。
最終更新日：2026年6月26日