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製造業×AIのアダコテック、シリーズBで11億円の資金調達を実施
[22/04/27]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜日本発の特許技術で製造業DXをグローバルに推進〜
株式会社アダコテック（本社：東京都千代田区、代表取締役：河邑 亮太、以下、アダコテック）は、新規引受先としてリアルテックファンド、Spiral Capitalを共同リード、東京大学協創プラットフォーム開発（東大IPC）及び既存投資家である東京大学エッジキャピタルパートナーズ（UTEC）、DNX Venturesを引受先とした第三者割当増資により合計11億円の資金調達を実施しました。
当社はこれまで4億円の資金調達を実施しており、この度の調達により累計調達額は15億円となりました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-48ca827d47fddcc118a2-0.jpg ]
アダコテックは、「モノづくりの進化と革新を支える」というミッションを掲げ、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)が開発した「高次局所自己相関(HLAC)特徴抽出法※1」を用いた画像解析技術を16年に渡って研究開発してきました。従来よりも効率的な異常検知を可能とする世界的に唯一無二のソフトウェアを提供しており、大手自動車会社をはじめ累計145社へ提供し、昨年度はドイツへの海外進出も果たしました。
今後はさらなる事業拡大を図るべく、このたびの資金調達は開発およびグローバルも含めた人材採用に充当し、組織基盤の強化に取り組みます。対象業界のさらなる拡大とグローバル進出を図ると同時に、新規事業の立ち上げも行う予定です。
アダコテックは今後、日本発のディープテックカンパニーとして、製造業の検品分野における技術的なグローバルスタンダードを確立し、業界全体のDXを推進して参ります。
■資金調達概要
＜シリーズB調達額＞
11億円
＜累計資金調達額＞
15億円
＜新規投資家（順不同）＞
リアルテックファンド
Spiral Capital
東大IPC
＜既存投資家（順不同）＞
UTEC
DNX Ventures
■資金調達の背景
【アダコテックが取り組む課題】
製造業の検品市場は30兆円と言われており、その検品作業の95%はAI未導入で人の目で実施されているとも言われています。少子高齢化による人材不足、COVID-19の影響による工場への入場人数制限、人材難の中での高い品質保証など多くの課題を抱えております。これまで数々のAIベンダーが課題解決へ挑みましたが、少ないデータサンプルで高精度を求められる検品の画像解析は実現が困難でした。
【アダコテックの技術・ソリューション】
アダコテックの技術は、産総研の特許技術（HLAC）を活用しております。特徴として、
・100枚という少ない正常データサンプルのみで開始でき(教師なし学習)、Deep Learningと比べ400倍以上高速に処理することが可能
・汎用PCで検品が可能なため、低コストで導入障壁が低い
・説明可能なロジックのため、Deep Learningのブラックボックス化問題を解決できる
といった強みがあり、エンジンなどの自動車部品、プリント基板などの電子部品・半導体製品などにおいて、高精度な欠陥検出率を実現し、多くの生産ラインで評価・運用しております。
また、上記課題への技術的アプローチが評価され、国内最大級のピッチ・コンテストであるICCサミット スタートアップ・カタパルト、IVS Launch Padの両方にて過去優勝しており、本年2月に行われたICCサミット カタパルト・グランプリにおいても入賞を果たしております。
[画像2: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-0a813ad6440dab1843f2-1.jpg ]
【調達資金の使途】
新規事業として組み込み型の提供モデルを立ち上げ、アダコテックの技術と他社製品連携によるシナジー効果を発生させることで売上規模の拡大を進めていきます。既存事業については、提供領域の拡大やグローバル展開を推進させるため、開発・セールス・カスタマーサクセスなどの体制拡充を実施し、組織規模を3倍の60名まで増員する計画を進めて参ります。また、中長期的な目標である検品AIを起点とした工場内データ活用プラットフォーム構築に向けて、これまで難しいとされてきた工場のデータ活用を促進し、製造業DXを加速させていきます。
■投資家からのコメント（順不同）
【新規投資家コメント】
▼リアルテックホールディングス株式会社 グロース・マネージャー 村山類クリスチャン氏
「日本の製造業は品質にこだわり抜いてきたからこそ、中途半端なソリューションを導入できずデジタル化が進まないジレンマに陥っていると思います。検品のAIによる自動化は長年期待されてきましたが、思うように導入が進んでいません。不良品という、千に一つ、万に一つという現象を学習し検出するのは従来のAIが苦手としてきた領域だからです。アダコテックはこの従来のAIにあった弱みを克服する革新的なアルゴリズムを開発しました。これを製造業に精通したチームがユーザーに寄り添いながら導入し、製造現場にとって一番大事で自動化が難しかった検品という部分を任されるに至っています。今まで品質とのトレードオフだった自動化を妥協せずに実現できるのです。日本の品質の要求水準を満たしたということは、世界でも戦えるということ。アダコテックがこれから世界に広まり、高品質を象徴する世界的ベンチャーとなるのを楽しみにしています」
▼Spiral Capital パートナー 千葉貴史氏
「この度、アダコテックに共同リード投資家として出資させて頂けたことを嬉しく思います。代表の河邑さんの誠実な人柄、実行力と巻き込み力、世界的に見ても独自性の高いAI技術、製造業という日本の基幹産業を変革できるポテンシャル。それらに惚れ込んだというのが出資の理由です。製造業の中でも検品業務は、未だヒトによる目視検品が主流の『最大のアナログ領域』であり、少子高齢化による採用難や過酷な労働環境など、課題は年々深刻さを増しています。その検品業務を自動化するアダコテックの独自AI『HLAC』は、近年進化が目覚ましいディープラーニング技術と比較しても精度面でも利便性面でも構造的に高い優位性を誇る技術です。この技術の社会実装により、日本のみならず世界の製造業にとっても不可欠な、真にグローバルな企業に進化していくことを大いに期待しています」
▼東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 マネージャー 古川圭祐氏
「工場内のDX化は多くの製造業が抱える社会課題である一方、特に検品は人が行っているのが実態であり最も解決が望まれる分野です。同社の特許技術を発明した技術顧問の方々をはじめとするアカデミアとの連携を深めながら、技術力を活かしたサービス開発に期待しています。また同社技術の汎用性はもとより、代表の河邑さんをはじめとする事業開発メンバーも素晴らしく、製造業の生産性向上の一翼を担い、日本のみならず世界のものづくりに革新をもたらすべくご一緒できることを嬉しく思っています」
【既存投資家コメント】
▼株式会社東京大学エッジキャピタルパートナーズ パートナー 黒川尚徳氏
「アダコテックへの投資は2019年6月のDNX Venturesと共同でリードしたシリーズAに続くものになります。最大手自動車会社の中核ラインへの導入に成功するとともに『製造現場で使えるAI』としての地位が確立できたことを評価し、追加投資をさせていただきました。今後は『世界の製造現場で使えるAI』への飛躍を目指し、新たな投資家さんと共にサポートしていきたいと思います」
▼DNX Ventures Managing Partner / Head of Japan 倉林陽氏
「アダコテックのSeries Bに追加投資させて頂きました。明確な技術的差別化を日本の大手メーカー各社様にもご評価頂いていること、そしてそれを実現可能にした、河邑CEOを筆頭とした経営陣のリーダーシップに大きな期待を寄せています。今回の調達を機にプロダクトやサポートを更に充実させ、検品分野におけるリーダー的企業として、世界中のモノづくりのDXに貢献できるような企業へと成長されることを期待しています」
■オンライン採用イベントのお知らせ
シリーズBを記念して、オンライン採用イベントを3つ開催いたします。
[画像3: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-dbdb25f12ac996b200d6-2.png ]
下記のURLからお申し込みが可能です。ぜひご覧ください。
▼アダコテック シリーズB特設ページ
https://adacotech.notion.site/AI-B-HP-a4ccf8d72e864cc4b66f9cfdc0c925c7
※1 HLAC特徴抽出法：画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特徴抽出法。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値（各画素の色の濃淡や明るさを表す値）を積和演算するのみで算出可能なので、汎用PCで瞬時に計算できる。また、位置不変性（認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること）及び、加法性（対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること）という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないことや（セグメンテーションフリー）、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えた特徴抽出法である。
◆株式会社アダコテック
本社所在地：東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水302
代表者 ：代表取締役CEO 河邑 亮太
設立 ：2012年3月
資本金 ：6.5億円（資本準備金含まず）
事業内容 ：製品検査・検品の自動化ソフトウェアの提供
会社HP ：https://adacotech.co.jp/
◆本件に関するお問合せ先
株式会社アダコテック 広報 出塚
電話：050-5896-2270 Email：pr@adacotech.co.jp
株式会社アダコテック（本社：東京都千代田区、代表取締役：河邑 亮太、以下、アダコテック）は、新規引受先としてリアルテックファンド、Spiral Capitalを共同リード、東京大学協創プラットフォーム開発（東大IPC）及び既存投資家である東京大学エッジキャピタルパートナーズ（UTEC）、DNX Venturesを引受先とした第三者割当増資により合計11億円の資金調達を実施しました。
当社はこれまで4億円の資金調達を実施しており、この度の調達により累計調達額は15億円となりました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-48ca827d47fddcc118a2-0.jpg ]
アダコテックは、「モノづくりの進化と革新を支える」というミッションを掲げ、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)が開発した「高次局所自己相関(HLAC)特徴抽出法※1」を用いた画像解析技術を16年に渡って研究開発してきました。従来よりも効率的な異常検知を可能とする世界的に唯一無二のソフトウェアを提供しており、大手自動車会社をはじめ累計145社へ提供し、昨年度はドイツへの海外進出も果たしました。
今後はさらなる事業拡大を図るべく、このたびの資金調達は開発およびグローバルも含めた人材採用に充当し、組織基盤の強化に取り組みます。対象業界のさらなる拡大とグローバル進出を図ると同時に、新規事業の立ち上げも行う予定です。
アダコテックは今後、日本発のディープテックカンパニーとして、製造業の検品分野における技術的なグローバルスタンダードを確立し、業界全体のDXを推進して参ります。
■資金調達概要
＜シリーズB調達額＞
11億円
＜累計資金調達額＞
15億円
＜新規投資家（順不同）＞
リアルテックファンド
Spiral Capital
東大IPC
＜既存投資家（順不同）＞
UTEC
DNX Ventures
■資金調達の背景
【アダコテックが取り組む課題】
製造業の検品市場は30兆円と言われており、その検品作業の95%はAI未導入で人の目で実施されているとも言われています。少子高齢化による人材不足、COVID-19の影響による工場への入場人数制限、人材難の中での高い品質保証など多くの課題を抱えております。これまで数々のAIベンダーが課題解決へ挑みましたが、少ないデータサンプルで高精度を求められる検品の画像解析は実現が困難でした。
【アダコテックの技術・ソリューション】
アダコテックの技術は、産総研の特許技術（HLAC）を活用しております。特徴として、
・100枚という少ない正常データサンプルのみで開始でき(教師なし学習)、Deep Learningと比べ400倍以上高速に処理することが可能
・汎用PCで検品が可能なため、低コストで導入障壁が低い
・説明可能なロジックのため、Deep Learningのブラックボックス化問題を解決できる
といった強みがあり、エンジンなどの自動車部品、プリント基板などの電子部品・半導体製品などにおいて、高精度な欠陥検出率を実現し、多くの生産ラインで評価・運用しております。
また、上記課題への技術的アプローチが評価され、国内最大級のピッチ・コンテストであるICCサミット スタートアップ・カタパルト、IVS Launch Padの両方にて過去優勝しており、本年2月に行われたICCサミット カタパルト・グランプリにおいても入賞を果たしております。
[画像2: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-0a813ad6440dab1843f2-1.jpg ]
【調達資金の使途】
新規事業として組み込み型の提供モデルを立ち上げ、アダコテックの技術と他社製品連携によるシナジー効果を発生させることで売上規模の拡大を進めていきます。既存事業については、提供領域の拡大やグローバル展開を推進させるため、開発・セールス・カスタマーサクセスなどの体制拡充を実施し、組織規模を3倍の60名まで増員する計画を進めて参ります。また、中長期的な目標である検品AIを起点とした工場内データ活用プラットフォーム構築に向けて、これまで難しいとされてきた工場のデータ活用を促進し、製造業DXを加速させていきます。
■投資家からのコメント（順不同）
【新規投資家コメント】
▼リアルテックホールディングス株式会社 グロース・マネージャー 村山類クリスチャン氏
「日本の製造業は品質にこだわり抜いてきたからこそ、中途半端なソリューションを導入できずデジタル化が進まないジレンマに陥っていると思います。検品のAIによる自動化は長年期待されてきましたが、思うように導入が進んでいません。不良品という、千に一つ、万に一つという現象を学習し検出するのは従来のAIが苦手としてきた領域だからです。アダコテックはこの従来のAIにあった弱みを克服する革新的なアルゴリズムを開発しました。これを製造業に精通したチームがユーザーに寄り添いながら導入し、製造現場にとって一番大事で自動化が難しかった検品という部分を任されるに至っています。今まで品質とのトレードオフだった自動化を妥協せずに実現できるのです。日本の品質の要求水準を満たしたということは、世界でも戦えるということ。アダコテックがこれから世界に広まり、高品質を象徴する世界的ベンチャーとなるのを楽しみにしています」
▼Spiral Capital パートナー 千葉貴史氏
「この度、アダコテックに共同リード投資家として出資させて頂けたことを嬉しく思います。代表の河邑さんの誠実な人柄、実行力と巻き込み力、世界的に見ても独自性の高いAI技術、製造業という日本の基幹産業を変革できるポテンシャル。それらに惚れ込んだというのが出資の理由です。製造業の中でも検品業務は、未だヒトによる目視検品が主流の『最大のアナログ領域』であり、少子高齢化による採用難や過酷な労働環境など、課題は年々深刻さを増しています。その検品業務を自動化するアダコテックの独自AI『HLAC』は、近年進化が目覚ましいディープラーニング技術と比較しても精度面でも利便性面でも構造的に高い優位性を誇る技術です。この技術の社会実装により、日本のみならず世界の製造業にとっても不可欠な、真にグローバルな企業に進化していくことを大いに期待しています」
▼東京大学協創プラットフォーム開発株式会社 マネージャー 古川圭祐氏
「工場内のDX化は多くの製造業が抱える社会課題である一方、特に検品は人が行っているのが実態であり最も解決が望まれる分野です。同社の特許技術を発明した技術顧問の方々をはじめとするアカデミアとの連携を深めながら、技術力を活かしたサービス開発に期待しています。また同社技術の汎用性はもとより、代表の河邑さんをはじめとする事業開発メンバーも素晴らしく、製造業の生産性向上の一翼を担い、日本のみならず世界のものづくりに革新をもたらすべくご一緒できることを嬉しく思っています」
【既存投資家コメント】
▼株式会社東京大学エッジキャピタルパートナーズ パートナー 黒川尚徳氏
「アダコテックへの投資は2019年6月のDNX Venturesと共同でリードしたシリーズAに続くものになります。最大手自動車会社の中核ラインへの導入に成功するとともに『製造現場で使えるAI』としての地位が確立できたことを評価し、追加投資をさせていただきました。今後は『世界の製造現場で使えるAI』への飛躍を目指し、新たな投資家さんと共にサポートしていきたいと思います」
▼DNX Ventures Managing Partner / Head of Japan 倉林陽氏
「アダコテックのSeries Bに追加投資させて頂きました。明確な技術的差別化を日本の大手メーカー各社様にもご評価頂いていること、そしてそれを実現可能にした、河邑CEOを筆頭とした経営陣のリーダーシップに大きな期待を寄せています。今回の調達を機にプロダクトやサポートを更に充実させ、検品分野におけるリーダー的企業として、世界中のモノづくりのDXに貢献できるような企業へと成長されることを期待しています」
■オンライン採用イベントのお知らせ
シリーズBを記念して、オンライン採用イベントを3つ開催いたします。
[画像3: https://prtimes.jp/i/46119/14/resize/d46119-14-dbdb25f12ac996b200d6-2.png ]
下記のURLからお申し込みが可能です。ぜひご覧ください。
▼アダコテック シリーズB特設ページ
https://adacotech.notion.site/AI-B-HP-a4ccf8d72e864cc4b66f9cfdc0c925c7
※1 HLAC特徴抽出法：画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特徴抽出法。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値（各画素の色の濃淡や明るさを表す値）を積和演算するのみで算出可能なので、汎用PCで瞬時に計算できる。また、位置不変性（認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること）及び、加法性（対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること）という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないことや（セグメンテーションフリー）、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えた特徴抽出法である。
◆株式会社アダコテック
本社所在地：東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水302
代表者 ：代表取締役CEO 河邑 亮太
設立 ：2012年3月
資本金 ：6.5億円（資本準備金含まず）
事業内容 ：製品検査・検品の自動化ソフトウェアの提供
会社HP ：https://adacotech.co.jp/
◆本件に関するお問合せ先
株式会社アダコテック 広報 出塚
電話：050-5896-2270 Email：pr@adacotech.co.jp
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