「2020 DEMO DAY(成果発表会)」オンライン開催のご報告
2020年3月6日

 このたび、新型コロナウイルスの感染拡大防止のため、「2020 DEMO DAY(成果発表会)」を中止いたしましたが、代わりに講演者・事務局においてオンライン開催をしましたので、その様子をお届けします。

【スタートアップ × 中堅・中小企業 DEMO1】位置決め精度向上のためのソフトウェア共同開発

株式会社ヒューマンサポートテクノロジー 代表取締役 小野 浩二 氏

トリニティ工業株式会社 第2設計部 第23設計室 室長 近藤 靖 氏

 

 

 

 トリニティ工業株式会社は、塗装プラント・機器の設計、製作、施工を行う設備事業と自動車部品製造業を展開しています。今回は、画像認識技術を有するスタートアップである株式会社ヒューマンサポートテクノロジーと共同で「位置決め精度向上ソフトウェア」の開発を始め、およそPoCができた段階です。今後、開発されたソフトウェアの精度を上げていくことが課題です。

 今回のマッチングを通じてスタートアップと連携したトリニティ工業は、その開発力の高さやスピード、熱意等を感じ、連携することのメリットを感じていました。一方、スタートアップのヒューマンサポートテクノロジーは、これまで接点の少なかった他地域の企業の技術力・勢いを知ることができたこと、加えて、これまで受託による開発案件が多かったことから、互いにWIN-WINな立場で議論してよりよい製品を生み出す開発プロセスに関われたことにメリットを感じていました。

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​位置決めソフトウェアのイメージ

【スタートアップ × 中堅・中小企業 DEMO2】AIスタートアップと中堅・中小企業との共同開発

株式会社 Glia Computing 代表取締役社長 田上 啓介 氏

佐橋工業株式会社 社長付 小林 淳 氏

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佐橋工業の自動車用防振ゴム

 当事業を通じて、株式会社Glia Computingは、大川精螺工業株式会社と「製造部品の製造工程見積作成システム」、山一化学工業株式会社と「出荷前検査におけるAI活用」、佐橋工業株式会社と「製品の外観検査工程におけるAI活用」、計3社とのAI活用に関わる開発を試みました。

 自動車用防振ゴムを製造している佐橋工業株式会社では、人手のかかる外観検査工程を、画像認識技術を取り入れることにより「効率化・省人化」を実現し、コスト削減につなげたいという課題があり、このマッチング事業に関心を持ちました。今回のマッチングでは、スタートアップの株式会社Glia Computingより、AIに関する基礎的な知識を学ぶとともに、プロジェクトのフェーズを区切ることによるリスクヘッジの提案をいただくなど、自社では接点を持つことが少なかったAIスタートアップに出会えたことにメリットを感じていました。

 また、株式会社Glia Computingより、近年、製造現場での生産性効率化等に対するAI活用の流れが加速し、既存製造業のAIへの理解が深まっている一方、まだまだAIのことが分からない企業も多く存在している現状を踏まえ、まずはAIの活用を検討している企業がAIスタートアップの種類や出自を知ることで、マッチングの確度が上がるのではないかといった意見もいただきました。

【講演1】共生型ものづくり産業に挑む!

株式会社アオキシンテック 代表取締役 青木 圭太 氏

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アオキシンテックの事業内容

 株式会社アオキシンテックは、部品製作と設備製造事業と併せ、ベンチャー支援事業にも意欲的に取り組んでいます。同社の青木圭太代表の海外経験の中で、日本は海外と比較して夢を抱く学生が少ないことに危機感を感じ、志ある日本の若者が起業しやすい社会を創りたいとの想いから、ベンチャー支援事業に取り組み始めました。

 ベンチャー支援事業では、ベンチャー企業向けの試作支援に加え、ものづくり相談をはじめとしたコンサルティング、宇都宮大学内にオープンしたインキュベーション施設「Garage Tochigi」の運営など、ベンチャー・研究者向けのサービスを展開しています。

 ベンチャー企業は、経験不足により具体的なビジョンを描けない傾向もあるため、マイルストーン(中間目標)を設置しながら推進していくことが重要と考えています。

【講演2】世界中のスタートアップを日本のモノづくりが支える世界を創りたい

株式会社 Monozukuri Ventures 代表取締役 牧野 成将 氏

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Monozukuri Venturesの活動

 近年、盛り上がりをみせるクラウドファンディングですが、クラウドファンディングに成功した企業の85%以上が量産化フェーズで何らかの課題を持っています。株式会社Monozukuri Venturesでは、機械・金属・樹脂・ゴム・システム・基板などの試作加工に特化したソリューション提供を目的としたネットワーク「京都試作ネット」を通じた試作支援や、「MZV試作ファンド」を通じた国内13社、海外14社のスタートアップへの投資を行っています。

 試作支援においては、単に企業の製造プロセスのみに着目するのではなく、企業のビジネスモデルも考慮した包括的な支援をすることがポイントです。

 また、スタートアップが国内の大企業と組むメリットの一つとして、量産までのフェーズを最短化できる面があります。一方で、大手企業の動きに従わざるを得ない状況で運営が立ち行かなくなるケースもあるため、国内の大手企業ばかりではなく比較的スピード感のある海外企業にも目を向けることで、ビジネスチャンスに繋がりやすくなります。

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