掲載内容
◆会社概要
◆事業概要
オーダーメイド AI
パッケージ AIソリューション
プロダクト
◆エムニの強み
◆事例紹介
知財×生成AI
脱ベテラン依存×生成AI
電気回路図×AI
リスク管理×AI
◆今後の進め方
◆詳細はカタログをダウンロードしご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 製造業のAI活用を推進するエムニ |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 11.4Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社エムニ (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
このカタログの内容
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CONTENTS SLIDE MASTER COLOR
会社紹介資料
代表取締役
下野 祐太
製造業におけるAI活用を支援 AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを
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CONTENTS SLIDE MASTER COLOR
｜CONFIDENTIAL｜
INDEX
会社概要
事業概要
● オーダーメイド AI
● パッケージAIソリューション
● プロダクト
● エムニの強み
エムニの強み
事例紹介
● 知財×生成AI
● 脱ベテラン依存 ×生成AI
● 電気回路図×AI
● リスク管理×AI
今後の進め方
Copyright © All rights reserved by エムニ 2
製造業におけるAI活用を支援
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会社概要
Using Generative AI To Drive Industry 5.0 Transformation
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会社概要
｜CONFIDENTIAL｜
自己紹介
下野 祐太
京都大学大学院エネルギー科学研究科修了後、松尾研究所で
製造業向けAI社会実装に従事し、異常検知や生産計画最適化
などのプロジェクトを主導。
AI導入支援の経験を経て、製造業×生成AIに特化した（株）エムニ
を創業。「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」を掲げ、
製造現場発のAI活用を推進。
2025年「Forbes JAPAN 30 UNDER 30」選出。
製造業におけるAI活用を支援 Copyright © All rights reserved by エムニ 4
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会社概要
｜CONFIDENTIAL｜
京都大学発 松尾研発 スタートアップ
東京大学 松尾豊先生による弊社のご紹介
エムニは、製造業における AI活用に特化したスタートアップ です。
代表の下野氏は松尾研究所で3年間、製造業向けAI社会実装に深く携わってき
た経験を持ち、その豊富な知識と実績が大きな強みとなっています。
また共同創業者の後藤氏をはじめ、有名ITメガベンチャーでのプロジェクト経験を
持つメンバーが多数在籍しており、技術力と創造性に溢れたチームを形成してい
ます。
京都大学 松尾研究所 技術顧問
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」 というミッションのもと、エムニが製 東京大学大学院工学系研究科
造業に革新をもたらし、未来の産業をリードすることを強く期待しています。 松尾豊 教授
会社名 株式会社エムニ 主要取引銀行 三井住友銀行 上野支店
設立日 2023年10月31日 連絡先 info@emuniinc.jp
代表取締役 下野祐太 東京オフィス 〒101-0031 東京都千代田区東神田 1丁目11-5 石田ビル東神田 3F
従業員数 150名（インターン・業務委託含む） 京都オフィス 〒606-8307 京都市左京区吉田上阿達町 17番地 地域経済牽引拠点３階
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会社概要
｜CONFIDENTIAL｜
経営陣紹介
製造業へのAI実装に深い知見を持ち、課題解決にこだわって会社を舵取り
代表取締役 CEO 取締役COO 執行役員
下野 祐太 後藤 祐汰 八木 大介
• 京都大学大学院 エネルギー科学専攻修了 • 京都大学大学院 情報学研究科専攻修了 • 東京大学大学院 広域科学専攻修了
• 株式会社松尾研究所にて、 • 株式会社松尾研究所他多数の企業で、 • 日立製作所の研究開発グループにて
製造業向けAI社会実装に3年間従事 AIからシステム開発まで幅広く経験 製造プロセスへのAI適用を推進
• Forbes 30 under 30 2025受賞 • 京都大学情報学同窓会理事 • 特許出願、学会表彰等の経験多数
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会社概要
｜CONFIDENTIAL｜
組織構成
AI･システムエンジニア共に高スキルで、エンジニアリングに強みを持つ組織
経営陣（下野･後藤･八木）
管理部 開発部 営業部
AI開発グループ システム開発グループ
構成 : PM / AIエンジニア 構成 : PM / テックリード / システムエンジニア
特徴 : 東大･京大など有力大学出身の優秀で開発スピードが極 特徴 : RECRUIT, DeNA, LINE, Yahoo, メルカリなどメガベ
めて早いエンジニアが多数在籍。 ンチャー出身者・在籍者が多数参画し、ハイスキルメ
ンバーが集結。
総勢 80 名 総勢 60 名
製造業におけるAI活用を支援 ※ インターン・業務委託含む Copyright © All rights reserved by エムニ 7
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会社概要
｜CONFIDENTIAL｜
Mission ･ Vision ･ Value
Mission
日本を盛り上げる
Vision
AI 製造業における AI活用のハブになる
Value
1. バージョンアップ
2. 圧倒的プロフェッショナル
3. 相手を慮る
4. 変革の当事者であれ
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事業概要
Using Generative AI To Drive Industry 5.0 Transformation
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事業概要
｜CONFIDENTIAL｜
製造業を取り巻く社会背景
生存戦略としての AI活用：市場環境の激変を乗り越えるための「必須インフラ」
コスト構造の悪化 AIという「デジタルな知性」が
原材料・エネルギー価格高騰が状態化。 業務プロセスに組み込まれることで、
従来のカイゼン活動だけでは利益確保が困難な
フェーズへ突入。 以下の進化を支える
従来の 最適化： 人力を超えた効率（コスト削減）
サプライチェーンの不安定化 「人」と「経験」を
中心とした改善サイ 迅速化： 変化への即応（レジリエンス）
地政学リスクや経済安全保障への対応が急務。 クルのみでは、現在
予測不能な変化への即応力(レジリエンス) の激しい環境変化と 資産化： 知識の恒久化（技能継承）
が求められる。 労働力不足への対応
は困難な状況
深刻な人材･技能不足 (2025年問題 )
製造業におけるAIの利活用が
製造業就業者数は20年で約112万人減少。
熟練工の退職による「技能の断絶」が進行中。 次世代の競争優位性を決定づける
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事業概要
｜CONFIDENTIAL｜
AI導入におけるボトルネック
実装には「製造業への深い業務理解」と「高度な AIシステム開発力」の双方が必要
その双方を橋渡す構造的難易度の高さが成果創出の阻害要因
実用性の無い要件定義
現場の物理制約を加味出来ていないモデル設計
製造現場の文脈 AI技術の論理
(Domain) (Technology)
表層的な理解
・物理的な制約事項 ・アルゴリズム選定 /実装
・複雑な工程やワークフロー データの膨大さや煩雑さ（ノイズ）に対 ・論理的な要件定義
・熟練者の暗黙知や感覚 する、開発側の理解不足 ・システムとしての形式知化
「現場の文脈」はデータ化されてお 現場の不信感 現場のニュアンスを理解できず、論
らず外部からは不可視 理（データ）のみで精度を追求してし
現場は「AIで何が解決出来るか」の 文脈（コンテキスト）の欠如による現 まう
定義が難しい 場の不信感
AI導入を成功させるには、高度な実装力を持ちつつ、現場の文脈を技術的に翻訳し、
個社特有の制約を組み込んだ「垂直統合型」のアプローチが不可欠
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事業概要
｜CONFIDENTIAL｜
エムニのケイパビリティ
断絶された「現場」と「 IT」を繋ぐ実装力
現場理解 技術理解
（Field Operations） （AI technology）
● 現場のリアリティ・泥臭さ ● 松尾研DNA／先端技術
● 複雑かつ多様なデータ ● 堅牢なシステム構築
● 深いドメイン知識 ● 技術的な翻訳力
「現場」と「技術」
双方の橋渡し役（ハブ）
となり、複雑な課題を共に
解いていくパートナー
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事業概要
｜CONFIDENTIAL｜
エムニの事業 | 3階層の価値提供
「業務理解」と「技術理解」の双方を有しながら、オーダーメイド AI開発を土台とし、蓄積した
AI受託ノウハウをパッケージ、プロダクトへと昇華をさせ、製造業バリューチェーンの本質的な課題を解決
機能特化型ソリューション
AIプロダクト 強いニーズへ
事業 汎用的な仕組みで幅広い
ユーザーへ価値提供
型を活かしたセミオーダー
パッケージAIソリューション 課題の共通項へ
事業 独自のガイドラインを
もとにアプローチ
エムニの基盤事業
オーダーメイド AI 個社特有の課題へ
事業 フルカスタムによる
垂直統合型開発
戦 研 設 調 生 品 物 マ 販 保
略 究 計 達 産 管 流 ケ 売 守
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優れた投資対効果と
深い個社課題
迅速な実装
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｜CONFIDENTIAL｜
課題に合わせて、最適な AIモデルを
カスタム開発し一気通貫でご提供
課題抽出・要件定義 オーダーメイド開発 アフターフォロー
事業概要 工場見学 プロトタイプ開発
精度改善
〔1〕 オーダーメイド AI 運用保守
コンサル
開発 ティング
壁 ご 本
打 提 開
ち 案 発
ワーク
ショップ
現場向け
AI勉強会
デモ開発 テスト利用
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事業概要
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『製造業×AI』オーダーメイド AI・システム開発支援 （導入視点）
製造業×AIのフロンティア企業として、様々な AI活用事例を有し、
累計60社140プロジェクトをご支援、継続率は 82%に達する
ユースケース
企画 設計 生産 保守
・パテントマップ×生成AI ・設計書標準化 ・AIインタビュアー ・保守対応チャットボット
・特許重要度予測 ・検図・転記の自動化 ・製造業向けチャットボット ・修理原因の特定
・翻訳特化型独自LLMの開発 ・LLMを用いた社内文書標準化 ・疑似異常生成
・特許文献の化学構造式の読み取り ・回路図の電子化 ・異音検知
・LLMで大量論文から研究動向を推論 ・画像認識AIを用いた図面読み取り ・オンプレチャットボット開発
・引き継ぎAI ・エミュレーター開発 ・リスク評価AI
組み立て系
製造業 ・被特許侵害有無の自動判定 ・図面ベースの見積効率化 ・仕様書の自動レビューシステム
assembly ・暗黙知を活用したチャットボット
・OCRを用いた社内文書の電子化
・時系列異常検知アルゴリズムの開発
・電子実験ノートの自動転記PoC ・AIインタビュアー ・保守対応チャットボット
・物性値抽出アプリの開発 ・製造業向けチャットボット ・修理原因の特定
・費用対効果の算出アルゴリズムの構築 ・社内文書参照のチャットボット
・特許検索式の自動生成 ・生産計画最適化
プロセス系 ・AIアルゴリズムの基幹システム連携
process ・時系列異常検知アルゴリズムの開発
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｜CONFIDENTIAL｜
様々な周辺課題へアプローチをし、
本質的な技能伝承課題を解く
ベテランの思考過程 ・データが蓄積
がないと業務が されていない
成り立たない ・整理すべき形式が
わからない
AIインタ データ
事業概要 ビュアー 型作り
〔2〕 パッケージAI 脱属人化AI その場
背景情報
ソリューション 記録
追加 サポート
・データ形式が
定義されて
データは存在
プロダクト AI 知識 いない
しているが内容 ・データの質を
事業 に過不足が多い 自動整理 上げたい
脱属人化
パッケージAI AI 十分なデータは存在するが
ソリューション事業 整理されていない
オーダーメイドAI パッケージAIソリューション事業
事業
戦 研 設 調 生 品 物 マ 販 保
略 究 計 達 産 管 流 ケ 売 守
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事業概要 〔2〕パッケージAIソリューション AIインタ データ
ビュアー 型作り
｜CONFIDENTIAL｜
脱属人化AI その場
背景情報 記録
追加
脱属人化AI ｜ サポート
背景 知識
自動整理
AI-Readyなデータの持ち方から、その利活用までを見据えた段階的な
アプローチで持続性のあるソリューションを提供
見落としがちな重要なポイント
データ データ
データ データ データ 社内暗黙知 社内暗黙知
活用基盤 利活用
構造化 収集 整理・成形 形式知化 利活用
構築 教育
後から利用することを 構造化されたデータが データ自体は収集されて 収集されたデータを ベテランや一部社員 暗黙知を引き出しても データの収集、及び
前提にデータの蓄積 収集されていない いるものの 活用して、業務課題を のみが持つ暗黙知が それを用途に合わせ 活用基盤を構築後、
方法や、持つべき構造 またはデータ品質 整理されておらず、 解決するシステムが あり、知識（資産）の属 て活用することが出来 効果を最大化する為
が定義されていない のばらつきが大きい AI-Readyな形ではない 存在しない 人化状態にある る仕組が無い の
リテラシー向上が必要
目指す理想のサイクル
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事業概要 〔2〕パッケージAIソリューション AIインタ データ
ビュアー 型作り
｜CONFIDENTIAL｜
脱属人化AI その場
背景情報 記録
追加 サポート
脱属人化AI ｜ アプローチ概要 知識
自動整理
①データ型作り
事 ⑤AIインタビュアー
確認 ヒアリング 作成
前
定
義 既存資料 弊社 熟練工
（形式知） データの型
コンサルタント
AIインタビュアー
③知識自動整理 ④背景情報追加 知識の深堀り
デ
|
入力 作成 入力 作成 確認
タ
整
備 LLM LLM
既存資料 熟練工
（形式知）
成形済データ 推論済データ
蓄積
②その場記録サポート
デ
| 音声入力 作成 活用
タ
蓄 統合DB
ユーザー
積
その場記録サポート 成形済データ
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事業概要 〔2〕パッケージAIソリューション AIインタ データ
ビュアー 型作り
｜CONFIDENTIAL｜
脱属人化AI その場
背景情報 記録
追加 サポート
脱属人化AI ｜ データの型つくり 知識
自動整理
データの理想的な状態とは
トラブル報告書
本来構造化されているべきものが記述されている状態
Name Type Description
例) トラブル事例
id uuid トラブルを一意に示すID
トラブル報告書が記録されているだけではなく、
対象の設備情報・部品の情報・製品の情報まで
content str トラブルの内容
含めて保持している状態が理想
part str トラブル箇所
設備の部品などの情報まで含めてデータを保持
するように設計
action str トラブルに対応するための行動
machine str 対象の設備
どのように理想状態を定義するのか reasoning str どうやってそのような対策にたどり着くのか
作成したいアプリケーションと
貴社のご要望に合わせて弊社の専門家が定義
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事業概要 〔2〕パッケージAIソリューション AIインタ データ
ビュアー 型作り
｜CONFIDENTIAL｜
脱属人化AI その場
背景情報 記録
追加 サポート
脱属人化AI ｜ その場記録サポート 知識
自動整理
音声を入力すると項目を自動で判定し入力。空白内容も LLMで推測して埋めることができる
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