Ridge-i Inc. · TSE:5572
Ridge-i — Q3 FY2026 Earnings Presentation
42 slides from Ridge-i's earnings presentation, Jun 12, 2026
Slide 1: 2026年7月期 第3四半期決算説明資料
2026年7月期 第3四半期決算説明資料 株式会社Ridge-i (証券コード: 5572) 2026年6月
Slide 2: エグゼクティブ・サマリー
2026年7月期 3Q決算説明資料 エグゼクティブ・サマリー • ３Q実績（2月～4月）は、カスタムAI事業の大幅な増収増益。 連結でも増収増益へ ⇒既存案件の継続、生成AIの新規テーマ獲得、SBIグループの大型受注により利益率が大幅向上 ２０２6年 • 3月12日修正の通期予想利益を上回ったため、再度、通期業績予想を上方修正 （本日開示） 7月期 ⇒カスタムAI事業の売上増が想定を超過し、かつ、一時的ではなく継続する見込みのため 3Q業績 修正後 3Q実績 前年同期比 通期業績予想 予想修正比 2025年8月 ～ ＋1.5％ 売上高 2,078百万円 2,900百万円 ＋ 3.6％ 2026
Slide 3: SBIホールディングスとの資本業務提携が順調に推移
2026年7月期 3Q決算説明資料 SBIホールディングスとの資本業務提携が順調に推移 × 資本業務提携 SBI HDの金融データ・企業ネットワークと、 Ridge-iのAI活用知見を掛け合わせた価値創造 の狙い 進捗 大玉１ SBIグループ 極めて良好なトップリレーションを実現 AX戦略プランニング・推進支援業務 • 3月にSBI HDおよびSBI証券から 証券・銀行などを含む、SBI全体の大型AI投資テーマの策定 総額４億円のプロジェクトを受注 および AIネイティブの組織化に向けたブループリントの作成と推進 プロジェクトは順調に進捗 • SBI グループとAnthropicとの協業にRi
Slide 4: 生成AIサービスの相談が順調に増加
2026年7月期 3Q決算説明資料 生成AIサービスの相談が順調に増加 ヘルスケア用途や金融向け顧客対応チャットAIなど、高品質かつ間違えない生成AIの引き合いが多数。 １０万人以上のユーザーがアクセスするサービスや、基幹システムとの連携の実績。 Ridge-iは高難易度な生成AIニーズに対応 • 業務特有のロジックが強く、SaaSが適さない課題 Ridge-iが手がけるヘルスケアチャットの事例 業務固有のロジック・データ構造に合わせたモデル開発 “親しみやすい自然な会話” とリスクマネジメントを両立したLLM • Fine-tuning / RAG 高度化 ドメイン特化モデルで精度・速度を両
Slide 5: 創研情報株式会社のM&A
2026年7月期 3Q決算説明資料 創研情報株式会社のM＆A 100％ • 大企業へのAI導入、AXプロジェクトの実績 子会社化 • PM10名、エンジニア60名が在籍 • 高度な生成AI、マルチモーダルAI技術 • 金融系、業務系システムの開発実績 • 戦略企画から現場での導入支援まで一貫で • 常駐型支援モデルを長年にわたり展開 支援 M&Aの目的 ニーズが急増しているFDE（Forward Deployed Engineer）人材を確保し、AXデリバリー体制を実現 ① AXデリバリー体制強化 ② PM・FDE人員拡充 ③ 収益基盤の安定 • 現場常駐型での運用支援 • PMおよびFDE人
Slide 6: 目次
目次 １. 2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期2Q 連結業績 2. 2026年7月期3Q セグメント別業績 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 6
Slide 7: 2026年7月期 3Q連結業績 主要指標サマリー
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期 3Q連結業績 主要指標サマリー • カスタムAIソリューション事業は前期比で大幅増益のため、連結で通期業績予想を上方修正 • カスタムAIソリューション事業でエンジニア社員数が増加傾向 • デジタルマーケティング事業は４Qまで連結対象、一方、M&Aしたシステム開発会社は来期より連結対象になる予定 3Q 売上高 3Q 営業利益 3Q 当期純利益 2,078百万円 401百万円 249百万円 前年同期比 1.0倍 前年同期比 1.5倍 前年同期比 1.9倍 3Q EBITDA 3Q 正社員数 446百万円 79名 前年同期比 1.4倍 前年期末比
Slide 8: 2026年7月期 3Q連結業績（損益計算書）
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期 3Q連結業績 （損益計算書） • 売上高 2,078百万円 カスタムAIソリューション事業が増収の影響で、前年同期比＋2% • 営業利益 401百万円 AI継続＆大型契約増加による粗利率向上の影響で、前年同期比＋51％ • 当期純利益 249百万円 カスタムAIソリューション事業が増益の影響で、前年同期比＋88％ 予算進捗 - 既存顧客からの案件獲得とSBIグループからの大型受注が想定以上の進捗により、 営業利益は3Q業績予想を上回って着地。 - 3月時点で修正した通期業績予想の営業利益345百万円に対して3Q時点で116％の進捗。 このため、
Slide 9: 2026年7月期 通期業績予想の上方修正
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期 通期業績予想の上方修正 (本日開示) • 各利益について、3Q時点で進捗率が100%を超えたことと、カスタムAIソリューション事業は４Qも 受注好調が継続する見込みのため、通期業績予想を上方修正 • 通期で、売上高29億円 (前期比12%増)、営業利益5億円 (前期比77%増)、当期純利益3.7億円を見込む • デジタルマーケティング事業の子会社譲渡については、 7月に手続き完了予定。 ４Ｑに関係会社売却益79百万円（税効果考慮後の影響額50百万円）を見込む • 今後も、特に好調な生成AI案件の獲得と遂行に向けて、リソースを集中投下 2026年
Slide 10: 3Q 連結四半期推移（売上高）
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期3Q 連結四半期推移（売上高） • 3Q売上高 927百万円 前年同期比+45％（+287百万円）（セグメント別はP14以降参照） - 前年3Q比は、カスタムAIソリューション事業の売上が、既存顧客の生成AI案件増加と SBIからの大型案件の売上計上により＋78％と大幅増加した影響 +45% (百万円) (+287) 927 688 719 640 577 573 546 279 288 291 223 213 212 190 163 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 2023年 2024年
Slide 11: 3Q 連結四半期推移（営業利益）
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期3Q 連結四半期推移（営業利益） • 3Q営業利益 231百万円 前年同期比で+258％（+166百万円）の増益（セグメント別はP１4以降参照） - 前年3Q比は、デジタルマーケティング事業の利益減少の一方で、カスタムAIソリューション事業の利益が大幅に増加 - 当年2Q比は、カスタムＡＩソリューション事業で、生成AI案件増加やSBI大型案件による粗利増加により増益 +258％ (+166) (百万円) 231 100 100 98 81 71 55 64 43 27 23 14 17 5 -27 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
Slide 12: 3Q 連結四半期推移（詳細）
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期3Q 連結四半期推移（詳細） • 3Q売上高 927百万円（カスタムAIソリューション事業549百万円＋デジタルマーケティング事業378百万円） • 3Q営業利益 231百万円 • 3Q営業利益率 25％ 2023年7月期 2024年7月期 2025年７月期 2026年7月期 (百万円) 1Q 2Q 3Q 4Q １Q ２Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 売上高 223 213 190 163 212 279 288 291 688 719 640 546 577 573 927 売上原価 74 79 83 36 75 93
Slide 13: 3Q 貸借対照表 (連結)
2026年7月期3Q 連結業績 2026年7月期3Q 貸借対照表 (連結) • 3Q末時点で現預金32億円を保有し、純資産は38億円。黒字・無借金経営を基に強固な財務基盤 • 投資余力を活かし、①人材投資 ②研究開発投資 ③M&Aの投資を想定 • 2026年7月期3Q中は、大型投資等はなく、各勘定科目残高に大きな変動はなし 資産の部 2025年7月期 2026年7月期 負債の部 2025年7月期 2026年7月期 (百万円) 実績 3Q実績 (百万円) 実績 3Q実績 流動資産合計 2,306 3,848 流動負債 369 535 ∟ 現金及び預金 1,827 3,268 固定負債 17 3
Slide 14: 目次
目次 １. 2026年7月期3Q 連結業績 2. 2026年7月期3Q 2025年7月期１Q セグメント別業績 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 14
Slide 15: 3Q業績（カスタムAIソリューション事業）
2026年7月期3Q セグメント別業績 2026年7月期 3Q業績 （カスタムAIソリューション事業） • 売上高 1,188百万円 生成AI案件増加とSBI大型受注の影響により、前年比で+21%の増収 • 粗利率 67% SI企業と比較して、高い利益率で継続。粗利率高い案件多く高水準 • 営業利益 349百万円 生成AIの需要増で大型案件多く、粗利率が大幅に向上し営業利益も増加 - コンサル開発サービスは、生成AI案件の追加受注及び大型化が貢献 継続顧客である荏原環境プラント社等からの追加発注及びSBI大型案件開始もあり、前年同期比で280百万円増加 - 人工衛星データAI解析サービスは、大
Slide 16: 四半期推移（カスタムAIソリューション事業・詳細）
2026年7月期3Q セグメント別業績 2026年7月期3Q 四半期推移（カスタムAIソリューション事業・詳細） • 3Q 売上高 549百万円 生成AI案件の受注継続 • 3Q 営業利益 195百万円 粗利率の良い案件が多く、営業利益率は３5％と想定より高水準 2024年7月期 2025年７月期 2026年7月期 (百万円) １Q ２Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 売上高 212 279 288 291 336 337 308 297 290 348 549 売上原価 75 93 70 96 127 152 124 138 102 98 195 売上総利益 137
Slide 17: 売上高 既存顧客・新規顧客別
2026年7月期3Q セグメント別業績 売上高（カスタムAIソリューション事業） 既存顧客・新規顧客別 • 新規顧客 271百万円 - 資本業務提携をしたSBIからの大型案件の貢献により２Q時点より増加 • 既存顧客 917百万円 - 引き続き、高い信頼とプロジェクト継続率を誇る。また、生成AIテーマ等でのアップセル・クロスセル提案も好調 (百万円) 1,280 1,188 1,071 400 271 207 790 150 新規顧客 売上高 既存顧客 売上高 864 879 917 639 2023年7月期 2024年7月期 2025年7月期 2026年7月期 Note: 既存顧客とは、前年
Slide 18: 人員数（カスタムAIソリューション事業）の推移
2026年7月期3Q セグメント別業績 人員数（カスタムAIソリューション事業）の推移 • 2026年7月期の採用は正社員数が10名純増目標、3Q末時点では前期末比で9名純増と増加傾向 • 売上増加に対応して、引き続き人材獲得と新卒・若手人材の育成に注力 - 採用だけでなく、事業提携やＭ＆Ａによる人員獲得活動も行う • 非正規は新卒採用を視野に入れた大学院生等のパートタイムエンジニアが中心 社員数(人) 60 56 56 3 54 54 53 53 52 3 6 5２ 51 9 49 5 2 2 9 47 48 48 5 3 9 13 9 6 7 44 7 9 9 11 9 9 9 9 6 9
Slide 19: 全体事業評価（カスタムAIソリューション事業）
2026年7月期3Q セグメント別業績 全体事業評価（カスタムAIソリューション事業） • AIコンサル開発が既存顧客からの継続やアップセル受注で好調に推移 • 衛星データ解析案件は、特定顧客に集中して仕込み中で下期に拡大目指して活動中 • 組織面では、エンジニアの採用状況が改善し、３Qまでで９名純増、システム開発会社のM&Aを1件実行 継続顧客からの受注案件は予定通り順調に推移。生成AI案件が大型化 カスタムＡＩソリューション事業 し長期継続見込み。コンサルファームとの連携等、他企業との協業も進捗。 ◎ AI活用コンサルティング・AI開発サービス マーケットが拡大している生成AIや、SBIと
Slide 20: 3Q業績（デジタルマーケティング事業）
2026年7月期3Q セグメント別業績 2026年7月期 3Q業績 （デジタルマーケティング事業） • 売上高 889百万円 前年比△174百万円 - プラットフォーマーからの売上が減少、受注回復に時間を要している。 直近の営業状況では、Googleや広告代理店との事業提携による受注獲得の効果が出つつある。 - 競合対策及びマーケットシェア獲得を優先し、データ分析・AI活用を強化した営業施策を開始 • 営業利益 52百万円 前年比△ 69百万円 - 粗利率は維持しているが、売上減少の影響で営業利益が減少。 2025年 2026年 前3Q比 前3Q比 (百万円) 7月期3Q 7月期3Q 増減額
Slide 21: 四半期推移（デジタルマーケティング事業・詳細）
2026年7月期3Q セグメント別業績 2026年7月期3Q 四半期推移（デジタルマーケティング事業・詳細） • 売上高 378百万円 マーケ売上が年度末の3月に増加 • 営業利益 36百万円 ３Q売上増加の影響で営業利益は改善 2025年7月期 2026年7月期 (百万円) 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 売上高 352 381 331 248 286 225 378 売上原価 200 203 192 130 159 119 224 売上総利益 151 179 139 118 126 106 153 売上総利益率 43% 47% 42% 48% 44% 47% 41% 販管費 10
Slide 22: 参考 質疑応答
2026年7月期3Q 連結業績 参考 質疑応答 • 投資家の皆様から寄せられる代表的な質問について、ご回答します Q1) 衛星事業の見通しについて A1) 残念ながら、第２期宇宙戦略基金については採択されませんでしたが、業績影響はありません。 今後の事業展開に向けては、安全保障関係のプロジェクトが順調に推移しており、引き続き同分野に注力し、次期の大型開発 案件の獲得に向けて動いています。 Q2) デジタルマーケティング事業について A2) すでに５月にSBIグループへ当該事業の譲渡契約を締結しております。現在手続き中で、来期より連結対象外となる予定です。 7月の臨時株主総会で売却が可決された場
Slide 23: 目次
目次 １. 2026年7月期3Q 連結業績 2. 2026年7月期3Q セグメント別業績 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 23
Slide 24: 設立からの業績推移
補足情報 設立からの業績推移 • 創業から10年。売上高及び営業利益が創業来の最高値を更新。営業利益は前期比2倍と大幅増益 • 内閣府主催宇宙開発利用大賞を史上初の３回連続受賞。衛星AI事業が急進 2,9０0 • 2025年 SBIホールディングスと資本業務提携を行い、金融領域に参入 2,593 (業績予想) 2,078 売上高(百万円) 営業利益(百万円) 968 1,071 790 500 (業績予想) 354 419 401 178 66 276 218 283 12 55 26 56 70 152 4 -166 -156 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 20
Slide 25: 中長期展望 Ridge-i 創業からの流れと未来
補足情報 中長期展望 Ridge-i 創業からの流れと未来 AI・最先端技術の ”First Ask” となり、 日本を代表するテックベンチャーとして、高みを目指し続ける SBI HDとの M&Aでデジタル 資本業務提携 マーケティング （2025年） Phase３ 事業展開 ＜インフラ展開＞ （2024年） 社会に使われ続ける 衛星解析AI システムを提供する 創業 事業開始 上場 （2016年） （2018年） （2023年） Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ AIと相性の良い、高成長市場に 自身で課題仮説を持ち、展開する Phase１ ＜知見の習熟・アライアンスの構築＞ 業界リーダー
Slide 26: 中長期展望 Phase2 AI活用知見の展開
補足情報 中長期展望 Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ AI活用のノウハウをグループで集結し、AIと相性の良い高成長市場に展開し、影響圏を広げる Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ Phase１ ＜知見の習熟・アライアンスの構築＞ 顧客との 衛星データ デジタル 生成AI事業 マーケティング 金融領域 共同事業会社 解析AI事業 事業 ・ ・ ・ 年１ペースで M&Aを使い 事業拡大を ジョイント 好調な SBIとの 業界知見・ 目指す ベンチャー 社内事業のスピンオフ 業務提携 顧客を獲得 カスタムAI Center of AI Excellence ソリューション AI活用ノウハウを
Slide 27: 会社概要
補足情報 会社概要 経営陣 代表取締役社長 創業者 柳原 尚史 会社名 株式会社Ridge-i (リッジアイ） 常務取締役 市來 和樹 取締役 中井 努 所在地 東京都千代田区大手町 1-6-1 社外取締役 西村 竜彦 社外取締役 木下 祐介 事業内容 カスタムAIソリューション事業 社外取締役 木村 紀義 人工衛星データ解析AIの開発提供 社外取締役（常勤監査等委員） 松本 範平 社外取締役（監査等委員） 櫟本 健夫 デジタルマーケティング事業 社外取締役（監査等委員） 齊藤 友紀 人員数 101名 （連結） 2026年4月時点 技術顧問 牛久 祥孝 （マルチモーダル） 玉木 徹 (画像処理
Slide 28: Ridge-i創業の背景
補足情報 Ridge-i創業の背景 技術追求とビジネス活用を両立した最高峰のソリューションを社会に届けたい Mission AI・先端技術を用いたソリューションで ビジネス課題・社会課題を解き、より良い社会を創る。 私たちは、パートナー企業との対話を通じ、 さまざまな技術を組み合わせた最適なシステムを提案し、 作り上げることでDXを実現するソリューションカンパニーです。 技術の高みと、ビジネスインパクトの高みが両立した 最高のソリューション 「Ridge」 を目指し続けます。 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. ©2023 28
Slide 29: カスタムAIソリューション事業
補足情報 カスタムAIソリューション事業 企業のニーズに合わせたカスタムメイドのAIソリューションの提供 カスタムAIソリューション事業 AI活用コンサルティング・ 人工衛星データ AI保守運用 AI開発 AI解析 （MLOps）1) 主な契約 主な契約 主な契約 • 運用保守、追加学習支援 • 衛星活用アドバイザリー契約 • DX、AI活用アドバイザリー • AIの使用量、利用台数に • GRASP EARTH Forest • AIシステム提案 応じたライセンスフィー レポートの提供 • AI PoC、プロトタイプ作成 • パートナー企業の事業収益に • AI解析エンジンの開発 • AIシ
Slide 30: カスタムAIソリューション事業 主要顧客
補足情報 カスタムAIソリューション事業 主要顧客 リーディングカンパニーとの共同事業を多数実現 様々な業界に共通するDX/AIの課題をノウハウ・知見を活かして効果的に解決 (一部抜粋 順不同) AI活用コンサルティング・開発サービス 衛星解析AIサービス ■主なDX/AI テーマ 実績 ■主な衛星テーマ実績 デジタルプラットフォーム構築、生成AIによる業務改革、広告スケジュール最適化、SCM最適化 新規事業、光学・SAR分析 エネルギー需要予測、予知保全、製品検査、制御自動化、安全支援、動画解析、 職人技の形式知化 車両検出・環境変化 JAXA 国土地理院 セブン-イレブン・ジャパン 日鉄エ
Slide 31: 生成AI開発プロジェクト実績・進行中一覧
補足情報 生成AI開発プロジェクト実績・進行中一覧 活用モダリティ: 文 テキスト 画 画像 表 テーブル フェーズ: 構想・企画 開発/PoC パイロット利用 運用・保守 ・改善 顧客接点・新規事業/サービス創出 設計・エンジニアリング 業務効率化・ナレッジ活用 文 消費者向けスマホチャットアプリの開発・保守運用 進行中 文 設計品質向上のための社内技術知見検索ツール 文 ブランド関連社内問合せ対応支援ツール 大手消費財メーカー 運用・保守 ・改善 大手自動車メーカー 開発/PoC 大手電機メーカー 開発/PoC 文 チャットアプリの会話ログ分析ツール 進行中 文 表 FMEA自動生成による
Slide 32: 数理最適化技術の開発・導入事例
補足情報 数理最適化技術の開発・導入事例 Ⅰ. 製造・サプライチェーン Ⅱ. 施設・空間設計 Ⅲ. 計画・組織オペレーション 荷積み計画の自動立案 物流倉庫レイアウトの自動生成 保全・工事スケジューリング ▸ 物流倉庫運営企業 ▸ 倉庫建設・設計会社 ▸ プラント設備保全部門 3D Bin-Packing × 自動出荷システム連携で自動化 敷地から倉庫の柱割・通路等を自動設計 作業者割当と優先度を踏まえた日常保全の計画生成 期待効果: 積載効率 向上 / 輸送回数・燃料費 削減 期待効果: 設計工期 短縮 / 資材コスト 削減 期待効果: 処理工事件数 増加 / 配置効率 改善 生産・配送の統
Slide 33: 事業環境① AIの市場規模
補足情報 事業環境① AIの市場規模（国内AIビジネス市場） • 国内のAI市場は2021年の1.1兆円から2027年に1.9兆円と成長を見込む • 中でもAI構築サービスは、2027年に9,637億円と大きなシェアを占める • 大手SIや総合コンサルファームも市場参入しており、高付加価値化と業界特化が必要 サービス市場 (億円) アプリケーション市場 CAGR 20,000 プラットフォーム市場 9.3% 19,787 AI構築サービスの市場規模 18,676 17,423 2027年に1.6倍 16,081 9 251 15,000 14,629 50 162 3 10,429 421 1
Slide 34: 事業環境② 生成AIの市場拡大
補足情報 事業環境② 生成AIの誕生により、参入できるマーケットが急速に拡大 • 全業種でAI・DX活用戦略のアップデートが起きており、コンサルテーションニーズが拡大 • 当社の強みである戦略策定力とマルチモーダルAIの実績により、提案機会が非連続に増加 生成AIの市場規模は年47%で急拡大 当社の生成AI関連プロジェクトは急増中 生成AIの需要額見通し (日本) 2025年7月期の生成AI関連の取り組み 一例 生成AI基盤モデル 情報検索システムを利用した製造現場における開発・ 株式会社 設計業務の効率化、及び設計開発部門における生成 生成AI関連アプリケーション 17,774 SUBARU
Slide 35: 事業環境③ 人材不足の解消
補足情報 事業環境③ 人材不足の解消及び熟練作業員の知見・ノウハウを支援するAI • 日本の人材不足は2035年には1,775万時間/日と見込まれる。中でも、製造業に多い専門的・技術的職業従事者の 不足は302万時間/日となり、AIによる生産性の向上が期待されている • 投資余力のある業界は限られており、またAIだけで簡単に解けるテーマは少なく、総合的な提案力が重要 職業別に見た人手不足 365万時間 302万時間 (万時間/日) 需要 不足 供給 不足 8,000 供給－需要 154万時間 7,387 7,022 7,440 7,138 専門的・技術的職業従事者の 7,000 266万時間
Slide 36: 事業環境④ AI市場の課題 低いAIプロジェクト成功率
補足情報 事業環境④ AI市場の課題 低いAIプロジェクト成功率 • 日本のAIプロジェクトの成功率は3%と低く、AI導入が実用まで進まないことが課題 • AIプロジェクトの進め方を熟知し、費用対効果を満たすプロジェクトを設計できるプレーヤーが必要 国内のプロジェクト成功率は3% Ridge-iの考える課題仮説 AI導入相談 国内のプロジェクト成功率が低い理由 100 ▲40% 顧客企業側の課題 目的とAIの AIの使い道が 不一致 わからない • 投資対効果を見据えたAIプロジェクトを 60 設計できる人材不足 スコープ・ 定義の課題 費用対効果が見合わない ▲40% システム開発側の課題
Slide 37: 事業環境⑤ 人工衛星データ解析AI市場
補足情報 事業環境⑤ 人工衛星データ解析AI市場で、国内のリーディングポジションを狙う • JAXA 宇宙戦略基金１兆円と、宇宙関連会社の上場で市場の関心は急拡大 • 官需を中心としたマーケットで、安全保障と環境テーマでの衛星データ利用ニーズが増えている 当社のマルチバンド対応衛星解析AIに 地球観測市場は2.5兆円と８倍成長が見込まれる 分析依頼及び協業提案が急増 (M$) 2040e 30,000 地球観測 内閣府主催 Ridge-iのマルチバンドAI 宇宙開発利用大賞 $25,273M 日本初の 25,000 ３連続受賞 X/C/Lバンド 20,000 バンド 波(長帯 14,227 遠
Slide 38: AI活用コンサルティング・AI開発（事例）SBIグループ
補足情報 AI活用コンサルティング・AI開発（事例） SBIグループの全体AX戦略の策定から推進までトータルで支援 概要 概要 SBIホールディングス株式会社様と連携し、グループ全体のAX戦略の策定 株式会社SBI証券様と連携し、チャット機能をAIエージェントと最新のUX設 から実行支援までを一体で推進。 計で刷新。ユーザーにとって使いやすく分かりやすいサービスの実現を目指す AIネイティブ組織変革により、意思決定の質とスピードを高め、全社的なAX 推進体制の構築を支援。 取り組み内容 取り組み内容 ✔ AX戦略策定 ✓生成AIとユーザー接点を組み合わせたサービス設計 経営層と連携し、グループ
Slide 39: AI活用コンサルティング・AI開発（事例）AIごみクレーン
補足情報 AI活用コンサルティング・AI開発（事例） 「AIごみクレーン」 ごみ焼却運転を完全自動化 概要 荏原環境プラント株式会社様との共同プロジェクトにより、AIを活用したごみ 質認識技術を開発。 ごみピット内の多種多様なごみをカメラで捉え、AIによって撹拌状況などを識 別し、高度制御装置でピット内のクレーン操作を判断、自動運転を実現。 自動化開発において重要課題であった「運転員の眼」の代替に対し、ディー プラーニングを用いたごみ識別AIの開発に成功。 プロジェクトの成果 ✔ ごみ質をピクセル単位で認識し、ごみピット内のクレーン稼働時間の9割 を自動化 ✔ 熟練オペレータのノウハウを再現
Slide 40: 人工衛星データAI解析（事例）RIDGE DUAL AI
補足情報 人工衛星データAI解析（事例） 「RIDGE DUAL AI」 大規模地物変化分析AIプロダクト AI × 衛星データ × 地理変化 中・低分解能 広範囲撮像画像 高分解能時系列画像 RIDGE DUAL AIの特徴 ✔ 安価な中・低分解能光学衛星画像によるマクロ分析AIを活用して、詳細 分析エリアを抽出。 RIDGE DUAL AI ✔ 高価な高解像度光学衛星画像をミクロ分析AIにて詳細解析し、建物等 の物体検出や変化検出をすることで、大局的な変化を高速で把握し、か つ詳細な分析も可能。 マクロ分析AI ミクロ分析AI 主な実績 ✔ 第６回宇宙開発利用大賞 国土交通大臣賞を受賞（2
Slide 41: 人工衛星データAI解析（事例）Ridge SAT Image Analyzer
補足情報 人工衛星データAI解析（事例） 「Ridge SAT Image Analyzer」 ▽ソーラーパネル検知 ユーザー自身でAIモデルの学習・推論が行える衛星画像解析AI Imagery©Maxar Technologies. Processed by Ridge-i Ridge SAT Image Analyzerとは？ 衛星画像から、任意の対象物の検 ▽船舶検知・船種分類 知・分類が可能なAI。 衛星画像 ユーザーの入力に応じて、RSIA内 （光学・ AI解析 （光学画像） で最適な画像分割や前処理・後処 SAR) 理を選択し、自動実行。 解析結果 (shp等) また、ユーザー自身
Slide 42: AI保守運用（事例）電子顕微鏡画像AI
補足情報 AI保守運用（事例） 電子顕微鏡画像から画角に写っていないパーツの 位置を推定するAI技術 活用シーン ✔ 半導体製造・研究開発における外観検査 概要 画角外パーツの位置推定により、検査対象の特定を効率化 電子顕微鏡を利用した半導体製造工程における外観検査では、高精度か つ効率的な位置合わせと検査の自動化が求められる。 ✔ 製造ラインにおける高精度位置合わせ（アライメント） 日本電子株式会社様との共同プロジェクトにより、画角内に写っていない 位置合わせ工程の自動化により、人手作業の削減と作業の標準化を実 パーツの位置を周辺情報から高精度に推定するAI技術を開発。 現 従来、熟練技術者