Zen Intelligence株式会社

# 会社概要
弊社は「東洋経済のすごいベンチャー100」「Forbes 2024年注目の日本発スタートアップ」に選ばれたアーリーフェーズのスタートアップです。

「Physical AIで、基幹産業を変革する」パーパスの元、建設業・小売・飲食・インフラ管理業界等の、現場があり社会を支える産業への技術革新を加速させるスタートアップです。
現在起きているホワイトカラーの領域を中心としたLLMによるAI革新から取り残されている基幹産業に対して、現場データを取得するデバイス・構造化しアプリケーション化するAI・そして言語情報を処理するLLMを統合したプロダクトで現場から産業を変えていく企業です。

既存プロダクト「zenshot」の強い引き合いと機能要望の増加への対応と、新事業「zenshot AI」の立ち上げを同時並行で進めています。
「zenshot」の提供により、「建築工事の現場データを網羅的に保有する唯一の企業」というポジショニングを構築できてきており、そのデータを梃子に新規事業も立ち上げるダイナミックなフェーズです。

# プロダクト『zenshot』の概要
機械学習と画像処理を活用したB2B SaaS「zenshot」を提供しています。
建築現場で撮影された360度動画から、画像処理AIを用いて建物内部のストリートビューを生成し、これによって遠隔からの現場管理と網羅的な工事記録の自動作成を可能にしています。
業界最大手の複数社ハウスメーカーから全国の地方工務店まで多岐に渡る企業に導入され始めPMFしております。

▼プロダクトページ
https://zenshot.jp/
▼PV
https://www.youtube.com/watch?v=vuAh6vkaSgg

# 新規事業『zenshot AI』
PMFを達成した遠隔現場管理SaaS「zenshot」で蓄積した国内最大級――累計3,000時間・40 TB超の5.7K 360度動画――を基盤に、現場特化型Large Vision Language Model「Field Expert AI」を核とする新規事業「zenshot AI」を始動しました。
複数の大手住宅メーカー・建設会社と連携し、AI／クラウド前提で現場空間と業務をリアルタイムに最適化する“Physical AI”を建築工事へ実装し、
ベテランの知見が現場から失われ、新人の質低下や早期離職が進む課題に対し、データ駆動型の生産管理を建設業へ展開し、熟練技能をAIに蓄積・共有して技術伝承と業務標準化を促進しながら、生産方式を刷新し飛躍的な現場力向上を実現します。

# 技術スタック
- フロントエンド: TypeScript / Next.js / React
- バックエンド: Python / FastAPI
- モバイル: Swift / Kotlin / React Native
- データパイプライン: Python / C++
- データオーケストレーションFW: Dagster
- インフラ環境: AWS
- IaC: AWS CloudFormation
- データベース: PostgreSQL
- その他: GitHub / Datadog

# 事業の目的

従来の建設業は主にマンパワーによって管理・運営されてきました。
1日の大半の時間を費やして現場監督が現場を見に行き、写真をひたすら撮るため、残業時間が多く、また、確認できない工事や記憶漏れが多いのが実態です。
この問題を解決するため、当社はHWと独自の画像処理AI技術を使用して「現場にいる職人さんにカメラを持って現場を歩くだけで簡単にデータ取得」できるようにし、「構造化データに変換する機械学習パイプラインによって、自動で建物内部をストリートビュー化し、現場全体を遠隔から簡単に把握」できるようにすることで、
業務効率化と工事品質の向上を実現しています。

マクロで見ると、働き手が減り続け、残業規制が2024年から適用されながらも、施主（住宅工事を発注しそこに住む一般消費者）のニーズの多様化・厳しい工事のチェックの増加、が起きており、今までとは一線を画した、効率化と工事品質の向上が急務になっています。
その両立を実現するのがzenshotの役割になります。

建築現場という物理空間のデータを取得し、構造化データに変換するには、**HWと高度なML技術が求められ、ロボットやAIの研究をおこなってきたメンバーが立ち上げた弊社がやらなければ、建設DXが業界全体として失敗する、という強い自負と責任感**を持って事業を推進しています。

下記のような現場・経営・業界の課題を解決するため、事業を行なっています。

# 既存事業zenshotの解決しているペイン

## 現場の課題＝ライトサクセス：移動時間の削減と確認頻度向上による無駄な工事費の削減

フォーカス市場である、大手ハウスメーカや工務店の現場監督は複数同時に10棟ほどの一軒家の工事を担当するため1日の半分以上を車での移動に費やし、日中現場を回った後に事務処理をしているため、残業が常態化しています。一方で、2024年から残業規制が建設業にも適用されるため働き方改革/残業削減が急務です。
また、現場単位で見ると、1つの現場に監督が訪れるのは週に1回程度で、その間に設計意図と異なる工事が実施されることが頻発しています。昨今の物価高による資材費の高騰により利益が圧迫されている中で無駄な作り直しを削減するコスト削減が急がれています。

zenshotを利用すると、
監督ではなく現場にいる職人が撮ったデータを解析してストリートビュー化するので、
監督が遠隔から現場を管理でき、移動時間が引き起こす残業の削減できます。
また、現場監督による確認頻度が向上し、確認不足による無駄な工事費の削減できるため、
日々現場で使われるサービスになっております。

## 経営の課題＝ディープサクセス：商圏の拡大とビジネスモデルの転換
国内市場において人口減少が見込まれるため、大手は海外進出し日本と同様のクオリティの住宅工事を実施し商圏をグローバルに広げること、中小は商圏を他の都道府県に広げることと、ビジネスモデルを転換し工事だけでなく工事中のデータを元にリフォームやメンテナンスを提供しビジネスモデルをフローからストックに転換すること、が課題となります。

大手に対しては日本にいる品質管理部が海外の工事を遠隔管理すること、中小に対しては工事中のデータを元に施主（住宅工事を発注しそこに住む一般消費者）に対してデータを元に壁や床の中等のデータを元にした正確なアフター対応ができようになること、を可能にします。

## 業界の課題
上述した現場/経営の課題はあくまで弊社の顧客であるハウスメーカや工務店の課題ですが、エンドユーザにあたる施主（住宅工事を発注しそこに住む一般消費者）が強く感じる課題が存在します。
施主にとって一生に一度の買い物にも関わらず、現場監督が週に1度程度しか現場に来ずトラブルが起きやすい壁や床の中などの隠蔽部や配管・配線がチェックされないまま監督が見れない状態になることが常態化しておりトラブルにつながっています。
また、施主の要望自体がインターネット上での知識共有によって多様化し、工事の品質を見る目も厳しくなっています（特に最近はInstagramで工事中の我が家の状態や設計、トラブルを共有するアカウントや工事中のチェックポイントを伝えるYoutuberが無数に存在します。）。

そのような状況下で、監督が毎日現場を確認できるツールを提供することでエンドユーザに対しても大きなメリットを提供できますし、ハウスメーカ・工務店も品質管理体制をアピールして受注率を増やすことにつながります。

# 新規事業zenshot AIの解決するペイン
既存事業はより現場寄りの課題解決をしていますが、新規事業はよりエンタープライズの経営者寄りの課題解決を目指しております。
エンタープライズ（売上数千億~数兆円の大手ハウスメーカー）の経営者において利益改善が急務ですが、製造業と違い、生産データというものが存在していません。

製造業ではIoTにより、この部品の個々をどの機械がいつ製造したのかが全てデータ化され、不良品があるとどの工程が原因なのかつぶさに解明されて生産性が向上されてきました。
国内市場規模1位の製造業が過去20年間で生産性を着実に向上させているのに対し、2位の建設業の生産性は停滞しています。
その理由として、住宅工事において全く生産データが取得されていないという問題があります。

そこで、今までzenshotを提供してきた中で蓄積されたデータをもとに機械学習モデルを学習し、「どの部材が図面上のどこにいつ取り付けられたか」の生産データのデータ基盤を提供し、それを元に顧客が「この監督はこの工事において工事遅延が発生する」「この職人はこの工事が得意」「この図面はこの工事でミスが出やすい」等の分析を行えるようにすることを目指しています。

この提案が住宅工事の生産性を飛躍的に向上しうるという期待から大手から引き合いを多くいただいております。

## チーム
- テクノロジーの事業化に長けたビジネスチーム
未踏出身でありながら外資系戦略コンサル出身の野崎やVC/CFO経験者で3D Computer Visionスタートアップを上場まで牽引したメンバー、業界トップの上場AIスタートアップのトップセールスといった、
AIの事業化に長けたビジネスチームが事業を牽引しております。
- AI/HWの専門性と、プロダクト開発力を両立する開発チーム
2名のKaggle Master、AI SaaSスタートアップを上場まで牽引したCTO、ロボットスタートアップのCTOといった非常に専門性が高いAIエンジニアと、
freee社のリードWebエンジニア/PdMの経験者、大学初スタートアップの初期メンバーとしてM&Aされるまでプロダクトを成長させたエンジニアといったプロダクト開発に長けたWebエンジニアが、
両輪となり、とはいえ、チームをかっちり分けずAIもWeb側もフルスタックに開発をしています。

# 求めている人物像
- 事業視点を持ち、技術で抽象度の高い課題に挑むことに喜びを感じる方
- 課題の本質に向き合い、自ら手を動かして解決したい方
- 理想に向けて組織やプロダクトをドライブしてきた、またはそうしたいという強い意思がある方
- 所属組織で実績を積んできたが、より大きな裁量と挑戦機会を求めている方