東京都中央区に所在する、2019年設立・従業員（被保険者）1名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒104-0061 東京都 中央区 銀座７丁目１３番６号サガミビル２階
- 法人番号
- 1020001130157
- 所在ビル
- サガミビル(901 社)
東京都中央区に所在する、2019年設立・従業員（被保険者）1名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
法人向け（製造業）
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合は お問い合わせください。
ENJYN株式会社は、「技術を進化させ、社会に実装する」という理念のもと、研究、開発、設計業務に関するコンサルティングおよび請負サービスを提供しています。同社は、特に機械学習と最適化技術を組み合わせることで、製造業や研究開発分野における顧客の課題解決を支援しています。主要なサービスとして、「外挿できる機械学習モデル」と「最適設計」を提供しています。外挿できる機械学習モデルは、従来の機械学習が苦手とする学習データ範囲外（外挿範囲）の予測を可能にする独自の特許技術（特許第6999207号、特許第7039090号）です。この技術は、変数の単位や現象に関する詳細な知見を必要とせず、データのみからパイナンバー（無次元量）を自動生成し、外挿可能な「デジタル法則」を構築します。これにより、新製品開発など、過去のデータにない条件での予測信頼性を大幅に向上させ、顧客の「応用力」を強化します。また、「最適設計」サービスでは、物理シミュレーションや実験データ、1DCAEモデルなどを活用し、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて多目的最適化を実施します。これにより、複雑な設計課題において、人間では発見が困難な最適な設計解を短時間で探索し、イノベーション創出を支援します。同社は、Pythonとオープンソースライブラリを活用し、効率的かつ費用対効果の高いソリューションを提供しています。さらに、「パイナンバーによる仮説検証」手法を通じて、想定と異なる現象が発生した場合に、人の知見を見える化し、短時間で現象を特定する支援も行っています。これは、システムズエンジニアリング、MBD、1DCAEといった設計摺り合わせ手段に、パイナンバーと機械学習を組み合わせることで、問題解決および製品設計プロセスの機能向上を目指すものです。同社の技術は、日本機械学会での論文発表やRecurDyn Users’ Conferenceでの講演、専門誌への記事掲載など、学術的・業界内での高い評価と実績に裏打ちされています。これらのサービスを通じて、同社は顧客企業の設計組織の効率化、迅速な問題解決、そして持続可能な産業化と技術革新に貢献しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
従業員数（被保険者）
1人 · 2026年7月
32期分（2023/12〜2026/07）
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ＥＮＪＹＮ株式会社は特許2件を保有しています。特許はコンピュータ技術などの分野が中心です。
特許
2件
登録 2
データ解析方法、データ解析装置、及び、データ解析プログラム登録2022・請求項13項
予測対象の説明変数に対して未知の目的変数を予測するときの予測性能を向上させることを可能とするデータ解析方法
データ解析方法、データ解析装置、及び、データ解析プログラム登録2021・請求項13項
変量とパイナンバーとの間の方程式を閉じるための条件を付加せずに、パイナンバーの数値データであるパイナンバーデータベクトルを、変量の数値データである変量データベクトルに変換することを可能とするデータ解析方法
