東京都港区に所在する、2018年設立・社会保険被保険者数18名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
- 所在地
- 〒107-0052 東京都 港区 赤坂1丁目14番14号
- 法人番号
- 2010001192684
- 所在ビル
- 第35興和ビル(31 社)
東京都港区に所在する、2018年設立・社会保険被保険者数18名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
法人向け(製造業・建設・土木)
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。
bestat株式会社は、東京大学工学系研究科松尾研究室発の3D画像処理AIスタートアップとして、「リアルとデジタルが繋がる時代をつくる」ことをミッションに掲げ、3Dデータの取得・生成・処理・活用をEnd to Endで支援するAIクラウドサービス「3D.Core」シリーズを提供しています。同社の主要サービスである「3D.Core」は、複数の特許取得済み3D画像処理技術をコアとし、現場で取得したデータから高精度な3Dモデルを自動生成し、AIエージェントによる業務活用までを一気通貫で行うプラットフォームです。撮影から生成・処理・活用までをクラウド上で自動化し、最短即日で高精度な3Dデータの活用を実現します。特にAIエージェントは、各クライアントの業務フローに沿ってデータ整理や解析を支援し、現場での3D活用をラストワンマイルまで届けます。 具体的なサービスとして、「3D.Core CAD Agent」は、2D図面(手書き、古い紙図面、PDF含む)をアップロードするだけで、AIエージェントが図面を理解し、不足情報を対話で確認・調整しながら3D CADモデルを生成します。これにより、既存の設計資産を再活用し、3D化の手間や工数を大幅に削減、社内外での認識ズレを防ぎます。また、「3D.Core for Point Cloud」は、大容量で扱いにくい点群データを、軽量かつ高品質で計測可能な3Dデータに変換するサービスです。重い点群データの軽量化(1/10程度まで)、高精度なノイズキャンセリング、点群からCAD用データへの変換などを実現し、インフラ点検や工場シミュレーションにおける作業効率を飛躍的に向上させます。 同社は、橋梁メーカー、自動車部品メーカー、電子部品メーカー、インフラ建設企業といった製造業やインフラ業界の顧客を中心に、デジタルツイン構築、設備保全、製品開発、販促強化など幅広い用途で3Dデータ活用を支援しています。例えば、マックス株式会社のWebページでは3Dデータ埋め込みによりページ滞在時間が8.4%増加し、IHIインフラシステムでは鋼橋の保守・補修のデジタル化に活用されるなど、具体的な実績を上げています。データ再現精度は最大誤差1%を誇り、寸法・公差を忠実に再現する高精度なデータを提供。情報セキュリティマネジメントシステムISO/IEC 27001:2022認証も取得しており、高い倫理と信頼性をもってユーザーデータを保護しています。
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。
bestat株式会社の直近の動向として、2025年8月にガウシアン・スプラッティング機能の改良と関連特許の取得を発表し、同年9月には2D図面から自動で3Dデータを生成する「3D.Core for CAD」を正式ローンチしました。10月にはIHIインフラシステムによる鋼橋保守・補修のデジタル化への「3D.Core」活用が公表され、NVIDIA学生アンバサダープログラムへの技術支援も実施。同月にはシリーズAラウンドを1億円でファーストクローズし、12月には点群・メッシュからの円筒形状自動検出技術で特許を取得しました。2026年1月には新ミッション「リアルとデジタルが繋がる時代をつくる」を制定してコーポレートサイトをリニューアルし、「3D.Core for Point Cloud」を正式ローンチ。2月には対話型AIエージェントが3D CADモデルを生成する「3D.Core CAD Agent」の提供を開始しました。3月にはSLAM方式のSfMアルゴリズムによる3D再構築の安定性向上を発表し、4月には「デジタルツインビューワー」と「重畳機能」を同時リリース。5月には深度推定AIアルゴリズムを3D.Coreに実装し、6月にはファイル変換・ダウンロード機能の大幅アップデートとデジタルツインビューワー上での工場設備干渉チェック機能を発表しました。7月にはシリーズAラウンドを総額3.1億円でクローズしています。
決算によると、純利益は2024年12月期の-268万4,000円から2025年12月期には-2,011万8,574円と赤字幅が拡大していますが、総資産は1億3,064万円から2億3,970万7,138円へ、純資産は7,708万8,000円から1億5,726万4,650円へと増加しています。社会保険被保険者数は2025年5月の7名から2026年7月には18名へと11名(約157%)増加しています。
これらの動向から、bestatは3D画像処理AIの中核技術を特許取得で固めながら、CAD生成や点群処理、デジタルツイン機能を次々と製品化し、資金調達と人員拡大を並行して事業拡大を進めている時期にあたります。
この要約は 2026-08-05 に AI が公開情報をもとに生成しています。 対象イベント 17 件。 事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
純利益
-2,012万円
総資産
2.4億円
社会保険被保険者数
18人 · 2026年8月
30期分(2024/03〜2026/08)
ROE単体
-12.79% · 2025年12月
2期分(2024/12〜2025/12)
ROA単体
-8.39% · 2025年12月
2期分(2024/12〜2025/12)
自己資本比率単体
65.61% · 2025年12月
2期分(2024/12〜2025/12)
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bestat株式会社は特許3件・商標1件を保有しています。商標は電子機器・ソフトウェア(第9類)、特許はコンピュータ技術などの分野が中心です。
特許
3件
審査中・消滅含む 4件
意匠
0件
審査中・消滅含む 1件
商標
1件
登録・現存
3件
審査中
0件
満了
0件
消滅
0件
拒絶・取下げ
1件
3D.Core
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
プログラム、情報処理装置、および情報処理方法登録2025・請求項10項
点群データから抽出された円筒候補に対して、検証を行わない場合に比べて誤検出を抑制し、円筒検出の精度と信頼性を向上させる。
プログラム、情報処理装置、及び適応密度制御方法登録2025・請求項7項
撮影画像に表現されていた物体の詳細を再現するのに適した3Dガウシアンの適応密度制御
データ基準日: 2026年8月6日確認分
学習装置、サーバ装置、及びプログラム登録2023・請求項8項
複数の視点のそれぞれから物体を撮影して得られる画像を教師データとして、仮想空間におけるその物体の立体モデルを推定する機械学習モデルを学習させる際に、各画像からそれぞれ背景を削除する処理を不要にする。