東京都渋谷区に所在する、2016年設立・従業員(被保険者)23名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
- 所在地
- 〒150-0012 東京都 渋谷区 広尾1丁目10番5号
- 法人番号
- 2010401127083
- 所在ビル
- 日興パレス広尾プラザ(30 社)
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東京都渋谷区に所在する、2016年設立・従業員(被保険者)23名のIT・ソフトウェア(AI・データ分析)企業。
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法人向け(製造業・物流・運輸・医療・ヘルスケア・広告・マーケティング・メディア・エンターテインメント)
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。
アセントロボティクス株式会社は、最先端のAI技術とデジタルツイン技術を核に、知能ロボットシステムと認識ソリューションの開発・提供を行う企業です。同社は、AI技術を駆使して人間に近い柔軟かつ自律的な動作が可能な知能ロボットシステムを開発しており、特に逼迫する流通・物流現場における様々な課題解決に貢献しています。具体的な製品としては、複雑なプログラミングなしで容易に導入でき、様々な材質・形状のワークで動作するロボットピッキング用AIソフトウェア「アセントピック」や、多様な商品情報(サイズ、形状、見た目、重量、文字情報等)を取得しロボットピッキングを支援する「物流向けAIピースピッキング」、多種多様な複数の物体を容器や空間に最密/準最密に充填する「パッキングシミュレーター」を提供しています。 また、同社はデジタルツイン技術にも注力しており、最先端技術を用いて自動生成した高品質・高精細な3DデジタルアセットをAIモデル学習データとして活用しています。これらの3Dデータは、デジタルマーケティング、エンターテインメント、ゲーミング業界の常識を覆し、デジタルツインやメタバースの加速に寄与するものです。 アセントロボティクスは、アルフレッサ株式会社との資本業務提携を通じて医療・医薬品業界向けのAIソリューション推進を図るほか、株式会社ブリヂストンとも資本業務提携を結び、生成AIを活用したAI開発や人工筋肉を搭載した新たな知能ロボティクスシステムの開発にも取り組んでいます。これらの取り組みは、同社の技術が幅広い産業分野に応用され、社会の様々な課題解決に貢献する可能性を示しています。同社のビジネスモデルは、自社開発のAIソフトウェアとロボティクス技術を基盤とし、製造業や物流業、さらには医療、エンターテインメントといった多様な顧客層に対し、効率化と自動化を実現するソリューションを提供することにあります。リアル世界とデジタル空間を融合させる「リアルメタバース」の実現も視野に入れ、未来の社会インフラを支える技術革新を推進しています。
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。
垂直多関節ロボット用のソフトウェア
純利益
8,405万円
総資産
4.1億円
従業員数(被保険者)
23人 · 2026年7月
31期分(2023/12〜2026/07)
ROE単体
—% · 2024年12月
2期分(2022/12〜2024/12)
ROA単体
20.67% · 2024年12月
2期分(2022/12〜2024/12)
自己資本比率単体
-0.26% · 2024年12月
2期分(2022/12〜2024/12)
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アセントロボティクス株式会社は商標11件・特許5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。
商標
11件
登録 10
特許
5件
登録 3
※登録商標の指定商品・役務の区分です。企業の事業分野そのものではありません。
MedDT
電子機器・ソフトウェア・広告・小売・事業支援・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
MedDB
電子機器・ソフトウェア・広告・小売・事業支援・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
MedLens
電子機器・ソフトウェア・広告・小売・事業支援・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
RealityVision
電子機器・ソフトウェア・教育・娯楽・スポーツ・文化・IT・研究開発・デザイン · 登録2022
Reality Vision
電子機器・ソフトウェア・教育・娯楽・スポーツ・文化・IT・研究開発・デザイン · 登録2022
Ascent Pick
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2021
対象デジタルツインモデル生成システム、ロボットの制御システム、仮想店舗生成システム、対象デジタルツインモデル生成方法、ロボットの制御方法、および仮想店舗生成方法登録2025・請求項10項
対象の外観に関する情報を網羅的に取得する。
画像データからの物体のポーズ検出登録2022・請求項25項
ポーズ検出実行時間およびデータモダリティ要件の両方を低く維持しながら精度を最大化する学習方法
学習方法、学習装置及び学習プログラム登録2021・請求項8項
特にセキュリティ上のリスクを低減するとともにユーザから得られるデータの有効活用を行う技術