東京都文京区に所在する、2024年設立・社会保険被保険者数9名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒113-0033 東京都 文京区 本郷３丁目３０番１０号本郷Ｋ＆Ｋビル４Ｆ
- 法人番号
- 3011001163022
- 所在ビル
- 本郷K＆Kビル(5 社)
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東京都文京区に所在する、2024年設立・社会保険被保険者数9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。
Prox Industries株式会社は、東京大学松尾研究室発のAI・ロボティクスベンダーとして、「日本から物理知能を実装すること」をミッションに掲げ、日本の基幹産業である製造業のDXおよび研究開発を支援しています。同社はPhysical AIを専門とし、アカデミアで培われた最先端の研究力と技術力を基盤に、加速するロボット産業に変革をもたらす共創型パートナーです。応用先の実情を深く理解し、研究と開発を結びつけることで、技術は初めて確かな成果へと変わると信じ、ものづくり企業の未来と日本の持続的な発展に寄与しています。 主要な事業内容は、次世代ロボティクスに不可欠なPhysical AI技術の研究開発を支援する「Physical AI 研究支援」、未来志向の技術戦略とR&Dロードマップ構築を支援する「アドバイザリ支援」、そしてPhysical AI向け認識・推論・最適化からDX向け文書理解・業務自動化まで目的に応じたAIモデルを設計・開発する「AI開発支援」の三本柱です。 「Physical AI 研究支援」では、NVIDIA Omniverseを用いたシミュレーション環境構築からデータ収集・生成・拡張、モデル学習、実機デプロイ（Sim2Real）までを一気通貫でサポートし、産業現場や生活空間で動く「身体的知能」の実現に貢献します。具体的には、マニピュレーション、ナビゲーション、ロコモーションといったロボットの基盤技術に関する研究開発を、最先端のVLAモデルや強化学習技術を駆使して支援します。「アドバイザリ支援」では、最新研究や先端ツールの活用方針、個別技術課題の助言を通じて、顧客企業の競争優位確立に貢献。「AI開発支援」では、AIビジョンによる環境認識、AIエージェントによる高次判断、AI異常検知・予兆検知、パラメータ最適化、AI図面認識など、多岐にわたるAIモジュールを提供し、PoCから実運用まで実証性と運用定着を両立させます。 同社は、自動車、輸送機器、航空宇宙、精密機器、化学といった大手メーカーを中心に、画像認識、予知保全、数理最適化、Physical AIなどの最先端技術を駆使したソリューションを提供しており、技術検証にとどまらず、要件定義から開発・実装・運用・保守まで一貫した伴走支援を強みとしています。トーヨーカネツ株式会社との溶接作業自動化プロジェクトや、Franka Robotics GmbH社製ロボットを活用した自律単腕タスクデモの開発など、具体的な実績も有しています。現場知と先端技術の融合、そして「実装しきる力」「使い続けられる仕組みづくり」に注力することで、単なる技術提供に終わらない、真に価値ある技術実装を目指しています。
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。
Ｐｒｏｘ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ株式会社は2025年6月、東京大学「松尾研発スタートアップ®」に認定されたことを発表しました。同年7月にトーヨーカネツ株式会社とAI画像認識技術を活用した溶接作業自動化プロジェクトを開始し、9月には東京大学大学院教授の松尾豊氏が技術顧問に就任しています。11月にはFranka Robotics GmbH社製ロボットを活用した自律双腕タスクデモの開発に着手しました。2026年1月にトヨタ紡織株式会社にて「Physical AI」をテーマとした社内研修を実施し、3月に「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択、4月にugo株式会社とのPhysical AI研究開発の取り組み推進を発表、5月には一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）に参画しています。
社会保険被保険者数は2025年4月の3名から2026年6月の9名へと、6名（約200%）増加しています。
松尾研究室系のアカデミア連携、製造業大手との実装案件、ロボット系スタートアップとの共創、業界団体への参画が並行して進んでおり、Physical AI領域での事業基盤を構築している局面にあたります。
この要約は 2026年6月6日（JST）生成時点の公開情報に基づく AI 要約です。数値は生成時点の情報で、ヘッダやKPIの最新値とは異なる場合があります。 対象イベント 8 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。
社会保険被保険者数
9人 · 2026年9月
18期分（2025/04〜2026/09）
被保険者数 前年同月比
+2人 · 2026年9月
前年同月 7人（2025年9月）→ 9人（+2人）
このデータをAIで活用
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