兵庫県西脇市に所在する、1985年設立・社会保険被保険者数30名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒677-0033 兵庫県 西脇市 鹿野町１３５２番地
- 法人番号
- 6140001075856
兵庫県西脇市に所在する、1985年設立・社会保険被保険者数30名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
法人向け（医療・ヘルスケア・製造業・小売・EC・飲食・食品）行政向け
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。
株式会社ブレインは、1985年の設立以来、「Create Technology Serve Happiness」を経営理念に掲げ、通信・情報処理・制御・計測・放送・医療など多岐にわたる分野でコンピューターシステムの研究・開発を手掛けるプロ集団です。同社は、お客様のDX推進を支援するため、AI・人工知能・ディープラーニング・IoTデバイスといった最先端技術を駆使し、創造的な課題解決を目指しています。主要な事業として、画像認識AIシステム開発に強みを発揮しており、世界で初めて画像識別AIを搭載したPOSレジ「BakeryScan」は、パンの種類と数量を一括で識別し、第6回ものづくり日本大賞「優秀賞」を受賞しました。この技術は、社員食堂や学生食堂向けのセルフ精算システム「EatScan」や、汎用POSレジ「BR-POS」にも応用されています。また、医療分野への展開も積極的に進めており、がん細胞診断支援システムや持参薬鑑別支援システム、医療用検体容器計数システムなどの開発を通じて、医師や薬剤師の業務負担軽減、早期診断に貢献しています。その他、X線自由電子レーザー施設で撮影される大量画像の分類AI「SACLA画像分類システム」、スッポン個体判別システム、EC出荷検品システム、トンネル発破掘削支援AIシステムなど、多種多様な画像認識AIソリューションを提供しています。さらに、創業当初から培ってきた技術を活かし、先染織物の企画・設計業務を効率化するCADソフトウェア「TEX-SIM」や、全方位動画撮影技術を用いた体験型イベントシステム、パイプ曲げ加工検証システム、心電図トレーニングソフト、エアバッグ設計検証CADソフト、歯科院内データ統合管理ソフトなども開発・提供しています。同社は、常に新しい技術に挑戦し、顧客の真の満足と社会貢献を実現する独自のソリューションを提供し続けています。
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。
株式会社ブレインは直近、2026年2月にベーカリーショップ向けAIレジ「BakeryScan」のフルセルフタイプを発表し、「リテールテックJAPAN 2026」に出展しました。
社会保険被保険者数は2025年5月の29名から2026年7月の30名と概ね横ばいで推移しています。
これらの動向から、ブレインは画像認識AI技術を活用した主力製品である「BakeryScan」の新タイプを投入し、リテール分野での販売拡大を図っ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 1 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
30人 · 2026年8月
33期分（2023/12〜2026/08）
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接続方法を見る同地域・同業種で選定
所在地を問わず同業種で選定
株式会社ジーデップ・アドバンス上場
セカンドサイトアナリティカ株式会社上場
株式会社ＦＲＯＮＴＥＯ上場
株式会社みらい翻訳
株式会社バカン
株式会社ライトアップ上場
株式会社ＲｅｖＣｏｍｍ
Ｒａｐｙｕｔａ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ株式会社
株式会社ブレインは特許20件・商標10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
20件
審査中・消滅含む 38件
商標
10件
登録・現存
20件
審査中
2件
うち審査請求なし 1件
満了
0件
消滅
1件
拒絶・取下げ
15件
※各区分の現存登録・審査中・消滅の件数です。企業の事業分野そのものではありません。
ＤｅｌｉｃａＳｃａｎ
電子機器・ソフトウェア · 登録2025
ＢＢ ＢＲＡＩＮ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2023
ＥａｔＳｃａｎ
電子機器・ソフトウェア · 登録2022
Ｃｙｔｏ‐ＡｉＳＣＡＮ
医療・美容・農業サービス・電子機器・ソフトウェア · 登録2021
開運スキャン 神技
電子機器・ソフトウェア ·
診断支援方法及びそのシステム登録2024・請求項4項
細胞診等の支援において、サンプル画像がどのような点において異常度が高いのかを提示する。【構成】 被検者から採取した細胞群等から成るサンプル画像を、画像認識に用いる特徴量の全体を用いて回帰分析することにより、疾病の可能性を全体的に評価する。さらに、サンプル画像を、画像認識に用いる特徴量全体の部分集合を用いて回帰分析することにより、疾病の可能性を部分集合毎に評価する。そして疾病の可能性の全体的評価と部分集合毎の評価を共に外部へ提示する。【選択図】 図１
データ基準日: 2026年8月27日確認分
産業分野: 電気工学（現存19）・計測機器（現存9）・化学（現存2）・その他分野（現存1）
開運スキャン
電子機器・ソフトウェア · 登録2017
食事識別システムと識別プログラム登録2023・請求項3項
同じ食器に複数の食事が載っている場合でも、食事の種類を識別する。【構成】 トレイのカラー画像と、トレイの深度画像を撮像する。食器の輪郭を表す複数の特徴点から成る食器モデルを記憶し、食器モデルを深度画像に対し移動させる。移動中の複数の位置で、食器モデルの特徴点と深度画像での深度とを比較し、食器モデルに従って食器の種類を識別する。食器の種類に基づいて食事の候補を選択し、カラー画像から食事の種類を識別し、識別結果を表示するタッチパネル付きのモニタに表示する。モニタでは、食事の数を追加するための追加ボタンを食器の付近に表示し、追加ボタンにユーザがタッチすると、食事の候補のメニューを表示し、メニューからユーザが入力した食事の種類に基づいて、食器内の食事の数と種類を訂正する。【選択図】 図１２
食器の識別システムと識別プログラム登録2022・請求項5項
食器が互いに接触するため、輪郭の一部を撮影できない場合でも、食器の種類を決定できるようにする。【構成】 食器の輪郭を表す複数の特徴点から成り、各特徴点は、食器の中心からの距離と、食器の中心と交わる線分からの方位と、深度のデータを有する食器モデルを、メモリに複数個記憶する。食器モデルの中心を深度画像に対し移動させ、移動中の複数の位置において、食器モデルの特徴点の深度と深度画像での対応する点の深度とを比較することにより、食器モデルと深度画像とのマッチング度合いを評価し、食器を識別する。【選択図】 図３
食事の識別システムと識別方法及び識別プログラム登録2021・請求項4項
食事に含まれる個々の食品をより正確に切り分け、かつ、食品の体積をより正確に測定できるようにする食事の識別システムと識別方法及び識別プログラム
食事の識別システムとそのプログラム登録2021・請求項3項
食品の量をより正確に測定する食事の識別システムとそのプログラム
