法人向け(エネルギー・環境・建設・土木・物流・運輸)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。
AIVALIX株式会社は、「Resilient infrastructure. Powered by AI.」をミッションに掲げ、インフラ・基幹産業領域における保全に特化したAIスタートアップです。東京大学のAI研究者を中心としたチームが、AIとインフラ工学の研究知見を融合させ、プロダクト・ソリューションを開発・提供しています。同社は、日本をはじめ世界各国で深刻化する社会インフラの老朽化や熟練技能者の減少といった課題に対し、最先端AI技術を活用し、点検・維持管理・更新といったインフラメンテナンス業務全体を最適化・自動化する次世代AIプラットフォーム「INFRAI」を中心に事業を展開しています。 主力サービスである「INFRAI」は、東京大学発の最先端AI技術を基盤とした水道管故障予測AIで、人工知能学会での論文発表実績を持つ研究チームが開発。管ごとに「壊れやすさのスコア」を算出し、膨大な管路の中から点検・交換すべき管をピンポイントで特定することで、劣化リスクの見える化と予知保全を実現します。これにより、リソース配分の最適化と経済効果の最大化、データ統合による業務効率化と継続的改善を支援し、水道管だけでなくガス管、プラント配管、ビル配管など多様なインフラ設備への適用も進めています。 もう一つの主要サービス「RECAI」は、生成AIとグラフDBを組み合わせ、過去の点検記録や保全報告書を“使える知識”に変えるAIです。膨大な文書から関連する事例や原因を自動抽出し、関係性をグラフで可視化することで、メンテナンス現場の判断を圧倒的に加速化させます。オンプレミス環境にも対応し、セキュアな現場導入が可能です。 同社の強みは、グラフ理論、LLMとRAG、マルチモーダル検索、AIエージェントといった最先端AI技術に精通し、特に「グラフ理論」を応用した高度なモデル開発力にあります。これにより、複雑なインフラデータの「つながり」から故障の兆候や知見のパターンを見つけ出し、データ間の関係性を考慮した高精度な予測を可能にしています。 対象顧客は、水道・ガス・プラント・ビル・鉄道・バス・道路・通信など、あらゆる生活基盤を支えるインフラ事業者や自治体です。同社は、水みらい小諸との水道インフラ事業経営の高度化に向けたAI実証実験や、ベストマテリアとのインフラ劣化予測高度化、New Space Intelligenceとの衛星データ活用パートナーシップなど、具体的な実績を積み重ねています。これらの取り組みを通じて、AIによる予測と現場の知見を融合させ、インフラのレジリエンスを高め、持続可能な社会インフラの実現に貢献しています。
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。
AIVALIX株式会社は2025年6月、「Next GenAI Summit powered by DeNA」で最優秀賞を受賞、10月には「INTLOOP Ventures Accelerator」でも最優秀賞を受賞しました。2025年11月には第67回人工知能学会SIGSWO研究会でインディゴ株式会社との共同研究論文を発表、12月にはNew Space Intelligenceとインフラメンテナンス領域における衛星データ活用に向けたパートナーシップを締結しています。2026年1月には取締役・東京大学工学部の田中勇吾氏がIPA未踏アドバンスト事業に採択、2月に水みらい小諸と水道インフラ事業経営の高度化に向けたAI実証実験を開始しました。2026年3月には所在地を東京都世田谷区太子堂から文京区本郷の東京大学本郷キャンパス赤門前へ変更し、4月1日より第3期入りを公表。2026年5月には水みらい小諸と日本初の水道インフラ事業経営におけるAI高度化を実現したと発表しています。
社会保険被保険者数は2025年2月から2026年5月まで3名で概ね横ばいです。
受賞・論文発表・共同研究・実証実験・本社移転と外部発信が連続しており、東大発スタートアップとして研究知見を現場の社会実装へ展開している局面にあたります。
この要約は 2026-05-30 に AI が公開情報をもとに生成しています。 対象イベント 9 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。
従業員数(被保険者)
3人 · 2026年7月
22期分(2024/10〜2026/07)
このデータをAIで活用
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