京都府京都市下京区に所在する、2016年設立・社会保険被保険者数60名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒600-8102 京都府 京都市下京区 五条通河原町西入本覚寺前町８３０番地
- 法人番号
- 9010001177472
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京都府京都市下京区に所在する、2016年設立・社会保険被保険者数60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・エネルギー・環境・公共・行政）行政向け
2026年3月時点
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Ristは、AI技術を活用したソリューションを提供する企業であり、主に「画像AI事業」と「データ分析事業」を二つの柱として展開しています。同社は、製造業、ライフサイエンス、社会インフラといった幅広い分野において、DX推進、人材不足、技術継承、生産性向上、競争力低下などの顧客課題に対し、コンサルティングから運用サポートまでワンストップで支援しています。 画像AI事業では、「AI・画像処理」と「撮像」のエンジニアリングに強みを持ち、AIモデル開発に必要な高品質な画像データ取得から、AI開発、システム実装、運用サポートまでを一貫して手掛けています。具体的なサービスとして、生産現場のAI導入を支援するALL-IN-ONEのAIカメラ「AIMERA®」、不定形物の高精度カウントを可能にするAIソフトウェア「Deep Counter®」、排水処理施設の水質異常をリアルタイム検知する「FLOCAN®」、そして製品開発やR&D部門向けの画像AI開発を受託する「Rist画像AI研究委託サービス」を提供しています。また、建設業の2024年問題に対応するAIによる外壁クラック検査アプリ「CRACK SCANNER」や、自治体向けのクマ検知AIカメラソリューションの開発にも取り組んでおり、社会インフラや自治体の課題解決にも貢献しています。オムロン株式会社との協業では、画像処理システム製品「FHシリーズ」のAI技術開発に「RPipe-Image」を活用し、外観検査AIの精度向上を目指しています。 データ分析事業では、事業戦略や課題抽出のコンサルティングから、高度なデータ分析に基づくAIモデルの開発、継続的な運用サポートまでを一貫して提供しています。世界最高クラスのデータ分析専門チームがオーダーメイドでシステムを開発する「Deep Analytics」を提供し、電力需要予測や燃料消費量予測、異常検知など、効率的なエネルギー供給や設備寿命延長、事故防止を支援する予測AIソリューションも展開しています。 同社の強みは、Kaggle Grandmasterを含む世界トップクラスのAIエンジニアが多数在籍していることによる高い技術力と、京セラグループで培った知見を活かした「課題解決力」と「イノベーション推進力」です。これにより、既存のAIプロダクトや他社では対応が難しい高難易度・複雑な課題にも対応し、提案から実装までを一貫してサポートすることで、確かな成果へと繋げています。
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Ristの直近の動向として、2025年9月3日には参画する共同研究が令和7年度国土交通大臣賞「循環のみち下水道賞」アセットマネジメント部門で受賞しました。9月4日には所属するKaggle Grandmasterの石圭一郎氏が「CMI - Detect Behavior with Sensor Data」で個人金メダルを獲得し、10月23日にはChen氏が「MAP - Charting Student Math Misunderstandings」で優勝、10月30日にはChen Jian氏がKaggleランキング1位に到達しています。10月15日にはAI搭載カメラ「AIMERA®」が2025年度グッドデザイン賞を受賞しました。
2025年11月6日には「NeurIPS 2025 - Google Code Golf Championship」で小嵜氏が参加するチームが金メダルを獲得し、12月23日には誤検知を極限まで減らす高性能・低コストのクマ検知AIカメラソリューションの開発着手を発表しました。2026年1月13日には「NFL Big Data Bowl 2026 - Prediction」で蛸井氏と三舩氏がそれぞれソロ金メダルを獲得し、1月15日にはDeep Counter®の新機能紹介と特許取得を告知、1月30日には唐浩哲氏が金メダルを獲得しKaggle Masterに昇格しました。2月26日にはカメラ筐体に関する特許を出願し、2月27日には2025年度インフラメンテナンス賞「チャレンジ賞」を受賞しています。
2026年3月10日には製造設備技術・保全責任者向けウェビナーを開催し、4月2日には画像認識AIカメラ「AIMERA®」とAIカウントソフトウェア「DeepCounter®」の統合ソリューションの販売を開始しました。6月10日には「BirdCLEF+ 2026」で竹ノ内勝哉氏が個人3位・金メダルを獲得し、6月22日には商標「Ｐｅｒａｔｔｏ」を出願、7月31日にはエッジAIカメラ「AIMERA」のブランド刷新として新ロゴを公開しました。
決算によると、売上高は2022年3月期に429,000千円、純利益は△50,000千円となっています。社会保険被保険者数は2025年5月の54名から2026年7月の59名へと緩やかに増加しています。AIカメラやカウントソフトウェアの製品化・特許取得に加え、Kaggle Grandmasterの継続的な受賞実績があり、画像AIとデータ分析の両軸で技術力の向上と社会実装を進めている時期にあたります。
この要約は 2026年8月3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 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。
カメラとAIで水質管理を行うソリューションです。
ロボットとAIを組み合わせた新サービスです。
世界最高クラスのデータ分析専門チームがシステム開発を行うサービスです。
製品開発、R&D部門の画像AI開発をまるごと受託するサービスです。
製造業における外観検査AIの導入・活用のボトルネックを解消するサービスです。
外観検査装置組み込み専用のAI開発ツールです。
AI開発におけるデータ収集の工数を大幅に削減するAIカメラです。
AIカウントソフトウェアです。
売上高
4.3億円
純利益
-5,000万円
総資産
7.4億円
社会保険被保険者数
60人 · 2026年9月
31期分（2024/03〜2026/09）
被保険者数 前年同月比
+9.1% · 2026年9月
前年同月 55人（2025年9月）→ 60人（+5人）
ROE単体
-8.22% · 2022年3月
4期分（2019/03〜2022/03）
ROA単体
-6.79% · 2022年3月
4期分（2019/03〜2022/03）
自己資本比率単体
82.61% · 2022年3月
4期分（2019/03〜2022/03）
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株式会社ジーデップ・アドバンス上場
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株式会社ライトアップ上場
株式会社ＲｅｖＣｏｍｍ
Ｒａｐｙｕｔａ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ株式会社
売上高
4.3億円
純利益
-5,000万円
総資産
7.4億円
株式会社Ｒｉｓｔは特許18件・商標20件・意匠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
18件
審査中・消滅含む 41件
商標
20件
審査中・消滅含む 23件
意匠
1件
登録・現存
18件
審査中
21件
うち審査請求なし 15件
満了
0件
消滅
0件
拒絶・取下げ
2件
Ｒｉｓｔ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
Ｒｉｓｔ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
ＡＩＭＥＲＡ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
Ｄ∞ｉ∞Ｐ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2024
Ｄ∞ｉ∞Ｐ∞Ｄｅｅｐ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ
·
制御装置登録2026・請求項5項
対象物に適したライブラリを提示するライブラリ提示装置、ライブラリ提示方法及びロボット制御システムが提供される。
学習モデルの生成方法、画像の分類方法、情報処理装置、及びプログラム登録2026・請求項10項
機械学習に基づく学習モデルを生成するまでの時間効率を改善する学習モデルの生成方法
データ基準日: 2026年8月27日確認分
※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。
産業分野: 電気工学（現存9）・計測機器（現存7）・化学（現存2）・その他分野（現存1）・機械工学（現存1）
Ｄｅｅｐ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ＰＲＯＤＵＣＴ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2024
カメラ筐体及び照明装置登録2026・請求項5項
光学情報を読み取るカメラに関する技術を改善する。
学習モデルの生成方法、判定方法、及び情報処理装置登録2026・請求項12項
管渠の劣化状態を判定するための学習モデルの判定精度を向上させる学習モデルの生成方法
情報処理装置、プログラム及びシステム登録2025・請求項8項
画像認識モデルの効率的な精度向上を可能にする。
