大学発ベンチャー図鑑
技術分野 ／ AI・データ・ソフトウェア ／ 生成AI・AIエージェント

少数の不良画像から合成画像を増やし、検査AIの学習を支える

GANや拡散モデルなどを使い、実在しない画像や不良画像などの合成データを生成する独自の生成AI技術。

株式会社データグリッド　京都大学発 ／ 京都府 京都市 ／ 2017年設立
公式サイトdatagrid.co.jp
研究発の技術 生成AI 合成データ GAN 拡散モデル 画像生成 外観検査
実用化の段階
研究実証販売
Anomaly Generatorは2023年5月に提供開始され、2024年11月時点で大手製造業を含む累計30社以上への導入が公表されています。
2製品
8提携・顧客
8特許
11出資者

しくみ

解こうとしている課題

外観検査AIなどの開発では、不良画像や特定条件の学習データが集まりにくく、データ不足が開発や検出精度向上の妨げになる。

どう動くか

GANでは、データを作るAIと本物かを見分けるAIが競い合って学習し、より自然なデータを生成します。同社は拡散モデルや独自のAIモジュールも組み合わせ、画像の特徴を別の素材へ移す技術や、少数の不良画像から多様な学習画像を作る技術を開発しています。合成データ生成装置の特許では、変更箇所を選び、拡張データを適用して合成データを出力する仕組みが示されています。

できるようになること

会社は、少数の不良画像から学習データを増やし、外観検査AIの構築を支援すると説明しています。データ収集の負担軽減や検査AIの導入促進につながる可能性があります。

技術の出自：京都大学大学院情報学研究科。AIによるデータ生成に関する共同研究を開始したと会社が公表。 出典1 出典2 出典3 出典4

使われる場面

  • 製造業の外観検査AI向け不良画像生成
  • 人物検知AI向け学習データ生成
  • 広告・メディア・エンタメ向けデジタルヒューマンと動画制作
  • アパレルEC・店舗のバーチャル試着
  • 創薬・材料開発の支援
  • 画像生成AIを使ったディープフェイク対策

優位性の主張

会社の主張
会社は、独自の「Harmonizing Attention」により、異なる素材間で表面の幾何学的特徴を転写できると説明。WACV 2025採択論文では、追加学習なしで複数の参照画像を扱う方式を発表した。 出典
会社の主張
会社は、Anomaly Generatorによる合成画像を学習に加えた比較で、PoC条件下の誤検知率を約60%低減したと公表。比較条件に依存する結果。 出典
第三者の評価
WACV 2025の論文は、幾何形状を異なる素材へ移す画像生成手法を提案。国際会議で査読を経て採択された研究成果。 出典

製品・サービス

販売中
Anomaly Generator

少数の不良画像をもとに、外観検査AIの学習に使う多様な不良画像を生成するソフトウェア。 出典

製造業、外観検査AIを導入・開発する企業
販売中
kitemiru

スマートフォンの写真からAIで衣服の試着イメージを生成するバーチャル試着サービス。 出典

アパレルブランド、EC事業者とその利用者

これまでの歩み 新しい順

2024-11
顧客
TOPPAN株式会社：Anomaly Generatorの導入先として会社が公表。 出典
2024-10
助成
GENIAC 第2サイクル 出典
2024-10
助成
経済産業省・NEDO「GENIAC 第2サイクル・生成AI基盤モデル開発事業者採択」 出典
2024-04
顧客
日本精工株式会社：製造業向けデータ生成基盤Anomaly Generatorの導入を公表。 出典
2023-12
顧客
住友電気工業株式会社：Anomaly Generatorの導入先として会社が公表。 出典
2023-09
規制・認証
ISO/IEC 27001（ISMS）（認証取得。認証番号GIJP-1115-IC。） 出典
2023-08
提携
シーシーエス株式会社：外観検査ソリューション展開に関する業務提携。 出典
2022-06
実証
株式会社オンワードデジタルラボ：ONWARD CROSSETでkitemiruのトライアル導入を開始。 出典
残りの7件を表示
2021-11
資金
プレシリーズA。3億円。株式会社先端技術共創機構、株式会社アエリア、株式会社Deep30、株式会社京信ソーシャルキャピタル、フューチャーベンチャーキャピタル株式会社、池田泉州キャピタル株式会社 出典
2021-09
実証
株式会社F・O・インターナショナル：BREEZEの店舗でkitemiruを使った試着実証を実施。 出典
2020-10
認定
近畿経済産業局「J-Startup KANSAI選定」 出典
2019-03
資金調達
1,500万円。株式会社Deep30 出典
2018-08
共同開発
京都大学：AIを用いたデータ生成技術の共同研究を開始。 出典
2018-07
認定
NVIDIA「NVIDIA Inception Programパートナー認定」 出典
2018-06
資金調達
金額は非公表。株式会社アエリア 出典

提携先・顧客

顧客
住友電気工業株式会社　Anomaly Generatorの導入先として会社が公表。 出典
顧客
TOPPAN株式会社　Anomaly Generatorの導入先として会社が公表。 出典
顧客
株式会社豊田自動織機　Anomaly Generatorの導入先として会社が公表。 出典
顧客
日本精工株式会社　製造業向けデータ生成基盤Anomaly Generatorの導入を公表。 出典
実証
株式会社F・O・インターナショナル　BREEZEの店舗でkitemiruを使った試着実証を実施。 出典
実証
株式会社オンワードデジタルラボ　ONWARD CROSSETでkitemiruのトライアル導入を開始。 出典
共同開発
京都大学　AIを用いたデータ生成技術の共同研究を開始。 出典
提携
シーシーエス株式会社　外観検査ソリューション展開に関する業務提携。 出典

特許

8 件 出典
Google PatentsおよびJ-GoodTechで確認できた同社名義の特許・公開公報を重複ファミリーを含めて記録。全出願を網羅した件数ではない。
主な分野画像データ生成、合成データ・疑似欠陥画像生成、機械学習モデル評価、真偽判定支援
海外出願True
特許第7398127号「画像データ生成方法、学習方法、画像データ生成システム、学習システムおよびプログラム」　株式会社データグリッド ／ 登録 出典
特許第7095935号「プログラム、画像データ生成装置および画像データ生成方法」　株式会社データグリッド ／ 登録 出典
WO2021166363A1「Program, image data generating device, and image data generating method」　株式会社データグリッド ／ 公開 出典
特許第7713224号「モデル評価方法およびモデル評価システム」　株式会社データグリッド ／ 登録 出典
残りの4件を表示
特許第7821689号「疑似欠陥画像生成装置」　株式会社データグリッド ／ 登録 出典
WO2023238590A1「疑似欠陥画像生成装置」　株式会社データグリッド ／ 公開。Google Patents上では失効表示。 出典
WO2025177518A1「Composite data generation device, composite data generation method, and program」　Datagrid Inc ／ 公開・審査中 出典
特許第7591854号「真偽判定支援装置、真偽判定支援方法、プログラムおよび合成度合判定支援装置」　株式会社データグリッド ／ 登録 出典

会社の規模

従業員23名（2024-03-31時点） 出典
資本金1億円 出典
公式サイトdatagrid.co.jp

大学との関係

大学の施設
京都大学　京都大学国際科学イノベーション棟内のインキュベーション施設で設立したと会社沿革に記載。 出典
共同研究
京都大学　AIを用いたデータ生成技術に関する共同研究を開始したと会社が発表。 出典

出資者（公開情報で確認できた11社）

株式会社アエリア株式会社Deep30株式会社先端技術共創機構フューチャーベンチャーキャピタル株式会社京都エンジェルファンド株式会社株式会社京信ソーシャルキャピタル池田泉州キャピタル株式会社SMBCベンチャーキャピタル株式会社三菱UFJキャピタル株式会社京銀リース・キャピタル株式会社中信ベンチャーキャピタル株式会社
事業会社（CVCを含む） 1独立系VC 4銀行・金融機関系 6

会社や出資者の発表から確認した。出資者の種類は、AIが社名から付けたもの。個人の株主は載せていない。＊は、出典のページで社名を機械的に照合できなかったもの。

調査日：2026-10-03
このページの出典：23件
法人番号：6130001060181
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