数百の波長をAIで絞り、劣化や成分の兆候を見える化
ハイパースペクトル画像（HSI）とAIで、熟練者が見分ける微細な劣化・損傷や物質の状態を可視化する解析技術。
株式会社In‐Spector 東京大学発 ／ 東京都 渋谷区渋谷2-19-15
技術を使った製品・サービス ハイパースペクトルイメージング 機械学習 波長選択 データフュージョン 基盤モデル エッジAI
実用化の段階
研究実証販売
IPAの成果報告では波長選択ライブラリの一部実装と樹木分類実験が報告され、ICTスタートアップリーグの紹介では企業・研究機関とのPoCや共同研究を進めている段階とされています。
3製品
0提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
HSI画像は取得できても解析が難しく、用途ごとに訓練データやモデルを用意する負担があります。森林火災の予防や、老朽化するインフラの点検で、微細な兆候を早く捉えることも課題です。
どう動くか
HSIセンサーは可視光や近赤外など数百の波長を画素ごとに記録し、物質ごとの「スペクトル指紋」から状態や成分を推定します。同社は波長選択AIで解析に必要な波長を絞り、地上・ドローン・衛星データの統合や、熟練点検者の判断知識をAIへ移す診断基盤を開発しています。基盤モデルやエッジ推論は開発目標として公表されています。
できるようになること
同社は、解析の効率化と熟練者の判断知識のAI化により、森林火災の予防やインフラの予防保全、点検人材不足の緩和を目指しています。普及すれば、広域監視や現場診断を支援し、災害・保全コストや点検作業の負担を減らす可能性があります。
技術の出自：東京大学の研究プロジェクト「HSIライブラリ構築と森林火災未然防止システムの開発」。大学の起業支援講座の掲載では、同社は東京大学の起業家教育プログラム修了生による創業とされています。 出典1 出典2 出典3 出典4
使われる場面
- 老朽化したトンネル・橋梁・コンクリート構造物の診断・予防保全
- 森林火災の予測・早期検知
- 農業・林業の生育・植生状態監視
- ガス漏れ・温室効果ガスの検知・モニタリング
- 環境モニタリング・資源探査・都市計画
- 製造・検査における異物検知、材質識別、劣化度・含水率・成分推定
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
特許
公開情報では確認できていない。
会社の規模
大学との関係学生ベンチャー
公式サイトin-spector.co.jp
大学との関係
大学との関係
東京大学 東京大学大学院工学系研究科のアントレプレナーシップ教育関連講座が、同社を修了生による創業企業として掲載。掲載内容は2025年6月登記、Hyperspectral Imaging専門解析業。 出典