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建設DX「zenshot」を展開するSoftRoid、プレシリーズAラウンドで総額2.2億円の資金調達、「zenshot AI」の開発を加速

PR TIMES / 2024年3月13日 12時15分

「現場を支え、産業を飛躍させる技術基盤」の構築を加速させる人材採用を強化

建築工事の全工程を網羅的に記録するクラウド型AIサービス「zenshot」を展開する株式会社SoftRoid(本社:東京都千代田区、代表:野崎 大幹、以下SoftRoid)は、UB Venturesをリードインベスターとして、既存投資家であるインキュベイトファンド及び個人投資家を引受先とするプレシリーズAラウンドの第三者割当増資により、総額2.2億円の資金調達を実施しました。
この調達した資金をもとに、新規プロダクト「zenshot AI」の開発を加速させるべく人材採用及びGPUサーバ等への投資を強化しております。その結果、AI領域で経験が豊富なエンジニアと事業開発の参画が続々と決まっております。



[画像1: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-1566e6e0d4b093e18ed9-0.png ]


SoftRoidが展開するサービス「zenshot」について


住宅工事において、品質の高い住宅を提供するためにはこまめな現場の確認を欠かすことはできません。しかし、業界では現場監督が同時に複数の現場を管理することが常態化しており、日々の現場巡回による移動時間が大きな業務負荷となっています。現場監督をできる人材が不足している中、2024年4月から労働時間の上限規制が適用される、いわゆる「2024年問題」への対応が求められており、品質担保と業務効率化の両立が急務となっています。
「zenshot」は、カメラを持って建築現場を歩くだけで画像処理AIが360度現場ビューを自動で作成するクラウド型サービスです。ITに慣れていない方でも操作できるよう、データの取得を徹底的に簡便化。クラウドにアップロードされた360度動画像をもとに、AI/画像処理技術で撮影ルートを分析し、図面と整合。ユーザーは、図面に自動配置されたポイントをクリックするだけで現場各所の360度画像を見ることができ、遠隔確認や隠蔽部を含めた網羅的な現場記録を可能にします。
[画像2: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-a9a329dc49864d0b3962-1.png ]

これまで工務店からハウスメーカーまで幅広く「zenshot」が導入され、現場監督の移動時間を最大60%削減するといった効果が見えております。ハウスメーカーのほか、ゼネコン・サブコン・設備メンテンナンス等、他業界への導入も進み始めています。

[画像3: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-2ed6766c72f30c4aa622-2.png ]


▼ 導入事例:リビングディー様
静岡県・山梨県を中心に注文住宅を年間100棟手掛けるリビングディー、AI施工管理サービス「zenshot」を全ての工事現場に導入し、現場監督の移動時間を最大60%削減
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000108083.html



[画像4: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-6392d1a8152e10c658be-3.png ]


▼ 導入事例:不動産SHOPナカジツ様
全国で住宅リノベーション事業を展開する不動産SHOPナカジツ、AI施工管理サービス「zenshot」を全支店に導入し、チーム管理体制で急成長を支える
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000108083.html



資金調達と新規プロダクト「zenshot AI」


今回の資金調達を通じて、産業革新の技術基盤となる新規プロダクト「zenshot AI」の開発を加速させます。

建設業はその労働生産性が製造業に比べ大幅に低い水準で推移*しております。この原因の1つとして、製造業ではIoT/AI技術により「データ収集→可視化→分析→改善」という生産性の改善サイクルが回っていますが、建設業では最初の「データ収集」のステップでつまずきデータ駆動の生産性改善ができていないことが挙げられます。
*日本建築業連合会「建築業ハンドブック2021」
https://www.nikkenren.com/publication/pdf/handbook/2021/2021_04.pdf

現行のプロダクトである「zenshot」は、現場の業務負荷を下げなら「データ収集→可視化」のステップを可能にします。そして、今回の資金調達をもとに開発を加速させる「zenshot AI」で後半の「分析→改善」を実現。建設業における生産性改善サイクルを「zenshot」「zenshotAI」で一括して提供することで、単純な業務効率化だけではなく、現場の構造化と業務革新の基盤構築を実現します。

調達した資金は、人材採用及びGPUサーバ等の投資を通じて「zenshot AI」の開発を加速させるとともに、事業拡大にも活用してまいります。
そのファーストステップとして、エンジニアとしてDeNA出身のKaggle MasterでAIエキスパートの笹木 陸、ロボットスタートアップで開発部長を務めた曽根 大樹、また事業開発としてSLAM技術のリーディングテック企業であるKudanで日本事業を統括していた千葉 悟史がSoftRoidに参画することになりました。

今後もSoftRoidは、現場を支え産業を飛躍させる技術基盤となるサービスを開発・提供してまいります。
[画像5: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-9aebf205d32ce3989297-6.png ]


採用情報


SoftRoidでは、プロダクト開発強化及び事業拡大に向けて積極的に採用を行っています。
採用詳細は下記よりご確認ください。
https://www.softroid.jp/recruit

新規引受先投資家のコメント 


株式会社UB Ventures マネージング・パートナー 頼 嘉満 氏
[画像6: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-c834bdac186df8fe9970-4.png ]

この度、リード投資家としてTeam Softroid の一員になれたことを光栄に思います。建設業界では現場監督が 同時に複数の現場を管理し、現場巡回の移動時間が大きな業務負荷となっています。Softriod社は、建築工事の全工程を網羅的に記録し、AI技術を用いて現場360度ビューの自動作成を可能にし、業界全体の生産性向上に寄与しようとしています。創業時から泥臭く現場理解を深めてきた強い信念を持つ経営陣によって、建設現場における労働生産性の飛躍的な進化が実現されることを期待し、この度の出資を実行いたしました。本出資を通じて、「現場を支え、産業を飛躍させる技術基盤」を構築するという、SoftRoidのビジョン実現に向けて、支援してまいります。

▼頼氏と代表野崎の対談記事
現場のデータ収集がレガシー産業変革のカギ。SoftRoidがソフトとハードの融合で挑む建設現場の2024年問題
https://ubv.vc/contents/portfolio/softroid/

インキュベイトファンド株式会社 General Partner 本間 真彦 氏
[画像7: https://prtimes.jp/i/108083/6/resize/d108083-6-0c23206a157a496b72ba-5.png ]

創業期からご支援させていただいているSoftroid社に今回ラウンドも投資させていただきました。
同社は現場に強く、技術にも強い。複雑なリアルの住宅建築の現場と最新のテクノロジーを掛け合わせ未来の建築管理ソリューションを作っています。
彼らの構想は大手顧客と共に確実に実現しつつあります。

株式会社SoftRoid会社概要


東京大学や慶應義塾大学でAIや画像解析、ロボットの研究に携わっていたエンジニアが集まり、東京大学の起業支援プログラム「FoundX」を経て創業。「国土交通省 建設現場における無人化・省人化技術の開発・導入・活用に関するプロジェクト」採択、「経済産業省 IPA 未踏アドバンスト事業」採択を通じて開発を進め、建築工事の遠隔施工管理を支援するサービス「zenshot」を正式にローンチ。

設立:2020年7月21日
代表:野崎 大幹
ホームページ:https://www.softroid.jp/
本社所在地:東京都千代田区大手町2-7-1 TOKIWAブリッジB2階

<表彰歴 等>
Forbes JAPAN 2024年注目の日本発スタートアップ100選 選出(2024)
日経新聞掲載(2022, 2023)
日経アーキテクチュア 建築をアップデートするベンチャー100 選出(2022)
IPA 未踏アドバンスト事業 採択(2021)
国土交通省 関東地方整備局 建設現場における無人化・省人化技術の開発・導入・活用に関するプロジェクト 採択(2020)
東京大学 IPC 第3回1st Round 採択(2020)
東京大学 FoundX Founders Program 採択(2020)

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