言葉や画像の印象をAIで数値化し、商品や素材の評価に生かす

言葉や画像、素材の物性データから人の感覚的な印象をAIで数値化し、商品評価や素材探索に使う技術。

感性AI株式会社 電気通信大学発 / 東京都 調布市 / 2018年設立
研究発の技術 感性工学 人工知能 機械学習 自然言語処理 オノマトペ分析 音象徴
実用化の段階
研究実証販売
感性AIアナリティクスは2021年6月に提供開始され、現在も価格付きで販売されており、北辰フーズや京王電鉄の利用事例が公表されている。
4製品
5提携・顧客
3特許
1出資者

しくみ

解こうとしている課題

商品や素材から受ける印象は主観的で、従来は長いアンケートや担当者の経験に頼りがちだった。開発・販促で感覚的な評価を比較・共有しにくい課題に取り組む。

どう動くか

電気通信大学の研究と特許技術を基に、単語・文章・オノマトペ・画像・物性データなどから印象を推定する。オノマトペでは音韻の特徴と感覚的印象の関係をモデル化し、質感などを複数の尺度で評価する。会社は、一般的な表現だけでなく新奇なオノマトペも分析できると説明している。

できるようになること

会社・大学は、印象調査の回数や費用を抑え、商品開発や素材探索を効率化できると説明する。感性情報を数値で共有し、消費者ニーズに沿う商品や素材の検討を支援する。

技術の出自:電気通信大学の情報理工学研究科・人工知能先端研究センターを含む、言葉と五感・感性、オノマトペの音象徴性、質感認知に関する研究。関連特許は電気通信大学名義。 出典1 出典2 出典3 出典4

使われる場面

  • 商品ネーミング、キャッチコピー、パッケージの評価・改善
  • 消費者アンケートや口コミの分析
  • 素材の触感・質感の定量化、素材探索・開発
  • デザインの印象評価
  • 感性分析機能を利用したシステム・BIツールの開発
  • 感性情報を活用した商品開発・マーケティング

優位性の主張

会社の主張
電気通信大学で蓄積された特許・感性データ・ノウハウと機械学習等を組み合わせ、単語・文章・画像・物性値などの印象を分析する。 出典
会社の主張
Hapinaは質感、味覚、パーソナリティの観点から、100以上の尺度で感性的な印象を数値化すると説明している。 出典
会社の主張
MateriaLinkは、一般的なオノマトペに加えて新奇なオノマトペからも素材の質感を分析できるとしている。 出典
大学の発表
電気通信大学の研究発表では、オノマトペで素材の質感を表現するAIを開発したと報告している。 出典

製品・サービス

販売中
感性AIアナリティクス

消費者データを学習したAIで、ネーミング・コピー・パッケージ等の印象を評価・可視化するマーケティング支援サービス。 出典

商品企画、デザイン、マーケティング、ブランド担当者
試験導入
感性AI MateriaLink

オノマトペによる素材の質感評価と物性値推定を使い、素材情報のデータベース化や探索を支援するサービス。 出典

素材メーカー、ブランドオーナー、素材開発部門
販売中
感性AI API

感性分析機能の一部を顧客のシステムに組み込むためのWeb API。 出典

自社サービスやBIツールに感性分析機能を組み込みたい企業
販売中
コンサルティング

感性技術を使い、調査・実験の実施や分析、商品開発・マーケティング向けの解決策を提供する。 出典

商品・サービスの開発、マーケティングを行う企業・団体

これまでの歩み 新しい順

2026-03
共同開発
京王電鉄株式会社:京王グループ向け生成AI基盤KEIO AI-Hubを共同開発し、業務特化型AIエージェントを展開。 出典
2024-11
受賞
一般社団法人ASP・SaaS・AI・IoTクラウド産業協会「第18回 ASPICクラウドアワード2024 AI部門総合グランプリ」 出典
2024-05
顧客
京王電鉄株式会社:新型通勤車両2000系の外観・客室デザイン開発で分析サービスを活用。 出典
2023-08
実証
DIC株式会社:共同開発した素材探索・開発プラットフォームのβ版を提供。 出典
2022-06
共同開発
DIC株式会社:素材の感性価値定量化に関する共同研究とプラットフォーム開発。 出典
2021-11
認定
経済産業省が推進するIT導入補助金制度「IT導入補助金2021 支援事業者・交付対象ツール認定」 出典
2021-11
受賞
一般社団法人ASP・SaaS・AI・IoTクラウド産業協会(総務省後援)「ASPIC IoT・AI・クラウドアワード2021 AI部門ニュービジネスモデル賞」 出典
2018-05
資金調達
設立時出資。4,500万円。京王電鉄株式会社 出典

提携先・顧客

顧客
株式会社北辰フーズ 新商品のパッケージ選定に感性AIアナリティクスを利用。 出典
共同開発
DIC株式会社 素材の感性価値定量化に関する共同研究とプラットフォーム開発。 出典
実証
DIC株式会社 共同開発した素材探索・開発プラットフォームのβ版を提供。 出典
共同開発
京王電鉄株式会社 京王グループ向け生成AI基盤KEIO AI-Hubを共同開発し、業務特化型AIエージェントを展開。 出典
顧客
京王電鉄株式会社 新型通勤車両2000系の外観・客室デザイン開発で分析サービスを活用。 出典

特許

3 件
Google Patentsおよび電気通信大学の公開特許情報で、コア技術に関係する代表的な日本特許3件を確認。網羅的な全件数ではなく、関連する大学名義特許を含む。
主な分野オノマトペ・音象徴語からの印象評価、オノマトペの自動生成、音象徴語と素材の物理特徴・質感の対応推定
海外出願True
特許第5354425号「オノマトペのイメージ評価システム、イメージ評価装置、およびイメージ評価用プログラム」 国立大学法人電気通信大学 / 登録・有効(Google Patents表示) 出典
特許第5678836号「オノマトペ自動生成システム」 国立大学法人電気通信大学 / 登録・有効(Google Patents表示) 出典
特許第6714931号「音象徴語・物理特徴情報提供装置、音象徴語・物理特徴情報提供方法および音象徴語・物理特徴情報提供プログラム」 国立大学法人電気通信大学 / 登録・有効(Google Patents表示) 出典
WO2017043424「音象徴語・物理特徴情報提供装置、音象徴語・物理特徴情報提供方法およびプログラム」 国立大学法人電気通信大学 / WO公報の法的状態はCeased表示。対応する日本特許第6714931号は有効表示。 出典
US10388271B2「Device and method for providing sound-symbolic word and physical feature information」 University of Electro Communications NUC / 登録 出典

会社の規模

資本金4,500万円(2025-04時点) 出典
公式サイトkansei-ai.com
決算期売上高純利益純資産総資産
2026-03-31—1,590万円—1.02億円 出典
2025-03-31—2,630万円—8,724万円 出典(Gビズインフォ)
2024-03-31—1,119万円—5,939万円 出典

決算公告など、公表された数字だけ。

大学との関係

大学の認定
電気通信大学 会社概要で電気通信大学発ベンチャーとして認定された企業と記載。 出典
大学の施設
電気通信大学 大学内のインキュベーション施設に設立し、2023年にUECアライアンスセンターへ移転したと会社沿革に記載。 出典
ライセンス
電気通信大学 会社概要で、電気通信大学研究室の知財を商用利用できる企業と説明。 出典
共同研究
電気通信大学 電気通信大学研究室の知財を活用し、DIC株式会社と新素材開発システム構築に向けた共同研究を開始。 出典

出資者(公開情報で確認できた1社)

事業会社(CVCを含む) 1

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:25件
法人番号:7012401034024
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