CV・NLPハマりどころメモ

画像認識と自然言語処理を研究する上でうまくいかなかったことと,その対策をまとめる自分用のメモが中心.

Tech Crunch Tokyo 2018に行ってきた[2日目]

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TechCrunchの2日目にも参加してきた。本日はTechCrunch最終日。スタートアップバトルの優勝者が決まるアツい日だ。

 

#### Fireside Chat「氷河期の創業、今年の上場、そしてこれから——将棋AIのHEROZが語る“次の一手”」

HEROZ

将棋AI

タートアップ氷河期(2009のリーマンショック時代から)から資金繰りしていた

休日も共同創業者と開発 起業前はバズるようなサービスを量産

色々なサービスをすでに作っていたから氷河期でも資金繰りができ

 

#### Startup Battleファイナルラウンド

jobreinbow 日本人に13人に一人 LGBTアプリのTop2は中国が握っている

これから金融、住宅に手を広げる オリンピック委員会はLGBT認めない企業は認めない

市場規模の詳細は? LGBT市場999億の1/3をとる予定

金融、住宅へ広がるイメージがわからない? 保険や契約を結ぶことが現状困難。それを解決する。

Q.トラクションはどれくらい?

A.月間12万人 競合優位性。

Q.パクられたときにどう勝つ?

A.ユーザーのデータの多さ 信用の確立

 

Kuraseru 介護マッチング

Q.病院とのシステム的な連携は?
A. 病院は内製が多い。空き状況のアップデートは半分手動

Q. テクノロジーが入り込む余地は?

A. 空き室センシング

 

Areronext

4D Gravity

貫通ジンバル構造

軸とプロペラ部が分離

機体が傾いても重心がぶれない

カメラ、荷物がぶれないドローンは開発済み

壁などに張り付くことができる

個別の機能をもった複数のドローンの連携

経営資源として知財を重視

Q. なぜ誰も4Dgravityを思いつかなかったのか?

A. 機体開発よりもアプリ開発が先行していたから、機体設計に目が行っていなかったのではと考えている

Q. キモは?

A;. 重心の位置を変えてドローンの機体設計を行ったことがキモ

Q. お金になりそうな応用先は?

A. 物流

Q. 脅威は?

A. 敵はいない。ドローンメーカーがお客さんなので、競合が思い当たらない。

 

Labbase

共同先探し

直接研究者に会いに行ってデータ収集

Q. マッチングにお金は払ってくれる?

A. 企業側からお金を取っている。データベース利用で月額固定。

 

ムスカ

畜産糞尿の中でハエを育てることによって、家畜用の飼料と肥料を同時調達。

廃棄にお金がかかる畜産糞尿の処理も兼ねている。

プレゼンターの女性のマイペースさに審査員たちはたじたじといった様子であった。

Q. どこまでムスカが請け負ってくれるの?

A. プラント自体を販売し、管理運営もする

Q. 地方自治体からの需要は?

A. ある。沖縄の自治体からは臭いが消えるだけでもうれしいという声があがっている

 

#### 感想

市場規模、現状困っている人の人数が具体的に資料に記載 問題がおもしろくても市場規模が大きくなければ評価されないようだ

登壇者たちはは、会社のテーマが経営者の趣味ややりたいことと直結していることが多い。自分の周りから課題をピックアップしている会社が魅力的にみえる。

 将棋AIのトップは将棋の段もち

 助太刀のトップは建設現場経験者

 Labbaseのトップは現役大学生

 介護マッチングは現場経験者

ユーザー数の推移が良く聞かれる