株式会社ゼンリン、株式会社ゼンリンデータコム、株式会社Preferred Networks（PFN）の3社は、高精度で時間軸を持つ地理空間情報とAIを融合し、現実世界の把握から予測、意思決定支援につなぐ新サービスの創出および事業化に向けた業務資本提携契約を締結した。この契約に基づき、ゼンリンとゼンリンデータコムはPFNが実施する第三者割当増資を引き受ける。3社はサービスの企画・開発から事業化まで中長期的な協業を推進する。

提携の背景と目的

近年、生成AIやマルチモーダルAIの進化により、位置情報や時間的変化などの多様な情報を横断して扱える環境が整いつつある。土地、建物、道路、地形、交通、移動情報など場所に関する情報は相互に関連しており、課題解決に向けて信頼性の高いデータと特化型AI技術の活用が求められている。

ゼンリングループは街や地域の「変化の履歴」を含む地理空間情報を長年蓄積してきた。一方、PFNはAI半導体や計算基盤、生成AI基盤モデルなどの自社開発力と、産業現場への実装実績を有している。今回の提携では、地物の属性や空間的関係、時間的変化をAIが扱いやすい形へと構造化・体系化し、企業や自治体の意思決定を支援するAIサービスの創出を目指すとしている。

主な協業内容と各社の役割

協業では、地理空間情報を活用したAIモデルの開発や業界・業務特化型AIサービスの企画・開発・事業化を進める。また、AI利用に最適なデータ環境や意味体系の整備（AI-Ready化）、共通技術基盤の構築と高度化にも取り組む。

各社の役割分担として、ゼンリンは地理空間情報や顧客・業界知見を活用したユースケースの具体化および事業化を担う。ゼンリンデータコムはGISやAI、サービス開発の知見を生かした企画、開発、実装、運用を担当する。PFNは生成AIやフィジカルAI、画像・3D空間認識、予測・最適化などの研究開発力を活用し、地理空間情報を理解・推論するAIモデルの開発や技術検証、高度化を行う。

今後の展開とユースケース

初期の重点領域には公共、不動産、小売・流通を位置付けている。具体的には、地域の変化や施設需要の予測、店舗出店計画・適地選定、都市計画・防災・物流分野におけるシミュレーションなどのユースケースを検討する。今後は実証実験やサービスの共同開発を進め、その成果をもとに事業化を図る方針だ。

提携にあたり、ゼンリン代表取締役社長の竹川道郎は、人の目だけでは捉えきれなかった地域の変化や特性を見出す可能性に触れ、意思決定を支える存在への進化を目指す意向を示した。また、ゼンリンデータコム代表取締役社長の清水辰彦は、現場の知見と業務データを掛け合わせて顧客ごとに最適化したモデルを開発する考えを述べた。PFN代表取締役社長の岡野原大輔は「街や地域の特性と変化をより深く理解するAIの開発に挑戦します」とコメントしている。

提携各社の概要

• 株式会社ゼンリン
• 所在地：福岡県北九州市戸畑区中原新町3番1号
• 代表者：代表取締役社長 竹川道郎
• 設立：1961年4月
• URL：https://www.zenrin.co.jp/
• 株式会社ゼンリンデータコム
• 所在地：東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi 田町ステーションタワーN　22階
• 代表者：代表取締役社長 清水辰彦
• 設立：2000年4月13日
• URL：https://www.zenrin-datacom.net/
• 株式会社Preferred Networks
• 所在地：東京都千代田区大手町1-6-1大手町ビル
• 代表者：代表取締役社長 岡野原大輔
• 設立：2014年3月26日
• URL：https://www.preferred.jp/ja

本記事は株式会社ゼンリン、株式会社ゼンリンデータコム、株式会社Preferred Networksの発表をもとに作成

Dellows News編集部

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