スタートアップの祭典 DISRUPT 2022 フィードバックセミナー 〜 米国駐在４社が注目したスタートアップと新トレンド 〜

1. スタートアップの祭典
DISRUPT 2022 フィードバックセミナー
〜 米国駐在４社が注目したスタートアップと新トレンド 〜

2. Contents
【開催日時】 2022年10月27日 09:00〜10:30 日本時間
2022年10月26日 17:00〜18:30 太平洋時間
【プログラム】 09:00-09:05 メンバー紹介・ Disruptとは （Shige Yoshida)
09:05-09:20 Nissho Electronics USA (Shuichi Noto)
09:20-09:35 BIPROGY USA (Tomohiro Katazawa)
09:35-09:50 Net One Systems USA (Toru Miyashita)
09:50-10:05 NTT Data Inc (Tomohiro Ohtani)
09:50-10:30 QA ＋ 4社ディスカッション

3. Shuichi Noto
2013年に日商エレクトロニクス入社
大手OTTの情報システム部門向けにVDIや
Web会議などの働き方改革を促進するソ
リューションの販売に従事
2019年よりNissho USAに着任
Future of Work、Sustainability、
AI、Network領域に注力して活動中
Nissho Electronics USA Corporation

4. BIPROGY USA, Inc.
Tomohiro Katazawa
BIPROGY株式会社（旧日本ユニシス株式
会社）の北米拠点に2018年から現地駐在
員としてジョインし、テクノロジーやトレ
ンド情報などをリサーチやスタートアップ
企業発掘などを業務として実施

5. Net One Systems USA, Inc.
Toru Miyashita
ネットワンシステムズで15年の経験を持
ち、各種ITソリューションを開発・提供
クラウドコンピューティングやサイバー
セキュリティ分野に強みを持ち、ITアー
キテクトとして活躍
2021年より NetOne USA に着任

6. NTT Data Inc.
Tomohiro Ohtani
主にR＆D部門で、先進技術を活用したビジ
ネス開発業務に従事。交通シミュレーショ
ンやAIを軸とした研究開発、スタートアッ
プと連携したソリューション開発を実施
2021年よりNTTデータのシリコンバレー
オフィスに着任し、有望スタートアップの
探索・連携を主なミッションとして活動中

7. Net One Systems USA, Inc.
Shigeharu Yoshida
エンタープライズ企業向け営業戦略の分
野で経験を積んだITプロフェッショナル
顧客との関係構築に深いコンピテンシー
を持つ。セキュリティ分野のサービス開
発においてもリーダーシップを発揮し、
NetOneのSOCビジネスの立上げに携わる
2019年より NetOne USA に着任
ビジネス開発に従事

8. Tech Crunch Disrupt
Tech Crunch
• 2010年 AOL が買収
• 2015年 Verizon が AOL、Yahoo を買収
• 2021年 Verizon が Apollo Global Management に売却
• 2022年 「Tech Crunch Japan」「Engadget Japan」 が5月に閉鎖
Disrupt
• 毎年、米国と欧州の複数の都市で開催される テクノロジーカンファレンス
• Startup Battlefield では、スタートアップ20社が10万ドルの賞金をかけて競い合う
• これまでの出演企業は、900社以上、そのうち121社以上がIPOや買収に成功

9. Nissho Electronics USA
注目スタートアップ

10. Omneky（GPT-3を活用した広告スタートアップ）
社名
設立 2018年
本社 San Francisco, California, United States
従業員 11〜50名
資金調達累計 $3M シード
評価額 非公開
投資家
Village Global、Hyphen Capital
Deepcore、Kohlmann&Co 他
チーム
Hikari Senju（CEO）
事業概要
• Omnekyは2018年に千住光氏がサンフランシスコで設立した
スタートアップで、文章生成言語モデルのGPT-3を活用した
広告を展開。
• この数年でGPT-3を活用したスタートアップは数多く誕生し
たものの、まだPMF（プロダクトマーケットフィット）前の
ものが多いように見受けられるなか、Omnekyは既に多くの
ユーザーを獲得し、年間売上も約$2M（約3億円）を達成する
など急成長。
• さらに注目すべきはアーリーステージに特化したベンチャー
キャピタルファンドのVillage Globalから投資を受けている点。
• このファンドにはJeff BezosやMark Zuckerbergなどが個人で
出資している。
Disrupt2022でピッチをしている様子
Crunchdatabase参照

11. Village Global（Jeff Bezosなどが個人で出資するVC）
Village Globalに出資するLPs（Village Global公式ウェブページより引用）
社名
設立 2017年
本社 San Francisco, California, United States
従業員 11〜50名
資金調達累計
$225M
（Found I：$100M / Found II：125M）
評価額 N / A
LPs
Jeff Bezos、Mark Zuckerberg
Bill Gates、Reid Hoffman 他
チーム
Adam Corey
（Co-Founder & Operating Partner）
Crunchdatabase参照

12. Omneky（GPT-3を活用した広告スタートアップ）
広告を分析して動的に変更
• 発信した広告はリアルタイムで分析することが可能です。ま
たより高いパフォーマンスを出せるよう、その分析結果に
沿って広告内容を修正できる機能も備えています。
GPT-3を活用して広告自動生成イメージを説明しているスライド
分析機能
• Omnekyは世界中のウェブサイト、ソーシャルメディアなどか
ら広告データを収集し、広告のターゲットユーザーに対して
最適な内容や文章の長さ、効果的な色などを学習します。
クリエイティブな広告を自動生成
• Omneky上で作りたい広告のサービスやプロダクトのデータを
読み込ませるだけで、複数のクリエイティブな広告が自動生
成されます。この広告にはOmnekyの分析機能が学習し続けて
いるデータが反映されています。
• 作成されたアイデアの中から気に入ったものがあればそのま
ま利用できるほか、手を加えたい場合は箇所を指定すればそ
の部分を修正した別のアイデアが提案されます。
• 納得がいく広告が出来上がったら承認ボタンを押して完成で
す。出来上がった広告はGoogleやFacebookなど複数のプラッ
トフォームに発信することができます。

13. Omneky（GPT-3を活用した広告スタートアップ）
Omnekyで自動生成した広告（Omnekey公式ウェブサイトより引用）

14. Omneky（GPT-3を活用した広告スタートアップ）
GPT-3を活用したスタートアップとの比較スライド
GPT-3を利用した他スタートアップとの比較
• ピッチの最後には、GPT-3を活用した他スタートアップとの
比較が説明されました。
• Copy.AIやJasperは、GPT-3が得意とする文章自動生成に特化
しているため、商品のキャッチコピーや記の生成以外のこと
ができません。
• その一方で、OmnekyはGPT-3の特性を活かしつつ、配信から
分析まで行える広告のプラットフォームとして提供していま
す。

15. Jasper.ai（AIによる自動記事生成）
社名
設立 2017年
本社 Austin, Texas, United States
従業員 非公開
資金調達累計 $125M シリーズA
評価額 非公開
投資家
Bossanova Investimentos、IVP
Insight Partners 他
チーム
Dave Rogenmoser（Co-Founder & CEO）
Crunchdatabase参照
事業概要
• 6項目を入力するだけで自動でブログ記事を生成してくれる文
章自動生成AIを活用したスタートアップ。
• Blog Topic（ブログトピックス）、Tone of voice（記事のトー
ン）、Intended Audience（対象者）、Input Language（入力
言語）、Output Language（出力言語）、Output（生成する記
事の数）。
• 日本語にも対応済み。
Nissho’s Eyes
• ブログ記事を作成するには時間と労力が必要。Jasper.aiに記
事を生成させ、細かな表現のeditや所管などを付け加えること
で従来作成にかかっていた時間と労力を大幅に削減できるこ
とが期待できる。

16. Copy.ai（広告キャッチコピーなどを自動で生成）
Crunchdatabase参照
事業概要
• Copy.aiはEコマース内の商品説明、FacebookやGoogleなど
のデジタル広告コピー、ブログコンテンツなどを自動生成す
るツール。
• 例えば商品説明文を作りたい場合、短い説明を入力すると
Copy.aiがそれに合った文章を複数提案してくれるため、デジ
タルマーケターが表現や言い回しなどを考える時間や手間を
短縮することができる。
社名
設立 2020年
本社 Memphis, Tennessee, United States
従業員 11〜50名
資金調達累計 $13.9M
評価額 非公開
投資家
Sequoia Capital、Craft Ventures
Tiger Global Management 他
チーム
Paul Yacoubian（Co-Founder & CEO）
Copy.aiのデモ画面。短い説明を入力すると
説明文を複数提案してくれる。
Copy.ai公式ウェブサイトより引用

17. Generative AI トレンド
今後10年以内にAIを使用して生成されるオンラインコン
テンツは少なくとも50%に到達する
• 米国のスマートフォン普及率は10年間で1%から55%に到達、
クラウドサービスはソフトウェア支出の5%から30%へ成長。
• AIで生成されるオンラインコンテンツは現在1%、10年以内に
は50%に到達する見込み。
• そう主張できる背景としては既にLLM(Large Language
Models：大規模言語モデル）技術が発展し、学習プロセスの
効率化、言語生成の精度が向上しているため。
• Open AIが開発するGPT-3(Generative Pre-trained
Transformer)、Googleが開発するPaLM(Pathways Language
Model)、Metaが開発するOPT-175Bなど既に見人間が作成し
た文章と分けがつかないほど自然な文章を作成できるため注
目を集めている。
Bessemer Venture Partners ウェブサイトより引用

18. Generative AI トレンド
Sequoia Capitalも注目
• Sequoia Capital Partner のSonya Huang氏が作成した
Generative AI Application Landscape。
• GPT3のほか、MetaやGoogleが開発するGenerative AIの進化
により、それらを活用したスタートアップが次々に誕生。
Sequoia Capitalも注目
• Sequoia Capital Partner のSonya Huang氏が作成した
Generative AI Application Landscape。
• GPT3のほか、MetaやGoogleが開発するGenerative AIの進化
により、それらを活用したスタートアップが次々に誕生。
Gen AI Market Map! この新しいフロンティ
アを地図にすることを決めました。
この領域は急速に加速しています。この
マップに誰を含めるべきでしょうか？
2022年10月17日 時点 2022年10月24日 時点

19. Generative AI トレンド
Amy Webb氏によるテクノロジートレンド予測
• 未来学者のAmy Webb氏はNew York Cityに本社を構えるコン
サルティングファームFuture Today InstituteのFounder＆CEO
ならびにNYU Stern School of Business（ニューヨーク大学の
経営大学院）の教授。
• SXSWでは毎年、Future Today Instituteが出すテクノロジート
レンドレポートの要点をまとめたセッションが大人気で、今
年も世界中から注目を集めた。

20. Generative AI トレンド
日本語訳：”AIの本当の未来”
• 将来、AIは自ら進化し、より優れた新型のAIを生み出せるよ
うになるでしょう。このプロセスは「自己進化」と呼ばれま
す。自己進化により、AIは時間とともにより賢く、より効率
的になります。
• また新しい環境や状況に適応し、より多機能でパワフルなAI
を実現できるようにもなるでしょう。AIは近年すでに自己進
化の兆しを見せています。
• 例えばGoogleのAlphaGoプログラムは自分自身と対戦し、他
のどのプログラムよりも優れた碁の打ち方を学習することが
できました。AIが進化し続けることで、私たちはより素晴ら
しい成果を期待できるようになるのです。
• 人間よりも賢く自己進化したAIは、将来的には実際の知能と
見分けがつかないほど高度なものになります。人類はいずれ
技術的特異点を達成し、宇宙に関する疑問もすべて解決する
でしょう。そして私たちは人間ができるすべてのことを、よ
り高いレベルで実現できるロボットを生み出すのです。
• こうしたロボットは自我を持つようになり、私たちは人間と
本質的に対等なものを作った結果に対処する必要があります。
Future Today Institute Tech Trends Reportより引用

21. Generative AI トレンド
Future Today Institute Tech Trends Reportより引用
このシナリオはAmy Webb氏から、「500字程度の短い論説
を書いてください」とGPT3（文章生成言語モデル）に指示
して書かせたもの。GPT3は3.29秒でこの文章を書き上げ、
Amy Webb氏は編集する必要がないと判断した。
GPT-3とは？
• GPT（Generative Pre-trained Transformer）はAIを研究する
非営利団体のOpenAIが開発した文章生成言語モデルで、
GPT3は3代目のバージョンです。
• インターネット上のテキストや何千もの書籍のテキストを学
習することで、入力されたキーワードや文に応じて次に出る
べき適切な文章を予測して提示します。
• GPTを開発したOpneAIはElon MuskやY Combinatorの前社長
Sam Altmanなどが2015年に創業した非営利団体で、ほかにも
画像の半分を取り入れると残りの画像を生成するImage GPT
や、GPT3技術をベースにプログラミングコード生成により特
化したコード自動生成モデルのCodexなどを開発しています
（Elon Muskは2018年に幹部職を退任）。

22. BIPROGY USA
注目スタートアップ

23. さっそく1社・・・
NAT4BIO Seed $200k
• 果実などへの食品コーティング技術を提供するバイ
オ企業
• 発酵性の成分を食品へ注入、コーティングすること
で長持ちさせることができる
• フードロスへのペインを解決！
コーティング済みはカビない！
ノーコーティングはカビる！
比べてみる
と・・・
コーティング済みは、ノーコー
ティングに比べて痛みが早い！
比べてみる
と・・・
今回のご紹介テーマは・・・
比べてみる！比較してみる！

24. 比べてみる！
Caper AI
• 次世代ショッピングカートを提供。
• ショッピングカートに決済、画像認識、ス
ケールなどを搭載し、POSレジレスの購入体
験を提供。
• 利用者ごとのパーソナライズも実施
• 2021年にInstacartに3億5000万ドルでM＆A
RAYON LABS
Seed カナダトロント
• ショッピングカートにアドオンできるPOSレジレスシステム
を提供。
• タブレットと決済機能のメイン端末に画像認識などのカメラ
センサーと重さを図るシートセンサーをアドオンする。
• システムとしては、POSレジとして機能できる他、位置情報
連携などで棚の案内、パーソナライズなども可能としている。
RAYON LABS HPから引用

25. RAYON LABS
Seed カナダトロント
• ショッピングカートにアドオンできるPOSレジレスシステム
を提供。
• タブレットと決済機能のメイン端末に画像認識などのカメラ
センサーと重さを図るシートセンサーをアドオンする。
• システムとしては、POSレジとして機能できる他、位置情報
連携などで棚の案内、パーソナライズなども可能としている。
アドオンができる！！
コストを抑えたスマー
トカート！

26. 比べてみる！
IKEA
• ホームページ上でWebアプリを利用して自由
に商品を配置しながらデザインができる。
• デザインした商品をオンラインで購入＆デリ
バリーまで実施できる。
• スマホアプリを利用してARで空間デザイン、
空間配置が可能。
IKEA HPから引用 PANCAKE
Pre-Seed $400k デラウェア州ドーバー
• 部屋のデザインから家具デリバリーまでを提供するサービス。
• 2時間のデザイナーとのリモートデザインを実施し、複数の家
具ベンダーの製品を駆使し、最適な３Dデザインが提供。その
商品が自宅に届くコマースまで提供。
• 129ドルでサービスが利用できる。家具購入は予算に合わせて
選択してもらえる。
• 米国では、約30社の家具ベンダーと提供。
PANCAKE HPから引用

27. PANCAKE
Pre-Seed $400k デラウェア州ドーバー
• 部屋のデザインから家具デリバリーまでを提供するサービス。
• 2時間のデザイナーとのリモートデザインを実施し、複数の家具
ベンダーの製品を駆使し、最適な３Dデザインが提供。その商品
が自宅に届くコマースまで提供。
• 129ドルでサービスが利用できる。家具購入は予算に合わせて選
択してもらえる。
• 米国では、約30社の家具ベンダーと提供。
現在は、B2C
今後、不動産デベロッパーな
どB2Bのビジネスにも展開
マルチベンダー対応！
ZOZO家具版！狙いは高
価格帯ユーザー

28. 比べてみる！
Office365 ＆ Excel
• Excelファイルを共同作業したい場合・・・
• SharePointやBOXなどでファイルシェアし、
共同で作業はできる。
• ただ、ファイル単位でしか利用ができない。
• Excelのファイルだけだとビジュアルが簡素。
airrange
Seed ドイツミュンヘン
• Excelに特化したノーコードとコラボレーションツールを提供。
• Excelにアドオン機能として提供。
• 表を理解し、ユーザが抽出したいデータやデータから表示さ
せたいグラフなどをノーコード選択できるように予測されて
いる。
• Airrangeのクラウドを経由することで、シートの一部分のみ
に限定したシェアリングが可能。

29. airrange
Seed ドイツミュンヘン
• Excelに特化したノーコードとコラボレーションツールを提供。
• Excelにアドオン機能として提供。
• 表を理解し、ユーザが抽出したいデータやデータから表示さ
せたいグラフなどをノーコード選択できるように予測されて
いる。
• Airrangeのクラウドを経由することで、シートの一部分のみ
に限定したシェアリングが可能。
ベースがExcelと
いうことで汎用性
が非常に高い！！

30. 比べてみる！
Shopify
• オンラインコマース向けのビルドツール
• コマース用のWebサイトから決済、デリバ
リーに至る部分までをプラットフォームとし
て提供し、事業者が簡単にeコマースをできる
ようにするサービスを提供。
• コロナ禍で急成長。
Shopify HPから引用
3Veta
Pre-Seed €300k ブルガリアソフィア
• 物ではなく、サービス、SaaSなどをセールスするためのマー
ケットプレイスのビルドツール。
• マーケットプレイスに必要なデモスケジューリング、ビデオ
コール、予約システム、決済、オンボーディング、課金シス
テム管理などを簡単に作成できるプラットフォームを提供。
• プラットフォームなので、ホワイトレーベルとして提供がで
きる。

31. 3Veta
Pre-Seed €300k ブルガリアソフィア
• 物ではなく、サービス、SaaSなどをセールスするためのマー
ケットプレイスのビルドツール。
• マーケットプレイスに必要なデモスケジューリング、ビデオ
コール、予約システム、決済、オンボーディング、課金シス
テム管理などを簡単に作成できるプラットフォームを提供。
• プラットフォームなので、ホワイトレーベルとして提供がで
きる。
利用する機能がモジュール型で提供
され、ノーコードで実装ができる！
マーケットプレイ
スだけではなく、
営業ツールや窓口
ツールとしても利
用価値がある！！

32. それぞれフォーカスしている領域には、メジャープレイヤーが既に
いることは明白。
ただ、その中でも、ペインポイントをしっかりと見つけて、そこに
しっかりとアプローチをしている。
比べてみることで、どれだけのバリューがあるのかを見極めてス
タートアップ発掘するのが、面白い！リスペクトできる！
比べてみよう！

33. Net One Systems USA
注目スタートアップ

34. スタートアップ一覧
カテゴリー スタートアップ コメント
プライバシーデータ保護 Skyflow
データを保存するとトークン化(マスク化)してくれる。データ
アナリストに見せる必要のない部分を隠すことができるところ
がポイント。APIでの統合がしやすいところも良い。
秘匿計算
Zenmu Tech
日本の企業。秘匿計算をすぐに使えるかたちで製品化している
。業界間でデータ共有できるソリューションは今後求められる
と思うし、実際米国現地でもそういったニーズが多かったとコ
メントされていた。
CIPHERMODE Labs
秘匿計算を中間層に入れられる製品。MLモデルの開発に利用さ
れるTensorflowなどとの統合が容易。
なりすまし対策
Anchor Z
日本の企業。すでに販売実績もあり、情報の塊であるスマホを
使ったバックグラウンド認証というコンセプトが素晴らしいと
思った。
REALITY DEFENDER
リアルタイムのディープフェイク検出に強みがある。VISA、デ
ロイトなど強いパートナーもついているので今後の販売増加も
期待できそう。
SaaS 管理 Nacho Nacho
SaaSサブスクリプションの管理。仮想のクレジットカードを使
って支払い管理ができるところがユニーク。請求書払いへの対
応などエンタープライズ機能の充実に期待したい。

35. 【参考】Data Privacy の保護
Data Privacyとは？
• Data Privacyはデータ保護の一部
• 個人情報や金融機関のデータ、医療データなどの機密情報が含まれているデータを保護する
• 以下の3つの要素で構成されている
1. 個人が自分の個人情報を管理する権利と放置される権利
2. 個人データの適切な取扱い、処理、収集および共有のための手続き
3. データ保護に関する法律の遵守
• Data Privacyの保護は従来とは異なるアプローチが必要
• AIを学習させる際のデータと関連して重要さが増している

36. Skyflow
• Skyflowはプライバシーデータを格納するクラウド
ストレージのような役割
• データを格納するとデータをトークン化してデー
タ自体を隠すことができる
• データを利用したい人(データアナリストなど)は実
際の個人情報そのものではなくトークン化された
値を利用する
(プライバシーを侵害するリスクがなくなる)
• PLAIDやStripeなどとの統合も容易
• 強固な暗号化と柔軟なカスタマイズが強み

37. Skyflow
{
"fields": {
"card_number": "XXXXXXXXXXXX1111",
"cardholder_name": "*REDACTED*",
"exp_month": "11",
"exp_year": "2025",
"skyflow_id": "df38cdf0-701f-43b5-b954-4dbe9873b0f0"
}
}
APIでSkyflowに格納するとトークン化される

38. 【参考】Privacy-Enhancing Cryptography
Homomorphic Encryption
Secure Multiparty
Computation
Differential Privacy
Trusted Execution
Environment
Common Privacy Enabling Technologies
Trusted Execution Environment
Private Information Retrieval
Trusted Third Party
Federated ML, Privacy-Aware ML
Privacy Enhanced Data
Identifiable Data
Data
Sources
Processing
Analytics AI/ML
Most Secure
PECとは？
データとAIの間に入るセキュリティ要素
データそのものを分析に使うのではなく、暗号化やマスキングした
状態で計算する技術
PECの種類：
Homomorphic Encryption
暗号化したまま計算が可能。
もっともセキュアだが計算速度が遅く実
用段階に至っていない
Secure Multiparty Computation
計算を複数のパーティに分散し、個々の
パーティが他のパーティのデータを見る
ことができない暗号化プロトコル
Differential Privacy
アルゴリズムをいじってデータ分析の結
果や出力にどのような個人情報が使われ
ているかを分からないようにする技術
Trusted Execution Environment
コードを実行するための隔離環境。
Confidential Computing もTEEの一種。

39. Zenmu Tech CIPHERMODE Labs
• 秘匿計算技術を応用した製品を開発
• SQLクエリを暗号化したまま結果を得ることが可能
• 業界をまたがった研究開発において実証実験を実施中
• 機密情報は保護した状態で実験結果だけを取得すること
で、他社が実行した同じ実験を実施せずに済ませている
• 産業総合研究所と一緒に取り組んでいる
• 秘密計算できるSDKを開発
• Pythonなどのライブラリとして利用することで簡単に秘
密計算できるようにする
• アプリケーション層とプロトコル層の間に入る(新しい)中
間プレゼンテーション層として動作
• SMPC※プロトコルを新しい暗号バックエンドとして迅速
に統合することが可能になる
秘匿計算
※SMPC = セキュアマルチパーティコンピューティング

40. Zenmu Tech – Query Ahead
秘密分散とクエリー
• データを分散(シェアといいます)して単体では意味のない塊にする
• 計算して結果をもとめるときに結果が得られるようにシェアを利用する技術
• 分析者は格納されているデータ(値)そのものを知ることなく結果だけを得られる

41. 【参考】ディープフェイク
ディスインフォメーションは、政府を倒し、企業
を殺し、戦争を引き起こし、憎しみを増加させ、
人類の構造そのものを破壊しかねないのです
* RSAカンファレンス 2022 基調講演にて
RSA CEO の Rohit Ghai氏
Disinformation, topples governments, it kills
companies, it causes wars. It heats up hate
until it boils over and it can destroy the very
fabric of humanity.
『あなたは、ディープフェイクが使われないように対策されてい
るオンラインサービスを利用する可能性が高いと思いますか？』
• 2022年はYESの解答割合が微増
(2019年 75% → 2022年 80%)
• 消費者はディープフェイク攻撃から保護されているという安
心感を求めている

42. Anchor Z REALITY DEFENDER
• (世界初の)バックグランド認証を用いてスマホのアプリ内
で本人確認をする技術を開発
• 顔画像だけでなくスマホを操作する際の挙動も分析する
ことで本人を認証
• ユーザーが認証を意識することなく本人確認ができると
いうところがメリット
• 介護施設入居の際の本人確認で利用実績がある
• ディープフェイクでなりすましされるのを防止
• メディアのディープフェイク防止に特化
• アジアだと台湾の銀行で利用されており、中国からのな
りすましを防止したいという要望がある
• 市場の評価では精度の結果で大きな優位性を持つとされ
ている
• 一方、アジア系画像の精度には改善の余地があるとベン
ダー側も (素直に) 認めていた
なりすまし防止

43. REALITY DEFENDER
Deepfake Detection
• 複数のフォーマットでディープフェイクをスキャン
• ウェブアプリおよびAPIとして提供
• すべてのメディアタイプ（オーディオ、ビデオ、画像）に
対応
• ディープフェイクを検出すると、リスクスコア付きのア
ラートを生成
• PDFのレポートも可能
• サードパーティと連携して、ロギング、アラート、データ
保存できる
• 独自の「ensemble of models(モデルのアンサンブル)」ア
プローチを開発(特許取得)
パートナーシップ
ディープフェイク検出として採用 米国政府および民間企業にマーケ
ティングおよび販売
チャネルパートナーとして販売
WhiteHawk
(米国セキュリティサービスプロバイダー)

44. Anchor Z - DZ Securityのバックグラウンド認証
バッ ク グラ ウンド 認証® （ 世界初）
利用開始
使いまーす！
利用終了
完了
顔認証
声認証
行動データ
（ 各種）
バックグラウンドで自動認証
ユーザーはただ利用するだけ
動的かつ総合的な判断を随時・適宜行う
利⽤開始から 始まり 終わるまで認証する「 統合認証部」
ロ
グ
イ
ン
時
の
認
証
不
要
• ワークフロー処理プログラム、情報処理装置、及び、
ワークフロー処理方法
• プログラム、情報処理装置、及び、情報処理方法 （1）
• プログラム、情報処理装置、及び、情報処理方法 （2）
• 端末装置およびコンピュータプログラム
• TERMINAL DEVICE AND COMPUTER PROGRAM
(端末装置およびコンピュータプログラム)
• TERMINAL DEVICE AND COMPUTER PROGRAM
• 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム （1）
• 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム （2）
• 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム （1）
• 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム （2）
• 端末装置、情報処理方法、及びプログラム
日本、アメリカ、中国、韓国の特許を取得済
（出願中含む）

45. バックグラウンド認証のメリット
すぐ使える
偽装されない
プライバシー保護
• ユーザー側になんの設定も必要ない
• 認証する行為も求められない
• 攻撃者は「偽装ポイント」が分からない
• 利用者本人も知らずに認証が完了している
• 認証データはすべて端末内に保存
• 認証自体も端末内部で完結
利用実績
きらぼし銀行 (&その他の地銀)
• 銀行内の基幹システム
• DZ Passを4,000ライセンス導入
厚労省 (横浜市から順次全国へ)
• 介護入門(ビデオ受講)の替え玉受験防止
システムととして導入
• 随時、各行政へと展開中
ボードウォーク (オンライン購入チケットアプリ)
• チケット購入アプリにおける転売行為の
防止として導入
• 入場システムとの自動連携を共同開発

46. 【参考】SaaSの利用増加
SaaS 利用数
• 組織ごとの平均SaaS利用数
は110
• 2015年と比較して1275%増
• 企業が利用を認めている
SaaSは半数のみ (53%)
SaaS 利用数 (組織規模)
• 従業員数が多いほど利用しているSaaSの
数は多くなる傾向にある
• 特に10,000以上の組織は突出している
• ただし10,000以上の大企業の増加率は鈍
化しつつある
3年後の予想
• SaaS利用が少ない組織も今後は利
用率が伸びてくると予想
• SaaS利用率93%の組織 → 97%
• SaaS利用率55%の組織 → 78%
• SaaS利用率 8%の組織 → 27%

47. SaaS 管理 – Nacho Nacho
• SaaSサブスクリプション管理
• Nacho Nachoカードという架空のクレジットカードを作
成して予算管理に割り当てることができる
• 無料お試し版のキャンセルを防ぐ
• 同じソフトウェアの料金を二度払うのを防ぐ
• 支払っているサブスクリプションの未使用を防ぐ
Nacho Nacho カードの効果
• 支払いが銀行口座やクレジットカードを前提としている
ので、請求書払いには対応できない
• 従業員1人から100人までの小規模な企業を対象としてい
る(と説明されていた)
エンタープライズ向けの発展に期待

48. NTT Data Inc
注目スタートアップ

49. 注目したスタートアップ
ホリゾンタルな技術を持つスタートアップ発掘を目的に参加。
今回ご紹介させていただく企業
1. AppMap (ADM領域)
開発者向けのリッチな動的デバッグツール
2. Deep Render (D&I領域)
動画圧縮技術
弊社の着眼点
Cloud Data & Intelligence Cyber Security Application Development
Management

50. AppMap
場所 米国マサチューセッツ州ボストン
創業者 Elizabeth Lawler
資金調達額 -
ステージ Seed
設立年度 2020
投資家 Work-Bench, Argon Ventures 等
開発者向けのリッチな動的解析ツールを提供。本イベントのファイナリストにも選出。
問題背景
• 開発時は、モニタリング、安全性テスト、ド
キュメント作成等に多大なコストがかかる。
• パフォーマンスの問題、セキュリティの問題
など、どこに問題があるのか特定に時間がか
かる。
• 本番環境でテストし問題があった場合、複数
の人を巻き込む必要がある。
過去の経歴：
• DevOpsセキュリティスタート
アップConjurを設立 (CyberArkに
買収)
• Generation Health (CVSに買収)の
CDO
画像は公式サイト(https://appmap.io/)より引用
ポイント
① マップで可視化することで容易に確認
② 動的ランタイムコード分析ツール
③ オープンソースである

51. AppMap
画像は公式サイト(https://appmap.io/)より引用
ポイント②：動的ランタイムコード分析ツール
• アプリケーションの実行を記録し、その情報を使用して
設計上の欠陥、セキュリティホール、パフォーマンスの
問題を見つける。
• APIコール、HTTPリクエスト、SQLクエリ等のコンポー
ネントの相互作用を本番環境に移行せずとも確認可能。
コードエディタ内で動作する、動的ランタイムコード分析ツールは初の試み！とのこと。
パフォーマンス例：
• クエリがループの中で何度も繰り返されてないか。
セキュリティ例：
• ユーザ認証の手順。
• APIに到達したHTTPクライアントリクエストがAPI仕様
に正しく準拠しているか。
コードエディタで開発をしながら、セキュリティやパフォーマンスの問題点が見つかる。
ポイント①：マップによる可視化
• 可視化により、オンボーディング、ドキュメ
ント作成の簡易化を実現。

52. AppMap
画像は公式サイト(https://appmap.io/)より引用
• 使用ユーザ：25,000人
• 情報をシェアする機能もあり大規模開発にも使用可
• VS codeとJetBrainsのマーケットプレイスで提供済み。
• 2022年9月にはPostmanとも提携。
• 個人･学生であれば無料で使用可能。
• OSSなので対応言語も徐々に増えることが期待される。
• コミュニティには日本人も含まれているとのこと。
ポイント③：オープンソース
是非実際に触ってみて感触を確かめてみてください！

53. Deep Render
場所 ロンドン
創業者
Christian Besenbruch
Arsalan Zafar
資金調達額 $1.97M
ステージ Seed VC
設立年度 2017
投資家 Pentech Ventures, Speedinvest
B2B向けのAIを使った次世代の画像･動画圧縮技術を提供。
問題背景
• 動画ストリーミングサービスを視聴している
際に、フレームが落ちたりブロックノイズが
現れることがある。
ポイント
① 従来の圧縮技術（AVC、HEVC、AV1、
VVC）と比べて最大80%圧縮。
② 幅広いユースケースで活用できる可能性
画像は公式サイト(https://deeprender.ai/)より引用
Co-Funder:
Christian Besenbruch氏
• Computer science and machine
learning

54. Deep Render
展示場にて撮影
• 1000万本以上の動画データセットを作成し、動
画データを効率的に圧縮するためのアルゴリズ
ムを学習。
• 従来の圧縮技術が10年ごとに15%ずつ向上して
いるのに対し、Deep Renderは20%向上。
• 従来使われる圧縮形式HEVCの5倍優れている。
• 3社の大手テック企業と有償PoCについて交渉中。
競合：
• iSize (Series A)
• 帯域幅の削減による動画配信コストの大幅
に削減する
• MS, Amazonなどとパートナー
• WaveOne (Seed)
• DLとMLで動画圧縮
• NVIDIA
• ビデオ会議用に動画圧縮技術を活用
ポイント①：従来圧縮技術と比較して、高い圧縮技術。
玉石混交なテーマの中、比較検証の価値あり

55. Deep Render
Source: Data Age 2025, Sponsored by Seagate with data from IDC Global Datasphere, Nov 2018
https://www.i-scoop.eu/big-data-action-value-context/data-age-2025-datasphere/
現在、世界の全動画データ量は80ZBにもなるといわれ、
2025年までには175ZBになるとされる。
想定されるユースケース：
エッジデバイス（CCTV、ドローンなど）、VR/ARスト
リーミング、ゲーム、医療画像、衛星画像など
動画圧縮ユースケースは
これから更にニーズが出てくると想像！
ポイント②：幅広いユースケースとなる可能性
NTTデータでも映像コンテンツの
エラー検知ソリューションを技術検証
動画配信の段階でエラー発生を抑えるという
Deep Renderのアプローチは面白い！
某放送事業者様と、映像コンテンツのバックアップ系統へ
の切り替え判断の自動化を検討。
エラーによって対応手法が異なることが課題の一つであっ
た。

56. Q & A
Discussion

57. Newsletter
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