AI＊量子特許・知財（プログラム・出版物）譲渡の事業承継・M&A案件

• 募集状況

  募集中　
  （案件掲載者ログイン：1ヶ月以内）

• 業種

  ソフトウェア自社開発

  AI・暗号資産・AR・VR・ビッグデータ等

• 地域

  千葉県

• 売上高

  0円〜100万円

• 希望譲渡価格

  3000万円 ~

• スピードM&A
  手数料

  スピードM&A手数料とは、案件が成約した際に買い手側がスピードM&Aに支払う成約手数料のことです。

  「無料」と記載されている場合は、成約時にスピードM&Aにお支払いいただく手数料は発生しませんが、別途、仲介会社に支払う仲介手数料が発生する場合があります。

  スピードM&Aの利用料金はこちら

  ご成約時にスピードM&A手数料のお支払いが発生します
  

• 案件掲載者

  オーナー直接：
  自社の売却事業を直接掲載するオーナーまたはその代理人

  セルサイドFA：
  売り手企業とアドバイザリー契約を結び案件掲載を委任されたFA

  バイサイドFA：
  買い手企業側に立つFA（アドバイザリー契約が必要です）

  仲介：
  売り手、買い手双方の交渉を仲介する仲介会社（アドバイザリー契約が必要です）

  オーナー直接

  ※売り主と直接交渉できる案件

• 譲渡形式

  事業譲渡

• 譲渡対象資産

  特許及び以下のソフトウェアが含まれます。
  ・プログラム　　 :　実際に動作するPython及びRust言語等のコード一式
  ・ドキュメント　　:　仕様書および環境構築手順書、AI訓練用データCSV
  ・デジタル製品　 :　特許技術を製品化してデジタル出品したパッケージ
  ・AWS AMI : （AWS Marketplace 正規出品ベンダー（ISV))
  ・出版物　　　　　:　AI関連の本のKDP出版権
  ・動画　　　　　 ： YouTube投稿動画

• 事業概要

  当社はPythonとGo言語を用いた最先端のブロックチェーンおよびスマートコントラクト開発に特化したプロジェクトの一環として設立しました。
  近年でデータサイエンスと予測モデリングを基盤として、AIを活用したスマートシティの実現など、社会インフラの構築を推進する未来志向の企業へと進化を遂げています。
  2025年からはAI関連の開発成果のノウハウを特許として保全する経営スタイルに移行しており特許は以下をポートフォリオにしております。
  1.特許第7791512号
  「与信スコアリングシステム、与信スコアリング方法、およびモデル生成システム」
  出願日：2025/08/20
  登録日：2025/12/16
  LightGBMを用いたAI与信スコアリングシステム。
  属性データと動的データを統合し、SHAP値による根拠説明機能を備えた高精度な延滞リスク予測が可能。
  判定精度はAccuracy（正答率）およびAUC（延滞判定成功確率）で定量的に証明可能。
  
  2.特許第7859641号
  「言葉の意味をベクトル化し近い感性を探す検索システム」
  出願日：2026/02/16
  従来のキーワード検索ではなく、文章の意味をベクトル化して類似案件を検索し、なぜ似ているかの理由まで自動抽出する技術です。
  
  3. 特許出願中
  「量子回路による異常取引検知通知システム」
  クレジットカード決済・銀行送金・証券取引などの金融取引から未知の不正パターン（ゼロデイ型詐欺）を含む異常取引を検知し通知する技術を保有しており、応用領域は金融業界に留まらず、サイバーセキュリティを必要とする全業界で利用可能
  量子アルゴリズム（Grover探索・QFT等）と古典AIのハイブリッド検知に、過去の確定不正事例とのベクトル類似度照合を組み合わせ、未知の不正パターン（ゼロデイ型詐欺）を高精度かつ高速にリアルタイム発見する。
  誤検知を可能な限り減らし判定根拠を担当者が即時理解できる自然言語で通知します。
  
  以上はプレスリリースでも発信されました。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000182264.html

• 譲渡理由

  会社・事業の成長のため

• 案件概要補足

  特許技術
  1.「AI与信スコアリングシステム」は2025年、自社開発においてLightGBMというモデルを実装して審査対象データを学習させ、信用スコアを算出すると同時に延滞リスクを瞬時に判定します。
  AIの判定結果の正確さはAccuracy（正答率）で証明すると同時に、AUCで延滞の可能性を判定出来た成功確率を算出して延滞リスク判定の精度を飛躍的に高めます。
  また延滞の可能性の根拠となる要因をSHAPという値で定量的に説明することを可能にしています。
  従来の審査ルールを固定させることなく市況や顧客属性の変化に応じてAIが学習する事で、常に最適化された与信判断が可能となります。
  本技術により迅速な与信審査と自動化による人件費削減、精密評価による承認率向上を同時に実現でき、FinTech・BNPL・保険分野において収益性とリスク管理の両面で明らかな改善効果が見込まれます。
  また、金融庁の勧告する「AIの判断根拠の透明性」を実現するSHAP値実装技術を組込み、現在のAI市場においても極めて高い希少価値を持ち合わせています。
  
  ※この技術はAIモデルであるLightGBMによる勾配ブーストを用いた決定木探査と、SHAPによる根拠可視化を行う
  基盤技術であり、金融以外の領域にも最適です。
  高い予測精度（Accuracy/AUC）と説明責任が同時に求められる以下のケースに即時適用可能です。
  ・医療診断：疾患発症リスクの予測およびSHAPによる診断根拠の提示
  ・不正検知：ECや保険における詐欺行為・不正アクセスの検知
  ・顧客離脱予測：サブスクリプション等のユーザー解約リスク検知と要因分析
  ・設備予兆保全：工場機器の故障予測と異常センサーの特定
  勾配ブースト決定木が得意とするテーブルデータが存在する全産業において、本特許のアルゴリズムはそのまま有効に機能します。
  
  ２．「言葉の意味をベクトル化し近い感性を探す検索システム」
  活用可能な主なシーンは以下などに効果を期待出来ます。
  ・金融・与信：過去類似案件から判定理由を自動抽出（上記与信スコアリングとの組合せで融資判定・説明生成が可能）
  ・医療：類似症例検索による診断支援・治療方針の根拠提示
  ・法務：類似判例・契約条項の検索、判決予測の根拠抽出
  ・LLMのハルシネーション対策：出力根拠を類似ドキュメントから追跡（RAG高度化）
  
  3. 特許出願中
  「量子回路による異常取引検知通知システム」
  量子アルゴリズム（Grover探索・QFT等）と古典AIのハイブリッド検知に、過去の確定不正事例とのベクトル類似度照合を組み合わせ、未知の不正パターン（ゼロデイ型詐欺）を高精度かつ高速にリアルタイム発見します。
  誤検知を可能な限り減らし判定根拠を担当者が即時理解できる自然言語で通知します

財務情報（直前期）