i3 Smart Wellness business summary

1. 株式会社アイキューブド
Smart Wellness 事業計画サマリー

2. I 3 Inc.
ü ニッチな市場である（市場規模が⼩さい）ためサービスが無い（近似）
ü 多くの競技やオポジション、練習内容により取得栄養バランスが変化するため情報システム
化が難しい
ü 課題解決スキル調達コストが⾼額であるため受益が⼀部の集団・個⼈に限られる
Smart Healthプロジェクト：事業化の⽬的と市場の動向
2
ヘルスケア栄養管理⽀援（⼀般向け栄養管理⽀援）サービス
【スポーツ栄養管理⽀援（アスリート向け栄養管理⽀援）サービス】
ü 数多のサービスが市場に出回っているが浸透するには⾄っていない
ü 喫⾷情報⼊⼒に於ける正確性／利便性トレードオフの関係から利⽤継続性が無い
ü 継続するモチベートが働かないため離脱者が⼤多数となる
【健康＆介護の栄養管理⽀援サービス】
ü 数多の喫⾷情報⼊⼒に於ける容易さ・正確性
ü 訪問介護対象者、通所サービス対象者の⽣活情報取得が難しい
ü 急速な⾼齢化に伴う介護従事者の不⾜

3. I 3 Inc.
Smart Athlete から Smart Health へ：事業展開のシナリオ
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Ø STEP 1 Smart Athlete
Ø サービスイン ：2018年1⽉
Ø ターゲット ：国内セカンドアスリート（⼤学体育会・⾼校部活・中学部活）
Ø マーケット規模：180万⼈
Ø 全体戦略⽬的 ：Smart Athlete によるデータの蓄積
東京都中⼩企業振興公社
事業可能性評価認定事業
平成２9年度⾰新的サービス
事業化助成⾦獲得事業
Ø STEP ２ Smart Health
Ø サービスイン ：2018年８⽉
Ø ターゲット ：⽇本に健康管理市場マーケッット
Ø マーケット規模：おおよそ7,000万⼈
Ø 全体戦略⽬的 ：データマイニングによるPFH Condition の開発
Ø STEP ４ Smart Healthⅱ
Ø サービスイン ：2019年10⽉
Ø ターゲット ：⽇本における介護栄養管理マーケッット
Ø マーケット規模：おおよそ2,000万⼈

4. I 3 Inc. 4
⼤好きなスポーツで⼯夫が学べ、主体性が磨かれる、Smart Athlete！
⼤好きなスポーツでの成功体験は、その後の⼈⽣においてかけがえのないものです。
Smart Athleteでは、そんなスポーツ愛好家を⼀⼈でも多く⽣み出したい！ 応援したい！ という理念のもと、かんたん
に⾃然と⾝につく【栄養管理⽀援】という視点を軸に、専⾨性の⾼さと情報システム化に馴染まず、労働集約型サービ
スであるスポーツ栄養管理を、独⾃の技術で情報システム化し、スポーツを愛するすべての学⽣に向けて、安価でサー
ビスを提供することを⽬的に活動しています。
「年齢 / 性別 / 体組成情報 / 競技種⽬ / 競技レベル / 競技ポジション / トレーニング情報 / 喫⾷情報」のすべてに対
応する（※競合不存在）ことにより、情報システムでありながらスポーツ栄養⼠に匹敵する個別最適なスポーツ栄養管
理を提供し、サポートいたします。
Smart Athlete ＠スポーツ の特徴
スポーツ栄養管理を軸に⼯夫のポイントが気がつける、マネジメント⽀援アプリ、Smart Athlete！
誰もが簡単に、継続して使う事ができるテクノロジーと遊びココロ
「喫⾷情報の画像認識による簡単⼊⼒化」「推測アルゴリズムによる抜け漏れの是正」「同競技内でのランキング表⽰
によるモチベーションアップ」「ゲーミフィケーションによるユーザエンゲージメントの確⽴」「インスタグラムやツ
イッターとの連携による意識共有」 等々

5. I 3 Inc. 5
「Smart Athlete」でのビッグデータを活⽤したITサービス Smart Health！
Smart Athleteで蓄積した運動データと喫⾷情報（写真データ）と体組成計情報との相関関係より未
来予想型のアルゴリズムPFH Conditionを構築
情報⼊⼒の⼿間を極限的に減らし楽しんで継続できる Smart Health！
栄養管理に必須の⼊⼒情報「 喫⾷情報」の⼊⼒⼿間を減らすため体組成の情報から推測による指導を
実践(遺伝的アルゴリズムの活⽤）
写真撮影によるデータの⾃動解析による情報と週⼀回以上の体組成計に乗るだけでだけで推測可能（週
１０枚以上の喫⾷写真情報）
未来予想（１年後の⾃分のコンデション）からの健康アセスメント Smart Health！
情報⼊⼒１ヶ⽉分から推測アルゴリズム PFH Conditionにより１年後の⾃分のコンデションを推測
⽬標とのgapを栄養⾯と⽣活⾯でアセスメント
会員はアセスメントを⾒ながら⽣活改善と栄養についての知⾒が⾝につく
Smart Health ＠健康 概要
PFH Condition: Predict future health condition using past meal and activity state

6. I 3 Inc. 6
「Smart Health 」で得たビッグデータを活⽤したITサービス化
本⼈も家族もなかなか気づきにくい低栄養を取得栄養分と体組成計から推論アルゴリズム PFH
ConditionでITサービス化
情報⼊⼒の⼿間を極限的に減らし楽しんで継続できる仕組みの提供
週⼀回以上の体組成計と⾷べる前の写真と⾷後（完⾷したのか何を残したのかを）を画像分析、必須で
⾜りない栄養素の割り出し、栄養の偏りやて低栄養のリスク分析・指導
介護従事者や栄養⼠のマネジメント⽀援を提供
アスリートのコンディション、体組成情報、喫⾷情報、トレーニング情報、などを
時系列上の遷移情報として可視化、分析する機能を始め、カレンダー機能、などアスリート監督指導の現場
のニーズに応える強⼒なマネジメント・ソリューションを提供。
Smart Health ＠⾼齢者・介護の概要

7. I 3 Inc.
• ⽇々の喫⾷情報の⼊⼒のめんどくささから解放される唯⼀のシステム
• 「誰かと⼀緒に」を常に意識させるマネージメント機能を持った唯⼀のシステム
• ⾷事・⾷品のデータ（画像）とタグ付けされたビッグデータを持った唯⼀のシステム
• 運動と栄養（⾷⽣活）と体組成情報
を紐付けた唯⼀のビッグデータの保持
• 健康を意識するすべての⼈々のポータルサイトとして
• 多くの業界（⾷品・スポーツ・飲料・ジム・サプリメント・中⾷・介護・⾼齢者etc）に有
⽤なビッグデータの提供
⽬指す価値
7
Smart Athlete &
Smart Health
体組成
(Body composition)
食生活
(Eating habits)
運動
(Exercise)

8. I 3 Inc. 8
Appendix

9. I 3 Inc.
画像データ解析技術 M&MEの処理フローイメージ
9
Smart **** Workers
Workers BackendSmart****Backend M&ME Backend
M&ME
Client Admin Server Client Admin
WorkerWorkerWorker 管理者
画像
画像
付加
情報
Smarte
****
管理者
栄養Calかん
⾷品名
画像
Ensembl
e
画像
画像
付加
情報
タスク
割振
付加情報取得
Workers
画像分類
学習
モデル
学習
モデル
学習
モデル
付加
情報
ユーザ
ユーザ
Ensemble
Server
画像取得
サーバ
サーバID＋ユーザID
分類カテゴリ参照
画像＋付加情
報GET
未分類画像POST
ユーザ
学習

10. I 3 Inc.
⾷事画像を⽤いた簡単な喫⾷情報⼊⼒操作
10
⾷事画像を撮ってください
結果を⾒る
撮影済画像を使⽤する
撮影する
①Smart Athlete / Smart Healthを起動
②Smart Athlete / Smart Healthで⾷事を撮影（または、撮影済画像を指定）
撮影
③結果画⾯へ
ユーザーは⾃分の撮った写真を登録するだけで
すぐに⾃分の最適バランスとの差異を
アセスメントしてくれる

11. I 3 Inc.
機械学習による画像判別器作成
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画像データ
レシピデータ
学習
結
果
統
合
信頼度修正
最終判断
低 信頼度 高
Worker
低信頼
Worker
中信頼
Worker
高信頼
Worker
高信頼
Worker
高信頼
教師データ
低 精度度 高
Worker Worker Worker Worker Worker
低精度中精度 高精度高精度中精度
M&ME
(Man & Machine
Ensemble)
Smart Athlete
クラウドサービス
回答者は中国の栄養⼠
※）Ｍ＆ＭＥは株式会社ツクタ技研が特許出願中（特願2016-102217）
Smart Health
M&ME
(Man & Machine Ensemble)
1. 画像を判別し、名前を付ける(料理名などに置き換える)ので、
教師あり学習(Supervised Learning)を使⽤
2. Convolutional Neural Networkを使⽤
3. ⼈と機械学習のEnsemble Learningにより、早期に画像判別精度向上

12. I 3 Inc.
きめ細かなアドバイスの実現
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中国の⾷⽣活、個々の⾝体状態、トレーニングや試合などのスケジュール
（Smart Athlete）に合わせ、きめ細かなアドバイスを実現するため、
遺伝的アルゴリズム(略称：GA)により組み合わせ最適化を⾏う。
アドバイスデータ
ベースとなるアドバイスデータを元に、
規定したしきい値の間のアドバイスを
組合せ最適で算出する

13. I 3 Inc.
【社名】 株式会社アイキューブド （英字表記：i3 Inc.）
【所在地】 東京都新宿区若葉1-6-1
【資本⾦】 25,000,000円
【設⽴】 2016年7⽉5⽇
【役員】 代表取締役・CEO 桝⽥ 雅彦
取締役 永澤 正博
【事業内容】 情報サービス アスリート向けスポーツ栄養管理⽀援サービス「Smart Athlete」
HRコンサルティング ⼈材斡旋、外国⼈斡旋コンサルティング
ITソリューション AI技術研究開発、コンサルティング、プランニング、システム開発
【保有特許】 VL-DLM 出願中（PAT.P.）
【協⼒会社】 株式会社ツクタ技研 画像認識による解析技術（M&ME）の共同開発
会社概要
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