「次のAIを見つけるAI」をつくる。
FOUNDER'S BLOG
「次のAIを見つけるAI」を、つくる。
AIで技術デューデリジェンスを30秒に。株式会社LINEdot.設立のご報告。
— 株式会社LINEdot. 設立に寄せて
2026年5月1日 代表取締役 古野 雅人
本日、株式会社LINEdot.を設立しました。AIで技術デューデリジェンスを自動化するスタートアップです。なぜこの会社をつくったのか、何を目指しているのか――創業者として、できるだけ率直にお話しします。
BACKGROUND
「検索」ではたどり着けない問いがある
「この技術領域で次にブレイクする企業はどこか？」「A社がB社を買収したら、エコシステムはどう変わるか？」——投資家や事業会社の方なら、こうした問いに日常的に向き合っているはずです。でも正直なところ、今の検索技術やRAGでは、こうした問いに答えるのは難しい。
検索は「すでにある情報を見つける」のは得意です。でもビジネスの意思決定に本当に必要なのは、情報の「発見」ではなく「理解」と「推論」。企業間の関係性、技術トレンドの因果構造、M&Aの波及効果——こうしたことは、検索では原理的に導き出せません。
このギャップを埋めたい。それがLINEdot.を立ち上げた理由です。
PRODUCT
『WARP DD（ワープ・ディーディー）』——最初のプロダクト
最初のプロダクト『WARP DD（ワープ・ディーディー）』は、グローバルスタートアップの技術デューデリジェンスをAIで自動化するプラットフォームです。ひとことで言えば、「テーマを入力するだけで、世界中の技術企業を探索・評価してくれるAI」です。
テーマ入力だけで、グローバルな技術企業を自動探索・スコアリング（平均約30秒でレポート生成）
グローバルの主要技術データソース（論文・特許・GitHub・Crunchbase等）を網羅し、マルチLLMによる深層解析を統合
独自開発の3層AI分析エンジンによる6軸定量評価とデファクト軌跡予測
エグゼクティブサマリー・詳細分析・推奨事項を含む自動DDレポート生成（PDF/PPTX）
これまで人のアナリストが数週間〜数ヶ月かけていた技術DDを、平均約30秒に短縮します。「本当にそんなことができるの？」と思われるかもしれません。コアアルゴリズムのPoC検証では、AI/ML領域100社を対象とした2年間のバックテストで総合的中率89%を達成しました。約200社・7技術ドメインでの実データ検証でも、全主要評価基準をクリアしています。
IMPACT
数字で見る、WARP DDのインパクト
独自の複数AIモデルによるハイブリッド推論が、従来の技術DDと比べてどれほどのインパクトをもたらすか。具体的な数字でお見せします。
評価項目 | 従来の技術DD | WARP DD（AI） |
所要時間 | 数週間〜数ヶ月 | 平均約30秒 |
コスト | 高額 （外部専門家への依頼） | 従来比 1/10〜1/100 |
データカバレッジ | 限定的 （人手で収集可能な範囲） | グローバル主要データソース × マルチLLM深層解析 |
評価の一貫性 | コンサルタント依存 （属人的判断） | AIによる再現性のある 6軸定量評価 |
予測機能 | なし （現状分析のみ） | デファクト軌跡予測AIに よる将来性評価 |
バックテスト的中率 | 該当なし | 89%（AI/ML 100社 2年間の検証） |
※ バックテスト: AI/ML領域100社を対象に2023年6月スナップショットから2年後の軌道を予測・照合。
※ コスト比較は外部専門家への技術DD依頼費用との対比。
CORE TECHNOLOGY
3つのAIモデルが、世界を「理解」する
WARP DDの核心は、独自に開発した3層AI分析エンジンです。ひとつのモデルでは捉えきれない複雑な技術ランドスケープを、3つの異なる視点から分析します。
MODEL 01 エコシステム解析AI | グラフニューラルネットワーク基盤。技術・研究・市場の三者間の関係構造をモデル化し、エコシステム全体の動態を捉える。 |
MODEL 02 技術プロファイリング AI | 論文・特許・技術文書から6軸で競争力を定量評価。対象企業・技術の強みと弱みを客観的に可視化する。 |
MODEL 03 デファクト軌跡予測AI | デファクト企業の成長パターンとの一致度を算出し、業界標準となる可能性を予測。What-If分析にも対応。 |
この3つのモデルが連携してグローバルの主要技術データソースをマルチLLMで深層解析します。2年間のバックテストでは、急成長企業の予測精度100%、安定成長92%、買収シグナルの検出75%を達成。急成長企業の台頭や大型買収を、いずれも事前に捉えることができました。
VISION
その先に見据えるもの——Technology World Model
『WARP DD』は出発点に過ぎません。私たちが本当に目指しているのは「Technology World Model」——技術ランドスケープの内部モデルを自律的に構築・更新し、「検索」ではなく「理解と推論」で意思決定を支援する、次世代の技術インテリジェンス基盤です。
実は現在の3層AIエンジンは、すでにこの世界モデルの4層構造を暗黙的に備えています。エコシステム解析AIは知覚層と世界状態層に、技術プロファイリングAIは推論層に、デファクト軌跡予測AIは反実仮想シミュレーションに対応します。これらを自律化・大規模化していくことが、2030年へのロードマップです。
ARCHITECTURE
4層のAutonomous Intelligenceアーキテクチャ
LAYER 01 Perception | 知覚層 — 分散データソースから技術世界の生情報を常時ストリーミング収集。バッチ検索ではなく、世界の変化をリアルタイムに観測し続ける |
LAYER 02 World State | 世界状態層 — 企業×技術×市場×投資の関係構造を動的グラフと連続埋め込み空間のハイブリッドで保持。新情報で自動再構造化 |
LAYER 03 Reasoning | 推論層 — 多段推論・反実仮想推論・予測的推論をWorld Model上で実行。相関ではなく因果を理解する |
LAYER 04 Action | 行動層 — DDレポート生成、リスクアラート、PoC候補の自動推薦。推論結果に基づく自律的アクション |
ROADMAP
WARP DD → Technology World Model
✓ 完了 2026 WARP DD ハイブリッド3モデル統合 横断探索・自動レポート | 2027-28 Knowledge Graph 動的KG構築＋構造的推論 モデルの大規模化 | 2029-30 Technology World Model 完全自律型世界モデル 反実仮想推論・予測・因果発見 |
OUR BELIEF
私たちが信じていること
技術の世界は、無数のプレイヤーが複雑に絡み合う生態系です。それを「理解」するには、関係構造をグラフで捉え、時間軸での変化を予測し、因果構造を推論する——この3つの力が欠かせません。 私たちは、それぞれに特化した独自のAIモデルを開発し、統合することで、「検索では答えられなかった問い」にAIが答えられる世界をつくります。 LINEdot.は、その未来をつくるために生まれました。 |
COMPANY INFO
会社名 | 株式会社LINEdot. |
代表取締役 | 古野 雅人 |
設立日 | 2026年5月1日 |
所在地 | 〒107-0062 東京都港区南青山3丁目1番36号 青山丸竹ビル6F |
事業内容 | AI技術デューデリジェンス自動化プラットフォームの開発・運営 |
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