都市インフラの「状態」を、
エッジ AI と HMM で可視化する。
Boxernet は、各種センサー × HMM（Hidden Markov Model）アルゴリズム × TinyML を組み合わせ、 ゴミ・水・電力といった都市インフラの状態遷移をデバイス単体で推定・可視化する IoT スタートアップです。 第一弾プロダクト「Boxernet Lite」を起点に、マンション運営・自治体・公共インフラへ展開します。 シードラウンドの調達を通じて、量産・初期顧客開拓・チーム拡大を加速します。
2026 年、IoT × エッジ AI 市場の潮目が変わった
マンションストック数は過去最高、廃棄物管理の人手不足は深刻化、TinyML の実装コストは 1/10 以下に。 クラウド前提だった IoT は、いま「通信レス・エッジ完結」のフェーズへ移行しつつあります。
ストック社会の到来
全国マンションストックは 700 万戸超。築 20 年以上が過半数を占め、共用部運営の効率化・自動化ニーズが高まっています。
廃棄物管理の人手不足
清掃・回収業界は深刻な労働力不足。曜日固定収集や手作業の分別は、コストと環境負荷の両面で限界に近づいています。
エッジ AI の民主化
ESP32-S3 など $5 級の MCU で TinyML が実装可能に。クラウドコスト・通信障壁を取り払う「通信レス IoT」が現実解となりました。
HMM × TinyML で、状態遷移を「現場」で推定する
私たちの強みは、隠れマルコフモデル（HMM）と軽量ニューラルネットワークを組み合わせ、 ノイズの多い実環境センサーデータから「対象物の状態」を高い確度で推定できる点です。 特許取得済みのコア技術を、複数プロダクトへ横展開していきます。
センサー × アルゴリズムで「状態」を見る
画像・距離・重量・人感・音響など複数のモダリティを統合。 HMM が時系列の状態遷移を、TinyML が瞬間的な分類・回帰・異常検知を担います。
すべての推論はデバイス内で完結。クラウド契約・通信契約・配線工事を必要とせず、 プライバシー・セキュリティ・コストの 3 つを同時に解決します。
Boxernet Lite を起点とした製品ロードマップ
マンション共用部に最適化した「Lite」を皮切りに、商業施設向け「Standard」、公共インフラ向け新カテゴリへ展開します。 すべて共通の State Engine 上で開発するため、追加プロダクトの開発スピードは加速していきます。
Boxernet Lite
通信レス TinyML スマートリサイクルボックス。マンション共用部・バックヤード設置型。PoC 完了、初期出荷可能。
製品ページを見る →Boxernet Standard
クラウド連携・遠隔監視対応モデル。商業施設・自治体・大規模物件向け。複数台統合管理ダッシュボード搭載予定。
State Engine 横展開
水道メーター、ストック型インフラ点検など、HMM × TinyML を活かせる別領域への展開を計画中。
巨大ストック市場と、まだ着手されていないエッジ IoT 領域
マンション運営・廃棄物管理・公共インフラの市場規模は合計で年間数兆円規模。 そのうち「IoT による状態可視化」が未到達な領域が、私たちのターゲットです。
創業者紹介
現場での課題発見力と、実装まで一気通貫で進められる小回りの効くチームです。 シードラウンドの調達を通じて、ハードウェア量産パートナー・ML エンジニアの採用を加速します。
2023 年 2 月、株式会社Boxernet を東京都豊島区にて創業。 IoT・エッジ AI 領域における新規事業開発をリードし、HMM ベースの状態遷移推定アルゴリズムを発明（特許 第7534835号）。 マンション運営・廃棄物管理の現場ヒアリングに基づくプロダクト設計を強みとし、 Boxernet Lite の構想〜試作〜製品化を主導している。
シードまでの主要マイルストーン
技術的な堀（特許）と最初のプロダクト（Lite）を確立し、初期顧客との対話フェーズに入っています。
HMM 状態遷移推定アルゴリズム特許 取得
特許 第7534835号。コア技術を複数プロダクトに横展開できる知財ポートフォリオの起点。
Boxernet Lite 試作機完成・PoC 完了
ESP32-S3 上で TinyML 3 モデルが並列稼働。推論応答 180–220ms / 平均消費電力 1.8W を実機で実証。
製品サイト・コーポレートサイト公開
pickup-st.com にて製品情報・会社概要を公開。投資家・パートナー候補への情報提供基盤を整備。
初期顧客・パートナー候補との対話開始
マンション管理会社・PM 事業者・廃棄物処理事業者との個別ディスカッションを実施中。
調達資金の使途
シードラウンドで調達した資金は、量産化準備、初期顧客との実証導入、コアチーム拡大に重点配分します。
量産プロトタイプ製造
第 1 ロット 100〜300 台規模の試作。筐体金型・部材調達・組立委託先の確保。
初期顧客との実証導入
マンション 5〜10 棟での実証パイロット。データ収集・モデル改善・運用設計のフィードバックループ確立。
コアチーム拡大
ML エンジニア・ハードウェアエンジニア・事業開発の採用。特に組み込み TinyML 経験者を重点的に。
知財・標準化・認証取得
追加特許出願、業界標準への適合、量産品としての必要認証（PSE 等）取得。
詳細資料・面談のご案内
ピッチデック（PDF）には、本ページに掲載していない事業計画・財務見通し・ロードマップ詳細を含みます。
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