製造業新創 FACTORY X 於種子輪融資成功募得1億日圓
株式會社 FACTORY X 宣布,在種子輪融資中透過多家創投基金及金融機構的參與,總計募得1億日圓。該筆資金將用於推動計算製造工程最佳庫存的「庫存戰略模型」產品化,並進一步擴大客戶基礎。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月22日 21:00
- 🔍 收集: 2026年5月22日 12:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月22日 12:54(收集後22分鐘)
株式會社 FACTORY X(總部:愛知縣岡崎市;代表取締役:神谷喜穗)宣布,在種子輪融資中成功募得總計1億日圓。本輪融資的資金來源包括向 STATION Ai Central Japan 1號基金(由 STATION Ai 株式會社與株式會社 Deepcore 共同營運)、ANRI 5號基金(ANRI)以及 Data Driven Innovation 基金(epiST Ventures 株式會社)發行 J-KISS 型新股預約權,並獲得名古屋銀行及日本政策金融公庫的融資。
透過戰略性管理庫存提升生產力與獲利能力的「庫存戰略模型」
◼︎ 服務概要
在製造業中,庫存往往被視為一種「惡」。
過去,庫存數量多以交貨期(Lead Time)為核心標準來決定,並透過現場的「改善(Kaizen)」活動不斷削減。然而,在如今龐大且日益複雜的供應鏈中,過度追求效率的結果導致了緩衝區間的消失,一旦發生突發狀況,現有的機制便無法應對。
為了解決這個問題,FACTORY X 正致力於開發與推廣「庫存戰略模型」,主張透過戰略性地持有製造工程中的庫存,進而提升整體的生產力與獲利能力。
「庫存戰略模型」的運作方式是:透過將製造工程中與庫存相關的生產、財務及風險數據進行結構化處理,計算出真正的「庫存價值」,並在預算範圍內推導出能讓庫存價值最大化的「最佳庫存」。這種做法提供了一個統一的標準,讓企業管理層與製造現場能夠基於相同的邏輯進行庫存決策。
除了計算最佳庫存之外,該模型還能進行經濟效益驗證模擬,並利用數據實現製造工程成本的可視化,全面支援工廠管理的決策與業務效率提升。
長遠來看,隨著該模型在更多工廠及企業中導入,FACTORY X 期望能藉此強化整體社會供應鏈的韌性。
◼︎ Pre-Seed(前種子輪)階段成果
在 Pre-Seed 輪階段,FACTORY X 收到了大量關於「庫存戰略模型」的詢問,這大幅提升了他們對製造業庫存現狀與痛點的理解與解析度。
具體而言,該公司主要以大型汽車零件製造商為對象,進行了概念驗證(PoC),目前部分企業已進入正式導入的準備階段。其中一家企業過去一直以削減庫存為前提進行營運,在疫情期間增加了庫存後,如今即便想再次削減,也無法恢復到最佳水準,面臨著「不知道什麼才是最佳狀態」的困境。
面對此情況,FACTORY X 運用庫存戰略模型,有邏輯地梳理了最佳庫存的概念,並透過量化數據呈現缺貨機率及經濟效益,為企業提供了全新的決策基準。此外,隨著與多家企業的 PoC 順利推進,該模型作為計算最佳庫存邏輯的有效性與可重現性也正逐步獲得證實。
為了加速推動 PoC,FACTORY X 已開發出一款結合 Excel 與最佳化引擎的工具,並已實際應用於驗證測試中。目前,公司正以此為基礎,邁入將其打造成任何人皆可輕鬆使用的標準化產品階段。
種子輪融資:成功募得1億日圓
◼︎ 背景與目的
在本次種子輪階段,FACTORY X 將以 Pre-Seed 輪中驗證過的庫存戰略模型為基礎,致力於確立正式的軟體產品並擴大客戶群。
透過先前的 PoC,庫存戰略模型已確認適用於多個製造現場。在本輪融資後,公司將全面投入開發,將其打造為現場人員可直接使用的產品。同時,也將加速推動企業的正式導入,目標是讓該模型成為業界的庫存決策標準。
◼︎ 投資方評論
STATION Ai 株式會社 代表取締役社長兼CEO 佐橋宏隆 / 投資企劃室 內藤正也
「我們與 FACTORY X 的緣分始於 PRE-STATION Ai 時代(正式開幕前的準備階段)。在全球急需強化供應鏈韌性的當下,我們從那時起便對他們以『庫存戰略模型』這種獨特方法來解決問題的挑戰深感共鳴。如今,他們透過在汽車產業的多個專案中獲取強烈需求,已達成了穩健的業務進展。考慮到該技術未來還有應用於其他製造業及物流領域的龐大成長潛力,我們決定參與此次投資。作為 STATION Ai,我們將團結一致強化對他們的支援,為該公司的成長做出貢獻。」
ANRI 元島勇太
「自 Pre-Seed 輪以來的三年裡,面對現場『不知道什麼才是最佳狀態』的聲音,FACTORY X 正透過邏輯與數據給出解答。在地緣政治風險與供應鏈斷裂持續存在的背景下,許多工廠已暴露出單方面追求效率是行不通的現實,這使得庫存戰略模型的意義不減反增。隨著現場 PoC 的推進,產品化的挑戰現在才真正開始。為了迎向未來,讓全球的工廠、甚至世界上所有擁有庫存的現場都能導入 FACTORY X 的機制,我們將繼續與他們並肩作戰。」
透過戰略性管理庫存提升生產力與獲利能力的「庫存戰略模型」
◼︎ 服務概要
在製造業中,庫存往往被視為一種「惡」。
過去,庫存數量多以交貨期(Lead Time)為核心標準來決定,並透過現場的「改善(Kaizen)」活動不斷削減。然而,在如今龐大且日益複雜的供應鏈中,過度追求效率的結果導致了緩衝區間的消失,一旦發生突發狀況,現有的機制便無法應對。
為了解決這個問題,FACTORY X 正致力於開發與推廣「庫存戰略模型」,主張透過戰略性地持有製造工程中的庫存,進而提升整體的生產力與獲利能力。
「庫存戰略模型」的運作方式是:透過將製造工程中與庫存相關的生產、財務及風險數據進行結構化處理,計算出真正的「庫存價值」,並在預算範圍內推導出能讓庫存價值最大化的「最佳庫存」。這種做法提供了一個統一的標準,讓企業管理層與製造現場能夠基於相同的邏輯進行庫存決策。
除了計算最佳庫存之外,該模型還能進行經濟效益驗證模擬,並利用數據實現製造工程成本的可視化,全面支援工廠管理的決策與業務效率提升。
長遠來看,隨著該模型在更多工廠及企業中導入,FACTORY X 期望能藉此強化整體社會供應鏈的韌性。
◼︎ Pre-Seed(前種子輪)階段成果
在 Pre-Seed 輪階段,FACTORY X 收到了大量關於「庫存戰略模型」的詢問,這大幅提升了他們對製造業庫存現狀與痛點的理解與解析度。
具體而言,該公司主要以大型汽車零件製造商為對象,進行了概念驗證(PoC),目前部分企業已進入正式導入的準備階段。其中一家企業過去一直以削減庫存為前提進行營運,在疫情期間增加了庫存後,如今即便想再次削減,也無法恢復到最佳水準,面臨著「不知道什麼才是最佳狀態」的困境。
面對此情況,FACTORY X 運用庫存戰略模型,有邏輯地梳理了最佳庫存的概念,並透過量化數據呈現缺貨機率及經濟效益,為企業提供了全新的決策基準。此外,隨著與多家企業的 PoC 順利推進,該模型作為計算最佳庫存邏輯的有效性與可重現性也正逐步獲得證實。
為了加速推動 PoC,FACTORY X 已開發出一款結合 Excel 與最佳化引擎的工具,並已實際應用於驗證測試中。目前,公司正以此為基礎,邁入將其打造成任何人皆可輕鬆使用的標準化產品階段。
種子輪融資:成功募得1億日圓
◼︎ 背景與目的
在本次種子輪階段,FACTORY X 將以 Pre-Seed 輪中驗證過的庫存戰略模型為基礎,致力於確立正式的軟體產品並擴大客戶群。
透過先前的 PoC,庫存戰略模型已確認適用於多個製造現場。在本輪融資後,公司將全面投入開發,將其打造為現場人員可直接使用的產品。同時,也將加速推動企業的正式導入,目標是讓該模型成為業界的庫存決策標準。
◼︎ 投資方評論
STATION Ai 株式會社 代表取締役社長兼CEO 佐橋宏隆 / 投資企劃室 內藤正也
「我們與 FACTORY X 的緣分始於 PRE-STATION Ai 時代(正式開幕前的準備階段)。在全球急需強化供應鏈韌性的當下,我們從那時起便對他們以『庫存戰略模型』這種獨特方法來解決問題的挑戰深感共鳴。如今,他們透過在汽車產業的多個專案中獲取強烈需求,已達成了穩健的業務進展。考慮到該技術未來還有應用於其他製造業及物流領域的龐大成長潛力,我們決定參與此次投資。作為 STATION Ai,我們將團結一致強化對他們的支援,為該公司的成長做出貢獻。」
ANRI 元島勇太
「自 Pre-Seed 輪以來的三年裡,面對現場『不知道什麼才是最佳狀態』的聲音,FACTORY X 正透過邏輯與數據給出解答。在地緣政治風險與供應鏈斷裂持續存在的背景下,許多工廠已暴露出單方面追求效率是行不通的現實,這使得庫存戰略模型的意義不減反增。隨著現場 PoC 的推進,產品化的挑戰現在才真正開始。為了迎向未來,讓全球的工廠、甚至世界上所有擁有庫存的現場都能導入 FACTORY X 的機制,我們將繼續與他們並肩作戰。」
常見問題
株式会社FACTORY Xとはどのような企業ですか?
愛知県岡崎市に本社を置く製造業スタートアップで、製造工程の在庫を戦略的に持つことで生産性・収益性を向上させる「在庫戦略モデル」の開発と展開に取り組んでいます。
今回のシードラウンドでの資金調達額はいくらですか?
総額1億円です。
資金調達の引受先や融資元はどこですか?
STATION Ai Central Japan 1号ファンド(STATION Ai・ディープコア共同運営)、ANRI 5号ファンド、Data Driven Innovationファンド(epiST Ventures)へのJ-KISS型新株予約権の発行、および名古屋銀行、日本政策金融公庫からの融資です。
「在庫戦略モデル」とはどのような仕組みですか?
製造工程の在庫に関する生産・財務・リスクのデータ構造化から在庫価値を算出し、予算内で在庫価値が最大となる「適正在庫」を論理的に導き出す仕組みです。
調達した資金は何に使われますか?
プレシードラウンドで検証してきた「在庫戦略モデル」をもとに、誰でも活用可能なプロダクトとしての本格的な開発と、顧客基盤の拡大に充てられます。