株式会社 Laboro.AI
会社紹介資料

2024年2⽉版 Ver.1

会社紹介

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Laboro.AIのミッション

すべての産業の新たな姿をつくる
テクノロジーとビジネスを、つなぐ

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Laboro.AI 創業の理由
テクノロジーとビジネスをつなぐプレーヤーにー AIの領域にはテクノロジーとビジネスをつなぐプレーヤーが必要だ。
創業者である椎橋と藤原が創業前に経験したのは、技術開発までには⾄れないコンサルティングファーム、そしてビジネス成果視点が失われがちな⼤学研究室、それぞれの現実でした。
「AIができること」と「ビジネスで意味のある」ことの重なりを発⾒する⼒、つまり、テクノロジーとビジネスをつなぐ能⼒携えていなければ、AIを最適なビジネスソリューションとして開発・導⼊できることはできません。
アカデミア分野から⽇々⽣み出されるAIの先端技術を産業に応⽤し、世の中に変⾰をもたらすため、この２つをつなぐエキスパートになる、
これがLaboro.AI創業の理由であり、私たちの使命です。

3

“Laboro”の由来
すべての業界のイノベーターに、Labor（労働＝武器）
Labo（技術＝知識）
ColLaboration（協業＝仲間）を。

“Laboro”という⾔葉は、“労働”を表す“Labor”の語源になったラテン語です。

ー いま⼈の⼒だけで⾏われている“労働”を軽減し、効率化し、さらにビジネス成果を⾼められるAIを提供したい。
Laboro.AIという社名にはこうした思いが込められています。
また、私たちが誇る⾼い技術⼒から研究所を意味する“Labo”、様々な企業とのパートナーシップ意味する“Collaboration”、これら３つに共通する⽂字をとって、「Laboro.AI（ラボロ・エーアイ）」という名が付けられました。

4

経営陣紹介代表取締役 CEO椎橋 徹夫
TETSUO SHIIHASHI
⽶国州⽴テキサス⼤学理学部卒業後、ボストン・コンサルティング・グループに⼊社。消費財や流通等多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部⾨の⽴ち上げに従事。
その後、東⼤発ベンチャーでのAI事業部の⽴ち上げや東京⼤学 松尾豊研究室の産学連携業務等を経てLaboro.AIを創業。

代表取締役 COO兼CTO

藤原弘将
FUJIHARA HIROMASA京都⼤学⼤学院修了

社外取締役

菅野 寛

社外監査役

HIROSHI KANNNO⽥中 洋⼦

早稲⽥⼤学 ⼤学院
経営管理研究科教授

TANAKA YOKO

社外取締役

岩崎 俊博

執⾏役員 CAOTOSHIHIRO IWASAKI

松藤 洋介

⽇本旗艦キャピタル
代表取締役

YOSUKE MATSUFUJI

常勤監査役

執⾏役員

前⽥ 晴美

安達 ⼤輔

HARUMI MAEDADAISUKE ADACHI

社外監査役

執⾏役員

井ノ浦 克哉

和⽥ 崇

KATSUYA INOURATAKASHI WADA

博⼠（情報学）。

産業技術総合研究所にて機械学習・⾳声信号処理・⾃然⾔語処理の研究に従事。その間、Queen Mary University of London 客員研究員も務める。
その後、ボストン・コンサルティング・グループ、AI系スタートアップを経てLaboro.AIを創業。

5社内⼈員構成職種内訳2)

⼈数推移 1 )

23%

52
4113
2019/0421
2020/04

ソリューションデザイナ

36%

エンジニア
コーポレート41%25

2021/04

2022/04

2023/04

平均年齢2)

36.0歳
Note:1) 取締役を含まない社員数。アルバイト含む
2) 2023/4現在

6

会社情報設

⽴

2016年
4⽉1⽇

所在地

従業員数

東京都中央区銀座8-11-1

65名

事業内容
•

機械学習を活⽤したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発•

カスタムAI導⼊のためのコンサルティング（2023年12⽉31⽇時点）

主な株主（順不同）
・(株)SCREENアドバンストシステムソリューションズ
・(株)博報堂
・THK(株)・(株)SCREENホールディングス
・⽇本ガイシ(株)・MCIイノベーション投資事業有限責任組合（三井化学(株)）・ZFP第1号投資事業有限責任組合（(株)ゼンリン）※従業員数は、執⾏役員・SD・機械学習エンジニア・コーポレート部⾨・アルバイト/パートタイマーでカウント

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取引先企業様

IHIインフラ建設

味の素

アマゾンウェブサービスジャパン

NTTPCコミュニケーションズ
産業技術総合研究所
⼤成建設

ジオテクノロジーズ

住友重機械⼯業博報堂

エン・ジャパンソニーセミコンダクタソリューションズ
三井化学

エーザイ

沖電気⼯業

ジャパンマリンユナイテッド

パーソルテクノロジースタッフ

ブロードマインド

⼤林組

IDOM

⼤広

気象庁気象研究所

SCREENアドバンストシステムソリューションズ
⽇本ガイシ

パーソルプロセス＆テクノロジー

みちのりホールディングス

⿅島建設

NTTコミュニケーションズ

明治安⽥⽣命⽇本線路技術東⽇本電信電話
⼭⼝県

Rapidus

⽇本総合研究所

⾮破壊検査
ローム

他

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事業紹介

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カスタムAIとはüü

ビジネス成果につながるAIをオーダーメイドで開発
コア業務の変⾰＆イノベーションの創出を⽀援

n オーダーメイドによるAI開発‣ アカデミア出⾃の最先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発

n 企業のコア業務をAIで変⾰‣ 画⼀的なパッケージAIでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献

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Laboro.AIの３つの強み
オーダーメイド開発

カスタムAI① SaaSやプラットフォームのような制約がない⾼いカスタマイズ⼒② 技術内容や取り組み過程をブラックボックス化しない伴⾛型AI開発③ お客様で継続検証・横展開を可能とする⽀援（隠さない・柔軟な権利）

約70%の⾼いプロジェクト継続率①②③

AI適⽤の可否や適⽤⽅法など企画段階〜PoC〜運⽤まで⼀気通貫での検討
ソリューションデザイナによるPoC実施前の⾼い実現性や活⽤可否の⽬利き⼒
豊富な実績をもとにした活⽤へのノウハウ

多彩なデータ・技術①②

現場に近いセンサデータや画像など⾮構造データに対応が可能
深層学習や機械学習、最適化や強化学習など⽤途に応じて適切な技術を選択可能な広い技術範囲をカバー11

カスタムAIを⽀える２種のスペシャリスト

アカデミア

AI
テクノロジー

ビジネス

産業（学術研究）

ソリューションデザイナ

機械学習エンジニア••

クライアントのビジネス課題に対して、実データを分析しながら、技術観点で解決策を考案
速度・可⽤性も考慮したモデル開発とシステムへの組み込みカスタムAI•••

クライアントと密に議論し、ビジネス課題を深掘りプロジェクト全体を俯瞰し、検討すべき論点を設定
ビジネス観点で論点に対する答えを検討

12

当社が狙う「バリューアップ型AIテーマ」
ü

新規製品・サービス創出やビジネスモデル変⾰などの新しいビジネス施策展開によって企業成⻑を図るAI開発テーマを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し注⼒※※ 出典：独⽴⾏政法⼈情報処理推進機構(IPA)「DX⽩書2023」(2023年3⽉)による定義

13

クライアント様の声üü

「PoC死」が絶えない中、70％超のプロジェクト継続率技術⼒以上に「⼀緒に考えること」が当社への評価につながっている

実現できるか不明なことをLaboro.AIだけが⼀緒に考え付き合ってくれた。

交通

⾃分達に知らない知⾒や、新しい考え⽅を積極的に教えてくれそうな点に魅⼒を感じた。

情報サービス

技術的な部分に加え、業界がどうなって⾏くべきかを⼀緒に考え、アイデアをくれそうな点に期待。

⼀緒にやろうと決めたのは、現場に伴⾛して⾊々と頑張ってくれそうだと感じたから。

みんな無理と⾔って逃げられた。進め⽅など⼀緒にどうするか考えてくれている。

建設

製造

製造

⾃分達でだけではできない技術的な要件整理の部分、アイデア出しに熱⼼に付き合ってくれた。

他社はろくに話を聞いてくれないが、いろいろなことを教えてくれてありがたい。

腹を割って⼀緒に考えてくれる。また、依頼に対して即拒否姿勢ではなく、前向きに解決策を議論してくれる。

保険

保険⼈材派遣14

プロジェクト事例

15幅広い顧客と多数のプロジェクト実績
ü 通算200を超えるカスタムAIプロジェクトをこれまでに推進

研究開発型

社会基盤・⽣活者

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Laboro.AI プロジェクト事例
製造・建設
時系列データ

製

造

強化学習

製

造

時系列データ

製

造

画

像

建

設

ー ⾮破壊検査様 ーー 精密機器メーカー様 ーー 電機メーカー様 ーー 建設企業様 ー

検査データ異常検知

⼯程スケジューリング

排⽔処理での異常検知

作業現場の安全管理

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

ボイラー管など管内外の⾮破壊検査データ上にある損傷箇所を検知

強化学習を⽤い、⽣産計画のスケジュール最適化問題を解決

⼯場から排出される汚染⽔データの分析、異常検知を実施

危険が伴う作業現場で起こる特定事象（発⽕や侵⼊etc.）を検出

成

果

成像

製

成

▶⼈⼿の策定業務減▶より最適な計画策定▶解析数が60%向上▶業務効率化に貢献

画

果造

画

像

製

果

成

▶⼯数削減&効率化

造

強化学習

建果

▶安全な作業現場▶危機管理技能の継承

設

強化学習

建

設

ー 情報通信企業様 ーー ⾃動⾞メーカー様 ーー ⼤林組様 ーー 建設関連企業様 ー

設備の外観検査

完成⾞の外観検査

建設物の揺れ制御

施⼯計画の最適化

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

インフラ設備の画像内にある劣化箇所の検出と劣化内容の識別検査対象エリアの動画から、対象部品のみを抽出し、異常を判定

制振装置AMDの制御を⽬的とした強化学習プログラムを開発

最適な計画を⾃動的に⽴案する強化学習
ベースのAIを開発

成果▶補修有無の判断補助▶⽬視確認作業の減少

成果▶専⾨性が不要に▶ライン全体への貢献

成果▶従来以上の制御効果▶揺れの少ない環境に

成果▶業務効率化▶⼯事コストの削減

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Laboro.AI プロジェクト事例
コンシューマ⽣

成ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ

レコメンド⾷品

レコメンド

⼈材

⾃然⾔語処理⼈材ー ⼤広様 ーー 味の素様 ーー ⼤⼿⼈材企業様 ーー ⼤⼿⼈材企業様 ー

ブランド⼈格 対話⽣成

パーソナライズ献⽴提案

応募予測＆検索最適化

⼈と職のマッチング

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

ブランドにふさわしい対話を⾃動⽣成する
テキスト⽣成AI

ユーザーデータからパーソナライズされた献⽴提案を⾏うアプリ

ユーザの属性・検索傾向から応募確率を予測し、案件をレコメンド

採⽤サイトでの⼈と職のマッチングを⾏う
仕 組 み を 開 発

成果成▶One to Oneの向上▶各ブランドへの展開

画像

⼩成

果

画像

⼩売

E

レコメンド

果

▶より適したﾏｯﾁﾝｸﾞ▶担当者の負荷軽減▶レコメンド精度向上▶応募数の増加▶⼤量の組合せ提案▶ユーザー⽬線の設計

売成果C

時系列データ⼩ー ソニーセミコン様 ーー 電機メーカー様 ーー ⼤⼿ECサイト様 ーー 飲⾷チェーン様 ー店内在庫モニタリング

店内の不審者検知

未来予測レコメンド

需要予測

開発内容

開発内容

開発内容

開発内容

防犯カメラを⽤いた
リアルタイムでの店頭在庫モニタリング

防犯カメラを⽤いて不審者と思われる特定の動きを検知

⻑期の過去情報を加味するアルゴリズムを⽤いたレコメンド開発

飲⾷チェーンにおいて、店舗ごとに異なる
購買需要予測成果▶需要予測AIへの展開▶仕⼊れ判断に活⽤

成果▶⼀定精度での検知▶⼈とAIとの協働

成果▶ECサイト内に実装▶想定を上回る反響

成売果▶⼀定精度での予測▶発注適正化への⽬処

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成⻑をサポートする社内制度

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スキルアップサポート制度
メンター
スーパーバイズ制度••

各メンバーに対して1名のスーパーバイザーが付き、成⻑をサポート

社内研修

•

エンジニアはプロジェクト毎にシニアメンバーが技術アドバイス

資格取得
奨励⾦制度
•

G検定、統計検定、AWS認定資格など部署毎に推奨資格への奨励⾦

エンジニア向けの独⾃研修プログラ
ム。基礎的な機械学習技術のおさら
いと社内インフラの理解をサポート

社内勉強会制度••••

強化学習勉強会
輪読会
パワーポイント講習
その他社内有志による勉強会

補助制度
••
•

書籍購⼊費補助
セミナー参加費補助
研修参加費補助20

エンゲージメントサポート制度
オフィスフリードリンク
⽉2回親睦ランチ補助
社内部活動制度
全社イベント（創⽴記念パーティ、忘年会など）

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福利厚⽣
健康保険
社会保険

休⽇休暇

••
•
•

⼟⽇、祝⽇
年末年始休暇
慶弔休暇
有給休暇• 関東ITソフトウェア健康保険
組合加⼊• 社会保険完備（雇⽤保険/労災保険/健康保険/厚⽣年⾦保険）• 健康診断勤務体制• フルフレックス制度あり• リモートワーク（コアタイムなし）あり• 服装：カジュアル

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FAQ

Q
A

選考はどのようなプロセスになっていますか？

書類審査後、基本的には３回の⾯談/⾯接を実施します。
ポジションや職位により⾯談数が増えることがあります。

Q

正式な選考の前にカジュアル⾯談は可能ですか？

QA可能です。
お気軽にリクエストください。

A

選考の中でテストはありますか？

必須ではありませんがエンジニアの候補者にはコーディングテストをお願いする場合もあります。
ソリューションデザイナポジション
では議論⾯談があります。

QA

どのくらいの⽅がオフィスに出社していますか？1)

常時オフィスに出社しているのは全体の10％ほどです。
⽉次の全社ミーティングは出社を推奨しています。

Note:1) 2023/6現在

Q

副業はできますか？

Q

オフィス内での服装はどのような感じですか？

A

申請し、承認されれば副業は可能です。

A

オフィス内ではカジュアル〜ビジネ
スカジュアルが多いです。

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