企業の競争力強化に不可欠なDXを背景に、AIスタートアップが注目を集めています。
ベンチャーならではの柔軟な実装力により、社内データ活用や業務自動化が加速。
特に国産LLMや生成AIを活用した国内AIベンチャーの成長が著しく、業種ごとに最適な導入が進んでいます。
本記事では注目のAIスタートアップ10社を紹介し、導入メリットを比較検討できるよう整理しました。
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株式会社AVILEN|オーダーメイドAIソリューションとDX人材育成のワンストップ支援企業

- 自社課題に特化したカスタムAI開発による業務効率化
- 生成AIの安全な社内活用(社内チャットボット等)
- AI人材育成による組織DX推進
項目 | 内容 |
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設立年 | 2018年(平成30年) |
代表者 | 高橋 光太郎(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | AIソリューション開発(画像・自然言語含む) AIエージェント開発 DX戦略コンサル AI人材育成支援 |
主力プロダクト | ChatMee Pro(企業向けChatGPT搭載チャットボット) AVILEN AIエージェントシリーズ(帳票処理・コールセンター等向け) |
導入実績 | 三菱UFJ銀行/NTTデータ/ダイハツ工業 など |
資金調達状況 | 東証グロース上場(2023年9月 IPO)※上場時時価総額約60億円、累計調達額約6億円 |
所在地 | 東京都中央区(本社) |
公式ページ | https://avilen.co.jp/ (法人向け) |
AVILEN(アヴィレン)は、大手企業900社以上へのAI導入実績を持つ東大発ベンチャーです。
自然言語処理や画像解析など最先端のアルゴリズムを自社開発し、各社の個別課題に合わせたオーダーメイドAIソリューションを提供できるのが強みです。
加えて、DX人材育成プログラムも併せて提供し、AI技術の内製化から運用定着までワンストップ支援できるため、社内にAI専門家がいない企業でも短期間で効果を実感しやすい点が評価されています。
生成AI時代に対応した社内チャットボット導入や既存業務のAI自動化など、安全性と精度を担保したソリューション提案力にも定評があります。
口コミ |
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「生成AI活用で月平均2,000時間以上の業務時間削減を実現しました」(経営企画担当/大手信託銀行)|引用元:AVILEN |
「AIエージェント導入により応募者対応を自動化し、採用業務の残業時間が大幅に減りました」(人事担当者/中堅IT企業)|出典:tifana.com |
株式会社ELYZA|日本語大規模言語モデル(LLM)開発を牽引するAIカンパニー

- 日本語の社内向け大規模言語モデル構築
- 生成AIチャットボットの企業導入
- 業界特化のAI研究開発支援(金融・保険での文書生成、省力化など)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2018年(平成30年) |
代表者 | 曽根岡 侑也(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | 日本語大型言語モデル(LLM)の研究開発・共同実証 企業向け生成AIソリューション開発 |
主力プロダクト | ELYZA Brain(国産大型言語モデル) ELYZA DIGEST(AI文章要約デモ) |
導入実績 | 東京海上日動火災保険/JR西日本/損害保険ジャパン など |
資金調達状況 | シリーズB完了・KDDIと資本業務提携(2024年、KDDIグループ入り) |
所在地 | 東京都文京区(本社) |
公式ページ | https://elyza.ai/ |
ELYZA(イライザ)は、東京大学・松尾研発のAIスタートアップであり、日本語特化の大規模言語モデル開発で国内をリードする存在です。
自社開発した「ELYZA Brain」は、企業が独自に生成AIを活用できる国産LLMとして注目を集めており、保険や鉄道など実務現場で文章要約や応対文自動作成による業務効率化を実現しています。
2024年にはKDDIとの資本業務提携により計算資源と販売網を得ており、数百億パラメータ規模の最新モデルを開発・公開するなど研究開発力も突出しています。
技術選定からチューニング、生成AI活用シナリオ設計まで一貫して支援できるコンサル力と、高精度な日本語AIで企業毎の高度なニーズに応えるカスタマイズが強みです。
口コミ |
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「AIによる要約でコンタクトセンターの業務効率が最大54%向上しました」(コールセンター管理者/大手鉄道グループ)|出典:ELYZA |
「日本語特化のELYZA AIで対応メモの要約を自動化し、オペレーターの負担が大きく軽減されました」(サービス企画担当/通信企業)|出典:コネナビ |
株式会社Laboro.AI|業務特化型の「カスタムAI」で産業課題を解決する実装力集団

- 社内システムに合わせたオーダーメイドAI開発
- 製造・物流現場の画像検査自動化
- マーケティング向け生成AIアイデア創出(未来予測や需要予測)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2016年(平成28年) |
代表者 | 椎橋 徹夫(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | オーダーメイドAIソリューション開発(「カスタムAI」事業) AI導入コンサルティング |
主力プロダクト | 未来リサーチ(TM)(マーケティング企画支援 対話型AIエージェント)※2025年提供開始予定 |
導入実績 | 住友商事グループ/三菱重工業/NTTコミュニケーションズ など |
資金調達状況 | 2023年東証グロース上場(IPOにて約24億円調達) |
所在地 | 東京都中央区(本社) |
公式ページ | https://laboro.ai/ |
Laboro.AI(ラボロ)は、「カスタムAI」と称するオーダーメイド型のAIソリューション提供で知られるスタートアップです。
2016年の創業以来、幅広い産業のトップ企業向けに完全受託型でAI開発を行ってきた実績があり、SaaS製品では実現しにくいお客様固有の課題に対してピンポイントに最適化されたAIを構築できる点が強みです。
具体的には、画像認識AIによる工場の検品自動化や、自然言語処理AIによる議事録自動生成など、業務現場に深く踏み込んだソリューションで実務に即した効果を上げています。
近年では自社プロダクト開発にも着手し、生成AIを用いたマーケティング企画支援ツール「未来リサーチ(TM)」を発表するなど、新たな価値創造にも取り組んでいます。
技術力と現場理解を兼ね備え、「つなぐ存在」として先端技術を社会実装する姿勢が特徴の企業です。
口コミ |
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「味の素のレシピデータを活用し、栄養条件とユーザーニーズを満たす献立提案AIエンジンを開発いただきました」(商品開発担当/大手食品メーカー)|出典:Laboro |
「線路設備の不良をAIで自動判定し、保守点検業務の効率化に大いに貢献しています」(保守担当者/鉄道インフラ企業)|出典:Laboro |
株式会社PKSHA Technology|アルゴリズム開発の研究力とAI SaaS提供を両立する東大発企業

- コンタクトセンター向けAIチャットボット
- 対話システム導入
- 金融業の書類OCR・入力自動化
- IoTデータ解析による製造業の異常検知
項目 | 内容 |
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設立年 | 2012年(平成24年) |
代表者 | 上野山 勝也(代表取締役社長) |
主な事業領域 | 自然言語処理・画像認識技術のアルゴリズム研究開発 AIソリューション提供 AI SaaS(チャットボット等)の展開 |
主力プロダクト | PKSHA ChatAgent VoiceAgent(チャットボット・音声対話AI) PKSHA OCR(帳票読み取りAI)など |
導入実績 | 三菱UFJ銀行(チャットボット全店導入)/トヨタ自動車(製造ラインAI)/第一生命 など |
資金調達状況 | 東証プライム上場(2017年9月 IPO)※上場時時価総額約500億円超 |
所在地 | 東京都文京区(本社) |
公式ページ | https://www.pkshatech.com/ |
PKSHA Technology(パークシャ)は、高度なアルゴリズム研究を強みに持つ東大発のAI企業で、自然言語処理や画像認識の技術をパッケージ化し社会実装することに注力しています。
独自開発のAIエンジンを搭載した対話AI「PKSHA ChatAgent/VoiceAgent」は国内シェアNo.1級の精度を誇り、メガバンクや自治体の問い合わせ対応で24時間365日の自動応答を実現しています。
また、保険業界向けの書類自動入力ソリューションや、小売業向け需要予測など、業種別に特化したAI SaaS製品群を展開している点も特徴です。
研究開発からソリューション提供、継続的なSaaS改良まで3層構造の事業モデルを築いており、現場導入データのフィードバックを新アルゴリズム開発に活かすことでサービス品質を向上させています。
社名の由来は仏語の「パーシャ(未来予測ソフト)」にちなみ、人とソフトウェアの共進化をビジョンに掲げています。
口コミ |
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「チャットボット導入により電話・メール対応の工数が削減され、お客様対応の負担が減りました」(EC運営担当/小規模通販業)|出典:ITreview |
「Web上のチャットボットでお客様の疑問を即解決でき、問い合わせ件数が減少してオペレーションコストも削減できました」(DX推進担当/大手保険会社)|出典:ITreview |
>>PKSHA Technology(パークシャ)を見てみる
株式会社エクサウィザーズ|社会課題解決に挑むAIプラットフォーム「exaBase」提供企業

- 社内外データを統合するAIプラットフォーム導入
- 介護・医療分野向けAIソリューション(異常検知や人材マッチング)
- 大企業のDX推進支援(研修・コミュニティ運営含む)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2016年(平成28年) |
代表者 | 春田 真(代表取締役社長) |
主な事業領域 | AIプラットフォーム事業(exaBaseによるAI開発・内製支援) AIプロダクト事業(CareWiz等の自社サービス) |
主力プロダクト | exaBase(エクサベース:企業向けAIプラットフォーム) CareWizシリーズ(介護領域特化AIソリューション) |
導入実績 | JR東日本/第一生命保険/イオン など |
資金調達状況 | 東証グロース上場(2021年12月 IPO) ※上場時時価総額約300億円超 |
所在地 | 東京都港区(本社) |
公式ページ | https://exawizards.com/ |
エクサウィザーズは、「AIを用いた社会課題解決」をビジョンに掲げ、超高齢社会や人手不足といった課題にAIで挑む東大発スタートアップです。
主要サービスの「exaBase」は、企業内のDXプロジェクトを包括的に支援するAIプラットフォームであり、250件以上のAI導入プロジェクトを通じて蓄積した豊富なアルゴリズム資産とMLOps基盤を組み合わせ、迅速なAI実装を可能にします。
また、介護業界向けの転倒検知AI「トルト」や対話型介護記録AI「タヨルト」など、自社開発プロダクト(CareWizシリーズ)も展開し、高齢化社会における生活支援AIとして高く評価されています。
同社はAI人材育成コミュニティ「exaCommunity」の運営やDX人材発掘サービスも提供し、企業のAI活用内製化まで伴走できる点が強みです。
社会インフラ級のAI提供企業を目指し、CB Insightsの世界AI企業100社にも選出されるなど国際的にも注目されています。
口コミ |
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「文書作成にかかる時間が30〜40%削減できました」(IT企画担当/官公庁)|出典:ITreview |
「翻訳業者への依頼コストがゼロになり、業務効率化にもなって一石二鳥でした」(一般職/中堅メーカー)|出典:ITreview |
株式会社ABEJA|DX共創のパイオニアとしてAIプラットフォームを展開

- 社内データとAIモデル開発を一元化する機械学習プラットフォーム導入
- 小売業の店舗解析DX(来店客分析や需要予測)
- 製造業の画像検査自動化とIoTデータ分析
項目 | 内容 |
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設立年 | 2012年(平成24年) |
代表者 | 岡田 陽介(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | AIプラットフォーム開発・提供(ABEJA Platform) 小売・製造業向けDXソリューション(Insightシリーズ) |
主力プロダクト | ABEJA Platform(機械学習PaaS) ABEJA Insight for Retail(店舗解析サービス) |
導入実績 | パルコ/ダイキン工業/武蔵精密工業 など |
資金調達状況 | 東証グロース上場(2023年6月 IPO)※累計調達額約60億円 |
所在地 | 東京都港区(本社) |
公式ページ | https://www.abejainc.com/ |
ABEJA(アベジャ)は、国内のAIスタートアップ黎明期から活躍するDX共創のパイオニアです。
自社のクラウド型機械学習プラットフォーム「ABEJA Platform」を核に、企業の大量データを収集・蓄積・学習・推論まで一気通貫で扱える環境を提供しています。
このプラットフォームはすでに150社以上で本番運用されており、企業は自前でAI基盤を構築することなく迅速にAI開発・展開を行える点が強みです。
また、小売流通業界向けの「ABEJA Insight for Retail」は店舗のカメラ映像から来店者属性や動線を解析し、100社520店舗以上で導入され売上向上や品出し効率化に貢献しています。
その他、製造業の画像検査AIやインフラ点検AIなど業種別ソリューションも展開し、Googleをはじめ国内外から累計60億円以上の出資を受けるなど技術・ビジネス両面で高い評価を得ています。「ゆたかな世界を、実装する」という理念の下、大学研究者との共同研究やASEAN展開も進めるなどスケールの大きさも特徴です。
口コミ |
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「わざわざ管理画面を開かなくても先週の店舗状況をメールで確認できるので助かっています」(店舗マネージャー/自動車ディーラー)|出典:ABEJA |
「思った以上に20〜30代男性が来店していたので、商品構成を変えました」(販売部マネージャー/メガネ小売チェーン)|出典:ABEJA |
株式会社Lightblue Technology|国産LLMと画像解析を武器に現場DXを推進

- 自社要件に合わせた日本語大規模言語モデル(LLM)のカスタマイズ
- 建設・製造現場の安全管理AI(作業員行動検知など)
- チャットGPT社内活用基盤の構築(Slack/Teams連携AI)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2018年(平成30年) |
代表者 | 園田 亜斗夢(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | マルチモーダルAIソリューション開発(画像解析+自然言語処理) 国産LLMの研究開発とOSS公開 IoT×AIプロダクト開発 |
主力プロダクト | Karasu/Qarasu(日本語大型言語モデル・商用利用可) Human Sensing(人物動態解析システム) |
導入実績 | 清水建設/ディップ(労働力不足領域AI)/ルネサスエレクトロニクス など |
資金調達状況 | シリーズA済(累計約1.2億円調達)・事業会社から資本提携有(清水建設・Dipなど参画) |
所在地 | 東京都千代田区(本社) |
公式ページ | https://lightblue-tech.com/ |
Lightblue Technology(ライトブルー)は、東京大学の学生らが創業した東大発AIスタートアップであり、「最先端技術の最速実装でデータの価値を拡張する」ことをミッションとしています。
画像解析では、人にフォーカスした独自技術「Human Sensing」で工事現場や工場の安全管理・作業効率化を支援し、清水建設との共同開発により車載型安全監視カメラ「カワセミ」を商品化するなど成果を上げています。
一方、自然言語処理では国産大規模言語モデル「Karasu」シリーズ(67億~140億パラメータ級)を開発しオープンソース公開しており、商用利用可能な日本語LLMとして国内最高水準の評価を獲得しています。
口コミ |
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「技術文書の質問対応がしやすくなり、ベテラン社員に何度も確認せずに済むようになりました」(若手技術者/建設会社)|出典:Lightblue |
「若手の教育がしやすくなり、世代を超えた技術伝承のツールとして機能し始めています」(ベテラン技術者/建設会社)|出典:Lightblue |
>>Lightblue Technology(ライトブルー)を見てみる
ストックマーク株式会社|言語AIで知識創造を支援するビジネスインテリジェンス企業

- 社内外のテキスト情報を収集・構造化するAIリサーチ導入
- ニュース・論文から新規事業のアイデア発掘
- 蓄積ナレッジの有効活用(RAG技術による社内FAQ構築など)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2016年(平成28年) |
代表者 | 林 達(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | 自然言語処理を活用した情報収集・分析SaaSの提供(事業創造支援) 生成AI技術を組み込んだ企業内ナレッジ活用サービス |
主力プロダクト | Anews(AIニュース情報収集プラットフォーム) Astrategy(市場動向構造化・調査サービス) |
導入実績 | 住友金属鉱山/住友生命保険/JR東日本 など |
資金調達状況 | シリーズC完了、累計約45億円超を調達(2024年時点) |
所在地 | 東京都港区(本社) |
公式ページ | https://stockmark.co.jp/ |
ストックマークは、「言葉のAI」技術で組織の知的生産性を高めることに挑戦する東大発ベンチャーです。
自社開発の「Anews」はインターネット上の膨大なニュース記事やオピニオンをクローリングし、ユーザー企業の関心領域に沿った最新情報を毎日自動で供給するサービスで、情報収集の抜け漏れを防ぎ新規事業のヒントを提供します。
また「Astrategy」は外部記事だけでなく社内レポート等もAIが俯瞰・構造化し、マーケット動向を把握した上で研究開発や事業戦略立案を支援する市場調査AIです。
近年は生成AI時代に対応し、社内ドキュメントやナレッジグラフを活用したRAG型エージェント「SAT」の提供も開始し、組織内の暗黙知を形式知化するソリューションとして注目されています。
口コミ |
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「Aconnectは使えば使うほどAIが頼れる存在になっていき、タイムリーに必要な情報を届けてくれる俊敏性が魅力です」(研究開発部門/大手化学メーカー)|出典:Acconect |
「『こんな情報まで引っ張ってきてくれるのか』と驚くほど情報の網羅性が高く、“広い・速い”情報収集が可能になりました」(技術戦略担当/大手化学メーカー)|出典:Aconnect |
株式会社グラフ(Gruff, Inc.)|データサイエンス戦略とAI開発のプロフェッショナル集団

- 自社データを活かしたAIアルゴリズム受託開発
- DX戦略コンサルティング(データ活用ロードマップ策定)
- レコメンドエンジン等の高度分析モデル開発(小売・金融など産業トップ企業向け)
項目 | 内容 |
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設立年 | 2016年(平成28年) |
代表者 | 原田 博植(代表取締役CEO) |
主な事業領域 | データサイエンス戦略コンサルティング AI・機械学習アルゴリズムの受託開発 ビッグデータ分析基盤構築 |
主力プロダクト | LAD(ラッド:データ分析プラットフォーム) ※クライアント毎にカスタムAI開発 |
導入実績 | 大丸松坂屋百貨店/トヨタ自動車/三井住友銀行 など |
資金調達状況 | シードラウンド完了(累計約1億円超)・Coral Capital等から資金調達 |
所在地 | 東京都港区(本社) |
公式ページ | https://gruff.co.jp/ |
グラフ(Gruff)は、「データの利用価値を最大限に拡張する」をミッションに掲げ、各業界のトップ企業に対してデータ分析・AI開発支援を行うプロフェッショナル集団です。
創業者の原田氏は「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー2015」を受賞した実績を持ち、その豊富な知見をもとにビジネス現場で本当に機能するAIソリューションを提供してきました。
特徴は、クライアント企業と二人三脚で進める戦略コンサルティングとAI開発の両輪です。
単にモデルを開発するだけでなく、どのデータをどう活用すれば事業価値が最大化するかを見極め、必要に応じてデータ基盤整備から関与するため、プロジェクト終了後も自走可能なデータ活用体制が残ると評判です。
口コミ |
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「営業担当者1人あたり1日わずか2〜3分の入力で、必要十分な営業データを管理できます」(営業企画担当/IT企業)|出典:ScheConMagazine |
「導入から4ヵ月で商談数が2.4倍に増えたケースもありました」(営業部長/B2Bサービス企業)|出典:SalesZine |
株式会社モルフォ|画像処理AIのグローバルリーダー

- 製造業や車載カメラ分野
- スマートシティの映像解析
- スマートフォン向け画像認識
項目 | 内容 |
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設立年 | 2004年 |
代表者 | 平賀 督基(代表取締役社長) |
主な事業領域 | 画像処理AIソフトウェアの研究開発・提供(エッジAI/モビリティ向けAI 等) |
主力プロダクト | Morpho Deep Smart Frame MovieSolid など |
導入実績 | ソニー/パナソニック/トヨタ自動車/官公庁 など |
資金調達状況 | 東証マザーズ(現グロース)市場上場(2011年) |
所在地 | 東京都千代田区 |
公式ページ | https://www.morphoinc.com/ |
モルフォは、独自の画像処理アルゴリズム(例:被写体ブレ補正技術など)で世界的に評価される日本発のAI企業です。
高い画像認識・解析精度と軽量なソフトウェア実装技術を兼ね備え、スマートフォンや車載カメラといったエッジデバイス上でもリアルタイムに高度な画像処理を実現できる点が強みです。
その技術力により国内外の大手企業との取引実績も豊富で、グローバルに活躍しています。
口コミ |
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「モルフォの画像処理技術を採用したことで、セルフポートレート撮影のパノラマや静止画の手ブレ補正が実現でき、トレンドを捉えた製品開発が加速しています」(スマホメーカー担当者)|出典:モルフォ公式プレスリリース |
「最先端の動画ブレ補正技術のライセンス利用により、スマートフォンメーカーは大幅な開発コスト削減・開発時間短縮が可能となった」(スマホメーカー担当者)|出典:モルフォ公式プレスリリース |