株式会社デライト 会社紹介資料

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1. 2026. 10 株 式 会 社 デラ イ ト 会社紹介資料 Company Introducti on
2. A g en da 目次 01 会社 につ いて 02 チーム 03 市場 の動 きと 課題 04 事業 © Delight, In c. C o m pa ny Tea m M a rk et & C h al l e n ge s B us i n e s s 2
3. 01 会社について Company © Delight, In c. 3
4. Com p a n y Pro fil e 会社概要 会 社名 株式会社デライト 代表 代表取締役 事 業内 容 ITコンサルティング事業・AIソフトウェア事業 資 本金 ¥1,000,000 設立 2025年9月22日 所 在地 東京都渋谷区恵比寿西2丁目4番8号 ウィンド恵比寿ビル8F Webサ イト https://ai-delight.com お問 い合 わ せ contact@ai-delight.com © Delight, In c. 渡辺 育海 4
5. M is s i on ミッション Deliver Customer Delight around the world. 人の可能性を最大化し、 私たちは、顧客の真の課題に向き合い、その可能性を最大化することで、幸福を連鎖的に Customer Delightを増幅させる、 生み出していきます。高い専門性と妥協なき努力で、AI技術を通じて顧客の業務を変革し、 真にCustomer Centricな会社を創る。 © Delight, In c. 社会に価値を届ける。Customer Delightに強いこだわりを持つあなたと、共に幸福をつくる 会社を創りたいと考えています。 5
6. Cu l t ur e カルチャー Customer Obsession 顧客の課題解決と価値提供に対する圧倒的なこだわり。自分たちの論理ではなく、 徹底的 な顧客へ の貢献 顧客の真の願いに寄り添い、Customer Delightを実現することに全力を注ぎます。 Integrity 顧客、チーム、社会に対する誠実さ。信頼を築き、長期的な関係を構築する基盤となる 誠実さ 姿勢を大切にします。 Strong Professionalism and Hard-working Customer Delightを実現するための高い専門性と、妥協なき努力。トップレベルの 人材が集まり、幸福の最大化に取り組みます。 強いプ ロフェッ ショナリズ ムとハー ドワーク © Delight, In c. 6
7. Ser v i ces 提供しているサービス AIエージェント技術を用いた企業の業務変革を支援するプロダクト・サービスを展開。 AIワークフロー基盤 Ag e n t i no AIワークスペース Agentro （※開発中） AX・DX支援コンサルティング クラウドで稼働するAIエージェント・ 強力なエージェントハーネスを内蔵した人とAIの SaaS導入・データ活用からAIエージェントの エージェンティックワークフローを構築できる 協働のための業務ワークスペース 実装まで、構想から定着まで現場で伴走 プラットフォーム © Delight, In c. 7
8. 02 チーム Team © Delight, In c. 8
9. Fou n d er 代表紹介 渡辺 育海 株式会社デライト I k u mi Wa ta n a b e 代表取締役 1995年生 東京都小金井市出身。東京外国語大学国際社会学部卒。2019年、株式会社野村総合研究所に新卒で入社し、 総合商社を顧客とした大規模業務アプリケーション開発にシステムエンジニアとして参画。 退職後ドイツへの音楽留学を志すも断念し、2020年に株式会社サンブリッジに入社。SalesforceコンサルタントとしてCRMや MAの複数の導入プロジェクトに参画し、プロジェクトマネージャーとして大手企業を顧客とするプロジェクトをリード。 2022年に株式会社プレイドに入社。カスタマーエンジニアとして、マーケティングSaaSのKARTEのエンタープライズ企業への 技術支援に従事。並行して、ソリューションの企画/開発や外資系クラウドベンダーとのアライアンスを推進。 2023年よりプロフェッショナルサービス 事業の新規事業立ち上げと運用支援サービス責任者を経て、2024年に独立し、 ITコンサルティング・SES事業の立ち上げに従事。2025年に株式会社デライトを創業。 物流・通信・小売・銀行・証券・不動産などの様々な大手企業に対する、SaaSの導入・運用・新規事業などの多数の プロジェクトの経験を持つ。AWS・Salesforceの資格を多数保有しており、SaaS・クラウドのインテグレーションを 得意とする。AWS関連のイベントにも多数登壇。 専 門 領域 B2B SaaS・ITコンサルティング・プロジェクトマネジメント・SFA/CRM/CDP © Delight, In c. 9
10. E xp er t is e & P ro je ct s 専門性とプロジェクト歴 エンジニアバックグラウンドを活かしたプロジェクトマネジメントをコアに、 AIエージェントの活用・導入と新規事業開発に取り組んでいます。 01 AIエージェント・LLMの活用・導入 02 プロジェクトマネジメント 03 新規事業開発 （インシデント発生時の危機対応含む） 2025年に株式会社デライトを創業し、AIエージェントの プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進・ プレイドで、プロフェッショナルサービス事業 プロダクト（Agentino・Agentro）とAX・DX支援を提供。 顧客折衝／交渉を担当。自社／協力会社を含む5〜15名ほどの （コンサルティング事業）を新規に立ち上げ。 Cursor/Claude Code/v0/Dify等を用いたLLMアプリケーションの コンサルタント・エンジニアのマネジメント・タスク管理や、 大手不動産会社では、ブロックチェーン（NFT）を用いた プロトタイプ開発の経験を持つ。 大規模障害発生時の危機対応チームのリードを経験。 新規事業の構想・RFP策定を支援。新規ソリューションの企画・ 開発／プロダクトマネジメントや、外資系ベンダーとの Co-Sellスキームの構築も経験。 プロ ジ ェ クト 歴 構想 技術支援 構築 運用 大手総合流通HD： 大手不動産会社：スマートビルディング＆ 大手通信企業：物流の可視化・最適化に向けた 大手テレビ通販事業者：ECサイト／ 1to1顧客コミュニケーションの実現に向けた データプラットフォーム構想策定における システム構築の要件定義・実装 マーケティングのグロース支援、 ToBeアーキテクチャ策定 システムアーキテクト支援 大手旅行系出版社： 大手決済系サービス企業：MAツールを用いた 情報システムアセスメント支援 広告事業構築支援 大手不動産：NFTサービスの構想・ 大手製造業：統合SFAに向けた段階的なSFA／ MA導入・活用支援 大手旅行系出版社：AWSを用いた データ統合支援 大手人材系企業：エージェント非介在モデルの 実現に向けたグロースプロジェクト支援 データ基盤構築 RFP策定支援 © Delight, In c. 10
11. Sp ea ki ng & Cer t i fi ca t i on s 登壇歴・保有資格 登 壇 ・メ デ ィ ア 保 有 資格 AWS認定 Solutions Architect Associate SaaS on AWS 2022 DevelopersIO2022 Amazon Web Services社のイベントで、 Classmethod社のイベントで、Amazon Connectを Amazon EventBridgeをテーマに登壇 テーマにオンライン登壇 Salesforce認定 Administrator セミナー登壇 Salesforce認定 Marketing Cloud Account Salesforce認定 Marketing Cloud Account Engagement Specialist Engagement Consultant Salesforce認定 Platform App Builder SAP Certified Application Associate - Business Process Integration with SAP S/4HANA マーケティングに活用できる理想のデータ基盤とは？ 1809 セミナー登壇 【BytePlus x KARTE】最強のレコメンドのつくり方とは Sa l es f or c e認定 AI As s oc i a t e 基本情報技術者試験 事例記事 好業績の陰に「顧客体験」への伴走 © Delight, In c. ゴールドウインとプレイドの事例 11
12. 03 市場の動きと課題 Market & Challe nges © Delight, In c. 12
13. M a rk et 日本の人手不足 日本社会は人手不足に陥り、より深刻になっていくと予想される 人手不足による倒産は3年連続で過去最多に 人手不足倒産 件数推移（年度） 単位：件 2040年には1100万人の労働力が不足する予測 人手不足倒産（合計） うち「従業員退職型」 441 件 労働需給シミュレーションの供給不足 単位：万人 2023年 2030年 2035年 2040年 350 313 341.5 678.9 118 44 2021年度 146 64 73 2022年度 2023年度 94 2024年度 118 2025年度 出典：帝国データバンク「人手不足倒産の動向調査（2025年度）」2026年4月9日。負債1000万円以上・法的整理に 1,100.4 万人 出典：リクルートワークス研究所「未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる」2023年3月。推計は「ほとんど 経済成長しない日本」を前提とする。 よる倒産。 © Delight, In c. 13
14. M a rk et AIの業務適用 AIは不足する労働力を補い、日本社会の経済を下支えすることが期待される。 AIの業務適用は1%未満。労働力としての社会実装は始まったばかり 日本の名目雇用者報酬 約323兆円 2025年（暦年） 注1 今の技術で自動化しうる仕事 約190〜230兆円 当社試算 注2 国内AI市場 約2.4兆円 2025年の支出額 注3 注1 出典：内閣府 経済社会総合研究所「国民経済計算（四半期別GDP速報）2026年4〜6月期 2次速報値」2026年9月8日公表。2025年（暦年）の名目雇用者報酬は323.1兆円。 注2 当社試算（323.1兆円 × 60〜70%）。60〜70%は、今の生成AIなどの技術で自動化しうる仕事が働く時間に占める割合（米国の職業の分析にもとづく）で、時間の割合を額に当てはめています。出典：McKinsey & Company「The economic potential of generative AI」2023年6月。 注3 出典：IDC「国内AI市場は今後4年で約3倍に成長： 2029年の国内AI市場支出額は7兆円に迫る」2026年3月18日。2025年の国内AI市場支出額は2兆3,725億円。「1%未満」は、2.37兆円 ÷323.1兆円 ＝ 約0.73%。 © Delight, In c. 14
15. M a rk et AIエージェントの活用状況 生成AIの導入を進める企業でも、AIエージェントを使う部署は、まだ限られています。 AIに業務を任せる取り組みは、多くの企業でこれから始まります。 AIエージェントを利用している企業の割合（部署別） 単位：% 19.4% ITシステム部門 部署別で最も高い 5社に1社未満 10.1%以下 その他の部署 0 25 50 75 100 AIエージェント：道具を使い、仕事を最後まで進めるAI。 対象は、生成AIを「導入している」「試験利用をしている」「利用に向けて検討を進めている」企業です。 出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2026」。調査期間は2026年4月17日〜6月12日、回答は1,799社。 © Delight, In c. 15
16. M a r ket AIの費用 企業のAI支出は増大しコストの再設計が求められている チームごとのAIツールの利用状況をランク付けする企業が出てくる中で、 自社のCopilot CLIへの集約と、会計年度の切れ目での営業費用の トークンを最大化することが必ずしもビジネス価値には繋がらない 削減から、Claude Codeの利用を取りやめる事例も。自社に合った ことが指摘される ツールの選定が求められる 出典：Sandy Carter「ウーバーのAI予算破綻が示す教訓 企業リーダーが知るべき5つのポイント」Forbes JAPAN、 出典：Tom Warren「Microsoft starts canceling Claude Code licenses」The Verge、2026年5月15日（日本時間） 2026年6月22日 © Delight, In c. 16
17. M a rk et オープンウェイトモデル オープンウェイトモデルは安価なまま、業務遂行に足る水準まで成長 知能の指標と出力の値段 モデル 2026年10月時点（Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2） 知能の指標 出力の値段（$／100万トークン） Claude Opus 5.5 57.6 Anthropic 設定：Max MiMo-V2.6-Pro 46.3 Xiaomi GLM-5.3 Z AI 設定：Max Step 5 Preview StepFun 44.8 43.7 $20 $0.87 $4.40 $2.70 Hugging Face CEO Clem Delangue オープンウェイト オープンウェイトでない “もしかすると数年後には、フロンティアモデルは オープンウェイトの最上位 Mi Mo-V2.6-Pr o を、全体の最上位 Cl a ud e Opus 5.5 と比べると 知能の指標 100万トークンあたりの値段 指標の評価を一通り回した費用 約8割 約23分の1 約42分の1 46.3 対 57.6 出力 $0.87 対 $20 $206.66 対 $8,708.20 実験用や本当に高価値なタスク向けになり、 本番ワークロードのほとんどは、企業内の プライベートモデルかオープンソースモデルによって 支えられるようになるかもしれません。” 入力は約9分の1（$0.435 対 $4） 出典：Rebecca Bellan「The real AI race may no longer be at the frontier」 出典：Artificial Analysis「Comparison of Models: Intelligence, Performance & Price Analysis」（2026年10月17日時点） © Delight, In c. TechCrunch、2026年7月14日（発言は英語。和訳を掲載） 17
18. I s s u es AI活用を阻む3つの壁 AIを導入しても、日々の業務に組み込むまでには壁があります。 これらの壁を自社だけで乗り越えるのは、非常に難しいのが実情です。 構築の壁 運用の壁 安全・コストの壁 現場の担当者 チームリーダー 経営・管理の担当者 AIに任せたいけれど、 個人のチャットやPCに、 勝手に動いてしまわない？ つくるための専門知識がない ノウハウが閉じている 認証情報を渡すのも不安 業務で使える形になるまで、 組織として、 費用は増えているのに、 時間がかかりすぎる AIエージェントを使えていない 成果が見えない © Delight, In c. 18
19. Ch a ll en ges AIエージェント技術の社会実装 AIエージェントが社会に根づくには、技術の差・社会課題への活用・安全性の3つの課題が残っています。 デライトは、AIエージェントを安全に使える形で届け、人と社会が共存できるようにします。 01 02 社会課題の解決への活用 03 セキュリティの問題 社会課題の解決に向けたAIへの民間投資の割合 IPA「情報セキュリティ10大脅威 2026」組織編 0.41% 3位 米国 1.4%・ドイツ 4.9%・中国 2.6% 民間のAI投資（5,399億ドル）に占める割合 「AIの利用をめぐるサイバーリスク」 生成AIを使う企業の割合の差は縮まりました（日本 AIは、SDGsの169のターゲットのうち134（79%）の 組織編の3位に、「AIの利用をめぐる 86.4%・米国 90.9%）。組織として取り組む所に、 達成に役立ちうるとされる一方、社会課題の解決に サイバーリスク」が初めて入りました。 差が残っています。 向けた投資は、ごくわずかです。 日本と海外の差 生成AIの活用で「組織的な取組はない」と答えた割合 日本 27.0% 出典：Schwab Foundation for Social Entrepreneurship・World Economic Forum「AI for Impact: Strengthening AI Ecosystems for Social Innovation」 （2024年9月）／Vinuesa et al.「The role of artificial intelligence in 出典：総務省「令和8年版 情報通信白書」。「組織的な取組はない」は、生成 AIの利用を禁止していると答えた回答を除いた割合。 achieving the Sustainable Development Goals」Nature Communications （2020年） 出典：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「情報セキュリティ10大脅威 2026」 参考：内閣府「人工知能基本計画」（2026年7月14日）「エージェント型ＡＩを軸に、社会課題解決や産業競争力強化のためにＡＩを積極的に適用する。」 © Delight, In c. 19
20. 04 事業 Business © Delight, In c. 20
21. Ou r B u s in es s プロダクトと人のハイブリッドモデルでの支援 さまざまな業界・業種の多種多様な課題に、汎用的かつ強力に対応できるプロダクトを武器に、顧客の業務変革までをワンストップで支援。 プロダクト×プロフェッショナルによる業務変革への伴走 P R OD UC T P R OF ES S ION AL S ER V IC ES プロダクト プロフェッショナルサービス AIワークフロー基盤 クラウドで稼働するAIエージェント・ エージェンティックワークフローを構築できるプラットフォーム DELIG HT 株式会社デライト AIワークスペース （※開発中） AX・DX支援コンサルティング 強力なエージェントハーネスを内蔵した人とAIの協働のための SaaS導入・データ活用からAIエージェントの実装まで、構想から 業務ワークスペース 定着まで現場で伴走 © Delight, In c. 21
22. A bo u t Ag en t in o Agentinoとは？ Agentinoは、 AIエージェントを、 事業の労働力に組み込む 実行基盤です。 会計ソフトやメール、ブラウザなど、普段人が使っている道具をAIエージェントが操作し、 要所で人の承認を挟みながら、実務そのものを完了させます。 構築 業務を言葉で伝えるだけで、AIが手順書をつくり、実行できる形に変換します。 運用 手順書をチームで共有し、毎週・毎月の仕事を定期実行で仕組みにします。 安全・コスト 承認と認証情報の保護を基盤に備え、モデルの選択で費用を最適化します。 © Delight, In c. 画面はイメージです 22
23. A bo u t Ag en t r o Agentroとは？ （※開発中） Agentroは、 強力なエージェントハーネスを 内蔵した人とAIの協働のための 業務ワークスペースです。 01 高度なエージェントハーネス 02 セッション間連携 03 マルチユーザーセッション © Delight, In c. 画面は開発中のイメージです 23
24. Con s u l t in g AX・DX支援コンサルティング SaaS導入・データ活用からAIエージェントの実装まで、 構想から定着まで 現場で伴走 実務を自律的に遂行するAIエージェントの構築・導入を支援します。自社プロダクトの AIエージェントビルダーの導入活用支援、及び、お客様のクラウド環境への個別実装を通じて、 企業のAIネイティブ化を支援します。業務の整理から設計・実装、運用の定着まで一貫して 伴走します。 01 AI活用を前提とした業務プロセスの再設計 02 AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装 03 社内データベースや業務SaaSなど既存システムとの連携 © Delight, In c. 24
25. 株 式 会 社 デラ イ ト 業務変革のご相談と、 採用へのご応募をお待ちしています。 サービスのご相談はお問い合わせから、募集中の職種は採用情報からご覧ください。 © Delight, In c. サービス・導入のご相談 募集中の職種 AIワークフロー基盤 Agentino お 問い 合わ せ 採 用情 報 サ ービ スサ イ ト ai-delight.com/contact ai-delight .com/careers agentinos.app 25