route-D 会社紹介資料 株式会社route-D updated on 2026/08 1 

Our Mission 日本のサプライチェーンを強くする 製造業・流通業では人手不足が深刻化しており、アナログ業務の効率化/自動化が喫緊の課題です route-Dは、AIの力で、日本の製造業や流通業が持続成長できる世界を実現できると信じています 私たちと共に、AI活用を通じたサプライチェーンの変革を推進する仲間を募集しています 2 

会社概要 会社名 株式会社route-D（ルートディー） 設立 2022年12月 代表者 代表取締役 松本 光暁 事業内容 製造業/流通業に特化したAIシステムの開発・提供 従業員数 25名（業務委託含む） 資本金 3.73億円（資本準備金含む） 所在地 東京都千代田区九段南4-6-10, 九段南ビル4F 3 

製造/卸売業の販売/受発注業務を、AIを活用して自動化していくことが必要 ① 対象市場：製造業・卸売業の販売/受発注業務 対象企業数 内勤営業・営業事務・受注員 2040年の人手不足率（全職種） 54万社 70万人 17%不足 製造業34万社＋卸売業20万社 国勢調査「営業・販売事務従事者」 1,100万人不足（2022年比） ② 課題と解決策：アナログ業務をAIで自動化することが必須 離職率が上昇 現状 FAX・電話中心の アナログ業務 解決策 採用・教育コストが増加 企業間の情報の やり取りをAIで自動化 残業時間が増加 出典：中小企業庁「2024年版中小企業白書」附属統計資料、総務省「国勢調査」、リクルートワークス研究所「未来予測2040」（2023年） 4 

route-Dとは：製造/卸の受注業務を自動化するAI 問合せ対応 見積作成 受注入力 route-D AI顧客対応 仕入先調整 route-D AIデータ入力 各業務の実行ルール（暗黙知） 受注AIデータ基盤 顧客情報 紙/PDF/画像 商品情報 見積/価格 ERP/社内システム 価格表 受発注実績 マスタ/カタログ 在庫/入出荷 電話/メール 5 

提供プロダクト：受発注のデータ入力から顧客対応までを自動化する2つのAI route-D AIデータ入力 route-D AI顧客対応 製造/卸/物流業の受発注部門向け データ入力自動化AI 製造/卸売業の営業事務/受注員向け 問合せ対応自動化AI 6 

トラクション：多くの業界で業務の生産性向上を実現 7 

市場規模：営業事務/受注センターをAIで自動化していく巨大市場 TAM TAM 約2.9兆円 内勤営業・営業事務・受注員 約70万人 × 人件費 約420万円/年 SAM SAM 約6,900億円 アナログ業務が残る製造・卸売 約46万社 × 年150万円 出典：中小企業庁「2024年版中小企業白書」附属統計資料、総務省「国勢調査」、doda「営業事務の平均年収350.8万円」、アイル「受注業務の実態調査」 （アナログ受注85.8%） 8 

2025年12月に3.3億円の資金調達を実施 9 

主要メンバー CEO COO CTO プロダクトリード 松本 光暁 當野 良太 小倉 拳 大島 航 ex-McKinsey ex-Goldman Sachs ex-CADDi ex-A.T.カーニー テックリード セールスリード CSリード エンジニア 谷口 峻悟 宮崎 稜也 西岡 俊 山下 貴大 ex-ファストドクター ex-AWS ex-SmartHR エンジニア セールス CS エンジニア 藤田 瞭 東 晟大 久米 桃花 程田 凌羽 ex-オープンハウス ex-Goldman Sachs ex-メディカルフォース … その他ソフトウェア開発や、データ解析に強みを持つメンバーが多数在籍 10 

日々の業務風景 チームでのディスカッション・イベント w/ クライアント 11 

route-Dでの働き方 勤務形態 福利厚生 裁量労働制（平日9:00-18:00が基本） 交流支援：社員同士交流の食事代補助 完全週休2日制（土日祝休暇） 成長サポート：書籍購入費補助 勤務体系：ハイブリッド型（都内/リモート） 諸手当：交通費全額支給（上限3万円/月） 年間休日：120日以上 加入保険：社会保険 完備 休暇：年末年始休暇 / 慶弔休暇 / 有給休暇 その他： • PC支給 • インフルエンザワクチン接種補助 • 健康診断・婦人科検診費用全額補助 • 人間ドック費用補助 12 

【エンジニア向け】技術課題 1 業界特性に合う プロダクトデザイン 2 メンテナンス性・速度 を両立するDevOps 業界特性を理解し、導入プロセスまで想定したプロダクト設計が必要 • 『ユーザーは忙しく、デジタルツールの使用に慣れていない』 • 『現場オペレーションは属人化しており、複雑』 • 『物流業務はリアルタイム性が高く、現場を止められない』 • 『AIは間違えることがあり、信頼度100%ではない』 AIの新規性・進化速度を考慮に入れたDevOpsが重要 • 複数チームが高速に開発できる、高頻度デプロイ・CI/CD などの DevOps モデルの確立 • 現在は手動で行っているシナリオテストの自動化など、QA体制の高度化 • 外部 API 障害や急激な高負荷に耐える、冗長化・フォールバックを含む高可用性アーキテク チャの構築 • LLM ならではの非定形データ・巨大トークン・非同期処理に対応したトレーサビリティ基盤の 設計 • LLMのセルフホストやチューニングを見据えた、LLM 運用基盤の立ち上げ • AIを活用した開発体制と相性の良いコードベースの整理、およびドメイン・アーキテクチャの 体系的ドキュメント化 • セキュリティ認証取得に向けた、クラウドインフラの運用プロセスの強化・整備 13 

【エンジニア向け】技術スタック 技術選定のポイント ①開発速度向上 • 言語をTypeScriptで共通化 • Serverless構成による インフラ開発工数の削減 ②AI支援が効く土壌 • プラクティスの多い フレームワーク • 静的解析が効く要素技術 14 

AIで日本の製造/流通業を強くする 仲間を募集中です Contact 採用ページ : https://route-d.co.jp/recruit カジュアル面談 : https://open.talentio.com/r/1/c/route-d/pages/118837 CEO松本のX : https://twitter.com/Mitsuaki_rD CTO小倉のX : https://twitter.com/catupper （Speaker Deckの右上のトグルリンク を選択するとリンクを選択できます） 15