u e C O M P A N Y D E C K 5 サービス AIの実装‧定着まで担う プロフェッショナルサービス 実務レベルの課題を 解決する機能をSaaSに実装 画像処理や⽣成AIを中⼼とする 研究知⾒の⾼度な技術で、現場 の安全管理‧⼯程管理の省⼈化 を⽀援 業務特化アシスタントやノー コードRAGでのナレッジ活⽤、 AIエージェントによる⾃律的な タスク実⾏の機能を提供 Professional Services（受託開発） ⿃海 不⼆夫 技術顧問 Toriumi Fujio 研究開発 あらゆる業務を⽀える、 次世代AIプラットフォーム Lightblue（SaaS） 実装 最新技術を PoCで現場検証 検証 現場の実務レベルの ニーズを研究開発へ還元 還元 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
h t b l u e C O M P A N Y D E C K 社内⽂書 6 SaaS｜サービスが実現すること RAG • マニュアル • ⼿順書 • カタログ • FAQ • 取引データ • 仕様書 社内⽂書を取り込み AIが参照しやすい 形式にしたデータベース AIチャット マイアシスタント 対話形式で業務の中の課題を解決 実務に沿ったカスタムAIの構築をAIがサポート カスタムAI カスタムAI 検索 ⽂書作成 画像⽣成 要約 翻訳 データ 抽出 社内情報に沿った 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て LLM ‧ ‧ ‧ 1 2
e C O M P A N Y D E C K 10 Lightblueの提供価値 ⼈の動き 経験と勘 熟練者の 判断 設備の状況 … 暗黙知 画像/動画 解析処理 ⾔語処理 アルゴリズム化 暗黙知の ⾔語化 コンテンツの デジタル化 リアル世界 デジタル世界 研究と実践による独⾃技術 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
e C O M P A N Y D E C K 11 メディア実績 新R25 MEDIA 「情報の流通をなめらかに」 東⼤発のAIスタートアップが ⼿がける⽣成AIアプリケーション （2023/10） NTTPC Innovation LAB INTERVIEW｜NTTPCの 共創パートナープログラム （2022/11） 『とくダネ！』 ⽇本の全ての業種、 業態でAI導⼊率100%にします！ （2020/04） GovTech Bridge Conference 2025 ⾃治体DXの課題を官⺠で議論する （2025/10） Pythonによる 動画解析‧ヒュー マンセンシングAI オーム社（2025年11⽉） ⼈狼知能で学ぶ AIプログラミング マイナビ出版（2017年5⽉） AIエージェントの 教科書 ワン‧パブリッシング （2025年8⽉） 共著 共著 技術監修 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
O M P A N Y D E C K 14 SaaS｜サービス概要 汎⽤AIチャット 検索‧要約‧⽂書作成‧翻訳‧画像⽣成 までを統合 チャットツール連携 ブラウザに加え、Slack⁄Teamsから直接 利⽤可 マイアシスタント ノーコードで業務特化型 チャットボットを誰でも構築 法⼈向けセキュリティ 外部AIへの学習データ流出を防⽌。HENNGE One連携にも対応 RAG機能 Box‧Google Drive‧SharePoint等と連携し、 社内⽂書を参照した⾼精度な回答を⽣成 あらゆる業務を⽀える、次世代AIプラットフォーム Lightblueは、検索‧要約‧⽣成にとどまらず、業務ノウハウや社内ナレッジを活かし、 誰もが使えるAIアシスタントを構築‧運⽤が可能に。 組織の中で機能し、使われ、価値になるまでをプロデュース。 受託開発 SaaSサービス 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
l u e C O M P A N Y D E C K 15 SaaS｜選ばれる理由 受託開発 SaaSサービス 精度が⾼い 業界特化の国産サービスと⽐較しても 上回る精度 東⼤発‧博⼠号集団が 研究ベースで開発する、確かな技術 汎⽤AIが苦⼿な専⾨領域（⼀級建築⼠ 試験）で98%の正答率を記録 UIが使いやすい 現場で内製できた感動と体験が、 すぐに広がる‧再現できる 「⾔えば作ってくれる」 ⾃然⾔語ベースのノーコードUI AI知識の低い社員でも短時間で ⾃分専⽤AIを内製 買われる理由 広がる理由 精度が低く、思うようなアウトプットが出ない UIがわかりづらく、導⼊しても広がらない よくある課題 よくある課題 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
e C O M P A N Y D E C K 16 SaaS｜ 市⺠開発の事例 受託開発 SaaSサービス ⽇⽴建機様の事例 清⽔建設様の事例 ⼝コミで社内に拡散し、アシスタントが 他部署やチームへ次々と普及‧浸透 全社へ展開。現場へ⼀気に浸透し、半年で 利⽤者が2,000名→4,000名超へ倍増 Copilot Studioを導⼊。全社研修を実施するも、 受けた20名中、ワークを完遂できたのは半数以下。 他社の⽣成AIを全社導⼊。 しかし「使い⽅がわからない」「安全性が不安」などの 声で停滞し、現場主導の活⽤にはほど遠い状態。 課題 Lightblueへシフト。「AIに⾔えば作ってくれる感」が あるとの声多数。実際に使い始める社員が続出。 Lightblueによる⽀援のもと、 技術⽂書アシスタント（RAG）を開発。 導⼊ ある社員が議事録アシスタントを作成。 「業務が本当に変わった」という感動をその場で上司‧部下へ 共有。「こんなことができるのか」と驚きが広がる。 トライアルを実施した結果、 検索精度が35%→93%へと⼀気に上昇。 全社に展開できる⼿ごたえをつかむ。 感動 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
O M P A N Y D E C K 18 Mission Vision テクノロジーの恩恵を、 すべての⼈へ AIでビジネスと 働き⽅を再定義する Lightblueは、先端テクノロジーをすべての⼈の当たり前へと変え、 AIによる実装⼒と発想⼒でビジネスと働き⽅を再定義し、 イノベーションが⽇常に溶け込む未来を創造します。 Feature① 個⼈だけでなく、 組織を変える Feature② 暗黙知をロジック化 し、組織の資産へ Feature③ ⼈を「使う側」から 「創る側」へ進化させる
e C O M P A N Y D E C K 21 成⻑戦略 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て 新規 アップセル 業界横断で 市場を開拓する 役割 導⼊が広がり より深い課題に 踏み込む役割 AIプラットフォーム 業界固有の課題 業界固有の課題 業界固有の課題 建設‧社会インフラ 製造‧モビリティ 情報サービス 業界 課 題 の 深 化 … Horizontal Growth Vertical Growth 事業モデル 戦略上の役割
O M P A N Y D E C K 22 ロングテール業務へのアプローチ ⽇本企業の業務の現場には、⼤きくヘッド領域とロングテール領域が存在。 Lightblueは内部⼈材を育成することで、ロングテール業務へのアプローチが可能に。 ロングテール領域 少数が関わる多数の業務 担 当 者 数 業務 ヘッド領域 多数が関わる少数の業務 従来型のシステム開発では費⽤対効果が⾒合わないため 内部⼈材×AIプラットフォームでしか解けない 外部コンサル ×システム で解ける 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て 市⺠開発の巨⼤な拡⼤余地
O M P A N Y D E C K 25 バリュー 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て ⾃分の仕事に 誰よりも詳しくなる それは、知識を増やすことだけじゃない。 この技術が、誰にどう使われるのか。 この提案が、顧客の現場をどう変えるのか。 この意思決定が、社会にどんな影響を⽣むのか。 ⾃分の仕事のひとつ先を想像し、 価値に関わる細部まで責任を持つこと。 たとえ専⾨外であっても、必要なら学ぶ。踏み込む。 考え抜く。エンジニアもビジネス職も、関係ない。 年齢も職歴も、関係ない。 ⾃分の領域を、⾃分で狭めない。 それが、Lightblueの考えるプロフェッショナルです。
O M P A N Y D E C K 26 数字でわかるLightblue AVARAGE AGE AGE DISTRIBUTION 36% 45% 18% 20代 30代 40代〜 STYLE AT WORK GENDER RATIO NUMBER OF EMPLOYEES 社員数 32名 男⼥⽐率 服装 年齢構成 平均年齢 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て 業務委託‧アルバイトを除く 2026年5⽉時点 オフィス カジュアル 私服‧ 会社ロゴT/パーカー TPOに沿った服装であればOK。 会社オフィシャルTシャツや パーカーの販売もあります。 STYLE AT WORK 残業時間 ワークライフバランスを 重視し、効率的な働き⽅を 推進しています。 32.0歳 若⼿のエネルギーと ベテランの知恵が融合する、 活気ある環境です。 40% 60% 20代〜30代の メンバーが全体の 約8割を 占めています。 81% 2026年5⽉時点 全体としては 男性の⽅が やや多めですが、 部⾨によっては ⼥性⽐率の⽅が⾼い部⾨も。 多様なバックグラウンドを持つ プロフェッショナルが集まっています。 従業員数はこの4年間で175%の増加を達成。 毎年着実に成⻑を続けています。 ⽉平均 18.5h 55 45 : % %
O M P A N Y D E C K 28 私たちについて 時にテクノロジーは、使う⼈を選ぶことがあります。 便利なはずの技術が、難しすぎたり、複雑すぎることで、 使いこなせる⼈を限ってしまう。 その瞬間、テクノロジーは ⼈を⽀える道具ではなく、 壁になってしまいます。 だからこそ私たちは、使う⼈と真剣に向き合います。 「本当に必要なものは何か？」「逆に不要なものは何か？」。 その問いを繰り返し、 使う⼈にとって最も⼤切な価値を⾒極めます。 Lightblueが⽬指すのは、誰もが⾃然に使えるサービス。 技術の先にいる⼈を思い描きながら、磨き上げ、研ぎ澄まし、 時代を超えて役⽴つ存在に育てていく。 それが、私たちの使命であり、挑戦です。 About Lightblue 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
O M P A N Y D E C K 30 選考フロー コーディングテスト 1時間の⾯談を設定させていただき、 当⽇にバイブコーディングで当⽇指定する 簡単なアプリを作成していただきます。 エンジニア職 営業職 ⾯談会 筆記試験 社員⾯談 内定‧オファー 役員⾯談 選考は⼀⽅的に評価する場ではなく、候補者の ⽅と会社の双⽅が⾃然体で相性を確かめ合うプ ロセスだと考えています。 その⼀環として、AIツールを活⽤しながら短時 間でものづくりに取り組む「コーディング⾯ 談」を実施しています。 スキルや完成度だけ でなく、考え⽅‧進め⽅‧カルチャーとの フィットを確認するためです。 実際に⼿を動かす時間を通じ、 お互いの相性や価値観を 理解できるプロセスを とっています。 事 業 概 要 成 ⻑ 戦 略 組 織 に つ い て
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