1. なぜLaboro.AIが注目されるのか
AI導入を検討する企業が直面する最大の課題は「汎用AIツールでは自社の複雑な業務に対応できない」という現実です。SaaSやプラットフォーム型のAIサービスは便利ですが、業界特有の課題や企業固有のビジネスプロセスには対応しきれません。
株式会社Laboro.AI(ラボロ エーアイ)は、こうした課題に対し「カスタムAI」という解決策を提供するAI開発のスペシャリスト集団です。2016年の創業以来、味の素株式会社、竹中工務店、トヨタ自動車、オムロン、Rapidusなど、業界を代表する企業50社以上との取引実績を積み重ね、2023年7月には東証グロース市場に上場(証券コード: 5586)しました。
本記事では、AI導入担当者が知るべきLaboro.AIの実態を、公式情報を基に徹底分析します。導入実績、費用感、強み・弱み、クライアントの評価、そして担当者が押さえるべき選定ポイントまで、実務的な判断材料を提供します。
【会社概要】
https://laboro.ai/company/profile/
2. 企業概要：Laboro.AIの基本情報
2-1. 会社の基本データ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 会社名 | 株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ） |
| 英文名 | Laboro.AI Inc. |
| 設立 | 2016年4月1日 |
| 所在地 | 〒104-0061 東京都中央区銀座八丁目11-1 |
| 代表者 | 代表取締役CEO 椎橋徹夫 代表取締役COO兼CTO 藤原弘将 |
| 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」の開発事業 ・カスタムAI導入のためのコンサルティング事業 |
| 資本金 | 10億1,418万円（2025年9月30日時点） |
| 従業員数 | 91名（2025年9月30日時点） |
| 関連会社 | 株式会社CAGLA |
| 上場市場 | 東京証券取引所グロース市場（証券コード: 5586） |
| 上場日 | 2023年7月31日 |
| 平均年収 | 約968万円（連結、2024年度実績） |
| 平均年齢 | 36.2歳 |
| 平均勤続年数 | 2.4年 |
【出典】
会社概要 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/profile/
2-2. 企業理念・コンセプト
Laboro.AIは「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」を掲げ、AI技術とクライアント企業のビジネスを深いレベルで融合させることで、産業構造の変革を実現するプロフェッショナル集団として、すべての産業にイノベーションをもたらすことを目指しています。
社名の「Laboro」は、「労働」を表す「labor」の語源となったラテン語であり、「AIにより労働を軽減・効率化し、成果を高められるAIを提供したい」という想いが込められています。
【出典】
ミッション・ビジョン – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/about/
Laboro.AIとは
https://laboro.ai/belief/
3. 導入実績：50社以上の大手企業が選ぶ理由
3-1. 取引先企業（公式掲載の一例）
Laboro.AIは、製造業、建設業、IT・通信、小売業、医療・ヘルスケアなど、幅広い業界の大手企業と取引実績があります。以下は公式サイトに掲載されている取引先企業の一部です。
【製造業】
- トヨタ自動車株式会社
- オムロン株式会社
- ローム株式会社
- 日本ガイシ株式会社
- 三菱ロジスネクスト株式会社
- 住友重機械工業株式会社
- 沖電気工業株式会社
- 株式会社ニコン
【建設業】
- 株式会社竹中工務店
- 株式会社大林組
- 大成建設株式会社
- 鹿島建設株式会社
【IT・通信】
- NTTコミュニケーションズ株式会社
- 東日本電信電話株式会社(NTT東日本)
- LINEヤフー株式会社
【小売・消費財】
- 味の素株式会社
- 株式会社そごう・西武
- 三井不動産リアルティ株式会社
【先端技術・その他】
- Rapidus株式会社(次世代半導体製造)
- 気象庁気象研究所
- 山口県
- 国立研究開発法人産業技術総合研究所
その他、株式会社ゼンリン、エーザイ株式会社、明治安田生命保険相互会社、株式会社博報堂、パーソルキャリア株式会社、エン・ジャパン株式会社など50社以上との取引実績があります。
【出典】
取引先実績 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/clients/
3-2. プロジェクト事例（公式掲載）
Laboro.AIが手がけたカスタムAI開発プロジェクトの一部を紹介します。
| 業界 | プロジェクト概要 |
|---|---|
| 食品 | 顧客の潜在ニーズを掘り起こす献立提案AI |
| 建設 | 施工計画の最適化AI |
| 製造 | 防衛装備品の外観検査AI |
| 広告 | マーケティング効果向上のためのAI活用 |
| インフラ | 波形解析による管内外面の損傷検出AI |
| 公共 | 自治体業務のAI活用支援 |
| 人材 | 人材マッチングAI |
| 地図 | 航空写真からの横断歩道・停止線の検出AI |
【出典】
プロジェクト事例 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/case/
3-3. 業績推移と成長性
Laboro.AIは、2025年9月期の連結決算で以下の業績を達成しました（2025年11月12日発表）。
| 項目 | 金額 | 備考 |
|---|---|---|
| 売上高 | 18.97億円 | – |
| 営業利益 | 1.91億円 | – |
| 経常利益 | 1.66億円 | – |
| 親会社株主に帰属する当期純利益 | 1.46億円 | – |
| 売上総利益率 | 約67% | – |
2026年9月期の業績予想（2025年11月12日発表）は、売上高24.86億円(前期比30.8%増)、営業利益2.94億円(同53.6%増)、親会社株主に帰属する当期純利益2.01億円(同37.7%増)を見込んでおり、順調な成長軌道を維持しています。
【担当者へのアドバイス】
売上総利益率67%という高い粗利率は、AI開発業界の中でも突出しており、技術力とコンサルティング力の高さを示しています。成長性と収益性を両立している点は、長期的なパートナーシップを検討する上で重要な指標です。
【出典】
ラボロAIの2026年9月期、純利益37.7%増 – 日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZRST0598061S5A111C2000000/
カスタムAIソリューション事業は4Qで過去最高水準の売上を達成 – Logmi Finance
https://finance.logmi.jp/articles/383056
4. 強み・弱み：カスタムAI開発の実力と課題
4-1. Laboro.AIの3つの強み
①オーダーメイド開発による高いカスタマイズ力
SaaSやプラットフォーム型AIサービスには、機能や対応範囲に制約があります。Laboro.AIのカスタムAIは、クライアント企業の業務プロセスやデータ構造に完全に合わせたAIモデルを開発するため、「自社の課題に本当に効く」AI導入が可能です。
②多彩なデータ・技術への対応力
画像認識、自然言語処理、音声認識、時系列データ分析、生成AI、強化学習など、幅広いAI技術領域に対応しています。これにより、製造業の外観検査から金融業の需要予測、小売業の在庫最適化まで、業界を問わず最適なソリューションを提供できます。
③ビジネスとテクノロジーを橋渡しする「ソリューションデザイナ」
Laboro.AIの最大の特徴は、技術者だけでなく「ソリューションデザイナ」という職種を配置していることです。ソリューションデザイナは、クライアントのビジネス課題を深く理解し、それをAI技術で解決可能な形に翻訳する役割を担います。これにより、「技術先行ではなく、ビジネス成果にフォーカスしたAI開発」が実現します。
【出典】
カスタムAI開発とは – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/service/
機械学習エンジニアリング – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/engineering/
4-2. 弱み・注意点
①初期費用と開発期間
カスタムAI開発は、SaaS型サービスと比較して初期費用が高く、開発期間も長くなる傾向があります。一般的なAI開発の相場(後述)では、本格開発で1,000万円以上の費用が必要になるケースが多く、企業規模や予算に応じた計画が必要です。
②継続的なメンテナンスが必要
AIは「導入して終わり」ではなく、ビジネス環境の変化やデータの変動に応じて継続的な再学習や調整が必要です。運用フェーズでのコストとリソースを事前に見積もる必要があります。
③プロセスのブラックボックス化
ディープラーニングを用いたAIでは、入力から出力までのプロセスが複雑で「なぜその結果になったのか」を説明しにくい場合があります。説明責任が求められる業務では、解釈可能性を重視したモデル設計が重要です。
【担当者へのアドバイス】
初期費用とROIのバランスを慎重に検討しましょう。「どの業務にAIを導入すれば最大の効果が得られるか」を明確にし、PoC(概念実証)から始めることで、リスクを抑えながら導入を進められます。Laboro.AIは個別見積もり制ですので、まずはヒアリングから始めることをお勧めします。
【出典】
AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/la-merit-demerit/
5. 特徴・口コミ：実際の評価と働きやすさ
5-1. クライアントの口コミ・評価
Laboro.AIのエンジニアや関係者からは、以下のような評価が寄せられています。
【口コミ抜粋】
「幅広いクライアント様から難しくも面白い案件（技術課題）をいただいており、また技術に注力できる環境のため、エンジニアとして楽しい環境です！」
（出典: 機械学習エンジニアという職種のご紹介 – Laboro.AI）
「クライアントのビジネスを深く理解した上で使える機械学習モデルを作れる点が強みです。」
（出典: 機械学習エンジニアという職種のご紹介 – Laboro.AI）
【出典】
機械学習エンジニアという職種のご紹介 – Laboro.AI
https://laboro.ai/wp-content/uploads/2023/06/LaboroAI_recruit_ML-Engineer_2023.pdf
5-2. 社内の働き方に関する口コミ
エンカイシャの評判に掲載されている口コミから、社内の働き方について見ていきます。
【ワークライフバランス】
「良くも悪くも個人任せであるので、調整しながら働ければワークライフバランスはすごく良い。ただし、現場サイドは案件対応が必要なため、状況によっては調整が難しい場合もある。」
（口コミ投稿日：2025年4月30日）
【事業の強み・弱み】
「独自のものはなく、クライアントとカスタムの受託開発となる。クライアントと伴走していきプロジェクトを推進していける。ただし、プロジェクトが終われば次の案件を獲得する必要がある。」
（口コミ投稿日：2025年11月3日）
【出典】
株式会社Laboro.AIの評判・口コミ – エン カイシャの評判
https://en-hyouban.com/company/10200536022/
5-3. 担当者へのアドバイス：導入時に気をつけるポイント
①明確な課題設定とKPI設計
「AIを導入すること」が目的化してしまうと、費用対効果が見えにくくなります。「どの業務課題を解決するのか」「どの指標で成果を測定するのか」を明確にしましょう。
②PoC(概念実証)の活用
いきなり本格開発に進むのではなく、PoC(概念実証)で技術的な実現可能性とROIを検証することで、リスクを抑えた導入が可能です。Laboro.AIもPoC段階からの支援を行っています。
③社内体制の整備
AI導入は技術部門だけの問題ではありません。経営層のコミットメント、現場の理解と協力、運用体制の構築が成功の鍵です。
④継続的な改善前提の計画
AIは導入後も継続的な改善が必要です。初期費用だけでなく、運用・メンテナンス費用を含めた中長期的な予算計画を立てましょう。
6. ニュースリリース：最新動向と技術トレンド
6-1. 2025年〜2026年の主要ニュース
①オムロンの「PLC向け設計コード生成AI」開発支援(2025年12月)
Laboro.AIは、オムロン株式会社が開発する「PLC(プログラマブルロジックコントローラ)向け設計コード生成AI」の開発を支援しました。このAIは、製造現場の制御プログラム作成を大幅に効率化するもので、2025年12月に開催された国際ロボット展(iREX 2025)のオムロン出展ブースで公開されました。
【出典】
Laboro.AI、オムロンの「PLC向け設計コード生成AI」の開発を支援 – 毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20251216/pr1/00m/020/262000c
当社プレスリリース – Laboro.AI
https://laboro.ai/wp-content/uploads/2025/12/Press-20251216.pdf
②大広WEDOとAIO(AI Optimization)対策プロジェクトに共同着手(2025年8月)
Laboro.AIと株式会社大広WEDOは、「AIと人に選ばれる」Webサイト設計の開発に向けて、AIO(AI Optimization)対策プロジェクトに共同着手しました。生成AI時代の新しいSEO戦略として注目されています。
【出典】
お知らせ – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/news/
③子会社CAGLA株式の取得(2025年3月)
Laboro.AIは、2025年3月17日開催の取締役会において、システム開発事業を行う株式会社CAGLAの株式を取得し、子会社化することを決議しました。これにより、カスタムAI開発とシステム開発の連携が強化され、クライアントへの提供価値がさらに向上しました。
【出典】
プレスリリース – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/news_category/press/
④2026年9月期第1四半期決算説明会開催(2026年1月)
機関投資家・アナリスト・メディア向けに2026年9月期第1四半期決算説明会を開催予定であることが告知されました。
【出典】
IRニュース – IR情報 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/ir/news/
7. 費用推定：AI開発の一般的な相場とLaboro.AIの料金体系
7-1. AI開発の一般的な費用相場（参考情報）
AI開発の費用は、プロジェクトの規模や内容によって大きく異なります。以下は業界全体における一般的な相場です（Laboro.AI固有の料金ではありません）。
| フェーズ | 費用相場（参考） | 内容 |
|---|---|---|
| ヒアリング | 無料〜 | 課題のヒアリングと提案 |
| コンサルティング・要件定義 | 35万〜250万円 | AI導入の可能性調査と要件定義 |
| AI化可能性チェック | 30万〜120万円 | データの品質確認と実現可能性検証 |
| プロトタイプ作成(PoC) | 100万〜数百万円 | 概念実証による技術検証 |
| 本格開発 | 1,000万円〜1億円以上 | 本格的なAIシステム開発 |
| 運用・メンテナンス | 月額5万〜200万円 | 継続的な改善と運用サポート |
【出典】
AI開発におすすめのシステム開発会社5選！(2025年最新版) – COMPERU
https://comperu.jp/ai-system/
AI開発外注の費用相場・期間は？おすすめ開発会社を解説 – MatrixFlow
https://www.matrixflow.net/case-study/101/
7-2. Laboro.AIの料金体系
Laboro.AIは、オーダーメイドのカスタムAI開発を中心としているため、料金はプロジェクト規模・内容により個別見積もりとなります。まずはヒアリングから始め、PoC(概念実証)で費用対効果を検証することが推奨されます。
【担当者へのアドバイス】
初期費用を抑えたい場合は、PoC(概念実証)から始めることで、技術的な実現可能性とROIを小規模に検証できます。その後、成果が見込めるプロジェクトについて本格開発に進むことで、リスクを最小化できます。目的と、効果を伝え、相見積もりを取ることがおすすめです。
【出典】
AIベンダーおすすめ10選!【2025年最新版】 – AI活用研究所
https://www.aidma-hd.jp/ai/ai-vendor/
7-3. ROI試算：AI導入効果の一般的な事例（参考情報）
AI導入による定量的な効果は、業界や導入内容によって異なりますが、以下のような成果が業界全体で報告されています（Laboro.AI固有の事例ではありません）。
| 事例分野 | 導入効果（参考） |
|---|---|
| 配送ルート最適化（イオン事例） | トラック輸送距離を年間2,800万km削減、使用トラック数15万台削減 |
| 生成AI活用（企業平均） | 月40時間の業務時間削減を実現 |
| 在庫管理最適化（一般事例） | 在庫コスト10〜30%削減、欠品率50%削減 |
| 故障予知AI（一般事例） | メンテナンスコスト20〜40%削減、稼働率向上 |
【ROI試算例: 月40時間削減の場合（一般的な計算例）】
- 従業員の平均時給: 5,000円
- 削減時間: 月40時間
- 対象従業員: 10名
- 年間コスト削減効果: 5,000円 × 40時間 × 10名 × 12ヶ月 = 2,400万円
仮にAI開発費用が1,000万円だった場合、約5ヶ月で投資回収が可能となる計算です（ただし、実際のROIは案件ごとに異なります）。
【出典】
【実態調査】企業の生成AI導入率は28.4%「月40時間削減」を実現 – BOXIL Magazine
https://boxil.jp/mag/a10550/
組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説 – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/combination-optimization-cases/
配送ルート最適化×AIで効率化 – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/delivery-route-optimisation/
8. 検討対象企業：Laboro.AIとの比較
AI開発を検討する際、複数のベンダーを比較することが重要です。以下、Laboro.AIと比較検討すべき主要企業を紹介します。
8-1. カスタムAI開発に強い企業（発注担当者目線）
| 企業名 | 特徴 | 強み |
|---|---|---|
| Laboro.AI | オーダーメイドAI開発 | 高い技術力とビジネス理解力の融合、幅広い業界実績 |
| PKSHA Technology | エンタープライズAI | 大手企業向けAIソリューション、業務実装力 |
| ブレインパッド | データ分析・AI開発 | データ分析からAI開発まで一気通貫、上流～運用支援 |
| HEROZ | 受託AI開発・SaaS | 将棋AI技術を応用、受託×SaaSのハイブリッド |
| エクサウィザーズ | 業界特化型AI | 医療・製造など業界向け実装、プロダクトも展開 |
| ABEJA | 業界向けAI実装 | 小売・製造向けAIプラットフォーム |
| AVILEN | AI内製化支援・研修 | E資格合格者数業界トップクラス、AI人材育成 |
8-2. 大手SI/コンサル（大規模予算案件向け）
大規模予算（数億円規模）のAIプロジェクトでは、以下の大手SI/コンサルも比較対象になります。
- NTTデータ
- アクセンチュア
- 日立製作所
- 富士通
8-3. 生成AI・プラットフォーム型サービス（定型業務向け）
定型的な業務やドキュメント作成など、汎用的なタスクには以下のプラットフォーム型サービスが費用対効果に優れます。
| サービス名 | 特徴 | 適用場面 |
|---|---|---|
| ChatGPT(OpenAI) | 汎用生成AIサービス | ドキュメント作成、要約、翻訳など |
| Microsoft Copilot | 業務統合型AI | Microsoft製品との統合、社内業務効率化 |
| Google Gemini | Google製生成AI | Google検索との連携、情報検索 |
【担当者へのアドバイス】
汎用AIツール(ChatGPT等)で対応可能な業務には、プラットフォーム型サービスが費用対効果に優れます。一方、業界特有の課題や複雑な業務プロセスには、Laboro.AIのようなカスタムAI開発が適しています。「どこまでを汎用ツールで、どこからをカスタム開発で対応するか」の線引きが重要です。
【出典】
生成AI受託開発会社14選を比較！選び方を解説 – AI活用研究所
https://www.aidma-hd.jp/ai/seseiai-jyutaku-kaihatugaisya/
AI・人工知能開発会社20選比較！外注先の選び方と相場 – C-slide
https://cone-c-slide.com/liblog/ai-development/
9. まとめ：Laboro.AIを選ぶべき企業と注意点
9-1. Laboro.AIを選ぶべき企業
以下のような企業には、Laboro.AIのカスタムAI開発が最適です。
✅ 業界特有の複雑な課題を抱えている企業
✅ 既存の汎用AIツールでは対応できない業務がある企業
✅ 長期的なパートナーシップでAI活用を推進したい企業
✅ 技術力だけでなく、ビジネス理解力を重視する企業
✅ 継続的な改善とメンテナンスにリソースを割ける企業
9-2. 導入前に確認すべきチェックリスト
- 解決したい課題は明確か？
- データの品質と量は十分か？
- ROIの試算は行ったか？
- 経営層のコミットメントは得られているか？
- 運用体制は整備できるか？
- 継続的なメンテナンス費用は予算化されているか？
9-3. 最終的なアドバイス
AI導入は「技術の導入」ではなく「ビジネス変革のプロジェクト」です。Laboro.AIのような技術力とビジネス理解力を兼ね備えたパートナーと組むことで、単なる業務効率化にとどまらない、真のイノベーション創出が可能になります。
まずは、公式サイトからの問い合わせや、PoC(概念実証)の提案依頼から始めることをお勧めします。
【お問い合わせ】
株式会社Laboro.AI 公式サイト
https://laboro.ai/
参照元URL一覧
- 株式会社Laboro.AI – カスタムAI開発
https://laboro.ai/ - 会社概要 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/profile/ - ミッション・ビジョン – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/about/ - Laboro.AIとは
https://laboro.ai/belief/ - 取引先実績 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/company/clients/ - プロジェクト事例 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/case/ - ラボロAIの2026年9月期、純利益37.7%増 – 日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZRST0598061S5A111C2000000/ - カスタムAIソリューション事業は4Qで過去最高水準の売上を達成 – Logmi Finance
https://finance.logmi.jp/articles/383056 - カスタムAI開発とは – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/service/ - 機械学習エンジニアリング – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/engineering/ - 機械学習エンジニアという職種のご紹介 – Laboro.AI
https://laboro.ai/wp-content/uploads/2023/06/LaboroAI_recruit_ML-Engineer_2023.pdf - AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/la-merit-demerit/ - 株式会社Laboro.AIの評判・口コミ – エン カイシャの評判
https://en-hyouban.com/company/10200536022/ - Laboro.AI、オムロンの「PLC向け設計コード生成AI」の開発を支援 – 毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20251216/pr1/00m/020/262000c - 当社プレスリリース – Laboro.AI
https://laboro.ai/wp-content/uploads/2025/12/Press-20251216.pdf - お知らせ – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/news/ - プレスリリース – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/news_category/press/ - IRニュース – IR情報 – 株式会社Laboro.AI
https://laboro.ai/ir/news/ - AI開発におすすめのシステム開発会社5選！(2025年最新版) – COMPERU
https://comperu.jp/ai-system/ - AI開発外注の費用相場・期間は？おすすめ開発会社を解説 – MatrixFlow
https://www.matrixflow.net/case-study/101/ - AIベンダーおすすめ10選!【2025年最新版】 – AI活用研究所
https://www.aidma-hd.jp/ai/ai-vendor/ - 【実態調査】企業の生成AI導入率は28.4%「月40時間削減」を実現 – BOXIL Magazine
https://boxil.jp/mag/a10550/ - 組合せ最適化、生産性を向上させる事例6本を解説 – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/combination-optimization-cases/ - 配送ルート最適化×AIで効率化 – Laboro.AI
https://laboro.ai/activity/column/laboro/delivery-route-optimisation/ - 生成AI受託開発会社14選を比較！選び方を解説 – AI活用研究所
https://www.aidma-hd.jp/ai/seseiai-jyutaku-kaihatugaisya/ - AI・人工知能開発会社20選比較！外注先の選び方と相場 – C-slide
https://cone-c-slide.com/liblog/ai-development/
【記事作成にあたって】
本記事は、2026年1月27日時点の公式情報を基に作成しています。数値データや企業情報は、Laboro.AI公式サイト、決算資料、信頼性の高い第三者機関の情報源から収集し、出典を明記しています。AI開発の一般的な費用相場やROI事例については、Laboro.AI固有のデータではなく業界全体の参考情報として明示しています。AI導入を検討される担当者の皆様の実務的な判断材料となることを目的としています。
実際の見積もりは、担当者までご確認下さい。
