株式会社Laboro.AIのビジネスモデルと成長戦略を紐解く

企業概要と最近の業績
株式会社Laboro.AIは東証グロース市場に上場している企業で、AI技術を駆使したカスタムAIソリューションを提供しています。一般的に市販されているパッケージ型のAIツールでは対応が難しい課題にも取り組み、企業の新規事業開発やDX推進などをサポートしているのが特徴です。大手企業から中堅企業まで、幅広い業界のクライアントと直接協力しながら、ビジネス面と技術面の両面を強化してきました。AI分野は日々進化しているため、同社は常に最新技術の研究開発を行い、顧客にとって最適なソリューションを追求している点が強みといえます。

最近の業績としては、2024年9月期の経常利益が183百万円となりました。これは前期比で5.2パーセントの減益となっています。詳しい売上高の数字は公表されていませんが、独自のAI開発にかかるコストや研究開発投資などが引き続き高水準にあり、利益率が一時的に圧迫された可能性があります。しかし、景気変動や市場のニーズに合わせた柔軟な対応を行うことで、企業が安定的にプロジェクトを獲得している点は注目に値します。

同社が提供するカスタムAIソリューションは、既存の製品では解決しづらい業務の自動化や高度なデータ分析を必要とする企業にとって重要なサービスといえます。東証グロース市場に上場しているため、投資家に向けたIR資料の充実も図っており、将来の成長戦略についても継続的に発信していく姿勢がうかがえます。近年は多くの企業がAIを活用したイノベーションに注力しており、その波に乗る形でLaboro.AIもさらにビジネス規模を拡大していくことが期待されています。カスタムAIというニッチな領域を得意とする同社の強みは今後も活かされ、複雑化する課題を抱える企業に対して、継続して価値を提供していくことでしょう。

ビジネスモデルの9要素

• 価値提案
  株式会社Laboro.AIの価値提案は、企業ごとに異なる課題をAI技術で解決することにあります。汎用的なAIパッケージでは対処しきれない複雑な要件を満たすため、同社は顧客企業と密に連携しながらオーダーメイドのAIモデルを開発します。たとえば製造業では画像解析を活用して不良品を素早く検知する仕組みを作ったり、金融業では顧客データの分析から最適な金融商品を提案するシステムを構築したりと、幅広い分野での応用が可能です。このように一社一社に合わせたソリューションを提供することが同社の価値提案の根幹です。

  なぜそうなったのかを考えると、AI技術は業種や業務によって必要とされる機能や精度が大きく異なるからです。一般的なAIパッケージを導入してもうまくいかないケースが多いのは、企業の業務プロセスやデータの特性が千差万別であるためです。そこで、Laboro.AIは各顧客のビジネスを深く理解しながら、データ収集からモデル開発、運用までをフルカスタムでサポートする仕組みを整えました。これにより、クライアント企業は自社特有の課題を解消しやすくなり、新たな付加価値を生み出すことができます。さらに、こうしたカスタマイズの過程で培われた知見が社内に蓄積され、次の顧客プロジェクトにも活かされる好循環が生まれます。

  AIプロジェクトには、ビジネス課題の整理やデータの前処理、AIモデルの精度向上のための継続的な実験が必要ですが、それらに対してLaboro.AIは専門家によるサポートを行っています。企業が自前でAI専門家を大量に雇用する負担を軽減しつつ、最新のAI研究をビジネスに適用できる点は、顧客にとって大きな価値となっています。このように細分化されたニーズに応えるアプローチは、今後も多様な業界で求められると考えられ、Laboro.AIの存在感をさらに高める要因となっています。

• 主要活動
  同社の主要活動には、AIモデルの開発やコンサルティング、プロジェクトマネジメントがあります。単純にAIを導入するだけでなく、企業の課題を整理し、AIを使って解決策を設計し、実際に成果を出すまでを一貫して支援することが重要なポイントです。たとえば、顧客が大量のデータを保有していても、どのように分析し、どの業務プロセスに適用するかが明確になっていなければ、有効な結果を得るのは難しいです。そこでLaboro.AIは、顧客企業とのコミュニケーションを重視して、課題の本質を見極め、最適なAIモデルを導き出すプロセスを支えています。

  なぜそうなったのかを考えると、AI導入の成否は技術力だけでなく、組織内での合意形成や業務フローへの落とし込みなど、さまざまな要因に左右されるからです。そのため、Laboro.AIはコンサルティングによる課題抽出から始め、システム開発のプロジェクトマネジメントまでを担います。大手企業のように部署間の調整が複雑なケースでも、経験豊富なプロジェクトマネージャーが間に入り、プロジェクトをスムーズに進行できるように働きかけるのです。

  また、AIモデルの開発自体も高度な専門知識が求められます。データのクレンジングや前処理、学習手法の選定、モデルの評価やチューニングなど、多岐にわたるステップを踏む必要があります。Laboro.AIはこれらを一手に引き受け、顧客企業の負担をできるだけ減らすことで、AI活用の成果を最大化させる体制を整えました。こうした姿勢は、顧客との長期的な信頼関係を築くうえで欠かせないものであり、同社の主要活動を支える中核的な考え方といえます。

• リソース
  Laboro.AIのリソースとして最も重要なのは、AIや機械学習の高度な専門家が在籍していることです。加えてビジネスコンサルタントのメンバーがいることで、技術面だけでなく経営面や業務面の視点も取り入れた提案が可能となっています。AI専門家はディープラーニングや自然言語処理などの知識を備え、一方でビジネスコンサルタントは顧客企業の業界動向や組織構造を分析し、最適な導入プランを考えます。このように多様な人材が集結していることが同社の強みです。

  なぜそうなったのかを考えると、AI技術は単にアルゴリズムを実装すれば終わりではなく、実際に業務に適用して初めて価値を生むからです。そのため、AIに詳しいエンジニアとビジネスに詳しいコンサルタントが協力しながら、一つのプロジェクトを進める必要があります。特に大企業では組織構造が複雑であり、AI導入における関係部門の調整や、運用後の評価・改善にも時間と労力がかかることが多いです。こうしたプロセスを円滑に進めるには、技術とビジネスの両面でリソースを活用できるチーム体制が欠かせません。

  また、研究開発に特化したリソースを割り当てることで、最新のAI手法やツールを常に試験し、実用化への道筋を見極める能力を維持しています。これによって他社がまだ手をつけていない分野への対応や、革新的なプロトタイプ開発が可能になります。結果的に、顧客企業はLaboro.AIに依頼することで、高度な技術力と幅広い業務知識を同時に得られるため、AI導入の成功確率が高まるのです。このリソースの組み合わせこそが、同社が多様な業界の顧客に支持される背景となっています。

• パートナー
  公表されている情報では具体的なパートナー企業は多く明かされていませんが、一般的にAIシステム開発を手掛ける企業にとっては、クラウドサービス提供会社やデータプラットフォーム事業者、専門機器メーカーなどとの提携が重要になります。Laboro.AIの場合も、最先端のAI技術を使いこなすためには、大規模な計算リソースを提供できるクラウド企業との関係が欠かせないと考えられます。

  なぜそうなったのかを考えると、AIのモデル学習には大量のデータと高性能なGPUなどが必要であり、自社だけで全てをまかなうには大きな投資が必要になります。そのため、クラウドサービスを利用して必要な時に必要なリソースを確保するのが効率的です。また、特定の業界向けソリューションを開発する際には、業界に精通したパートナー企業と協業することで、顧客企業への提案内容をさらに充実させることができます。

  さらに、研究機関や大学との連携も、AI分野ではよく見られるパターンです。最先端の理論を実用化するためには、学術研究の成果を応用するケースが多いからです。Laboro.AIがどのようなパートナーと提携しているかは非公開の部分が多いですが、AI技術を進化させるうえで外部リソースとの協力は不可欠です。こうしたパートナー関係により、同社はより高精度なモデル開発や幅広い分野へのサービス展開を可能にし、顧客企業に対して高い付加価値を提供できるようになっています。

• チャンネル
  同社が顧客にアプローチするチャンネルとしては、直接営業やウェブサイト、パートナーシップ経由などが挙げられます。特に大手企業のプロジェクトを受注する際には、関係者との信頼関係が重要なため、直接的な営業活動が効果的といえます。ウェブサイトを通じた問い合わせも増えている可能性があり、AI導入を検討する企業がネット検索を行った際にLaboro.AIの情報にたどり着く仕組みが整備されていることも考えられます。

  なぜそうなったのかを考えると、AIソリューションは高額な投資になることが多く、顧客企業は導入にあたって慎重に比較検討を行います。このとき、実際に担当者が説明に訪れたり、セミナーやカンファレンスで事例紹介を行うなど、対面でのやり取りが信頼構築に大きく寄与します。一方、ウェブサイト上で事例やサービス内容を明確に示すことで、企業担当者が社内で稟議を進めやすくなるメリットがあります。

  また、パートナー企業を経由した案件獲得も考えられます。たとえば、既に業務システムを提供している会社が、顧客の追加要望としてAI導入を検討している際にLaboro.AIを紹介するケースです。このように複数のチャンネルを持つことで、潜在顧客を幅広くカバーしながら、さまざまな業種や規模の企業へのアプローチが可能になっています。さらに、東証グロース市場上場企業としての信頼感も加わり、投資家やメディアからの注目度も高まりやすい点がチャンネル拡大の一助になっているでしょう。

• 顧客との関係
  Laboro.AIと顧客企業との関係は、基本的にプロジェクト単位の協力関係です。しかし単発で終わるのではなく、AI導入後の運用・保守や追加機能開発など、長期にわたって継続するケースが多いと考えられます。AIモデルは学習データや環境の変化に応じてアップデートが必要になり、さらに企業が新たな課題を発見した場合には、追加プロジェクトとして新しいAI開発を行うこともあるからです。

  なぜそうなったのかを考えると、AIは導入時点で完成というよりも、運用しながら精度を高めたり、環境変化に合わせてモデルを調整していく性質があります。そのため、Laboro.AIが顧客企業との信頼関係を深め、継続的にサポートを提供することは自然な流れです。特に業界大手企業ほど、導入事例が増えれば増えるほど追加プロジェクトの可能性も広がり、AIによる業務改革のスケールメリットを追求できるようになります。

  また、AIモデルを活用する部署が増える場合もあり、導入当初はある特定の部署だけだったものが、徐々に社内の他部門へ展開されることも考えられます。こうした段階的な拡大にも、Laboro.AIは継続して寄り添いながら適切な改修や新規開発を提供し、結果として長期的な協力関係を築くのです。こうして積み重ねられた顧客事例や成功体験は、Laboro.AI自身のビジネスチャンスを広げるだけでなく、AIの可能性をさらに押し広げる役割も果たしています。

• 顧客セグメント
  顧客セグメントとしては、大手企業の新規事業部門やAI/DX推進部門、研究開発部門などが中心です。特に新規事業を立ち上げる際には、市場調査や競合分析に加えて、将来の成長の柱となる技術力が求められるため、高度なAIソリューションを提供できるLaboro.AIは頼もしいパートナーとなり得ます。また、既存の事業をDXで変革しようとする企業にも、AI技術が有効であるため、こうしたニーズが高まる中でLaboro.AIの顧客セグメントは拡大傾向にあると推察されます。

  なぜそうなったのかを考えると、企業が競争力を維持・向上するためにAI活用が欠かせない時代になっているからです。大手企業は既に膨大なデータを保有していることが多く、これを活かすためのAI活用を検討するのは自然な流れといえます。研究開発部門で新技術の可能性を探りながら、いずれは全社的なDX施策につなげるという戦略を取る企業も少なくありません。こうした動きに対して、Laboro.AIは研究開発段階から実運用までを支援できる体制を持ち、細かな要望にも対応できる柔軟性が評価されています。

  中堅企業やスタートアップ企業も、特定の問題解決や業務効率化のためにAIを導入するケースが増えています。こうした企業は大手よりも予算規模が小さいかもしれませんが、スピード感を重視しているため、短期で実証実験を行い、その効果を素早く確認したいというニーズがあります。Laboro.AIはこれらの要望にも合わせて対応可能であるため、顧客セグメントはさらに広がりを見せるでしょう。

• 収益の流れ
  Laboro.AIの収益の流れは、カスタムAIの開発受託費とコンサルティングフィーが中心です。企業ごとのオーダーメイド開発に対してプロジェクトごとの報酬が支払われるため、一つひとつの案件の規模や期間によって収益額は変動します。また、コンサルティング契約をベースに、AI導入の効果検証や追加改善のサポートなど、継続的なアドバイザリー業務からの収益も見込まれます。

  なぜそうなったのかを考えると、企業がAIを導入する場合、プロジェクトベースで予算を組むことが多いからです。特に大手企業はプロジェクト単位で投資を決め、必要に応じて段階的に拡張していきます。そのため、Laboro.AIとしては初期開発から追加機能開発、保守運用まで、一貫して受託できる体制を整えておくことで、継続的に収益を得ることが可能になります。

  さらにAI導入に伴うコンサルティング業務は、技術者だけでなくビジネスコンサルタントのチームが対応するため、案件ごとの単価も比較的高く設定される傾向があります。AIは導入後もモデルの再学習や運用サポートが必要となるため、一定の期間にわたってコンサルティングフィーが発生しやすいのです。これらの収益構造によって安定した事業運営を実現しつつ、新たな受託案件や既存顧客からの追加依頼でさらに売上を積み重ねていくビジネスモデルを確立しています。

• コスト構造
  Laboro.AIのコスト構造としては、人件費、研究開発費、営業費用が大きな割合を占めると考えられます。AI技術は高度な専門性を要するため、優秀なエンジニアやコンサルタントを確保するための人件費が最も大きなコストになるでしょう。また、絶えず進化するAI領域で競争力を維持するには、研究開発への投資が欠かせません。GPUを用いた大規模学習環境や新技術の実証実験などに資金を投入することで、最新のノウハウを蓄積できます。

  なぜそうなったのかを考えると、AIモデルの開発は高い専門知識を要する一方、業種特化のノウハウも必要になるため、幅広い領域で研究開発を行う必要があるからです。顧客企業が求める課題解決の内容が多岐にわたるほど、エンジニアとコンサルタントの育成や新技術習得などのコストも増えます。また、プロジェクト獲得のための営業活動にも費用がかかり、展示会やセミナーの開催、顧客企業への訪問などが頻繁に行われると推測されます。

  それでも、AIソリューションの需要が高まる中でLaboro.AIが成長を続けるためには、このコストを賄うだけの受注案件や新規プロジェクトの獲得が不可欠です。実際に2024年9月期の経常利益が183百万円だったことを踏まえると、継続的にプロジェクトを受注できているものの、研究開発や人材確保のための費用が結果として減益要因につながった可能性はあります。しかし、その投資が将来的な収益拡大に寄与すると考えられるため、今後の成長戦略の一環として重要な判断といえるでしょう。

自己強化ループ
Laboro.AIが持つ自己強化ループのポイントは、クライアント企業との協力を通じて得られる知見を新たなプロジェクトに活かし、さらなる受注につなげる流れにあります。顧客企業はそれぞれ異なる課題や業務フローを抱えているため、ソリューションの開発プロセスで得たノウハウは多種多様です。たとえば、製造ラインにおける画像解析技術や、金融機関向けのリスク管理システムなど、プロジェクト単位で培われた経験は、次の案件や似た業界の顧客企業に対する提案をより的確にするための武器となります。

また、こうしたノウハウの蓄積は技術面だけでなく、プロジェクトマネジメントや課題整理の方法論にも及びます。どのタイミングでどの部門とコミュニケーションを図れば導入がスムーズか、どのようなデータを優先的に収集すれば高精度のモデルができるかといった成功要因が明確になっていくのです。このように、経験を重ねるほど会社としてのコンサルティング力や技術力が向上し、より複雑な案件にも対応できるようになります。

さらに、AIモデルを運用する中で集まるフィードバックデータは、モデルの精度を高める材料にもなります。新しいデータを学習させることで、導入当初よりもはるかに高いパフォーマンスを実現できるケースも少なくありません。こうした成功事例を社内で共有・分析し、社外にもアピールすることで新たな顧客獲得につながります。結果的に、このループが回れば回るほど、Laboro.AIは組織全体として強化され、さらなるビジネスチャンスを呼び込む構造が形成されていくのです。

採用情報
Laboro.AIの採用情報としては、初任給が職種によって異なるものの、年収450万円から800万円程度のポジションがあることが知られています。AIや機械学習の分野は専門知識が求められるため、高めの給与水準になりやすい傾向があります。平均休日や採用倍率などは公表されていませんが、研究開発費や人件費が大きなコストになっている点を鑑みると、優秀な人材を獲得するために相応の待遇を用意している可能性が高いです。

AI業界は急速に成長しているため、人材不足が叫ばれています。その中でLaboro.AIは、カスタムAI開発という高度な領域で活躍できる人材を求めていると考えられます。エンジニアだけでなくビジネスコンサルタントやプロジェクトマネージャーといった幅広い職種が必要になるため、採用の門戸は意外に広いかもしれません。AI導入の流れが今後ますます進むことを考えると、同社での経験はキャリアアップにも直結すると期待できるでしょう。

株式情報
Laboro.AIは東証グロース市場に上場しており、銘柄コードは5586です。配当金に関しては具体的な情報は公表されていませんが、事業拡大や研究開発投資を優先している可能性があり、現時点での積極的な配当は期待しにくいと考える投資家もいるかもしれません。2025年2月7日時点での株価は1株あたり1,071円となっており、AIやDXが注目される中、投資家の関心も高まりやすい銘柄のひとつといえます。

東証グロース市場は成長企業が多く上場している市場区分であるため、Laboro.AIのように今後も成長が見込まれる企業は、機関投資家や個人投資家の双方から注目を集めています。研究開発費への投資が今後の業績にどのように寄与するのかを見極めたい投資家も多く、株価の動向は同社の成長性と投資姿勢のバランスを映し出す指標ともいえるでしょう。

未来展望と注目ポイント
今後のLaboro.AIは、カスタムAIソリューションの需要拡大とともにビジネス領域をさらに拡大していく可能性があります。すでに大手企業の新規事業開発やDX推進を支援しており、製造業や金融業、サービス業など幅広い分野での活躍が見込まれます。AIを活用した業務効率化や新規ビジネス創造は、多くの企業にとって不可欠なテーマになってきているため、その流れをうまく取り込める企業は継続的に成長できると考えられます。

ただし、AI導入の競合も増えているのが現状です。汎用型のAIサービスを提供する大手IT企業やクラウドベンダーがAI領域に参入しているため、Laboro.AIが持つカスタム開発力と柔軟な対応力がどこまで差別化に寄与できるかが重要になります。研究開発投資の成果を活かし、高度な技術をリーズナブルなコストと適切な期間で提供できれば、さらなる信頼と案件獲得につながるでしょう。

また、同社の強みであるプロジェクトマネジメント能力やコンサルティング力が今後もカギを握るはずです。AIモデルの精度向上や運用支援をしっかり行うことで、顧客企業は安心して複数のプロジェクトを発注できる体制が整います。さらに、東証グロース上場企業としての知名度と信頼感を背景に、海外市場の開拓や他国のパートナーシップ締結など、新たなビジネスチャンスを探ることも十分に考えられます。こうした取り組みが成功すれば、Laboro.AIは国内だけでなくグローバルでも競争力を発揮し、カスタムAIソリューションのリーディングカンパニーとしての地位を確立するでしょう。今後の成長動向や新たな事業展開は、投資家やAI業界の関係者から大いに注目を集めるポイントになりそうです。