2026.08 UPDATE
COMPANY DECK
SOLVEIN
株式会社ソルヴェイン
01
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0-1 INDEX
Index
目次
01
会社概要
P.05
02
私たちが解く課題
P.09
03
事業構成
P.12
04
実績とケース
P.18
05
組織と働き方
P.22
06
採用情報
P.26
02
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0-2 MESSAGE
Message
代表メッセージ
AI の導入がうまくいかないとき、原因はほとんどモデルの側にありません。
どの業務に当てるかが決まっていない、判断の基準が言葉になっていない、
できあがったものを誰が運用するかが決まっていない。
止まるのは、いつも業務の側です。
私たちは 2019 年に、自然言語処理の受託開発から始まりました。
当時は「動くものを作れば喜ばれる」時代でしたが、
数年で「動くだけでは使われない」ことがはっきりしました。
だから私たちは、作る前に評価の基準を決め、
作ったあとに運用の手順まで引き渡すことを、標準の進め方にしています。
デモを増やすのではなく、日々の業務のなかで動き続けるものを残す。
それが私たちの仕事です。
代表取締役 / 峰岸 遼
代表・胸から上・正面のポートレート
03
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S-01 / ABOUT US
01
About
Us
会社概要
04
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1-1 ABOUT
執務スペースを引きで・後ろ姿
Company
会社概要
社名
株式会社ソルヴェイン(SOLVEIN, Inc.)
設立
2019年4月
代表者
代表取締役 峰岸 遼
従業員数
68名(2026年7月時点/業務委託を除く)
所在地
東京都渋谷区(本社)/ 大阪市北区(関西オフィス)
事業内容
AIエージェント開発/AI基盤・データ整備/導入・活用支援
取引形態
受託開発(請負・準委任)、技術顧問
05
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1-2 HISTORY
History
沿革
2019 — 2026
2019.04
東京都渋谷区にて設立(創業メンバー 3 名)
2023.03
大規模言語モデルを用いたエージェント開発を開始
2020.02
自然言語処理の受託開発を開始
2024.05
導入・活用支援(コンサルティング)を事業化
2021.06
データ基盤構築を独立した事業として分離
2025.08
従業員 50 名/関西オフィスを開設
2022.09
従業員 20 名
2026.04
累計導入支援 127 件
06
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1-3 NUMBERS
In Numbers
数字で見る
68
従業員数
2026年7月時点・業務委託を除く
50.0
%
エンジニア比率
68 名中 34 名
127
累計導入支援件数
2019年〜2026年4月
8.6
エンジニアの平均実務経験年数
入社時点
92
%
6か月以上の継続支援に移行した割合
直近 24 か月の案件
3.2
か月
初回リリースまでの期間(中央値)
契約開始から
07
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S-02 / THE PROBLEM
02
The
Problem
私たちが解く課題
08
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2-1 PROBLEM
PoC 止まり
作れる人がいない
入れたが使われない
検証は終わったが、本番に移せない。
社内に実装できる人がいない。
導入したが、現場は元のやり方に戻っている。
どれも、モデルの性能では解けない。
AI の問題は、モデルではなく、
業務の側にある。
09
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2-2 CONTEXT
Why Now
なぜいま
変化 1 / 2022〜
モデルが汎用化した
特定用途ごとにモデルを作る必要がなくなり、差がつく場所が「何に当てるか」に移った。技術の希少性より、業務の理解が効くようになった。
変化 2 / 2024〜
実装より運用が難しくなった
動くものは短期間で作れるようになった一方、精度の劣化・コストの増加・権限の管理といった運用の課題が表面化した。作れることと続けられることは別になった。
変化 3 / 2026〜
内製と外注の境界が動いた
社内にエンジニアを抱える企業が増え、外部に求められる役割が「全部作る」から「立ち上げて引き渡す」に変わった。作って終わりの受託は成立しにくくなっている。
10
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S-03 / WHAT WE DO
03
What We
Do
事業構成
11
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3-1 BUSINESS
Business
事業構成
中核事業 — 単独で受託する 3 領域
周辺機能 — 中核事業に含めて提供する機能
※ すべての案件で 3 領域のうち 1 つ以上から着手し、必要に応じて隣接領域へ広げる
Agent Build
AIエージェント開発
Data Foundation
AI基盤・データ整備
Adoption
導入・活用支援
要件設計
評価設計
MLOps
セキュリティ設計
人材育成
運用監視
12
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3-2 AGENT BUILD
Agent Build
AIエージェント開発
業務フローに沿って動くエージェントを設計・実装します。汎用のチャットではなく、対象業務の手順・判断基準・例外処理を組み込んだうえで作ります。
最初に、その業務が「どこで詰まっているか」を工程単位で分解します。次に、自動化する範囲と人が判断する範囲の境界を決め、境界をまたぐときの受け渡し方を設計します。実装はそのあとです。この順序を守ると、動いたのに使われないという結果を避けられます。
提供形態
要件設計から実装まで
12〜24 週間
請負
実装のみ(設計は貴社)
8〜16 週間
請負
継続開発・改善
月次
準委任
13
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3-3 DATA FOUNDATION
Data Foundation
AI基盤・
データ整備
社内データを、AI が扱える形に整えます。データが散らばったままでは、どのモデルを使っても結果は安定しません。
整備の目的は「全部を綺麗にすること」ではありません。対象業務で参照される範囲を先に決め、その範囲だけを確実に整えます。全社のデータ統合から始めると、着手から成果まで年単位になります。
L1
第 1 層:収集
基幹システム
文書管理
メール・チャット
紙のスキャン
L2
第 2 層:整備
構造化
重複排除
権限のひも付け
履歴の保持
L3
第 3 層:提供
検索インターフェース
評価データセット
監査ログ
14
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3-4 ADOPTION
Adoption
導入・
活用支援
01
適用領域の選定
業務を棚卸しし、効果が見込める工程を費用対効果の順に並べます。効果が見込みにくい場合は、AI を使わない改善案も提示します。
02
評価設計
何をもって「使える」とするかを、作る前に決めます。評価データセット、合格基準、計測方法、打ち切り条件までを文書にします。
03
社内展開・育成
運用手順、権限設計、社内向けの教育資料までを引き渡します。担当者が変わっても運用が続く状態を目標にします。
15
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3-5 PROCESS
Process
提供プロセス
STEP 01 — 05
STEP 01
適用領域の選定
2 週間
成果物:適用候補一覧・評価指標案
STEP 02
評価設計
2 週間
成果物:評価データセット・合格基準
STEP 03
試作
4〜6 週間
成果物:動作する試作・実測レポート
STEP 04
本開発
8〜16 週間
成果物:本番システム・運用手順書
STEP 05
運用・改善
継続
成果物:月次レポート・改善バックログ
※ 期間は対象業務の規模による目安。STEP 03 の実測結果によって STEP 04 に進まない判断も行う。
16
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S-04 / TRACK RECORD
04
Track
Record
実績とケース
17
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4-1 TRACK RECORD
Overview
導入実績の概観
2019.04 — 2026.04
業種別(累計 127 件)
製造
31
金融・保険
24
情報通信
22
流通・小売
19
医療・製薬
17
その他
14
企業規模別(構成比)
44.1%
33.9%
22.0%
従業員 1,000 名以上
従業員 300〜999 名
従業員 300 名未満
※ 2019 年 4 月〜2026 年 4 月の累計。1 社で複数案件がある場合は案件単位で計上。
18
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4-2 CASE 01
Case 01
設計部門の図面問い合わせ対応
製造業
課題
過去図面の仕様確認に、設計者 1 人あたり 1 日平均 1.7 時間を使っていた。問い合わせ先が特定の熟練者に集中し、その人が不在の日は確認が翌日に持ち越されていた。
打ち手
図面の付帯情報(材質・公差・改訂履歴・関連部品)を構造化し、自然文の問い合わせに根拠付きで回答するエージェントを構築。回答には必ず参照した図面番号と改訂番号を添える設計にした。
期間・体制
16 週間 / 当社 4 名(PM 1・エンジニア 2・AI リサーチ 1)+ 貴社 3 名
結果
回答までの時間
平均 24 分3 分
設計者の問い合わせ対応時間
68%
熟練者への集中率
71%24%
19
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4-3 CASE 02
Case 02
契約書レビューの標準化
保険
課題
契約書レビュー 1 件に平均 3.4 時間。担当者ごとに指摘の粒度が異なり、同じ条項でも判断が分かれていた。
打ち手
条項を抽出して過去の判断履歴と照合し、指摘候補と判断根拠を提示する仕組みを構築。最終判断は必ず人が行う設計とし、判断結果を履歴に戻して精度を上げるループを作った。
期間・体制
20 週間 / 当社 5 名(PM 1・エンジニア 3・AI リサーチ 1)+ 貴社 4 名
結果
1 件あたりの所要時間
3.4 時間1.1 時間
差し戻し率
22%7%
指摘の粒度のばらつき(標準偏差)
41%
20
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S-05 / OUR TEAM
05
Our
Team
組織と働き方
21
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5-1 TEAM
Team
チーム構成
職能別人数(合計 68 名)
職能
人数
構成
役割
エンジニア
34
設計・実装・運用設計。案件ごとに 2〜4 名で編成する。
PM・コンサルタント
12
適用領域の選定、評価設計、顧客側の体制づくりまでを担当。
AI リサーチ
9
評価データセットの設計、モデル比較の実測、精度劣化の監視。
デザイナー
8
業務画面の設計、判断根拠の見せ方、社内向け教育資料の設計。
コーポレート
5
採用・労務・経理・法務。
22
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5-2 STACK
Stack
技術スタック
言語・実行環境
Python
TypeScript
Go
SQL
Docker
Kubernetes
モデル・推論
商用 LLM API
オープンウェイトモデル
埋め込みモデル
量子化・蒸留
ローカル推論
データ基盤
PostgreSQL
ベクトルストア
オブジェクトストレージ
ワークフローエンジン
CDC
運用・評価
評価データセット管理
オフライン評価
オンライン A/B
ログ基盤
コスト監視
方針
特定のベンダーやフレームワークに固定しません。顧客の運用体制と規模に合わせ、引き継ぎやすさを優先して選定します。
23
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5-3 WORK STYLE
Work Style
働き方・制度
勤務形態
リモート可(週 1 回の任意出社日あり)
勤務時間
フルフレックス(コアタイムなし)
副業
事前申請制で可
学習支援
書籍・カンファレンス参加費を年 20 万円まで補助
検証環境
個人ごとに月 3 万円までの API・計算資源の予算
評価
半期ごと。技術・顧客貢献・チーム貢献の 3 軸
有給取得率
84.2%2025 年度
平均残業時間
月 11.4 時間2025 年度
24
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S-06 / JOIN US
06
Join
Us
採用情報
25
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6-1 POSITIONS
Open Positions
募集ポジション
3 POSITIONS
AI Engineer
AIエンジニア
必須
Python での実装経験 3 年以上
API を用いたアプリケーション開発経験
評価指標を設計した経験
歓迎
検索・RAG の構築経験
推論コストの最適化経験
Backend Engineer
バックエンドエンジニア
必須
Web アプリケーションの設計・実装経験 3 年以上
リレーショナルデータベースの設計経験
運用を前提とした実装経験
歓迎
大規模データのパイプライン構築経験
クラウド基盤の設計経験
AI Solution Consultant
AIソリューションコンサルタント
必須
業務改善またはシステム導入の推進経験 3 年以上
顧客の業務を分解して文書化した経験
技術者と会話できること
歓迎
特定業界の業務知識
PoC の評価設計の経験
26
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6-2 PROCESS
Hiring Process
選考フロー
平均 21 日
STEP 01
カジュアル面談
30 分・オンライン
相互の期待値をすり合わせます
STEP 02
技術面談
60 分・オンライン
過去の設計判断について伺います
STEP 03
実務課題
期限 5 日・所要 3〜4 時間想定
実際の業務に近い設計課題
STEP 04
最終面談
60 分・対面またはオンライン
代表と部門責任者
※ 応募からオファーまで平均 21 日。ご希望に応じて順序の入れ替え・一部免除に対応します。
27
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S-END / SOLVEIN
Ship it into the work.
実験を、業務に。
FROM DEMO TO DAILY USE.
株式会社ソルヴェイン / SOLVEIN, Inc.
東京都渋谷区 / 大阪市北区
COMPANY DECK 2026.08
本資料は自主制作のデザインサンプルです。掲載している企業名・人物名・数値・事例はすべて架空のものであり、実在の企業・団体・人物とは関係ありません。
28
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