燈株式会社の事業内容・強み・将来性
ページ表示時点: 2026年9月 ｜ 公開情報の確認日は各出典を参照
AI SaaS事業とDXソリューション事業の2つを柱とする。AI SaaS事業では人の判断・処理業務を効率化するインテリジェントなソフトウェアを提供し、主力製品「デジタルビルダー」は大手・地場の建設会社向けに請求書処理業務のDX化を実現している。
DXソリューション事業では、汎用的なSaaSでは解決できない業界特有の複雑な課題に対し、AI・最先端技術を用いて企業の競争基盤を再構築する支援を行う。
直近3年で売上が30倍に成長。調達後評価額は1,051億1,100万円(2026年3月24日時点)。
従業員数410名(平均年齢29.0歳)。
この記事のポイント
東京大学松尾研究室発という高い技術力・AI研究のバックグラウンド
直近3年で売上が30倍に成長。
調達後評価額は1,051億1,100万円(2026年3月24日時点)。
従業員数410名(平均年齢29.0歳)
建設業界向けAI SaaS・DX支援の分野で急成長する東大発AIスタートアップとして注目を集めている
評価額1,000億円超のユニコーン級スタートアップとして、さらなる資金調達・事業拡大が見込まれる
急成長スタートアップ特有の組織・制度の変化の速さへの対応負担
企業情報
- 企業名
- 燈株式会社
- 本社
- 東京都
燈株式会社の事業概要
2021年2月設立の東京大学松尾研究室発AIスタートアップ。「日本を照らす燈となる」をミッションに掲げ、建設業界向けAI SaaS「デジタルビルダー」による請求書処理DXを主力に、企業の競争基盤をAIで再構築するDXソリューション事業を展開。
設立5年で評価額1,051億円超・従業員410名まで急成長している。
事業内容
AI SaaS事業とDXソリューション事業の2つを柱とする。AI SaaS事業では人の判断・処理業務を効率化するインテリジェントなソフトウェアを提供し、主力製品「デジタルビルダー」は大手・地場の建設会社向けに請求書処理業務のDX化を実現している。DXソリューション事業では、汎用的なSaaSでは解決できない業界特有の複雑な課題に対し、AI・最先端技術を用いて企業の競争基盤を再構築する支援を行う。
事業セグメント
燈株式会社はAI SaaS事業・DXソリューション事業、2つの事業領域を展開しています。
AI SaaS事業
建設業界向けAI SaaS「デジタルビルダー」による請求書処理業務等のDX化。
DXソリューション事業
業界特有の複雑な課題に対するAI・最先端技術を用いたDX支援。
業績・売上
公表されている業績情報
直近3年で売上が30倍に成長。調達後評価額は1,051億1,100万円(2026年3月24日時点)。従業員数410名(平均年齢29.0歳)。
燈株式会社の強み
- 1東京大学松尾研究室発という高い技術力・AI研究のバックグラウンド
- 2建設業界という業界特有の複雑な課題に対するドメイン知識の蓄積
- 3設立5年で評価額1,000億円超・売上30倍という急成長スピード
業界ポジション・競合
| 業界ポジション | 建設業界向けAI SaaS・DX支援の分野で急成長する東大発AIスタートアップとして注目を集めている。 |
|---|---|
| 主な競合企業 | ANDPAD、SORABITO、助太刀 |
成長戦略
燈株式会社が公表している方向性
AI SaaS事業「デジタルビルダー」の建設業界内でのシェア拡大に加え、DXソリューション事業を通じて他業界への展開も見込まれる。
将来性を見るポイント
評価額1,000億円超のユニコーン級スタートアップとして、さらなる資金調達・事業拡大が見込まれる。
リスク・課題
転職前に確認したい事業上の論点
- 急成長スタートアップ特有の組織・制度の変化の速さへの対応負担
- 評価額の高さに伴う今後の成長期待・プレッシャーの大きさ
まとめ: 燈株式会社の事業内容・強み・将来性
AI・DX領域でのキャリア形成に関心がある場合は、担当予定事業(AI SaaS/DXソリューション)を面接で具体的に確認するとよい
急成長スタートアップならではの組織変化のスピードに対応できるか、選考段階で自問しておきたい
建設業界向けサービスが主力のため、業界知識・関心を伝えられると評価されやすい
主力事業が誰のどの課題を解決しているかを見る
燈株式会社の掲載求人（42件）
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職種別の求人数
| 職種 | 求人数 |
|---|---|
| 技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア） | 22件 |
| 企画・管理 | 6件 |
| 営業職 | 6件 |
| 技術職（組み込みソフトウェア） | 4件 |
| 製造・技術 | 1件 |
| 事務・アシスタント | 1件 |
| 専門職（コンサルティングファーム・専門事務所・監査法人） | 1件 |
| クリエイター・クリエイティブ職 | 1件 |
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全42件
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）22件
【ITコンサルタント】AI実装のプロへ◇巨大産業の変革◇実運用まで一気通貫で構築
PM（ノーコードAIプラットフォーム）◆課題整理・要件定義など◆「AI×産業」という巨大市場をリード
【自社プロダクト×AI】モバイルエンジニア◇創業5年で評価額1,000億円超のAIスタートアップ
【ソフトウェアエンジニア※ポテンシャル枠】基幹産業向けAI SaaSの自社開発／東大発AIベンチャー
【御茶ノ水】情報システム担当◆社内ITインフラ整理・情報セキュリティ管理など／AIスタートアップ企業
【機械学習エンジニア※ポテンシャル枠】東大松尾研発スタートアップ／アルゴリズムの「社会実装」に挑む◎
【御茶ノ水】ヘルプデスク◆社内の環境整備や各種準備・手配など／AIスタートアップ企業
【御茶ノ水】情報セキュリティ担当◆全社のガバナンス強化／裁量大◎／AIスタートアップ企業
【御茶ノ水】社内DX推進担当◆社内の業務プロセスの改善・効率化／AIスタートアップ企業
【AIコンサルタント】※コンサル経験不問／モノづくり業界の発展に本気で向き合う／直近3年で売上30倍
【御茶ノ水】AI・LLMエンジニア◆AI中心の最先端テクノロジーを提供◆東大松尾研発スタートアップ
【御茶ノ水】PMO／クライアントのDX推進◆AI活用のプロジェクト設計・推進◆AIスタートアップ企業
【社内DX推進／コーポレート】◆2021年設立ながらメンバー400名超の東大発AIスタートアップ◎
【東京／御茶ノ水】QAエンジニア／自社サービスの開発◆土日祝休／直近3年で売上は30倍に上昇
【東京／御茶ノ水】SRE／インフラ基盤の構築・運用◆土日祝休み／直近3年で売上は30倍に上昇
SRE◆急成長する自社プロダクトの安定稼働と事業成長の両輪を回す／AI時代の最前線で日本を変革
PdM◆自社開発プロダクト／立ち上げ約3年で導入企業数1,000社超／AI時代の最前線で日本を変革
【東京】機械学習エンジニア＜シニアクラス＞直近3年で売上が30倍に上昇◎東大松尾研発ベンチャー
【ソフトウェアエンジニア】世界レベルの知が集う技術者集団／東大松尾研発AIスタートアップ
【東京】ソフトウェアエンジニア＜シニアクラス＞直近3年で売上が30倍に上昇◎東大松尾研発のベンチャー
【DXコンサルタント】世界トップレベルの技術実装力／現場に入り込み真の課題を解決/三菱電機とも協業
【機械学習エンジニア】世界レベルの知が集う技術者集団／東大発AIベンチャー◆大手との共同開発実績◎
企画・管理6件
【採用人事】インターン生採用・イベント企画／AI×SaaS事業×最先端テクノロジー
新卒採用担当◆ペルソナ設計および採用戦略の策定など◆日本の産業改革・AI活用の最前線を担う企業
【法務】法務◆大手顧客多数／事業成長中・組織拡大中のAIスタートアップ／年休120日／在宅相談可
【経営企画／M&A戦略】◆1人目の専任ポジション／急成長中の東大発AIスタートアップ／大手顧客多数◎
【法務】契約書・法務相談等◆大手顧客多数／事業成長中・組織拡大中のAIスタートアップ／年休120日
【中途採用担当】建設・製造・物流業向けAIスタートアップ／大手取引多数＜人員急拡大中＞年休120日
営業職6件
【法人営業／オープンポジション】IT業界経験不問／業界特化型SaaS(建設・製造)/キャリアパス豊富
IT業界経験不問【インサイドセールス／戦略～実行】AI知見も得られる/業界特化SaaS(建設・製造)
【パートナーセールス】組織立ち上げフェーズ/業界特化型SaaS(建設・製造)/AI知見も獲得できる
【SaaSセールス／シニアクラス】本気で世界一を目指す東大発AIスタートアップ／導入数1,000件超
【カスタマーサクセス】AI×SaaS事業(業界特化)◆日本のAI開発の最前線◆一気通貫で伴走できる
【フィールドセールス】IT業界経験不問／業界特化型SaaS(建設・製造)/一気通貫の顧客伴走
技術職（組み込みソフトウェア）4件
【御茶ノ水】ソフトウェアエンジニア（C++）◇シミュレーション基盤の構築◆東大発のAIスタートアップ
【御茶ノ水／シニアクラス】ソフトウェアエンジニア（C++）◇シミュレーション基盤の構築
【東京／御茶ノ水】ロボティクスエンジニア（シニア）／シミュレーション環境の構築・整備◆土日祝休み
【東京／御茶ノ水】ロボティクスエンジニア／シミュレーション環境の構築・整備◆土日祝休み
製造・技術1件
事務・アシスタント1件
専門職（コンサルティングファーム・専門事務所・監査法人）1件
クリエイター・クリエイティブ職1件
調査・編集方針
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出典・参考情報
本文の根拠として確認した公開情報です。制度・数値・選考内容は変更される場合があります。
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