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5591グロース情報・通信業
株価: 2026/04/23 終値スコア算出: 2026/04/23

AVILEN

スコア46.7/100

企業情報

2025-12-31 時点
代表者
代表取締役 高橋 光太郎
本社所在地
東京都中央区日本橋馬喰町二丁目3-3 秋葉原ファーストスクエア9階
設立年月日
2018-08-15
上場日
2023-09-27
従業員数(連結)
70人
従業員数(単独)
68人
平均年齢
31.8歳
平均勤続年数
2.7年
平均年間給与
750万円
公式サイト
avilen.co.jp

事業内容

当社グループは、当社及び連結子会社(株式会社LangCore)1社で構成されております。

<当社グループのビジネスと目指す姿>  当社は、2018年に創業し、「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」というパーパス(※7)のもと、当社が独自開発した技術コアモジュール(※8)である「AVILEN AI」を活用したAIソフトウエアの開発、実装、加えてAIドリブン(※9)なビルドアップパッケージ(AIを推進するための組織開発や人材育成コンテンツ)も提供することで、企業のAI推進を一気通貫で支援する「AIソリューション事業」を連結子会社と一体で展開しております。

当社グループは、多くの企業に対し、AIソフトウエアのサービスとして、AIソフトウエアの実装・活用(顧客企業における新規事業の創出や業務効率化のために課題の特定から企画、PoC(※10)、開発・実装、運用保守まで行う)やAIエージェント(※11)の提供を通じて顧客が抱える課題を解決するAIソリューションを広範な業界に展開しております。

また、その実現のために、AI推進に既に着手をしているAI-Readyな企業だけでなく、これからAI推進に着手するAI-Ready以前の企業に対しても、ビルドアップパッケージを提供することで、AI推進に向けたアセスメントやロードマップ策定を通してデジタル組織・人材の開発を行い、要件定義から実際のデータの利活用を見据えたデータ基盤となるデータ・プラットフォームの設計と実装を支援しております。

加えて、M&Aや資本業務提携先とのパートナリングによるケイパビリティ(※12)の獲得・強化を通じて、共同開発したパッケージ型ソフトウエアの拡販・普及を実現し、データ×AIで豊かな未来を実現することを目指しております。

<提供するサービスとビジネスモデル>  当社グループはAIソリューション事業の単一セグメントとして、「AIソフトウエアユニット」、「ビルドアップユニット」という2つのサービスを提供しております(「ユニット」とはサービスの名称)。

「AIソフトウエアユニット」では、自社開発技術コアモジュールである「AVILEN AI」を活用し、AIソフトウエアの開発と提供、ビジネスプロセスへのAI実装・データ利活用を支援(連結子会社である株式会社LangCoreも同様)し、「ビルドアップユニット」では、組織のアセスメントやロードマップの策定、経営者や従業員、経営企画やエンジニア等、部門横断的なAI人材の育成による組織開発を支援しております。

「AIソフトウエアユニット」は法人向け、「ビルドアップユニット」は法人及び個人向けにサービスを提供しております。両ユニット共に主にフロー型収益ですが、「AIソフトウエアユニット」の一部サービスにおいてはストック型収益となっております。

[事業系統図] <当社グループの特徴と優位性>  当社グループの特徴と優位性は、「①特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、マルチモーダル(※13)なAIソフトウエアの開発を可能にする技術コアモジュール」、「②潜在的なAI/DX市場を創出し、高い継続率を実現するビジネスモデル」、「③業界全体が抱える成長ボトルネックを解消する「AVILEN DS-Hub」のエコサイクル」、及び「④高いブランド認知による顧客獲得能力」にあります。

①特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、マルチモーダルなAIソフトウエアの開発を可能にする技術コアモジュール  当社は9つの自社開発技術コアモジュール「AVILEN AI」を有し、幅広い技術領域をカバーしており、当該コアモジュールにより効率的な開発が可能となっております。

また、最新論文や最先端のテクノロジーをリサーチする社内の体制(AVILEN Research)を構築しており、常にコアモジュールをアップデートすることが可能となっております。

加えて、特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、AIソフトウエアを提供しており、単一のモジュールで解決できない課題に対しては、複数のモジュールを組み合わせたマルチモーダルなAIソフトウエアの開発も可能としております。

生成AIビジネス分野では、2023年4月には、コアモジュールである「Instructea」とChatGPTを組み合わせたSaaSプロダクトである「ChatMee」の販売を開始し、ストック型収益として利益貢献を実現しております。

加えて、2024年以降では各業界に共通する課題の解決に向けた生成AIソリューションを続々とリリース(2024年7月:生成AIを活用したコールセンターオペレーター向け応対品質評価システム、2024年9月:営業活動の効率化・高度化を実現する生成AIソリューション、2024年11月:高度な技術調査を自動化する生成AIソリューション、2025年4月:高精度な帳票処理AIエージェント「帳ラク」、2025年9月:作業効率化とデータ活用を推進する見積書フォーマット自動変換システム、2025年10月:業務効率化と顧客体験向上を推進する自動応答AIオペレーター)し、生成AIビジネスの展開を加速させております。

②潜在的なAI/DX市場を創出し、高い継続率を実現するビジネスモデル  AIビジネス市場は導入段階にあり今後の長期的な発展が期待されております。

AI導入の目的は業務効率化や生産性向上、業務プロセスの再構築等その利用範囲及び目的も幅広い一方で、慢性的なAI人材の需給ギャップが顕在化しており、企業はAIの導入が急がれるも、専門人材の採用難等から同時に人材の育成を行うことによる、AI/DX組織への変革が求められています。

当社グループは、AI推進に既に着手をしているAI-Readyな企業だけでなく、これからAI推進に着手するAI-Ready以前の企業に対してもビルドアップパッケージを提供することで、潜在的なAI/DX市場を創出することが可能となっております。

また、「AIソフトウエアユニット」及び「ビルドアップユニット」のビジネスを展開することで、顧客内でのビルドアップコンテンツのクロスセル、そして他部門への拡大による深耕(ITシステム部門で領域特化型の研修、営業部門でG検定対策講座を実施する等)、さらにビルドアップコンテンツを活用しながら企業が抱える経営課題を特定しつつ、AI・データサイエンスの観点でAIソフトウエアを開発することで顧客と幅広い業務領域で取引ができるため、結果としてAI技術の導入サービスのみを提供するビジネスモデルと比較して高い継続率を実現し、LTV(※14)を拡大することが可能となっています。

③業界全体が抱える成長ボトルネックを解消する「AVILEN DS-Hub」のエコサイクル AIビジネス市場は、人材不足が機会(ニーズ)であり脅威(ボトルネック)となっている状況であり、ベンダー側、ユーザー側の両社において慢性的な人材不足が顕在化しており、社内人材の育成、または中途採用が主流となっています。

当社は、社内のデータサイエンティスト・エンジニアに加え、350名超(2025年12月末時点)のデータサイエンティスト・エンジニア集団である「AVILEN DS-Hub」を組織しています。在籍メンバーは、当社が独自開発した技術スクリーニングテストを通過した人材であります。

「AVILEN DS-Hub」は主にデータサイエンス領域を研究している学生メンバーで構成されており、在籍メンバーは個別に当社と業務委託契約を締結し、「AIソフトウエアユニット」におけるコーディング業務や技術的サポート(技術調査や技術適用等)、「ビルドアップユニット」におけるコンテンツ開発や受講者からのアルゴリズム(※15)等に関わる質問対応等の業務を行うとともに、当社の安定した採用ルートの確保にも繋がっており、「AVILEN DS-Hub」から累計で28名(2025年12月末時点)のデータサイエンティスト・エンジニアを採用しています。

「AVILEN DS-Hub」で経験を積んだ後に正社員として採用するため、即戦力人材の獲得、採用コストの低減、高いエンゲージメント(貢献意識)とリテンション(定着)に繋がっております。

④高いブランド認知による顧客獲得能力  自社メディアの「AI Trend」、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するE資格において、当社が提供するE資格講座の受講者の9期連続合格者数1位(2021#1~2025#1)という実績等により効率的に顧客獲得が出来ており、新規法人顧客を堅調に増やしております。

これらの結果として、創業8期目で製造、金融、不動産、情報通信、電気機器及び食料品等の各産業の上場企業を中心とした大手企業との取引が「AIソフトウエアユニット」、「ビルドアップユニット」それぞれのサービスで複合的に進展しており、LTVも上昇傾向にあります。

<当社グループが展開するサービス及びソリューションの内容> ①AIソフトウエアユニット  当社グループは、企業が抱える経営課題を特定し、AI・データサイエンスの観点でデータの利活用により業務効率化や業務プロセス再構築等の新たな価値を創造するAIソリューションを提供しています。

製造業や金融業、不動産業をはじめ様々な業界の既存オペレーションを理解し、コアモジュールを活用したカスタマイズ型ソフトウエアを提供しております。

また、当社グループは「AIソフトウエアユニット」で開発されたサービスのうち、汎用性の高いサービスをパッケージ型ソフトウエア(SaaS)として業界横展開を推進しております。

主に、2023年4月にコアモジュールである「Instructea」とChatGPTを組み合わせたSaaSプロダクトである「ChatMee」を開発・販売開始しており、ストック型収益として利益貢献を実現しております。

さらに、2024年以降では各業界に共通する課題の解決に向けたAIエージェントや生成AIソリューションを続々とリリースし、生成AIビジネスの展開を着実に進めております。

なお、2024年10月に連結子会社化した株式会社LangCoreは「AIソフトウエアユニット」のサービスとして生成AI関連ソフトウエアの受託開発及び顧客企業におけるAI利活用に向けたコンサルティングを提供しております。

<AIソフトウエアユニットの代表的なコアモジュールとソリューション> 画像やパッケージデザインを自動生成するアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例)画像生成、パッケージデザイン自動生成 ChatGPTなどのLLM(※16)を扱い自然言語処理をするためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例)「ChatMee」 手書き文字や非定型帳票、図面等をデジタル化するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例)帳票処理の自動化AIエージェントソフトウエア、機械部品の図面認識、広告チラシのデジタライズ化 インフラ等建造物の異常・損傷を検知するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例)大型設備の点検自動化、ケーブル異常検知 時系列データを分析し、予測するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例)不動産鑑定ソフトウエア、コールセンターにおけるAIエージェントソフトウエア ②ビルドアップユニット  顧客企業におけるAI/DXに関わる組織及び人材の現状評価から必要人材(ビジネス領域及びエンジニア領域)の育成まで、AIの実装を実現するための組織開発に必要なアセスメントやロードマップ策定、人材育成に関わるパッケージ化されたサービスを一気通貫で提供しております。

具体的には、法人・個人向けに社内人材を中心に独自に制作したeラーニングをベースとしたAI/DXに関するパッケージ化された研修サービス(動画講義、講義資料)を提供しております。

用語集 注釈番号 用語 用語の定義 ※1 DX Digital Transformationの略称 データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること ※2 AI Artificial Intelligenceの略称であり、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を、コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたもの ※3 ディープラーニング ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ ※4 Microsoft for Startups Microsoftが提供する革新的な技術やサービスを有するスタートアップ企業のサービス立ち上げから顧客開拓まで伴走する無料支援プログラム ※5 ChatGPT OpenAI社が2022年11月に公開した人間的な会話の成立を目指した人工知能に類するコンピュータプログラム ※6 SaaS Software as a Serviceの略称で、クラウドサーバーにあるソフトウエアをインターネットを経由してユーザーが利用できるサービス ※7 パーパス 企業が社会に対して果たすべき存在意義や価値創造の方向性を示す概念 ※8 コアモジュール 当社の過去のAI関連開発におけるアルゴリズムの集合体 ※9 AIドリブン AIを活用して業務やプロセスを推進・最適化する手法 ※10 PoC Proof of Conceptの略称で、新たなアイデアやコンセプトの実現可能性やそれによって得られる効果などについて検証すること ※11 AIエージェント データを処理し、知識を構築し、タスクを実行するための意思決定プロセスを持つ自律的なAIシステム ※12 ケイパビリティ 企業全体の組織的な能力や強み ※13 マルチモーダル 様々な種類の情報を利用して高度な判断を行うAIで、例えば、音声、画像、テキストなどの複数の情報を組み合わせて判断するAI ※14 LTV Life Time Valueの略称で、「顧客生涯価値」と訳される 一社の顧客が取引を始めてから終わりまでの期間(顧客ライフサイクル)内にどれだけの利益をもたらすのかを算出した指標 ※15 アルゴリズム ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算手順や処理手順 ※16 LLM Large Language Modelsの略称で、巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデル。

チャート

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従業員データ推移

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

スコア

2026/04/23 算出
総合スコア

46.7/ 100

安定性79
成長性87
配当力5
割安度0
財務健全性83

スコア推移

ランキング業種: 情報・通信業

スコアランキング

総合スコア
全業種1,270位/ 3,705社
業種別199位/ 592社
全体1,270位/ 3,705社
業種199位/ 592社
安定性
全業種1,370位/ 3,705社
業種別191位/ 592社
全体1,370位/ 3,705社
業種191位/ 592社
成長性
全業種72位/ 3,705社
業種別40位/ 592社
全体72位/ 3,705社
業種40位/ 592社
配当力
全業種3,296位/ 3,705社
業種別436位/ 592社
全体3,296位/ 3,705社
業種436位/ 592社
割安度
全業種807位/ 3,705社
業種別147位/ 592社
全体807位/ 3,705社
業種147位/ 592社
財務健全性
全業種816位/ 3,705社
業種別149位/ 592社
全体816位/ 3,705社
業種149位/ 592社

企業データランキング

平均年間給与750万円
全業種938位/ 3,563社
業種別130位/ 562社
全体938位/ 3,563社
業種130位/ 562社
平均年齢31.8歳
全業種3,533位/ 3,642社
業種別555位/ 582社
全体3,533位/ 3,642社
業種555位/ 582社
平均勤続年数2.7年
全業種3,547位/ 3,689社
業種別546位/ 589社
全体3,547位/ 3,689社
業種546位/ 589社
従業員数(連結)70人
全業種3,064位/ 3,190社
業種別438位/ 469社
全体3,064位/ 3,190社
業種438位/ 469社

四半期業績

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書・四半期報告書をもとに作成

財務サマリー

指標2023年2024年2025年
損益
売上高企業の本業での収入の合計9億12億
↑33.6%
17億
↑34.7%
営業利益本業で稼いだ利益。売上高から原価と販管費を引いたもの2億2億
↑10.1%
3億
↑44.8%
経常利益営業利益に金融収支等を加えた、通常の事業活動による利益2億2億
↑16.2%
3億
↑38.7%
純利益税金や特別損益を差し引いた最終的な利益。株主に帰属する利益1億1億
↑1.1%
2億
↑50.3%
収益性
EPS1株あたり純利益。純利益÷発行済株式数で算出。高いほど収益力が高い19.1円19.1円
↑0.3%
28.5円
↑49.1%
ROE自己資本利益率。株主の出資金でどれだけ利益を生んだかの指標。8%以上が目安37.20%21.00%
↓43.5%
27.30%
↑30.0%
ROA総資産利益率。全資産を使ってどれだけ利益を出したかの指標。5%以上が目安18.36%9.41%
↓48.7%
12.62%
↑34.1%
営業利益率売上高に対する営業利益の割合。本業の収益力を示し、10%以上なら優良18.50%15.25%
↓17.6%
16.40%
↑7.5%
キャッシュフロー
営業CF本業から実際に入ってきた現金。プラスが大きいほど稼ぐ力が強い1,281万2億
↑1643.3%
2億
↓26.7%
投資CF設備投資や企業買収等に使った現金。成長企業は通常マイナスが大きい-4,547万-4億
↓690.4%
-655万
↑98.2%
財務CF借入・返済・配当金支払い等による現金の動き8,730万4億
↑383.0%
-8,170万
↓119.4%
フリーCF企業が自由に使えるお金。営業CF+投資CFで算出。配当や成長投資の原資-3,266万-1億
↓316.5%
2億
↑215.5%
財務
総資産企業が保有する全ての資産(現金・設備・投資等)の合計6億12億
↑97.4%
14億
↑12.0%
自己資本返済不要な資本。株主からの出資金と利益の蓄積で構成される4億6億
↑33.2%
7億
↑31.6%
自己資本比率総資産に占める自己資本の割合。高いほど財務が安定。40%以上が目安66.30%44.80%
↓32.4%
52.60%
↑17.4%
配当
一株配当1株あたりの年間配当金額。株主への利益還元額---
配当性向純利益のうち配当に回す割合。30〜50%が健全な目安。高すぎると持続性に懸念---

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

※ 株価データは前営業日の終値です。リアルタイムの値ではありません。PER・PBR等のバリュエーション指標も終値ベースで算出されています。

スコアの算出方法

総合スコアは5軸(安定性・成長性・配当力・割安度・財務健全性)をそれぞれ100点満点で評価し、加重平均で算出します。

総合 = 安定性×25% + 成長性×20% + 配当力×25% + 割安度×20% + 財務健全性×10%
各軸の詳しい算出基準を見る →

※ 各軸100点満点。データ不足の場合は該当項目が0点になります。