株式会社レトリバ

企業メインイメージ

▍AI技術支援事業​
企業のAI変革につながる独自のAIシステム構築に向けた要件定義・導入・改善を支援しています。

■RAG構築
〜「欲しい情報」を引き出し、「次の一手」へとつなぐAI〜
社内外に散らばった情報を集約し、質問に対して必要な答えを瞬時に返すRAG(検索拡張生成)システムを構築します。
高精度な検索はもちろん、実際の利用シーンを踏まえたUX設計までおこない、すぐに活用できる環境を整えます。

■AIエージェント構築
〜指示ひとつで業務を遂行する自律型AI〜
テキストや音声での指示を理解し、情報収集から整理・判断・実行までを一気通貫でおこなうAIエージェントを構築します。
人が時間と手間をかけていた複数のシステム操作や社内調整の自動化を実現します。

■個別技術支援(研究受託)
〜技術の壁を越える先端LLM研究・検証〜
論文調査・実証・実装を柔軟に組み合わせた、先端AI技術の研究開発を受託します。
未踏領域でのLLM活用からデプロイ済みモデルの改善まで幅広く対応し、精度向上・速度向上、データの整備・拡張、安全性強化といった課題に取り組みます。

■AI技術者育成
〜現場で使えるAIエンジニアスキルを習得〜
LLM活用における実践的スキルを習得できる座学+ハンズオンから、プロジェクト伴走型の実践トレーニングまでおこない、AIエンジニアを育成します。
現場を短期間で"自律的にAIを活用できる状態"へ導きます。

▍AIプロダクト事業​
顧客の声や社内データ等の​ナレッジ整備の効率化をおこなう自社プロダクトを提供​しています。

■テキストマイニングツール​『YOSHINA』
顧客の問い合わせやSNS、社内の議事録といった膨大なテキストおよび音声データをAIが自動で分類・分析し、事業拡大のヒントを抽出するソリューションです。従来のテキストマイニングで不可欠だった分析軸の作成や目検による仕分け作業などの事前準備を必要とせず、データをアップロードするだけでAIが話題を自動的に整理するため、導入後すぐに分析を開始できる点が大きな特徴です。
このツールの導入は、顧客ニーズの特定による売上増加や、解約理由の分析を通じたLTVの向上、さらに問い合わせ対応の可視化による製品改善と人件費削減など、経営の多角的な側面においてインパクトを与えています。

◎ITreview Grid Award:13期連続“Leader”受賞!(※2026年1月時点)
◎導入実績:累計270社超(※2025年1月時点)

▍バイオ事業​
核酸医薬品の研究開発における​予測精度を向上させ、研究開発の​期間・コストを削減する​バイオ製品を提供​しています。

■高速で漏れのない塩基配列検索『GGGenome』
塩基配列を高速に検索できるツール。代表的なモデル生物のゲノムまたは転写産物のデータベースを対象に検索できます。

■副作用の少ないゲノム編集・設計を可能にする『CRISPRdirect』
ゲノム編集技術のためのガイドRNA設計ツール。実験条件に合ったさまざまなパラメータを考慮しながら、意図しない副作用をおこしにくいガイドRNA設計をおこなうことができます。

■核酸医薬品設計のプラットフォーム『ORIGENICS』
標的遺伝子の情報を収集、標的配列の抽出、アンチセンスまたはsiRNAなどの核酸医薬品の設計、GGGenomeを連携した安全性評価までを一貫して実行できるプラットフォームです。

株式会社レトリバは2016年の創業以来、《自然言語処理と機械学習の研究・社会実装》に取り組んできたチームです。​その蓄積をもとに、現在は大規模言語モデル(LLM)を軸とした企業のAIプロジェクトを多数支援しています。​

当社では、特定の技術やテーマに縛られず《現場で“本当に価値を生む技術”にこだわること》を大事にしています。お客様からは「最初からレトリバに相談すればよかった」との声も多くいただいています。
その背景には、LLM関連の研究に裏打ちされた技術力と、研究者自身が現場に深く入り込み、難題をともに乗り越える姿勢があります。​

もしあなたが、より実践的で挑戦的なフィールドで「自分の技術を試したい!」と感じているなら、技術が日々進化する最前線で、企業変革をドライブする挑戦をわたしたちと一緒にはじめませんか?​

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◆ミッション「AI技術で、人を支援する。」

AIが注目されるとき、多くは「ルーチン作業の自動化」や「効率化」が語られます。しかしわたしたちが目指すのは単なる作業の置き換えではありません。

わたしたちレトリバがAIを開発する理由は、企業の現場で働く皆様が、AIを活用して新たな価値を創造し、仕事の中でより多くの楽しさやワクワクを感じていただくためです。
AIが日常の業務を支えることで、よりクリエイティブな挑戦が可能になり、働く人々が輝ける未来をともに創っていきます。

わたしたちは、「AI技術で、人を支援する。」にこだわり続けます。それが、わたしたちレトリバの挑戦です。

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◆ビジョン「ことばを、知識に。」

企業内に眠るテキストデータをAI技術で知識として体系化し、誰もがその知識を活用できる世界を目指します。
自然言語処理と機械学習の技術で、業務効率化と新たな価値創造を支援します。

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◆バリュー

・みんなで、仕事をワクワクにしよう
 「おもしろそう!」と思えるテーマにやりがいを持って取り組む「ワクワク感」を大切にします。

・みんなで、まずカタチにしよう
 アウトプットするスピードを優先するために、まず製品やサービスをカタチにして、試行を重ねながらクオリティを改善します。

・みんなで、技術にこだわろう
 最新技術の選択だけがベストではないと考えています。現場で使える最適な技術を提供します。

・みんなで、安全に届けよう
 お客様の大切なデータを取り扱うためにセキュリティを重要視します。また安定利用できる製品を提供します。

・みんなで、助けよう、助けられよう
 チームワークを大切にし、お互いに尊敬、尊重、信頼しあって仕事すること、勇気を出して周囲を頼ることを大切にします。

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【キャリアサポート】
■生成AIツール利用支援
・ChatGPT
・Copilot
・その他(サービスも申請により利用可能)
■社内勉強会の開催:エンジニア同士やCRO(研究責任者)による学習の機会を提供
■書籍購入補助
■社会人博士制度

【働く環境】
■各種休暇制度
・完全週休2日制(土・日)、国民の祝日
・年末年始休暇(12月29日から1月3日)
・年次有給休暇(初年度:入社月に応じ最大10日間を入社日に付与)  
・慶弔休暇
・育児時間および生理休暇
・子の看護等休暇
・介護休暇
・裁判員特別休暇
・育児・介護休業
■フルリモート可
■フレックスタイム制(コアタイムなし)
■時短勤務制度あり
■副業OK(許可制)
■快適なリモート環境支援
・希望者にモニター貸与(許可制)
■社内ドリンク無料:16時以降はビールも楽しめます

【ライフ&ヘルスサポート】
■福利厚生サービス(リロクラブ)加入
■健康診断・予防接種の実施
■オンライン産業医面談で安心のサポート
■各種社会保険完備
・健康保険(関東ITソフトウェア健康保険組合)
・厚生年金
・雇用保険
・労災保険

【コミュニケーション活性】
■全社夕会
■キックオフ(半期ごと)

事業内容

自然言語処理及び機械学習を用いたソフトウェアの研究・開発・販売・導入およびサポート

役員略歴

■代表取締役社長 CEO:田口 琢也
2009年慶應義塾⼤学商学部卒業。
株式会社ジャフコにて投資業務に従事。
株式会社DYMの執⾏役員 管理部⻑等を経て、2019年にレトリバに⼊社。

■取締役CRO:西鳥羽 二郎
2007年東京大学大学院情報理工学系研究科卒業。
同大学院在学中の2006年にPreferred Infrastructureに創業メンバーとして参画、大学院卒業後入社。
2016年にレトリバをスピンアウト。
自然言語処理、機械学習、情報検索などの研究開発に携わる。

■取締役:河原 一哉
2001年電気通信大学電気通信学部電子情報学科卒業。
大手IT企業2社で経験を積み、2010年Preferred Infrastructure入社。
プリセールスエンジニア、サポートサービス部部長、製品事業部事業部長などを歴任した。
2016年にレトリバをスピンアウト。

■社外取締役:岡田 直子
神戸女学院大学卒。
立教大学ビジネスデザイン研究科にてMBA取得。
外資系IT企業、ベンチャー企業を経て株式会社ネットワークコミュニケーションズを設立。
コーポレートコミュニケーションを専門とする。
2021年9月レトリバ社外取締役就任。

本社所在地

東京都豊島区西池袋1-11-1 メトロポリタンプラザビル14F WeWork内

代表者氏名
代表取締役CEO 田口 琢也
設立年月
2016年08月01日
従業員数
37名(2026/02現在)
平均年齢
--
資本金
1,000万円
株式公開
外部資金/調達額
主要株主
拠点・関連会社

【グループ企業】
■株式会社万葉
web系情報システムの構築・コンサルティング

事業概況

【LLMがもたらす未来】
◆人類の知的領域に迫るAI
急速に進化するAI技術、とりわけLLM(大規模言語モデル)は、これまで人間が独占してきた知的領域にも着実に進出しています。
専門家の予測では、2035年頃には平均的な人間の知的能力を超えるAGIが登場し、2045年には人間の能力を大きく上回るASIが現れる可能性が示されています。
すでにAlphaFoldによるタンパク質構造予測や自然科学論文の自動生成など、特定分野では人間を凌駕する成果が現れています。

◆産業全体に広がるAI活用の波
こうした背景から、今まさに企業はAIとの向き合い方によって未来が大きく左右される局面を迎えています。
もはや研究開発部門や先進企業だけのテーマではなく、幅広い産業で現実の課題解決に直結しています。
製造業の生産工程最適化や金融業の顧客対応自動化など、AIを中心に業務や事業を再設計する事例が急増しており、その勢いは加速しています。
しかし、日本語や日本企業特有の文化的・技術的背景は、LLM活用の大きなハードルとなっています。

◆日本語×LLMの研究で切り拓く未来
レトリバは創業以来、日本企業と伴走しながら日本語にまつわるAIの研究を重ねてまいりました。そして、その成果を企業のAI活用における難所の解決へとつなげてきました。
たとえば、大規模日本語コーパスを活用した独自モデル開発や、業界特化型の検索・分類システム構築など、具体的な研究成果を通じて価値を提供しています。

わたしたちは、日本語と日本企業の特性を深く理解する研究者・技術者集団として、AI技術の発展とその実装に伴走し、顧客がAIを最大限に活用できる環境を提供し続けます。

【企業のLLM活用を推進】
企業が業務でLLMを使いこなせるよう、「有用性」と「安全性」の両面で課題解決に取り組むレトリバは、LLM活用において企業が直面する技術的・運用的課題を研究活動によって解決します。
有用性の面では、業務効率化や価値創出につながる新手法の検証、安全性の面では誤情報や情報漏洩の防止を含むリスク低減策の研究を進めています。
これにより、企業が安心してLLMを業務に取り入れ、その成果を最大化できるための知見を提供します。

◆「有用性」に関する直近の取り組み
・独自の日本語Embedding「AMBER」開発
日本語検索性能が高い文章埋め込みモデル

・独自の日本語BERT「Retrieva BERT」開発
日本語最大規模、長系列対応の日本語BERTモデル

・独自の日本語LLM「T5」開発
日本語コーパスで学習したEncoder-Decoderモデル

・合成データの研究
LLMによる合成データによる小規模モデル学習の日本語タスクにおける有用性

・バイオ領域の研究
核酸医薬における効率のよい配列探索
※オンターゲット効果が大きく、オフターゲット効果が小さい

◆「安全性」に関する直近の取り組み
・大規模言語モデルの評価ツールキットのllm-jp-evalの構築
・日本語LLMの出力の安全性および適切性向上ためのデータセットであるAnswerCarefullyの構築
・日本語大規模言語モデルの有用性と安全性の両立に向けたチューニング手法の検証

事業構成比
目次
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