01 / 10

GovTechB2B SaaSプレA公共データ

設立1年で3億円。政策渉外をデータで民主化する

B評価・ファーストライト・キャピタルがリード

3億円

プレシリーズA 2026-03-17

AIで行政・公共データを構造化し、企業の政策渉外を再現可能なプロセスに変革するGovTech SaaS

02 / 10

Contents

会社概要

04 / 10

Business Model

LobbyAI のビジネスモデル

05 / 10

Strategic Insights

課題とソリューション

06 / 10

Strategic Insights

LobbyAI の市場機会

07 / 10

Competition

競合分析

	LobbyAI	従来型ロビーコンサル(マカイラ等)	入札情報サービス(NJSS等)	海外GovTech SaaS	自社調査・手作業
政策上流カバー	◎	○	×	○	△
AIデータ解析	◎	×	○	◎	×
BPO支援	◎	◎	×	△	×
スケーラビリティ	○	×	◎	◎	×
導入実績	○	◎	◎	△	×

差別化ポイント

LobbyAIの独自性は(1)政策形成の上流(予算編成・条例審議)を押さえるプロダクト設計、(2)議員秘書として行政プロセスを内側から経験した創業者の解像度、(3)AI技術で行政文書を構造化しスケーラブルなSaaS提供、(4)SaaS+BPO+カスタム開発の3階層で初心者から上級者まで幅広くカバーする点

MOAT

データMOATと専門知識MOATの組み合わせ。全国1,700自治体+中央省庁の行政文書を継続的にクローリング・解析する独自技術とデータ蓄積は後発が真似しにくい。加えて元議員秘書・元政治部記者・弁護士等の政策専門人材を擁し、単なるデータ提供でなく戦略コンサルまで一貫提供できる点が模倣困難性を高める。顧客が使い込むほどデータとノウハウが蓄積され、ネットワーク効果も期待

08 / 10

Evaluation

投資評価

TOTAL SCORE

★4.2

25 / 30

市場性

★★★★☆

公共調達9兆円、TAM2.4兆円は巨大だが、成長速度は政策次第でやや不透明。ただし官民連携・DX推進の追い風は強く、中長期では確実に拡大

?

ビジネスモデル

★★★★☆

SaaS+BPOハイブリッドで高単価・高粗利が見込めるが、BPO部分は労働集約的で急速スケールに課題。データMOATを活かしたSaaS比重を高められるかが鍵

?

Why Now

★★★★★

ロビー活動元年宣言、官民連携加速、GovTechへの注目と追い風完璧。菅元首相推薦の新刊など社会的機運も最高潮。参入タイミングは満点

?

チーム

★★★★★

議員秘書×AI専門家の完璧なFounder-Market Fit。政策専門人材(元議員秘書、元記者、弁護士)も充実し、ドメイン知識とテクノロジーの両輪が揃った理想的布陣

?

プロダクト

★★★★☆

政策上流を押さえる設計は独自かつ本質的だが、まだローンチ1年弱で実績蓄積途上。20社導入は好調だが、PMF検証とスケール実証はこれから

?

調達シグナル

★★★☆☆

プレAで3億円は好調だが、著名VCのみでトップティア複数ではなく標準的。ファーストライトはリードとして実績あるが、シグナルとしては中程度

?

09 / 10

Strategic Insights

LobbyAI が示す3つの戦略的示唆

10 / 10

References

参照情報・用語解説

公式・記事

参照記事を見る: PRTimes 公式サイトを見る

投資家

ファーストライト・キャピタルPKSHA Algorithm Fund三菱UFJキャピタルキャナルベンチャーズ

出典ソース (10件)

LobbyAI、プレシリーズAで3億円の資金調達を実施

PR TIMES

LobbyAI 公式サイト

LobbyAI

Kepple インタビュー記事

Kepple

ファーストライト・キャピタル投資家インタビュー

ファーストライト・キャピタル

100BANCH代表インタビュー

100BANCH

キャナルベンチャーズインタビュー

キャナルベンチャーズ

INITIAL企業ページ

INITIAL

デジタル庁

総務省公共調達統計

総務省

OECD Government at a Glance

OECD

用語解説 (8件)

CPF (Customer Problem Fit) カスタマー・プロブレム・フィット startup

顧客が抱える課題(Problem)と、その課題を解決したい顧客セグメント(Customer)が明確に定義され、両者がフィットしている状態。起業の第一歩として、「誰のどんな課題を解決するのか」を正確に特定することが不可欠。髙橋氏は議員秘書経験から「政策情報にアクセスできない企業」という顧客と「情報格差による機会損失」という課題を明確に捉えており、CPFが成立している。

PSF (Problem Solution Fit) プロブレム・ソリューション・フィット startup

定義した課題(Problem)に対して、提供するソリューション(Solution)が本質的に解決策となっているかの適合度。LobbyAIは行政データのAI構造化というソリューションで、情報格差という課題を正面から解決しており、PSFが成立。ただし、顧客が実際に使い続け成果を出す(PMF)までは別の検証が必要。

PMF (Product Market Fit) プロダクト・マーケット・フィット startup

プロダクトが市場に受け入れられ、顧客が自発的に使い続け、口コミで広がる状態。Marc Andreessenの定義では「市場が製品を引っ張り出す」感覚。設立1年で20社導入は好調だが、真のPMFは顧客が継続利用し成果を出し、紹介で自然拡大する段階。LobbyAIはPMF検証の途上にある。

MOAT (経済的な堀) モート startup

競合が容易に真似できない、持続的な競争優位性。Warren Buffettが好んで使う概念。LobbyAIの場合、全国1,700自治体の行政文書を継続的にクローリング・解析するデータMOATと、元議員秘書・元記者等の政策専門人材による専門知識MOATの2つが組み合わさり、模倣困難性を高めている。

Founder-Market Fit ファウンダー・マーケット・フィット startup

創業者の経験・スキル・情熱が、参入する市場と完璧に一致している状態。髙橋氏は議員秘書・市議会政務活動員として政策形成の現場を経験し、行政プロセスの内側を知り尽くしている。この「誰よりも課題を理解し、誰よりも解決に情熱を持つ」状態が、LobbyAIの最大の強みであり、Founder-Market Fitの完成形である。

GovTech ガブテック industry

Government×Technologyの造語。行政・公共サービスにテクノロジーを活用して効率化・透明化・市民サービス向上を図る領域。デジタル庁設置(2021年)以降、日本でも官民連携が加速し、GovTech分野への投資・関心が高まっている。LobbyAIは政策渉外という切り口でGovTech市場に参入した。

ロビー活動ろびーかつどう industry

企業や団体が政府・自治体・議会に対して、自らの利益に関わる政策形成・意思決定に影響を与えるために行う活動。日本では長らくネガティブイメージがあったが、グローバル競争・規制対応が重要となる中で、企業の正当な経営戦略として認識され始めている。2026年を「ロビー活動元年」と位置づける動きも出ている。

公共調達市場こうきょうちょうたつしじょう industry

国や地方自治体が、公共事業やサービス提供のために民間企業から物品・サービスを購入する市場。日本では年間約9兆円規模、OECD統計では対GDP比16.3%(2018年)を占める巨大市場。入札・随意契約などの手続きを経て発注されるが、情報の非対称性が大きく、一部専門事業者に有利な構造がある。

本記事はClaude (Anthropic) を用いてPR TIMES公開情報・公開市場調査をもとにAIが自動生成したものです。投資助言ではありません。事実関係は必ず一次情報をご確認ください。

生成日: 2026-04-14

設立1年で3億円。政策渉外をデータで民主化する

目次

会社概要

LobbyAI のビジネスモデル

課題とソリューション

LobbyAI の市場機会

競合分析

投資評価

LobbyAI が示す3つの戦略的示唆

参照情報・用語解説

公式・記事

投資家

出典ソース (10件)

用語解説 (8件)