SUPWAT、プレシリーズAラウンドで約2億円を調達
株式会社SUPWATは、製造業のエンジニアリングチェーン(企画から設計、製造準備、製造、保守保全までの一連の業務プロセス)を最適化するDXプラットフォーム「WALL」を展開しています。この度、プレシリーズAラウンドにおいて、INSPiRE Mutualistic Symbiosis Fund 1投資事業有限責任組合株式会社インスパイアを引受先とする第三者割当増資により、約2億円の資金調達が完了したことを発表しました。
この資金調達は、「WALL」のPMF(プロダクトマーケットフィット)完全達成と、次の資金調達ラウンドに向けた成長基盤の強化を目的としています。

資金調達の背景と「WALL」の価値
「WALL」は、製造業のエンジニアリングチェーンにおける技術開発、設計、生産技術工程に特化して開発されたプラットフォームです。エンジニアリング業務における実験および解析サイクルを効率化・高速化し、形式知化することで、エンジニアリングチェーンのDXを実現します。
2024年9月には、機械学習モデルから得られたデータ分析結果などを、生成AIの領域であるLLM(大規模言語モデル)を活用して解釈する技術の特許(特許第7560193号)を取得しました。この特許を用いた機能は、2024年12月より「WALL」に搭載されています。
調達資金の具体的な使途と今後の展望
調達された資金は、「WALL」の機能拡張開発、人材採用の強化、組織体制の整備などに充当されます。
「WALL」の機能拡張においては、非構造化データへの対応、データレイク(多様なデータをそのままの形で保存するリポジトリ)の整備、最適化アルゴリズムの強化、AIによる解釈機能の高度化が進められます。特に、LLMによる分析結果の解釈機能は、現場エンジニアが納得して使える「説明可能なAI」の普及を目指すものです。
本開発の第1フェーズとして、データレイク機能のテスト実装が2025年12月より開始され、2026年3月には本格提供が予定されています。
今後は、「WALL」の最適化、影響度分析、性能予測機能をさらに拡充し、設計から生産技術までの横断的な最適化を深化させていく方針です。また、AI解釈機能については産業ごとのニーズに合わせたテンプレート化を進め、幅広い業種での実用性を高めます。応用領域も、農業に使用される農機具の研究開発や、食品加工に使用される食品製造設備の研究開発など、さらに幅広い製造業に貢献できると考えられています。
組織面では、カスタマーサクセスの体制とセキュリティ・品質保証の仕組みを整備し、機械学習・最適化エンジニア、データサイエンティスト、製造業のドメインエキスパート、カスタマーサクセスや事業開発担当者など、多様な人材の採用を積極的に進めていくとしています。
SUPWATのビジョンと「WALL」の強み
SUPWATは「知的製造業の時代を創る」をビジョンに掲げ、製造業のエンジニアリングチェーンを最適化するDXプラットフォーム「WALL」の開発・提供を行っています。製造業の研究開発・設計・生産技術開発等の業務では、実験や解析の試行錯誤に多大な工数がかかり、熟練者の知見が形式知化されずに人の経験に頼らざるを得ない点が課題とされてきました。
「WALL」は、AIをはじめとしたテクノロジーでこれらの課題を解決し、エンジニアリング業務の実験および解析のサイクルを効率化・高速化、形式知化することを目指しています。
これまでに、自動車、自動車部品メーカー、素材、化学メーカーなど、多種多様な製造業のエンタープライズ企業に導入されており、「WALL」の活用により、研究開発工程の実験・解析時間を60%超削減した実績も実証されています。
SUPWATは、製造業における意思決定を変革し、知的製造業の新時代を切り拓くことを目指して事業を推進していきます。
会社概要
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社名: 株式会社SUPWAT
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所在地: 東京都中央区日本橋1丁目4−1 日本橋一丁目三井ビルディング5階
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設立: 2019年12月
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代表者: 代表取締役CEO:横山卓矢
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事業内容: 製造業のエンジニアリングチェーンを最適化するDXプラットフォーム「WALL」の展開
関連リンク
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株式会社SUPWAT: https://www.supwat.com/
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WALL: https://cs.supwat.com/
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採用情報: https://insidious-aardvark-803.notion.site/SUPWAT-8e9ccb1ce38e480eb0facbb47c6de412
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のSUPWATによる約2億円の資金調達は、製造業DXの未来を具体的に示唆するものです。「WALL」が目指す「知的製造業の時代」は、単なる効率化に留まらず、AIによる「説明可能な分析結果」を通じて、現場のエンジニアがより深く納得し、意思決定の質を高めることを可能にします。特に、データレイク機能の本格提供や、LLMを活用した特許技術の実装は、製造業におけるデータ駆動型開発を加速させるでしょう。今後、農業機械や食品製造設備といった幅広い分野への応用が期待され、技術革新が産業全体に波及する可能性を秘めています。AIが人間の知見と融合し、新たな価値を生み出すモデルとして、その進化に注目していきたいです。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

