財務諸表
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| 提出書類、表紙 | 有価証券報告書 |
| 提出日、表紙 | 2024-03-29 |
| 英訳名、表紙 | AVILEN Inc. |
| 代表者の役職氏名、表紙 | 代表取締役 高橋 光太郎 |
| 本店の所在の場所、表紙 | 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 |
| 電話番号、本店の所在の場所、表紙 | ０３－５８２３－４６９４ |
| 様式、DEI | 第三号様式 |
| 会計基準、DEI | Japan GAAP |
| 当会計期間の種類、DEI | FY |
corp
| 沿革 | ２【沿革】 当社は、2018年の創業以来、上場企業を中心とした累計700社以上の企業に対し、AIソフトウエアを用いたサービス、プロダクトの開発、DX（※１）やAI（※２）を推進するための組織開発や人材育成にかかわるサービス等のAIソリューションを提供してきました。また、2022年以降大手企業７社と資本業務提携及び戦略的パートナーシップを締結し、当該企業の経営基盤・リソースも活用しながら最新のテクノロジーを多くの人へ提供しております。 設立以降の当社に係る経緯は、以下のとおりであります。年月概要2018年８月東京都台東区において資本金300万円で創業2019年６月全人類がわかるE資格講座の提供を開始2019年７月ディープラーニング（※３）をはじめとしたAIの社会実装に取り組むために日本ディープラーニング協会正式会員に加盟2020年１月本社を東京都中央区銀座に移転2020年４月自社メディア「AI Trend」においてAI関連ニュースの配信開始2020年12月ジャフコ グループ株式会社（以下ジャフコグループ）が当社の発行済株式のうち85%を取得2021年１月「Microsoft for Startups」（※４）に採択2021年１月My Alarm株式会社と業務提携し共同開発した、AVILEN AI「Autea」搭載の営業支援サービス「Lead Dynamics」をリリース2021年４月三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社、三菱ＵＦＪトラストシステム株式会社と業務提携し、共同開発した、AVILEN AI「Estimea」搭載のビジネスユーザー向けデータ分析ツール「AI Seed」を公表2021年７月本社を東京都中央区日本橋馬喰町（現在地）に移転2022年２月ビジネスユーザー向けデータ分析ツール「AI Seed」の外販を開始2022年３月株式会社インテックとAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2022年３月三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社とAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2022年３月日本郵政キャピタル株式会社と日本郵政グループのDX推進のために資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2022年３月株式会社アイネットとAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2022年６月金融分野における課題解決の実現に向けて貢献するために、一般社団法人金融データ活用推進協会に特別会員として加盟2023年４月AVILEN AI「Instructea」とChatGPT（※５）を組み合わせたSaaS（※６）プロダクト「ChatMee」の販売を開始2023年６月日本郵政キャピタル株式会社と更なる連携強化のために新たに資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2023年６月株式会社大塚商会とAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）2023年６月株式会社ジャパンインベストメントアドバイザーとM&A含めた出資領域全般で連携するための戦略的パートナーシップ（ジャフコグループからの株式譲渡）2023年６月株式会社エアトリと旅行業界におけるAI利活用を推進するための戦略的パートナーシップ（ジャフコグループからの株式譲渡）2023年９月東京証券取引所グロース市場に株式を上場 |
| 事業の内容 | ３【事業の内容】 ＜当社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」というパーパスのもと、当社が独自開発した技術コアモジュール（※７）である「AVILEN AI」を活用したAIソフトウエアの開発、実装、またAIドリブンなビルドアップコンテンツ（DXや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活用/DX推進を一気通貫で支援する「AIソリューション事業」を展開しております。 当社が目指す姿は、多くの企業に対し「AIソフトウエアユニット」に関わるサービスを提供するために、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、ビルドアップコンテンツを提供することで、アセスメントや方針策定等のデジタル組織・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、更には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（※８）、開発・実装まで行う）を推進し、当該企業や資本業務提携先とのパートナリングにより共同開発したパッケージ型ソフトウエアを拡販・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AIソフトウエア及びビルドアップそれぞれのサービスの総称）。「AIソフトウエアユニット」として自社開発技術コアモジュールである「AVILEN AI」を活用し、ビジネスプロセスへのAI実装・データ利活用を支援し、「ビルドアップユニット」として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、両ユニットにまたがるサービスとしてD&A戦略コンサルティング（データ及びアナリティクスと事業戦略策定の繋ぎこみを行うコンサルティング）を提供しております。なお、「AIソフトウエアユニット」においては法人向け、「ビルドアップユニット」において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収益となっております。 当社は、月間25万PV（当事業年度の月間PVの平均値）の自社メディアの「AI Trend」を活用することで、効率的なリード顧客（見込み顧客）の獲得（2023年12月末時点で上場企業グループを含む大手企業を中心に累計700社以上の法人顧客と取引実施）が可能となっております。当社は、多くの企業に対し「AIソフトウエアユニット」に関わるサービスを提供するために、「ビルドアップユニット」にコンテンツのクロスセルや他部門への拡大による深耕（IT部門で領域特化研修、営業部門でG検定対策研修を実施する等）を進めて、顧客とのリレーション構築を行い、企業が抱える経営課題を特定しつつ、「AIソフトウエアユニット」において、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等の新たな価値を創造するAIソリューションを提供できるというビジネスモデルを構築しております。 （１）当社の特徴と優位性 当社の特徴と優位性は、「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（※９）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である「AVILEN AI」を有し、幅広い技術領域をカバーしております。コアモジュールがあることで効率的な開発を可能としております。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。また、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ます。単一のモジュールでは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。また、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」の販売を開始しており、生成AIビジネスへの展開も進めております。 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ビジネス市場はまだ導入段階で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等その利用範囲・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コンテンツを提供することで、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、「ビルドアップユニット」及び「AIソフトウエアユニット」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、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（※10）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、社内人材を育成、或い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、237名（2023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になります。「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、当社の「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）、「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（※11）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25名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とリテンションに繋がっています。 ④高いブランド認知による顧客獲得能力 当社は、月間25万PV（当事業年度の月間PVの平均値）の自社メディアの「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７期連続合格者数１位（2021#１～2024＃１）という実績等により効率的に顧客獲得が出来ており、2023年12月期は170社の新規法人顧客（2023年12月期に初めて取引開始した法人顧客）を獲得しました。 結果として、創業６期目で製造業界や金融業界、物流業界、情報通信業界及びサービス業界等といった各産業の上場企業をはじめとした企業との取引が「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。 （２）当社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等の新たな価値を創造するソリューションを提供しています。金融、インフラ、製造業、サービスといった様々な業界の既存オペレーションを理解したうえで、当社の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。なお、コアモジュールは効率的な開発を可能とするアルゴリズムになります。また、当社は「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しております。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、生成AIビジネスへの展開も進めております。 ＜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（※12）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）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）「AI Seed」、パッケージデザイン分析 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・方針策定・ロードマップ策定・エグゼキューション・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eラーニングをベースとしたAI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。2023年12月期の売上割合は法人向けが87.5％となっております。また、研修サービスは、社内人材を中心に独自に制作しております。 ＜ビルドアップユニットのサービス一覧＞ ＜ビルドアップユニットの主なサービス概要＞サービス名対象サービス概要AI/DX組織開発ロードマップ法人AI/DXを推進するための組織・人材開発を下記４つのSTEPで支援するサービス。STEP１：目指すべき姿の設定（自社で必要とされる人材を明確化し、その人材が持つべきスキルセットを定義）STEP２：現状分析（現状分析から不足ポイントを明確化）STEP３：育成計画策定（社内の人材育成ロードマップ策定）STEP４：採用計画策定（採用による人材獲得ロードマップを策定）ChatGPTビジネス研修法人/個人法人/個人のChatGPTに対するリテラシーを向上させ、ChatGPTの業務への導入・活用のためのポイントを効率的に学習するサービス。AIビジネス研修法人/個人前提知識ゼロからAIリテラシーを習得し、AI推進手順に沿って課題や注意点を学び、企画ワークで自社へのAI活用を企画し、自社でAI開発プロジェクトを企画できるレベルまで育成することを目指すサービス。DXリテラシー研修法人/個人前提知識ゼロからDXリテラシーを習得し、立案した施策を推進することができるレベルまで育成することを目指すサービス。G検定対策講座法人/個人G検定の試験出題範囲に準拠したG検定の合格を目指すサービス。E資格講座法人/個人E資格の試験出題範囲に準拠したE資格の合格を目指す。専属アドバイザーのコンサルティングサービスを活用し効率的に学習するサービス。AIエンジニア武者修行研修法人９ヶ月間の座学（eラーニング＋演習）と実践学習（PBL※13・Kaggle※14・OJT※15）を通じて、AI開発案件にアサイン可能なレベルのAI・データサイエンススキルを学ぶサービス。データサイエンティスト研修法人/個人データ分析業務に必須の知識を厳選し、最短スピードで基礎を習得できるサービス。ディープラーニング領域特化研修法人/個人Pythonや機械学習（※16）の基礎を身につけた後、さらに専門性の高い領域に特化したデータサイエンス応用研修。 用語集注釈番号用語用語の定義※１DXDigital Transformationの略称であり、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をいう。※２AIArtificial 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をいう。※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。※４Microsoft for StartupsMicrosoft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。※５ChatGPTOpenAI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。※６SaaSSoftware 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。※８PoCProof 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。※９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。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等。※10LTVLife 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。※11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をいう。※12LLMLarge 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。※13PBLProject Based Learningの略称で、知識の暗記などのような受動的な学習ではなく、自ら問題を発見し解決する能力を養うことを目的とした教育法のこと。※14Kaggle企業や政府などの組織とデータ分析を行うデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォーム。※15OJTOn-the-Job Trainingの略称で、実践を通じて業務知識を身につける育成手法。※16機械学習コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいう。 ［事業系統図］ |
| 関係会社の状況 | ４【関係会社の状況】 名称住所資本金（百万円）主要な事業の内容議決権の所有割合又は被所有割合（％）関係内容（その他の関係会社の親会社）日本郵政株式会社（注）１東京都千代田区3,500,000日本郵政グループの経営戦略策定業務被所有21.8（21.8）―（その他の関係会社）日本郵政キャピタル株式会社東京都千代田区1,500投資業務、経営及び財務に関するコンサルティング業務被所有21.8資本業務提携（注）１．有価証券報告書の提出会社です。２．議決権の所有割合又は被所有割合の（）内は、間接被所有割合であります。 |
| 従業員の状況 | ５【従業員の状況】 (1）提出会社の状況 2023年12月31日現在従業員数（人）平均年齢（歳）平均勤続年数（年）平均年間給与（千円）54（7）30.01.96,071（注）１．従業員数は就業人員であり、執行役員を含み、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイトを含む。）は、年間の平均人員を（ ）外数で記載しております。２．当社の事業セグメントは、AIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の従業員数の記載はしておりません。 (2）労働組合の状況当社において労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。 (3）管理職に占める女性労働者の割合、男性労働者の育児休業取得率及び労働者の男女の賃金の差異 当社は、「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（2015年法律第64号）及び「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」（1991年法律第76号）の規定による公表義務に基づく公表項目としてこれらを選択していないため、記載を省略しております。 |
| 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等 | １【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 当社の経営方針、経営環境及び対処すべき課題等は、以下のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであります。 （１）経営方針 当社は、「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」をパーパスに掲げ、「企業と人がAIを自在に使いこなし、発展し続ける豊かな未来」の実現に向けて、「AIを搭載したソフトウエアの開発」と「デジタル組織の構築を支援するプログラムの提供」を主軸に、企業のAI活用/DX推進による成長を支援し、資本業務提携先とも連携しながら、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。 社会課題の解決にあたっては、様々な業界の顧客企業と協働・提携することで、多様な産業・社会課題を発見し、その革新を実現し続けることを目指して事業を推進しております。こうして各業界・様々な顧客との産業課題・社会課題解決を推進して得られた知見をもとに、AIを用いたサービス、プロダクトの開発・提供を行うことで、継続的に革新的なサービスを創出し、より広範な社会の課題を解決することを目指しております。 （２）経営戦略 当社は、業務効率化等の新たな価値を創造するAIソリューションを提供できるというビジネスモデルを構築しており、当該ビジネスモデルの優位性の最大化をするための経営戦略を策定しております。 ①月間25万PV（当事業年度の月間PVの平均値）の自社メディア「AI Trend」、E資格講座の受講者の７期連続合格者数１位というブランド認知により効率的にリード顧客を獲得 ②ビルドアップコンテンツ間のシナジーで取引深耕しLTVの向上 ・様々なニーズ、レベルに応じたコンテンツを複合的に提供することで取引の深耕を図るとともに、継続率を高める。例えば、新卒者向けの研修を行った上で、次の取り組みとして部長クラスの研修を行うなど ③「ビルドアップユニット」で顧客のリテラシーを高めると共に顧客の理解を深め「AIソフトウエアユニット」で更に取引を深耕。同時にコアモジュールの性能向上 ・「ビルドアップユニット」で顧客のビジネス構造の理解を深めた上で、実現場で実装できるAIソフトウエアを提供し、更なる継続率の上昇及びLTVの上昇を図る ・AIソフトウエアの開発・提供に関わるアルゴリズム構築ノウハウを蓄積することによりコアモジュールの性能向上を図る ・AIソフトウエアの開発に際しては、「AVILEN DS-Hub」を活用することで、先端AI技術者のリソースと安定した採用ルート確保 ④「AIソフトウエアユニット」で開発されたパッケージ型ソフトウエアを横展開 ・「ChatMee」や「AI Seed」のようなSaaS型等のパッケージ型ソフトウエアを顧客企業や資本業務提携先と共に共同開発・拡販 （３）経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等 当社は、より高い成長性及び収益性を確保する観点から、売上高成長率及び営業利益率を重要な経営指標と捉えております。また、売上高の継続的かつ累積的な増加を実現するため、継続率を重要な指標としております。なお、2022年12月期から2023年12月期にかけての売上高成長率は27.0%、2023年12月期の営業利益率は18.5%、2023年12月期の継続率は76.7％（2022年12月期に100万円以上の取引を行った法人顧客の内、2023年12月期も取引を行った法人顧客）となっております。 （４）経営環境 国内のAIビジネス市場は2021－2027年の間に1.2兆円から2.0兆円に拡大（出典：株式会社富士キメラ総研「2022年人工知能ビジネス総調査」）、DX市場は2020年度に1.4兆円から2030年度に5.2兆円まで拡大する（出典：株式会社富士キメラ総研「2022デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」）と予測されております。一方で、日本企業のDX人材の確保については、「量」が不足していると回答している割合（「大幅に不足している」と「やや不足している」を足した割合）が83.5%という状況（出典：独立行政法人情報処理推進機構「DX白書」）であり、更には2030年にはAI人材の需給ギャップは12.4万人になると予想（出典：みずほ情報総研株式会社「IT人材需給に関する調査」）されております。日本企業は、DX推進のために必要となる人材要件を明らかにし、人材のスキル評価や処遇といったマネジメント制度の整備をする必要があると共に、その上で、採用や外部人材の活用だけでなく、社員の人材育成（リスキリング）といった人材確保のための施策の実施が求められている状況となっております。 （５）優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題①業界及び顧客基盤の拡張 持続的な成長のためには業界や顧客基盤の拡張が必要となります。当社の優位性は「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」、「④高いブランド認知による顧客獲得能力」であり、これらの競争優位性は特定業界に限定されず幅広い業界において発揮されます。当社は既存の業界及び顧客で積み上げた実績や知見を活用することで継続的に成長を続けてまいります。 ②一顧客当たり売上高の向上と契約の長期化 当社は、様々な業界の顧客に対し、ビジネスプロセスへのAI実装・データ利活用の支援（「AIソフトウエアユニット」）、組織のDXアセスメントやDXロードマップの策定、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の支援（「ビルドアップユニット」）を実施しております。初期的には課題の特定、概念検証等を行い、それらの結果を踏まえて具体的なサービスの提供、AIアルゴリズムの実装や運用へと領域を拡充いたします。従いまして、その成果に応じて、顧客企業との契約期間が長期化することが見込まれております。また、前年度から契約が継続した顧客との取引は、「ビルドアップユニット」におけるコンテンツ間での取引拡充、「AIソフトウエアユニット」においては、より高度なAIモデルの実装や運用が必要になることが多いため、結果として一顧客当たり売上高は上昇する傾向にあります。 ③既存パッケージ型ソフトウエアの強化と新規パッケージ型ソフトウエアの開発 当社はこれまで資本業務提携先の企業や各業界の上場企業をはじめとした企業に対するAI実装・データ利活用の支援を通じて、「AI Seed」や「ChatMee」といったパッケージ型ソフトウエアを開発・提供してきました。今後は既存パッケージ型ソフトウエアの強化と新規パッケージ型ソフトウエアの開発が課題となりますが、そのために、開発体制の強化及び資本業務提携先との連携深化を進めてまいります。 ④技術とビジネス双方において優れた人材の育成 持続的な成長のためには、技術面及びビジネス面の双方で優れた人材が必要となり、人材の確保と育成が課題となってまいります。当社には、AIアルゴリズムの構築等の技術面の豊富な知見を有するデータサイエンティストやエンジニアに加え、AIを活用した具体的な解決策の提示や難易度の高いAIプロジェクトのマネジメント等のビジネス面での執行能力を有するコンサルタントが在籍しております。更には「AVILEN DS-Hub」を通じた採用も行うことで、今後も、技術面及びビジネス面の双方の課題を解決できる能力を持つ人材の育成・採用に投資を継続してまいります。 ⑤非連続な成長を支える事業資金の確保 当社は安定的にキャッシュ・フローを創出しているため、過去において第三者割当増資等の資金調達を必要としてきませんでしたが、今後の更なる事業拡大に伴う人材獲得や経営基盤の強化、非連続な成長のためのM&A等のアクション等のために、戦略的な資金調達を検討していく方針です。 |
| 事業等のリスク | ３【事業等のリスク】 本書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性を、以下に記載しております。また、必ずしもリスク要因に該当しない事項についても、投資者の判断上、重要であると考えられる事項については、積極的な情報開示の観点から記載しております。当社は、これらのリスクの発生可能性を認識した上で、発生の回避及び発生した場合の迅速な対応に努める方針ではありますが、当社株式に関する投資判断は、本項及び本項以外の記載内容もあわせて慎重に検討した上で行われる必要があると考えております。 なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであり、将来において発生する可能性があるすべてのリスクを網羅するものではありません。 （１）事業環境に関するリスク① 技術革新について（発生可能性：中 、影響度：高 ） 当社は、各産業の大手企業とのプロジェクトにおいて蓄積されたAIに関する知見や独自のAIアルゴリズムをもとに、産業の共通課題の解決を目指しております。そのため、これらの技術やその周辺技術、またその技術を活用したソリューションが競争力の源泉となっており、急速な技術革新があった場合において、変化に対応する開発費や開発工数等が大幅に増加する可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は高くないと想定しております。当該リスクへの対応や更なる競争力の向上のため、継続的な情報収集、優秀なエンジニアやデータサイエンティストの採用や教育にも注力しております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業進捗や業績に影響を及ぼす可能性があります。 ② AIビジネス市場について（発生可能性：低 、影響度：高 ） 当社が属する国内のAIビジネス市場は2021－2027年の間に1.2兆円から2.0兆円に拡大（出典：株式会社富士キメラ総研「2022年人工知能ビジネス総調査」）、DX市場は2020年度に1.4兆円から2030年度に5.2兆円まで拡大する（出典：株式会社富士キメラ総研「2022デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」）と予測されております。市場拡大のペースの急速な鈍化や、当社のAIビジネスの競争優位性が発揮されないシナリオにおいては、市場が拡大した場合においても当社の成長ペースが市場拡大と相関しない可能性があります。また、AIビジネス市場の歴史は浅く、成熟した市場でないため、市場動向が大きく変動する可能性もありますが、その時期は想定されるものではないため現時点で短期的に顕在化するリスクは低いと想定しております。当該リスクへの対応として、単一の業界や顧客に依存しないよう、AIソリューションのラインナップの拡充や、顧客の属する業界の拡充を行っております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 競合他社について（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社は、AI関連領域において事業展開しておりますが、当該分野はその成長性から注目されており、多くの企業が参入しております。そのため、当社の競争力が低下する可能性がありますが、ChatGPTをはじめとする最新のテクノロジーを早期にサービス活用（当該テクノロジーを解説したビルドアップコンテンツの開発）するなどの施策を講じております。また、当社の競争力が低下する時期は想定されるものではないため現時点で短期的に顕在化するリスクは高くないと想定しております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ マクロ経済について（発生可能性：低 、影響度：中 ） 当社がサービスやソリューションを提供する主要顧客は、各産業の大手企業であり、国内外に事業を展開する大企業が中心であります。国内外の景気後退時において多くの主要顧客の経営状態や業績に大きな影響を及ぼす状況となった場合には、プロジェクトの新規獲得や横展開、既存契約の継続に影響を及ぼす可能性はありますが、当社の主要顧客の属する業界は様々であるため、そのリスクは分散されているものと認識しております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 外注先の確保について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社では「ビルドアップユニット」及び「AIソフトウエアユニット」において業務の一部を「AVILEN DS-Hub」所属のメンバー、協力会社に外注してサービスを提供しております。外注先において不測の事態が生じた場合、信頼関係を損なう事態が生じた場合には、新たな外注先の確保に時間を要する、新たな外注先が確保できない事態が想定され、サービスの円滑な提供が阻害され、当社の経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性があります。当該リスクは外注先との契約のみで完全に回避できるものではなく、顕在化した場合に、顕在リスクの規模等に応じた影響を蒙る可能性がありますが、その影響度について確定的な見積りを行うことは困難であると認識しております。当社としては、引き続き外注先の分散を図るとともに、定期的な面談機会を設ける等、外注先と良好な関係を維持、安定的な供給を受ける体制確保に努めること、適正な外注比率を維持することにより、リスクに対する影響度の低減を図る方針であります。 （２）事業内容に関するリスク① プロジェクトの進捗等について（発生可能性：中 、影響度：高 ） 当社では、AIソリューション導入前の課題特定や企画、PoC実施、本導入のシステム開発、導入後の継続的な運用保守等のプロジェクトを実施しており、フェーズに応じて収益を獲得しております。多数のプロジェクトが早期のフェーズで終了するような場合や、各フェーズにおいて想定以上に工数がかかる可能性はありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は高くないと想定しております。当該リスクへの対応として毎月月初に経営管理チームにおいても進捗管理をモニタリングする等、引き続きプロジェクト管理の徹底等を行い、想定以上に工数を要している場合は、適切に工数の見積修正を行ってまいりますが、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響（想定以上に工数を必要とした場合は採算が悪化。検収時期が後ろ倒しになった場合は売上計上時期も後ろ倒し等）を及ぼす可能性があります。 ② 今後の非連続な成長のための投資等について（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社は非連続な成長を続けるために、新規プロダクトの開発、戦略的な営業活動、新規事業への取り組み、人材の採用、M&A等の戦略的な投資が重要であると認識しております。いずれの投資等も当社の非連続な成長のために必要なものと認識しておりますが、安定的に収益を獲得できるまでには一定の期間が必要となることが想定され、短期的な利益率低下につながる可能性があります。また、外部環境の変化等により当初計画どおりに推移しない可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。当該リスクに対しては、リスクシナリオを慎重に検討し投資等を行うことで、そのリスクの低減に努める方針であります。 ③ 新規ソリューションの開発・提供について（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社では産業共通の課題を解決する新規AIソリューションの開発を行っており、これらのAIソリューションを産業内外に横展開することで、事業規模拡大を見込んでおります。しかしながら、横展開が想定どおりに進まない場合や、横展開する際の導入工数が想定以上となる可能性があり、また、産業内外への横展開に際してAIソリューションにおけるアルゴリズムの精度向上のための産業固有のデータ蓄積が想定どおりに進まない可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は高くないと想定しております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 顧客との継続取引について（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社は顧客に対して継続的にサービスを提供しており、継続率は、2023年12月期は76.7％（2022年12月期に100万円以上の取引を行った法人顧客の内、2023年12月期も取引を行った法人顧客）となっております。継続顧客とは定期的に、商談だけなく情報共有等の面談機会を得るよう運用しておりますが、継続顧客との取引は長期契約に基づいて行われるものではなく、顧客に対する継続的な営業活動を実施した結果、顧客との様々な取引を実現することが可能になるため、何らかの事情で顧客ニーズの継続的な把握ができず、取引ができない場合は当社の業績や財政状況に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 経営成績の季節的な変動について（発生可能性：高 、影響度：低 ） 当社の主要サービスである「ビルドアップユニット」及び「AIソフトウエアユニット」では主要顧客の多くが３月末を事業年度末としているため、事業年度末までのサービス提供完了に向けて７月から12月にサービス提供開始を求められ、当社の事業年度末である12月に向けて売上高が増加する傾向にあります。そのため当社の売上高及び営業利益には一定の季節変動がありますが、「ChatMee」等のSaaSプロダクトによる継続収入増加により季節変動を低減していく方針です。 ⑥ ソフトウエア資産の減損について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社では、「ChatMee」、「AI Seed」、ビルドアップコンテンツの受講管理システムに係るソフトウエア（ソフトウエア仮勘定を含む）及びデータドリブン経営の基盤となる全社データ集約・可視化システムについては、将来の収益獲得又は費用削減が確実であると認められたものを資産計上しております。資産計上を行う場合は、取締役会にてリスクシナリオの慎重な検討をしておりますが、将来収益計画の下方修正または開発計画の遅延・コスト増等により、投資回収計画が当初計画に達しない見込みとなった場合には、相当の減損による損失が発生するリスクがあります。その場合には、当社の業績や財政状態に影響を及ぼす可能性があります。 ⑦ AI資格対策講座について（発生可能性：低 、影響度：中 ） 当社は一般社団法人日本ディープラーニング協会（以下、「JDLA」）の正会員であり、当社が提供しているAI資格対策講座のうち、「全人類がわかるE資格コース」はJDLAから認定を受けております。E資格はJDLAが主催するエンジニア資格であり、当該試験を受講するにあたっては、JDLA認定プログラムを一定期間に修了していることが求められております。当社は今後もJDLAへの加入を継続するとともに、有益な講座を提供し続ける方針ではありますが、何等かの事情により、万が一当社がJDLAから離脱する場合や、講座の認定の取り消しがなされるような場合にはE資格にかかる講座の提供ができなくなることにより、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 （３）コンプライアンスに関するリスク① 訴訟について（発生可能性：低 、影響度：高 ） 当社は本書提出日現在において、当社が当事者として提起されている訴訟はありません。リスク管理・コンプライアンス規程を整備して役職員へ周知すること等により法令違反などの発生リスクの低減に努めておりますが、当社又は当社役職員を当事者とした訴訟が発生した場合には、その訴訟の内容や進行状況によっては、当該訴訟に対する金銭的な負担の発生や、当社又は当社役職員のレピュテーションが悪化して当社の社会的信用が毀損されるなど、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。なお、訴訟の発生についてはその時期及び顕在化の可能性を予見できるものではありません。 ② 情報セキュリティ体制について（発生可能性：低 、影響度：高 ） 当社は、業務において顧客の機密情報及び顧客が保有する個人情報が含まれるデータを取扱う場合があります。人為的なミスや不正アクセスによる情報漏えいが発生する可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。当該リスクに対応するため、社内にて情報セキュリティ委員会を毎月開催し、情報セキュリティ体制や情報管理体制を構築するとともに、2020年５月に情報セキュリティマネジメントシステム（ISO 27001）の認証を取得し、2022年８月にはプライバシーマークを取得しております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、顧客への損害賠償や当社の社会的信用の失墜等により、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 知的財産管理について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社は知的財産権を重要な資産と捉えて、必要に応じて事業に関する知的財産権の保護に努めております。また、当社による第三者の知的財産権侵害の可能性についても、調査可能な範囲で対応を行っております。当社が認識せずに他社の特許を侵害した場合には、損害賠償請求、使用差止請求またはロイヤリティの支払要求が発生する可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。しかしながら、当社の事業領域に関する第三者の知的財産権の完全な把握は困難であり、当該リスクが顕在化した場合には当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 法的規制について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 現在、当社が営むAIソリューション事業そのものを規制する法令はありませんが、事業の運営においては「著作権法」、「不当景品類及び不当表示防止法」、「特定商取引に関する法律」、「個人情報の保護に関する法律」等、多数の法令等により、規制を受けています。当社では、これらの法令を遵守するために、顧問弁護士との情報交換等含め、コンプライアンス体制の整備等を含む管理体制充実に取り組んでおります。しかしながら、将来において、このような法令の制定や改正、監督官庁による行政処分、新たな規制の策定又は改定等により、当社の事業が新たな制約を受け、又は既存の規制が強化された場合には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 （４）事業運営に関するリスク① 人材の確保及び育成について（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社が今後も持続的な高成長を続けるためには、優秀な人材の確保・育成が必要不可欠であります。当社の求める水準に合致する人材の確保及び育成が計画どおりに進まない可能性や退職者の増加により必要な人員を維持することができない可能性がありますが、当該リスクが短期的及び中長期的に顕在化する可能性は高くないと想定しております。当該リスクに対応するため、積極的な採用活動を進めるとともに、人材の育成も進めており、また外部の業務委託者との連携を強化することでリソースの確保にも努めております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ② システム障害について（発生可能性：低 、影響度：高 ） 当社の事業は、サービスの基盤をインターネット通信網に依存しているため、自然災害や事故等によりインターネット通信網が遮断された場合や、アクセス急増に伴いサーバーがダウンするような場合には、当社サービス提供に支障が生じる場合があります。また、外部からの不正アクセス等によって、当社システムに重大な影響が出る場合があり、大規模なシステム障害が発生した場合等には、当社の業績及び事業運営に重要な影響を及ぼす可能性があります。当社では、このようなシステム障害等に備え、定期的バックアップ、稼働状況の常時監視、不正アクセス防止のためのセキュリティ強化、原則月次での不正アクセスチェック等のリスク対応策を講じております。 ③ 社歴が浅いことについて（発生可能性：中 、影響度：中 ） 当社は2018年８月に設立された社歴の浅い企業となります。当社は今後もIR活動などを通じて経営状態を積極的に開示してまいりますが、当社の過年度の経営成績は期間業績比較を行うための十分な材料とはならず、過年度の実績のみでは今後の業績を判断する情報としては不十分である可能性があります。 ④ 小規模組織であることについて（発生可能性：低 、影響度：中 ） 当社は、2023年12月31日現在において、取締役５名、監査役３名、従業員54名と小規模な組織となっており、内部管理体制は事業の拡大及び従業員の増加に合わせて整備を進めております。適切な人材確保や配置ができず組織的な対応が困難となる場合や、事業規模に応じた事業体制、内部管理体制の構築が追いつかない可能性はありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。当該リスクに対応するため今後もより一層の人員充実を図る予定ですが、当該リスクが顕在化した場合には当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 内部管理体制について（発生可能性：低 、影響度：中 ） 当社では、企業価値の持続的な増大を図るためにコーポレート・ガバナンスが有効に機能することが不可欠であると認識しておりますが、事業の急速な拡大により、十分な内部管理体制の構築が追いつかないという状況が生じる場合には、適切な業務運営が困難となり、当社の業績及び事業運営に影響を及ぼす可能性があります。当社では、業務の適正性及び財務報告の信頼性の確保、健全な倫理観に基づく法令遵守の徹底が必要と認識しており、組織規模や環境に応じた管理人員の増員を図り、業務の自動化、効率化、各種研修などの教育により、管理体制の充実に努めております。 ⑥ 大規模な災害等に関するリスク（発生可能性：低 、影響度：中 ） 当社は、テレワークが可能な体制を構築しており、大規模な地震、台風、津波等の自然災害、火災、停電、未知の感染症の拡大等が発生した場合でも事業継続が可能となっております。これらの災害等が長期間に及ぶ場合には、顧客企業や当社の顧客ターゲットとなる企業の経営判断・事業運営に大きな影響を与える可能性がありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。当該リスクに対応するため、顧客及び顧客の属する業界の拡充を行っておりますが、当該リスクが顕在化した場合に、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑦ 特定の人物への依存について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社代表取締役である高橋光太郎は、当社の創業メンバーであり、経営方針や事業戦略の決定において重要な役割を果たしております。現状において、何らかの理由により高橋光太郎が当社の業務を継続することが困難になった場合には次の代表取締役が就任するまでの期間やその後の定着までの期間において業務執行に支障をきたす可能性はありますが、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。当該リスクに対応するため、当社は特定の人物に過度に依存しない体制を構築するべく、執行役員の設置や積極的な情報共有等により経営組織の強化を図っております。しかしながら、当該リスクが顕在化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 （５）その他のリスク① 日本郵政キャピタル株式会社との関係について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社と日本郵政キャピタル株式会社は日本郵政グループ（日本郵政株式会社を頂点とする、同社及び同社のグループ会社を総称して以下「日本郵政グループ」という。）に対するDX推進を目的とし2022年３月22日付で資本業務提携を締結し、2022年３月29日付でジャフコＳＶ６投資事業有限責任組合及びジャフコＳＶ６－Ｓ投資事業有限責任組合から日本郵政キャピタル株式会社に対して当社株式の譲渡が行われたことにより、日本郵政キャピタル株式会社は当社発行済株式数の2.00％を保有する株主となりました。その後、さらなる関係強化のため2023年６月２日付で資本業務提携を締結し、2023年６月14日付でジャフコＳＶ６投資事業有限責任組合及びジャフコＳＶ６－Ｓ投資事業有限責任組合から日本郵政キャピタル株式会社に対して当社株式の譲渡が行われ日本郵政キャピタル株式会社は当社発行済株式数の20％超を保有する株主となり、本書提出日現在、当社のその他の関係会社に該当しております。また、日本郵政キャピタル株式会社の100％親会社は、日本郵政株式会社であり、当社のその他の関係会社に該当します。 当社と日本郵政グループの間では、当社が有するデータサイエンティストやエンジニア等専門家人材による役務の提供や、日本郵政グループと当社で開発したDX人材育成教材の提供等がありますが、一般取引先と同様の決裁権限及び条件にて実施しており、取引の適正性を確保しております。また、関連当事者との取引については、関連当事者取引管理規程に従って、取締役会における取引結果の定期モニタリング及び新規取引の事前承認を行うこととしております。本書提出日現在、日本郵政グループからの役員の派遣等の人的関係はありません。さらに、当社の事業遂行において、日本郵政グループの事前承認又は事前報告を必要とする事項はなく、日本郵政グループと事業領域は相違していることから、当社の独立性及び自立性は確保されていると認識しており、今後についても同様の関係性を維持する方針です。 現在、日本郵政グループとの関係は良好ですが、仮に関係が悪化するような事態が発生した場合、当社に対する日本郵政グループ関連の取引の減少等により当社の経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性があります。当社は、今後もサービス品質の維持向上を図り日本郵政グループの期待に応え、良好な関係維持に努めてまいります。 ② ストック・オプションによる株式価値希薄化について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社は、役員、従業員に対するインセンティブ等を目的としたストック・オプション制度を採用しております。また、今後もストック・オプション制度を活用していくことを予定しており、現在付与している新株予約権に加え、今後新たに付与される新株予約権について行使が行われた場合は、既存株主が有する株式価値及び議決権割合が希薄化する可能性があります。新たに付与される新株予約権について、その時期は想定されるものではありませんが、現在付与している新株予約権については短期及び中期において一定程度が行使され当該リスクが顕在化するものと想定しております。なお、本書提出日現在における新株予約権による潜在株式数は299,730株であり、発行済株式数6,050,000株の4.95％に相当しております。 ③ 配当政策について（発生可能性：低 、影響度：低 ） 当社は、株主に対する利益還元を経営上の重要課題と認識しておりますが、財務体質の強化に加えて事業拡大のための内部留保の充実等を図り、収益力強化のための投資に充当することが株主に対する最大の利益還元につながるものと考え、創業以来配当を実施しておりません。今後においては、業績・財務状況及び事業環境等を勘案したうえで、株主への利益配当を検討していく方針でありますが、持続的な成長に向けた投資を戦略的に実行する場合や当社の事業が計画どおり推移しない場合など、配当を実施できない可能性があります。なお、その時期は想定されるものではなく当該リスクが短期的に顕在化する可能性は低いと想定しております。 |
| 経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析 | ４【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 (1）経営成績等の状況の概要 当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー（以下「経営成績等」という。）の状況の概要は次のとおりであります。 ① 経営成績の状況 当社は「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」をパーパスに掲げ、「企業と人がAIを自在に使いこなし、発展し続ける豊かな未来」の実現に向けて、「AIを搭載したソフトウエアの開発」と「デジタル組織の構築を支援するプログラムの提供」を主軸に、企業のAI活用/DX推進による成長を支援してきました。 AI業界を取り巻く事業環境については、生成AIをはじめとしたAI利活用に対して各企業の注目度が一層高まっております。株式会社三菱ＵＦＪ銀行に対しては、2023年11月に生成AI活用による業務改革を支援するためのChatGPTアイデアソンを開催し、実務における活用事例163件を創出しました。昨今の技術の飛躍的進歩は、AIソフトウエア開発も含め当社のビジネスにとって追い風となっております。 また、2023年６月に資本業務提携を締結した株式会社大塚商会等との連携を更に加速させるために、株式会社大塚商会の経営層を含む全社員約8,600人に対し、日本e-Learning大賞「生成AI特別部門」を受賞したChatGPTビジネス研修を提供いたしました。今回の研修を通じて得られた商材の深い理解及び生成AI活用スキルの向上は、当社の「ビルドアップパッケージ」及び、当社のコアモジュールである「Instructea」と「ChatGPT」を組み合わせたChatGPT活用プラットフォームの「ChatMee（SaaS）」等のAVILENサービスの更なる販売促進に寄与する見込みです。 当事業年度（2023年１月１日から2023年12月31日まで）においては、AIソフトウエアユニット及びビルドアップユニットにおける顧客数・プロジェクト数は堅調に推移し、売上高は順調に推移いたしました。以上の結果、当事業年度は、売上高929,587千円（前事業年度比27.0％増）、営業利益171,930千円（前事業年度比55.8％増）、経常利益162,475千円（前事業年度比46.8％増）、当期純利益114,725千円（前事業年度比45.0％増）となりました。なお、当社はAIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しておりますが、当社の販売実績を主な内訳に区分した売上高は、AIソフトウエアユニットは486,111千円（前事業年度比83.4％増）、ビルドアップユニットは443,476千円（前事業年度比5.0％減）となっております。 ② 財政状態の状況（資産） 流動資産は532,827千円となり、前事業年度末に比べ175,605千円増加いたしました。これは、主に受注の増加に伴い、売掛金及び契約資産が105,681千円増加したことによるものであります。 固定資産は92,126千円となり、前事業年度末に比べ33,624千円増加いたしました。これは、主にソフトウエア開発の進捗に伴い、無形固定資産が37,043千円増加したことによるものであります。 この結果、当事業年度末における資産合計は624,954千円となり、前事業年度末に比べ209,229千円増加いたしました。（負債） 流動負債は209,249千円となり、前事業年度末に比べ2,085千円減少いたしました。 固定負債は該当ありません。 この結果、当事業年度末における負債合計は209,249千円となり、前事業年度末に比べ2,085千円減少いたしました。（純資産） 純資産は415,705千円となり、前事業年度末に比べ211,315千円増加いたしました。これは、主に上場に伴う新株発行により資本金が48,760千円、資本剰余金が48,760千円それぞれ増加したこと及び当期純利益114,725千円の計上により利益剰余金が増加したことによるものであります。 ③ キャッシュ・フローの状況 当事業年度末における現金及び現金同等物は、前事業年度末に比べ54,501千円増加し、282,500千円となりました。 当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は以下のとおりであります。 （営業活動によるキャッシュ・フロー） 営業活動の結果得られた資金は12,813千円となりました。これは主に税引前当期純利益162,350千円の一方で、売上高の順調な推移を背景に売上債権および契約資産の増加額105,681千円等によるものであります。 （投資活動によるキャッシュ・フロー） 投資活動の結果使用した資金は45,468千円となりました。これは主にソフトウエアの開発進捗を背景とした無形固定資産の取得による支出45,100千円等によるものであります。 （財務活動によるキャッシュ・フロー） 財務活動の結果得られた資金は87,295千円となりました。これは主に株式の発行による収入97,520千円等によるものであります。 ④ 生産、受注及び販売の実績ａ．生産実績 生産に該当する事項がありませんので、生産実績に関する記載はしておりません。 ｂ．受注実績 提供するサービスの性格上、受注実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。 ｃ．販売実績 当社は、AIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しておりますが、当事業年度の販売実績をサービス区分別に示すと、次のとおりであります。サービス区分当事業年度（自 2023年１月１日至 2023年12月31日）前年同期比（％）AIソフトウエアユニット（千円）486,11183.4ビルドアップユニット（千円）443,476△5.0合計（千円）929,58727.0（注）１．AIソリューション事業はAIソフトウエアユニットとビルドアップユニットの２つにより構成されております。２．販売実績に著しい変動がありました。これは、旺盛な新規受注が期待できる良好な事業環境が継続する中、AIソフトウエアユニットでは、幅広い産業へのAIアルゴリズム開発の推進が寄与したことによるものであります。３．主な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は次のとおりであります。なお、当事業年度の三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社については、当該割合が100分の10未満のため注記を省略しております。相手先前事業年度（自 2022年１月１日至 2022年12月31日）当事業年度（自 2023年１月１日至 2023年12月31日）金額（千円）割合（％）金額（千円）割合（％）三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社104,35614.3－－ (2）経営者の視点による経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容経営者の視点による当社の経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容は、次のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において判断したものであります。 ① 重要な会計方針、会計上の見積り及び当該見積りに用いた仮定 当社の財務諸表は、我が国において一般に公正妥当と認められている企業会計の基準に基づいて作成されております。この財務諸表の作成にあたっては、当事業年度末における財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に影響を与えるような見積り、予測を必要としております。当社は、過去の実績値や状況を踏まえ合理的と判断される前提に基づき、継続的に見積り、予測を行っております。しかしながら実際の結果は、見積り特有の不確実性があるため、これらの見積りと異なる場合があります。 当社の財務諸表を作成するにあたって採用する重要な会計方針につきましては、「第５ 経理の状況 １ 財務諸表等 （１）財務諸表 注記事項 （重要な会計方針）」に記載しております。 また、会計上の見積り及び当該見積りに用いた仮定のうち、重要なものは次のとおりであります。 （繰延税金資産の回収可能性） 当社は、「繰延税金資産の回収可能性に関する適用指針」に基づき、一時差異等加減算前課税所得の見積額に基づいて、一時差異等のスケジューリングを行い、回収可能性を判断した上で繰延税金資産を認識しております。なお、スケジューリング不能な将来減算一時差異については、評価性引当額としております。繰延税金資産の回収可能性に用いられる将来の課税所得の見積りは、事業計画を基礎としており、業界環境や収益動向等を考慮の上で設定した売上予測をその主要な仮定としております。繰延税金資産の回収可能性は将来の課税所得の見積りに依存するため、その見積りの前提とした条件や仮定に変更が生じた場合、翌事業年度の財務諸表において繰延税金資産及び法人税等調整額の金額に重要な影響を与える可能性があります。 ② 経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容（売上高） 170社の新規法人顧客（2023年12月期に初めて取引開始した法人顧客）の獲得、DX組織開発コンテンツ間シナジー、ビルドアップユニットからAIソフトウエアユニットへの循環によるLTVの拡大、「ChatMee」の外販開始等により、ビルドアップユニットは443,476千円、AIソフトウエアユニットは486,111千円の売上となりました。 以上の結果、当事業年度の売上高は929,587千円（前事業年度比27.0％増）と前期を大幅に上回りました。（売上原価、売上総利益） 顧客から収益を獲得するプロジェクトに従事する人員の人件費が売上原価の大部分を占めており、プロジェクトの増加により、当事業年度の売上原価は277,779千円（前事業年度比16.5％増）と売上高と同様に前期を大幅に上回りました。 以上の結果、売上総利益は、651,808千円(前事業年度比32.0％増)と増加しました。（販売費及び一般管理費、営業利益） 人材関連費用に関して人材採用を積極的に実施したことにより給料及び手当が61,234千円増加したことを主要因として、販売費及び一般管理費は479,877千円(前事業年度比25.2％増)となりました。 以上の結果、営業利益は171,930千円（前事業年度比55.8％増）となりました。（営業外損益、経常利益） 営業外収益は、907千円となりました。 営業外費用は、主に上場関連費用の支払により10,363千円となりました。 以上の結果、経常利益は162,475千円（前事業年度比46.8％増）となりました。（特別損益、当期純利益） 特別利益は、新株予約権の失効による戻入益により930千円となりました。 特別損失は、ソフトウエアに係る減損損失により1,054千円となりました。 以上の結果、当期純利益は114,725千円(前事業年度比45.0％増)となりました。 なお、当社は、AIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。 財政状態の分析及びキャッシュ・フローの分析は、前述の「（１）経営成績等の状況の概況」に含めて記載しております。 ③ 資本の財源及び資金の流動性に係る情報 当社の主な資金需要は、AI関連開発活動に関する人件費及びそれ以外の営業活動や本社部門等に関わる人件費、また、経費等の販売費及び一般管理費等となっております。これらについては、現時点では自己資金で賄っており、基本的には今後も自己資金または営業活動によるキャッシュ・フローを充当する方針であります。 ④ 経営方針、経営戦略、経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等 当社は、共同研究開発や初期導入フェーズにおける課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型（非継続）の収益と、DX組織開発コンテンツにおけるフロー型（非継続）の収益を得ておりますが、DX組織開発コンテンツ受注後にAIアルゴリズムを行うといった取引、顧客における各部門（ITシステム部や人事部等）における複合的な取引、新卒研修等を提供するサービスの性質から継続的な取引を獲得できております。そのため、売上高成長率及び営業利益率といった基礎的な指標に加えて、幅広い産業への事業展開や売上高の継続的かつ累積的な増加を実現するため、継続率を重要な指標としております。 当社の特徴的な比率である継続率については、2023年12月期は76.7％（2022年12月期に100万円以上の取引を行った法人顧客の内、2023年12月期も取引を行った法人顧客）の水準であり、今後もこの比率の上昇に努めてまいります。 ⑤ 経営成績に重要な影響を与える要因について 経営成績に重要な影響を与える要因については、「３ 事業等のリスク」に記載のとおりであります。 |
| 経営上の重要な契約等 | ５【経営上の重要な契約等】 （資本業務提携）（日本郵政キャピタル株式会社との資本業務提携契約） 当社は、2023年５月29日開催の取締役会において、日本郵政キャピタル株式会社（以下、当社と併せて「両社」という。）との間で資本業務提携（以下、「本資本業務提携」という。）等に関する合意書を締結することを決議いたしました。 当社と日本郵政キャピタル株式会社との間の2022年３月22日付「資本業務提携等に関する合意書」の締結以降、日本郵政キャピタル株式会社が属する日本郵政グループ（日本郵政株式会社を頂点とする、同社及び同社のグループ会社を総称して以下「日本郵政グループ」という。）全体のDX推進のための各種施策に、日本郵政グループにおける横断的かつ一体的なDXの推進に取り組んでまいりました。本資本業務提携は、これらの取り組みをより一層拡大させ、両社の企業価値を向上させることを目的とするものであります。 本資本業務提携に係る契約の内容は次のとおりであります。相手方名称契約の名称契約内容契約締結日日本郵政キャピタル株式会社資本業務提携等に関する合意日本郵政キャピタル株式会社は以下の各号に掲げる業務の提供を希望する日本郵政グループに属する各社に対して、当社が当該業務を提供できるよう努力を行うものとする。１．当社が有するデータサイエンティストやエンジニア等専門家人材による優先的な役務の提供２．日本郵政グループ各社と当社で開発したDX人材育成教材の提供その他：当社取締役（高橋、大川、錦）の経営専念義務等2023年６月２日 （株式会社大塚商会との資本業務提携契約） 当社は、2023年６月22日開催の取締役会において、株式会社大塚商会（以下、当社と併せて「両社」という。）との間で資本業務提携（以下、「本資本業務提携」という。）に係る契約を締結することを決議いたしました。 本資本業務提携は、株式会社大塚商会の強固な顧客基盤及び幅広いIT関連サービスと、当社のAI関連開発技術及びDX・AI人材育成のノウハウを組み合わせることで、両社が提供する付加価値のさらなる向上を図り、両社の企業価値を向上させることを目的とするものであります。 本資本業務提携に係る契約の内容は次のとおりであります。相手方名称契約の名称契約内容契約締結日株式会社大塚商会資本業務提携契約株式会社大塚商会は以下の各号に掲げる業務の提供を希望する同社及び同社顧客に対して、当社が当該業務を提供できるよう努力を行うものとする。１．当社が有するデータサイエンティストやエンジニア等専門家人材による優先的な役務の提供２．当社が有するDXプロダクト・サービスの提供その他：当社取締役（高橋、大川、錦）の経営専念義務等2023年６月27日 |
| 研究開発活動 | ６【研究開発活動】 該当事項はありません。 |
| 設備投資等の概要 | １【設備投資等の概要】 当事業年度において実施した設備投資の総額は45,468千円であり、その主な内容は、開発中の自社利用目的のソフトウエアを中心とした無形固定資産45,100千円であります。また、当事業年度において重要な設備の除却、売却等はありません。 なお、当社はAIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。 |
| 主要な設備の状況 | ２【主要な設備の状況】 当社における主要な設備は以下のとおりであります。2023年12月31日現在 事業所名(所在地)設備の内容帳簿価額（千円）従業員数（人）建物工具、器具及び備品一括償却資産ソフトウエアソフトウエア仮勘定合計本社(東京都中央区)本社事務所0432－23,38735,73459,55454(7)（注）１．本社建物は賃貸物件であり、年間賃借料は21,351千円であります。２．当社は、AIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。３．現在休止中の主要な設備はありません。４．従業員数は就業人員であり、執行役員を含み、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイトを含む。）は、年間の平均人員を（ ）外数で記載しております。 |
| 設備の新設、除却等の計画 | ３【設備の新設、除却等の計画】 (1）重要な設備の新設該当事項はありません。 (2）重要な設備の除却等該当事項はありません。 |
| 設備投資額、設備投資等の概要 | 45,468,000 |
Employees
| 平均年齢（年）、提出会社の状況、従業員の状況 | 30 |
| 平均勤続年数（年）、提出会社の状況、従業員の状況 | 2 |
| 平均年間給与、提出会社の状況、従業員の状況 | 6,071,000 |
Investment
| 株式の保有状況 | （５）【株式の保有状況】 ① 投資株式の区分の基準及び考え方 投資株式を保有しておりません。 ② 保有目的が純投資目的以外の投資株式 該当事項はありません。 ③ 保有目的が純投資目的の投資株式 該当事項はありません。 |
Shareholders
| 大株主の状況 | （６）【大株主の状況】 2023年12月31日現在 氏名又は名称住所所有株式数（株）発行済株式（自己株式を除く。）の総数に対する所有株式数の割合（％） 日本郵政キャピタル株式会社東京都千代田区大手町二丁目３番１号1,319,95021.81 株式会社大塚商会東京都千代田区飯田橋二丁目18番４号1,140,00018.84 ジャフコＳＶ６投資事業有限責任組合東京都港区虎ノ門一丁目23番１号635,56010.50 崔 一鳴東京都江東区405,0006.69 日本マスタートラスト信託銀行株式会社（信託口）東京都港区浜松町二丁目11番３号251,5004.15 株式会社日本カストディ銀行（信託口）東京都中央区晴海一丁目８番12号236,6003.91 大川 遥平東京都港区207,0003.42 ジャフコＳＶ６－Ｓ投資事業有限責任組合東京都港区虎ノ門一丁目23番１号158,9402.62 吉田 拓真埼玉県川口市108,0001.78 高橋 光太郎神奈川県横浜市青葉区99,0001.63計－4,561,55075.40 |
| 株主数－金融機関 | 7 |
| 株主数－金融商品取引業者 | 21 |
| 株主数－外国法人等－個人 | 5 |
| 株主数－外国法人等－個人以外 | 28 |
| 株主数－個人その他 | 2,638 |
| 株主数－その他の法人 | 69 |
| 株主数－計 | 2,768 |
| 氏名又は名称、大株主の状況 | 高橋 光太郎 |
| 株主総会決議による取得の状況 | （１）【株主総会決議による取得の状況】 該当事項はありません。 |
| 株主総会決議又は取締役会決議に基づかないものの内容 | （３）【株主総会決議又は取締役会決議に基づかないものの内容】 該当事項はありません。 |
Shareholders2
| 発行済株式及び自己株式に関する注記 | １．発行済株式の種類及び総数並びに自己株式の種類及び株式数に関する事項 当事業年度期首株式数（株）当事業年度増加株式数（株）当事業年度減少株式数（株）当事業年度末株式数（株）発行済株式 普通株式25,500,0004,550,00024,000,0006,050,000Ａ種種類株式4,500,000－4,500,000－合計30,000,0004,550,00028,500,0006,050,000（変動事由の概要） 普通株式の発行済株式の増減数 2023年６月27日付のＡ種種類株式の普通株式への転換による増加 4,500,000株 2023年７月20日付の株式併合による減少 24,000,000株 2023年９月26日付の有償一般募集（ブックビルディング方式）による増加 50,000株 Ａ種種類株式の発行済株式の増減数 2023年６月27日付のＡ種種類株式の普通株式への転換による減少 4,500,000株 |
Audit1
| 監査法人１、個別 | 有限責任監査法人トーマツ |
| 独立監査人の報告書、個別 | 独立監査人の監査報告書 2024年３月29日株式会社ＡＶＩＬＥＮ 取締役会 御中 有限責任監査法人トーマツ 東京事務所 指定有限責任社員業務執行社員 公認会計士酒井 博康 指定有限責任社員業務執行社員 公認会計士柴田 勝啓 ＜財務諸表監査＞監査意見 当監査法人は、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づく監査証明を行うため、「経理の状況」に掲げられている株式会社ＡＶＩＬＥＮの2023年1月1日から2023年12月31日までの第6期事業年度の財務諸表、すなわち、貸借対照表、損益計算書、株主資本等変動計算書、キャッシュ・フロー計算書、重要な会計方針、その他の注記及び附属明細表について監査を行った。 当監査法人は、上記の財務諸表が、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計の基準に準拠して、株式会社ＡＶＩＬＥＮの2023年12月31日現在の財政状態並びに同日をもって終了する事業年度の経営成績及びキャッシュ・フローの状況を、全ての重要な点において適正に表示しているものと認める。 監査意見の根拠 当監査法人は、我が国において一般に公正妥当と認められる監査の基準に準拠して監査を行った。監査の基準における当監査法人の責任は、「財務諸表監査における監査人の責任」に記載されている。当監査法人は、我が国における職業倫理に関する規定に従って、会社から独立しており、また、監査人としてのその他の倫理上の責任を果たしている。当監査法人は、意見表明の基礎となる十分かつ適切な監査証拠を入手したと判断している。 監査上の主要な検討事項 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属監査上の主要な検討事項の内容及び決定理由監査上の対応 株式会社ＡＶＩＬＥＮ（以下、「会社」）は、財務諸表注記（収益認識関係）に記載の通り、AIソフトウエアユニット及びビルドアップユニットの2つのユニットを展開しており、それぞれの収益の金額は486,111千円、443,476千円といずれも重要なユニットとなっている。 AIソフトウエアユニットにおけるサービスの内容は様々であって、顧客に応じた契約内容となっていることから契約の個別性が高い。また、ビルドアップユニットにおいてもコンテンツや提供期間は様々であって、特に法人向けのコンテンツは顧客に合わせてカスタマイズされているケースも存在し契約内容は多岐にわたる。 会社は各契約について、販売管理システム等で管理されている販売価額、契約期間、請負または準委任の契約区分等の主要な条件をスプレッドシートに集約し、当該スプレッドシートに基づいて収益を計上している。しかしながら、契約内容が多岐にわたることから、スプレッドシートにおいて契約条件を誤って認識することによって、収益の計上額または期間帰属を誤るリスクがある。 以上より、当監査法人は収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属を監査上の主要な検討事項に該当するものと判断した。 当監査法人は、収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属を検討するため、主として以下の監査手続を実施した。(1)内部統制の評価 販売管理プロセスについて整備状況及び運用状況の有効性を評価した。・収益計上スプレッドシートの金額及び期間按分の正確性を確認し、承認する内部統制について統制実施者に対する質問及び関連文書の閲覧を実施した。・販売管理システムのアクセス権管理、障害管理及び外部委託管理を含むIT全般統制について整備状況及び運用状況を評価した。評価にあたってはIT専門家を利用した。 (2)収益にかかる実証手続・販売管理システムから出力したデータと収益計上スプレッドシートのデータとの整合性を確かめた。・収益計上スプレッドシートで計算されている期間按分について監査人による再計算を実施した。・統計的サンプリングによって抽出したサンプルを対象として契約書、発注書及び入金証憑を閲覧した。・特に重要な取引については、顧客に取引確認状を送付し取引の発生及び期間帰属を確かめた。 その他の記載内容 その他の記載内容は、有価証券報告書に含まれる情報のうち、財務諸表及びその監査報告書以外の情報である。経営者の責任は、その他の記載内容を作成し開示することにある。また、監査役及び監査役会の責任は、その他の記載内容の報告プロセスの整備及び運用における取締役の職務の執行を監視することにある。 当監査法人の財務諸表に対する監査意見の対象にはその他の記載内容は含まれておらず、当監査法人はその他の記載内容に対して意見を表明するものではない。 財務諸表監査における当監査法人の責任は、その他の記載内容を通読し、通読の過程において、その他の記載内容と財務諸表又は当監査法人が監査の過程で得た知識との間に重要な相違があるかどうか検討すること、また、そのような重要な相違以外にその他の記載内容に重要な誤りの兆候があるかどうか注意を払うことにある。 当監査法人は、実施した作業に基づき、その他の記載内容に重要な誤りがあると判断した場合には、その事実を報告することが求められている。 その他の記載内容に関して、当監査法人が報告すべき事項はない。 財務諸表に対する経営者並びに監査役及び監査役会の責任 経営者の責任は、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計の基準に準拠して財務諸表を作成し適正に表示することにある。これには、不正又は誤謬による重要な虚偽表示のない財務諸表を作成し適正に表示するために経営者が必要と判断した内部統制を整備及び運用することが含まれる。 財務諸表を作成するに当たり、経営者は、継続企業の前提に基づき財務諸表を作成することが適切であるかどうかを評価し、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計の基準に基づいて継続企業に関する事項を開示する必要がある場合には当該事項を開示する責任がある。 監査役及び監査役会の責任は、財務報告プロセスの整備及び運用における取締役の職務の執行を監視することにある。 財務諸表監査における監査人の責任 監査人の責任は、監査人が実施した監査に基づいて、全体としての財務諸表に不正又は誤謬による重要な虚偽表示がないかどうかについて合理的な保証を得て、監査報告書において独立の立場から財務諸表に対する意見を表明することにある。虚偽表示は、不正又は誤謬により発生する可能性があり、個別に又は集計すると、財務諸表の利用者の意思決定に影響を与えると合理的に見込まれる場合に、重要性があると判断される。 監査人は、我が国において一般に公正妥当と認められる監査の基準に従って、監査の過程を通じて、職業的専門家としての判断を行い、職業的懐疑心を保持して以下を実施する。・ 不正又は誤謬による重要な虚偽表示リスクを識別し、評価する。また、重要な虚偽表示リスクに対応した監査手続を立案し、実施する。監査手続の選択及び適用は監査人の判断による。さらに、意見表明の基礎となる十分かつ適切な監査証拠を入手する。・ 財務諸表監査の目的は、内部統制の有効性について意見表明するためのものではないが、監査人は、リスク評価の実施に際して、状況に応じた適切な監査手続を立案するために、監査に関連する内部統制を検討する。・ 経営者が採用した会計方針及びその適用方法の適切性、並びに経営者によって行われた会計上の見積りの合理性及び関連する注記事項の妥当性を評価する。・ 経営者が継続企業を前提として財務諸表を作成することが適切であるかどうか、また、入手した監査証拠に基づき、継続企業の前提に重要な疑義を生じさせるような事象又は状況に関して重要な不確実性が認められるかどうか結論付ける。継続企業の前提に関する重要な不確実性が認められる場合は、監査報告書において財務諸表の注記事項に注意を喚起すること、又は重要な不確実性に関する財務諸表の注記事項が適切でない場合は、財務諸表に対して除外事項付意見を表明することが求められている。監査人の結論は、監査報告書日までに入手した監査証拠に基づいているが、将来の事象や状況により、企業は継続企業として存続できなくなる可能性がある。・ 財務諸表の表示及び注記事項が、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計の基準に準拠しているかどうかとともに、関連する注記事項を含めた財務諸表の表示、構成及び内容、並びに財務諸表が基礎となる取引や会計事象を適正に表示しているかどうかを評価する。 監査人は、監査役及び監査役会に対して、計画した監査の範囲とその実施時期、監査の実施過程で識別した内部統制の重要な不備を含む監査上の重要な発見事項、及び監査の基準で求められているその他の事項について報告を行う。 監査人は、監査役及び監査役会に対して、独立性についての我が国における職業倫理に関する規定を遵守したこと、並びに監査人の独立性に影響を与えると合理的に考えられる事項、及び阻害要因を除去するための対応策を講じている場合又は阻害要因を許容可能な水準にまで軽減するためのセーフガードを適用している場合はその内容について報告を行う。 監査人は、監査役及び監査役会と協議した事項のうち、当事業年度の財務諸表の監査で特に重要であると判断した事項を監査上の主要な検討事項と決定し、監査報告書において記載する。ただし、法令等により当該事項の公表が禁止されている場合や、極めて限定的ではあるが、監査報告書において報告することにより生じる不利益が公共の利益を上回ると合理的に見込まれるため、監査人が報告すべきでないと判断した場合は、当該事項を記載しない。 ＜報酬関連情報＞ 当監査法人及び当監査法人と同一のネットワークに属する者に対する、会社の監査証明業務に基づく報酬及び非監査業務に基づく報酬の額は、「提出会社の状況」に含まれるコーポレート・ガバナンスの状況等（３）【監査の状況】 に記載されている。 利害関係 会社と当監査法人又は業務執行社員との間には、公認会計士法の規定により記載すべき利害関係はない。以 上 （注）１．上記の監査報告書の原本は当社（有価証券報告書提出会社）が別途保管しております。２．ＸＢＲＬデータは監査の対象には含まれていません。 |
| 監査上の主要な検討事項、個別 | 監査上の主要な検討事項 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属監査上の主要な検討事項の内容及び決定理由監査上の対応 株式会社ＡＶＩＬＥＮ（以下、「会社」）は、財務諸表注記（収益認識関係）に記載の通り、AIソフトウエアユニット及びビルドアップユニットの2つのユニットを展開しており、それぞれの収益の金額は486,111千円、443,476千円といずれも重要なユニットとなっている。 AIソフトウエアユニットにおけるサービスの内容は様々であって、顧客に応じた契約内容となっていることから契約の個別性が高い。また、ビルドアップユニットにおいてもコンテンツや提供期間は様々であって、特に法人向けのコンテンツは顧客に合わせてカスタマイズされているケースも存在し契約内容は多岐にわたる。 会社は各契約について、販売管理システム等で管理されている販売価額、契約期間、請負または準委任の契約区分等の主要な条件をスプレッドシートに集約し、当該スプレッドシートに基づいて収益を計上している。しかしながら、契約内容が多岐にわたることから、スプレッドシートにおいて契約条件を誤って認識することによって、収益の計上額または期間帰属を誤るリスクがある。 以上より、当監査法人は収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属を監査上の主要な検討事項に該当するものと判断した。 当監査法人は、収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属を検討するため、主として以下の監査手続を実施した。(1)内部統制の評価 販売管理プロセスについて整備状況及び運用状況の有効性を評価した。・収益計上スプレッドシートの金額及び期間按分の正確性を確認し、承認する内部統制について統制実施者に対する質問及び関連文書の閲覧を実施した。・販売管理システムのアクセス権管理、障害管理及び外部委託管理を含むIT全般統制について整備状況及び運用状況を評価した。評価にあたってはIT専門家を利用した。 (2)収益にかかる実証手続・販売管理システムから出力したデータと収益計上スプレッドシートのデータとの整合性を確かめた。・収益計上スプレッドシートで計算されている期間按分について監査人による再計算を実施した。・統計的サンプリングによって抽出したサンプルを対象として契約書、発注書及び入金証憑を閲覧した。・特に重要な取引については、顧客に取引確認状を送付し取引の発生及び期間帰属を確かめた。 |
| 全体概要、監査上の主要な検討事項、個別 | 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 |
| 見出し、監査上の主要な検討事項、個別 | 収益の発生及び一定の期間にわたって認識される収益の期間帰属 |
| その他の記載内容、個別 | その他の記載内容 その他の記載内容は、有価証券報告書に含まれる情報のうち、財務諸表及びその監査報告書以外の情報である。経営者の責任は、その他の記載内容を作成し開示することにある。また、監査役及び監査役会の責任は、その他の記載内容の報告プロセスの整備及び運用における取締役の職務の執行を監視することにある。 当監査法人の財務諸表に対する監査意見の対象にはその他の記載内容は含まれておらず、当監査法人はその他の記載内容に対して意見を表明するものではない。 財務諸表監査における当監査法人の責任は、その他の記載内容を通読し、通読の過程において、その他の記載内容と財務諸表又は当監査法人が監査の過程で得た知識との間に重要な相違があるかどうか検討すること、また、そのような重要な相違以外にその他の記載内容に重要な誤りの兆候があるかどうか注意を払うことにある。 当監査法人は、実施した作業に基づき、その他の記載内容に重要な誤りがあると判断した場合には、その事実を報告することが求められている。 その他の記載内容に関して、当監査法人が報告すべき事項はない。 |
BS資産
| 工具、器具及び備品（純額） | 432,000 |
| 有形固定資産 | 432,000 |
| ソフトウエア | 23,387,000 |
| 無形固定資産 | 63,657,000 |
| 繰延税金資産 | 14,485,000 |
| 投資その他の資産 | 28,037,000 |
BS負債、資本
| 未払金 | 19,286,000 |
| 未払法人税等 | 27,981,000 |
| 未払費用 | 37,001,000 |
| 資本剰余金 | 48,760,000 |
| 利益剰余金 | 313,790,000 |
| 負債純資産 | 624,954,000 |
PL
| 売上原価 | 277,779,000 |
| 販売費及び一般管理費 | 479,877,000 |
| 受取利息、営業外収益 | 2,000 |
| 営業外収益 | 907,000 |
| その他、流動資産 | 5,128,000 |
| 営業外費用 | 10,363,000 |
| 特別利益 | 930,000 |
| 特別損失 | 1,054,000 |
| 法人税、住民税及び事業税 | 46,510,000 |
| 法人税等調整額 | 1,115,000 |
| 法人税等 | 47,625,000 |
PL2
| 当期変動額合計 | 211,315,000 |
FS_ALL
| 現金及び現金同等物の残高 | 282,500,000 |
| 減価償却累計額、有形固定資産、一括控除 | -3,127,000 |
| 契約負債 | 76,129,000 |
| 広告宣伝費、販売費及び一般管理費 | 20,355,000 |
| 現金及び現金同等物に係る換算差額 | -139,000 |
| 現金及び現金同等物の増減額 | 54,501,000 |
| 株主資本以外の項目の当期変動額（純額） | -930,000 |
営業活動によるキャッシュ・フロー
| 減価償却費、営業活動によるキャッシュ・フロー | 7,923,000 |
| 賞与引当金の増減額、営業活動によるキャッシュ・フロー | -3,652,000 |
| 為替差損益（△は益）、営業活動によるキャッシュ・フロー | 139,000 |
| 仕入債務の増減額、営業活動によるキャッシュ・フロー | 3,682,000 |
| その他、営業活動によるキャッシュ・フロー | -16,817,000 |
| 小計、営業活動によるキャッシュ・フロー | 58,267,000 |
| 法人税等の支払額、営業活動によるキャッシュ・フロー | -45,455,000 |
投資活動によるキャッシュ・フロー
| 有形固定資産の取得による支出、投資活動によるキャッシュ・フロー | -368,000 |