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| 提出書類、表紙 | 有価証券報告書 |
| 提出日、表紙 | 2024-12-25 |
| 英訳名、表紙 | Laboro.AI Inc. |
| 代表者の役職氏名、表紙 | 代表取締役CEO 椎橋 徹夫 |
| 本店の所在の場所、表紙 | 東京都中央区銀座八丁目11番１号 |
| 電話番号、本店の所在の場所、表紙 | 03-6280-6564(代表) |
| 様式、DEI | 第三号様式 |
| 会計基準、DEI | Japan GAAP |
| 連結決算の有無、DEI | false |
| 当会計期間の種類、DEI | FY |
corp
| 沿革 | ２ 【沿革】 2016年４月人工知能技術を用いたソリューション開発、人工知能の活用に関するコンサルティングを目的として東京都文京区に株式会社Laboro.AI（資本金1,000千円）を設立 『カスタムAI』サービス（注１）開始 『ソリューションデザイン』（注１）の手法体系整備開始2017年５月東京都中央区に本社を移転2017年９月『マッチングソリューション』（注２）リリース2018年１月『文章分類・タグ付けソリューション』（注２）リリース2018年４月沖電気工業株式会社と感情推定技術の共同研究2019年２月パーソルテクノロジースタッフ株式会社へ『マッチングソリューション』を用いたカスタムAIを提供2019年８月株式会社日本総合研究所へ『文章分類・タグ付けソリューション』を用いたカスタムAIを提供2019年12月株式会社大林組へ深層強化学習を用いたカスタムAIの提供により振動制御システムを開発 『強化学習による振動制御ソリューション』（注２）リリース 『不良・異常検出ソリューション』（注２）リリース2020年４月オリジナル日本語版BERT（注３）モデル『Laboro.AI日本語版BERTモデル（LaboroBERT）』公開2020年11月非破壊検査株式会社へ『不良・異常検出ソリューション』を用いたカスタムAIを提供 日本語音声コーパス（注４）『LaboroTVSpeech』公開2020年12月オリジナル日本語版BERT（注３）モデル『Laboro DistilBERT』公開2021年１月Rustベースの深層強化学習フレームワーク『Border』（注２）を開発開始2021年３月カスタムAI提供により開発されたウェブサービス「勝ち飯®AI」β版を味の素株式会社がリリース2021年４月公益性の高いテーマに対してカスタムAIを無償提供するプロボノ活動開始2021年７月株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズと幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携2021年８月プロボノ活動（社会貢献活動として無償でプロジェクトを行う取組）として山口県 指定無形文化財「鷺流狂言」の伝承・普及へカスタムAIを提供2021年12月『強化学習による組合せ最適化ソリューション』（注２）リリース2022年６月株式会社博報堂と幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携2022年７月カスタムAI搭載カメラソリューション『L-Vision』（注２）リリース THK株式会社と資本提携2022年９月三井化学株式会社（出資主体はMCIイノベーション投資事業有限責任組合）、株式会社ゼンリン（出資主体はZFP第1号投資事業有限責任組合）、日本ガイシ株式会社、株式会社SCREENホールディングスとの資本提携2023年３月『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』（注２）リリース2023年７月東京証券取引所グロース市場に株式を上場2024年７月X-AI.Labo株式会社の株式を取得し関連会社化 （注１）「３ 事業の内容 (1)事業の概況」にて内容を解説しております（注２）「３ 事業の内容 (4) 展開するサービスと販売形態 B)」にて内容を解説しております（注３） BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)： Googleの研究グループが開発しオープンソースとして公開した自然言語処理モデルで、様々な自然言語処理タスクにて標準的なモデルの一つとして利活用される技術（注４） 日本語の音声とその発話内容を書き起こしたテキストを対応付けて纏めたデータセットで、音声認識や音声生成モデルの学習に利用可能なもの |
| 事業の内容 | ３ 【事業の内容】 (1) 事業の概況 当社は、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに掲げ、各産業の代表的な企業との協働を通し、顧客企業のみならず、産業、延いては社会全体の本質的な構造転換に貢献することを目指しています。 そのために、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行う「カスタムAI」サービスを、主に顧客企業の成長や構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）を対象に提供しております。 図１：「カスタムAI」の概要 当社が展開する「カスタムAI」サービスの提供内容、及び、その提供を支える当社独自の手法体系である「ソリューションデザイン」の内容は以下の通りであります。 1. カスタムAI顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、最先端の機械学習技術を応用したAIソリューションを開発し、その導入を通した事業変革のコンサルティングを行うことで顧客企業とAIイノベーションを共創するサービスです。 AI技術に対して深い知見を持ちソリューション設計とコンサルティングを行う当社独自のAIコンサルタントである「ソリューションデザイナ」と機械学習エンジニアが、顧客企業のメンバーと共にプロジェクトチームを組み、事業変革の企画構想、AIソリューションの要件定義から開発・PoC（Proof of Concept: 実現したいサービスやプロダクトの簡易版を用い実効性を検証する取組）、導入・実装、継続的な再学習・チューニングまでを一気通貫で行います。 2. ソリューションデザイン当社では、カスタムAIサービスの提供において、AI技術に対する深い理解・知見と顧客企業の成長戦略や事業課題への深い理解・洞察を両立し繋ぎ合わせ、適切なAIソリューションの設計とその導入を通した企業変革のデザインを行うことが最も重要と考え、このような営みやそれを遂行する能力を「ソリューションデザイン」と呼ぶ概念で定義しております。 そして、これまで幅広い業界の代表的な企業と通算200を超えるプロジェクトで行なってきた「ソリューションデザイン」の事例を常に組織内で共有し、手法体系として整理・拡張を行っております。 当社独自のAIコンサルタントである「ソリューションデザイナ」は、ソリューションデザインの体現を通して、AIイノベーションを再現性を持ち創出する能力を備える、新しいタイプのプロフェッショナル（専門家人材）を目指す人材集団です。 図２：「カスタムAI」提供の流れ カスタムAIを提供する具体的な形態として「バリュー・マイニング事業」と「バリュー・ディストリビューション事業」の二つの事業を展開しております。 （図３） 「バリュー・マイニング事業」は、AIの新たな応用価値(バリュー)を掘り起こす(マイニング)意味合いを持ち、当社にて先例のないAIテーマに対し一からソリューションを構築していく形でAI開発・コンサルティングを行います。 「バリュー・ディストリビューション事業」は、AIの応用価値(バリュー)を広く流通させる(ディストリビューション)意味合いを持ち、先行取組にて蓄積されたノウハウや技術プラットフォーム(「(4) 展開するサービスと販売形態」に詳細)などの資産を応用し、効率的・効果的・スピーディな価値創出を目指す形でAI開発・コンサルティングを行います。 図３：カスタムAIの２つの提供形態 当社がこれまで取り組んできた「カスタムAI」プロジェクトの例は、図４および図５の通りです。 図４：プロジェクト事例（BtoB業界） 図５：プロジェクト事例（BtoC業界） (2) 外部環境・社会背景について 現在、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIソリューションが市場に登場しております。 但し、「DX白書2023」（注１）によると、特に国内においてはその多くがアナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）を目的に導入されていると考えられ、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）の成果は先行する米国に比べ限定的です。 このことから当社は、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの根本的な変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するAIソリューションの開発と導入支援サービス（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）に大きな市場機会があると考えております。 当社は、AI技術を今後20～30年以上かけて進む“第四次産業革命”の一つの要素と捉えております。 “第四次産業革命”とは、18世紀の最初の産業革命以降４番目の主要な産業の転換期を指し、世界経済フォーラムによればその特徴はデジタルな世界、物理的な世界、人間が繋がり融合することで産業や社会構造の変革が起こることとされています（注２）。 当然それはAI技術という一つの要素だけで起こるものではなく、様々な要素が関係しながら各企業や産業、そして社会のアーキテクチャ（全体構造）が転換することによりはじめて実現します。 したがって、AI技術活用の本格的な進展は、単に多くのAIソリューションが市場に出回るだけでは進まず、各企業がビジネスそれ自体の在り方に加え、ハードウェア、ソフトウェア、データなどの企業活動を支える技術要素も含めた会社のアーキテクチャ（全体構造）を転換していけるかにかかっていると考えております。 図６：第四次産業革命の構図（当社の見立て） 同時に、当社はAI技術を、ソフトウェア全般の在り方を大きく変える技術であるとも捉えております。 一部の専門家の間では、従来のIT技術を人間が全ての処理ロジックを定義する「演繹的なプログラミング」により開発される“Software1.0”とした場合、AIの中核を成す機械学習技術はデータから処理ロジックを学習する「帰納的なプログラミング」により開発される“Software2.0”であると言われています（注３）。 このプログラミング方法の根本的な違いが、例えば画像認識や生成、機械翻訳、文章の生成や自然な会話などIT技術では実現が難しかったことを可能にしました。 ソフトウェアの性質が根本から異なるのであれば、従来のソフトウェア開発や運用を支える技術基盤とは異なる新たな技術基盤の整備がAIソフトウェアには不可欠であると当社は考えております。 図７：Software1.0からSoftware2.0への転換のイメージ 当社は以上を踏まえ、企業がAI技術を使ってイノベーションを生み、社会や産業の構造が変わっていくことを支援したいと考えています。 そのためには、AI技術を深く理解した上で企業のアーキテクチャ（全体構造）を変えるプロフェッショナル人材（専門家人材）と、AIソフトウェアの開発と運用を支える新たな技術基盤の整備の二つが鍵になると考えております。 対して、前述の通り「DX白書2023」（注１）によれば国内では未だデータのデジタル化や業務効率化を目的とした取組内容が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革など本来の意味での「デジタルトランスフォーメーション」（デジタルで構造転換を図ること）の進展は先行する米国に比較し大きく遅れております。 そして、現在のAIソリューション市場はそれらの取組状況に呼応する形で企業の部分的な業務の効率化を目的とするSaaS型ソリューション（注４）提供やソリューション受託開発を行う企業が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革を通した企業の構造転換を支援するサービスは限定的であると考えております。 他方で、先行する米国ではデータのデジタル化や業務効率化と近い水準で構造転換に関する取組内容が進んでいることから、国内においても同様の取組内容が今後進展する潜在可能性は大きいと考えております。 このことから当社は、データのデジタル化や業務効率化等のソリューションとは一線を画す「トランスフォーマティブな（企業の構造転換に踏み込む）」指向を持ち、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行うサービスに対する需給ギャップが今後拡大すると考え、このようなサービスに関連する市場を今後大きな市場機会が生まれる「バリューアップ型AIテーマ」市場と定義し捉えております。 （注１） 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」(2023年３月)（注２） 総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」（平成29年）（注３） 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター(CRDS)「研究開発の俯瞰報告書 システム・情報科学技術分野（2021年）」（2021年３月）（注４） Software as a Service：サービス提供事業者のサーバーで稼働しているソフトウェアを、インターネットなどのネットワークを経由してユーザーが利用するサービス (3) 当社の特徴と優位性 当社の特徴は、顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（「バリューアップ型AIテーマ」）に注力をおいてオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティング（「カスタムAI」）を提供するというサービスコンセプトの下、AIソリューションの開発とその導入によるビジネスの変革を支援する専門人材（「ソリューションデザイナ」と機械学習エンジニア）が先例のないテーマへのチャレンジを行い（「バリュー・マイニング事業」）、それらの取組にて構築されたノウハウや技術を蓄積し応用展開する（「バリュー・ディストリビューション事業」）という二つの提供形態を用意し連動させ、顧客企業と重要なテーマに共に取り組む強固な関係を築いていることです。 優秀な専門人材が揃い世の中にも先例のないテーマに挑みいち早く成功事例を創出し、そうした成功事例を２つの提供形態（事業）を連動させることで拡大再生産し、結果幅広いテーマのプロジェクトが拡充されることで強固な顧客基盤が形成される。 さらに、強固な顧客関係があることでより知的にチャレンジングかつ産業インパクトの大きいテーマに取り組むことが可能となり、そのような魅力的な取組機会がさらに優秀な専門人材を惹きつけ育成を加速する。 このようにそれぞれの特徴が連携し相互強化するサイクルが回ることが、当社の優位性を構築しております。 （図８） 図８：当社特徴と優位性構築のサイクル ① ＜人材＞ 専門人材の集積 当社は、戦略コンサルティングファームや総合コンサルティングファームにてビジネスコンサルティングの専門経験を積んだ人材、SIer（システムインテグレータ）にてITシステムの開発や運用の専門経験を積んだ人材、データサイエンティストとして高度なデータ解析の専門経験を積んだ人材、事業会社において新規事業の企画・開発の経験を積んだ人材などから、テクノロジーとビジネスに関連する複数の領域において専門経験を積んだ人材を厳選して採用し、OJT（プロジェクトへの従事を通したトレーニング・育成）/Off-JT（プロジェクトへの従事とは別に行われるノウハウや知見の共有や教育）双方を通してソリューションデザインの体系を習得体現する「ソリューションデザイナ」を育成し組織化しております。 当人材が顧客企業のプロジェクト担当チームと合同プロジェクトチームを組成し、プロジェクトを率いる役割を担うことによりAI技術を活用した事業構想や企業変革の推進を行っております。 また、当社にはAI・機械学習技術の幅広い領域に対応できる専門性を持つ機械学習エンジニアが、幅広い業界から集まっております。 そして、当社がメインターゲットとするバリューアップ型AIテーマの中にはAI技術の中でも最先端の手法の実用化に挑むケースが多いことから、例えば、深層強化学習や確率モデリング、最適化、生成AIなどのまだ産業応用事例が多くない先端AI技術の実用化に関する専門的知見を持つ人材の育成が進んでいることが、当社の機械学習エンジニアチームの特徴となっております。 ② ＜拡大再生産の仕組み＞ VM・VD事業の連動によるカスタムとスケールの両立 当社は、先行する取組実施を通して構築したAIソリューションの開発及びその導入による企業変革のノウハウ・技術を、ソリューション（参照可能なプログラムソースコードやドキュメント）と技術プラットフォーム（ハードウェア一体型基盤、AI開発フレームワーク）として蓄積しております。 当社は、こうした蓄積ノウハウ・技術を、SaaSやパッケージソフトとして提供するのではなく、カスタムAIソリューション開発の効率・効果・スピードを向上させるために応用することで、カスタム（顧客固有のソリューション提供）での価値提供を維持しながらスケール（当社の事業規模拡大）の実現を図っております。 ノウハウ・技術の蓄積と応用は複数のプロジェクトや自社R&D等の取組を跨いで重層的に行われ、それぞれの深化と拡大を同時並行で進めております。 （図９） 図９：ノウハウ・技術の蓄積と応用のイメージ このような流れを通して実際にカスタムとスケールを両立している代表的な事例は次の通りです。 図10は、当社が注力する技術領域の一つである深層強化学習に関連するプロジェクトを面展開してきた流れを示しております。 2019年に開始したAI振動制御システムの開発が源流となり、その開発ノウハウを纏めた『強化学習による振動制御ソリューション』のリリース、スケジュール最適化問題への取組の拡張、そのノウハウを纏めた『強化学習による組合せ最適化ソリューション』のリリースと複数の応用プロジェクトの開始へと進み、４年以上の期間をかけ継続的にノウハウ・技術蓄積とプロジェクトの拡大が進んで参りました。 そのすべての取組が現在も継続しており、今後更なる蓄積の進化と取組の拡大を見込んでおります。 図10：深層強化学習関連プロジェクトの面展開の流れ 図11は、ChatGPTの登場を契機に現在高い注目を集めている生成AIの代表的技術であるLLM（大規模言語モデル）を用いた取組に関連するノウハウ・技術蓄積と応用展開の実績を示しております。 当社は、2022年後半より、現在の生成AIブームに先駆けて多様な自然言語処理技術に加えてGPT-3(ChatGPT以前にOpenAIがリリースしたLLM)等のLLMを用いたソリューションの開発を進めておりました。 そこに、2022年末のChatGPTのリリースに端を発する生成AIへの急速な注目拡大が重なり、数ヶ月間の間に技術蓄積と応用プロジェクトの展開が一気に加速しております。 顧客ニーズも急増しており、今後更なる取組拡大を見込んでおります。 図11：LLM(生成AI)（注１）を用いた取組に関連するノウハウ・技術蓄積と応用展開の実績 （注１） Large Language Model（大規模言語モデル）- ChatGPT等の言語生成AI（注２） Materials Informatics(材料インフォマティクス) ソリューションと技術プラットフォームの詳細内容については、「(4) 展開するサービスと販売形態 – B)蓄積応用するノウハウ・技術」をご参照ください。 ③ ＜顧客基盤＞ 重要テーマを任される顧客との強固な関係 当社は、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等、顧客企業に大きな成長をもたらし、かつアカデミア(学術研究)発の最先端のAI技術の自前実装が求められる難易度の高い取組みを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し注力しております（図12）。 このようなテーマは顧客企業の中長期的成長を左右する重要テーマであることから、一般的な受託開発やコンサルティングサービスに増して、強固な関係による顧客基盤が形成され、より長期安定的かつ持続的に拡大可能な収益を産みやすいビジネスモデルを構築しております。 図12：当社が注力する「バリューアップ型AIテーマ」の定義と競合環境 例えば当社は、半導体、産業機械、材料、化学、ライフサイエンスなどの研究開発を通じて革新的な製品・サービスの創出を目指す分野（当社では「研究開発型産業」と定義）において、AIを用いたR2Bプロセス（Research to Business – 研究開発から事業化までのプロセス）の変革に取り組んでおります。 こうした産業領域では、研究開発から事業化までの期間を五〜数十年程度のスパンで捉え大規模な研究開発投資を継続的に行うため、そのR2Bプロセスの根幹の変革に取り組むプロジェクトは長期化・大規模化する性質を持っています。 また、研究開発型企業は未だ自前主義の文化が強く、特にその競争力の中核を担うR2Bプロセスにおいて他社と協働するケースは非常に稀である中で、当社は既に複数の顧客企業との取組実績を有し、そのような取組実績を通してさらに当該領域におけるソリューションデザインの能力及びノウハウ・技術の蓄積を深めております。 これが、当社の競合企業への高い参入障壁を築き、当社に安定した取引をもたらしております。 また当社は、主に消費材、流通・小売、交通・都市インフラ、メディア、金融、エンターテイメントなど消費者・生活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野（当社では「社会基盤・生活者産業」と定義）において、AIを用いた新たなデジタルサービスの開発や顧客との1to1コミュニケーション（一人ひとりの顧客に合わせたコミュニケーション）の活性化、交通運行や都市管理の最適化など社会インフラの変革に取り組んでおります。 こうした新規サービスの創出やビジネスモデル変革への取り組みは企業にとって新たな収益創出に直結するため、創出される収益規模に応じてプロジェクトが長期化・大規模化する性質を持っています。 以上のような取組における強みが評価され、研究開発型産業では株式会社SCREENホールディングス、株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ、日本ガイシ株式会社、THK株式会社と、社会基盤・生活者産業では株式会社博報堂との資本提携等に至りました。 (4) 展開するサービスと販売形態 当社では、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行う「カスタムAI」サービスを、「バリュー・マイニング」と「バリュー・ディストリビューション」の二つの提供形態にて展開しております。 「バリュー・マイニング」では、当社にて先例のないAIテーマに対し一からソリューションを構築していく形態、「バリュー・ディストリビューション」では、先行取組にて蓄積されたノウハウや技術プラットフォームなどの資産を応用し、効率的・効果的・スピーディな価値創出を目指す形態で、AI開発・コンサルティングを提供します。 しかし、実際のサービス提供において両提供形態は完全に分離されるものではなく、プロジェクトによりノウハウ・技術の新たな構築と応用の両要素を異なるバランスで含むため、経営管理上は事業セグメントの分離は行わず「カスタムAIソリューション事業」単一での事業体制をとっております。 なお、当社と顧客企業との間の契約形態はAI開発の特性上、成果物の性能・精度等を予め合意形成することが困難であることから、請負契約の形態を採用することは適しておらず、いわゆる成果完成型準委任契約を採用することが多くなっております。 A) 提供形態A-1.バリュー・マイニング 当社が注力する「バリューアップ型AIテーマ」（顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ）は、「 (2)外部環境・社会背景について」に記載の通りデータデジタル化や業務効率化テーマと比較して先行事例が少なく、業界初の成果創出を目指すケースが多くなります。 そのようなケースで当社にて先例のないテーマを対象に、ソリューションデザイナ（当社独自のAIコンサルタント）と機械学習エンジニアで構成されるプロフェッショナルチームが一からソリューション構築に挑みながらAI開発・コンサルティングサービスを提供する形態を、AIの新たな応用価値(バリュー)を掘り起こす(マイニング)意味合いから「バリュー・マイニング」として展開しております。 主にAIソリューションの設計・開発およびその導入を通した企業変革コンサルティングが販売単位となり、プロジェクトメンバーのアサインに応じた委託料を対価として受け取る収益モデルとなります。 A-2.バリュー・ディストリビューション 当社の先行取組の実施を通して蓄積されたAIソリューション開発とその導入による企業変革に関するノウハウと技術プラットフォーム（「B)蓄積応用するノウハウ・技術」に詳細）を応用し、効率的・効果的・スピーディな価値創出を目指すAI開発・コンサルティングサービスを提供する形態を、AIの応用価値(バリュー)を広く流通させる(ディストリビューション)意味合いから「バリュー・ディストリビューション」として展開しております。 蓄積されたノウハウと技術を応用することにより、高度で専門性の高いAI開発テーマに対しても、各エンジニアやソリューションデザイナの技術的知見獲得のスピードが早まり、習熟度の平準化が可能になります。 そのため、従事可能なメンバーの裾野が広がり、サービス提供の範囲拡大とスピード加速が可能になります。 バリュー・マイニングと同様に、主にAIソリューションの設計・開発およびその導入を通した企業変革コンサルティングが販売単位となり、プロジェクトメンバーのアサインに応じた委託料を対価として受け取る収益モデルとなります。 B） 蓄積応用するノウハウ・技術 バリュー・ディストリビューションにおける応用展開を目的に、当社の先行する取組実施を通して構築したAIソリューションの開発及びその導入による企業変革のノウハウ・技術を、ソリューション開発ノウハウ（参照可能なプログラムソースコードやドキュメント）と技術プラットフォーム（ハードウェア一体型基盤、AI開発フレームワーク）として蓄積しております。 図13：代表的なソリューション群 B-1. ソリューション開発ノウハウ（『〇〇ソリューション』の形で展開） 主要なAIアルゴリズムやシステムアーキテクチャの設計、また技術検証や事業検証を行うために参照可能なプログラムソースコードや開発及びコンサルティングの方法論に関するドキュメントをまとめたものです。 ラインナップとして、以下の特定用途向けソリューションを展開しております。 ● 『強化学習による組合せ最適化ソリューション』：大量の組合せの中から最も良いものを選択するという「組合せ最適化問題」を、強化学習技術を使って解決。 ● 『強化学習による振動制御ソリューション』：建設物や精密機器の製造機械などの大敵である揺れへの対策として、自ら最適なパターンを獲得する強化学習を用いたAIが振動を制御。 ● 『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』：自然言語処理を用いて、企業の研究開発成果の販売先や提供先、協業先を探索・発見。 ● 『不良・異常検出ソリューション』：ディープラーニングの画像認識アルゴリズムが、画像から特定の不良品や異常箇所を検出し、検査・点検業務の効率を向上。 ● 『安全管理ソリューション』：動画映像から特定の対象物や行動・シーンを認識し、検出内容に即した注意喚起や安全監視を実現。 ● 『物体カウントソリューション』：学習データ作成の負荷を低減し、画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウント。 ● 『文章分類・タグ付けソリューション』：大量のドキュメントもAIが分類・タグ付けし、内容把握や文章評価が簡単に。 ● 『マッチングソリューション』：人と職、それぞれの情報の関係性をAIが学習。 ニューラルネットワークが相思相愛の最適なマッチングを実現。 ● 『類似画像検索ソリューション』：画像そのものをディープラーニングで解析。 キーワード検索や色合いだけでは探し出すことができなかった類似画像を見つけ出す。 B-2. ハードウェア一体型基盤 センサーを搭載したハードウェア（センシングデバイス）と取得したセンシングデータのAI処理基盤をセットとして整備したものです。 現実世界の情報を取得し、デバイス内に登載したAI処理基盤によりリアルタイムにAIによる認識を可能にします。 特定の業界・企業・用途に限定せず、幅広い用途に向け人の五感を代替するようなカスタムAIソリューション開発に応用できる点が特徴です。 現時点では、カスタムAI搭載カメラソリューションとして『L-Vision（エルビジョン）』を提供しております。 ● 『L-Vision』：AIカメラが人・物・空間を認識することを超え、ビジネス課題を成果へとつなぐ、最適なソリューションを提供します。 B-3. AI開発フレームワーク カスタムAIソリューション開発の開発工程を短縮するために、繰り返し使う基礎機能やプログラムソースコードの基本テンプレートをあらかじめ一つにまとめ開発者を支援するツール・開発環境として整備したAI開発フレームワークの開発を進めております。 現時点では、オープンソースの深層強化学習フレームワークとして『Border』を提供しており、既に当社が実施する複数のプロジェクトの実装基盤を担い、顧客企業へ提供されております。 ● 『Border』：Rust言語で開発された、強化学習の開発・運用フレームワークで、強化学習モデルの高速な実装・チューニング・運用をサポート。 (5) 関連会社の事業内容 当社の有するAI技術の産業実装機能と、グロービング株式会社の有する戦略×DXコンサルティング機能を活用し、自動車・エネルギー産業をはじめとした日本を代表するクライアントへ、AI-X（AIトランスフォーション）に関わるソリューション・コンサルティングを提供していくことを目的に、2024年７月にX-AI.Labo株式会社へ出資をしております。 両社がノウハウや人材等の有形無形の経営資源をX-AI.Labo株式会社へ拠出し、共同することで、経営レベルの意思決定から、AI/データ基盤の実装、組織/ガバナンスの構築まで伴走し、責任をもってクライアントの成長を実現することを目指しております。 なお、X-AI.Labo株式会社は当社の持分法適用関連会社となります。 [事業系統図] 用語集用語定義機械学習技術コンピュータがデータから学習し、予測や分類などのタスクを自動で改善するアルゴリズムの総称。 教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などの手法がある。 深層学習技術/ディープラーニング機械学習の一種で、ニューラルネットワークを用いた多層構造により、データの特徴を自動で抽出し学習する技術。 画像認識や自然言語処理など、様々な分野で高い性能を発揮する。 ニューラルネットワーク人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模倣した、複数の層から成るコンピュータアルゴリズム。 入力層、隠れ層、出力層などから構成され、層間のニューロンが相互に結合されている。 多層構造により、複雑なデータの特徴を学習することが可能。 強化学習エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するような行動を学習する機械学習の手法。 試行錯誤を繰り返し行い、最適な行動ポリシーを見つけることを目指す。 自動運転やゲームAIなどに応用される。 ベイズ最適化確率的な最適化手法であり、ベイズ推定を用いて不確実性を考慮しながら関数の最適化を行う。 主にハイパーパラメータの最適化や機械学習モデルの選択などに利用される。 センシングデバイス環境や物体からの情報を検出し、電気信号に変換する装置。 光、温度、圧力、音など様々な種類のセンサーがあり、それらを組み合わせたデバイスが開発されている。 IoTやロボット技術、スマートシティなどの分野で広く活用される。 センシングデータセンシングデバイスが検出した情報を電気信号に変換し、データ化したもの。 これらのデータは、機械学習やAI技術によって解析・処理され、様々なアプリケーションに活用される。 フレームワークソフトウェア開発において、アプリケーションの構築に必要な機能やコンポーネントが統合された開発環境。 |
| 関係会社の状況 | ４ 【関係会社の状況】 名称住所資本金(千円)主要な事業の内容議決権の所有割合(％)関係内容(関連会社)X-AI.Labo株式会社東京都港区245,000コンサルティング事業22.0役員の兼任 (注) 有価証券届出書又は有価証券報告書を提出している会社はありません。 |
| 従業員の状況 | ５ 【従業員の状況】 (1) 提出会社の状況 2024年９月30日現在従業員数(名)平均年齢(歳)平均勤続年数(年)平均年間給与(千円)71〔2〕35.92.09,903 (注)１.従業員数欄の(外書)は、臨時従業員（アルバイト・パートタイマー）の年間平均人員であります。 ２.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。 ３.当社は、カスタムAIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別情報を省略しております。 ４.前事業年度末に比べ従業員数が15名増加しております。 主な理由は、業容の拡大に伴い期中採用が増加したことによるものであります。 (2) 労働組合の状況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。 |
| 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】 文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において当社が判断したものであります。 (1) 経営方針等当社は、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに掲げ、各産業の代表的な企業と協働し、顧客企業だけでなく、産業全体、さらには社会全体の本質的な構造転換への貢献を目指しています。 そのために、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行う「カスタムAI」サービスを、主に顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革に関連するAIテーマ（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）を対象に提供しております。 このサービスにより、各産業におけるイノベーションを促進し、持続可能な成長を支える新たな価値創造を実現していくことを目指しております。 最先端技術とビジネス戦略の結びつきを強化することで、産業全体の進化を牽引し、社会に貢献する企業であり続けることを経営方針としております。 (2) 経営戦略等 当社では、AIプロジェクトの伴走支援能力（「ソリューションデザイン」）をノウハウ化し、範囲の経済を効かせることによる事業成長を目指しています。 そのため、顧客企業の新規製品・サービスの創出、及びビジネスモデル変革へのAI技術活用テーマに注力領域を絞っています。 さらに、先行する取組を通じて構築したノウハウと技術を別の取組にて応用できる形で蓄積し、それを応用する取組を増やし拡大することを繰り返すことで、高単価かつ長期的な顧客取引を獲得するアプローチをとっております。 このアプローチは、SaaSのような低価格で即時導入可能なAIプロダクトを展開することで短期的に中規模な事業規模の確立を狙うアプローチとは異なっております。 この戦略を実現するために、市場におけるポジショニング（差別化された領域への位置取り）の確保とケイパビリティ（組織能力）の構築を行うことによって、安定的かつ成長性のあるビジネスモデルの確立に取り組んでおります。 ① ポジショニング（差別化された領域への位置取り）確保当社では、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等、ビジネスの新しい施策展開により顧客企業に大きな成長をもたらし、かつアカデミア(学術研究)発の最先端のAI技術の自前実装が求められる難易度の高い取組みを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し、このような顧客企業の中長期的成長を左右する重要テーマへの取組をメインターゲットとすることで、一般的な受託開発やコンサルティングサービスに比べ、強固な顧客基盤、長期安定的かつ持続的に拡大可能な収益を生みやすいポジショニングを取っております。 さらに、「バリューアップ型AIテーマ」を開拓する切り口として、「研究開発型産業分野」と「社会基盤・生活者産業分野」の二つの分野に重点的に取り組む立ち位置を取っております。 これらは、産業のバリューチェーンの川上と川下において、特にAI技術が長期的に大きな付加価値を生む可能性の高い産業分野と考えております。 「研究開発型産業分野」とは、半導体、産業機械、材料、化学、ライフサイエンスなどの研究開発を通じて革新的な製品・サービスの創出を目指す分野を指し、当社はこの分野でAIを用いたR2Bプロセス（Research to Business、研究開発から事業化までのプロセス）の変革を通じて革新的な新製品の開発を狙う取組を、様々な顧客企業と進めております。 これは、国内産業が国際競争力を堅持している希少な領域への貢献という観点で重要度の高い取り組みです。 こうした産業領域では、研究開発の開始から事業化までの期間を五〜数十年の長期で捉え、毎年売上高の数％以上の投資を継続的に行うため、R2Bプロセスの変革に取り組むプロジェクトは長期化・大規模化する性質を持っています。 一方で、このような研究開発活動は情報の機密性が高いため、多くの企業では外部委託を行わず自社内で推進されるため、AIベンダーにとっては参入障壁が高い状況にあります。 その中で、当社は、各企業では自前での獲得が難しいAI技術開発力と導入に向けたノウハウ（「ソリューションデザイン」）が顧客企業に評価された結果複数の取組実績を有しており、高い参入障壁の中でも、グローバルトップ企業とのパートナーシップを築き、各社の全社的・中核的なビジネステーマに関わる共同プロジェクトを推進するに至っております。 「社会基盤・生活者産業分野」とは、主に消費材、流通・小売、交通・都市インフラ、メディア、金融、エンターテイメントなど消費者・生活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野を指し、当社はこの分野でAIを用いた新たなデジタルサービスの開発や顧客との1to1コミュニケーション（一人ひとりの顧客に合わせたコミュニケーション）の活性化、AIによる交通運行や都市管理の最適化などの社会インフラの変革に取り組んでおります。 こうした産業領域では従来、単一または少品種の製品・サービスをマス向けに提供するビジネスモデルが目指される傾向にありました。 しかし、各種ビッグデータの取得が可能になったことを背景に、AIを用いた商品・サービスのデジタル化・パーソナライゼーションに向けた技術が高度化し、新たな顧客体験の提供が可能になっています。 こうした先端技術の活用により製品・サービスをアップデートする取り組みは、当領域における企業にとって新たな収益源の創出に直結するため、プロジェクトが長期化・大規模化する傾向があります。 当社は、すでに複数企業における新規サービスの創出やデジタル/AIを前提とする新たなビジネスモデルへの変革の支援実績を有しております。 ② ケイパビリティ（組織能力）構築当社では、前述のポジショニングを実現するに当たり必要なケイパビリティ（組織能力）を構築するためには、優秀な人材の獲得・育成と再利用可能な技術的資産の蓄積の２点が重要と考えております。 優秀な人材の獲得・育成においては、顧客企業のイノベーションをテーマにした、野心的で難易度が高く実現時のインパクトが大きなプロジェクトへの取り組みが、優秀な人材を惹きつける起点になると考えております。 加えて、幅広い業界の代表的な企業との通算200を超えるAI導入プロジェクトを通して培ってきたAI技術の設計及びプロジェクトマネジメントのノウハウである「ソリューションデザイン」を体系化してきたことによって、当社の各人材がスキルを高め、キャリアを磨くことができる有効な機会を提供しているものと考えております。 実際に当社では、戦略コンサルティング、総合コンサルティング、システムインテグレーション、データサイエンス、および事業会社での事業企画・開発などの経験を有する人材を厳選して採用し、OJT/Off-JTを通してソリューションデザインの体系を習得した当社独自人材である「ソリューションデザイナ」を育成・組織化するに至っています。 再利用可能な技術的資産の蓄積においては、各プロジェクトを通して獲得したノウハウや技術をAI開発運用の社内共通基盤として蓄積しながら、共通性の高いプロジェクトテーマを他企業・他産業に効率的・効果的に横展開する、バリュー・ディストリビューション事業として展開しております。 具体的には、主要なAIアルゴリズムやシステムアーキテクチャの設計、また技術検証や事業検証を行うために参照可能なプログラムソースコードや開発及びコンサルティングの方法論に関するドキュメントをまとめた「ソリューション開発ノウハウ」、センサーを搭載したハードウェア（センシングデバイス）と取得したセンシングデータのAI処理基盤をセットとして整備した「ハードウェア一体型基盤」、繰り返し使う基礎機能やプログラムソースコードの基本テンプレートをあらかじめ一つにまとめ開発者を支援するツール・開発環境として整備した「AI開発フレームワーク」の３種類の資産を新たなプロジェクトにて応用可能なノウハウ・技術プラットフォームとして、プロジェクトの遂行に活用しております。 (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点から、売上高成長率及び売上高総利益率を主な経営指標と捉えております。 加えて、顧客企業との長期的な関係性を構築し共創する付加価値を拡大させていくことを重視する観点から継続顧客からの売上高成長率、産業全体のイノベーション促進を目指すことから新規顧客の獲得件数を重要な経営指標と考えております。 (4) 経営環境 2000年以降のインターネットの普及によるビッグデータの集積と、2012年頃から本格化した深層学習技術に代表されるアルゴリズムの発展により、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIサービスやAIソリューションが市場に登場しております。 国内のAI全体市場（AIビジネス市場）は2023年に１兆1,414億円、2026年には2兆1,726億円に拡大すると予測されており、当社がビジネスを行うAIサービス市場及びAIアプリケーション市場はその半分程度を占め2023年に7,738億円、2026年には1兆1,585億円に拡大すると予測されております。 （出所：株式会社富士キメラ総研「2025 生成AI/LLMで飛躍するAI市場総調査」、2024年11月） 一方で、日本企業においては2023年度のIT予算の約75%と大半が業務効率化など現行ビジネスの維持・運営に関連する投資（ランザビジネス予算）への配分になっており、新規製品・サービスの創出やビジネスモデル変革などにつながるビジネスの新しい施策展開を目的とする投資（バリューアップ予算）の構成比は約25%と低い水準になっております。 （出所：一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）「企業IT動向調査報告書 2024」、2024年３月） また、デジタル関連の取組が先行する米国企業と日本企業における取組成果の状況を比較すると、アナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）に関する取組では日米ともにすでに成果が出ている企業の割合が８割程度と同水準であるのに対し、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）に関する取り組みでは、すでに成果が出ている企業の割合が、米国では７割程度であるのに対し日本では２割強と三分の一程度の水準となっております。 （出所：独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」、2023年３月) 以上から当社は、国内企業におけるバリューアップ関連取組への投資及び成果創出は先行マーケットに比べ遅れた状況にあり、そうしたテーマへの取組を支援するバリューアップ型テーマ市場は、成長率の高いデジタル/AI関連市場の中でも特に高い潜在成長力を持つと考え、バリューアップ型のAIテーマを支援する市場をメインのターゲット市場と定めております。 こうした「バリューアップ型AIテーマ市場」の正確な規模推計は存在しないものの、当社では、AI構築サービス市場におけるバリューアップ型テーマとランザビジネス型テーマの比率は概ねIT投資における両予算の配分比率と現在同傾向にあり、また今後は各社のバリューアップ予算配分の増加意向を反映する形でバリューアップ型の比率が拡大するであろうと考えております。 こうした前提を加味すると、2023年にはAI構築サービス市場の25%を構成する1,500億円程度の規模が存在しており、2026年には25%～33%を構成する2,200億円～3,000億円程度へ拡大すると予想しております。 バリューアップ型AIテーマ市場における競合環境は、現状ではデジタル/AI市場の他領域に比べ空白余地が大きい状況であると認識しております。 その要因としては、こうした領域へのAI導入では、AI技術自体とそれを導入する事業の特性や環境の双方を深く理解した上で企業活動全体がどう転換するかを描きながら、他方で最先端のAI手法を組み合わせた複雑なソフトウェアを開発する、という難易度の高い取り組みを進める必要があり、その推進を取り仕切れるプロフェッショナル人材（専門家人材）と複雑なAIソフトウェアの開発運用を支えるノウハウや技術基盤が不足しているからだと考えております。 結果として、AIソフトウェアを開発提供するAI SaaS企業や受託開発AIベンダーは主にデータのデジタル化や業務効率化などランザビジネス型テーマに対応しており、他方で顧客企業のデジタルトランスフォーメーションの支援を行う戦略コンサルティングファーム等はAIソフトウェアの開発には対応しておらず、AIを用いて顧客のバリューアップを支援できる企業は希少な存在であると捉えております。 (5) 事業上及び財務上の対処すべき課題 ① サービス形態の発展による市場におけるポジショニング（市場領域の位置取り）の強化 当社は、各業界の代表的な企業にとって、産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにおける推進パートナーとして当社を選択いただけるために、ポジショニング（注力領域における差別化された位置取り）の強化が重要な課題と認識しております。 そのため、ターゲット領域に合わせたより解像度の高いサービス・プロダクトラインアップの拡充に努めてまいります。 ② ケイパビリティ（組織能力）の更なる強化 当社は、当社の競争力の源泉が高度な専門的能力を有するイノベーション・プロフェッショナル人材と再利用可能な技術的資産の蓄積にあると認識しております。 両点の強化において、継続的な優秀人材の採用と育成、および共通基盤の企画開発を行ってまいります。 ③ 内部管理体制の強化 当社は、事業の拡大・成長に応じた内部管理体制の強化が重要な課題であると認識しております。 経営の公正性・透明性を確保すべく、コーポレート・ガバナンスを強化し、適切な内部統制システムの構築を図ってまいります。 ④ 情報管理体制の強化 当社は、サービス提供やシステム運用の遂行過程において、機密情報や個人情報を取り扱う可能性があり、その情報管理を強化していくことが重要な課題であると認識しております。 現在、情報セキュリティ管理規則等に基づき管理を徹底しておりますが、今後も社内教育・研修実施やシステム整備などを継続して行ってまいります。 ⑤ 財務基盤の強化当社は、更なる事業の拡大・成長に向け、採用活動およびマーケティング活動に注力するとともに、AI開発に不可欠なインフラの整備に積極投資を図る方針であります。 自己資金による資金の循環サイクルを確立することを基本方針としておりますが、顧客プロジェクトが長期かつ大型化するに伴い、投資が先行することが想定されます。 当該資金需要に対応するため、エクイティファイナンスや内部留保により、財務基盤の強化に努めてまいります。 ⑥ SDGsの取り組み 当社は、各業界の代表的な企業と産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにて協働する方針をとっており、各取り組みがSDGs（持続可能な開発目標）に掲げられる各目標達成に繋がっていくと認識しております。 特に研究開発へのAI技術活用により科学技術イノベーションを推進する各取り組みは「７.エネルギーをみんなにそしてクリーンに」「９.産業と技術革新の基盤をつくろう」「13.気候変動に具体的な対策を」に、AI技術により新たな生活者サービスや社会基盤を創出する各取り組みは「３.すべての人に健康と福祉を」「８.働きがいも経済成長も」「11.住み続けられるまちづくりを」に、そして幅広い企業や研究機関との協働を通したイノベーション共創戦略は「17.パートナーシップで目標を達成しよう」に密接に同期しております。 今後も、これらのテーマにおける具体的な成果の創出に努めてまいります。 |
| サステナビリティに関する考え方及び取組 | ２ 【サステナビリティに関する考え方及び取組】 当社のサステナビリティに関する考え方及び取組みは次の通りであります。 なお、文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において、当社が判断したものであります。 (1) ガバナンス当社においては、サステナビリティ関連のリスク及び機会を管理・モニタリングするためのガバナンスに関しては、コーポレート・ガバナンス体制と同様となります。 当社のコーポレート・ガバナンスの状況の詳細は、「第４ 提出会社の状況 ４ コーポレート・ガバナンスの状況等」に記載の通りであります。 (2) 戦略 ①サステナビリティに関する戦略当社は、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに、アカデミアから発信される最先端のAI・機械学習技術を幅広い産業に適応・応用し、企業のコア業務へ導入していくことで、新商品・サービスの開発や事業モデルの変革、生産性の抜本的な向上に資するカスタムAIソリューションを提供しております。 こうした製造・人材・ヘルスケア・建設・通信・IT・金融・小売等の多様な業界の顧客企業に対して、個社及び産業のイノベーションに資するようなAIソリューションを提供することは、SDGs（持続可能な開発目標）における目標９. 「産業と技術革新の基盤をつくろう」と整合しております。 併せて、当社の提供するカスタムAIを通じた幅広い業界の企業における抜本的な生産性向上への貢献は、SDGsにおける目標８.「働きがいも経済成長も」とも整合しております。 従いまして、当社の事業拡大自体が持続可能な社会を実現するための一手段となり、サステナビリティへの貢献に資するものと認識しております。 また、当社は産業のイノベーションを顧客と共に共創していく上で最も重要な経営資源を人材と捉えております。 従い、多様性に富んだ優秀な人材を積極的に採用・育成し、その能力を最大限発揮できる環境の整備を継続して進めてまいります。 ②人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略当社における人材の多様性の確保を含む人材育成及び社内環境整備に関する方針は以下のとおりです。 (a) 人材育成方針 当社事業の推進にあたっては、データサイエンスや機械学習などの最先端の技術に加えて、顧客企業のビジネス面も熟知した優秀な人材の確保と育成が課題となります。 優秀な人材を積極的に登用するため、社員紹介などの促進、優秀な人材が報われる高い給与水準、資格取得や学術支援制度の充実化を図っております。 今後とも性別、国籍、年齢等の属性に制限を設けず、多様な人材の確保、育成を図る方針であります。 (b) 社内環境整備方針従業員は事業の成長を支える重要な存在であるという認識の下、多様な人材が仕事と家庭を両立し、最大限能力を発揮できる職場環境や企業風土の醸成に取り組んでおります。 具体的には、リモートワークを取り入れた勤務制度を採用し、個々人の裁量を拡大し、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方を可能としております。 併せて、個々人の働き方やキャリア形成の多様化のニーズを捉え、副業も一定の前提の下で認めております。 (3) リスク管理 当社は、コンプライアンス遵守及びリスク管理の強化を目的として、経営会議において、月次でリスク及びコンプライアンスに関する事項を議題としており、サステナビリティを含む、経営上のリスクやその他リスク管理の観点における重要な事項について審議を行い、必要に応じてその結果を取締役会に報告する体制を構築しております。 また、必要に応じて弁護士、公認会計士、弁理士、税理士、社会保険労務士等の外部専門家からアドバイスを受けられる体制を構築するとともに、内部監査室等による監査を通じて、潜在的リスクの早期発見に努めております。 (4) 指標及び目標当社は、小規模な組織体制であるため、重要性も加味した上で、年齢、国籍、性別等の区分で管理職の構成割合や人数の目標値等は定めておりません。 但し、当社の掲げるミッションを実現し、事業成長を加速させるためには、様々な局面において多様な意見を反映することが重要であるという認識の下、多様な背景や経験をもつ人材の登用・管理職登用を推進しております。 当社の競争優位性の源泉は人材であることから、今後上記「人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略」に記載した方針に基づき、人材の育成・強化に取組み、成長戦略の実現及び企業価値向上に繋げてまいりますが、具体的な指標及び目標については今後策定する方針です。 |
| 戦略 | (2) 戦略 ①サステナビリティに関する戦略当社は、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに、アカデミアから発信される最先端のAI・機械学習技術を幅広い産業に適応・応用し、企業のコア業務へ導入していくことで、新商品・サービスの開発や事業モデルの変革、生産性の抜本的な向上に資するカスタムAIソリューションを提供しております。 こうした製造・人材・ヘルスケア・建設・通信・IT・金融・小売等の多様な業界の顧客企業に対して、個社及び産業のイノベーションに資するようなAIソリューションを提供することは、SDGs（持続可能な開発目標）における目標９. 「産業と技術革新の基盤をつくろう」と整合しております。 併せて、当社の提供するカスタムAIを通じた幅広い業界の企業における抜本的な生産性向上への貢献は、SDGsにおける目標８.「働きがいも経済成長も」とも整合しております。 従いまして、当社の事業拡大自体が持続可能な社会を実現するための一手段となり、サステナビリティへの貢献に資するものと認識しております。 また、当社は産業のイノベーションを顧客と共に共創していく上で最も重要な経営資源を人材と捉えております。 従い、多様性に富んだ優秀な人材を積極的に採用・育成し、その能力を最大限発揮できる環境の整備を継続して進めてまいります。 ②人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略当社における人材の多様性の確保を含む人材育成及び社内環境整備に関する方針は以下のとおりです。 (a) 人材育成方針 当社事業の推進にあたっては、データサイエンスや機械学習などの最先端の技術に加えて、顧客企業のビジネス面も熟知した優秀な人材の確保と育成が課題となります。 優秀な人材を積極的に登用するため、社員紹介などの促進、優秀な人材が報われる高い給与水準、資格取得や学術支援制度の充実化を図っております。 今後とも性別、国籍、年齢等の属性に制限を設けず、多様な人材の確保、育成を図る方針であります。 (b) 社内環境整備方針従業員は事業の成長を支える重要な存在であるという認識の下、多様な人材が仕事と家庭を両立し、最大限能力を発揮できる職場環境や企業風土の醸成に取り組んでおります。 具体的には、リモートワークを取り入れた勤務制度を採用し、個々人の裁量を拡大し、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方を可能としております。 併せて、個々人の働き方やキャリア形成の多様化のニーズを捉え、副業も一定の前提の下で認めております。 |
| 指標及び目標 | (4) 指標及び目標当社は、小規模な組織体制であるため、重要性も加味した上で、年齢、国籍、性別等の区分で管理職の構成割合や人数の目標値等は定めておりません。 但し、当社の掲げるミッションを実現し、事業成長を加速させるためには、様々な局面において多様な意見を反映することが重要であるという認識の下、多様な背景や経験をもつ人材の登用・管理職登用を推進しております。 当社の競争優位性の源泉は人材であることから、今後上記「人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略」に記載した方針に基づき、人材の育成・強化に取組み、成長戦略の実現及び企業価値向上に繋げてまいりますが、具体的な指標及び目標については今後策定する方針です。 |
| 人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略 | ②人材の育成及び社内環境整備に関する方針、戦略当社における人材の多様性の確保を含む人材育成及び社内環境整備に関する方針は以下のとおりです。 (a) 人材育成方針 当社事業の推進にあたっては、データサイエンスや機械学習などの最先端の技術に加えて、顧客企業のビジネス面も熟知した優秀な人材の確保と育成が課題となります。 優秀な人材を積極的に登用するため、社員紹介などの促進、優秀な人材が報われる高い給与水準、資格取得や学術支援制度の充実化を図っております。 今後とも性別、国籍、年齢等の属性に制限を設けず、多様な人材の確保、育成を図る方針であります。 (b) 社内環境整備方針従業員は事業の成長を支える重要な存在であるという認識の下、多様な人材が仕事と家庭を両立し、最大限能力を発揮できる職場環境や企業風土の醸成に取り組んでおります。 具体的には、リモートワークを取り入れた勤務制度を採用し、個々人の裁量を拡大し、ライフスタイルに合わせた柔軟な働き方を可能としております。 併せて、個々人の働き方やキャリア形成の多様化のニーズを捉え、副業も一定の前提の下で認めております。 |
| 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、経営者が財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、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、当事業年度末現在において当社が判断したものであります。 (1) 外部要因、競合について ① AIソリューション市場について 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高 当社が事業を展開するAIソリューション関連市場は、AI技術の急速な発展と、デジタル技術を用いた企業経営の効率化（DX）に関するニーズの増大により、今後も拡大すると予測しております。 当社は市場の変化を早期に捉え、新たな顧客、市場を開拓するなどの対応策を講じる方針でありますが、マクロ経済の影響によりAI技術に関する投資が縮小し、AIソリューション関連市場が縮小した場合、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。 ② 技術革新について 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社が事業を展開するAIソリューション関連業界においては、技術革新のスピードが急速に進んでおります。 当社はそうした技術の進展に対応できるようにするために多様な人材を確保するとともに、開発体制の構築に努めておりますが、今後において予想以上の技術革新や、非連続な代替技術の出現により、当社が十分な技術的優位性を維持出来ない場合、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。 ③ 競合の動向 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社の展開するAIソリューション事業においては、競合他社が全世界に存在しているほか、新規参入事業者も多く見受けられ、今後も他業種大手企業から大学発ベンチャーに至るまで、様々な事業者が新規に参入する可能性があります。 これらの競合他社や新規参入事業者は、その資金力、技術開発力、価格競争力、顧客基盤、営業力、ブランド、知名度などにおいて、当社よりも優れている場合があり、その優位性を活用してサービスの開発に取り組んだ場合、当社が競争で劣勢に立たされ、当社の期待通りに顧客を獲得・維持できないことも考えられます。 また、AI関連市場はいまだ未成熟であるため、競合他社の動向等により、市場構造が急激に変化する可能性があり、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。 当社としましては、これまで培ってきたAIソリューションの知見を活かして、顧客のニーズに合致したAIソリューションの提供を継続していく所存ではありますが、事業環境の変化、とりわけ競合の状況によっては、価格競争激化による利益率の悪化により、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。 (2) 当社事業について ① 特定の取引先に対する売上比率について 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低当社は国内の大手企業と業務提携等を通じて事業全般を支援する大規模な取り組みを進めており、上位取引先の売上規模が大きくなる傾向にあります。 実際、2024年９月期における売上比率は、上位取引先３社で全体の35.3%を占めております。 上位取引先との取引を維持するため、クオリティコントロール体制の構築による顧客との信頼関係強化に努めており、また新規取引先の開拓により上位取引先への売上比率を低下させてきております。 しかしながら、予期せぬ要因により売上比率上位顧客との取引規模が急激に縮小した場合、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。 ② 顧客との取引継続について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社は顧客の新規事業開発、研究開発といったテーマへのAIソリューションの提供に注力して営業活動を展開しております。 当該領域は中長期の関係性が構築できることが期待されるものの、顧客の事業環境、経営課題における優先順位の低下といった当社ではコントロール困難な要因により、見込んでいたプロジェクトの失注、規模の縮小といった事象の発生するリスクがあります。 影響を最小限にすべく、顧客との連携強化に努めて参りますが、早期に情報入手ができなかったことにより十分なリカバリー策が取れなかった場合など、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。 ③ プロジェクトの採算管理について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社のプロジェクトについては、顧客への提案段階でプロジェクト期間における適切な工数を予測し、予測工数に見合う見積金額を算定しており採算管理に努めております。 しかし、提案段階で想定できなかった事象の発生によるプロジェクトの採算悪化や顧客との関係性の悪化により、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 特定の委託先への依存について 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低当社は限定的であるものの一部のプロジェクトにおいて、業務委託先への発注を行なっております。 新たな委託先の開拓や内製化のための人材育成に努めており、特定の委託先への依存度は低くなっているものの、委託業務の内容については直ちに内製化することが困難なものもあり、予期せぬ要因により、委託先との取引継続が困難になった場合には、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。 (3) 運営体制について ① 特定の人物への依存について 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：20年程度、影響度：高当社代表取締役CEO椎橋徹夫及び代表取締役COO兼CTO藤原弘将は、経営戦略、事業戦略等、当社の業務に関して専門的な知識・技術を有し、重要な役割を果たしております。 当社では取締役会等において役員及び社員への情報共有や権限移譲を進めるなど組織体制の強化を図りながら、経営体制の整備を進めており、経営に対するリスクを最小限にしております。 しかしながら、両名が当社を退職した場合、当社の事業、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。 ② 人材の確保及び育成について 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社は、事業の拡大に伴い、AI技術領域の開発、実装を行う機械学習エンジニア及び顧客のAI活用、DX推進を促すソリューションデザイナについて、優秀な人材の積極的な獲得のための採用施策を展開するとともに、育成及び人事評価制度の充実により離職率の抑制に努めております。 しかしながら、事業規模の拡大に応じた人材の採用及び採用した人材の定着・育成が計画通り進まず、顧客の需要に対応しプロジェクトを執行する体制を構築できない場合は、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) システムのリスクについて ① 情報管理 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高当社が顧客企業に対してソリューションを提供する際に、顧客側で保有している機密情報や個人情報が含まれる場合があります。 これらの情報の取扱については、情報セキュリティマネジメント（ISMS）認証を取得し、情報管理に関する諸規定の整備及び適切な運用に努めております。 しかしながら、人的オペレーションのミス及びその他の予期せぬ要因により情報漏洩が発生した場合、損害賠償責任等による費用負担を負う可能性や顧客からの信用を失うことにより取引関係が悪化する可能性があり、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。 ② システム障害 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社が顧客企業へのサービス提供の際に使用する、機械学習モデルを学習するための計算機基盤環境やコミュニケーションツールといった社内インフラ環境は、インターネット通信網に依存しております。 したがって、自然災害や事故によりインターネット通信網が切断された場合には、一部事業および業務の遂行が困難になることがあります。 また、サイバー攻撃等による当社の社内インフラ環境への攻撃を受けた場合には、システム障害により事業および業務遂行が困難になることや、事業上の重要機密が漏洩する可能性があります。 当該リスクに対応するため、サーバルームの分散化やクラウドサービスの利用といった対策を施しています。 これまで当社グループにおいて、そのような事象は発生しておりませんが、今後このような事象が発生した場合は、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。 (5) 法的規制について ① 法的規制 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中AI技術については、差別、プライバシー侵害、軍事利用などの倫理的な課題が指摘されており、欧米ではAI技術の開発、利用を規制する法案の議論が進められております。 現時点では、倫理的な側面からAI技術の開発や利用を規制する法令はありませんが、今後、そのような法令等が制定された場合、当社の事業が制約され、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。 ② 訴訟リスク 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中現時点において、当社が当事者として提起されている訴訟はありません。 しかしながら、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、訴訟の結果により発生した金銭的負担によっては、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。 ③ 知的財産権管理におけるリスク 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中当社による第三者の知的財産権侵害の可能性につきましては、可能な範囲で調査を行っておりますが、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、当社が認識せずに他社の知的財産権を侵害してしまう可能性は否定できません。 その場合、ロイヤリティの支払いや損害賠償請求等により、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。 (6) その他のリスクについて ① 天災、災害、テロ活動、戦争、感染症の流行等の発生や停電による影響について 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高地震や天災といった災害、国内外におけるテロ活動、戦争の発生、インフルエンザや新型コロナウイルス感染症等に代表される感染症の流行等の予期せぬ事態により、当社の事業活動が影響を受ける可能性があります。 また、全国的、地域的な停電や入居しているビルの事情によって電力供給が十分得られなかった場合、当社の事業活動が停止し、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。 ② 配当政策 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：５年以内、影響度：中当社は株主に対する利益還元を重要な経営課題として認識しております。 しかしながら、当社は設立後間も無く、成長過程にあると考えており、長期的展望として、内部留保の充実を図り、将来の事業展開及び経営体質の強化のための投資等に充当し、より一層の事業拡大を目指すことが、株主に対する最大の利益還元につながると考えております。 将来的には、収益力の強化や事業基盤の整備を実施しつつ、内部留保の充実状況及び当社を取り巻く事業環境を勘案したうえで、株主に対して安定的かつ継続的な利益還元を実施する方針ではありますが、現時点において配当実施の可能性及びその実施時期等については未定であります。 ③ 資金使途 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：５年以内、影響度：中上場時に実施する公募増資による調達資金につきましては、採用費、マーケティング費用、設備投資、借入金の返済及びJV（X-AI.Labo株式会社）への出資金に充当してまいりました。 今後、採用費、マーケティング費用、設備投資等に充当する予定です。 しかしながら、急激に変化する事業環境により柔軟に対応するため、現時点における計画以外の使途にも充当される可能性があります。 また、計画に沿って資金を使用した場合でも想定通りの投資効果を上げられない場合、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。 なお、調達資金の使途計画につき重要な変更が生じた場合には、速やかに開示を行う方針です。 ④ 設立からの経過年数 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：５年以内、影響度：中当社は2016年４月に設立されたスタート・アップ企業となります。 当社は現在成長過程にあると認識しており、今後も積極的な成長投資が必要となるため、その投資のタイミングや成果によっては一時的に経営成績が悪化する可能性があります。 また当社はIR・広報活動などを通じて経営状態を積極的に開示していく方針でありますが、当社の過年度の経営成績は四半期ごとの季節変動性の把握や事業年度ごとの業績比較を行うための十分な分析材料とはならず、このため今後の業績等の将来的な予測における基礎情報としては不十分である可能性があります。 |
| 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、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに掲げ、各業界の代表的な企業との協働を通し、企業や産業、そして社会の長期的・本質的な構造転換に貢献することを目指しております。 当事業年度における我が国の経済環境は、景気が緩やかに持ち直されてきている一方で、急激な円安進行および中東や東欧における紛争の影響による資源価格高騰、米欧先進諸国におけるインフレ継続、金融引き締め等により、引き続き先行き不透明な情勢が続いております。 このような中、当社が属するAIソリューション市場においては、「Chat GPT」をはじめとする大規模言語モデルの技術革新が進捗し、生成AIの活用に対する注目が高まることで、競争力強化や人材不足への対応から幅広い産業で積極的なDX（デジタルトランスフォーメーション）投資が行われており、事業環境は堅調に推移しております。 これらの結果、当事業年度における経営成績は以下の通りとなりました。 (売上高)売上高は、堅調な顧客のDX投資需要を捉え、新規顧客獲得累計件数は20件に達し、当事業年度における売上高は1,515,258千円（前期比＋10.7％）となり、前事業年度から146,072千円増加いたしました。 （売上原価、売上総利益）売上原価は、499,282千円（前期比＋3.8％）となりました。 主な内訳は、労務費及び業務委託料であります。 以上の結果、売上総利益は1,015,976千円（前期比＋14.4％）となりました。 (販売費及び一般管理費、営業利益）販売費及び一般管理費は832,587千円（前期比＋22.1％）となりました。 これは主に、人件費、採用研修費、広告宣伝費であります。 以上の結果、営業利益は183,389千円（前期比△11.１%）となりました。 （営業外損益、経常利益）経常損益については、営業外収益として591千円（前期比＋95.7％）、営業外費用として491千円（前期比△96.１％）計上し、183,488千円の利益（前期比△5.4％）となりました。 （特別損益、当期純利益）当事業年度における特別損益の計上はありませんでした（前事業年度も計上はありませんでした）。 以上の結果、当事業年度の税引前当期純利益は183,488千円（前期比△5.4％）となり、法人税等を49,902千円計上したことにより、当期純利益は133,586千円（前期比△4.3％）となりました。 ② 財政状況（資産）当事業年度における資産合計は、2,591,538千円となり、前事業年度末より100,786千円増加しました。 流動資産は2,109,626千円となり、固定資産は481,912千円となりました。 流動資産の主な内訳は、現金及び預金1,523,398千円、売掛金及び契約資産575,936千円であり、前事業年度末からの主な変動要因は、売上高増加に伴う売掛金及び契約資産の増加、グロービング株式会社とのジョイント・ベンチャー（X-AI.Labo株式会社）への出資に伴う関係会社株式取得による現金及び預金の減少であります。 固定資産の内訳は有形固定資産59,075千円、投資その他の資産422,837千円であり、前事業年度末からの主な変動要因は上記関係会社株式取得による増加であります。 （負債）当事業年度における負債合計は、200,221千円となり、前事業年度末より42,263千円減少しました。 流動負債は200,221千円となり、固定負債の計上はありません。 流動負債の主な内訳は、未払費用59,587千円、未払法人税等37,030千円、未払消費税等32,680千円であり、前事業年度末からの主な変動要因は、法人税等及び消費税の期中納付額が前事業年度と比較して増加したことにより期末時点の未払法人税等及び未払消費税等が減少した影響であります。 （純資産）当事業年度末における純資産合計は、2,391,317千円となり、前事業年度末より143,049千円増加しました。 主な内訳は、資本金1,009,245千円、資本剰余金999,245千円、利益剰余金382,510千円であり、前事業年度末からの主な変動要因は、当期純利益の計上に伴う利益剰余金の増加であります。 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（以下、「資金」という。 ）は、前事業年度末と比べ420,178千円減少し、当事業年度末においては、1,523,398千円となりました。 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次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4,542千円となりました（前事業年度は116,534千円の収入）。 これは主に税引前当期純利益183,488千円、減価償却費26,565千円、売上債権及び契約資産の増加額114,874千円等があったこと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434,184千円となりました（前事業年度は15,464千円の支出）。 これは主に関係会社株式取得による支出390,000千円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）財務活動の結果調達した資金は9,463千円となりました（前事業年度は876,729千円の収入）。 これは、新株予約権の行使による株式の発行による収入9,463千円によるものであります。 ④ 生産、受注及び販売の状況a. 生産実績 当社が提供するサービスの性質上、生産実績の記載になじまないため、記載を省略しております。 b. 受注実績 当社が提供するサービスの性質上、受注実績の記載になじまないため、記載を省略しております。 c. 販売実績 当事業年度における販売実績をセグメントごとに示すと、次のとおりであります。 セグメントの名称金額(千円)前期比(％)カスタムAIソリューション事業1,515,25810.7 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。 相手先前事業年度(自 2022年10月１日至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日至 2024年９月30日)金額(千円)割合(％)金額(千円)割合(％)エン・ジャパン株式会社287,06421.0199,32013.2株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ229,89416.8173,11011.4Rapidus株式会社－－162,36810.7 （注）前事業年度及び当事業年度のいずれかが10%未満の場合、記載を省略し、「-」表示しています。 (2) 経営者の視点による経営成績等の状況に関する分析・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、当事業年度末現在において判断したものであります。 ① 重要な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、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成されております。 この財務諸表の作成にあたっては、経営者の会計方針の選択や適用、資産・負債や収益・費用の計上に際し、合理的な基準による見積りが含まれております。 これらの見積りについては、継続して評価し、必要に応じて見直しを行っていますが、見積りは不確実性を伴うため、実際の結果はこれらの見積りによる数値と異なる場合があります。 詳細は「第５ 経理の状況 １ 財務諸表等 （１）財務諸表 注記事項（重要な会計上の見積り）」をご参照ください。 なお、当社の財務諸表で採用する重要となる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)」に記載のとおりであります。 会計上の見積りのうち、特に重要なものは次のとおりであります。 （一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益）当社は主として契約等に基づき、顧客が要求するカスタムAIの開発を、定められた期間に応じて役務の提供等を通じた又は一定の成果物のサービスの提供を行っております。 当該契約に基づき一定の期間にわたり履行義務の充足が認められる場合には、契約金額に対応して発生すると見込まれる見積総原価に対する発生原価の割合（インプット法）により算出した進捗率により売上高を計上しております。 進捗率の算定は見積総原価に影響を受けるため、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、売上高の計上額に影響す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 当社は、「すべての産業の新たな姿をつくる。 」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。 」をミッションに掲げ、各業界の代表的な企業との協働を通し、企業や産業、そして社会の長期的・本質的な構造転換に貢献することを目指しております。 当該ミッションを達成するため、顧客基盤を「広げ」て「深め」ながら、顧客に提供する付加価値を最大化するために継続的にモニタリングするKPIを、年間売上高成長率、売上高総利益率、年間新規顧客獲得件数及び継続顧客売上高成長率としており、その推移は以下の通りです。 前事業年度(自 2022年10月１日 至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日 至 2024年９月30日)年間売上高成長率86.8％10.7％売上高総利益率64.9％67.0％年間新規顧客獲得件数11件20件継続顧客売上高成長率39.0％△5.2％ （注）年間売上高成長率及び継続顧客売上高成長率は四半期ごとの算定は行っておりません。 年間売上高成長率は産業へのインパクトの総量とその成長性をモニタリングするため、重要な経営指標と位置付けております。 2024年９月期につきましては、新規顧客獲得数が20件と2023年９月期を上回る形で順調に推移いたしました。 一方で、体制構築上の課題が主に下半期において表出したことに伴い、営業やプロジェクト執行に投下するリソースに一部制約があったことから、期初見込みを下回る形で推移し、2024年９月期の売上高成長率10.7%で着地いたしました。 売上総利益率はクライアントに提供する付加価値量をモニタリングするため重要な経営指標と位置付けております。 2024年９月期においては、システム開発業務などのAI開発に直接的に関係しない領域の外注が必要なプロジェクトの開発フェーズが一段落し、徐々に顧客内での自走化にシフトしていたことから、外注比率が2023年９月期と比較して下がり、売上総利益率は67.0％と2023年９月期と比べて高い水準で着地いたしました。 年間新規顧客獲得件数は、顧客基盤を広げる活動をモニタリングするために重要な指標と位置付けております。 展示会出展等のマーケティング活動及び顧客経営層へのアプローチが奏功した結果、2024年９月期は20件の新規顧客を獲得いたしました。 継続顧客売上高成長率は、前事業年度から継続して取引がある顧客に対する売上高の成長率として算定しており、顧客基盤を深める活動をモニタリングするために重要な指標と位置付けております。 第３四半期以降、体制構築上の課題が表出したことに伴い、営業へ投下できるリソースに制約があったことから、既存顧客とのプロジェクトの複線化に投下する余力が十分確保できず、継続顧客売上高成長率が△5.2%となりました。 ③ 資本の財源及び資金の流動性に係る情報当社の資本の財源及び資金の流動性については、当社の運転資金需要のうち主なものは、事業拡大のための採用活動費及び新規顧客獲得のための広告宣伝費であります。 これらの資金需要に対しては、営業キャッシュフロー、借入金及びエクイティファイナンスで調達していくことを基本方針としております。 なお、現金及び現金同等物の残高は、2024年９月末において1,523,398千円であり、当社の事業を推進していく上で十分な流動性を確保していると考えております。 |
| 経営上の重要な契約等 | ５ 【経営上の重要な契約等】 該当事項はありません。 |
| 研究開発活動 | ６ 【研究開発活動】 当社は、カスタムAIソリューション事業の単一セグメントとしており、汎用的なパッケージ商品としてではなく、顧客ごとにカスタマイズ開発する、カスタムAIを標榜しており、顧客ごとに最適なソリューションを提供すべく研究開発活動に取り組んでおります。 研究開発活動は、エンジニアリング部のエンジニアが、研究テーマ毎にプロジェクトチームを組成し実施しております。 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、セグメントごとの開示は該当ありません。 当事業年度においては、強化学習、数理最適化と大規模言語モデルの各領域で、クライアントプロジェクトを提案から実施まで効率的に遂行するために、実用化に向けた各種手法の分類と整理、モデルの性能評価、フレームワークの開発を実施しました。 当事業年度における研究開発費の総額は18,834千円となっております。 |
| 設備投資等の概要 | １ 【設備投資等の概要】 当事業年度の設備投資については、主にAI開発環境整備のためのGPUサーバーの増強を実施しております。 当事業年度の設備投資の総額は、44,401千円であります。 なお、重要な設備の除却及び売却はありません。 また、当社はカスタムAIソリューション事業の単一セグメントでありますので、セグメント別の記載を省略しております。 |
| 主要な設備の状況 | ２ 【主要な設備の状況】 2024年９月30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 (名)建物 工具、器具及び備品 合計本社(東京都中央区)本社機能23,99935,07559,07571〔２〕 (注) １．上記の金額に消費税等は含まれておりません。 ２．上記建物は賃借物件であり、年間賃借料は38,221千円であります。 ３．従業員数の〔〕は、臨時従業員数（アルバイト）を外書しております。 ４．現在休止中の主要な設備はありません。 |
| 設備の新設、除却等の計画 | ３ 【設備の新設、除却等の計画】 (1) 重要な設備の新設等事業所名(所在地)事業部門設備の内容投資予定額資金調達方法着手年月完了予定年月完成後の増加能力総額(千円)既支払額(千円)本社(東京都)全社GPUサーバー45,000－増資資金及び自己資金2024年10月2025年４月－ (注)１．上記の金額には消費税等は含まれておりません。 ２．当社は、カスタム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．完成後の増加能力は、合理的な算定が困難であるため、記載を省略しております。 (2) 重要な設備の除却等 該当事項はありません。 |
| 研究開発費、研究開発活動 | 18,834,000 |
| 設備投資額、設備投資等の概要 | 44,401,000 |
Employees
| 平均年齢（年）、提出会社の状況、従業員の状況 | 36 |
| 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 | 9,903,000 |
Investment
| 株式の保有状況 | (5) 【株式の保有状況】 該当事項はありません。 |
Shareholders
| 大株主の状況 | (6) 【大株主の状況】 2024年９月30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(％) 椎橋 徹夫東京都港区3,811,80024.0 藤原 弘将東京都中央区3,811,80024.0 株式会社博報堂東京都港区赤坂5丁目3-11,173,7097.4 松藤 洋介東京都世田谷区847,1005.3 株式会社SCREENホールディングス京都府京都市上京区堀川通寺之内上る4丁目天神北町1番地の1352,1122.2 株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ京都府京都市上京区堀川通寺之内上る4丁目天神北町1番地の1230,4141.5 福田 朋秋福岡県福津市149,9000.9 ＴＨＫ株式会社東京都港区芝浦２丁目１２番１０号117,3700.7 日本碍子株式会社愛知県名古屋市瑞穂区須田町２番５６号117,3700.7 陰山 晃治茨城県日立市49,4000.3 計―10,660,97567.1 |
| 株主数－金融機関 | 2 |
| 株主数－金融商品取引業者 | 30 |
| 株主数－外国法人等－個人 | 139 |
| 株主数－外国法人等－個人以外 | 27 |
| 株主数－個人その他 | 13,383 |
| 株主数－その他の法人 | 77 |
| 株主数－計 | 13,658 |
| 氏名又は名称、大株主の状況 | 陰山 晃治 |
| 株主総利回り | 1 |
| 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 発行済株式に関する事項株式の種類当事業年度期首増加減少当事業年度末普通株式(株)15,837,62849,970－15,887,598 （変動事由の概要） 普通株式の増加数の内訳は、次のとおりであります。 ストック・オプションの権利行使による増加 49,970株 |
Audit1
| 監査法人１、個別 | 有限責任大有監査法人 |
| 独立監査人の報告書、個別 | 独立監査人の監査報告書 2024年12月25日株式会社 Laboro.AI取締役会 御中 有限責任大有監査法人 東京都千代田区 指定有限責任社員業務執行社員 公認会計士新井 努 指定有限責任社員業務執行社員 公認会計士服部 悦久 ＜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Laboro.AIの2023年10月１日から2024年９月30日までの第９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Laboro.AIの2024年９月30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。 顧客が要求するカスタムAIの開発のうち一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益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【注記事項】 （重要な会計方針 ５ 収益及び費用の計上基準）に記載のとおり、会社は契約等に基づき、顧客が要求するカスタムAIの開発については、主として一定の期間にわたり充足される履行義務であると判断し、履行義務の充足に係る進捗率を見積り、当該進捗率に基づき収益を認識している。 また、履行義務の充足に係る進捗率の見積りの方法は、見積総原価に対する発生原価の割合（インプット法）より算出している。 当事業年度の売上高1,515,258千円のうち、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益として計上した売上高は、1,463,683千円である。 進捗率算出の前提となる見積総原価は、要求仕様及び開発途中の大きな変更がなく、開発過程に想定外の大きな工数が発生しないことを前提として、類似案件を参考に算出している。 従って、原価総額の見積りに変動が生じた場合、収益認識の基礎となる進捗率算出に影響を及ぼす可能性がある。 このように、原価総額の適時・適切な見直しには複雑性が伴うほか、原価総額の見積りには経営者や案件管理者の一定の仮定や判断が必要となり、不確実性を伴うものとなる。 以上から、当監査法人は、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益が当事業年度の監査において特に重要であり、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、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益について、主として以下の監査手続を実施した。 ・顧客が要求するカスタムAIの開発案件ごとの納期及び予想される原価の見積りを含めた案件別原価を管理するための内部統制の整備状況及び運用状況を評価した。 ・案件ごとの損益管理、進捗率等について適切なモニタリング、必要な見積原価の改訂等、管理が適切に実施されていることを確認するため、案件別の見積工数管理資料を閲覧した。 ・原価総額の見積り及びその変更時期の妥当性を確認するため、契約金額及び契約内容に関して、見積金額算定のための人員別工数を含む案件別の見積工数管理資料、見積書、契約書、検収通知及び進捗率管理資料の内容を検討した。 ・原価総額の見積りの精度を確かめるため、完了した案件について見積原価と実際原価の乖離幅及びその乖離理由を分析した。 ・進捗率に基づき認識される収益認識金額の正確性を確かめるため、売上高計上金額について再計算により確認した。 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、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。 顧客が要求するカスタムAIの開発のうち一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益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【注記事項】 （重要な会計方針 ５ 収益及び費用の計上基準）に記載のとおり、会社は契約等に基づき、顧客が要求するカスタムAIの開発については、主として一定の期間にわたり充足される履行義務であると判断し、履行義務の充足に係る進捗率を見積り、当該進捗率に基づき収益を認識している。 また、履行義務の充足に係る進捗率の見積りの方法は、見積総原価に対する発生原価の割合（インプット法）より算出している。 当事業年度の売上高1,515,258千円のうち、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益として計上した売上高は、1,463,683千円である。 進捗率算出の前提となる見積総原価は、要求仕様及び開発途中の大きな変更がなく、開発過程に想定外の大きな工数が発生しないことを前提として、類似案件を参考に算出している。 従って、原価総額の見積りに変動が生じた場合、収益認識の基礎となる進捗率算出に影響を及ぼす可能性がある。 このように、原価総額の適時・適切な見直しには複雑性が伴うほか、原価総額の見積りには経営者や案件管理者の一定の仮定や判断が必要となり、不確実性を伴うものとなる。 以上から、当監査法人は、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益が当事業年度の監査において特に重要であり、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、一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益について、主として以下の監査手続を実施した。 ・顧客が要求するカスタムAIの開発案件ごとの納期及び予想される原価の見積りを含めた案件別原価を管理するための内部統制の整備状況及び運用状況を評価した。 ・案件ごとの損益管理、進捗率等について適切なモニタリング、必要な見積原価の改訂等、管理が適切に実施されていることを確認するため、案件別の見積工数管理資料を閲覧した。 ・原価総額の見積り及びその変更時期の妥当性を確認するため、契約金額及び契約内容に関して、見積金額算定のための人員別工数を含む案件別の見積工数管理資料、見積書、契約書、検収通知及び進捗率管理資料の内容を検討した。 ・原価総額の見積りの精度を確かめるため、完了した案件について見積原価と実際原価の乖離幅及びその乖離理由を分析した。 ・進捗率に基づき認識される収益認識金額の正確性を確かめるため、売上高計上金額について再計算により確認した。 |
| 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 | 顧客が要求するカスタムAIの開発のうち一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益 |
| 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
| その他、流動資産 | 2,167,000 |
| 工具、器具及び備品（純額） | 35,075,000 |
| 有形固定資産 | 59,075,000 |
| 繰延税金資産 | 8,046,000 |
| 投資その他の資産 | 422,837,000 |
BS負債、資本
| 未払金 | 34,623,000 |
| 未払法人税等 | 37,030,000 |
| 未払費用 | 59,587,000 |
| 資本剰余金 | 999,245,000 |
| 利益剰余金 | 382,510,000 |
| 株主資本 | 2,391,000,000 |
| 負債純資産 | 2,591,538,000 |
PL
| 売上原価 | 499,282,000 |
| 販売費及び一般管理費 | 832,587,000 |
| 営業利益又は営業損失 | 183,389,000 |
| 受取利息、営業外収益 | 180,000 |
| 営業外収益 | 591,000 |
| 営業外費用 | 491,000 |
| 法人税、住民税及び事業税 | 48,948,000 |
| 法人税等調整額 | 954,000 |
| 法人税等 | 49,902,000 |
PL2
| 当期変動額合計 | 143,049,000 |
FS_ALL
| 現金及び現金同等物の残高 | 1,523,398,000 |
| 契約負債 | 201,000 |
| 減価償却費、販売費及び一般管理費 | 14,937,000 |
| 現金及び現金同等物の増減額 | -420,178,000 |
| 研究開発費、販売費及び一般管理費 | 18,834,000 |
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 | 26,565,000 |
| 仕入債務の増減額、営業活動によるキャッシュ・フロー | 1,347,000 |
| 未払消費税等の増減額、営業活動によるキャッシュ・フロー | -26,948,000 |
| その他、営業活動によるキャッシュ・フロー | -6,068,000 |
| 小計、営業活動によるキャッシュ・フロー | 68,596,000 |
| 法人税等の支払額、営業活動によるキャッシュ・フロー | -64,234,000 |
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 | -44,184,000 |
概要や注記
| 連結財務諸表等の適正性を確保するための特段の取組み、経理の状況 | 当社は、財務諸表等の適正性を確保するための特段の取組みを行っております。 具体的には会計基準等の内容を適切に把握できる体制を整備するため、公益財団法人財務会計基準機構へ加入しております。 また、外部の団体等が主催するセミナーへの参加及び会計専門誌等の定期購読をしております。 |
| 受取手形、売掛金及び契約資産の金額の注記 | ※ 売掛金及び契約資産のうち、顧客との契約から生じた債権及び契約資産の金額は、財務諸表「注記事項（収益認識関係）３（１）契約資産及び契約負債の残高等」に記載しております。 |
| 主要な販売費及び一般管理費 | ※２ 販売費及び一般管理費のうち主要な費目及び金額並びにおおよその割合は、次のとおりであります。 前事業年度(自 2022年10月１日至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日至 2024年９月30日)給料賃金184,586 千円290,750 千円研修採用費96,332 〃86,121 〃減価償却費9,858 〃14,937 〃 おおよその割合販売費8.8％6.8％一般管理費91.2〃93.2〃 |
| 一般管理費及び当期製造費用に含まれる研究開発費 | ※３ 一般管理費に含まれる研究開発費の総額は、次のとおりであります。 前事業年度(自 2022年10月１日至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日至 2024年９月30日)10,817千円18,834千円 |
| 顧客との契約から生じる収益の金額の注記 | ※１ 顧客との契約から生じる収益売上高については、顧客との契約から生じる収益及びそれ以外の収益を区分して記載しておりません。 顧客との契約から生じる収益の金額は、財務諸表「注記事項 (収益認識関係) １．顧客との契約から生じる収益を分解した情報」に記載しております。 |
| 新株予約権等に関する注記 | ２ 新株予約権等に関する事項内訳目的となる株式の種類目的となる株式の数(株）当事業年度末残高(千円)当事業年度期首増加減少当事業年度末ストック・オプションとしての第１回新株予約権－－－－－－ストック・オプションとしての第２回新株予約権－－－－－－ストック・オプションとしての第３回新株予約権－－－－－－第４回新株予約権普通株式35,156－－35,156316ストック・オプションとしての第５回新株予約権－－－－－－合計35,156－－35,156316 |
| 配当に関する注記 | ３ 配当に関する事項該当事項はありません。 |
| 現金及び現金同等物の期末残高と貸借対照表に掲記されている科目の金額との関係 | ※ 現金及び現金同等物の期末残高と貸借対照表に掲記されている科目の金額との関係は、次のとおりであります。 前事業年度(自 2022年10月１日至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日至 2024年９月30日)現金及び預金1,943,577千円1,523,398千円現金及び現金同等物1,943,577千円1,523,398千円 |
| 製品及びサービスごとの情報 | １ 製品及びサービスごとの情報単一の製品・サービスの区分の外部顧客への売上高が損益計算書の売上高の90％を超えるため、記載を省略しております。 |
| 売上高、地域ごとの情報 | (1) 売上高本邦以外の外部顧客への売上高がないため、該当事項はありません。 |
| 有形固定資産、地域ごとの情報 | (2) 有形固定資産本邦以外に所有している有形固定資産がないため、該当事項はありません。 |
| 主要な顧客ごとの情報 | ３ 主要な顧客ごとの情報 (単位：千円)顧客の名称又は氏名売上高関連するセグメント名エン・ジャパン株式会社199,320カスタムAIソリューション事業株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ173,110カスタムAIソリューション事業Rapidus株式会社162,368カスタムAIソリューション事業 |
| 報告セグメントごとの負ののれん発生益を認識する要因となった事象の概要 | 【報告セグメントごとの負ののれん発生益に関する情報】 該当事項はありません。 |
| 貸借対照表 | ① 【貸借対照表】 (単位：千円) 前事業年度(2023年９月30日)当事業年度(2024年９月30日)資産の部 流動資産 現金及び預金1,943,5771,523,398 売掛金及び契約資産※ 461,062※ 575,936 前払費用8,9758,123 その他1,3182,167 流動資産合計2,414,9332,109,626 固定資産 有形固定資産 建物32,06832,068 減価償却累計額△4,969△8,069 建物（純額）27,09923,999 工具、器具及び備品47,22989,779 減価償却累計額△33,090△54,704 工具、器具及び備品（純額）14,13935,075 有形固定資産合計41,23859,075 投資その他の資産 関係会社株式－390,000 敷金及び保証金25,58024,791 繰延税金資産9,0008,046 投資その他の資産合計34,580422,837 固定資産合計75,819481,912 資産合計2,490,7522,591,538 (単位：千円) 前事業年度(2023年９月30日)当事業年度(2024年９月30日)負債の部 流動負債 買掛金10,09111,439 未払金25,13934,623 未払費用64,37759,587 未払法人税等56,34037,030 契約負債－201 未払消費税等59,62932,680 預り金26,90624,658 流動負債合計242,484200,221 負債合計242,484200,221純資産の部 株主資本 資本金1,004,5131,009,245 資本剰余金 資本準備金994,513999,245 資本剰余金合計994,513999,245 利益剰余金 その他利益剰余金 繰越利益剰余金248,924382,510 利益剰余金合計248,924382,510 株主資本合計2,247,9512,391,000 新株予約権316316 純資産合計2,248,2672,391,317負債純資産合計2,490,7522,591,538 |
| 損益計算書 | ② 【損益計算書】 (単位：千円) 前事業年度(自 2022年10月１日 至 2023年９月30日)当事業年度(自 2023年10月１日 至 2024年９月30日)売上高※1 1,369,186※1 1,515,258売上原価481,070499,282売上総利益888,1151,015,976販売費及び一般管理費※2,※3 681,844※2,※3 832,587営業利益206,271183,389営業外収益 受取利息14180 その他287410 営業外収益合計302591営業外費用 支払利息186－ 為替差損326489 上場関連費用12,109－ その他－1 営業外費用合計12,623491経常利益193,950183,488税引前当期純利益193,950183,488法人税、住民税及び事業税42,80648,948法人税等調整額11,591954法人税等合計54,39749,902当期純利益139,552133,586 |
| 株主資本等変動計算書 | ③ 【株主資本等変動計算書】 前事業年度(自 2022年10月１日 至 2023年９月30日) (単位：千円) 株主資本資本金資本剰余金資本準備金資本剰余金合計当期首残高534,999524,999524,999当期変動額 新株の発行469,514469,514469,514当期純利益 当期変動額合計469,514469,514469,514当期末残高1,004,513994,513994,513 株主資本新株予約権純資産合計利益剰余金株主資本合計その他利益剰余金利益剰余金合計繰越利益剰余金当期首残高109,371109,3711,169,3693161,169,686当期変動額 新株の発行 939,029 939,029当期純利益139,552139,552139,552 139,552当期変動額合計139,552139,5521,078,581－1,078,581当期末残高248,924248,9242,247,9513162,248,267 当事業年度(自 2023年 10月１日 至 2024年９月30日) (単位：千円) 株主資本資本金資本剰余金資本準備金資本剰余金合計当期首残高1,004,513994,513994,513当期変動額 新株の発行4,7314,7314,731当期純利益 当期変動額合計4,7314,7314,731当期末残高1,009,245999,245999,245 株主資本新株予約権純資産合計利益剰余金株主資本合計その他利益剰余金利益剰余金合計繰越利益剰余金当期首残高248,924248,9242,247,9513162,248,267当期変動額 新株の発行 9,463 9,463当期純利益133,586133,586133,586 133,586当期変動額合計133,586133,586143,049－143,049当期末残高382,510382,5102,391,0003162,391,317 |
| 重要な会計方針、財務諸表 | (重要な会計方針)１ 有価証券の評価基準及び評価方法関連会社株式 移動平均法による原価法によっております。 ２ 棚卸資産の評価基準及び評価方法仕掛品 個別法に基づく原価法（貸借対照表価額については収益性の低下に基づく簿価切下げの方法）によっております。 ３ 固定資産の減価償却の方法有形固定資産建物については定額法、工具、器具及び備品については定率法を採用しております。 なお、主な耐用年数は次のとおりであります。 建物 ８～15年工具、器具及び備品 ３～８年 ４ 引当金の計上基準貸倒引当金債権の貸倒損失に備えるため、一般債権については貸倒実績率により、貸倒懸念債権等特定の債権については個別に回収可能性を検討し、回収不能見込額を計上しております。 なお、貸倒実績がなく、貸倒懸念債権等の特定の債権に該当する債権もないため貸倒引当金を計上しておりません。 ５ 収益及び費用の計上基準当社の顧客との契約から生じる収益に関する主要なサービスにおける主な履行義務の内容及び当該履行義務を充足する通常の時点（収益を認識する通常の時点）は以下のとおりであります。 当社は主として契約等に基づき、顧客が要求するカスタムAIの開発を、定められた期間に応じて役務の提供等を通じた又は一定の成果物のサービスの提供を行っています。 当該サービスに対する履行義務を充足する通常の時点は、顧客との契約における義務を履行することにより、別の用途に転用することができない資産が生じ、また完了した部分について対価を収受する強制力のある権利を有していることから、主として一定の期間にわたり充足される履行義務であると判断し、履行義務の充足に係る進捗率を見積り、当該進捗率に基づき収益を認識しております。 ただし、契約期間がごく短い取引については、完全に履行義務を充足した時点で収益認識を行っております。 なお、履行義務の充足に係る進捗度の見積りの方法は、見積総原価に対する発生原価の割合（インプット法）により算出しております。 ６ キャッシュ・フロー計算書における資金の範囲手許現金、随時引き出し可能な預金及び容易に換金可能であり、かつ、価値の変動について僅少なリスクしか負わない取得日から３ヶ月以内に償還期限の到来する短期的な投資からなっております。 ７ 繰延資産の処理方法株式交付費 支出時に全額費用処理しております。 |
| 重要な会計上の見積り、財務諸表 | (重要な会計上の見積り) 一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益 (1) 当事業年度の財務諸表に計上した金額 （単位：千円） 前事業年度当事業年度売上高 1,299,3861,463,683 (2) 識別した項目に係る重要な会計上の見積りの内容に関する情報① 算出方法一定の期間にわたり履行義務を充足し認識する収益は、契約金額に対応して発生が見込まれる人件費等の見積総原価に対する発生原価の割合（インプット法）により算出した進捗率により売上高を計上しております。 ② 主要な仮定見積総原価は、要求仕様及び開発途中の大きな変更がなく、開発過程に想定外の大きな工数が発生しないことを前提として、類似案件を参考に算出しております。 ③ 翌事業年度の財務諸表に与える影響見積総原価については継続的に現況を踏まえて見直しを実施しておりますが、見積総原価に係る要求仕様等の前提条件の変更等により見積額が変更となった場合、翌事業年度の財務諸表において認識する金額に重要な影響を与える可能性があります。 |
| 有価証券関係、財務諸表 | (有価証券関係) 子会社株式及び関連会社株式 市場価格のない株式等の貸借対照表計上額 （単位：千円）区分前事業年度（2023年９月30日）当事業年度（2024年９月30日）関連会社株式－390,000 |
| 税効果会計関係、財務諸表 | (税効果会計関係)１．繰延税金資産の発生の主な原因別の内訳 前事業年度 (2023年９月30日) 当事業年度 (2024年９月30日)繰延税金資産 未払事業税5,903千円 4,058千円 未払費用2,523 〃 2,325 〃 減価償却超過額573 〃 1,662 〃 資産除去債務691 〃 933 〃繰延税金資産小計9,692千円 8,980千円評価性引当額△691 〃 △933 〃繰延税金資産合計9,000千円 8,046千円 ２．法定実効税率と税効果会計適用後の法人税等の負担率との間に重要な差異があるときの、当該差異の原因となった主要な項目別の内訳 前事業年度(2023年９月30日) 当事業年度(2024年９月30日)法定実効税率30.6％ 30.6％（調整） 住民税均等割1.2％ 1.2％法人税等の特別控除額△4.0％ △4.9％評価性引当額の増減0.1％ 0.1％その他0.1％ 0.1％税効果会計適用後の法人税等の負担率28.0％ 27.2％ |
| 収益認識関係、財務諸表 | (収益認識関係)１．顧客との契約から生じる収益を分解した情報前事業年度(自 2022年10月１日 至 2023年９月30日) (単位：千円) カスタムAIソリューション事業 一定期間にわたって認識する収益1,299,386 一時点で認識する収益69,800合計1,369,186 当事業年度(自 2023年10月１日 至 2024年９月30日) (単位：千円) カスタムAIソリューション事業 一定期間にわたって認識する収益1,463,683 一時点で認識する収益51,575合計1,515,258 ２．顧客との契約から生じる収益を理解するための基礎となる情報「注記事項（重要な会計方針）５. 収益及び費用の計上基準」に記載のとおりであります。 ３．顧客との契約に基づく履行義務の充足と当該契約から生じるキャッシュ・フローとの関係並びに当事業年度末において存在する顧客との契約から翌事業年度以降に認識すると見込まれる収益の金額及び時期に関する情報(1) 契約資産及び契約負債の残高等 (単位：千円) 前事業年度(2023年９月30日)当事業年度(2024年９月30日)顧客との契約から生じた債権(期首残高)121,000291,610顧客との契約から生じた債権(期末残高)291,610410,492契約資産(期首残高)124,935169,452契約資産(期末残高)169,452165,443契約負債(期首残高)－－契約負債(期末残高)－201 契約資産は、顧客との業務受託契約等について、契約ごとの履行義務に応じて収益を認識した未請求の履行義務に係る対価に対する当社の権利に関するものであります。 契約資産は、対価に対する当社の権利が無条件になった時点で顧客との契約から生じた債権に振替られます。 また、契約負債は、主に顧客との業務受託契約等に関して履行義務の充足の前に受領した前受金であり、履行義務の充足による収益の計上に伴い、取り崩されます。 当該業務受託契約等に関する対価は、契約条件に基づいて請求し、概ね１カ月以内に受領しております。 (2) 残存履行義務に配分した取引価格当社では、当初の予想契約期間が１年を超える重要な取引がないため、実務上の便法を適用し、残存履行義務に関する情報の記載を省略しております。 また、顧客との契約から生じる対価の中に、取引価格に含まれていない重要な金額はありません。 |
| 重要な後発事象、財務諸表 | (重要な後発事象)該当事項はありません。 |
| 有形固定資産等明細表 | 【有形固定資産等明細表】 資産の種類当期首残高(千円)当期増加額(千円)当期減少額(千円)当期末残高(千円)当期末減価償却累計額又は償却累計額(千円)当期償却額(千円)差引当期末残高(千円)有形固定資産 建物32,068－－32,0688,0693,10023,999 工具、器具及び備品47,22944,4011,85089,77954,70423,46435,075有形固定資産計79,29744,4011,850121,84862,77326,56559,075 (注) 当期増加額のうち主なものは次のとおりであります。 工具、器具及び備品GPUサーバー等購入36,510千円 |
| 引当金明細表 | 【引当金明細表】 該当事項はありません。 |
| 主な資産及び負債の内容 | (2) 【主な資産及び負債の内容】 ① 現金及び預金 区分金額(千円)現金－預金 普通預金1,023,358 定期預金500,039計1,523,398合計1,523,398 ② 売掛金及び契約資産相手先別内訳 相手先金額(千円)Rapidus株式会社 108,690本田技研工業株式会社 74,594株式会社みちのりホールディングス 64,506エン・ジャパン株式会社 56,100味の素株式会社 39,318その他232,727 合計575,936 売掛金及び契約資産の発生及び回収並びに滞留状況 当期首残高(千円) (Ａ)当期発生高(千円) (Ｂ)当期回収高(千円) (Ｃ)当期末残高(千円) (Ｄ)回収率(％) (Ｃ)×100(Ａ)＋(Ｂ) 滞留期間(日) (Ａ)＋(Ｄ) ２ (Ｂ) 366 461,0621,662,2221,547,348575,93672.9114 ③ 関係会社株式 相手先金額(千円)X-AI.Labo株式会社 390,000合計390,000 ④ 買掛金相手先別内訳 相手先金額(千円)株式会社PeakVisor 5,647 バレットグループ株式会社 1,839 INTLOOP株式会社 1,079 ドリームジョイン株式会社 979 ギークス株式会社 968 その他927合計11,439 |
| その他、財務諸表等 | (3) 【その他】 当事業年度における四半期情報等 (累計期間)第１四半期第２四半期第３四半期当事業年度売上高(千円)335,757 713,172 1,082,527 1,515,258 税引前四半期(当期)純利益(千円)18,947 67,265 96,619 183,488 四半期(当期)純利益(千円)12,415 45,246 64,900 133,586 １株当たり四半期(当期)純利益(円)0.782.86 4.10 8.43 (会計期間)第１四半期第２四半期第３四半期第４四半期１株当たり四半期純利益(円)0.782.071.244.33 （注）第３四半期に係る四半期報告書は提出しておりませんが、第３四半期に係る各数値については金融商品取引所の定める規則により作成した四半期情報を記載しております。 なお、第３四半期に係る四半期情報等については監査法人の四半期レビューは受けておりません。 |
| 提出会社の株式事務の概要 | 第６ 【提出会社の株式事務の概要】 事業年度毎年10月１日から翌年９月30日まで定時株主総会毎事業年度の終了後３か月以内基準日毎年９月30日剰余金の配当の基準日毎年３月31日毎年９月30日１単元の株式数100株単元未満株式の買取り 取扱場所東京都千代田区丸の内一丁目４番５号三菱UFJ信託銀行株式会社 証券代行部 株主名簿管理人東京都千代田区丸の内一丁目４番５号三菱UFJ信託銀行株式会社 取次所― 買取手数料無料公告掲載方法当社の公告方法は、電子公告としております。 ただし事故その他やむを得ない事由により電子公告をすることができないときは、日本経済新聞に掲載しております。 当社の公告掲載URLは次のとおりであります。 http://laboro.ai/株主に対する特典該当事項はありません。 (注) 当社の株主は、その有する単元未満株式について、次に掲げる権利以外の権利を行使することができない旨、定款に定めております。 （１）会社法第189条第2項各号に掲げる権利 （２）会社法第166条第1項の規定による請求をする権利 （３）株主の有する株式数に応じて募集株式の割当て及び募集新株予約権の割当てを受ける権利 |
| 提出会社の親会社等の情報 | １ 【提出会社の親会社等の情報】 当社には、親会社等はありません。 |
| その他の参考情報 | ２ 【その他の参考情報】 当事業年度の開始日から有価証券報告書提出日までの間に、次の書類を提出しております。 (1) 有価証券報告書及びその添付書類並びに確認書事業年度 第８期(自 2022年10月１日 至 2023年９月30日) 2023年12月21日 関東財務局長に提出。 (2) 内部統制報告書及びその添付書類2023年12月21日 関東財務局長に提出。 (3) 四半期報告書及び確認書事業年度 第９期第１四半期(自 2023年10月１日 至 2023年12月31日) 2024年２月９日 関東財務局長に提出。 事業年度 第９期第２四半期(自 2024年１月１日 至 2024年３月31日) 2024年５月13日 関東財務局長に提出。 |
| 提出会社の保証会社等の情報 | 第二部 【提出会社の保証会社等の情報】 該当事項はありません。 |
| 提出会社の経営指標等 | 回次第５期第６期第７期第８期第９期決算年月2020年９月2021年９月2022年９月2023年９月2024年９月売上高(千円)381,054656,660733,0491,369,1861,515,258経常利益又は経常損失(△)(千円)71,09984,416△55,381193,950183,488当期純利益又は当期純損失(△)(千円)53,24660,645△39,846139,552133,586持分法を適用した場合の投資利益(千円)－－－－－資本金(千円)10,00034,999534,9991,004,5131,009,245発行済株式総数(株)11,500,00011,730,41414,077,82815,837,62815,887,598純資産額(千円)98,110208,7551,169,6862,248,2672,391,317総資産額(千円)280,494413,9121,319,5662,490,7522,591,538１株当たり純資産額(円)8.5317.8083.09141.96150.49１株当たり配当額(１株当たり中間配当額)(円)－－－－－(－)(－)(－)(－)(－)１株当たり当期純利益又は１株当たり当期純損失(△)(円)4.635.26△3.319.708.43潜在株式調整後１株当たり当期純利益(円)－－－9.418.23自己資本比率(％)35.050.488.690.392.3自己資本利益率(％)74.539.5△5.88.25.8株価収益率(倍)－－－100.4112.9配当性向(％)－－－－－営業活動によるキャッシュ・フロー(千円)－57,708△182,209116,5344,542投資活動によるキャッシュ・フロー(千円)－△14,461△54,495△15,464△434,184財務活動によるキャッシュ・フロー(千円)－37,555987,723876,7299,463現金及び現金同等物の期末残高(千円)－214,759965,7771,943,5771,523,398従業員数〔外、平均臨時雇用者数〕(名)1831405671〔5〕〔3〕〔3〕〔2〕〔2〕株主総利回り(％)－－－－97.6(比較指標：東証グロース市場 250 指数)(％)(－)(－)(－)(－)(89.4)最高株価(円)－－－1,5452,999最低株価(円)－－－874659 (注) １．当社は連結財務諸表を作成しておりませんので、連結会計年度に係る主要な経営指標等の推移は記載しておりません。 ２．「収益認識に関する会計基準」（企業会計基準29号 2020年３月31日）等を第７期の期首から適用しており、第７期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。 ３．持分法を適用した場合の投資利益については、第５期から第８期は、関連会社が存在しないため記載しておりません、第９期は2024年７月に関連会社となりましたX-AI.Labo株式会社の投資損益は、反映しておりません。 ４．１株当たり配当額及び配当性向については、配当を実施していないため、記載しておりません。 ５．第５期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、新株予約権の残高がないため、記載しておりません。 ６．第６期及び第７期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できないため、記載しておりません。 ７．第５期、第６期及び第７期の当社株式は非上場であるため株価収益率を記載しておりません。 ８．第６期から第９期の財務諸表については、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づき、有限責任大有監査法人により監査を受けております。 なお、第５期の財務諸表については、会社計算規則(平成18年法務省令13号)の規定に基づき算出した各数値を記載しており、金融商品取引法第193条の２第１項の規定による監査を受けておりません。 ９. 第７期は、事業拡大に向けた採用・育成の加速や、人員増加に伴うオフィス拡張等により費用が増加し、経常損失及び当期純損失となり、第７期の営業活動によるキャッシュ・フローもマイナスとなっております。 また、第７期の投資活動によるキャッシュ・フローは、人員増加に伴うオフィス拡張等による支出が増加したことによりキャッシュ・フローがマイナスになっております。 第７期の財務活動によるキャッシュ・フローは、新株発行によりキャッシュ・フローが大幅にプラスとなっております。 10．第５期についてはキャッシュ・フロー計算書を作成しておりませんので、キャッシュ・フローに係る各項目については記載しておりません。 11. 2020年１月29日付で普通株式１株につき5,000株の株式分割を行っておりますが、第５期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額及び１株当たり当期純利益を算定しております。 12. 第５期から第８期までの株主総利回り及び比較指標は、2023年７月31日をもって東京証券取引所グロース市場に株式を上場いたしましたので、記載しておりません。 第９期の株主総利回り及び比較指標については2023年９月末を基準として算定しております。 13．最高株価及び最低株価は、東京証券取引所グロース市場におけるものであります。 なお、2023年７月31日をもって同取引所に株式を上場いたしましたので、それ以前の株価については記載しておりません。 |