Laboro.AI

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

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。

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。

（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。
 

（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。