How does Brains Technology make money?

３【事業の内容】

当社は、「企業活動の継続性と生産性の劇的な向上に貢献すること」をミッションに掲げ、企業がデジタル技術による業務やビジネスの変革（DX）を加速するためのAIを実装する、エンタープライズAIソフトウエア事業を展開しております。

近年あらゆる産業において、デジタル技術を駆使してこれまでにない革新的なビジネスモデルを展開する企業が台頭し、ビジネス環境が大きく変化しております（注１）。日本においては、生産年齢人口の減少（注２）による労働力不足や技術継承が問題となっており、企業は事業継続性と競争優位性の確立に向けて早急にデジタル変革を進める必要に迫られていると当社は考えております。

これらの社会的課題解決とミッションの追求のために、当社は機械学習やAIを企業の内部に組み込み日常業務に実装し「データ活動の機動性を獲得」することがこれまでになく重要と捉え、業務の高度化・省人化を目指す、異常検知ソリューション「Impulse」と、企業内データの利活用の促進に資する、企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」という２つのソフトウエアをエンタープライズAIソフトウエアとして提供しております。

当社のエンタープライズAIソフトウエアは、開発スピードと価格競争力の確保を目的に、当社製品にオープンソースソフトウェアやクラウドサービスを積極的に取り込み、短期間でのアプリケーションへの昇華を実現しています。

（注）１．出所　経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン Ver1.0」

２．出所　国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和５年集計）報告書」

１．ビジネスモデル

（１）ソフトウエア提供形態と売上構成

当社のエンタープライズAIソフトウエアは、顧客ニーズに併せてクラウド型とオンプレミス型を併用して提供しております。ソフトウエアの提供形態に関わらず、売上はソフトウエア売上と作業売上で構成されます。ソフトウエア売上は、サブスクリプションモデルの場合の利用料と、買取モデルの場合のソフトウエア使用ライセンス料及びソフトウエア保守ライセンス料で構成され、これらは労働集約型ではない（人に依存しない）売上となります。作業売上は、製品の導入支援やトレーニングに係る売上となります。

お客様の業務課題を当社のソフトウエアで課題解決することが、結果として当社の事業成長を速めると理解し、ソフトウエア売上（利用料、ライセンス料及び保守ライセンス料）を意識した事業推進を行なっており、2025年７月期におけるソフトウエア売上比率は66%となっております。なお、ソフトウエア売上の内、利用料と保守ライセンス費は、継続的な売上が見込めるストック（固定）売上と捉えており、2025年７月期のストック売上比率は37%となっております。

また、これらのソフトウエア売上を支えるライセンスの販売本数は、2025年７月期末で584本となり、2022年７月期から2025年７月期の４ヵ年におけるライセンス販売数の年平均成長率（CAGR）は16%となっております。

（２）顧客基盤

2025年７月期におけるソフトウエア利用顧客の業界構成は製造業、情報通信業、電気・ガス・熱供給・水道業の３業界で当社売上の大部分を占めており、特にものづくり（製造業）でのデジタル変革のニーズが高いものと理解しています。

顧客規模別売上構成は大企業が半数近くを占めており、データの取得やシステムとの接続など、企業がデジタル変革を推し進めるための準備が整っている企業での利用が多い状況です。

今後は新しい産業への参入や中小企業への展開をはかることで、事業拡大に繋げてまいります。

（３）事業系統図

当社の事業系統図は、次のとおりであります。

（注）１．パートナーは、当社のソフトウエア製品・サービスをユーザー企業に販売する販売店です。

２．サーバー事業者は、当社が契約するクラウドコンピューティングサービスを提供する事業者です。

２．サービス内容

当社は、エンタープライズAIソフトウエア事業の単一セグメントではありますが、提供するサービス別に事業の内容を記載いたします。

（１）異常検知ソリューション「Impulse」

企業活動に係る複雑で膨大なデータ（多種多様な機器データ、センサーデータ、動画像データなど）を収集し、加工、整理、モデル構築、モデル運用に至る、AI分析の一連のプロセスをサポートする、オールインワンのAIプラットフォームです。

「Impulse」により実装されたAIは、企業内のシステムとして組み込まれることで、予知保全（注３）や品質管理などの業務の高度化や省人化に貢献しています。2014年に製品提供を開始し、製造業・建設業・IT業を中心に機械学習のモデル運用（注４）を支えております。

（注）３．予知保全とは、機械や設備の不具合や故障の兆候を事前に予知し、あらかじめ対処する保全方法を指します。

４．機械学習のモデルとは、機械学習の中心的な役割を担う頭脳（コンピュータが分かる形の入力値を

受け取り、何かしらの評価・判定をして出力値を出すもの）を指しており、モデル運用数とは実際

に現場で利活用されている当該頭脳数を指します。

①主な利用シーン

「Impulse」は、ものづくり（製造業・建設業）の業務やプロセスの高度化・省人化、インフラ監視による安心・安全の確保を目的として、様々な業種のお客様に導入いただいております。

a.製造業

生産ラインの高度化に向けた、現在把握できていない不良品の検出や人間による外観チェックの機械化のために利用（生産ラインの状態監視により「いつもと違う状態」を自動検出）されています。

b.建設業

建設現場の稼働監視や安全性向上に向けた、タワークレーンや工事用エレベーターの故障予兆検知のために利用（建設機械の故障予兆を検知するシステムとして、実際の施工現場に適用）されています。

c.プラント

稼働率向上に向けた設備の異常検知や予知保全のための要因分析に利用（プラント保守・運用に必要な異常予兆検知技術として、データ解析システムに適用）されています。

d.AI/IoT

データ分析プロジェクトの効率化に向け、各部署から依頼のある多様な事業データの分析に利用（分析専門部署がデータ分析業務の高度化・効率化のための、予知保全プラットフォームに適用）されています。

e.通信業

ネットワークサイレント障害（注５）回避に向けた、ネットワーク設備監視に利用されています。

（注）５．ネットワークサイレント障害とは、ネットワークシステムにおける、コンピューターシステム上にあらかじめ用意した自律診断機能で検知できない障害のことを指します。性能劣化の症状から始まり、早急に検知できない場合大規模な障害につながりやすいとされています。

②製品の特長

　「Impulse」は、企業が「データ活動の機動性を獲得」するためには、自社でAIを導入し運用することが重要であると考え、多くのお客様からのフィードバックに基づき進化してまいりました。

a.　幅広いユーザーにご利用いただくためのAutoML機能（注６）

異常検知のオートモデリング機能（特許第6315528号 （注７））では、複雑で膨大なデータの特性を自動的に分類し、標準アルゴリズムを用いたシミュレーションを行うことで、正解に近しい初期分析モデルを自動で導き出すことができるため、高度な分析スキルに依存せずにデータ分析が可能となっています。また、アルゴリズムによる判断基準の見える化により、お客様自身がAI技術を理解してご利用いただけます。

b.　AI技術の導入・運用のハードルを下げるためのアーキテクチャと機能

　多様なデータ（センサー、音声、画像、動画）に対して、AIモデルの作成・運用が可能なため、業務分析のためのデータを限定する必要がありません。また、一連の操作は設定（プログラミングレス）で行うことができるため、ITスキルに依存せずに利用可能となっております。

　AI導入を行うためには、既存の業務システムや産業機器などへの接続や組み込みが必要となります。「Impulse」は、拡張性の高いコンポーネント設計（注８）により短納期でのシステム導入を可能にしています。また、公開されたAPI/SDKにより、顧客自身で自社の環境に「Impulse」を組み込み、拡張することができるなど、顧客環境に柔軟な構成となっております。

　AI運用に必要となる、AIモデルの精度向上のためのチューニング作業においては、データや精度状況に応じて、当社の案件実績に基づいたチューニング方法を推薦する機能を提供しています。また、分析のノウハウを組織で共有する機能により、新しい課題をより高速・高精度に分析可能となり、企業がAIを資産として保有し再利用することを可能としています。

　一連のデータ分析プロセスにおける利用のハードルを下げる機能の提供により、2016年の本番稼働以降、顧客による「Impulse」の完全運用を実現しております。また、国内の予兆検知ソリューション市場（注９）においては、2023年度の解析サービス部門シェア１位を獲得しております（注10）。

（注）６．AutoML（Automated Machine Learning）とは、機械学習モデルの設計・構築を自動化するための手法全

般、又はその概念を指します。

７．特許第6315528号「異常検知モデル構築装置、 異常検知モデル構築方法及びプログラム」

８．コンポーネント設計とは、ソフトウエア工学の一分野で、システムを独立した結合の弱い再利用可能な

ソフトウエアコンポーネント群で構成する設計技法を指します。

９．予兆検知ソリューション市場とは、AIによる予兆検知の手法を用いたソリューションを対象とした市場

です。その中の解析サービス市場とは、クラウドで提供される機械学習エンジンやディープラーニング

エンジンを使った予測モデルの作成、さらにその予測モデルを使ったサービス市場を指します。

10．デロイト トーマツ ミック経済研究所「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望」2023年度版。

（２）企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」

企業内のファイルサーバーやポータルサイト、オンラインストレージなど様々な環境に保存されている文書ファイルやデータを、その保存環境に関わらず横断的に一括検索を可能とする企業内検索エンジンです。2012年、大容量データを迅速に検索したいというお客様の声から生まれました。企業のあらゆるビジネスシーンで定常的に行われる「探す」という業務の効率化により、ホワイトカラーの生産性向上を支援しています。製造業・建設業・IT業を中心に導入いただいております。

①主な利用シーン

導入目的の多くは、働き方改革やデジタル変革をテーマに、検索時間短縮や記憶に依存しない新たな情報の発見によるホワイトカラーの生産性の向上に集約されます。採用パターンは主に以下のパターンに分類されます。

a.全社統一検索プラットフォームとしての採用

b.業務上検索が多い部門（研究開発、システム開発、保全）での採用

c.日本語検索に課題を持つ外国製ソフトウエアの検索機能の代替

②製品の特長

企業において「探す」という行為は、業務を問わず日常で多くの利用が見込まれることから、利用者の利便性を最優先に考え開発されています。

「Neuron Enterprise Search」は特別な研修を受けなくとも迷わず使用することが可能となるよう設計しているため、マニュアルを必要としません。また、企業内の検索履歴を活用したキーワードリコメンドによる検索補助機能や、ファイルを開かずに文書が参照できるサムネイル機能、ロケーションを問わずに利用可能なモバイル画面など、一層の検索時間の短縮を目指しております。

加えて、検索利用状況の分析結果の提供にも力を入れております。企業内でのキーワードトレンドやヘビーユーザーの傾向など、検索環境の改善に留まらず更なる業務改善への貢献に努めております。

　新型コロナウイルス感染症以降、オフィス勤務とリモートワークが併用される中で、SharePoint OnlineやGoogle Driveなどのオンラインストレージの検索も可能であり、文書の所在を気軽に聞ける環境に限定されない、新しい働き方を支えるべく進化を続けております。

（３）生成AIチャット「Chat EI」

業務中の疑問や課題に対して、社内データを情報基盤としたセキュアで精度の高い回答を提供するAIチャットであり、企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」の技術を応用して開発されました。将来的にマルチモーダルなデータを活用した取り組みも視野に、「Impulse」や「Neuron Enterprise Search」との連携をはかっていく予定です。

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、「企業活動の継続性と生産性の劇的な向上に貢献すること」をミッションに掲げて、先端オープン技術の活用力と独自の高い技術力を競争の源泉として、明るい未来を創造する技術者集団であり続けることを目指しております。このため当社が事業成長を実現するにあたっては、継続的な技術力の強化とともに、絶え間ない技術革新から生み出される先端技術をいち早く獲得・事業化し、技術的な環境変化に適応した顧客価値を創出していくことが最重要課題であると認識しております。

(2)経営環境及び経営戦略

　雇用・所得環境が改善するなか、各種政策の効果もあり、景気は緩やかな回復傾向が続きました。一方で、物価上昇や米国の関税政策の動向により、景気の先行きは依然として不透明な状況にあるものと考えております。また、あらゆる産業において生成AIをはじめとするデジタル技術を駆使してこれまでにない革新的なビジネスモデルを展開する企業が台頭しており、ビジネス環境は大きく変化しているものと認識しております。これらに加えて、日本においては生産年齢人口の減少による労働力不足や技術承継が依然として問題となっており、企業は事業継続性と競争優位性の確立に向けて、早急にデジタル変革を進める必要に迫られていると考えております。

　これらの社会的課題の解決とミッション追求のために、当社は機械学習やAIを企業の内部に組み込み、日常業務に実装し「データ活動の機動性を獲得」することがこれまでになく重要と捉え、業務の高度化・省人化を目指す、異常検知ソリューション「Impulse」と、企業内データの利活用の促進に資する、企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」という2つのソフトウエアパッケージの推進を継続するとともに、研究開発による新製品・サービスの創出を行うことで、成長戦略の実現を図ってまいります。

(3）経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な経営指標等

　当社は、主な成長性・収益性の指標として、売上高成長率と営業利益率を重視しております。当社のエンタープライズAIソフトウエア事業は、顧客ニーズに併せてクラウド型のサービス提供とオンプレミス型のソフトウエアライセンス、保守ライセンス提供を併用しておりますが、提供形態に関わらず共通でソフトウエアによる収益の獲得を志向しております。

(4）優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題

　当社が優先的に対処すべき主な課題は、以下の項目と認識しております。

① 新技術への対応

　当社が強みとするAI関連の技術は、将来的な利用可能性の高さから世界的に研究開発が活発に行われております。このような事業環境の下で当社が事業を継続的に拡大していくには、継続的な技術力の強化とともに、絶え間ない技術革新から生み出される先端技術をいち早く獲得・事業化し、技術的な環境変化に適応した顧客価値を創出していくことが必要であると認識しており、その対応を行っております。

② 人材の確保

　当社は、市場の拡大、新規参入企業の増加、顧客ニーズの多様化に迅速に対応していくため、変化に適応できる柔軟性と専門性を備えた人材の確保・育成が必要と考えております。優秀な人材を獲得するために、当社が提供する成長機会や働きやすい環境などの魅力を積極的に発信し、多様な人材が活躍できる体制の整備に努めております。

③ 開発体制の強化

　当社は、事業拡大を図る上では、提供サービスの進化、継続的な機能向上が重要であると考えております。そのためには、さらなる優秀な人材の確保に加えて開発プロセスの改善、社内におけるノウハウの共有や教育訓練等が不可欠であるため、優秀な人材を積極的に採用するとともに、開発プロセスを継続的に見直し、社内におけるノウハウの共有や教育訓練等を実施し、より強固な開発体制の構築に努めてまいります。

④ 営業体制の強化

当社は、安定的かつ着実な事業拡大を図る上で、既存契約の継続に加えて案件数が増加した場合においても、収益率を高水準に維持し、かつ提供サービスの品質を維持・向上することが重要であると考えております。そのためには、さらなる営業体制の強化等が不可欠であるため、販売パートナーを含めた営業プロセスを継続的に見直し、より強固な営業体制の構築に努めてまいります。

⑤ 知的財産権の確保等

　当社では、日々の開発業務から生じた新規性のある独自技術の保護のために、当社単独又は共同開発企業等と共同で、それらに関する特許権等の知的財産権の取得を図っております。しかしながら、当社の事業分野においては、国内外大手IT企業等が知的財産権の取得に積極的に取り組んでいるため、当社も特許権等の取得により当社の活動領域を確保することが課題であると認識しており、外部専門家とも協力しながら、独自の技術分野については、他社に先立って戦略的に特許権等を取得できるよう取り組んでまいります。

⑥ 内部管理体制の強化

　当社は、今後もより一層の事業拡大を見込んでおります。そのため、当社の事業拡大に応じた内部管理体制の構築を図るとともに、金融商品取引法における内部統制報告制度の改訂等も踏まえ、より一層のコーポレート・ガバナンスの充実に取り組んでまいります。また、当社の成長速度に見合った人材の確保及び育成も重要な課題と認識しており、継続的な採用活動と研修活動を行ってまいります。

⑦ 情報管理体制の強化

　当社は、サービス開発、サービス提供の過程において、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であると考えております。現在、情報管理規程等に基づき管理を徹底しておりますが、今後も社内教育・研修の実施やシステムの整備などを継続して行ってまいります。

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、経営者が提出会社の財政状態、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。また、必ずしもリスク要因に該当しない事項についても、投資者の投資判断上、重要であると考えられる事項については、投資者に対する積極的な情報開示の観点から開示しております。当社は、これらのリスク発生の可能性を認識したうえで、発生の回避及び発生した場合の対応に努める方針です。

　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、将来において発生の可能性があるすべてのリスクを網羅することを保証するものではありません。当社はリスク管理の基本方針を「リスク管理規程」に定め、事業を取り巻く様々なリスクに対して適切な管理を行い、リスク顕在化の予防を図っております。

(1) 景気動向及び業界動向の変化について

　企業を取り巻く環境や労働人口減少に伴う企業経営の効率化などの動きにより、当社が事業を展開するAIシステム市場は今後急速に拡大すると予測されるものの、急拡大が見込まれる反面、企業の景気による影響や別の各種新技術に対する投資による影響を受ける可能性があります。当社においては、複数のソフトウエアサービスを複合的な提供形態（クラウド型/オンプレミス型）、販売形態（サブスクリプションモデル/買取モデル）で提供することにより、外部環境の変動に強いビジネスモデルの構築を推進しておりますが、当社が事業を展開する市場が経済情勢の変化に伴い事業環境が悪化した場合には、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) 競合について

　当社の事業は、同様のビジネスモデルを有している企業は複数あるものの、サービスの特性、その導入実績、保有特許、ノウハウによる技術等、様々な点から他社と比較して優位性を確保できていると認識しておりますが、将来の成長が期待される市場であり、国内外の事業者がこの市場に参入してくる可能性があります。このため、先行して事業を推進していくことで、さらに実績を積み上げて市場内での地位を早期に確立してまいります。しかしながら、今後において十分な差別化ができなかった場合や、新規参入により競争が激化した場合には、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) 技術革新への対応について

　当社が事業を展開するIT業界は、技術革新のスピードや顧客ニーズの変化が速く、それに基づく新機能の導入等が行なわれております。当社は、先端のオープン技術（主として機械学習技術／深層学習技術・自然言語処理技術）と当社技術を組み合わせることにより、また、常に市場動向を注視し技術革新への対応を講じることにより、今後も競争力のあるサービスを提供できるように取り組んでおります。しかしながら、予想以上の急速な技術革新や代替技術・汎用的な競合商品の出現等により、当社のサービスが十分な競争力や付加価値を確保できない場合には、新規受注の減少や契約継続率の低下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。

(4) 人材の確保及び育成について

　当社が開発するサービスは、従業員(エンジニア)の技術力に拠るところが大きく、積極的に優秀な人材の獲得を進めると共に、社内教育等を通してエンジニアの育成に努めております。また、従業員の働きやすさを重視した業務環境の整備等を積極的に行うことで、人材の外部流出防止にも努めております。しかしながら、事業規模の拡大に応じた当社内の人材育成、外部からの優秀な人材の採用等が計画どおりに進まず、必要な人材を確保することができない場合、あるいは優秀な人材の社外流出等が発生した場合には、当社の成長戦略の遂行に悪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

　当社は、今後企業価値を高めていくためにはコーポレート・ガバナンスが有効に機能することが不可欠であるとの認識のもと、業務の適正性及び財務報告の信頼性の確保、さらに健全な倫理観に基づく法令遵守の徹底のため、内部管理体制の充実・強化に努めております。

　しかしながら、今後の事業の急速な拡大等により、十分な内部管理体制の整備に遅れが生じた場合は、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(6) 情報管理について

　当社は、その業務の性格上、顧客側で保有している機密情報(経営戦略上重要な情報等)に触れる場合があります。情報の取扱いについては、情報管理規程、個人情報保護管理規程等を整備し、適切な運用を義務づけております。このような対策にも関わらず当社の人的オペレーションのミス等、その他予期せぬ要因等により情報漏洩が発生した場合には、当社が損害賠償責任等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、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(7) システム障害等について

　当社がクラウドで提供しているソフトウエアサービスの大半は、サービスの基盤を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、サービスの提供が困難となります。また、予想外の急激なアクセス増加等による一時的な過負荷やその他予期せぬ事象によるクラウドサービス事業者のサーバーダウン等により、当社のサービスが停止する可能性があります。これまで当社において、そのような事象は発生しておらず、システム障害やシステム過負荷等によるシステムダウンを避けるべく、システム冗長性の確保やシステム稼働状況の監視等の技術的な対策を実施しておりますが、今後このようなシステム障害等が発生し、ソフトウエアサービスの安定的な提供が行えないような事態が発生した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(8) 法的規制等について

　当社は、当社の事業を制限する直接的かつ特有の法的規制は、本書提出日時点において存在しないと考えております。しかしながら、今後、当社の事業を制限する法的規制が制定されたり、既存の法的規制の運用が変更された場合には、当社の事業展開は制約を受ける可能性があります。当社としては引き続き法令を遵守した事業運営を行っていくべく、今後も法令遵守体制の強化や社内教育などを行っていく方針ですが、今後当社の事業が新たな法的規制の対象となった場合には、当該規制に対応するための費用が発生したり、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(9) 訴訟、係争について

　当社では、本書提出日現在において、業績に影響を及ぼす訴訟や係争は生じておりません。また、当社は取引の契約締結に際して、法務担当による事前の契約条文の審査を行い、トラブル等の未然防止に取組んでおります。しかしながら、当社が事業活動を行う中で、顧客等から当社が提供するサービスの不備等により、訴訟や係争が生じた場合には、当社の社会的信用が毀損され、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(10) 知的財産権におけるリスクについて

　当社は、事業競争力の優位性を確保するため、製品開発の中で多くの差別化技術あるいはノウハウを蓄積し、それら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きましては、調査可能な範囲で対応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特許を侵害してしまう可能性は否定できません。この場合、ロイヤリティの支払や損害賠償請求等により、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(11) 無形固定資産（ソフトウエア）について
　当社は、市場競争力を強化・維持するためソフトウエアへの投資を進めており、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制作費をソフトウエア（ソフトウエア仮勘定含む）として無形固定資産計上しております。
　ソフトウエアの開発に際しては、市場性等を慎重に見極めておりますが、市場や競合状況の急激な変化などにより、今後利用が見込めなくなった場合や、収益性の低下により投資額の回収が見込めなくなった場合には、除却あるいは減損の対象となる可能性があり、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(12) 特定の人物への依存について

　当社の代表取締役社長 齋藤佐和子は、創業者であり、設立以来当社の経営方針、事業戦略の立案やその推進に重要な役割を果たしております。当社は特定の人物へ依存しない体制を構築するべく、経営幹部社員への情報共有や権限委譲を進めるなど組織体制の整備を進めておりますが、何らかの理由により齋藤佐和子の当社における業務遂行が困難になった場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(13) 小規模組織であることについて

　当社は小規模な組織であり、現在の人員構成における最適と考えられる内部管理体制や業務執行体制を構築しております。当社は、今後の業容拡大及び業務内容の多様化に対応するため、人員の増強及び内部管理体制及び業務執行体制の一層の充実を図っていく方針でありますが、これらの施策が適時適切に進行しなかった場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(14) 新規サービス・ソフトウエアの開発等について

　当社のソフトウエアサービスは、商品特性ゆえに幅広い産業に対して提供することが可能です。製造業や通信業、建設業といった既存顧客の領域だけではなく、今後も引き続き積極的に他の産業への適用を目指すとともに、新たな技術やニーズに基づく新サービス及び新規ソフトウエアの開発に取り組んでまいります。これによりシステムへの投資や人件費等、追加的な支出が発生し、利益率が低下する可能性があります。また、新規サービス及び新規ソフトウエアの開発等が当初の予測どおりに進まない場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(15) 新株予約権の行使による株式価値の希薄化について

　当社では、役員及び従業員に対するインセンティブを目的とし、新株予約権を付与しており、2025年９月末における自己株式を除く発行済株式総数に対する潜在株式数の割合は2.7％となっております。これらの新株予約権が行使された場合には、当社の１株当たりの株式価値が希薄化し、当社の株価に影響を及ぼす可能性があります。

(16) 配当政策について

　当社は、設立以来配当を実施した実績はありませんが、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、当社は現在、成長過程にあると考えており、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、なお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、各期の経営成績及び財政状態を勘案しながら株主に対して利益還元を実施していく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。

(17) 自然災害に関するリスクについて

　当社では、従業員安否確認手段の整備等、有事に備えて危機管理体制の整備に努めておりますが、大規模な地震、台風等の自然災害が想定を大きく上回る規模で発生した場合、当社又は当社の取引先の事業活動が制限され、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(18) 特定のサービスに関する収益認識について

・AIサービスに関する収益認識について

　当社が営む事業のうち、特にAIサービスについては、取引毎に履行義務の内容が異なっており、当社では内部統制の整備及び運用を通じて、その契約形態や取引実態等に応じて履行義務を識別し収益認識を行っております。しかしながら、各取引の実態を反映した収益認識を行うにあたり、各契約における収益額が、収益認識基準に基づき履行義務の充足とともに適切に計上されているかの判断は複雑な会計上の判断を必要とすることから、何らかの理由により、この判断を適切に実施出来なかった場合には、当社の経営成績並びに財政状態を正しく把握出来ない可能性があります。

（２）【役員の状況】

①　役員一覧

2025年10月28日現在の当社の役員の状況は以下のとおりです。2025年10月29日開催予定の定時株主総会の議案（決議事項）として、「取締役５名選任の件」を上程しており、当該決議が承認可決されますと、当社の役員状況（取締役全員再任のため、変更はありません。)及びその任期は、以下のとおりとなる予定です。

なお、役員の役職等については、当該定時株主総会の直後に開催が予定される取締役会の決議事項の内容（役職等）を含めて記載しております。

男性　6名　女性　2名　（役員のうち女性の比率25％）

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数

（株）

代表取締役社長

齋藤　佐和子

1973年11月２日生

2000年９月　フューチャーシステムコンサルティング株式会社（現 フューチャーアーキテクト株式会社）入社

2008年８月　当社設立 取締役就任

2013年８月　当社代表取締役社長就任（現任）

(注)３

2,677,000

取締役

中澤　宣貴

1978年８月８日生

2003年９月　フューチャーシステムコンサルティング株式会社（現 フューチャーアーキテクト株式会社）入社

2009年10月　当社入社

2013年８月　当社取締役就任（現任）

(注)３

700,000

取締役

河田　哲

1975年２月11日生

1997年４月　日本電信電話株式会社（現 NTT株式会社）入社

2001年４月　フューチャーシステムコンサルティング株式会社（現 フューチャーアーキテクト株式会社）入社

2010年３月　当社入社

2013年８月　当社執行役員就任

2017年10月　当社取締役就任（現任）

(注)３

250,000

取締役

林　琢磨

1981年２月17日生

2003年９月　フューチャーシステムコンサルティング株式会社（現 フューチャーアーキテクト株式会社）入社

2015年９月　当社入社、執行役員就任

2017年10月　当社取締役就任（現任）

(注)３

70,000

取締役

日置　健二

1968年12月26日生

1991年４月　株式会社トーメン（現 豊田通商株式会社）入社

2001年７月　日本キャップジェミニ　アーンスト＆ヤング（現 株式会社クニエ）入社

2003年７月　ハドソン・ジャパン債権回収株式会社（現 ハドソン・ジャパン株式会社）入社

2004年８月　SBIキャピタル株式会社入社

2006年８月　KVH株式会社（現 Coltテクノロジーサービス株式会社）入社

2012年８月　同社最高執行責任者（COO）就任

2014年８月　IPsoft Japan株式会社 代表取締役社長就任

2016年５月　Coltテクノロジーサービス株式会社 代表取締役社長兼アジア代表就任

2019年３月　株式会社アクリート 社外取締役就任

2019年12月　K&Momentum株式会社 代表取締役社長（現任）

2020年３月　Coltテクノロジーサービス株式会社 取締役副会長就任

2020年８月　当社取締役就任（現任）

2021年５月　Coltテクノロジーサービス株式会社 最高顧問就任

2022年７月　プリンストン・デジタル・グループ エグゼクティブアドバイザー（現任）

(注)３

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監査役

（常勤）

鈴木　誠二郎

1948年９月３日生

1971年４月　株式会社三井銀行（現 株式会社三井住友銀行）入行

2001年４月　さくら情報システム株式会社 代表取締役専務就任

2005年６月　室町不動産株式会社 代表取締役専務就任

2012年３月　ビリングシステム株式会社 常勤監査役就任

2017年10月　当社監査役就任（現任）

(注)４

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監査役

前田　昌太朗

1977年８月６日生

2000年４月　株式会社アシスト入社

2005年12月　監査法人トーマツ（現 有限責任監査法人トーマツ）入所

2015年10月　トーマツベンチャーサポート株式会社（現 デロイトトーマツベンチャーサポート株式会社） 入社

2017年４月　株式会社アグリメディア 入社

2018年７月　前田昌太朗公認会計士事務所 代表（現任）

2018年10月　フロントフィールド・コンサルティング合同会社 代表（現任）

2019年８月　インテグリカルチャー株式会社 監査役就任（現任）

2019年10月　当社監査役就任（現任）

2021年２月　テクネ監査法人設立　代表パートナー（現任）

2023年７月　一般社団法人慶應ラグビー倶楽部　監事就任（現任）

(注)４

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役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数

（株）

監査役

小泉　由美子

（弁護士職務上の氏名：本間　由美子）

1983年７月３日生

2010年12月　冬木健太郎法律事務所入所

2012年８月　GVA法律事務所（現 弁護士法人GVA法律事務所）入所（現任）

2019年10月　当社監査役就任（現任）

2021年９月　一般社団法人Japan Space Law Association　理事就任（現任）

2022年９月　株式会社アークエッジ・スペース社外監査役就任（現任）

(注)４

-

計

3,697,000

　（注）１．取締役　日置健二は、社外取締役であります。

２．監査役　鈴木誠二郎、前田昌太朗、小泉由美子は、社外監査役であります。

３．2025年10月29日開催の定時株主総会終結の時から、2026年７月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

４．2024年10月29日開催の定時株主総会終結の時から、2028年７月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

５．各役員の所有株式数は、2025年９月30日時点の株式数を記載しております。

②　社外役員の状況

当社の社外取締役は１名、社外監査役は３名であります。

社外取締役日置健二は、企業経営に関する豊富な知識と高い見識を有しており、当社の経営全般に関する有益な助言及び提言を行っていただくことを期待し社外取締役に選任しております。なお、同氏と当社の間に、人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。

社外監査役鈴木誠二郎は、監査役としての高い専門性に加えて、企業経営者としての知識及び経験を有することから、独立した客観的な視点より経営・業務執行に対する監査を行う監査役としての職務を適切に遂行していただけるものと判断し、社外監査役として選任しております。なお、同氏は当社新株予約権を40個（新株予約権の目的となる株式の数4,000株）保有しておりますが、これ以外に当社との間には人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。

社外監査役前田昌太朗は、公認会計士として財務及び会計に関する相当程度の知見を有しており、独立した客観的な視点より経営・業務執行に対する監査を行う監査役としての職務を適切に遂行していただけるものと判断し、社外監査役として選任しております。なお、同氏は当社新株予約権を25個（新株予約権の目的となる株式の数2,500株）保有しておりますが、これ以外に当社との間には人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。

社外監査役小泉由美子は、弁護士としての高い専門性及び企業法務に精通した知識を有することから、独立した客観的な視点より経営・業務執行に対する監査を行う監査役としての職務を適切に遂行していただけるものと判断し、社外監査役として選任しております。なお、同氏は当社新株予約権25個（新株予約権の目的となる株式の数2,500株）保有しておりますが、これ以外に当社との間には人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。

当社は、社外取締役又は社外監査役を選任するための独立性に関する基準又は方針として明確に定めたものはありませんが、選任にあたっては、経歴や当社との関係を踏まえて、当社経営陣からの独立した立場で社外役員としての職務を遂行できる十分な独立性が確保できることを前提に判断しております。

③　社外取締役又は社外監査役による監督又は監査と内部監査、監査役監査及び会計監査との相互連携並びに内部統制部門との関係

社外取締役又は社外監査役は、取締役会又は監査役会等を通じて、監査役監査、内部監査及び会計監査の報告を受けるとともに、必要に応じて適宜打ち合わせを行い、相互連携を図っております。

内部監査担当と監査役会は、定期的に内部監査の実施状況等について情報交換を行っております。内部監査担当者、監査役会及び会計監査人は、定期的に三者での打ち合わせを行うことで情報の共有を行い、監査上の問題点の有無や課題等について、随時、意見交換を行っております。

２【沿革】

当社は、「明るい未来を創造する技術者集団」として、先端技術を活用した実用的なサービスを創り続け、「企業活動の継続性と生産性の劇的な向上に貢献すること」をミッションに、2008年に設立いたしました。その後、現在に至るまでの沿革は、以下のとおりであります。

2008年８月

東京都江東区にブレインズテクノロジー株式会社設立

2012年３月

企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」をリリース

2013年２月

ファイルサーバー分析エンジン「Neuron Smart Repository」をリリース

2014年２月

大規模データ分析プラットフォーム「Impulse」（注１）をリリース

2014年８月

AWS（注２）の「APN（注３）テクノロジーパートナー」に認定

2015年６月

本社を東京都港区に移転

2015年７月

「Impulse」に機械学習（注４）エンジンを搭載し、リアルタイム予測・分析機能を強化してリリース

2016年６月

「Impulse」がInterop Tokyo 2016「Best of Show Award」特別賞を受賞

2018年４月

機械学習を活用した異常検知モデルの自動構築に関する特許を取得

2018年５月

ガートナーの「Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, 2018」に選定（注５）

2018年９月

AWSの「APN アドバンスドテクノロジーパートナー」に認定、同「APN 産業用ソフトウエアコンピテンシーパートナー（注６）」に認定

2019年８月

「Impulse」に業務に特化したモジュール(注７)と学習モデルの解釈を支援する機能をリリース

2019年９月

「Neuron Enterprise Search」にオンラインストレージ(注８)に対応した接続機能をリリース

2020年２月

株式会社竹中工務店のロボットの自律走行と遠隔管理を担う「建設ロボットプラットフォーム」を開発、共同発表

2020年４月

AWSの「APN Partner of the Year（注９）-Industrial Software-」を受賞

2020年６月

株式会社NTTドコモの５G対応ソリューション「FAAP（製造機器一括分析）」の共同発表、提供を開始

2021年７月

東京証券取引所マザーズに上場

2022年１月

日本工営株式会社とKDDI株式会社による、総務省の「タイ王国工業団地内におけるローカル５G（注10）を活用したアプリケーションの実証試験」（注11）で「カメラ映像および機械作動音声のAI分析・判断」への技術協力を発表

2023年４月

AWSの「AWS Manufacturing and Industrial Competency(注12）」に認定

2024年５月

生成AIナレッジチャット「Chat EI」をリリース

2025年４月

「Impulse」で用いられている作業分析の機能拡張技術に関して特許を取得

（注）１．Impulseは、2014年２月時点では「大規模データ分析プラットフォーム」としてリリースしており、2019年８月の機能強化を経て以降、「異常検知ソリューション」として提供しています。

２．AWSとは、Amazon.com,Inc.の子会社 Amazon Web Services, Inc.が提供する、Webサービスを通じてアクセスできるよう整備されたクラウドコンピューティングサービス群の総称です。

３．APN（Amazon Partner Network）とは、AWSを活用して顧客向けのソリューションとサービスを構築しているテクノロジー及びコンサルティング企業向けのグローバルパートナープログラムの総称です。

４．機械学習とは、人間が有する学習能力に類似した機能をコンピューターシステム（機械）に持たせることにより、コンピューターシステムが自動的に学習し進化するための統計的手法です。

５．ガートナーが2018年５月４日に発行した「Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, 2018」（Padraig Byrne 他共著）レポートの「注目ベンダー」リストに掲載、世界で４社が選定されています。

６．AWS コンピテンシープログラムはAWSに関する技術的な専門知識・カスタマーサクセスを実証されたAWS パートナーネットワーク（APN）のアドバンスト・プレミアパートナーに提供されるプログラムです。

７．モジュールとは、システムの一部を構成する、ひとまとまりの機能を持った部品です。

８．オンラインストレージとは、クラウドストレージとも呼ばれる、インターネット上にデータを保管するサービスです。

９．APN Partner of the Yearは、１年間を通じて特に顕著な功績を残したAPNパートナーを表彰する制度です。

10．ローカル５Gとは、MNOの電波を利用する、プライベート５Gの構成です。

11．本実証は、令和３年度総務省予算事業「周波数の国際協調利用促進事業」の一環として実施されるものです。

12．2018年９月に認定されたAWS コンピテンシープログラムがリニューアルされたもので、当社がエンドツーエンドの産業用製造ソフトウェアツールチェーンのためのソフトウェアソリューションと専門サービスをお客様に提供する中で、優れた専門知識を有していることを認めたものです。