How does Hutzper make money?

３【事業の内容】

当社は、「最新テクノロジーを確かな労働力に」をミッションに掲げ、製造業界を中心に、AI技術及びIoT技術等の新しい技術を活用したサービスを提供しております。当社がサービスを提供している日本の製造業界は少子高齢化に伴う労働人口の減少による「人手不足」が深刻化する中で、競争力を維持・発展させるための製造現場のDX化がなかなか進まないことによる、競争力の低下に直面していると当社ではとらえております。これらの課題に対処すべく製造業界においては生産性向上のためのAIやIoT等の新しい技術を確実に製造現場で使用できるソリューションが強く求められていると判断しております。

当社は製造業界向けに、外観検査自動化AI「メキキバイト」をはじめとする画像認識AIサービス、顧客の保有するビッグデータのAIによる分析サービスである「カスタムHutzperAI」等の分析AIサービス、その他スキルに応じたAIによる人材配置最適化システム「スキルパズル」及びインターネット接続不要の生成AIソリューション「ラクラグ」を提供しております。各サービスは、以下に記載する特徴があると考えておりますが、それらは当社がこれまで製造業に特化し、常に顧客の要望・ニーズをとらえ、より高品質なソリューションの提供が可能となるように努めてきたことによるものであると考えております。

また、当社では製造業出身のエンジニアが多く在籍していると共に、社内教育及び設計物の十分なレビューを行うことで、経験の浅いエンジニアでも十分なパフォーマンスを発揮できる体制を整えていると考えております。

当社では以下のとおりエンジニアリング部門を組織化しております。

・AIエンジニアリング部：主として「メキキバイト」をはじめとした画像認識AIサービスにおける光学設計等の技術開発、顧客へのサービス提供を行う。

・プロダクト開発部：クラウドシステムである「Hutzper Insight」や「スキルパズル」の開発、顧客向けWebサービスの提供を行う。

・データサイエンス部：全社的なAI技術を統括すると共に、カスタムHutzperAI等のAIサービスの提供を行う。

各部門におけるエンジニアの在籍状況は以下のとおりであります。

2025年12月31日現在

組織名

役割

保有技術

人数（人）

AIエンジニアリング部

PM

（プロジェクトマネージャー）

顧客の技術面の課題抽出及びプロジェクト全体のマネジメント

製造工程、品質管理、生産管理に関する知見

９

ソフトウェアチーム

製造現場で使用するソフトウェアの開発

プログラミング

９

ハードウェアチーム

コンベアや排除機構等の製造ラインの設計・組立・設置

ハードウェア設計、電気回路構築

６

AIチーム

顧客の製造現場、製造物に対応した光学設計からAI構築及び学習

光学設計、AI構築

７

プロダクト開発部

Hutzper Insight並びにスキルパズルの開発、Webサービスの個別開発

Webサービス開発、デザイン

６

データサイエンス部

カスタムHutzperAIの提供及びAI技術の調査・研究開発

AIリサーチ、データサイエンス、AIを活用したコンサルティング

６

　事業の内容及び特徴については以下のとおりであります。なお、当社は製造業向けAIサービス事業の単一セグメントであり、セグメント情報を記載していないため、サービス別に記載しております。

①　画像認識AIサービス

(特徴)

メインサービスである「メキキバイト」は、製造業の顧客に対して、製造ライン、検査対象に適した照明・カメラ等の選定から設置までの光学設計をはじめ、検査対象の不良検出のための最適なAIモデル構築並びに不良品の排除機構連携、導入後の運用管理までを一気通貫で提供しております。また、AI判定は現場にある産業用PCに搭載したエッジAI（注１）として提供し、安定稼働の実現かつ高速処理を可能とすることに加えて、当該システムの運用フェーズにおいてはクラウドシステム「Hutzper Insight（フツパーインサイト）」を管理アプリケーションとして提供することにより、顧客自身によるAIモデルの精度の向上、品質管理を可能としており、継続的な運用を支援しております。

ハードウェアのスポット販売に加えて、初年度はAI構築（200,000円/月）及び「Hutzper Insight」のライセンス（98,000円/月）をサブスクリプションで月額利用料にて提供しており、２年目以降は「Hutzper Insight」のライセンスを提供しております。一部、クラウド管理機能である「Hutzper Insight」を伴わないソフトウェアのスポット販売での提供もございます。サブスクリプション契約の解約率（注２）は創業以来低い水準を維持しており、2025年12月期の解約率は0.23％となりました。

また、当社は、「メキキバイト」で培った画像認識AIの技術を活用し、製造現場に設営されたカメラを活用した作業員の行動分析、機械への巻き込み防止等の安全対策等の外観検査以外のサービスの提供を行っております。

サービス提供に係る原価として、画像認識AIサービスでは現場に設置するハードウェアやエッジデバイスに関する材料費や、エンジニアの人件費等が発生いたします。

(注）１．エッジAI：ネットワークの端末機器（エッジデバイス）に直接搭載したAIのこと。

２．解約率＝当月の解約により減少したライセンス収入÷前月末のライセンス収入の総額×100％の12ヵ月平均

(当社の強み)

ａ　製造業に対する豊富な知識

当社は創業時より製造業界向けに特化したサービスを提供しており、製造ラインや検査における豊富な知見を有していると考えております。製造業の顧客が取り扱う品目は金属製品や食品等様々であり、製造物毎に製造ラインの特徴を理解し、検査対象を確実にとらえるための高度な撮像・画像処理技術等の光学設計の技術が必要となります。

ｂ　運用開始までの一気通貫したサービスの提供

当社は顧客に対して、光学機器や搬送・排除機構等のハードウェアの選定・設置からAIモデル構築までを一気通貫で提供しております。具体的には、当社で光学設計を行った照明・カメラ・治具を顧客の製造ラインに設置した上で、本番環境でのデータ収集に努めております。AIモデル構築に当たっては、本番環境で撮影したデータを学習させることにより、効率的にAIのモデル構築を進め、高い実装力を有していると考えております。

光学設計からAIモデル構築まで一気通貫した技術をもたないベンダーでは、テスト環境で撮影したデータによる学習によりAIモデルを構築するものの、製造現場に設置されている照明・カメラ等で撮影した本番環境でのデータとの差異が発生し、効果的かつ効率的な製造現場での実装が難しく、当社のように低コストかつ迅速な実装は難しいものと考えております。

ｃ　エッジAIとクラウドシステムのハイブリッドによる運用支援

一般的な検査サービスにおいては、製造現場に実装した検査システムについての良否判定データは一定期間製造現場に蓄積されるのみであり、その後の利活用は進んでいないものと当社では考えております。

このような課題に対し、当社では、エッジデバイスに実装されたAIにより外観検査を行うことで、ネットワークが不要で、即時・大量の検査を行うことを可能とし、また、エッジ側で良否判定基準を設定することで、現場での柔軟な運用を可能としております。一方で、エッジ側でのAIによる外観検査の結果については、現場で不良と判定された画像データのみについてクラウド環境にアップロードする特許技術を有しております。当社は当該技術を用いた外観検査支援アプリケーションである「Hutzper Insight」を提供しており、顧客は自身で画像データの再分類、再学習を行うことでノーコードにてAIモデルの精度を向上させることができるとともに、「Hutzper Insight」上で品質管理を行うことができます。

ｄ　排除機構連携

当社では「メキキバイト」にて不良と判定された検査物について、エアジェット（注１）連携等による排除機構の設置までを行っております。これにより、製造現場における人員をより減らすことができるため、顧客のより効率的な生産に資することが可能となります。

(導入実績)

2025年12月期の導入実績は、86社であります。また、売上高は911,628千円であります。また、「メキキバイト」のサブスクリプション契約における１ラインのあたりの平均単価（注２）はハードウェア10,803千円、初年度のAI構築及びライセンス利用料4,042千円、２年目以降のライセンス利用料（注３）11,709千円となり、合計は26,555千円となりました。

(注）１．エアジェット：品質検査で不良品と判定された製品を高速のエアージェット（圧縮空気）で吹き飛ばし、選別すること。

２．平均単価＝ハードウェアの平均単価＋初年度のAI構築及びライセンス利用料の平均単価＋２年目以降のライセンス利用料

３．２年目以降のライセンス利用料＝ライセンス利用料の年間平均単価÷（解約率×12）－ライセンス利用料の年間平均単価

②　分析AIサービス

(特徴)

　当社では、顧客が保有するビッグデータを活用し顧客のAI構築を支援する「カスタムHutzperAI」等の分析AIサービスを提供しております。具体的には、現場データをもとにした在庫予測や故障予測等の分析サービスをスポット販売で提供しております。サービス提供に係る原価として、エンジニアの人件費等が発生いたします。

(当社の強み)

業界問わず、一定の規模を有する企業においては画像データやその他のデータの蓄積が進んでおり、IoT化に向けた準備は整いつつあると当社では考えております。しかしながら、データの特徴及び企業の事業内容が複雑に関係する中で、当該データを用いた分析や解析により新たな示唆を得るには高度な分析能力が必要となります。

当社では製造業についての豊富な知見と分析案件の実績をもとに、適切な分析設計からAIモデル構築まで、企業の潜在的なニーズに根ざしたサービスを提供しております。顧客の課題特定の段階から当社が関与することで、顧客の課題に十分に対応したAI導入を提案し、コンサルティング、設計、開発、運用までの幅広いプロセスにおける導入及びMLOps（注１）全体の構築等の支援を行っております。

また当社では、生成AIを顧客の労働生産性を向上させるための技術として活用し、ナレッジの社内での共有、アイデア生成、市場調査や予測分析等の高度なタスクへの応用を支援しております。これらのタスクにおいては、単純にLLM（注２）を適用しても課題解決が難しく、様々なカスタマイズ、チューニングを行うことで、最適な出力を実装する必要がありますが、当社ではLLMに対して外部情報の検索を組み合わせるRAG（注３）技術によって、より専門性が高く正確性の高いAIとのやり取りを実現可能にし、高度な機能を持つ生成AIアプリケーション構築を可能としております。

(導入実績)

　2025年12月期の導入実績は、20社であります。また、売上高は307,973千円であります。

(注）１．MLOps（Machine Learning Operations）：機械学習モデルをビジネス適用するための開発から運用、管理までのライフサイクルを効率化するための手法のこと。

２．LLM（Large Language Model）：巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデルのこと。

３．RAG（Retrieval Augmented Generation）：LLMにプロンプトを入力すると、そのプロンプトをもとに外部データから関連する部分を取り出し、それを元に回答を生成する方法のこと。

③　その他AIサービス

(スキルパズル)

当社は、製造工程における各人のスキルに応じたAIによる最適なシフト配置を提供する「スキルパズル」を利用人数に応じた従量課金によるサブスクリプションにて提供しております。「スキルパズル」は人手・人材不足の課題が激しい製造業において、人に依存しすぎない効率的な業務や人材管理の手法を提供することで、現場の業務負担を減らし、さらには人員配置の最適化やスキルマネジメントによる適切な評価、職場満足度と定着率の向上を推進していくことにより、持続可能な産業成長に貢献しております。

「スキルパズル」では、生産計画に基づき、社員のスキルや資格、出退勤情報等のリアルタイムの状況を考慮して最適なシフト配置を１クリックで瞬時に提案し、顧客の業務負担を大幅に軽減し、多能工化やスキルアップを促進できるサービスです。社員一人ひとりの能力や勤怠情報だけでなく、作業負荷や相性等も考慮した最適な人員配置をAIアルゴリズムが導き出すことができ、急な欠員にも対応できる体制を整えます。これによりシフト作成業務の省力化だけでなく、ベテラン社員の業務負担を減らし、作業そのものの質と効率を向上させることができます。

サービス提供に係る原価として、サーバー等のインフラ維持費が発生いたします。

(ラクラグ）

　当社は、蓄積された社内ナレッジをインターネット接続不要で活用できるローカル生成AIソリューション「ラクラグ（らくらくRAG）」を販売しております。「ラクラグ」は、人手不足や世代交代に伴う暗黙知の喪失という製造業共通の課題に対し、完全オンプレミス環境で安全にナレッジを循環させる仕組みを提供することで、ベテランの知見を組織全体の力へ変換し、生産性と品質の両立を後押ししております。「ラクラグ」は、PDFやエクセル、画像データ等をまたいで、独自の情報抽出エンジンにより、図面や写真の内容までも構造化データとして取り込み、質問と根拠資料を紐づけたまま自然言語回答を提示します。さらに、ユーザーの質問を意味解析して不足語を自動補完するクエリ補強アルゴリズムが検索精度を底上げし、専門用語が入り混じる現場でも「欲しい情報に最短距離で辿り着ける」体験を実現しております。導入時はハード・ソフト一体型で納品するため、設置後すぐに稼働開始ができ、専門スタッフによる伴走支援も行っております。これらの総合支援により、ファイル検索にかかる時間やヒューマンエラーを大幅に削減し、“人”に依存しすぎない知識伝承と持続可能な現場力向上を実現しております。

　サービス提供に係る原価として、ローカル環境に設置するサーバー代などの材料費が発生いたします。

(その他）

　上記のサービスには分類されないAIモデルの構築やライセンス供与等であります。

(導入実績）

　2025年12月期の導入実績は、52社であります。また、売上高は36,901千円であります。

サービス別の収益構造をまとめると、以下のとおりであります。なお、販売にあたっては、直販がメインではありますが、一部販売代理店を経由して販売しております。

［事業系統図］

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、以下の項目と認識しております。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。当該将来に関する事項については、その達成を保証するものではありません。

(1) 経営方針

当社は、「最新テクノロジーを確かな労働力に」をミッションとし、深刻な人手不足やDX化等の大きな課題に直面している日本の製造業に向けてAIを利用したサービスの開発・販売を展開しています。当社は最新技術を用いて製造業の生産性、効率性を改善し、日本のモノづくりの発展に貢献していきます。

(2) 経営戦略等

[成長戦略（会社単位）]

当社は、実際の製造現場における知見及び実装力という当社の強みを活かして、製造業への当社サービスの導入をすすめ、継続的に事業を拡大してまいりました。現時点では新たな顧客獲得のための営業活動の強化に加え、「メキキバイト」の複数ライン展開、「カスタムHutzperAI」の同一顧客からの複数回受注による顧客単価の最大化に取り組んでおります。また、「スキルパズル」や「ラクラグ」の拡販につとめ、継続的かつ安定した収益の獲得を目指すとともに、さらには同一顧客への複数サービスの導入による相乗効果の発揮も進めてまいります。

他社との競争優位性という観点においては、当社は製造業のような物理的な現場（フィジカル領域（注１））を持つリアルな産業に対して高度なAIソリューションを提供しています。ハードウェアの選定や設置から、現場の機器にAIを直接組み込み、生産設備やロボット、PLC（注２）とリアルタイムに連携可能な点で、クラウドSaaSや受託SI中心の他社と明確に差別化されます。また従来のFA機器メーカーや、センサ機器等にAI機能を搭載した組込み系のベンダーとも異なり、導入後もIoTによってデータが蓄積されるシステムをセットで提供しており、AI学習用のデータ収集に関する仕組みで特許も取得しております。これらをワンストップで提供することで、AIモデルの立ち上げから導入にかかる期間を短縮し、導入して終わりではなく、その後も継続的にAIが再学習を行いアップデート可能な環境を提供することが可能になります。さらにその他の競合に関しましても、大手SIerはAI部分を外注し制御範囲が限定、AIベンチャーはデジタル解析に強いが現場経験が乏しく導入まで長期化、産業機器メーカーはハード提供が主体で学習済アルゴリズムの更新機構等を持っておりません。当社のこれまで蓄積してきたインターネットの外にしかないデータ資産と、設備設計からAI導入まで一気通貫で提供できる体制は、今後も高い参入障壁となると考えております。以上の優位性により、急伸するAIを活用したDX市場全体で持続的なシェア拡大が期待できると考えております。

中長期的には、単なる検査や分析といった一部工程の自動化にとどまらず、製造工程や生産計画全体の最適化といった工場全体の最適化等に取り組み、最終的にはモノづくりサプライチェーン全体の最適化・持続化に貢献できるサービスを提供できる企業への成長を目指してまいります。

また、サービスの提供エリアに関して、現状は国内市場がメインではございますが、日系企業が工場を多数保有する東南アジアなど、海外市場への展開も視野に入れて事業展開を進めてまいります。将来的には製造業向けのサービスラインナップの拡充とともに、製造現場でのAI導入において蓄積した知見を活かして、物流や建設等の他業界にも応用可能なソリューションの提供まで視野に入れております。新たなサービス・業界・地域の展開においては、自社のみならず、他社とのパートナーシップを活かしながら取り組むことで、展開スピードを重視したいと考えており、場合によってはM&A等の手段も検討しながら、事業拡大を行ってまいります。

（注）１．フィジカル領域：ソフトウェア領域ではなく、実世界（物理空間）で動作・作用すること。

２．PLC（Programmable Logic Controller）：主に製造業の装置などの制御に使用されるコントローラ。入力機器からの信号を取り込み、プログラムに従い、接続された出力機器を制御するもの。

[成長戦略（業界単位）]

当社はAIを活用したDX領域においてサービスを提供しておりますが、特に当社の主な対象顧客は工場を有する製造業を営む企業であります。国内の事業者は今後減少が見込まれる一方で、当社が提供する目視検査の自動化やビッグデータの分析といったAIを用いたDX、IoT領域は今後労働人口の減少への対応として、需要が増大していくものと想定されます。

DX関連の国内市場

（単位：億円）

2024年度見込

2023年度比

2030年度予測

2023年度比

製造DX

15,213

122.2％

29,843

239.8％

小売/外食DX

5,521

114.6％

9,644

200.2％

金融DX

9,269

119.2％

17,491

224.9％

医療/介護DX

1,797

111.9％

2,878

179.2％

交通/運輸/物流DX

7,069

110.2％

11,095

173.0％

不動産/建設DX

2,132

114.4％

3,443

184.8％

自治体DX

1,506

113.1％

2,378

178.5％

社会インフラ/その他DX

10,252

113.2％

15,894

175.6％

全体

52,759

116.4％

92,666

204.5％

出典：㈱富士キメラ総研「2025デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望　市場編」

国内のDX領域全体では５兆円規模の市場を有しており、その中でも製造業関連市場は15,213億円と重要なポジションを占めており、また2030年予測において239.8％の市場規模の拡大が予想されております。加えて、分析AIサービスについては製造業のみならず、交通量調査や港の需要・混雑予測など交通/運輸/物流業界に対してもサービスを提供しております。交通/運輸/物流関連市場は7,069億円、2030年予測は173.0％の成長を見込むなど、当該市場も大きなポテンシャルを有していると考えております。なお、2025年12月期の主な取引業界・業種は、製造業（食品や化学繊維、自動車等）が76.2％、その他（ITや物流、建設等）が23.8％となっております。

(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

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」及び「営業利益」を客観的な指標としております。また、継続的な事業拡大の観点から、「受注残高」「取引社数（注１）」「ライセンス収入（注２）」「継続顧客売上高（注３）」についてもモニタリングをしております。なお、これらKPIを用いた推移については、「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　(2)経営者の視点による経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容　⑥　経営方針・経営戦略、経営上の目標の達成状況を判断するための客観的指標等」に記載のとおりであります。

（注）１．該当年度の取引社数

２．ライセンス収入：AIサービスの月額利用料の合計（主にメキキバイトの「Hutzper Insight」、「スキルパズル」の利用料）

３．算出式：当該年度の売上高－当該年度のライセンス収入－当該年度の新規顧客売上高（注４）

主として過年度に取引した顧客からの別の製造ラインにかかるAI構築や過去実施した分析案件の次フェーズの売上等より構成されております。

４．新規顧客売上高：当該年度のライセンス収入を除く新規顧客（過年度に取引のない顧客）からの売上高

(4) 経営環境並びに事業上及び財務上の対処すべき課題

当社は、今後のさらなる成長を実現する上で、以下の事項を経営課題として重視しております。

①　収益基盤の構築・強化への取り組み

当社が主な顧客とする製造業は、総務省統計局が公表する「令和３年経済センサス-活動調査（令和５年６月２７日公表）」によれば、国内の企業社数は33万9千社、売上高は387兆円、従業者数は880万人を擁する巨大な市場です。

一方で、内閣府が公表する「令和７年版高齢社会白書(全体版)」によれば、今後の国内における生産年齢人口の推移は、2020年の7,509万人から2070年には4,535万人と、2,974万人ほど減少することが見込まれており、当社では製造業においても、人手不足が課題となると想定しています。

　※１ 内閣府「令和７年版高齢社会白書(全体版)」をもとに当社作成

　このような状況において、企業の競争力の維持、人材不足の解決のための業務効率化及びコスト削減を目的とした製造現場のDX推進が急務となっており、独立行政法人中小企業基盤整備機構が公表している「中小企業のDX推進に関する調査2025（令和８年２月）」によれば、78.0%の製造業の事業者が「DXに取り組んでいる」、「取組を検討している」、「必要だと思うが取り組めていない」のいずれかに回答しております。

当社は、製造業への知見と最新のAI及びIoT技術を用い、外観検査の自動化やデータの裏付けられた業務効率化を推進することにより、製造業のDX化を推進し顧客課題を解決してまいります。さらには、幅広い業界の企業へのサービス展開を目指すべく、営業体制の強化を図ってまいります。

②　開発体制の強化

安定的かつ着実な事業拡大を図る上では、既存顧客の契約を継続することや案件数等が増加した場合においても、収益率を高水準に維持し、かつ顧客のパフォーマンスを維持・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、さらなる優秀な人材の確保及び開発プロセスの改善、社内におけるノウハウの共有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することで、より強固な開発体制の構築に努めてまいります。

③　内部管理体制の強化

　当社は、さらなる事業拡大を推進し、企業価値を向上させるためには、効率的なオペレーション体制を基盤としながら、内部管理体制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、社内研修の実施等コンプライアンス体制及び内部統制の充実・強化を図ってまいります。

④　海外展開について

　当社は、今後、アジア諸国をはじめとした海外展開を検討しております。

　このような状況において、現地政治情勢の変化等により事業運営に支障をきたす事態が生じた場合、又は、自然災害や伝染病等が発生した場合や、当社の事業展開に係る法規制等の成立・改正が行われた場合等には、当社事業の海外展開に一定の影響が及ぶ可能性があります。そのため、迅速な情報収集と適切な対応を検討する体制の構築に努めてまいります。

３【事業等のリスク】

有価証券報告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、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記載しております。

当社はこれらのリスク発生の可能性を認識した上で、発生の回避及び発生した場合の対応に努める方針ではありますが、当社の株式に関する投資判断は、本項及び本項以外の記載事項を慎重に検討した上で、行われる必要があると考えております。

なお、文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において当社が判断したものであり、将来において発生する可能性のあるすべてのリスクを網羅するものではありません。

(1）戦略に関するリスク

①　優秀な人材の確保及び育成について(発生可能性：高、発生時期：特定時期なし、影響度：低)

　当社が継続的に顧客に支持されるサービスを提供していくためには、優秀な人材の確保及び育成が極めて重要な要素であると考えており、対外的な人材獲得及び社内の人材育成に加え、人材の流出を防止するための環境整備に取り組んでおります。しかしながら、当社の属するIT業界においては、人材獲得競争が非常に激しいことから、必要な人材を適時に十分確保できない場合や当社の優秀な人材が流出してしまった場合には、今後の事業展開に制約が加えられることとなり、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　新サービス及び新規事業について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

当社の開発するAIシステムは、サービス特性から幅広い産業に対して提供することが可能であり、今後も積極的かつ継続的に新サービス及び新規事業に取り組んでまいります。これによりシステム投資や人件費等、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、新サービス及び新規事業の導入・拡大・成長が当初の予測通りに進まない場合、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　海外展開について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：中)

　当社は今後アジア諸国をはじめとしたサービスの海外展開を本格的に進めてまいります。

　海外市場は、政治、文化、法令及び規制等が日本と異なり、その業務の遂行には不確実性が伴います。海外展開に際しては、専門家の活用等により、現地の事業環境、会計、税務等の調査を行うことによりリスクの低減を図っておりますが、不測の事態の発生により当社の海外展開に支障をきたした場合、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）財務に関するリスク

①　配当政策について(発生可能性：高、発生時期：特定時期なし、影響度：低）

当社は創業以来配当を実施しておりませんが、株主に対する利益還元は経営の重要課題であると認識しております。しかしながら、当社は未だ成長過程にあると考えており、さらなる内部留保の充実を図り経営体質の強化、事業拡大のための投資等に充当していく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経営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ありますが、現時点においては配当実施の可能性及びその実施時期については未定であります。

②　新株予約権の行使による株式希薄化について(発生可能性：高、発生時期：特定時期なし、影響度：低)

当社では、当社の役職員等に対するインセンティブを目的として新株予約権を付与しており、本書提出日現在における新株予約権の潜在株式は1,017,500株であり、発行済株式総数10,095,000株の10.1％に相当します。これらの新株予約権が行使され、当社の株式が発行された場合には、既存の株主が有する株式の価値及び議決権割合が希薄化する可能性があります。

③　ベンチャーキャピタル等の株式所有割合について(発生可能性：高、発生時期：短期、影響度：中)

当社の発行済株式総数に対するベンチャーキャピタルが組成した投資事業組合（以下「ベンチャーキャピタル等」という。）の本書提出日現在における当社株式の所有割合は16.8％であります。今後、当社の株式の株価推移によっては、ベンチャーキャピタル等が所有する株式の全部又は一部を売却する可能性が考えられ、その場合、株式市場における当社株式の需給バランスが短期的に損なわれ、当社の株価に悪影響を及ぼす可能性があります。

④　資金使途について(発生可能性：低、発生時期：短期、影響度：中)

当社の公募増資による資金調達の使途については、今後の事業拡大に向けた人材採用費等の運転資金及び新しいサービスの開発費用や既存サービスの機能強化等の研究開発費、顧客獲得や認知度向上のための広告宣伝費等に充当する計画であります。しかしながら、経営環境等の変化に対応するため、調達資金を計画以外の使途に充当する可能性があります。また、当初の計画通りに資金が使用された場合でも、想定通りの成果を上げられない可能性があります。なお、上記計画以外の使途に充当することとなった場合、直ちに開示いたします。

⑤　M&A等の投資について(発生可能性：低、発生時期：短期、影響度：中)

　当社は、現在において投資を行っている事実はありません。しかしながら、今後の事業拡大等を目的として、国内外を問わずM&A、出資、子会社設立等の投資を選択肢の一つとして考えております。これらの投資の実行に際しては、ビジネス・財務・法務等に関する詳細な検討を行い、各種のリスク低減に努める方針であります。

　これらの投資の実行のための検討費用が発生する場合、又は、これらの検討で確認・想定されなかった事象がこれら投資の実行後に判明あるいは発生したり、市場環境の変化等により投資先の事業展開が計画通りに進まないことにより投資を回収できない場合や、減損損失を計上することになる場合等には、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）経営環境に関するリスク

①　市場動向について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

当社が事業を展開するAI関連市場は、技術革新や各産業分野におけるAIの利活用の拡大・DXの取り組みの加速、生成AIの普及などの影響を受け、市場成長率は好調に推移しており、今後もさらなる市場規模の拡大を続けることが予想されます。しかしながら、今後の市場成長率は、AI技術に対する新たな法規制・政策の導入、関連市場の動向、景気変動による顧客企業のAI関連投資の縮小等の外的要因による影響を受けるため、これらの影響による市場成長率の鈍化により、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　技術革新について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

当社が事業を展開するAI関連市場は、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、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。しかしながら、予想以上の技術革新や非連続的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できない場合、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　競合について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

当社が事業を展開するAI関連市場は、技術革新のスピードや顧客ニーズの変化が速く、新たに市場へ参入する企業も増加する傾向にあることから、引き続き事業の拡大及び競争力の維持・変化への対応に努めてまいります。当該リスクへの対応として、最新の技術動向や環境変化を常に把握できる体制を構築するだけではなく、優秀な人材の確保及び教育等により技術革新や顧客ニーズの変化に迅速に対応できるよう努めてまいります。しかしながら、当社が技術革新や顧客ニーズの変化に適時に対応できない場合、又は、変化への対応のためにシステム投資や人件費等、多額の費用を要する場合、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。

④　製造業界のDX市場の拡がりについて(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

当社が主な顧客とする製造業は、内閣府が公表する「国民経済計算（GDP統計）」によれば、我が国の国内総生産（名目）の18.8％を占める119兆円という巨大な市場規模です(内閣府「2024年度（令和６年度）国民経済計算年次推計」、2025年12月）。一方で、少子高齢化の影響によって労働人口が減少していることから、当社では現状の市場規模を維持するには、人手不足が課題となると想定しています。外部調査データによれば、生産性向上・コスト効率化に繋がるデジタル投資は高い水準が見込まれています（工場デジタル化（注）市場規模2025年度（予測）：１兆9,180億円→2030年度(予測)：２兆1,800億円。出典：㈱矢野経済研究所「工場デジタル化市場に関する調査（2025年）」（2025年４月30日発表）より引用）。当社は、AI及びIoT等の新しい技術を用いたサービスの提供により、製造業の特定の分野における自動化・省力化に向けたDXを推進しております。しかしながら、製造業界自体の景況や、DX推進の度合いに応じては、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。

（注）工場デジタル化：業務効率化・自動化やコスト削減、現場の見える化などをターゲットとして、現場向けIT投資、IoT・クラウド・AIといったITテクノロジーの運用、データ基盤の構築（スマート工場・デジタル工場化）などを目指した取り組み。市場規模は、ユーザー企業のITベンダーなどへの発注金額ベースで算出。

⑤　法的規制等について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：高)

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、当事業年度末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、昨今AIに関する法的規制が活発に議論される中、今後法的規制が変更されたり、AIに関する法令その他新たな法令等の制定や法解釈の変更がなされることにより、当社の事業が制約され、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　社歴が浅いことについて(発生可能性：－、発生時期：特定時期なし、影響度：－）

当社は、2020年４月に設立された社歴の浅い企業となります。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、その投資タイミングや成果によっては一時的に損益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すが、当社の過年度の経営成績は期間業績比較を行うための十分な分析資料とはならず、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。

⑦　小規模組織であることについて(発生可能性：中、発生時期：数年以内、影響度：高)

　当社は、当事業年度末現在において従業員68名と小規模な組織であり、現在の人員構成において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。当社では、今後の業容拡大及び業務内容の多様化・持続的成長等に対応するため、人員の増強及び内部管理体制、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）業務に関するリスク

①　サービスの開発力及び技術力について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：中)

当社の事業領域においては、顧客の要求水準が高く、それに応えるための高い技術力を維持し、顧客の要求水準を満たすサービスを開発・提供することが求められます。当社はこれらの実現のために、優秀な技術者の採用、育成に注力し、常に最新技術をキャッチアップする体制の構築を図っております。また、当社組織内のAIエンジニアリング部及びデータサイエンス部は、新規サービスの開発における専門的な知識や技術を有する人員を擁し、重要な役割を果たしていると共に、社員への教育・ノウハウの共有を進めております。

しかしながら、顧客の要求水準を満たす技術レベルに達しない又は重要な技術を持つ人材が何らかの理由により業務遂行が困難となった場合には、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。

②　納期遅延による業績変動について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：中)

当社は、AIシステムの販売だけでなく、光学設計、AIモデル構築及び運用までを一気通貫で提供しております。検査装置の製作やAIモデルの構築においては、受注時に仕様を確認し差異が発生しないように取り組んでおります。

しかしながら、顧客の要望により仕様が変更される場合又は納品を予定していた時期に生産活動を優先されAIシステムや検査装置の設置が延期になる場合があり、納期が変動する可能性があります。その場合には、売上を計上する時期が変動し、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。

③　業績の偏重について(発生可能性：高、発生時期：特定時期なし、影響度：低)

当社の業績は、顧客の予算消化サイクルに加えて、当社が成長フェーズにあり期末にかけて売上が増加していく傾向にあることにより、第４四半期（10月～12月）に売上が偏る傾向があります。当社の決算月となる12月に売上を予定している案件について何らかの要因により延期や案件を失注した場合等には、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。

一方、当社としては、新たな顧客獲得や期初予算策定時に当該事象を盛り込んだ上で、その業績偏重に応じた費用計画を策定し、年間を通した安定的な利益創出につなげることで当該リスクを軽減させていく方針です。

なお、当社の2024年12月期及び2025年12月期における四半期業績の推移は以下のとおりであります。

第５期事業年度（2024年12月期）

第６期事業年度（2025年12月期）

売上高

（千円）

構成比

（％）

営業利益又は

営業損失（△）

（千円）

売上高

（千円）

構成比

（％）

営業利益

（千円）

第１四半期

148,039

24.6

3,348

307,565

24.5

115,868

第２四半期

111,112

18.4

△33,905

160,376

12.7

14,427

第３四半期

96,084

15.9

△40,515

282,398

22.5

73,580

第４四半期

247,559

41.1

1,997

506,163

40.3

192,658

④　訴訟等について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：低)

当社において、同一案件に対する損害賠償請求事件と売買代金請求反訴事件が、現在係争中であります。前者は、当社が本番開発を実行する能力がないにもかかわらず事前検証の対価を受領したとして、債務不履行を理由に取引先より損害賠償請求が提起されております。後者は、事前検証後、注文書を受領した上で実施した作業について当該取引先から支払を拒否されたことを理由に、当社が原告として売買代金請求反訴を提起しているものであります。当該訴訟の影響額は少額ではありますが、当該訴訟以外で今後大きな訴訟が発生した場合には、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。

⑤　知的財産等に関するリスク(発生可能性：低、発生時期：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　内部管理体制について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：中)

当社は、企業価値の持続的な増大を図るために、コーポレート・ガバナンスが有効に機能するとともに、人材、資本、サービス、情報資産の適正かつ効率的な活用をすることが不可欠であるとの認識

（２）【役員の状況】

①　役員一覧

a.提出日（2026年３月25日）現在の当社の役員の状況

男性7名　女性1名　（役員のうち女性の比率12.5％）

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

大西　洋

1994年９月13日生

2017年４月　日東電工株式会社　入社

2018年10月　AIエンジニアリング株式会社（現　中島工業株式会社）　入社

2020年４月　当社共同設立　代表取締役社長（現任）

（注）３

2,286,200

取締役

研究開発本部長

弓場　一輝

1995年11月18日生

2020年４月　当社共同設立　取締役研究開発本部長（現任）

（注）３

536,200

取締役

ビジネス開発本部長

黒瀬　康太

1995年２月13日生

2018年４月　日本アイ・ビー・エム株式会社

 入社

2020年４月　当社共同設立

2020年７月　当社　入社　取締役ビジネス開発本部長（現任）

（注）３

761,100

取締役

管理本部長

髙木　真一郎

1988年３月４日生

2010年２月　あずさ監査法人（現 有限責任あずさ監査法人）　入所　非常勤職員

2010年４月　あずさ監査法人（現 有限責任あずさ監査法人）　常勤登用

2018年６月　株式会社デコルテ（現　株式会社デコルテ・ホールディングス）

 入社　経理マネージャー

2020年12月　同社　執行役員　経理課マネージャー

2022年１月　当社　入社　管理本部長

2022年３月　当社　取締役管理本部長（現任）

（注）３

145,000

取締役

渋谷　順

1963年11月14日生

1982年４月　株式会社菱和商工（現　メルコモビリティソリューションズ株式会社）　入社

1985年５月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　入社

1994年２月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　専務取締役

2003年４月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役社長

2006年10月　株式会社SDVホールディングス（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役社長

2006年10月　株式会社モバイルビズ（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役

2011年２月　株式会社SDV（現　株式会社希実製作）　取締役

2012年７月　株式会社スマートバリュー　代表取締役社長

2019年３月　株式会社ノースディテール　代表取締役社長（現任）

2019年９月　公益社団法人ジャパン・プロフェッショナル・バスケットボールリーグ理事

2020年９月　株式会社スマートバリュー　取締役兼代表執行役社長（現任）

2021年４月　株式会社One Bright KOBE　取締役

2022年７月　株式会社One Bright KOBE　代表取締役社長（現任）

2023年４月　大阪経済大学客員教授就任（現任）

2023年９月　株式会社ストークス　取締役

2023年12月　株式会社ストークス　代表取締役社長（現任）

2024年３月　当社　社外取締役（現任）

（注）３

－

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数

（株）

取締役

（常勤監査等委員）

釜谷　芳充

1980年12月16日生

2006年12月　新日本監査法人（現EY新日本有限責任監査法人）　入所

2022年３月　当社　社外監査役

2023年３月　当社　常勤社外監査役

2025年１月　当社　社外取締役（常勤監査等委員）（現任）

（注）４

－

取締役

（監査等委員）

廣瀬　雄二郎

1957年２月６日生

1981年４月　日本電信電話公社（現　NTT株式会社）　入社

1999年７月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　転籍

2003年６月　NTTソルマーレ株式会社　代表取締取締役社長　兼務

2008年６月　株式会社NTT西日本－兵庫（現　NTTビジネスソリューションズ株式会社）　代表取締役兼務

2009年６月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　取締役兵庫支店長

2010年６月　同社　取締役法人営業本部長

2012年６月　同社　常務取締役法人営業本部長

2014年６月　日本情報通信株式会社　代表取締役社長

2014年６月　エヌアイシー・パートナーズ株式会社　代表取締役社長

2020年６月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　常勤監査役　監査役会議長

2022年６月　エスエイティーティー株式会社　顧問（現任）

2024年３月　当社　社外取締役

2025年１月　当社　社外取締役（監査等委員）（現任）

（注）４

－

取締役

（監査等委員）

氏家　真紀子

（戸籍上の氏名：　蜷川　真紀子）

1983年４月28日生

2011年１月　弁護士法人梅ヶ枝中央法律事務所　入所

2018年１月　同所　パートナー弁護士（現任）

2021年10月　株式会社ORJ　社外監査役

2022年３月　株式会社アウトソーシング（現　株式会社BREXA Next）　社外取締役

2024年３月　当社　社外監査役

2025年１月　当社　社外取締役（監査等委員）（現任）

2025年６月　株式会社エスティック　社外取締役（監査等委員）（現任）

（注）４

－

計

3,728,500

　（注）１．2025年１月30日開催の臨時株主総会において定款の変更が決議されたことにより、当社は同日付をもって監査等委員会設置会社に移行しております。

２．取締役渋谷順、取締役（常勤監査等委員）釜谷芳充、取締役（監査等委員）廣瀬雄二郎、取締役（監査等委員）氏家真紀子（戸籍上の氏名：蜷川真紀子）は、社外取締役であります。

３．取締役（監査等委員を除く。）の任期は、2025年１月30日開催の臨時株主総会における選任時から2025年12月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

４．監査等委員である取締役の任期は、2025年１月30日開催の臨時株主総会における選任時から2026年12月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

５．当社では、経営効率の向上を図るために、執行役員制度を導入しております。取締役ではない執行役員として、山本泰弘（西日本AIエンジニアリング部　部長）がおります。

ｂ．定時株主総会後の役員の状況

　2026年３月27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（監査等委員である取締役を除く。）５名選任の件」を提案しており、当該議案が承認可決されると、当社の役員の状況は、以下のとおりとなる予定です。なお、当該定時株主総会の直後に開催が予定されている取締役会の決議事項の内容（役職等）も含めて記載しています。

男性7名　女性1名　（役員のうち女性の比率12.5％）

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CEO

大西　洋

1994年9月13日生

2017年４月　日東電工株式会社　入社

2018年10月　AIエンジニアリング株式会社（現　中島工業株式会社）　入社

2020年４月　当社共同設立　代表取締役社長

2026年３月　当社　代表取締役社長CEO（現任）

（注）２

2,286,200

取締役副社長COO

黒瀬　康太

1995年2月13日生

2018年４月　日本アイ・ビー・エム株式会社　入社

2020年４月　当社共同設立

2020年７月　当社　入社　取締役ビジネス開発本部長

2026年３月　当社　取締役副社長COO（現任）

（注）２

761,100

取締役CTO

弓場　一輝

1995年11月18日生

2020年４月　当社共同設立　取締役研究開発本部長

2026年３月　当社　取締役CTO（現任）

（注）２

536,200

取締役CFO兼

管理本部長

髙木　真一郎

1988年3月4日生

2010年２月　あずさ監査法人（現 有限責任あずさ監査法人）　入所　非常勤職員

2010年４月　あずさ監査法人（現 有限責任あずさ監査法人）　常勤登用

2018年６月　株式会社デコルテ（現　株式会社デコルテ・ホールディングス）　入社　経理マネージャー

2020年12月　同社　執行役員　経理課マネージャー

2022年１月　当社　入社　管理本部長

2022年３月　当社　取締役管理本部長

2026年３月　当社　取締役CFO兼管理本部長（現任）

（注）２

145,000

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数（株）

取締役

渋谷　順

1963年11月14日生

1982年４月　株式会社菱和商工（現　メルコモビリティソリューションズ株式会社）　入社

1985年５月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　入社

1994年２月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　専務取締役

2003年４月　株式会社堺電機製作所（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役社長

2006年10月　株式会社SDVホールディングス（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役社長

2006年10月　株式会社モバイルビズ（現　株式会社スマートバリュー）　代表取締役

2011年２月　株式会社SDV（現　株式会社希実製作）　取締役

2012年７月　株式会社スマートバリュー　代表取締役社長

2019年３月　株式会社ノースディテール　代表取締役社長（現任）

2019年９月　公益社団法人ジャパン・プロフェッショナル・バスケットボールリーグ理事

2020年９月　株式会社スマートバリュー　取締役兼代表執行役社長（現任）

2021年４月　株式会社One Bright KOBE　取締役

2022年７月　株式会社One Bright KOBE　代表取締役社長（現任）

2023年４月　大阪経済大学客員教授就任（現任）

2023年９月　株式会社ストークス　取締役

2023年12月　株式会社ストークス　代表取締役社長（現任）

2024年３月　当社　社外取締役（現任）

（注）２

－

取締役

（常勤監査等委員）

釜谷　芳充

1980年12月16日生

2006年12月　新日本監査法人（現EY新日本有限責任監査法人）　入所

2022年３月　当社　社外監査役

2023年３月　当社　常勤社外監査役

2025年１月　当社　社外取締役（常勤監査等委員）（現任）

（注）３

－

取締役

（監査等委員）

廣瀬　雄二郎

1957年2月6日生

1981年４月　日本電信電話公社（現　NTT株式会社）入社

1999年７月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　転籍

2003年６月　NTTソルマーレ株式会社　代表取締取締役社長　兼務

2008年６月　株式会社NTT西日本－兵庫（現　NTTビジネスソリューションズ株式会社）　代表取締役兼務

2009年６月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　取締役兵庫支店長

2010年６月　同社　取締役法人営業本部長

2012年６月　同社　常務取締役法人営業本部長

2014年６月　日本情報通信株式会社　代表取締役社長

2014年６月　エヌアイシー・パートナーズ株式会社　代表取締役社長

2020年６月　西日本電信電話株式会社（現　NTT西日本株式会社）　常勤監査役　監査役会議長

2022年６月　エスエイティーティー株式会社　顧問（現任）

2024年３月　当社　社外取締役

2025年１月　当社　社外取締役（監査等委員）（現任）

（注）３

－

取締役

（監査等委員）

氏家　真紀子

（戸籍上の氏名：　蜷川　真紀子）

1983年4月28日生

2011年１月　弁護士法人梅ヶ枝中央法律事務所　入所

2018年１月　同所　パートナー弁護士（現任）

2021年10月　株式会社ORJ　社外監査役

2022年３月　株式会社アウトソーシング（現　株式会社BREXA Next）　社外取締役

2024年３月　当社　社外監査役

2025年１月　当社　社外取締役（監査等委員）（現任）

2025年６月　株式会社エスティック　社外取締役（監査等委員）（現任）

（注）３

－

計

3,728,500

　（注）１．取締役渋谷順、取締役（常勤監査等委員）釜谷芳充、取締役（監査等委員）廣瀬雄二郎、取締役（監査等委員）氏家真紀子（戸籍上の氏名：蜷川真紀子）は、社外取締役であります。

２．取締役（監査等委員を除く。）の任期は、2026年３月27日開催の定時株主総会における選任時から2026年12月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

３．監査等委員である取締役の任期は、2025年１月30日開催の臨時株主総会における選任時から2026年12月期に係る定時株主総会終結の時までです。

４．当社では、経営効率の向上を図るために、執行役員制度を導入しております。取締役ではない執行役員として、山本泰弘（AIビジョン事業部　事業部長）、杉山琢哉（エンタープライズAI事業部　事業部長）がおります。

②　社外役員の状況

　当社の社外取締役は４名であり、うち監査等委員である取締役は３名です。

　社外取締役である渋谷順氏は、事業会社の代表取締役としての豊富な経験を活かして、当社の経営に関して有益な意見・助言等をいただけるものと判断し、選任しております。なお、提出会社との人的関係、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。

　社外取締役（監査等委員）である釜谷芳充氏は、公認会計士としての専門的な見地を有しており、監査等委員である社外取締役及び独立役員としての職務を適切に遂行いただけるものと判断し、社外取締役（常勤監査等委員）に選任しております。なお、提出会社との人的関係、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。

　社外取締役（監査等委員）である廣瀬雄二郎氏は、事業会社における経営幹部、監査役としての豊富な経験を有し、監査等委員である社外取締役及び独立役員としての職務を適切に遂行いただけるものと判断し、社外取締役（監査等委員）に選任しております。なお、提出会社との人的関係、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。

　社外取締役（監査等委員）である氏家真紀子（戸籍上の氏名：蜷川真紀子）氏は、弁護士として企業法務に関する豊富な知識と経験を有しており、監査等委員である社外取締役及び独立役員としての職務を適切に遂行いただけるものと判断し、社外取締役（監査等委員）に選任しております。なお、提出会社との人的関係、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。

　社外取締役の独立性に関する具体的な基準は定めていないものの、東京証券取引所の定める独立役員要件の充足状況を勘案して一般株主の利益保護の役割を十分に果たすことができると判断した人物を選任しています。

③　社外取締役又は監査等委員である社外取締役による監督又は監査と内部監査、監査等委員会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

　当社では、社外取締役又は監査等委員である社外取締役による監督又は監査、監査等委員会監査と内部監査担当及び会計監査人による監査は、連携関係を構築することでより高度な企業統治を実現できるものと考えております。

　また、監査等委員会、監査法人による監査及び内部監査が有機的に連携するよう、内部監査計画及びその結果については、監査の都度で内部監査責任者と監査等委員会との間でミーティングを行い、意見・情報交換を行うこととしております。内部監査担当と監査法人との連携につきましては、期中にミーティングを行い、内部統制に対する監査の実施方針や進捗について意見交換を行うこととしております。監査等委員会と監査法人とは、期中に報告を受けるほか、適宜、意見交換を行うこととしております。

２【沿革】

2020年４月

大阪市淀川区西中島一丁目９番20号にて当社を設立。

2020年７月

AIによる製造業向け外観検査自動化サービス「メキキバイト」の提供を開始。

2021年４月

大阪市淀川区東三国四丁目25番29号へ本社を移転。

2022年４月

AIによる製造業向け分析サービス「カスタムHutzperAI」の提供を開始。

2022年８月

東京都墨田区に関東支社を設立。

2022年12月

東京都中央区へ関東支社を移転。

2023年８月

大阪市淀川区西中島一丁目11番16号へ本社を移転。

2024年７月

スキルに応じた人材配置最適化ソリューション「スキルパズル」の提供を開始。

2025年６月

インターネット接続不要の生成AIソリューション「ラクラグ（らくらくRAG）」の提供を開始。

2025年12月

東京証券取引所グロース市場に株式を上場。