Neural GroupNeural Group Inc.4056東証グロース情報・通信業FY ending Dec 2025, consolidated, J-GAAP
Neural Group brought in ¥3.3B in revenue.
Operating profit was close to zero, a slight loss per ¥100 of sales.
Revenue changed -7.5% from the prior year, operating profit -118.7%.
Notable figures
FY2025, revenue is 3.3× its level five years ago
FY2025, cash is 52% of total assets
Summary generated from disclosed figures
For banks, insurers, or companies missing figures for the latest period, the income flow is shown instead of the full model.
Key figures, FY ending Dec 2025 (filed 2026-03-30)
For every ¥100 Neural Group sells, how much goes where, and how much is kept.
Aligned fiscal years compare the shares of revenue remaining as gross, core, and net profit. Missing years are left unconnected.
FY ending Dec 2020 → FY ending Dec 2025
Currency or consolidation scope differs; percentage changes are omitted.
Bars show revenue (ordinary revenue for financial companies); lines show operating, net and free-cash-flow margins. Aligned fiscal years make scale and profit/cash conversion easy to compare. FCF may be calculated from operating cash flow and capital expenditure.
Year over year(FY ending Dec 2024 → FY ending Dec 2025)
Employees (consolidated) -6.8% · Revenue (consolidated) -7.5%
| Metric | FY21 | FY22 | FY23 | FY24 | FY25 |
|---|---|---|---|---|---|
| Employees (consolidated) | 52 | 190 | 263 | 219 | 204 |
| Average salary (parent company) | ¥7.5M | ¥8.7M | ¥8.4M | ¥7.9M | ¥7.4M |
| Average age (parent company) | 33.2 years | 35.8 years | 35.6 years | 36.7 years | 37.5 years |
| Average tenure (parent company) | 1.6 years | 2.1 years | 2.6 years | 3.2 years | 3.3 years |
Per-employee values divide consolidated revenue and profit by consolidated employees. Salary, age and tenure are parent-company figures; at holding companies these may describe a small head-office workforce. Employee definitions vary by company. Calculated from disclosed figures (DERIVED).
Industry maps this company appears on.
2025-12-31
Shows the company's position among peers in its primary industry, based on its latest published results.
Each dot is a company's percentile within its primary industry; peer groups may differ. Missing axes are labeled as unavailable. No combined score is calculated, and industry rank is not an investment recommendation.
Peers share the same industry profile and are closest in revenue scale. Figures use each company's latest published annual filing.
| Company | FY | Revenue | Core margin | Net margin | Equity ratio |
|---|---|---|---|---|---|
| Neural Group Inc. | 2025 | ¥3.3B | -0.2% | -3.5% | 44.1% |
| VRAIN Solution, Inc. | 2026 | ¥3.28B | 27.9% | 19.9% | 64.9% |
| MKSystem Corporation | 2026 | ¥3.26B | 7.6% | 7.9% | 39.6% |
| Morpho,Inc. | 2025 | ¥3.36B | 1.4% | -2.3% | 87.3% |
| Schoo,inc. | 2025 | ¥3.36B | 8.6% | 5.2% | 53.9% |
Market capitalization, P/E and share-price yield are not EDINET data and are omitted. Fiscal year ends and accounting standards may differ; check each period and filing.
Neural Group, founded in 2018, is a company in Software & SaaS listed on TSE Growth. It has 204 employees (consolidated).
Read the company's annual-filing disclosures with filing date and source.
Filed 2026-03-30 · Document S100XV3Y
3 【事業の内容】 当社グループは、当社及び連結子会社4社(ニューラルマーケティング株式会社、ニューラルエンジニアリング株式会社、Neural Group (Thailand) Co., Ltd.、Neural Solutions (Thailand) Co., Ltd.)で構成されております。なお、当社グループは、AIエンジニアリング事業の単一セグメントであるため、セグメント情報の記載を省略しております。 (1) 事業の概況 当社グループは「AIで心躍る未来を」をミッションとして、リアル空間のデジタル化による社会課題の解決を目指しております。当社グループ事業は、イノベーション領域とコアサービス領域の2つのサービスドメインで構成されております。 イノベーション領域は、AI AgentやLLM等の先端技術領域の研究活動を企業と共同で推進し、AIアルゴリズムの研究をはじめとしたAI技術の研究・開発と売上創出を並行で行う領域であり、コアサービス領域はイノベーション領域を含めて当社グループ内で開発・獲得した新技術を随時取り込みつつ、成熟したAI技術や関連技術をサービス及びプロダクトとして提供・販売することで、AIの社会活用を推進する領域です。 (2) 当社グループの技術の特徴と優位性 ① 独自の深層学習技術のライブラリ開発 当社グループは、技術分野として、深層学習技術に基づく独自のAIライブラリを開発し、当社グループのAIエンジニアリング事業に活用しております。AIライブラリの開発にあたっては、汎用のオープンソースのアルゴリズムを転用せず、独自の学習データを収集して構築した高い検出精度のモデルを使用しております。また、当社グループでは、画像の認識・解析の際に、カメラ特性等を踏まえた独自の前処理、後処理による精度の向上、新しい学習データによるAI技術の使用目的に合わせたカスタマイズを行うことができます。当社グループでは、深層学習における学習データを準備する上で、深い知見を持つ専属のデータアノテーションチームがサービス開始後もAIの精度の継続的な向上を進めております。 例えば、ファッショントレンド解析関連サービスでは、ファッションコーディネート画像を学習データとして独自に収集・分類し、98%(注)を超えるファッションアイテムの検知を実現しております。 更に、学習データの仕分けに用いる自社開発の独自ソフトウエアを開発・保有しており、数百万枚規模の学習データ分類を用いた学習モデルを数か月という短期間にて実装する能力を保有しております。また、実際の画像を基にコンピュータ・グラフィックスを活用したAIモデルの効率的な学習を可能とする周辺開発も行っております。開発した学習モデルは、さまざまなサービスに活用・転用でき、新規サービス開発期間の短期化や、AIモデルの継続的な精度向上、スケーラビリティをもった事業開発に直結しております。 (注)人物の全身が映った100枚の写真を対象に行ったファッションアイテム検知の精度評価において、写真に写っていた424のファッションアイテムのうち416アイテムを正しく検知し、正解率は98.1%となりました。 ② 端末処理(エッジコンピューティング)による深層学習モデルの優位性 当社グループは、エッジAIと呼ばれる、端末処理(エッジコンピューティング)でAIを実行・動作させる技術の研究開発及び活用を進めております。これまでのAI解析では、動画や写真、音声やデータといった容量の大きな情報を、通信網を用いてサーバーにアップロードし、サーバーで大規模な解析処理を行う必要がありました。こうしたサーバーの活用は、画像を送受信する通信網やサーバーへの負担に加え、通信料やサーバールームの運用コスト、電気代などが大きく膨らむことから、AIサービスが広く社会に浸透するための課題となっていました。 エッジAIでは、カメラ等で取得された画像をはじめとしたデータをローカルに設置したエッジコンピュータが取得・解析し、解析後のメタデータ(解析結果を記したテキストデータ)のみを必要に応じてサーバーに送信します。そのため、画像や映像といった容量の大きいデータを通信網を用いて送受信する必要がなく、サーバーが受信するデータはすでに解析後のデータであり、AI解析を行うための大規模なGPUをサーバーが持つ必要もなくなるため、低コスト化・省電力化が実現できます。また、通信網を経由して送受信されるデータの容量も画像や映像に比べてはるかに小さくなるため、携帯電話での通信が行える程度のインターネット環境と電源さえあれば当社の提供するAIサービス・プロダクトは利用可能であり、拡張性の高さも当社サービスの特徴の1つです。 さらに、エッジAIの特徴として端末で処理を行うため、個人情報を含む人物の顔画像等をサーバーに送信することなくAIを活用できることから、個人情報やプライバシー保護の面において高い優位性を有しております。 エッジAIを動作させるためのエッジコンピュータやそこに搭載されるプロセッサはグローバルで様々なメーカーのものが存在しておりますが、当社グループのAIソフトウエアは特定のデバイスやプロセッサに依存しておらず、デバイス・プロセッサに対して横断的に搭載することが可能です。加えて、当社グループは、商用基準を満たすパッケージを用いた開発の経験を有しており、社会インフラとして設置できる信頼性を担保した製品を開発することが可能です。また、端末の限られた処理性能の中で安定的に動作するように最適化されたアルゴリズムの開発・実装に深い知見を有しており、スマートフォンのような小型・軽量の端末であっても高度なAIを組み込んだアプリケーションの開発が可能です。 当社グループはエッジコンピューティングを積極的に用いることにより、保有する深層学習モデルの産業応用を加速すると同時に、省電力化といった環境負荷低減やSDGs(持続可能な開発目標)、プライバシー保護に配慮した産業発展を支援しております。 ③ 独自に開発する軽量・高精度なAIライブラリと、エッジコンピューティングの親和性 AIとエッジコンピューティングの親和性の高さは従来から認識されていましたが、エッジコンピュータに深層学習モデルを搭載するにはモデルの軽量化が必須要件でした。誰でも利用できるオープンソースの学習済モデルやライブラリを組み合わせて開発されたAIソフトウェアは一定程度の計算能力を必要とするものが多く、また現実の多様な環境下で商用レベルで活用できる精度を発揮することは困難です。そのため、実環境下で商用レベルの解析精度を発揮し、なおかつエッジコンピュータの限られた計算能力の中で画像解析AIを安定的に実行・動作させるためには独自に軽量化したモデルを開発する必要がありました。当社グループは、独自に開発した軽量・高精度な深層学習モデルとエッジコンピューティングの親和性を最大限に活かし、拡張可能性を担保したエッジAI技術の開発と事業化を進め、AIサービスの活用場面を広げてきました。当社グループは、ビジネス・エコシステムを構築することができる領域において、エッジAI技術を活用したサービスを次々に開発・提供し、事業の創出・拡大を積極的に行っております。 (3) 独自に開発・保有する深層学習モデル及び開発・運用支援ツール 当社グループが現在保有している深層学習の学習モデル及び開発・運用支援ツールは、以下のとおりとなっております。 深層学習モデル又は開発・運用支援ツール名 機能 物体検知・分類ライブラリ 通行する車両や人物、動物の検知と種別解析。インフラ破損、災害発生の有無の検知。 単眼カメラ・360度カメラ・暗視カメラによる 奥行き推定ライブラリ 多様な単眼カメラで、空間の奥行、距離、位置座標を把握。人間が空間認識をする過程と全く同様な奥行推定を実現。 視線検知ライブラリ 人物の姿勢などの情報から視線方向を読み取ることで、興味の有無を推定。大人数の中や歩行中などでも適用が可能。 グループ解析ライブラリ 歩行者が一人で歩いているか、それとも複数人のグループで歩いているかを推定。 歩行モード解析ライブラリ 歩行速度や経路などのモードを分析することで、通行者の消費意欲 (ショッピングに足を止めそうか等)を推定。 通行者属性推定ライブラリ カメラを用い、通行者の年齢・性別を、歩行中かつ距離が離れている状態から推定する。 ファッション属性解析ライブラリ 着衣のアイテム・色・模様などを認識。その情報を組み合わせることで、人物の属性(ビジネス、カジュアル等)を推定。 顔画像からの人物検知・認証ライブラリ (同一人物特定) 人物の顔から、同一人物を特定。複数のカメラにまたがった情報も連携可能。 全身画像からの人物検知・認証ライブラリ (同一人物推定) 人物の体格・ファッション・所有物などから、同一人物を推定。顔が見えない遠距離や、後ろ姿からでも推定が可能。 車両ナンバープレート認識ライブラリ ナンバープレートの文字認識を行う。OCRを用いた既存技術とは異なり、動きブレや汚れなどに頑健な認識を実現。 車両ナンバープレート学習用画像生成ツール アクティブラーニングを用い、車両ナンバープレート認識ライブラリ向けの学習データを迅速かつ大量に生成。 スマートフォンでも動作可能な軽量化済み 物体検出・分類ライブラリ 軽量化された物体認識モデルにより、スマートフォンなどの限られた計算リソースの中でもリアルタイムで物体認識を実現。 動体検知・分類・追跡ライブラリ 動体を対象とし、非常に少ない計算資源においても、高速な物体認識と分類・追跡を行う。 3次元箱形状測定ライブラリ スマートフォンのカメラにより撮影された画像から、箱の縦・横・高さを非接触で一度に測定。 作業工程認識ライブラリ 工場などにおける作業員の作業工程をカメラ動画から自動で読み取る。少量のサンプル画像により工程の登録が可能。 作業動線解析ライブラリ 工場・倉庫などにおける作業員や車両などを、360度カメラなどから認識・追跡することで、動線を解析。 異常検知・予知保全ライブラリ 構造化データと非構造化データを活用し、機器の故障やパフォーマンス低下を予知。 CTスキャン異常検出ライブラリ CTスキャン画像から、不良個所を検知。人が目視確認するよりも高い精度で不良を判定。 GANを用いた異常検知ライブラリ GANの技術を応用し、異常画像が少ない条件下であっても、高感度で異常を検知。 ブラウザで高速動作可能なスマホ・人物・顔認識ライブラリ スマホ・人物・顔認識といった複数の認識処理を、ブラウザ内で高速に実行可能。 満空認識ライブラリ カメラで撮影された画像から、駐車場や店舗内の席などの満空状況を認識する。 広告配信最適化ライブラリ デジタルサイネージ前の通行者属性や過去の視聴率などを元に、広告の配信を自動最適化する。 予測・レコメンドエンジンライブラリ 時系列情報を用い、将来予測とそれに伴うレコメンドを実現。行動履歴から消費行動や危険行動を予知する。 流行自動検出ライブラリ ファッショントレンドなどの時系列情報から、突発的に発生した流行を自動検出する。 単眼カメラによる3次元モーション解析・ 3Dモデリングライブラリ 単眼カメラで、人体の形状や服装のしわなどを正確に3Dモデルで再現。人間の行動解析や、スポーツ選手のパフォーマンス管理を実現。 シミュレーションを併用した画像認識モデル生成フレームワーク シミュレーションを活用し、かつ、それに適した学習モデルを準備することで、学習モデル開発を加速。 アクティブラーニングを用いた アノテーションツール アクティブラーニングを用いることで、迅速なアノテーションを実現。使えば使うほど効率化が進む仕組みを実現する。 サービス横断的なデータの統一管理ソリューション 当社グループが提供する複数サービス間で、匿名化情報を統一管理するためのデータ管理プラットフォーム。 モジュール化された地方自治体向けソリューション 地方自治体におけるさまざまなユースケースに対応可能な柔軟性を持つ、モジュール化された分析プログラム。 エッジデバイスライブラリ管理システム エッジデバイスに搭載される深層学習モデルを管理する各種ソフトウエア。低コストでスケーラビリティのあるAI活用を実現。 エッジデバイス死活監視システム エッジデバイスにおける各種ライブラリ・ハードウエアの稼働状態を監視し、動作ログを一括で管理。 エッジデバイス自動インストーラー 携帯通信を用いることで、多数のエッジデバイスの、遠隔地からの自動インストール・アップデート・メンテナンスを実現。 エッジデバイスセキュリティシステム エッジデバイスの盗難や改ざんなどに対するセキュリティを担保するシステム。 (4) 展開するAIサービスと販売形態 ① イノベーション領域 (I) 駐車場・モビリティ(デジパーク) 当社グループは、AI画像解析技術及びエッジ処理技術を応用した駐車場サービスを展開しております。当社グループ技術を活用すると駐車場全体の満空状態だけでなく、具体的にどの車室が空いているのかといった詳細情報を限られた台数のカメラを設置するだけで把握することができます。デジパークを導入した商業施設では、屋外の複数駐車場と屋内立体駐車場の満空状況をリアルタイム(5分間隔)でウェブサイト上で更新しています。また、電光掲示板を活用して現地での満空表示も実施しております。 また、従来のOCR(光学的文字認識)技術に代わる新しい技術を開発し、ナンバープレートを100%に近い精度で検知するライセンスも保有しております。事前登録などとあわせてパーキングチケットのチケットレス化への取組みも強化し、精算時の混雑の緩和による快適なパーキング運営の実現を目指しています。 (i) 本サービスにおける当社グループの位置づけ 当社グループは、AIカメラに搭載するAIソフトウエアの提供・機能更新、データレポーティングを行います。ショッピングモールの大規模駐車場や、物流施設のトラックバース等で導入が進んでいます。AIカメラとその周辺機器を一式セットで提供するユニット販売が主流となっています。電気機器の設置工事を受注できる体制を整備するため、2021年10月1日ニューラルエンジニアリング株式会社を設立し、一般建設業許可(電気通信工事業)を取得いたしました。これによりAIライセンスの提供だけではなく、機器の設置と保守運用まで一気通貫でサービスを提供できるようになりました。 (ⅱ) 本サービスの特徴 屋外の大規模駐車場から屋内の小規模な駐車場までさまざまなタイプの駐車場で導入いただけるサービスです。1台のカメラで最大200車室の満空を解析することができるのが最大の特徴で、駐車場運営の効率化を実現します。 ・設置の容易さ 本サービスで使用するAIカメラは多くの数値・指標をリアルタイムで取得するという非常に高度な機器ではあるものの、設置においては設置作業者に特別な技術を要求することはなく、設置する機器の画面に表示される指示に従って数分程度の簡単な作業を行うだけで設置を完了できるようにしております。通常、高機能機器はその管理運営面においても相応の技術を要求するケースがあり事業展開の大きな課題となりますが、本サービスで使用する機器はオペレーションの簡易さとして設置作業の難易度が低いという特徴を有しています。 ・エッジ処理技術の活用 取得する数値・指標の判定等の全てを機器の端末内で完結させるエッジ処理技術も大きな特徴となっております。通信負荷が低く長時間にわたり安定稼働ができます。また、データ送信などに有線回線が不要なためAIカメラから外部に出る配線は電源コードのみで、機器の出荷・納入、設置の手軽さにつながっています。 (Ⅱ) 人流・防犯(デジフロー) 国内では、新型コロナウイルスは2023年5月には5類感染症に移行し、2023年7月には海外からの外国人観光客は中国からの旅行者を除くと、過去最多だった新型コロナウイルス感染拡大前の2019年7月を上回るなど、国内経済はインバウンド効果による経済の活性化を期待する声が広がっています。一方、観光客数の急回復が「オーバーツーリズム」として住民生活に悪影響を及ぼす懸念も報道されており、人の混雑や交通渋滞を回避できる都市モデルへの社会的ニーズが高まっています。そうした要請に応え、当社グループサービスを観光地での過観光回避や人が密集しやすい場所の防犯対策等での当社グループサービスの活用が進んでいます。
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、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものです。 (1) 経営方針 当社グループは、「AIで心躍る未来を」をミッションとして掲げ、独自開発のAIアルゴリズムによる画像・動画解析技術、ならびに端末処理(エッジコンピューティング)技術を活用したAIエンジニアリング事業を展開しております。 近年、デジタル技術の進展はさらに加速し、生成AIやAI Agentをはじめとする新たな技術革新が社会や産業構造に大きな変化をもたらしています。働き方の多様化やオンラインサービスの普及に加え、リアル空間においてもデジタル技術の活用ニーズは拡大しており、効率性・利便性・安全性の向上が求められています。 こうした環境のもと、当社グループは、AIカメラやネットワーク化されたデジタルサイネージ等を活用し、リアル空間とデジタル空間を融合させる新たなサービスの創出に取り組んでおります。加えて、研究開発を通じたイノベーション領域の継続的な強化に加え、全国規模の顧客基盤を有するコアサービス領域の拡大を推進し、収益性と成長性の両立を目指した事業運営を進めております。 また、成長戦略の一環として、周辺領域におけるM&Aやアライアンスを通じてグループシナジーを高め、サービスラインアップの拡充および事業ポートフォリオの強化を図っております。 さらに、持続可能な社会の実現に向け、SDGs(持続可能な開発目標)の理念に則り、省資源・省エネルギーで運用可能なエッジAI技術の社会実装や、AIを活用した安心・快適な街づくりへの貢献を推進しております。これらの取り組みを通じて、日本国内のみならずグローバル市場においても企業価値の向上を目指してまいります。 今後も、技術革新への継続的な投資と事業基盤の強化を両輪として、社会課題の解決と持続的な成長の実現に取り組んでまいります。 (2) 目標とする経営指標 当社グループは、収益性を維持しながら中長期的な成長を図るため、成長性、収益性及び効率性を重視した経営が必要と認識しています。このため、売上高及びEBITDAを重要な指標と位置づけております。 (3) 経営戦略及び経営環境 ① 事業領域に関する当社グループの見解 2005年頃から深層学習を用いない業務のデジタル化を支援するサービス展開が始まり、2012年に機械学習研究領域において深層学習(ディープラーニング)技術が生み出されました。以来、深層学習技術の活用は様々な産業にて研究が行われています。深層学習技術についての実証実験が多数の大企業やスタートアップ企業で進んできた一方、実際に事業化され市場形成するまでに浸透したサービスが創出された例はこれまでごく限られていると当社グループは考えています。昨今は大規模言語モデルを用いたサービス化が大きな脚光を浴びておりますが、最も情報量が多く取り扱いが一層難しい非構造化データである映像領域においては、市場の巨大さに比して事業化の例は極めて限定的で、まだ見ぬ潜在市場は計り知れないと言えます。そのような状況の中で、2017年にAIを搭載できるエッジデバイスが登場し、拡張性の高いAIサービスが進展する素地が整いました。 インターネット産業においては、2000年頃に検索エンジンと広告事業の連動により、インターネット広告事業が初めて勃興し、同時に、世界を襲ったインターネットバブルとその崩壊により優勝劣敗化が加速度的に進行し、技術力とビジネス力の双方を持ち得た企業のみが勝ち残りを遂げるに至っております。深層学習活用は現在、2000年以前のインターネット産業と同じく黎明期にあると当社グループは考えております。深層学習活用においてもインターネットバブルと同様なことが起こり、飛躍的な成長を遂げるスタートアップが世界で勃興しはじめていると当社グループは考えております。「Statista Japan」(2024年5月発行)によれば、AIサービスの市場規模は2024年の45兆円から2030年までに281兆円まで拡大すると予想されています。 こうした課題認識から、当社グループでは高度なAIエンジニアリング力と卓越したビジネス創出力の融合こそが、深層学習技術を活用した事業の飛躍的な拡大に必要不可欠であると考えております。当社グループは2018年の創業以来、既にAIが活用されている事業分野において大企業の研究開発の一部を担う受託開発ではなく、顧客企業が認識していない潜在市場を自社で掘り起こすことで市場自体を作り上げる事業開発を専業としています。そうした方針のもとで、独自のAIサービスの開発・構築と顧客企業への提供を推進してきた結果、当社グループの展開するAIサービスは「人流・防犯」、「駐車場・モビリティ」、「人的資本経営支援」、「コンテンツ生成」、「サイネージ広告」、「在宅勤務支援」、「ファッショントレンド解析」へと分野を拡大してまいりました。 当社グループの提供するサービスについては、少しずつ、しかし着実に実社会に浸透しつつあると考えておりますが、より社会で広く使っていただけるサービスへ成長させていくとともに、当社グループの有する技術の活用領域を拡大させたいと考えています。そのために、今後も継続的に新規事業の創出と既存事業の強化を行う事業構築力と、それを即時に実際のサービスに実装していくAIエンジニアリング力強化のため、人材採用や人材育成などに注力してまいりたいと考えております。 ② 当社グループ事業の優位性を追求した経営戦略 高度なAIサービスの開発とさらなるスケール化を目指すにあたって、以下の3つの優位性を最大限に発揮・強化する戦略をとっております。 Ⅰ. 新規サービスを創出するビジネス開発力 当社グループは、経験豊富なコンサルティングファーム出身者と、日本を代表する企業においてプロジェクトや営業を統括してきたメンバーを擁しています。 顧客の委託ニーズを伺う受け身の営業活動を行わないことで、主体的に付加価値を作りだす事業創出と事業展開のみに注力することが可能となっています。外資系コンサルティングファームにおいて、グローバル企業でのAI/IoTの活用や事業化をリードした経験を有する当社代表取締役社長をはじめ、国内外を代表する企業で新規事業を統括したメンバーの豊富な経験をもとに事業構築を行っております。 Ⅱ. 豊富な独自AIライブラリとエッジコンピューティングに関する技術力 当社グループは、深層学習技術に基づく独自のAIライブラリの開発にあたっては、汎用のオープンソースのアルゴリズムを転用せず、独自開発のアルゴリズムと自社で作成した学習データやコンピュータグラフィックスといった先端技術を活用し、高い精度のAIライブラリを構築しています。特に、当社グループは、環境負荷を軽減させながら広く街なかで活用いただけることを前提に、端末処理(エッジコンピュータによる処理)に対応するAIライセンスの開発に注力しております。 当社グループには、世界各国からAIエンジニアが集まってきております。国籍を限定せず能力を重視した採用を進めて外国籍のエンジニアを多く採用してきた結果、英語で自由に開発活動ができる環境が構築されております。本邦の限られたAIエンジニア数を成長の律速要因とせず、博士号を保有するエンジニアや国際学会での多数の論文発表経験を持つエンジニアを複数擁しております。 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻で理論物性の研究テーマで博士号を取得した後に、株式会社野村総合研究所で多くの大規模システム開発に携わってきた当社常務執行役員CTOをはじめとし、優秀なエンジニアを引き付ける開発能力を有し、かつ、日々の業務において研鑽をしております。 Ⅲ. M&Aを通じた事業領域の拡大 当社グループは事業成長を急速に加速するため、M&Aを通じたグループ拡大による積極的な成長を目指しており、着実に実績を積み上げてまいりました。 2021年11月1日にはハイグレードマンション向けのサイネージ広告領域で独占的に事業展開していた株式会社フォーカスチャネルを子会社化し、サイネージ広告事業の基盤となるサイネージ筐体の設置台数を急拡大させました。フォーカスチャネルのグループ取り込みにより、AIサイネージサービスを自社の広告事業として展開していくための組織体制、人員体制を短期間で確立することができました。 2022年2月21日には、屋外電子看板大手の株式会社ネットテンを子会社化し、ネットテン及びフォーカスチャネル両者のシナジー追求を加速するため、株式会社ネットテンを存続会社とし、株式会社ネットテンによる株式会社フォーカスチャネルの吸収合併を実施し、2022年9月1日にニューラルマーケティング株式会社へ商号変更を行っております。 2026年2月27日には、40年以上の歴史を持つ総合イベント企画制作会社の株式会社ポマト・プロを子会社化しました。また、2026年2月12日付の取締役会決議により、イベントの企画・運営からグラフィック・Webデザインまでをワンストップで提供するクリエイティブ企業の株式会社カクタスの全株式を2026年4月1日に取得する予定です。2社のグループ取り込みにより、エンタテインメント領域に特化したAI技術の開発およびソリューション販売を加速させ、グループシナジーを最大限に活用した成長戦略を推進してまいります。リアルな体験価値と先端テクノロジーを掛け合わせることで、市場における競争優位性を確立し、さらなる企業価値の向上に邁進してまいります。 当社グループは引き続き積極的なM&A戦略により、加速的な事業成長を目指しております。 (4) 対処すべき課題 ① 開発体制の強化及び優秀な人材の確保 深層学習技術に基づく独自のAIライブラリの開発や、深層学習モデルを低コストで活用できる端末処理(エッジコンピューティング)に関する技術は当社グループの競争力の源泉の一つであり、継続的な強化が重要であるものと認識しております。今後も国籍を問わずに卓越した能力を持つAIエンジニアの採用及び育成に努め、重点的に投資してまいります。 ② さらなる新規事業の創出 当社グループにおける、特定企業や特定産業に依存しない独立性・独自性のあるビジネスモデルは、既に展開している事業・サービスに限らず、まだAIの活用が始まっていない新たな産業分野においても適用可能であると考えております。当社グループはエッジコンピューティングによるAI解析の優位性を最大限に活用し、既存事業・サービスで培った独自の成功モデルから得た知見を取り入れたさらなる新規事業を発掘し、早期に事業化することで、当社グループの技術の活用の場を広げてまいります。また、当社のAIサービスの販売・提供にあたっては、AI技術に関する高度な知識とユーザー側の課題に関する十分な理解が必要でしたが、サービスの更なる成熟化を進めることで、サービスの提供・利用に際して専門知識・技術を要さず、広く販売・提供ができるような製品開発を推進しております。 ③ 内部管理体制の強化 当社グループは一層の事業拡大を見込む成長段階にあり、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ものと認識しております。経営の公正性・透明性確保のためにコーポレート・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 資本コストや株価を意識した経営の実現に向けた対応 当社は、更なる企業価値向上のためには、「高い成長性の継続」と「利益率の改善」が重要だと考えております。資本コストや株価について、継続的に分析を行いながら、双方の実現に向けた取り組みを強化してまいります。 ⑤ 戦略投資(M&Aを中心とした事業領域の拡充) 当社のこれまでの投資実績や業界への知見が活かせる、既存事業の事業領域や規模の拡大に資する企業への投資を柱に、M&Aの活用による既存事業の成長加速や拡充及び新たな成長市場への参入を目指します。コンサルティングファームでの経験が豊富な代表取締役を主軸に、情報収集力の強化や、外部専門家との業務提携等の活用による投資効果の客観的評価体制を構築してまいります。
3 【事業等のリスク】 当社グループの事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある事項を以下に記載しております。当社グループはこれらのリスクの発生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迅速な対応に努める方針でありますが、当社グループの株式に関する投資判断は本項及び本項以外の記載内容も合わせて、慎重に検討したうえで行われる必要があると考えております。 本項に記載している将来に関する事項は、本書提出日現在において当社グループが判断したものであります。 (1) 事業環境に関するリスク ① 市場について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループが属するAIビジネスの国内市場は成長を続けており、2023年度の市場規模6,858億円から、2028年度には2兆5,433億円(2023年度比3.7倍)にも及ぶと予想されています(出所:IDC「国内AIシステム市場予測、2024年~2028年」2024年4月)。また、エッジAIコンピューティングについては2023年度の市場規模予想150億円から2027年度までに370億円(2023年度比2.5倍)まで成長すると予想されます(出所:デロイトトーマツミック経済研究所「「エッジAIコンピューティング市場の実態と将来展望 2023年度版」2024年3月)。 スマートシティの世界的な市場規模は、"Smart Cities Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Component and Functional Area : Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2030"(Allied Market Research)によると、2030年には6.0兆ドルになるとみられています。また、「2021年 人工知能(AI)の世界市場規模及び2030年までの予測値」(Statista Japan 2024年5月)によれば、AIサービス市場全体は2030年までに281兆円規模まで急拡大する見込みであり、今後も国内海外においてAI関連市場は拡大を続けることが見込まれます。 しかしながら、市場の成長ペースが大きく鈍化した場合には、当社グループの事業及び業績に影響を与える可能性があります。また、市場の拡大が進んだ場合であっても、当社グループが同様のペースで順調に成長しない可能性があります。さらに、市場が成熟していないため、今後、大手企業による新規参入等により市場シェアの構成が急激に変化した場合には、当社グループ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(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループはAI事業領域において事業展開しておりますが、当該分野においては多くの企業が事業展開していることもあり、競合サービスが増加する可能性があります。引き続き事業の拡大及び競争力の維持・強化を努めてまいりますが、優れた競合企業の登場、競合企業によるサービス改善や付加価値が高いビジネスモデルの出現等により、当社グループの競争力が低下する可能性があり、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 技術革新について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループは独自のAIアルゴリズムによる画像・動画解析技術を軸に事業を展開しており、当該技術及びその周辺技術の競争優位性を維持・強化し続けることが重要であると認識しております。また、当社グループは既に保有している技術の維持・強化だけでなく、新技術の積極的な展開を行い適時に独自のサービスを構築していく方針であり、優秀なエンジニアの採用・育成や創造的な職場環境の整備に加え、外部イベントへの参加やオープンな技術勉強会の開催等により最新の技術動向や環境変化を把握できる体制を構築することで、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おります。 しかしながら、技術革新等への対応が遅れた場合や開発費等の予想を超える多額の費用が発生した場合には、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 法規制等について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループサービスでは、画像データを収集・分析し、その結果を事業展開において活用しております。 著作権等の他者が保有する画像データに関する権利を侵害することがないように対応しておりますが、著作権法等の法規制が改正され、当社グループ事業における公開画像データの利活用が制限される場合には、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 また、個人が特定できない属性情報のみを画像データより抽出・解析しており、個人情報保護法の適用対象とはならないと考えておりますが、国内外の個人情報保護に関する法規制は個人情報保護に対する関心の高まりとともに継続的にその在り方が再検討されており、今後、国内外の既存法令等の改正等による規制強化がなされた場合には当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 カメラ画像の利活用にあたっては、パートナー企業やカメラ等の端末を設置する不動産・施設所有者の協力を得ながら、経済産業省と総務省が策定した「カメラ画像利活用ガイドブック」に準拠した運用を進めてまいりますが、一般社会の理解を得られないような場合には機器の設置遅延など、事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (2) 事業内容に由来する事項 ① 知的財産権について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループは、当社グループの事業に関する知的財産権の獲得に努めるとともに、当社グループによる第三者の知的財産権侵害の可能性についても調査可能な範囲で対応を行っております。しかしながら、当社グループ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、当社グループが認識せずに他社の特許を侵害してしまう可能性があります。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与える可能性があります。 ② 設備及びネットワークの安定性について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループの事業を支えるサーバーのうち、特に冗長性が求められるものについては当社グループが契約するクラウドサービスプラットフォームで管理され、複数のサーバーによる負荷の分散、定期的なバックアップの実施等を図り、システム障害を未然に防ぐべく取組みを行っています。また、社内サーバーにて提供されている一部サービスについては、ソフトウエア障害をスタッフに通知する仕組みを整備し、また、障害が発生したことを想定した復旧訓練も実施しています。エッジAIを活用したサービスにおいても、動作状態をモニターする仕組みを導入し、障害対応を迅速に行える体制を構築しています。 しかしながら、上記の取組みにもかかわらず、火災、地震等の自然災害や外的破損、人的ミスによるシステム障害、その他予期せぬ事象の発生により、万一、当社グループの設備及びネットワークの利用に支障が生じた場合には、サービスの停止等を余儀なくされることとなり、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ ソーシャルメディア活用について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループはファッショントレンド解析において、ソーシャルメディアから日々大量に生成されるデータを取得しております。しかしながら、ソーシャルメディア運営側の方針転換等により情報提供の方針が変更となった場合、サービス品質の低下や情報の取得に対する追加コストの発生等により、当社グループのサービスに影響を及ぼす可能性があります。 ④ 新規事業の推進について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループのアルゴリズムモジュール及びソフトウエアは、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あります。今後も引き続き他の産業にも積極的に参入し、新サービス及び新規事業に取組んでまいります。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、新規事業の拡大・成長が当初の予測通りに進まない場合、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 情報管理(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループは、事業を通じて取得した顧客が保有している機密情報(経営戦略上重要な情報等)及び個人情報を保有する可能性がございます。情報の取扱いについては情報セキュリティ管理規程を整備し、適切な運用に努めております。このような対策にもかかわらず、当社グループの人的オペレーションのミス、その他不測の事態等により情報漏洩が発生した場合には、当社グループ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し、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 (3) その他 ① 特定の人物への依存について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 重松路威氏は、創業以来、当社の代表取締役社長であり、本書提出日現在で同氏及び同氏の資産管理会社とあわせて当社発行済株式総数のうち56.49%を保有する大株主でもあり、当社グループの事業に関する豊富な知識と経験、人脈を有しており、当社の経営戦略、事業戦略、開発戦略等において重要な役割を果たしております。 当社は、各事業部門長である役職員に権限委譲を行い、重松路威氏に過度に依存しないための経営体制の整備及び人材の育成を進めておりますが、何らかの理由により同氏による当社業務の遂行が困難となった場合、当社グループの事業及び業績に影響を与える可能性があります。 ② 設立からの経過期間について(顕在化の可能性:-、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:-) 当社は2018年1月に設立されており、設立後の経過期間が短く社歴の浅い会社であります。したがって、当社グループの過年度の経営成績は期間業績比較を行うための十分な材料とはならず、過年度の実績のみでは今後の業績を判断する情報としては不十分である可能性があります。 ③ 組織規模について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループの組織体制は小規模であり、業務執行体制及び内部管理体制もそれに応じたものになっております。今後の事業展開に応じて、人員の増強、業務執行体制及び内部管理体制の一層の充実を図ってまいりますが、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グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 人材の確保・育成について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループは一層の事業拡大を見込む成長段階にあるため、さらなる優秀な人材の確保が今後も必要不可欠であります。AIを専門とする高度なエンジニアは国内外でも人数が限られており、優秀な人材の獲得は他社とも競合が発生するなど、優秀な人材の獲得及びその後の定着・育成は当社グループにとって重要な課題であるものと認識しております。当社グループでは英語によるAI開発体制を構築することにより、海外からの優秀なAIエンジニアを採用できる体制を構築しております。また、働きやすい職場環境の構築や既存の従業員のモチベーションを向上する各種施策を実施することで、優秀な人材を惹き付ける組織であり続けることを目指しております。 しかしながら、当社グループの計画どおりに人員が確保・育成できず、適正な人材配置が困難となった場合や労働力市場や経営環境等の変化により人材流出が進んだ場合、競争力の低下や一層の業容拡大の制約要因が生じ、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 配当政策について(顕在化の可能性:-、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:-) 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、当社グループ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グループ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。 ⑥ 海外展開について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループはこれまで国内を中心に事業展開をしてまいりましたが、今後はさらなる海外事業展開も検討してまいります。海外展開におきましては、為替変動、進出国の経済動向、政情不安、法規制の変更など多岐にわたるリスクが存在し、当社グループはこれらのリスクを最小限にすべく十分な対策を講じたうえで事業展開を進めていく方針ですが、予測困難なリスクが発生した場合には当社グループの経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性があります。 ⑦ M&A等の投資について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループは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事業展開の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、各種リスクの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、または、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どお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、当社グループの経営成績及び財政状態に影響を与える可能性があります。 ⑧ 子会社管理について(顕在化の可能性:中、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループでは子会社を4社(ニューラルエンジニアリング株式会社、ニューラルマーケティング株式会社、Neural Group (Thailand) Co., Ltd.、Neural Solutions (Thailand) Co., Ltd.)有しております。これらの会社は当社グループの傘下となってからの期間が短く、また、事業規模も小さいことから今後の急速な事業成長に管理体制の整備が追い付かない可能性があります。そのため、当社の管轄部門において内部統制を含め管理体制の強化に努めております。 しかしながら、管理体制が不十分であることにより、法令違反や許認可に関わる手続不備等によって当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑨ 大規模な自然災害等について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:中) 当社グループは有事に備えた危機管理体制の整備に努め対策を講じておりますが、台風、地震、津波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、当社グループ又は当社グループ取引先の事業活動に影響を及ぼし、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑩ 訴訟等について(顕在化の可能性:低、顕在化の時期(又は頻度):常時、影響度:低) 当社グループは、本書提出日現在において提起されている訴訟はありません。しかしながら、将来何らかの事由の発生により訴訟等による請求を受ける可能性があります。このような事態が生じた場合、当社グループの社会的信用が毀損する他、当社グループの事業展開及び業績に影響を及ぼす可能性があります。
(2) 【役員の状況】 ① 役員一覧 男性4名 女性2名(役員のうち女性の比率33.3%) 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 重松 路威 1980年8月23日 2006年4月 マッキンゼー・アンド・カンパニー入社 2016年1月 同社パートナー就任 2018年1月 当社設立 代表取締役社長就任(現任) 2020年11月 当社社長執行役員就任(現任) (注2) 8,666,400 (注4) 取締役 グループアライアンス事業本部 本部長 山本 正晃 1978年11月18日 2004年4月 ソニー株式会社入社 2019年4月 当社入社 2020年2月 当社執行役員就任 2020年11月 当社常務執行役員就任(現任) 2022年2月 株式会社ネットテン(現 ニューラルマーケティング株式会社)代表取締役社長兼CEO就任(現任) 2023年3月 当社取締役就任(現任) (注2) 1,000 取締役 蓮見 麻衣子 1974年9月9日 1997年4月 株式会社フジテレビジョン入社 2005年8月 フィデリティ投信株式会社入社 2009年7月 有限会社エバーリッチアセットマネジメント入社(現任) 2018年6月 株式会社サイバー・バズ 社外取締役就任(現任) 2021年3月 Zホールディングス株式会社(現 LINEヤフー株式会社) 社外取締役(独立役員)監査等委員就任(現任) 2021年3月 株式会社ABCash Technologies 社外取締役(現任) 2021年3月 当社取締役就任(現任) (注2) ― 取締役 常勤監査等委員 竹村 実穂 1984年1月31日 2005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 2009年8月 公認会計士登録 2013年12月 株式会社アイリッジ常勤監査役就任 2019年3月 当社常勤監査役就任 2021年10月 ニューラルエンジニアリング株式会社監査役就任(現任) 2021年11月 株式会社フォーカスチャネル監査役就任 2022年2月 株式会社ネットテン(現ニューラルマーケティング株式会社)監査役就任(現任) 2024年3月 当社取締役(常勤監査等委員)就任(現任) 2025年1月 株式会社リバスタ 社外監査役就任(現任) (注3) ― 取締役 監査等委員 若松 俊樹 1977年9月19日 2005年10月 第二東京弁護士会登録 2005年10月 佐藤総合法律事務所入所 2011年6月 株式会社イワキ監査役就任 2016年6月 株式会社Orchestra Holdings取締役就任(現任) 2018年8月 株式会社Voicy取締役就任(現任) 2018年9月 エンゲート株式会社監査役就任(現任) 2019年3月 当社監査役就任 2019年10月 Saltus法律事務所開業(現任) 2021年4月 ベステラ株式会社取締役就任(現任) 2022年7月 株式会社ハロネット(現 株式会社SFIDA X)取締役就任 2024年3月 当社取締役(監査等委員)就任(現任) (注3) ― 取締役 監査等委員 山岸 洋一 1964年9月21日 1989年4月 野村證券株式会社入社 2011年9月 公認会計士登録 2015年7月 みずほ証券株式会社入社 公開引受部長 2019年7月 キャリアフィロソフィー株式会社設立 代表取締役社長就任(現任) 2019年10月 株式会社ディー・エル・イー 社外取締役就任(現任) 2020年3月 当社取締役就任 2020年3月 ラオックス株式会社 社外監査役就任 2020年3月 ラオックスSCD株式会社 監査役就任 2021年2月 BionicM株式会社 社外監査役就任(現任) 2022年3月 ファイメクス株式会社 社外監査役就任 2022年3月 シャディ株式会社 監査役就任 2024年3月 当社取締役(監査等委員)就任(現任) 2024年6月 株式会社クリュートメディカルシステムズ 監査役就任(現任) (注3) ― 計 8,667,400 (注)1.取締役 蓮見麻衣子、竹村実穂、若松俊樹、山岸洋一の各氏は、社外取締役であります。 2.取締役(監査等委員である取締役を除く。)の任期は、2026年3月27日開催の定時株主総会終結の時から、2026年12月期に係る定時株主総会の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、2026年3月27日開催の定時株主総会終結の時から、2027年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。 4.代表取締役社長重松路威の所有株式数は、同氏の資産管理会社であるオフィス重松株式会社が所有する株式数を含んでおります。 5.各役員の所有株式数は、2025年12月31日時点の状況を記載しております。 6.当社は、経営体制の強化を図るため、業務執行の責任者として執行役員を選任しております。なお、本書提出日現在の執行役員は5名で、社長執行役員重松路威、常務執行役員山本正晃、常務執行役員CTO見上敬洋、執行役員CFO松田拓也、執行役員鈴木大地であります。 7.当社は、法令に定める監査等委員である取締役の員数を欠くことになる場合に備え、補欠の監査等委員である取締役1名(蓮見麻衣子)を選出しております。 ② 社外役員の状況 当社の社外取締役は4名(うち、監査等委員である社外取締役3名)であります。 当社は、社外取締役を選任するための独立性に関する基準又は方針は定めていないものの、株式会社東京証券取引所の定める独立役員に関する判断基準等を勘案したうえで、コーポレート・ガバナンスの充実・向上に資する者を選任することとしております。なお、社外取締役の蓮見麻衣子氏、監査等委員である社外取締役の竹村実穂氏、若松俊樹氏、山岸洋一氏は当社との間で人的関係、資本的関係及び取引関係その他の利害関係はなく、一般株主と利益相反の生じるおそれもないことから、東京証券取引所が定める独立役員として届け出ております。 蓮見麻衣子氏は、スタンフォード大学経営大学院においてMBAを取得するなど会社経営に関する豊富な知識を有しており、またファンドマネージャーとしての職務を通じて培われた金融アナリストとしての高い見識を有していることから、独立かつ客観的な経営の監督を行っていただけるものと判断して選任しております。 竹村実穂氏は、監査法人での監査経験及び事業会社での監査役の経験があり、また、公認会計士の資格を有しており、財務及び会計に関する相当程度の知見を有していることから、客観的かつ中立の立場で監査・監督を行っていただけるものと判断して選任しております。 若松俊樹氏は、弁護士事務所での豊富な経験及び事業会社での社外取締役や監査役の経験があり、また、弁護士の資格を有しており、企業法務に関する相当程度の知見を有していることから、客観的かつ中立の立場で監査・監督を行っていただけるものと判断して選任しております。 山岸洋一氏は、長年にわたる証券会社での豊富な経験及び事業会社での社外取締役や監査役の経験があり、また、公認会計士の資格を有しており、経営、財務及び会計に関する相当程度の知見を有していることから、客観的かつ中立の立場で監査・監督を行っていただけるものと判断して選任しております。 ③ 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 社外取締役は、経営意思決定機関として原則月1回開催する取締役会に出席し、案件の重要性や緊急度に応じた機動的かつ十分な審議を行っております。社外取締役3名の監査等委員は、定期的に監査等委員会を通じて、内部監査、監査等委員会監査、会計監査及び内部統制の状況について報告を受けるなど、内部監査部門、他の監査等委員及び会計監査人との連携を図っております。
2 【沿革】 当社は、代表取締役である重松路威が2018年1月に設立致しました。 設立以降の当社に係る経緯は、次のとおりです。 年月 概要 2018年1月 東京都千代田区麹町においてファッションポケット株式会社(現:ニューラルグループ株式会社)を資本金5,000千円で設立 2018年3月 東京都千代田区霞が関に本社移転 2018年6月 一般社団法人日本ディープラーニング協会 正会員 入会 2018年8月 アパレル企業向けファッショントレンド解析関連サービス/AI MD®(エーアイ エムディー)の サービスリリース 2018年11月 東京都千代田区有楽町に本社移転 2019年3月 ニューラルポケット株式会社に社名変更 2019年5月 一般社団法人 日本経済団体連合会(経団連)入会 2019年11月 物流施設内での業務効率・動線可視化ソリューションの提供を開始 2019年12月 AI搭載スマートフォン・ドライブレコーダー「スマートくん」リリース 2020年8月 東京証券取引所マザーズに上場 2020年9月 駐車場向けに満空把握ソリューションの提供を開始 2020年10月 在宅勤務支援ソリューション「リモデスク」の提供を開始 2021年10月 ニューラルエンジニアリング株式会社設立 2021年11月 株式会社フォーカスチャネルを株式取得により、子会社化。マンションサイネージ広告に本格参入 2022年2月 株式会社ネットテンを株式取得により、子会社化。電子看板(LEDサイネージ)業界に本格参入 2022年4月 東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所マザーズ市場からグロース市場に移行 2022年8月 株式会社ネットテンを存続会社とし、株式会社フォーカスチャネルを消滅会社とする吸収合併を実施 2022年9月 AI・サイネージシステムの総合販売会社として、株式会社ネットテンからニューラルマーケティング株式会社へ商号変更 2022年11月 Neural Group (Thailand) Co., Ltd.を設立 2023年5月 ソニー株式会社と資本業務提携契約を締結 2023年6月 ニューラルグループ株式会社へ商号変更 2023年7月 Neural Solutions (Thailand) Co., Ltd.を設立 2024年1月 一般社団法人共同通信社及びクロスプラス株式会社と資本業務提携契約を締結 2024年3月 ソニー株式会社と共同開発した1on1支援サービス「KizunaNavi」の提供を開始 2024年6月 NVIDIA パートナープログラム「NVIDIA Partner Network」にソリューションプロバイダーとして認定され同プログラムに参画 2024年6月 即時検知・発報ソリューション「エッジアラート」をリリース 2024年9月 日本能率協会マネジメントセンターと人材育成支援に向けた協業を開始 2025年7月 株式会社カオナビと1on1支援サービス分野で業務提携 2025年9月 東京証券取引所グロース市場にて公募増資を実施
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EDINET (FSA Japan)
有価証券報告書-第8期(2025/01/01-2025/12/31)
EDINET (FSA Japan)
訂正有価証券報告書-第7期(2024/01/01-2024/12/31)
EDINET (FSA Japan)
有価証券報告書-第6期(2023/01/01-2023/12/31)
EDINET (FSA Japan)
訂正有価証券報告書-第5期(2022/01/01-2022/12/31)
EDINET (FSA Japan)
有価証券報告書-第4期(令和3年1月1日-令和3年12月31日)
EDINET (FSA Japan)
有価証券報告書-第3期(令和2年1月1日-令和2年12月31日)
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