How does PKSHA Technology make money?

３ 【事業の内容】
当社グループ（当社、子会社15社、関連会社及び共同支配企業７社を中心に構成）は、「未来のソフトウエアを形にする」をコーポレートミッションに掲げ、社内で開発したアルゴリズムモジュールを用いて、様々な社会課題を解決し社会へ付加価値を提供すべく、さまざまな事業に取り組んでおります。
　技術分野としては、主に自然言語処理、音声認識、画像認識、機械学習/深層学習を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しております。アルゴリズムモジュールは、様々なソフトウエア及びハードウエア上に組み込まれ、動作いたします。当社グループは、それらの研究開発、ソリューション提供及びソフトウエアプロダクトの拡販を通じて、顧客企業の業務の自動化・半自動化を通じた業務効率化、又はサービス・製品の付加価値の向上、サービス自体のモデル革新の実現支援等を行っております。
　当社グループは、AI Research & Solution事業、AI SaaS事業から構成されており、セグメント情報はこれらの区分により開示されております。

（１）AI Research & Solution事業
アルゴリズム・知能化技術の事業化を行っており、パートナー企業のニーズに合わせて共同研究開発からソリューションの提供までを一気通貫で実施しております。また、連結子会社においては、実オペレーションを通じた製品・サービス開発の一環で、IoT機器からリアル空間のデータをクラウド上に収集し顧客への価値提供を実現するサービスの開発を、駐車場機器の製造販売事業を通じて行っております。さらに、人事領域やフリーランス領域の事業を展開する連結子会社において、AI技術を活用した各ソリューションの高度化や機能拡張を実践しております。

（２）AI SaaS事業
AI Research & Solution事業におけるアルゴリズムの開発成果をもとに、汎用的なニーズに対応するAI SaaSプロダクトを販売しております。当事業は自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」や「PKSHA VoiceAgent」、FAQシステム「PKSHA FAQ」、RPAソフトなどのプロダクト群を展開しております。企業における「顧客接点」及び「社内業務」領域向けにAI SaaSプロダクトを提供することで、労働力不足を背景とした業務の自動化/高度化ニーズの高まりの中、人の業務を効率化し能力を拡張していく形で、ビジネス支援や課題解決のサポートをしております。

[アルゴリズムモジュールの内容と販売形態]

（１） 当社グループが提供するアルゴリズムモジュールについて
当社グループは技術分野としては、機械学習技術・自然言語処理技術・深層学習技術を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しております。当社の主なアルゴリズムモジュールは、以下のとおりであります。

アルゴリズムモジュール名

機能

利用用途（例）

テキスト理解モジュール
＜Dialogue_1＞

テキストデータの意味理解
例：テキスト内容を理解、テキストを
 分類・類型化

社内文書からの特定文書の抽出
コールセンターログの分析・見える化

対話モジュール
＜Dialogue_2＞

自然言語処理技術での対話・応答の制御
例：最適な対話シナリオを選択、音声
 認識への拡張も可能

チャット上の自動対話
ロボットとの自動対話

画像/映像解析モジュール
＜Recognizer＞

画像・映像データ内の物体認識
例：カメラ等のイメージングデバイス
 の知能化技術

店頭カメラの自動認識機能

推薦モジュール
＜Recommender＞

レコメンデーションによる情報出しわけ
例：ユーザーの好みに合わせてコンテ
 ンツを推薦

ECサイト上の商品推薦
ウエブサイト上の情報推薦

予測モジュール
＜Predictor＞

時系列情報に対して未来予測を行う
例：過去の行動履歴からの行動予測

ECサイトのユーザーの購買予測
金融機関での与信スコアの構築

異常検知モジュール
＜Detector＞

異常値の検知
例：機器の故障検知、不適切コンテン
 ツの検知

工場の検品処理の自動化・半自動化

強化学習モジュール
＜Reinforcer＞

行動履歴から学習を行う
例：行動履歴を解析し行動を選択する

顧客シナリオの自動・半自動選択
行動選択の自動・半自動化

アルゴリズムモジュールの販売形態は、AI Research & Solution事業では、主に顧客企業が保有するソフトウエアもしくはハードウエアに組み込む形態、AI SaaS事業では、自社のソフトウエアに組み込みアルゴリズムソフトウエアとして販売する形態となっております。なお、収益構造は、いずれの場合でも同様に初期設定時に受領するイニシャルフィーと、設定後月額で受領するライセンスフィーの２つから構成されておりますが、AI Research & Solution事業では、当社グループのアルゴリズムモジュールを組み合わせたカスタマイズ開発を経て、アルゴリズムモジュールの利用が開始され、業務の一部に組み込まれることとなります。

(２) 当社グループが提供するアルゴリズムソフトウエアについて
当社グループはアルゴリズムモジュールを活用した複数のアルゴリズムソフトウエアを開発しており、各業界に付加価値を創造するために、AI SaaS事業では、アルゴリズムソフトウエアの販売という形態でサービス提供を行っております。なお、当社グループの代表的なソフトウエアは次のとおりであります。

① 「顧客接点」領域
　ユーザーから入力されたテキスト及び音声を認識し、当社グループが保有する業界固有表現辞書（日本語）と、システム構成を業界別に汎用的にすることで、これまで人手で行われていた接客・コールセンター・FAQ対応の自動化・半自動化を実現しております。製品としては自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」や「PKSHA VoiceAgent」、FAQシステム「PKSHA FAQ」などがあります。

② 「社内業務」領域
　業務関連の質問として入力されたテキスト及び音声を当社システムにて認識し、自動で回答することで、社内業務の効率化/高度化を実現します。さらには業務部門に特化した自動化ソフトウエアを提供することで、ビジネスプロセスの自動化や生産性向上を実現します。製品としては自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」やRPAソフト、AI議事録「Yomel」などがあります。

（３） アルゴリズムモジュールの技術的な特徴
当社グループがアルゴリズム開発に用いる機械学習技術について、特徴を以下のとおりご説明いたします。
機械学習技術とは、データを蓄積・活用しアルゴリズムの性能を向上させる技法のことであり、デジタルデータが急増している情報化社会において重要性が急速に高まっております。これまで、ソフトウエアはソフトウエア技術者が一行一行プログラミングを行うことにより作られるのが一般的でしたが、機械学習技術を用いると、データを活用して人が記述することが困難な複雑なソフトウエアプログラムをコンピューターにより自動的に記述することができます。
特に、画像認識、言語解析、音声認識などの人工知能技術分野のソフトウエアは、ソフトウエア技術者がプログラミングを行うことで地道に精度向上を図ってきた長い歴史がありますが、2012年に機械学習技術の研究分野で起こった技術革新以降、ソフトウエア技術者はアルゴリズムの大枠のみを記述すればよく、後は大規模なデータをソフトウエアに入力し学習させることで多くの変数の値が最適化されていくことを通じ、アルゴリズムの大部分をコンピューターにより自動的に記述することが可能になりました。また、このような手法で構築されるアルゴリズムは、旧来的な手法で構築されていたアルゴリズムよりも大幅に精度向上することがわかっており、近年様々な領域で研究と産業応用が進んでおります。

　[一般的なアルゴリズムと機械学習アルゴリズムの違い]

このように、機械学習技術とは、ソフトウエア技術者により一行一行全て記述される一般的なアルゴリズムとは異なり、データを集め、それを学習させることでパラメータ調整を行い、ソフトウエアを構築する技法になります。従って、よい機械学習アルゴリズムを開発するには、目的に沿ったデータを集めることが重要であり、また使えば使うほど（データが増加すればするほど）精度が向上していくという好循環構造を持ちます。当社グループはこの技術特性を正しく理解し、事業成長に効率的につながる事業展開の戦略・戦術を採用していくことを目指しております。
また、当社グループが開発しているアルゴリズムには自然言語処理技術や深層学習技術を用いたものもあります。自然言語処理技術とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術を指しますが、当社グループでは特に、機械学習技術を用いたアプローチを採用しており、自然言語を対象に機械学習技術を用いたアルゴリズムを事業対象としております。深層学習技術とは、機械学習技術の一分野であり多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法であり様々な分野でのアルゴリズムの精度が向上し、多様な分野で活用が進んでおります。この領域も当社グループは重要な技術領域と捉え技術開発・研究開発・製品化を進めております。

（４）事業の特徴
当社グループ事業の主な特徴としては、以下のとおりであります。

① パートナーシップ戦略：業界のリーディングカンパニーとの事業提携
当社グループが提供するアルゴリズムソフトウエアは、データを繰り返し学習しながらより自ら精度を高めていくソフトウエアであります。業界最大規模の教師データを持つ業界のリーディングカンパニーとの連携により、当該業界におけるソフトウエアを開発しております。それらの研究開発の中から、汎用性のある技術やノウハウをモジュール化し、ソフトウエアを開発し提供することに当社グループの強みがあり、当社グループの特徴があります。

② アルゴリズムソフトウエアならではの高い継続率
アルゴリズムソフトウエアはユーザーが使うとデータがアルゴリズムにフィードバックされ、アルゴリズムの精度が向上するという特徴を持ちます。その好循環のデータの流れがプロダクトの品質を高めるため、一般的なソフトウエアに比べ、高い継続利用率を維持することが可能となっております。

③ SaaSモデルとしての高い収益率
当社グループは、前述のとおり、複数のアルゴリズムソフトウエアを開発し、当ソフトウエアを主に月額課金の形態にて提供しております。解約率が低いことから、新規ユーザーの増加に従い収益がストック型で逓増するモデルとなっており、高い収益率を維持しております。

④ エンジニア・研究者の獲得・育成
機械学習技術/深層学習技術領域のアルゴリズム構築技術を有するアルゴリズムエンジニアや、莫大なトラフィックを捌くことができるソフトウエアエンジニアは、国内において多くないと考えております。当社グループの事業においては、エンジニア・研究者コミュニティへのアクセスをもとに、大多数を社員紹介によるリファラル採用を実現しております。また、エンジニアの働きやすい、また働きたい環境を整えることを通じて、エンジニアの獲得・育成を行っております。

⑤ 組織構造等
当社グループは、各業界が持つ自動化や高品質化のニーズに対するソリューションを、アルゴリズムモジュールの機能を「組み合わせる」ことで効果的・効率的に実現することを目指しており、そのために必要なアルゴリズムモジュール群を保有していること、及びエンジニア中心の組織構造を構築していることが、当社事業の独自性であると認識しております。

＜事業系統図＞

　用語解説
　本項「３　事業の内容」において使用しております用語の定義について以下に記します。

用語

用語の定義

アルゴリズム

コンピューター上における問題を解くための手順・解き方

モジュール

汎用性の高い複数のプログラムを再利用可能な形でひとまとまりにしたもの

アルゴリズムモジュール

アルゴリズムを再利用可能な形でプログラムとしてひとまとまりにしたもの

アルゴリズムソフトウエア

アルゴリズムモジュールを用いて構築されたソフトウエア

機械学習技術

人工知能技術の主要な研究分野。データを反復的に学習させ、そこに潜むパターンを見つけ出すことで、コンピューター自身が予測・判断を行うための技術・手法

自然言語処理技術

人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術

ニューラルネットワーク

生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル

深層学習技術

ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）。ニューラルネットワークにより機械学習技術を実装するための手法の一種。従来の機械学習技術では、教師データの特徴をどう数値化するかを人間が定義する必要があったが、ディープラーニングではアルゴリズムによって教師データの特徴を数値化できるため、複雑な特徴を表現することが可能

教師データ

機械学習を行う上で学習の元となるデータ

CRM

顧客関係管理（Customer Relationship Management(CRM)）。顧客満足度と顧客ロイヤルティの向上を通して、売上の拡大と収益性の向上を目指す経営戦略/手法

AI

Artificial Intelligenceの略称。学習・推論・認識・判断などの人間の知能的な振る舞いを行うコンピューターシステム

IoT

Internet of Things の略称。コンピューターに限らず、家電製品や自動車等のハードウエア機器をインターネットに接続し、情報をやり取りすることで生まれるイノベーションの総称

エンジン

コンピューターを使用し、さまざまな情報処理を実行する機構

１ 【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】
（１）経営方針
当社は、「未来のソフトウエアを形にする」をコーポレートミッションに掲げ、アルゴリズム領域の技術を用いた「各種ソフトウエア・ハードウエアを知能化する技術」の研究開発と社会実装を通じて、未来のソフトウエアとしてのアルゴリズムを自ら形にすることで様々な社会問題を解決すべく、また近未来のポストデジタル情報社会へ向けて価値を創造すべく事業展開してまいります。

（２）経営環境等
当社は、下記の４つのステップでデジタル技術が社会に普及していくと考えており、知的な処理を行う未来のソフトウエアが社会に普及していくと考えております。技術的には、2012年の機械学習技術の研究分野で起こった技術革新すなわち「深層学習技術」の登場を機に、インターネットに接続されたソフトウエアが、このような技法により構築されるアルゴリズムに置き換わりはじめており、ソフトウエアが以前よりも知的な処理を行うようになってきていると考えております。現在はアルゴリズムの時代の黎明期にあると考えており、今後、より知的な処理を行うソフトウエアが増加し社会に普及していくと考えております。特に近年のChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの飛躍的な性能向上により、アルゴリズムの時代の進展は力強さを増していると考えております。

（３）対処すべき課題等
当社グループの対処すべき特に重要な課題は、以下のとおりであります。

① 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、既存クライアント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、かつ顧客サービス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。

② 営業体制の強化

不可逆な労働力減少や在宅勤務による労働環境の変化によって、今後も当社グループ製品へのニーズは高まるものと考えております。
当社グループは、今後の事業拡大に合わせて充分な体制を維持強化すべく、営業人材の積極的な採用、並びにグループ間でのノウハウのシェアに取り組んでまいります。

③ 社内環境の整備
品質・価格・納期・安心・安全すべての面で、高いレベルの価値と満足を提供することを使命としており、永続的な会社発展のためには従業員が働きやすい環境をつくることが不可欠であると考えております。
業務の効率化や従業員が安心して働くことのできる職場環境を整えることにより、従業員がより働きやすい環境をつくるように取り組んでまいります。

④ 内部管理体制の強化
当社グループは事業内容の進化、グループ会社の増加により、事業・組織両面での成長を続けている段階にあって、グループ全体での業務運営の効率化やリスク管理のための内部管理体制の強化が重要な課題であると考えております。このため、当社及び子会社・関連会社との適切な連携を前提としたバックオフィス業務の整備を推進し、経営の公正性・透明性を確保するため、企業規模の拡大に適う、より強固な内部管理体制の構築に取り組んでまいります。

⑤ 情報管理体制の強化
当社グループはシステム開発やシステム運用、又はサービス提供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。

⑥ システムの安定性の確保
当社グループは、インターネット上でクライアントにサービスを提供しており、システムの安定稼働の確保は必要不可欠となっております。そのため、安定性の高いサービスを提供する上では、顧客及びトラフィック等を考慮したサーバ増設等の設備投資やサーバ管理を行っていくことが重要であり、今後も引き続きシステムの安定性確保及び効率化に取り組んでまいります。

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、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある 事項には、以下のようなものがあります。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、 投資者の投資判断上、重要であると考えられる事項につきまして、投資者に対する積極的な情報開示の観点から以下 のとおり記載しております。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グループ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全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。

(1) 景気動向及び業界動向の変動による影響
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、当社グループの関連市場は今後急速に拡大すると予測されるものの、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。当社グループにおいては、経済情勢の変化に伴い事業環境が悪化した場合、当社グループの業績及び財政状態に影響を与える可能性があります。

(2) 人材の確保及び育成
当社グループは、事業の拡大に伴い、積極的に優秀な機械学習/深層学習領域等のアルゴリズムモジュールの設計と導入を行うアルゴリズムエンジニアと、インフラやアプリケーション制作等のソフトウエア開発を行うソフトウエアエンジニアの獲得・確保・育成を進めております。しかしながら、事業規模の拡大に応じた当社グループ内における人材育成、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。

(3) コンプライアンス体制
当社グループは、今後企業価値を高めていくためにはコンプライアンス体制が有効に機能することが重要であると考えております。そのためコンプライアンスに関する社内規程を策定するとともに適宜研修を実施し、周知徹底を図っております。しかしながら、これらの取組にも関わらずコンプライアンス上のリスクを完全に解消することは困難であり、今後の当社グループの事業運営に関して法令等に抵触する事態が発生した場合、当社グループの企業価値及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(4) 情報管理
当社グループは、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グループ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する可能性があり、その場合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。

(5) システム障害等
当社グループがクラウドで提供しているソフトウエアの大半は、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サーバーダウン等により、当社グループのサービスが停止する可能性があります。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、今後このようなシステム障害等が発生し、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。

(6) 法的規制・制度動向による影響
現在、日本国内においてインターネットに関連する主要な法規制は電気通信事業法となっておりますが、インターネット上の情報流通やＥコマースのあり方についても様々な議論がなされている段階であります。当社グループが営むインターネット関連事業そのものを規制する法令はありませんが、今後、インターネットの利用者や関連するサービス及び事業者を規制対象とする法令等が制定されたり、既存の法令等の適用が明確になったり、あるいは何らかの自主的なルール化が行われた場合、当社グループの事業が制約され、事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。

(7) 技術革新への対応
当社グループが事業を展開するインターネット関連業界においては、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われております。当社グループのサービスは、当社グループの機械学習技術／深層学習技術・自然言語処理技術と当社グループの独自データを組み合わせることにより、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。なお、近年では大規模言語モデルが飛躍的な性能向上を見せておりますが、当社グループでは独自の関連技術を組み合わせてソリューション化して顧客に提供しております。当社は顧客からの紹介等のインバウンドでの取引受注が大半であり、また高い顧客継続率を維持しておりますが、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、当社グループ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等には、新規受注の減少や顧客継続率の低下によ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。

(8) 知的財産権におけるリスク
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、当社グループの事業展開、業績及び財政状態に影響を与える可能性があります。

(9) 特定の人物への依存
当社グループの代表取締役 上野山勝也は、経営戦略、事業戦略、開発戦略等当社グループ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。当社グループ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委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、同氏が当社グループを退職した場合、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。

(10) 新規事業
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、金融、小売やコールセンター市場のみならず、他の産業向けにも積極的に参入し、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・成長が当初の予測どおりに進まない場合、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。

(11) 新株予約権の行使による株式価値の希薄化
当社グループでは、当社グループの役員及び従業員等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ます。これらの新株予約権が行使された場合には、当社グループの株式が発行され、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。

(12) 配当政策
当社グループは、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、当社グループは現在、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。

(13) Ｍ＆Ａ、出資等について

2019年７月に子会社化した株式会社アイテック、2021年５月に子会社化した株式会社PKSHA Associates、2021年６月に子会社化した株式会社PKSHA Communication（2025年７月に当社が吸収合併）、2024年５月に子会社化した株式会社トライアンフ、2025年8月に子会社化した株式会社サーキュレーション等の子会社は、いずれも今後、当社グループの業績に大きく貢献するものと見込んでおります。しかしながら、事業環境の変化等により当初の想定を下回る場合、のれんの減損処理等が発生し、当社グループの業績及び財政状態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
2025年12月22日（有価証券報告書提出日）現在の役員の状況は、以下のとおりであります。なお、2025年12月23日開催予定の定時株主総会の議案（決議事項）として「監査等委員でない取締役３名選任の件」を提案しており、当該議案が承認可決され、かつ、当該定時株主総会の直後に開催予定の取締役会に付議される「代表取締役社長選定の件」が承認可決された場合、役員の状況は以下の状況から変更は生じない予定であります。
男性6名　女性－名(役員のうち女性の比率　―％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

代表取締役

上野山　勝　也

1982年７月18日生

2007年４月

(株)ボストンコンサルティンググループ　入社

2012年10月

(株)AppReSearch設立(現　当社) 取締役

2014年４月

東京大学 消費インテリジェンス寄付講座 特任助教

2016年４月

(株)PKSHA Capital(現(株)LUCE Capital)代表取締役(現任)

2016年６月

当社代表取締役(現任)

2019年７月

(株)アイテック取締役(現任)

2021年６月

(株)アシリレラ
(現(株)PKSHA Associates)取締役(現任)

2021年６月

弁護士ドットコム(株)社外取締役(現任)

2023年10月

デジタル庁参与(現任)

2024年５月

(株)トライアンフ取締役（現任）

2025年３月

スマートニュース(株)取締役（現任）

2025年６月

防衛省参与（現任）

(注)２

10,561,500

(注)５

取締役

水　谷　健　彦

1973年１月31日生

1995年４月

(株)山野楽器　入社

1997年１月

(株)テイハツ　入社

1997年５月

(株)グランドベスト　入社

1997年８月

(株)リクルート人材センター(現(株)リクルートキャリア)　入社

2001年４月

(株)リンクアンドモチベーション　入社

2008年３月

(株)リンクアンドモチベーション取締役

2013年５月

(株)JAM設立　代表取締役(現任)

2015年１月

(株)フィールドマネージメント・ヒューマンリソース取締役

2017年６月

当社取締役(現任)

2021年２月

AnyMind Japan(株) CHRO（現任）

2021年６月

AnyMind Group(株)
Managing Director (現任)

2022年３月

(株)SharingInnovations社外取締役(現任)

2024年12月

(株)揚羽 社外取締役(現任)

(注)２

12,800

取締役

吉　田　行　宏

1958年５月28日生

1983年５月

 (株)赤トリヰ入社

1994年12月

(株)MACプロジェクツ設立　代表取締役

1996年１月

(株)ガリバーインターナショナル入社

1996年５月

(株)ガリバーインターナショナル 取締役

2012年８月

(株)アイランドクレア設立　代表取締役(現任)

2013年９月

(株)京橋ファクトリー(現(株)オトナル）取締役(現任)

2014年２月

 (株)FiNC　社外取締役(現任)

2014年４月

(株)LIFE PEPPER設立　代表取締役(現任)

2016年６月

ライフスタイルアクセント(株)取締役(現任)

2016年９月

 (株)POL(現(株)LabBase) 取締役(現任)

2019年12月

 当社取締役(現任)

(注)２

25,000

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

取締役
監査等委員

藤　岡　大　祐

1981年７月８日生

2004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

2014年１月

(株)ヤマトキャピタルパートナーズ(現　(株)YCP Japan)入社

2016年６月

当社監査役

2018年６月

(株)日本医療データセンター(現(株)JMDC)　監査役

2018年12月

ログリー(株)社外取締役（監査等委員）

2019年４月

(株)JMDC社外取締役(監査等委員) (現任)

2020年４月

ヒューマンライフコード(株)監査役(現任)

2020年12月

当社取締役（監査等委員）(現任)

2021年１月

ESネクスト監査法人(現ESネクスト有限責任監査法人) 代表パートナー

2021年４月

(株)トリドリ監査役　(現任)

2022年２月

ESネクスト有限責任監査法人理事パートナ ー(現任)

(注)３

30,000

取締役
監査等委員

下　村　将　之

1981年10月14日生

2014年２月

下村総合法律事務所設立　所長(現任)

2016年６月

当社監査役

2018年11月

(株)リンケージ社外監査役就任

2020年６月

NKメディコ(株)(現(株)プリメディカ)社外取締役(監査等委員)(現任)

2020年12月

当社取締役（監査等委員）(現任)

2024年２月

(株)L 設立 代表取締役(現任)

2025年１月

(株)SOLIA社外監査役（現任）

(注)３

―

取締役
監査等委員

佐　藤　裕　介

1984年４月25日生

2008年４月

グーグル株式会社　入社

2011年５月

株式会社フリークアウト(現　株式会社フリークアウト・ホールディングス)　入社

2012年６月

株式会社フリークアウト(現　株式会社フリークアウト・ホールディングス)　取締役

2016年12月

当社監査役

2017年１月

株式会社フリークアウト・ホールディングス代表取締役社長

2018年２月

株式会社フリークアウト・ホールディングス取締役

2018年２月

ヘイ(株)(現STORES(株))代表取締役社長 (現任)

2020年12月

当社取締役（監査等委員）就任(現任)

(注)３

4,800

計

10,634,100

(注) １．取締役 水谷健彦、吉田行宏、藤岡大祐、下村将之及び佐藤裕介は、社外取締役であります。
２．取締役の任期は、2024年12月20日開催の定時株主総会の終結の時から、１年以内に終了する事業年度のうち、最終のものに関する定時株主総会終結の時までであります。
３．取締役（監査等委員）の任期は、2024年12月20日開催の定時株主総会の終結の時から、２年以内に終了する事業年度のうち、最終のものに関する定時株主総会終結の時までであります。
４．監査等委員会の体制は、次のとおりであります。
 委員長　藤岡大祐 委員　下村将之 委員　佐藤裕介
５．代表取締役上野山勝也の所有株式数は、同氏の資産管理会社である株式会社LUCE Capitalが所有する株式数を含んでおります。

②社外役員の状況
当社の取締役６名のうち、５名は社外取締役であります。また、監査等委員３名は全員社外取締役であります。
当社は、経営監視機能の客観性及び中立性を確保することを目的として、社外取締役について、高い専門性及び見識等に基づき、客観的、中立的な観点からの助言を期待しております。なお、当社は社外取締役の選任について、当社からの独立性に関する基準又は方針を定めておりませんが、株式会社東京証券取引所が定める独立役員の独立性の判断基準等を参考にしており、経歴や当社との関係を踏まえて、会社法に定める要件に該当し、独立性に問題がない人物を社外取締役として選任しております。
社外取締役水谷健彦は、当社株式12,800株を保有しております。当社と同氏の間には、その他に人的・資本的関係、取引関係及びその他の利害関係はありません。
社外取締役吉田行宏は、当社株式25,000株を保有しております。同氏が代表取締役を務める株式会社アイランドクレアと人事コンサルティング等に関する業務委託契約等による取引がありますが、取引額は僅少であります。
社外取締役水谷健彦、社外取締役吉田行宏は、企業経営における豊富な経験と幅広い見識を有していることから、社外取締役として適任であると判断しております。
社外取締役藤岡大祐は当社株式30,000株、社外取締役佐藤裕介は当社株式4,800株を保有しておりますが、当社とその他に人的・資本的関係、取引関係及びその他の利害関係はありません。
当社と社外取締役下村将之の間には、人的・資本的関係、取引関係及びその他の利害関係はありません。
　社外取締役藤岡大祐は、公認会計士として企業会計に精通し、その専門家としての豊富な経験、財務及び会計に関する高い知見を有していることから、社外取締役として適任であると判断しております。
社外取締役下村将之は、弁護士として企業法務に精通し、その専門家としての豊富な経験、法律に関する高い見識等を有していることから、社外取締役として適任であると判断しております。
社外取締役佐藤裕介は、企業経営の管理における豊富な経験と幅広い見識があり、経営監視機能の客観性及び中立性を有していることから、社外取締役として適任であると判断しております。

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、毎月１回開催の定時取締役会及び臨時取締役会に出席し、独立的及び中立的立場から、公正な意見表明を行っております。また、代表取締役直轄の内部監査室を設置し、各部門の業務執行及びコンプライアンスの状況等について定期的に監査を実施し、その評価を代表取締役に報告しております。
監査等委員会と会計監査人は必要に応じて協議を行い、情報交換等の連携と協調を図ることにより、双方の監査を充実、向上させてまいります。加えて、内部監査室とも定期的に情報交換を行い、内部統制システムの整備運用状況等について意見交換を行います。

２ 【沿革】

2012年10月

東京都新宿区に機械学習技術を用いたデータ解析事業を事業目的とした、株式会社AppResearch（資本金1,000千円）を設立

2013年２月

アルゴリズムモジュール(注１)「予測モジュール＜Predictor＞」を開発

2013年６月

本店所在地を東京都文京区本郷七丁目「東京大学産学連携プラザ」に移転

2013年11月

アルゴリズムモジュール「強化学習モジュール＜Reinforcer＞」を開発

2014年２月

本店所在地を東京都文京区本郷七丁目「東京大学アントレプレナープラザ」に移転

2014年３月

アルゴリズムモジュール「推薦モジュール＜Recommender＞」を開発

2014年８月

株式会社AppResearchから株式会社PKSHA Technologyに商号変更

2014年12月

アルゴリズムモジュール「異常検知モジュール＜Detector＞」を開発

2014年12月

アルゴリズムモジュール「テキスト理解モジュール＜Dialogue_1＞」を開発

2015年３月

アルゴリズムモジュール「画像/映像解析モジュール＜Recognizer＞」を開発

2015年10月

アルゴリズムモジュール「対話モジュール＜Dialogue_2＞」を開発

2015年10月

CRM領域のアルゴリズムソフトウエア(注２)「CELLOR（セラー）」をリリース

2016年10月

カスタマーサポート領域のアルゴリズムソフトウエア「BEDORE（ベドア）」をリリース

2016年10月

BERODE事業(自然言語処理技術を用いたカスタマーサポートソリューション）を会社分割により子会社化。東京都文京区本郷二丁目に株式会社BEDORE設立

2016年12月

動画像認識領域のアルゴリズムソフトウエア「HRUS（ホルス）」（注３）をリリース

2016年12月

業務拡張のため、本社を東京都文京区本郷二丁目「本郷瀬川ビル」に移転

2017年９月

東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場

2018年７月

株式会社Sapeetの株式を取得し子会社化

2019年７月

株式会社アイテック（注４）の全株式を取得し子会社化

2021年５月

株式会社アシリレラの株式を取得し子会社化

2021年６月

株式会社PRAZNAの全株式を取得し子会社化

2022年４月

子会社である株式会社BEDORE、株式会社PRAZNAをそれぞれ株式会社PKSHA Workplace、株式会社PKSHA Communicationに商号変更

2022年９月

東京証券取引所スタンダード市場に上場市場を変更

2023年１月

子会社である株式会社アシリレラを株式会社PKSHA Associatesに商号変更

2024年５月

株式会社トライアンフの株式を取得し子会社化

2024年９月

東京証券取引所プライム市場に上場市場を変更

2024年10月

子会社である株式会社Sapeetの株式を一部売却し関連会社化

2025年７月

当社が、子会社である株式会社PKSHA Workplace、株式会社PKSHA Communicationを吸収合併

2025年８月

株式会社サーキュレーションの株式を取得し子会社化

(注１)「アルゴリズム」とは、コンピューター上における課題解決の手順・解き方をいい、「モジュール」とは、汎用性の高い複数のプログラムを再利用可能な形でひとまとまりにしたものであり、ソフトウエアを構成する個々の構成要素（機能ごとのプログラムのまとまり）をいいます。当社において「アルゴリズムモジュールとは、アルゴリズムを再利用可能な形でプログラムとしてひとまとまりにしたものと定義しております。
(注２)アルゴリズムモジュールを用いて構築されたソフトウエアを指します。
(注３)2018年10月に「PKSHA Vertical Vision（パークシャヴァーティカルビジョン）」から「HRUS（ホルス）」へと改称しております。
(注４)株式会社アイドラを含むグループ３社は、2020年１月１日付けで株式会社アイドラ及び昭立工業株式会社を消滅会社、株式会社アイテックを存続会社とする吸収合併を行っております。