ABEJA株式会社ABEJA5574東証グロース情報・通信業2025年8月期, 単体, 日本基準

ABEJAは何で稼いでいる?

ABEJAの売上高は35.9億円です。

売上100円あたり約12円が営業利益として残ります。

前期から売上は+29.6%、営業利益は+53.6%。

数字で見ると

2025年8月期、営業CFは純利益の3.6倍

2025年8月期、現金は総資産の86%

開示された数値から自動で作った要約

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2025年8月期の数字(書類の提出日 2025-11-25)

売上高
35.9億円
営業利益
4.5億円
利益率 12.4%
純利益
4.5億円
利益率 12.5%
フリーCF
16.1億円
開示値から計算
発行済株式数
9,764,800株
株主数
11,949人
平均年間給与(単体)
953万円
提出会社の開示値
現金比率
86.2%
現金 ÷ 売上 127.9%
開示値から計算
対業界利益率中央値
0 pt
ソフトウェア・SaaS
開示値から計算
ROE
10.7%
開示値から計算
ROA
9.4%
開示値から計算

売上100円の行き先

ABEJAが100円売ったとき、何にいくら使い、いくら残るか。

2025年8月期
原価
38円
販管費
50円
営業利益
12円
最後に残る純利益
13円

利益率の年次推移

粗利率62.4%
2022年8月期: 59.7%59.7%2023年8月期: 62.2%62.2%2024年8月期: 66.7%66.7%2025年8月期: 62.4%62.4%22/823/824/825/8
営業利益率12.4%
2022年8月期: -8.3%-8.3%2023年8月期: 14.5%14.5%2024年8月期: 10.5%10.5%2025年8月期: 12.4%12.4%22/823/824/825/8
純利益率12.5%
2022年8月期: -9.9%-9.9%2023年8月期: 15.2%15.2%2024年8月期: 7.9%7.9%2025年8月期: 12.5%12.5%22/823/824/825/8

年度をそろえて、売上から粗利・本業の利益・純利益が残る割合を比較します。未開示の年度は線をつなぎません。

3年の業績と利益率

2022年8月期 → 2025年8月期

売上高35.9億円
2022年8月期: 19.8億円19.8億円2023年8月期: 27.8億円27.8億円2024年8月期: 27.7億円27.7億円2025年8月期: 35.9億円35.9億円22/823/824/825/8
営業利益率12.4%
2022年8月期: -8.3%-8.3%2023年8月期: 14.5%14.5%2024年8月期: 10.5%10.5%2025年8月期: 12.4%12.4%22/823/824/825/8
純利益率12.5%
2022年8月期: -9.9%-9.9%2023年8月期: 15.2%15.2%2024年8月期: 7.9%7.9%2025年8月期: 12.5%12.5%22/823/824/825/8
FCFマージン44.8%
2022年8月期: -13.5%-13.5%2023年8月期: 16.6%16.6%2024年8月期: -28.7%-28.7%2025年8月期: 44.8%44.8%22/823/824/825/8

売上(銀行・保険は経常収益)は棒、各利益率とFCFマージンは折れ線です。年度をそろえて、事業規模と利益・現金の残り方を比べます。FCFは営業CFと投資支出から計算する場合があります。

人と生産性

2025年8月期
1人あたり売上(連結)
2,696万円
1人あたり営業利益(連結)
335万円
1人あたり純利益(連結)
337万円

前期比(2024年8月期 → 2025年8月期)

従業員数(連結) +6.4% · 売上(連結) +29.6%

指標22/823/824/825/8
従業員数(連結)82103125133
平均年間給与(提出会社・単体)—888万円906万円953万円
平均年齢(単体)—36.1歳36.5歳36.7歳
平均勤続年数(単体)—2.4年2.5年2.7年

1人あたりの値は連結売上・利益を連結従業員数で割ったものです。平均年間給与・年齢・勤続年数は提出会社単体の値で、持株会社では本社の少人数の平均になることがあります。従業員数の定義は会社ごとに異なります。開示値から計算(DERIVED)。

詳しく見る

業界

この会社が出てくる業界地図。

大株主など

  • SOMPO Light Vortex株式会社17.3%
  • 岡田 陽介13.1%
  • 株式会社インスパイア・インベストメント2.9%
  • 外木 直樹2.5%
  • 小間 基裕1.5%
  • BANK JULIUS BAER AND CO. LTD. SINGAPORE CLIENTS (常任代理人 株式会社三菱UFJ銀行)資産管理口1.1%
  • TBSイノベーション・パートナーズ2号投資事業組合1.1%
  • 藤井 衛1.0%
  • 杉山 央0.9%

2025-08-31 ※「資産管理口」は投資信託や年金などの株をまとめて預かる名義で、実際の持ち主(機関投資家など)ではありません。

業界内の5軸プロフィール

直近の公開決算から、同じ主な業界の企業内での位置を示します。

  • ABEJA主な業界: ソフトウェア・SaaS
会社順位
  • 売上成長

    • ABEJA82.4105社
  • 利益率

    • ABEJA49.3145社
  • 現金化

    • ABEJA94.9128社
  • 効率

    • ABEJA36.2145社
  • 財務余力

    • ABEJAデータなし

点は各社の主な業界内での順位です。会社ごとに比較対象となる業界が異なる場合があります。値がない軸はデータなしと表示し、総合点は計算しません。業界順位は投資推奨ではありません。

同業の近い規模の会社と比べる

同じ業界プロフィールの会社から、売上規模が近い企業を並べています。数値は各社の最新公開有報です。

会社決算期売上高本業利益率純利益率自己資本比率
株式会社ABEJA202535.9億円12.4%12.5%84.0%
プロパティデータバンク株式会社202637.2億円29.9%19.2%71.4%
株式会社CRI・ミドルウェア202534.5億円16.1%12.2%69.3%
株式会社Photosynth202533.8億円6.8%8.6%62.0%
株式会社スタメン202538.2億円7.6%5.5%60.5%

時価総額・PER・株価利回りはEDINETに含まれないため表示していません。会社ごとに決算期や会計基準が異なる場合があるので、期末と出典を確認してください。

会社概要

ABEJAは東京都港区に本社を置く、2012年設立のソフトウェア・SaaSの会社です。連結の従業員は133人。東証グロースに上場しています。

正式社名
株式会社ABEJA
英文社名
ABEJA,Inc.
証券コード
5574
上場市場
東証グロース
本社所在地
東京都港区三田一丁目1番14号
代表者(有報の記載)
代表取締役CEO 岡田 陽介
設立
2012年9月
資本金
9億円
従業員数(連結)
133人
平均年間給与(単体)
953万円
決算月
8月
業種(東証)
情報・通信業
公式サイト
abejainc.com
法人番号
5011001091576

出典: 有価証券報告書(S100X6IA、2025年11月25日提出)。提出時点の情報で、その後の変更は反映していません。

有価証券報告書から読む会社情報

会社が提出した有報の記述を、年度と出典を添えて確認できます。

提出日 2025-11-25 · 書類 S100X6IA

事業の内容
3【事業の内容】

(1)企業理念

 当社は「ゆたかな世界を、実装する」を企業理念に掲げ、ミッションクリティカル業務へのAI導入支援のため、基盤システムとなるABEJA Platformの開発・導入・運用を行っております。

 また、当社は一般社団法人日本ディープラーニング協会の設立を支援し、正会員としてディープラーニングをはじめとしたAI技術の普及に取り組むとともに、最先端技術の動向把握や先進的な取組事例の創出に努めております。

 2019年3月には約5,200名が参加した自社リアルカンファレンス「ABEJA SIX 2019」を、2020年5月、2022年7月には自社オンラインカンファレンス「デジタルトランスフォーメーション2020」、「ABEJA SIX 2022」を開催しており、マーケットの醸成、AIに関するリテラシーの向上、IT人材の育成を推進しております。

(2)事業概要

 当社は、デジタルプラットフォーム事業の単一セグメントとなります。ABEJA Platformを核に事業展開しており、AIの導入支援と周辺サービスの提供を行う「トランスフォーメーション領域」と、その後の人とAIの協調による運用を行う「オペレーション領域」に区分しております。

 これらを含めた当社の事業全体像は図1のとおりであります。

図1:当社の事業全体像

デジタルプラットフォーム事業として展開する当社のビジネスモデルは、EMS(Electronics Manufacturing Service)に近い形態となります。

当社は、これまでの多種多様な業界・業態300社以上のAI導入を支援する上で培ったナレッジ(EMSにおける製造プロセスノウハウ)を活かし、顧客のニーズにあわせ、ABEJA Platformを核にデジタル版EMSとして、コンサルティングからABEJA Platform上でのオペレーションまでを一括支援しております。顧客はこのデジタル版EMSを採用することで、ABEJA Platformの最先端の技術・ノウハウを活用することができます。

当社の事業を製造業に例えた場合のイメージは図2のとおりであります。

図2:当社の事業を製造業に例えたイメージ図(デジタル版EMS)

トランスフォーメーション領域で設計し、ABEJA Platform上に構築したビジネスプロセスを、オペレーション領域で運用する事業モデルとなります。このため、運用におけるフィードバックがビジネスプロセスの精度向上やオペレーションの高度化に結びつくなど、2領域は密接に連携しております。

① ABEJA Platform

a.ABEJA Platform概要

 ABEJA Platformは、ミッションクリティカル業務における堅牢で安定的な基幹システムとアプリケーション群であり、生成AIをはじめとする最先端技術を人とAIの協調により運用するプラットフォームとなります(図3)。

 ABEJA Platformは、大きく6つのレイヤーで構成されております。顧客企業は必要なデータをABEJA Platformに蓄積することにより、コンピューティングリソースの管理やセキュリティを担保した環境の中で、データ加工等を行い、当該データとAIを組み合わせることにより、ミッションクリティカル業務におけるアプリケーションを構築し、人とAIの協調によって運用することができます。

図3:ABEJA Platform

また、ABEJA Platformの強みとして、数多くの導入・運用実績から安定した品質を素早く提供できる点などが挙げられます。

ABEJA Platformにおけるコア技術については、特許(「機械学習又は推論のための計算機システム及び方法(PCT/JP2018/3824)」)を取得しており、競合他社への牽制、優位性の一要素になっているものと考えております。また、2023年5月には、「ABEJA LLM Series」をリリースし、生成AI、特にLLMとその周辺領域の機能・技術の提供を開始しております。

ABEJA Platformの強み

開発速度の向上・早期運用開始

・既に実装されたモジュールを即座に提供することが可能

高い品質安定性

・過去の案件で実際に使われ、品質安定性について個別の検証を必要としないテスト済みのモジュールを利用可能

最先端の技術をいつでも利用可能

・最新のMLライブラリ、最新技術を用いたMLモデルなど、常に最新で最適な技術を利用可能

AutoMLをベースに本番適用

・AutoMLをベースに本番適用できる先進的なシステム

運用コスト・負荷の低減

・フルマネージドサービスとして提供されているため、MLエンジニア以外の運用人員が不要

堅牢なセキュリティ

・医療、金融、自治体でも実績のある高いセキュリティ

・システムダウンが大規模事故につながるような案件での実装経験

b.ABEJA Platform上でのHuman in the Loopの仕組みについて

 従来、AIを活用した運用を行うためには、PoC(Proof of Concept:実証実験)を繰り返し行い、AIの精度を継続的に向上させていました。しかし、企業にとってPoC期間は投資期間であり、精度の保証が難しいAIの開発において、継続して投資の意思決定を行うことがボトルネックとなる等、PoCに留まっている企業の割合は63%にものぼります(出所:アクセンチュアニュースリリース「アクセンチュア最新調査―AI活用において、60%以上の企業が概念実証に留まる」2022年6月23日)。

 一方で、ABEJA Platform上で、Human in the Loopの仕組みを利用することにより、PoCを行わず、初期からAIを導入・運用することが可能となります(図4)。

図4:導入プロセスの比較

 当社の提供するHuman in the Loopとは、ABEJA Platform上にビジネスプロセスの運用ノウハウや知識をデータとして蓄積するとともに、人が判断や意思決定を補うことで効率的にAIを構築していく仕組みとなります。例えばデータ量が少なく、AIが効果的に学習することができない、高い精度を発揮できない初期段階においても、人が補うことでAIの運用サイクルを成立させることができ、人とAIの協調(人とAIの相互補完)により、当初より実運用を可能としています。また、最終的には、AIが全体のプロセスに導入されることで、AIによる改善を行うことが可能となり、オペレーションの高度化を実現することができます。

 具体的には次のステップにより、ABEJA Platform上でHuman in the Loopの仕組みを実現しております(図5)。

図5:ABEJA PlatformにおけるHuman in the Loopの仕組み

 図5におけるABEJA Platformの導入と運用について、ステップ2で人が行うビジネスプロセスにABEJA Platformを導入することで、人とAIが協調してオペレーションを実行する環境が創出されます。これにより、運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積できるようになります。当該環境のもと、日々のオペレーションにより、運用ノウハウや知識のデータ蓄積と活用が進み、ビジネスプロセスのAI化が進んでいきます。また、ステップ4では人とAIが協調しながらオペレーションの高度化を実現、ステップ5まで進むとAIが全体を改善するフェーズに入ります。

ステップ

状況

ステップ1(取組前)

 人が実行

・人が、リアル空間で、ビジネスプロセスを行っている

・運用ノウハウや知識は個々人等に分散

ステップ2

 人が実行

・人が行うビジネスプロセスに、ABEJA Platformを導入

・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている

・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積される

ステップ3

 人が実行・AIが支援

・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている

・ABEJA Platformに徐々に蓄積される運用ノウハウや知識がデータとして活用され、AIが支援、人の負荷が軽減される

・日々のビジネスプロセスにより、データの蓄積と、ABEJA Platformでの活用が進み、さらにAIの支援内容が高度化する

ステップ4

 AIが実行・人が支援

・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている

・人が支援(監督・監査)しており、負荷がさらに軽減される

・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformで活用され、さらに実行内容が高度化する

ステップ5

 AIが実行・AIが改善・人が支援

・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている

・AIが様々なビジネスプロセスに導入されており、全体の改善を行うことが可能となる

・人が支援(監督・監査)しており、最終的な改善の意思決定などの重要事項は人とAIが協調して行う

 具体的なHuman in the Loopの仕組みを利用した取組事例として、プラント事業者において工場内配管の腐食度の定常的な検査・モニタリングにAIを活用し、人とAIが協調しながらAIが成長する仕組みを構築しております(図6)。

図6:Human in the Loopの仕組みを利用した具体例

 上記のHuman in the Loop(人とAIの協調)を共通の枠組みとして、LLMとその周辺機能の社会実装及びAIロボティクスへの適用を進めています。

c.LLMと周辺領域の機能・技術

 当社は、LLMの社会実装において、ミッションクリティカル業務への導入、コスト対精度の両立、データガバナンス・安全性などを重視し、大規模・中規模基盤モデルの構築及びその周辺領域の高度化を注力領域としています。2024年以降は、経済産業省が立ち上げたGENIACの枠組みの下、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)が公募する事業に継続して採択されています。これらの研究開発の成果は順次ABEJA Platformに展開しています。

d.AIロボティクス

 当社は、LLMの判断結果を現場オペレーションに反映・実行するAIロボティクスを戦略領域に位置付けています。現場の安全・品質の向上、人手不足・技能継承の支援、社会インフラの安定運用といった社会的要請を踏まえ、オープンな外部連携を通じて社会実装を段階的に進めています。また、この取り組みの一環として、一般社団法人AIロボット協会(AIRoA)に正会員として加入し、同領域のデータプラットフォームに関する研究開発にも参画しています。

e.適用領域の拡大について

 AI、特にディープラーニングは日進月歩の技術進化を辿っており、画像認識から自然言語コミュニケーションや意思決定支援に至るまで適用領域が拡大する中、当社の提供サービスの適用領域も広がっております。また、AIロボティクスの展開により、デジタル空間に加えリアル空間(フィールドオペレーション)へ拡張しています。

f.取組範囲の拡大について

 一顧客において、単一のビジネスプロセスから、複数のビジネスプロセスに取組範囲を広げることにより、重層的に顧客企業のAI導入を推進できます。ABEJA Platformに蓄積済みの連携データを再活用することで、サービス提供の速度を上げていくことが可能となります(図7)。

図7:重層的なデジタルトランスフォーメーションの推進

② トランスフォーメーション領域とオペレーション領域

 a.トランスフォーメーション領域

 顧客ニーズに対応したABEJA Platformの導入支援とその周辺サービスを提供しており、仕組みづくり・構築フェーズに位置づけられます。なお、仕組みづくり・構築は段階的に進めていくため、多くの収入はフロー型(都度契約)の契約となりますが、一方で長期間にわたる計画的なプロセスとなるため、継続顧客の割合は高くなっております。

 ・エンタープライズ企業の継続顧客からの売上比率(注) 88.8%(2025年8月期)

(注)エンタープライズ企業の継続顧客からの売上比率は、既存顧客(前事業年度に売上が発生したエンタープライズ顧客)の当事業年度の売上高/エンタープライズ顧客の当事業年度の総売上高。

 導入支援にあたっては、経営レベル、全社レベルのビジョンの策定・共有から、ビジョンを具現化するためのプランニング、ビジネスプロセスにあわせたABEJA Platformの導入を伴走型で支援しております。

 また、当社では顧客企業のAI研修等を通じて、企業内のデジタル人材の育成も推進しております。

 b.オペレーション領域

 ABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行う運用フェーズに位置づけられます。このため、主な収入はストック型の継続収入となります。

 現状では、小売業、不動産業、製造業、金融業などが対象となり、複数の業界にわたってABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行っております。

 また、オペレーション領域主体の具体例として、ABEJA Platform上に構築したABEJA Insight for Retailを、小売業中心に提供しております。ABEJA Insight for Retailでは、店舗に設置したカメラなどデバイスを通して消費者の動線分析や年代・性別の推定を行い、入店から購買に至る消費者行動をデータとして可視化・数値化することで、店舗の課題を客観的に把握し、運営の改善に繋げることが可能となります。

 c.具体例

 具体的な取組事例は以下のとおりとなります。

顧客業種

取組内容

想定する効果

小売

販売データに基づく販売在庫の自動発注最適化システムの構築・運用

食品サプライチェーンの最適化

プラント

画像データに基づきプラントインフラの定期的検査・モニタリングを行うシステムの構築・運用

保守人員の削減

製造業

トラブル等のデータに基づき対処方法を選定するシステムの構築・運用

トラブル対応コストの削減

電力

稼働データに基づく電力需要予測システムの構築・運用

電力量の効率的コントロール

医療

画像データに基づく疾患検出システムの構築・運用

予防医療と関連疾患の早期発見

介護

介護データに基づく被介護者の自立支援システムの構築・運用

介護従事者の効率性向上、サービス品質向上

金融

アンダーライティング(引受業務)の高度化を行うための支援

引受工数削減、リスクマネジメントの高度化、収益向上

情報

購入データに基づくコンテンツレコメンドシステムの構築・運用

利用者の利便性の向上、購入率の向上

不動産

ハイブリッドワーク(オフィス出社とリモートワーク)下における情報・コミュニケーション格差が発生しないためのオフィス環境の構築・運用

入居者ターゲットの拡充

中間流通

効率化のためにDX化すべきオペレーションを予測するシステムの構築・運用

中間工数の削減

 d.ABEJA Platformと2領域の連携

 当社では、トランスフォーメーション領域とオペレーション領域で得た知見を基盤であるABEJA Platformに還元するとともに、2つの領域間でも相互に連携をとる、シナジー効果の高い事業モデルとなっております。2領域で獲得した知見をABEJA Platformに蓄積することで、継続的な効率化や安定性の向上、ユーザーインターフェース・ユーザーエクスペリエンスなどの改善を行っております(図8)。

図8:ABEJA Platformと2領域の連携

[事業系統図]

用語集

用語

内容

デジタルトランスフォーメーション(DX)

データとデジタル技術を活用することで製品・サービス・ビジネスモデルの変革を行い、新たな競争優位性を作り出すこと。

人工知能

(Artificial Intelligence/AI)

人工知能。学習・推論・認識・判断などの人の知能的な作業・活動を行う人工的な仕組み。

機械学習

(Machine Learning/ML)

コンピュータが、大量のデータから反復的に学習することでルールやパターンを見つけ出し、それをもとに分類や予測を行うアルゴリズムやモデルの総称。

深層学習

(Deep Learning/DL)

機械学習の一種。人間の
経営方針・課題
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、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。

(1)経営方針

 当社は「ゆたかな世界を、実装する」を企業理念に掲げ、テクノロジーの産業界への社会実装を支援することにより、産業横断的なイノベーションを創出し、社会に貢献し続けることを目指しております。どのような素晴らしいテクノロジーであっても、それが社会に実装されていない場合は価値を見出すことはできない、という背景に基づいております。

 そのため、当社は「テクノプレナーシップ」(進化するテクノロジーを用いて(Technology)、どのような社会を実現していくかを問い続ける姿勢(Liberal Arts)、そしてこの円環を推進する力(Entrepreneurship)の造語)を行動精神とし、「テクノロジーの力で産業構造を変革する」というミッション、「イノベーションで世界を変える」というビジョンのもと、事業活動に取り組んでおり、これらの活動が企業価値の最大化につながると考えております。

図1:テクノプレナーシップ概念図

(2)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等

 当社は中長期的な企業価値の向上を図るため、デジタルプラットフォーム事業における「トランスフォーメーション領域」、「オペレーション領域」のビジネスを成長させるとともに、2領域で得た知見を事業基盤であるABEJA Platformに蓄積し、継続的に強化・発展するサイクルを形成することが重要と考えております。このため、当社は顧客支援の総量である売上高、当社事業の基盤となるABEJA Platformの活用を示すABEJA Platform関連売上比率、安定的な収益獲得を示す継続顧客からの売上比率、当社の収益力を示す営業利益を重要な指標としております。

(3)経営環境

 当社が創業した2012年は、AI、機械学習の研究分野において、ディープラーニングが登場し大きなブレークスルーが起きた年であり、それまでと比べ、AIを活用できる事業領域が大幅に拡大したといわれております。

 産業界においては、「第4次産業革命」と呼ばれるAI、IoT、ビッグデータ、ロボットの活用が成長戦略の中核として捉えられるようになり、労働力が減少する市場において、生産性の向上や技術の継承、ビジネスモデル自体の変革を目的として、デジタルトランスフォーメーションの推進が重要なテーマとして掲げられております。

 足元、LLM活用は企業ごとにトライアルや業務内の個人利用から業務組込みまで段階差はあるものの、需要は堅調に推移しています。LLM活用の重心は「単発の個別業務・個人利用」から「業務の中核」へ移行しつつあり、デジタル空間での取り組みは深化・拡大しています。

 こうした潮流のもと、当社はこれまでミッションクリティカル業務に対し、業務構造を踏まえたAI導入を積み上げてきました。中核業務でのLLM導入が進む深化・拡大局面において、この蓄積は当社の競争優位として一層の価値を発揮できると考えております。

 加えて、当社はLLMの知見をAIロボティクスへ展開する取り組みを強化しています。この取り組みを背景に当社は加入する一般社団法人AIロボット協会(AIRoA)を通じて、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)のプロジェクト「ロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に向けたデータプラットフォームに係る開発」に参画しています。AIロボティクスは、ディープラーニングやLLMによるデジタル側の意思決定を実世界での行動へ接続することで、AIの適用領域をデジタル空間からリアル空間(フィールドオペレーション)へ広げる次の成長領域と捉えています。

 また、研究開発は当社の技術的優位の源泉であるため、中長期の競争力確保に向け、重点領域を定め、継続的に推進していきます。現在は国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)のプロジェクト「ロングコンテキスト対応基盤モデルとAIエージェント構築に関する研究開発」(2025年7月採択、2026年2月まで実施予定)や、小型LLMの高精度化、AIロボティクス適用等も並行して推進しています。

 全体としては、良好な事業環境のもとでLLMは深化・拡大局面にあり、AIロボティクスにより事業領域はリアル空間まで拡張されていきます。このような中、当社はエンタープライズ案件と公的プロジェクトを並行して推進し、LLMを成長ドライバーに据え、AIロボティクスを次の柱として育成してまいります。

 なお、当社は「ABEJA Platform」を中心とした「トランスフォーメーション領域」、「オペレーション領域」において、様々な段階・ニーズの企業に対してサービス提供を行っており、一気通貫型で顧客を長期的に支援したいと考えております。個々のサービスを単独で比較した場合、コンサルティングファームやシステムインテグレータなどの競合は存在しますが、当社は一気通貫型の「ABEJA Platform」とそれに紐づく実装ノウハウを有しており、上流から下流まで一元的にサービス提供できる強みがあり、当該観点から参入障壁は高いと考えております。

(4)経営戦略

 当社は今後も拡大を続けるデジタルトランスフォーメーション市場の中で、さらなる事業成長を目指すため、ABEJA Platformの技術力・導入実績、テクノプレナーシップに基づく優秀な人材等の強みを背景に経営戦略を立案しております。

① 生成AI、LLMと周辺領域、AIロボティクス

 足元では生成AI、特にLLMの技術進化は顕著で、適用領域も拡大しており、当社ではよりミッションクリティカル性の高い業務へのAI導入が進むと見込んでおりました。現状はこの見立てに沿って推移していることから、引き続き、LLMとその周辺領域の機能・技術を注力領域としております。

 基盤モデルにつきましては、LLMの社会実装を意識しますと、コスト対精度が重要になることから、当社は特定タスクに特化したコストパフォーマンスの高い大規模・中規模基盤モデルを注力領域としております。現状、経済産業省「GENIAC」に採択されるなど、当社は大規模・中規模基盤モデルの構築実績と技術力を有しており、今後も継続的な研究開発を進めてまいります。

 また、基盤モデル単体とは別に、社会実装には周辺領域の機能・技術(AIエージェント、データベースとの連携、ユーザーとの連携、ガードレール、プライバシー保護等)が重要となります。周辺領域の機能・技術についてはABEJA Platformに搭載し、顧客企業の利用も進んでおりますが、基盤モデルの進化に適応していくため、継続して研究開発を行ってまいります。

 加えて、次の戦略領域として、当社の事業領域の拡張にもつながるAIロボティクスの実装・利活用に向けた取り組みを進めていきます。

 これら取り組みと、これまでABEJA Platformに搭載してきたHuman in the Loopなどの当社の強みを組み合わせて提供することにより、より付加価値の高いサービスを提供できると考えております。

② ABEJA Platformの拡充

 デジタルトランスフォーメーションやAI導入の進展に伴い、企業の抱える課題やニーズは多様化・複雑化することが見込まれます。当社はABEJA Platformの機能追加と、既存機能の改善を継続的に行い、多様化する顧客ニーズに対応し、提供価値の向上を図ってまいります。

③ 顧客基盤の拡大と深耕、ミッションクリティカル業務におけるサービス提供の拡大

 今後も国内デジタルトランスフォーメーション市場の拡大は見込まれており、当社の一層の成長・拡大の機会が存在しております。当社はこれまでの実績から得た知見を推進力として、新規顧客の獲得(顧客基盤の拡大)、既存顧客との取引関係の多様化(深耕)を図り、収益基盤の拡大を目指してまいります。また、技術の適用領域が拡大していることから、よりミッションクリティカル性が高い業務へのAI導入を実現してまいります。

④ 人材の採用、育成とカルチャーの醸成

 今後の市場拡大と当社の業容拡大に向けて、継続的に優秀な人材を採用、育成し、組織力の強化を図ることが重要と認識しております。当社の魅力である「最先端技術を活用した案件が多数あること」、「実運用を目指す思想とノウハウを有していること」、「技術に対する意識が高く、職種の垣根なく幅広い経験を積めるCDO輩出集団であること」を発信、アピールすることにより、人材の獲得につなげてまいります。

(5)優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題

 当社はこのような経営環境等を踏まえ、さらなる事業成長を支えるため、以下の課題につき、優先的に対処してまいります。

① 人材の採用・育成

 当社は顧客ニーズの多様化、生成AI(特にLLM)及びAIロボティクス並びにそれらの周辺領域の機能・技術の進化に迅速に対応するため、多様な経歴、専門性を持つ「テクノプレナー人材」の確保、育成が必要と考えております。当社の企業理念や事業内容に共感し、高い意欲を持った優秀な人材を採用していくため、積極的な採用活動を進めるとともに、働きやすく自己研鑽できる環境・仕組みの整備に取り組んでまいります。

② 認知度の向上

 当社はこれまで自社カンファレンスの開催、広報活動、技術ブログの発信、研究開発活動の公開、マーケティング活動等を通じて、認知度の向上に取り組んでまいりました。今後も、より一層の当社及び当社サービスの認知度向上のため、これらの施策を推進し、人材の採用や新規顧客獲得につなげてまいります。

③ システムの安定性強化

 当社はインターネットを介したサービス提供を行っているため、当該システムを安定的に稼働させることが重要と考えております。そのために、サーバー設備の強化や、システム安定稼働のための人員確保等に努めてまいります。

④ 情報管理体制の強化

 当社はシステム運用や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、情報セキュリティに関する社内規程に基づき管理を徹底しております。また、当社は2018年にプライバシーマークを取得、2025年にISMS認証(ISO/IEC27001)を取得しております。今後も社内教育やシステムの整備等に継続して取り組んでまいります。

⑤ 内部管理体制の強化

 当社は成長段階にあり、業務運営の効率化やリスク管理の観点から、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、コーポレート機能を充実させ、経営の公平性・透明性の確保に向け、内部統制の整備・運用を強化し、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。

⑥ 財務の充実と非連続的成長を支える資金の確保

 当社は今後の事業拡大に伴う人材採用及び継続的な研究開発などに加え、非連続的成長を目的とした戦略的M&Aの実行に備え、財務の充実と安定化を進めていくことが重要と考えております。今後も多様な資金調達手法を検討し、長期的な成長の実現に努めてまいります。
事業等のリスク
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。

 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。また、リスクの発生可能性、発生時期及び影響度についても、当社が判断したものであり不確実性を内包しているため、実際の結果と異なる可能性があります。

(1)事業環境に関するリスク

① デジタルトランスフォーメーション関連市場、AI市場の動向(発生可能性:低~中、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

 今後、多様な産業においてデジタルトランスフォーメーションへの取り組み、AI導入が一層進展し、当社事業が属する市場は拡大を続けるものと見込んでおります。当社では、市場の動向を調査しその兆候を経営に反映させるとともに、顧客基盤の拡充を図っておりますが、企業の景気動向による影響やその他の各種新技術に対する投資を受け、市場の成長ペースが大きく鈍化した場合は、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。また、市場が成熟していないため、新規参入の増加等による価格競争の激化等が起こった場合には、当社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。

② 競合環境(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

当社が提供している関連サービスについては、他業種大手企業から高度に専門化した新興企業に至るまで、様々な企業による新規参入が多く見受けられ、類似のサービスを提供している会社も複数存在しております。これらの会社が当社と同様のサービスへ参入し競争が激化した場合は、当社の期待どおりに顧客を獲得・維持できないことも考えられます。当社は、早い段階から「ABEJA Platform」への戦略的な投資を実行し、AI導入実績について他社に先駆けて積み上げることによって、他社との差別化・競争優位性の確立に努めておりますが、他社との競合環境の変化によっては、当社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。

③ 技術・ビジネスモデルへの対応(発生可能性:低~中、発生時期:特定時期なし、影響度:大)

当社が事業を展開しているデジタルトランスフォーメーション関連産業は、市場が未成熟であり、グローバル市場において技術革新のスピードやビジネスモデルの移り変わりが早いため、当社では新技術及び新サービスの開発を継続的に行うとともに、優秀な人材の確保に取り組んでおります。しかしながら、今後何らかの事由によって当社が市場の動向に適した技術やビジネスモデルを創出できない場合、当社のサービスが市場での競争力を失い、顧客の維持・獲得が困難になる可能性があります。その結果、当社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。

④ 当社のビジネスモデルについて(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

顧客企業に対してABEJA Platformの導入やインテグレーション(システム連携や実際の現場への施工)を行う場合、顧客企業の現行システムの状況などによってプロジェクト進捗が遅延する可能性がございます。当社では、ABEJA Platformの導入やインテグレーションを簡易化する追加機能開発、コンサルティングフレームワークの充実により、負荷を軽減させる取り組みを行っておりますが、当社の想定を上回る顧客企業数において進捗遅延や想定を超える期間を要した場合には、当社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。

⑤ AIロボティクスの社会実装について(発生可能性:低~中、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

当社はAIロボティクスを戦略領域として推進しています。リアル空間での社会実装に際しては、安全・製造物責任、情報系・制御系のセキュリティ、調達・保守、人材・体制等の要因により、立上げ遅延・追加コスト・一時的な運用停止が生じるおそれがあります。当社は受入基準の標準化、責任分界の明確化、監視・冗長化、体制強化等により低減を図りますが、これらの要因が顕在化した場合には、当社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。

⑥ 事業の拡大について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

当社では、今後の成長機会の創出に向けて、既存の顧客企業及び見込み顧客企業のニーズを前提とした新機能の開発等を実施しております。また、収益源の多角化の観点から、現在の事業領域と異なる分野にも進出する可能性があります。当社では、収益見通しを吟味した上でこれらの取り組みについて進めておりますが、開発遅延や、現在の事業領域と異なる分野に進出した場合において、当該分野における収益化が進まない場合、当社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。

また当社は、非連続的な成長を含む自社の成長のため、M&Aや資本業務提携は有効な手段の一つと考えております。M&Aや資本業務提携の実施にあたっては、対象企業の財務内容や契約関係等について事前調査を行い、リスクを検討した上で進めてまいりますが、対象企業における偶発債務の発生や未認識債務の判明など事前の調査によって把握できなかった問題が生じた場合や、事業計画が予定どおり進捗しない場合には、株式やのれんの減損処理を行う等、当社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 システム障害等(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

当社の事業は、サービスの基盤をインターネット通信網に依存しているため、自然災害や事故等により通信ネットワークが遮断された場合や、システムへの一時的な過負荷によって当社のサーバーが停止した場合には、サービスを提供することが不可能となる若しくはサービスの提供に支障を与える可能性があります。また、「ABEJA Platform」はGCP(Google Cloud Platform)やAWS(Amazon Web Services)等のクラウド上で運営されているため、何らかの事情で当該クラウドサービスに障害等が発生した場合には、サービスを提供することが不可能となる可能性があります。さらに、現場側機器(ロボット・センサー・エッジ端末)や通信遮断等に起因する停止リスクが増える可能性があります。当社としましては、データのバックアップ、データセンターへの分散配置などによってトラブルへの備えをしておりますが、システムエラー、人為的な破壊行為、自然災害等やその他当社の想定していない事象の発生によりクラウドサービスの稼働が停止した場合や、コンピュータ・ウイルスやクラッカー等の侵入、その他の不具合によりシステム障害が生じた場合、一時的なサービス提供の停止及びそのことに伴う当社のサービスに対するレピュテーションの悪化や顧客からの損害賠償請求などが想定され、結果として当社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。

⑧ 先行投資から得られる効果が期待どおりに実現しないリスクについて(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

当社において、先行的に研究開発費、広告宣伝費、人件費を投下し、研究開発と顧客企業獲得を進めることが必要であります。今後も、収益性の向上に努めながらも、事業成長のための投資を継続する方針です。

しかしながら、予期せぬ経営環境の変化、追加開発の必要性やその他の理由により、これらの先行投資が想定どおりの成果につながらなかった場合、当社の経営成績及び財政状態に影響を及ぼす場合があります。

⑨ 大規模な自然災害等について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

当社は、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、当社又は当社の取引先の事業活動に影響を及ぼし、当社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。

(2)事業体制に関するリスク

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

当社が今後更なる事業の拡大に対応するためには、優秀な人材の採用・育成が重要であります。具体的には、生成AI(特にLLM)のエンジニアやデータサイエンティストに加え、AIロボティクス関連の人材が必要であり、当社はこれらの人材の獲得・定着・育成に積極的に取り組んでおります。しかしながら、高度な技術を持つ人材の獲得競争は激化しており、事業規模の拡大に応じた社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。

② 内部管理体制(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、さらに法令遵守の徹底が必要と認識しております。そのため、当社では内部管理体制の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構築が追いつかない状況が生じる場合には、適切な業務運営が困難となり、当社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。

③ 特定の人物への依存(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

当社の代表取締役CEOであります岡田陽介は、創業者であると同時に最高経営責任者として経営戦略、事業戦略等、当社の業務に関しての専門的な知識を有し、重要な役割を果たしております。当社では、他役員や社員への情報共有や権限委譲を進めるなど、代表取締役CEOに過度に依存しない経営体制の整備を進めております。しかしながら、何らかの理由により代表取締役CEOが当社の経営執行を継続することが困難になった場合には、当社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。

④ 機密情報や個人情報に関わる情報管理及びプライバシー権の保護(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

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や個人情報に触れる場合があります。具体的には顧客の販売データ等の機密情報、顔認証に用いる画像データ等の個人情報を扱っております。情報の取扱いについては、情報セキュリティに関する規程、個人情報保護規程等を整備するとともに、プライバシーマーク及びISMS認証(ISO/IEC 27001)を取得することによって、適切な運用に努めております。しかしながら、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。

⑤ コンプライアンス体制(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、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には、当社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。

⑥ 小規模組織であること(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

当社は小規模な組織であり、内部管理や業務執行についてもそれに応じた体制になっております。当社では、今後の業務拡大に対応するため、人員の増強や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、何らかの事由で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 業績変動について(発生可能性:中~大、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

当社の事業の中には、案件ベースで受注をし、成果物の提出とサービスの提供完了をもって収益認識をしているものがあるため、案件によっては数か月分の稼働に対する売上高が1か月にまとまって計上されることがあります。当社では、各月の売上が平準化するよう努めていますが、個別案件によっては売上高が非連続となる場合や、案件の進行が遅れることで売上高の計上タイミングが想定より遅くなる場合には、当社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。なお、これにより四半期・月次ごとに業績が変動し、期間分析が困難となる可能性があります。

⑧ プロジェクト管理について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

当社は、品質・コスト・進捗などに対するプロジェクト管理体制を整備・強化しておりますが、当初想定した以上の開発工数の増加及び機能改善などにより、当初見積ったコストを上回り採算が悪化することがあります。また、納入及び売上の確定後における瑕疵補修などによって追加費用が発生することもあり、これらのことにより、当社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。

⑨ SOMPOホールディングス株式会社及びSOMPO Light Vortex株式会社との関係について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

a.資本的関係

 当事業年度末現在、SOMPO Light Vortex株式会社(以下「SOMPO Light Vortex」)は当社の議決権の17.37%を保有しており、当社のその他の関係会社になります。また、SOMPO Light Vortexの100%親会社は、SOMPOホールディングス株式会社(以下「SOMPOホールディングス」)となります。

b.役員派遣

 当社社外取締役1名は、SOMPOホールディングス及びSOMPO Light Vortexからの派遣役員となります。

c.承認等

 当社には、SOMPOホールディングス及びSOMPO Light Vortexの事前承認又は事前報告を必要とする取引や業務は存在しません。

d.取引関係

 当社とSOMPOホールディングスは、2021年4月にデジタルトランスフォーメーション推進等を目的とし、業務提携基本契約を締結しました。当社の売上高に占めるSOMPOホールディングス向けの売上高は、2025年8月期において12.9%であります。なお、SOMPOホールディングスとの取引にあたっては、当社の関連当事者取引管理規程に則り適切に実施しております。

 当社は、SOMPOホールディングス及びSOMPO Light Vortexと良好な関係を維持しておりますが、今後も新規顧客の開拓を実施し、特定の取引先への依存度を低減させる方針です。しかしながら、当面は特定の取引先への依存が高い水準で推移することが考えられ、この間に同社の事業戦略方針の転換等により、同社との関係に変化が生じ受注が減少した場合には、当社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。

⑩ 特定の取引先への依存について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中)

 当社の売上高に占めるさくらインターネット株式会社向けの売上高は、2025年8月期において17.2%であります。同社の代表取締役社長 最高経営責任者である田中邦裕氏は、当社の社外取締役であり、また同社は当社の株主であります。同社との取引にあたっては、会社法その他の関係法令及び当社の関連当事者取引管理規程に則り適切に実施しており、良好な取引関係にあります。現時点において取引関係に支障をきたす事象は生じておりませんが、今後は依存度の低減に向け、他の既存顧客との取引拡大や新規顧客の開拓を進め、リスク低減に努めてまいります。もっとも、何らかの理由により、同社との取引関係が継続困難となる、又は取引が大幅に減少する場合には、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。

(3)法的規制に関するリスク

① 法的規制・制度動向による影響(発生可能性:低~中、発生時期:特定時期なし、影響度:中~大)

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のあり方についても様々な議
役員の状況・略歴
(2)【役員の状況】

① 役員一覧

a.2025年11月25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。

男性10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CEO

岡田 陽介

1988年12月15日生

2011年2月 株式会社響 取締役CTO

2011年6月 株式会社リッチメディア(現株式会社シェアリング・ビューティー)入社

2012年9月 当社設立 代表取締役社長

2012年10月 移動体付随情報表示装置株式会社 代表取締役社長

2017年3月 ABEJA Singapore PTE. LTD. Director

2017年6月 一般社団法人日本ディープラーニング協会 理事(現任)

2018年4月 株式会社CA ABEJA 取締役

2019年6月 当社 代表取締役社長CEO

2019年10月 ABEJA Technologies, Inc. Managing Director

2020年11月 当社 代表取締役CEO(現任)

2021年4月 那須塩原市 DXフェロー(現任)

2025年6月 一般社団法人AIロボット協会 理事(現任)

2025年7月 株式会社スマレジ 社外取締役(現任)

(注)3

1,378,600

代表取締役COO

小間 基裕

1979年8月7日生

2002年4月 ヤフー株式会社(現LINEヤフー株式会社)入社

2011年10月 同社 データソリューション開発部長

2012年10月 同社 データソリューション本部長

2015年4月 同社 ディレクター

2016年5月 KDDI株式会社入社 新規事業戦略特命担当部長

2016年8月 株式会社リクルートテクノロジーズ(現株式会社リクルート)入社

2017年10月 株式会社リクルートホールディングス出向 データ・AI戦略統括部長

2020年3月 株式会社フライウィール入社 執行役員データ戦略本部長兼社長室長

2020年9月 当社入社 社長室長

2020年11月 当社 取締役社長COO

2021年11月 当社 代表取締役COO(現任)

(注)3

142,000

取締役CFO

英 一樹

1978年12月30日生

2003年4月 公認会計士登録

2003年10月 野村證券株式会社入社

2013年10月 株式会社アイリッジ入社 執行役員CFO

2014年4月 同社 取締役CFO

2021年11月 当社入社 執行役員CFO

2022年3月 当社 取締役CFO(現任)

(注)3

66,000

取締役CSO

外木 直樹

1988年4月23日生

2012年4月 株式会社オープンアソシエイツ(現オープングループ株式会社)入社

2013年6月 当社 入社

2013年9月 当社 取締役

2017年3月 ABEJA SINGAPORE PTE. LTD. 代表取締役社長

2019年6月 当社 取締役COO

2020年12月 当社 執行役員 CEO室長

2023年11月 当社 取締役CSO(現任)

2025年6月 株式会社blowout 社外取締役(現任)

(注)3

246,700

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数(株)

取締役

田中 邦裕

1978年1月14日生

1998年4月 株式会社インフォレスト設立 代表取締役

1999年8月 さくらインターネット株式会社設立 代表取締役

2008年6月 同社 代表取締役社長(現任)

2009年8月 株式会社田中邦裕事務所設立 代表取締役社長(現任)

2015年7月 さくらインターネット株式会社 最高経営責任者(現任)

2016年10月 株式会社アイモバイル 社外取締役(現任)

2019年6月 株式会社i-Plug 社外取締役(現任)

2019年8月 BBSakura Networks株式会社 社外取締役(現任)

2019年12月 当社 社外取締役(現任)

2021年10月 ユメノソラホールディングス株式会社 社外取締役(現任)

(注)3

3,000

取締役

麻野 耕司

1979年11月3日生

2003年4月 株式会社リンクアンドモチベーション入社

2010年7月 同社 執行役員 モチベーションマネジメントカンパニー 営業開発部部長

2013年1月 同社 エンプロイーリレーションシップマネジメントカンパニー 執行役カンパニー長

2013年11月 株式会社リッチメディア(現株式会社シェアリング・ビューティー) 社外取締役

2015年5月 株式会社フロムスクラッチ(現株式会社データX) 社外取締役

2018年1月 株式会社リンクアンドモチベーション 執行役員 組織開発本部本部長

2018年3月 同社 取締役

2018年10月 株式会社ヴォーカーズ(現オープンワーク株式会社) 取締役副社長

2020年3月 当社 社外取締役(現任)

2020年4月 ピープル・テック・スタジオ合同会社 代表(現任)

2020年4月 株式会社ナレッジワーク 代表取締役(現任)

2020年8月 SHOWROOM株式会社 社外取締役(現任)

2023年9月 合同会社HRCamp 代表(現任)

(注)3

-

取締役

的野 仁

1975年3月20日生

1997年4月 安田火災海上保険株式会社(現損害保険ジャパン株式会社)入社

2020年4月 SOMPOホールディングス株式会社 デジタル戦略部 兼 データ統括室 特命部長

2021年4月 同社 デジタル戦略部長 兼 データ統括室長

2021年5月 当社 社外取締役(現任)

2021年5月 SOMPOオークス株式会社 取締役

2021年7月 SOMPO Light Vortex株式会社 取締役

2022年3月 SOMPO Digital Lab,Inc. 取締役

2022年4月 SOMPOホールディングス株式会社 デジタル・データ戦略部長

2022年10月 SOMPO Light Vortex株式会社 取締役 執行役員 デジタルヘルス事業部長

2023年4月 SOMPOホールディングス株式会社 デジタル・データ戦略部 特命部長

2023年4月 SOMPO Light Vortex株式会社 執行役員 事業統括部長

2025年4月 SOMPOホールディングス株式会社 経営企画部 特命部長(現任)

2025年4月 SOMPOダイレクト損害保険株式会社 取締役常務執行役員(現任)

(注)3

-

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数(株)

常勤監査役

桃原 隼一

1982年11月15日生

2007年4月 あずさ監査法人(現有限責任 あずさ監査法人)入所

2010年10月 公認会計士登録

2013年2月 PwC Taiwan(資誠聯合會計師事務所)入所

2018年1月 桃原公認会計士事務所開所(現任)

2018年11月 当社 常勤監査役(現任)

2023年11月 ウォンテッドリー株式会社 社外取締役・監査等委員(現任)

2025年1月 株式会社ニーリー 社外監査役(現任)

(注)4

-

監査役

清水 琢麿

1975年3月10日生

2002年10月 弁護士登録

 あさひ・狛法律事務所(現西村あさひ法律事務所)入所

2007年4月 法律特許事務所イオタ(現法律事務所イオタ) パートナー弁護士

2012年4月 慶應義塾大学法学部法律学科 非常勤講師(現任)

2013年6月 当社 監査役(現任)

2014年10月 株式会社シーアールイー 社外監査役

2015年10月 同社 社外取締役・監査等委員

2017年10月 法律事務所イオタ 代表パートナー弁護士(現任)

2018年3月 鹿島プライベートリート投資法人 監督役員(現任)

2019年3月 CBcloud株式会社 社外監査役(現任)

2022年4月 株式会社DUALホールディングス 社外監査役

2024年3月 同社 社外取締役(現任)

2025年2月 一般社団法人 日本スタートアップ監査役等協会 理事(現任)

2025年6月 NANO MRNA株式会社 社外監査役(現任)

(注)4

10,000

監査役

青山 正明

1979年11月25日生

2004年4月 株式会社ドリームインキュベータ入社

2012年6月 アイペット損害保険株式会社 取締役

2015年6月 株式会社ドリームインキュベータ 執行役員

2016年4月 アイペット損害保険株式会社入社

2016年5月 同社 執行役員

2016年6月 同社 取締役常務執行役員

2018年9月 株式会社ビザスク 社外監査役

2019年11月 当社 監査役(現任)

2022年4月 株式会社キーストーン 代表取締役(現任)

2022年5月 株式会社ビザスク 社外取締役・監査等委員(現任)

2024年12月 株式会社バイオフィリア 社外取締役(現任)

(注)4

-

計

1,846,300

 (注)1.取締役田中邦裕、麻野耕司及び的野仁は、社外取締役であります。

2.監査役桃原隼一、清水琢麿及び青山正明は、社外監査役であります。

3.任期は、2024年11月26日開催の定時株主総会終結の時から、2025年8月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

4.任期は、2022年8月8日開催の臨時株主総会終結の時から、2025年8月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

5.「所有株式数」欄には、当事業年度の末日から提出日の前月末(2025年10月31日)までの間に、新株予約権の行使により発行された株式数が含まれております。

6.当社では執行役員制度を導入しております。執行役員は以下のとおりであります。

 経営企画統括部 部長 木下 正文

 デジタルプラットフォーム事業1部 事業部長 左近 進

b.2025年11月26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7名の選任の件」及び「監査役3名選任の件」を提案しており、当該議案が原案どおり承認可決されますと、当社の役員状況は以下のとおりとなる予定であります。
 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予定の取締役会の決議事項の内容(役職等)を含めて記載しています。

男性10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CEO

岡田 陽介

1988年12月15日生

a.に記載のとおり

(注)3

1,378,600

代表取締役COO

小間 基裕

1979年8月7日生

a.に記載のとおり

(注)3

142,000

取締役CFO

英 一樹

1978年12月30日生

a.に記載のとおり

(注)3

66,000

取締役CSO

外木 直樹

1988年4月23日生

a.に記載のとおり

(注)3

246,700

取締役

田中 邦裕

1978年1月14日生

a.に記載のとおり

(注)3

3,000

取締役

麻野 耕司

1979年11月3日生

a.に記載のとおり

(注)3

-

取締役

宮 淳

1973年5月10日生

1997年4月 株式会社さくら銀行(現株式会社三井住友銀行)入行

1999年6月 住友海上火災保険株式会社(現三井住友海上火災保険株式会社)入社

2001年2月 富士通株式会社入社

2009年2月 日本オラクル株式会社入社

2018年7月 アマゾンウェブサービスジャパン株式会社(現アマゾンウェブサービスジャパン合同会社)入社 金融事業統括本部 保険営業本部長

2022年10月 SOMPO Light Vortex株式会社入社 執行役員 経営企画部部長

2023年4月 同社 執行役員 事業統括部部長

2024年4月 同社 副社長執行役員 CBDO 事業統括部長

2024年7月 REVortex株式会社 取締役(現任)

2024年10月 SOMPO Light Vortex株式会社 代表取締役社長 CEO/CBDO 執行役員(現任)

2025年4月 オークスモビリティ株式会社 取締役(現任)

2025年4月 SOMPO Growth Partners株式会社 取締役(現任)

2025年4月 SSトレーディング株式会社 取締役(現任)

2025年11月 当社 社外取締役(現任)

(注)3

-

常勤監査役

桃原 隼一

1982年11月15日生

a.に記載のとおり

(注)4

-

監査役

清水 琢麿

1975年3月10日生

a.に記載のとおり

(注)4

10,000

監査役

青山 正明

1979年11月25日生

a.に記載のとおり

(注)4

-

計

1,846,300

 (注)1.取締役田中邦裕、麻野耕司及び宮淳は、社外取締役であります。

2.監査役桃原隼一、清水琢麿及び青山正明は、社外監査役であります。

3.任期は、2025年8月期に係る定時株主総会終結の時から、2026年8月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

4.任期は、2025年8月期に係る定時株主総会終結の時から、2029年8月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。

5.「所有株式数」欄には、当事業年度の末日から提出日の前月末(2025年10月31日)までの間に、新株予約権の行使により発行された株式数が含まれております。

6.当社では執行役員制度を導入しております。執行役員は以下のとおりであります。

 経営企画統括部 部長 木下 正文

 デジタルプラットフォーム事業1部 事業部長 左近 進

② 社外役員の状況

 有価証券報告書提出日現在の当社の社外役員の状況は以下のとおりであります。

a.員数

 社外取締役3名、社外監査役3名

b.社外役員が当社の企業統治において果たす機能及び役割

 社外役員による監督又は監査に期待する機能及び役割につきましては、会社経営、会計財務及び企業法務等に関する経験及び専門的な知見に基づき、社外の視点から監督又は監査することにより、経営監視機能の客観性及び中立性を確保することにあります。

 社外取締役の田中邦裕は、長年にわたる企業経営者としての豊富な経験、幅広い見識を有しており、実践的な視点から当社の経営に活かしていただけることから、当社の社外取締役として適任であると判断しております。

 社外取締役の麻野耕司は、事業会社でのビジネス経験及び経営経験を有しており、実践的な視点から当社の経営に活かしていただけることから、当社の社外取締役として適任であると判断しております。

 社外取締役の的野仁は、当社と業務提携しておりますSOMPOホールディングス株式会社に所属しており、保険事業、介護・シニア事業、それらのデジタル化に関する豊富な経験、幅広い見識を、実践的な視点から当社の経営に活かしていただけるとの判断から社外取締役として選任しております。

 社外監査役の桃原隼一は、公認会計士としての業務経験を通じ、財務及び会計に関する専門的な知識と豊富な経験を有していることから、当社の社外監査役として適任であると判断しております。

 社外監査役の清水琢麿は、弁護士としての業務経験を通じ、企業法務に関する専門的な知識と豊富な経験を有していることから、当社の社外監査役として適任であると判断しております。

 社外監査役の青山正明は、上場会社での取締役や監査役を務める等、幅広い知見と経験を有していることから、当社の社外監査役として適任であると判断しております。

c.社外役員と会社の人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係

 社外取締役の田中邦裕は、さくらインターネット株式会社の代表取締役社長 最高経営責任者であります。同社は当社の株主であり、同社と当社との間には、同社が公的研究機関から委託された研究開発において取引関係がありますが、同社との取引条件は一般取引先と同様であります。また、同氏は、当社の普通株式を3,000株保有しておりますが、この他に、当社との間に人的関係、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。

 社外取締役の麻野耕司は、株式会社ナレッジワークの代表取締役でありますが、同社と当社との間に特別な利害関係はありません。また、同氏は、当社の新株予約権を30個保
沿革
2【沿革】

 当社代表取締役CEOである岡田陽介は、2012年に発表された機械学習分野における技術革新であるディープラーニングをきっかけとして当社を設立いたしました。当社は「ゆたかな世界を、実装する」という企業理念のもと、「デジタルプラットフォーム事業」を展開しております。

 当社の設立以降の沿革は、以下のとおりであります。

年月

概要

2012年9月

東京都渋谷区東に株式会社ABEJA(資本金1,000千円)を設立

2012年10月

本社所在地を東京都港区南麻布に移転

2013年6月

移動体付随情報表示装置株式会社を吸収合併

2014年8月

本社所在地を東京都港区六本木に移転

2014年12月

販路の拡大を目的に、salesforce.com, Inc.と資本業務提携

2015年10月

小売流通業向けのディープラーニングを活用した店舗解析SaaS「ABEJA Dashboard(現:「ABEJA Insight for Retail」)」をリリース

2016年3月

本社所在地を東京都港区虎ノ門に移転

2017年3月

シンガポール法人(ABEJA Singapore PTE. LTD.)を設立

2017年5月

技術パートナーとして、NVIDIA Corporationと資本業務提携

2017年9月

独自AIの開発・運用プラットフォーム「ABEJA Platform」のベータ版を提供開始

2017年12月

「ABEJA Platform」にアノテーション機能を追加し提供を開始

2018年2月

自社AIカンファレンス「ABEJA SIX 2018」を初開催

2018年2月

「ABEJA Dashboard」を「ABEJA Insight for Retail」としてリニューアル

2018年2月

AIの実装・運用を支える「ABEJA Platform」をリリース

2018年3月

本社所在地を東京都港区白金に移転

2018年11月

プライバシーマークを取得

2019年3月

自社AIカンファレンス「ABEJA SIX 2019」を開催

2019年7月

AIの倫理・法・社会的課題を討議する有識者委員会「Ethical Approach to AI(EAA)」発足

2019年10月

米国法人(ABEJA Technologies, Inc.)を設立

2020年9月

本社所在地を東京都港区北青山に移転

2021年1月

米国法人(ABEJA Technologies, Inc.)を清算

2021年4月

デジタルトランスフォーメーション(DX)推進を目的に、SOMPOホールディングス株式会社と資本業務提携

2021年7月

シンガポール法人(ABEJA Singapore PTE. LTD.)を清算

2021年10月

DX推進を目的に、ヒューリック株式会社と資本業務提携

2022年7月

自社AIカンファレンス「ABEJA SIX 2022」を開催

2022年9月

本社所在地を東京都港区三田に移転

2023年6月

東京証券取引所グロース市場に株式を上場

2024年2月

NEDOが公募した「ポスト5G情報通信システムの開発」に、LLM開発事業が採択(第一期)

2024年10月

NCGMが公募した戦略的イノベーション創造プログラム(第3期)「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」に共同研究開発機関として参画

2024年10月

NEDOが公募した「競争力ある生成AI基盤モデルの開発(助成)」に採択(第二期)

2025年3月

一般社団法人AIロボット協会(AIRoA)に正会員企業として参画

2025年4月

NEDOが公募した「日本語版医療特化型LLMの社会実装に向けた安全性検証・実証」に採択

2025年5月

ISMS認証(ISO/IEC27001)を取得

2025年7月

NEDOが公募した「競争力ある生成AI基盤モデル(GENIAC)」に採択(第三期)

2025年9月

NEDOの採択を受け、一般社団法人AIロボット協会(AIRoA)が進めるロボティクス分野の生成AI基盤モデルの開発に有効なデータプラットフォームの研究開発に参画

役員情報は有報に記載された範囲です。部長級など社内キーマンの網羅情報ではありません。

出典

出典書類を表示(3件)
  • EDINET(金融庁)

    有価証券報告書-第13期(2024/09/01-2025/08/31)

    ID S100X6IA2025-11-25書類を開く
  • EDINET(金融庁)

    有価証券報告書-第12期(2023/09/01-2024/08/31)

    ID S100UUTT2024-11-27書類を開く
  • EDINET(金融庁)

    有価証券報告書-第11期(2022/09/01-2023/08/31)

    ID S100SDKY2023-11-29書類を開く

XBRL から抽出: 42 / 他の開示値から算出: 1

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