JDSCは何で稼いでいる？

３【事業の内容】

　当社グループは、「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「産業の価値源泉に深く入り込み、その潜在力をデータ・AI・テクノロジーで解き放つ。」というビジョンを実現すべく、現場と知をつなぐ"産業の変革者"としてAIエージェントやデータサイエンスを核に日本の基幹産業の変革を進め、最先端のAI技術を社会に実装することを目指しております。各産業における企業のAI投資が急拡大しているなか、AX（AI Transformation）やAIが現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす「Physical AI」といった領域が成長分野として注目されています。当社グループにおいても自社のAIソリューションを活用したDX/AI導入の支援と、新たなAIエージェント開発など最先端AI技術の活用・社会実装を加速させることで、日本のあらゆる産業における企業変革と抜本的な生産性を向上させるべく、長期パートナーシップを前提とする戦略的なアライアンスをベースにしたJoint R&Dや成長投資として積極的な人材採用と育成による三位一体のチーム体制の強化等の取り組みを進めております。

　当社グループは「AIソリューション事業」、「フィナンシャル・アドバイザリー事業」及び「マーケティング支援事業」の３事業を報告セグメントとしております。

・AIソリューション事業

当社を取り巻くAIに関する市場環境においては、モデル開発での機能要件は一定レベルに達し社会実装を加速するフェーズに入り、その競争は実装力での勝負にシフトしていることから、当社の実装力がより価値を生む段階にきております。そのような環境のなか、JDSCの競争力の源泉である「ビジネス(Dep Str)・データサイエンス(FDDS)・開発(FDE)の三位一体のチーム体制」「パートナーとの共創、社会実装の現場へのアクセス」「学術・テック・現場の知見を融合した高度な技術基盤」を活かして、全社変革のためのDX/AIエージェント、産業特化型のAIソリューションに加えPhyisical AIを、クライアントニーズに合わせて現場実装やAI-BPO、Joint R&D型で実現してまいります。

・フィナンシャル・アドバイザリー事業

「社会を変える事業を創るためのファイナンスをプロデュースする」というミッションのもと、企業買収や資金調達などのファイナンス領域の知見を活用し、特に需要が拡大しているスタートアップのM&Aにおいて、売却価額最大化に専念したファイナンシャル・アドバイザリー（FA）サービスの提供を通じてスタートアップ企業を支援してまいります。

・マーケティング支援事業

ダイレクトメールの企画、制作、発送代行等のマーケティングサービスの提供を行い、さらにはDX推進やAI活用等の施策により高付加価値化を推進することで顧客企業のダイレクトマーケティングの課題解決を目指す事業が対象となります。

　当社グループは各産業の大手企業との提携を通じてそれらの企業が抱えている非公開のデータにアクセスが可能であるという点で、他の企業と比べて情報優位なポジションを有しております。また、データの量や種類が多いほどアルゴリズムの精度が向上するというAI領域の技術的な特徴を活かし、単一の顧客ではなく産業全体の複数社にサービスを提供することで、利益やキャッシュ・フロー等への定量的な改善効果を高めております。AIアルゴリズムの所有権は当社が有しており、AIソリューションの提供社数が増加するほど膨大なデータの学習によりアルゴリズムの精度が向上していくため、後発プレーヤーの参入に対しても非常に有効な参入障壁として機能することが期待されます。

　また当社グループは個別企業の一過性の課題解決ではなく産業全体の課題解決を通じたSDGsの達成を志向しております。企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIビジネス市場は2025－2029年の間に2.4兆円から6.9兆円に拡大する（出典：IDC「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」）と予測されております。また、産業共通課題の解決という観点で見ると、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する（出典：三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」）と試算されており、当社グループの事業機会は非常に大きいと考えております。

　産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。

　顧客は当社グループの支援によって、AIを用いた全社経営課題の解決に関する上流の戦略策定から、実際のAIアルゴリズムの構築、システム実装並びにオペレーションの改善等の下流の執行領域まで、一気通貫で成果を創出することが可能となります。当社グループのAIソリューションは、利益やキャッシュ・フロー等の観点で定量的な改善効果を創出することを重視していることから、顧客は経営課題の解決やSDGsの達成を実現しやすくなります。AIソリューションの顧客との共同研究開発並びに初期導入フェーズにおいて、課題特定や全社戦略策定の支援、PoC（＊10）の実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じてフロー型（非継続）の収益を得ております。また、AIソリューション導入後のフェーズにおいて、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を計上しております。

(1) 当社グループの特徴と優位性

　当社グループの特徴と優位性は「AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見」、「AIによる解決策の提示から実装まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力」及び「大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル」にあります。

①　AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見

　当社グループは東京大学の大学院工学系研究科の松尾豊教授や田中謙司教授、同大学院情報学環の越塚登教授の３名を顧問または社外取締役として招聘しており、それぞれの研究室と共同で特許権を取得する等、密接に連携しながら技術領域の研究開発を行っております。

　当社グループはビジネスデベロップメント、データサイエンス及びエンジニアリングの三位一体のチーム体制により、産業課題の掘り起こし、AIによる解決策の提示、AIアルゴリズムの開発及びAIソリューションの実装までを包括的に推進しております。当社グループの一部メンバーは東京大学の最先端の研究室に在籍しながら国際的にも最前線の研究活動を行っております。また、当社グループのメンバーが東京大学と共同で執筆した国際学会論文や共同で取得した特許権は、いずれも当社グループのAIソリューションの構築に大きく貢献しております。また、パートナー企業との協業により、先端技術へのアクセスや活用を行っております。

②　AIによる解決策の提示から実装まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力

　当社グループは技術面に優れたチームに加えて、コンサルティングや課題発見、プロジェクトマネジメント、事業開発等に優れたチームを構築しており、単にAIを技術として提供するだけでなく、産業や顧客の課題を解決し実際に定量的な改善効果を創出することを重視しております。

　当社グループにはコンサルティングや投資銀行、外資系メーカー等のプロフェッショナルファーム出身のメンバーが多数在籍しております。また、エンジニアでありながらMBAを保有してビジネス領域の知見を有する人材や、データサイエンティストでありながらビジネス推進も含めたプロジェクト全体の責任者の役割を担う人材もおり、定量的な改善効果の創出に必須となるビジネススキルの高さが特徴となっております。また、その他もファイナンスやマーケティング等の幅広い専門領域の知見を有しており、グループ全体で顧客の課題解決及び成果創出を進めております。

　顧客にとってAIの導入やDXの推進は、技術力が高いベンダーを選定したとしても容易に進まないケースが多いため、高い技術力を有するメンバーとビジネス領域に知見を有するチームが共同となり顧客を一気通貫で支援することで、利益やキャッシュ・フロー等について定量的な改善効果を創出しやすい体制を構築しております。また、顧客の変革を前線で先導し、確実な成果へ導くForward型の人材にさらに進化をさせており、元々強みとしていた実装力をより強化しております。結果として、当連結会計年度の継続顧客の割合（注：当事業年度に売上が発生した顧客のうち４四半期連続で売上が発生した顧客の割合）は約６割となっており、顧客の満足度は非常に高い状態となっております。

③　大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル

　当社グループは各産業の大手企業と強固なパートナーシップを結びながら共同でAI活用を推進しており、Joint R&Dフェーズとして既に多数の顧客から収益を得ております。当該フェーズにおける顧客へのサービス提供を通じて、産業固有の課題やデータを収集できるというメリットに加えて、データによる学習を通じて自社が保有するAIのアルゴリズムを強化することが可能となります。さらに、単独での開発と比較すると、共同開発は大手企業の予算や人的リソースを活用できるため、開発費用が大きく抑制され、当社グループの生産性及び収益性が向上する要因となっております。

　また、共同開発の契約においては、一部例外を除き、開発したAIソリューション及びアルゴリズムを自社保有のプロダクトとして産業内外の複数の他企業に提供することが可能となっており、単一の顧客から一過性の収入を得る受託開発やコンサルティングと比較して持続的な事業拡大を実現しやすいビジネスモデルを実現しております。収益性についても、各産業において１社目のパートナー企業と共同で創出したAIソリューションを２社目以降に横展開する際には、既に存在するプロダクト及びアルゴリズムの活用が可能であることからプロジェクトの粗利率が改善する傾向にあり、横展開が進むほど収益性が向上するビジネスモデルとなっております。

　結果として、特定業界に依存することなく各産業の大手企業との共同研究開発が多数進展しており、複数のAIソリューションにおいて産業内の横展開が進んでおります。アルゴリズムの精度が向上しサービスやソリューションがもたらす価値が高まること等を背景に、継続顧客が増加すると同時に、顧客１社あたりから得られる収益も上昇しやすい構造となっております。

(2) 事業展開するAIソリューション

　当社は、AIが企業経営における重要な要素に格上げされる中で、パートナー・顧客企業の課題に向き合い、戦略・ビジネスプランからカスタムAIソリューションの開発・実装、そして組織・人材育成を通した自走化までを支援することを強みとしています。AIソリューションビジネスにおいては、決められたデータセットで決められた分析・可視化・最適化を行う従来のSaaS型プロダクトに留まらず、業務共通課題と産業共通課題の理解・解決を通して、企業の広範囲における業務を自律的に遂行するエージェント型のAIオーケストレーターへと進化しており、汎用化の磨きこみと横展開に注力しております。

［事業概要］

［グループ事業展開］

１【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】

当社グループの経営方針、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あります。

(1) 経営方針

　当社グループは、「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「産業の価値源泉に深く入り込み、その潜在力をデータ・AI・テクノロジーで解き放つ。」というビジョンを実現すべく、現場と知をつなぐ"産業の変革者"としてAIエージェントやデータサイエンスを核に日本の基幹産業の変革を進め、最先端のAI技術を社会に実装することを目指しております。各産業における企業のAI投資が急拡大しているなか、AX（AI Transformation）やAIが現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす「Physical AI」といった領域が成長分野として注目されています。当社グループにおいても自社のAIソリューションを活用したDX/AI導入の支援と、新たなAIエージェント開発など最先端AI技術の活用・社会実装を加速させることで、日本のあらゆる産業における企業変革と抜本的な生産性を向上させるべく、長期パートナーシップを前提とする戦略的なアライアンスをベースにしたJoint R&Dや成長投資として積極的な人材採用と育成による三位一体のチーム体制の強化等の取り組みを進めております。

(2) 経営戦略

　当社を取り巻くAIに関する市場環境においては、モデル開発での機能要件は一定レベルに達し社会実装を加速す

るフェーズに入り、その競争は実装力での勝負にシフトしていることから、当社の実装力がより価値を生む段階に

きております。

　そのような環境のなか、JDSCの競争力の源泉である「ビジネス(Dep Str)・データサイエンス(FDDS)・開発(FDE)

の三位一体のチーム体制」「パートナーとの共創、社会実装の現場へのアクセス」「学術・テック・現場の知見を

融合した高度な技術基盤」を活かして、全社変革のためのDX/AIエージェント、産業特化型のAIソリューションに

加えPhyisical AIを、クライアントニーズに合わせて現場実装やAI-BPO、Joint R&D型で実現してまいります。

・Layer１：Joint R&D・カスタムAI 実装ビジネス

AIが企業経営における重要な要素に格上げされる中で、パートナー・顧客企業の課題に向き合い、戦略・ビジネスプランからカスタムAIソリューションの開発・実装、そして組織・人材育成を通した自走化までを支援いたします。

・Layer２：AIソリューションビジネス

Layer１における業務共通課題と産業共通課題の理解・解決を通して、企業の広範囲における業務を自律的に遂行するAIオーケストレーターに転化しており、汎用化の磨きこみと横展開に注力してまいります。

・Layer３：AI-BPO型/事業型ビジネス

スケーラビリティのあるビジネスモデルへの積極的な取り組みを推進。パートナー・顧客の現場を通して、業務代替が可能なレベルの自動化プロダクトの作り込みを行い、リカーリングビジネスを拡大させてまいります。

(3) 経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等

　当社グループは、コンサルティングやアセスメント、PoC実施、本導入のシステム開発等のフロー型（非継続）のサービスに加えて、導入後の継続的な運用保守やAPIまたはライセンス利用等のストック型（継続）のサービスを提供しております。そのため、売上高、売上総利益、営業利益、売上高総利益率及び売上高営業利益率といった基礎的な指標に加えて、今後も見込まれる豊富な需要に応えるための組織体制の拡大や売上高の継続的かつ累積的な増加を実現するため、正社員数、大口顧客数、顧客ごとの売上単価及び継続顧客による売上比率を重要な指標としております。

（JDSC単体）

(4) 経営環境

　当社グループを取り巻く環境としましては、企業の競争力強化や人材不足への対応から、各産業における企業のAI投資が急拡大しているなか、AX（AI Transformation）やAIが現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす「Physical AI」といった領域が成長分野として、注目度が高まっていることなどが追い風となっております。

　そのような環境の中で、当社は従来のDX活用/AI導入の支援などの労働集約的なビジネスに加えて、自社AIソリューションを中心とした非労働集約的な収益の獲得も目指しており、AIソリューション開発プロジェクト獲得や研究開発、先行投資としての積極的な人材採用に注力いたしました。「Physical AI」の活用をテーマとするプロジェクトも増加しており、AIの利活用に対する需要の高まりに機動的に対応する形で事業運営を行っております。

　日本は少子高齢化と人口減少のトレンドが継続しており、生産年齢人口は2015年の約7,700万人から、2056年には5,000万人を下回り、2065年には4,500万人まで減少すると予想されております(出典：国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成29年推計）」)。また、DXが推進されない場合、2025年から2030年まで最大12兆円/年の経済損失が発生する可能性があると見込まれており（出典：経済産業省　DXレポート）、１個人や１企業といった単位ではなく、産業全体や日本全体の視点をもった取り組みが必要になると考えております。

　個別企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIビジネス市場は2025－2029年の間に2.4兆円から6.9兆円に拡大する（出典：IDC「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」）と予測されております。また、産業共通課題の解決という観点では、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する（出典：三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」）と試算されており、当社グループの事業機会は非常に大きいと考えております。

　当社グループは産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。

　当社グループの見立てとして、従来は、各産業の個別企業がそれぞれの利益・目的達成のため個別に課題解決を図っており、行政や顧客、株主といったステークホルダーも個別企業ごとの利害を重視しておりました。しかしながら、昨今では、売上や利益に加えて産業全体に共通するSDGs課題に向き合うべきというステークホルダーからの要請が急速に強まっていることを背景に、自社の利益だけではなく産業共通課題に対してAIを活用していくニーズが急増していると考えております。産業全体の課題解決はSDGsと密接に関係するケースが多く、また、単一の企業が保有するデータよりも産業全体の膨大な量のデータを用いた方がアルゴリズムの精度は高まりやすいため、産業全体にAIソリューションを提供していく当社にとっては非常に大きな事業機会が生まれていると考えております。

(5) 優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題

①　産業及び顧客基盤の拡張

当社グループの特徴と優位性は「特定産業に依存しない事業展開を可能とする再現性の高さ」と「データ蓄積により精度が向上し続ける機械学習のアルゴリズム」にあります。AI構築・実装の技術的知見に加え、AI活用による具体的解決策や難度の高いプロジェクトを推進するビジネス面での執行力を備えており、幅広い産業に適用可能と考えております。再現性を持ってAI実装/DX推進を実現できるインキュベーターとして、既存事業・ソリューションで積み上げた実績や知見を活用し、新規の産業に展開しながら顧客基盤を拡張して継続的に成長を続けてまいります。

②　既存ソリューションの強化と新規ソリューションの開発

当社グループは、多数の産業のリーディングカンパニーとの協業を通じ、多くのAIソリューションを創出してまいりました。既存ソリューションの新産業・顧客への展開や、既存産業・顧客からの新ソリューション創出により、クロスセルを実現できる点が強みとなっております。今後は機能追加や効率化による既存ソリューション強化と新規開発への投資を進め、継続的な高成長を実現してまいります。

③　優秀な人材の確保と育成

　当社グループには、AIアルゴリズム構築やシステム実装に強いデータサイエンティストやエンジニアに加え、

AI活用の具体策提示や難度の高いプロジェクトを推進できるコンサルタントやプロジェクトマネジャーが在籍し

ております。優秀な人材こそ最大の優位性であり、継続的な強化が重要と認識しております。

また、JDSCの競争力の源泉である「ビジネス(Dep Str)・データサイエンス(FDDS)・開発(FDE)の三位一体のチーム体制」を維持・拡大するため、横断型人材を育成する制度・施策を実施しております。例えば、コンサルティング出身者のGCP（Google Cloud Platform）Professional DataEngineer資格保有や論文実績を持つ者、エンジニア出身でMBAを取得する者など、複数領域に専門性を持つ人材も多数在籍しております。今後も技術及びビジネス両面に卓越した人材の育成・採用に投資を継続してまいります。

④　技術力の更なる強化

　当社グループは東京大学との密接な連携や同大研究室に所属する社員による最先端技術研究のトラッキングを行っております。また、世界的コンペティションであるKaggleでの金メダル獲得や社会実装で得た知見を国際論文として多数発表するなど成果を上げております。技術革新が進む中、今後も最先端技術の取り込みと社会実装に向けて、アライアンス先との強固な連携を通じた先端技術・ナレッジへのアクセス、技術力の強化に積極的に投資を継続してまいります。

⑤　経営の安定と非連続な成長を支える事業資金の確保

　事業拡大に伴う人材獲得や経営基盤の強化が必須であると考えております。また、非連続な成長を実現するためには、M＆A等の戦略的なアクションも重要と認識しております。これらの投資に必要な事業資金を安定的に確保し、かつ、外部環境の変動などの不測の事態に備えるために、金融機関の信用枠も含め財務基盤の安定化に努めております。今後も資金調達に加えて、財務基盤の安定化に資する施策を講じてまいります。

⑥　内部管理体制の強化展開

　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り、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、経営の公平性・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強化に取り組んでまいります。

⑦　子会社管理の強化

　当社グループでは、子会社を３社（株式会社ファイナンス・プロデュース、メールカスタマーセンター株式会社及びMCC Logistics株式会社）有しており、以下の主要なリスクに対応するための施策に取り組んでまいります。

ア　M&A、出資等について

2022年11月に連結子会社化した株式会社ファイナンス・プロデュース及び2023年10月に連結子会社化したメールカスタマーセンター株式会社は、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業績が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。そのため、M&Aや出資等を通じて連結子会社化した各グループ会社の管理体制を整備し、当社グループ全体における戦略的な連携を進めることで相乗効果を発生させる等によりリスクへの耐性を高めてまいります。なお、当連結会計年度における状況については「第５　経理の状況　注記事項（重要な会計上の見積り）」をご参照ください。

イ　オフラインマーケティング業界の需要構造の変化について

当社グループのマーケティング支援事業はメールカスタマーセンター株式会社による紙のダイレクトメール（DM）発送代行業務を中心にサービス提供を行っております。紙のダイレクトメール（DM）は、販売促進を目的

とするものをはじめ、公共サービスにおける各種通知や業務通信などに利用されるとともに、デジタルマーケテ

ィングとの組み合わせによる利用が図られるなど、顧客企業のプロモーション手法として広く定着しております

が、将来において、顧客企業のプロモーション手法に大きな変化が生じた場合には、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。そのため、当社グループのAIやデータサイエンスの知見も活用し、高

付加価値なサービスを開発・提供する等、顧客企業から選ばれ続ける状態を目指し、事業リスク低減に取り組ん

でまいります。

ウ　郵便制度改正について

当社グループのマーケティング支援事業はメールカスタマーセンター株式会社による紙のダイレクトメール（DM）発送代行業務を中心にサービス提供を行っております。郵便制度は、我が国のインフラとして持続性を有

していますが、サービス内容や料金の改正によっては、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。そのため、郵便制度の変更が生じた際には、個別商品ごとの切替需要を取り込むことができるよう

に、提供するサービスや価格を柔軟かつ機動的に変更する等によって、事業リスク低減に取り組んでまいりま

す。

　なお、2026年８月14日開催の取締役会において、当社の連結子会社であるメールカスタマーセンター株式会

社の全株式をラクスル株式会社に譲渡することを決議し、株式譲渡契約書を締結いたしました。なお、本件株

式譲渡は、2026年９月28日に予定されている第８期定時株主総会決議で可決承認されることを条件に実行され

ます。

エ　不正行為に関する再発防止策について

2025年２月13日に公表しております「当社連結子会社の元従業員による不正行為に係る調査結果及び業績に与え

る影響等に関するお知らせ」のとおり、当社連結子会社であるメールカスタマーセンター株式会社において発覚

した元従業員による過年度の不正行為に関して、職務分掌や担当者のローテーション制度の採用、管理簿の作成

及び承認ルールの整備、内部統制機能の強化等の再発防止策の整備運用を進めております。当社グループ全体の

内部統制の強化、コンプライアンス遵守の意識徹底を図り、今後の再発防止と信頼回復に真摯に取り組んでまい

ります。

⑧　海外への事業展開

　当社グループは中長期的には、日本国内の社会課題を解決する過程で培った知見と経験を活用し、グローバル展開も見据えております。特に当社グループが注力しており先行する「生産人口減少への対応」や「高齢化社会への対応」という領域は、日本が最も先進的でもあるため、当社グループのAPIやアルゴリズムに対する需要はグローバルでも拡大していくと考えております。今後は、当社グループのパートナーである各産業の大手企業とも連携しながら、将来的な事業展開も見据えて市場調査や基盤整備を進めてまいります。

３【事業等のリスク】

　本書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性を、以下に記載しております。また、必ずしもリスク要因に該当しない事項についても、投資者の判断上、重要であると考えられる事項については、積極的な情報開示の観点から記載しております。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上で、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はありますが、当社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あわせて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、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　AIソリューション市場について

（発生可能性：低、発生可能性のある時期：特定時期なし、影響度：大）

　国内AIビジネス市場は2025〜2029年に2.4兆円から6.9兆円規模へ拡大すると予測されております（出典：IDC「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」）が、未成熟な市場ゆえの急激な動向変動や拡大ペースの鈍化、当社優位性が発揮されない場合には自社の成長が市場拡大と乖離するリスクがあります。顕在化した場合は当社グループの事業および業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、AIソリューションのラインナップの拡充や多様な業界への顧客基盤拡大を進め、特定業界への依存度低減とリスク分散に努めてまいります。

②　マクロ経済環境の変化について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：特定時期なし、影響度：大）

　AIソリューション事業の主要顧客は各産業の大手企業が中心であり、景気後退等により顧客の業績が悪化した場合には、IT投資の縮小等に伴うプロジェクトの新規獲得難航や契約継続の停滞が生じるリスクが存在します。また、フィナンシャル・アドバイザリー事業においては、地政学リスクや金融市場の変動等により、スタートアップ企業向け投資資金の縮小等の影響を受ける可能性があります。これらが顕在化した場合には、当社グループの業績等に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、主要顧客の対象業界を多様化し特定市況への依存度を低減させるとともに、環境変化に応じた提案活動を推進することで影響の軽減に努めてまいります。

③　競合激化および事業環境の変化について

（発生可能性：高、発生可能性のある時期：短期、影響度：中）

　当社グループが事業を展開するAI関連領域は、市場の拡大に伴い、基盤モデルを提供する大手IT事業者やグローバル企業の現場実装領域への本格参入が進んでおります。当社グループは、技術とビジネスの双方の知見を活用した定量的な改善効果の創出や、産業全体のSDGsテーマへのアプローチ等により差別化を図っているため、短期的には当社グループの優位性が急速に低下しリスクが顕在化する可能性は低いと想定しております。しかしながら、資金力や既存顧客基盤に優れる大手事業者の参入がさらに加速した場合、市場における競争構造が変化し、当社グループの相対的な競争力が低下するリスクが存在します。

　当該リスクが顕在化した場合には、当社グループの受注機会の減少や価格競争による受注単価の下落等が生じる可能性があり、新規案件の獲得難航や収益性の低下を通じて当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは、単なる技術提供にとどまらない「実業務への実装能力」および「顧客現場への深いアクセス」を競争優位性の源泉（参入障壁）として位置づけております。これまでのプロジェクトを通じて蓄積された業界固有のデータ、学習・強化されたAIアルゴリズム、および現場の課題解決ノウハウは、他社が短期間で容易に獲得・模倣することが難しい資産であります。当社グループは、これらの独自資産を活用して継続的な価値提供と他社との差別化を維持・推進し、事業の拡大および持続的な競争力の向上に努めてまいります。

④　技術革新について

（発生可能性：高、発生可能性のある時期：短期、影響度：中）

　当社グループは、蓄積されたAI知見や独自アルゴリズム等の技術を競争力の源泉としております。しかし、急速な技術革新により技術的優位性が相対化された場合、対応に伴う開発費・工数の大幅増や、短期的なリスク顕在化の可能性は低いものの将来的な競争力低下が生じる可能性があります。顕在化した場合は、当社グループの事業進捗や業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、優秀な専門人材の採用・教育や情報収集に加え、学術機関やテクノロジー企業との連携を通じて先端技術へのアクセスを確保し、継続的な技術強化と競争力の維持・向上に努めてまいります。

(2) 事業内容に関するリスク

①　特定の取引先に対する売上比率について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：長期、影響度：大）

　当社グループは、大手パートナーとの連携によるソリューション創出を推進しており、上位取引先3社への売上比率が高水準（当期31.1％、前期28.8％）となっております。取引先の経営方針変更等により提携が縮小・終了した場合、または取引条件の変更が生じた場合には、当社グループの業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、異なる産業・領域における複数のパートナー提携を並行推進するとともに、共同組織の設置等により継続的な連携構造を構築しております。併せて、ソリューションの横展開や直接取引の顧客基盤拡大を進め、特定先への依存度低減に努めてまいります。

②　プロジェクトの進捗及び契約形態について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：短期、影響度：中）

　当社グループは、PoCや開発等のフェーズに応じて収益を獲得しておりますが、プロジェクトの早期終了や想定以上の工数発生、または成果連動型契約の増加に伴う収益変動が生じるリスクが存在します。これらが顕在化した場合には、当社グループの事業進捗および業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、案件特性に応じた適切な契約形態の選択や事前の検証、段階的な着手によりリスク管理を徹底しております。また、顧客現場およびトップ層との密接な連携のもと、定量的な改善効果の創出に重点を置くことで高い満足度と継続性を確保し、業績への影響軽減に努めてまいります。

③　新規ソリューションの開発及び横展開について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：中期、影響度：中）

　当社グループは産業共通課題を解決するAIソリューションの横展開を推進しております。しかし、リーディングカンパニーとの共同研究開発の不進捗や、横展開の遅れ、開発・導入工数の増大、および業界固有データの蓄積不足が生じるリスクがあります。これらが顕在化した場合には、当社グループの事業展開や業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、産業課題を熟知しデータを保有する企業との連携により開発リスクを抑制するとともに、初期開発段階から汎用性・転用性の高いシステムおよびアルゴリズムとして設計することで効率的な横展開を図り、リスクの低減と事業拡大に努めてまいります。

④　M&A及び事業投資について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：中期、影響度：大）

　当社グループは非連続な成長に向けM&Aや事業投資を推進、将来的には海外展開等も視野に入れております。しかし、取得後の統合（PMI）の停滞、環境変化に伴う将来キャッシュ・フローの見通し悪化、偶発債務の判明、あるいは海外投資における法制度・労務慣行・為替変動等の追加リスクが生じる可能性があります。また、買収資金調達に伴う財務負担増や希薄化、投資初期の利益率低下のリスクも存在します。これらが顕在化した場合は、のれん等の減損損失の計上をはじめ、当社グループの業績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、売上規模拡大のみを目的とした買収は行わず、取得時点での収益性や既存事業とのシナジーによる価値向上、明確な投資回収の道筋を事前に厳格に検証いたします。実施後はリスクシナリオを踏まえつつ段階的に統合を進め、適切なリスク管理と投資効果の最大化に努めてまいります。

(3) コンプライアンスに関するリスク

①　訴訟等について

（発生可能性：低、発生可能性のある時期：特定時期なし、影響度：大）

　本書提出日現在、当社グループの業績等に重大な影響を及ぼす訴訟等は提起されておりません。しかしながら、将来的に業務遂行上の不調や法令違反、その他のトラブルに起因して当社グループまたは役職員を当事者とする訴訟等が発生するリスクが存在します。当該リスクが顕在化した場合には、損害賠償金や弁護士費用等の金銭的負担の発生に加え、レピュテーションの低下や社会的信用の失墜により、当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループはコンプライアンス規程の整備・運用や役職員への研修を徹底し、未然防止および法務リスクの低減に努めてまいります。

②　情報セキュリティ体制について

（発生可能性：低、発生可能性のある時期：中期、影響度：大）

　当社グループは、事業推進において顧客の機密情報や個人情報を取り扱う場合があります。これらのデータに関し、人為的ミスや外部からの不正アクセス等による情報漏えいが発生するリスクが存在します。当該リスクが顕在化した場合には、顧客に対する損害賠償責任の発生や社会的信用の失墜等を通じ、当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは情報セキュリティ体制および情報管理体制を整備・運用しております。2023年5月に取得したISO 27001（ISMS）の運用を徹底するとともに、J-SOX等の内部統制体制の強化・継続的な維持を図ることで、漏えいリスクの低減と管理体制の更なる高度化に努めてまいります。

③　知的財産管理について

（発生可能性：低、発生可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中）

　当社グループの事業領域における第三者の知的財産権（特許権等）を完全に把握することは極めて困難であり、意図せず他社の権利を侵害してしまうリスクが存在します。当該リスクが顕在化した場合には、損害賠償請求や使用差止請求、ロイヤリティの支払要求を受ける可能性があり、当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは自社の知的財産権の適切な保護・活用に努めるとともに、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。今後も継続的な権利調査体制の強化を図り、知的財産に係るリスクの低減に努めてまいります。

④　法的規制等について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：大）

　当社グループの事業活動を直接的かつ特有に制限する法的規制は本書提出日現在存在しないと認識しております。しかしながら、昨今のAI（人工知能）利活用に関する法的議論の活発化等に伴い、今後当社グループの事業領域に関連する新法の制定、既存法令の改廃、あるいは解釈の変更が行われる可能性があります。これらの法的規制等の導入や変更が行われた場合、提供サービスに対する制約や対応コストの発生等が生じ、当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは継続的なコンプライアンス体制の強化や役職員への法務教育を通じて、法令遵守の徹底を図っております。また、法改正や規制動向の適時適切な把握に努め、迅速に対応できる体制を整えることで、法規制変更に伴うリスクの低減に努めてまいります。

⑤　AI倫理及びAIガバナンスについて

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：大）

　当社グループのサービスにおいて、AIの誤出力による顧客への損害発生、開発・学習過程における第三者の権利侵害、生成AIツールの社内利用に伴う機密情報の外部流出、ならびに国内外のAI関連規制への対応に伴う費用増加が生じるリスクが存在します。これらが顕在化した場合には、損害賠償責任の発生、社会的信用の失墜、対応コストの増大等を通じ、当社グループの事業および業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、ガバナンスやRAG、アクセス制御を組み込んだ実装を標準とし、出力の検証プロセスを設計段階から組み込んでおります。また、契約において責任範囲を明確化するとともに、規制動向を常時把握・対応することでリスク低減に努めてまいります。

⑥　コンプライアンスおよび内部統制体制について

（発生可能性：中、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：中）

　当社グループは事業拡大に伴いガバナンス強化を推進しておりますが、急激な組織拡大にコンプライアンス意識の徹底や内部管理体制の構築が追いつかないリスクが存在します。万一、法令違反や不正行為が発生した場合には、行政処分や損害賠償責任の発生、社会的信用の失墜等を通じ、当社グループの事業展開、経営成績および財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは「コンプライアンスリスク管理委員会」を中心にリスクマネジメント体制の強化を図るとともに、業務執行部門とは独立した内部監査室を設置し、内部統制システムの適切な整備・運用や役職員向け定期教育研修を継続して実施、全社的なコンプライアンス意識向上とリスク低減に努めてまいります。

 (4) 事業運営に関するリスク

①　特定の人物への依存について

（発生可能性：低、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：低）

　当社グループの代表取締役CEOである加藤聡志は、創業者かつ大株主であり、経営方針や事業戦略の決定において重要な役割を担っております。何らかの理由により同氏が業務を継続することが困難となった場合や、後継体制への業務移管が計画通りに進捗しない場合には、意思決定の遅延や事業展開の滞りを招き、当社グループの事業および業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは特定の個人に過度に依存しない経営体制の構築を推進しております。執行役員制度の導入や積極的な情報共有を通じて経営組織の強化を図るとともに、リスク分散の一環として、2025年9月開催の定時株主総会を経て佐藤飛鳥氏が代表取締役COOに就任いたしました。今後も経営体制の多層化および事業承継・業務移管の円滑化を図り、持続的な成長に向けたガバナンス体制の強化に努めてまいります。

②　人材の確保及び育成について

（発生可能性：高、発生可能性のある時期：短期、影響度：大）

　持続的成長には優秀な人材の確保・育成が不可欠ですが、採用競争の激化による人材の確保や育成が計画通り進まない場合、案件受注数の制限による売上成長の鈍化や採用・人件費の増加を招くリスクが存在します。当該リスクが顕在化した場合には、当社グループの事業展開および業績に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これに対し、当社グループは「人材・組織開発室」を設置し、採用・育成・定着の一体的な強化を図っております。社内認定制度による早期の戦力化を進めるとともに、自社AIツールの活用を通じた業務効率化を推進することで、単なる人員増加のみに依存しない持続的な成長体制の構築とリスク低減に努めてまいります。

 ③　大規模な災害等について

 （発生可能性：低、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：大）

 大規模な自然災害（地震・台風等）、火災、停電、感染症の拡大等が発生し長期化した場合、顧客企業の経営

 状態やIT投資判断に重大な停滞が生じ、新規案件の延期や契約の中断等を招くリスクが存在します。当該リスク

 が顕在化した場合には、当社グループの事業展開および経営成績に悪影響を及ぼす可能性があります。

 これに対し、当社グループは全社的なテレワーク体制を構築し災害発生時にも業務を継続できる環境を整えて

 おります。また、特定の業界に過度に依存しないよう多様な業界へ顧客基盤の拡充を進めるとともに、BCP（事

 業継続計画）の運用徹底を通じて事業への影響軽減に努めてまいります。

 ④　システム障害等について

 （発生可能性：低、発生可能性のある時期：時期特定なし、影響度：大）

（２）【役員の状況】

①　役員一覧

ア．2026年９月25日（有価証券報告書提出日）現在の当社の役員の状況は、以下のとおりです。

男性　7名 女性　0名　（役員のうち女性の比率0％）

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

加藤 聡志

1980年８月６日生

2004年４月　プロクター・アンド・ギャンブル・ジャパン株式会社 入社

2008年９月　マッキンゼー・アンド・カンパニー・インコーポレイテッド・ジャパン 入社

2011年９月　バクスター株式会社 入社

2013年12月　一般社団法人日本データサイエンス研究所設立 代表理事就任

2014年７月　RISU Japan設立 取締役就任

2016年３月　リーズンホワイ株式会社 社外監査役就任

2018年７月　株式会社日本データサイエンス研究所（現当社）設立　代表取締役CEO就任（現任）

2022年11月　株式会社ファイナンス・プロデュース 取締役就任（現任）

2023年10月　メールカスタマーセンター株式会社 取締役就任（現任）

2025年10月　MCC Logistics株式会社 取締役就任（現任）

（注）３

3,936,900

代表取締役COO

佐藤 飛鳥

1981年１月31日生

2005年７月　アクセンチュア株式会社 入社

2012年１月　起業を経て、アクセンチュア株式会社 再入社

2020年１月　当社 入社

2024年７月　当社常務執行役員COO就任

2025年９月　当社代表取締役COO就任（現任）

（注）３

45,600

取締役CFO

平井 良介

1989年２月20日生

2013年２月　有限責任監査法人トーマツ 入所

2024年４月　当社 入社

2024年８月　株式会社ファイナンス・プロデュース 監査役就任

2024年８月　メールカスタマーセンター株式会社 監査役就任

2025年４月　当社執行役員CAO兼コーポレート部門長就任

2025年７月　当社執行役員CFO就任

2025年８月　株式会社ファイナンス・プロデュース 取締役就任（現任）、メールカスタマーセンター株式会社 取締役就任（現任）

2025年９月　当社取締役CFO就任（現任）

2025年10月　MCC Logistics株式会社 取締役就任（現任）

（注）３

-

取締役

田中 謙司

1974年12月15日生

2000年４月　マッキンゼー・アンド・カンパニー・インコーポレイテッド・ジャパン 入社

2003年９月　日本産業パートナーズ株式会社 入社

2006年５月　東京大学大学院工学系研究科助教就任

2013年１月　東京大学総括プロジェクト機構　特任准教授就任

2019年２月　東京大学大学院工学系研究科　准教授就任

2020年10月　株式会社グリッド　社外取締役就任（現任）

2021年５月　当社社外取締役就任（現任）

2024年２月　東京大学大学院工学系研究科　教授就任（現任）

（注）３

5,600

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数（株）

取締役

釼持 駿

1989年11月16日生

2014年４月　プロクター・アンド・ギャンブル・ジャパン株式会社 入社

2018年７月　SAICOOL株式会社 代表取締役 就任

2021年７月　コロニー株式会社 取締役COO 就任

2023年８月 株式会社CHAPTIM 代表取締役 就任

2024年７月　株式会社enableX 取締役CEO 就任

2025年６月　株式会社enableX 代表取締役CEO

 就任（現任）

2025年９月　当社社外取締役就任（現任）

（注）３

-

監査役

髙橋 知洋

1981年6月6日生

2011年１月　麒麟麦酒株式会社 入社

2014年７月　AZX Professionals Group 入所

2017年４月　ブリッジインターナショナル株式会社 社外監査役就任（現任）

2020年３月　当社社外監査役 就任（現任）

2022年４月　株式会社グローバー　社外監査役就任（現任）

2023年２月　株式会社エスエーティー　社外監査役就任

（注）４

-

監査役

畠山 登志弘

1973年1月25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

2017年７月　MSキャピタル株式会社　入社

2018年８月　MENOTO株式会社　入社

2019年12月　畠山公認会計士事務所（現任）

2020年３月　当社社外監査役 就任（現任）

（注）４

-

計

3,988,100

（注）１．取締役田中謙司及び釼持駿は、社外取締役であります。

２．髙橋知洋及び畠山登志弘は、社外監査役であります。

３．2025年９月25日開催の定時株主総会終結の時から、2026年６月期に係る定時株主総会終結の時までであります。また、定時株主総会の議案（決議事項）として、「取締役５名選任の件」を上程しており、当該決議が承認可決されますと、当社の役員の状況及びその任期は、2027年９月開催の定時株主総会終結時までに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が予定される取締役会の決議事項の内容（役職等）を含めて記載しています。

４．2025年９月25日開催の定時株主総会終結の時から、2029年６月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

５．常勤監査役でありました湯本和伯氏は、2026年９月４日に逝去され、同日をもって監査役を退任いたしました。同監査役の逝去に伴い、当社の監査役に１名の欠員が生じますので、臨時株主総会を開催し監査役（常勤）を選任する予定であります。

②　社外役員の状況

　当社の社外取締役は２名、社外監査役は２名であります。

　社外取締役の田中謙司は、東京大学大学院工学系研究科の教授であり当社の事業領域であるAI/DXに関する豊富な知識と経験を有しております。アカデミックな領域だけでなく、コンサルティング会社や投資ファンドでの業務経験による有用な助言、取締役間での適切な牽制機能が期待できることから、社外取締役として選任しております。

　社外取締役の釼持駿は、コンサルティングファーム及び事業会社にて、経営戦略・事業開発・マーケティング領域で豊富な経験と実績を有しております。起業家としては３社の創業・売却、投資家としてはハンズオン支援による企業価値向上及びエグジットの実績を有しております。多面的な視点に基づく有用な助言、取締役間における適切な牽制機能が期待できることから、社外取締役として選任しております。

　社外監査役の髙橋知洋は、弁護士として法令に関する相当な知識を有しており、また他社の社外監査役を務めている経験から、適切な監査が期待できると判断し、社外監査役として選任しております。

　社外監査役の畠山登志弘は、公認会計士として財務及び会計に関する相当な知見を有しており、適切な監査が期待できることから、社外監査役として選任しております。

　なお、社外取締役である田中謙司は、2019年12月から当社取締役就任前の2021年４月まで顧問契約を締結しておりましたが、当該顧問契約は取引態様及び性質から一般株主と利益相反が生じる恐れがないものと当社は判断しております。また、同氏は当社株式を5,600株保有しておりますが、それ以外に当社との人的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。当社と社外取締役である釼持駿との間には、人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係はありません。社外監査役である髙橋知洋及び畠山登志弘との間には、当社との人的関係、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。

　当社においては、社外取締役又は社外監査役を選任するための会社からの独立性に関する基準及び方針は定めておりませんが、選任にあたっては東京証券取引所の独立役員の独立性に関する判断基準等を参考に、客観的な立場から社外役員としての職務が遂行できることを前提として判断しております。

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

　社外取締役又は社外監査役は、取締役会又は監査役会等を通じて、監査役監査、内部監査及び会計監査の報告

を受けると共に、必要に応じて適宜打合せを行い、相互連携を図っております。また、定時取締役会終了後に、社外取締役及び社外監査役で取締役会の運営に関する意見交換を行っております。

　監査役会と内部監査担当は、内部監査担当が定期的に監査役会において内部監査結果等の情報共有を行っております。また監査役会、会計監査人及び内部監査担当は、定期的に情報の共有を行い、監査上の問題点の有無や課題等について、随時、意見交換を行っております。

２【沿革】

年月

概要

2018年７月

データサイエンス（＊１）やAI（＊２）、機械学習（＊３）を活用したITシステムの開発・運用、事業投資・運営を目的として、株式会社日本データサイエンス研究所（現 当社）を設立

2019年２月

駿台予備学校を運営する学校法人駿河台学園及びエスエイティーティー株式会社と業務提携

2019年３月

再配達を減少させるための配送実験を行い、スマートメータ(＊４)から得られる電力データをもとにAIが配送ルートを示すシステム構築を目指す「不在配送ゼロ化AIプロジェクト」を公開

2019年４月

中部電力株式会社と株式会社インターネットイニシアティブによる合弁会社である合同会社ネコリコ及び東京大学越塚研究室と共同で、スマートホームソリューションの高度化に資する、

電力データ活用のための実証実験・共同研究において技術提携をすることを合意。

「home insight」として研究開発を開始

2019年10月

東京大学大学院工学系研究科 松尾豊教授がアカデミックパートナー（現 顧問）に就任し、東京大学との技術面での連携を強化

2020年１月

「home insight」の技術を活用し、合同会社ネコリコと東京大学大学院情報学環 越塚登研究室と共同で、AIと電力データを用いたフレイル(＊５)の検知に関する実証実験について公表

2020年３月

製薬企業・医療機器メーカー向けのコミュニケーションツール「frontconnect」（「sales insight」）を、株式会社アンテカニスから譲受け提供開始

2020年６月

需要予測・在庫最適化・発注自動化ソリューション「demand insight」の提供開始

マーケティング最適化ソリューション「response insight」の提供開始

データ基盤構築サービス「Wodom!」の提供開始

2020年７月

「home insight」の技術を活用し、佐川急便株式会社、東京大学大学院 越塚登研究室・田中謙司研究室、横須賀市及びグリッドデータバンク・ラボ 有限責任事業組合との５者共同で、「AI活用による不在配送問題の解消」に関する共同研究及び世界初の実証実験の実施について合意

2020年10月

ダイキン工業株式会社及び中部電力株式会社等を引受先とする第三者割当増資を実施し、提携関係を強化

2020年11月

商号を株式会社JDSCに変更

一般社団法人 日本経済団体連合会に入会

2021年３月

顧客の機密情報及び顧客が保有する個人情報が含まれるデータ管理等、情報セキュリティ体制や情報管理体制を強化する目的でプライバシーマーク(＊６)を取得

学校法人駿河台学園と共同開発した教育業界初の「難関国公私立大入試・個別試験対策ICT教材」がリリース開始。「learning insight」として研究開発を加速

2021年５月

東京大学大学院の工学系研究科の准教授である田中謙司氏が社外取締役に就任し、東京大学の知の社会還元と実装を行う体制を強化

2021年７月

製品の不具合を監視し、運転データを活用して不具合を未然に検出することを目指す新たなAIソリューション「maintenance insight」の研究開発を大手メーカーと開始

2021年10月

「DX×PE」(＊７)をコンセプトに掲げ、第一線で活躍する投資プロフェッショナルとDXプロフェッショナルから構成されるプライベート・エクイティ・ファンドD Capital 1号投資事業有限責任組合への出資及び事業連携を実施

2021年12月

東京証券取引所マザーズに株式を上場

2022年３月

ダイキン工業株式会社と共同で、空調機器のIoTデータを用いた不具合監視・運転異常予兆検出AI（maintenance insight）を開発

2022年４月

東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所のマザーズ市場からグロース市場に移行

2022年５月

プライベート・エクイティ・ファンドのIAパートナーズ株式会社との戦略的な業務提携を実施

2022年10月

株式会社ファイナンス・プロデュースとの戦略的な資本業務提携及び連結子会社化を実施

2022年11月

船舶の生涯価値向上に貢献するプラットフォームを構築する合弁会社seawise株式会社を設立

2022年11月

太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを株式会社JERAと共同開発

2023年４月

中部電力の自治体向けフレイル検知サービス「eフレイルナビ」に、特許を持つ「電力データ解析によるフレイル検知AI技術」を提供開始

2023年５月

テクノロジー企業成長率ランキング「Technology Fast 50 2022 Japan」で14位を受賞

2023年10月

メールカスタマーセンター株式会社の連結子会社化を実施

2023年11月

モルゲンロットとの戦略的な業務提携契約を締結

2023年12月

新ソリューション「agri insight」を提供開始－東急不動産の営農型太陽光発電施設でデータ取得を継続し、最適な営農手法の確立を目指す

2024年２月

内閣府主催「第６回日本オープンイノベーション大賞」において、東京大学大学院、中部電力株式会社、合同会社ネコリコ、三重県東員町と共同で取り組んだ『「電力データ×AIでのフレイル検知」産官学連携で高齢化社会課題に挑む』で、選考委員会特別賞を受賞

2024年３月

女性活躍推進企業として「えるぼし」最高位の３つ星認定を取得

2024年５月

SCSK株式会社との資本業務提携及び第三者割当による新株式の発行を公表

2024年６月

海事産業のDXと働き方改革を推進するソリューションを開発。LLM（大規模言語モデル）で、問い合わせ工数を約97%短縮

2024年７月

国内初の技術実証公募として環境省に採択された「再生可能エネルギー推進技術等の評価・実証事業」を東急不動産と共同で推進

2024年７月

「令和６年度 事業者向け行政手続の各府省庁調査」をデジタル庁より受託。行政手続の改善を通じ、行政のアップグレードに貢献

2024年９月

三井物産グループの東洋船舶株式会社とJDSCが共同開発した大規模言語モデル（LLM）活用ソリューション「AI番頭」のサービスを開始

2024年11月

アーキテクト・ディベロッパーとJDSCがAIとデータサイエンスによる不動産業界のDXで協業。物件仕入や営業、建築、管理における業務高度化を共同で推進

2025年３月

「AWS生成AI実用化推進プログラム」のモデル開発に採択。各ソリューションの技術向上を加速し、産業のアップグレードを推進

2025年３月

米iSEEK社と業務提携し、「CADseek」の正規提供を開始。製造業のECM／SCMの課題解決を加速

2025年３月

SCSK株式会社と共同でデータプラットフォーム「SuccessChain for DataPlatform」を開発。

製造業サプライチェーンマネジメントの高度化・効率化を支援

2025年５月

デジタル庁の「令和７年度補助金申請システムの利用促進・調査研究」を受託。行政手続の改善を通じ行政のアップグレードに貢献

2025年５月

AZ-COM丸和グループ株式会社との資本業務提携及び第三者割当による新株式の発行を公表

2025年５月

株式会社ダイフクとDXに関する戦略的パートナーシップを締結。物流・生産現場の課題解決へ、高度な自動化技術の開発などを加速

2025年６月

LIXIL製造工場にて設備保全支援AIアルゴリズムを構築。工場全体の生産性向上を可能とする、データ活用型スマートファクトリー変革を支援

2025年６月

J業界最高峰の技能が連携する新しい製造プラットフォームを主宰。「ものづくり Job Shop コンソーシアム（MOJO）」が始動

2025年10月

ソフトバンク株式会社とのAIエージェント開発での戦略的協業を目的とする資本業務提携及び第三者割当による新株式の発行を公表

2025年12月

持分法適用関連会社であるseawise株式会社の保有株式の全部を常石造船株式会社に譲渡

2026年１月

テクノロジー企業成長率ランキング「Technology Fast 50 2025 Japan」で３位を受賞

2026年２月

「Physical AIビジネス開発室」を新設。独立組織にて、開発・導入から運用までの新ビジネスモデルを構築

2026年３月

海運AIエージェント「AI番頭」が経産省・NEDO「GENIAC-PRIZE」最終審査で第２位を獲得。専門性の高い領域における生成AIの“現場実装”を高く評価

2026年８月

連結子会社であるメールカスタマーセンター株式会社の全株式を譲渡することを決議し、株式譲渡契約を締結

 用語集

用語

内容

＊１

データサイエンス

統計、科学的手法、人工知能及びデータ分析などの複数の分野を駆使してデータから価値を引き出す行為であり、高度なデータ分析を実行するためのデータのクレンジング、集約、操作などをいい、分析用のデータの準備も含まれる。

＊２

AI

Artificial Intelligenceの略称であり、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を、コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたものをいう。

＊３

機械学習

コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいう。

＊４

スマートメータ

電力をデジタルで計測して通信機能を併せ持つ電子式電力量計をいう。

＊５

フレイル

健康な状態と要介護状態の中間に位置し、身体的機能や認知機能の低下が見られる状態をいう。

＊６

プライバシーマーク

個人情報の保護体制に対する第三者認証制度をいう。

＊７

DX×PE

DXとは、Digital Transformationの略称であり、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立することをいう。

PEとは、Private Equityの略称であり、未公開企業や不動産に対して投資を行い事業価値や企業価値の向上によるリターン創出を図る投資家や投資ファンドのことをいう。

DX×PEとは、DXの実行によってリターン創出を目指すPEのことをいう。

＊８

SDGs

SDGsとは、Sustainable Development Goals（持続可能な開発目標）の略称であり、2015年9月の国連サミットで採択されたもので国連加盟193か国が2016年

から2030年の15年間で達成するために掲げた目標をいう。

＊９

アルゴリズム

ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算手順や処理手順をいう。

＊10

PoC

Proof of Conceptの略称であり、実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションをいう。

＊11

Kaggle

企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合うコンペティションをいう。

＊12

SKU

Stock keeping Unitの略称であり、在庫管理における、単品単位をいう。

＊13

API

Application Programming Interface (アプリケーション・プログラミング・インタフェース) の略称であり、アプリケーションやソフトウェアの構築と統合 (インテグレーション) に使われるツール、定義、プロトコルをいう。

＊14

CVR

Conversion Rateの略称であり、施策が顧客獲得にどの程度繋がったかの指標をいう。