Laboro.AIは何で稼いでいる？

３ 【事業の内容】
(1) 事業の概況
　当社グループは「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」をミッションに、「カスタムAIソリューション事業」及び「システム開発事業」の２つの事業を展開しております。「カスタムAIソリューション事業」は幅広い産業の顧客企業に、戦略や経営課題に合わせたオーダーメイドのAIソリューションを提供しております。顧客企業の成長や構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）に注力しております。「システム開発事業」は、2025年９月期よりグループ会社とした株式会社CAGLAの事業領域です。自動車をはじめとする製造業の顧客企業を中心に、顧客のニーズに合わせたシステム開発やUI/UXデザインの開発を行っております。
　なお、上記に記載しておりますとおり、株式会社CAGLAをグループ会社としたことにより、当連結会計年度より報告セグメントを追加しております。詳細は、「第５　経理の状況　１　連結財務諸表等　(1)連結財務諸表　注記事項（セグメント情報等）」をご参照ください。

図１：「カスタムAI」の概要

当社グループが展開する「カスタムAIソリューション事業」と「システム開発事業」の提供内容、及び、当社の事業の柱である「カスタムAIソリューション事業」の提供を支える当社独自の手法体系である「ソリューションデザイン」の内容は以下のとおりであります。

1. カスタムAIソリューション事業
顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、最先端の機械学習技術を応用したAIソリューションを開発し、その導入を通した事業変革のコンサルティングを行うことで顧客企業とAIイノベーションを共創するサービスです。AI技術に対して深い知見を持ちソリューション設計とコンサルティングを行う当社独自のAIコンサルタントとエンジニアが、顧客企業のメンバーと共にプロジェクトチームを組み、事業変革の企画構想、AIソリューションの要件定義から開発・PoC（Proof of Concept: 実現したいサービスやプロダクトの簡易版を用い実効性を検証する取組）、導入・実装、継続的な再学習・チューニングまでを一気通貫で行います。

1-1. カスタムAIの提供を支える手法体系
当社では、カスタムAIサービスの提供において、AI技術に対する深い理解・知見と顧客企業の成長戦略や事業課題への深い理解・洞察を両立し繋ぎ合わせ、適切なAIソリューションの設計とその導入を通した企業変革のデザインを行うことが最も重要と考え、このような営みやそれを遂行する能力を「ソリューションデザイン」と呼ぶ概念で定義しております。
そして、これまで幅広い業界の代表的な企業と通算400を超えるプロジェクトで行なってきた「ソリューションデザイン」の事例を常に組織内で共有し、手法体系として整理・拡張を行っております。

当社独自のAIコンサルタントである「ソリューションデザイナ」「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」は、ソリューションデザインの体現を通して、AIイノベーションを再現性を持ち創出する能力を備える、新しいタイプのプロフェッショナル（専門家人材）を目指す人材集団です。

図２：「カスタムAI」提供の流れ

1-2. カスタムAIの提供サービス
 カスタムAIを提供する具体的な形態として「AI-ソリューションデザイン」と「エージェントトランスフォーメーション」の二つの取組みを展開しております。（図３）
　「AI-ソリューションデザイン」は、AIの新たな価値の探索に主眼をおき、顧客企業の戦略や課題に合わせたAIソリューションの設計とAI導入を通じたコンサルティングを行い、フルカスタムでAIソリューションを開発します。
　「エージェントトランスフォーメーション」は、生成AIを活用した価値の深化に主眼をおき、汎用的な技術基盤を用いてセミカスタムでAIソリューションを開発し、顧客組織へのAI導入及びAI導入による事業変革のコンサルティングを行います。

図３：カスタムAIの２つの提供形態

当社がこれまで取り組んできた「カスタムAIソリューション事業」のプロジェクトの例は、図４および図５のとおりです。

図４：プロジェクト事例（BtoB業界）

図５：プロジェクト事例（BtoC業界）

1-3. カスタムAIの狙う市場・外部環境について
　現在、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIソリューションが市場に登場しております。但し、「DX白書2023」（注１）によると、特に国内においてはその多くがアナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）を目的に導入されていると考えられ、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）の成果は先行する米国に比べ限定的です。このことから当社は、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの根本的な変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するAIソリューションの開発と導入支援サービス（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）に大きな市場機会があると考えております。
　当社は、AI技術を今後20～30年以上かけて進む“第四次産業革命”の一つの要素と捉えております。“第四次産業革命”とは、18世紀の最初の産業革命以降４番目の主要な産業の転換期を指し、世界経済フォーラムによればその特徴はデジタルな世界、物理的な世界、人間が繋がり融合することで産業や社会構造の変革が起こることとされています（注２）。当然それはAI技術という一つの要素だけで起こるものではなく、様々な要素が関係しながら各企業や産業、そして社会のアーキテクチャ（全体構造）が転換することによりはじめて実現します。したがって、AI技術活用の本格的な進展は、単に多くのAIソリューションが市場に出回るだけでは進まず、各企業がビジネスそれ自体の在り方に加え、ハードウェア、ソフトウェア、データなどの企業活動を支える技術要素も含めた会社のアーキテクチャ（全体構造）を転換していけるかにかかっていると考えております。

図６：第四次産業革命の構図（当社の見立て）

　同時に、当社はAI技術を、ソフトウェア全般の在り方を大きく変える技術であるとも捉えております。一部の専門家の間では、従来のIT技術を人間が全ての処理ロジックを定義する「演繹的なプログラミング」により開発される“Software1.0”とした場合、AIの中核を成す機械学習技術はデータから処理ロジックを学習する「帰納的なプログラミング」により開発される“Software2.0”であると言われています（注３）。このプログラミング方法の根本的な違いが、例えば画像認識や生成、機械翻訳、文章の生成や自然な会話などIT技術では実現が難しかったことを可能にしました。ソフトウェアの性質が根本から異なるのであれば、従来のソフトウェア開発や運用を支える技術基盤とは異なる新たな技術基盤の整備がAIソフトウェアには不可欠であると当社は考えております。

図７：Software1.0からSoftware2.0への転換のイメージ

　当社は以上を踏まえ、企業がAI技術を使ってイノベーションを生み、社会や産業の構造が変わっていくことを支援したいと考えています。そのためには、AI技術を深く理解した上で企業のアーキテクチャ（全体構造）を変えるプロフェッショナル人材（専門家人材）と、AIソフトウェアの開発と運用を支える新たな技術基盤の整備の二つが鍵になると考えております。
　対して、前述のとおり「DX白書2023」（注１）によれば国内では未だデータのデジタル化や業務効率化を目的とした取組内容が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革など本来の意味での「デジタルトランスフォーメーション」（デジタルで構造転換を図ること）の進展は先行する米国に比較し大きく遅れております。そして、現在のAIソリューション市場はそれらの取組状況に呼応する形で企業の部分的な業務の効率化を目的とするSaaS型ソリューション（注４）提供やソリューション受託開発を行う企業が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革を通した企業の構造転換を支援するサービスは限定的であると考えております。他方で、先行する米国ではデータのデジタル化や業務効率化と近い水準で構造転換に関する取組内容が進んでいることから、国内においても同様の取組内容が今後進展する潜在可能性は大きいと考えております。このことから当社は、データのデジタル化や業務効率化等のソリューションとは一線を画す「トランスフォーマティブな（企業の構造転換に踏み込む）」指向を持ち、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行うサービスに対する需給ギャップが今後拡大すると考え、このようなサービスに関連する市場を今後大きな市場機会が生まれる「バリューアップ型AIテーマ」市場と定義し捉えております。

（注１） 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」(2023年３月)
（注２） 総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」（平成29年）
（注３） 国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター(CRDS)「研究開発の俯瞰報告書　システム・情報科学技術分野（2021年）」（2021年３月）
（注４） Software as a Service：サービス提供事業者のサーバーで稼働しているソフトウェアを、インターネットなどのネットワークを経由してユーザーが利用するサービス

1-4. カスタムAIソリューション事業の特徴と優位性
　「カスタムAIソリューション事業」の特徴は、顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（「バリューアップ型AIテーマ」）に注力をおいてオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティング（「カスタムAI」）を提供するというサービスコンセプトの下、AIソリューションの開発とその導入によるビジネスの変革を支援する専門人材（AIコンサルタントとエンジニア）が行う、フルカスタムのAIソリューション開発（「AI-ソリューションデザイン」）とセミカスタムのAIソリューション開発（「エージェントトランスフォーメーション」）という二つのサービスを主力に、顧客企業と重要なテーマに共に取り組む強固な関係を築いていることです。
　優秀な専門人材が揃い、各産業を代表する企業や産業の変革に係る難易度の高いテーマに挑み、いち早く成功事例を創出し、そうした成功事例を拡大再生産し、結果幅広いテーマのプロジェクトが拡充されることで強固な顧客基盤が形成される。さらに、強固な顧客関係があることでより知的にチャレンジングかつ産業インパクトの大きいテーマに取り組むことが可能となり、そのような魅力的な取組機会がさらに優秀な専門人材を惹きつけ育成を加速する。このようにそれぞれの特徴が連携し相互強化するサイクルが回ることが、当社の優位性を構築しております。（図８）

図８：カスタムAIの特徴と優位性構築のサイクル

 ① ＜人材＞　専門人材の集積
　当社は、戦略コンサルティングファームや総合コンサルティングファームにてビジネスコンサルティングの専門経験を積んだ人材、SIer（システムインテグレータ）にてITシステムの開発や運用の専門経験を積んだ人材、データサイエンティストとして高度なデータ解析の専門経験を積んだ人材、事業会社において新規事業の企画・開発の経験を積んだ人材などから、テクノロジーとビジネスに関連する複数の領域において専門経験を積んだ人材を厳選して採用し、OJT（プロジェクトへの従事を通したトレーニング・育成）/Off-JT（プロジェクトへの従事とは別に行われるノウハウや知見の共有や教育）双方を通してソリューションデザインの体系を習得体現する「ソリューションデザイナ」、「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」を育成し組織化しております。当人材が顧客企業のプロジェクト担当チームと合同プロジェクトチームを組成し、プロジェクトを率いる役割を担うことによりAI技術を活用した事業構想や企業変革の推進を行っております。
　当社にはAI・機械学習技術の幅広い領域に対応できる専門性を持つ機械学習エンジニアが、幅広い業界から集まっております。そして、当社がメインターゲットとするバリューアップ型AIテーマの中にはAI技術の中でも最先端の手法の実用化に挑むケースが多いことから、例えば、深層強化学習や確率モデリング、最適化、生成AIなどのまだ産業応用事例が多くない先端AI技術の実用化に関する専門的知見を持つ人材の育成が進んでいることが、当社の機械学習エンジニアチームの特徴となっております。また、大規模な開発案件やAIエージェントの需要の高まりを受けて、システム開発エンジニアや、エンドユーザー向けのUI/UX開発/設計を行うデザイナーを始め、機械学習エンジニア以外にも専門的知見を持つ人材の採用・育成を進めています。

 ② ＜拡大再生産の仕組み＞　カスタムとスケールの両立
　当社は、先行する取組実施を通して構築したAIソリューションの開発及びその導入による企業変革のノウハウ・技術を、ソリューション（参照可能なプログラムソースコードやドキュメント）と技術プラットフォーム（ハードウェア一体型基盤、AI開発フレームワーク）として蓄積しております。
　当社は、こうした蓄積ノウハウ・技術を、SaaSやパッケージソフトとして提供するのではなく、カスタムAIソリューション開発の効率・効果・スピードを向上させるために応用することで、カスタム（顧客固有のソリューション提供）での価値提供を維持しながらスケール（当社の事業規模拡大）の実現を図っております。
　ノウハウ・技術の蓄積と応用は複数のプロジェクトや自社R&D等の取組を跨いで重層的に行われ、それぞれの深化と拡大を同時並行で進めております。（図９）

図９：ノウハウ・技術の蓄積と応用のイメージ

　このような流れを通して実際にカスタムとスケールを両立している代表的な事例は次のとおりです。

　図10は、当社が注力する技術領域の一つである深層強化学習をはじめとする最適化領域に関連するプロジェクトを面展開してきた流れを示しております。2019年に開始したAI振動制御システムの開発が源流となり、その開発ノウハウを纏めた『強化学習による振動制御ソリューション』のリリース、スケジュール最適化問題への取組の拡張、そのノウハウを纏めた『強化学習による組合せ最適化ソリューション』のリリースと複数の応用プロジェクトの開始へと進み、４年以上の期間をかけ継続的にノウハウ・技術蓄積とプロジェクトの拡大が進んで参りました。合わせて、2023年９月期以降、深層強化学習以外の技術領域を活用した最適化関係のプロジェクトも増加してきたことから、最適化領域に関する知見の整理・集約を進め、2025年10月に『最適化ソリューションズ』をリリースしました。現在のプロジェクト構成において、強化学習をはじめとする最適化領域に関するプロジェクトは全体の約40%以上を占めており、収集・蓄積したノウハウ・技術は当社の重要な技術基盤となっております。

図10：深層強化学習関連プロジェクトの面展開の流れ

　図11は、現在高い注目を集めているAIエージェントの取組に関連するノウハウ・技術蓄積と応用展開の実績を示しております。当社は、2022年後半より、現在の生成AIブームに先駆けて多様な自然言語処理技術に加えてGPT-3(ChatGPT以前にOpenAIがリリースしたLLM)等のLLMを用いたソリューションの開発を進めておりました。加えて、2024年度以降、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の技術革新及び、業務を自律的に遂行するAIエージェントに対する社会的な関心を受けて、技術やプロジェクト知見の蓄積と応用プロジェクトの展開が加速しております。2025年10月にはこれまで蓄積した知見やノウハウ及び、AIエージェントの開発を支える技術基盤を整理し、『AGT-Xソリューション』と

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あります。

(1) 経営方針等
当社グループは、「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」をミッションに掲げ、各産業の代表的な企業と協働し、顧客企業だけでなく、産業全体、さらには社会全体の本質的な構造転換への貢献を目指しています。そのために、「カスタムAIソリューション事業」と「システム開発事業」の二つの事業を展開しております。「カスタムAIソリューション事業」は、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行い、主に顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革に関連するAIテーマ（当社では「バリューアップ型AIテーマ」と定義）を対象に提供しております。「システム開発事業」は2025年９月期よりグループ会社とした株式会社CAGLAの事業領域です。自動車をはじめとする製造業の顧客企業を中心に、顧客のニーズに合わせたシステム開発やUI/UXデザインの開発を行っております。最先端技術とビジネス戦略の結びつきを強化することで、産業全体の進化を牽引し、社会に貢献する企業であり続けることを経営方針としております。

(1)-1 経営戦略
　当社グループの主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、AIプロジェクトの伴走支援能力（「ソリューションデザイン」）をノウハウ化し、範囲の経済を効かせることによる事業成長を目指しています。そのため、顧客企業の新規製品・サービスの創出、及びビジネスモデル変革へのAI技術活用テーマに注力領域を絞っています。さらに、先行する取組を通じて構築したノウハウと技術を別の取組にて応用できる形で蓄積し、それを応用する取組を増やし拡大することを繰り返すことで、高単価かつ長期的な顧客取引を獲得するアプローチをとっております。このアプローチは、SaaSのような低価格で即時導入可能なAIプロダクトを展開することで短期的に中規模な事業規模の確立を狙うアプローチとは異なっております。この戦略を実現するために、市場におけるポジショニング（差別化された領域への位置取り）の確保とケイパビリティ（組織能力）の構築を行うことによって、安定的かつ成長性のあるビジネスモデルの確立に取り組んでおります。

① ポジショニング（差別化された領域への位置取り）確保
主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等、ビジネスの新しい施策展開により顧客企業に大きな成長をもたらし、かつアカデミア(学術研究)発の最先端のAI技術の自前実装が求められる難易度の高い取組みを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し、このような顧客企業の中長期的成長を左右する重要テーマへの取組をメインターゲットとすることで、一般的な受託開発やコンサルティングサービスに比べ、強固な顧客基盤、長期安定的かつ持続的に拡大可能な収益を生みやすいポジショニングを取っております。
さらに、「バリューアップ型AIテーマ」を開拓する切り口として、「研究開発型産業分野」と「社会基盤・生活者産業分野」の二つの分野に重点的に取り組む立ち位置を取っております。これらは、産業のバリューチェーンの川上と川下において、特にAI技術が長期的に大きな付加価値を生む可能性の高い産業分野と考えております。
「研究開発型産業分野」とは、半導体、産業機械、材料、化学、ライフサイエンスなどの研究開発を通じて革新的な製品・サービスの創出を目指す分野を指し、当社はこの分野でAIを用いたR2Bプロセス（Research to Business、研究開発から事業化までのプロセス）の変革を通じて革新的な新製品の開発を狙う取組を、様々な顧客企業と進めております。これは、国内産業が国際競争力を堅持している希少な領域への貢献という観点で重要度の高い取り組みです。
こうした産業領域では、研究開発の開始から事業化までの期間を五〜数十年の長期で捉え、毎年売上高の数％以上の投資を継続的に行うため、R2Bプロセスの変革に取り組むプロジェクトは長期化・大規模化する性質を持っています。一方で、このような研究開発活動は情報の機密性が高いため、多くの企業では外部委託を行わず自社内で推進されるため、AIベンダーにとっては参入障壁が高い状況にあります。

その中で、当社は、各企業では自前での獲得が難しいAI技術開発力と導入に向けたノウハウ（「ソリューションデザイン」）が顧客企業に評価された結果複数の取組実績を有しており、高い参入障壁の中でも、グローバルトップ企業とのパートナーシップを築き、各社の全社的・中核的なビジネステーマに関わる共同プロジェクトを推進するに至っております。
「社会基盤・生活者産業分野」とは、主に消費材、流通・小売、交通・都市インフラ、メディア、金融、エンターテイメントなど消費者・生活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野を指し、当社はこの分野でAIを用いた新たなデジタルサービスの開発や顧客との1to1コミュニケーション（一人ひとりの顧客に合わせたコミュニケーション）の活性化、AIによる交通運行や都市管理の最適化などの社会インフラの変革に取り組んでおります。
こうした産業領域では従来、単一または少品種の製品・サービスをマス向けに提供するビジネスモデルが目指される傾向にありました。しかし、各種ビッグデータの取得が可能になったことを背景に、AIを用いた商品・サービスのデジタル化・パーソナライゼーションに向けた技術が高度化し、新たな顧客体験の提供が可能になっています。こうした先端技術の活用により製品・サービスをアップデートする取り組みは、当領域における企業にとって新たな収益源の創出に直結するため、プロジェクトが長期化・大規模化する傾向があります。当社は、すでに複数企業における新規サービスの創出やデジタル/AIを前提とする新たなビジネスモデルへの変革の支援実績を有しております。

② ケイパビリティ（組織能力）構築
主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、前述のポジショニングを実現するに当たり必要なケイパビリティ（組織能力）を構築するためには、優秀な人材の獲得・育成と再利用可能な技術的資産の蓄積の２点が重要と考えております。
優秀な人材の獲得・育成においては、顧客企業のイノベーションをテーマにした、野心的で難易度が高く実現時のインパクトが大きなプロジェクトへの取り組みが、優秀な人材を惹きつける起点になると考えております。加えて、幅広い業界の代表的な企業との通算400を超えるAI導入プロジェクトを通して培ってきたAI技術の設計及びプロジェクトマネジメントのノウハウである「ソリューションデザイン」を体系化してきたことによって、当社の各人材がスキルを高め、キャリアを磨くことができる有効な機会を提供しているものと考えております。実際に当社では、戦略コンサルティング、総合コンサルティング、システムインテグレーション、データサイエンス、および事業会社での事業企画・開発などの経験を有する人材を厳選して採用し、OJT/Off-JTを通してソリューションデザインの体系を習得した当社独自人材である「ソリューションデザイナ」「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」を育成・組織化しています。
再利用可能な技術的資産の蓄積においては、各プロジェクトを通して獲得したノウハウや技術をAI開発運用の社内共通基盤として蓄積しながら、共通性の高いプロジェクトテーマを他企業・他産業に効率的・効果的に横展開しております。具体的には、主要なAIアルゴリズムやシステムアーキテクチャの設計、また技術検証や事業検証を行うために参照可能なプログラムソースコードや開発及びコンサルティングの方法論に関するドキュメントをまとめた「ソリューション開発ノウハウ」、センサーを搭載したハードウェア（センシングデバイス）と取得したセンシングデータのAI処理基盤をセットとして整備した「ハードウェア一体型基盤」、繰り返し使う基礎機能やプログラムソースコードの基本テンプレートをあらかじめ一つにまとめ開発者を支援するツール・開発環境として整備した「AI開発フレームワーク」の３種類の資産を新たなプロジェクトにて応用可能なノウハウ・技術プラットフォームとして、プロジェクトの遂行に活用しております。

(1)-2 経営環境
　2000年以降のインターネットの普及によるビッグデータの集積と、2012年頃から本格化した深層学習技術に代表されるアルゴリズムの発展により、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIサービスやAIソリューションが市場に登場しております。国内のAI全体市場（AIビジネス市場）は2023年に１兆1,414億円、2026年には2兆1,726億円に拡大すると予測されており、当社がビジネスを行うAIサービス市場及びAIアプリケーション市場はその半分程度を占め2023年に7,738億円、2026年には1兆1,585億円に拡大すると予測されております。（出所：株式会社富士キメラ総研「2025 生成AI/LLMで飛躍するAI市場総調査」、2024年11月）

　一方で、日本企業においては2023年度のIT予算の約75%と大半が業務効率化など現行ビジネスの維持・運営に関連する投資（ランザビジネス予算）への配分になっており、新規製品・サービスの創出やビジネスモデル変革などにつながるビジネスの新しい施策展開を目的とする投資（バリューアップ予算）の構成比は約25%と低い水準になっております。（出所：一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）「企業IT動向調査報告書 2025」、2025年４月）
　また、デジタル関連の取組が先行する米国企業と日本企業における取組成果の状況を比較すると、アナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）に関する取組では日米ともにすでに成果が出ている企業の割合が８割程度と同水準であるのに対し、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）に関する取り組みでは、すでに成果が出ている企業の割合が、米国では７割程度であるのに対し日本では２割強と三分の一程度の水準となっております。（出所：独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」、2023年３月)
　以上から当社は、国内企業におけるバリューアップ関連取組への投資及び成果創出は先行マーケットに比べ遅れた状況にあり、そうしたテーマへの取組を支援するバリューアップ型テーマ市場は、成長率の高いデジタル/AI関連市場の中でも特に高い潜在成長力を持つと考え、バリューアップ型のAIテーマを支援する市場をメインのターゲット市場と定めております。こうした「バリューアップ型AIテーマ市場」の正確な規模推計は存在しないものの、当社では、AI構築サービス市場におけるバリューアップ型テーマとランザビジネス型テーマの比率は概ねIT投資における両予算の配分比率と現在同傾向にあり、また今後は各社のバリューアップ予算配分の増加意向を反映する形でバリューアップ型の比率が拡大するであろうと考えております。こうした前提を加味すると、2023年にはAI構築サービス市場の25%を構成する1,500億円程度の規模が存在しており、2026年には25%～33%を構成する2,200億円～3,000億円程度へ拡大すると予想しております。
　バリューアップ型AIテーマ市場における競合環境は、現状ではデジタル/AI市場の他領域に比べ空白余地が大きい状況であると認識しております。その要因としては、こうした領域へのAI導入では、AI技術自体とそれを導入する事業の特性や環境の双方を深く理解した上で企業活動全体がどう転換するかを描きながら、他方で最先端のAI手法を組み合わせた複雑なソフトウェアを開発する、という難易度の高い取り組みを進める必要があり、その推進を取り仕切れるプロフェッショナル人材（専門家人材）と複雑なAIソフトウェアの開発運用を支えるノウハウや技術基盤が不足しているからだと考えております。結果として、AIソフトウェアを開発提供するAI SaaS企業や受託開発AIベンダーは主にデータのデジタル化や業務効率化などランザビジネス型テーマに対応しており、他方で顧客企業のデジタルトランスフォーメーションの支援を行う戦略コンサルティングファーム等はAIソフトウェアの開発には対応しておらず、AIを用いて顧客のバリューアップを支援できる企業は希少な存在であると捉えております。

(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
　当社グループは、より高い成長性及び収益性を確保する点から、売上高成長率及び売上高総利益率を主な経営指標と捉えております。加えて、売上の主要な割合を占めるカスタムAIソリューション事業においては、顧客企業との長期的な関係性を構築し付加価値を拡大させていくことを重視する観点から継続顧客からの売上高成長率、産業全体のイノベーション促進を目指すことから、新規顧客の獲得件数を重要な経営指標と考えております。

(3) 事業上及び財務上の対処すべき課題
 ① サービス形態の発展による市場におけるポジショニング（市場領域の位置取り）の強化
　当社グループは、各業界の代表的な企業にとって、産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにおける推進パートナーとして当社グループを選択いただけるために、ポジショニング（注力領域における差別化された位置取り）の強化が重要な課題と認識しております。そのため、ターゲット領域に合わせたより解像度の高いサービス・プロダクトラインアップの拡充に努めてまいります。

 ② ケイパビリティ（組織能力）の更なる強化
　当社グループは、当社グループの競争力の源泉が高度な専門的能力を有するイノベーション・プロフェッショナル人材と再利用可能な技術的資産の蓄積にあると認識しております。両点の強化において、継続的な優秀人材の採用と育成、および共通基盤の企画開発を行ってまいります。

 ③ 内部管理体制の強化
　当社グループは、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と認識しております。経営の公正性・透明性を確保すべく、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 情報管理体制の強化
　当社グループは、サービス提供やシステム運用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な課題であると認識しております。現在、情報セキュリティ管理規則等に基づき管理を徹底しておりますが、今後も社内教育・研修実施やシステム整備などを継続して行ってまいります。

 ⑤ 財務基盤の強化
　当社グループは、更なる事業の拡大・成長に向け、採用活動およびマーケティング活動に注力するとともに、AI開発に不可欠なインフラの整備に積極投資を図る方針であります。自己資金による資金の循環サイクルを確立することを基本方針としておりますが、顧客プロジェクトが長期かつ大型化するに伴い、投資が先行することが想定されます。当該資金需要に対応するため、エクイティファイナンスや内部留保により、財務基盤の強化に努めてまいります。

 ⑥ SDGsの取り組み
　当社グループは、各業界の代表的な企業と産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにて協働する方針をとっており、各取り組みがSDGs（持続可能な開発目標）に掲げられる各目標達成に繋がっていくと認識しております。特に研究開発へのAI技術活用により科学技術イノベーションを推進する各取り組みは「７.エネルギーをみんなにそしてクリーンに」「９.産業と技術革新の基盤をつくろう」「13.気候変動に具体的な対策を」に、AI技術により新たな生活者サービスや社会基盤を創出する各取り組みは「３.すべての人に健康と福祉を」「８.働きがいも経済成長も」「11.住み続けられるまちづくりを」に、そして幅広い企業や研究機関との協働を通したイノベーション共創戦略は「17.パートナーシップで目標を達成しよう」に密接に同期しております。今後も、これらのテーマにおける具体的な成果の創出に努めてまいります。

３ 【事業等のリスク】
有価証券報告書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、経営者が財政状態、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) 外部要因、競合について
 ① AIソリューション市場について
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高
 当社グループが事業を展開するAIソリューション関連市場は、AI技術の急速な発展と、デジタル技術を用いた企業経営の効率化（DX）に関するニーズの増大により、今後も拡大すると予測しております。当社グループは市場の変化を早期に捉え、新たな顧客、市場を開拓するなどの対応策を講じる方針でありますが、マクロ経済の影響によりAI技術に関する投資が縮小し、AIソリューション関連市場が縮小した場合、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　技術革新について
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループが事業を展開するAIソリューション関連業界においては、技術革新のスピードが急速に進んでおります。当社グループはそうした技術の進展に対応できるようにするために多様な人材を確保するとともに、開発体制の構築に努めておりますが、今後において予想以上の技術革新や、非連続な代替技術の出現により、当社グループが十分な技術的優位性を維持出来ない場合、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ③　競合の動向
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループの展開するAIソリューション事業においては、競合他社が全世界に存在しているほか、新規参入事業者も多く見受けられ、今後も他業種大手企業の資本参画など、様々な事業者が新規に参入する可能性があります。これらの競合他社や新規参入事業者は、その資金力、技術開発力、価格競争力、顧客基盤、営業力、ブランド、知名度などにおいて、当社グループよりも優れている場合があり、その優位性を活用してサービスの開発に取り組んだ場合、当社グループが競争で劣勢に立たされ、当社グループの期待通りに顧客を獲得・維持できないことも考えられます。また、AI関連市場はいまだ未成熟であるため、競合他社の動向等により、市場構造が急激に変化する可能性があり、当社グループ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。
当社グループとしましては、これまで培ってきたAIソリューションの知見を活かして、顧客のニーズに合致したAIソリューションの提供を継続していく所存ではありますが、事業環境の変化、とりわけ競合の状況によっては、価格競争激化による利益率の悪化により、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

(2) 当社事業について
 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、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低
当社グループは国内の大手企業と業務提携等を通じて事業全般を支援する大規模な取り組みを進めており、上位取引先の売上規模が大きくなる傾向にあります。実際、2025年９月期における売上比率は、上位取引先３社で全体の29.0%を占めております。上位取引先との取引を維持するため、クオリティコントロール体制の構築による顧客との信頼関係強化に努めており、また新規取引先の開拓により上位取引先への売上比率を低下させてきております。しかしながら、予期せぬ要因により売上比率上位顧客との取引規模が急激に縮小した場合、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　顧客との取引継続について
発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低
当社グループは顧客の新規事業開発、研究開発といったテーマへのAIソリューションの提供に注力して営業活動を展開しております。当該領域は中長期の関係性が構築できることが期待されるものの、顧客の事業環境、経営課題における優先順位の低下といった当社グループではコントロール困難な要因により、見込んでいたプロジェクトの失注、規模の縮小といった事象の発生するリスクがあります。影響を最小限にすべく、顧客との連携強化に努めて参りますが、早期に情報入手ができなかったことにより十分なリカバリー策が取れなかった場合など、当社グループ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　プロジェクトの採算管理について
発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低
当社グループのプロジェクトについては、顧客への提案段階でプロジェクト期間における適切な工数を予測し、予測工数に見合う見積金額を算定しており採算管理に努めております。しかし、提案段階で想定できなかった事象の発生によるプロジェクトの採算悪化や顧客との関係性の悪化により、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

④　特定の委託先への依存について
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低
当社グループは一部のプロジェクトにおいて、業務委託先への発注を行なっております。新たな委託先の開拓や内製化のための人材育成に努めており、特定の委託先への依存度は低くなっているものの、委託業務の内容については直ちに内製化することが困難なものもあり、予期せぬ要因により、委託先との取引継続が困難になった場合には、当社グループ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) 運営体制について
 ①　特定の人物への依存について
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：20年程度、影響度：高
当社代表取締役CEO椎橋徹夫及び代表取締役COO兼CTO藤原弘将は、経営戦略、事業戦略等、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移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、両名が当社グループを退職した場合、当社グループの事業、財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　人材の確保及び育成について
 発生可能性：高、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループは、事業の拡大に伴い、AI技術領域の開発、実装を行う機械学習エンジニア及び顧客のAI活用、DX推進を促すソリューションデザイナおよびAXプロデューサーについて、優秀な人材の積極的な獲得のための採用施策を展開するとともに、育成及び人事評価制度の充実により離職率の抑制に努めております。しかしながら、事業規模の拡大に応じた人材の採用及び採用した人材の定着・育成が計画通り進まず、顧客の需要に対応しプロジェクトを執行する体制を構築できない場合は、当社グループ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　子会社管理体制について
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループは、当社および子会社から構成されており、子会社を通じて事業運営および各種サービスの提供を行っております。当社は、子会社管理に関する社内規程の整備、重要な経営判断事項に対する事前協議・承認プロセスの構築、役員の派遣、定期的な業績・リスク報告の取得、内部監査の実施等を通じて、子会社のガバナンスおよび内部統制の強化に努めております。

しかしながら、子会社において業績の悪化、不正・不祥事の発生、法令・規則違反、コンプライアンスや情報セキュリティに関する問題、あるいは現地の規制や商慣行の変化等により、当社グループが想定する水準での管理を十分に行えない場合には、当社グループのブランド価値や信用の低下、損害賠償等の費用負担が生じる可能性があります。その結果として、当社グループの事業活動が制約を受け、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

(4) システムのリスクについて
 ①　情報管理
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高
当社グループが顧客企業に対してソリューションを提供する際に、顧客側で保有している機密情報や個人情報が含まれる場合があります。これらの情報の取扱については、情報セキュリティマネジメント（ISMS）認証を取得し、情報管理に関する諸規定の整備及び適切な運用に努めております。しかしながら、人的オペレーションのミス及びその他の予期せぬ要因により情報漏洩が発生した場合、損害賠償責任等による費用負担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、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　システム障害
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループが顧客企業へのサービス提供の際に使用する、機械学習モデルを学習するための計算機基盤環境やコミュニケーションツールといった社内インフラ環境は、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、一部事業および業務の遂行が困難になることがあります。また、サイバー攻撃等による当社グループの社内インフラ環境への攻撃を受けた場合には、システム障害により事業および業務遂行が困難になることや、事業上の重要機密が漏洩する可能性があります。当該リスクに対応するため、サーバルームの分散化やクラウドサービスの利用といった対策を施しています。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、今後このような事象が発生した場合は、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

(5) 法的規制について
 ①　法的規制
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
AI技術、とりわけ生成AIを含む高度な機械学習モデルについては、差別、プライバシー侵害、著作権侵害、誤情報の拡散、軍事利用などの倫理的・社会的課題が指摘されており、欧米連合では生成AIや基盤モデルを含むAIシステムの開発・提供・利用を包括的に規律するAI規則（AI Act）が成立し、順次運用が開始されています。
わが国においては、現時点でAI技術の開発や利用のみを直接対象とする包括的かつ拘束力のある単独法は存在しないものの、生成AIの普及を踏まえた事業者向けAIガイドラインや、生成AIの調達・利活用に関する政府指針等が策定されているほか、AIに特化した新たな立法措置の可能性についても検討が進められております。将来的に、このような法令・規制やガイドラインが新たに導入された場合、当社グループが提供するソリューションに追加的なコンプライアンス対応や技術的制約が生じることになり、当社グループの事業活動が制約され、財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　訴訟リスク
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
現時点において、当社グループが当事者として提起されている訴訟はありません。しかしながら、当社グループ又は当社グループ役職員を当事者とした訴訟が発生した場合には、その訴訟の内容や進行状況、訴訟の結果により発生した金銭的負担によっては、当社グループ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　知的財産権管理におけるリスク
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
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、可能な範囲で調査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知的財産権を侵害してしまう可能性は否定できません。その場合、ロイヤリティの支払いや損害賠償請求等により、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

(6) その他のリスクについて
 ①　天災、災害、テロ活動、戦争、感染症の流行等の発生や停電による影響について
 発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高
地震や天災といった災害、国内外におけるテロ活動、戦争の発生、インフルエンザや新型コロナウイルス感染症等に代表される感染症の流行等の予期せぬ事態により、当社グループの事業活動が影響を受ける可能性があります。また、全国的、地域的な停電や入居しているビルの事情によって電力供給が十分得られなかった場合、当社グループの事業活動が停止し、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 ②　配当政策
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
当社グループは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、当社グループは設立後間も無く、成長過程にあると考えており、長期的展望として、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、より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、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。

 ③　設立からの経過年数
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：５年以内、影響度：中
当社は2016年４月に設立されたスタート・アップ企業となります。当社グループは現在成長過程にあると認識しており、今後も積極的な成長投資が必要となるため、その投資のタイミングや成果によっては一時的に経営成績が悪化する可能性があります。また当社グループはIR・広報活動などを通じて経営状態を積極的に開示していく方針でありますが、当社グループの過年度の経営成績は四半期ごとの季節変動性の把握や事業年度ごとの業績比較を行うための十分な分析材料とはならず、このため今後の業績等の将来的な予測における基礎情報としては不十分である可能性があります。

 ④　成長投資に関するリスク
 発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中
　当社グループは、中長期的な企業価値向上を図るため、事業シナジーが見込まれる企業・事業への出資やM&A等の成長投資を積極的に検討しております。これらの投資機会については、対象候補の選定、デューデリジェンスの実施、条件交渉等を通じて慎重に検討を行う方針でありますが、競合他社との競争激化や市場環境の変化等により、当社グループが想定する条件での案件実行ができない、あるいは適切な投資機会そのものを十分に確保できない可能性があります。
　また、投資・M&Aを実行した場合であっても、想定したシナジーが発現しない、被取得会社・事業の業績が当初計画を下回る、統合プロセス（PMI）が円滑に進まず人材流出やオペレーション混乱が生じる等により、投資回収期間の長期化やのれん・投資額の減損損失の計上が必要となる可能性があります。これらの場合には、当社グループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

(2) 【役員の状況】

①　役員一覧
ａ．2025年12月19日（有価証券報告書提出日）現在の当社の役員の状況は、以下のとおりであります。
男性5名　女性2名(役員のうち女性の比率28％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

代表取締役CEO

椎橋　徹夫

1983年５月24日

2007年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2014年５月

東京大学　工学系研究科　技術経営戦略学専攻　グローバル消費インテリジェンス寄付講座　学術支援専門職員

2014年５月

株式会社AppResearch(現株式会社PKSHA Technology)　入社

2016年４月

当社設立 代表取締役CEO（現任）

2017年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　DigitalBCG Japan　パートタイム参画

2022年８月

椎橋＆Co.株式会社 設立　代表取締役

2024年７月

X-AI.Labo株式会社 取締役

(注)３

3,811

代表取締役COO兼CTO

藤原　弘将

1982年11月17日

2007年４月

独立行政法人　産業技術総合研究所(現国立研究開発法人産業技術総合研究所)　入所

2011年２月

Queen Mary University of London　客員研究員

2012年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2015年11月

株式会社PKSHA Technology　入社

2016年４月

東京大学　非常勤研究員

2016年10月

当社　代表取締役CTO

2022年７月

当社　代表取締役COO兼CTO(現任)

2025年５月

株式会社CAGLA取締役（現任）

(注)３

3,811

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

取締役

菅野　寛

1958年11月14日

1983年４月

株式会社日建設計　入社

1991年８月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2008年７月

一橋大学大学院　国際企業戦略研究科教授

2011年６月

オムロンヘルスケア株式会社　社外取締役

2012年４月

一橋大学大学院国際企業戦略研究科　研究科長

2012年10月

株式会社ジャパンディスプレイ　社外取締役

2014年６月

株式会社WOWOW　社外取締役

2015年６月

スタンレー電気株式会社　社外監査役

2016年３月

三井海洋開発株式会社 社外取締役

2016年９月

早稲田大学大学院 経営管理研究科教授(現任)

2016年12月

公益財団法人ユニ・チャーム共振財団　理事(現任)

2017年８月

ERIホールディングス株式会社　社外取締役

2020年４月

放送大学　客員教授

2022年７月

当社　社外取締役(現任)

2023年２月

Visiting Professor,School of Business, Aalto University, Finland

2025年３月

協和キリン株式会社社外取締役（現任）

(注)３

-

取締役

岩崎　俊博

1957年５月10日

1981年４月

野村證券株式会社（現野村ホールディングス株式会社）入社

2004年４月

野村證券株式会社　執行役

2008年４月

野村信託銀行株式会社　執行役社長

2011年４月

野村アセットマネジメント株式会社　執行役副社長

2011年６月

野村ホールディングス株式会社　執行役
野村アセットマネジメント株式会社　取締役、CEO兼執行役会長

2012年８月

野村ホールディングス株式会社　執行役
野村アセットマネジメント株式会社　取締役、CEO兼執行役会長兼社長

2014年４月

野村證券株式会社　代表執行役副社長
株式会社野村資本市場研究所　代表取締役社長
上海野村陸家嘴資産管理有限公司董事長

2017年７月

一般社団法人投資信託協会　会長

2020年10月

日本旗艦キャピタル株式会社　代表取締役(現任)

2021年４月

千葉大学　理事・副学長(現任)

2022年12月

当社　社外取締役(現任)

(注)３

-

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

常勤監査役

前田　晴美
（戸籍名：渡邊　晴美）

1963年４月13日

1982年４月

株式会社平和相互銀行（現株式会社三井住友銀行）入行

1984年３月

エイ・ディ技研工業株式会社　入社

1988年10月

日本キャドネティクス株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）入社

1990年４月

メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）　入社

1993年４月

株式会社日本ワードパーフェクト　（現Corel Corporation）入社

1994年２月

メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）　入社

1997年１月

個人事業タスカ創業

2000年４月

株式会社タスカ　取締役

2002年９月

個人事業LEF創業

2003年３月

ディツーイーツー株式会社（現株式会社レビックグローバル）　入社

2004年２月

フォーディーネットワークス株式会社　入社

2005年７月

株式会社ネクスターム（現株式会社ファム）　入社

2006年３月

株式会社エムアウト　入社

2008年５月

株式会社大洋システムテクノロジー（現株式会社デジタルフォン）　入社

2012年７月

株式会社ジェイド（現株式会社ロコンド）　入社

2014年11月

同社　監査役

2017年６月

株式会社クロスリンク　入社

2018年11月

アンドファクトリー株式会社　監査役

2021年12月

当社　監査役（現任）

2024年３月

narrative株式会社 監査役

2024年６月

リンクス株式会社 監査役（現任）

(注)４

-

監査役

井ノ浦　克哉

1987年５月17日

2011年９月

長島・大野・常松法律事務所　入所

2013年11月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2016年１月

NKリレーションズ株式会社（現ノーリツ鋼機株式会社）　入社

2018年12月

株式会社JMDC　入社

2020年４月

健康年齢少額短期保険株式会社　取締役

2020年７月

株式会社JMDCキャピタル　取締役

2020年10月

当社　監査役（現任）

2020年12月

株式会社FCCテクノ　取締役（現任）

2022年４月

KX Capital Group株式会社設立　代表取締役（現任）

2022年５月

KX Capital SG PTE. LTE.設立　Director（現任）

2023年８月

弁護士法人おおたか総合法律事務所　入所（現任）

(注)４

-

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

監査役

田中　洋子

1979年７月18日

2002年４月

新日本監査法人（現EY新日本有限責任監査法人）　入所

2020年10月

田中洋子公認会計事務所設立　代表（現任）

2021年12月

当社　監査役（現任）

2023年10月

アップセルテクノロジィーズ株式会社　監査役（現任）

(注)４

-

計

7,623

（注）１．取締役菅野寛及び岩崎俊博は、社外取締役であります。
 ２．監査役前田晴美、井ノ浦克哉及び田中洋子は、社外監査役であります。
３．取締役の任期は、2024年12月25日開催の定時株主総会終結の時から選任後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。
４．監査役の任期は、2023年３月15日開催の臨時株主総会終結の時から選任後４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。
５．当社は、取締役会の一層の活性化を促し、取締役会の意思決定・業務執行の監督機能と各事業部の業務執行機能を明確に区分し、経営効率の向上を図るために執行役員制度を導入しております。
執行役員は５名で、CAO事業企画室長松藤洋介、エンジニアリング部長吉岡琢、マーケティング部長和田崇経営企画部長谷山太郎及び人材開発部長入江裕紀を任命しております。

ｂ．2025年12月24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４名選任の件」を提案しており、当該議案が承認可決されますと、当社の役員の状況は以下のとおりとなる予定です。なお、役員の役職等につきましては、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）を含めて記載しております。
男性5名　女性2名(役員のうち女性の比率28％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

代表取締役CEO

椎橋　徹夫

1983年５月24日

2007年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2014年５月

東京大学　工学系研究科　技術経営戦略学専攻　グローバル消費インテリジェンス寄付講座　学術支援専門職員

2014年５月

株式会社AppResearch(現株式会社PKSHA Technology)　入社

2016年４月

当社設立 代表取締役CEO（現任）

2017年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　DigitalBCG Japan　パートタイム参画

2022年８月

椎橋＆Co.株式会社 設立　代表取締役

2024年７月

X-AI.Labo株式会社 取締役

(注)３

3,811

代表取締役COO兼CTO

藤原　弘将

1982年11月17日

2007年４月

独立行政法人　産業技術総合研究所(現国立研究開発法人産業技術総合研究所)　入所

2011年２月

Queen Mary University of London　客員研究員

2012年９月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2015年11月

株式会社PKSHA Technology　入社

2016年４月

東京大学　非常勤研究員

2016年10月

当社　代表取締役CTO

2022年７月

当社　代表取締役COO兼CTO(現任)

2025年５月

株式会社CAGLA取締役（現任）

(注)３

3,811

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

取締役

菅野　寛

1958年11月14日

1983年４月

株式会社日建設計　入社

1991年８月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2008年７月

一橋大学大学院　国際企業戦略研究科教授

2011年６月

オムロンヘルスケア株式会社　社外取締役

2012年４月

一橋大学大学院国際企業戦略研究科　研究科長

2012年10月

株式会社ジャパンディスプレイ　社外取締役

2014年６月

株式会社WOWOW　社外取締役

2015年６月

スタンレー電気株式会社　社外監査役

2016年３月

三井海洋開発株式会社 社外取締役

2016年９月

早稲田大学大学院 経営管理研究科教授(現任)

2016年12月

公益財団法人ユニ・チャーム共振財団　理事(現任)

2017年８月

ERIホールディングス株式会社　社外取締役

2020年４月

放送大学　客員教授

2022年７月

当社　社外取締役(現任)

2023年２月

Visiting Professor,School of Business, Aalto University, Finland

2025年３月

協和キリン株式会社社外取締役（現任）

(注)３

-

取締役

岩崎　俊博

1957年５月10日

1981年４月

野村證券株式会社（現野村ホールディングス株式会社）入社

2004年４月

野村證券株式会社　執行役

2008年４月

野村信託銀行株式会社　執行役社長

2011年４月

野村アセットマネジメント株式会社　執行役副社長

2011年６月

野村ホールディングス株式会社　執行役
野村アセットマネジメント株式会社　取締役、CEO兼執行役会長

2012年８月

野村ホールディングス株式会社　執行役
野村アセットマネジメント株式会社　取締役、CEO兼執行役会長兼社長

2014年４月

野村證券株式会社　代表執行役副社長
株式会社野村資本市場研究所　代表取締役社長
上海野村陸家嘴資産管理有限公司董事長

2017年７月

一般社団法人投資信託協会　会長

2020年10月

日本旗艦キャピタル株式会社　代表取締役(現任)

2021年４月

千葉大学　理事・副学長(現任)

2022年12月

当社　社外取締役(現任)

(注)３

-

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

常勤監査役

前田　晴美
（戸籍名：渡邊　晴美）

1963年４月13日

1982年４月

株式会社平和相互銀行（現株式会社三井住友銀行）入行

1984年３月

エイ・ディ技研工業株式会社　入社

1988年10月

日本キャドネティクス株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）入社

1990年４月

メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）　入社

1993年４月

株式会社日本ワードパーフェクト　（現Corel Corporation）入社

1994年２月

メンター・グラフィックス・ジャパン株式会社（現シーメンスEDAジャパン株式会社）　入社

1997年１月

個人事業タスカ創業

2000年４月

株式会社タスカ　取締役

2002年９月

個人事業LEF創業

2003年３月

ディツーイーツー株式会社（現株式会社レビックグローバル）　入社

2004年２月

フォーディーネットワークス株式会社　入社

2005年７月

株式会社ネクスターム（現株式会社ファム）　入社

2006年３月

株式会社エムアウト　入社

2008年５月

株式会社大洋システムテクノロジー（現株式会社デジタルフォン）　入社

2012年７月

株式会社ジェイド（現株式会社ロコンド）　入社

2014年11月

同社　監査役

2017年６月

株式会社クロスリンク　入社

2018年11月

アンドファクトリー株式会社　監査役

2021年12月

当社　監査役（現任）

2024年３月

narrative株式会社 監査役

2024年６月

リンクス株式会社 監査役（現任）

(注)４

-

監査役

井ノ浦　克哉

1987年５月17日

2011年９月

長島・大野・常松法律事務所　入所

2013年11月

株式会社ボストン・コンサルティング・グループ（現ボストン・コンサルティング・グループ合同会社）　入社

2016年１月

NKリレーションズ株式会社（現ノーリツ鋼機株式会社）　入社

2018年12月

株式会社JMDC　入社

2020年４月

健康年齢少額短期保険株式会社　取締役

2020年７月

株式会社JMDCキャピタル　取締役

2020年10月

当社　監査役（現任）

2020年12月

株式会社FCCテクノ　取締役（現任）

2022年４月

KX Capital Group株式会社設立　代表取締役（現任）

2022年５月

KX Capital SG PTE. LTE.設立　Director（現任）

2023年８月

弁護士法人おおたか総合法律事務所　入所（現任）

(注)４

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役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(千株)

監査役

田中　洋子

1979年７月18日

2002年４月

新日本監査法人（

２ 【沿革】

2016年４月

人工知能技術を用いたソリューション開発、人工知能の活用に関するコンサルティングを目的として東京都文京区に株式会社Laboro.AI（資本金1,000千円）を設立

『カスタムAI』サービス（注１）開始

『ソリューションデザイン』（注１）の手法体系整備開始

2017年５月

東京都中央区に本社を移転

2017年９月

『マッチングソリューション』（注２）リリース

2018年１月

『文章分類・タグ付けソリューション』（注２）リリース

2018年４月

沖電気工業株式会社と感情推定技術の共同研究

2019年２月

パーソルテクノロジースタッフ株式会社へ『マッチングソリューション』を用いたカスタムAIを提供

2019年８月

株式会社日本総合研究所へ『文章分類・タグ付けソリューション』を用いたカスタムAIを提供

2019年12月

株式会社大林組へ深層強化学習を用いたカスタムAIの提供により振動制御システムを開発

『強化学習による振動制御ソリューション』（注２）リリース

『不良・異常検出ソリューション』（注２）リリース

2020年４月

オリジナル日本語版BERT（注３）モデル『Laboro.AI日本語版BERTモデル（LaboroBERT）』公開

2020年11月

非破壊検査株式会社へ『不良・異常検出ソリューション』を用いたカスタムAIを提供

日本語音声コーパス（注４）『LaboroTVSpeech』公開

2020年12月

オリジナル日本語版BERT（注３）モデル『Laboro DistilBERT』公開

2021年１月

Rustベースの深層強化学習フレームワーク『Border』（注２）を開発開始

2021年３月

カスタムAI提供により開発されたウェブサービス「勝ち飯®AI」β版を味の素株式会社がリリース

2021年４月

公益性の高いテーマに対してカスタムAIを無償提供するプロボノ活動開始

2021年７月

株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズと幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携

2021年８月

プロボノ活動（社会貢献活動として無償でプロジェクトを行う取組）として山口県 指定無形文化財「鷺流狂言」の伝承・普及へカスタムAIを提供

2021年12月

『強化学習による組合せ最適化ソリューション』（注２）リリース

2022年６月

株式会社博報堂と幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携

2022年７月

カスタムAI搭載カメラソリューション『L-Vision』（注２）リリース

THK株式会社と資本提携

2022年９月

三井化学株式会社（出資主体はMCIイノベーション投資事業有限責任組合）、株式会社ゼンリン（出資主体はZFP第1号投資事業有限責任組合）、日本ガイシ株式会社、株式会社SCREENホールディングスとの資本提携

2023年３月

『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』（注２）リリース

2023年７月

東京証券取引所グロース市場に株式を上場

2024年７月

X-AI.Labo株式会社の株式を取得し関連会社化

2024年12月

大林組へAI開発支援を行った建設物の揺れを制御する「構造体の制振システム」が特許取得

2025年４月

株式会社CAGLAの株式を取得し子会社化

2025年８月

最先端の技術が集まる「ISWC 2025 Challenge Track」にて主著論文採択

2025年９月

グロービング株式会社との合弁契約を解消し、X-AI.Labo株式会社の株式の全持分をグロービング株式会社に譲渡。グロービング株式会社との間で新たな業務提携契約を締結

2025年12月

『最適化ソリューションズ』（注２）リリース
『AGT-Xソリューション』（注２）リリース

（注１）「３ 事業の内容 (1)事業の概況」にて内容を解説しております
（注２）「３ 事業の内容 (4) 展開するサービスと販売形態 B)」にて内容を解説しております
（注３） BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)： Googleの研究グループが開発しオープンソースとして公開した自然言語処理モデルで、様々な自然言語処理タスクにて標準的なモデルの一つとして利活用される技術
（注４） 日本語の音声とその発話内容を書き起こしたテキストを対応付けて纏めたデータセットで、音声認識や音声生成モデルの学習に利用可能なもの