TDSEは何で稼いでいる？

３ 【事業の内容】
私たちの身の回りのあらゆる情報がデジタルデータとして蓄積されたビッグデータは、デジタルマーケティング領域における消費者行動分析、ユーザー指向に合わせたレコメンド、製造業における故障予知や消耗品の消費予測、金融におけるFintechによる技術革新など、業務の生産性向上だけでなく、新市場の創出にも活用され、企業経営全般におけるデジタルを用いた企業変革につながっております。
しかしながら、昨今の企業経営を取り巻く環境は、生成AI・AIエージェント技術の急速な進展により大きく変容しております。従来のデータ分析・予測モデル提供にとどまらず、生成AIを活用した判断・実行・運用までを支援する能力までも、企業のAI活用パートナーに求められる時代となっています。当社は創業以来、データサイエンスの専門性を核として様々な業界・業種の企業の課題解決を支援してきた実績を基盤としておりますが、コンサルティング領域・プロダクト領域のいずれにおいても生成AIエージェントに関連するサービスの比率を徐々に高めております。

当社は、データおよびAI活用のノウハウをコアバリュー（注）とするデータサイエンティストやエンジニアが、データ経営を目指す企業の業務改革や新事業構築を支援しております。提供するサービスは「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」に分類されますが、コンサルティングサービスには生成AIエージェントに関連するコンサルティングが含まれ、プロダクトサービスにはDifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品が含まれます。両サービスにおいて生成AIエージェント関連の割合が相乗的に高まっていくことが、当社の事業成長の基本的な方向性です。

（注）コアバリューとは、企業がビジネスを推進するにあたり、中核として重要視するもの、または価値観をいいます。
　※　本報告書では、顧客に提供するものについてご説明する際は「コンサルティングサービス」「プロダクトサービス」という表現を、それ以外については「コンサルティング事業」「プロダクト事業」という表現としております。

（1）サービス
当社のビジネスは単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しておりますが、「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」の２つに分類されます。

図：事業全体像

図：事業体系図

《 コンサルティングサービス 》
コンサルティングサービスは、データ経営を目指す企業向けにAIを中心とした統合型ソリューションを提供するサービスです。顧客企業が進める事業戦略に沿う形で、データ活用のテーマ抽出からデータ分析・AIモデル構築・AIシステム実装・教育まで一気通貫した支援を行います。従来型のAIモデル構築・データ分析に加え、生成AIを活用したコンサルティングも本サービスに含まれており、AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで含めた支援へと対応範囲を広げています。

①　DX/AIアセスメント
DX推進に向けて、顧客が目指す姿と現状の課題を整理し、それら課題の中からデータ分析で解消できる課題の特定と分析・生成AIテーマの設定を支援します。さらに洗い出された複数の分析・生成AIテーマについて、当社の知見を活かしながら期待できる効果と実行難易度によって優先度付けを行います。

②　DX/AIコンサルティング
DX/AIアセスメントや分析支援と連動しながら、ビジネス価値創出に向けてロードマップを描き、実行フェーズへ移行する支援を行います。当社のデータサイエンスとエンジニアリングの知見を元に、データ分析およびデータ活用に関連するシステム基盤や運用体制なども考慮した全体像を描くご支援を提供します。生成AIエージェントの導入戦略立案・ユースケース設計も本メニューに含まれます。

③　分析設計/分析・AIモデル構築
分析テーマに対して、具体的な分析やAIの設計をデータサイエンティストが策定し、実際に分析やAIの構築を実施します。従来型の機械学習・統計解析モデルに加え、生成AIを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）構築やファインチューニングなど高度なAI実装を提供します。また顧客のデータ活用人材育成の一環として、具体的な分析テーマをもとに顧客に対するOJTを実施するケースもあります。

④　システム構築/実装
データサイエンティストが構築したAIや分析プロセスについて、エンジニアがシステムへの実装、基幹システムとの連携などを支援します。またロードマップに基づく分析基盤の構築や基盤上のデータ整備なども実施します。AIエージェントのシステム組み込みや業務フローへの統合についても、本サービスの対応範囲に含まれます。

⑤　保守/チューニング
実装したAIやシステムの保守・チューニングを実施します。

⑥　教育
DXの全社推進やデータ活用人材の内製化の要望に対応するため、当社のノウハウを活かした実践的な研修コンテンツ、育成コンテンツをご提供しております。生成AIの活用リテラシー向上から、AIエージェント開発の実践的なスキル習得まで幅広い教育メニューを展開しております。

《 プロダクトサービス 》
プロダクトサービスは、当社独自のAI製品「ＴＤＳＥシリーズ」や他社AI製品などの製品販売、または業務特有のAIモジュール（注）を顧客企業向けに提供するサービスです。ソーシャルメディア分析製品・対話型AIプラットフォーム・生成AIプラットフォームなど、多様な製品群を展開しており、DifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品も本サービスに含まれます。継続利用・契約に基づくストック型収益を担う領域として位置づけており、生成AIエージェント関連製品の拡充により、プロダクトサービス全体に占める生成AIエージェント関連の割合が高まっていく見込みです。

(注)　AIモジュールとは、AIシステムを構成する機能となるツールであり、それ単体で活用するよりも業務システムやアプリケーション等と組合せて動かすものをいいます。

①　自社AI製品「ＴＤＳＥシリーズ」
当社はブランド戦略の一環として、自社及び自社プロダクトの認知度を向上させる目的から、「ＴＤＳＥシリーズ」として自社ブランドの展開を進めております。消費者レビューとLLMを組み合わせた分析製品「TDSE KAIZODE」、LLMの学習に使うドキュメントを自動成型するNLP技術を応用したAI製品「QAジェネレーター」、AI画像解析製品「TDSE Eye」等を提供しており、今後も生成AI機能との統合による競争力向上を進めてまいります。今後もプロジェクトを通じて蓄積されたAI技術ノウハウを活用し、多くの顧客企業で共通しているビジネス課題に応じた製品およびサービスの充実を図ってまいります。

②　海外等他社AI製品を活用したサービス
当社は自社製品展開だけでなく、他社AI製品を活用したサービスも展開しています。ソーシャルメディアマーケティング市場では、主力製品となる米QUID社製品（「Quid Monitor」「Quid Discover」等）を提供しており、生成AI機能「AI Search」「AI Summary」を搭載し顧客の事業効率化を支援しております。カンバセーショナルAI市場では、コールセンター業務の自動化の実績が多い対話型AIプラットフォーム製品「Cognigy」（OpenAI・Claude・Gemini等LLM対応）を提供しています。また生成AIプラットフォーム「Dify」、データ活用基盤「Databricks」をはじめとする生成AIエージェント関連製品の取り扱いを拡充しており、当社プロダクトサービスにおける生成AIエージェント関連の製品群として展開しております。

当社は、米国シリコンバレーや欧州・アジアを始めとして、国内外にあるベンチャー企業のリサーチを進めており、当該企業が持つテクノロジー及びプロダクトが、当社の新たなソリューションサービスとして適用できるかどうかの妥当性を調査し、導入が相応しいと判断した場合は、ビジネス化を図ることとしております。

図：当社プロダクトサービスの展開イメージ

（２）　事業の特徴
①　３つのコアコンピタンス
当社は、創業より企業の経営課題解決を支えるAI/データ活用の専門集団として、コンサルティングからプロダクト提供までを行い、500社超の企業を支援しています。今後も更なる発展に向けて、当社の事業推進の優位性である以下のコアコンピタンスを更に強化してまいります。

図：コアコンピタンス

②　国内最高峰のデータサイエンティスト集団
当社の社員は、８割以上がデータサイエンティストとエンジニアで構成されています。データサイエンティスト職の９割が理系修士以上、その内５割が後期課程進学者・博士学位取得者で構成され、先進国の研究所で解析技術・知識を得た多彩な人財が多数おり、国内最高峰のデータサイエンティスト集団と自負しております。

これら有能な人財を確保することに加え、切磋琢磨しながら技術向上が進む態勢や文化、そして教育方法も改善を続けており、他社にない優位性を持ち備えています。

③　人財教育に向けた取組

組織 技術要員の採用および育成を強化するため、人財強化組織を設置しており、採用と教育のクオリティを高め、業務のスピードアップを図っています。
風土 人財強化に繋がる教育ノウハウが豊富に蓄積されており、技術習得に関する教育カリキュラムを充実させ、また社外メンバーとも渡り合えるよう自律的人財へ促す風土作りも進めております。
取組 スキル獲得と業績成果に応じた解像度の高い人事評価／報酬制度を運用しています。一方で社員モチベーション維持・向上に役立てるため、社員満足度を定期的に確認、各階層とのコミュニケーションを行い、各種施策を見直し、会社と社員間においてフラットな風土作りを目指します。

④　ビジネス課題ファーストな技術力と実績
創業以来、様々な業界・業種におけるコンサルティングにより経験してきたプロジェクト実績、AI技術、ノウハウを蓄積しております。これらを当社の知的財産として活用することで、コンサルティングの高度化・効率化を図るとともに、経験の浅い技術社員への早期育成にも活用しております。プロジェクト運営上必要となる先端技術の調査・取込みは率先して進め、生成AIエージェントを含む最新のAI技術を顧客の課題解決に役立つ実用的なノウハウとして積み上げております。

⑤　コンサルティングからプロダクト開発まで一気通貫の実現体制
当社は、企業への実用化実績の知見を通じて、共通課題を抽出し、自社製品開発に取り込む体制を構築しております。コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見がプロダクトサービスの製品開発に反映され、プロダクトサービスで提供する生成AIエージェント製品がコンサルティングサービスの高度化を支えるという好循環を実現しております。常に新たな技術が誕生するAI市場に属する当社は何よりも変化に柔軟であることが必要であり、両サービスが連携しながら顧客企業の事業運営を支援してまいります。

１ 【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】
文中の将来に関する事項は、当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、「データを活用した可能性に溢れた豊かな社会」をビジョンとして掲げ、社会や顧客企業に対して「データに基づいて意思決定を高度化する」ことを当社のミッションであり、社会的役割と位置付けております。生成AI・AIエージェント技術の進展により、分析結果を踏まえた判断・実行・運用までを支援することが可能となった現在、当社はデータサイエンスの専門性とAIエージェント実装力を組み合わせ、企業の意思決定をより一層高度化・加速化する支援を提供してまいります。

(当社サービスの考え方)
当社は経営戦略の方針として、コンサルティングサービスとプロダクトサービスの相乗効果を狙っており、双方の顧客へアプローチするだけでなく、コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見をプロダクトサービスの拡充に活かすという好循環を目指しております。両サービスにおいて生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めていくことが、当社の安定成長と収益性向上を実現する基本的な方向性です。

（コンサルティングサービスの考え方）
コンサルティングサービスは、当社の事業基盤を支える中核サービスです。創業以来培ってきたデータサイエンスの専門性を基盤として、DX/AIアセスメントからデータ分析・AIモデル構築・システム実装・教育まで一気通貫でのサービス提供を推進します。売上拡大にむけては「大規模×長期化」を基本戦略とし、顧客企業との長期的な信頼関係のもとで複数テーマを実行することで受注金額の拡大を図ってまいります。また蓄積したライブラリーを活用したプロジェクト運営の効率化と利益率の継続的な向上を追求します。
従来型のAIモデル構築・データ分析に加え、生成AIを活用したコンサルティング、AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで含めた支援へと対応範囲を拡張しており、コンサルティングサービスに占める生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めてまいります。

（プロダクトサービスの考え方）
プロダクトサービスは、継続利用・契約に基づくストック型収益を担う成長サービスとして注力してまいります。当社独自AI製品「ＴＤＳＥシリーズ」の展開に加え、QUID製品・Cognigy・Dify・Databricksなど先端技術を保有する国内外のAI製品を活用したサービスを展開しております。DifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品の拡充を進めており、プロダクトサービスに占める生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めてまいります。
先進のAI技術を持った国内外企業の調査・連携は継続しており、当該企業が保有するサービス及びプロダクトを取り込んだソリューション展開を図っていくことで、ビジネス拡大を図ってまいります。またサービス開発においては、データ保有企業やサービス企画企業など当社と補完関係を築くことのできる協業企業とともに、サービス開発及び提供を進めてまいります。

（両サービスのシナジーを組成する取組）
コンサルティングサービスとプロダクトサービスは相互に補完・連携する構造です。コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見・実績がプロダクトサービスの製品開発・拡販に反映され、プロダクトサービスで提供する生成AIエージェント製品がコンサルティングサービスの高度化・効率化を支えます。この好循環によって両サービスにおける生成AIエージェント関連の割合が相乗的に高まり、当社の持続的な成長につながります。

これらの方針のもと、売上高を最重要の経営管理指標として位置づけ、着実かつ堅固な成長の確保に取り組んでまいります。あわせて、生成AIエージェント関連サービスの売上構成比およびストック型収益の比率を重要な経営管理指標として捉え、事業運営してまいります。

（２）中期経営計画
①　前中期経営計画「MISSION 2025」の振り返り
当社は「MISSION 2025」（2023年度～2025年度）において、コンサルティングサービスを中核とした安定的な成長を維持しつつ、プロダクトサービスの育成および生成AI・AIエージェント関連サービスへの取り組みを進めてまいりました。また、成長の選択肢を検討する中で、当社としては、まず本業における実行力と再現性を着実に高めることが、持続的成長の基盤であるとの認識を強めるに至っています。これらの成果と課題認識が、「SHIFT 2028」策定の出発点となっています。
経営管理面においては、次期の重点課題として、計画精度の向上（計画の堅実設定とKPI起点の進捗管理による予実管理の確度強化）および情報開示の再構築（KPI・リスクシナリオの定期開示）に取り組んでまいります。

②　新中期経営計画「SHIFT 2028」のビジョンと方向性
市場環境の不確実性が高まる中、企業においては迅速かつ的確な意思決定を行う能力そのものが競争力となっています。当社はこれまでデータ分析やモデル構築を強みとして顧客企業の高度な意思決定を支援してきましたが、生成AIおよびAIエージェントの進展により、分析結果を踏まえた判断・実行・運用までを含めて支援することが可能となりました。ビジョン・ミッションの達成に向け、当社が中長期に成長した姿を目指すことから、2026年4月より新たな3ヵ年の中期経営計画「SHIFT 2028」（2026年4月～2029年3月）を推進しております。

「SHIFT 2028」のビジョン

『次世代労働力としてのエージェント（データとAIの集合知）と、人が共存・共創する社会へのシフト』を掲げ、生成AI・AIエージェントを活用することで、人の意思決定を拡張し、企業経営のスピードと質を高める支援を提供していきます。

③　「SHIFT 2028」の基本方針 ― 3つの構造転換
「SHIFT 2028」では、今般の生成AI・AIエージェントの進展を技術トレンドではなく、当社のサービス構造および収益モデルを本質的に転換する契機として捉えています。本計画では、テクノロジー、ビジネスモデル、実行体制の三つの観点から、段階的な構造転換を進めていきます。

種　類

内　容

ⅰ）成長軸の転換
従来型AI→生成AI

・従来型AIで培ったアルゴリズム設計・データ活用・業務理解の知見を基盤に、生成AIの活用領域へ事業の重心を移す
・分析提供にとどまらず、判断・実行・運用までを含めた意思決定支援を強化
・コンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方において生成AIエージェント関連の割合を継続的に高める
　※［指標］生成AI売上構成比を経営管理指標へ

ⅱ）収益構造の転換
フロー型→ストック型

・プロダクトサービスを中心にストック型収益の比重を段階的に高める
・QUID・KAIZODEの機能拡充とAIEO対応。Dify・Cognigy等の生成AIエージェント製品の継続利用・基盤運用を増加
・安定性とスケーラビリティの高い収益構造への移行で、持続的成長基盤を確立
　※［指標］ストック売上比率を経営管理指標へ

ⅲ）実行体制の転換
分散組織→集約・融合

・営業機能をトップ関与のもと全社集約。生成AIエージェントへの顧客ニーズを起点とした提案活動を強化
・技術組織を生成AI・AIエージェントに特化する形で再編。知見を全社で共有・活用できる体制へ刷新
・営業と技術が役割を明確にしつつ高い連携を実現するクロスファンクショナル体制へ
　※［指標］組織再編完了2026 / 生成AI案件人材増強

④　組織強化にむけた基本取組
「MISSION2025」で得られた学びを元に、次世代成長と信頼向上にむけた再構築を進めます。「SHIFT2028」では、次世代にむけた意思決定支援企業への進化［攻め］と経営管理・ガバナンスの再設定［守り］の両軸で組織強化を図ります。

区分

内　容

攻めの領域

トップマネジメントが機能する営業組織の集約と機能

AIエージェント事業の技術組織への統合と生成AI領域での再編

守りの領域

経営管理の精緻化に向けた予実管理の確度向上

経営の透明性を担保するための各種プロセス指標による進捗管理

※詳細な戦略及び施策内容については、2026年5月14日に公開した「事業計画及び成長可能性に関する事項」にて詳しく説明しております。また経営戦略における新サービス・製品の展開については適切なタイミングで各種媒体を通じて開示してまいります。

⑤　３ヵ年ロードマップ
「SHIFT 2028」では、フェーズ別に以下の変化と全体像を描き、段階的な成長を実現してまいります。

年　目

内　容

2026年度（初年度）
構造改革による設計改善

会社の「設計図」を作り直す年
目的：何をどう伸ばす会社であるかを明確に、基盤を整える

・営業＆技術構造改革
・ストック型収益の再定義と収益源準備
・生成AIエージェントビジネス基盤構築

2027年度（2年目）
設計改善後の成長加速

整えた設計図で「実際に伸ばす」年
目的：1年目で整えた基盤を使い、成長と効率を数字で示す

・提案力強化
・ストック型収益拡大
・テンプレート量産

2028年度（最終年度）
成長加速を経てモデル確立

積み上げた成果を価値として成長する年
目的：成長の実績を市場に認識させ、企業価値を引き上げる

・成果連動型確立
・ストック30%達成・生成AIエージェント60%達成
・売上38～43億円実現

⑥　目標とする経営指標
新中期経営計画「SHIFT 2028」において、売上高を最重要となる経営管理指標（KGI）として位置づけ、着実かつ堅固な成長の確保に取り組んでまいります。あわせて、コンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方にわたる生成AIエージェント売上比率およびストック型収益の売上比率を段階的に高め、成長率の高い領域へのシフトを進めます。これらは当社のサービス構造転換の進捗を測る補助指標（KPI）として位置づけ、事業運営を行ってまいります。

最重要経営管理指標（ＫＧＩ）

KGI

2025年度
実績

2028年度
目標

年平均成長率
（CAGR）

売上高

30億円

38～43億円

2028年度／2025年度
年平均8.2％～12.7％成長

重要経営管理指標

KPI

定義

2025年度
実績

2028年度
目標

生成AIエージェント
売上比率

生成AI・エージェント関連サービスおよびプロダクトが関与する売上高の売上高全体に対する割合

約30％

60％

ストック売上比率

継続利用・契約に基づくストック型収益の売上高全体に対する割合

約20％

30％

※2028年度の最終目標は設定しますが、初年度である2026年度および次年度の2027年度はビジネス基盤の構築と段階的な成長を図る経過年度と位置づけるため、当該年度の数値目標は非開示とします。

（３）経営環境
経済全体では地政学リスク・インフレ懸念など先行き不透明さが継続しているものの、企業のデジタル技術やAI技術の活用に対する投資意欲は依然として強く、AI市場は中長期的に大きく成長することが予測されています。市場環境の不確実性が高まる中において、企業の迅速かつ的確な意思決定能力そのものが競争力となっており、人のみで判断する従来のモデルからデータとAIの集合知を活用した新たな意思決定モデルへの移行が加速しています。

特にAI市場に占める生成AI領域の割合が高まり、生成AIに関わるサービス醸成に伴い、従来型AIと生成AIの併用が進展し、業務改革やイノベーション創出が進むものと考えられます。当社はコンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方において生成AIエージェント関連の対応範囲を継続的に広げており、この市場環境の変化を当社の成長機会として捉えております。

　①　AI市場・生成AI市場の成長
AI市場は引き続き高い成長が見込まれており、とりわけ生成AI領域の市場規模拡大が著しい状況です。生成AIに関わるサービス醸成に伴い、従来型AIと生成AIの併用が進展し、業務改革やイノベーション創出が加速するものと考えられます。さらにAIエージェント技術の実用化が進むことで、従来は人手に依存していた判断・実行・運用の各プロセスへのAI組み込みが現実のものとなっており、AIが「次世代の労働力」として機能する時代への移行が進んでおります。当社のコンサルティングサービス・プロダクトサービスのいずれにおいても、この市場成長を取り込む機会が拡大しています。

※株式会社富士キメラ総研「2026デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」（2026年3月公表）から当社作成

　②　ビジネス領域別AI市場の成長
また、ビジネス領域別でAI市場成長を分析すると、AIエージェントを活用した業務自動化・プロセス改革のニーズが急速に拡大しており、製造・金融・流通・サービスなど広範な産業でAI活用投資が増加しています。企業はデータ活用基盤の整備にとどまらず、AIエージェントによる意思決定支援・自律的業務実行の実装へと投資の重点を移しつつあります。これら生成AIの需要増大はストック型収益拡大の追い風となっており、人月ビジネスに依存しない継続課金型ビジネスモデルへの移行を求める当社のサービス構造転換の方向性と合致しています。

※株式会社富士キメラ総研「2026デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」（2026年3月公表）から当社作成

③　生成AI・エージェント市場の競合環境と当社の位置づけ
生成AI・AIエージェント市場では、大手IT企業・コンサルティングファーム・スタートアップなど多様なプレイヤーが参入し、競争が激化しています。一方で、データサイエンスの高度な専門性を核としたコンサルティングサービスと、主要AIプラットフォームとのパートナーシップに基づく生成AIエージェント対応製品群を組み合わせて提供できる事業者は限られており、当社はこの強みと500社超の顧客基盤を活かして差別化された市場地位を確立してまいります。
コンサルティングサービスにおいては、従来型AIの需要が生成AIに代替される局面もある一方で、高精度な予測モデルや業界固有のAI活用では引き続き専門性の高いコンサルティングニーズが持続すると見込まれます。当社は従来型AIで培った専門性を生成AI・AIエージェント技術と統合し、分析提供にとどまらず判断・実行・運用までを見据えた意思決定支援を提供することで、顧客企業の多様かつ変化するニーズに継続的に対応してまいります。

（４）対処すべき課題
当社はコンサルティング事業を中核とした安定顧客基盤を維持しつつ、SNSマーケティング市場において高成長が期待されるプロダクト事業、および生成AI・エージェント領域にむけた取り組みの一環としてAIエージェント事業を立ち上げ、成長事業の核となるよう取り組んでまいりました。その結果、プロダクト事業およびAIエージェント事業は、当社の売上構成において新たな成長寄与領域としての確かな手応えを得るに至っております。一方で顧客企業の経営層の関心がAI精度向上から現場ですぐ使えるAIによる効率化ニーズの高まりや意思決定スピードの加速を背景に、従来の分析提供にとどまらず、生成AIを用いた判断・実行までを見据えた支援への進化が求められる局面にあることも明確になりました。また成長の選択肢を検討する中で、当社としては、まず本業における高品質・開発期間の長いオーダーメイドAI構築から、生成AIを組み合わせたAI活用へ切り替えることが、持続的成長の基盤であるとの認識を強めるに至っています。これらの成果と課題認識を踏まえ、新たな中期経営計画「SHIFT 2028」を策定いたしました。

「SHIFT 2028」のテーマ

次世代労働力としてのエージェント（データとAIの集合知）と、人が共存・共創する社会へのシフト

「SHIFT 2028」では、今般の生成AI・エージェント市場の進展を当社の事業構造および収益モデルを本質的に転換する契機として捉えています。本計画では、テクノロジー、ビジネスモデル、実行体制の三つの観点から、段階的な構造転換を進めてまいります。

①　成長軸の転換（従来型AIから生成AIへ）
当社の技術的な成長軸を従来型AIから生成AIへと明確に転換します。従来型AI分野で培ってきたアルゴリズム設計、データ活用、業務理解に関する知見を基盤に、生成AIの活用領域へ事業の重心を移し、従来型AIと生成AIを組み合わせ

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、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。
なお、文中における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、当社の事業等に係るリスクをすべて網羅するものではありません。

(1) 事業環境に関するリスク

①　技術革新の影響について
当社は、ビッグデータ活用技術及びAI技術に基づく事業を展開しておりますが、当該分野は新技術の開発が相次いでおり、変化の激しい業界となっております。当社は、顧客ニーズに応じた競争力のあるサービスを提供できるよう、人財の採用・育成や技術、ノウハウ等の取得に注力しておりますが、当社サービスに代わる競合他社の代替サービスが登場し、当社の競争力に影響を与える場合は、当社の事業に影響を与える可能性があります。

②　景気動向及び業界動向の変動による影響について
当社がサービスを行うAI関連市場は今後急速に拡大すると当社では確信しております。このような状況下であるものの、景気動向や業界動向の変化等により顧客企業の事業環境や業績が悪化した場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

③　システム障害について
当社の事業は、サービスの基盤をインターネット通信網や大規模なコンピュータサーバー群に依存しております。そのため、顧客へのサービス提供が妨げられるようなシステム障害の発生やサイバー攻撃によるシステムダウン等を回避すべく、稼働状況の監視及びシステムの冗長化やセキュリティ対策等による未然防止策を実施しております。このように対応は行っているものの、大規模なシステム障害等が発生した場合は、当社の事業に影響を及ぼす可能性があります。

④　知的財産権におけるリスク
当社は、ビッグデータ解析及びAIにおける技術革新、知的財産権ビジネスの拡大等に伴い、知的財産権の社内管理体制を強化し、第三者の知的財産権侵害の可能性は可能な範囲で調査しております。当社にて十分な対応を行っているものの、万一他社の特許を侵害してしまった際には、ロイヤリティの支払や損害賠償請求等により、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

⑤　プロジェクトの検収時期の変動あるいは赤字化によるリスク
当社は、プロジェクトにおいて想定される工数等を基に見積もりを作成し受注をしております。見積作成にあたっては、顧客の要求する仕様に対する認識の相違や想定工数の大幅な乖離が生じないよう慎重に工数の算定をしております。しかしながら、プロジェクトの業務量は、顧客企業から受領するデータの内容・品質等に左右されるため、事前に正確な工数を見込むことは困難であります。そのため見積もり作成時に想定されなかった不測の事態等により、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

⑥　ソーシャルメディア活用に関するリスク
当社は業務上、ソーシャルメディアから日々大量に生成されるデータを取得しております。しかしながら、ソーシャルメディア運営者の方針転換等により情報提供等の方針が変更となった場合、サービス品質の低下や情報の取得に対する追加コストの発生等により、当社サービスに影響を及ぼす可能性があります。また、ソーシャルメディアデータの取得・利用に関しては、著作権法、個人情報保護法その他の関連法令、並びに国内外の規制・ガイドラインの整備・変更が継続的に行われております。今後、新たな法令の制定や既存の法令・規制の改正等により、当社サービスを提供する上での情報収集やサービスの提供方法自体に何らかの制約を受けることとなった場合、当社サービスに影響を及ぼす可能性があります。

(2) 当社の事業体制に関するリスク

①　人財の確保について
当社は、今後のさらなる事業拡大及び多様化に対応するため、専門的な情報技術や業務知識を有する優秀な人財を確保していくことが必要であると考えております。しかしながら、優秀な人財の確保が計画どおりに進まない場合や社外に流出した場合には、競争力の低下や事業拡大の制約要因が生じる可能性があり、結果として、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

②　特定の取引先の依存について
当社は株式会社ファーストリテイリング、株式会社リクルートへの売上高が2026年３月期売上高に対してそれぞれ、18.1%、15.5%となっております。同社との関係性は良好でありますが、同社の事情や経営施策によっては取引が大きく減少することにより、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

③　内部管理体制について
当社は、企業価値を最大化すべく、コーポレート・ガバナンスの充実を経営の重要課題の一つと位置づけ、監査役監査及び内部監査室による内部監査の実施、規程・マニュアルを制定し、当該規程等に則り、想定されるリスクに関する情報を適時かつ組織横断的に集約し、適切なリスク管理を推進しております。 このような対応にも関わらず、法令等に抵触する事態や不正行為等が発生した場合は、当社の事業に影響を及ぼす可能性があります。

④　業務委託先の確保について
当社は、自社の人財の確保及び育成に注力している一方、プロジェクトを成功させるためには、プロジェクトの各局面に応じて適切な業務委託先を確保することも必要であると考えております。そのため、業務委託先との関係を強化し、柔軟に事業規模を拡大する仕組みの構築に取り組んでおります。しかしながら、プロジェクトに対する業務委託先の関与割合が高まった場合には、顧客が要求する品質水準に達するまでに、契約時点では予見不能な追加コストが発生する可能性や、当社の品質水準を満たす業務委託先を選定できない場合や業務委託先の経営不振等によりプロジェクトが遅延する可能性があり、その場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

⑤　仕入先について
当社が仕入販売しているソフトウエア商品については、当該仕入先の経営方針および事業計画等が変更された場合、顧客に対する商品およびサービスの提供に支障が生じる可能性があります。主要製品の仕入先である NetBase Solutions, Inc.、株式会社LangGeniusの経営方針の変化がある場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。

 (3）自然災害に関するリスク

①　自然災害などによるリスク
大地震・火災・洪水等の自然災害の発生により、当社の事業活動が中断し、サービスに遅延が生じるおそれがあります。これにより、売上が減少し、事業の回復に多大な費用が生じた場合、当社業績に大きく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
現在の当社の役員の状況は、以下のとおりです。
男性6名　女性1名(役員のうち女性の比率14％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

代表取締役社長

東垣　直樹

1981年１月21日

2003年４月

㈱テクノスジャパン入社

2017年４月

同社ソリューションセンター副センター長

2017年９月

当社執行役員エンジニアリンググループ長

2018年７月

当社執行役員技術・営業統括エンジニアリンググループ長

2019年１月

当社執行役員技術統括

2019年２月

当社執行役員常務技術統括

2019年６月

当社取締役執行役員常務技術統括

2019年７月

当社取締役執行役員常務技術統括統括長

2020年５月

当社取締役執行役員常務

2020年６月

当社代表取締役社長(現任)

(注)３

32,860

取締役

執行役員常務

池野　成一

1968年10月25日

1997年２月

㈱アリスエフ入社

2000年９月

ユニコテクノス㈱（現 日本ラッド㈱）入社

2008年12月

㈱ブレインチャイルド入社

2014年２月

当社執行役員マーケティング＆セールスグループ長

2018年６月

当社執行役員ソリューショングループ長

2019年１月

当社執行役員技術統括

2019年６月

当社取締役執行役員常務技術統括

2019年７月

当社取締役執行役員常務技術統括副統括長

2020年５月

当社取締役執行役員常務

2022年６月

当社取締役執行役員常務プロダクト本部長

2025年４月

当社取締役執行役員常務プロダクト本部長 兼 AIエージェント本部副本部長

2026年４月

当社取締役執行役員常務Data&AI-Driven本部副本部長 兼 Data&AI-Driven本部営業統括長(現任)

(注)３

7,137

取締役

執行役員常務

結束　晃平

1983年９月27日

2013年４月

㈱ブレインチャイルド入社

2014年４月

当社入社

2018年４月

当社データサイエンスグループ統括第５データサイエンスグループ長

2019年２月

当社執行役員技術統括第３データサイエンスグループ長

2019年７月

当社執行役員技術統括

2020年５月

当社執行役員常務技術統括長 兼 技術統括ビジネスコンサルティング

2022年６月

当社執行役員常務コンサルティング本部長 兼 コンサルティング本部技術統括長 兼 コンサルティング本部技術統括データサイエンスグループ長

2023年２月

当社執行役員常務コンサルティング本部長 兼 コンサルティング本部データサイエンスグループ長

2023年６月

当社取締役執行役員常務コンサルティング本部長 兼 コンサルティング本部データサイエンスグループ長

2025年４月

当社取締役執行役員常務コンサルティング本部長 兼 AIエージェント本部長

2026年４月

当社取締役執行役員常務Data&AI-Driven本部長 兼 Data&AI-Driven本部D3E統括長(現任)

(注)３

7,265

取締役

宮本　竜哉

1964年６月７日

1991年４月

日本ジョンソン・アンド・ヒギンズ㈱(現　マーシュジャパン㈱)入社

2001年４月

筑波大学ビジネス科学研究科非常勤講師就任

2001年10月

KPMGビジネスアシュアランス(現　有限責任あずさ監査法人)入社

2004年８月

日本オラクル㈱入社

2007年７月

㈱イエルバ・ブエナ代表取締役

2015年９月

立教大学経営学部兼任講師就任(現任)

2016年12月

当社監査役

2019年１月

㈱イエルバ・ブエナ代表取締役(現任)

2022年６月

当社取締役(現任)

2024年２月

Jissen Lab. Initiative㈱取締役

(注)３

2,000

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

監査役
(常勤)

桜井　えり子

1964年３月29日

1986年４月

太田昭和監査法人（現　EY新日本有限責任監査法人）入所

1990年７月

和光堂㈱入社

1993年７月

尾台会計事務所入所

1999年12月

㈱テクノスジャパン入社

2013年４月

同社内部監査室

2016年７月

当社入社　管理グループ

2017年１月

当社内部監査室長

2022年６月

当社監査役(現任)

(注)４

4,600

監査役

徳賀　芳弘

1955年12月６日

1987年４月

九州大学経済学部助教授

1990年４月

ワシントン大学経営学大学院客員研究員

2000年４月

九州大学大学院経済学研究院教授

2002年10月

京都大学大学院経済学研究科教授

2006年４月

京都大学大学院経営管理研究部教授

2012年４月

京都大学大学院経営管理研究部長・教育部長（経営管理大学院長）

2015年10月

京都大学副学長

2016年４月

金融庁公認会計士・監査審査会非常勤委員(現任)

2018年９月

日本会計研究学会会長

2019年２月

金融庁企業会計審議会会長(現任)

2021年４月

京都大学名誉教授(現任)・経営管理大学院客員教授・産官学連携本部特任教授

2021年４月

京都先端科学大学理事・経済経営学部長・教授

2021年６月

当社監査役(現任)

2022年４月

京都大学産官学連携本部(現：成長戦略本部)顧問(現任)

2022年11月

京都先端科学大学副学長(現任)

(注)４

―

監査役

城谷　佳佑

1984年５月４日

2007年４月

東洋ビジネスエンジニアリング㈱（現 ビジネスエンジニアリング㈱）入社

2019年２月

EY新日本有限責任監査法人入社

2021年９月

税理士法人お茶の水税経入社 社員税理士

2022年６月

当社監査役(現任)

2023年４月

城谷公認会計士税理士事務所代表(現任)

(注)４

―

計

53,862

(注) １．取締役宮本竜哉は、社外取締役であります。
２．監査役徳賀芳弘及び城谷佳佑は、社外監査役であります。
３．取締役の任期は、2025年６月27日開催の定時株主総会終結の時から１年以内に終了する事業年度に関する定時株主総会終結の時までであります。
４．監査役桜井えり子、徳賀芳弘及び城谷佳佑の任期は、2022年６月20日開催の定時株主総会終結の時から４年以内に終了する事業年度に関する定時株主総会終結の時までであります。
５．当社では、業務執行の強化を図るため、執行役員制度を導入しております。なお、2026年６月29日開催予定の定時株主総会の直後に開催が予定されている取締役会の決議事項として「執行役員選任の件」が付議される予定であり、これが承認可決されますと、執行役員は執行役員常務 池野成一、執行役員常務 結束晃平の２名で構成される予定です。

②　社外取締役及び社外監査役
当社は社外取締役１名、社外監査役２名を選任しております。
社外取締役の宮本竜哉は、他の法人において代表者として経営に携わる他、大学において講師を務める等、豊富な知見と経験を有しております。なお、同氏は当社の普通株式を2,000株所有しております。当社と同氏の間にはそれ以外に人的関係、資本的関係又は重要な取引関係その他の利害関係はありません。
社外監査役の徳賀芳弘は、大学の副学長を務めるなど、豊富な専門的知識と経験を有しており、城谷佳佑は、システム会社及び公認会計士として監査法人での勤務の経歴のほか、税理士登録を行っております。当社と社外監査役の間には、人的関係、資本的関係又は重要な取引関係その他の利害関係はありません。
なお、当社は、社外役員の選任にあたり独立性に関する基準又は方針はありませんが、東京証券取引所の定める独立性基準を参考にし、業務執行者の影響を受けず、高い見識に基づいた客観的な意見が期待でき、監督・監査機能の強化に適する人財を招聘することを基本としております。

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
内部監査室と常勤監査役は定期的に意見交換の場を持ち、内部監査室から監査実施予定の部門及び監査結果の報告を行うとともに、常勤監査役より助言、指導を受けております。意見交換の内容は、監査役会において他の社外監査役と共有されており、必要に応じ、社外取締役にも報告することとしております。また、会計監査人とは、四半期に一回程度会合を持ち、各監査の状況を相互に共有して連携を図り、効率的かつ有効な監査の実施に努めております。

２ 【沿革】
当社設立以降の経緯は、次のとおりであります。

年月

概要

2013年10月

ビッグデータ事業を開始するため、当社設立。

2013年12月

早稲田大学とのビッグデータ活用研究に関する産学連携開始。

2014年９月

NetBase Solutions, Inc.とマスターリセラー契約提携、グローバル規模のソーシャルデータ分析サービスを開始するため、同社のAI製品「NetBase」(注)１取扱い開始。

2015年１月

統計アルゴリズム(注)２を活用したAI(注)３製品「scorobo」販売開始。

2015年９月

日本マイクロソフト㈱とMicrosoft Azure を利用したIoT分野で協業。

2016年４月

エンジニアリング事業強化の目的からテクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱に社名変更。

2017年９月

㈱エヌ・ティ・ティ・データとあいおいニッセイ同和損害保険㈱が資本参加し、両社と業務提携。

2017年11月

東京電力パワーグリッド㈱とディープラーニング技術を活用した架空送電線診断システムの共同開発開始。

2018年11月

Cognigy GmbH社と業務連携、同社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」(注)４のグローバル販売契約締結。

2018年12月

東京証券取引所マザーズ市場（現グロース）に株式上場。

2019年２月

DataRobot,Inc.とパートナー契約締結。機械学習プラットフォーム製品DataRobot (注)５を通じたAIコンサルティング及び人材育成支援サービスで連携。

2020年６月

Google LLCが提供するGoogle Cloud上で「Cognigy」を活用したサービス提供。

2020年11月

東北電力ネットワーク㈱向け、架空送電線画像解析AIの導入。

2021年５月

熊本市、「Cognigy」を活用したAIチャットボットを導入。～多言語観光案内の自動化～

2021年９月

「Cognigy」を活用したコロナワクチン接種予約ボットを導入。～事前問診取得の自動化～

2021年12月

「ＴＤＳＥ㈱」へ商号変更。（旧商号「テクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱」）

2021年12月

生成AIとオントロジー技術を活用したQA自動生成サービス『TDSE QAジェネレーター』(注)６の提供開始。

2022年２月

㈱はせがわのDX推進支援　対話型AIによる問い合わせ・来店予約の自動化を実現。

2022年４月

東京証券取引所の市場区分の見直しによりマザーズ市場からグロース市場へ移行。

2022年11月

画像解析プラットフォーム「TDSE Eye」(注)７を提供開始。

2023年４月

2023～2025年度の3ヶ年に亘る中期経営計画「MISSION2025」を開始。

2023年４月

OpenAI社のGPTを活用した「Cognigy」最新バージョンをリリース。

2023年７月

SNS 上の競合分析を可能とする「Rival IQ」（現Quid Compete）の提供開始。

2023年８月

「NetBase」に ChatGPT 機能を用いた『AI Search』搭載。

2023年10月

「NetBase」のサービス名変更 『Quid Monitor』へ、関連製品もすべてQUIDブランドへ変更。

2023年11月

独自生成 AI 製品 『TDSE QA ジェネレーター』クラウド版を提供。

2023年11月

複数の大規模言語モデル（LLM）を活用する 『LLM 活用支援サービス』の提供開始。

2024年３月

Databricks Inc.のサービスパートナー認定取得と統合データ分析基盤「Databricks」(注)８のサービス提供開始

2024年４月

リサーチ型テキストマイニングツール 『TDSE KAIZODE』(注)９を提供開始。

2024年５月

QUID製品、生成AI機能「AI Summary」及びTikTokアカウント分析機能アップグレード。

2024年９月

生成AIプラットフォーム「Dify」(注)10の開発元、LangGenius,Inc.と国内初パートナー契約を締結。

2024年10月

㈱三菱総合研究所とAI・ビッグデータ活用領域で業務提携。

2025年４月

AIエージェント本部設立。

2025年６月

㈱ジーデップ・アドバンスとセキュアな生成 AI 活用を可能とするサービス開始。

2026年４月

新中期経営計画「SHIFT2028」を始動、生成AIエージェント領域への事業展開を強化するため、営業組織と技術組織を再編

(注) １．「Quid Monitor（旧NetBase）」
 米国発、Twitter・Instagramなどの約３億ドメインから投稿をリアルタイムで収集・分析できる自然言語解析技術(NLP)を有するAI製品です。競合サービス分析やキャンペーン反応から消費者の興味・関心度が分析でき、炎上防止やリスク分析など様々な用途に活かすことができます。50以上の言語に対応しています。
２．統計アルゴリズム
 膨大な観測データの背後に潜むルール・規則を統計的に記述し、データから自動的に獲得する機械学習手法をいいます。
３．AI(Artificial Intelligence、人工知能)
 人工的にコンピュータ上等で人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をいいます。
４．「Cognigy」
 ドイツ発、テキスト・音声で入力される様々なコミュニケーションツールから、生成AI及び自然言語理解（NLU）を介して、問合せの内容を理解し、業務の自動化や効率化を実現できる対話型AIを設計・構築・運用・管理ができる対話型AIプラットフォームです。ローコードにて、構築が可能で、有人オペレーターの切替及びインターフェイスも標準装備されています。CRMと連携した24時間顧客問合せの自動応答、予約受付や、注文受付の自動化に至っては決済機能と連携することで一貫した顧客サービスの自動化が実現できるなど、対話接点がある業務に関し、幅広くサービスを提供することができます。2025年8月、米国NiCE社による買収に伴い、コールセンター領域を中心として国内へのサービス展開を強化しております。
５．「DataRobot」
 米国発、高精度の予測と自動化を実現する機械学習自動化プラットフォーム製品です。ユーザーインターフェイスが優れており、操作ステップも他の分析ソフトウエア製品と比べ、少なく済みます。プラットフォーム上にある多くのアルゴリズム群から自動で分析精度の高いものを抽出することができ、データサイエンティストやユーザーの業務効率化を進めることが可能です。
６．「TDSE QAジェネレーター」
 コールセンター応対ログ、社内規約やマニュアルなどの文章よりTDSE独自の生成AI、およびオントロジー技術を活用し、AIが質問(Q)と回答(A)の組合せを膨大に自動生成し、既存の自然言語処理（NLP）の精度を大幅に上げることができる当社独自サービスです。
７．「TDSE Eye」
 非専門家でも最先端の画像解析技術を利用できる当社独自プラットフォームです。第一弾として正常画像のみかつ少量のデータでも利用可能な画像異常検知サービスをリリースしております。
８．「Databricks」
 米国発、エンタープライズレベルの大規模なデータを高速で分析や処理、AIソリューションを構築、デプロイ、共有及び保守するための統合されたオープンな分析プラットフォームです。
９．「TDSE KAIZODE」
 当社独自AIにより膨大なデータからインサイトを見極める機能を備えた製品です。SNS・レビュー・アンケート等のテキストデータから顧客のインサイトを発見し、商品開発やサービス改善に繋がるリサーチ型テキストマイニングツールです。
10．「Dify」
 米国発、ノーコードで直感的に生成AIサービスを構築可能な日本語対応のプラットフォームです。多様なLLMに接続が可能であり、RAGエンジンが標準搭載され、企業内に蓄積された大量の業務文書・規定などの社内情報、外部の最新情報を参照し、自動回答する機能を保有します。さらに外部ツールやAPIと連携させることで、企業独自のAIサービスが構築できます。