ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

３ 【事業の内容】 当社グループ（当社、子会社15社、関連会社及び共同支配企業７社を中心に構成）は、「未来のソフトウエアを形にする」をコーポレートミッションに掲げ、社内で開発したアルゴリズムモジュールを用いて、様々な社会課題を解決し社会へ付加価値を提供すべく、さまざまな事業に取り組んでおります。 技術分野としては、主に自然言語処理、音声認識、画像認識、機械学習/深層学習を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しております。アルゴリズムモジュールは、様々なソフトウエア及びハードウエア上に組み込まれ、動作いたします。当社グループは、それらの研究開発、ソリューション提供及びソフトウエアプロダクトの拡販を通じて、顧客企業の業務の自動化・半自動化を通じた業務効率化、又はサービス・製品の付加価値の向上、サービス自体のモデル革新の実現支援等を行っております。 当社グループは、AI Research & Solution事業、AI SaaS事業から構成されており、セグメント情報はこれらの区分により開示されております。 （１）AI Research & Solution事業 アルゴリズム・知能化技術の事業化を行っており、パートナー企業のニーズに合わせて共同研究開発からソリューションの提供までを一気通貫で実施しております。また、連結子会社においては、実オペレーションを通じた製品・サービス開発の一環で、IoT機器からリアル空間のデータをクラウド上に収集し顧客への価値提供を実現するサービスの開発を、駐車場機器の製造販売事業を通じて行っております。さらに、人事領域やフリーランス領域の事業を展開する連結子会社において、AI技術を活用した各ソリューションの高度化や機能拡張を実践しております。 （２）AI SaaS事業 AI Research & Solution事業におけるアルゴリズムの開発成果をもとに、汎用的なニーズに対応するAI SaaSプロダクトを販売しております。当事業は自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」や「PKSHA VoiceAgent」、FAQシステム「PKSHA FAQ」、RPAソフトなどのプロダクト群を展開しております。企業における「顧客接点」及び「社内業務」領域向けにAI SaaSプロダクトを提供することで、労働力不足を背景とした業務の自動化/高度化ニーズの高まりの中、人の業務を効率化し能力を拡張していく形で、ビジネス支援や課題解決のサポートをしております。 [アルゴリズムモジュールの内容と販売形態] （１） 当社グループが提供するアルゴリズムモジュールについて 当社グループは技術分野としては、機械学習技術・自然言語処理技術・深層学習技術を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しております。当社の主なアルゴリズムモジュールは、以下のとおりであります。 アルゴリズムモジュール名 　 機能 　 利用用途（例） テキスト理解モジュール＜Dialogue_1＞ 　 テキストデータの意味理解例：テキスト内容を理解、テキストを      分類・類型化 　 社内文書からの特定文書の抽出コールセンターログの分析・見える化 対話モジュール＜Dialogue_2＞ 　 自然言語処理技術での対話・応答の制御例：最適な対話シナリオを選択、音声    認識への拡張も可能 　 チャット上の自動対話ロボットとの自動対話 画像/映像解析モジュール＜Recognizer＞ 　 画像・映像データ内の物体認識例：カメラ等のイメージングデバイス    の知能化技術 　 店頭カメラの自動認識機能 推薦モジュール＜Recommender＞ 　 レコメンデーションによる情報出しわけ例：ユーザーの好みに合わせてコンテ    ンツを推薦 　 ECサイト上の商品推薦ウエブサイト上の情報推薦 予測モジュール＜Predictor＞ 　 時系列情報に対して未来予測を行う例：過去の行動履歴からの行動予測 　 ECサイトのユーザーの購買予測金融機関での与信スコアの構築 異常検知モジュール＜Detector＞ 　 異常値の検知例：機器の故障検知、不適切コンテン    ツの検知 　 工場の検品処理の自動化・半自動化 強化学習モジュール＜Reinforcer＞ 　 行動履歴から学習を行う例：行動履歴を解析し行動を選択する 　 顧客シナリオの自動・半自動選択行動選択の自動・半自動化 アルゴリズムモジュールの販売形態は、AI Research & Solution事業では、主に顧客企業が保有するソフトウエアもしくはハードウエアに組み込む形態、AI SaaS事業では、自社のソフトウエアに組み込みアルゴリズムソフトウエアとして販売する形態となっております。なお、収益構造は、いずれの場合でも同様に初期設定時に受領するイニシャルフィーと、設定後月額で受領するライセンスフィーの２つから構成されておりますが、AI Research & Solution事業では、当社グループのアルゴリズムモジュールを組み合わせたカスタマイズ開発を経て、アルゴリズムモジュールの利用が開始され、業務の一部に組み込まれることとなります。 (２) 当社グループが提供するアルゴリズムソフトウエアについて 当社グループはアルゴリズムモジュールを活用した複数のアルゴリズムソフトウエアを開発しており、各業界に付加価値を創造するために、AI SaaS事業では、アルゴリズムソフトウエアの販売という形態でサービス提供を行っております。なお、当社グループの代表的なソフトウエアは次のとおりであります。 ① 「顧客接点」領域 ユーザーから入力されたテキスト及び音声を認識し、当社グループが保有する業界固有表現辞書（日本語）と、システム構成を業界別に汎用的にすることで、これまで人手で行われていた接客・コールセンター・FAQ対応の自動化・半自動化を実現しております。製品としては自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」や「PKSHA VoiceAgent」、FAQシステム「PKSHA FAQ」などがあります。 ② 「社内業務」領域 業務関連の質問として入力されたテキスト及び音声を当社システムにて認識し、自動で回答することで、社内業務の効率化/高度化を実現します。さらには業務部門に特化した自動化ソフトウエアを提供することで、ビジネスプロセスの自動化や生産性向上を実現します。製品としては自動応答エンジン「PKSHA ChatAgent」やRPAソフト、AI議事録「Yomel」などがあります。 （３） アルゴリズムモジュールの技術的な特徴 当社グループがアルゴリズム開発に用いる機械学習技術について、特徴を以下のとおりご説明いたします。 機械学習技術とは、データを蓄積・活用しアルゴリズムの性能を向上させる技法のことであり、デジタルデータが急増している情報化社会において重要性が急速に高まっております。これまで、ソフトウエアはソフトウエア技術者が一行一行プログラミングを行うことにより作られるのが一般的でしたが、機械学習技術を用いると、データを活用して人が記述することが困難な複雑なソフトウエアプログラムをコンピューターにより自動的に記述することができます。 特に、画像認識、言語解析、音声認識などの人工知能技術分野のソフトウエアは、ソフトウエア技術者がプログラミングを行うことで地道に精度向上を図ってきた長い歴史がありますが、2012年に機械学習技術の研究分野で起こった技術革新以降、ソフトウエア技術者はアルゴリズムの大枠のみを記述すればよく、後は大規模なデータをソフトウエアに入力し学習させることで多くの変数の値が最適化されていくことを通じ、アルゴリズムの大部分をコンピューターにより自動的に記述することが可能になりました。また、このような手法で構築されるアルゴリズムは、旧来的な手法で構築されていたアルゴリズムよりも大幅に精度向上することがわかっており、近年様々な領域で研究と産業応用が進んでおります。 [一般的なアルゴリズムと機械学習アルゴリズムの違い] このように、機械学習技術とは、ソフトウエア技術者により一行一行全て記述される一般的なアルゴリズムとは異なり、データを集め、それを学習させることでパラメータ調整を行い、ソフトウエアを構築する技法になります。従って、よい機械学習アルゴリズムを開発するには、目的に沿ったデータを集めることが重要であり、また使えば使うほど（データが増加すればするほど）精度が向上していくという好循環構造を持ちます。当社グループはこの技術特性を正しく理解し、事業成長に効率的につながる事業展開の戦略・戦術を採用していくことを目指しております。 また、当社グループが開発しているアルゴリズムには自然言語処理技術や深層学習技術を用いたものもあります。自然言語処理技術とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術を指しますが、当社グループでは特に、機械学習技術を用いたアプローチを採用しており、自然言語を対象に機械学習技術を用いたアルゴリズムを事業対象としております。深層学習技術とは、機械学習技術の一分野であり多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法であり様々な分野でのアルゴリズムの精度が向上し、多様な分野で活用が進んでおります。この領域も当社グループは重要な技術領域と捉え技術開発・研究開発・製品化を進めております。 （４）事業の特徴 当社グループ事業の主な特徴としては、以下のとおりであります。 ① パートナーシップ戦略：業界のリーディングカンパニーとの事業提携 当社グループが提供するアルゴリズムソフトウエアは、データを繰り返し学習しながらより自ら精度を高めていくソフトウエアであります。業界最大規模の教師データを持つ業界のリーディングカンパニーとの連携により、当該業界におけるソフトウエアを開発しております。それらの研究開発の中から、汎用性のある技術やノウハウをモジュール化し、ソフトウエアを開発し提供することに当社グループの強みがあり、当社グループの特徴があります。 ② アルゴリズムソフトウエアならではの高い継続率 アルゴリズムソフトウエアはユーザーが使うとデータがアルゴリズムにフィードバックされ、アルゴリズムの精度が向上するという特徴を持ちます。その好循環のデータの流れがプロダクトの品質を高めるため、一般的なソフトウエアに比べ、高い継続利用率を維持することが可能となっております。 ③ SaaSモデルとしての高い収益率 当社グループは、前述のとおり、複数のアルゴリズムソフトウエアを開発し、当ソフトウエアを主に月額課金の形態にて提供しております。解約率が低いことから、新規ユーザーの増加に従い収益がストック型で逓増するモデルとなっており、高い収益率を維持しております。 ④ エンジニア・研究者の獲得・育成 機械学習技術/深層学習技術領域のアルゴリズム構築技術を有するアルゴリズムエンジニアや、莫大なトラフィックを捌くことができるソフトウエアエンジニアは、国内において多くないと考えております。当社グループの事業においては、エンジニア・研究者コミュニティへのアクセスをもとに、大多数を社員紹介によるリファラル採用を実現しております。また、エンジニアの働きやすい、また働きたい環境を整えることを通じて、エンジニアの獲得・育成を行っております。 ⑤ 組織構造等 当社グループは、各業界が持つ自動化や高品質化のニーズに対するソリューションを、アルゴリズムモジュールの機能を「組み合わせる」ことで効果的・効率的に実現することを目指しており、そのために必要なアルゴリズムモジュール群を保有していること、及びエンジニア中心の組織構造を構築していることが、当社事業の独自性であると認識しております。 ＜事業系統図＞ 用語解説 本項「３　事業の内容」において使用しております用語の定義について以下に記します。 用語 　 用語の定義 アルゴリズム 　 コンピューター上における問題を解くための手順・解き方 モジュール 　 汎用性の高い複数のプログラムを再利用可能な形でひとまとまりにしたもの アルゴリズムモジュール 　 アルゴリズムを再利用可能な形でプログラムとしてひとまとまりにしたもの アルゴリズムソフトウエア 　 アルゴリズムモジュールを用いて構築されたソフトウエア 機械学習技術 　 人工知能技術の主要な研究分野。データを反復的に学習させ、そこに潜むパターンを見つけ出すことで、コンピューター自身が予測・判断を行うための技術・手法 自然言語処理技術 　 人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術 ニューラルネットワーク 　 生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル 深層学習技術 　 ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）。ニューラルネットワークにより機械学習技術を実装するための手法の一種。従来の機械学習技術では、教師データの特徴をどう数値化するかを人間が定義する必要があったが、ディープラーニングではアルゴリズムによって教師データの特徴を数値化できるため、複雑な特徴を表現することが可能 教師データ 　 機械学習を行う上で学習の元となるデータ CRM 　 顧客関係管理（Customer Relationship Management(CRM)）。顧客満足度と顧客ロイヤルティの向上を通して、売上の拡大と収益性の向上を目指す経営戦略/手法 AI 　 Artificial Intelligenceの略称。学習・推論・認識・判断などの人間の知能的な振る舞いを行うコンピューターシステム IoT 　 Internet of Things の略称。コンピューターに限らず、家電製品や自動車等のハードウエア機器をインターネットに接続し、情報をやり取りすることで生まれるイノベーションの総称 エンジン 　 コンピューターを使用し、さまざまな情報処理を実行する機構

１ 【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 （１）経営方針 当社は、「未来のソフトウエアを形にする」をコーポレートミッションに掲げ、アルゴリズム領域の技術を用いた「各種ソフトウエア・ハードウエアを知能化する技術」の研究開発と社会実装を通じて、未来のソフトウエアとしてのアルゴリズムを自ら形にすることで様々な社会問題を解決すべく、また近未来のポストデジタル情報社会へ向けて価値を創造すべく事業展開してまいります。 （２）経営環境等 当社は、下記の４つのステップでデジタル技術が社会に普及していくと考えており、知的な処理を行う未来のソフトウエアが社会に普及していくと考えております。技術的には、2012年の機械学習技術の研究分野で起こった技術革新すなわち「深層学習技術」の登場を機に、インターネットに接続されたソフトウエアが、このような技法により構築されるアルゴリズムに置き換わりはじめており、ソフトウエアが以前よりも知的な処理を行うようになってきていると考えております。現在はアルゴリズムの時代の黎明期にあると考えており、今後、より知的な処理を行うソフトウエアが増加し社会に普及していくと考えております。特に近年のChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの飛躍的な性能向上により、アルゴリズムの時代の進展は力強さを増していると考えております。 （３）対処すべき課題等 当社グループの対処すべき特に重要な課題は、以下のとおりであります。 ① 開発体制の強化 安定的かつ着実な事業拡大を図る上では、既存クライアントの契約を継続することや案件数等が増加した場合においても、収益率を高水準に維持し、かつ顧客サービスのパフォーマンスを維持・向上することが重要であると考えております。 そのためには、さらなる優秀な人材の確保及び開発プロセスの改善、社内におけるノウハウの共有や教育訓練等が不可欠であるため、優秀な人材を積極的に採用するとともに、開発プロセスを継続的に見直し、社内におけるノウハウの共有や教育訓練等を実施し、より強固な開発体制の構築に努めてまいります。 ② 営業体制の強化 不可逆な労働力減少や在宅勤務による労働環境の変化によって、今後も当社グループ製品へのニーズは高まるものと考えております。 当社グループは、今後の事業拡大に合わせて充分な体制を維持強化すべく、営業人材の積極的な採用、並びにグループ間でのノウハウのシェアに取り組んでまいります。 ③ 社内環境の整備 品質・価格・納期・安心・安全すべての面で、高いレベルの価値と満足を提供することを使命としており、永続的な会社発展のためには従業員が働きやすい環境をつくることが不可欠であると考えております。 業務の効率化や従業員が安心して働くことのできる職場環境を整えることにより、従業員がより働きやすい環境をつくるように取り組んでまいります。 ④ 内部管理体制の強化 当社グループは事業内容の進化、グループ会社の増加により、事業・組織両面での成長を続けている段階にあって、グループ全体での業務運営の効率化やリスク管理のための内部管理体制の強化が重要な課題であると考えております。このため、当社及び子会社・関連会社との適切な連携を前提としたバックオフィス業務の整備を推進し、経営の公正性・透明性を確保するため、企業規模の拡大に適う、より強固な内部管理体制の構築に取り組んでまいります。 ⑤ 情報管理体制の強化 当社グループはシステム開発やシステム運用、又はサービス提供の遂行過程において、機密情報や個人情報を取り扱う可能性があり、その情報管理を強化していくことが重要であると考えております。現在、情報管理規程等に基づき管理を徹底しておりますが、今後も社内教育・研修の実施やシステムの整備などを継続して行ってまいります。 ⑥ システムの安定性の確保 当社グループは、インターネット上でクライアントにサービスを提供しており、システムの安定稼働の確保は必要不可欠となっております。そのため、安定性の高いサービスを提供する上では、顧客及びトラフィック等を考慮したサーバ増設等の設備投資やサーバ管理を行っていくことが重要であり、今後も引き続きシステムの安定性確保及び効率化に取り組んでまいります。

３ 【事業等のリスク】 本書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある 事項には、以下のようなものがあります。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、 投資者の投資判断上、重要であると考えられる事項につきまして、投資者に対する積極的な情報開示の観点から以下 のとおり記載しております。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社グループが判断したものであり、将来において発生の可能性がある全てのリスクを網羅することを保証するものではありません。 (1) 景気動向及び業界動向の変動による影響 企業を取り巻く環境や労働人口減少に伴う企業経営の効率化などの動きにより、当社グループの関連市場は今後急速に拡大すると予測されるものの、企業の景気による影響や別の各種新技術に対する投資による影響を受ける可能性があります。当社グループにおいては、経済情勢の変化に伴い事業環境が悪化した場合、当社グループの業績及び財政状態に影響を与える可能性があります。 (2) 人材の確保及び育成 当社グループは、事業の拡大に伴い、積極的に優秀な機械学習/深層学習領域等のアルゴリズムモジュールの設計と導入を行うアルゴリズムエンジニアと、インフラやアプリケーション制作等のソフトウエア開発を行うソフトウエアエンジニアの獲得・確保・育成を進めております。しかしながら、事業規模の拡大に応じた当社グループ内における人材育成、外部からの優秀な人材の採用等が計画どおりに進まず、必要な人材を確保することができない場合には、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (3) コンプライアンス体制 当社グループは、今後企業価値を高めていくためにはコンプライアンス体制が有効に機能することが重要であると考えております。そのためコンプライアンスに関する社内規程を策定するとともに適宜研修を実施し、周知徹底を図っております。しかしながら、これらの取組にも関わらずコンプライアンス上のリスクを完全に解消することは困難であり、今後の当社グループの事業運営に関して法令等に抵触する事態が発生した場合、当社グループの企業価値及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (4) 情報管理 当社グループは、その業務の性格上、顧客側で保有している機密情報(経営戦略上重要な情報等)に触れる場合があります。情報の取扱いについては、情報管理規程、個人情報保護管理規程等を整備し、適切な運用を義務づけております。このような対策にも関わらず当社グループの人的オペレーションのミス等、その他予期せぬ要因等により情報漏洩が発生した場合には、当社グループが損害賠償責任等を負う可能性や顧客からの信用を失うことにより取引関係が悪化する可能性があり、その場合は当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (5) システム障害等 当社グループがクラウドで提供しているソフトウエアの大半は、サービスの基盤をインターネット通信網に依存しております。したがって、自然災害や事故によりインターネット通信網が切断された場合には、サービスの提供が困難となります。また、予想外の急激なアクセス増加等による一時的な過負荷やその他予期せぬ事象によるサーバーダウン等により、当社グループのサービスが停止する可能性があります。これまで当社グループにおいて、そのような事象は発生しておりませんが、今後このようなシステム障害等が発生し、サービスの安定的な提供が行えないような事態が発生した場合には、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (6) 法的規制・制度動向による影響 現在、日本国内においてインターネットに関連する主要な法規制は電気通信事業法となっておりますが、インターネット上の情報流通やＥコマースのあり方についても様々な議論がなされている段階であります。当社グループが営むインターネット関連事業そのものを規制する法令はありませんが、今後、インターネットの利用者や関連するサービス及び事業者を規制対象とする法令等が制定されたり、既存の法令等の適用が明確になったり、あるいは何らかの自主的なルール化が行われた場合、当社グループの事業が制約され、事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (7) 技術革新への対応 当社グループが事業を展開するインターネット関連業界においては、技術革新のスピードや顧客ニーズの変化が速く、それに基づく新機能の導入等が行われております。当社グループのサービスは、当社グループの機械学習技術／深層学習技術・自然言語処理技術と当社グループの独自データを組み合わせることにより、今後も競争力のあるサービスを提供できるように取り組んでおります。なお、近年では大規模言語モデルが飛躍的な性能向上を見せておりますが、当社グループでは独自の関連技術を組み合わせてソリューション化して顧客に提供しております。当社は顧客からの紹介等のインバウンドでの取引受注が大半であり、また高い顧客継続率を維持しておりますが、予想以上の急速な技術革新や代替技術・汎用的な競合商品の出現等により、当社グループのサービスが十分な競争力や付加価値を確保できない場合等には、新規受注の減少や顧客継続率の低下により当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (8) 知的財産権におけるリスク 当社グループによる第三者の知的財産権侵害の可能性につきましては、調査可能な範囲で対応を行っておりますが、当社グループの事業領域に関する第三者の知的財産権の完全な把握は困難であり、当社グループが認識せずに他社の特許を侵害してしまう可能性は否定できません。この場合、ロイヤリティの支払や損害賠償請求等により、当社グループの事業展開、業績及び財政状態に影響を与える可能性があります。 (9) 特定の人物への依存 当社グループの代表取締役 上野山勝也は、経営戦略、事業戦略、開発戦略等当社グループの業務に関して専門的な知識・技術を有し、重要な役割を果たしております。当社グループでは取締役会等において役員及び社員への情報共有や権限委譲を進めるなど組織体制の強化を図りながら、経営体制の整備を進めており、経営に対するリスクを最小限にしております。しかしながら、同氏が当社グループを退職した場合、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (10) 新規事業 当社グループのアルゴリズムモジュール及びソフトウエアは、商品特性ゆえに幅広い産業に対して提供することが可能であります。今後も引き続き、金融、小売やコールセンター市場のみならず、他の産業向けにも積極的に参入し、新サービス及び新規事業に取り組んでまいります。これによりシステムへの投資や人件費等、追加的な支出が発生し、利益率が低下する可能性があります。また、新規事業の拡大・成長が当初の予測どおりに進まない場合、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (11) 新株予約権の行使による株式価値の希薄化 当社グループでは、当社グループの役員及び従業員等に対するインセンティブを目的とし、新株予約権を付与しております。これらの新株予約権が行使された場合には、当社グループの株式が発行され、既存の株主が有する株式の価値及び議決権割合が希薄化する可能性があります。 (12) 配当政策 当社グループは、設立以来配当を実施した実績はありませんが、株主に対する利益還元を重要な経営課題として認識しております。しかしながら、当社グループは現在、成長過程にあると考えており、内部留保の充実を図り、将来の事業展開及び経営体質の強化のための投資等に充当し、なお一層の事業拡大を目指すことが、株主に対する最大の利益還元につながると考えております。将来的には、各期の経営成績及び財政状態を勘案しながら株主に対して利益還元を実施していく方針ではありますが、現時点において配当実施の可能性及びその実施時期等については未定であります。 (13) Ｍ＆Ａ、出資等について 2019年７月に子会社化した株式会社アイテック、2021年５月に子会社化した株式会社PKSHA Associates、2021年６月に子会社化した株式会社PKSHA Communication（2025年７月に当社が吸収合併）、2024年５月に子会社化した株式会社トライアンフ、2025年8月に子会社化した株式会社サーキュレーション等の子会社は、いずれも今後、当社グループの業績に大きく貢献するものと見込んでおります。しかしながら、事業環境の変化等により当初の想定を下回る場合、のれんの減損処理等が発生し、当社グループの業績及び財政状態に影響を及ぼす可能性があります。

４ 【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 (1) 経営成績等の状況の概要 当連結会計年度における当社グループ（当社及び子会社）の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー（以下「経営成績等」という。）の状況の概要は次のとおりであります。 なお、2024年５月31日に行われた株式会社トライアンフとの企業結合について、前連結会計年度において暫定的な会計処理を行っておりましたが、当連結会計年度に確定したため、前連結会計年度との比較分析にあたっては、暫定的な会計処理の確定による見直し後の金額を用いております。 ① 経営成績の状況 当社グループは、「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術を用いたアルゴリズムの研究開発、ソリューション提供、プロダクトの拡販による社会実装を進めております。 AI Research & Solution事業では、アルゴリズム・知能化技術の事業化を行っており、パートナー企業のニーズに合わせて共同研究開発からソリューションの提供までを一気通貫で実施しております。また、実オペレーションを通じた製品/サービス開発の一環で、IoT機器からリアル空間のデータをクラウド上に収集し顧客への価値提供を実現するサービスの開発を、モビリティ事業（駐車場機器の製造販売事業）を通じて行っております。 AI SaaS事業では、AI Research & Solution事業におけるアルゴリズムの開発成果をもとに、汎用的なニーズに対応するプロダクトを販売しております。企業における「顧客接点」及び「社内業務」領域向けにソフトウエアプロダクトを提供することで、人の業務を効率化し能力を拡張していく形で、ビジネス支援や企業の課題解決を実現しております。 当連結会計年度は、深刻化する人材不足とAIの技術進化による顧客ニーズの高まりを背景に、顧客基盤の拡大、及びAI Research & Solution事業とAI SaaS事業の両輪での事業拡張を目指す成長戦略のもと、当社内の事業間連携の強化及び顧客への未来提案を推進してきた結果、AI Research & Solution事業におけるソリューション案件数、並びにAI SaaS事業におけるプロダクトの導入社数及び年間経常収益の積み上げを着実に実現しております。また、今後の成長に向けて優秀な人材の採用を進めるとともに、ソフトウエアプロダクトの強化や研究開発などの先行投資に注力してまいりました。さらに、当連結会計年度において、プロ人材の経験・知見を活用した経営課題解決支援サービス「プロシェアリングコンサルティング」等を提供する株式会社サーキュレーション（以下「サーキュレーション」という。）を子会社化いたしました。サーキュレーションの有するフリーランス領域の専門性や当社のAI技術をはじめとする双方の事業基盤を組み合わせることを通じて、人材とソフトウエアによる価値提供等を実現し、当社グループの事業規模を一層拡大させてまいります。 この結果、当連結会計年度の売上収益は21,771,392千円(前年度比28.9％増)となりました。これは主に、AI Research & Solution事業におけるソリューション案件の獲得とAI SaaS事業におけるプロダクトの販売が拡大したことによるものであります。また、モビリティ事業につきましても前年度比で堅調に推移しております。 事業利益は3,922,175千円(前年度比25.6％増)となりました。これは主に売上収益が増加したことによるものであります。 税引前当期利益は4,675,432千円(前年度比41.0％増)、親会社の所有者に帰属する当期利益は2,683,075千円(前年度比28.8％増)となりました。これは事業利益の増加に加えて、主に株式会社Sapeetに対する保有株式の一部売出しに伴う関係会社株式売却益及び残存持分の公正価値での再評価による評価益を計上したことによるものであります。 セグメント別の経営成績は次のとおりであります。 (AI Research & Solution事業) AI Research & Solution事業につきましては、生成AIの出現に伴って当社の強みである自然言語処理技術の適応範囲が拡張しており、パートナー企業からのニーズに対応したアルゴリズムソフトウエアの研究開発やソリューション案件が継続して増えていることから、売上は堅調に推移いたしました。また、モビリティ事業において、顧客である駐車場運営会社の新規駐車場開設への投資意欲が改善しており、前年度比で駐車場機器の販売が増加いたしました。加えて、前連結会計年度に子会社化した株式会社トライアンフも連結業績へ寄与しております。 この結果、売上収益は12,892,487千円(前年度比28.8％増)、セグメント利益は2,451,312千円(前年度比27.0％増)となりました。 (AI SaaS事業) AI SaaS事業につきましては、AI SaaSの導入による業務の高度化・自動化を進めるニーズが拡大している環境の中で、自動応答エンジンを中心にAI SaaSの新規受注とライセンスの積み上げを進めてまいりました。AI SaaS事業下にある連結子会社間及び事業間での連携を推進し、新規顧客の獲得及び既存顧客への相互送客等を通じて売上並びに利益の成長に繋げております。 この結果、売上収益は9,049,602千円(前年度比28.7％増)、セグメント利益は3,125,376千円(前年度比25.3％増)となりました。 ② 財政状態の状況 資産の状況 当連結会計年度末における資産合計は54,368,529千円となり、前連結会計年度末に比べ12,583,261千円増加いたしました。主な増加要因は、のれんが6,239,836千円、現金及び現金同等物が4,092,112千円、営業債権及びその他の債権が1,671,147千円増加したことによるものであります。 負債の状況 当連結会計年度末における負債合計は19,668,759千円となり、前連結会計年度末に比べ10,199,236千円増加いたしました。主な増加要因は、借入金（流動）が6,588,922千円、営業債務及びその他の債務が1,388,409千円、その他の金融負債（非流動）が788,499千円増加したことによるものであります。 資本の状況 当連結会計年度末における資本合計は34,699,769千円となり、前連結会計年度末に比べ2,384,024千円増加いたしました。主な増加要因は、その他の資本の構成要素が421,043千円減少したものの、利益剰余金が2,728,228千円増加したことによるものであります。 ③ キャッシュ・フローの状況 当連結会計年度末における現金及び現金同等物（以下「資金」という。）は19,358,045千円となり、前連結会計年度末に比べ4,092,112千円増加いたしました。 当連結会計年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は次のとおりであります。 （営業活動によるキャッシュ・フロー） 当連結会計年度における営業活動による資金の増加は5,176,949千円(前年同期は3,013,338千円の増加)となりました。主な増加要因は税引前当期利益4,675,432千円、減価償却費及び償却費1,986,992千円、主な減少要因はその他の収益1,453,756千円であります。 （投資活動によるキャッシュ・フロー） 当連結会計年度における投資活動による資金の減少は6,198,358千円(前年同期は3,077,715千円の減少)となりました。主な減少要因は子会社の取得による支出4,494,325千円、持分法で会計処理されている投資の取得による支出770,966千円、無形資産の取得による支出701,780千円、有形固定資産の取得による支出226,640千円であります。 （財務活動によるキャッシュ・フロー） 当連結会計年度における財務活動による資金の増加は4,893,293千円(前年同期は37,857千円の増加)となりました。主な増加要因は借入れによる収入7,234,000千円、主な減少要因は借入金の返済による支出1,501,998千円、リース負債の返済による支出838,708千円であります。 （資本の財源及び資金の流動性について） 当社グループの資金需要のうち主なものは、当社グループの成長を維持するために将来必要な運転資金、設備投資及び株式取得資金であります。これらの資金需要に対して当社グループでは、主として手元の資金及び金融機関からの借入金によって資金を確保しております。 ④ 生産、受注及び販売の状況 a. 生産実績 生産実績においては、当社グループの業務形態上、重要性が乏しいため記載を省略しております。 b. 受注実績 提供するサービスの性格上、受注実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。 c. 販売実績 当連結会計年度の販売実績をセグメントごとに示すと、次のとおりであります。 セグメントの名称 　 金額(千円) 　 前年同期比(％) AI Research & Solution事業 　  12,889,589 　 29.8 AI SaaS事業 　  8,881,802 　 27.5 合計 　  21,771,392 　 28.9 （注）セグメント間取引については、相殺消去しております。 (2) 経営者の視点による経営成績等の状況に関する分析・検討内容 経営者の視点による当社グループの経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容は次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判断したものであります。 ① 重要な会計上の見積り及び当該見積りに用いた仮定 当社グループの連結財務諸表は、IFRSに基づいて作成されております。この連結財務諸表を作成するにあたり重要となる会計方針については「第５　経理の状況」に記載のとおりであります。 また、連結財務諸表の作成にあたっては、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額及び開示に影響を与える見積りを必要としております。経営者は、これらの見積りについて、過去の実績等を勘案し合理的に判断しておりますが、実際の結果は、見積りによる不確実性のため、これらの見積りと異なる場合があります。 連結財務諸表の作成にあたって用いた会計上の見積り及び仮定のうち、重要なものは「第５　経理の状況　１　連結財務諸表等　（１）連結財務諸表　連結財務諸表注記　２．作成の基礎　(5) 重要な会計上の見積り及び判断」に記載しております。 ② 当連結会計年度の経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容 a. 売上収益 当連結会計年度の売上収益は、21,771,392千円となりました。これは主に、新規案件の獲得及びアルゴリズムライセンスの積み上げ、各種プロダクトの拡販が進んだこと、及びトライアンフが連結業績に寄与したことによるものであります。 b. 売上原価、売上総利益 当連結会計年度の売上原価は、10,927,683千円となりました。これは主に、事業規模拡大に伴う人員増加により人件費・外注費等が増加したことによるものであります。 以上の結果、当連結会計年度の売上総利益は、10,843,708千円となりました。 c. 販売費及び一般管理費、事業利益 当連結会計年度の販売費及び一般管理費は、6,921,533千円となりました。これは主に、事業規模拡大に伴う人員増加により人件費・採用教育費等が増加したことによるものであります。 以上の結果、当連結会計年度の事業利益は、3,922,175千円となりました。 d. その他の損益、営業利益 当連結会計年度のその他の収益は、1,453,756千円となりました。これは主に、関係会社株式売却益及び残存投資持分の評価益によるものであります。一方で、その他の費用は、87,189千円となりました。これは主に、減損損失によるものであります。 以上の結果、当連結会計年度の営業利益は、5,288,742千円となりました。 e. 金融損益、持分法投資損益、親会社の所有者に帰属する当期利益 当連結会計年度の金融収益は、19,916千円となりました。これは主に、受取利息によるものであります。一方で、金融費用は、681,966千円となりました。これは主に、子会社の非支配持分に係る先渡契約の評価損によるものであります。また、48,739千円の持分法による投資利益を計上しております。 以上の結果、当連結会計年度の税引前当期利益は、4,675,432千円となり、法人所得税費用1,933,685千円を計上したこと等により、親会社の所有者に帰属する当期利益は、2,683,075千円となりました。 ③ キャッシュ・フローの状況 各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因については、「第２　事業の状況　４　経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析　(1) 経営成績等の状況の概要」をご参照ください。 ④ 経営成績に重要な影響を与える要因について 当社グループの将来の財政状態及び経営成績に重要な影響を与えるリスク要因については、「第２　事業の状況　３　事業等のリスク」に記載しております。