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超!企業DB
日経平均64,325.64-1,890NYダウ52,980.73+214ドル円158.84-1NASDAQ26,208.82+109S&P 5007,666.58+35SOX 指数11,332.81+449/2終値

フツパー

478A · Growth · 情報・通信業

製造業向けAIサービスに特化し、外観検査AIを主力に画像認識・分析・その他AIを提供する。

概要

フツパーは2020年4月に設立された製造業向けAIサービス企業である。画像認識AI「メキキバイト」による外観検査自動化を主力とし、分析AIや人材配置最適化システムなども提供する。2025年12月に東京証券取引所グロース市場に上場。従業員68名、2025年12月期の売上高は13億円(前期比108%増)で、営業利益4億円と黒字転換を果たした。

画像認識AIを核とした3つのサービス群

フツパーの事業は、単一セグメント「製造業向けAIサービス」で構成され、3つのサービス群に分かれる。最大の柱は画像認識AIサービスであり、主力製品「メキキバイト」が含まれる。2025年12月期の売上高は911,628千円(全体の約73%)を占める。次いで分析AIサービスが307,973千円(約25%)、その他AIサービス(スキルパズル、ラクラグ)が36,901千円(約3%)と続く。画像認識AIは工場の検査ラインに設置するハードウェアのスポット販売と、AI構築・クラウド管理システムのサブスクリプションを組み合わせた収益モデルである。

エッジAIとクラウドのハイブリッドで継続的運用を支援

「メキキバイト」の技術的特徴は、現場の産業用PCにAIを搭載するエッジAI方式と、クラウドシステム「Hutzper Insight」の併用にある。エッジ側で高速処理とネットワーク不要を実現し、不良品の画像データのみをクラウドにアップロードする特許技術を持つ。顧客は「Hutzper Insight」上でノーコードにAIモデルを再学習でき、品質管理を継続できる。またエアジェット等の排除機構との連携も自社で行い、一気通貫のサービスを提供する。2025年12月期のサブスクリプション解約率は0.23%と低水準である。

製造現場の知見に基づくワンストップ提供

フツパーは創業時から製造業に特化し、社内に製造業出身のエンジニアが多く在籍する。ハードウェアの光学設計からAIモデル構築、排除機構の設置までを自社で一貫対応できる点が競合との差別化要因とされる。一般的なベンダーがテスト環境のデータでAIを構築するのに対し、自社で本番ラインにカメラや照明を設置し、実環境のデータで学習を行うため、導入後の実装精度が高いと主張する。2025年12月期の画像認識AIサービス導入実績は86社、1ラインあたりの平均単価(ハード+初年度ライセンス+2年目以降ライセンス)は合計26,555千円である。

売上高13億円、黒字転換を果たした2025年12月期

2025年12月期のフツパーの売上高は1,256,503千円(前期比108.4%増)で、営業利益396,535千円(前期は69,074千円の損失)、当期純利益304,479千円(前期は23,042千円の損失)と黒字転換した。売上高の伸びは画像認識AIサービスが147.9%増と大きく貢献した。また同期中に東京証券取引所グロース市場へ上場し、株式発行により1,451,222千円を調達。期末の現金及び預金は1,895,006千円、純資産は2,070,519千円と財務基盤を強化した。従業員数は68名で、内訳はエンジニアリング部門に37名が在籍する。

業界の中での役割は製造業の生産現場向けAIソリューションベンダーにあたる。

この章の文章は、有価証券報告書と会社の開示をもとにAIが編纂しています。数値は開示のままで、AIには生成させていません。

売上高
13億円
営業利益
4億円
営業利益率
30.8%
純利益
3億円
2025/12 通期の連結業績。決算の内訳は最新の決算以降にあります。

何をしている会社か

有価証券報告書「事業の内容」(2025/3期)より

事業別の売上と利益

2025/12
事業売上構成比利益利益率
画像認識AIサービス9億円75.0%
分析AIサービス3億円25.0%

有価証券報告書のセグメント情報から、外部顧客への売上とセグメント利益をそのまま掲載しています。全社費用・セグメント間取引の消去は含みません。

01製造業(外観検査)主力

製造ラインの外観検査を自動化するAIサービスを提供。光学設計からAIモデル構築、排除機構連携、運用支援まで一気通貫で手掛け、エッジAIとクラウド管理システムの組み合わせで顧客の品質管理と生産性向上を支援する。サブスクリプションモデルで継続収入を得る。

主な製品・サービス2
メキキバイト
外観検査自動化AI。製造ラインの照明・カメラ選定から設置、AIモデル構築、不良品排除機構の連携、運用管理までを一気通貫で提供する。エッジAIにより高速処理と安定稼働を実現。
Hutzper Insight
外観検査支援クラウドアプリケーション。検査結果の画像データをアップロードし、顧客自身が再分類・再学習を行うことでノーコードでAIモデル精度を向上させ、品質管理を支援する。

02製造業(データ分析)準主力

顧客が保有するビッグデータを活用し、在庫予測や故障予測などの分析AIサービスを提供。コンサルティングからAIモデル構築、運用まで支援する。

主な製品・サービス1
カスタムHutzperAI
顧客のビッグデータを分析し、在庫予測や故障予測などのニーズに応じたAIモデルを構築するサービス。製造業の知見を活かし、適切な分析設計から運用までを支援。

03製造業(その他AI)副次

人材配置最適化システムやローカル生成AIなど、製造現場の人手不足やナレッジ管理課題を解決するAIサービスを提供。

主な製品・サービス2
スキルパズル
AIによる最適なシフト配置を提案する人材配置最適化システム。社員のスキルや資格、出退勤情報を考慮し、1クリックで最適なシフトを生成。多能工化やスキルアップを促進する。
ラクラグ
インターネット接続不要のローカル生成AIソリューション。PDFや画像など多様なデータからナレッジを抽出し、自然言語での質問応答を可能にする。導入はハード・ソフト一体型で、専門スタッフによる伴走支援付き。

製品と技術

メキキバイト:エッジAIとクラウドを組み合わせた外観検査自動化

「メキキバイト」はフツパーの主力製品で、製造ラインにおける外観検査を自動化する画像認識AIサービスである。工場のラインに照明・カメラ・治具を設置し、AIを搭載した産業用PC(エッジAI)でリアルタイムに不良品を検出。不良と判定された画像データのみをクラウドシステム「Hutzper Insight」にアップロードし、顧客がノーコードでAIモデルを再学習できる仕組みを持つ。さらにエアジェットなどの排除機構との連携も提供し、検査から選別までを自動化する。2025年12月期の解約率は0.23%で、導入企業は86社、売上高は911,628千円に達した。1ラインあたりの平均単価はハードウェア10,803千円、初年度AI構築・ライセンス4,042千円、2年目以降ライセンス11,709千円の合計26,555千円である。

カスタムHutzperAI:顧客データを活用した分析AIサービス

「カスタムHutzperAI」は、顧客が保有するビッグデータをAIで分析するサービスである。在庫予測や故障予測など、製造現場のデータに基づいた分析をスポット販売で提供する。フツパーは製造業の知見を活かし、課題特定からコンサルティング、モデル構築、MLOps全体の支援まで行う。また生成AI技術にも対応し、RAG(Retrieval Augmented Generation)を組み合わせた高度な分析も可能。2025年12月期の導入実績は20社、売上高は307,973千円である。同サービスの強みは、現場に詳しいエンジニアがデータの特徴を理解した上で最適なモデルを構築できる点にある。

スキルパズルとラクラグ:人材配置最適化とローカル生成AI

その他AIサービスとして「スキルパズル」と「ラクラグ」がある。スキルパズルは、社員のスキルや資格、出退勤状況を考慮し、AIが最適なシフト配置を1クリックで提案するサブスクリプション型サービス。急な欠員にも対応し、多能工化や業務負担軽減を図る。ラクラグはインターネット接続不要で社内ナレッジを活用できるローカル生成AIソリューションで、PDFや画像データから情報を抽出し、根拠付きの回答を生成する。両サービスとも製造業の人手不足や暗黙知喪失といった課題に対応する。2025年12月期の売上高は36,901千円と小規模だが、今後の成長が期待される。

有価証券報告書の事業の記述をもとにAIが編纂しています。

業界での位置づけ

情報・通信業のなかでの位置

業界内ポジション: 小型ソフトウェア、急成長中も赤字

フツパーは情報通信業に属する小型ソフトウェア企業で、2024年12月期時点の売上高は6億円と小規模ながら、前期比倍増の急成長を遂げている。同業他社にはVRソリューションのVRAIN Solution(コード135A)、IoTプラットフォームのソラコム(147A)などが存在するが、いずれも売上規模や事業ドメインが異なる。フツパーは2025年12月期に30.77%の営業利益率を見込むものの、直近期は営業赤字であり、収益化の途上にある。業界内ではニッチなソフトウェア領域で差別化を図っている可能性が高いが、競合と比較した際の具体的な強み(技術特許、顧客基盤、市場シェアなど)は開示情報からは不明瞭である。成長性は高いが、利益率の改善が急務。

強み

  • 2023年から24年で売上高が倍増し、市場需要を取り込んでいる
  • 2025年には営業利益率30%超と、高い収益性を計画している
  • 組織が小さく、意思決定が速く、ニッチ市場で柔軟に対応
  • 既存の同業他社とは異なる事業領域で差別化を図っている

課題

  • 2024年まで営業赤字が続き、収益化のタイミングが不透明
  • 売上高6億円と小さく、競合と比較しリソース面で劣る
  • 業界内での具体的な強みやシェアが開示されず、評価困難

強みと課題は、開示資料をもとにAIがまとめた見立てです。

同業の企業

情報・通信業の時価総額近傍。太字がフツパー

時価総額で並べると、掲載11社のなかで5番目にあたる。

時価総額は直近の終値ベース。同業の範囲は東証33業種の分類に従っています。

会社の歴史

沿革 10件

大阪で創業、画像認識AIの提供を開始した2020年

2020年4月、大阪市淀川区西中島にてフツパーは設立された。同年7月には、製造業向け外観検査自動化サービス「メキキバイト」の提供を開始。創業当初から製造現場のAI導入を事業の核と定め、少人数のエンジニアチームでサービス開発に着手した。設立時の従業員は数名であり、大阪の拠点からスタートした。

本社移転と分析AIサービスの追加(2021~2022年)

2021年4月、本社を大阪市淀川区東三国に移転。2022年4月には製造業向け分析AIサービス「カスタムHutzperAI」を開始し、画像認識だけでなくビッグデータ分析にも領域を広げた。同年8月には東京都墨田区に関東支社を設立、のち同年12月に東京都中央区へ移転し、首都圏での営業基盤を強化した。この間、売上高は2021年3月期が0円、2022年12月期が1億円と急成長を始める。

本社再移転とスキルパズル投入(2023~2024年)

2023年8月、本社を現在地である大阪市淀川区西中島一丁目11番16号へ移転。2024年7月には、スキルに応じた人材配置最適化ソリューション「スキルパズル」の提供を開始した。これはサブスクリプション型で、工場のシフト作成をAIで支援するサービスである。同期の売上高は2022年12月期の1億円から2023年12月期は3億円、2024年12月期は6億円と倍増を続け、従業員も増加した。

ラクラグ投入とグロース市場上場(2025年)

2025年6月、インターネット接続不要のローカル生成AIソリューション「ラクラグ(らくらくRAG)」を開始。これは完全オンプレミスで社内ナレッジを活用するサービスであり、製造業の暗黙知継承を狙う。同年12月、東京証券取引所グロース市場に株式を上場。上場により1,451,222千円を調達し、2025年12月期の売上高は13億円、営業利益4億円と黒字化を達成した。導入実績は画像認識AIが86社、分析AIが20社に拡大している。

年表10件を開く

2020年代

  • 2020年4月創業大阪市淀川区西中島一丁目9番20号にて当社を設立。
  • 2020年7月AIによる製造業向け外観検査自動化サービス「メキキバイト」の提供を開始。
  • 2021年4月大阪市淀川区東三国四丁目25番29号へ本社を移転。
  • 2022年4月AIによる製造業向け分析サービス「カスタムHutzperAI」の提供を開始。
  • 2022年8月創業東京都墨田区に関東支社を設立。
  • 2022年12月東京都中央区へ関東支社を移転。
  • 2023年8月大阪市淀川区西中島一丁目11番16号へ本社を移転。
  • 2024年7月スキルに応じた人材配置最適化ソリューション「スキルパズル」の提供を開始。
  • 2025年6月インターネット接続不要の生成AIソリューション「ラクラグ(らくらくRAG)」の提供を開始。
  • 2025年12月上場東京証券取引所グロース市場に株式を上場。

有価証券報告書の沿革をもとにAIが通史として編纂しています。年表は沿革の記載そのままです。

これからの方針

有価証券報告書 2025/12期の経営方針より

会社は4つの方針を掲げている。有価証券報告書には具体的な数値目標の記載がない。

  1. 01

    製造業向けAIサービス拡販と顧客単価最大化

    既存サービスの複数ライン展開や同一顧客への複数回受注、さらに「スキルパズル」「ラクラグ」の拡販により顧客単価を最大化し、継続的かつ安定した収益獲得を目指す。

  2. 02

    フィジカルAIのワンストップ提供で競争優位を確立

    ハードウェア選定・設置から現場機器とのリアルタイム連携、AIの継続学習・アップデートまでを一気通貫で提供し、クラウドSaaSや組込み系ベンダーと差別化する。

  3. 03

    中長期: 工場全体最適化とサプライチェーン持続化

    検査・分析の工程自動化から製造工程・生産計画全体の最適化へ拡大し、最終的にモノづくりサプライチェーン全体の最適化・持続化に貢献するサービスを目指す。

  4. 04

    海外展開と他業界への応用

    国内市場に加え、東南アジアなどの海外市場へ展開。製造業でのAI導入知見を活かし、物流・建設など他業界向けソリューションも視野に入れる。パートナーシップやM&Aも活用。

有価証券報告書の「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」から、AIが項目ごとに整理しています。数値目標は原文に書かれたものだけです。

拠点とグループ

設備と関係会社

主要な設備 (帳簿価額 上位2)
本社 — 大阪市淀川区16百万円
関東支社 — 東京都中央区2百万円

業績のいま

有価証券報告書・決算短信より

2025年12月期の売上高は13億円営業利益4億円前期と比べると増収で、売上が+116.7%。

売上高
+116.7%
13億円
営業利益
4億円
純利益
3億円
営業利益率
30.8%
前期比 +47.4%pt

会社が出している今期の予想2026年12月期

項目会社予想前期実績
売上高20億円13億円
営業利益5億円4億円
純利益3億円3億円
1株あたり配当¥0¥0

会社が決算短信で公表した予想です。証券会社の予想ではありません。 短信の原本

業績の推移

有価証券報告書 6期分

直近期の営業利益率は30.8%。売上は3期、純利益は2期の連続増加。

決算期売上高億円営業利益億円経常利益億円営業利益率%純利益億円
2021年3月000
東京都墨田区に関東支社を設立。
2022年3月100
2022年12月1−1−1
2023年12月3−1−1
2024年12月6−1−1−16.70
東京証券取引所グロース市場に株式を上場。
2025年12月134430.83

金額は有価証券報告書の連結値をそのまま掲載しています。帯の長さは列ごとの最大値との比です。空欄の期は有価証券報告書からその項目の数値が取れていません(0ではありません)。

利益の構造

2025年12月期

売上高13億円のうち、営業利益として残るのは4億円30.8%。営業外の損益と税金を反映した純利益は3億円、売上の23.1%にあたる。営業利益率は業種中央値8.4%を上回る水準。

売上高を100としたときの内訳
  • 売上原価作る・仕入れるのにかかったお金38.5%5億円
  • 販売費及び一般管理費売る・管理するのにかかったお金30.8%4億円
  • 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益30.8%4億円

有価証券報告書の損益計算書から、当期の金額をそのまま割り振っています。売上原価と販管費は単体ベースの数値です。

粗利率
61.5%
売上から原価を引いて残る割合
営業利益率業種比+22.4pt
30.8%
本業の利益として残る割合
純利益率業種比+16.4pt
23.1%
税金まで払って最後に残る割合
ROE業種比+12.4pt
25.5%
株主のお金がどれだけ利益を生んだか
ROA
12.5%
資産全体がどれだけ利益を生んだか
ROIC
56.0%
事業に使うお金がどれだけ利益を生んだか

ROICは有利子負債の開示がないため、営業利益×0.7÷(総資産−現金)の簡易式で算出しています。

お金の流れ

キャッシュフロー計算書 3期分

2025年12月期は営業CFが2億円、投資CFが0億円で、差し引きのフリーCFは2億円この組み合わせは現金積み上げ型にあたる。本業・資産売却・調達のすべてで現金が入ってきている。大型買収や再編の前触れのことも期末の手元現金は19億円で、売上の17.5ヶ月分にあたる

決算期営業CF億円投資CF億円財務CF億円フリーCF億円現金残高億円
2023年12月−200−23
2024年12月00103
2025年12月2014219

本業で稼いだ現金が営業CF、設備や事業への投資が投資CF、借入と返済・配当が財務CF。営業・投資・財務の3列は縦線が0で、右がプラス、左がマイナスです。健全な会社の基本形は営業CFがプラスで投資CFがマイナス。フリーCFは営業CFと投資CFの合計で、手元に残る現金を表します。

資産と負債

貸借対照表 6期分

2025年12月期の総資産は24億円。このうち返さなくてよい自己資本が21億円で、自己資本比率は87.9%(業種中央値63.4%より厚い)

決算期総資産億円自己資本億円負債億円自己資本比率%
2021年3月11094.5
2022年3月11087.6
2022年12月55095.6
2023年12月43184.1
2024年12月53265.8
2025年12月2421387.9

自己資本比率は総資産のうち返済のいらないお金の割合で、高いほど借入への依存が小さいことを示します。負債は総資産から自己資本を引いた額です。

2025年12月期の内訳単体ベース
現金及び預金
19億円
すぐ使えるお金
利益剰余金
1億円
過去の利益の積み上がり
負債合計
3億円
いつか返す必要があるお金
財務の健全性
80
/ 100
安定性自己資本比率40 / 40
収益力営業利益率30 / 30
現金創出営業CFの黒字継続10 / 30

有価証券報告書の数値から機械的に配点した参考値です。自己資本比率60%で満点、営業利益率15%で満点、直近3期の営業CFが黒字だった割合の3つを足しています。業態によって出ない要素があります。

業界内での比較

情報・通信業 605社との比較

同じ情報・通信業の企業と並べると、いちばん上に来るのは売上成長率605社中4位あたり、逆に低いのはROE605社中98位あたり帯は左端が業種の最下位、右端が最上位で、縦線が真ん中にあたる。

ROE上位株主の出したお金でどれだけ利益を生んだか
25.5%/中央値 13.1%
P25 7.0%P75 20.1%
営業利益率上位売上のうち本業の利益として残る割合
30.8%/中央値 8.4%
P25 3.9%P75 16.1%
自己資本比率上位総資産のうち返済のいらないお金の割合
87.9%/中央値 63.4%
P25 45.3%P75 74.7%
売上成長率上位前期からの売上の伸び
116.7%/中央値 9.1%
P25 1.9%P75 20.2%
配当利回り株価に対して1年で受け取る配当の割合
/中央値 2.5%
P25 1.5%P75 3.5%

有価証券報告書の最新期の数値をもとに、同じ業種の企業の中での順位を毎日計算しています。P25は下から4分の1、P75は上から4分の1の位置にある企業の値です。

株価

9月2日の終値

直近の終値は¥796で、1年前と比べて-36.3%過去52週の値幅のなかでは19%の位置にある。

¥796-1.8%1ヶ月+5.3%1年-36.3%時価総額83億円
過去52週の値幅
安値¥660高値¥1,389

チャートの金額は株式分割と配当を反映して調整した終値で、上に出している直近の終値とは一致しないことがあります。

指標
PER (実績)38.9倍
PER (会社予想)23.0倍
PBR3.77倍

実績値は直近の決算、予想値は会社予想にもとづきます。株価は終値ベースです。

値動きの背景

株価は780円で、1カ月で+9.24%と反発したが、1年では-37.55%と弱含み。8月13日に出来高35万株と急増し、8月14日には789円まで上昇。ただし、25日線を約3.8%上回る程度で、75日線も視界圏。52週高値1389円からは大幅に下落した水準にあり、上値は重いと見られます。RSIは64.08と中立やや高めで、トレンド転換にはより強い材料が必要です。

値動きの背景は、株価と出来高の推移をもとにAIがまとめた見立てです。

AIの評価

AI評価

株価水準の解釈です。売買の推奨ではありません

現在の株価水準をほぼ妥当と判定しています(スコア 45/100)

PER24.62倍は業界平均30.76倍を下回るが、今期予想PER22.5倍とほぼ同水準で、成長を織り込んでいる。PBR3.69倍は平均3.59倍とほぼ同水準。ROE25.5%は高く収益性は良いが、無配当で配当利回りは0%。直近の売上高は急増しているが、前期は赤字であり、収益の安定性に欠ける。妥当と見る。

指標この会社業種平均
PER (実績)38.9倍47.9倍
PER (予想)23.0倍
PBR3.77倍2.96倍
ROE25.5%12.9%

業種平均は同じ東証33業種に属する銘柄の単純平均です。銘柄数が少ない業種では平均が振れます。

AI評価判定とスコアは公開データをもとにした解釈で、将来の株価を示すものではありません。算出の考え方は編集方針に記載しています。

評価が分かれる点

AI分析

投資家の見方

投資論点は、急成長と収益性改善の持続性を巡る対立。強気派は、売上高が前期比約2倍に増加し、営業利益率が黒字転換した点を評価。この成長が新規サービスや顧客獲得によるものなら、今後も拡大が期待できるとみる。一方、弱気派は、売上高の絶対額が小さく、成長の質が不明瞭だと指摘。また、過去の赤字から黒字化したばかりで、収益の安定性に欠けると懸念する。さらに、市場での競争が激しく、差別化が難しいとの見方もある。

プラスに働く材料7
  • 急成長の実現

    売上高が約1年前の3億円から13億円と4倍超に拡大。

  • 収益性の大幅改善

    営業利益率がマイナスから30%超に急回復。

  • 成長分野への期待

    情報通信業界は市場成長が続き、追い風とみる。

  • 売上高が前期比2.2倍の13億円へ急拡大決算発表後影響

    売上高は前期6億円から13億円へ、営業損益は黒字転換

  • 営業利益率30.77%の高収益構造通年影響

    営業利益4億円、売上高13億円、営業利益率30.77%

  • 予想PER22.8倍へ評価改善決算発表後影響

    実績PER24.91倍から予想22.8倍へ低下

  • ROE25.5%と資本効率の高さ継続影響

    自己資本利益率25.5%

マイナスに働く材料7
  • 規模の小ささ

    売上高13億円と小規模で、市場での存在感は限定的。

  • 黒字化の持続性

    過去の赤字から好転したばかりで、安定性に疑問。

  • 競争の激しさ

    同業他社が多く、独自の優位性が見えにくい。

  • 実績PER24.91倍と割高なバリュエーション継続影響

    時価総額82億円、純利益3億円でPER24.91倍

  • 時価総額82億円に対し売上13億円と小粒継続影響

    売上高13億円、PSR6.3倍

  • 株価は1年で36.91%下落不定影響

    下落率36.91%

  • 無配当で株主還元が皆無継続影響

    配当利回り0%

次の決算で確かめる点
売上高成長率
成長の持続性を確認するため。
営業利益率
収益性の改善が続くかを見る。
顧客数
顧客基盤の拡大が成長の鍵となるため。

株主

有価証券報告書より

2025年12月期末の株主数は延べ3,777人。区分でいちばん多いのは個人・その他73.2%。グループ会社や銀行などの安定株主が11.6%を占め、残る88.4%が市場で売買されうる浮動株にあたる。比較できる過去の期がまだ揃っていないため、直近期の構成のみを載せています。

所有者の区分ごとの比率

所有者の区分2025年12月%
個人・その他73.2
証券会社10.7
事業法人6.7
金融機関4.9
外国法人4.5

発行済株式に対する持ち株比率です。単元未満株の扱いにより、合計が100%にならない期があります。

大株主上位10

順位株主持ち株比率 %
01大西 洋21.98
02黒瀬 康太7.32
03ANRI4号投資事業有限責任組合6.69
04弓場 一輝5.16
05株式会社SBI証券3.55
06フツパー従業員持株会3.41
07楽天証券株式会社共有口2.62
08株式会社日本カストディ銀行(信託口)2.11
09濱田 英之1.73
10日本マスタートラスト信託銀行株式会社(信託口)1.65

有価証券報告書の大株主の状況から、上位10者を掲載しています。信託銀行の名義は、実際の保有者ではなく運用を預かる先を指すことがあります。

大量保有報告の動き
5%超の保有者の提出ベース 直近5
  • 2026-05-22
    楽天証券株式会社
    新規の大量保有報告
    5.03%
  • 2026-04-15
    ANRI株式会社
    変更報告
    6.93%
  • 2026-04-15
    ANRI株式会社
    変更報告
    5.88%
    -1.05pt
  • 2026-04-15
    ANRI株式会社
    変更報告
    4.72%
    -1.16pt
  • 2026-04-09
    ANRI株式会社
    新規の大量保有報告
    4.72%
    -1.16pt

提出があった時点の記録です。その後5%を割った保有者が一覧に残ることがあります。

株価指標の推移

有価証券報告書 6期分

1株利益は6期で+195%、1株純資産は2期で−82%。直近期のROEは25.5%で、日本株の目安とされる8%を上回る。

決算期EPSBPS
2021年3月−371,168
2022年3月−1,354
2022年12月−3,312
2023年12月−16
2024年12月−3
2025年12月35206

有価証券報告書に記載された各期の値です。PERは期末時点の株価にもとづく実績値で、いまの株価から計算した値とは異なります。

EPS1株利益
1株が1年で稼いだ純利益。伸びていれば株の稼ぐ力が育っている
BPS1株純資産
1株あたりの持ち分。会社に積み上がった蓄えの目安

経営陣

8名 有価証券報告書の提出日現在

有価証券報告書に載っている役員は8名。2025/12期の役員報酬は総額38百万円。社内取締役1人あたりの報酬は、従業員の平均年収の約1倍にあたる。

氏名役職年齢保有株数
大西洋代表取締役社長312,286,200
弓場一輝取締役 研究開発本部長30536,200
黒瀬康太取締役 ビジネス開発本部長31761,100
髙木真一郎取締役 管理本部長38145,000
渋谷順取締役62
釜谷芳充取締役(常勤監査等委員)45
廣瀬雄二郎取締役(監査等委員)69
氏家真紀子取締役(監査等委員)43

役員報酬の内訳2025/12

役員の区分人数固定報酬百万円合計百万円1人あたり百万円
取締役(社内)425256
社外取締役413133

有価証券報告書の役員報酬等の総額から、区分ごとの内訳を載せています。人数は当期中に在任した延べ人数のため、期末の人数と一致しない期があります。

有価証券報告書

有価証券報告書 2025/12期

会社自身が書いた有価証券報告書の本文を、章ごとにそのまま収録しています (要約ではありません)。

事業の内容6,321字を開く

何をしている会社か、会社自身の説明

3【事業の内容】 当社は、「最新テクノロジーを確かな労働力に」をミッションに掲げ、製造業界を中心に、AI技術及びIoT技術等の新しい技術を活用したサービスを提供しております。当社がサービスを提供している日本の製造業界は少子高齢化に伴う労働人口の減少による「人手不足」が深刻化する中で、競争力を維持・発展させるための製造現場のDX化がなかなか進まないことによる、競争力の低下に直面していると当社ではとらえております。これらの課題に対処すべく製造業界においては生産性向上のためのAIやIoT等の新しい技術を確実に製造現場で使用できるソリューションが強く求められていると判断しております。 当社は製造業界向けに、外観検査自動化AI「メキキバイト」をはじめとする画像認識AIサービス、顧客の保有するビッグデータのAIによる分析サービスである「カスタムHutzperAI」等の分析AIサービス、その他スキルに応じたAIによる人材配置最適化システム「スキルパズル」及びインターネット接続不要の生成AIソリューション「ラクラグ」を提供しております。各サービスは、以下に記載する特徴があると考えておりますが、それらは当社がこれまで製造業に特化し、常に顧客の要望・ニーズをとらえ、より高品質なソリューションの提供が可能となるように努めてきたことによるものであると考えております。 また、当社では製造業出身のエンジニアが多く在籍していると共に、社内教育及び設計物の十分なレビューを行うことで、経験の浅いエンジニアでも十分なパフォーマンスを発揮できる体制を整えていると考えております。 当社では以下のとおりエンジニアリング部門を組織化しております。 ・AIエンジニアリング部:主として「メキキバイト」をはじめとした画像認識AIサービスにおける光学設計等の技術開発、顧客へのサービス提供を行う。 ・プロダクト開発部:クラウドシステムである「Hutzper Insight」や「スキルパズル」の開発、顧客向けWebサービスの提供を行う。 ・データサイエンス部:全社的なAI技術を統括すると共に、カスタムHutzperAI等のAIサービスの提供を行う。 各部門におけるエンジニアの在籍状況は以下のとおりであります。 2025年12月31日現在 組織名   役割   保有技術   人数(人) AIエンジニアリング部   PM (プロジェクトマネージャー)   顧客の技術面の課題抽出及びプロジェクト全体のマネジメント   製造工程、品質管理、生産管理に関する知見   9 ソフトウェアチーム   製造現場で使用するソフトウェアの開発   プログラミング   9 ハードウェアチーム   コンベアや排除機構等の製造ラインの設計・組立・設置   ハードウェア設計、電気回路構築   6 AIチーム   顧客の製造現場、製造物に対応した光学設計からAI構築及び学習   光学設計、AI構築   7 プロダクト開発部   Hutzper Insight並びにスキルパズルの開発、Webサービスの個別開発   Webサービス開発、デザイン   6 データサイエンス部   カスタムHutzperAIの提供及びAI技術の調査・研究開発   AIリサーチ、データサイエンス、AIを活用したコンサルティング   6 事業の内容及び特徴については以下のとおりであります。なお、当社は製造業向けAIサービス事業の単一セグメントであり、セグメント情報を記載していないため、サービス別に記載しております。 ① 画像認識AIサービス (特徴) メインサービスである「メキキバイト」は、製造業の顧客に対して、製造ライン、検査対象に適した照明・カメラ等の選定から設置までの光学設計をはじめ、検査対象の不良検出のための最適なAIモデル構築並びに不良品の排除機構連携、導入後の運用管理までを一気通貫で提供しております。また、AI判定は現場にある産業用PCに搭載したエッジAI(注1)として提供し、安定稼働の実現かつ高速処理を可能とすることに加えて、当該システムの運用フェーズにおいてはクラウドシステム「Hutzper Insight(フツパーインサイト)」を管理アプリケーションとして提供することにより、顧客自身によるAIモデルの精度の向上、品質管理を可能としており、継続的な運用を支援しております。 ハードウェアのスポット販売に加えて、初年度はAI構築(200,000円/月)及び「Hutzper Insight」のライセンス(98,000円/月)をサブスクリプションで月額利用料にて提供しており、2年目以降は「Hutzper Insight」のライセンスを提供しております。一部、クラウド管理機能である「Hutzper Insight」を伴わないソフトウェアのスポット販売での提供もございます。サブスクリプション契約の解約率(注2)は創業以来低い水準を維持しており、2025年12月期の解約率は0.23%となりました。 また、当社は、「メキキバイト」で培った画像認識AIの技術を活用し、製造現場に設営されたカメラを活用した作業員の行動分析、機械への巻き込み防止等の安全対策等の外観検査以外のサービスの提供を行っております。 サービス提供に係る原価として、画像認識AIサービスでは現場に設置するハードウェアやエッジデバイスに関する材料費や、エンジニアの人件費等が発生いたします。 (注)1.エッジAI:ネットワークの端末機器(エッジデバイス)に直接搭載したAIのこと。 2.解約率=当月の解約により減少したライセンス収入÷前月末のライセンス収入の総額×100%の12ヵ月平均 (当社の強み) a 製造業に対する豊富な知識 当社は創業時より製造業界向けに特化したサービスを提供しており、製造ラインや検査における豊富な知見を有していると考えております。製造業の顧客が取り扱う品目は金属製品や食品等様々であり、製造物毎に製造ラインの特徴を理解し、検査対象を確実にとらえるための高度な撮像・画像処理技術等の光学設計の技術が必要となります。 b 運用開始までの一気通貫したサービスの提供 当社は顧客に対して、光学機器や搬送・排除機構等のハードウェアの選定・設置からAIモデル構築までを一気通貫で提供しております。具体的には、当社で光学設計を行った照明・カメラ・治具を顧客の製造ラインに設置した上で、本番環境でのデータ収集に努めております。AIモデル構築に当たっては、本番環境で撮影したデータを学習させることにより、効率的にAIのモデル構築を進め、高い実装力を有していると考えております。 光学設計からAIモデル構築まで一気通貫した技術をもたないベンダーでは、テスト環境で撮影したデータによる学習によりAIモデルを構築するものの、製造現場に設置されている照明・カメラ等で撮影した本番環境でのデータとの差異が発生し、効果的かつ効率的な製造現場での実装が難しく、当社のように低コストかつ迅速な実装は難しいものと考えております。 c エッジAIとクラウドシステムのハイブリッドによる運用支援 一般的な検査サービスにおいては、製造現場に実装した検査システムについての良否判定データは一定期間製造現場に蓄積されるのみであり、その後の利活用は進んでいないものと当社では考えております。 このような課題に対し、当社では、エッジデバイスに実装されたAIにより外観検査を行うことで、ネットワークが不要で、即時・大量の検査を行うことを可能とし、また、エッジ側で良否判定基準を設定することで、現場での柔軟な運用を可能としております。一方で、エッジ側でのAIによる外観検査の結果については、現場で不良と判定された画像データのみについてクラウド環境にアップロードする特許技術を有しております。当社は当該技術を用いた外観検査支援アプリケーションである「Hutzper Insight」を提供しており、顧客は自身で画像データの再分類、再学習を行うことでノーコードにてAIモデルの精度を向上させることができるとともに、「Hutzper Insight」上で品質管理を行うことができます。 d 排除機構連携 当社では「メキキバイト」にて不良と判定された検査物について、エアジェット(注1)連携等による排除機構の設置までを行っております。これにより、製造現場における人員をより減らすことができるため、顧客のより効率的な生産に資することが可能となります。 (導入実績) 2025年12月期の導入実績は、86社であります。また、売上高は911,628千円であります。また、「メキキバイト」のサブスクリプション契約における1ラインのあたりの平均単価(注2)はハードウェア10,803千円、初年度のAI構築及びライセンス利用料4,042千円、2年目以降のライセンス利用料(注3)11,709千円となり、合計は26,555千円となりました。 (注)1.エアジェット:品質検査で不良品と判定された製品を高速のエアージェット(圧縮空気)で吹き飛ばし、選別すること。 2.平均単価=ハードウェアの平均単価+初年度のAI構築及びライセンス利用料の平均単価+2年目以降のライセンス利用料 3.2年目以降のライセンス利用料=ライセンス利用料の年間平均単価÷(解約率×12)-ライセンス利用料の年間平均単価 ② 分析AIサービス (特徴) 当社では、顧客が保有するビッグデータを活用し顧客のAI構築を支援する「カスタムHutzperAI」等の分析AIサービスを提供しております。具体的には、現場データをもとにした在庫予測や故障予測等の分析サービスをスポット販売で提供しております。サービス提供に係る原価として、エンジニアの人件費等が発生いたします。 (当社の強み) 業界問わず、一定の規模を有する企業においては画像データやその他のデータの蓄積が進んでおり、IoT化に向けた準備は整いつつあると当社では考えております。しかしながら、データの特徴及び企業の事業内容が複雑に関係する中で、当該データを用いた分析や解析により新たな示唆を得るには高度な分析能力が必要となります。 当社では製造業についての豊富な知見と分析案件の実績をもとに、適切な分析設計からAIモデル構築まで、企業の潜在的なニーズに根ざしたサービスを提供しております。顧客の課題特定の段階から当社が関与することで、顧客の課題に十分に対応したAI導入を提案し、コンサルティング、設計、開発、運用までの幅広いプロセスにおける導入及びMLOps(注1)全体の構築等の支援を行っております。 また当社では、生成AIを顧客の労働生産性を向上させるための技術として活用し、ナレッジの社内での共有、アイデア生成、市場調査や予測分析等の高度なタスクへの応用を支援しております。これらのタスクにおいては、単純にLLM(注2)を適用しても課題解決が難しく、様々なカスタマイズ、チューニングを行うことで、最適な出力を実装する必要がありますが、当社ではLLMに対して外部情報の検索を組み合わせるRAG(注3)技術によって、より専門性が高く正確性の高いAIとのやり取りを実現可能にし、高度な機能を持つ生成AIアプリケーション構築を可能としております。 (導入実績) 2025年12月期の導入実績は、20社であります。また、売上高は307,973千円であります。 (注)1.MLOps(Machine Learning Operations):機械学習モデルをビジネス適用するための開発から運用、管理までのライフサイクルを効率化するための手法のこと。 2.LLM(Large Language Model):巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデルのこと。 3.RAG(Retrieval Augmented Generation):LLMにプロンプトを入力すると、そのプロンプトをもとに外部データから関連する部分を取り出し、それを元に回答を生成する方法のこと。 ③ その他AIサービス (スキルパズル) 当社は、製造工程における各人のスキルに応じたAIによる最適なシフト配置を提供する「スキルパズル」を利用人数に応じた従量課金によるサブスクリプションにて提供しております。「スキルパズル」は人手・人材不足の課題が激しい製造業において、人に依存しすぎない効率的な業務や人材管理の手法を提供することで、現場の業務負担を減らし、さらには人員配置の最適化やスキルマネジメントによる適切な評価、職場満足度と定着率の向上を推進していくことにより、持続可能な産業成長に貢献しております。 「スキルパズル」では、生産計画に基づき、社員のスキルや資格、出退勤情報等のリアルタイムの状況を考慮して最適なシフト配置を1クリックで瞬時に提案し、顧客の業務負担を大幅に軽減し、多能工化やスキルアップを促進できるサービスです。社員一人ひとりの能力や勤怠情報だけでなく、作業負荷や相性等も考慮した最適な人員配置をAIアルゴリズムが導き出すことができ、急な欠員にも対応できる体制を整えます。これによりシフト作成業務の省力化だけでなく、ベテラン社員の業務負担を減らし、作業そのものの質と効率を向上させることができます。 サービス提供に係る原価として、サーバー等のインフラ維持費が発生いたします。 (ラクラグ) 当社は、蓄積された社内ナレッジをインターネット接続不要で活用できるローカル生成AIソリューション「ラクラグ(らくらくRAG)」を販売しております。「ラクラグ」は、人手不足や世代交代に伴う暗黙知の喪失という製造業共通の課題に対し、完全オンプレミス環境で安全にナレッジを循環させる仕組みを提供することで、ベテランの知見を組織全体の力へ変換し、生産性と品質の両立を後押ししております。「ラクラグ」は、PDFやエクセル、画像データ等をまたいで、独自の情報抽出エンジンにより、図面や写真の内容までも構造化データとして取り込み、質問と根拠資料を紐づけたまま自然言語回答を提示します。さらに、ユーザーの質問を意味解析して不足語を自動補完するクエリ補強アルゴリズムが検索精度を底上げし、専門用語が入り混じる現場でも「欲しい情報に最短距離で辿り着ける」体験を実現しております。導入時はハード・ソフト一体型で納品するため、設置後すぐに稼働開始ができ、専門スタッフによる伴走支援も行っております。これらの総合支援により、ファイル検索にかかる時間やヒューマンエラーを大幅に削減し、“人”に依存しすぎない知識伝承と持続可能な現場力向上を実現しております。 サービス提供に係る原価として、ローカル環境に設置するサーバー代などの材料費が発生いたします。 (その他) 上記のサービスには分類されないAIモデルの構築やライセンス供与等であります。 (導入実績) 2025年12月期の導入実績は、52社であります。また、売上高は36,901千円であります。 サービス別の収益構造をまとめると、以下のとおりであります。なお、販売にあたっては、直販がメインではありますが、一部販売代理店を経由して販売しております。 [事業系統図]
経営方針・対処すべき課題4,650字を開く

経営陣が考える方向性と課題

1【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 当社の経営方針、経営環境及び対処すべき課題等は、以下の項目と認識しております。なお、文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において、当社が判断したものであります。当該将来に関する事項については、その達成を保証するものではありません。 (1) 経営方針 当社は、「最新テクノロジーを確かな労働力に」をミッションとし、深刻な人手不足やDX化等の大きな課題に直面している日本の製造業に向けてAIを利用したサービスの開発・販売を展開しています。当社は最新技術を用いて製造業の生産性、効率性を改善し、日本のモノづくりの発展に貢献していきます。 (2) 経営戦略等 [成長戦略(会社単位)] 当社は、実際の製造現場における知見及び実装力という当社の強みを活かして、製造業への当社サービスの導入をすすめ、継続的に事業を拡大してまいりました。現時点では新たな顧客獲得のための営業活動の強化に加え、「メキキバイト」の複数ライン展開、「カスタムHutzperAI」の同一顧客からの複数回受注による顧客単価の最大化に取り組んでおります。また、「スキルパズル」や「ラクラグ」の拡販につとめ、継続的かつ安定した収益の獲得を目指すとともに、さらには同一顧客への複数サービスの導入による相乗効果の発揮も進めてまいります。 他社との競争優位性という観点においては、当社は製造業のような物理的な現場(フィジカル領域(注1))を持つリアルな産業に対して高度なAIソリューションを提供しています。ハードウェアの選定や設置から、現場の機器にAIを直接組み込み、生産設備やロボット、PLC(注2)とリアルタイムに連携可能な点で、クラウドSaaSや受託SI中心の他社と明確に差別化されます。また従来のFA機器メーカーや、センサ機器等にAI機能を搭載した組込み系のベンダーとも異なり、導入後もIoTによってデータが蓄積されるシステムをセットで提供しており、AI学習用のデータ収集に関する仕組みで特許も取得しております。これらをワンストップで提供することで、AIモデルの立ち上げから導入にかかる期間を短縮し、導入して終わりではなく、その後も継続的にAIが再学習を行いアップデート可能な環境を提供することが可能になります。さらにその他の競合に関しましても、大手SIerはAI部分を外注し制御範囲が限定、AIベンチャーはデジタル解析に強いが現場経験が乏しく導入まで長期化、産業機器メーカーはハード提供が主体で学習済アルゴリズムの更新機構等を持っておりません。当社のこれまで蓄積してきたインターネットの外にしかないデータ資産と、設備設計からAI導入まで一気通貫で提供できる体制は、今後も高い参入障壁となると考えております。以上の優位性により、急伸するAIを活用したDX市場全体で持続的なシェア拡大が期待できると考えております。 中長期的には、単なる検査や分析といった一部工程の自動化にとどまらず、製造工程や生産計画全体の最適化といった工場全体の最適化等に取り組み、最終的にはモノづくりサプライチェーン全体の最適化・持続化に貢献できるサービスを提供できる企業への成長を目指してまいります。 また、サービスの提供エリアに関して、現状は国内市場がメインではございますが、日系企業が工場を多数保有する東南アジアなど、海外市場への展開も視野に入れて事業展開を進めてまいります。将来的には製造業向けのサービスラインナップの拡充とともに、製造現場でのAI導入において蓄積した知見を活かして、物流や建設等の他業界にも応用可能なソリューションの提供まで視野に入れております。新たなサービス・業界・地域の展開においては、自社のみならず、他社とのパートナーシップを活かしながら取り組むことで、展開スピードを重視したいと考えており、場合によってはM&A等の手段も検討しながら、事業拡大を行ってまいります。 (注)1.フィジカル領域:ソフトウェア領域ではなく、実世界(物理空間)で動作・作用すること。 2.PLC(Programmable Logic Controller):主に製造業の装置などの制御に使用されるコントローラ。入力機器からの信号を取り込み、プログラムに従い、接続された出力機器を制御するもの。 [成長戦略(業界単位)] 当社はAIを活用したDX領域においてサービスを提供しておりますが、特に当社の主な対象顧客は工場を有する製造業を営む企業であります。国内の事業者は今後減少が見込まれる一方で、当社が提供する目視検査の自動化やビッグデータの分析といったAIを用いたDX、IoT領域は今後労働人口の減少への対応として、需要が増大していくものと想定されます。 DX関連の国内市場 (単位:億円) 2024年度見込   2023年度比   2030年度予測   2023年度比 製造DX   15,213   122.2%   29,843   239.8% 小売/外食DX   5,521   114.6%   9,644   200.2% 金融DX   9,269   119.2%   17,491   224.9% 医療/介護DX   1,797   111.9%   2,878   179.2% 交通/運輸/物流DX   7,069   110.2%   11,095   173.0% 不動産/建設DX   2,132   114.4%   3,443   184.8% 自治体DX   1,506   113.1%   2,378   178.5% 社会インフラ/その他DX   10,252   113.2%   15,894   175.6% 全体   52,759   116.4%   92,666   204.5% 出典:㈱富士キメラ総研「2025デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望 市場編」 国内のDX領域全体では5兆円規模の市場を有しており、その中でも製造業関連市場は15,213億円と重要なポジションを占めており、また2030年予測において239.8%の市場規模の拡大が予想されております。加えて、分析AIサービスについては製造業のみならず、交通量調査や港の需要・混雑予測など交通/運輸/物流業界に対してもサービスを提供しております。交通/運輸/物流関連市場は7,069億円、2030年予測は173.0%の成長を見込むなど、当該市場も大きなポテンシャルを有していると考えております。なお、2025年12月期の主な取引業界・業種は、製造業(食品や化学繊維、自動車等)が76.2%、その他(ITや物流、建設等)が23.8%となっております。 (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 当社は、より高い成長性及び収益性を確保する点から、「売上高」及び「営業利益」を客観的な指標としております。また、継続的な事業拡大の観点から、「受注残高」「取引社数(注1)」「ライセンス収入(注2)」「継続顧客売上高(注3)」についてもモニタリングをしております。なお、これらKPIを用いた推移については、「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 (2)経営者の視点による経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容 ⑥ 経営方針・経営戦略、経営上の目標の達成状況を判断するための客観的指標等」に記載のとおりであります。 (注)1.該当年度の取引社数 2.ライセンス収入:AIサービスの月額利用料の合計(主にメキキバイトの「Hutzper Insight」、「スキルパズル」の利用料) 3.算出式:当該年度の売上高-当該年度のライセンス収入-当該年度の新規顧客売上高(注4) 主として過年度に取引した顧客からの別の製造ラインにかかるAI構築や過去実施した分析案件の次フェーズの売上等より構成されております。 4.新規顧客売上高:当該年度のライセンス収入を除く新規顧客(過年度に取引のない顧客)からの売上高 (4) 経営環境並びに事業上及び財務上の対処すべき課題 当社は、今後のさらなる成長を実現する上で、以下の事項を経営課題として重視しております。 ① 収益基盤の構築・強化への取り組み 当社が主な顧客とする製造業は、総務省統計局が公表する「令和3年経済センサス-活動調査(令和5年6月27日公表)」によれば、国内の企業社数は33万9千社、売上高は387兆円、従業者数は880万人を擁する巨大な市場です。 一方で、内閣府が公表する「令和7年版高齢社会白書(全体版)」によれば、今後の国内における生産年齢人口の推移は、2020年の7,509万人から2070年には4,535万人と、2,974万人ほど減少することが見込まれており、当社では製造業においても、人手不足が課題となると想定しています。 ※1 内閣府「令和7年版高齢社会白書(全体版)」をもとに当社作成 このような状況において、企業の競争力の維持、人材不足の解決のための業務効率化及びコスト削減を目的とした製造現場のDX推進が急務となっており、独立行政法人中小企業基盤整備機構が公表している「中小企業のDX推進に関する調査2025(令和8年2月)」によれば、78.0%の製造業の事業者が「DXに取り組んでいる」、「取組を検討している」、「必要だと思うが取り組めていない」のいずれかに回答しております。 当社は、製造業への知見と最新のAI及びIoT技術を用い、外観検査の自動化やデータの裏付けられた業務効率化を推進することにより、製造業のDX化を推進し顧客課題を解決してまいります。さらには、幅広い業界の企業へのサービス展開を目指すべく、営業体制の強化を図ってまいります。 ② 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、既存顧客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することで、より強固な開発体制の構築に努めてまいります。 ③ 内部管理体制の強化 当社は、さらなる事業拡大を推進し、企業価値を向上させるためには、効率的なオペレーション体制を基盤としながら、内部管理体制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、社内研修の実施等コンプライアンス体制及び内部統制の充実・強化を図ってまいります。 ④ 海外展開について 当社は、今後、アジア諸国をはじめとした海外展開を検討しております。 このような状況において、現地政治情勢の変化等により事業運営に支障をきたす事態が生じた場合、又は、自然災害や伝染病等が発生した場合や、当社の事業展開に係る法規制等の成立・改正が行われた場合等には、当社事業の海外展開に一定の影響が及ぶ可能性があります。そのため、迅速な情報収集と適切な対応を検討する体制の構築に努めてまいります。
事業等のリスク7,772字を開く

会社が自認するリスクの一覧

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、経営者が提出会社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、以下のとおりであります。また、リスク要因に該当しない事項についても、投資者の投資判断上重要であると考えられる事項については、投資者に対する積極的な情報開示の観点から記載しております。 当社はこれらのリスク発生の可能性を認識した上で、発生の回避及び発生した場合の対応に努める方針ではありますが、当社の株式に関する投資判断は、本項及び本項以外の記載事項を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、当事業年度末現在において当社が判断したものであり、将来において発生する可能性のあるすべてのリスクを網羅するものではありません。 (1)戦略に関するリスク ① 優秀な人材の確保及び育成について(発生可能性:高、発生時期:特定時期なし、影響度:低) 当社が継続的に顧客に支持されるサービスを提供していくためには、優秀な人材の確保及び育成が極めて重要な要素であると考えており、対外的な人材獲得及び社内の人材育成に加え、人材の流出を防止するための環境整備に取り組んでおります。しかしながら、当社の属するIT業界においては、人材獲得競争が非常に激しいことから、必要な人材を適時に十分確保できない場合や当社の優秀な人材が流出してしまった場合には、今後の事業展開に制約が加えられることとなり、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。 ② 新サービス及び新規事業について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社の開発するAIシステムは、サービス特性から幅広い産業に対して提供することが可能であり、今後も積極的かつ継続的に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、新サービス及び新規事業の導入・拡大・成長が当初の予測通りに進まない場合、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 海外展開について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中) 当社は今後アジア諸国をはじめとしたサービスの海外展開を本格的に進めてまいります。 海外市場は、政治、文化、法令及び規制等が日本と異なり、その業務の遂行には不確実性が伴います。海外展開に際しては、専門家の活用等により、現地の事業環境、会計、税務等の調査を行うことによりリスクの低減を図っておりますが、不測の事態の発生により当社の海外展開に支障をきたした場合、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。 (2)財務に関するリスク ① 配当政策について(発生可能性:高、発生時期:特定時期なし、影響度:低) 当社は創業以来配当を実施しておりませんが、株主に対する利益還元は経営の重要課題であると認識しております。しかしながら、当社は未だ成長過程にあると考えており、さらなる内部留保の充実を図り経営体質の強化、事業拡大のための投資等に充当していく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を取り巻く経営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ありますが、現時点においては配当実施の可能性及びその実施時期については未定であります。 ② 新株予約権の行使による株式希薄化について(発生可能性:高、発生時期:特定時期なし、影響度:低) 当社では、当社の役職員等に対するインセンティブを目的として新株予約権を付与しており、本書提出日現在における新株予約権の潜在株式は1,017,500株であり、発行済株式総数10,095,000株の10.1%に相当します。これらの新株予約権が行使され、当社の株式が発行された場合には、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。 ③ ベンチャーキャピタル等の株式所有割合について(発生可能性:高、発生時期:短期、影響度:中) 当社の発行済株式総数に対するベンチャーキャピタルが組成した投資事業組合(以下「ベンチャーキャピタル等」という。)の本書提出日現在における当社株式の所有割合は16.8%であります。今後、当社の株式の株価推移によっては、ベンチャーキャピタル等が所有する株式の全部又は一部を売却する可能性が考えられ、その場合、株式市場における当社株式の需給バランスが短期的に損なわれ、当社の株価に悪影響を及ぼす可能性があります。 ④ 資金使途について(発生可能性:低、発生時期:短期、影響度:中) 当社の公募増資による資金調達の使途については、今後の事業拡大に向けた人材採用費等の運転資金及び新しいサービスの開発費用や既存サービスの機能強化等の研究開発費、顧客獲得や認知度向上のための広告宣伝費等に充当する計画であります。しかしながら、経営環境等の変化に対応するため、調達資金を計画以外の使途に充当する可能性があります。また、当初の計画通りに資金が使用された場合でも、想定通りの成果を上げられない可能性があります。なお、上記計画以外の使途に充当することとなった場合、直ちに開示いたします。 ⑤ M&A等の投資について(発生可能性:低、発生時期:短期、影響度:中) 当社は、現在において投資を行っている事実はありません。しかしながら、今後の事業拡大等を目的として、国内外を問わずM&A、出資、子会社設立等の投資を選択肢の一つとして考えております。これらの投資の実行に際しては、ビジネス・財務・法務等に関する詳細な検討を行い、各種のリスク低減に努める方針であります。 これらの投資の実行のための検討費用が発生する場合、又は、これらの検討で確認・想定されなかった事象がこれら投資の実行後に判明あるいは発生したり、市場環境の変化等により投資先の事業展開が計画通りに進まないことにより投資を回収できない場合や、減損損失を計上することになる場合等には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (3)経営環境に関するリスク ① 市場動向について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社が事業を展開するAI関連市場は、技術革新や各産業分野におけるAIの利活用の拡大・DXの取り組みの加速、生成AIの普及などの影響を受け、市場成長率は好調に推移しており、今後もさらなる市場規模の拡大を続けることが予想されます。しかしながら、今後の市場成長率は、AI技術に対する新たな法規制・政策の導入、関連市場の動向、景気変動による顧客企業のAI関連投資の縮小等の外的要因による影響を受けるため、これらの影響による市場成長率の鈍化により、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。 ② 技術革新について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社が事業を展開するAI関連市場は、技術革新のスピードが急速に進んでおります。当社はそうした技術の進展に対応できるようにするため、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。しかしながら、予想以上の技術革新や非連続的な代替技術の出現により、当社が十分な技術的優位性を維持できない場合、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 競合について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社が事業を展開するAI関連市場は、技術革新のスピードや顧客ニーズの変化が速く、新たに市場へ参入する企業も増加する傾向にあることから、引き続き事業の拡大及び競争力の維持・変化への対応に努めてまいります。当該リスクへの対応として、最新の技術動向や環境変化を常に把握できる体制を構築するだけではなく、優秀な人材の確保及び教育等により技術革新や顧客ニーズの変化に迅速に対応できるよう努めてまいります。しかしながら、当社が技術革新や顧客ニーズの変化に適時に対応できない場合、又は、変化への対応のためにシステム投資や人件費等、多額の費用を要する場合、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。 ④ 製造業界のDX市場の拡がりについて(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社が主な顧客とする製造業は、内閣府が公表する「国民経済計算(GDP統計)」によれば、我が国の国内総生産(名目)の18.8%を占める119兆円という巨大な市場規模です(内閣府「2024年度(令和6年度)国民経済計算年次推計」、2025年12月)。一方で、少子高齢化の影響によって労働人口が減少していることから、当社では現状の市場規模を維持するには、人手不足が課題となると想定しています。外部調査データによれば、生産性向上・コスト効率化に繋がるデジタル投資は高い水準が見込まれています(工場デジタル化(注)市場規模2025年度(予測):1兆9,180億円→2030年度(予測):2兆1,800億円。出典:㈱矢野経済研究所「工場デジタル化市場に関する調査(2025年)」(2025年4月30日発表)より引用)。当社は、AI及びIoT等の新しい技術を用いたサービスの提供により、製造業の特定の分野における自動化・省力化に向けたDXを推進しております。しかしながら、製造業界自体の景況や、DX推進の度合いに応じては、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (注)工場デジタル化:業務効率化・自動化やコスト削減、現場の見える化などをターゲットとして、現場向けIT投資、IoT・クラウド・AIといったITテクノロジーの運用、データ基盤の構築(スマート工場・デジタル工場化)などを目指した取り組み。市場規模は、ユーザー企業のITベンダーなどへの発注金額ベースで算出。 ⑤ 法的規制等について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社は、当社の事業を制限する直接的かつ特有の法的規制は、当事業年度末時点において存在しないと考えております。しかしながら、昨今AIに関する法的規制が活発に議論される中、今後法的規制が変更されたり、AIに関する法令その他新たな法令等の制定や法解釈の変更がなされることにより、当社の事業が制約され、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 社歴が浅いことについて(発生可能性:-、発生時期:特定時期なし、影響度:-) 当社は、2020年4月に設立された社歴の浅い企業となります。当社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、その投資タイミングや成果によっては一時的に損益が悪化する可能性があります。また、当社は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すが、当社の過年度の経営成績は期間業績比較を行うための十分な分析資料とはならず、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。 ⑦ 小規模組織であることについて(発生可能性:中、発生時期:数年以内、影響度:高) 当社は、当事業年度末現在において従業員68名と小規模な組織であり、現在の人員構成において最適と考えられる内部管理体制や業務執行体制を構築しております。当社では、今後の業容拡大及び業務内容の多様化・持続的成長等に対応するため、人員の増強及び内部管理体制、業務執行体制の一層の充実を図っていく方針でありますが、これらの施策が適時適切に進行しなかった場合には、当社の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)業務に関するリスク ① サービスの開発力及び技術力について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中) 当社の事業領域においては、顧客の要求水準が高く、それに応えるための高い技術力を維持し、顧客の要求水準を満たすサービスを開発・提供することが求められます。当社はこれらの実現のために、優秀な技術者の採用、育成に注力し、常に最新技術をキャッチアップする体制の構築を図っております。また、当社組織内のAIエンジニアリング部及びデータサイエンス部は、新規サービスの開発における専門的な知識や技術を有する人員を擁し、重要な役割を果たしていると共に、社員への教育・ノウハウの共有を進めております。 しかしながら、顧客の要求水準を満たす技術レベルに達しない又は重要な技術を持つ人材が何らかの理由により業務遂行が困難となった場合には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 納期遅延による業績変動について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:中) 当社は、AIシステムの販売だけでなく、光学設計、AIモデル構築及び運用までを一気通貫で提供しております。検査装置の製作やAIモデルの構築においては、受注時に仕様を確認し差異が発生しないように取り組んでおります。 しかしながら、顧客の要望により仕様が変更される場合又は納品を予定していた時期に生産活動を優先されAIシステムや検査装置の設置が延期になる場合があり、納期が変動する可能性があります。その場合には、売上を計上する時期が変動し、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 業績の偏重について(発生可能性:高、発生時期:特定時期なし、影響度:低) 当社の業績は、顧客の予算消化サイクルに加えて、当社が成長フェーズにあり期末にかけて売上が増加していく傾向にあることにより、第4四半期(10月~12月)に売上が偏る傾向があります。当社の決算月となる12月に売上を予定している案件について何らかの要因により延期や案件を失注した場合等には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 一方、当社としては、新たな顧客獲得や期初予算策定時に当該事象を盛り込んだ上で、その業績偏重に応じた費用計画を策定し、年間を通した安定的な利益創出につなげることで当該リスクを軽減させていく方針です。 なお、当社の2024年12月期及び2025年12月期における四半期業績の推移は以下のとおりであります。 第5期事業年度(2024年12月期)   第6期事業年度(2025年12月期) 売上高 (千円)   構成比 (%)   営業利益又は 営業損失(△) (千円)   売上高 (千円)   構成比 (%)   営業利益 (千円) 第1四半期   148,039   24.6   3,348   307,565   24.5   115,868 第2四半期   111,112   18.4   △33,905   160,376   12.7   14,427 第3四半期   96,084   15.9   △40,515   282,398   22.5   73,580 第4四半期   247,559   41.1   1,997   506,163   40.3   192,658 ④ 訴訟等について(発生可能性:中、発生時期:特定時期なし、影響度:低) 当社において、同一案件に対する損害賠償請求事件と売買代金請求反訴事件が、現在係争中であります。前者は、当社が本番開発を実行する能力がないにもかかわらず事前検証の対価を受領したとして、債務不履行を理由に取引先より損害賠償請求が提起されております。後者は、事前検証後、注文書を受領した上で実施した作業について当該取引先から支払を拒否されたことを理由に、当社が原告として売買代金請求反訴を提起しているものであります。当該訴訟の影響額は少額ではありますが、当該訴訟以外で今後大きな訴訟が発生した場合には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 知的財産等に関するリスク(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中) 当社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、当社が認識せず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 内部管理体制について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:中) 当社は、企業価値の持続的な増大を図るために、コーポレート・ガバナンスが有効に機能するとともに、人材、資本、サービス、情報資産の適正かつ効率的な活用をすることが不可欠であるとの認識のもと、業務の適正性及び財務報告の信頼性の確保、さらに健全な倫理観に基づく法令遵守の徹底が必要と認識しております。そのためにも、当社では内部管理体制の充実に努めております。しかしながら、今後の事業の急速な拡大等により、十分な内部管理体制の構築・運用が追いつかない状況が生じる場合には、適切な業務運営が困難となり、当社の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)情報システムに関するリスク 情報管理について(発生可能性:高、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 当社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を当社が一時的に取得又は閲覧等する場合があります。当社はこれらの情報の取り扱いについては、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程の整備を行うとともに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)災害・事故等に関するリスク 自然災害、事故等について(発生可能性:低、発生時期:特定時期なし、影響度:高) 地震、台風等の自然災害、また、重症感染症蔓延等により、想定を大きく上回る規模で人的被害・物的被害、又は情報システムの停止やネットワーク上の障害が生じることによって、当社又は当社の取引先の事業活動に影響を及ぼし、当社の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。 当社では、テレワーク可能な社内管理体制及びそれを可能とする業務システムの運用を行い、それにより当該状況でも従来通りの事業継続が可能となる事業運営を行っております。
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業績がなぜこうなったかの経営陣の説明

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。 ① 経営成績の状況 当事業年度における我が国経済は、企業収益の改善による設備投資の持ち直しや所得・雇用環境の改善等により緩やかな回復基調で推移しました。一方で、海外経済の減速懸念や、物価上昇により個人消費の一部に足踏みが見られるなど、依然として先行き不透明な状況が続いております。 このような中、当社を取り巻く国内AI市場においては、企業の競争力強化や人材不足への対応から幅広い産業で生成AIをはじめとしたDX投資に取り組む企業が増加するなど、事業環境は堅調に推移しております。技術面では、生成AIの急速な進化など、技術革新のスピードは一層加速しており、これらを活用した新たなビジネス機会の創出が期待される一方、顧客ニーズの高度化・多様化への対応が求められております。 このような環境下において、新規案件の獲得だけでなく、画像認識AIサービスをはじめとした既存顧客からの大型案件の受注や複数ライン展開など、事業は順調に拡大しております。 この結果、当事業年度の業績は、売上高1,256,503千円(前年同期比108.4%増)、営業利益396,535千円(前年同期は69,074千円の営業損失)、経常利益385,738千円(前年同期は65,119千円の経常損失)、当期純利益304,479千円(前年同期は23,042千円の当期純損失)となりました。 なお、当社は製造業向けAIサービスの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。 ② 財政状態の状況 (資産) 当事業年度末における資産合計は2,355,354千円となり、前事業年度末に比べ1,878,321千円増加いたしました。これは主に、現金及び預金の増加1,617,275千円、売掛金の増加260,601千円等によるものであります。 (負債) 当事業年度末における負債合計は284,834千円となり、前事業年度末に比べ121,541千円増加いたしました。これは主に、未払法人税等の増加69,385千円、未払消費税等の増加48,294千円、未払費用の増加7,292千円等によるものであります。 (純資産) 当事業年度末における純資産合計は2,070,519千円となり、前事業年度末に比べ1,756,779千円増加いたしました。これは、資本金及び資本準備金がそれぞれ726,150千円の増加、利益剰余金が304,479千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 当事業年度末における現金及び現金同等物の残高は、前事業年度末に比べ1,617,275千円増加した結果、1,895,006千円となりました。各キャッシュ・フローの状況とその要因は以下のとおりであります。 (営業活動によるキャッシュ・フロー) 営業活動によるキャッシュ・フローは205,222千円の収入(前年同期は39,357千円の支出)となりました。これは主に、税引前当期純利益の計上385,738千円、未払消費税等の増加額48,294千円、売上債権の増加額260,601千円等によるものであります。 (投資活動によるキャッシュ・フロー) 投資活動によるキャッシュ・フローは23,511千円の支出(前年同期は5,996千円の支出)となりました。これは主に、無形固定資産の取得による支出9,179千円、有形固定資産の取得による支出8,559千円等によるものであります。 (財務活動によるキャッシュ・フロー) 財務活動によるキャッシュ・フローは1,435,564千円の収入(前年同期は58,000千円の収入)となりました。これは、株式の発行による収入1,451,222千円、上場関連費用の支出15,657千円によるものであります。 ④ 生産、受注及び販売の実績 a.生産実績 当社が提供するサービスの性質上、生産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。 b.受注実績 当事業年度における受注実績は、次のとおりであります。 セグメントの名称   当事業年度 (自 2025年1月1日 至 2025年12月31日) 受注高 (千円)   前年同期比 (%)   受注残高 (千円)   前年同期比 (%) 製造業向けAIサービス事業   1,220,853   31.9   355,799   △9.1 (注)当社は製造業向けAIサービス事業の単一セグメントであるため、セグメント毎の記載はしておりません c.販売実績 当事業年度の販売実績は、次のとおりであります。 事業の名称   当事業年度 (自 2025年1月1日 至 2025年12月31日) 金額(千円)   前年同期比 (%) 画像認識AIサービス   911,628   147.9 分析AIサービス   307,973   36.6 その他AIサービス   36,901   281.1 合計   1,256,503   108.4 (注)1.当社は製造業向けAIサービス事業の単一セグメントであるため、セグメント毎の記載はしておりません。サービス別に記載をしております。 2.主な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は、次のとおりであります。 相手先   前事業年度 (自 2024年1月1日 至 2024年12月31日)   当事業年度 (自 2025年1月1日 至 2025年12月31日) 金額 (千円)   割合 (%)   金額 (千円)   割合 (%) 株式会社三菱総合研究所   77,705   12.9   -   - (注)当事業年度における株式会社三菱総合技術研究所に対する販売実績は、総販売実績に対する割合が10%未満であるため、記載を省略しております。 (2)経営者の視点による経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容 経営者の視点による当社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、当事業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 当社の財務諸表は、我が国において一般に公正妥当と認められる会計基準に基づき作成されております。この財務諸表の作成に当たりましては、資産・負債及び収益・費用の報告数値及び開示に影響を与える見積り及び仮定の設定を行っております。 当該見積りにつきましては、過去の実績や現状等を勘案して合理的に判断を行っておりますが、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可能性があります。なお、当社が財務諸表の作成に際して採用している重要な会計方針につきましては「第5 経理の状況 1 財務諸表等(1)財務諸表 注記事項(重要な会計方針)」に記載しております。 ② 経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容 a.経営成績の状況 (売上高) 当事業年度の売上高は1,256,503千円(前年同期比108.4%増)となりました。これは主に、画像認識AIサービスをはじめとした各サービスにおける案件数の増加や大型化によるものであります。 (売上原価、売上総利益) 当事業年度の売上原価は439,784千円(前年同期比49.3%増)となりました。これは主に、画像認識AIサービスに係る材料仕入高、事業規模拡大に伴う人件費の増加によるものであります。 この結果、売上総利益は816,719千円(前年同期比164.9%増)となりました。 (販売費及び一般管理費、営業利益) 当事業年度の販売費及び一般管理費は420,184千円(前年同期比11.3%増)となりました。これは主に、事業規模拡大に伴う人件費の増加、監査報酬やシステム利用料等の支払報酬が増加したことによるものであります。 この結果、営業利益は396,535千円(前年同期は69,074千円の営業損失)となりました。 (営業外収益、営業外費用、経常利益) 当事業年度の営業外収益は補助金収入の増加等により13,490千円(前年同期比212.6%増)となりました。営業外費用は上場関連費用の発生により24,286千円(前年同期比6,630.3%増)となりました。 この結果、経常利益は385,738千円(前年同期は65,119千円の経常損失)となりました。 (特別利益、特別損失、当期純利益) 当事業年度において、特別損益は発生しませんでした。法人税等合計81,258千円を控除した当期純利益は304,479千円(前年同期は23,042千円の当期純損失)となりました。 b.財政状態の状況 前述の「(1)経営成績等の状況の概要 ②財政状態の状況」をご参照ください。 c.キャッシュ・フローの状況 前述の「(1)経営成績等の状況の概要 ③キャッシュ・フローの状況」をご参照ください。 ③ 資本の財源及び資金の流動性 当社の運転資金需要のうち主なものは、従業員の給与手当の他、販売費及び一般管理費の営業費用であります。当社は、事業運営上必要な資金を安定的に確保するために、必要な資金は自己資金、金融機関からの借入等でバランスよく調達していくことを基本方針としております。 ④ 経営成績に重要な影響を与える要因について 経営成績に重要な影響を与える要因につきましては、「3 事業等のリスク」に記載のとおりであります。また、今後の経営成績に影響を与える課題につきましては、「1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」に記載のとおりであります。 ⑤ 経営者の問題意識と今後の方針に関して 経営者の問題意識と今後の方針については、「1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」に記載のとおりであります。 ⑥ 経営方針・経営戦略、経営上の目標の達成状況を判断するための客観的指標等 当社は「1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等 (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」に記載の指標を重視しており、過年度からの推移は以下のとおりであります。 第5期事業年度   第6期事業年度 売上高   (千円)   602,796   1,256,503 営業利益又は営業損失(△)   (千円)   △69,074   396,535 受注残高   (千円)   391,427   355,799 取引社数   (社)   114(65)   147(67) 継続顧客売上高   (千円)   267,730   836,549 ライセンス収入   (千円)   67,103   88,680 (注)取引社数の( )内は内書きで、新規顧客の取引社数を記載しております。 売上高は、当社の市場への浸透度及びその成長性をモニタリングするため、重要な経営指標と位置付けております。当事業年度の売上高は、画像認識AIサービスをはじめとした各サービスにおける案件数の増加や大型化に伴い108.4%増加しております。 営業利益は、当社の収益性及び付加価値をモニタリングするための重要な経営指標と位置付けております。当事業年度の営業利益は、売上高の増加及び、各コストの最適化により、396,535千円の営業利益となりました。 受注残高、取引社数、継続顧客売上高及びライセンス収入は、当社の継続的な事業拡大をモニタリングするための重要な経営指標と位置付けております。前事業年度の受注残高は、大型案件の受注が集中していたことから一時的に高い水準となっており、当事業年度において△9.1%となっております。取引社数、継続顧客売上高及びライセンス収入については、新規顧客の開拓や既存顧客との継続的な取引の結果、高い水準で推移しております。

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