E35345 Japan GAAP
前期
33.1億 円
前期比
114.9%
株価
6,100 (05/02)
発行済株式数
3,999,800
EPS(実績)
-129.64 円
PER(実績)
--- 倍
前期
1,013.0万 円
前期比
82.8%
平均年齢（勤続年数)
36.2歳（2.1年)
従業員数
139人
当社のミッションは、AIテクノロジーの妥協なき追求により、非常識を常識に変え続けることです。
「AI inside X」というビジョンで、「X=様々な環境」に溶け込むAIを実装し、誰もが特別な意識をすることなくAIを使える、その恩恵を受けられる、といった社会を目指しています。
また、人々がAIを使って働き方や生き方をより良いものにしていくことをサポートしており、当社の製品により、ユーザの働き方をどれだけ変えられたか、どれだけ働きやすくなったのかにフォーカスしています。そのため、高品質なユーザ体験を届けることは当社にとって最優先の事項です。この徹底したユーザ重視の姿勢は、当社の重要な文化であり、下記の3点をユーザにコミットします。
・高品質・高価値なAIを提供するために最善を尽くします。
・製品をより使いやすく、より優れたユーザ体験を届けるため、継続的に行動します。
・短期的な経済的利益のために、ユーザ重視の姿勢を妥協しません。
当社の経営は、徹底したユーザ重視を基本方針としています。
＜外部環境について＞
現在、国内において生産年齢人口は1995年をピークに減少傾向にあり、2020年に7,292万人程となりました。また、2040年には、2020年と比較し1,315万人程が減少し、5,977万人程になると予想されております(注１)。そのような背景の中、これまで人が行ってきた業務を機械化し、生産性を維持・向上させること、また、業務を高付加価値なものにすることがこれまで以上に強く求められております。しかしながら、これまで人が行ってきた業務は、機械やソフトウェアで代替することが困難な業務が多い故に、人が行ってきておりました。
昨今は、そういった複雑な業務を人のようにこなせる「AI」が注目されており、実証実験や一部の社会実装が始まっているという情勢であります。当社は、AIは今後より急速に社会に普及していくと考えております。
また、その急速な普及のため、政府においてはデータサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間25万人育成する目標も公表されており(注２)、社会普及の実現には、AI開発と運用をよりスムーズに行えるようインフラも整える必要があると考えております。
(注１) 出所 2020年までは総務省「国勢調査」(年齢不詳人口を除く)、2040年は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口(平成29年推計)」(出生中位・死亡中位推計)
(注２) 出所 内閣府 AI戦略2022 令和４年４月22日 「統合イノベーション戦略推進会議決定」
＜AI inside のストーリー＞
当社はその創業にあたり、「企業の業務プロセスの内、人の手で行われているものを、AIでサポートすること」を目指しました。そこで「企業が既に外部委託している業務プロセス」を調査し、まず初めに、データ入力業務をAIでサポートすることを目的に、研究開発を始めました。その後の最新調査によると、データ入力業務を含む「非IT系の外部委託市場」については2016年度で1.66兆円の実績、2017年度で1.7兆円の実績とされております(注３)。
その結果、当社は人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、コンピュータが自動的に文字画像データを学習しルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、AI-OCRサービス「DX Suite」として企業へ提供しております。これまで49億回を超える読取りを行い、企業の生産性向上に貢献してきました。
製品の提供方式として、現在主力製品となっているクラウドコンピューティング（AI inside Cloud）だけではなく、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社で開発製造しました。これにより、地方公共団体などプライバシー保護がより一層重要視される業界への導入拡大も実現しています。
同時に、大規模化による低コスト構造の実現と、AIを動作させるためのハードウェアを自社開発・自社利用することにより、ユーザへより低価格での提供が可能な構造となっております。当社は、この好循環サイクル（注４）により契約数の拡大とユーザの継続利用、ビジネスの継続的強化を実現しています。
また当社は、従来からの強みである画像・物体等の認識AIに加え、予測AI技術を開発・提供してまいりました。当社が持つこれらの製品技術を統合し、あらゆるデータを活用してAIが自律的に学習し、新しいAIモデルを生み出すソリューションである「AnyData」を発表しております。これにより、企業活動全体の効率化を担う付加価値の高い複合AIソリューションをパートナーとともに提供することで、AIソリューションの利用拡大、より効率的な事業のスケールに取り組み、「誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる世界」を目指します。
なお、当社は人工知能事業の単一セグメントであるため、以下ではサービス別の事業内容を記載しております。また、当社が展開するサービスは、継続的に収益が計上されるリカーリング型モデルと取引毎に収益が発生するセリング型モデルにより構成されております。
(注３) 出所 株式会社矢野経済研究所 BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場の実態と展望 2021-2022
(注４) ビジネスの根幹となる好循環サイクル
<サービスの内容>
(1) 「DX Suite」
当社は、人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、文字画像データを学習し、コンピュータが自動的にルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、ユーザインターフェースを備えたAI-OCRサービス「DX Suite」として開発し、ユーザへ提供しております。
「DX Suite」は、その内部に「Intelligent OCR」「Elastic Sorter」というアプリケーションを有しており、組み合わせて契約、利用することができます。これらサービスは、システム開発、銀行、証券、保険、小売、エネルギー、物流、製薬、不動産、製造、印刷等、業態を問わず導入されており、ユーザ企業にて帳票をデータ化するリクエスト数（読取り回数）を基に算出される月額従量費用や、オプション機能の月額固定費用といったリカーリング型モデルの収益と、初期費用等のセリング型モデルの収益で売上を構成しております。なお、「DX Suite」の初期費用についてはサービスの提供期間にわたり売上高を按分計上しております。
「Intelligent OCR」：手書き文字認識技術をベースとする「定型帳票」及び「非定型帳票」を読取り、デジタルデータ化するサービスです。「定型帳票」とは、帳票レイアウトが統一されており、事前に読取り箇所を指定することができる帳票を指します。具体的には、各種申込書や受発注帳票、アンケートなどの帳票をデータ化できます。「非定型帳票」とは、記載される項目は同じでも、記載される場所、レイアウトが無数にあり、書類の種類数が限定的で無いため、「Elastic Sorter」では仕分けることのできない帳票を指します。具体的には請求書や領収書、住民票やレシートなどといった帳票を事前の準備・設定不要で、データの構造化含め、デジタルデータ化できます。 料金体系としまして、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用と、セリング型モデルの初期費用により構成されております。
「Elastic Sorter」：「Intelligent OCR」のオプションとして、複数種類の帳票を順不同にまとめてスキャンしてある場合に、同種類の帳票をAIが選び取り、仕分けるサービスです。具体的には、免許証や保険証、住民票など複数種類ある本人確認書類や各種申込書類を種類ごとに仕分け、仕分け後に「Intelligent OCR」で読取りを行うなどの業務に利用できます。
料金体系としまして、セリング型モデルの初期費用は無く、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用により構成されております。
(1-1)「AI inside Cube」
当社の主力製品は「DX Suite」クラウド版ですが、官公庁・地方公共団体などではオンプレミス（注５）環境での利用ニーズがあります。しかしながらオンプレミス環境の構築は、機器選定、購入、システムインテグレーションなど様々な工程に時間と人的リソースを必要とするため、ユーザ企業、当社双方にスケールしにくい分野です。
そこで当社は、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社開発しました。ユーザは、「AI inside Cube」に「DX Suite」をインストールし、利用できます。特別なインテグレーションは必要なく、誰でも使えるよう、電源とデータ送信用のLANケーブルを差し込むだけで使える仕組みです。「AI inside Cube」は、月額定額のリカーリング型モデルで提供をしています。
(1-2)「AI inside Computing Engine」
当社のAIは、クラウド環境、オンプレミス(注５)環境共にソフトウェアインフラ基盤「AI inside Computing Engine」の上で稼働しております。「AI inside Computing Engine」を使わない従来方式では、ソフトウェアやAIを動作させるためのサーバの構築は、各種設定を時間をかけて人が行う必要があります。そうして作り上げた環境を、別のサーバにも適用させる場合、同じように人が行う必要があり、コストと時間がかかります。
「AI inside Computing Engine」を使うと、一度作り上げたサーバ環境をコンテナとしてコピーして立ち上げることができます。従来、人が行っていた作業を数十秒で自動実行できるため、コストと時間がほとんどかからず、例えば、大量のリクエストに対しても、自動でサーバを増減させることが可能になります。 コンテナの中に入れるソフトウェアやAIは、コンテナと依存関係に無く入れ替えることもできるので、一度作ったコンテナで多種類のソフトウェアやAIを最適に自動運用することができます。
(注５) オンプレミスとは、サーバーやソフトウェアなどの情報システムを企業などの使用者が管理する設備内に設置することにより、自社運用をすることを指します。
(2) 「AnyData」・「AI Growth Program」
当社は、従来からの強みである画像・物体等の認識AIに加え、予測AI技術を開発し、「Learning Center Vision」「Learning Center Forecast」として提供を行ってまいりました。また、組織のAIリテラシーを向上させ、ビジネス領域でAIを活用できる人材を育成する「実践型のAI教育プログラム」である「AI Growth Program」により、AI活用の内製化の実現を目指しています。従来の主力製品である「DX Suite」に加え、当社が持つこれらの製品技術やサービスを統合し、あらゆるデータを活用してAIが自律的に学習することで、高付加価値のAIモデルを提供するための「AnyData」を提供してまいります。
［事業系統図］
(注１）パートナーは、当社の製品・サービスをユーザ企業に販売する代理店です。
(注２) サーバ事業者は、当社が契約するクラウドコンピューティングサービスを提供する事業者です。
用語解説
「事業の内容」における用語の定義を以下に記します。
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が判断したものであります。
(資産)
当事業年度末における流動資産は、前事業年度末に比べて1,026,585千円減少し、4,047,749千円となりました。この主な要因は、現金及び預金が1,184,206千円減少したことによるものであります。また、固定資産は、前事業年度末に比べて853,792千円増加し、2,627,728千円となりました。この主な要因は、ソフトウェア資産が252,879千円増加、のれんが1,343,226千円増加、関係会社株式が685,292千円減少したことによるものです。この結果、総資産は、前事業年度末に比べ172,793千円減少し、6,675,478千円となりました。
(負債)
当事業年度末における流動負債は、前事業年度末に比べて138,701千円増加し、2,252,907千円となりました。この主な要因は、未払法人税等が30,427千円増加、未払消費税等が129,131千円増加、未払金が33,213千円減少したこと等によるものであります。固定負債は、株式給付引当金が50,000千円増加したこと等により68,363千円となりました。この結果、総負債は、前事業年度末に比べて203,885千円増加し、2,321,271千円となりました。
(純資産)
当事業年度末における純資産合計は、前事業年度末に比べて376,678千円減少し、4,354,207千円となりました。これは、主に株式報酬等に伴うその他資本剰余金170,326千円の増加、新株予約権の行使により、資本金及び資本剰余金が11,004千円ずつ増加したこと、当期純損失518,524千円を計上したこと等によるものです。
なお、当事業年度末における自己資本比率は65.2%となり、前事業年度末に比べ、3.9ポイント減少しております。
近年我が国において、少子高齢化や人口減により生産年齢人口が減少する一方、人によるデータ入力に関する外部委託市場は2022年度の6,090億円から2025年度には6,290億円へ成長していくと予測されております(市場規模は全て「BPO(ビジネスプロセスアウトソーシング)市場の実態と展望 2021-2022(株式会社矢野経済研究所)」より)。企業は、労働者の在宅ワーク導入など働き方改革をこれまで以上に意識した事業運営が求められていることから、社会的なデジタルトランスフォーメーション（DX)推進は加速していくものとみられます。
このような市場環境において、当社は、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを活用した生産性向上のためのAI-OCRサービス「DX Suite」、および当社のミッション「AIテクノロジーの妥協なき追求により、非常識を常識に変え続ける」を実現するための製品「Learning Center」の開発・提供を進めてまいりました。また、当期において、株式会社aiforce solutionsとの事業統合により「Learning Center Forecast」「AI Growth Program」の提供を行いました。
その結果、売上高及び各段階利益については以下の実績となりました。
（売上高）
当事業年度の売上高は3,802,642千円(前年同期比114.8％)となりました。当事業年度における当社及びその他販売パートナーがそれぞれの顧客へ提供している「DX Suite」利用ライセンスは前年同期の2,232件から2,568件に堅調に増加し、またチャーンレート（解約率）の実績は低水準で推移しており、営業活動による新規案件の獲得により売上高の積上げを進めてまいりました。
加えて、第１四半期会計期間に吸収合併を行った株式会社aiforce solutionsの予測・判断AI技術を取り込んだ 「Learning Center Forecast」（旧称：AMATERAS RAY）及び非エンジニア人材のAI人材化を加速する「AI Growth Program」(旧称：AMATERAS EDU)の収益が計上されております。
売上高のうち、リカーリング型モデル（注1）及びセリング型モデル（注2）の内訳は以下のとおりとなりました。
（注）1. リカーリング型：顧客が当社のサービスを利用する限り継続的に計上される収益形態を表します。
2. セリング型：特定の取引毎に計上される収益形態を表します。
（売上原価、売上総利益）
当事業年度の売上原価は、837,621千円(前年同期比102.0％)となりました。これは、主にサーバ費用等によるものであります。この結果、売上総利益は2,965,020千円(前年同期比119.1％)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、2,681,351千円(前年同期比139.6％)となりました。これは、主に業容拡大に伴う採用費・人件費の増加、2022年５月より発生したのれん償却費によるものであります。この結果、営業利益は283,668千円(前年同期比49.8％)となりました。
（営業外収益、営業外費用、経常利益）
当事業年度において、営業外収益は11,365千円発生しました。これは、主に補助金の交付による収入10,396千円が発生したことによるものです。また、営業外費用は15,552千円発生しました。これは、主に短期借入金に係る支払利息9,523千円、為替差損5,919千円が発生したこと等によるものです。この結果、経常利益は279,482千円(前年同期比49.6％)となりました。
（特別損益、当期純利益）
当事業年度において、特別損失が685,292千円発生しました。これは、関係会社株式評価損を計上したことによるものです。また、法人税、住民税及び事業税を106,632千円、法人税等調整額6,081千円を計上した結果、当期純損失は518,524千円となりました。
なお、セグメントについては、当社は人工知能事業の単一セグメントであるため、記載しておりません。
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(以下「資金」という。)は、前事業年度末に比べ1,184,206千円減少し、3,235,034千円となりました。当事業年度における各キャッシュ・フローの状況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)
当事業年度において営業活動の結果獲得した資金は793,847千円（前事業年度は208,832千円の使用）となりました。主な内訳は、税引前当期純損失405,810千円の計上、売上債権が106,499千円増加した一方で、非資金損益項目である関係会社株式評価損685,292千円の計上及びのれん償却額301,540千円の計上、減価償却費150,638千円を計上したこと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)
当事業年度において投資活動の結果使用した資金は2,068,903千円（前事業年度は223,635千円の使用）となりました。主な内訳は、子会社株式の取得による支出1,642,005千円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)
当事業年度において財務活動の結果使用した資金は21,650千円（前事業年度は35,256千円の獲得）となりました。主な要因は、株式発行による22,008千円の収入がある一方で、長期借入金の返済による支出43,395千円によるものであります。
当社で行う事業は、提供するサービスの性格上、生産に該当する事項がないため、生産実績に関する記載を省略しております。
当社で行う事業は、受注から役務提供の開始までの期間が短く、受注状況には重要性がないため記載を省略しております。
当事業年度における販売実績は次のとおりであります。なお、当社は人工知能事業の単一セグメントであるため、収益計上のモデル別に記載しております。
(注) １．当事業年度の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。
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、本書提出日現在において判断したものであります。
当社の財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成されております。その作成には、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額並びに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、これらの見積りを行うにあたり、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結果をもたらす場合があります。当社の財務諸表で採用する重要な会計方針は、「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。
財政状態に関する分析は、「(1) 経営成績等の状況の概要 ① 財政状態の状況」に記載のとおりです。
経営成績に関する分析は、「(1) 経営成績等の状況の概要 ② 経営成績の状況」に記載のとおりです。
キャッシュ・フローの状況の分析については、「(1) 経営成績等の状況の概要 ③ キャッシュ・フローの状況」に記載のとおりです。
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」をご参照下さい。
当社の資本の財源及び資金の流動性につきましては、事業運営上必要な流動性と資金の源泉を安定的に確保することを基本方針としております。運転資金需要のうち主なものは、当社サービスを拡大していくための開発人員及び営業人員の人件費、また研究開発に係る費用であります。これらの資金については自己資金にて充当する方針です。
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」をご参照下さい。