E41108
前期
3.10億 円
前期比
194.5%
株価
1,031 (02/05)
発行済株式数
10,040,000
EPS(実績)
-2.30 円
PER(実績)
--- 倍
平均年齢（勤続年数)
34.9歳（2.1年)
従業員数
67人（連結:0.0人)
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10月31日現在 |
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組織名 |
役割 |
保有技術 |
人数（人） |
|
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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 |
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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 |
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|
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 |
６ |
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|
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月期第３四半期の解約率は0.76％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
※画像省略しています。
(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)
2024年12月期の導入実績は、72社であります。また、売上高は367,671千円であります。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5,932千円、初年度のAI構築及びライセンス利用料3,819千円、２年目以降のライセンス利用料（注３）10,604千円となり、合計は20,356千円となりました。
(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)
2024年12月期の導入実績は、22社であります。また、売上高は225,442千円であります。
(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。
※画像省略しています。
(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。
※画像省略しています。
(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）
2024年12月期の導入実績は、27社であります。また、売上高は9,682千円であります。ただし、「ラクラグ」は2025年６月にリリースされたため、取引社数及び売上高に含まれておりません。
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。
※画像省略しています。
［事業系統図］
※画像省略しています。
(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
第５期事業年度（自 2024年１月１日 至 2024年12月31日）
当事業年度における我が国経済は、雇用環境の改善など緩やかな回復傾向がみられるものの、円安進行及び東欧や中東における紛争の影響による資源価格の高騰に加え、先進諸国を中心としたインフレの継続と金融引き締め等により、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、少子高齢化や人口減少を背景とした労働人口の減少への対応としてAIをはじめとしたDX投資は継続的に行われており、事業環境は堅調に推移しております。
当事業年度においては、画像認識AIサービスにおいて大型の案件の受注や既存顧客のライン展開により販売単価、導入ライン数が増加し、分析AIサービスについても新規顧客の獲得のみならず、既存顧客からのさらなる大型案件の受注・販売が進んでおります。
この結果、当事業年度の業績は、売上高602,796千円（前年同期比94.5%増）、営業損失69,074千円（前年同期は112,645千円の営業損失）、経常損失65,119千円（前年同期は111,530千円の経常損失）、当期純損失23,042千円（前年同期は134,628千円の当期純損失）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。
第６期中間会計期間（自 2025年１月１日 至 2025年６月30日）
当中間会計期間における我が国経済は、企業収益の改善を背景に設備投資の増加や、雇用や所得環境の改善が進み、世界的な物価上昇の影響を受けつつも景気は緩やかな回復基調にありました。一方で、米国の通商政策等による景気の下振れリスクが高まるなど、先行き不透明な状況が続いております。
このような中、当社が属する国内AI市場においては、「Chat GPT」をはじめとする生成AIの技術革新や自律的に業務を遂行するAIエージェントへの注目の高まりなどの結果、企業の競争力の強化や人材不足への対応から幅広い産業で積極的なDX投資が行われており、事業環境は堅調に推移しております。
この結果、当中間会計期間においては、売上高467,941千円、営業利益130,295千円、経常利益138,784千円、中間純利益118,951千円となりました。
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のため、セグメント別の記載は省略しております。
第６期第３四半期累計期間（自 2025年１月１日 至 2025年９月30日）
当第３四半期累計期間における我が国経済は、雇用・所得環境の改善やインバウンド需要等により景気は緩やかな回復基調が続いております。一方で、物価上昇や地政学リスクの高まりにより、先行き不透明な状況が続いております。
このような中、当社が属する国内AI市場においては、引き続き、大規模言語モデルの技術革新やAIエージェントへの注目の高まりなどの結果、企業の競争力の強化や人材不足への対応から幅広い産業で積極的なDX投資が継続しており、事業環境は堅調に推移しております。
この結果、当第３四半期累計期間においては、売上高750,339千円、営業利益203,876千円、経常利益212,151千円、四半期純利益170,407千円となりました。
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のため、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
第５期事業年度（自 2024年１月１日 至 2024年12月31日）
（資産）
当事業年度末における資産合計は477,033千円となり、前事業年度末に比べ76,665千円増加いたしました。これは主に、繰延税金資産の増加42,793千円、売掛金の増加14,759千円、現金及び預金の増加12,645千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163,293千円となり、前事業年度末に比べ99,707千円増加いたしました。これは主に、長期借入金の増加58,000千円、買掛金の増加28,110千円、未払消費税等の増加11,394千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313,739千円となり、前事業年度末に比べ23,042千円減少いたしました。これは、当期純損失の計上により、利益剰余金が23,042千円減少したことによるものであります。
第６期中間会計期間（自 2025年１月１日 至 2025年６月30日）
（資産）
当中間会計期間末における資産合計は884,295千円となり、前事業年度末に比べ407,261千円増加いたしました。これは主に、現金及び預金の増加401,477千円、仕掛品の増加41,289千円、売掛金の減少44,938千円等によるものであります。
（負債）
当中間会計期間末における負債合計は172,303千円となり、前事業年度末に比べ9,009千円増加いたしました。これは主に、未払法人税等の増加28,536千円、契約負債の増加10,691千円、買掛金の減少36,070千円等によるものであります。
（純資産）
当中間会計期間末における純資産合計は711,991千円となり、前事業年度末に比べ398,251千円増加いたしました。これは、第三者割当増資により資本金及び資本剰余金がそれぞれ139,650千円増加、中間純利益の計上により、利益剰余金が118,951千円増加したことによるものであります。
第６期第３四半期累計期間（自 2025年１月１日 至 2025年９月30日）
（資産）
当第３四半期会計期間末における資産合計は1,014,163千円となり、前事業年度末に比べ537,130千円増加いたしました。これは主に、現金及び預金の増加350,317千円、売掛金の増加110,554千円、仕掛品の増加71,113千円によるものであります。
（負債）
当第３四半期会計期間末における負債合計は250,716千円となり、前事業年度末に比べ87,423千円増加いたしました。これは主に、未払法人税等の増加46,327千円、契約負債の増加17,898千円、賞与引当金の増加15,346千円によるものであります。
（純資産）
当第３四半期会計期間末における純資産合計は763,447千円となり、前事業年度末に比べ449,707千円増加いたしました。これは、第三者割当増資により資本金及び資本剰余金がそれぞれ139,650千円増加、四半期純利益の計上により、利益剰余金が170,407千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
第５期事業年度（自 2024年１月１日 至 2024年12月31日）
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12,645千円増加した結果、277,731千円となりました。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39,357千円の支出（前年同期は159,349千円の支出）となりました。これは主に、税引前当期純損失の計上65,119千円、仕入債務の増加額28,110千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5,996千円の支出（前年同期は17,888千円の支出）となりました。これは主に、有形固定資産の取得による支出2,983千円、無形固定資産の取得による支出1,925千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58,000千円の収入（前年同期は1,680千円の支出）となりました。これは、長期借入れによる収入58,000千円によるものであります。
第６期中間会計期間（自 2025年１月１日 至 2025年６月30日）
当中間会計期間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401,477千円増加し、679,208千円となりました。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、131,504千円の収入となりました。これは主に、税引前中間純利益の計上138,784千円、売上債権の減少額44,938千円、棚卸資産の増加額40,763千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、8,250千円の支出となりました。これは、無形固定資産の取得による支出5,059千円、有形固定資産の取得による支出3,190千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)
財務活動によるキャッシュ・フローは、278,222千円の収入となりました。これは、第三者割当増資により、株式の発行による収入が278,222千円発生したこと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
第５期事業年度、第６期中間会計期間及び第６期第３四半期累計期間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 |
第５期事業年度 （自 2024年１月１日 至 2024年12月31日） |
第６期中間会計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年６月30日） |
第６期第３四半期 累計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年９月30日） |
|||||
|
受注高 （千円） |
前年同期比 （％） |
受注残高 （千円） |
前年同期比 （％） |
受注高 （千円） |
受注残高 （千円） |
受注高 （千円） |
受注残高 （千円） |
|
|
製造業向けAIサービス事業 |
925,872 |
281.4 |
391,427 |
573.0 |
649,590 |
573,087 |
934,302 |
562,718 |
（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
第５期事業年度、第６期中間会計期間及び第６期第３四半期累計期間の販売実績は、次のとおりであります。
|
事業の名称 |
第５期事業年度 （自 2024年１月１日 至 2024年12月31日） |
第６期中間会計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年６月30日） |
第６期第３四半期 累計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年９月30日） |
|
|
金額（千円） |
前年同期比 （％） |
金額（千円） |
金額（千円） |
|
|
画像認識AIサービス |
367,671 |
139.2 |
294,385 |
543,476 |
|
分析AIサービス |
225,442 |
540.4 |
168,003 |
183,836 |
|
その他AIサービス |
9,682 |
238.6 |
5,552 |
23,027 |
|
合計 |
602,796 |
194.5 |
467,941 |
750,339 |
（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 |
第４期事業年度 （自 2023年１月１日 至 2023年12月31日） |
第５期事業年度 （自 2024年１月１日 至 2024年12月31日） |
第６期中間会計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年６月30日） |
第６期 第３四半期累計期間 （自 2025年１月１日 至 2025年９月30日） |
||||
|
金額 （千円） |
割合 （％） |
金額 （千円） |
割合 （％） |
金額 （千円） |
割合 （％） |
金額 （千円） |
割合 （％） |
|
|
山陽製紙株式会社 |
31,867 |
10.3 |
－ |
－ |
－ |
－ |
－ |
－ |
|
株式会社三菱総合研究所 |
－ |
－ |
77,705 |
12.9 |
－ |
－ |
－ |
－ |
|
株式会社本田技術研究所 |
－ |
－ |
－ |
－ |
70,896 |
15.2 |
80,396 |
10.7 |
|
ロート製薬株式会社 |
－ |
－ |
－ |
－ |
50,181 |
10.7 |
－ |
－ |
（注）第４期事業年度における株式会社三菱総合研究所、株式会社本田技術研究所及びロート製薬株式会社、第５期事業年度における山陽製紙株式会社、株式会社本田技術研究所及びロート製薬株式会社、第６期中間会計期間における山陽製紙株式会社及び株式会社三菱総合研究所、第６期第３四半期累計期間における山陽製紙株式会社、株式会社三菱総合研究所及びロート製薬株式会社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、本書提出日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
第５期事業年度（自 2024年１月１日 至 2024年12月31日）
（売上高）
当事業年度の売上高は602,796千円（前年同期比94.5％増）となりました。これは主に、事業規模拡大に伴う、営業・エンジニアの採用による案件数の増加並びに大型案件の受注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294,474千円（前年同期比113.0％増）となりました。これは主に、画像認識AIサービスに係る案件の大型化に伴い材料仕入高の比率が増加したこと、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308,322千円（前年同期比79.6％増）となりました。
（販売費及び一般管理費、営業損失）
当事業年度の販売費及び一般管理費は377,396千円（前年同期比32.7％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、営業損失は69,074千円（前年同期は112,645千円の営業損失）となりました。
（営業外収益、営業外費用、経常損失）
当事業年度の営業外収益は受取褒賞金やポイント収入額の増加等により4,316千円（前年同期比41.3％増）となりました。営業外費用は原状回復費用の減少等により360千円（前年同期比81.4％減）となりました。
この結果、経常損失は65,119千円（前年同期は111,530千円の経常損失）となりました。
（特別利益、特別損失、当期純損失）
当事業年度において、特別損益は発生しませんでした。一方で、繰延税金資産の回収可能性の見直しを行った結果、法人税等合計は△42,076千円となりました。
この結果、当期純損失は23,042千円（前年同期は134,628千円の当期純損失）となりました。
第６期中間会計期間（自 2025年１月１日 至 2025年６月30日）
（売上高）
当中間会計期間において売上高は467,941千円となりました。これは主に、各サービスにおいて大型の案件の受注や既存顧客の追加受注等により販売単価や導入ライン数が増加したことによるものであります。
（売上原価、売上総利益）
売上原価は142,147千円となりました。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325,793千円となりました。
（販売費及び一般管理費、営業利益）
販売費及び一般管理費は195,498千円となりました。これは主に、事業拡大に伴う新規採用による人件費の増加によるものであります。この結果、営業利益は130,295千円となりました。
（営業外収益、営業外費用、経常利益）
営業外収益は主に補助金収入等の計上により9,929千円、営業外費用は株式交付費等の計上により1,440千円となりました。この結果、経常利益は138,784千円となりました。
（特別利益、特別損失、中間純利益）
特別利益、特別損失の計上はなく、法人税等合計を19,832千円計上した結果、中間純利益は118,951千円となりました。
第６期第３四半期累計期間（自 2025年１月１日 至 2025年９月30日）
（売上高）
当第３四半期累計期間において売上高は750,339千円となりました。これは主に、各サービスにおいて大型の案件の受注や既存顧客の追加受注等により販売単価や導入ライン数が増加したことによるものであります。
（売上原価、売上総利益）
売上原価は259,757千円となりました。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490,581千円となりました。
（販売費及び一般管理費、営業利益）
販売費及び一般管理費は286,705千円となりました。これは主に、事業拡大に伴う新規採用による人件費の増加によるものであります。この結果、営業利益は203,876千円となりました。
（営業外収益、営業外費用、経常利益）
営業外収益は主に補助金収入等の計上により11,891千円、営業外費用は株式交付費及び上場関連費用等の計上により3,616千円となりました。この結果、経常利益は212,151千円となりました。
（特別利益、特別損失、四半期純利益）
特別利益、特別損失の計上はなく、法人税等合計を41,744千円計上した結果、四半期純利益は170,407千円となりました。
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。
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第４期事業年度 |
第５期事業年度 |
第６期 中間会計期間 |
第６期 第３四半期 累計期間 |
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売上高 |
（千円） |
309,919 |
602,796 |
467,941 [259,152] |
750,339 [355,237] |
|
営業利益又は 営業損失（△） |
（千円） |
△112,645 |
△69,074 |
130,295 [△30,556] |
203,876 [△71,071] |
|
受注残高 |
（千円） |
68,313 |
391,427 |
573,087 [210,381] |
562,718 [325,388] |
|
取引社数 |
（社） |
80（58） |
114（65） |
99（29） [65（23）] |
125（50） [87（41）] |
|
継続顧客売上高 |
（千円） |
90,086 |
267,730 |
366,518 [114,303] |
552,380 [158,145] |
|
ライセンス収入 |
（千円） |
31,874 |
67,103 |
40,237 [30,167] |
62,022 [48,402] |
（注）１．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。
２．第６期中間会計期間及び第６期第３四半期累計期間については、比較のため[ ]内に前年同期の数値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。2024年12月期の売上高は、案件数の増加や大型化に伴い94.5％増加しております。また、2025年12月期第３四半期累計期間においても、引き続き案件数の増加等により高い水準で推移しております。
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。2024年12月期の営業利益は、売上高が増加した一方で、人材採用や研究開発等の先行投資により、69,074千円の損失となりました。2025年12月期第３四半期累計期間においては、売上高の増加及び過年度の先行投資の結果、203,876千円の営業利益となっております。
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。2024年12月期の受注残高は案件数の増加や大型化に伴い大幅に増加しました。取引社数、継続顧客売上高及びライセンス収入についても、新規顧客の開拓や既存顧客との継続取引の結果、大幅に増加しております。2025年12月期第３四半期累計期間においても、新規顧客の開拓及び既存顧客の深堀が進み、高い水準で推移しております。