事業の内容
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/ 原文長 約11071文字
３ 【事業の内容】 （１） 事業の概況 当社は、「世界を便利に、人々を幸せに」をミッションとし、独自開発のAIアルゴリズムによる画像・動画解析と端末処理（エッジコンピューティング）技術を活用した「AIエンジニアリング事業」を展開しております。 なお、当社は、AIエンジニアリング事業の単一事業であります。デジタルトランスフォーメーションの潮流が加速し、さまざまな分野のデジタル化が進む中、新しい社会の形、人々の働き方の変化に合わせて「人流・防犯」、「駐車場・モビリティ」、「３D都市マップ」、「サイネージ広告」、「在宅勤務支援」、「ファッショントレンド解析」の６つのサービスを展開しております。 （２） 当社技術の特徴と優位性 ① 独自の深層学習技術のライブラリの開発 当社は、技術分野として、独自の深層学習技術のライブラリを開発し、当社AIエンジニアリング事業に活用しております。深層学習の開発にあたっては、汎用のオープンアルゴリズムを転用せず、独自の学習データを収集して構築した高い検出精度の学習モデルを使用しております。また、当社は、光学分野の専門家等を有しており、画像の認識・解析の際に、カメラ特性等を踏まえた独自の前処理、後処理による精度の向上、新しい学習データによるAI技術の使用目的に合わせたカスタマイズをおこなうことができます。当社では、深層学習における学習データ準備に深い知見をもつアノテータチームがサービス開始後もAIの精度の継続的な向上を進めております。 例えば、ファッショントレンド解析関連サービスでは、ファッションコーディネート画像を学習データとして独自に収集・分類し、98% 注 を超えるファッションアイテムの検知を実現しております。 学習データの仕分けに用いる独自のソフトウエアを開発・保有しており、数百万枚規模の学習データ分類を用いた学習モデルを数ヶ月という短期間にて実装する能力を保有しております。また、実際の画像を基にコンピュータ・グラフィックスを活用した学習モデルの開発も行っております。開発した学習モデルは、さまざまなサービスに活用・転用でき、新規サービス開発期間の短期化や、AIモデルの継続的な精度向上、スケーラビリティをもった事業開発に直結しております。 （注）人物の全身が映った100枚の写真を対象に行ったファッションアイテム検知の精度評価において、写真に写っていた424のファッションアイテムうち416アイテムを正しく検知し、正解率は98.1％となりました。 ② 端末処理（エッジコンピューティング）による深層学習モデルの優位性 当社は、端末処理（エッジコンピューティング）による深層学習モデル（エッジAI）の低コスト活用を進めております。…
経営方針・経営戦略・対処すべき課題
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/ 原文長 約4815文字
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、提出日現在において、当社が判断したものです。 （１） 経営方針 当社は、「世界を便利に、人々を幸せに」をミッションとし、独自開発のAIアルゴリズムによる画像・動画解析と端末処理（エッジコンピューティング）技術を活用した「AIエンジニアリング事業」を展開しています。 顧客からアルゴリズムの開発を受託するのではなく、顧客が属する業界や社会課題に応える新しいサービスを自ら発案し、サービスそのものを自社で作り上げ、顧客に提案する方法で、これまで誰も気が付かなかったAIエンジニアリングの活用場所を見出し、事業分野の拡大と需要創出を進めてまいります。 また、持続可能な社会を実現するために国連サミットにて採択されたSDGs（持続可能な開発目標）に則して、省資源・省エネルギーで使えるAI技術、AI技術による生産プロセスの効率性向上、AI技術による安心・快適なまちづくりへの貢献等に取り組むことにより、持続的な社会づくりに貢献し、企業価値を向上させていくことを目指しています。 （２） 目標とする経営指標 当社は、安定的な成長を図るため、成長性、収益性及び効率性を重視した経営が必要と認識しています。このため、当社では、売上高、営業利益及び売上高営業利益率を重要な指標としています。 （３） 経営戦略及び経営環境 ① 事業領域に関する当社の見解 2005年頃から深層学習を用いない業務のデジタル化を支援するサービス展開が始まり、2012年に機械学習研究領域において、深層学習技術が生み出されました。以来、深層学習技術の活用は、様々な産業にて研究が行われています。深層学習技術についての実証実験が多数の大企業やスタートアップ企業で進んできた一方、実際に事業化され、市場形成するまでに浸透したサービスが創出されることはこれまで殆どなかったと当社は考えています。2017年にAIを搭載できるエッジデバイスが登場し、拡張性の高いAIサービスが進展する素地が整いました。 インターネット産業においては、2000年頃に検索エンジンと広告事業の連動により、インターネット広告事業が初めて勃興し、同時に、世界を襲ったインターネットバブルとその崩壊により、優勝劣敗化が加速度的に進行し、技術力とビジネス力の双方を持ちえた企業のみが勝ち残りを遂げるに至っております。深層学習活用は現在、2000年以前のインターネット産業と同じく、黎明期にあると当社は考えております。深層学習活用においても、インターネットバブルと同様なことが起こり、飛躍的な成長を遂げるスタートアップが、世界で勃興しはじめていると当社は考えております。…
対処すべき課題
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/ 原文長 約4815文字
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、提出日現在において、当社が判断したものです。 （１） 経営方針 当社は、「世界を便利に、人々を幸せに」をミッションとし、独自開発のAIアルゴリズムによる画像・動画解析と端末処理（エッジコンピューティング）技術を活用した「AIエンジニアリング事業」を展開しています。 顧客からアルゴリズムの開発を受託するのではなく、顧客が属する業界や社会課題に応える新しいサービスを自ら発案し、サービスそのものを自社で作り上げ、顧客に提案する方法で、これまで誰も気が付かなかったAIエンジニアリングの活用場所を見出し、事業分野の拡大と需要創出を進めてまいります。 また、持続可能な社会を実現するために国連サミットにて採択されたSDGs（持続可能な開発目標）に則して、省資源・省エネルギーで使えるAI技術、AI技術による生産プロセスの効率性向上、AI技術による安心・快適なまちづくりへの貢献等に取り組むことにより、持続的な社会づくりに貢献し、企業価値を向上させていくことを目指しています。 （２） 目標とする経営指標 当社は、安定的な成長を図るため、成長性、収益性及び効率性を重視した経営が必要と認識しています。このため、当社では、売上高、営業利益及び売上高営業利益率を重要な指標としています。 （３） 経営戦略及び経営環境 ① 事業領域に関する当社の見解 2005年頃から深層学習を用いない業務のデジタル化を支援するサービス展開が始まり、2012年に機械学習研究領域において、深層学習技術が生み出されました。以来、深層学習技術の活用は、様々な産業にて研究が行われています。深層学習技術についての実証実験が多数の大企業やスタートアップ企業で進んできた一方、実際に事業化され、市場形成するまでに浸透したサービスが創出されることはこれまで殆どなかったと当社は考えています。2017年にAIを搭載できるエッジデバイスが登場し、拡張性の高いAIサービスが進展する素地が整いました。 インターネット産業においては、2000年頃に検索エンジンと広告事業の連動により、インターネット広告事業が初めて勃興し、同時に、世界を襲ったインターネットバブルとその崩壊により、優勝劣敗化が加速度的に進行し、技術力とビジネス力の双方を持ちえた企業のみが勝ち残りを遂げるに至っております。深層学習活用は現在、2000年以前のインターネット産業と同じく、黎明期にあると当社は考えております。深層学習活用においても、インターネットバブルと同様なことが起こり、飛躍的な成長を遂げるスタートアップが、世界で勃興しはじめていると当社は考えております。…
経営成績・財政状態の概況
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/ 原文長 約2123文字
３ 【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 当事業年度における当社の財政状態、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 財政状態の状況 （資産の部） 当事業年度末における流動資産は 1,673,388 千円となり、前事業年度末に比べ 753,530 千円増加いたしました。これは主に、短期借入金の増加及び公募増資等により現金及び預金が 599,033 千円増加したこと並びに売上高の増加に伴い売掛金が 108,160 千円増加したことによるものであります。この結果、総資産は、 1,920,995 千円となり、前事業年度末に比べ 864,066 千円増加いたしました。 （負債の部） 当事業年度末における流動負債は 603,136 千円となり、前事業年度末に比べ 286,888 千円増加いたしました。これは主に、短期借入金が 190,000 千円増加したことによるものであります。この結果、負債合計は、 714,536 千円となり、前事業年度末に比べ 283,468 千円増加いたしました。 （純資産の部） 当事業年度末における純資産合計は 1,206,458 千円となり、前事業年度末に比べ 580,597 千円増加いたしました。これは主に、利益剰余金の増加及び公募増資によるものであります。 ② 経営成績の状況 当社は「世界を便利に、人々を幸せに」をミッションに掲げております。2018年の創業以来、人工知能（AI）がまだ活用されていない潜在市場を見つけてサービスを創り上げ、事業領域を拡大してまいりました。 デジタルトランスフォーメーションの潮流が加速し、さまざまな分野のデジタル化が進む中、当社も新しい社会の形、人々の働き方の変化に合わせて「人流・防犯」、「駐車場・モビリティ」、「３D都市マップ」、「サイネージ広告」、「在宅勤務支援」、「ファッショントレンド解析」へとサービス分野を広げ、スマートシティを形成する多様なサービスを顧客企業や地方自治体、官公庁へ提供してまいりました。 社会情勢の急速な変化に対応しながら継続的に新規事業を生み出す事業構築力と、それを即時に実装するAIエンジニアリング力の強化については、これまで以上に重点的に投資して参りたいと考えております。 以上の結果、当事業年度の売上高は 762,789千円 （前年同期比 144.9 ％増）となり、営業利益 170,818千円 （前年同期は営業損失 133,042 千円）、経常利益 148,307千円 （前年同期は経常損失 139,103 千円）、当期純利益は 147,358千円 と（前年同期は当期純損失 139,393 千円）なりました。…
セグメント関連
抽出本文
/ 原文長 約68文字
【セグメント情報】 当社の事業セグメントは、AIエンジニアリング事業の単一セグメントであるため、セグメント情報の記載を省略しております。
主要な顧客・販売先
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/ 原文長 約1591文字
５． 第３期事業年度におけるクロスプラス株式会社及び株式会社三陽商会に対する販売実績は、当該販売実績の総販売実績に対する割合が100分の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、提出日現在において当社が判断したものであります。 ① 重要な会計方針及び見積り 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いて作成されております。この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 １ 財務諸表等 (1) 財務諸表 「注記事項」重要な会計方針」に記載のとおりであります。また、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、当社の実態等を勘案して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。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。また、当社が行なっております会計上の見積りのうち特に重要なものは以下のとおりであります。 a. 繰延税金資産の計上 当社は繰延税金資産の回収可能性について毎期検討を行なっております。当社の繰延税金資産の回収可能額は、将来の課税所得の予測に大きく依存しておりますが、課税所得の予測は将来の事業環境や当社の事業活動の推移、その他の要因により変化いたします。将来、課税所得の予測に影響を与える諸要因に変化があり、当社が繰延税金資産の回収可能性がないと判断した場合には繰延税金資産を取り崩し、損益計算書の法人税等調整額が増加し、当期純利益が減少いたします。 b. 固定資産の減損 当社は固定資産の減損について、主として事業の種類別に資産をグルーピングし、減損の兆候の有無を判定しております。減損の兆候があった場合、将来キャッシュ・フロー等を見積り、減損の要否を判定いたします。判定の結果、減損が必要と判断された資産については、帳簿価額を回収可能価額まで減損処理いたします。 ② 当事業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.財政状態の分析 前述の「(1)経営成績等の状況の概要 ①財政状態の状況」に記載のとおりであります。 b.経営成績の分析 前述の「(1)経営成績等の状況の概要 ②経営成績の状況」に記載のとおりであります。 c.…