Laboro.ai, Inc. · TSE:5586
Laboro.ai — Investor Presentation (September 2026)
48 slides from Laboro.ai's investor presentation, Sep 28, 2026
Slide 1: 「第２の創業期」Laboro.AI 成長戦略
2027年9月期〜2030年9月期 「第２の創業期」Laboro.AI 成長戦略 中期経営計画（事業計画及び成長可能性に関する事項） 2026.9.28 株式会社 L a b o r o. A I C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 2: Laboro.AI、「第１の創業期」の軌跡
L a b o r o . A I 、「第１の創業期」の軌跡 2 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 3: Laboro.AI 創業からの沿革
「第１の創業期」の軌跡 L a b o r o . A I 創業からの沿革 従業員数 100名超 プロジェクト実績 400超 Laboro.AI 創業10年 2023年 東証グロース上場 「第２の創業期」へ 「バリューアップ型AIテーマ」への注力 独自メソッド 「ソリューションデザイン」確立 フィジカルAI 「カスタムAI」提供開始 AIエージェント 2016年 Laboro.AI 創業 生成AI 大規模言語モデル 強化学習／最適化 ディープラーニング 3 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 4: 創業から一貫するLaboro.AIのミッション
「第１の創業期」の軌跡 創業から一貫するL a b o r o . A Iのミッション すべての産業の テクノロジーと 新たな姿をつくる。 ビジネスを、つなぐ。 私たちは、産業に革命を起こそうと奔走する各企業の AIがその真価を発揮するためには、ビジネス環境や課題に合わせて イノベーターの方々に、オー ダーメイドという方法で 必要なデータを集め、アルゴリズムを設計し、幾度の検証を行い、 ビジネスにジャストフィットする 最適な形になるまで調整を繰り返すことが不可欠です。 AIソリューションをご提供いたします。 つまり、テクノロジーとビジネス双方の知見がなければ、 「すべての産業の新たな姿をつくる
Slide 5: 中核にある「カスタムAI開発」
「第１の創業期」の軌跡 中核にある「カスタムAI開発」 カスタムAI開発 個 社 ご と の 課 題 ・ 戦 略 ・ 環 境 に 正面から向き合い、イノベーションを ソリューションデザイン 再現性をもって創出するための、 技 術 ・ 手 法 ・ 能 力 ・ 経 験 の 蓄 積 ビジネスコンサルティング AI ﾋﾞｼﾞﾈｽ 要件 ﾋﾞｼﾞﾈｽ ｿﾘｭｰｼｮﾝ 構想 定義 再構築 設計 画一的なパッケージ型AIでは対応が難しい、 ビジネス視点のAI導入・活用支援 ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に効く オーダーメイド型AI開発、「カスタムAI」 AI / システム開発 AI開発ノウハウとビジネス
Slide 6: 注力する「バリューアップ型AIテーマ」
「第１の創業期」の軌跡 注力する「バリューアップ型AIテーマ」 コスト削減型の業務効率化ではなく、 バリューアップ型AI開発テーマ 企業の競争優位となり、成長につながる 価 値 創 出 の た め の A I 開 発 テ ー マ 市場創出 AIによって、既存事業の延長にはない新しい商品・ サービスを開発し、全く新しい市場を創出する取組み 新規製品・サービスの創出や既存ビジネスの プロセスイノベーションなど、新しいビジネス 事業深化 施策展開によってクライアント企業の成長を図る 自社が保有している顧客基盤、業務データ、技術的知 AI開発テーマ 見、現場のノウハウなどの既存資産を起点に、ＡＩで 事
Slide 7: 企業進化と生物進化の関係
「第１の創業期」の軌跡 企業進化と生物進化の関係 生物はゼロから今の形態になったのではなく、 AI活用による企業進化も、生物進化と同じ。 環境に応じて、すでにある器官・機能を、変 「DX」「イノベーション」（＝新たな生態系の誕生） 化・適応させることで進化してきた。 が、既存事業の深化を経ずして創出されることはない。 AI未導入 特定タスクの改善 複数範囲の改善 事業構造の書き換え （人手による作業） （点のイノベーション） （線のイノベーション） （面のイノベーション） ＝同じ活動を コスト削減型効率化 ＝ 代謝効率の向上 低エネルギーで行う 事業深化 ＝今の強みを新しい ＝ 既存器官の進化
Slide 8: 400超のカスタムAIプロジェクト実績
「第１の創業期」の軌跡 400超のカスタムAI プロジェクト実績 400を超えるカスタムAI実績を通じて、 顧客企業のバリューアップに必要な AIプロジェクト推進ノウハウを着実に蓄積 IJTT アスプコミュニケーションズ 味の素 アートフリーク IDOM エーザイ NGK エン オートネットワーク技術研究所 大林組 沖電気工業 オムロン 鹿島建設 カネカ 気象庁気象研究所鴻池運輸 産業技術総合研究所 ジオテクノロジーズ 四国旅客鉄道 自治医科大学 ジャパンマリンユナイテッド SCREENアドバンストシステムソリューションズ 住友重機械工業 図研 ゼンリン ソニーセミコンダクタソリューションズ
Slide 9: 「第２の創業期」成長戦略：サマリ
2027年9月期〜2030年9月期 「第２の創業期」成長戦略：サマリ 9 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 10: 国内産業に対する課題認識
「第２の創業期」の成長戦略 国内産業に対する課題認識 政治・経済両面でのAI活用の周回遅れ AI開発・法整備・活用・価値創出の全側面で圧倒的な遅れ 日本企業の「AI小作人化」 海外インフラに依存する状況が続く限り、国際競争で勝ることは見込めない コスト削減型AIに集中する活用実態 業務代替でなく、AI-Nativeな事業への進化が求められる バリューアップ方法論の欠如 AIを企業価値向上に転換するための体系的な方法論を持つプレイヤーは限定的 「コスト削減」を超え、新たな商品・サービス・事業・市場を生む「企業進化」へ。 こうしたAI活用を促す取組・環境整備が、国際競争力の観点からも重要。 10
Slide 11: 第２の創業で目指す姿
「第２の創業期」の成長戦略 第２の創業で目指す姿 AIで進化し続ける力を、企業に生着1)させる。 この使命を担う新業態を確立し、世界的先駆者へ。 現状維持は衰退のリスク。産業の再構築は、世界に挑む機会。 現状の環境認識 海外AIの導入にとどまれば、「AI小作人」として埋没する。 企業固有の技術・知見と最先端AIを融合し、新たな競争力を生む側に立つ。 重点領域で世界トップを目指し、より広い産業の進化を担う。 中長期に目指す姿 AIインフラ整備と米国の再工業化を重点テーマに、先端モノづくりで日米企業 の強みを新たな競争力へ転換。 そこで磨いた方法論と技術基盤を、他の産業へ広げる。 国内企業の進化で
Slide 12: 目指すポジショニングとサービスモデル
「第２の創業期」の成長戦略 目指すポジショニングとサービスモデル 全社の進化を構想し、専門人材とAIで変革を実行。 企業の一部として育つ技術を組み込み、進化する力を根づかせる、企業進化の共生体へ。 ① 個別のAI設計/開発を超え、全社の進化を企画/設計する戦略構想力を強化 ② 専門人材とAIの協働（AI-Nativeモデル）により人員の増加だけに依存せず、企業の進化を支える提供力を拡大 目指す姿を踏まえた当社の サービスモデルの進化（イメージ） サービスモデルの進化の方向性 これまで これから 個別開発案件の 企業進化の共生体 変革をともに担い、 受託開発パートナー 進化する力を企業の一部にす
Slide 13: 戦略と目標 まとめ
「第２の創業期」の成長戦略 戦略と目標 まとめ 中期の財務目標/KPI（2030年９月期） 第２の創業期（26年９月期下期-2030年９月期） 成長戦略 キーメッセージ 定量計画 1（単位：億円） 売上 営業利益 これまでの「AI受託開発パートナー」から、 105 +ｱｯﾌﾟｻｲﾄﾞ 21 +ｱｯﾌﾟｻｲﾄﾞ 企業/産業の継続的・本質的な価値向上のため、 ｱｯﾌﾟ ｱｯﾌﾟ 「企業進化の共生体」へ CAGR 42 % ｻｲﾄﾞ CAGR 53 % ｻｲﾄﾞ 専門人材と技術基盤を一体で強化し、提供力と 25.7 3.8 収益を拡大 個別のソリューションの企画/実装を超え、 26/9期 30/9期
Slide 14: 成長戦略を支える２つの約束
「第２の創業期」の成長戦略 成長戦略を支える２つの約束 2030年の目指す姿の実現には、市場の激変に即応する、ダイナミックかつスピーディな経営へ進化する必要 今後はこれまでの延長線上にある施策だけでなく、収益効果を数値で約束できないチャレンジにも積極的に取組む方針 伴って今後は、数値目標の達成と、非連続成長を担う戦略の実行を、ともにコミットとして開示・発信していく 数値コミット 戦略コミット 売上・利益目標の達成 非連続成長を担う中核施策の実行 コミット内容 採用・生産性・収益化施策の実行 事業仮説の具体化と検証 人員・生産性・基盤収益の前提と進捗 顧客実証・基盤の社外提供・提携の進展 開示事
Slide 15: (参考) 成長戦略の全体像
「第２の創業期」の成長戦略 (参考) 成長戦略の全体像 現 在（〜26年9月期） 短 期（〜27年9月期） 中 期（〜30年9月期） 長 期（31年9月期〜） 数値コミット 具体的な数値達成に対するコミットメント ビジョンコミット コミットメント 長期的に掲げる展望に タイプ 戦略コミット 新たな領域への挑戦に対するコミットメント 対するコミットメント ビジネス 受託開発 フロー型 受託開発 フロー型 モデル ｻｰﾋﾞｽ課金 ストック型 フロー カスタムAI フロー カスタムAI 主要 提供サービス SYNAPSE - Project Runtime ストック 未来リサーチ（プロダクト） スト
Slide 16: 「第２の創業期」成長戦略：詳細版
2027年9月期〜2030年9月期 「第２の創業期」成長戦略：詳細版 16 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 17: 当社の事業モデルと競争優位性
当社の事業モデルと競争優位性 17 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 18: 当社の事業内容
当社の事業モデルと競争優位性 当社の事業内容 注力テーマ × 注力領域 売上高構成 新規製品・サービスの創出や (26/9期3Q累計) 代表的なバリューアップ型プロ ジェクトテーマ例 既存ビジネスのプロセスイノ デジタルトランス 自動車業界 24% フォーメーション 半導体製造工場の生産計画の策定 ベーションなど、新しいビジ （バリューアップ） ネス施策展開によって顧客企 顧客起点の価値創出によるビジ 消費財/小売業界 17% 物理・化学モデリングを活かした ネスモデルの根本的な進化 調合・動作点パラメータ最適化 業の成長を図るAI開発テーマ 半導体業界 16% 電子部品の図面設計の最適化 を
Slide 19: 市場/競合分析
当社の事業モデルと競争優位性 市場/競合分析 当社の属するAI受託開発市場 AIer 事業深化を企図する開発プロジェク トに強み （バリューアップ） は、CAGR25.5%の成長市場 当社が属するセグメントで、上場/非 国内AIシステム市場予測 上場のAIスタートアップが分散 生成AI導入や業務効率化に強み AIer コンサルティング領域やSI領 （業務効率化) 生成AIの立ち上がりに伴って起業し 主戦場 た新興スタートアップが中心。数年 域等の隣接領域からの参入が 前から急増 2029年(予) 相次ぎ、また昨今は生成AIの 4.18 兆円 立ち上がりに伴って起業した 上流の戦略策定/下流の実
Slide 20: 当社の競争優位性（1/2）
当社の事業モデルと競争優位性 当社の競争優位性（1/2） KPI 当社の競争優位性の背景（仮説） 当社は難易度が高く、高単価 プロジェクト単価 対象業務/ AI開発テーマ （売上/プロジェクト本数） なバリューアップ型テーマの バリューアップ型 AIテーマ コスト削減型効率化 AIテーマ （新製品/サービス創出, 事業変革) 受託開発領域に注力 25/9期 1,318 万円 半導体/電子部材 自動車 汎用LLM／AI基盤プレイヤー Laboro.AI そのため、競合の参入が相次 産 消費財・小売 （グローバルテック企業）主戦場 注力領域 業 建設 ぎ、技術進化も目まぐるしい ド 化学・素材 1
Slide 21: 当社の競争優位性（2/2）
当社の事業モデルと競争優位性 当社の競争優位性（2/2） KPI フロント1人当たりの生産性の増加 生成AIの業務導入による効率 プロジェクト粗利 化が結実し、より無駄なく最 の平均 期初売上計画 売上着地(予想) 26/9期 適な体制でプロジェクトを執 売上高 2,486百万円 2,578百万円 26/9期 行する前提が整備 上半期 66 ％ 期初人員計画 人員着地(予想) 26/9期 フロント 人員 102名 88名 26/9期 下半期 (予) 71 ％ 2026年９月期 2024年９月期 2025年９月期 フロント (予想) 1人当たり 売上 2,868万円 3,097万円 3,027万
Slide 22: 業績拡大と時価総額のギャップ
当社の事業モデルと競争優位性 業績拡大と時価総額のギャップ 売上高（百万円） 2,578 当社の位置する領域では一定の 競争優位性を確保し、売上高・ 1,900 営業利益ともに順調に成長して 1,369 1,515 いるが、時価総額は上場時未満 で停滞している 時価総額（億円） 事業成長の成果が企業価値に反 193 23/9 24/9 25/9 26/9期 映できていない背景は、スケー 期 期 期 (予) 154 151 154 141 連 結 ラビリティの問題と認識 営業利益（百万円） 人数×稼働率×単価の「コンサ ル/SI型」のフロービジネスが主 380 23/7月 23/9 24/9 2
Slide 23: 「第２の創業期」成長戦略
「第２の創業期」成長戦略 23 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 24: 企業進化の共生体への事業モデル拡張
「第２の創業期」成長戦略 企業進化の共生体への事業モデル拡張 カスタムAIで培った専門性を技術基盤にも組み込み、提供力を拡大する。 顧客の中で育つ技術の継続利用・展開を、収益成長につなげる。 汎用基盤モデルがカバーできない、企業の競争のコアとなる領域において、専門人材が技術と事業の 間をつなぐことで付加価値を提供。異業種等の参入が相次ぎ、競争環境が激化する中でPJ単価は上昇 当社の競争優位性 しており、競争優位性を確立 PJマネジメントやエンジニアリングにおいて、技術基盤(後述)や生成AIツールを積極的に導入するこ とで生産性が向上しており、PJの平均粗利率が上昇（26/９期上期66%→26/
Slide 25: 連結売上高・営業利益計画（ベース計画）
「第２の創業期」成長戦略 連結売上高・営業利益計画（ベース計画） 連結売上高計画（百万円） 10,500 23/9月期～26/9月期 26/9月期～30/9月期 技術基盤と専門人材を組み合わ 成長率 成長率 7,500 23% 42% 5,200 せたサービス提供を通じ、市場 3,713 成長を超えるCAGR約40%での 2,578 1,900 成長を見込む 25/9月期 26/9月期 27/9月期 28/9月期 29/9月期 30/9月期 技術基盤によりフロントの生産 実績 予想 計 画 性を改善し、従業員数は売上の 連結営業利益計画（百万円） 2,100 増加率に対しては、緩やかな増 26
Slide 26: 計画の実現に向けた取組み全体像
「第２の創業期」成長戦略 計画の実現に向けた取組み全体像 施策概要 KPI（30/9期時点) 連結売上高計画（百万円） スピーディー/ダイナミックな CXO制の拡充による機動的な 前提 a 意思決定を可能にする 意思決定/権限委譲 26/9月期～30/9月期 経営体制の進化 成長率 42%+ b 質を担保したフロント 技術基盤/AIを活用した育成 フロント人員数 人員数の持続的拡大 の標準化と採用の裾野拡大 205人（+133%） UPSIDE ベＩス 開発PJへの技術基盤の カスタムAIのノウハウを実装 フロント１名あたり売上 10,500 c 標準搭載による1人あたり した技術基盤の構築と
Slide 27: スピーディー/ダイナミックな意思決定を可能にする経営体制の進化
a スピーディー/ダイナミックな意思決定を可能にする経営体制の進化 経営体制の進化 CXO制を拡充。CEOに意思決定を一元化しつつ、各CXOに権限を委譲し、意思決定の高速化を図る 2026年9月30日付で代表取締役COOの藤原弘将が代表取締役及び取締役を辞任 藤原の管掌する業務の引継ぎを完了し、事業計画上のインパクトは軽微 代表に準じる形でフロント/コーポレートの業務運営をリードする人材が育ったことを踏まえ、CXO制を拡充の上、権限委譲により 各メンバーの専門性を活かした機動的な意思決定を推進 新経営執行 代表取締役CEOに意思決定を一元化し、CEOはグループ全体の統括／経営に注力 体制の方針
Slide 28: 質を担保したフロント人員数の持続的拡大
b 質を担保したフロント人員数の持続的拡大 人材戦略の方針 即戦力層に依存した採用のみではスケールは困難。「カスタムAI」の知見を組み込んだ技術基盤や、専門人材の各 段階の要件定義／教育プログラムの整備を通じ、育成を前提としたポテンシャル層への採用対象の拡張と採用した 人材の早期育成の2軸で人材戦略を再設計 併せて、中期的には業務生産性の向上や、技術基盤活用に伴う開発業務のAI代替が進み、売上成長に必要な人員は 徐々に減少。少数のポテンシャル人材を採用・育成する方針へ徐々に転換を図る 従来の人材戦略とその課題 今後の人材戦略 主要なKPI 育成がOJT頼りであり、キャパシ 採用対象層を拡張する
Slide 29: 採用の裾野拡大（イメージ）
b 質を担保したフロント人員数の持続的拡大 採用の裾野拡大（イメージ） 技術基盤が開発PJの前提を担うことで、一部の知見をAIが補うことを前提に採用の裾野を広げる ことが可能に ポテンシャル層の丁寧な育成を前提にした採用へ転換することで、事業規模拡大に対応した 飛躍的な体制拡充を目指す 役割（事業機能） これまでの採用対象 拡大するポテンシャル層（例） 企業進化のアジェンダ設定 戦略×PM×AI技術の有識者 戦略策定の知見ある企画職経験者 (シニア) 企業のCXO層と対話し、 （ほぼ市場に存在せず、採用に苦戦） 技術的な実現性検証やPMはAIがサポート可 戦略構想 能なため、必須要件でなく育成
Slide 30: 技術基盤「SYNAPSE Project Runtime」（仮称）
c 開発PJへの技術基盤の標準搭載による、1人当たりの生産性向上 開発中 技術基盤「SYNAPSE Project Runtime」（仮称） AIプロジェクトマネジメント基盤、AIモデル開発基盤、モデル運用基盤、システムインフラ基盤の４層からなる 技術基盤を開発中（一部機能はリリース済。27/9月期中のリリースを目指す） AIシステムの開発に必要な各機能に加え、当社のカスタムAIのプロジェクト推進のナレッジを組み込んだ、「AI プロジェクトマネジメント基盤」を保有することが他技術基盤の差別性の源泉に 主要機能 当社にとっての意味合い 下記機能群を使いこなし、プロジェ 直近期待される効果 中期的
Slide 31: 技術基盤の展開のステップ
c 開発PJへの技術基盤の標準搭載による、1人当たりの生産性向上 (参考) 技術基盤の展開のステップ 自社内でのPoC（Client Zero）を皮切りに、顧客PJへ技術基盤を導入し、人月課金と基盤を組み合わせた ビジネスモデルへの移行を狙う 中期的には、基盤のみで課金を行うストック型課金や、協業先への技術基盤導入を通じたバリューアップ、 技術基盤を軸にした海外展開等の機会探索を構想中 数値コミット（定量計画に加算） 戦略コミット（定量計画に未加算） 社内での効果検証 顧客PJへの導入 技術基盤課金による新たな事業機会探索 開発PJへの技術基盤の サービスモデル拡張によるストック収益創出 ＜
Slide 32: 1人当たりの生産性の向上：具体事例とKPI
開発PJへの技術基盤の標準搭載による1人当たりの生産性向上 c 1人当たりの生産性の向上：具体事例とKPI 自社を「ゼロ番目のクライアント（Client-Zero）」として、AIの徹底導入を前提にした業務運営に進化 当社のソリューションデザインの方法論を結晶化した基盤を開発PJに標準搭載し、プロジェクトマネジメン ト品質の維持と生産性向上の両立を図る 従来の 専門人材による個別開発 営業/開発手法 AIコンサル/エンジニアが個社個別に全て人手で開発PJを進行 個社固有の課題へ対応可能も、カスタマイズが多くスケールに課題 主要なKPI 営業/開発生産性を向上させることで、フロント1名 技術基盤（
Slide 33: 技術基盤課金モデルへの進化：具体事例とKPI
c-1 技術基盤×専門人材の課金体系への進化 技術基盤課金モデルへの進化：具体事例とKPI 顧客の暗黙知を部門等を超えて横展開可能な形で形式知化すべく、技術基盤上でAIアプリケーションを構築。 従前の開発にかける人員に加え、顧客も利用する基盤にも課金する形態へビジネスモデルを拡張 特に、まずは設計/製造領域の暗黙知が現場に眠る先端モノづくり（半導体/電子部材）領域に有効なソリューショ ンに注力して先行例を増やし、製造業以外も含めた他領域への展開を目指す 現在の 専門人材のチャージによる人員課金 ビジネスモデル 顧客毎の固有の課題に応じて個別に開発を行い、開発に必要な人員をチャージ 主要なKPI
Slide 34: 技術基盤を活用したパイロットPJ例
c-1 技術基盤×専門人材の課金体系への進化 ＜参考＞技術基盤の一部機能を活用したパイロットPJ例 技術基盤を活用したパイロットプロジェクトとして、製造業の顧客PJにおいて、暗黙知化されていた製造 過程における品質のバラつきに影響する要素と、その因果関係を予測するAIモデルを構築 本プロジェクトを起点に製造業領域等の他社でも同様のプロジェクトの立ち上げに向けて検討中 技術基盤の一部機能を活用したパイロットプロジェクト（例） 今後の展開 プロジェクト 製造工程において、熟練の作業者の暗黙知とされていた品質のバラつきに影響する要素と 本プロジェクトを起点に製造業を中心に他社でも 概要 その因果関係
Slide 35: 先端モノづくり領域の海外進出
先端モノづくり領域での海外進出 e 先端モノづくり領域（半導体・電子部材）の海外進出 米国の再工業化等のマクロトレンドを踏まえ、製造業系のAI開発プロジェクトで培った知見や技術基盤、 グループ企業のCAGLAに集積する外国人エンジニアを梃子に、海外市場への進出にチャレンジ 現状のターゲット領域／戦略的狙い 足元の取り組み（初期的なマーケティング＆ネットワーキング） 地政学的な不確実性の高まりにより、米国をはじめとし 半導体領域の国際業界団体「SEMI」への加入 ＜背景> た各国で製造業の再工業化(製造拠点の本国回帰）の高まり 半導体産業を支える現場の設計ノウハウを産業全体で活用できる形へと グ
Slide 36: 非連続な成長に向けた資本活用：基本方針
アップサイド創出の加速に向けた資本戦略の実行 f 非連続な成長に向けた資本活用：基本方針 2030年時点でアップサイドを得るため、非連続な成長や領域拡大に向け、余剰資金を積極投下する方針 M&Aによるマジョリティ獲得に加え、スタートアップや上場企業へのマイノリティ出資等、複数の手法を 組み合わせて戦略投資を積極的に推進 現状のターゲット領域／戦略的狙い 当該領域における投資方針 具体的な進捗 当社が提供するAI開発領域の周辺領域を ＜領域１＞ 強化することで顧客への提供価値を拡大 マジョリティ獲得を目指す SIer/AIer（受託開発） 事業領域も近しく、当社の技 併せて、協業先へ当社の技術基
Slide 37: マテリアル・コンセプト社への出資について
アップサイド創出の加速に向けた資本戦略の実行 f (参考) マテリアル・コンセプト社への出資について 株式会社マテリアル・コンセプト 企業概要 会社名 株式会社マテリアル・コンセプト 代表者 代表取締役 小池美穂 導電性ペーストの製造開発の 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉468-1 所在地 設立 2013年4月 マテリアル・イノベーションセンター201 マテリアル・コンセプトの開発/ （東北大学内） 製造プロセスのAI導入を目的に 事業内容 銅ペーストおよび新電極材料の研究・開発・製造・販売 半導体や太陽光の配線材料には現在銀が使われているが、銀より安価な銅で代替 出資及び業務提携契約を締結 す
Slide 38: 27年９月期の事業計画
27年９月期の事業計画 38 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 39: 27年9月期の売上高・営業利益の計画
27年９月期の事業計画 27年9月期の売上高・営業利益の計画 売上高は、2026年９月期の36%増を超える44%増、3,713百万円の着地を計画する 営業利益は、中期的な企業価値向上に向けた成長投資に充当するため、2026年９月期の営業利益の絶対額 は拡大させながら、利益率は2026年を下回る着地を計画する 連結売上高計画（百万円） 2027/9月期連結売上計画（百万円） UPSIDE 2027年9月期 2026年9月期 前年比1） （計画） （予想） （成長率 %） 10,500 UPSIDE 売上高 3,713 +44％成長 2,578 +1,135 （44%） 7,500 売上総利益 2
Slide 40: 27年9月期の投資計画
27年９月期の事業計画 27年9月期の投資計画 来期は技術基盤の開発や人材育成、プロダクト（未来リサーチ）の営業促進のための投資を加速 投資を除いた“真水”の営業利益率は17%で、26年9月期の営業利益率よりも改善を見込む 2027年9月期 2027年9月期 （計画） （計画：投資なし） 投資の内訳 単位：百万円 売上高 3,713 3,713 65百万円 ①技術基盤（SYNAPSE-Project Runtime)開発 技術基盤開発のためのエンジニアリソースを拡充 30% サーバー投資も含め一定の設備投資が発生 売上総利益 2,451 2,560 30百万円 ②人材投資 PJへ生成AIツール
Slide 41: 初年度の重点アクション
27年９月期の事業計画 初年度の重点アクション 27/9月期は「第2の創業期」の初年度として、技術基盤の開発や人材拡充に向けた成長投資を積極的に実施 しながら、中期的な体制拡大を見据えた守りの体制強化も推進 スピーディー/ダイナミックな 採用体制を強化して、フロント人員40名増を達成 a ②人材投資 意思決定を可能にする経営体制の進化 ポテンシャル層の早期立ち上がりを支援するため、AI開発における （30百万円/14%） 論点を把握し顧客との折衝を実体験できるAI育成プログラムを開発 質を担保したフロント b 人員数の持続的拡大 自社を「ゼロ番目のクライアント（Client-Zero）」として
Slide 42: (参考）未来リサーチとは
27年９月期の事業計画 (参考）未来リサーチとは 未来リサーチは「AIシミュレーション調査サービス」として、現在人手で行っている調査をAIで代替する ことを目的にビジネス利用可能な精度があるかを国内大手企業と検証し確認中 「未来リサーチ」の方向性と特徴 「未来リサーチ」の事業上の位置づけ 国内ではプレイヤーが少ない定量調査領域にお ＜精度検証＞ 国内大手企業との共同検証 「未来リサーチ」は足元で消費財/小売企業を中心に ける「AIシミュレーション調査サービス」とし て、専門リサーチャーの伴走支援による委託型 顧客を獲得し始めており、事業検証の初期段階 調査の手厚いサポートと、セルフ型リサーチの
Slide 43: （参考）未来リサーチの取組み計画
27年９月期の事業計画 （参考）未来リサーチの取組み計画 未来リサーチは現在対象とする市場のシェア約25％を獲得することで2030/9月期には7億の売上を見込む 2027/9月期は体制構築と積極的な営業活動により顧客の獲得を推進 現在カバーする調査市場の規模 27/9期の主なアクション 売上計画 現在の未来リサーチが対象とするのは食品飲料/化 27/9期は事業性の検証を行うフェーズ。 29/9月期に累積投資を回収し収益化を見込む計画。 粧品等の定量調査の中でも新製品開発向けの調査 営業体制を構築しプロダクトを継続的に改善 現状のターゲット市場で30/9期で約7億円の売上 でTAMは約30億と推
Slide 44: 体制構築の計画
27年９月期の事業計画 体制構築の計画 来期はカスタムAIソリューション事業の執行と技術基盤の営業/開発を担う人材を合わせて40名の増員を 見込む。プロダクト（未来リサーチ）の営業開発を専門とするチームも立ち上げ事業を加速 （27/9月期計画） 177 カスタムAIソリューション事業執行チームの内訳 社員数の推移（期末時点） 単位：人 6 AIコンサルタント（SD/AX-P） 40 プロジェクト執行 役員 125 47人(37%) コーポレート 3 7 未来リサーチの営業チーム AIコンサルタント（SD） 96 30 128 先端モノづくり領域への技術基盤導入 カスタムAIソリューション事業執
Slide 45: Appendix
Appendix 45 C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
Slide 46: 事業等のリスクと対応方針
Appendix 事業等のリスクと対応方針 以下には、当社が事業展開その他に関してリスク要因となる可能性があると考えられる主な事項について記載しております。これらは、有価証券報告書「事業等のリスク」に記載の内容のう ち、成⾧の実現や事業計画の遂行に影響する主要なリスクを抜粋して記載しております。その他のリスクは、有価証券報告書の「事業等のリスク」をご参照ください。なお、文中の将来に関 する事項は、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があるすべてのリスクを網羅するものではありません。また当社のコントロールできない外部要因や必ず しもリスク要因に該当しない事項についても
Slide 47: 本資料の取り扱いについて
Appendix 本資料の取り扱いについて 当社が作成した本資料は、情報提供を目的としており、当社の有価証券の買付けや売付け申し込みの勧誘 を意図していません。将来予測に関する記述は、当社の見解や仮定、現在利用可能な情報に基づいていま すが、将来予測には多くのリスクや不確定要素が存在し、実際の業績は予測とは大きく異なる可能性があ ります。なお、本資料の日付以降に業績に変動を与える重要な変更が生じた場合には、本資料の内容を更 新または改訂する可能性があります。 この資料には、当社以外の情報も含まれており、それらは公開情報に基づいていますが、当社はこれらの 情報の正確性や適切性について独自の検証を
Slide 48: Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.
C Laboro.AI, Inc. ALL RIGHT RESERVED.