Slide 1: 2027年3月期 第1四半期 決算説明資料
2027 年3月期 第1四半期 決算説明資料 2026年8月 AI inside 株式会社 （ 東証グロース 4488 ）
Slide 2: 目次
1. 会社概要 会社情報 事業概要（サービス紹介） ビジネスモデル、競争優位性 2. 2027年3月期 第1四半期実績 エグゼクティブサマリー 目次 主要指標の状況、業績概況 主要KPIの推移 3. 重点事業戦略と進捗 DX Suite Leapnet Sovereign Grid 4. Appendix 経営体制 市場認識 事例 その他 2
Slide 3: 会社概要
XK Al inside StRe
Slide 4: 会社情報
会社情報 Purpose 社名 AI inside 株式会社 〒106ｰ0041 東京都港区麻布台一丁目3番1号 AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する 所在地 麻布台ヒルズ 森JPタワー 48階 設立 2015年8月3日 Vision 正社員数 135人(2026年6月末時点） “AI” inside “X” 代表取締役社長CEO：渡久地 択 社外取締役 監査等委員 取締役COO：岩松 秀樹 佐藤 孝幸 “X”=｢様々な環境｣に、“AI”が溶け込むように実装され、 役員 取締役CFO：烏野 裕明 加川 亘 誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を、 蔵元 左近 私たちは目指
Slide 5: 事業概要
XK Al inside Y—-ERZ@T
Slide 6: サービス紹介 3つの製品
サービス紹介 3つの製品で、AIの構築から実行までを提供 アプリケーション・AI基盤・インフラの3層を、垂直統合で開発・提供する APPLICATION PLATFORM INFRASTRUCTURE DX Suite Leapnet AI inside Cube シェアNo.1のAI-OCR。あらゆる 社内データをRAGで知識化し、業 オンプレミスかつ高セキュリテ 帳票を高精度にデータ化し、AIエ 務直結のAIエージェントを誰でも ィにAIを動かすエッジコンピュ ージェントが前後の業務プロセス 構築・収益化できる、LLMネイテ ータ。データを外部に出さず、 まで自動化する業務アプリケーシ ィ
Slide 7: DX Suite - シェアNo.1のAI-OCR
サービス紹介 DX Suite - シェアNo.1の AI-OCR データ入力業務から解放 AIエージェント（人に代わって作業を進めるAI）がデータ入力の前後工程をまとめて自動化 定型・非定型問わず、あらゆる帳票を業界最高水準の精度でデータ化する AI-OCR市場シェア No.1 クラウド／オンプレ／LGWANに対応 帳票を投入 01 紙・PDF・FAX・写真をアップロード ▼ AI-OCRでデータ化 02 高精度に読み取り、種類を自動仕分け ▼ AIが自動チェック 03 別アーキテクチャのAIが誤り・異常値を検知 ▼ 基幹システムへ連携 04 転記作業そのものをなくす 出典：デロイト トーマ
Slide 8: Leapnet - 社内に眠るデータを、AIの知識に変える
サービス紹介 Leapnet - 社内に眠るデータを、AIの知識に変える RAG（社内資料をAIに読み込ませ、根拠付きで答えさせる技術）で社内データを知識化、 業務に直結するAIを誰でも構築できる基盤。2026年5月より正式提供開始 01 社内データを集約 PDF・CSV・画像・音声・動画など多様な形式に対応 ▼ RAGで知識化 02 独自AI-OCR＋RAG基盤が複雑な社内データを正確に構造化 ▼ 03 AIエージェントを構築 自然言語の指示だけでノーコード構築（PolySphere-4） ▼ 04 活用・API連携・収益化 業務に組込み、外部提供して新たな収益源に 8
Slide 9: AI inside Cube
サービス紹介 AI inside Cube - データを外に出さず社内でAIを動かす専用機 高セキュリティ環境向けの専用コンピュータ（オンプレミス／エッジ型） ハード選定やシステム構築の手間を省き、スピーディーに導入できる 帳票・社内データを投入 01 社内ネットワーク内で受け取る ▼ 02 Cube でローカルAI処理 AI-OCR / RAG をオンプレミスで実行 ▼ 03 構造化データを社内で活用 データは社外に出ない（データ主権） 9
Slide 10: ビジネスモデル、競争優位性
XK Al inside EVRRAETFIW
Slide 11: 3つの経路でAI SaaS／AIインフラを提供
3つの経路でAI SaaS／AIインフラを提供 顧客業務に深く根付くAIインフラの提供を中心にしたビジネスモデルにより 売上の大半が継続課金から生み出されるリカーリング型の収益構造を構築 ビジネスモデル 提供 ¥ 利用料 AI SaaS 提供 サービス提供 ¥ ¥ AI SaaS 利用料 パートナー サービス利用料 AI インフラ提供 サービス提供 ¥ ¥ AI インフラ利用料 サービス利用料 AI inside 株式会社 パートナーによる エンドユーザ ソリューション AI SaaS / AI インフラ提供 ¥ AI SaaS / AI インフラ利用料 11
Slide 12: 当社の競争優位性 - AI Inside Cycleの進化
当社の競争優位性 - AI Inside Cycleの進化 使われるほど賢くなる仕組みが、成長を生む 好循環が回り続ける源泉となる、「AI Agent = アルゴリズムの進化」「インフラ = 計算資源の拡大」 「現場データの学習 = データの質と量」を保持 1 AGENT / TOOL USE より強いAgentになる 人間からAgentへ権限委譲。自律的に タスクに取り組む主体が生まれる。 AI Inside Cycle ❯ ❯ 推論が 資産になる 3 POST-TRAINING RL 2 INFERENCE-TIME COMPUTE それを学習する より深く考える ❯ 行動ログで強化学習し
Slide 13: AGI時代の課題と当社の技術優位性
AGI時代の課題と当社の技術優位性 垂直統合されたAIプロダクト群による戦略 AIエージェントの進化によりSaaS企業のビジネスモデルが転換点を迎えるなか、AIインフラの整備、 AIを開発・運用・管理するAI主権の課題等が予見される。当社は3製品を自社で一体提供 想定される課題 当社の垂直統合AIプロダクト Application SaaSモデルの転換 [データの質と量 ] UIはAIエージェントに置換 DX Suite SaaSからAI実行基盤へ Platform [ アルゴリズムの進化 ] AI Factory AIエージェント 知識工場の必須化 Leapnet プラットフォーム Infr
Slide 14: DX Suite
DX Suite シェアNo.1 のデジタルデータ化サービス 企業内のデータを使える形にデジタル化、整理 出典：デロイト トーマツ ミック経済研究所株式会社2025年8月発刊 「OCRソリューション市場動向 2025年度版」（https://mic-r.co.jp/mr/03520/） AI OCR｜ソフトウェアライセンスのベンダー売上・シェア推移 14
Slide 15: 幅広い業界における強固な顧客基盤
幅広い業界における強固な顧客基盤 3,136件の契約先は84業界と多岐にわたり、特定企業・業界への依存がない 業種一覧 ※ 顧客業種別 銀行・ノンバンク 総合・食品小売 船舶・航空部品製造 通信・訪問販売 証券 食品専門卸 住設・建設資材 放送・出版 金融関連サービス 家電・OA小売 建設関連サービス 教育・学習支援 その他 保険 生活用品小売 インフラ建設 人材関連サービス 建設業 7% 不動産サービス 医薬品小売 総合建設 パーソナルケア 4% 製造業 不動産業 不動産開発・流通 医療関連専門卸 印刷サービス 旅行・宿泊 4% 26% 資産運用 医療・福祉関連サービス 窯業・紙 レジャー
Slide 16: 販売パートナー
販売パートナー 全国展開の大手プレーヤーを中心に、事業優位性の高いパートナー網を形成 多彩な営業活動を可能に Distributor Partner 代理店経由で販売 Distributor Partner 2次販売店 Sales Partner 販売 Consulting Partner Sales Partner 販売 / サポート Consulting Partner OEM Partner OEM Partner パートナーブランドとして販売 ※ パートナー数 132社（2026年6月末時点） 16
Slide 17: 2027年3月期 第1四半期実績
XK Al inside 2027273 A HA 1+ Ri
Slide 18: エグゼクティブサマリー
エグゼクティブサマリー 業績概況 • 契約数／読取項目数等の主要指標が堅調に推移し、売上高は前年同期比105.1％の11.9億で着地 • AI活用による業務委託料の削減等を主要因とし、営業利益は同183.7％の1.8億で着地 • DX Suite Liteプランの基本料金引き上げによる解約が発生したものの、想定内の水準であり業績予想に織り込み済み 事業状況 • 契約数は前年同期比101.0%の3,136件、ユーザ数は同119.0%の79,517と堅調に推移し、業績成長を牽引 • DX Suite Liteプランの一時的な解約が発生するも、解約率は0.76%と低水準を維持 • 月平均読取項目数は
Slide 19: 主要指標の状況
主要指標の状況 主要指標は堅調に推移 売上・契約・ユーザー・読取項目数が揃って増加、引き続き解約率は低水準を維持している 11.9億 3,136 79,517 3.7億 0.76% 売上高 契約件数 ユーザー数 読取項目数 / 月（1Q） 解約率 前年同期比 105.1% 前年同期比 101.0% 前年同期比 119.0% 前年同期比 124.5% 前年同期比 +0.17pt 19
Slide 20: 業績概況
業績概況 2026年3月期 2027年3月期 2027年3月期 （百万円） 第1四半期実績 第1四半期実績 業績予想 売上高 1,133 1,190 5,230 リカーリング 1,078 1,139 4,888 セリング 55 51 341 営業利益 99 183 523 経常利益 96 180 515 当期純利益または 75 120 362 当期純損失（△） EBITDA 140 231 815 • DX Suite とIntelligent OCR は3,136契約。Standard、 Pro、 Edge (AI inside Cube シリーズ用 DX Suite) プランは1,693契
Slide 21: 売上高の推移
売上高の推移 リカーリング セリング 1,190 1,133 51 1,039 55 1,002 874 60 40 リカーリング中心に 68 5年連続増収 1,139 1,078 999 941 806 単位：百万円 1Q累計 1Q累計 1Q累計 1Q累計 1Q累計 2023年3月期 2024年3月期 2025年3月期 2026年3月期 2027年3月期 21
Slide 22: コストの推移（売上原価および販管費）
コストの推移（売上原価および販管費） 1,033 1,007 216 （百万円） ➢ 売上原価 190 売上原価 ※1 原価率は19.1％から16.0％に改善 113 89 業務委託料 ➢ 人件費 人件費 ※2 前年は一時的要因が発生 減価償却費 ➢ 研究開発費 356 408 研究開発費 概ね想定どおりに推移 通信費 ※3 ➢ 通信費 26 その他経費 ※3 12 50 継続的なシステム投資による 31 143 ➢ その他 110 概ね想定どおりに推移 141 150 2026年3月期 2027年3月期 1Q 実績 1Q 実績 ※1 主にサーバー代・運用にかかる人件費 ※2 人材採用投資を含
Slide 23: DX Suite プラン別契約数の推移
DX Suite プラン別契約数の推移 DX Suite Edge契約数 DX Suite DX Suite Lite 契約数 (AI inside Cube シリーズ用DX Standard / Pro 契約数 Suite) 3,105 3,136 2,877 216 201 2,623 185 165 5年連続で増加 2,319 147 1,492 1,448 1,398 1,341 Liteプランは基本料値上げにより解約増え 1,256 るも一時的な事象であり期初計画の範囲内 （今期1QのLiteプラン新規受注は前年同期 比111.4%の88件と堅調に推移） 1,441 1,443 1,
Slide 24: DX Suite ユーザ数の推移
DX Suite ユーザ数の推移 79,517 66,812 58,222 50,951 5年連続で増加 契約あたりのユーザ数増加に加え、 41,039 組織内の横展開も寄与 1Q 1Q 1Q 1Q 1Q 2023年3月期 2024年3月期 2025年3月期 2026年3月期 2027年3月期 24 ※ DX Suiteクラウドサービス契約中のユーザアカウント（人）の数であり、DX Suite Edge (AI inside Cubeシリーズ用DX Suite)のユーザ数は含まず
Slide 25: 利用実績
利用実績 億 4.0 160 億 累計読取項目数 150 PolySphere-4実装 3.5 140 月平均読取項目数 130 3.0 120 2.5 110 100 前期下期の 2.0 90 80 PolySphere-4実装 後、読取精度向上に 70 1.5 60 50 1.0 40 30 より再成長基調に 0.5 20 10 0.0 0 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2019年3月期 2020年3月期 2021年3月期
Slide 26: 解約率
解約率 0.77% 0.76% 0.74% 0.74% 0.74% 0.73% 0.72% 0.68% 0.70% 安定的に1%未満の 0.69% 0.67% 0.66% 0.63% 0.62% 0.61% 0.57% 0.59% 低水準を維持 Liteプランは基本料値上げにより解約増え るも一時的な事象であり期初計画の範囲内 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2023年3月期 2024年3月期 2025年3月期 2026年3月期 2027年3 月期 26
Slide 27: 重点事業戦略と進捗
XK Al inside 2027263 A HA HE ra Ss Se BRAG CE
Slide 28: 2027年3月期 重点事業戦略
2027年3月期 重点事業戦略 DX Suiteの製品進化とLeapnet事業で成長基盤を構築 1 DX SuiteのAIエージェント実行基盤への進化 2 Leapnet事業の本格立ち上げ • PolySphere-4効果と機能の強化／拡大による • 事業立ち上げの推進 新規顧客獲得と既存顧客の利用促進 アライアンス企業中心のAIエージェント開発/販売 • AI-OCRから業務自動化のための AIエージェント実行基盤へと進化 業種・業務向けエージェントの拡充 データ入力対象拡大 • 機能面の拡充 データ活用業務への拡大 エージェント生成機能の強化 完全自動化に向けた機能・サービスの拡充 実サー
Slide 29: DX SuiteのAIエージェント実行基盤への進化
1⃣ DX SuiteのAIエージェント実行基盤への進化 AIエージェントによる業務プロセス自動処理機能をDX Suite 全ユーザに提供開始 AIエージェントが下記業務を自動で実行 他システムとの連携コネクタを生成 連携先システムが増えても、従来のようにシス テムごとの個別開発を行わずに連携設定が可能 自動でデータ連携 読み取り結果を連携先システムへ直接送信、人 が業務システムへ入力・確認する業務を自動化 他システムへのログイン・認証も可能 APIキー認証・OAuth 2.0認証に対応 AI-OCR → 業務プロセス実行アプリケーションに向け進化 29
Slide 30: Leapnet 正式提供を開始
2⃣ Leapnet事業の本格立ち上げ（1／３） Leapnet 正式提供を開始 AIエージェントが社内データを活用する基盤 マルチモーダルRAGにより、業務に使える“AIエ ージェント資産”へ転換する基盤 単一APIでAIエージェントをまとめて運用 多種多様なAIエージェントを一つのAPIで操作・ 運用が可能に 自然言語でAIエージェントを生成 現場担当者が自然言語でAIエージェントを構築、AI 活用の現場化を推進 AIエージェントを自社利用／外部販売可能 内部業務の効率化に加え、業務ノウハウをAIサービ スとして外部提供する収益化モデルにも展開可能 AI統合基盤によるプラットフォームビジネ
Slide 31: Sovereign Gridを始動
2⃣ Leapnet事業の本格立ち上げ（2／３） Sovereign Gridを始動 － 生成AI時代の中核需要である AI推論市場へ本格参入 ハードウェア／AI統合基盤を一体提供 AIモデル/基盤ソフトウェア/業務アプリケーショ ンを一体でサービス提供する垂直統合モデル 国内データセンターを「AI Factory」へ転換 拡大するAI推論需要に対応する国内完結型AI推論 基盤を構築、政策/公共/エンタープライズ需要を 取り込み 参加事業者増加により推論処理規模が拡大 AI推論処理を複数拠点に分散させネットワーク全 体の推論処理能力を統合、参加者増加により規模 が拡大 AI主権ニーズに対応する
Slide 32: AI推論時代の大規模処理を支えるハードウェア
2⃣ Leapnet事業の本格立ち上げ（３／３） AI推論時代の大規模処理を支えるハードウェアの提供を開始 現行AI inside Cube比192倍の計算能力 Leapnetの全機能をオンプレミス環境で利用可能 Sovereign Gridの分散拠点として機能 国内データセンターをAI Factory化し、日本のAIイ ンフラを支える分散推論ネットワークの中核へ データ主権・アクセス主権への対応 クラウド上の最新モデルが提供事業者や各国規制 により停止するリスクを排除、重要業務における AI 活用の継続性を向上 製品ラインアップを順次拡充 需要に応じた最適な構成を提供予定 Leapnet／S
Slide 33: 橋本ホールディングスとDX・AI事業包括連携協定を締結
2⃣ Leapnet事業の本格立ち上げ（事例 1／2） 橋本ホールディングスとDX・AI事業包括連携協定を締結 現場産業へのAIエージェント適用推進 AIエージェントが実務現場の非定型データを扱い、 処理・判断を支援 Leapnet の業界特化型ユースケース 汎用AI基盤に加え、企業固有の業務知見をAIエー ジェント化する基盤として機能 地域企業・地域社会への展開可能性 AI inside Cube／Leapnet等の技術基盤が、地域産 業のAI基盤作りへ貢献 Sovereign Grid連携 AIインフラ構想が、実産業・地域社会に接続 建設業におけるAI活用を推進、地域社会への貢献も視野 3
Slide 34: アイネットとLeapnetでの協業に向けた基本合意書締結
2⃣ Leapnet事業の本格立ち上げ（事例 2／2） アイネットと「Leapnet」での協業に向けた基本合意書締結 「Sovereign Grid」実証検証に向け協議を開始 「Leapnet」での協業に向け基本合意書を締結 AI基盤・AI推論領域での外部パートナー連携を推進 データセンター事業者との連携によるAI推論インフ ラ構築を推進 単独企業ではなく、国内事業者とのエコシステム形 成を推進 国内・セキュアなAI実行環境の提供可能性 データを国内の施設内で処理、セキュアなAI実行環 境を求める企業に新たな選択肢 ハードウェア＋AI統合基盤の実運用検証フェーズへ 進展 AI inside C
Slide 35: Appendix
XK Al inside Appendix
Slide 36: 経営メンバー
Appendix 経営メンバー 代表取締役社長CEO 取締役COO 取締役CFO 渡久地 択 Taku Toguchi 岩松 秀樹 Hideki Iwamatsu 烏野 裕明 Hiroaki Karasuno 2004年に人工知能の研究開発を開始し、20年以上にわ 輸入自動車業界でキャリアをスタートし、マーケティ 大学卒業後、大手自動車メーカーでキャリアをスター たり継続的な研究開発に取り組む。2015年に同社を創 ング・営業戦略・人材開発向けのコンサルティングを トし、一貫して経営企画・管理や財務関連部門におけ 業し、2019年には東証マザーズ（現グロース市場）に 経て、金融業界で営業企画、
Slide 37: 経営メンバー
Appendix 経営メンバー 執行役員事業部長 執行役員CTO 大木 淳一 Junichi Oki 井上 拓真 Takuma Inoue 専門商社のIT技術職としてキャリアをスタート。ノベル株式会社にてネットワーク 社内SEやプログラミング講師としてキャリアを積んだ後、株式会社aiforce ソフトウェアの技術サポートやプロダクトマーケティング担当を経て、2002年に solutionsを共同創業し、CTOに就任。AutoMLソフトウェアの開発・運用、技術コ マイクロソフト株式会社（現 日本マイクロソフト株式会社）入社。パートナー戦 ンサルティングの経験を持つ。東北大学や順天堂大学にて、AI
Slide 38: AI市場に関する当社の認識
Appendix AI市場に関する当社の認識 AIインフラへのニーズはこれから本格化する 当社はAI進化の三大要素「計算資源の拡大」「アルゴリズム進化」「データの質と量」に対応した進化を続け AIインフラを構築、既存の業務システムをAIエージェントへ置き換えていく戦略 1,000x AIの成長予測 指数関数的な成長を辿り、 3年後に1,000倍へ 3.2 × 3.2 = 10 計算資源 アルゴリズム 倍の成長 の拡大 の進化 この掛け算が毎年続き、3年で約1,000倍へ 100x 1x 10x 前年の10倍と考えられるAIが、毎年出てくる計算になる 現在 1年後 2年後 3年後 38
Slide 39: 当社事業の市場認識 中期方向性を踏まえたTAM
Appendix 当社事業の市場認識 中期方向性を踏まえたTAM 2029年度予測 6.7兆円 生成AI関連市場 1.9兆円※1 ＋ AIエージェント市場 2024年度実績 0.7兆円※2 ＋ 0.4兆円 ソフトウェア市場（含SaaS） 生成AI関連市場 4.1兆円※3 0.4兆円※1 ＋ AIエージェント市場 0.03兆円※2 ※1 出典元：株式会社富士キメラ総研 2026年 1月発刊 「2026 生成AI/AIエージェントで飛躍するAI市場総調査 市場編」 ※2 出典元：株式会社富士キメラ総研 2026年 2月発刊 「業種別IT投資動向／DX市場の将来展望 2026年版 DX投資編」 ※3
Slide 40: 中期事業成長ロードマップ
Appendix 中期事業成長ロードマップ 垂直統合によるAIエージェント戦略を実現させる これまでの事業展開で培ってきた競争優位性を梃子に、「DX SuiteのAIエージェント実行基盤化」 「Leapnetプラットフォームの確立」「 AIインフラ」の三軸でTAM / 事業領域を拡大することにより 中期事業成長を実現 Leapnet事業の推進 • AIエージェント生成プラットフォームの提供 • 生成されたAIエージェントをマーケットプレイスで販売 • データセンター事業者との協業：AI推論ネットワーク構築（Sovereign Grid） DX SuiteのAI実行基盤への進化 • 「AI-OC
Slide 41: 業容拡大の年表
Appendix 業容拡大の年表 製品 製品 製品 ■ 2017.11 DX Suite リリース ■ 2021.4 物体認識AI開発ツール ■ 2023.6 Learning Center Vision / Forecast ■ 2018.9 Elastic Sorter Learning Center Visionリリース をマルチモーダル AIサービス 製品 AnyData として統合 / リリース ■2021.9 AI inside Cube Pro 大規模言語モデル 販売 ■ 2025.5 AIエージェントを標準搭載 「PolySphere-1」開発 / リリース ■ 2017.12
Slide 42: 事例紹介
Appendix 事例紹介 株式会社広島銀行 DX Suite によるデータ化とチェック の自動化により業務効率を向上さ せ、コア業務に注力できる環境を実 現 新たな価値の創出 拠点の集約とDX Suite による自動化により、 年間2,380時間の削減効果を実現。各営業担 当は、よりコア業務に注力することで顧客満 足度の向上へ寄与する結果となった。 本事例を活かし、金融業界に向けた生成AIによる 高付加価値サービスを展開する方針。 ※表示している事例は一部です。掲載していない事例集はこちらからお読みいただけます → https://dx-suite.com/casestudy/ 42
Slide 43: 事例紹介
Appendix 事例紹介 株式会社ウィルオブ・ワーク MSプラスワン少額短期保険株式会社 生成AIを活用した項目抽出により、様々なフォ AnyData とDX Suite を組み合わせ、独自の ーマットから必要なデータを高精度に読み取り、 基幹システムと連携することで優れた顧客体 社内のDX化を推進。 験の提供に成功。 作業の効率化 作業の効率化 Before After Before After 従来の保険金査定業務では工数 査定業務自動化により保険金請 膨大な健康診断結果のデータ化 自動化により年間で約2,500 が多く、新たな仕組みが必要で 求から着金まで約5分で完了｡ と確認を人の手
Slide 44: 事例紹介
Appendix 事例紹介 Edge on LGWAN 日本生命保険相互会社 長岡市役所 DX Suiteをオンプレミス（AI inside Cube）で導入し、 DX Suite を利用し、申請書類のデータ化を 金融機関窓口販売商品の新契約受付業務を自動化。 RPAと組み合わせて一気通貫で自動化。 作業の効率化 作業の効率化 Before After Before After 膨大な受付書類のデータ化と 自動化により約40〜50％の 膨大な申請書類のデータ化と 自動化により年間で約2,000 確認を人の手で行っていた。 事務コスト削減を実現。 確認を人の手で行っていた。 時間の業務時間短縮に
Slide 45: 事例紹介
Appendix 事例紹介 損保ジャパン株式会社 パナソニックIPマネジメント株式会社 Heylixで、企業向け火災保険における業務効率化に プロフェッショナルサービスが支援。知的財産業務 向けた取り組みを支援。 を効率化する３つのAIモデルを開発、運用。 作業の効率化 作業の効率化 Before After Before After 顧客の数だけフォーマットが異 アップロードするだけでHeylix 人が保有権利全件の維持/放棄 権利維持放棄判断モデルで業務 なる固定資産台帳を担当者が個 が自律的に資料の構造を認識し の判断を行う。毎年限られた の一部を代替。50％〜60％の 別に確認・転記。
Slide 46: 事例紹介
Appendix 事例紹介 プロフェッショナルサービス AI Growth Program プロフェッショナルサービス AI Growth Program 背景 背景 デジタルソリューションの総合商社を目指し、 AI活用を「街づくり」に取り入れ、ビジネスが持続的に およそ5,000人の全社員をAI人材に育成する目標。 生まれる「AI-Ready都市・仙台」を目指している。 取り組みと成果 取り組みと成果 AIリテラシーの向上を図り、アジャイル開発・データ分析・ AI開発を体験できる人材育成プログラムを通じて、 AIモデル開発を行う内製エンジニア組織を構築。 仙台市は多くのAI人材を輩出。仙台市
Slide 47: 製品提供方法
Appendix 製品提供方法 ユーザの環境に応じて、クラウド（AI inside Cloud）、オンプレミス（AI inside Cube）で提供が可能 APIを利用することで、外部システムに連携された状態での提供も可能に ユーザ環境 インターネット / LAN LGWAN※ VPN / 専用線 クラウド Developer’s 3rd Party API Solutions オンプレミス 〈 オンプレミス版が選ばれる理由 〉 ⚫ セキュリティ上クラウドサービスを利用できない ⚫ 日常的にデータの大量処理が発生 ⚫ 利用環境に応じた様々な組み合わせが可能 APIを利用すること で外部システム
Slide 48: 製品料金プラン
Appendix 製品料金プラン ソフトウェア DX Suite 利用環境 クラウド プラン Lite Standard Pro 初期費用 - 200,000円 200,000円 月額費用 40,000円 100,000円 200,000円 単価（1読取範囲） 3円/範囲 1円/範囲 1円/範囲 無料利用枠 18,000円分 50,000円分 200,000円分 ※ 当社直販価格に基づく ※ DX Suite Edgeについては、専用ソフトウェア（アプリケーション）に加え、筐体レンタル費用が必要 48
Slide 49: 財務ハイライト①
Appendix 財務ハイライト① 貸借対照表 (千円) 2020年 3月期 2021年 3月期 2022年 3月期 2023年 3月期 2024年 3月期 2025年 3月期 2026年 3月期 流動資産 2,775,523 5,654,495 5,074,335 4,047,749 5,437,395 5,978,625 5,667,915 固定資産 232,333 1,816,409 1,773,935 2,627,728 1,769,490 964,463 1,140,356 総資産 3,007,856 7,470,904 6,848,271 6,675,478 7,206,886 6
Slide 50: 財務ハイライト②
Appendix 財務ハイライト② 損益計算書(千円) 2020年 3月期 2021年 3月期 2022年 3月期 2023年 3月期 2024年 3月期 2025年 3月期 2026年 3月期 売上高 1,591,454 4,597,295 3,310,744 3,802,642 4,190,866 4,399,551 4,747,946 リカーリング売上高 750,891 4,031,981 3,027,780 3,454,920 3,845,324 4,188,788 4,487,817 セリング売上高 840,563 565,313 282,963 347,722 345,542 21
Slide 51: DX Suite 各プランの契約推移
Appendix DX Suite 各プランの契約推移 2023年3月期 2024年3月期 2025年3月期 2026年3月期 2027年3月期 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q DX Suite + Intelligent OCR 2,319 2,413 2,522 2,568 2,623 2,698 2,784 2,790 2,877 2,949 3,038 3,057 3,105 3,149 3,168 3,203 3,136 - - - DX Suite Edge (AI inside Cube シ
Slide 52: 用語・定義集
Appendix 用語・定義集 セリング型売上 Multimodal AI (マルチモーダルAI) 特定の取引毎に計上される収益形態を表す。 複数の異なる種類のデータ（画像、文章、音声など）を同時に受け取り、処理 できるAI。1種類のデータ (シングルモーダル) しか扱えない通常のAIよりも、 リカーリング型売上 より人間に近い高度なタスクを解くことが可能。 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す。 Generative AI (ジェネレーティブAI、生成AI) 画像や文章、アイデアなどを生成することができるAI。人間の書いた文章や 解約率（チャーンレート） 画像な
Slide 53: 将来見通しに関する注意事項
将来見通しに関する注意事項 本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる「見通し情報」 （forward-looking statements）を含みます。 これらは、現在における見込み、予測およびリスクを伴う想定に基づくものであり、実 質的にこれらの記述とは異なる結果を招き得る不確実性を含んでおります。 それらリスクや不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、金利、通貨為替変 動といった一般的な国内及び国際的な経済状況が含まれます。 また、本開示に含まれる当社以外に関する情報は、公開情報等から引用したものであり、 かかる情報の正確性、適切性等について当社は何らの検証も行っておらず