Tripleize Co. Ltd. · TSE:5026
Tripleize — Q2 FY2026 Earnings Presentation
64 slides from Tripleize's earnings presentation, Apr 14, 2026
Slide 1: 2026年8月期 第2四半期 決算説明資料
2026年８月期 第２四半期 決算説明資料 株式会社トリプルアイズ （証券コード：5026） 2026年４月14日 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 2: INDEX
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 3: AI社会実装へ3つのストーリー
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) AI社会実装へ3つのストーリー 3 当社では2026年8月期第1四半期から第2四半期にかけて 、成長戦略に沿った新たな事業展開・サービスに関するIRを開示しています。 これらのIRは、AIを社会の隅々まで行き渡らせるための3つのストーリー（デバイス・産業・人材というハードルを乗り越える）に 一貫しており、『AI社会実装プラットフォーム・AIZE』を基盤とした非連続な成長への布石として、着実に進捗しております。 誰でもAIにアクセスできる どこでもAIを導入できる AIを使いこなせる人をつくる （デバイスのハードルを乗り越える） （産業のハードル
Slide 4: 連結業績ハイライト①
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 連結業績ハイライト① 4 営業利益は前期比大幅改善。AIソリューション事業として半期過去最高売上・半期最高営業利益を更新。「AIインテグ レーション+AIプロダクト」の当四半期売上高は前年同四半期比約1.2倍と継続的に増加。GPUサーバー事業の粗利額及び 粗利率増。 売上高 (単位:百万円) 営業利益 (単位:百万円) 2,951 70 3000 2,737 2,809 660 388 2500 415 2000 794 949 807 1500 1000 1502 1643 1389 500 (40) 0 (49) 上期 下期 上期 上期 下
Slide 5: 連結業績ハイライト②
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 連結業績ハイライト② 5 売上収益 • 売上高は微増、営業利益は大幅改善。AIソリューション事業が引き続き好 2,809百万円 連結業績 調。AIソリューション事業として上半期累計売上・営業利益が堅調に推移 し、半期最高売上及び営業利益を更新 （前期比：102.7%） • 四半期ごとの利益の平準化のため、主に2Qに業績賞与引当を行い42Mを計上 営業利益 • 半期過去最高売上2,427百万円、半期過去最高営業利益122百万円で着地 • 「AIインテグレーション」における生成AI関連の開発需要増に伴うAIラボ契 AI 約AI開発契約拡大、プライム
Slide 6: 連結前年同期比較・計画進捗率
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 連結前年同期比較・計画進捗率 6 売上高及び売上総利益の計画進捗率は、ほぼ予定通り。AIソリューション事業の利益改善が想定以上に好調であり、四半期ごとの業績 平準化のため2Qに業績賞与引当を行い、連結で42百万円の費用計上を行っている。当該費用計上後の計画進捗率は営業利益85.8%、 当期利益98.3%と好調を維持。また、連結グループで4月に新卒が39名入社し、下期の利益水準は上期を下回る予定であり、GPUサー バー事業のボラティリティを考慮し、当2Q末での業績予想修正は行わない。 2025年8月期 2026年8月期 2026年8月期 前期比
Slide 7: 事業別前年同期比較
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 事業別前年同期比較 7 AIソリューション事業のうちAIインテグレーション+AIプロダクトは、事業好調継続により売上前期比118.3%、エンジニアリングは人員減のため 前期比83.6%。営業利益については前期比116.9%で着地し、半期の集計では過去最高の売上高及び営業利益で着地。GPUサーバー事業について は、 ３月末決算会社の営業活動が進捗し、売上総利益は前年同期比で111.5%(粗利率前期2Q47.4%→当期2Q56.5%)となったものの、2月末の暗号 資産相場の下落の影響により暗号資産に関する減損損失23Mを計上。 AIソリューション事
Slide 8: 事業セグメントの整理
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 事業セグメントの整理 8 当社グループの事業セグメント及びサブセグメントの事業概要及び担当会社は下記の通り セグメント AIソリューション GPUサーバー サブセグメント AIインテグレーション AIプロダクト エンジニアリング 独自開発ソフトを搭載し 事業概要 顔認証AIや画像認識AIを たGPUマシンやモ AI/システムの開発、 AI 搭載した自社サービス提 主に自動車メーカー向け ジュール型データセン に関するコンサルティン 供による月額利用料及び の設計開発業務の役務提 ター「DINO」、AI向け グ、業種別パッケージの サービス提供に
Slide 9: AIソリューション事業は2Q累計売上高2,427百万円、営業利益122百万円で好調を維持
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) AIソリューション事業は2Q累計売上高2,427百万円、営業利益122百万円で好調を維持 9 AIソリューション事業においては、AIインテグレーションサブセグメントにおけるAI案件の好調な受注や徹底した案件管理、エ ンジニアリングサブセグメントにおける人員減の収束と稼働率上昇を背景とした利益の増加により、第２四半期累計は売上 2,427百万円及び営業利益122百万円で半期の集計では過去最高業績で着地。主に2Qに業績賞与引当42百万円を計上。 売上高 (単位:百万円) 経常利益/営業利益 (単位:百万円) 122 2,427 2,328 2,29
Slide 10: 暗号資産相場が下落し、23百万円の減損損失を計上
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 暗号資産相場が下落し、23百万円の減損損失を計上 10 GPUサーバー事業においては、３月末決算企業への営業活動においてAI開発用途向けGPUサーバーの販売が進捗し、売上総利 益は前年同期比111.5%で推移したものの、暗号資産マイニング収入は市場価格の悪化を受けて想定より低迷、また、第２四半 期末の暗号資産相場の影響で暗号資産に関する減損損失を23百万円を計上したため、第２四半期累計は営業損失52百万円で着 地。 売上高 (単位:百万円) 経常利益/営業利益 (単位:百万円) 696 684 18 660 8 0 (8) 440 388 (5
Slide 11: 事業別トピックス
01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 事業別トピックス 11 • 商流改善や単価上昇による社員1人当たり月平均売上の増加が継続し(前期2Q1,296K→当期 2Q1,647K)、ビジネスパートナー粗利率(前期2Q平均13.4%→当期2Q平均15.8%)が引き続き改善 • 生成AI関連の開発需要増に伴い、AI開発契約は引き続き安定的に拡大中。これに加え、AI開発契約 AI からAI請負案件に繋がる事例が増加、AI駆動開発、RAG開発、図面見積AI、車両異常検知AIなど幅 インテグレーション 広く対応中 AIソリューション事業 • ジェネリック医薬品卸販売管理システム「PRISM」40
Slide 12: 会社概要
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 13: 経営理念
02 会社概要 経営理念 13 テクノロジーに 想像力を載せる 創業者の故福原智は誓いました。 「ことばにできればすべてシステムにできる」と。 わたしたたちは改めてこの誓いを胸に、 希望、夢、挑戦、幸福という想像力を AIをはじめとした先端テクノロジーに載せて 未来に運びます。 DNAが遺伝子の乗り物であるように、 テクノロジーはわたしたちの想像力の乗り物なのです。 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 14: 新代表メッセージ
02 会社概要 新代表メッセージ 14 技術の力で、常識を覆す。 ① 継承（DNA） 創業来培ってきた「テクノロジーファースト」と、「画像認識AI技術」とい う基盤は、今後も当社の核であり続けます。既存のAPIを組み合わせるだけの AIソリューションでは、これからの時代を勝ち抜けません。自社AI開発への こだわりこそが、我々の存在意義でもあり競合優位性でもあります。 ② 変革（Evolution） 私の使命は、この高い技術力を「確実な収益」へと転換することです。 これ までの「技術開発フェーズ」から、AI社会実装による「事業拡大フェーズ」 へとギアを上げます。SI事業の堅実さとAI事業の爆発力
Slide 15: トリプルアイズの技術系譜
02 会社概要 トリプルアイズの技術系譜 15 囲碁、顔認証、生成AIと、一見バラバラに見えるわたしたちの技術は、一本の線で繋がっています。 そして次に来るフィジカルAI時代に必要な技術こそ、私たちが極めてきた領域そのものです。 囲碁AI（Origin） 顔認証（AIZE） 生成AI（RAG） フィジカルAI（Future） 画像認識 探索最適化 画像認識 ベクトル検索 LLM ベクトル検索 画像認識 LLM 探索最適化 局勢判断における画像認識と宇宙の 画像認識による個人の顔の特徴量を 文章をベクトル化し、最も近い意味 生成AIはあくまでソフトウェアの領域 元素より多いの選択肢から「最適 深
Slide 16: AIエージェント×フィジカルAI
02 会社概要 AIエージェント×フィジカルAI 16 当社は「探索」「認識」「生成」の中核AI技術を活用し、人とAIが協働する「AIエージェント×フィジカル AI」の領域でのグループ全体の事業展開を強化します。 AIとヒトとの協働設計 グループ力 プロ棋士×AIの共同研究で検討した「協働の作 GPUサーバと計算力のゼロフィールド、自動車 業法」を、現場プロセスに適用できる先行知見 設計エンジニアリングのBEXのグループで、学 があります。 習基盤→ドメイン特化AI開発→実装までワンス トップで推進可能です。 「AIエージェント×フィジカルAI」 屋外セキュリティ人物検知 (太陽光パネルの盗難
Slide 17: 役員プロフィール
02 会社概要 役員プロフィール 17 代表取締役CEO 代表取締役会長 トリプルアイズ取締役 トリプルアイズ取締役 片渕 博哉 山田 雄一郎 2016年、トリプルアイズ入社。画像認識・機械学習の専門家として、 早稲田大学商学部卒業。2005年12月EY新日本監査法人入社。2011年3 画像認識プラットフォーム「AIZE」や音楽レコメンドサービスなど、 月監査国際部より異動し、成長戦略室等にて官民連携の経営改革・経 幅広いAIソリューションを開発。囲碁AI研究開発においては、プロ 営統合に係るコンサルティングを9年間実施（うち2012年から2017年 ジェクトマネージャとして強化学習を活用した
Slide 18: 事業内容
02 会社概要 事業内容 18 売上割合 81.5% ※ 18.5% ※ セグメント AIソリューション GPUサーバー サブセグメント AIインテグレーション AIプロダクト エンジニアリング 独自開発ソフトを搭載したGPU 顔認証AI・画像認識AIを搭載し AI/システムの開発、 AIに関す マシンやモジュール型データセ た自社サービス提供及びサービ 主に自動車メーカー向けの設計 事業概要 るコンサルティング、業種別 ス提供に伴って生じるデバイス 開発業務の役務提供 ンター「DINO」、AI向けGPU パッケージの導入等 サーバーの提供及び、それらに やカスタマイズ開発 伴う保守管理サービ
Slide 19: 主要取引先企業
02 会社概要 主要取引先企業 19 自治体 総合商社 電気機器 情報通信 建設・機械 金融 小売・流通 食品卸 鉄道 電気機器 建設ICT 物流 医療・医薬品 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 20: 沿革
02 会社概要 沿革 20 経営危機から新たな成長フェーズへ 上場延期を経て、 ソフトウエア評価損などで 2回目の有償SOを 3Q開示で通期予 創業者急逝による 2度目の上場承認を受け、 通期営業黒字の 下方修正、当期純損失8億円 グループ役員を 算下方修正 会社存続の危機 株式上場を果たす 上方修正を発表 を計上し、再度危機 中心に発行 利益構造改革着手 2021年3月 2021年12月 2022年5月 2023年7月 2023年8月 2024年5月 2024年7月 2024年9月 2025年3月 2025年7月 2025年11月 有償SO発行、 経営安定化のため、連帯 M&Aの発表、 AI
Slide 21: 会社概要
02 会社概要 会社概要 21 システムインテグレーションおよびAIプラットフォームの 会社名 株式会社トリプルアイズ（英名：TRIPLEIZE CO., LTD.） 事業内容 提供 代表取締役 片渕 博哉 株式会社所司一門将棋センター、株式会社シンプルプラン、 CEO 関係会社 株式会社ゼロフィールド、株式会社BEX 設立 2008年9月 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム（出願番 号：特願2020-067799） 特許 所在地 東京都港区芝浦3丁目4ー1 グランパークタワー 32F 複数拠点における時間的整合性を根拠とする本人認証AIシ ステム 役職員数 連結：465名、単体：25
Slide 22: グループの事業系統図
02 会社概要 グループの事業系統図 22 セグメント サブセグメント（事業会社） AI / システム開発・コンサルティング AIインテグレーション （トリプルアイズ） 月額 / 案件単位 自社AIサービス(MRR)、ハードウェア、ソフトウェア追加開発 AIソリューション AIプロダクト 事業 （トリプルアイズ） 納品 / 案件単位 自動車部品 / ソフトウエアの設計開発 エンジニアリング 顧客 （BEX） 月額 / 案件単位 GPU / ASICハードウェアの販売、データセンターの計算力貸し出し GPUサーバー データセンター 納品 / 案件単位 GPUサーバー プロダクト 事業 （ゼロフィ
Slide 23: 市場環境
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 24: AI市場の動向
03 市場環境 AI市場の動向 24 各種調査によると、国内のAI市場は2029年に約4.1兆円、世界のAI市場は2030年に約8,260億ドル（約130兆円）規模にまで成 長することが予想されています。 国内AIシステムの市場規模 世界のAI市場規模 （単位：兆円） 4.1 （単位：億ドル） 8,267 1.3 2,437 1,248 2024 2025 2026 2027 2028 2029 （年） 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030（年） 出典：IDC「2024年国内AIシステム市場予測を発表」（2025年5月1日） 出典：Stati
Slide 25: 市場の動向
03 市場環境 市場の動向 25 インフラ問題の顕在化 生成AIとデータセンターで電力需要が急増し、送電や系統連系の保留が前面化。デー タセンターの金融商品化（REIT）など資金調達の巧拙が鍵となりつつある。 米中AI政策の再編 米トランプ政権下で、対中AI半導体輸出管理の発動が遅れつつも「複雑で重い規制」 から「より賢明で戦略的な仕組み」へ見直しの流れが示されている フィジカルAI NVIDIAはGR00TとNewtonを公開し、シミュレーションから現実への技術移転を加 速。フィジカルAIは産業・サービスで実装段階に入り、エコシステムの拡大が進展。 政権交代とAI政策 高市政権では、AI推進
Slide 26: エッジAI市場
03 市場環境 エッジAI市場 26 「フィジカルAI」はエッジ搭載へ拡張し、現場機器に即応する高速度の適応を実現、製造DXを前進させます。フィジカルAI の推進はエッジコンピューティング市場をさらに拡大する大きな可能性を秘めています。 国内エッジコンピューティングの市場規模 世界のエッジコンピューティングの市場規模 （単位：兆円） （単位：億ドル） 3,800 2.6 3,370 2,980 2,610 1.8 2,270 1,990 2023 2024 2025 2026 2027 2028 （年） 2023 2024 2025 2026 2027 2028 （年） 出典：IDC「国内市場
Slide 27: 競争優位性
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 28: 技術力と社会実装力
04 競争優位性 技術力と社会実装力 28 トリプルアイズのサービス「AIZE」は、すべて自社開発で構築。 同時に、AIの研究開発における論文のサーベイからモデルの実開発のみならず、顧客システムへの実装まで一貫して実施が可能 AIシステムの開発｜一般的なAI開発プロセス 01 02 03 04 論文のサーベイ 基礎モデル検証 実践学習 学習済みモデル検証 05 06 07 08 09 プロトタイプモデル システム実装 PoC実施 モデル実開発 環境検証 完成 GPU構築 • 経営の問題 • 技術の問題 PoCの壁 • 現場の問題 • 文化の問題 03 「実践学習」のデータアプローチの強さ 09
Slide 29: 高い技術力を誇る人材と圧倒的な実績
04 競争優位性 高い技術力を誇る人材と圧倒的な実績 29 AIプロフェッショナル 自動車設計エンジニア GPUエンジニア DXエンジニア 人員数 193名 人員数 160名 人員数 9名 最先端AIの研究開発+ 大手自動車メーカーの設計開発で 高性能PCの導入〜運用を 顧客のDX支援を強力にサポート 40年超の実績 トータル支援 UEC杯囲碁AI大会1位の研究開発ネットワーク 関与特許実績140件超。ハードウェア・ソフ 高性能PCの設置から保守・運用まで を活用し、優秀な人材の採用・育成にも トウェアの両軸で技術を高める 一貫して対応できる、ハードウェアエンジニア 力を入れる 自動車設計のプ
Slide 30: 囲碁AIに裏打ちされた高い技術力
04 競争優位性 囲碁AIに裏打ちされた高い技術力 30 囲碁AIの研究開発で培った先端技術を核とした“挑戦するDNA”を有し、AIの未来を切り拓く技術力が強み。 囲碁AIがもたらしたイノベーションを原点に、AI開発の王道で磨いた高度な知見を基盤として、新たな価値創出と市場への貢献を加速させる AIの未来を創ってきた、私たちのDNA 技術力の差が 囲碁の指し手選択数 勝敗に現れる 360 2025年ノーベル化学賞 囲碁AI世界大会成績推移 10 開催時期 順位 将棋の局面変化 2019年4月 4位 10 220 2019年12月 2位※1 全宇宙の粒子数 2022年3月 6位※2 2023年1
Slide 31: 高いエンジニア比率
04 競争優位性 高いエンジニア比率 31 連結従業員数推移(人) エンジニアリングサブセグメントでの人 2023年9月： 員数の減少があったものの、1人当たり ゼロフィールドグループイン 粗利は向上している。また新卒採用が好 2024年7月： 調(26卒がグループで39人予定)で今後は BEXグループイン 増加する見込み 465 449 242 224 395 362 179 197 2022/8期 2023/8期 2024/8期 2025/8期 1人当たり粗利 3,170 3,041 2,389 3,857 (千円) Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All
Slide 32: 成長戦略
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 33: 3つの成長エンジン
05 成長戦略 3つの成長エンジン 33 AI社会実装に向け、3つの戦略を推進。 単なるAIベンダーとしてのポジション確立ではなく、「社会課題を技術力で解決するSIパートナー」 としてへの役割へシフト。また全社員のAIスキル向上していき AIネイティブな組織へ変革していく。 ① 顔認証・生体認証 ② AIインテグレーション ③ 大学アライアンス 利便性から 教育DX・ 「現場実装」の徹底 「公正・安全」へ 地方創生モデル AIネイティブな組織への変革 M&A戦略 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 34: ① 顔認証・生体認証
05 成長戦略 ① 顔認証・生体認証 34 具体的な注力領域 本人性の厳格化が求められる領域に特化 公平性の担保が求められる領域 • エンタメ（チケット） 当社製品は、勤怠・決済（所有認証）の領域においては既に 一定程度普及済み。 • リテール（限定品）における不正転売・買占め防止 これからは、スマホ・カードでは解決できない「本人性の厳 リスク管理が求められる領域 格化」が求められる領域に特化することで、高単価かつ必須 • Web試験での本人確認 性の高い市場を獲得する。 • カスハラ対策 • 徘徊見守りなどのブラック/ホワイトリスト検知 当社の競争優位性 顔認証カスタマイズ実績 • カメラ、
Slide 35: AIプラットフォーム展開
05 成長戦略 AIプラットフォーム展開 35 トリプルアイズのAIの技術力と知見を活かして構築した独自のAIプラットフォーム基盤をベースに、自社プロダクトの拡大、他社サービス連 携、AI案件のフックから大型システム案件受注につなげる戦略を推進していきます。 自社プロダクトの拡大 サービス・ソリューション モデル 世界大会有数の実績を誇る囲碁AIの AIZE 研究開発から誕生。 API / SDK アルゴリズム ローカルLLM モデル学習 自社プロダクトの提供によって • Biz • research 10万IDの運用実績をもつAIエンジン • breath • Security AIラボ M
Slide 36: ② AIインテグレーション
05 成長戦略 ② AIインテグレーション 36 具体的な注力領域 製造・印刷現場のDX推進 製造業 • 「自社専用生成AI」でナレッジ継承 クラウド完結型のAIベンダーが苦手とする「エッジAI」と 「フィジカルAI」を組み合わせることで、実益に直結するソ 印刷業 リューションを提供していく。 • 全数検品によるロス削減、製版業務効率化 新技術投資 • 工場自動化に向けたフィジカルAI研究開発 当社の競争優位性 圧倒的な課題解像度 • AI Lab顧客の80%が製造・印刷業。ドメイン知識が 深く、「AIPoC」提案ではなくROI（人件費削減・ 歩留まり改善）を明確化した提案が可能。 日本産業の
Slide 37: AIラボの戦略的拡大
05 成長戦略 AIラボの戦略的拡大 37 画像認識プラットフォーム「AIZE」を多業種へ展開し、リード創出を強化。「AIラボ」による顧客との共創・検証を通じて、 AIシステム開発や既存システムインテグレーションといった大型案件の獲得に繋げることで、顧客LTVの向上を目指す 企業課題と提供価値 AIラボの体制 ビジネス 顧客企業 トリプルアイズ AI Lab 推進チーム AIの基礎知識を 高めたい ジェネラリストから スペシャリストまで対応 ステークホルダー AIラボリーダー 課題解決方法を DX推進 課題に合う 最適なエンジニアリソース 相談したい 要件定義から設計まで対応 システム担当者
Slide 38: レガシー産業へのAI実装
05 成長戦略 レガシー産業へのAI実装 38 AIの導入余地が大きいレガシー産業をターゲットとし、自動車業界ではBEX社の専門性を活かした業種特化型AIプロダクトの開発を推進。 製造業領域ではエッジAIを共同開発しサービス開始。今後はM&A・資本業務提携を皮切りに、当該産業へのAI実装を目指す レガシー産業へのAI実装戦略 Knowledge Big Data Experience ナレッジ ビ ッ グデ ー タ 経験・勘 RAG（検索拡張生成） マ ル チ モ ー ダル A I SI（システムインテグレーション） + AI ラボ 自社プロダクト + エッジAI Copyright ©️ T
Slide 39: ③ 大学のアライアンス強化
05 成長戦略 ③ 大学のアライアンス強化 39 具体的な注力領域 社会実装パイプライン 産官学連携のハブへ • 研究を自治体へ。教育委員会等とのパイプを作り、他商材へ クロスセル。 大学の研究シーズをシステム化し、自治体・公共へ展開。 採用ルート強化 優秀なAI人材のリクルーティング・エコシステムも確立。 • 共同研究を通じた学生エンジニアとの接点強化。 離島・僻地の教育モデル • 北海道大学と連携。AI/GPUで対面以上の教育環境を構築。 当社の競争優位性 研究開発実装力 • 囲碁AIや顔認証で培った力で、学術理論を即座に「社会実 装」できるエンジニア力。 日本産業の強みと連動 • 大学・
Slide 40: GPUサーバーによるAI開発支援
05 成長戦略 GPUサーバーによるAI開発支援 40 ゼロフィールドは、AI向けGPUサーバー需要の拡大を背景に、最適なサーバーソリューション「GPU Server for AI」を展開。 生成AIや大規模言語モデルなど多様な用途に応じたインフラ環境を提案し、高性能なGPUと柔軟なサーバー運用でAI開発の加速に貢献する AIのインフラとなるGPUサーバー AIシステムやAI開発のパートナーとして GPUサーバーの提案 ◀︎ 事業者向け生成AI用GPUサーバー 生成AIの利用拡大に伴い、 ニーズが増えている 【NVIDIA H200を最大8GPU搭載可能 GPUサーバーの提案も行う。 Supe
Slide 41: 技術者の育成 ロードマップ
05 成長戦略 技術者の育成 ロードマップ 41 現在 社内のAT20の合格者が 150名を突破し 社内全体のAIリテラシーUpを推進中。 今後のIT開発をリードしていくAI駆動開発リーダーを2028年までに100名育成していく GE 150名 GE 200名 GE 250名 Ld 10名 Ld 30名 Ld 100名 （AI人材率60%） （AI人材率80%） （AI人材率100%） GE：AIジェネラリスト Ld ：AI駆動開発リーダー 現在 2025年8月期 2026年8月期 2027年8月期 2028年8月期 AI試行段階 業務へのAI統合 AI前提の業務設計 AIによる戦略的改革 組
Slide 42: 技術者の育成 AT20
05 成長戦略 技術者の育成 AT20 42 株式会社トリプルアイズでは最先端技術（Advanced technology）に携わる社員の比率を20%以上に 引き上げるために独自の教育プログラムを実施していますが、この教育プログラムを、教育サービスとし て外部にも提供しております。 ⚫ 入門コース サポーター制度 選べる4つのコース ⚫ Python基礎コース 通信教育制度 AIエンジニアによる 職種、目的、スキルレベルなどに ⚫ AIエンジニア初級コース 時間や場所を選ばず、 マンツーマンのサポート 合わせたコース選択が可能 ⚫ AIエンジニア中級コース 自身のペースで学習できます。 総受講
Slide 43: 技術者の育成 AI駆動開発リーダー
05 成長戦略 技術者の育成 AI駆動開発リーダー 43 従来のシステム開発フローの中で、ヒトで対応しなければならない領域、 AIに代替できる領域を見極め、技術者の育成・リスキリングを推進していく。 ヒト作業領域 AI駆動開発 AI作業領域 リーディング AI駆動開発リーダー 要件定義 設計 開発 テスト リリース 運用保守 業務知識 AI駆動開発ツール(Cursor、Devin、Claude Code) AIアップデート 非機能要件 非機能要件 明確化 DB設計 効果検証 脆弱性テスト ユーザ体験設計 良質なサービス実現に向けては、 保守性の高いコード DB設計が重要!! 生成は現状難しい
Slide 44: AI時代を切り拓く
05 成長戦略 AI時代を切り拓く 44 私たちトリプルアイズは『AIと共に、ビジネスを変革していきます』。 テクノロジーだけでなく、組織文化としてのAI活用を推進していきます。 社員全員が、AIネイティブな組織へ。 新たな価値創造‧事業成長‧社会実装へ向けた挑戦を、これからも全力で推進していきます。 生成AIは単なるツールではなく、私たちのビジネスと社会を変革する原動力です。 この時代の波に乗り、未来を共に創造していきます。 具体的に取り組むこと 人材育成 技術革新 社会貢献 AI人材の育成と組織全体のスキルアップ 最先端AI技術の積極的な導入と開発 AIを通じた社会課題の解決への貢献 Co
Slide 45: M&A戦略の背景
05 成長戦略 M&A戦略の背景 45 東証グロース市場の上場維持基準として、2030年までに時価総額100億円の基準が追加。 東証の資料においても、高い成長を目指した経営の実現に向けて、M&Aによる成長戦略も積極的に検討すべき であることが提言された。 大型M&Aの実施 • 投資家の期待とギャップがある経営者のマインドの例として、「成長が停滞しているので、従来 の延長線での拡大路線を目指す」など • そうではなく、実際のグロース上場企業に対する投資家の声は以下の通り。「M&Aなどのイン 東証の提言 オーガニックな成長戦略も含めて、成長戦略を再構築してほしい」、「大きくない市場の中で多 (資料
Slide 46: M&A戦略の背景
05 成長戦略 M&A戦略の背景 46 2030年からグロース市場の上場維持基準が見直される中、企業が社会に大きな影響を与える存在へ進化するた めには、事業規模の拡大が鍵となります。その実現に向け、M&A戦略は今後も不可欠な成長ドライバーです。 ※ グロース市場の上場維持基準の 見直し等の概要.pdf から抜粋 ※グロース市場における今後の対応 - 日本取引所グループ から抜粋 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 47: M&A戦略の概要
05 成長戦略 M&A戦略の概要 47 大型M&Aの実施 01 適切なバリュエーション • ターゲットはEBITDA倍率4倍〜5倍前後 でのM&A 02 • AIサービス、AI開発、ITコンサルも含めたAI周辺事業領域のM&A AIソリューション事業を • 独自開発AIの共有によるシナジー創出及びこれによる対象企業のバリュー 基盤としたシナジー アップ 03 • グループインした役員を中心に有償SOを付与するなどインセンティブを 自由度の高い資本政策 過去実施 04 • M&Aと同時にファウンダーに当社グループの第三者割当増資を実施、当社 当社グループへの資本参画 グループ価値向上を当社ととも
Slide 48: 経営指標
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 49: PL詳細
06 経営指標 PL詳細 49 2026年8月期 2024年8月期(日本基準) 2025年8月期(日本基準) (IFRS) (単位：千円) 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 売上高合計 1,156,695 999,052 1,376,898 1,363,578 1,398,544 1,491,471 1,460,436 1,421,910 1,388,048 AIソリューション事業 691,431 685,210 1,013,335 1,200,700 1,127,434 1,115,695 1,182,579 1,225,599 1,202,279 GPUサーバー事業 4
Slide 50: PL詳細
06 経営指標 PL詳細 50 2024年8月期 2025年8月期 2026年8月期 (日本基準) (日本基準) (IFRS) (単位：千円) 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 営業利益・損失(△)合計 62,073 30,612 18,824 △29,174 7,665 △432 △39,904 61,883 8,425 AIソリューション事業 35,192 9,171 △5,817 52,392 33,398 △53,335 9,232 64,052 58,363 GPUサーバー事業 26,881 21,440 24,642 △82,607 △25,963 52,660
Slide 51: セグメント別サマリー
06 経営指標 セグメント別サマリー 51 AIインテグレーション・プロダクト 2023年8月期 2024年8月期 2025年8月期 2026年8月期 （実績） （実績） （実績） （計画） 主に以下を背景に、2026年8月期にかけ増加を見込む。 （単位：百万円） ⚫ 昨今の生成AIの普及が追い風となるAI関連開発売上の成長 AIソリューション ⚫ AI顔認証勤怠管理システムや「アルろく for LINE WORKS」等の AIインテグレーション・ AIプロダクトのサブスクリプション売上拡大 AIプロダクト 2,346 2,702 2,905 3,224 ⚫ 資本業務提携したゲームカードホール
Slide 52: 売上高及び営業利益推移
06 経営指標 売上高及び営業利益推移 52 (単位：百万円) 片渕 博哉が社長就任 本社移転 AIZE、10万IDを突破。BEXがグループイン 6,000 5,714 5,837 1,200 売上高 営業利益 5,000 ゼロフィールドがグループイン 1,000 4,410 東証グロース市場上場 4,000 800 山田 雄一郎が社長就任 3,000 600 AIZEサービスローンチ 2,424 2,346 2,122 2,000 1,791 400 1,479 966 1,106 1,000 812 133 200 327 552 60 81 211 38 0 0 1 2 7 (6) (3
Slide 53: Appendix
INDEX 01 2026年８月期第２四半期業績(IFRS) 02 会社概要 03 市場環境 04 競争優位性 05 成長戦略 06 経営指標 07 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 54: DXが加速する製造業でのAIラボ事例
07 Appendix DXが加速する製造業でのAIラボ事例 54 Case study 製造業 A社 Case study 製造業 B社 生成AIで自社製品問い合わせ業務を効率化 設計書図面(CAD)から見積書の自動生成 RAG （検索拡張生成）システムの構築 AIで自動作成、自動チェック ◆自社製品のマニュアルや過去のQAでRAG構築 ◆過去の見積修正履歴から、設計書の間違いを指摘提案 ◆既存のLLMで学習していないドメインデータや専門用語 ◆図面情報と自社対応する製品を組み合わせ、見積作成 でも上手く回答できるようチューニング ◆作業者の作業を大幅に短縮、見積業務の属人化改善 ◆カスタマ
Slide 55: DXが加速する製造業でのAIラボ事例
07 Appendix DXが加速する製造業でのAIラボ事例 55 Case study 製造業（食料品）c社 Case study 製造業 D社 食品工場における作業者の衛生チェック 工場における生産ライン設計の効果測定 顔認証AIを活用した業務管理自動化 作業者の位置情報を可視化して 経路最適化と業務効率化に 10秒以上洗って いないとやり直し https://www.meijo.co.jp/security/factory/ ◆Beaconを作業者に装着 ◆TOFセンサー*と顔認証を連動 *光の飛行時間を用いるセンサー ◆工場に設置されたセンサーから位置情報を獲得 ◆作業員がマスク・ゴー
Slide 56: 多くの業種に広がるAI導入実績
07 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 56 Case study 製造業 E社 Case study 不動産会社 F社 社内向け生成AI導入サポート AIで物件提案を支援するPoC セキュアかつ高速に業務活用を実現 データ分析とマッチングAIで営業を革新 ◆複数企業への導入支援を開始 ◆最短2週間で構築可能な高速開発レシピを提供 ◆統計モデルと機械学習により成約傾向を数値化 ◆セキュアな環境で画像生成AIも利用可能 ◆顧客属性と物件特性のベクトル化による類似度計算 ◆高精度なレコメンドで営業活動の精度と効率を向上 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd
Slide 57: 多くの業種に広がるAI導入実績
07 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 57 Case study 印刷業G社 Case study 飲食チェーンH社 Case study 製造業 I社 文書校閲AIの技術支援 画像認識AIによる調理品判定 よりセキュアなAI導入 BERTを活用し幅広い文書の レストランの提供品質を エッジAIによる機密性の 自動校閲に対応 AIで可視化・管理 高い現場での顔認証 ◆契約書・約款・プレスリリースなど多様な ◆厨房とホール間に設置したカメラで料理 ◆クラウド未使用環境に導入可能 文書に対応 を自動判定 ◆産業用CPUボードやGPUエッジ端末への組 ◆誤字脱字や二重敬語、表現の揺
Slide 58: 多くの業種に広がるAI導入実績
07 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 58 Case study アプリ開発 J社 Case study 生花ECサイト K社 Case study 物流業L社 植物判定AIの精度を大幅改善 生花トレンド可視化システム 無人搬送車の経路最適化AI 画像判定アプリの機能を SNSと出荷量データを統合 倉庫内搬送効率向上に向けたPoC 画像認識技術で強化 需要を分析 ◆ヒューリスティック手法で渋滞を回避し再 ◆AI判定精度を50％から90％以上に向上 ◆生花ECサイトと卸売市場の情報を連携分 ルート提案 ◆犬猫など非植物画像との判別精度も向上 析 ◆モンテカルロ木探索により搬送量
Slide 59: ゼロフィールドのデータセンター運用能力
07 Appendix ゼロフィールドのデータセンター運用能力 59 2018年から国内外で合計6拠点のデータセンターを展開するゼロフィールドは、2024年にコンテナ型データセンター『DINO Rex』を開発。 顧 客ニーズに合わせてカスタマイズできるDINO Rexは、暗号資産マイニングだけでなく生成AI向けエッジデータセンターとしても活用可能。 短期間で設置できるため、安価な電力の新たな活用方法として販売を広げている コンテナ型データセンターによる コンテナ型・モジュール型 余剰電力活用の提案 データセンターの独自開発 コンテナ型データセンターとは、エッジでのサーバー稼働に最適化された 設
Slide 60: 事業に関する主なリスクについて
07 Appendix 事業に関する主なリスクについて 60 発生 項目 リスク 対策 影響度 可能性 AIソリューション事業の領域には国内外多くのIT企業が参入しており、 最新の技術動向や市場環境の変化を把握できる体制を構築、AIに関する 事業環境の変化 市場は形成期にあります。生成AIによる大きな変化が生じる中で、事業 論文のサーベイ、マーケティング調査の実施のみならず、業界のオピニ 中 中 環境がさらに大きく変化する可能性があります。 オンのキャッチアップを仕組み化しております。 単に個人情報保護法等の法令を遵守するのみならず、プライバシー保護 総務省・経済産業省より公表された「カメラ画
Slide 61: 直近リリース
07 Appendix 直近リリース 61 「学びのイノベーション・プラットフォームSTEAM・探究グランプリ」で 2026.01.15 千葉大学と協力機関がグランプリを受賞 国産タブレットシェアトップの LIMNO 社とトリプルアイズが 2026.01.15 ソフトウェア開発で協力関係をスタート トリプルアイズグループ会社 ゼロフィールドの米国アーカンソー州データセンターが本格稼働開 2026.01.21 ー10MWの電力容量で大口顧客にも対応、国内では潜在電力の活用支援も推進ー AI 人材育成プログラム「AT20」に新カリキュラム「AI 駆動開発コース」を追加 2026.01.23 ― 「
Slide 62: 用語集
07 Appendix 用語集 62 AI(Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知的ふるまいの一 ブロックチェーンとは、データが地理的に離れたサーバーに分散保持 ブロック 部を、ソフトウェアを用いて人工的に再現したもの。 され、一定の形式や内容のデータの塊（ブロック）を改竄困難な形で AI チェーン 経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟 時系列に連結していく技術。 にタスクを実行する。 IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、あらゆる IoT 特徴量とは、コンピュータが学習するデータにどのような特徴が
Slide 63: VISION
VISION トリプルアイズの経営理念 テクノロジーに想像力を載せる Photo by Rika Takei
Slide 64: 免責事項
免責事項 ■ 本資料は、当社の計画、見通し及び戦略に関して、適切な理解を促進することを目的としたものであり、 当社の株式の購入や売却を勧誘するものではありません。投資に際しては、投資家様ご自身のご判断にお いて行われますようお願いいたします。 ■ 本資料に記載された全ての数値、指標等が監査法人による監査又はレビューの対象ではない点にご留意く ださい。