Slide 1: 2026年12月期 第2四半期 決算説明資料
2026年12月期 第2四半期 決算説明資料 Voice AI Agent Platform（VAAP）を中核に、Voice AI Agent Economyを創造 東証グロース市場 / 証券コード：265A 2026年8月14日 Hmcomm株式会社 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 2: エグゼクティブサマリー
エグゼクティブサマリー ２Qは計画を上回り着地。中長期の布石が着実に進捗。 売上高は624,789千円を達成し、前年同期比+42.1%の大幅増収。 01 高成長と計画上振れ 当初計画（上期）に対しても計画比102.1%の上振れ達成。 ※コラボテクノ社のPL連結は3Qより開始。2Qは当社単体の力強い成長により黒字・高進捗を達成。 （詳細はP5, P8参照） 営業利益は13,867千円の黒字転換を達成し、 前年同期の赤字から脱却。 02 黒字転換を達成 売上総利益は285,850千円と堅調に推移。（詳細はP5参照） 販売提携2社の展開と、M&A第3号案件（コラボテクノ株式会社）のクローズ(5月11
Slide 3: Agenda
Agenda • 2026/12期2Q決算内容 • 2026/12期通期見通し • 中期成長戦略 —Voice AI Agent Platform（VAAP）企業への進化— • オーガニック成長 —既存事業の質的成長 VAAP戦略— • インオーガニック成長 — 不足する能力をM&Aで取得し、VAAPを非連続に拡張する— • APPENDIX Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved 3
Slide 4: 2026/12期2Q決算内容
2026/12期2Q決算内容 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 5: ２Q業績ハイライト（実績／計画比／進捗）
２Q業績ハイライト（ 実績／計画比／進捗 ） ２Qは売上・利益ともに計画を上振れし、通期達成に向けて順調な進捗。営業利益、経常利益は黒字を達成。 売上高 売上総利益 売上高進捗率 624,789千円 285,850千円 上期計画 (611,870千円) に対し 102.1% 前年比 +42.1% 計画比 102.1% 粗利率 45.8% 通期計画 (1,373,487千円 (※2)) に対し 45.5% 営業利益 EBITDA 経常利益 主要KPI (２Q末時点) AIプロダクト比率 (中期目標 70%) 37.8% 13,867千円 41,956千円 16,503千円 (※1) プロダクト導
Slide 6: 2Q業績ハイライト（AIソリューションとAIプロダクトの2Q進捗）
2Q業績ハイライト（ AIソリューションとAIプロダクトの2Q進捗） ２Qは売上高は計画を上振れし、通期達成に向けて順調な進捗。 AIソリューション(FDE) AIプロダクト • 2Qのプロジェクト数は88件と前年同期（79件）比＋11%。通期計画に • 新規取引先への戦略的アプローチが奏功し、アカウント数は底打ちか 対して47%と、達成に向けて順調に進捗。 ら回復トレンドへ。通期計画に対して62%と計画を上回るペースで進 捗。 • 複数月契約・大型契約の増加により平均単価は4.7百万円へ回復 し、高付加価値な上流コンサルティング案件の獲得が着実に進む。 • 平均単価重視の戦略が継続的に結実し
Slide 7: 成長ドライバー：6つの重点施策を実行
成長ドライバー：6つの重点施策を実行 6重点施策の最速実行により、高粗利なストック収益基盤の構築と非連続な成長を推進。 コラボテクノ社の取得 FD-X / NaNa 01 およびFDE事業の開始（5月） 04 アーキテクチャの概要 ニーズウェル社との協業で 02 Terry2miniの販売開始（4月） 05 自治体入札を強力推進 FAST-Dの社会実装拡大へ MILIZE社との協業による 03 CASE_1: 四国電力 CASE_2: 守山市 06 金融セクターでのAI実装支援拡大 これら6つの取り組みを加速させることで 中長期的な企業価値の飛躍的な向上を目指す Hmcomm Inc , ww
Slide 8: 成長ドライバー01：コラボテクノ社の取得およびFDE事業の開始
成長ドライバー01：コラボテクノ社の取得およびFDE事業の開始 コラボテクノ社を「AI実装エンジン（FDE）」として位置付け、業界・業務に精通した人材が、当社Voice AI Agent Platformを顧客現場へ実装・定着・成功させることで、開発から運用までを一気通貫で支援。 Voice AI Agent Platform (AIプロダクト群) コラボテクノ株式会社 (FDE) 業界・業務に精通した人材による「AI実装・現場定着支援」 エネルギー その他 金融 製造 公共 通信 流通・小売り インフラ 業界 銀行・保険・証券 など 自動車・機械・電機 など 自治体・官公庁 など 通信・キャ
Slide 9: 成長ドライバー02：Terry2 miniの販売開始
成長ドライバー02：Terry2 miniの販売開始 Terry2 mini が生み出すプロダクト価値と主要機能。 従来型のシナリオ固定式音声ボットを超え、LLM・最新音声AIエンジンを搭載。 製品コンセプト 電話応対のシナリオ設定から運用改善までをSaaS形式で標準化し、受付業務の自動化をスムーズかつ手軽に実現します。 4つのコア導入メリット 自動化対応の3大コア機能 即時導入・低コスト 24時間365日無人対応 Terry2 mini 個別開発不要。 深夜・休日・ピーク時の 業種別プリセットと 受電あふれ FAQ登録のみ （電話の取りこぼし）を 機能① 機能② 機能③ （最短1週間で稼働）
Slide 10: 成長ドライバー03：FAST-Dの事業領域と提供価値
成長ドライバー03：FAST-Dの事業領域と提供価値 AI・lOT・データ活用でインフラ維持管理を高度化し、持続可能な社会インフラと事業成長を実現。 市場課題・追い風 FAST-Dの事業領域 提供価値 データ収集 FAST-D コアコンピタンス（中核） 老朽化・人手不足 点検対象の絞り込み 広域分析 （広域データ解析） 異常検知・予兆検知・リスク予測 点検・保守の高度化需要 早期発見・予防保全 現場データ （センサー・loT） 正常・異常 異常検知AI Water PPPの進展 データ解析 モデル構築 維持管理の効率化 環境データ AI・loTの加速 （衛星・GIS） 継続監視サービス化 環境
Slide 11: 成長ドライバー03：CASE_1 四国電力への「FAST-D」導入
成長ドライバー03：CASE_1 四国電力への「FAST-D」導入 開示内容ハイライト Hmcommは、四国電力株式会社へ異常音検知AI「FAST-D モニタリングエディション」を提供開始。同時に機能 アップデート（ノイズ自動最適化・処理60%高速化）を実施し、設備保全のスマート化（CBM）を推進します。 ❶ FAST-Dの特長＆四国電力への提供 熟練者の 四国電力で稼働： 発電・電力設備の異常音モニタリング・監視を開始。 「五感」依存からの クラウド型音響AI： 標準モデル搭載で早期・スモールスタート可能。 脱却 ❷ モニタリングエディションの4大進化 異音検知AIが24時間常時モニタリング
Slide 12: 成長ドライバー03：CASE_2 「FAST-D AI漏水検知」の社会実装へ
成長ドライバー03：CASE_2 「FAST-D AI漏水検知」の社会実装へ プロジェクト成果ハイライト Hmcommは滋賀県守山市との実証実験にて、衛星データ・地理空間データとを組み合わせた漏水検知モデルの有 効性を立証。実際の現地調査で漏水を特定し、社会実装・常時監視への次フェーズに移行しました。 ❶ 広域分析×音響AIモデルの実証 熟練技術者の データ統合解析： 経験を 管路台帳・地盤・湿潤状況・衛星データを統合し漏水リスクエリアを特定。 AIで標準化 高精度判定： 音響AI「FAST-D」が熟練調査員と同等レベルで漏水音を高精度に分類。 ❷ 現地調査での実効性と実績 漏水時の高周波振動
Slide 13: 成長ドライバー04：FD-X / NaNa アーキテクチャの概要
成長ドライバー04：FD-X / NaNa アーキテクチャの概要 統合開発基盤（FD-X）と本社業務の自動化基盤（NaNa）を核とした、アーキテクチャ全体像。 統合開発基盤（FD-X） 本社業務の自動化基盤（NaNa） CLI(TUI) MCP-Web WEB UI(GUI) API Endpoint NaNa Portal/Chat App FD-X App Portal UI Multi-Department CI/CD Agent Hub Deployment RAG search Incident pipeline Department Agent automation service
Slide 14: 成長ドライバー05：ニーズウェル社との協業で自治体入札を強力推進
成長ドライバー05：ニーズウェル社との協業で自治体入札を強力推進 自治体ネットワークを最大限に活用し、成長が見込まれる自治体DX市場での受注を推進。 自治体入札推進アプローチ 業務提携 入札情報の収集・分析 全国の入札情報を収集し、 ニーズ・要件を分析 音×AIの強み 自治体DXの強み ・音声AI／エージェント技術 製品・技術提供 ・自治体向けシステム構築実績 共同提案・提案書作成 ・VAAPプラットフォーム Hmcomm製品／VAAPを活用した ・全国の自治体ネットワーク （各製品ラインナップ） 最適ソリューションを共同提案 自治体ネットワーク ・入札情報提案・ノウハウ 入札支援・ノウハウ・
Slide 15: 成長ドライバー06：MILIZE社との協業による金融セクターでのAI実装支援拡大
成長ドライバー06： MILIZE社との協業による金融セクターでのAI実装支援拡大 金融機関向けAI実装支援体制を構築し、新たな案件創出と収益拡大を実現。 本協業がもたらす成長機会 協業 金融セクターでの新規案件の継続的創出 金融セクターに特化したノウハウと実績 高付加価値案件による収益性向上 音×AIの強み×FDEによる実装力 AI実装・開発 運用支援 ・金融機関との豊富なリレーション AI実装の実績蓄積による競争優位の確立 （開発／構築／運用／ （銀行・証券・保険 等） ・VAAPプラットフォーム 効果検証） 当社の中長期的な成長を強力に加速 AIエージェント基盤提供 ・ AI・フィンテッ
Slide 16: 2026/12期 2Q決算概要（P/L）
2026/12期 2Q決算概要（P/L） 売上高は6.2億円（前年同期比+42.1%）と、AIプロダクト・ソリューション共に順調に伸長。 損益面では、営業利益は13百万円で黒字転換を達成し、通期目標達成に向けて順調に推移。 2025/12期 2026/12期 ２Q 通期 ２Q 通期 単位：百万円 2Qまでに単体ベースで高い進捗を確保。3Q以降は既存 前年比 進捗率 実積 実績 実績 見通し(*2) 増減率 （通期） 事業の成長に加え、コラボテクノ連結も寄与。 売上高 439 1,112 624 ＋42.1% 43.1% 1,450 【売上高】 AIプロダクト 170 431 236 ＋38.4
Slide 17: 財務状況：自己資本比率とネットキャッシュ
業績推移（売上高・経常利益） コラボテクノ社の買収（資産2.7億円・負債2.0億円の受入）後も、自己資本比率83.1%と極めて盤石な財務基盤を構築。 現預金10.9億円・高水準のネットキャッシュを確保しており、今後のM&Aや成長投資に向けた資金余力を十分に残す水 準を維持。 ネットキャッシュ 自己資本率 単位：百万円 2024/12期 2025/12期 2026/12期２Q 前期比増減 流動資産計 1,835 1,542 1,406 △136 90.6% 83.1% 現金及び預金 1,375 1,317 1,098 △218 80.7% 売掛金及び契約資産 446 199 288 +88 1,
Slide 18: 業績推移（売上高・経常利益）
業績推移（売上高・経常利益） 【売上成長】 【利益改善】 【AIソリューション(FDE)、AIプロダクト売上構成】 継続的な成長投資により、2020年 継続的な黒字成長を実現。成長投資 AIプロダクト展開前の指標となるAIソリューションについて、先行受注 比で約3倍の売上規模へ。着実な を継続しつつも収益性が向上し、利 したことからAIソリューション比率が増加 成長トレンドを継続。 益率は上昇で推移の見通し。 （百万円） 売上高 経常利益 経常利益率 （百万円）400 AIプロダクト AIソリューション 1,450 350 19.9% 300 13.2% 10.9% 7.6% 1,112 6.
Slide 19: AIソリューションとAIプロダクトの事業状況
AIソリューションとAIプロダクトの事業状況 【AIソリューション（FDE）：プロジェクト数と平均単価】 【AIプロダクト：アカウント数とアカウント当たり平均単価】 • 2Qのプロジェクト数は88件と前年同期（79件）比＋11%。 • 新規取引先へのアプローチが奏功し、2026/12期上期時点で計画比64% 高付加価値案件の獲得も進み、2026/12期上期時点で計画比47%の進捗 の進捗率 • 複数月・大型契約の増加により平均単価は4.7百万円へ上昇。 • アカウント当たりの平均単価は7.2百万円で推移し、前年同様の安定し 加えて取引社数の拡大を通じて中長期的な収益機会を拡充 た収益性を維持
Slide 20: 2026/12期通期見通し
2026/12期通期見通し Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 21: 2026/12期通期見通し（業績見通しの修正）
2026/12期通期見通し（業績見通しの修正） • 2026年8月14日付で、2026年度の通期業績見通しを修正。 • 上期（実績）は前期実施の事業譲受による影響が本格的に寄与。下期（見通し）はコラボテクノ社の取得によりFDE事業の更 なる推進を見込むことから、売上高は前期比+30.4%の14.5億円を見込む。 • M&Aに伴うのれん償却費の負担がありつつも、現金創出力を示すEBITDAは1.6億円（前期比+104.4%）と増益基調を見込む。 2026/12期通期（修正後） 2026/12期見通し 単位：百万円 2024/12期 2025/12期 通期（修正後） 前期比較 通期（当初） 上期（
Slide 22: 中期成長戦略 —VAAP企業への進化—
中期成長戦略 —Voice AI Agent Platform（VAAP）企業への進化— Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 23: Voice AI Agent Platform（VAAP）企業への進化
Voice AI Agent Platform（VAAP）企業への進化 Hmcomm は、音声AI企業から Voice AI Agent Platform（VAAP）企業 へ進化します ※ ※VAAP企業（Agent Platform を持つ会社） 「AIを作る会社」から「AIエージェントを増やし続けるPlatform会社」へ 市場は、「業務を補助するAI」から「業務そのものを代行するAIエージェント」へ移行しています。 当社は、個別AIプロダクトを提供するモデルから、共通基盤「VAAP（Voice AI Agent Platform）」上に複数の専門AIエージェント を展開するPlatfor
Slide 24: 中期成長戦略の全体像
中期成長戦略の全体像 オーガニック成長とインオーガニック（非連続）成長を両輪として中長期の成長を加速。新基盤「VAAP」により 既存事業をAI Agent型へ進化させ、ARRを積み上げる収益基盤を構築するとともに、 将来の非連続な成長に向け た強固な事業土台を構築。 3つの成長エンジン ① AI Solution（FDE） 事業 ② AI Product(VAAP）事業 ③ インオーガニック成長 売上比率 オーガニック（①＋②）：非連続（③）＝ 6：4 インオーガニック 売上高 インオーガニック成長 3 技術・顧客基盤・業界ノウハウの蓄積 顧客課題に応じたAI導入・FDE開発／PoC・業界別ソ
Slide 25: オーガニック成長 —既存事業の質的成長 VAAP戦略—
オーガニック成長 —既存事業の質的成長 VAAP戦略— Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 26: 中期経営ビジョン ─ 製品を売る会社から、プラットフォームを提供する会社へ
中期経営ビジョン ─ 製品を売る会社から、プラットフォームを提供する会社へ LLMのコモディティ化により、競争の土俵は「モデル保持」から「業務統合プラットフォーム」へ移行。 当社は「音声認識のHmcomm」から「日本を代表する Voice AI Agent Platformer」へ事業転換します。 BEFORE AFTER 製品単発販売モデル Agent稼働 × 継続収益（ARR） 技術者を投入して開発し、 AI Agentが稼働し、 利用量に連動して継続収益が積み上がるストック型の構造へ 単発売上を得る構造 「一度つくれば、何度でも使える」プラットフォーム ─ ブロック玩具のように組み替えら
Slide 27: VAAPの全体像 ─ 4層アーキテクチャ
VAAPの全体像 ─ 4層アーキテクチャ 音のコア技術から業界ソリューションまでを一気通貫で提供。独自の参入障壁を構築。 汎用LLM等の外部先端技術を最適活用しつつ、当社は音声認識・異音検知といった“音”の独自コア技術と現場実装ノウハウを保持しています。 基盤からソリューション・実装まで4層を一気通貫でカバーすることで、他社が短期間で模倣できない競合優位性を確立しています。 顧客にとってのもう LAYER 層の名称 ／ 役割 主要コンポーネント 関連プロダクト １つの大きな価値 モデルに縛られない、 顧客主導の 業界特化AI / 業務ワークフロー / FDE（Forward Deployed
Slide 28: VAAPが目指す姿 ─ 戦略の中身
VAAPが目指す姿 ─ 戦略の中身 一度作れば、何度でも組み替え、何度でも活用できる。 「部品」から「業務ソリューション」までを下から順に積み上げる4層構造。ブロック玩具に置き換えると、当社が何を提供しているかが分かりやす くなります。 積み上げの構造（下→上） ブロック玩具の世界 VAAPの世界 ブロック Agent 業界別の業務ソリューション 顧客の業務課題を解決する最終形 組立説明書 Workflow 完成キット AI Agent Suite（見本） Reference Agent（見本） 用途別に組み合わせた出発点の型 壊して作り直せる Agentを組み替えて業務変更に即応 部品（Ag
Slide 29: 顧客はどう買い、どう業務が変わるか
顧客はどう買い、どう業務が変わるか 見本を選び、自社の業務に合わせて組み替えるだけ。土台は作り直さない。 顧客はマーケットプレイスから業務に近い「見本個々個別のAgent」を選び、自社のマニュアルや通話ログなどを読み込ませて部品を組み上げます。 共通基盤（土台）はそのまま使えるため、短期間で自社専用の業務として稼働します。 Agent Marketplace ─ ここから選ぶ ① 組み立ての流れ（色は前ページの4層に対応） ※画像はイメージです 01 選ぶ 02 組み替える 03 そのまま載る 04 完成 見本 部品 共通基盤 自社専用のAgent構成 （Reference Agent） （A
Slide 30: Why Hmcomm ─ なぜVAAPで当社が勝てるのか
Why Hmcomm ─ なぜVAAPで当社が勝てるのか AI Agent時代の到来に対し、Hmcommは長年の無形資産を基盤に “今こそ飛躍のタイミング”。 市場環境（追い風） Hmcommの現在地（無形資産を基盤に強みと準備完了） これからの姿（企業価値向上） AI Agent市場の急拡大 ❶ Voice AI Agent Platform（VAAP）完成 音声AIを中核とした自社プラットフォーム 個別プロダクトの提供 ARRの積み上げ AI Agent市場は年率40%超で成長予測 SaaS/プロダクトのストック収益を拡大 コンタクトセンター向け音声AI Voice Contact Ter
Slide 31: Hmcommの中長期成長を支える競争優位
Hmcommの中長期成長を支える競争優位 AIを「作る」だけでなく、現場で「動かし続ける」力が競争優位になる。 AIモデルそのものは調達できる時代です。差がつくのは、顧客の業務に合わせて動かし、現場に定着させ、成果が出続ける状態をつくれるかどうかに あります。当社は音声AIの技術・業界業務の知見・現場実装力（FDE）を併せ持っており、この一気通貫の体制が、短期間では再現できない競争優位 となっています。 Technology Domain FDE 音声AI技術 業界・業務の無形資産 AI実装・現場定着力 ● 音声認識（ASR） ● コンタクトセンター ● 要件定義・業務課題整理 ● 音声合成（
Slide 32: 「VAAP」戦略投資方針
「Voice AI Agent Platform（VAAP）」戦略投資方針 単独開発から「オープンなVoice AIエコシステム」の構築へ。 収生成AI・LLMおよびVoice AI Agentの急拡大を背景に、有力スタートアップやパートナー企業との資本・業務提携を推進。自社開発＋外部連携のハ イブリッドでVAAPの規模拡大を最速化します。 投資の枠組み 戦略投資の4つの重点領域 年間投資枠 1社あたり投資規模 Voice LLM、自律型Agent Orchestration、マ 1億円 〜 3億円 数百万円 〜 3,000万円 AREA 01 VAAPコア技術・機能の強化 ルチモーダル、感情
Slide 33: インオーガニック成長 — M&AでVAAPを非連続に拡張する—
インオーガニック成長 — 不足する能力をM&Aで取得し、VAAPを非連続に拡張する— Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 34: M&A戦略の基本方針
M&A戦略の基本方針 M&Aは、VAAPに不足する“能力”を取得する投資である。 当社のM&Aは、売上や利益を買い足して規模を大きく見せるものではありません。VAAPを拡張するうえで不足するピースを、時間を買う形で取得す る戦略投資です。取得理由を次の4類型のいずれかに必ず紐づけて意思決定します。 01 導入力 エージェントをPoCから本番運用まで届ける実装力（例：コラボテクノ） CRM／CTI／音響機器との接続。エージェントの搭載先・販路を広げ 02 連携力 る 特定業界・業務に特化した地検・人材・データ 03 業界ケイパビリティ （例：金融、公共・BPO等の専門人材） 04 継続収益基盤
Slide 35: M&Aの規律と推進体制
M&Aの規律と推進体制 コラボテクノで「Agentを本番運用まで届ける実装力」を獲得。 M&Aは非連続な成長をもたらす一方、統合の失敗やのれんの減損リスクを伴います。当社は“買って終わり”にしないための規律と、選定から統合 （PMI）までを一貫管理する専門体制をあらかじめ整えています。 M&Aの規律 推進体制（CEO直下） 取得価格の妥当性と、のれん回収確度を CEO 1 財務規律 厳密に評価。割高・回収困難な案件は見 送る。 M&A／PMI推進室 A～Dの4類型に紐づかない案件は実行し 2 取得理由の明確化 ない。目的の曖昧な買収を排除する。 サーチ＆ PMI実施 買収実行チーム チーム 統
Slide 36: M&A実行事例：コラボテクノ株式会社
M&A実行事例：コラボテクノ株式会社 推進の本格化以降、ソーシング体制を構築。厳格な選定プロセスを通じ、非連続的な成長を実現。 第3号案件としてコラボテクノの株式90%を取得しました。得たのはAIエージェントを顧客現場で本番運用まで導く実装力（FDE：現場常駐エンジニ ア）であり、VAAPの「導入力」を強化し、お客様のPoC止まりを解消する中核の能力です。3Qからの連結開始に伴いのれん償却費が発生しますが、 FDE事業の立ち上げとPMIによるシナジー（案件単価の向上・開発生産性の向上）がこれを上回り、通期目標の達成を牽引する見込みです。 株式取得 取得によって得られる価値 90% 1 PoC→
Slide 37: M&A推進の進捗状況
M&A推進の進捗状況 M&A推進の本格化以降、規律ある選定プロセスのもと、114社を精査し第3号案件をクローズ。 CEO直下のM&A／PMI推進室を中心に、ソーシングから統合（PMI）までを一貫して推進しています。推進体制の本格稼働から 約6カ月で114社を精査し、厳格な選定基準を満たした第3号案件（コラボテクノ株式会社／2026年5月11日）のクロージングを完 了しました。 M&A推進状況 ソーシング活動量 PMI（統合プロセス）進捗状況 M&A・事業譲受の規律（クライテリア） （スコープ内案件） 【第3号案件】コラボテクノ株式会社 技術・事業シナジー 顧客基盤の拡大 （M&A推進本格化～1
Slide 38: インオーガニック戦略の財務規律と資本配分
インオーガニック戦略の財務規律と資本配分（Capital Allocation） 手元流動性と創出キャッシュを原資に、厳格な投資回収基準（ROI）に基づく資本循環を徹底。 潤沢な手元資金は滞留させず、規律ある戦略投資の原資として活用し、資本効率（ROE／ROIC）の向上につなげます。 柱・項目 基本方針および具体的基準 1. 投資原資と手元流動性 ● 2Q末現預金 10.98億円による十分な手元流動性と、実質無借金による強固な財務健全性を維持。 （キャピタルポジション） ● 年間1〜3億円規模の戦略投資枠（出資・M&A）を自社キャッシュで十分に賄う余力を確保。 ● バリュエーション規律：規律あ
Slide 39: 主要なリスクと対応策
主要なリスクと対応策 成長に伴うリスクにも、体制・独自性・財務基盤で先手を打つ。 想定される主要リスクを6つに整理し、それぞれに具体的な対応策と、進捗を測るモニタリング指標を設定しています。 分類 リスクの内容 当社の対応策 モニタリング指標 CEO直下のM&A/PMI推進室が統合100日計画を取得前に承認。 M&A M&A・PMIのシナジー未達 PMI進捗・のれん 取得理由をA～D類型に限定し規律ある選定。 人材 FDE人材の採用難・離職 M&Aによるチーム獲得と、育成・評価・報酬制度の整備。 採用・定着率 現場常駐（FDE）モデルで定着を促進。 転換 エージェント転換の遅れ 標準化チームが
Slide 40: Appendix
Appendix Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 41: 会社概要
会社概要 会社名 Hmcomm 株式会社 本社所在地 東京都港区浜松町2-10 -6 PMO 浜松町Ⅲ 4階 設立 2012 年07 月24 日 代表者 代表取締役CEO 三本 幸司（みつもと こうじ） 資本金 222 百万円（ 2025/12 期） 代表取締役CEO 三本 幸司 Voice AI Agent Platform（VAAP） 取締役専務執行役員COO 伊藤 かおる を中核に、Voice AI Agent Economy 取締役常務執行役員CFO 土屋 学 を創造 社外取締役 浅田 浩（株式会社アーサーズ・チーム） 国立研究開発法人産業技術総合研究所の技術を活用したスタート 社外取
Slide 42: HISTORY
HISTORY 2012年創業。 2014年「産総研技術移転ベンチャー」認定*1を契機に、「音」に着目した専門的な研究・開発をスタート。 2015年頃より、音声認識・言語解析プロダクトを開発。2018年頃より、音の特徴を捉えて異常を早期発見するプロダク トの研究・開発を開始。そして、2021年6月より、データ解析ソリューションをスタートし、集めたデジタルデータを活 用するAIソリューションを提供している。 売上高 創業期 サービス基盤構築期 飛躍期 11.1 憶円 AIソリューション 2021年6月〜 2021年 2014年８月 産総研「技術移転ベンチャー」認定 *1 データ解析ソリューション
Slide 43: プロダクト紹介❶：Voice Contactとは
プロダクト紹介❶：Voice Contactとは 「Voice Contact」は、音声データをリアルタイムに解析し、顧客対応の品質向上と業務効率化を実現する音声AI プロダクトです。通話内容のリアルタイムなテキスト化・自動要約に加え、会話内容の分析・可視化により、コ ンタクトセンター業務を高度化します。 大幅な時間短縮 現場の可視化 他社サービスへの柔軟な対応 Voice Contactの強み ACW削減 リアルタイムモニタリング CRM連携 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Res
Slide 44: プロダクト紹介❷：Voice Digestとは
プロダクト紹介❷：Voice Digestとは 「Voice Digest」は、コンタクトセンターの通話録音データをAIで自動的に文字起こし・要約し、後処理業務 （ACW）を効率化するとともに、会話内容の可視化・分析を通じて顧客対応品質の向上を実現するクラウドサー ビスです。 既存システムを活用 データ活用の強化 高セキュリティ Voice Digestの強み 導入時の改修が少ない マーケティングやサービス改善に活用 オンプレミス対応 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved
Slide 45: プロダクト紹介❸：Terry、Terry2とは
プロダクト紹介❸：Terry、Terry2とは AIを活用した音声チャットボットで、顧客からの問い合わせにリアルタイムに応答し、自然でスムーズなコミュ ニケーションを実現。コールセンターの問い合わせ対応を自動化し、無人化を可能にする次世代のAIプロダクト です。 要件定義からリリースまで 応用が効く 全体概要を把握できる シナリオ不良を検知 顧客の幅広いニーズに対応 Terry,Terry2の強み ワンストップ 個別カスタマイズ ダッシュボード アラート機能 複数シナリオ機能 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm In
Slide 46: プロダクト紹介❹：Terry2miniとは
プロダクト紹介❹：Terry2miniとは Terry2miniは、Terry2の主要機能をより手頃な価格で提供する音声AIエージェント。AIが日常的な問い合わせ対応を代 行し、リアルタイム応答とデータ蓄積を通じて、業務効率化と企業の知的資産化を実現します。 小規模から 専門知識不要 Terry2の技術を継承 全件ログ&録音データ Terry,Terry2の強み 導入可能 FAQを渡すだけ 高精度な音声認識・言語処理 24時間対応 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved 4
Slide 47: プロダクト紹介❺：FAST-Dとは
プロダクト紹介❺：FAST-Dとは 建物設備の「音」をAIで解析し、機器の故障や故障予兆を検知する音響AIクラウドサービスです。熱源機・空調 機・排気ファンなどの稼働音を継続的にモニタリングし、故障の早期発見、部品交換時期の見極め、予防保全を 支援します。 産総研発 用途に応じて選べる 導入簡単 安定して集音 FAST - D の強み 高精度な音声処理技術 予防保守 ・検査 マイクを設置するだけ 暗所・死角でも利用可能 Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved 47
Slide 48: プロダクト紹介❻：ZMEETINGとは
プロダクト紹介❻：ZMEETINGとは ZMEETINGは、AI・音声認識・生成AI・感情認識技術等を融合し、会議の記録・分析・活用を高度化するAI議事 録サービスです。文字起こし・議事録作成を自動化するだけでなく、会議内容や発言者の感情・反応を分析し、 会議の効率化とコミュニケーションの質の向上を実現します。クラウド非保存やアクセス権限管理など、高いセ キュリティにも配慮しています。 ユーザー登録人数制限なし 高セキュリティ ファイルごとアップロードで自動抽出 ZMEETING の強み ライセンス＝同時会議数 オンプレミス対応 社内用語・専門用語は辞書登録 Hmcomm Inc , www.
Slide 49: 「音×AI」のスペシャリスト～「音×AI」のポテンシャル
「音×AI」のスペシャリスト～「音×AI」のポテンシャル • 「第3回JEITA*1ベンチャー賞」「MCPC*2 award 2021 サービス＆ソリューション部門、SDGs特別賞」など、多くの賞を獲得 • また、経産省のConnected Industriesで掲げる重点5分野で、“音”をキーとした取り組みとして「スマートライフ」「プラン ト・インフラ保守」「ものづくり・ロボティクス」「自動走行・モビリティサービス」の4分野で事業会社と実証実験や社会 実装に向けた研究・開発を推進 内閣官房主催「イチBizアワード」 ESRIジャパン協賛企業賞 2026 コンタクトセンター・アワード2023
Slide 50: 「音×AI」のスペシャリスト～実例①
「音×AI」のスペシャリスト～実例① 弊社の開発をリードするプロダクト「FAST-D」の事例を3つご紹介します。 ✕衛星データによる社会課題への取組 養豚現場での豚咳音検知 浄水場での異音検知 地中に埋設された水道管等については 呼吸器系の病気で成長が遅れ、出荷が遅延 浄水場やポンプ場には多数の機械が設置 課題 課題 課題 漏水の予兆や異常の早期発見が難しく、 病気の早期検知のために されており、小さな異音は判別が難しく、 広域漏水リスクは重大な社会課題 熟練者が咳やくしゃみを聞き分けていた これまでは熟練技術者の耳で管理 【 効 果 】 【 効 果 】 【 効 果 】 • 衛星・地理空間デー
Slide 51: 「音×AI」のスペシャリスト～実例②
「音×AI」のスペシャリスト～実例② 「FAST-D」に加え「Voice Contact」「Terry2」の事例をご紹介します。 コールセンターの後処理削減 自治体向け防災支援 列車走行音による異常検知 オペレータのITリテラシーの低さから、 自治体においては、特に代表電話に対して レールの点検では、専用車両の走行や人手 通話後のシステム入力や呼量増加に対応 平常時と災害時で入電数が大きく乖離 による打音検査などに多額のコスト 課題 課題 課題 しきれない状況 受電ボリュームに応じた職員の適切な配置 乗務員からの走行中の異音検知も効率的に が従前からの課題となっている 活用したい 【 効 果
Slide 52: ビジネスプロセス～共創フェーズの実例
ビジネスプロセス～共創フェーズの実例 • AIの活用においては、データが大変重要な役割を持ち、適切なデータをどれだけ多く集めることができるかが 参入障壁の一つ。また、サービスを適用する業界における知見も重要。 • そこで、AIソリューション顧客群における一部事業会社との間で共創関係を構築。AI学習精度向上目的のため にデータ使用許諾を得るとともに、それら企業と協力しながら業界の知見活用を推進。 2025年12月末現在、 共創先44社（前期比：+8社）、プロジェクト件数で152件（前期比：+86件）。 業種 活用例 共創先 前期比 主な共創事例 コールセンター 音声認識、要約、自動応答、感情分析
Slide 53: ビジネスフロー
ビジネスフロー ・音声認識や異音検知ニーズのある企業が顧客というB2Bビジネス。代理店経由のケースもあるが、全社売上の 約8割は直接契約。 • コア技術の研究開発および関連上流工程の業務については内部で対応。コア技術以外の下流開発工程は外注 先が担うという形で役割分担をして技術力を維持しながら、効率的で迅速な開発プロセスを実現。 AI開発・コンサルティング/対価 AIソリューション事業 AIコンサルタント 直接販売 AIプロダクト事業 売上全体の85%※ Terry Hmcomm 並行してFDEモデルの実行を行い Front Agent Terry2 FDE サポートの充実を図る 顧客企業 T
Slide 54: 沿革
沿革 2012 7月 「IT技術のコンサルティング業務」を目的として、H&Mコミュニケ 2019 4月 AI音声自動応答プロダクト「Terry」をリリース ーション株式会社設立 8月 AIコールセンター「VContact Center Lab」本格稼働 2014 6月 Ｈｍcomm株式会社に社名変更 異音検知プラットフォーム開発事業（FAST-D）がNEDOの「Connected 国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）により「技術移転 10月 Industries推進のための協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業」に 8月 採択 ベンチャー」認定 11月 業容拡大に伴い、熊本AIラ
Slide 55: 財務状況
財務状況 決算年月 2021年12月 2022年12月 2023年12月 2024年12月 2025年12月 2026年2Q 売上高 千円 560,648 727,175 801,196 946,358 1,112,224 624,789 経常利益（損失） 千円 74,226 145,784 87,098 72,005 39,570 16,503 当期純利益（損失） 千円 72,217 170,423 69,738 96,118 18,515 △6,527 資本金 千円 90,000 90,000 90,000 221,141 222,575 222,575 発行済株式総数 普通株式 1,10
Slide 56: IR担当・見通しに関する注意事項
見通しに関する注意事項 • 当資料に記載されている内容は、いくつかの前提に基づいたものであり、 将来の計画数値や施策の実現を確約したり保証したりするものではありません。 • 問い合わせ先 経財部 IR担当 03-6550-9830 (代表番号) hm_ir@hmcom.co.jp • コーポレートサイト https://hmcom.co.jp/ Hmcomm Inc , www.hmcom.co.jp , Copyright (c) 2026 Hmcomm Inc All Rights Reserved 56