Ridge-i Inc. · TSE:5572
Ridge-i — FY2026 Earnings Presentation
44 slides from Ridge-i's earnings presentation, Sep 11, 2026
Slide 1: 2026年7月期 通期決算説明資料
2026年7月期 通期決算説明資料 株式会社Ridge-i (証券コード: 5572) 2026年9月
Slide 2: エグゼクティブ・サマリー
2026年7月期 決算説明資料 エグゼクティブ・サマリー • 4Q実績（5月～7月）も３Qに引き続き、カスタムAI事業の大幅な増収増益。 連結でも増収増益へ • 既存案件の継続拡大、SBIグループの大型プロジェクト、戦略コンサル連携等すべて順調に推移 • 6月12日修正の通期業績予想を上回って着地。関係会社売却益も88百万円へ上振れ （本日開示） ２０２6年 修正後 7月期 通期実績 前年同期比 通期業績予想 予想比 連結業績 売上高 2,993百万円 ＋15.4％ 2,900百万円 ＋ 3.2％ 営業利益 547百万円 ＋93.3％ 500百万円 ＋ 9.4％ 当期純利益 407百万円 ＋1
Slide 3: SBIホールディングスとの資本業務提携
2026年7月期 決算説明資料 SBIホールディングスとの資本業務提携 年10億円規模の契約を受注。順調かつ拡大傾向で推移 × 資本業務提携 年間で10億円超の契約を受注（AX推進プロジェクト、チャットAI開発） の状況 良好なトップリレーションを中心に、グループ全体のAX推進を順調に実施中 2026年５月〜9月の進捗 大玉１ • ９月 SBI HD SBIグループ 全社AX戦略・推進プロジェクト（年9．8億円）を受注。 AX推進支援およびAIエージェント開発業務 各グループ会社のAIエージェント開発も複数進行中。 証券・銀行・GAM等を含む、SBI全体の大型AIテーマの設計・開発 • ７月
Slide 4: 生成AIサービスの相談が順調に増加
2026年7月期 決算説明資料 生成AIサービスの相談が順調に増加 ヘルスケア用途や、金融向け顧客対応チャットAI等、高品質かつ間違えない生成AIの引き合いが多数。 １０万人以上のユーザーがアクセスするサービスや、基幹システムとの連携の実績。 Ridge-iは高難易度な生成AIニーズに対応 • 業務特有のロジックが強く、SaaSが適さない課題 Ridge-iが手がけるヘルスケアチャットの事例 業務固有のロジック・データ構造に合わせたモデル開発 “親しみやすい自然な会話” とリスクマネジメントを両立したLLM • Fine-tuning / RAG 高度化 ドメイン特化モデルで精度・速度を両立
Slide 5: 創研情報株式会社のM&A
2026年7月期 決算説明資料 創研情報株式会社のM＆A 100％ • 大企業へのAI導入、AXプロジェクトの実績 子会社化 • PM10名、エンジニア60名が在籍 • 高度な生成AI、マルチモーダルAI技術 • 金融系、業務系システムの開発実績 • 戦略企画から現場での導入支援まで一貫で • 常駐型支援モデルを長年にわたり展開 支援 M&Aの目的 ニーズが急増しているFDE（Forward Deployed Engineer）人材を確保し、AXデリバリー体制を実現 ① AXデリバリー体制強化 ② PM・FDE人員拡充 ③ 収益基盤の安定 • 現場常駐型での運用支援 • PMおよびFDE人材の
Slide 6: 目次
目次 １. 2026年7月期 連結業績 連結業績 2. 2026年7月期 セグメント別業績 3. 2027年7月期 業績予想 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 6
Slide 7: 2026年7月期 連結業績 主要指標サマリー
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 連結業績 主要指標サマリー • カスタムAIソリューション事業は前期比で大幅増益のため、6月上方修正の通期業績予想をさらに上振れて着地 • カスタムAIソリューション事業でエンジニア社員数が増加。M&Aしたシステム開発会社の社員が約80名追加 • デジタルマーケティング事業は当期まで連結対象、一方、M&Aしたシステム開発会社は来期より連結対象になる予定 売上高 営業利益 当期純利益 2,993百万円 547百万円 407百万円 前年同期比 1.1倍 前年同期比 1.9倍 前年同期比 2.9倍 EBITDA 正社員数 607百万円 128名 前年同期
Slide 8: 2026年7月期 連結業績（損益計算書）
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 連結業績 （損益計算書） • 売上高 2,993百万円 カスタムAIソリューション事業が増収の影響で、前年同期比＋15% • 営業利益 547百万円 AI継続＆大型契約増加による粗利率向上の影響で、前年同期比＋93％ • 当期純利益 407百万円 増益の影響と関係会社株式売却益88百万円計上で、前年同期比＋192％ • 予算進捗 ４Qも好調。６月に上方修正した通期業績予想の数値を、売上と利益ともにさらに上振れて着地 2025年 2026年 前年比 前年比 業績予想 予想比 (百万円) 7月期 7月期 増減額 増減率 （6月修正） 増減額 売上高計
Slide 9: 2026年7月期 連結四半期推移（売上高）
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 連結四半期推移（売上高） • 4Q売上高 915百万円 前年同期比+68％（+369百万円）（セグメント別はP13以降参照） - カスタムAIソリューション事業の売上が2倍以上に成長し、デジタルマーケティングの減収を吸収して大幅増収 +68% (百万円) (+369) 927 915 688 719 640 577 573 546 279 288 291 212 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 2024年 2025年 2026年 7月期 7月期 7月期 Note: 当社は、２０２4年7月期連結会計年度末より連
Slide 10: 2026年7月期 連結四半期推移（営業利益）
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 連結四半期推移（営業利益） • 4Q営業利益 145百万円 前年同期比で+726％（+128百万円）の増益 （セグメント別はP１3以降参照） - 前年対比は、売り上げと同様に、カスタムAIソリューション事業の業績好調で、利益も大幅に増加 - 例年通り、４Q（７月）は、年間の業績賞与支給があるため、３Q比較で若干利益は減少 (百万円) +726％ (+128) 231 145 100 100 98 81 71 64 43 23 17 5 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 2024年 2025年 2026年 7月期
Slide 11: 2026年7月期 連結四半期推移（詳細）
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 連結四半期推移（詳細） • 4Q売上高 915百万円（カスタムAIソリューション事業622百万円＋デジタルマーケティング事業292百万円） • 4Q営業利益 145百万円 • 4Q営業利益率 16％ 2024年7月期 2025年７月期 2026年7月期 (百万円) １Q ２Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q 売上高 212 279 288 291 688 719 640 546 577 573 927 915 売上原価 75 93 70 96 328 355 315 269 262 217 419 448 売上総利益 1
Slide 12: 2026年7月期 貸借対照表 (連結)
2026年7月期 連結業績 2026年7月期 貸借対照表 (連結) • 期末時点で現預金35億円を保有し、純資産は37億円。黒字・無借金経営を基に強固な財務基盤 • 投資余力を活かし、①人材投資 ②研究開発投資 ③M&Aの投資を想定 • 2026年7月期中にシステム開発会社を約2億円でM&A、2026年7月末BSは主に当社とシステム開発会社の合算 資産の部 2025年7月期 2026年7月期 負債の部 2025年7月期 2026年7月期 (百万円) 実績 実績 (百万円) 実績 実績 流動資産合計 2,306 4,090 流動負債 369 581 ∟ 現金及び預金 1,827 3,558 固定
Slide 13: 目次
目次 １. 2026年7月期 連結業績 2. 2026年7月期 セグメント別業績 3. 2027年7月期 業績予想 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 13
Slide 14: 2026年7月期 通期業績（カスタムAIソリューション事業）
2026年7月期 セグメント別業績 2026年7月期 通期業績 （カスタムAIソリューション事業） • 売上高 1,811百万円 生成AI案件増加とSBI大型受注の影響により、前年比で+42%の増収 • 粗利率 63% SI企業と比較して、高い利益率で継続。粗利率高い案件多く高水準 • 営業利益 506百万円 粗利率が大幅に向上し、営業利益も増加。前年比で+２１３%の増益 - コンサル開発サービスは、生成AI案件の追加受注および大型化が貢献 継続顧客である荏原環境プラント社等からの追加発注およびSBI大型案件継続もあり、前年同期比で556百万円増加 - 人工衛星データAI解析サービスは、大型案
Slide 15: 四半期推移（カスタムAIソリューション事業・詳細）
2026年7月期 セグメント別業績 2026年7月期 四半期推移（カスタムAIソリューション事業・詳細） • 4Q 売上高 622百万円 生成AI案件の受注継続 • 4Q 営業利益 157百万円 年間の業績賞与支給があるため、３Q比較で若干利益は減少するもの、 営業利益率 25％と想定より高水準 2024年7月期 2025年７月期 2026年7月期 (百万円) １Q ２Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q １Q 2Q 3Q 4Q 売上高 212 279 288 291 336 337 308 297 290 348 549 622 売上原価 75 93 70 96 127 152 124 1
Slide 16: 売上高 既存顧客・新規顧客別
2026年7月期 セグメント別業績 売上高（カスタムAIソリューション事業） 既存顧客・新規顧客別 • 新規顧客 567百万円 - 資本業務提携をしたSBIグループからの大型案件の貢献により3Q時点よりさらに増加 • 既存顧客 1,244百万円 - 引き続き、高い信頼とプロジェクト継続率を誇る。また、生成AIテーマ等でのアップセル・クロスセル提案も好調 (百万円) 1,811 567 1,280 1,071 400 207 新規顧客 売上高 既存顧客 売上高 1,244 864 879 2024年7月期 2025年7月期 2026年7月期 Note: 既存顧客とは、前年度に取引がある顧客と定義
Slide 17: 人員数（カスタムAIソリューション事業）の推移
2026年7月期 セグメント別業績 人員数（カスタムAIソリューション事業）の推移 • システム開発会社の完全子会社化により、グループのエンジニア社員は約80名増加 （下表に含まず） • Ridge-i単体での2026年7月期の正社員は5名純増と、目標10名には未達 • 売上増加に対応して、引き続き人材獲得と新卒・若手人材の育成に注力 社員数(人) 60 56 56 3 57 54 53 5２ 53 52 3 4 6 2 51 9 49 48 5 5 3 2 13 9 9 9 9 9 11 7 9 9 9 9 9 9 非正規 48 役員 41 42 41 44 44 39 38 39 32 3
Slide 18: 全体事業評価（カスタムAIソリューション事業）
2026年7月期 セグメント別業績 全体事業評価（カスタムAIソリューション事業） • AIコンサル開発が既存顧客からの継続やアップセル受注で好調に推移 • 中期戦略で掲げていた、コンサルティングファーム連携も順調に展開し、引き合い多数 • 衛星データ解析案件は、特定顧客に集中して仕込み中で来期に拡大目指して活動中 継続顧客からの受注案件は予定通り順調に推移。生成AI案件が大型化 カスタムＡＩソリューション事業 し長期継続見込み。コンサルファームとの連携も順調に拡大。 ◎ AI活用コンサルティング・AI開発サービス マーケットが拡大している生成AIや、SBIとの業務提携により、継続的に大 好調
Slide 19: 2026年7月期 通期業績（デジタルマーケティング事業）
2026年7月期 セグメント別業績 2026年7月期 通期業績 （デジタルマーケティング事業） • 売上高 1,182百万円 前年比△130百万円 - プラットフォーマーからの売上が減少、受注回復に時間を要している。 直近の営業状況では、Googleや広告代理店との事業提携による受注獲得の効果が出つつある。 - 競合対策およびマーケットシェア獲得を優先し、データ分析・AI活用を強化した営業施策を開始 • 営業利益 40百万円 前年比 △80百万円 - 粗利率は維持しているが、売上減少の影響で営業利益が減少。 2025年 2026年 前年比 前年比 (百万円) 7月期 7月期 増減額 増減率 売
Slide 20: 四半期推移（デジタルマーケティング事業・詳細）
2026年7月期 セグメント別業績 2026年7月期 四半期推移（デジタルマーケティング事業・詳細） • 売上高 292百万円 音楽売上の影響により増加 • 営業利益 △11百万円 ４Q売上は前年同期比で売上増加だが、新規事業準備のコスト増等で赤字 2025年7月期 2026年7月期 (百万円) 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 売上高 352 381 331 248 286 225 378 292 売上原価 200 203 192 130 159 119 224 179 売上総利益 151 179 139 118 126 106 153 112 売上総利益率 43% 47% 4
Slide 21: 参考 質疑応答
2026年7月期 連結業績 参考 質疑応答 • 投資家の皆様から寄せられる代表的な質問について、ご回答します Q1) 衛星事業の見通しについて A1) 進行中のプロジェクトは全て順調に推移し、また追加の相談もきております。 今後の事業展開に向けては、 安全保障の実績と技術力を公開し、衛星画像AIのインテリジェンスサービスでの利用を訴求開始。 関連パートナー企業とのリレーション構築は順調に推移しており、次期の大型開発案件の獲得に向けて動いています。 Q2) デジタルマーケティング事業について A2) すでに５月にSBIグループへ当該事業の譲渡契約を締結しております。2026年7月に手続きが完了し
Slide 22: 目次
目次 １. 2026年7月期 連結業績 2. 2026年7月期 セグメント別業績 3. 2027年7月期 業績予想 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 22
Slide 23: 2027年７月期 連結業績予想
2027年7月期 業績予想 2027年７月期 連結業績予想 • 今期計画は 売上高32億円、営業利益6.3億円 • 生成AIとAXの追い風を活かし、＋７７％と大幅成長させるためにAI事業にリソース集中する • 子会社も含めて人員はフル稼働が続いており、採用・外注パートナリング・M&Aに資本投下する • 成長戦略は、大型顧客の関係強化、戦略コンサルファーム連携、防衛・安全保障案件の獲得の三軸を引き続き実施 2026年 2027年 前年比 (百万円) 7月期通期 7月期通期 売上高 2,993 3,200 +7% カスタムAIソリューション事業 1,811 3,200 +77% → 24ページ デ
Slide 24: 2027年７月期 連結業績予想（サービス別）
2027年7月期 業績予想 2027年７月期 連結業績予想（サービス別） • コンサル開発サービスでは、AX（AI transformation）戦略テーマへの大型かつ上流プロジェクトへの移行 • 生成AIの早い動向に応えるためのR&D強化、および FDEと呼ばれる伴走支援・提案機能の強化を実施 • 正社員10名の純増、および新卒・若手人材の獲得と育成を実施 連結業績予想（2026年7月期通期は連結除外となるデジマ事業を除く） サービスごとの主な方針 2027年 ① AI活用コンサルティング・AI開発サービス 2026年 7月期通期 7月期通期 前年比 • AXコンサル・AIシステム開発 予想
Slide 25: 中期目標 Ridge-i単体事業
2027年7月期 業績予想 中期目標 Ridge-i単体事業 • Ridge-i単体の中期目標を設定。（連結業績の大半は、Ridge-i単体の売上および収益性に影響されるため） • 売上＋１０％をベースラインとして設定し、それを上回るための経営努力と体制拡充を行う • 営業利益は25％と昨年度と同様の利益体質を目指す • 人材採用、外注パートナー、M&A等の体制強化の実現性が高まったタイミングで、目標の引き上げを検討する Ridge-i単体事業 中期目標（ベースライン） 中期目標の考え方 ① 2027年7月期 • 業績予想数値（24ページ）に基づくもの 2027年 2028年 2029年 7月
Slide 26: 目次
目次 １. 2026年7月期 連結業績 2. 2026年7月期 セグメント別業績 3. 2027年7月期 業績予想 （参考） 補足情報 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 26
Slide 27: 設立からの業績推移
補足情報 設立からの業績推移 • 創業から10年。売上高および営業利益が創業来の最高値を更新。営業利益は前期比2倍と大幅増益 • 2025年 SBIホールディングスと資本業務提携を行い、金融領域に参入 • 2026年 デジマ事業を売却した一方、システム開発会社を買収しAI事業にリソースを集中 3,2０0 (業績予想) 2,993 2,593 売上高(百万円) 営業利益(百万円) 968 1,071 790 630 419 547 (業績予想) 276 354 283 178 66 55 218 56 70 152 26 -166 -156 2017年 2018年 2019年 2020年 202
Slide 28: 中長期展望 Ridge-i 創業からの流れと未来
補足情報 中長期展望 Ridge-i 創業からの流れと未来 AI・最先端技術の ”First Ask” となり、 日本を代表するテックベンチャーとして、高みを目指し続ける 創研情報の SBI HDとの M&A（2026年） 資本業務提携 （2025年） Phase３ ＜インフラ展開＞ 社会に使われ続ける 衛星解析AI システムを提供する 創業 事業開始 上場 （2016年） （2018年） （2023年） Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ AIと相性の良い、高成長市場に 自身で課題仮説を持ち、展開する Phase１ ＜知見の習熟・アライアンスの構築＞ 業界リーダー企業の課題に共に挑み、社会
Slide 29: 中長期展望 Phase２ ＜AI活用知見の展開＞
補足情報 中長期展望 Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ AI活用のノウハウをグループで集結し、AIと相性の良い高成長市場に展開し、影響圏を広げる Phase２ ＜AI活用知見の展開＞ Phase１ ＜知見の習熟・アライアンスの構築＞ 顧客との 衛星データ 生成AI事業 金融領域 共同事業会社 解析AI事業 ・ ・ ・ 年１ペースで ジョイント 好調な SBIとの 事業拡大を ベンチャー 社内事業のスピンオフ 業務提携 目指す カスタムAI Center of AI Excellence ソリューション AI活用ノウハウをグループで集結し、効果的に展開 事業 課題解決の ノウハウを集結 技術
Slide 30: 会社概要
補足情報 会社概要 経営陣 代表取締役社長 創業者 柳原 尚史 会社名 株式会社Ridge-i (リッジアイ） 常務取締役 市來 和樹 取締役 中井 努 所在地 東京都千代田区大手町 1-6-1 社外取締役 西村 竜彦 社外取締役 木下 祐介 事業内容 カスタムAIソリューション事業 社外取締役 木村 紀義 人工衛星データ解析AIの開発提供 社外取締役（常勤監査等委員） 松本 範平 社外取締役（監査等委員） 櫟本 健夫 社外取締役（監査等委員） 齊藤 友紀 人員数 139名 （連結） 2026年7月時点 技術顧問 玉木 徹 (画像処理） 沿革 2016年7月 当社設立 小野 峻佑 (最適化)
Slide 31: Ridge-i創業の背景
補足情報 Ridge-i創業の背景 技術追求とビジネス活用を両立した最高峰のソリューションを社会に届けたい Mission AI・先端技術を用いたソリューションで ビジネス課題・社会課題を解き、より良い社会を創る。 私たちは、パートナー企業との対話を通じ、 さまざまな技術を組み合わせた最適なシステムを提案し、 作り上げることでDXを実現するソリューションカンパニーです。 技術の高みと、ビジネスインパクトの高みが両立した 最高のソリューション 「Ridge」 を目指し続けます。 ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. ©2023 31
Slide 32: カスタムAIソリューション事業
補足情報 カスタムAIソリューション事業 企業のニーズに合わせたカスタムメイドのAIソリューションの提供 カスタムAIソリューション事業 AI活用コンサルティング・ 人工衛星データ AI保守運用 AI開発 AI解析 （MLOps） 主な契約 主な契約 主な契約 • 運用保守、追加学習支援 • 衛星活用アドバイザリー契約 • DX、AI活用アドバイザリー • AIの使用量、利用台数に • GRASP EARTH Forest • AIシステム提案 応じたライセンスフィー レポートの提供 • AI PoC、プロトタイプ作成 • パートナー企業の事業収益に • AI解析エンジンの開発 • AIシステ
Slide 33: カスタムAIソリューション事業 主要顧客
補足情報 カスタムAIソリューション事業 主要顧客 リーディングカンパニーとの共同事業を多数実現 様々な業界に共通するDX/AIの課題をノウハウ・知見を活かして効果的に解決 (一部抜粋 順不同) AI活用コンサルティング・開発サービス 衛星解析AIサービス ■主なDX/AI テーマ実績 ■主な衛星テーマ実績 デジタルプラットフォーム構築、生成AIによる業務改革、広告スケジュール最適化、SCM最適化 新規事業、光学・SAR分析 エネルギー需要予測、予知保全、製品検査、制御自動化、安全支援、動画解析、 職人技の形式知化 車両検出・環境変化 日立製作所 三菱電機 JAXA 国土地理院 経済産業省 セ
Slide 34: 生成AI開発プロジェクト実績・進行中一覧
補足情報 生成AI開発プロジェクト実績・進行中一覧 活用モダリティ: 文 テキスト 画 画像 表 テーブル フェーズ: 構想・企画 開発/PoC パイロット利用 運用・保守 ・改善 顧客接点・新規事業/サービス創出 設計・エンジニアリング 業務効率化・ナレッジ活用 文 消費者向けスマホチャットアプリの開発・保守運用 進行中 文 設計品質向上のための社内技術知見検索ツール 文 ブランド関連社内問合せ対応支援ツール 大手消費財メーカー 運用・保守 ・改善 大手自動車メーカー 開発/PoC 大手電機メーカー 開発/PoC 文 チャットアプリの会話ログ分析ツール 進行中 文 表 FMEA自動生成による
Slide 35: 数理最適化技術の開発・導入事例
補足情報 数理最適化技術の開発・導入事例 Ⅰ. 製造・サプライチェーン Ⅱ. 施設・空間設計 Ⅲ. 計画・組織オペレーション 荷積み計画の自動立案 物流倉庫レイアウトの自動生成 保全・工事スケジューリング ▸ 物流倉庫運営企業 ▸ 倉庫建設・設計会社 ▸ プラント設備保全部門 3D Bin-Packing × 自動出荷システム連携で自動化 敷地から倉庫の柱割・通路等を自動設計 作業者割当と優先度を踏まえた日常保全の計画生成 期待効果: 積載効率 向上 / 輸送回数・燃料費 削減 期待効果: 設計工期 短縮 / 資材コスト 削減 期待効果: 処理工事件数 増加 / 配置効率 改善 生産・配送の統
Slide 36: 事業環境① AIの市場規模（国内AIビジネス市場）
補足情報 事業環境① AIの市場規模（国内AIビジネス市場） • 国内のAI市場は2021年の1.1兆円から2027年に1.9兆円と成長を見込む • 中でもAI構築サービスは、2027年に9,637億円と大きなシェアを占める • 大手SIや総合コンサルファームも市場参入しており、高付加価値化と業界特化が必要 サービス市場 (億円) アプリケーション市場 CAGR 20,000 プラットフォーム市場 9.3% 19,787 AI構築サービスの市場規模 18,676 17,423 2027年に1.6倍 16,081 9 251 15,000 14,629 50 162 3 10,429 421 1
Slide 37: 事業環境② 生成AIの誕生により、参入できるマーケットが急速に拡大
補足情報 事業環境② 生成AIの誕生により、参入できるマーケットが急速に拡大 • 全業種でAI・DX活用戦略のアップデートが起きており、コンサルテーションニーズが拡大 • 当社の強みである戦略策定力とマルチモーダルAIの実績により、提案機会が非連続に増加 生成AIの市場規模は年47%で急拡大 当社の生成AI関連プロジェクトは急増中 生成AIの需要額見通し (日本) 生成AI関連の取り組み 一例 生成AI基盤モデル 情報検索システムを利用した製造現場における開発・ 株式会社 設計業務の効率化、および設計開発部門における生成 生成AI関連アプリケーション 17,774 SUBARU様 年平均 AI
Slide 38: 事業環境③ 人材不足の解消および熟練作業員の知見を支援するAI
補足情報 事業環境③ 人材不足の解消および熟練作業員の知見・ノウハウを支援するAI • 日本の人材不足は2035年には1,775万時間/日と見込まれる。中でも、製造業に多い専門的・技術的職業従事者の 不足は302万時間/日となり、AIによる生産性の向上が期待されている • 投資余力のある業界は限られており、またAIだけで簡単に解けるテーマは少なく、総合的な提案力が重要 職業別に見た人手不足 365万時間 302万時間 (万時間/日) 需要 不足 供給 不足 8,000 供給－需要 154万時間 7,387 7,022 7,440 7,138 専門的・技術的職業従事者の 7,000 266万時間
Slide 39: 事業環境④ AI市場の課題 低いAIプロジェクト成功率
補足情報 事業環境④ AI市場の課題 低いAIプロジェクト成功率 • 日本のAIプロジェクトの成功率は3%と低く、AI導入が実用まで進まないことが課題 • AIプロジェクトの進め方を熟知し、費用対効果を満たすプロジェクトを設計できるプレーヤーが必要 国内のプロジェクト成功率は3% Ridge-iの考える課題仮説 AI導入相談 国内のプロジェクト成功率が低い理由 100 ▲40% 顧客企業側の課題 目的とAIの AIの使い道が 不一致 わからない • 投資対効果を見据えたAIプロジェクトを 60 設計できる人材不足 スコープ・ 定義の課題 費用対効果が見合わない ▲40% システム開発側の課題
Slide 40: 事業環境⑤ 人工衛星データ解析AI市場
補足情報 事業環境⑤ 人工衛星データ解析AI市場で、国内のリーディングポジションを狙う • JAXA 宇宙戦略基金１兆円と、宇宙関連会社の上場で市場の関心は急拡大 • 官需を中心としたマーケットで、安全保障と環境テーマでの衛星データ利用ニーズが増えている 当社のマルチバンド対応衛星解析AIに 地球観測市場は2.5兆円と８倍成長が見込まれる 分析依頼および協業提案が急増 (M$) 2040e 30,000 地球観測 内閣府主催 Ridge-iのマルチバンドAI 宇宙開発利用大賞 $25,273M 日本初の 25,000 ３連続受賞 X/C/Lバンド 20,000 バンド 波(長帯 14,227
Slide 41: AI活用コンサルティング・AI開発（事例）
補足情報 AI活用コンサルティング・AI開発（事例） SBIグループの全体AX戦略の策定から推進までトータルで支援 概要 概要 SBIホールディングス株式会社様と連携し、グループ全体のAX戦略の策定 株式会社SBI証券様と連携し、チャット機能をAIエージェントと最新のUX設 から実行支援までを一体で推進。 計で刷新。ユーザーにとって使いやすく分かりやすいサービスの実現を目指す AIネイティブ組織変革により、意思決定の質とスピードを高め、全社的なAX 推進体制の構築を支援。 取り組み内容 取り組み内容 ✔ AX戦略策定 ✓生成AIとユーザー接点を組み合わせたサービス設計 経営層と連携し、グループ
Slide 42: AI活用コンサルティング・AI開発（事例）
補足情報 AI活用コンサルティング・AI開発（事例） 「AIごみクレーン」 ごみ焼却運転を完全自動化 概要 荏原環境プラント株式会社様との共同プロジェクトにより、AIを活用したごみ 質認識技術を開発。 ごみピット内の多種多様なごみをカメラで捉え、AIによって撹拌状況等を識 別し、高度制御装置でピット内のクレーン操作を判断、自動運転を実現。 自動化開発において重要課題であった「運転員の眼」の代替に対し、ディー プラーニングを用いたごみ識別AIの開発に成功。 プロジェクトの成果 ✔ ごみ質をピクセル単位で認識し、ごみピット内のクレーン稼働時間の9割 を自動化 ✔ 熟練オペレータのノウハウを再現 ✔
Slide 43: 防衛・安全保障での実績をHPで公開
補足情報 防衛・安全保障での実績をHPで公開。衛星AI技術を、インテリジェンスサービスへと展開 • 安全保障テーマで、すでに導入実績のある国内AIベンダー • 内閣表彰を受けたAI技術を核としたプロダクトと、DX・AXで培った高度なカスタマイズ開発体制 URL: https://ridge-i.com/business/space-intelligence/ ©2026 Ridge-i All Rights Reserved. 43
Slide 44: AI保守運用（事例）
補足情報 AI保守運用（事例） 電子顕微鏡画像から画角に写っていないパーツの 位置を推定するAI技術 活用シーン ✔ 半導体製造・研究開発における外観検査 概要 画角外パーツの位置推定により、検査対象の特定を効率化 電子顕微鏡を利用した半導体製造工程における外観検査では、高精度か つ効率的な位置合わせと検査の自動化が求められる。 ✔ 製造ラインにおける高精度位置合わせ（アライメント） 日本電子株式会社様との共同プロジェクトにより、画角内に写っていない 位置合わせ工程の自動化により、人手作業の削減と作業の標準化を実 パーツの位置を周辺情報から高精度に推定するAI技術を開発。 現 従来、熟練技術者