Persol Holdings Co. Ltd. · TSE:2181

Persol — Investor Day (July 2026)

80 slides from Persol's investor day presentation, Jul 6, 2026

Slide 4: 執行役員 CSO 峯尾太郎
パーソルホールディングス執行役員 CSO 峯尾太郎（Taro Mineo）経歴 1994年インテリジェンス（現パーソルキャリア）入社 ITコンサルティング、アウトソーシング、人材紹介、求人メディアなどの事業成長を牽引 2016年インテリジェンス（現パーソルキャリア）代表取締役社長就任事業拡大及び10社以上の経営をリードするとともに、業界団体理事として市場の健全化にも寄与 2022年パーソルホールディングス執行役員 CSO に就任経営戦略策定、サステナビリティ推進、ブランディング強化をリード Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD.
Slide 5: 企業価値向上に向けた事業の位置づけ
企業価値向上に向けた事業の位置づけ 2030年以降を見据え、AI影響を踏まえた市場成長性と競争優位性の観点から、各事業の位置づけを再定義中長期の企業価値の推移（概念図）中期経営計画FY2028での各事業の位置づけと方向性企業価値成長ポテンシャルが高い新規領域 R&D FU 中期経営計画 Gojob Gojobと国内事業とのシナジーを念頭に、 FY2028 注力分野をFrontline Worker領域に一本化 Career 市場成長が見込め、モデル変革による成長余地が高い領域成長 Technology AIモデルの実装や高付加価値領域へのシフトにより、高成長・高収益モデルへ転換 S
Slide 6: フロントラインワーカー市場をパーソルグループの次の成長ポートフォリオへ
フロントラインワーカー市場をパーソルグループの次の成長ポートフォリオへターゲットとする領域フロントラインワーカー領域現場オペレーションや顧客・利用者との接点を担う最前線の職種この領域に挑戦する背景 1 構造的な労働力不足労働力人口の減少に加え、AI代替性の低い同領域は、AI時代においても構造的な労働力不足が継続（2035年時点で約150万人の不足見込み*）２ AI影響による人材の流動化ホワイトカラー領域からの人材流動化を見据え、労働移行を支えるインフラ整備を狙う * パーソル総合研究所「労働市場の未来推計2035」における全産業の労働力不足約384万人のうち、該当産業の人数
Slide 7: パーソルの強みを活かすフロントラインワーカープラットフォーム
パーソルの強みを活かすフロントラインワーカープラットフォーム既存の顧客・人材基盤と現場知見、複数の人材サービス機能をAI・データで統合し、提供価値を拡張短期的な人材確保に加え、企業の要員設計と個人のキャリア機会創出の双方で価値提供を実現個人資産「横断型マッチング基盤」法人資産個人と企業ニーズに応じ、最適なはたらき方・雇用形態へ接続人材派遣 × 人材紹介 × スキマバイト様々なはたらき方の選択肢を持っている当社の強みを最大限活かすーー個人側メリット AIによる価値創造サイクルーー法人側メリット継続・長期雇用採用力強化ー所得アップミスマッチ低減正当な評価
Slide 8: AIによる価値創造サイクル
AIによる価値創造サイクル AIが個人側から常にデータを取得し、状況を把握し続けることで、個人のキャリアに沿った最適な提案を、人を介することなく自動かつ継続的に提供可能ーーデータの蓄積と個人のデータを高速学習 24時間365日常時取得当社の資産・知見×AIでユーザーのアクティブ化 LTV向上高付加価値化アップデートされたー高精度でスピーディーなー個人の状況把握 AIマッチングを実現適性推定ーアルゴリズム Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Rights Reserved. 8
Slide 10: 執行役員 Career SBU長瀬野尾裕
パーソルホールディングス執行役員 Career SBU長瀬野尾裕（Yu Senoo）経歴 2000年インテリジェンス（現パーソルキャリア）入社 2010年インテリジェンス（現パーソルキャリア）執行役員 2015年テンプスタッフ・テクノロジー（現パーソルクロステクノロジー）取締役 2016年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）取締役 2017年パーソルテクノロジースタッフ（現パーソルクロステクノロジー）代表取締役社長テンプホールディングス（現パーソルホールディングス）執行役員 2018年パーソルキャリア取締役執行役員 2022年パーソルホールディ
Slide 11: Career SBU基礎知識
Career SBU基礎知識人材紹介求人メディアその他経験者向け人材紹介主な ■求人広告（若手/中堅/ 副業/兼業/フリーランス支援事業内容ハイクラス/エグゼクティブ層） ■ダイレクト・リクルーティング主なブランド ■求人広告：採用企業が求人広告を掲載した時点で企業がプロ人材を採用（業務委託）転職希望者が入社した時点で収益プランに応じて収益化（前課金型）した際に、月額報酬の一部、または理論年収と料率に応じて収益化モデル（成功報酬型） ■ダイレクト・リクルーティング：契約期間に応じた一定額を手数料と複数の課金体系して受領（リカーリング型）（定額課金、
Slide 12: 市場認識・競争優位
市場認識・競争優位市場認識 • 今後2~3年は企業の厳選採用傾向は継続 • 即戦力であるハイクラス人材への高い採用需要も継続 • 中長期では労働人口不足に加えて、転職率及び民間職業紹介所経由の転職増加を背景に転職・キャリア支援需要拡大 • AI活用の進展により、産業間・職種間の人材流動化が加速 ■ 当社のAI影響の見立て Q： AIの進展でマッチングなどが自動化されることにより、人 Q： AIの進展によりホワイトカラーの求人需要が減退し、特に材紹介エージェントの介在価値が下がるのではないか？パーソルが主力とするボリューム層の人材紹介市場は縮小するのではないか？ A： AIにより採用プロ
Slide 13: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること
中期経営計画FY2028にて成し遂げること人材紹介にAIモデルを実装し、高成長・高収益ビジネス構造へ転換 KGI 売上収益YoY+7~10% （FY2028）調整後EBITDAマージン 20%以上 • 人×独自データ×AIによるマッチングプロセスの高度化を通じて、多様なニーズに応える高い生産性と How 人員数のみに依存しない人材紹介モデルへ転換戦略 • 高い成長率のハイクラス人材紹介、副業・フリーランス（HiPro）領域の強化 When • AIモデルへの転換：FY28までにマッチングプロセスに段階的に実装。FY28期中から徐々に効果が発現実現可能時期 • ハイクラス強化：FY25か
Slide 14: 戦略① 人×独自データ×AIで人材紹介モデルへ転換
戦略① 人×独自データ×AIで生産性と成果創出力を高める人材紹介モデルへ転換 • マッチングビジネスとAIとの高い親和性 Why • AIの進展を背景に、人の介在による価値発揮を通じた付加価値創出によるビジネス成長を取り組む意義取り込む • コンサルタントが取得するインサイトを含む独自データを、AIにより統合・高度化し、 How マッチング精度と意思決定支援を強化施策 • マッチング・日程調整・書類作成などのプロセスをAIが担い、人は付加価値の高い判断・支援領域に集中 • FY26–FY27：プロセスへのAI導入を段階的に拡大し、登録決定率と生産性の改善を優先 When • FY28：
Slide 15: AI活用で実現する人材紹介モデル
AI活用で実現する人材紹介モデル • AIカウンセリングをはじめとするAIエージェントが、より広範かつ質の高いキャリア支援を実現 • カウンセリング実施率の引き上げにより従来カバーしきれなかった層へアプローチし、決定率向上につなげる 01 登録 02 カウンセリング 03 応募・選考 04 内定・入社 FY27 FY24 AIマッチング AI書類作成実装実装 FY26 FY27 AIスカウト実装 AIカウンセリング実装 FY26 AI進捗管理実装 FY27 登録決定率未対応 AI面接練習実装一次対応を AI化対応済 1.3 （FY25→FY28）倍転職希望者実施率 1.
Slide 16: AIによる採用プロセス改革：転職希望者サイド
AIによる採用プロセス改革：転職希望者サイド AIによって支援可能な転職希望者の総量を引き上げることで、採用の決定数・決定率の向上を目指すカウンセリング求人紹介レジュメ作成日程調整内定後の相談 AIによる AIによる AIによる AIによる AIによる即時カウンセリング求人紹介・面接対策書類作成代行日程調整代行内定先比較/分析 “いつでもどこでも” AIがカウンセリング結果に基づ AIが履歴書や職務経歴書を転職希望者のカレン内定先の雇用条件なカウンセリングを行うき求人を紹介自動で生成ダー情報を読み取り、どを分析、可視化し AIがいつでも面接練習相手転職希望
Slide 17: 戦略② ハイクラス領域の強化
戦略② ハイクラス領域の強化 Why • ハイクラス層は、過去3年で高い売上成長を実現しており、今後も相対的に高い市場成長を見込む取り組む意義 • 複層サービスの併用促進により顧客企業・転職希望者との接点を強化し、売上拡大と集客効率向上を両立 How • 組織体制の強化とブランド戦略の最適化施策 ✓ ハイクラス層に注力する両手型コンサルタントの組織を立ち上げ ✓ ハイクラス層へのマーケティングコミュニケーションの強化 When • ハイクラス人材紹介：FY25からFY28までCAGR10％以上の売上成長実現可能時期 • HiPro：FY25からFY28までCAGR20％以上の売上成長
Slide 18: ハイクラス領域のサービス展開・売上成長目標
ハイクラス領域のサービス展開・売上成長目標ハイクラス領域のサービス展開売上成長目標経営課題の高度化でますます高まるハイクラス人材紹介 CAGR10%以上ハイクラス人材ニーズ (単位：億円) HiPro CAGR20%以上（ CAGR : FY25ｰ28の年平均成長率) * ハイクラス人材紹介 HiPro 400 ハイクラス人材紹介 HiPro 組織の体制強化目的特定課題の解決 300 正社員・フルタイムでの形態副業・フリーランス長期雇用業務委託契約 200 中長期的な成長メリット高度な専門性に特化して 100 文化の醸成必要に応じた活用が可能 0 FY22 FY2
Slide 19: ハイクラス人材紹介の取り組み施策
ハイクラス人材紹介の取り組み施策 • ハイクラス領域の高い採用需要を受け、深いニーズ理解が可能な両手型コンサルタントの組織を立ち上げ • doda/doda Xのブランド戦略を最適化し、ハイクラス層へのマーケティングコミュニケーションを実施 ■ハイクラス領域の体制を強化 ■ハイクラス層へのマーケティングを強化・これまで：採用企業／転職希望者の片手型・これまで若手～中堅ミドル～シニア 800万円~ doda X 600~800万円 400~600万円 doda ~400万円・FY26～：片手型＋ハイクラス専門の両手型コンサルタント・FY26～：doda/doda Xのブランド戦略を最
Slide 21: 執行役員 Technology SBU長正木慎二
パーソルホールディングス執行役員 Technology SBU長正木慎二（Shinji Masaki）経歴 1997年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）入社 2011年バイオメディカル事業本部長 2012年執行役員東日本事業本部長 2015年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）取締役 2016年テンプホールディングス（現パーソルホールディングス）執行役員 2020年パーソルホールディングス執行役員 Professional Outsourcing SBU長（現 Technology SBU長）パーソルテクノロジースタッフ（現パーソルクロステクノ
Slide 22: Technology SBU基礎知識
Technology SBU基礎知識多様な提供形態×領域提供価値エンジニアの人と組織の 28.0% “より良いはたらく機会の生産性の向上 41.0% サービス創出売上構成 IT・DXソリューションエンジニアリング IT・DXソリューションエンジニアリング登録型派遣・フリーランス 31.0% AIなど保守・ DX/AI 物理自動化・コンサル運用セキュソリューション実験モデル電動化システム IoT ベースド開発リティ開発 AI×フィジカル登録型派遣・ 18.4% フリーランス 24.2% 情報・IT・通信様々な企業の事業が集結大手企業のエース級人
Slide 23: 取り組み事例
取り組み事例エンジニアリング AI関連営業オペレーション効率化・オリジナル電動トラクター開発営業スキル向上を目的とした（AI Designed） AIツール開発フィジカルAIを活用した製造業向け：製造工程におけるロボットの導入・実装ベテランのノウハウをAIで形式知化隠岐諸島自動運転バス実証実験パーソル社内版GPT及び AIエージェント開発環境「CHASSU」の現場検証・3Dマップ作成・運行管理・ドライバー育成を横断的に推進構築・運用走行データに基づく課題抽出及び解決策の検討を実施 Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All
Slide 24: 市場認識・競争優位
市場認識・競争優位市場認識 • 企業における生産性向上ニーズからエンジニア不足は継続し、技術者派遣・請負市場は中長期で成長 • AI活用の進展により従来型エンジニアリングの高度化需要が増加、技術変化の速度が速く、特定スキルに依存しない柔軟な対応が求められる ■ 当社のAI影響の見立て Q： AIの進展により、エンジニア需要が縮小するリスクはないのか？ Q： AI駆動型開発を筆頭にエンジニアの価値がコモディティ化する企業の内製化が進み、外部委託が減少するリスクは？懸念はないのか？単価下落圧力がはたらくのでは？ A： • AIの進展・顧客の内製化による需要縮小リスクは限定的と認識 A： •
Slide 25: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること
中期経営計画FY2028にて成し遂げること売上の高成長持続と高付加価値領域拡大による収益性向上 KGI 売上収益CAGR10％（FY2028）調整後EBITDAマージン10％ • 課題解決型の請負ビジネスモデルへの転換による収益性の持続的向上 How • 「AI×フィジカル」のシナジーによる高付加価値化戦略 • エンジニア集団がAIを極めることによる生産性向上 • FY30に向けた売上総利益比率3pt向上、売上販管比率3pt減少（共に上限目標） When • FY28両指標を商況を見極めながら通過点としてマージン率10％へ向上実現可能時期 • FY26：AI駆動型開発及びAIネイティ
Slide 27: FY2028で目指す姿（財務目標）
FY2028で目指す姿（財務目標）売上成長を維持しながら、調整後EBITDAマージンの目標達成を目指す Technology SBU（FY28目標）売上収益CAGR 14％売上収益CAGR： 10％、調整後EBITDAマージン：10％ ※CAGR:FY25-28 の年平均成長率 12％ 10 % FY25 FY28 FY30 B社 8％ FY23 A社 6％ D社 4％ C社 0％ ※円の大きさは売上収益規模のイメージ 10 % 12 % 調整後EBITDAマージン Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Rights Reserved. 27
Slide 28: 市場認識
市場認識市場の付加価値構造が「量」から「高度化・希少化」へシフトする中、当SBUもこれに対応したポートフォリオ変革が必要日本ではエンジニア需要が持続的成長需給逼迫 • AX・DX・生産性向上ニーズを背景にエンジニア需要は引き続き成長する • 2030年にIT人材が最大約79万人不足する見込み（出所：経済産業省）高度人材不足の深刻化質変化 • AIをツールとして徹底的に使いこなすAI武装した高度エンジニアの需要が急騰 • 技術変化のスピードが速いため、特定のスキルに固執せず柔軟に適応できる「対応力」が求められている「AI×フィジカル」の組合せ価値の希少化 • 自動運転やフィジカルA
Slide 29: AI影響の見立てを受けた事業モデルのシフト
AI影響の見立てを受けた事業モデルのシフト AI影響で上流・下流の高付加価値化が進む見立てのもと、価値の移動に合わせた事業活動を実施「設計・開発・運用」プロセスは、コモディティ化・AI代替で縮小し、付加人の強みが残る領域での、高付加価値化が進む価値企画・構想設計開発・実装運用・保守現場の業務改善・社会実装 ■AI活用で生産性を向上し、「企画・構想」「現場改善」「社会実装」へリソースシフトを加速中流の設計・開発・運用はAI活用で徹底的に効率化 AI AI AI AI AIを活用し AIを活用しリソースシフトリソースシフト Copyright © PERSOL HOL
Slide 30: 競争優位性
競争優位性多様なエンジニアと深い顧客理解に基づく現場実装力による、「AI×フィジカル」融合「深い顧客理解」に基づく、「現場実装力」「 AI×フィジカル」の融合メーカーやSIer出身のエンジニアが多様な現場を経験日本産業を「労働集約」から「知識/価値集約」へ変えるすることで、深い顧客理解に確かな実装力が加わる空の移動革命をけん引する自動配送ロボによる ©SkyDriveの挑戦を支援ラストマイル配送の実証実験専門性を持った、多様なエンジニア新卒人気企業ランキング（パーソルクロステクノロジー）集まる「人材・教育」業界第1位*1、総合第10位除雪車両の省力化・「
Slide 31: 2030年成長の戦略方針
2030年成長の戦略方針 AI普及に伴う市場構造変化を捉え、ソリューションビジネスの進化・拡大及び新業界・業種への展開を進め、2030 年に向けた高成長軌道を確立戦略方針 • 生成AI・フィジカルAI実装力を全社的に底上げソ（パーソルグループ内での実践から外部展開） Technologyで、「武器」をリ「人、組織の生産性を向上」へュ変える • AI駆動型開発による「成果コミット型」への進化のー • 「AI×フィジカル」の組合せソリューションの拡大更シなョるンシビフジ • 定型業務人材を「AIを活用する側」へリスキル「市場」を拡大「質」をトネ • AI時代に求め
Slide 32: 戦略① ソリューションビジネスへのシフト
戦略① ソリューションビジネスへのシフト Why • 市場の付加価値が「量」から「高度化」へシフトし、AI活用の遅れが最大のリスクに取り組む意義 • 「人月型」から「高付加価値なソリューション型」への転換が不可欠 How • ソリューションビジネスの拡大に向けた、「AI×フィジカル」の組合せなどのサービス拡張施策 • FY26–FY27 ：生成AI・フィジカルAI活用案件の拡大と成果コミット型モデルの確立 When ソリューションの強化（in-organic、アライアンス含む）実現可能時期 • FY28：高付加価値型案件の本格拡大 • 製造業AXを中心に高付加価値案件は既に実績あり Wh
Slide 33: 戦略② 新たな業界・業種への展開
戦略② 新たな業界・業種への展開 Why • 生産性向上市場の深耕に加え、今後高成長が見込まれる新領域を取り込むことで、取り組む意義 2030年に向けたさらなる成長を加速させる • 新たな業界・業種への展開 How • 生産性向上市場（SI、AI、IoT、自動化・電動化）を引き続き拡大施策 • 加えて、防衛・宇宙・半導体などの高成長領域への更なる拡大を狙う When • FY26–FY27 ：生産性向上市場の深耕の継続と高成長領域への初期参入・実績づくり実現可能時期 • FY28：高成長領域での本格的な収益貢献 • 防衛・宇宙（プライム上場3社）、半導体（同6社）関連企業と既に取引実績が
Slide 34: 目標の登り方（財務数値）
目標の登り方（財務数値） ①規模拡大、②売上総利益率向上、③売上販管費率低減により、売上収益CAGR10%成長とFY28の調整後EBITDAマージン10％を達成する「市場」を拡大（単位：億円） ① ✓ パーソルグループ向けに実践したAIや売上規模の SaaSソリューションの実績横展開拡大 ✓ 国策の高成長領域を重点開拓 1人当たり（防衛・宇宙・半導体など）売上高 10% 1,248 ② 「武器」を進化・拡大 1,147 ～＋3.0Pt 売上総利益率 ✓ AI×フィジカルを組み合わせた唯一無二の 1,023 向上高付加価値ソリューションを提供 1人当たり 24.5% 粗利額 17
Slide 37: 執行役員 BPO SBU長市村和幸
パーソルホールディングス執行役員 BPO SBU長市村和幸（Kazuyuki Ichimura）経歴 2000年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）入社人材派遣の営業を担当 2003年特別法人営業部大手企業へのソリューション営業を担当 2009年金融事業部部長市場分析に基づく新規開拓とサービス進化で顧客満足の向上を実施 2015年人事本部本部長グループ39社の人事管掌責任者として活動人事制度構築・働き方改革・グループ内再編従事 2021年取締役執行役員就任（BPO事業管掌） 2023年パーソルホールディングス執行役員 BPO SBU長パーソルプロセ
Slide 38: BPO SBU基礎知識
BPO SBU基礎知識事業別売上構成割合プロフェッショナル事業人事コンサルティング BPO事業（オペレーション） • 人・組織に関するあらゆる課題への対応支援テクノロジーコンサルティングコア業務支援サービス • 構想策定から実装・定着まで一気通貫の支援 • 事業化フェーズにおける業務プロセス設計から運用・拡大フェーズにおける実運用まで、全行程に対応したトータルサポート CX事業（コミュニケーション）バックオフィス支援サービスセールスマーケティング • 人事・総務・経理・情報システム等の間接部門 • 営業・マーケプロセスのパフォーマンス改善、における業務プロセスの一部または
Slide 39: 市場認識・競争優位
市場認識・競争優位市場認識 • 労働力不足を背景に、リソース補完としてのBPO需要は引き続き増加傾向 • また、テクノロジーの進化に伴い業務変革は加速しており、BPOは単純な業務代行から、企業の業務改革や競争力向上を支える中長期的なパートナーへと役割を拡大しつつある ■ 当社のAI影響の見立て Q： AIの進展により、BPO市場の需要は減少するのか？ Q： AIの進展により、BPO市場の競争環境はどう変化するのか？ A：定型・単純業務はAI代替により一部縮小 A：労働集約モデルの差別化は難化し、価格競争が激化一方、AI導入・運用を前提とした業務設計・運用一方、業務設計・デジタル活
Slide 40: 業務プロセスにおけるAIの位置づけと当社事業への影響
業務プロセスにおけるAIの位置づけと当社事業への影響人が担う業務領域におけるケイパビリティを最大の武器として、AIシフトは追い風に業務プロセス：提供中の業務領域制度・方針設計業務設計・構築・改善運用 BPO事業サー判断を伴う業務定型業務ビ CX事業ス範囲プロフェッショナル事業 AIの役割人材の能力・価値を高めるツール人×AIによる協業 AI影響機会脅威 AIにより強化される業務を担う人材を5,000名規模保有 AIの進化は事業の成長・高付加価値化の“機会“である Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Right
Slide 41: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること
中期経営計画FY2028にて成し遂げること人×AIにより労働集約型モデルから脱却し、収益性を向上 KGI 調整後EBITDAマージン8％（FY2028） How • AIを組み込んだオペレーション実装により業務の自動化を推進し、業務プロセスの生産性を大幅に向上戦略 • AI前提の業務プロセス再設計を推進し、人材の価値を「実行」から「設計・改善」へ転換 When • FY26–FY27（基盤構築・投資フェーズ）：AI活用の社内PoCとサービス実装、AIスキル習得実現可能時期 • FY28（成果顕在化フェーズ）：売上CAGR7%前後、調整後EBITDAマージン8%を実現 Why Achie
Slide 42: 戦略① AIオペレーションの実装と生産性の向上
戦略① AIオペレーションの実装と生産性の向上 Why • 業務・顧客への深い理解と業務設計・改善力を強みに、AI活用を推進できる基盤を保有取り組む意義 How • 自社業務でAI活用の有効性・安全性・再現性を実証し顧客サービスへ展開施策 • 業務プロセスの自動化サービスのローンチと既存サービスへの組み込み When • FY26–FY27 ：自社でのPoCと効果検証、AIユースケースの創出と段階的なサービス導入実現可能時期 • FY28：AIを軸にしたサービスの本格的な提供開始 Why Achievable • 顧客へのAI導入支援や自社内での実践に基づく多数のAI活用実績蓋然性 •
Slide 43: 自社業務での活用実績に基づくサービス展開
自社業務での活用実績に基づくサービス展開自社業務をショーケースとし、自社の業務改善とサービス開発を同時に実現テクノロジーの進化サービス展開務選定要件業定義効果・自社のメリット顧客のメリットリスク検証 • バックオフィス業務は業種問わず共通 • AIによる誤作動や情報漏洩などのセ開発して存在するため、社内実績をサービキュリティリスクに対し、自社実績がスに活用できるあることで顧客が安心して活用できる • サービス化することで回収の見通しが • 実績があることで効果の期待値を見込立つため、積極的な投資が可能実みやすい運用 UAT Copyright
Slide 44: 業務プロセスの自動化サービス事例
業務プロセスの自動化サービス事例従来のヒトで対応をしている業務を、AI／Techによりプロセス全体の自動化を実施マーケティングプロセスの自動化イメージ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 サイト内検索ログ抽出、マーケターにより各ページオーナーへの検索流入数調査/ ページラフ案作成/ 制作結果確認、リリース判定、集計(内部ニーズ調査) ページ選定/ランク付け社内企画書作成＞回覧連携・折衝競合調査(外部ニーズ調査) サイト内導線設計確認ページ制作リンクチェックリリース作業、後始末アナリストマーケターマーケター商品担当アナリスト社内ディレクター社内ディ
Slide 45: 業務プロセスの自動化サービス事例（傾聴AIエージェント）
業務プロセスの自動化サービス事例「傾聴AIエージェント」により、問い合わせ内容特定のプロセスを自動化傾聴AIエージェントの対話パソコンが重くて仕事にならない重く感じるのは、特定のアプリケーションを使用し用件に応じた AI ている時ですか？公開FAQ提示はい。オンラインミーティング中に重くなります社内ネットワークに接続している時ですか？ AI はいオペレーターへ業務に支障が出ているとのことですが、具体的にど対応引継ぎの業務に影響がありますか？ AI オンラインミーティングで資料を投影してお客様に説明しなければいけませんが、重くて行えませんお客様の状況を確認しました。
Slide 46: 戦略② 人材の価値を「実行」から「設計・改善」に転換
戦略②人材の価値を「実行」から「設計・改善」に転換 • 定型業務の多くがAIに代替される中、BPOの価値は業務設計や改善といった高付加価値領域へ Why シフト取り組む意義 • 実務に時間を費やしている人材を高付加価値業務へシフトさせることで、人材価値の向上が可能 How • 人材育成・プロセスデザイン・組織マネジメント力の強みを活かし、専門人材*の育成を推進施策 • 専門人材*に対するAIを使ったプロセス設計研修により、人×AIモデルへの移行を加速 When • FY2026–FY2027 ：専門人材*の育成とAI活用研修の段階的実施実現可能時期 • FY2028：専門人材*の育成+1
Slide 47: 特長・強み
特長・強み「プロセスデザイン力」、「人材育成力」、「組織・人材マネジメント力」の3つの力を循環させ、これらにテクノロジーを掛け合わせることで、人材の価値を最大化プロセスデザイン力テクノロジーお客様に伴走しながら業務における根本的な課題を発見・ IT領域でのアウトソーシングで培った知見抽出し、長年培ってきた「プロセスを創造する力」「プロを活用し、AIやIoTの最新のテクノロジーセスを最適化する力」によって誰もが成果を創出できるビを駆使して、新たなプロセスの創造や変革ジネスプロセスへと変革します。のアプローチ、プロセスを高度化・最適化していく取り組みを実行します。人材育成
Slide 48: AI活用スキル習得による人材の付加価値向上
AI活用スキル習得による人材の付加価値向上構想から組織定着まで一気通貫のプログラムでAI活用スキルを体系的に向上構想フェーズ基礎フェーズ個別定着フェーズ組織定着フェーズ伴走1on1 コミュニティ/ガイドライン構想すり合わせ座学+ハンズオン評価測定サポート構築 ⚫ 受講後の状態目標整理 ⚫ 座学+ハンズオン ⚫ 伴走ブートキャンプ実施 ⚫ 成果共有会の実施 ⚫ 受講対象者スキル事前 ※リアルタイム実施 ※標準:週次1時間×8回 ⚫ Tipsの配信確認 ⚫ アンケート実施 1on1面談形式にて実施 ⚫ ガイドライン整備 ⚫ 難易度設定 ⚫ 初回カウンセリング実施 ⚫ 評価シ
Slide 50: 執行役員 Staffing SBU長木村和成
パーソルホールディングス執行役員 Staffing SBU長木村和成（Kazunari Kimura）経歴 1991年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）入社 2006年テンプスタッフ・キャリア（現パーソルテンプスタッフ）代表取締役社長 2012年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）執行役員 2015年テンプスタッフ（現パーソルテンプスタッフ）取締役（非常勤） 2016年テンプホールディングス（現パーソルホールディングス）執行役員 2020年パーソルテンプスタッフ取締役副社長執行役員 2021年パーソルホールディングス執行役員 Staffin
Slide 51: Staffing SBU基礎知識
Staffing SBU基礎知識職種別売上比率従業員規模別売上比率*¹ 業種別売上比率*¹ 中核会社パーソルテンプスタッフを中心に、中小/中堅企業から大企業まで幅広く取引、幅広い業種の顧客ポートフォリオを形成し、事務職を主要領域として売上を構成うち中小/中堅企業との取引割合は66.4% 景気影響を受けづらい盤石な営業基盤を保有 2.5% 1.7% 3.1% 7% 3% 6.6% 3% 26% 3% 31.9% 33.6% 3% 4% 4% 4% 12% 34.5% 10% 86.2% 11% 10% 事務製造大企業：2,000人以上メーカー通信・インフラ物流・軽作業 CA
Slide 52: 市場認識・競争優位
市場認識・競争優位市場認識 • 事務派遣市場では、高いデジタルスキルを使って成果創出できるスタッフは需要が拡大 • 継続接点によるスタッフ育成や職務デザインを通じ、付加価値を高めることが競争力を左右する環境へ移行 • 建設、作業系など社会インフラを担う人材が集まりづらい領域では労働力不足が深刻化 ■ 当社のAI影響の見立て Q： AIの進展により、特に事務派遣領域は縮小するのでは？ Q： Staffing SBUにおけるAIの機会は効率化のみか？ A：市場の縮小リスクは認識しており、2035年には事務派遣 A：自社の機会は効率化の他、豊富な事業リソースとして領域の市場は今より縮小する可
Slide 53: Staffing SBUを取り巻く環境
Staffing SBUを取り巻く環境向き合う市場に対して、リーダー企業として変化が必要事務職派遣の市場見立て（単位:Billion Yen）雇用形態別の割合 2,310 2,330 2,077 派遣は労働者約6,900万人の2.2％今後伸びる可能性もあるはたらき方 25年比 △10％正社員パート・アルバイト派遣契約嘱託その他 2025年 2030年 2035年 *当社推計 *公的統計（総務省・厚生労働省）をもとに作成 Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Rights Reserved. 53
Slide 55: Staffing SBU戦略骨子 -シェア拡大-
Staffing SBU戦略骨子 -シェア拡大- 多種多様な就業機会の選択肢の提供を通じてシェアを拡大事業の進化成長領域の拡大 • 人×デジタルの最適マッチングによるLTV最大化 • 高いデジタルスキルを持つスタッフ育成の強化 • 顧客データ起点の人材育成と課題解決による単価向上 • 人材需要が見込まれる建設や軽作業領域の強化登録数エントリー数確定数紹介数受注数単価ハイスキル人材 × 継続率建設 × 情報通信請求単価金融専門職種 × 保険卸売製造・運送スタッフクライアント小売就業時間＋需給人材紹介 GAP 手数料 Copyright © PERSOL
Slide 56: Staffing SBU戦略骨子 -収益性向上-
Staffing SBU戦略骨子 -収益性向上- “人×デジタル”による価値提供の最大化により収益性を向上人の介在価値デジタル化による増能化・自動化 • 文脈理解（顧客理解の延長の本質理解） • 網羅性（顧客接点量の多さ） • 個別最適（パーソナライズ化された提案） • 迅速性（処理・判断の速さ） • 関係構築（顧客の前進を支える信頼） • 安定性（人為的な揺れの少なさ）全社業務変革とAI活用によるプロセス変革の取組み暗黙知を形式知へマッチングAI 仕事紹介AI AI実装CRM AIチャットボット標準化・効率化スキルシート AIダイレクトオファー AIエージェント AI自動記録
Slide 57: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること
中期経営計画FY2028にて成し遂げること人とデジタルを融合した事業モデル変革で、シェア拡大と収益性向上を実現 KGI 調整後EBITDAマージン6％強（FY2028） • 人の強みとデジタルを組み合わせた最適マッチングにより、高単価ポジション・職種への再就業提案でLTV向上 How • 顧客接点から得られる情報（スタッフ評価、営業情報）を起点としたスタッフ育成と顧客課題解決により戦略収益性向上 • 建設、作業系など新領域の市場開拓によるシェア拡大の実現 When • FY27：デジタル・AI実装による生産性向上の効果を創出し、調整後EBITDAマージン6％達成実現可能時期 • FY
Slide 58: 戦略① 人の強みとデジタルを融合した最適マッチング
戦略① 人の強みとデジタルを融合した最適マッチング Why • 個人の「はたらく」に伴走し、事業に必要な人材を育成することで、スタッフと企業の継続的な取り組む意義成長を支援するため How • 求人に対して点でマッチングするだけではなく、求職者の市場価値を長期で高められる線のマッ施策チングをデジタル活用による最適提案と人による後押しで実現する When • FY27 ：マッチングプロセスへのデジタル・AI実装によるデジタル活用マッチングの土台作成実現可能時期 • FY28～：スタッフデータを活用した成長マッチングアルゴリズムの実装 Why Achievable • 50年の実績に裏打
Slide 59: 顧客LTVを高める「成長志向のマッチング」
戦略① 人の強みとデジタルを融合した最適マッチング求人に対して点でマッチングするだけではなく、求職者の市場価値を長期で高められるマッチングをデジタル活用で実現する顧客LTVを高める「成長志向のマッチング」人とデジタルを融合させたキャリア最適化これまでの経験が活かせ、将来の成長につながる仕事ガイドスタッフ接点とデータを活用したオリジナルのマッチング経験を活かし成長できるマッチング独自のチャレンジに対する →プロアクティブに最適化のガイド Level up マッチングアルゴリズム × 動機付けができる支援高需要成長市場へマッチング未経験OK 経理経験必須未経験OK案件に希望
Slide 60: 戦略② 顧客接点データを起点とした課題解決
戦略② 顧客接点データを起点とした課題解決 Why • 顧客の課題解決を実現する新たなサービスモデルや組織・育成体制を構築し、従来の人材供給取り組む意義モデルに留まらない価値創造をするため How • 顧客の現場オペレーションにおける人材課題を、職務と人材育成の両面から現実的・段階的に施策解決する When • FY27 ：営業活動プロセスへのデジタル・AI実装による営業の基礎行動の土台作成実現可能時期 • FY28～：顧客接点データを起点とした課題解決営業活動の実装 Why Achievable • 50年の実績に裏打ちされた豊富な事業リソース（蓄積された顧客、スタッフ、データ）
Slide 61: AI時代におけるクライアント課題
戦略② 顧客接点データを起点とした課題解決顧客の現場オペレーションにおける人材課題を、職務と人材育成の両面から現実的・段階的に解決するパーソルテンプスタッフならではの強みを活かした AI時代におけるクライアント課題課題解決生産性UPのために「デジタル実装の壁」を超える必要あり顧客との継続接点を活かした段階的な課題解決生産性が高いオペレーションへ事務デジタル×事務スタッフの配置・育成（生産性低い）（生産性高い）クライアントの業務・職務の再設計「継続接点」の中で、クライアントとスタッフを理解構造変化を阻む「デジタル実装の壁」クライアントスタッフ ① メンバーシップ
Slide 62: 戦略③ 需要が拡大する建設・作業系領域の開拓
戦略③ 需要が拡大する建設・作業系領域の開拓 Why • AIデジタル化が進展しても人材供給が課題となる労働市場を開拓・拡大することで、労働市場に取り組む意義おける需給ギャップを解消するため • 老朽化インフラへの対応など建設投資は拡大する中、深刻化する建設業の担い手不足に対して、 How 設計から施工まで、建設のすべての工程に一気通貫で顧客に応えられるサービスを提供する施策 • 60万人強の派遣就業者数を有する生産工程・軽作業領域に対するサービス提供を拡充する When • FY26：リソース配分方針と事業計画の具体化実現可能時期 • FY27~：実行 • テンプスタッフの高いブラン
Slide 63: 戦略③ 需給GAPと建設・軽作業領域
戦略③ 需要が拡大する建設・作業系領域の開拓 • 主戦場である事務派遣市場では、需要拡大が見込まれる高いデジタルスキルを持つ人材の育成などを通じて、シェアを拡大 • 加えて、需要拡大が見込まれシェア拡大余地の残る、建設・軽作業領域の開拓を進める単価現状のボリュームゾーン市場規模ハイスキル人材は建設供給不足医療、介護インフラ老朽化対応 (BI・AI活用) など需要は拡大情報通信（施管、設備の供給不足）単純事務は AI置き換え金融、保険製造・運送卸売小売半導体関連工場、大型物流センターなど特定分野で需要旺盛生産拠点減少自動化、ロボ化需給GAP (需要–
Slide 64: FY30に向けたグランドデザイン
FY30に向けたグランドデザイン既存市場で利益確保をしながら、顧客課題の解決と新規領域の開拓で成長拡大協業・最適な連携配置顧客課題の高需要市場軽作業建設強化・開拓解決業務高需要市場の顧客課題のデザイン強化・開拓解決直雇用化製造その他直雇用化 ↑ ↑↑ 既存の事業就業請求事務派遣事務派遣モデルの高度化者数 × 単価開始継続就業販管費販管費販管費 → FY25 FY30 Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Rights Reserved. 64
Slide 65: Staffing SBUの目指す姿
Staffing SBUの目指す姿ビジョンはたらいて、笑おう。 Staffing SBUのはたらく人に、可能性と気づき、選択肢を提供し、提供価値持続的なおつきあいを通して、はたらいて、笑おう。を実現する重点テーマ最大の雇用機会ファンづくり SBU理念指標より良いはたらく機会数ファン指標 (派遣・受託・紹介・社員) 経営理念雇用の創造人々の成長社会貢献 (土台) Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Rights Reserved. 65
Slide 67: 執行役員 CIO/CAIO 柘植悠太
パーソルホールディングス執行役員 CIO/CAIO 柘植悠太（Yuta Tsuge）経歴 2006年インテリジェンス（現パーソルキャリア）入社法人営業を担当 2011年事業企画/営業企画にて事業戦略立案・実行を担当 (※この時からIT/テクノロジー部門も管掌) 2017年経営企画にて中長期戦略の立案・推進を担当 2019年執行役員として、テクノロジー本部兼新規事業開発本部を管掌 2022年パーソルホールディングス執行役員CIO/CDO に就任グループ全体のテクノロジー活用をリード Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All
Slide 70: 新テクノロジー戦略の全体像
新テクノロジー戦略の全体像 AIファーストな事業変革を目指し、3つの重点テーマを核とした新たなテクノロジー戦略を策定 GOAL 「AI」と「ヒト」が協働する“新たなはたらく”の時代へ AIファーストな一人ひとりの自由と可能性が広がる「らしさ」あふれる世界へ事業モデルへの転換新たな「はたらいて、笑おう。」を世の中に創っていく □ AI×Business AIによる事業の効率化/自動化そして差別化/優位性の創出重要 □ AI×Work 我々が保有する「データ」を武器にテーマ □ AI×Data AIの力で「人の価値発揮」をより強みに進化させる □ インフラ・セキュリテイ AI活用には、強
Slide 72: グループ横断でのAI投資方針
グループ横断でのAI投資方針インパクト×実現タイミングの2軸とSBU特性を掛け合わせ、投資対効果の確度が高い領域からAI投資を行う方針各SBUのAI方針グループ横断での最適化方針 Staffing インパクト × 実現タイミングの二軸で評価し優先度付け営業・マッチング領域中心にAI化大きい 1 2 BPO 実現性も加味しながら “最優先領域”として AI×BPOのサービス開発を加速 “チャレンジ領域” 積極的に投資として投資イ Technology ンパ ITエンジニア開発業務中心にAI活用ク 3 ト Career “クイックウィン”として個人・法人両面で全面的にAI化 F
Slide 73: 各SBUの主なAI施策
各SBUの主なAI施策 Staffing・Careerは全領域で積極投資し、BPO・Technology・Asia Pacificは最優先領域中心に確実な刈り取りを進めるグループ全体のAI投資案件の集約・優先度付け AI投資方針の決定 ●各SBUの主なAI投資案件（一部） Staffing Career BPO Technology Asia Pacific 大きい 1 2 AIコンシェルジュ（問合せ自動化）スタッフフォローエージェント選考日程調整エージェント Staffing Career 選考支援エージェント（AI面接）請負案件のAI駆動開発カウンセリングエージェントイ自社
Slide 74: AI関連投資とリターンについて
AI関連投資とリターンについて今中計では累計で投資額約190億円、約330億円（ベース）、約430億円（アップサイド）の効果を見込むただし、技術進化や市場変化、戦略の変更に応じてAI投資は毎年見直しを行う ●FY26-28 AI投資および効果 FY26-28投資額対効果*1（PLベース・累計）グループ成長への貢献 AIによるFY26-28の累積効果 2.3x 約億円430 FY 29 （ベースケース～アップサイドケース）以調整約330億円降中労働生産性*2 +15% ～ +24% Return も計 …効全（アップサイド）約190億円果体 1.8x Retu
Slide 76: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－人材・組織力強化
AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－人材・組織力強化 2,000名のテクノロジー人材と、グループAI本部の設置により、AI戦略の実行性を高めるグループテクノロジー人材グループ横断での実行体制構築 2,000名超（2026.4.1）グループAI本部新設グループ向けテクノロジー人材 AI時代に必要なテクノロジー人材のチカラで各SBUのAI変革を伴走・支援・加速 AI変革を加速させる ●AI・データエンジニアをホールディングスに集約し、全体最適化 1 「ビジネスが分かる」テクノロジー人材を事業に配置 ●各SBUの成功事例をグループ横断でナレッジ共有（dodaのAIマッチ
Slide 77: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－グローバル先端AI技術獲得
AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－グローバル先端AI技術獲得「Gojob」が持つ業界最高水準のAI技術が生む圧倒的品質を獲得し、非連続成長を実現 ●Gojob プラットフォームの概要 ●パーソル事業への展開イメージ（計画） • 仏・米で展開中の人材派遣SaaSプラットフォーム • フロントラインワーカーの求人検索～就業をAIエージェントで全自動化パーソルの強みと融合し、グループの非連続成長を加速 ①求人検索 Gojob ②応募 AIエージェント「Aglae」既存ビジネスの進化派遣スタッフ ④就業管理 ③マッチング企業 1 国内人材派遣へのAIエージェント展開パーソル
Slide 79: 当資料取り扱い上の注意
当資料取り扱い上の注意本資料に記載されている業績見通し等の将来に関する記述は、当社が本資料の開示日時点で入手している情報及び合理的であると判断する一定の前提に基づいており、当社としてその実現を約束する趣旨のものではありません。実際の業績等は様々な要因により大きく異なる場合があります。本資料に含まれる数値、指標は、当社グループの経営成績及び財政状態に関して、適切な理解を促進する事を目的として開示しており、全ての数値、指標が監査法人による監査またはレビューの対象ではない点にご留意ください。 Copyright © PERSOL HOLDINGS CO., LTD. All Right

Persol Holdings — Investor Day (July 2026) on 6ix

Persol — Investor Day (July 2026)

Slide 1: IR DAY 2026 中期経営計画FY2028 SBU戦略

Slide 2: INDEX

Slide 3: IR DAY 2026 中期経営計画FY2028

Slide 4: 執行役員 CSO 峯尾 太郎

Slide 5: 企業価値向上に向けた事業の位置づけ

Slide 6: フロントラインワーカー市場をパーソルグループの次の成長ポートフォリオへ

Slide 7: パーソルの強みを活かすフロントラインワーカープラットフォーム

Slide 8: AIによる価値創造サイクル

Slide 9: IR DAY 2026 Career SBU

Slide 10: 執行役員 Career SBU長 瀬野尾 裕

Slide 11: Career SBU基礎知識

Slide 12: 市場認識・競争優位

Slide 13: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること

Slide 14: 戦略① 人×独自データ×AIで人材紹介モデルへ転換

Slide 15: AI活用で実現する人材紹介モデル

Slide 16: AIによる採用プロセス改革：転職希望者サイド

Slide 17: 戦略② ハイクラス領域の強化

Slide 18: ハイクラス領域のサービス展開・売上成長目標

Slide 19: ハイクラス人材紹介の取り組み施策

Slide 20: IR DAY 2026 Technology SBU

Slide 21: 執行役員 Technology SBU長 正木 慎二

Slide 22: Technology SBU基礎知識

Slide 23: 取り組み事例

Slide 24: 市場認識・競争優位

Slide 25: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること

Slide 26: Make it happen

Slide 27: FY2028で目指す姿（財務目標）

Slide 28: 市場認識

Slide 29: AI影響の見立てを受けた事業モデルのシフト

Slide 30: 競争優位性

Slide 31: 2030年成長の戦略方針

Slide 32: 戦略① ソリューションビジネスへのシフト

Slide 33: 戦略② 新たな業界・業種への展開

Slide 34: 目標の登り方（財務数値）

Slide 35: Make it happen

Slide 36: IR DAY 2026 BPO SBU

Slide 37: 執行役員 BPO SBU長 市村 和幸

Slide 38: BPO SBU基礎知識

Slide 39: 市場認識・競争優位

Slide 40: 業務プロセスにおけるAIの位置づけと当社事業への影響

Slide 41: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること

Slide 42: 戦略① AIオペレーションの実装と生産性の向上

Slide 43: 自社業務での活用実績に基づくサービス展開

Slide 44: 業務プロセスの自動化サービス事例

Slide 45: 業務プロセスの自動化サービス事例（傾聴AIエージェント）

Slide 46: 戦略② 人材の価値を「実行」から「設計・改善」に転換

Slide 47: 特長・強み

Slide 48: AI活用スキル習得による人材の付加価値向上

Slide 49: IR DAY 2026 Staffing SBU

Slide 50: 執行役員 Staffing SBU長 木村 和成

Slide 51: Staffing SBU基礎知識

Slide 52: 市場認識・競争優位

Slide 53: Staffing SBUを取り巻く環境

Slide 54: Staffing SBU戦略骨子

Slide 55: Staffing SBU戦略骨子 -シェア拡大-

Slide 56: Staffing SBU戦略骨子 -収益性向上-

Slide 57: 中期経営計画FY2028にて成し遂げること

Slide 58: 戦略① 人の強みとデジタルを融合した最適マッチング

Slide 59: 顧客LTVを高める「成長志向のマッチング」

Slide 60: 戦略② 顧客接点データを起点とした課題解決

Slide 61: AI時代におけるクライアント課題

Slide 62: 戦略③ 需要が拡大する建設・作業系領域の開拓

Slide 63: 戦略③ 需給GAPと建設・軽作業領域

Slide 64: FY30に向けたグランドデザイン

Slide 65: Staffing SBUの目指す姿

Slide 66: IR DAY 2026 新テクノロジー戦略

Slide 67: 執行役員 CIO/CAIO 柘植 悠太

Slide 68: 本日の趣旨

Slide 69: 本日の趣旨

Slide 70: 新テクノロジー戦略の全体像

Slide 71: 本日の趣旨

Slide 72: グループ横断でのAI投資方針

Slide 73: 各SBUの主なAI施策

Slide 74: AI関連投資とリターンについて

Slide 75: 本日の趣旨

Slide 76: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み － 人材・組織力強化

Slide 77: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み －グローバル先端AI技術獲得

Slide 78: 「はたらいて、笑おう。」

Slide 79: 当資料取り扱い上の注意

Slide 4: 執行役員 CSO 峯尾太郎

Slide 10: 執行役員 Career SBU長瀬野尾裕

Slide 21: 執行役員 Technology SBU長正木慎二

Slide 37: 執行役員 BPO SBU長市村和幸

Slide 50: 執行役員 Staffing SBU長木村和成

Slide 67: 執行役員 CIO/CAIO 柘植悠太

Slide 76: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－人材・組織力強化

Slide 77: AIファーストな戦略実行に向けた取り組み－グローバル先端AI技術獲得