Tripleize Co. Ltd. · TSE:5026
Tripleize — FY2022 Earnings Presentation
70 slides from Tripleize's earnings presentation, October 2022
Slide 1: 2022年8月期 決算説明会資料
2022年８月期(2021/9~2022/8) 決算説明会資料 株式会社トリプルアイズ Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 2: Contents
Contents 01 会社概要 市場可能性 強みと特徴 成長戦略 経営指標 リスク情報ほか
Slide 3: ヴィジョン テクノロジーに想像力を載せる
ヴィジョン テクノロジーに想像力を載せる 2 AIをはじめとする現在の先端テクノロジーが市場を変え社会を変え、 文化を変えるには想像力が欠かせません。 想像力によって先端テクノロジーは私たちみなの物になるのです。 創業以来、トリプルアイズは 先端テクノロジーをいかに私たちみなの物にするか、 どうやったら社会に実装できるか。そのことをずっと追求してきました。 トリプルアイズは、テクノロジーを 社会に役立てるために想像力を研ぎ澄ましています。 cherezoff / PIXTA シルバーブレット / PIXTA(ピクスタ) Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All ri
Slide 4: 会社概要 私たちの基本プロフィール
会社概要 私たちの基本プロフィール 3 会 社 名 株式会社トリプルアイズ (英名：TRIPLEIZE CO.,LTD.) 設 立 2008年9月3日 所 在 地 東 京 都 千 代 田 区 神 田 駿 河 台 三 丁 目4 番 地 龍 名 館 本 店 ビ ル デ ィ ン グ 1 2 階 従業員数 226名（2022年8月31日時点:役員除く） 資 本 金 1,389百万円（2022年8月31日時点。資本準備金を含む） 市場区分 東証グロース市場（証券コード:5026) 代 表 山田 雄一郎 事業内容 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提供 関係会社 株式会社所司一門将棋セ
Slide 5: 沿革 Company History
沿 革 先端テクノロジーとともに 4 深層学習（ディープラーニング）発明 2006 2008 9月 東京都千代田区に株式会社トリプルアイズを設立 ISLVRCで深層学習手法を駆使するトロント大圧勝 2012 Google社、機械学習による猫の画像認識に成功 2014 8月 社内に囲碁AIプロジェクトチーム発足 DeepMind社の囲碁AI「alphaGo」、プロ棋士に勝利 2016 4月 国内初のブロックチェーン業界団体「ブロックチェーン推進協会」設立を支援 7月 AI(DeepLearning)基盤となる「Deepize」をリリース 人知を超える神の一手が打たれた！ 2017 8月 測量作業
Slide 6: 技術力×社会実装力 経営陣
技術力×社会実装力 多彩な実績を誇るメンバーによる技術と経営の融合 取締役 技術系 執行役員 1982年生まれ。早稲田大学商学部卒業。 2005年、新日本監査法人（現EY新日本有限 責任監査法人）入社。 2011年3月より監査 部より異動しアドバイザリー業務を約9年間 実施、多数のプロジェクトマネージャーを 歴任。2020年11月、株式会社トリプルアイ 技術本部 執行役員 日野 隆教 ズ取締役就任。2021年3月、同社代表取締 役就任(現任） 日立機電工業株式会社（現 株式会社日立製作所）でソフトウェアの研究開発に 携わる。2001年、株式会社ジャストシステム入社。ソリューション開発部長、 代
Slide 7: 業績推移 創業期から変わらぬ増収傾向
業績推移 創業期から変わらぬ増収傾向 6 売上高 （ 単 位 ： 百 万 円 ） AIZE部門の急成長 2 2 CAGR191.2％ AIZE部 門 2020/8期 ～ 2022/8期 SI部門の確実な成長により 1 CAGR31.2％ 全 社 2013/8期 ～ 2022/8期 211 327 552 812 966 1,106 1,479 1,791 2,122 2,424 2013/8期 2014/8期 2015/8期 2016/8期 2017/8期 2018/8期 2019/8期 2020/8期 2021/8期 2022/8期 Copyright © TRIPLEIZE Co., Lt
Slide 8: 事業系統
事業系統 多様なチャネルを通じて、AIソリューションを顧客に提供 7 システムエンジニアリングサービス 当社グループ 人材提供 技術・人材提供 派遣契約 準委任契約 2~4次請 ビジネス 人月単価 SIer 人月単価 システム開発 技術・人材提供 パートナー 派遣契約 SIer 技術・人材提供 開発費 システム SI部門 開発会社 人月単価 派遣契約 準委任契約 請負契約 人月単価 フリーランス システム開発 派遣契約 準委任契約 業務委託契約 開発費 AIZEサービス AIZEプロダクト販売活動の委託/OEM提供 AIZEプロダクト販売 顧客企業 販売パートナー エンドユーザー 販売委托契約
Slide 9: 取引実績 主要取引先企業
取引実績 主要取引先企業 8 交通/物流 小売・流通 製造 情報通信等 その他 AIZE販売パートナー AIZE販売パートナー AIZE販売パートナー 2022年10月1日時点 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 10: Contents
会社概要 Contents 02 02 市場可能性 強みと特徴 成長戦略 経営指標 リスク情報ほか
Slide 11: 最新市場予測
最新市場予測 アフターコロナ、AIプロジェクトの再開がもたらす高成長 10 国内AIシステム市場は、2021年に市場規模は前年比成長率26.3％で2771億9000万円に達する見込みです。2026年までのCAGR （年間平均成長率）は24.0％を維持して、2026年には市場規模8120億9900万円に達すると予測されています。 AIシステム国内市場 （ 支 出 金 額 ） （億円） 2021年 2,771億円 9,000万円 2026年 8,120億円 9,900万円 900 800 「ネット上のクレジットカード決済、 700 生体認証など義務化へ 25年まで」 2.9倍 約 朝日新聞デジタル
Slide 12: 政策課題 AIの社会実装
政策課題 「新しい資本主義」実現でも注目あびるAIの社会実装 11 企業におけるAIの利活用状況 第3回 新しい資本主義実現会議資料より（2022年2月） 日本企業 米国企業 AIを導入している 20.5%< 44.1% 全社で導入している 1.9% 今後も取り組む 予定はない 今後も取り組む 予定はない 一部部署で導入している 関心はあるがまだ予定はない 13.6% 全社で導入している 21.2% 19.2% 18.6% 4.6% これから検討をする予定である 4.9% 7.9% 現在実証実験（PoC）を 行っている 利用に向けて 検討を進めている 6.5% 2.3% 24.9% 28.3%
Slide 13: AIの市場可能性
AIの市場可能性 AIZE部門が成長する理由は内外のAI市場の可能性にあり 12 画像認識サービスのニーズは人手不足に悩む流通業を中心に徐々に顕在化しております。今後高齢化がさらに進む日本社会において他業界も ふくみ深刻化することが予想されます。これにより画像認識システムによる接客支援などへのニーズは更なる拡大が予想されます。 画像認識関連技術 （ 国 内 市 場 ） * 1 画像認識関連技術 （ 世 界 市 場 ） * 2 顔・表情認識AI （ 国 内 市 場 ） * 3 530億米ドル 746億円 5.3兆円 471億円 2.6倍 2.0倍 3.2倍 約 約 約 262 億米ドル 2.6兆
Slide 14: SIの市場可能性
SIの市場可能性 SI部門が成長する理由はDX市場の可能性にあり 13 SI部門は、DX市場及びAIシステム国内市場に牽引される構造にあります。新型コロナウイルス感染症の拡大が契機となり、IoT・AI・RPA・ 5G・ブロックチェーンなどDXの基盤となるデジタル技術が実用段階に入り、DXへの投資は本格化しました。 DX国内市場 （ 投 資 金 額 ） 製造業 4.6倍 2019年度比 流通業 6.5倍 の増加予測 3兆425億円 交通/運輸 3.8倍 約 金融 製造 流通 医療/介護 不動産 7,912億円 その他業界 カスタマーサービス 2019年度 2030年度予測 営業・マーケティング
Slide 15: Contents
会社概要 市場可能性 Contents 03 強みと特徴 成長戦略 経営指標 リスク情報ほか
Slide 16: 優位性
優位性 非日常の先端テクノロジーを誰にでも当たり前のツールに 15 Technical Capabilities 技術力 社会実装力 Implementation Capacity 二刀流 KIMASA / PIXTA(ピクスタ) Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 17: ポジショニング
ポジショニング 技術の追求と社会実装の実現、という相反する面を両立 16 技術力 大学院の研究室にルー 研究開発系 ツをもつ企業が多い。 技術力は高いが顧客 AI ニーズに応えるマーケ AIの独自開発を行いながら ベンチャー ティング力が弱い。 実装システム構築まで。 本当に使えるAIプロダクトを提供。 研究開発 社会実装 社会実装 OEMなどで業界に特化 グローバルIT企業が ニッチ した特異なAIサービス 他社API活用 オープンソースとして AIサービス を提供。 AIサービス 提供するAPIを活用し 市場性の高いAIサービ てサービス展開、自社 特化型企業 ス開発では後手にまわ 企業
Slide 18: 技術力の広がり
技術力の広がり 多様な領域に広がるテクノロジーの社会実装に実績 17 文書校閲 自然言語 全文検索 コンサルティング 文書分類 基幹システム開発 売上予測 WEBサービス 需要予測 来店者数予測 フロント開発 顔決済 アプリケーション開発 システムインテグレーション AI 商品需要 Research 顔認証 Biz 画像認識 類似画像検索 パスワードレス ネットワーク 物体検知 仮想サーバー サーバー 文字認識 OCR ストレージ クラウドインフラ インフラソリューション 検温機 クラウドプラットフォーム基盤 ロボット IoT スマートフォン タブレット カスタマーサクセス POS サポート
Slide 19: 事業内容 SI部門とAIZE部門
事業内容 安定のSI部門と急成長のAIZE部門という両輪 18 SI部門 エンジニア出身の創業者・福原の経験から スタートした当社の基盤となる事業。 2014年からスタートし世界大会での好成績を誇る 大手SIerのみならず、エンドユーザーとして 囲碁AIの研究開発から生まれた、 大手企業との取引も拡大。 DXイノベーション 最先端の画像認識プラットフォーム事業。 基幹システム 決済システム 提供サービス インフラ構築 73.0％ 売上構成 *1 25.3％ 56.1％ 粗利構成 *1 40.6％ 26.7％ 年平均成長率 *2 191.2％ 138人 エンジニア数 *3 41人 *1：売上構成
Slide 20: 貢献領域
貢献領域 顧客事業のLTVを向上させる網羅的フロー 19 クライアントの課題をシステム化によって解決する流れを一気通貫で提供。 営業、マーケティングとエンジニアの密接な連携を通じて、顧客の事業価値の最大化に寄与。 コンサルティング カスタマー ①支援型：従来の人の業務を支援する DXを促進する サクセス 省力化、生産性向上 システム・デザイン ②代行型：従来の人の業務を代行する • 既存システム実査 無人化、BCP、人手不足解消 • 新システム設計 ③拡張型：人のスキルを拡張した業務を行う • PoC データ解析、サービス開発 • 導入計画 カスタマー サポート コンサルフィー 初期費用 月額
Slide 21: AIZE部門
AIZE部門 拡張性の高いAIエンジンが実現する一気通貫のサービス提供 20 他社例 当社 分断 一連 デバイス数 サービス提供 デバイス、エッジ端末 エッジ数 (オリジナルアプリインクルード) (機器物販) 拠点ID数*1 システム システム システム OEM サービス提供システム サーバー サーバー サーバー カスタマイズ (MRR、開発費) AWS クラウド構築 AWS(Amazon)、GCP(Google)、 クラウドコンピューティング*2 プラットフォーム Azure(Microsoft)、Watson(IBM)など (設計・構築・冗長化・セキュリティ設定 等) (MRR、構築費)
Slide 22: SI部門
SI部門 創業以来、システム構築によって社会とのつながりを深める 21 収益を伸ばし経営を安定させながら、多様な現場での経験実績によって優秀エンジニアを輩出するトリプルアイズの根本です。 オープン系・Web系 22.0％ 620千円 2,850人月 粗利率 月エンジニア単価 SIエンジニア稼働工数 （協力会社含む） システム開発 組込・制御系 エネルギー 印刷 1% 建設 2% 保守 2% その他 3% 2% その他 サーバー・ネットワークホスト・Cloud 6% 公共 4% インフラ構築 インフラ 6% 通信 11% 27% 保険 基幹システム 社内SE・データセンター 9% 49% 公共
Slide 23: エンジニア
エンジニア 切磋琢磨を忘れないプロフェッショナル・エンジニア集団 22 SI部門 DXエンジニア 248 名 内 社員138名・協力会社110名 （2022.8現在 前年比＋2名） AIプロフェッショナル 41 名 （2022.8現在 前年比＋11名） DX支援を強力にサポートできるハイスキル人材の育成に注力。 最先端AIの研究開発を行う人材が多く在籍。 プロジェクトマネジャー人材を採用・育成し、より上流工程の受託案件 第11回UEC杯コンピュータ囲碁大会（2019年12月）で2位となった囲碁AI を獲得。 の研究開発のネットワークを活用し、優秀な人材を採用。 協力会社 AIプロフェッショナル
Slide 24: 独自性 PoCの壁
独自性 PoC（概念実証）の壁を乗り越えるのは実装力 23 論文のサーベイ 基礎モデル検証 技術力 実践学習 ＡＩ実装のプロセス 「実践学習」のデータアプローチの強さ 手法はディープラーニングに固定せず、AIタスクによっては統計・機械 学習済みモデル検証 学習アプローチも行います。データアプローチでは囲碁AIでも非常に重 要で、トリプルアイズはここに知見があります。囲碁AIのデータは棋譜 から特徴量を抽出する（画像解析）ため、そこに工夫が必要となり、強 プロトタイプモデル完成 い囲碁AIに必要な技術なのです。 PoC実施 ・経営 ・技術 社会実装力 PoCの壁 問題 ・現場 ・文化 AIを「シ
Slide 25: 技術力 囲碁AI
技術力 囲碁AIというオープンなグローバル競争がもたらした成果 24 日本をのぞく世界の先端IT企業のほとんどが囲碁AIの研究開発に挑んでいます。囲碁AI 開発プロジェクトへの参画は、私たちのディープラー ニングの大きな成果であり、AIエンジンの優秀性の証明となります。 囲碁AI世界大会成績推移 開催時期 順位 囲碁の局面変化 囲碁の盤面は19×19の361マス。 2018年6月 8位 指し手の選択数は10の360乗と天文学的に複雑。 10 360 技術力の差が勝敗に現れます。 2018年12月 7位 2019年4月 4位 2019年12月 2位 *1 *1 将棋の局面変化 10 2022年3
Slide 26: AIプロダクト
AIプロダクト 独自開発AIプラットフォームが担う領域 25 AIエンジン 学習モデルを備えたコアテクノロジー ファンクション 画像認識AI 画像認識 自然言語 事前登録のない不特定多数の人や物、状態を認識する 顔認証AI 需要予測 事前登録された人や物と、撮影時の人や物と照合する 文字認識 サービス サービス サービス マーケティング ポイントシステム リテールデータ／店舗管理 O2O／集客／クーポン 本人確認 勤怠管理 組み込み eKYC／窓口業務／施設管理 労務管理効率化／コロナ対策 アプリやデバイスへの実装 おもてなし 安全管理 防災／無人監視／転売対策 価格帯 接客／インフォメーショ
Slide 27: 事例① ヤマダPay顔認証決済
トリプルアイズの社会実装力 事例① 国内家電量販店初のコンシューマー向け顔認証決済サービス 2022年6月 「ヤマダPay顔認証決済」のサービス拡大 26 家電量販店No.1のヤマダデンキの700を超える店舗の顔認証決済サービス「ヤマダPay」にAIZEを導入。 お客様が事前に自身のスマホを利用し、顔画像を登録することで、来店時の商品購入の際にスマホもクレジットカードも持たずにお買物 ができる決済サービス。ヤマダNEOBANK口座での顔認証決済サービスの提供が2022年6月20日よりスタート。 ①事前登録 ②入店～購入 ③顔撮影、PIN入力 ④決済 全国700店舗 タブレット POS端末 カー
Slide 28: 事例② 勤怠管理システム
トリプルアイズの社会実装力 事例② 勤怠管理システムへの付加価値提供 大手スーパーマーケット様 27 地域密着型の大手スーパーマーケットチェーンでは、検温機型顔認証勤怠サービス「AIZE Biz+」を250拠点に導入し、従業員向けコロナ 対策として利用されています。流通業、飲食業、工場などで、顔画像と検温機記録を紐づけることで、本部による一括管理が可能になり ました。0.5秒以下で顔画像を認識できるAIデバイスで、従業員や取引先、お客様入退室時に自動で時間と体温を記録できます。手作業が 圧倒的に減り、コストダウンが約束されます。 勤怠管理システム 打刻データ&検温データ 27日(金) 6:55
Slide 29: 事例③ 周遊ルート分析
トリプルアイズの社会実装力 事例③ AIクラウドシステムだからこそ AIZE Researchが実現した広域での周遊ルート分析 28 富士山静岡空港株式会社と共同で、地域に設置したカメラから取得したデータを分析し訪問旅行客がどのように各拠点 を回遊しているかを可視化する実証実験を行なっています。マスコミにとりあげられニュースになりました。 富士山静岡空港 • 人の性別 • 施設を訪れた日 • 時間帯 • リピーター • 人数 • 移動経路 大井川鐵道 新金谷駅 • 人の性別 • 施設を訪れた日 • 時間帯 • リピーター Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All
Slide 30: 事例④ OOTEMORI顔ポイント
トリプルアイズの社会実装力 事例④ 検温機+顔認証による新サービス創出 大手不動産会社様 「OOTEMORI（千代田区）顔ポイント」で実装されるAIテクノロジー 29 2022年1月12日(水)～6月15日(水)のポイント付与期間中に、キャンペーンサイトから「顔写真とニックネーム」を登録し、 対象店舗の検温 機で検温するだけで毎日1ポイント。月3回実施する割引券引換えイベントに参加し、ランクに応じてOOTEMORIの割引券を配布するキャン ペーン。 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 31: 事例⑤ 勤怠管理システムと連携
トリプルアイズの社会実装力 事例⑤ 勤怠管理システムと連携開始 クラウド型勤怠管理システム「AKASHI」、外食産業向け業務支援システム「ASPIT」 30 顔認証AI・AIZEは、ソニービズネットワーク株式会社「AKASHI」、株式会社アスピット「ASPIT」と相次いで連携が開始されました。既存 の勤怠管理システムに顔認証AI・AIZEを搭載することで、既存システムの付加価値を向上しながら、AIZEのユーザー拡大を図ることができ ます。導入企業にとってはAI化のスモールスタートとしても最適です。 「ASPIT」の管理画面 「AKASHI」の管理画面 クラウド型勤怠管理システム「AKASHI」
Slide 32: 事例⑥ AIZE Breath
トリプルアイズの社会実装力 事例⑥ 簡単で正確なアルコール検知AIクラウドシステム AIZE Breath 道路交通法改正に伴うニーズ拡大に対応 31 道路交通法改正（道路交通法施行規則の改正）により、「アルコール検知器」を使用して確認しその内容を記録することが義務付けられる ようになりました。AIZE Breathは、AI顔認証とアルコールチェックと検温を一連の動作で行い、記録をクラウドに自動保存するシステムで す。2022年5月のサービスローンチ以来、引き合いは急増中です。 2022年8月 ハンディタイプ 提供開始 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All r
Slide 33: サービス価値 AIZE提供プロダクト
サービス価値 AIZE提供プロダクト～スモールAIから、大規模AI開発まで 32 月数万円から最先端のAIシステムが利用可能。導入後も豊かな拡張性でさまざまなシステムと連携します。フェーズごとのニーズに 応じた費用感でスタート、未来を創造する大規模なAIシステムまで。 Knocking Up sell Up sell door Cross sell Cross sell 地域先進モビリティ システム構築 ドーム型 カウンター 非接触 アルコール 既存カメラ 検温/入退館 スマート 顔ポイント AI顔認証による カメラ 顔認証決済 センサー 検温機 検知器 のAI化 ゲート ロック システム 周
Slide 34: 開発実績
トリプルアイズの社会実装力 開発実績 自社開発AIエンジンとSIerの実績によるシナジー効果 33 A社 車載カメラ向けディープラーニングのためのDB改修 B社 AI及び統計的手法による顧客行動予測商品レコメンド・音声分析機能のシステムへの組み込み エンドユーザの購買履歴や行動履歴をAIに学習させ各種予測や商品の自動分類機能などを開発 C社 自動発注の再構築案件でのAIエンジンを活用した需要予測 D社 人間行動応用技術AI研究向けWebアプリ開発 E社 AI画像認識サポート （日本を代表するグローバルアパレルブランドのシステム） F社 顔認証タッチレス決済「スマイルレジ」開発 G社 自動搬送ロ
Slide 35: 物流倉庫管理会社向け 物件マッチングシステム開発
需要予測AI （レコメンド） 物流倉庫管理会社向け 物件マッチングシステム開発 34 顧客のニーズから物件を提案するAIソリューションのPoC開発 概要 物流倉庫を所有されている不動産・倉庫管理会社様向けにAIよる営業支援とデータ分析による価値創出を目的として データ分析による傾向の可視化（データサイエンス）とマッチングAI（レコメンドAI）開発を実施しています。 Ⅰ：データ分析による価値創出 Ⅱ：マッチングAI開発 統計学・機械学習の手法を用いて、データから データ分析によって導出された傾向や因果関係をもとに 傾向を可視化し企業活動の活性化をサポートしている。 顧客のニーズに合わせた物件の提
Slide 36: 人気急上昇投稿検知とSNS×出荷量の傾向可視化
需要予測AI （レコメンド） 人気急上昇投稿検知とSNS×出荷量の傾向可視化 35 生花における需要とトレンドのAI可視化システムの導入 概要 SNSサイトの急上昇（バズ）検知 SNSサイトの情報とボリンジャーバンドを組み合わせた 急上昇検知システムを導入した。 SNSサイトの情報 出荷量の情報 3σ SNSへの投稿に対するいいね数に、 ボリンジャーバンドでの評価を実施した。 生花のEC/SNS 生花の卸売市場 2σ 1σ サイト運営会社 運営会社 移動平均 3σ（統計的には99.7%収まる範囲）を超える特異な -1σ -2σ 量のいいねを誇る投稿に対して、急上昇投稿として -3σ 品種を可視
Slide 37: 倉庫内の無人搬送車の経路最適化 PoC
経路探索 倉庫内の無人搬送車の経路最適化 PoC 36 ■ 目的 ・単位時間あたりの搬送量の最大化 ・同じ搬送量下の無人搬送車台数の最小化 ・搬送要求から無人搬送車の荷物引き取り時間の最小化 ■ PoC検証 ・ヒューリスティック・・・渋滞を考慮した再ルーティング ・モンテカルロ木探索・・・ノード探索に搬送量を設定 ・強化学習(MRAL)・・・無人搬送車の動作に対して得点をあたえ、 目的が達成されるように自己学習 各AI・探索アルゴリズムでのアプローチ手段を検証 Photo by Unsplash on Jake Nebov Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All
Slide 38: Contents
会社概要 市場可能性 強みと特徴 Contents 04 成長戦略 経営指標 リスク情報ほか
Slide 39: 技術戦略 研究開発から事業化まで
技術戦略 研究開発から事業化までの仕組みと体制 38 研究開発から事業化、定着までを全体で管理し最適化する仕組みを構築しています。顧客のニーズやシーズをいちはやくキャッチし、機能や サービスとして提供。カスタマーサクセス部門が既存顧客との接触を保って、LTVを向上させます。 プロモーション アクイジョン（獲得） リテンション（維持・保持） インフルエンス ロイヤル化 興味・関心 成約・受注 紹介・発信 recommend クロスセル アップセル 認知 relation 比較 検討 repeat 営業本部 商談 更新 広報 CS 営業 設置・運用 CS 営業 広報 商品戦略（事業化） 開 発 （
Slide 40: 技術戦略 技術資産の効率的な収益化
技術戦略 技術資産の効率的な収益化 39 SI部門とAIZE部門を横断して技術資源をポートフォリオとして管理し、技術戦略策定を推進しています。トリプルアイズの技術の総合力を発 揮できる領域、市場への進出、ポジション確保を進めます。 浅 深 ニーズの洞察 高 大 技術主導型 technology -driven コンセプト主導型 concept -driven 感情推定AI 説明可能なAI メタバース上でのdID AI学習モデル 健康経営 ポイントシステム システム構築（SIer） 顔決済サービス 囲碁AI 競合障壁 技術革新 類似品開発型 mee-too ニーズ主導型 market-drive
Slide 41: 業務提携① ゼノデータ
40 「説明可能なAI」を共同で開発 業務提携① 予測分析AIベンチャーのゼノデータと 今回の業務提携により、両社の共通課題である説明可能なAI（XAI）分野での具体的な検討をスタートしました。ディープラーニングによるAI の予測や推論はブラックボックスになりがちであり、解決していかなくてはならない技術課題として注目されています。人とAIの関係 （ヒューマン・イン・ザ・ループ）について両社で研究し、XAIの共同開発も視野に入れ、人に優しいAIの実現で協働していきます。 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 42: 業務提携② アクリート
41 「信頼性」を強固にする多要素認証プラットフォームの構築 業務提携② SMS認証大手のアクリートと業務提携 メタバースをはじめとしたXR（クロスリアリティ）が普及していく社会において、リアルコミュニケーションとデジタルコミュニケーション が融合するためには、個人認証の「信頼性」を強固にしていくことが重要です。そこで今回、トリプルアイズとアクリートは、お互いの技術 を活かし、デジタル・リアルの両面で強みを持つ、よりセキュアで利便性の高い多要素認証プラットフォームを構築すべく業務提携いたしま した。 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reser
Slide 43: 研究開発 未来の社会実装を見据えた取り組み
研究開発 未来の社会実装を見据えた取り組み 42 画像認識AIの研究分野は、画像認識AIの機能を向上させるモーションマグニフィケーション、人に寄り添う先端テクノロジーを目指す説明可能 なAI、次代の産業の覇権を占う量子コンピュータについていち早く研究を開始しております。 モーションマグニフィケーション 説明可能なAI 量子コンピュータ モーションマグニフィケーション 粒子と波が相補的に存在する量子 ディープラーニングの発達によっ は人の眼では見えない微細な変化 力学の現象を計算処理技術に応用 て、人間が想定できないようなア を捉えるカメラで、金融・医療・ することで、従来型コンピュータ ウトプ
Slide 44: 松原仁教授、技術顧問就任
ディ ス カ ッ シ ョ ン 東京大学次世代知能科学研究センター松原 仁教授、技術顧問就任 AI領域における研究・事業開発をさらに加速 43 松原 仁氏は、日本における人工知能（AI）やロボット研究者の草分けとして、人工知能技術の研究開発・人材育成・社会実装等、各種の活動 に取り組まれております。かねてよりトリプルアイズとは、将棋AI・囲碁AI の研究で交流があり、創業者・福原智の著書『テクノロジー・ ファースト』では対談者としてご登場されています。最近では社内のアイデアソンで審査委員長を務められるなど関係を深めてまいりました。 桐原 もう日本が追いつくことは難しいんでしょうか？ 松原 AIは
Slide 45: 外部連携
外部連携 事業ビジョンと戦略の総合研究を担う 44 掲載記事（抜粋・順不同） 「頭脳資本主義」の時代をいかに生きるか？（駒澤大学経済学部准教授・井上智洋氏） AIと人の心、AI研究トップランナーの歩み（東京大学次世代知能科学研究センター教授・松原仁氏） IDは第四次産業革命を推進するキャピタルである since 2010 （NATコンサルティング代表・崎村夏彦氏、株式会社企代表・クロサカタツヤ氏） 人間にさえ掴みきれない言語をAIはどこまで掴めるのか（作家・川添愛氏） 日本のカルチャーが育むメタバースという異世界に対する想像力（中央大学教授・岡嶋裕史氏） データサイエンティストが変えるデータ後
Slide 46: ベネフィット 安心安全なパスワードレス社会
ベ ネ フィ ッ ト 安心安全なパスワードレス社会 45 現在の若者が30年前に皆がアドレス帳を持ち歩いていたり電話番号を覚えていたことを驚くように、10年後の若者は私たちが様々 なサービスの暗証番号やパスワードを記憶していることに驚くのです。 Before After ユーザ名 yamada 顔認証が個人の信用を拡大し パスワード 信用の拡大が経済活動を変容する ・・・・・・・・・・ *人口の40％以上がパスワード６個以上所持（ 株式会社ディー・ディー・エス） AIZEの顔認証で、IDもアカウントもパスワードも不要な世界がやってくる Graphs / PIXTA(ピクスタ) Copyrigh
Slide 47: 社会課題解決 SDGs
社会課題解決 信用を担保する顔テクノロジーのアーキテクチャがSDGsを実行 46 「ASEAN の全人口 6.6 億人の約 6 割がインフォーマルな金融サービスを利用しており、こうした個人や零細・小規模事業者は、規制や法律 による保護の対象外にあることなどが問題点として指摘される。」（2021年3月『ASEAN の金融包摂に係る委託』） 顔決済によるマイクロファイナンス 顔認証によるトークン、スコアリング ブロックチェーン技術の応用 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 48: 次の20年へ
次の20年へ 変わり続ける先端技術を社会に実装しつづけ、日本の産業を牽引する 47 Phase 1：現 在 2020～ AI化×データの進展 Phase 2：2030～ AI化×データの二次的応用が進む Phase 3：2040～ スマホ不要社会 インテリジェンスネット化 Edge VR 現事業領域 NFT Computing メタバース Digital Security Big Data シェアリング・ eKYC Identity 流動性・ 説明可能AI データ ロボティクス 量子コンピュータ 信用性 IoT Blockchain 顔改札 限界費用ゼロ 無人店舗 パスワードレス 身体化・認証
Slide 49: Contents
会社概要 市場可能性 強みと特徴 成長戦略 Contents 05 経営指標 リスク情報ほか
Slide 50: 決算概況
決算概況 AIZE部門が牽引する高成長による利益率の向上 49 売上高成長率/売上総利益率 がともに高いAIZE部門の業績が、全社の利益創出に大きく寄与しております。安定的な推移を続けるSI部門 においても、さらなる利益創出のためエンジニア単価の向上に注力しております。 全社 AIソリューションセグメント 2022年８月期 通期実績(前期比増減) 2022年８月期 通期実績 売上高 23.8億円 売上高 24.2億円 (+14.2%) うちSI部門(前期比増減) 17.6億円 (△1.0%) うちAIZE部門(前期比増減) 6.1億円 (+109.2%) 売上総利益 6.9億円 (+27.9%
Slide 51: 業績予想進捗
業績予想進捗 AIZE部門が牽引する高成長による利益率の向上 50 売上高は、 AIZE部門において前年比100%を上回る成長を達成し、より高採算案件の戦略的な選択により粗利率は想定を大きく上回りました が、売上、売上総利益ともに計画を下回っております。 経常利益については、上記に加え、上場申請取下/再申請に伴う営業外費用が発生したことにより、計画を大きく下回っております。 親会社株主に帰属する当期純利益の増加理由は、上記に加え、当期末より繰延税金資産を計上したことによるものであります。 2021年８月期 2022年８月期 2022年８月期 2022年８月期 （単位：百万円） 通期実績 通期実
Slide 52: ５年推移 高利益の実現
５年推移 AIZE部門の急成長による高利益の実現 51 AIZE事業ローンチ時に減少した営業利益は、AIZE部門の成長にともない急速な改善を見せており、売上総利益及び営業利益が大幅に増加 しております。 売上総利益と営業利益推移（単位：百万円） 売上総利益 営業利益 700 150 600 100 500 50 400 0 300 (50) 200 (100) 100 (150) 0 (200) 2018年8月期 2019年8月期 2020年8月期 2021年8月期 2022年8月期 SI部門粗利 AI部門粗利 その他粗利 営業利益(損失) Copyright © TRIPLEIZE Co.,
Slide 53: 経営指標(KPI)の詳細
経営指標(KPI) 経営指標(KPI)の詳細 52 KPIについては想定に沿い伸長しております。特に、AIZE部門のKPIについては高い成長率を実現しております。 2020年８月期 2021年８月期 2022年８月期 2021年８月期（末）比 通期実績 通期実績 通期実績 増減率（％） AIソリューションセグメント SI部門 エンジニア単価(千円) 609 617 620 ＋ 0.6 エンジニア人数(人月) 2,772 2,896 2,850 △ 1.6 AIZE部門 拠点ID数(件) 65 818 1,639 ＋ 100.4 リカーリング収益(千円) 6,354 44,999 104,052
Slide 54: 連結貸借対照表の詳細
連結貸借対照表 連結貸借対照表の詳細 53 上場に伴う公募増資により、現金及び預金/純資産が大幅に増加し、高い財務健全性を維持しております。 AIZE部門のプロダクト開発の進捗により、固定資産が増加しております。 2021年８月期 2022年８月期 増減額 増減率（%） 期末 期末 （単位：百万円） 流動資産 985 1,484 ＋ 499 ＋ 50.7 （うち現金及び預金） 617 1,079 ＋ 462 ＋ 74.9 固定資産 128 303 ＋ 174 ＋ 136.3 資産合計 1,113 1,788 ＋ 674 ＋ 60.6 流動負債 523 481 △ 41 △ 8.0 固定負債 1
Slide 55: 通期業績予想
通期業績予想 連結損益計算書の詳細 54 AI市場、顔認証市場の拡大に伴い、AIZE部門は売上高で27.6%成長を見込んでおります。営業利益が減少しておりますが、エンジニ ア人材不足時代が中長期的に継続すると想定する中で、AIZE部門で稼得する売上総利益をエンジニア人員強化に振り向け、販管費を 29%増加（560百万円から720百万円）させ、さらなるAI市場の爆発的な伸びに対応可能なエンジニア体制を構築します。 2021年８月期 2022年８月期 2023年８月期 対前期増減率（%） （単位：百万円） 通期（実績） 通期（実績） 通期（予想） 売上高 2,122 2,424 2,601 7.3
Slide 56: 業績予想の内訳
通期業績予想 業績予想の内訳 55 今期の営業利益に対し、上積みとして売上による粗利増で＋174百万円を見込み、償却費を差し引いた営業利益は273百万円を見込んでお ります。ただし、エンジニア人材不足が継続する状況や物価上昇などの影響もある中、先駆けてエンジニア人材等の人件費を改善すること、 また先行投資として採用によるエンジニア人材の確保や、AIZEサービスの認知向上・拡大を目的としたマーケティング費用を戦略的に計上 しております。 ＋174 （単位：百万円） 273 △34 133 △184 26 △62 2022/8期 売上による 差引 エンジニア人員強 先行投資費用 2023/8期 営
Slide 57: 業績予想(KPI)
業績予想(KPI) 経営指標(KPI)の詳細 56 AIZE部門のKPIについては高い成長率を実現しており、継続的に成長する計画です。SI部門のエンジニア単価については、中長期的なエン ジニア不足に対応するため、戦略的なAIZE部門への配置転換、新卒採用等により、一時的に単価が下落しております。 2020年８月期 2021年８月期 2022年８月期 2023年８月期 対前期増減率（%） 通期（実績） 通期（実績） 通期（実績） 通期（計画） AIソリューション事業 SI部門 エンジニア単価(千円) 609 617 620 588 △ 5.1% エンジニア人数(人月) 2,772 2,896 2
Slide 58: 5年推移 SI部門とAIZE部門
5年推移 SI部門の安定基盤とAIZE部門の加速的成長 57 売上高推移（単位：百万円） 利益推移（単位：百万円） 営業利益 AIZE部門粗利率 その他 経常利益 SI部門粗利率 AIZE部門 当期純利益 46% SI部門 2,601 42% 37% 36% 400 2,424 50 40% 42 781 300 2,122 612 20% 42 23% 22% 22% 200 1,791 18% 17% 292 0% 133 115 112 31 60 83 100 1,479 72 -20% 38 26 28 22 0 -40% -100 -60% 1,688 1,787 1,769 1,
Slide 59: AIZEの伸び
AIZEの伸び 急成長を継続するAIZE部門 58 会社全体に対するAIZE部門の粗利の割合 44.3% 40.6% 月額課金MRRの割合増加に伴い、 粗利率が逓増する収益構造です。 2022年 8月期における 解約率は 0.1% 程度 と 19.6% 拠点ID数の月次平均解約率 低水準を維持しています。 8.1% 2020/8期 2021/8期 2022/8期 2023/8期 計画 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 60: 重要KPIの推移
重要KPIの推移 AIZE導入拠点数を示す拠点ID数を重要KPIとし加速的な導入拡大へ 59 KPIについては順調に進捗しています。特に、AIZE部門のKPIについては高い成長率を実現しています。 年平均成長率 拠点ID数 拠点においてデータを取得するポイント（課金単位） （ 2020年 8月 ~2023年 8月 ） 2,500 226％ 見込み 2,000 1,500 1,000 500 0 2020/8期 2021/8期 2021/8期 2021/8期 2021/8期 2022/8期 2022/8期 2022/8期 2022/8期 2023/8期 2023/8期 2023/8期 2023/
Slide 61: エンジニア推移
エンジニア推移 AI市場の拡がりに伴うエンジニア数の拡大 60 エンジニア成長第一主義のスローガンのもと、エンジニア人材不足時代の中、堅調にエンジニア人材が推移しております。またAIZE部門の 人材のシフト・拡大が続いております。 期末従業員数 300 5年経て 100名超増加し約2倍に 2017/8期-2022/8期実績 250 251 226 200 202 201 従業員数226名内訳 178 DX(SI)エンジニア:138名 150 AIエンジニア:41名 営業・管理：47名 132 従業員数増分＋25名内訳 100 118 (226名-201名） 採用：48名 退職： 23名 50
Slide 62: 人材戦略
人材戦略 エンジニア人材不足時代のAI・先端技術エンジニア人材育成 61 囲碁AI研究開発、将棋採用、ロボット大会優勝など企業としての個性がきわだつことで平均24.8名の新卒採用を実現しております。 中途採用の市場からのエンジニア採用が困難となるなか、採用は順調な新卒採用を中心に据え、AT20というAI教育コンテンツによる先端テク ノロジー・エンジニア育成に注力することで、AIZE部門のエンジニア育成を行っております。 独自開発AI教育コンテンツ 新卒若手 SI 研修〜検定実施 AI エンジニア AI教育コンテンツによる AIプロフェッショナル育成 エンジニア 30名：2023年4月入社予定
Slide 63: 人材発掘 将棋採用
人材発掘 話題を呼ぶ「将棋採用」による継続的採用 62 アマチュア将棋の社会人団体戦である「職域団体対抗将棋大会」において当社は最高峰であるS級２位（第116回 2019年11月）も記録したこ とがある強豪として知られています。アマチュア将棋界での知名度を活かして、2019年度より「将棋採用」を開始、S級チームに所属する社員 との対局に勝利することを条件に採用するとの取り組みで毎回、大きな話題を呼んでいます。 2021年12月15日 「将棋世界」2019年7月号（マイナビ）掲載 indeed「採用お役立ち情報局」 2019年3月13日スタート Copyright © TRIPLEIZE Co.
Slide 64: 成長ストーリー
成長ストーリー 人と社会に寄与するイノベーションで未来の文化をつくる 63 技術的な進歩のみならず、人と社会への想像力を活かしてイノベーションを追求していきます。当社が破壊的なイノベーションを主導す ることで、次の市場のメインプレイヤになります。産業として市場を拡大させテクノロジーによる新しい文化を醸成していきます。 産業化 社会貢献・文化醸成 画像認識、顔認証を中心とした産業化で文化醸成の担い手になる イノベーション さらなる研究開発による進化 研究開発の領域を広げ、ラディカル・イノベーションで市場を牽引する 研究開発～事業化 データ経済圏の創造 有識者との連携、ベンチャー投資やM&Aによる
Slide 65: Contents
会社概要 市場可能性 強みと特徴 成長戦略 経営指標 Contents 06 リスク情報など
Slide 66: リスク情報 事業内容に関するリスクについて
リスク情報 事業内容に関するリスクについて 65 発生 項目 リスク 対策 影響度 可能性 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 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 に関する論文のサーベイ、マーケティング調査の実施のみなら 事業環境の変化 しており、市場は形成期にあります。市場が整うなかで、事 中 中 ず、業界のオピニオンのキャッチアップを仕組み化しておりま 業環境が大きく変化する可能性は2025年前後まであります。 す。 総務省・経済産業省より公表された「カメラ画像利活用ガイド 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 画像データの
Slide 67: 主なリリース
主なリリース 社会性を増す当社のサービス 66 2022.6.13 大学将棋の頂点を目指せ！―「トリプルアイズ杯争奪 第18回全国大学対抗将棋大会」のお知らせ 2022.6.20 トリプルアイズが長浜市中心市街地でのAIカメラを用いた来街者調査に技術協力 2022.6.20 顔認証決済の普及が一気に加速―トリプルアイズがヤマダデンキと「ヤマダPay顔認証決済」のサービス拡大 2022.7.1 AIによる百貨店の売場活性化は第２フェーズへ―トリプルアイズが新宿マルイ 本館のポップアップストアで来店者属性分析を本格スタート 顔認証AI・AIZE Biz、ソニービズネットワークス社のクラウド型勤怠管
Slide 68: 技術用語解説
技術用語解説 本資料に使用される用語について 67 AI(Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知的ふるまいの一部を、ソフトウェアを用いて人工的に再現したもの。 AI 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にタスクを実行する。 特徴量 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含まれているのか数値化したもの。 エンジン エンジンとは、特定の情報処理を実行するためのひとまとまりになったソフトウェアやシステムなどのこと。 システム システムインテグレーション（System Integration：SI）とは、企業の情報システム
Slide 69: 人工知能は子どもたちの夢を見るか？
人工知能は 子どもたちの夢を見るか？ トリプルアイズは先端テクノロジーをいかに私たち みなの物にするか、 どうやったら社会に実装できるか。そのことをずっ と追求してきました。 子どもたちはいつでも未来を夢見ています。 まったく思いもよらなかった未来へ もちうるかぎりの想像力を傾けています。 今ここにないものの出現を夢見ています。 トリプルアイズはその未来を切り拓いていきます。 68 写真：武井里香 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 70: 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。 69 Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved