Slide 1: 2026年8月期 通期決算説明資料
2026年８月期 通期 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10月15日 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 2: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 3: 2026年8月期 通期業績&トピック
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 当期は業績が回復し、復活 3 利益体質は前期比で大きく改善 売上高 (単位：百万円) 営業利益 (単位：百万円) 通期 5,714 5,722 過去最高 通期 過去最高 170 1,101 912 4,410 1,581 1,381 1,733 38 327 2,905 3,262 2,702 (61) 2024/8期 2025/8期 2026/8期 (日本基準) (日本基準) (IFRS) 2024/8期 2025/8期 2026/8期 AIインテ+AIプロ エンジニアリング GPUサーバー (日本基準) (日本基準) (IFRS) ※
Slide 4: 連結業績ハイライト①
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 連結業績ハイライト① 4 連結営業利益は通期で170百万円の黒字に転換(前期実績△522百万円)。AIソリューション事業は通期で159百万円の営業 利益を計上し、事業を牽引。GPUサーバー事業も通期で10百万円の黒字に転換。 売上高 (単位:百万円) 経常利益/営業利益 (単位:百万円) 73 1,491 1,460 1,517 64 61 1,421 1,388 1,395 1,376 1,363 1,398 54 199 188 202 321 1,156 166 274 378 282 367 999 29 26 877 512 4
Slide 5: 連結業績ハイライト②
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 連結業績ハイライト② 5 売上収益 • AIソリューション事業が通期を牽引。GPUサーバー事業も通期で黒字転換 • 営業利益は4Q会計期間で26百万円、通期では170百万円で着地 連結業績 通期 過去最高 5,722百万円 • 4Q会計期間に、繰延税金資産の回収可能性を検討した結果、法人税等調整額 (益)21百万円を計上 （前期比：101.0%） • 通期売上4,822百万円、通期営業利益159百万円で着地 • 「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 営業利益 約AI開発契約拡大、プライム案件の受注拡大
Slide 6: 事業別前期比較
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 事業別前期比較 6 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112.8%、エンジニアリングは前期比人員減 のため売上前期比90.0%。営業利益については前期比290.0%で着地し、通期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、 AI開発用途向けGPUサーバーの販売が進捗し、粗利率が62.7%に向上(前期50.2%)し、通期で黒字に転換 AIソリューション事業 GPUサーバー事業 2025年8月期 2026年8月期 2025年8月期 2026年8月期 実
Slide 7: 事業セグメントの整理
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 事業セグメントの整理 7 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
Slide 8: AIソリューション事業業績
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック AIソリューション事業業績 8 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案件の好調な受注により通期を通じて好調を維持、エンジ ニアリングサブセグメントの安定稼働による利益上昇もあり、通期で売上4,822百万円及び営業利益159百万円で着地。4Q会計期間は新卒人件費 及び研修費(今年はグループで新卒39名)に加え、決算賞与の追加計上(33百万円)等により、営業損益は小幅の赤字(△12百万円)となった。 売上高 (単位:百万円) 経常利益/営業利益 (単位:百万円) 64 1,200 1,225 1,
Slide 9: 事業別トピックス
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 事業別トピックス 9 • 商流改善により、社員1人当たり月平均売上高増加(前期4Q1,478K→当期4Q1,641K)し、ビジネス パートナー粗利率が引き続き改善(前期4Q15.3%→当期4Q18.5%) • 生成AIの開発需要増で、AIラボ・コンサル売上は4四半期連続で増収、前期比で2倍以上に成長(前期 AI 4Q:39百万円→4Q:86百万円)。PoC→本開発→次フェーズへ連続受注する再現性あるモデルが定着 インテグレーション • エージェント型AI(Vibe-Coding)の案件適用を進め、共通フレームワークの構築に着手 • 食品メ
Slide 10: GPUサーバー事業業績
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック GPUサーバー事業業績 10 特定代理店との協業拡大によりAI開発用途向けGPUサーバーの販売が進捗し、また、広告費などの調整により販管費が減少 し、4Q会計期間で営業利益39百万円を計上、通期でも10百万円の黒字に転換。また、ゼロフィールドが保有する棚卸資産に ついて、収益性の低下に基づく簿価切下げ(棚卸資産評価損29百万円)を売上原価に計上。当該棚卸資産評価損計上前の通期営 業利益は40百万円で着地。 売上高 (単位:百万円) 経常利益/営業利益 (単位:百万円) 50 39 490 28 23 10 8 12 367 378 316
Slide 11: ゼロフィールドの新体制と売却に向けて
01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック ゼロフィールドの新体制と売却に向けて 11 ゼロフィールドは新体制へ移行。AI向けGPUサーバー中心への転換が完了し、損益が改善 新体制 事業構造の転換 2026年9月7日、佐藤仁氏が代表取締役に就任 • 大手総合商社を経て、IT企業(上場企業グループ)の 代表取締役社長として事業拡大を牽引 マイニングマシン AI向けGPUサーバー • 2026年4月に参画し、営業・事業運営・組織マネジ 損益が改善 サーバー運用事業 → 販売・運用 → メントを強化。業績回復施策で成果 通期で黒字に転換 収束に近づく メイン事業へ転換完了 • 前代表取締
Slide 12: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 13: 2027年8月期 業績予想について
02 2027年８月期業績予想及び戦略 2027年8月期 業績予想について 13 当社は、2027年8月期の連結業績予想につきまして、現時点では開示を行わないことといたしました。連結子会社である 株式会社ゼロフィールドの全株式譲渡に向けた売却活動が進捗中であり、いずれの前提に基づく予想を開示した場合でも 投資家の皆様の判断を誤らせる可能性があるためです。 1. 業績予想の開示を行わない理由 • 連結子会社である株式会社ゼロフィールドの全株式譲渡に向けた売却活動が進捗中であり、譲渡の完了時期及び譲渡価 額が確定していない • ゼロフィールドを含めた連結ベースの業績予想、ゼロフィールドを含まない業
Slide 14: (参考) 2027年8月期 AIソリューション事業の業績見通し
02 2027年８月期業績予想及び戦略 (参考) 2027年8月期 AIソリューション事業の業績見通し 14 本株式譲渡に係る交渉が進捗し、2027年8月期末の時点で、本株式譲渡が完了している、または1年以内に完了する可能性が非常に 高いと認められる場合には、IFRS第5号「売却目的で保有する非流動資産及び非継続事業」に基づき、株式会社ゼロフィールドが 運営するGPUサーバー事業を非継続事業に分類することを見込んでおります。 GPUサーバー事業を非継続事業への分類が確定した場合の、継続事業(AIソリューション事業)の参考数値は次のとおりです。27/8 月期計画は、更なる売上総利益率の改善を見込
Slide 15: AI社会実装へ3つのストーリー
02 2027年８月期業績予想及び戦略 AI社会実装へ3つのストーリー 15 当社では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）を掲げております。 『AI社会実装プラットフォーム・AIZE』を基盤とし、3つのストーリーをさらに拡張・進化させ、社会実装のスピードを加速させることで、 持続的な事業拡大とさらなる企業価値向上に邁進してまいります。 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） （産業のハードルを乗り越える） （人材のハードルを乗り越える） AIZEが
Slide 16: 成長戦略 ― 短期・中期
02 2027年８月期業績予想及び戦略 成長戦略 ― 短期・中期 16 短期（2027年8月期） ― 粗利を積み上げる3つの打ち手 AIインテグレーション AIプロダクト エンジニアリング ● 単価アップ ● 大手SaaS代表経験者が参画し、パート ● 技術承継プロジェクト進行 ● プライム案件を拡大 ナー戦略を再構築 ● 新卒・中途採用を強化 ● エッジ、セキュリティ領域への拡大 ● AI案件への人員シフト ● ボトムアップでの活動を強化 ● ARR142百万円→161百万円に拡大見込 ● 東海地区での営業活動強化 (13%増) 粗利 755 → 909百万円 粗利 103 → 108百万円
Slide 17: AI時代のサイバーリスク対策
02 2027年８月期業績予想及び戦略 AI時代のサイバーリスク対策 17 サイバー攻撃は企業経営を脅かす社会問題となり、ランサムウェア被害は2024年に国内で222件、平均すると1日約0.6件が警察庁に報告された。 AIによる攻撃の高度化に加え、企業にはAI活用と情報保護の両立が求められている。 AI時代のサイバー攻撃・データ流出の深刻化 ■攻撃の高速化・自動化 ■サプライチェーン被害 ■シャドーAIと情報流出 AIによる攻撃自動化が進展。公的機関の共通シス 大手食品メーカーでランサムウェアにより基幹シ 外部AIへの情報入力が新たなリスクに。無断利用 テムでも不正アクセス事案が発生 ステムが
Slide 18: BEXグループイン2年 ─ 自動車設計DXの共創
02 2027年８月期業績予想及び戦略 BEXグループイン2年 ─ 自動車設計DXの共創 18 AI・システム開発のトリプルアイズと40年超の自動車設計ノウハウを持つBEXが融合。単なる「AIモジュール」の提供にとどまらず、現場の 全体性能に合わせて最適化する「アライメント力」を掛け合わせることで、製造業の設計現場への実効性あるAI実装を推進しています。 トリプルアイズ BEX 自動車設計現場のDXを共創 最先端のAI構築技術・自社AI開発 × 自動車設計40年超・トヨタグループ ＝ 機密環境を守りながら 囲碁AI由来の技術力／SI 関与特許140件超の設計者集団 AIを製造現場へ実装 BEX
Slide 19: AI×モノづくり：自動車設計DX推進
02 2027年８月期業績予想及び戦略 AI×モノづくり：自動車設計DX推進 19 先端AI技術と設計ノウハウの融合による革新 AIプラットフォーム構築技術と、自動車設計の実務ナレッジを掛け合わせ、製造業の生産性を抜本的に向上させる。 1. 設計付帯業務の自動化 2. セキュアな「ローカル生成AI」 • CAD自動化プログラム: 3D CAD上の目視チェック、修正、集 • 機密情報の完全保護: 外部未接続の「閉域網」で稼働。製造 計などの定型業務をプログラムで自動化。 業の厳格な機密保持要件(NDA)を完全にクリア。 • ヒューマンエラー排除: 図面注記や規格の目視検証により、 • ナレッジの
Slide 20: 製造業におけるAI実装を加速する
02 2027年８月期業績予想及び戦略 製造業におけるAI実装を加速する 20 AIを活用し技術的可能 現場にフィットする AI実装実績 × 現場の理解 AIの開発／実装の豊富な実績 強み 自動車業界特化、45年の技術蓄積 顔認証AIから生成AIまで、幅広い領域での開 業務系・制御系・インフラを横断できる守備範 発・実装実績。アルゴリズムの設計から本番稼 囲の広さ。自動車業界の厳しい要求を満たし続 働まで、一気通貫の技術力を持つ。 けた専門集団。 アルゴリズム構築・エッジ／クラウド実装 役割 トヨタグループの現場密着型パートナー 課題に対して最適なアルゴリズムを構築し、 トヨタグループ各社のシ
Slide 21: 成長戦略 ― 自動車領域へのシフト
02 2027年８月期業績予想及び戦略 成長戦略 ― 自動車領域へのシフト 21 生成AI浸透1〜2割の空白地帯を、BEX常駐×オンプレ画像認識で先行する。 自動車×AI ― 巨大市場を面で獲る トヨタ経済圏への足場 生成AIの空白地帯 当社の勝ち筋 本体・主要Tier1に口座開設。BEXへ 現場の浸透はCopilot中心に1〜2割。 オンプレ制約×図面・画像データ。 の出向・常駐で東海地区を深耕し、 業務特化AIはほぼ未導入 画像認識・オンプレ実装力と好相性 AI開発案件を2件受注済。 製品パイプライン Copilot 外観検査 図面生成AI×CAD エージェント 画像認識AI Copyri
Slide 22: 産学連携とAI人材育成の実績
02 2027年８月期業績予想及び戦略 産学連携とAI人材育成の実績 22 千葉大学とAI教育・地域DX推進に関する包括連携協定を締結。代表片渕らによる集中講義は全学部・全学年から延べ630名が受講。 当社のAI社会実装力と大学のアカデミアの研究・人材を融合させ、「研究」「教育」「人材活用」の3本柱で実効的な育成を推進 千葉大学 集中講義概要 「AI共創とデジタルデザイン基礎演習」 × 全学部・全学年を対象とする正規科目の集中講義。代表の片渕博哉らが教壇に立ち、画 像認識や生成AIの活用、UI/UX設計などの実務スキルを演習形式で指導。 講座受講者数 総講義時間 延べ 630 名 ※1 1,3
Slide 23: 技術者の育成 AI駆動開発リーダー
02 2027年８月期業績予想及び戦略 技術者の育成 AI駆動開発リーダー 23 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
Slide 24: IT開発環境の劇的変化と「エンジニアシフト」の壁
02 2027年８月期業績予想及び戦略 IT開発環境の劇的変化と「エンジニアシフト」の壁 24 生成AI・AIエージェントの普及により、従来の「人月商売」や「SaaS」の前提が根本から崩壊 01 AIエージェントがもたらす開発環境の地殻変動 SaaSビジネスの変容 人月・SESビジネスの崩壊 生成AIで「ノーコード自前構築」が容易化 AI駆動開発(Cursor／Devin等)で工数が激減 既製品SaaS→自社専用AIアプリ構築へ 「工数を売る」モデルからの転換が不可避 開発環境が変わる → 仕事の価値が変わる → 求められる人材が変わる 02 コンサルティング領域からの変化と、エンジニアリング
Slide 25: 技術者の育成 AT20
02 2027年８月期業績予想及び戦略 技術者の育成 AT20 25 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
Slide 26: 技術者の育成 ロードマップ
02 2027年８月期業績予想及び戦略 技術者の育成 ロードマップ 26 2026年度 グループ総計 212名が受講し 合格者が累計 200名を突破。グループ全体の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
Slide 27: AI時代を切り拓く
02 2027年８月期業績予想及び戦略 AI時代を切り拓く 27 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
Slide 28: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 29: 経営理念
03 会社概要 経営理念 29 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 30: 新代表メッセージ
03 会社概要 新代表メッセージ 30 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 31: トリプルアイズの技術系譜
03 会社概要 トリプルアイズの技術系譜 31 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 32: AIエージェント×フィジカルAI
03 会社概要 AIエージェント×フィジカルAI 32 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 33: 役員プロフィール
03 会社概要 役員プロフィール 33 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 34: 事業内容
03 会社概要 事業内容 34 売上割合 84.3% ※ 15.7% ※ 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 35: 主要取引先企業
03 会社概要 主要取引先企業 35 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 36: 沿革
03 会社概要 沿革 36 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 37: 会社概要
03 会社概要 会社概要 37 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 38: グループの事業系統図
03 会社概要 グループの事業系統図 38 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 39: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 40: AI市場の動向
04 市場環境 AI市場の動向 40 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 41: 市場の動向
04 市場環境 市場の動向 41 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 42: エッジAI市場
04 市場環境 エッジAI市場 42 「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 43: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 44: 技術力と社会実装力
05 競争優位性 技術力と社会実装力 44 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 45: 高い技術力を誇る人材と圧倒的な実績
05 競争優位性 高い技術力を誇る人材と圧倒的な実績 45 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 46: 囲碁AIに裏打ちされた高い技術力
05 競争優位性 囲碁AIに裏打ちされた高い技術力 46 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 47: 高いエンジニア比率
05 競争優位性 高いエンジニア比率 47 連結従業員数推移(人) 2023年9月： ゼロフィールドグループイン 2024年7月： エンジニアリングサブセグメン 高いエンジニア比率の維持と BEXグループイン トでの人員数の減少があったも 一人当たり粗利の更なる向上 のの、1人当たり粗利は向上し ている。 465 449 437 242 224 395 368 362 179 197 2022/8期 2023/8期 2024/8期 2025/8期 2026/8期 1人当たり粗利 3,170 3,041 2,389 3,857 4,347 (千円) Copyright ©️ TRIPLEIZE
Slide 48: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 49: 3つの成長エンジン
06 成長戦略 3つの成長エンジン 49 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 50: ① 顔認証・生体認証
06 成長戦略 ① 顔認証・生体認証 50 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 51: AIプラットフォーム展開
06 成長戦略 AIプラットフォーム展開 51 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 52: ② AIインテグレーション
06 成長戦略 ② AIインテグレーション 52 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 53: AIラボの戦略的拡大
06 成長戦略 AIラボの戦略的拡大 53 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 54: レガシー産業へのAI実装
06 成長戦略 レガシー産業へのAI実装 54 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 55: ③ 大学のアライアンス強化
06 成長戦略 ③ 大学のアライアンス強化 55 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 56: GPUサーバーによるAI開発支援
06 成長戦略 GPUサーバーによるAI開発支援 56 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 57: M&A戦略の背景
06 成長戦略 M&A戦略の背景 57 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 58: M&A戦略の背景
06 成長戦略 M&A戦略の背景 58 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 59: M&A戦略の概要
06 成長戦略 M&A戦略の概要 59 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インセンティブを過去実施 自由度の高い資本政策 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に目指す によるベクトル
Slide 60: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 61: 財務諸表詳細
07 経営指標 財務諸表詳細 61 2024年8月期(日本基準) 2025年8月期(日本基準) 2026年8月期(IFRS) (単位：千円) 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 売上高合計 877,890 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 1,395,060 1,517,209 AIソリューション事 672,836 691,431 685,210 1,013,335 1,200,700 1,127,434 1,115,
Slide 62: 財務諸表詳細
07 経営指標 財務諸表詳細 62 2024年8月期(日本基準) 2025年8月期(日本基準) 2026年8月期(IFRS) (単位：千円) 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 営業利益・損失(△)合計 △72,971 62,073 30,612 18,824 △29,174 7,665 △432 △39,904 61,883 8,425 73,462 26,545 AIソリューション事業 △2,971 35,192 9,171 △5,817 52,392 33,398 △53,335 9,232 64,052 58,363 49,489 △12,564 G
Slide 63: セグメント別サマリー
07 経営指標 セグメント別サマリー 63 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） （実績） 主に以下を背景に、前期比+12.3%の増収。 （単位：百万円） ⚫ 生成AIの普及を追い風とした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 3,262 ⚫ 資本業務提携したゲームカードホールディングス社との
Slide 64: 売上高及び営業利益推移
07 経営指標 売上高及び営業利益推移 64 (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 売上高 営業利益 5,714 5,722 1,200 ゼロフィールドがグループイン 5,000 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 1,106 170 1,000 812 133 200 552 60 211 327 38 0 0 1 2 7 (6) (
Slide 65: INDEX
INDEX 01 2026年８月期 通期業績(IFRS)&トピック 02 2027年８月期業績予想及び戦略 03 会社概要 04 市場環境 05 競争優位性 06 成長戦略 07 経営指標 08 Appendix Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 66: DXが加速する製造業でのAIラボ事例
08 Appendix DXが加速する製造業でのAIラボ事例 66 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 67: DXが加速する製造業でのAIラボ事例
08 Appendix DXが加速する製造業でのAIラボ事例 67 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 68: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 68 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 69: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 69 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 70: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 70 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 71: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 71 Case study 医療 K社 Case study 医療 L社 AIによる配送ルート最適化 画像認識×OCRによる検品AI ベテランの暗黙知を可視化し技術を伝承 検品・棚卸を「人の目」から「AIの目」へ ◆ベテランが持つ道順・駐車位置などのノウハウをデータ化 ◆OCRで注文書を読み取り、品種・数量を自動照合 ◆配送先ごとの注意点を共有し、若手へ技術を伝承 ◆画像認識で外装破損や見逃しやすい傷を検知 ◆伝票読取からルート作成・ナビまで一つのアプリで支援 ◆使用期限の自動チェックでヒューマンエラーを削減 ◆走行データをAIが分析し、
Slide 72: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 72 Case study 建設業 M社 Case study 映像制作 N社 顔認証×生成AIの受付ロボット AIによる演出の異常チェック 来訪者対応を自動化し受付業務を省人化 動画の欠け・表示異常を自動検出 ◆顔認証で来訪者を識別し、担当者へ自動で取次ぎ ◆映像・画像をAIが解析し、欠けや表示異常を自動検出 ◆生成AIと連携し、自然な対話で来訪者を案内 ◆目視に頼っていた確認工数を削減し、品質を安定化 ◆ヘルメット・マスク着用時も認証、非接触検温に対応 ◆新規演出の制作時に、イメージ案の作成をAIで支援 ◆受付業務の負荷軽減とブランド
Slide 73: 多くの業種に広がるAI導入実績
08 Appendix 多くの業種に広がるAI導入実績 73 Case study 印刷業 Q社 Case study 印刷業 R社 AI-OCRによる帳票データ化 AIによるスキャン画像のノイズ除去 手書き・多様なフォーマットの帳票を自動読取 必要な文字だけを残し仕上がり品質を向上 ◆申込書・アンケートなど大量の帳票入力業務に活用 ◆スキャン時に乗ったゴミ・汚れをAIが自動検出 ◆手書きや非定型の帳票もAI-OCRで高精度に読み取り ◆周囲の色に合わせて白・黒で塗りつぶし、ノイズを除去 ◆読取結果をデータ化し、既存システムへ連携 ◆必要な文字・図版だけを残し、仕上がり品質を向上 ◆入力作業・
Slide 74: ゼロフィールドのデータセンター運用能力
08 Appendix ゼロフィールドのデータセンター運用能力 74 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 設備
Slide 75: 事業に関する主なリスクについて
08 Appendix 事業に関する主なリスクについて 75 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 76: 直近リリース
08 Appendix 直近リリース 76 トリプルアイズと千葉大学、包括連携協定を調印 2026.05.14 ― 全学部・全学年対象のAIアプリ開発演習を通じて、次世代DX人材の育成を推進 ― トリプルアイズの現役エンジニアが母校・HAL東京にて特別講義の教壇に 2026.05.28 〜AI開発の最前線を走る卒業生が、次世代のIT人材へ「現場で活きる AI実装スキル」を直接指導〜 トリプルアイズグループの所司一門将棋センター、将棋サロン西荻事業を譲受 2026.06.16 〜AIと将棋の融合による人的資本強化と企業価値向上〜 「アルろく for LINE WORKS」が直近1年間で利用ID数
Slide 77: 用語集
08 Appendix 用語集 77 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 78: 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 79: 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。