TDSE Inc. · TSE:7046
TDSE — H1 FY2026 Earnings Presentation
68 slides from TDSE's earnings presentation, Nov 6, 2026
Slide 1: 2027年3月期上期決算及び新中計「SHIFT2028」進捗説明会資料
TDSE株式会社 東証グロース：7046 2027年3月期上期決算及び 新中計「SHIFT2028」進捗説明会資料 2026.11.6
Slide 2: 本日シナリオ
Today's scenario 本日シナリオ 01 − 2027年3月期上期決算及び「SHIFT2028」の進捗と今後の取組 − 2027年3月期上期の主要業績について − 新中計「SHIFT2028 」初年度の進捗状況 − 通期計画の見通しと投資回収の道筋 − 営業戦略の上期総括と下期取組 − 技術戦略の上期総括と下期取組 02 − 投資家の皆さまにむけて 03 − リスク情報 04 − APPENDIX ©2025 TDSE Inc. 2
Slide 3: 新中計初年度上期を終えて―トップメッセージ
Financial & Business Results 新中計初年度上期を終えて―トップメッセージ 東垣代表取締役社長 上期の評価 業績・通期進捗 計画順調 「変革の第一歩が、着実な成果へ」 売上高16.28億円（前年同期比15.0％増） 営業利益0.79億円（同85.8％増） 序盤に整えた事業・組織基盤が成果につながる 通期計画32億円に対する進捗率50.9％ 新中期経営計画「SHIFT2028」の初年度上期は、生成AI・AIエージェント領域の事業体制を再 事業構造の転換 計画線上 構築する期間と位置づけ、営業機能の集約と技術組織の再編を進めてまいりました。 業績は売上高16.28億円（前
Slide 4: 2027年3月期上期の主要業績
01 2027年3月期上期決算と新中計「SHIFT2028」の進捗 2027年3月期上期の主要業績 FINANCIAL RESULTS 4
Slide 5: 2027年3月期上期主要業績の結果
Financial & Business Results 2027年3月期上期主要業績の結果 Difyを軸とした生成AIエージェント領域の業績拡大により、上期売上高は過去最高の1,628百万円（前年同期比115％）。人材・組織への先行投資を進めながらも、営業 利益は79百万円（前年同期比186％）、営業利益率は4.9％と前年同期から1.9ポイント改善し、経常利益77百万円、当期純利益51百万円を確保。通期計画に対す る進捗率は売上高51％、営業利益61％と、いずれも折り返しを上回る水準となった。 （百万円） （百万円） 2022年度上期 2023年度上期 2024年度上期 2025年度上期 2
Slide 6: 四半期毎の業績推移
Financial & Business Results 四半期毎の業績推移 2026年度売上高は第1四半期788百万円（前年同期比118％）、第2四半期840百万円（同113％）と各四半期として過去最高を更新。 営業利益率は、人材・事業基盤への大規模な先行投資を第1四半期に進め、第1四半期3.2％から第2四半期6.4％へ改善。 売上高が下期に積み上がる収益構造のもと、重点顧客の深耕と受注案件の獲得を進め、下期の売上拡大と利益率の向上を目指す。 （百万円） 折れ線：営業利益率（右軸、％） 点線：四半期平均 1,000 対前年113% 45% 対前年118% 840 834 788 800 74
Slide 7: 新中計「SHIFT2028」初年度の進捗状況
01 2027年3月期上期決算と新中計「SHIFT2028」の進捗 新中計「SHIFT2028」初年度の進捗状況 MANAGEMENT PLAN 7
Slide 8: 新中計SHIFT2028の方針 ─ 構造転換の全体像
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 大前提 新中計SHIFT2028 の方針 ─ 構造転換の全体像 再掲 全社で進める３つの転換：成長軸 × 収益構造 × 実行体制 成長軸の転換 収益構造の転換 実行体制の転換 ① ② ③ 従来型AI → 生成AIへのシフト フロー型 → ストック型へのシフト 分散組織 → 集約・融合へのシフト 従来型AIで培ったアルゴリズム設計・データ活用・業務理 プロダクト・プラットフォームを含むストック型収益の比重を 営業機能をトップ関与のもと全社集約。生成AI・AIエー 解の知見を基盤に、生成AIの活用領域へ事業の重心を 段階的に高める ジェントへ
Slide 9: 初年度上期の総括 ── 3つの転換とKPI
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 新中計SHIFT2028 初年度上期の総括 ── 3つの転換とKPI 3つの転換方針において、①成長軸は生成AIシフトが加速し想定以上、②収益構造はDify継続利用と基盤運用が増加し計画通り、③実行体制は営業・技術組織の集約と 人材増強を継続実行中。下期は、上期の振り返りで挙がった課題への取組に移る（P12）。 成長軸の転換：従来型AI → 生成AI ① Difyを軸とした事業が大きく進展。生成AI領域の付加価値を高め、生成AIシフトが加速。 想定以上の成長 収益構造の転換：フロー型 → ストック型 ② Dify継続利用・基盤運用が増加、QUI
Slide 10: 生成AI・エージェント売上の構成
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 生成AI・エージェント売上の構成 ── 全体に占める割合と内訳 上期売上16.28億円のうち、生成AI・エージェント比率は55％と、通期KPI（45％）を上回るペース。Difyの大躍進に加え、既存顧客の生成AI活用・構築案件も約4割を占め、 全社で生成AIシフトが着実に進行。下期の更なる加速に向け、生成AI人財の育成・獲得を推進。 ① 全体売上に占める生成AIエージェント売上 ② 生成AIエージェント売上 約8.9億円の内訳 生成AI・エージェント 従来型AI・分析等 Dify等 QUID等 既存顧客の生成AI案件 従来型AI・ 既存顧客の D
Slide 11: ストック型売上の構成
MID-TERM MANAGEMENT PLAN ストック型売上の構成 ── 全体に占める割合と内訳 ストック型売上は、新中計の転換②「フロー型からストック型へ」の進捗を測る指標。上期は24％と前年の約20％から上昇し、通期KPIの着地予想を上回った。 契約の積み上がりに応じて徐々に売上へ反映され、収益の安定性を高める土台となる。要因はDifyのライセンス・保守。 ① 全体売上に占めるストック型売上 ② ストック型売上 約3.9億円の内訳 フロー売上・ハード売上等 ストック売上 QUID等 Dify等 その他 その他 ストック型売上 6% 24% QUID等 フロー型売上（ハード含む） Dif
Slide 12: 上期の振り返りと下期の重点取組
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 上期の振り返りと下期の重点取組 上期は3つの転換がおおむね順調に進み、生成AIエージェント領域が成長を牽引し、生成AIエージェント売上比率・ストック型売上比率はいずれも年度着地予想を上回る水準で推移。 次の成長に向けては、人財の確保、既存顧客の生成AIシフト、データ基盤の受注化、予実管理の高度化の4点が課題となる。 下期はこの4点に対応する重点取組を実行し、利益率向上に向けた改善施策を進めるとともに、次年度のKPI・KGI設計に先行着手する。 上期の課題 下期の重点取組（課題ごとの対応） ① 需要拡大に見合う実装・認定人財の確保 ① AI人財の
Slide 13: KPI進捗と3年ロードマップにおける現在地
MID-TERM MANAGEMENT PLAN KPI進捗と3年ロードマップにおける現在地 KGI・KPIの3指標はいずれも第1四半期から上期にかけて上昇し、年度着地予想を上回る水準で推移。定義と算定範囲を固定して開示しており、改善は生成AIシフトとストック収 益の積み上げという事業構造の変化を示す。2028年度目標への道筋は描けており、2027年度の中間目標は今期の実績を踏まえて設定する。 2025年度 2026年度 2026年度 2026年度 2027年度 2028年度 主要経営目標 / 達成管理指標 実績 第1四半期 上期 現時点計画 中間目標 目標 （最重要経営管理指標） （重要な経
Slide 14: AIエージェント産業のレイヤー構造と当社取組全体像
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 AIエージェント産業のレイヤー構造と当社取組全体像 再掲 産業レイヤー TDSE社の取組 主要サービス ▼生成AIとの対話でビジネスを効率的に推進できるAIエージェントを提供 Layer 5： 従来型AIサービスを発展、生成AI領域展開へ Application （最上層・ ⚫ 業務 × AIアセスメントによる導入設計 ⚫ 業務特化型エージェントの展開を推進 QUID/KAIZODE 業務特化AIエージェント BPO Data Scientist+ ユーザー接点） SaaS w/ LLM 需要予測エージェント等 AIエージェント ⚫ BP
Slide 15: 新中計3年ロードマップ ─ フェーズ別の変化と全体像
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 再掲 参考 新中計３年ロードマップ ─ フェーズ別の変化と全体像 再掲 2026：現在 2027 2028：最終 構造改革による設計改善 設計改善後の成長加速 成長加速を経てモデル確立 会社の「設計図」を作り直す年 整えた設計図で「実際に伸ばす」年 積み上げた成果を価値として成長する年 目的：何をどう伸ばす会社であるかを明確に、基盤を整える 目的：1年目で整えた基盤を使い、成長と効率を数字で示す 目的：成長の実績を市場に認識させ、企業価値を引き上げる 営業＆技術構造改革 提案力強化 新しい成果連動型確立 ストック型収益の再定義と ストック型売上
Slide 16: 通期計画の見通しと投資回収の道筋
01 2027年3月期上期決算と「SHIFT2028」の進捗と今後の取組 －通期計画の見通しと投資回収の道筋 MANAGEMENT PLAN 16
Slide 17: 2026年度通期計画と下期見通しについて
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 2026年度通期計画と下期見通しについて 2026年度通期計画は、売上高32億円・営業利益1.3億円を据え置く。 上期の計画に対する進捗率は、売上高51%・営業利益61%と、過去3年の上期を上回り計画線を超えて折り返した。 下期の受注と費用を精査し、修正要否を含め判断が可能となった段階で速やかに開示する（収益構造はP18、費用はP19）。 ① 過去実績および2026年度事業計画 ② 事業計画に関する考え方 （百万円） 2022年度実績 2023年度実績 2024年度実績 2025年度実績 2026年度計画 通期計画は据置 売上高 2,415 2
Slide 18: 四半期推移から見る収益構造と下期傾向
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 四半期推移から見る収益構造と下期傾向 上期の利益率低下は、人財への先行投資が費用として先に計上されることによる季節的な動きである。実際に例年、下期は売上・利益率とも上期を上回っており、今期も営業利 益率は第1四半期の3.2％から第2四半期には6.4％へ改善した。増強した人財の稼働が本格化する下期には、売上の拡大とともに利益率はさらに高まる見通しである。 ① 四半期の売上高と営業利益率（濃い色は下期） ② 下期に利益率が高まる3つの根拠 20% 上期（1Q・2Q） 下期（3Q・4Q） 営業利益率 ビジネスの構造 8.3 8.4 上期は増強人財の立
Slide 19: 成長投資と投資回収について
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 成長投資と投資回収について（外注費・商品仕入の方針転換） 通期の営業利益計画1.3億円は、投資を行わない場合の利益水準 約4.1億円に、成長投資の増加（約4.0億円）と費用低減（約1.2億円）を織り込んだ期初計画である。 上期は外注費・商品仕入が予算を上回った。外部人財で需要を取り込み、売上拡大と内製化により収益性改善を進める。 ① 営業利益計画の成り立ち（期初計画ベース） 投資を行わない場合の利益水準 投資増加（前年度比） 費用低減（前年度比） 成長投資を優先した通期計画 約4.1億円 －約4.0億円 ＋約1.2億円 約1.3億円 前年度 約
Slide 20: 営業戦略の上期総括と下期取組
01 2027年3月期上期決算と新中計「SHIFT2028」の進捗 − 営業戦略の上期総括と下期取組 MANAGEMENT PLAN 20
Slide 21: 営業領域における進化戦略 ── 3つの強化テーマ
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 参考 大前提 営業領域における進化戦略 ── 3つの強化テーマ 改訂 成長機会：顧客企業の生成AI投資が急拡大。TDSEの強みが最も活かせる市場環境にある 戦略① 戦略② 戦略③ 生成AI提案を増幅し 顧客との継続的な 顧客視点を重要視した攻めの 提案力の底上げを図る 関係構築を制度化する 営業スタイルを組織的に創出 顧客の積極投資が進む中、技術知見を提案に直結させ、 経営層・決裁者への接点を増やし、上流から参画できる案 顧客の生成AI活用は「導入」から「業務変革・経営活用」へ 取り込める案件を拡大 件を増やす 移
Slide 22: 営業戦略の上期総括 ── 集約・自立・仕組み化への転換
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 参考 営業戦略の上期総括 ── 集約・自立・仕組み化への転換 3つの強化テーマ（前掲）に基づく上期の実行結果。本ページを総括とし、①仕掛けの整備はP２３、②領域別の事業成果はP２４で詳述する。 ①. 仕掛けの整備（上期の実行結果） → 詳細はP2３「実行を担保する4つの仕掛け」 ◎想定以上 〇計画通り △要強化 仕掛け① 仕掛け② 仕掛け③ 仕掛け④ 経営層による案件管理とKPI 生成AI起点のハイブリッド型営業 定期的な戦術見直し会議 既存顧客とのリレーション強化 全案件の進捗を可視化し経営レビューを開 プロダク
Slide 23: 実行を担保する4つの仕掛けの遂行状況
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 実行を担保する4つの仕掛けの遂行状況 ─ P26総括①の詳細 P２２総括①「仕掛けの整備」の詳細。4つの仕掛けは上期で立ち上げ完了。下期は運用定着と横展開により、生成AI起点の受注拡大とストック型収益への接続を加速。 4つの仕掛けの遂行状況（上期実績と下期取組） ◎想定以上 〇計画通り △要強化 仕掛け① 経営層による案件管理とKPIモニタリング 仕掛け② 生成AI起点のハイブリッド型営業の定着 〇 計画通り 経営レビューが定着 〇 計画通り 連動提案・事例が増加 全案件の進捗可視化と経営レビューの開始。停滞案件へ
Slide 24: 領域別の上期実績と下期計画
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 領域別の上期実績と下期計画 ─ P26総括②の詳細 P２２総括②「領域別の事業成果」の詳細。5領域の上期売上と評価、上期の取組と下期の取組を領域ごとに整理。 領域別の事業成果（上期実績と下期取組） ◎想定以上 〇計画通り △要強化 成長領域 生成AI・エージェント／データ・AI基盤 既存顧客領域（旧コンサル事業） Dify等 Databricks QUID等 生成AI構築・活用案件 従来型AI・分析等案件 Dify／AI Forge（Cognigy含） データ・AI基盤 Quid Monitor／KAIZODE 既
Slide 25: 生成AI領域取組のトピックス ─ Dify拡大にむけた戦略
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 生成AI領域取組のトピックス ─ Dify拡大にむけた戦略 上期は販路・商品・提供形態を整備し、「売れ続ける仕組み」を構築。Dify関連は生成AIエージェント売上の約4割、全社売上の約2割を占めるまで成長した。 下期はこの仕組みにパートナーを乗せ、ライセンスを入口に実装・運用案件へ接続し、単価と継続性を高める。 ① 上期に仕込んだ4つの動き 6月 6月 7月 9月 特約店制度を開始 ライセンス体系を刷新 AI Forge を提供開始 Dify公式イベント 二次販売代理店の募集を開始。自社 Essential / S
Slide 26: 生成AI領域取組のトピックス ─ TDSE AI Forgeの始動
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 生成AI領域取組のトピックス ─ TDSE AI Forgeの始動 7月31日に提供開始したオンプレミス型AIエージェント基盤「TDSE AI Forge」は、機密情報を扱う企業、特に製造業の需要を背景に複数社で導入が進み、 引き合いが供給体制を上回る。部門単位の導入を起点に横展開を目指していくことで、生成AIエージェント事業の収益を積み上げる。 ① 事業部門が直面する3つの壁 ─ AI Forgeが生まれた背景 セキュリティの壁（データの壁） モデル主権の壁 利用料の壁 機密データ・個人情報・知財を外部クラウドに
Slide 27: 生成AI領域取組のトピックス ─ Databricksの事業強化
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 生成AI領域取組のトピックス ─ Databricksの事業強化 生成AI投資の流れがモデルからデータ基盤に広がるなか、Databricksは前年比80％増で成長し、Gartnerの評価でも2年連続で最高位に位置づけられ、標準の位置を占 めつつある。当社は上期に約1.2億円（前年比およそ3倍）を売り上げ、下期は継続収益化と大手企業案件の受注拡大を進める。 Databricks ─ データ基盤市場で標準の位置を占めつつある 製品優位 クラウドもモデルも自社で売らない独立系として、中立に統制できる 市場の裏づけ Gar
Slide 28: 生成AI領域取組のトピックス ─ QUID／KAIZODEの事業強化
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 生成AI領域取組のトピックス ─ QUID／KAIZODEの事業強化 SNSアナリティクス領域は既存契約の維持を最優先に、上期も約1.9億円のストック型収益を確保。Quid Terminalの本格提供で製品価値を向上。 下期は継続率を維持しながら利用定着と既存顧客への展開を進め、KAIZODEは新機能・新サービスの始動に向けて準備。 ① QUID・KAIZODEの立ち位置 収益特性 上期売上 製品進化 既存契約の維持を最優先 全社売上約12%を占める Quid TerminalでSNS分 ストック型 に、上期も安定
Slide 29: 生成AI領域取組のトピックス ─ パートナー戦略
MID-TERM MANAGEMENT PLAN SALES STRATEGY 生成AI領域取組のトピックス ─ パートナー戦略 上期は、Databricksで代理店施策が奏功し共同提案が加速、Difyは国内での地位を確立して特約店制度を導入した。BPOは生成AIを起点とした案件化は継続中。 下期は、共同提案の拡大、パートナーの拡充、生成AIシフトを主眼とした連携改善を進める。 ① データ・AI基盤（Databricks） ② AIエージェント基盤（Dify） ③ BPO（既存顧客案件） 連携の型：大手SIer・シンクタンク企業との共同開拓 連携の型：AI・SI企業等エージェント構築企業との共
Slide 30: 技術戦略の上期総括と下期取組
01 2027年3月期上期決算と新中計「SHIFT2028」の進捗 − 技術戦略の上期総括と下期取組 MANAGEMENT PLAN 30
Slide 31: 重点テーマ ─ 3つの構造的課題とSHIFT2028への接続
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy 改訂 重点テーマ ─3つの構造的課題とSHIFT2028への接続 従来型の分析需要は成熟し、生成AI投資の拡大、必要スキルの拡張、継続収益化への移行という3つの構造変化が進んでいる。SHIFT2028では、サービス領域・人材ポートフォリオ・ 新たなビジネスモデルの3層を一体で再設計する。 テーマ②｜生成AIビジネスに向けた人材ポートフォ テーマ①｜生成AI活用案件の拡大 テーマ③｜生成AIベースのビジネスモデルの構築 リオの最適化 環境認識 環境認識 環境認識 従来型の分析需要は成熟。生成AI投資は構想策
Slide 32: テーマ①｜生成AI活用案件の拡大 ─ 上期実績と下期取組
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ①｜生成AI活用案件の拡大 ─ 上期実績と下期取組 上期はDify・Databricksで実装体制を確立した。期初から想定を上回る需要にこたえるため外部パートナーの活用を広げ、受注機会を最大限獲得。 下期は需要が旺盛な技術領域の人材の獲得・育成の強化と実装技術の標準化を推進。また上流の生成AI課題アセスメント起点の案件を獲得する。 主な担い手：コンサル 主な担い手：ML・LLMエンジニア 主な担い手：認定資格を有する技術者 生成AIをビジネスに繋げるコンサル Dify等の生成AIエージェント Dat
Slide 33: 新サービス「TDSE AI Forge」の提供開始 ─ 構成と特長
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ①｜新サービス「TDSE AI Forge」の提供開始 ─ 構成と特長 前掲のテーマに加え、7月に新サービス「TDSE AI Forge」の提供を開始した。NVIDIA DGX Spark、OSS LLM、Dify、NVIDIA NeMo Guardrailsを統合したオンプレミス基盤で、 機密データを社内閉域で扱え、買い切り型で従量課金を避けられ、部門単位から全社へ広げられる。 構成（レイヤー構造） 特長 業務特化AIエージェント・アプリケーション 業務活用 ナレッジ検索・QA／レポート自動生成／
Slide 34: 案件獲得強化に向けた技術的取組 ─ データテクノロジーラボ
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ①｜案件獲得強化に向けた技術的取組 ─ データテクノロジーラボ DTLabは、先端技術の可能性を見極め、顧客価値・事業機会へ転換する先行研究機能。 出所：当社2026年10月13日付リリース、データテクノロジーラボコラム（https://www.tdse.jp/blog/tech/12805/） 位置づけ：先行研究機能 主なテーマ：生成AI・AIエージェント 連携：全社でサービス化 データテクノロジーラボとは 先進取組（研究と発信） 実サービス化への全社連携 DTLab 先端技術の可能性を見極め、
Slide 35: 成長領域で進む大手企業への導入
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ①｜成長領域で進む大手企業への導入 成長領域の主軸であるDify・Databricksで大手企業への本番導入実績が積み上がり、当社の実装力も着実に向上。なかでも顕著な3社の取組を紹介。 Dify 生成AIエージェント基盤 Databricks データ×AI基盤 生成AIエージェントの本番実装 生成AI基盤の導入・実装 AIマッチングと分析業務のAI活用 KDDI Digital Life様 大手通信会社様 大手人材派遣会社様 支援内容 支援内容 支援内容 ・生成AIエージェントを本番環境に実装 ・D
Slide 36: 生成AIビジネスに向けた人材ポートフォリオの最適化
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ②｜生成AIビジネスに向けた人材ポートフォリオの最適化 ─ 上期実績と下期取組 当社は5レイヤーを統合して担い、各レイヤーの狙いに合わせて4職種を組み合わせる。上期は4職種体制への移行を完了し、下期は営業戦略と連動してFY28ターゲットポートフォリオを策 定する。 ① 市場ニーズ ② TDSEの方向性 AIエージェントが最も成長、製品・基盤と役務の 5レイヤーを統合して担い、レイヤーごとの狙いを4職種の組合せで実現する（詳細はP14） 両輪で成長を取り込む ML・LLM データ 産業レイヤー TDS
Slide 37: 収益モデルの多様化 ─ DSエージェント構想と対象工程
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ③｜収益モデルの多様化 ─ DSエージェント構想と対象工程 当社のコアとなるDS業務をエージェント化して生産性と付加価値を高める。標準5ステップのうち②③はDSエージェント、①④⑤は汎用LLMで効率化し、実証済みの型を顧客案件へ 展開し、高収益なビジネスモデルへつなげる。 背景 狙い 生成AIでデータ活用業務の生産性は大きく高められる段階に。 自社DS業務をエージェント化し、生産性向上を利益率と付加価値の向上につなげる。 顧客へ展開できる型をつくる。 ① AIコンサルティング／AIアセ ② 分析設計
Slide 38: DSエージェント（仮称）の3カ年ロードマップと進め方
MID-TERM MANAGEMENT PLAN Technology Strategy テーマ③｜ DSエージェント（仮称）の3カ年ロードマップと進め方 DSエージェントは3カ年でステップごとに発展させ、高収益力のビジネスモデルを目指す。上期はDSエージェントの企画構想と初期検証を実施した。下期は②③での適用拡大と案件で の試験導入を進める。 3カ年ロードマップ ── ステップごとに発展させる STEP 1 2026年度 STEP 2 2027年度 STEP 3 2028年度 基盤構築と社内実装 顧客提供と横展開 高収益なビジネスモデルへ 社内の定型業務に適用して効果を検証し、案件で 顧客案
Slide 39: 投資家の皆さまにむけて
02−投資家の皆さまにむけて MESSAGE 39
Slide 40: 上期の情報開示実績と下期方針
MID-TERM MANAGEMENT PLAN IR POLICY 上期の情報開示実績と下期方針 SHIFT2028では「実行している事実を継続的に開示する」ことを方針とし、トップメッセージを定期発信。下期は顧客価値を具体的な事例で示し、売上・KPIの進捗と一体で成長の持続性 を伝える。 今年度からの新たな取組 トップメッセージの定期発信 6月3日 発表 › 7月31日 発表 › 10月30日 発表 経営トップが中計の進捗と方針を直接発信 上期の主要開示（8本・10月1日まで） 下期の開示方針 Dify 特約店（二次販売代理店）制度の開始 顧客価値を具体的な事例で示し、 6月8日 生成AIエ
Slide 41: 新中計SHIFT2028のビジョンと実現すること
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 新中計SHIFT2028のビジョンと実現すること 市場環境 ビジョン実現の先に 企業価値の向上・信頼の獲得 VISION 攻めの戦略 次世代労働力となるエージェント（＝データ＋AIの集合知） 守りの経営管理 生成AIシフトと業績の加速 との共存共創社会へのシフト 攻めの実行を確かにする 収益性 最重要課題 確実性 最重要課題 事業構造の転換 AIエージェント型スタイルへ 高精度な計画の達成へ 競争力 顧客価値の創出 一貫性 変化に沿った自社実装力を KPIを軸にぶれない経営を 相乗効果 拡張性 攻め 守り 透明性 戦略的にパートナーと共に 判断
Slide 42: リスク情報
03 − リスク情報 RISK INFORMATION 42
Slide 43: リスク情報
RISK INFORMATION リスク情報 成長の実現や事業計画の遂行に重要な影響を与える可能性があると認識する主要なリスクは以下のとおりです。 その他のリスクについては、有価証券報告書等の「事業等のリスク」をご参照ください。 リスク 概要 影響度 影響期間 対応方針 昨今当該分野は生成AIによる新技術開発が相次いでおり、より一層変化の激しい市場となっ 技術革新の影響 大 中期 ている。当社は、これら市場変化に柔軟に対応し、顧客に対し適したサービスを提供できるよう、 専門人材の採用・育成や技術、ノウハウ等の取得に努めている。 当社は景気動向に影響を受けにくくなるようビジネスモデルの変換やリス
Slide 44: APPENDIX（会社概要及び事業内容）
04 − APPENDIX（会社概要及び事業内容） COMPANY PROFILE AND BUSINESS OUTLINE 44
Slide 45: 会社概要
COMPANY PROFILE 会社概要 名称 TDSE株式会社 代表者 代表取締役社長 東垣 直樹 tdse.jp 所在地 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27階 資本金 8億3318万円 設立日 2013年10月17日 上場情報 東京証券取引所 グロース市場（証券コード 7046） 上場日 2018年12月18日 東京証券取引所 事業 データ経営を目指す企業向けに ＡＩ技術を中心とした統合型ソリューションを提供 役職員数 193名（2026年10月1日現在） 参考：194名（2026年4月）184名（2025年4月）166名（2024年4月）157名（2023年4月）
Slide 46: Vision･Mission･Value
COMPANY PROFILE Vision･Mission･Value 主体的に考え・行動する組織 に変革します。 私たち「TDSE」は、社員一人ひとりが以下の実現に向けて、 主体的に考え、行動する組織 私たちは、「データに基づいて、最善の選択肢と仕組みを提供し、 Vision データを活用した 未来像 Vision 非効率が効率化され、人々の自由な時間とより良い選択肢があ 可能性に溢れた豊かな社会 る、人々が幸せに暮らせる社会をつくる。」 私たちは、「データとテクノロジーによって、勘や経験による属人的 Mission データに基づいて 取組 Mission な意思決定を高度化し、人々がより
Slide 47: 会社の沿革・事業の変遷
COMPANY PROFILE ビジネス変革 創成期 基盤構築期 成長期 成長加速期 BIGData AI・IoT AI・DX 生成AI・エージェント 最高売上高更新中 企業連携 中期経営計画 新中期経営計画 エヌビディア 協業 GoogleCloud 連携 「MISSION2025」 「SHIFT2028」 早稲田大学 日本マイクロソフト業務 共同研究 提携 ＮＴＴデータ 資本業務提携 三菱総研 協業 あいおい損保 資本業務提携 DataRobot 協業 東京電力PG AI共同開発 GDEPアドバンス 協業 外部製品 COGNIGY LLM機能搭載 Databricks活用 QUIDMoni
Slide 48: 事業成長イメージ
BUSINESS OUTLINE 事業成長イメージ ⚫ 当社は、創業以来、数多くの企業向けにAIモデル構築や分析サービスを提供し、 安定した顧客基盤を有している。 ⚫ このたび始動した新中計『SHIFT2028』に伴い、AI市場のなかでも生成AI・ エージェント領域において高い成長を目指す。 事業収益イメージ 高成長の実現 生成AI・エージェント領域において コンサルティングとプロダクトサービス により高成長を実現させる 中期経営計画「MISSION2025」 新中期経営計画「SHIFT2028」 次世代に向けた未来像 過去 現在 未来 ©2026 TDSE Inc. 48
Slide 49: サービス構成図
BUSINESS OUTLINE サービス構成図 コンサルティング領域でのメニューは、AI技術を用いたデータ分析やモデル構築を主力サービスとして展開。ストック型領域の製品群は、QUID等の海 外AI製品を軸にしたソフトウェア以外に、各種LLM・AIエージェント・プラットフォーム・クラウド製品等も必要に応じて展開。急成長を遂げた生成AI・ エージェント領域では、AIエージェント構築に必要となるプラットフォーム構築を進め、ストック型領域の製品群も活用することで、高い成長且つ継続収 益源を確保するハイブリッドサービスとして展開。 コンサルティング領域でのメニュー AIプラットフォーム構築 ストック型
Slide 50: 当社コンサルティング領域におけるサービス概要
BUSINESS OUTLINE 当社コンサルティング領域におけるサービス概要 1 DX/AIアセスメント 3 分析設計/分析 DX/AIコンサルティング 2 （組織設計、システム基盤方針など） 4 システム構築/実装 5 保守/チューニング 6 データサイエンティスト・AIエンジニア教育（ビジネス、データサイエンス、AIエンジニア） 1 DX/AIアセスメント 2 DXコンサル 3 分析設計/分析 4 システム構築/実装 5 保守/チューニング 6 データサイエンティスト AIエンジニア教育 ⚫ 業務ヒアリング ⚫ 組織設計 ⚫ 分析設計と実行 ⚫ 分析基盤設計と構築 ⚫ システム保守 ⚫
Slide 51: ストック型製品の取扱いについて
BUSINESS OUTLINE ストック型製品の取扱いについて（展開及び開発） 欧米の先進AI技術を用いた製品を調査のうえ、機能が充実し、国内展開有望と 企業との共同研究やプロジェクトを通じて、当社の将来基盤を築き上げるサービス 考えられる海外AI製品「QUID（米）」「Cognigy（独）」、さらにAIエージェン として、機能特化型のプロダクトを強化する。 トプラットフォーム「Dify（米）」を展開 自社が保有する サービス企画開発 先進技術を保有する AI技術を 国内外企業の モジュールとして活用 AI製品・APIを活用 故障検知予兆 離職予測 自社AIモジュール・他社AI製 対話型AI
Slide 52: サービス提供における系統図
BUSINESS OUTLINE サービス提供における系統図 顧客企業との関係、そして技術開発パートナーや製品パートナーとの関係を示した系統図 凡例 対価 ビジネス 顧客企業 パートナー企業の 対価 サービスとして提供 対価 各種サービス提供 パートナー企業 技術提供 対価 製品提供等 コンサルティングサービス プロダクトサービス パートナーシップ 技術提供 システム 対価 対価 対価 技術ライセンス契約 製品提供 開発委託 事業提携 パートナー 技術開発パートナー 製品パートナー 企業 ※生成AIエージェント領域においては、コンサルティングサービスとプロダクトサービスを複合させたハイブリッド
Slide 53: APPENDIX（競争優位性）
04 − APPENDIX（競争優位性） COMPETITIVE ADVANTAGE 53
Slide 54: コア・コンピタンス
COMPETITIVE ADVANTAGE コア・コンピタンス 創業より企業の経営課題解決を支えるＡＩ/データ活用の専門集団として、コンサルティングからプロダクト提供まで行い、600社 強の企業を支援。今後も更なる発展にむけ、当社の事業成長に必要な３つの強みを高める。 強み 強み 強み 1 2 3 国内最高峰の ビジネス課題ファーストな コンサルティングから データサイエンティスト集団 技術力と実績 プロダクト開発まで 一気通貫の実現体制 有能な人財を採用することに加え、データ ビジネス課題ファーストで、多様なデータ 企業への実用化実績の知見を通じて、共通 サイエンティスト/データエンジニアの
Slide 55: 多種多様な専門バックグラウンドをもつ技術集団
COMPETITIVE ADVANTAGE 多種多様な専門バックグラウンドをもつ技術集団 ⚫ 役職員193名のうち、約8割がデータサイエンティスト・エンジニア職で構成される技術集団 ⚫ 技術員の8割が理系修士以上、その内5割が後期課程進学者・博士学位取得者で構成 ⚫ 上位10校は、東京大学大学院、京都大学大学院、大阪大学大学院等の有名大学をはじめとする大学出身者で構成 データサイエンティスト 96名 総勢 143名 （2026年4月：100名 2025年10月：105名 2025年4月：113名 2024年4月：104名） 47名 2026年4月：150名 2025年10月：144名 2025
Slide 56: 優秀な技術者の採用/育成と組織活性化に向けた環境
COMPETITIVE ADVANTAGE 優秀な技術者の採用/育成と組織活性化に向けた環境 ⚫ 組織 技術要員の採用および育成を強化するため、コンサルティング事業本部直下に『人財強化組織』を設置し、採用と教育のクオリティを高め、業務のスピードアップを図る。 ⚫ 風土 人材強化に繋がる教育ノウハウが豊富に蓄積されており、技術習得に関する教育カリキュラムを充実させる。また社外メンバーとも渡り合えるよう自律的人材へ 促す風土作りを進める。 ⚫ 取組 スキル獲得と業績成果に応じた解像度の高い人事評価／報酬制度を運用中。一方で、社員モチベーション維持・向上に役立てるため、社員満足度を定期的に確認、 各
Slide 57: ビジネス課題解決にむけた最適な技術のノウハウ
COMPETITIVE ADVANTAGE ビジネス課題解決にむけた最適な技術のノウハウ ビジネス課題ファーストで、多様なデータからアルゴリズムや分析手法の最適な解決方法を見つけ出し、 企業が抱えてきたビジネス課題の解決に結び付ける。 最高峰の 最適な技術の データサイエンティスト ビジネス課題ファースト ノウハウ 集団 生成AI 総勢 143名 エージェント × データ データ分析 サイエンティスト 96名 （予測） エンジニア 47名 × 画像解析 2026年10月現在 ＋ × 自然言語処理 創業以来 （NLP） ブラッシュアップした 教育 × 最適化問題 ©2026 TDSE Inc.
Slide 58: 創業以来蓄積してきた技術ライブラリー
COMPETITIVE ADVANTAGE 創業以来蓄積してきた技術ライブラリー プロジェクト実績・技術・ノウハウの基礎情報を蓄積し、 プロジェクト運営の効率化および AIモジュールを整備。 300を超えるライブラリー「scorobox」を有しており、経験の浅い技術社員も活用できるビジネスモデルを確立。 データ/AI活用実績 データ/AI活用ナレッジ scorobox活用の目的 プロジェクトテーマ ライブラリー 構造化 非構造化 × データ データ 顧客 ドキュメント ターゲティング 仕訳自動化 アンケート コンサルティングサービス レコメンド 分析 広告宣伝費最適化 VOC分析 蓄積された情
Slide 59: APPENDIX SHIFT 2028 参考資料
04 TDSE 新中期経営計画 2026-2028 − APPENDIX SHIFT 2028 参考資料 MID-TERM MANAGEMENT PLAN 59
Slide 60: 前中計振り返りと新中計の方向性
TDSE MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 大前提 前中計振り返りと新中計の方向性 再掲 MISSION 2025 振り返り 次期中計 前中計の学びと 次世代にむけた 信頼回復にむけた再構築 意思決定支援企業への進化 攻め 事業の評価 攻め 経営戦略の流れ ✓ 成果 プロダクト事業・AIエージェント事業の大幅成長 STEP 01 コンサル事業を生成AI型へ転換する 生成AI提案を強化、顧客ニーズへの先んじた対応によりアカウント基盤拡大 プロダクト事業が3年連続安定成長を実現（CAGR20％以上）。生成AI領域への先行投 資が奏功。提案・実装の実績を積み、次期の中核事業とし
Slide 61: 構造変化が加速する生成AI市場
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 市場環境 構造変化が加速する生成AI市場 再掲 TDSEの独自ポジションを今、確立する ビジョン：次世代労働力となるエージェント(=データ+AIの集合知)との共存共創社会へのシフト 新中計『SHIFT2028』 生成AI市場は急拡大 CAGR 40%強、特にAIエージェント市場 CAGR85％強（2024→2029年） 国内AI市場全体：1.5兆円 → 3.0兆円の巨大市場 今実行しなければ競合に市場を奪われる 今こそ参入できる巨大市場機会がある TDSEに固有の転換機会がある 汎用LLM（Claude・GPT）の急速な普及で差 企業のA
Slide 62: 生成AI戦略 生成AI・エージェント領域での勝ち筋と定義
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 改訂 生成AI戦略 生成AI・エージェント領域での勝ち筋と定義 TDSEが生成AIで勝てる理由 Z指標の定義（開示基準） 意思決定支援者としての独自ポジション 生成AIエージェント売上比率 AIを導入するだけでなく、企業が考えるべき論点を定義し、データ分析から意思決 生成AIエージェント売上比率指標の根拠 定、実行に至るまでを一気通貫で支援する、希少な存在である 生成AI事業の成長を測る物差しであり、生成AI事業の拡張性と戦略領域への事 業転換度を継続的に評価するものである。 生成AIエージェント売上に計上される案件の定義 Dify・Co
Slide 63: 新たなストック型収益への転換ロードマップ
MID-TERM MANAGEMENT PLAN 参考 ストック転換 新たなストック型収益への転換ロードマップ 再掲 既にQUID製品によるストック型収益を確保し、安定成長を進める一方で、新たに当社顧客のAIエージェント継続利用も始まり、 案件数を増加させることで、より多くの収益積上げが見込める アプリケーション・AIエージェントの継続 データ・AIプラットフォームの継続利用 業務特化型エージェント構築と展開 利用 需要予測・営業支援・カスタマーサポート等の業務特 Dify/Cognigy関連 Databricks関連 化型エージェント Difyの継続利用とアプリ展開の拡大により利用料が積 D
Slide 64: ソーシャルメディアリスニング – Quid Monitor
BUSINESS OUTLINE 参考 ソーシャルメディアリスニング – Quid Monitor 製品概要と特長 企業概要 QUID社（旧NetbaseQUID）、アメリカシリコンバレー発の企業 Quid Monitorは、各ソーシャルメディア（以後、SNS）ベンダーとオフィシャル契約を締結し、X（旧Twitter）・Facebook・Instagram・TikTokなど 製品概要 SNS上にあるテキスト・画像を収集・分析する高性能なソーシャルリスニングスツール（世界トップクラスの実績と性能を保有） 直近、LLM機能としてQUID Terminalを搭載（2026年6月 本格提供開始）し、さ
Slide 65: KAIZODE ─ レビュー分析に特化したAIエージェントの活用
BUSINESS OUTLINE 参考 KAIZODEーレビュー分析に特化したAIエージェントの活用 SMM市場における取組と計画 当社は、Quid Monitorの国内正規販売パートナー。 当社とQUID 累計300社を超える国内企業へ提供（日本生命、日本航空、TOTO、読売テレビ、日経ＣＮＢＣ等） の関係 複数の代理店販売網を強化することにより売上拡大中。 ソーシャルメディアマーケティング市場は引き続き拡大し続け、特に広告・運用領域（国内1兆円規模）を成長領域と認識 市場洞察 ソーシャルリスニングツールに多言語対応した生成AI機能との組合わせより効率的に分析が可能となり、提供できる市場が拡
Slide 66: AIエージェントプラットフォーム－Dify
BUSINESS OUTLINE 参考 AIエージェントプラットフォーム－Dify ⚫ AIエージェントプラットフォーム「Dify」開発企業と国内初のパートナー締結（パートナー契約国内第1号） ⚫ 数多くの企業向けPOC検証・導入を経て、当該製品の使いやすさなど優位性が改めて評価 新製品「Dify 」特徴 「Dify」による業務展開と期待 Difyで展開可能な業務・用途 生成AIアプリ 構築プラットフォーム 営業 IT 総務 教育 ノーコードで直感的に生成AIサービスを構築可能な日本語対応のプラットフォーム RAG構築が効率的に展開できるDifyをベースにLLMサービス開発を展開 採用 広告宜
Slide 67: 対話型AIプラットフォーム – COGNIGY
BUSINESS OUTLINE 参考 対話型AIプラットフォーム – COGNIGY 製品概要と特長 企業概要 ドイツーデュッセルドルフ発、2016年にドイツで設立されたベンチャー企業、2025年8月、米国NiCE社による買収に伴い、国内へのサービス展開強化 最先端の自然言語処理 (NLP)と自然言語理解 (NLU)技術を強みとしており、自由度が高く、導入／開発スピードが速い。 製品概要 欧州自動車メーカー、銀行、航空会社など、欧米市場においてグローバルで500社以上導入、顧客拡大中。 エンタープライズ型対話型AIの国際マーケットで、リーダークラスの称号を調査会社ガートナーが認証（３年連続）
Slide 68: お問い合わせ
BUSINESS OUTLINE お問い合わせ この文書は、著作権法及び不正競争防止法上の保護を受けております。文書の一部或いは全てについて、TDSE株式会社から許諾を得ずに、いかなる方法においても無断で複写、複製、転記、転載、ノウハウの使用、 企業秘密の開示等を行うことは禁じられております。本文記載の社名・製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です。 TDSE株式会社 IR担当 お問合わせ先 〒163-1427 東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27階 investors@tdse.jp 現状経営計画は説明した通りとなっておりますが、経営環境の変化により計画修正する場合は