Tripleize Co. Ltd. · TSE:5026
Tripleize — Q3 FY2022 Earnings Presentation
55 slides from Tripleize's earnings presentation, Jul 15, 2022
Slide 1: 2022年8月期第3四半期 決算説明会資料
2022年８月期第3四半期 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。 シルバーブレット / PIXTA(ピクスタ) Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
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 ： T R I PL E I Z E C O . , L T D . ) 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 12階 従業員数 224名 （ 2 0 2 2 年 6 月 1 日 時 点 : 役 員 除 く ） 資 本 金 13億1914万5千円 （ 2 0 2 2 年 5 月 3 1 日 時 点 。 資 本 準 備 金 を 含 む ） 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
Slide 5: 沿革 先端テクノロジーとともに
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: 多彩な取締役メンバー
多 彩 な 取 締 役 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 技 技術力×社会実装力 実 部より異動しアドバイザリー業務を約9年間 術 実施、多数のプロジェクトマネージャーを 績 歴任。2020年11月、株式会社トリプルアイ 系 ズ取締役就任。2021年3月、同社代表取締 AIZE事業戦略本部 執行役員 永井 寛泰 を 役就任(現任） 執 誇 行 テクバン株式会社で15年あまりにわたってシステム開発、インフラ案件に従事 代表取締役 る 役 する。個人事業主として活躍した後、株式会社トリプルアイズ入社
Slide 7: 四半期決算概況
四半期決算概況 AIZE部門が牽引する高成長による利益率の向上 6 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派遣単価の向上に注力しております。 2022年８月期 第３四半期連結累計 AIソリューションセグメント （実績） 2022年８月期 第３四半期累計（実績） 売上高 18.0億円 売上高 18.4億円 うちSI部門(年換算売上高成長率)※１ 13.2億円(△1%) うちAIZE部門(年換算売上高成長率) ※１ 4.8億円(+220%) 売上総利益 5.3億円 売上総
Slide 8: 5年推移 AIZE部門の急成長による高利益の実現
５年推移 AIZE部門の急成長による高利益の実現 7 AIZE事業ローンチ時に一時的に減少した営業利益もAIZE部門の成長にともない急速な改善を見せております。 （単位：百万円） 粗利（売上総利益）と営業利益 粗利 営業利益 700 150 600 100 500 50 400 0 300 (50) 200 (100) 100 (150) 0 (200) 2017年8月期 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 3Q累計 SI部門粗利 AI部門粗利 その他粗利 営業利益(損失) Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd.
Slide 9: 連結損益計算書
連結損益計算書 連結損益計算書の詳細 8 売上高は、営業部門人員の増強及び新製品の販売効果により継続的に成長して参ります。AIZE部門におきましては、売上総利益率が 想定以上に伸びております。AIZE部門の案件拡大により、売上高、利益の上積みの実現に向けて努めて参ります。 経常利益及び親会社株主に帰属する四半期純利益の年度予想進捗率については、上場申請取下/再申請に伴う営業外費用が発生したこ とによるものであります。 2021年８月期 2022年８月期 2022年８月期 年度予想 （単位：百万円） 通期（実績） 第３四半期累計（実績） 通期（予想） 進捗率（%） 売上高 2,122 1,840
Slide 10: 経営指標(KPI)
経営指標(KPI) 経営指標(KPI)の詳細 9 KPIについては順調に進捗しております。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） 第３四半期累計（実績） 増加率又は進捗率（％） AIソリューション事業 SI部門 派遣単価(千円) 609 617 623 ＋ 1.1(増加率) 派遣人数(人月) 2,772 2,896 2,119 73.2(進捗率) AIZE部門 拠点ID数(件) 65 818 1,408 ＋ 72.1(増加率) リカーリング収益(千円) 6,3
Slide 11: 連結貸借対照表
連結貸借対照表 連結貸借対照表の詳細 10 新規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。 2021年８月期 2022年８月期 増減額 増減率（%） 期末 第３四半期末 （単位：百万円） 流動資産 985 1,504 ＋ 518 ＋ 52.7 （うち現金及び預金） 617 1,100 ＋ 483 ＋ 78.2 固定資産 128 238 ＋ 110 ＋ 86.0 資産合計 1,113 1,743 ＋ 629 ＋ 56.5 流動負債 523 510 △ 13 △ 2.5 固定負債 147 162 ＋ 14 ＋ 9.9 負債合計 671 672
Slide 12: 業績推移 売上高とクライアント数
業績推移 AIエンジンの拡張性がもたらした業界の垣根を超えた顧客増 11 クライアント数 売上高とクライアント数 （ 単 位 ： 百 万 円 、 社 ） （社数） 2020/8期 2021/8期 2 1 年で約 2 倍 AIZE部門 30 132 SI部門 99 120 AIZE部門の急成長 合計 129 252 SI部門の確実な成長により 1 CAGR 33 ％ 2 2013/8期～2021/8期 211 327 552 812 966 1,106 1,479 1,791 2,122 2,595 2013/8期 2014/8期 2015/8期 2016/8期 2017/8期 2018/8期
Slide 13: 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 12 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
Slide 14: 取引実績 主要取引先企業
取引実績 主要取引先企業 13 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4月1日時点 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 15: 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 16: 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 15 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 13.6% 全社で導入している 21.2% 関心はあるがまだ予定はない 18.6% 4.6% 19.2% 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 17: 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 16 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
Slide 18: 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 17 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 ） AIシステム国内市場 （ 支 出 金 額 ） 製造業 4.6 倍 2019 年度比 2019 年 818 億円 2025 年 4,909 億円 3兆425億円 流通業 6.5 倍 の増加予測 3.8 倍 約 交通/運輸 4,909億円 6.0 倍
Slide 19: 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 20: 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 19 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 21: 事業内容 安定のSI部門と急成長の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 20 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 71.8％ 売上構成 *1 26.2％ 53.3％ 粗利構成 *1 43.3％ 30.6％ 年平均成長率 *2 305.3％ 141人 エンジニア数 *3 38人 *1：売上構成
Slide 22: 顧客事業のLTVを向上させる網羅的フロー
貢献領域 顧客事業のLTVを向上させる網羅的フロー 21 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 23: AIZE部門 一気通貫のサービス提供
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 22 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 (設計・構築・冗長化・セキュリティ設定 等) Azure(Microsoft)、Watson(IBM)など (MRR、構築費)
Slide 24: 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 23 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。 22.9％ 617千円 2,896人月 オープン系・Web系 システム開発 粗利率 月派遣単価 SIエンジニア稼働工数 （協力会社含む） 組込・制御系, 2% サーバー・ネットワークホスト・Cloud 保守, 3% その他, 印刷 , 3% その他 インフラ構築 インフラ, 4% 7% 10% 教育 , 3% サービス 保険 , 3% 23% 製造 , 4% 基幹システム 社内SE・データセンター 49% 公
Slide 25: プロフェッショナル・エンジニア集団
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 24 38 名 SI部門 DXエンジニア （内 社員141名・協力会社123名 264 名 2022.6現在） AIプロフェッショナル （2022.6現在） 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。 AIプロフェッショナル *1 協力会社 世界大会 G検定 合格
Slide 26: PoCの壁を乗り越えるのは実装力
独自性 PoC（概念実証）の壁を乗り越えるのは実装力 25 論文のサーベイ 基礎モデル検証 技術力 実践学習 「実践学習」のデータアプローチの強さ Ａ Ｉ 学習済みモデル検証 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 実 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 装 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 の 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。 プ ロ PoC実施 セ ス 社会実装力 ・経営 ・技術 PoCの壁 問題 ・現場 ・
Slide 27: 囲碁AIがもたらした成果
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 26 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。技術力の差が勝敗に現れます。 2018年12月 7位 360 2019年4月 4位 10 2019年12月 2位 *1 *1 将棋の局面変化 2022年3月 6
Slide 28: 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 29: 優位性 技術力と社会実装力
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 28 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 30: 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 29 技 大学院の研究室にルー ツをもつ企業が多い。 術 研究開発系 技術力は高いが顧客 力 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
Slide 31: 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 30 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 安全管理 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 防災／無人監視／転売対策 接客／インフォメーション 入店
Slide 32: 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 31 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 33: 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 32 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 34: 事例③ AIZE Research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 33 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 35: 事例④ AIZE Breath
トリプルアイズの社会実装力 事例④ 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 34 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、すでに数社様に導入いただいており引き合いは急増しております。 2022年8月 ハンディタイプ 提供開始予定 Copyright ©️ TRI
Slide 36: 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 35 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 37: 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 36 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 38: 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 37 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 39: 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 38 「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 40: 研究開発 未来の社会実装
研究開発 未来の社会実装を見据えた取り組み 39 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 41: ゼノデータと業務提携
40 「説明可能なAI」を共同で開発 業務提携 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: オウンドメディア
オウンドメディア 各界の有識者を迎えブレークスルーのヒントを探る 41 2021年４月以降の掲載記事（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） since 2010 なぜ音楽業界だけが未来を先取りするのか？（作家・榎本幹朗氏） IDは第四次産業革命を推進するキャピタルである （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） 棋士とAI研究者 二つの
Slide 43: 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 42 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 44: 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 45: 事業計画
事業計画 SI部門の安定基盤とAIZE部門の加速的成長 44 売上高推移（単位：百万円） 利益推移（単位：百万円） その他 営業利益 AIZE部門粗利率 AIZE部門 CAG R 214.7 % ( 2 0 2 0 年8月期-2022年8月期) 経常利益 SI部門粗利率 C A G R 27.2 % ( 2013年8月期-2022年8月期) SI部門 当期純利益 37% 42% 400 40% 36% 2,595 42 300 20% 22% 2,122 18% 17% 23% 174 163 200 42 715 0% 138 1,791 83 292 -20% 60 38 100 31 1
Slide 46: 急成長を継続するAIZE部門
AIZEの伸び 急成長を継続するAIZE部門 45 会社全体に対するAIZE部門の粗利の割合 41.4% 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。 2021 年 8 月期における 19.6% 解約率は 0.08 % 程度 と 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 計画 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 47: 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 46 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。 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） 年平均成長率 （2020年8月~2022年8月） 426 ％ 見込み 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 2020/8期 Q4 2021/8期 Q1 2021/8期 Q2 2021/8期 Q3 2021/8期 Q4 2022/8期 Q1 2022/8期 Q2 2022/8期 Q3
Slide 48: 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 47 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例年20名程度の新卒採用が続いております。 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 21名：2022年4月入社 エンジ
Slide 49: 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 48 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 50: Contents
会社概要 市場可能性 強みと特徴 成長戦略 経営使用 Contents 06 リスク情報など
Slide 51: リスク情報
リスク情報 事業内容に関するリスクについて 50 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 52: 直近リリース
直近リリース 社会性を増す当社のサービス 51 2022.5.9 顔認証AIがより簡単で正確なアルコール検知管理システムを実現―「総務サービスEXPO」でDX推進ソリューション展示 2022.5.26 アルコールチェック義務化に伴う安全管理業務工数を大幅軽減―より簡単で正確なアルコール検知AIクラウドシステムのサービスを開始 2022.6.1 先端技術のグローバルスタンダード化推進の一翼に―トリプルアイズがメタバース推進協議会に加入 2022.6.2 メタバース空間「めちゃバース」でグロース市場上場報告会開催 2022.6.6 トリプルアイズ、予測分析AIベンチャーのゼノデータと業務提携―「説
Slide 53: 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 52 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 54: 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。 53 写真：武井里香 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved
Slide 55: 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。 54 Copyright ©️ TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved