# 第一部 【企業情報】

## 第１ 【企業の概況】

### １ 【主要な経営指標等の推移】

回次 | 第４期 | 第５期 | 第６期 | 第７期 | 第８期
決算年月 | 2019年３月 | 2020年３月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月
売上高 | (千円) | 445,264 | 1,591,454 | 4,597,295 | 3,310,744 | 3,802,642
経常利益又は 経常損失(△) | (千円) | △182,914 | 409,000 | 2,339,197 | 563,893 | 279,482
当期純利益又は 当期純損失(△) | (千円) | △183,865 | 419,981 | 1,660,567 | 411,703 | △518,524
持分法を適用した場合 の投資損失(△) | (千円) | － | － | △39,897 | △198,992 | △514,502
資本金 | (千円) | 465,200 | 1,106,000 | 1,205,260 | 1,222,986 | 1,233,990
発行済株式総数 | (株) | 3,240,000 | 3,666,000 | 3,913,000 | 3,961,450 | 3,997,750
純資産額 | (千円) | 605,210 | 2,305,788 | 4,203,436 | 4,730,885 | 4,354,207
総資産額 | (千円) | 966,649 | 3,007,856 | 7,470,904 | 6,848,271 | 6,675,478
１株当たり純資産額 | (円) | 193.17 | 647.88 | 1,104.07 | 1,224.78 | 1,108.26
１株当たり配当額 (うち１株当たり 中間配当額) | (円) | － | － | － | － | －
(－) | (－) | (－) | (－) | (－)
１株当たり当期純利益金額又は当期純損失金額（△） | (円) | △60.62 | 129.70 | 450.87 | 107.71 | △132.49
潜在株式調整後 １株当たり 当期純利益金額 | (円) | － | 126.18 | 426.38 | 105.65 | －
自己資本比率 | (％) | 62.6 | 76.7 | 56.3 | 69.1 | 65.2
自己資本利益率 | (％) | － | 28.9 | 51.0 | 9.2 | －
株価収益率 | (倍) | － | 124.1 | 78.9 | 49.0 | －
配当性向 | (％) | － | － | － | － | －
営業活動による キャッシュ・フロー | (千円) | 34,172 | 580,459 | 2,090,066 | △208,832 | 793,847
投資活動による キャッシュ・フロー | (千円) | △12,256 | △103,679 | △1,503,834 | △223,635 | △2,068,903
財務活動による キャッシュ・フロー | (千円) | 575,200 | 1,258,241 | 1,696,130 | 35,256 | △21,650
現金及び現金同等物の 期末残高 | (千円) | 799,069 | 2,534,089 | 4,816,451 | 4,419,240 | 3,235,034
従業員数 (外、平均臨時雇用 者数) | (人) | 36 | 67 | 102 | 116 | 139
(9) | (12) | ( 18) | ( 22) | ( 28)
株主総利回り | (％) | － | － | 220.8 | 32.8 | 26.5
(比較指標：東証マザーズ指数) | (－) | (－) | (194.0) | (127.4) | (120.9)
最高株価 | (円) | ― | 23,550 | 96,000 | 38,950 | 6,060
最低株価 | (円) | ― | 11,800 | 15,950 | 3,670 | 3,650

(注) １．当社は連結財務諸表を作成しておりませんので、連結会計年度に係る主要な経営指標等の推移については記載しておりません。

２．第４期及び第５期の持分法を適用した場合の投資損失(△)については、関連会社を有していないため記載しておりません。

３．第４期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額については、潜在株式はありますが、第４期の当社株式は非上場株式であるため期中平均株価が把握できませんので記載しておりません。また、第８期の潜在株式 調整後１株当たり当期純利益金額については、潜在株式はありますが、１株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。

４．第４期の株価収益率については、当社株式は非上場であったため、記載しておりません。また、第８期の株価収益率については当期純損失のため記載しておりません。

５．第４期、第８期の自己資本利益率は、当期純損失であるため記載しておりません。

６．１株当たり配当額及び配当性向については、無配のため、記載しておりません。

７．従業員数は就業人員(社外から当社への出向者を含む。)であり、臨時雇用者数(パートタイマーを含む。)は、年間の平均人員を(　)外数で記載しております。

８．第４期の経常損失及び当期純損失の計上は、研究開発及び業容拡大のため、積極的に人員採用等を行ったこと等によります。第８期の当期純損失の主な要因は、関係会社株式評価損の計上によるものであります。

９．第５期、第６期における従業員数の増加は、業容拡大のため人材を積極的に採用したことによるものであります。

10．第４期及び第５期の株主総利回り及び比較指標は、2019年12月に東京証券取引所マザーズ（現東証グロース）に上場したため記載しておりません。第６期以降の株主総利回り及び比較指標は、2020年３月末を基準として算定しております。

11．当社は、2018年７月19日付で株式１株につき1,000株の株式分割を行っております。第４期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して１株当たり純資産額及び１株当たり当期純損失金額を算定しております。

12．最高株価及び最低株価は、2022年４月３日以前は東京証券取引所マザーズにおけるものであり、2022年４月４日以降は東京証券取引所グロース市場におけるものであります。ただし、当社株式は、2019年12月25日付けで東京証券取引所マザーズに上場したため、それ以前の株価については該当事項がありません。

13．「収益認識に関する会計基準」（企業会計基準第29号 2020年３月31日）等を第７期の期首から適用しており、第７期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。

### ２ 【沿革】

年月 | 概要
2015年８月 | 東京都渋谷区にAI inside 株式会社設立、AI手書き文字認識サービスを提供開始
2016年12月 | NVIDIA Inception Program（注１）のパートナー企業として認定
2017年10月 | 業務拡張のため、本社を東京都渋谷区渋谷三丁目の渋谷第一生命ビルディングに移転
2017年11月 | 「DX Suite」、AI-OCR（注２）サービス「Intelligent OCR」を提供開始
2018年９月 | 帳票の仕分けAIサービス「Elastic Sorter」を提供開始
2019年１月 | 東日本電信電話株式会社と「DX Suite」OEM製品「AIよみと～る」を共同発表、提供開始
2019年３月 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データと、行政専用の閉域ネットワークであるLGWANを活用 した「DX Suite」を、地方公共団体向けに提供開始
2019年６月 | 非定型帳票AI-OCRサービス「Multi Form」を提供開始
エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を提供開始
2019年12月 | 西日本電信電話株式会社と「DX Suite」OEM製品「おまかせＡＩ ＯＣＲ」を共同発表、提供開始
東京証券取引所マザーズ（現東証グロース）に株式を上場
2020年11月 | エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube mini」を提供開始
2020年12月 | 株式会社ショーケースを関係会社とする資本業務提携を実施
2021年４月 | ノーコードAI開発ツール「Learning Center」を提供開始
「DX Suite」やAIアプリが使える「Workflows」を発表、α版の提供開始
2021年６月 | 監査役会設置会社から監査等委員会設置会社に移行
2021年９月 | 高性能エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube Pro」を提供開始
2022年５月 | 株式会社aiforce solutionsの全株式を取得し子会社化、及び吸収合併

（注）

１．NVIDIA Inception Programは、AIとデータサイエンスで産業に革命を起こすスタートアップ企業の成長をNVIDIA Corporationが様々な特典で支援する仮想インキュベータープログラムです。

２．OCR（Optical Character Recognition/Reader、光学的文字認識）とは、印刷された文字や手書き文字に光を当てて読み取り、デジタルの文字コードに変換する技術やソフトウェアです。

### ３ 【事業の内容】

当社のミッションは、AIテクノロジーの妥協なき追求により、非常識を常識に変え続けることです。
「AI inside X」というビジョンで、「X=様々な環境」に溶け込むAIを実装し、誰もが特別な意識をすることなくAIを使える、その恩恵を受けられる、といった社会を目指しています。

また、人々がAIを使って働き方や生き方をより良いものにしていくことをサポートしており、当社の製品により、ユーザの働き方をどれだけ変えられたか、どれだけ働きやすくなったのかにフォーカスしています。そのため、高品質なユーザ体験を届けることは当社にとって最優先の事項です。この徹底したユーザ重視の姿勢は、当社の重要な文化であり、下記の3点をユーザにコミットします。

・高品質・高価値なAIを提供するために最善を尽くします。

・製品をより使いやすく、より優れたユーザ体験を届けるため、継続的に行動します。

・短期的な経済的利益のために、ユーザ重視の姿勢を妥協しません。

当社の経営は、徹底したユーザ重視を基本方針としています。

＜外部環境について＞

現在、国内において生産年齢人口は1995年をピークに減少傾向にあり、2020年に7,292万人程となりました。また、2040年には、2020年と比較し1,315万人程が減少し、5,977万人程になると予想されております(注１)。そのような背景の中、これまで人が行ってきた業務を機械化し、生産性を維持・向上させること、また、業務を高付加価値なものにすることがこれまで以上に強く求められております。しかしながら、これまで人が行ってきた業務は、機械やソフトウェアで代替することが困難な業務が多い故に、人が行ってきておりました。

昨今は、そういった複雑な業務を人のようにこなせる「AI」が注目されており、実証実験や一部の社会実装が始まっているという情勢であります。当社は、AIは今後より急速に社会に普及していくと考えております。

また、その急速な普及のため、政府においてはデータサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間25万人育成する目標も公表されており(注２)、社会普及の実現には、AI開発と運用をよりスムーズに行えるようインフラも整える必要があると考えております。

(注１) 出所　2020年までは総務省「国勢調査」(年齢不詳人口を除く)、2040年は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口(平成29年推計)」(出生中位・死亡中位推計)

(注２) 出所内閣府 AI戦略2022 令和４年４月22日 「統合イノベーション戦略推進会議決定」

＜AI inside のストーリー＞
当社はその創業にあたり、「企業の業務プロセスの内、人の手で行われているものを、AIでサポートすること」を目指しました。そこで「企業が既に外部委託している業務プロセス」を調査し、まず初めに、データ入力業務をAIでサポートすることを目的に、研究開発を始めました。その後の最新調査によると、データ入力業務を含む「非IT系の外部委託市場」については2016年度で1.66兆円の実績、2017年度で1.7兆円の実績とされております(注３)。

その結果、当社は人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、コンピュータが自動的に文字画像データを学習しルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、AI-OCRサービス「DX Suite」として企業へ提供しております。これまで49億回を超える読取りを行い、企業の生産性向上に貢献してきました。

製品の提供方式として、現在主力製品となっているクラウドコンピューティング（AI inside Cloud）だけではなく、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社で開発製造しました。これにより、地方公共団体などプライバシー保護がより一層重要視される業界への導入拡大も実現しています。

同時に、大規模化による低コスト構造の実現と、AIを動作させるためのハードウェアを自社開発・自社利用することにより、ユーザへより低価格での提供が可能な構造となっております。当社は、この好循環サイクル（注４）により契約数の拡大とユーザの継続利用、ビジネスの継続的強化を実現しています。

また当社は、従来からの強みである画像・物体等の認識AIに加え、予測AI技術を開発・提供してまいりました。当社が持つこれらの製品技術を統合し、あらゆるデータを活用してAIが自律的に学習し、新しいAIモデルを生み出すソリューションである「AnyData」を発表しております。これにより、企業活動全体の効率化を担う付加価値の高い複合AIソリューションをパートナーとともに提供することで、AIソリューションの利用拡大、より効率的な事業のスケールに取り組み、「誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる世界」を目指します。

なお、当社は人工知能事業の単一セグメントであるため、以下ではサービス別の事業内容を記載しております。また、当社が展開するサービスは、継続的に収益が計上されるリカーリング型モデルと取引毎に収益が発生するセリング型モデルにより構成されております。

(注３) 出所　株式会社矢野経済研究所 BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場の実態と展望 2021-2022

(注４) ビジネスの根幹となる好循環サイクル

<サービスの内容>

(1) 「DX Suite」

当社は、人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、文字画像データを学習し、コンピュータが自動的にルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、ユーザインターフェースを備えたAI-OCRサービス「DX Suite」として開発し、ユーザへ提供しております。

「DX Suite」は、その内部に「Intelligent OCR」「Elastic Sorter」というアプリケーションを有しており、組み合わせて契約、利用することができます。これらサービスは、システム開発、銀行、証券、保険、小売、エネルギー、物流、製薬、不動産、製造、印刷等、業態を問わず導入されており、ユーザ企業にて帳票をデータ化するリクエスト数（読取り回数）を基に算出される月額従量費用や、オプション機能の月額固定費用といったリカーリング型モデルの収益と、初期費用等のセリング型モデルの収益で売上を構成しております。なお、「DX Suite」の初期費用についてはサービスの提供期間にわたり売上高を按分計上しております。

「Intelligent OCR」：手書き文字認識技術をベースとする「定型帳票」及び「非定型帳票」を読取り、デジタルデータ化するサービスです。「定型帳票」とは、帳票レイアウトが統一されており、事前に読取り箇所を指定することができる帳票を指します。具体的には、各種申込書や受発注帳票、アンケートなどの帳票をデータ化できます。「非定型帳票」とは、記載される項目は同じでも、記載される場所、レイアウトが無数にあり、書類の種類数が限定的で無いため、「Elastic Sorter」では仕分けることのできない帳票を指します。具体的には請求書や領収書、住民票やレシートなどといった帳票を事前の準備・設定不要で、データの構造化含め、デジタルデータ化できます。 料金体系としまして、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用と、セリング型モデルの初期費用により構成されております。

「Elastic Sorter」：「Intelligent OCR」のオプションとして、複数種類の帳票を順不同にまとめてスキャンしてある場合に、同種類の帳票をAIが選び取り、仕分けるサービスです。具体的には、免許証や保険証、住民票など複数種類ある本人確認書類や各種申込書類を種類ごとに仕分け、仕分け後に「Intelligent OCR」で読取りを行うなどの業務に利用できます。

料金体系としまして、セリング型モデルの初期費用は無く、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用により構成されております。

(1-1)「AI inside Cube」

当社の主力製品は「DX Suite」クラウド版ですが、官公庁・地方公共団体などではオンプレミス（注５）環境での利用ニーズがあります。しかしながらオンプレミス環境の構築は、機器選定、購入、システムインテグレーションなど様々な工程に時間と人的リソースを必要とするため、ユーザ企業、当社双方にスケールしにくい分野です。

そこで当社は、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社開発しました。ユーザは、「AI inside Cube」に「DX Suite」をインストールし、利用できます。特別なインテグレーションは必要なく、誰でも使えるよう、電源とデータ送信用のLANケーブルを差し込むだけで使える仕組みです。「AI inside Cube」は、月額定額のリカーリング型モデルで提供をしています。

(1-2)「AI inside Computing Engine」

当社のAIは、クラウド環境、オンプレミス(注５)環境共にソフトウェアインフラ基盤「AI inside Computing Engine」の上で稼働しております。「AI inside Computing Engine」を使わない従来方式では、ソフトウェアやAIを動作させるためのサーバの構築は、各種設定を時間をかけて人が行う必要があります。そうして作り上げた環境を、別のサーバにも適用させる場合、同じように人が行う必要があり、コストと時間がかかります。

「AI inside Computing Engine」を使うと、一度作り上げたサーバ環境をコンテナとしてコピーして立ち上げることができます。従来、人が行っていた作業を数十秒で自動実行できるため、コストと時間がほとんどかからず、例えば、大量のリクエストに対しても、自動でサーバを増減させることが可能になります。 コンテナの中に入れるソフトウェアやAIは、コンテナと依存関係に無く入れ替えることもできるので、一度作ったコンテナで多種類のソフトウェアやAIを最適に自動運用することができます。

(注５) オンプレミスとは、サーバーやソフトウェアなどの情報システムを企業などの使用者が管理する設備内に設置することにより、自社運用をすることを指します。

(2) 「AnyData」・「AI Growth Program」

当社は、従来からの強みである画像・物体等の認識AIに加え、予測AI技術を開発し、「Learning Center Vision」「Learning Center Forecast」として提供を行ってまいりました。また、組織のAIリテラシーを向上させ、ビジネス領域でAIを活用できる人材を育成する「実践型のAI教育プログラム」である「AI Growth Program」により、AI活用の内製化の実現を目指しています。従来の主力製品である「DX Suite」に加え、当社が持つこれらの製品技術やサービスを統合し、あらゆるデータを活用してAIが自律的に学習することで、高付加価値のAIモデルを提供するための「AnyData」を提供してまいります。

［事業系統図］

(注１）パートナーは、当社の製品・サービスをユーザ企業に販売する代理店です。

(注２) サーバ事業者は、当社が契約するクラウドコンピューティングサービスを提供する事業者です。

用語解説
「事業の内容」における用語の定義を以下に記します。

用語 | 用語の定義
AI | コンピュータを用いて「認識、言語の理解、課題解決」などの知能行動を実行する技術。
クラウドコンピューティング | オンプレミスに対して、クラウドコンピューティングではユーザがインターネットなどのネットワークを経由して、各種のコンピューティングリソースを利用する形態。

### ４ 【関係会社の状況】

名称 | 住所 | 資本金(百万円) | 主要な事業内容 | 議決権の所有割合(又は被所有)割合(%) | 関係内容
(関連会社) 株式会社ショーケース | 東京都港区 | 954 | webマーケティング支援 | 20.67 | 業務の委託

### ５ 【従業員の状況】

#### (1) 提出会社の状況

2023年３月31日現在

従業員数(人) | 平均年齢(歳) | 平均勤続年数(年) | 平均年間給与(千円)
139 | (28) | 36.2 | 2.11 | 8,389

(注) １．従業員数は就業人員(社外から当社への出向者を含む。)であり、臨時雇用者数(パートタイマーを含む。)は、最近１年間の平均人員を(　)外数で記載しております。

２．平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。

３．当社は、人工知能事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。

４．前事業年度末に比べ従業員数が23名増加しております。主な理由は、2022年５月２日付で、株式会社aiforce solutionsを吸収合併したこと、及び業容の拡大に伴い期中採用が増加したことによるものであります。

#### (2) 労働組合の状況

当社の労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。

#### (3) 管理職に占める女性労働者の割合、男性労働者の育児休業取得率及び労働者の男女の賃金の差異

当事業年度
管理職に占める 女性労働者の割合(％)(注) | 男性労働者の 育児休業取得率(％)(注) | 労働者の男女の 賃金の差異(％)(注)
正規雇用労働者 | 正規雇用労働者
15.6 | 83.3 | 79.7

(注) 「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（平成27年法律第64号）の規定に基づき算出したものであります。