# 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】

#### (1）連結経営指標等

回次 | 第11期 | 第12期 | 第13期 | 第14期 | 第15期
決算年月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月 | 2024年３月 | 2025年３月
売上高 | （千円） | － | － | － | 916,955 | 602,926
経常損失 | （千円） | － | － | － | △21,012 | △295,946
親会社株主に帰属する当期純損失 | （千円） | － | － | － | △21,171 | △336,333
包括利益 | （千円） | － | － | － | △21,171 | △336,337
純資産額 | （千円） | － | － | － | 1,014,557 | 704,817
総資産額 | （千円） | － | － | － | 1,092,256 | 768,846
１株当たり純資産額 | （円） | － | － | － | 224.97 | 150.37
１株当たり当期純損失 | （円） | － | － | － | △4.71 | △74.59
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | － | － | － | －
自己資本比率 | （％） | － | － | － | 92.9 | 88.2
自己資本利益率 | （％） | － | － | － | － | －
株価収益率 | （倍） | － | － | － | － | －
営業活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | △258,562 | △225,078
投資活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | △26,084 | △83,946
財務活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | 2,662 | △1,022
現金及び現金同等物の期末残高 | （千円） | － | － | － | 631,643 | 321,597
従業員数 | （名） | － | － | － | 54 | 48
〔外、平均臨時雇用者数〕 | 〔－〕 | 〔－〕 | 〔－〕 | 〔4〕 | 〔4〕

（注）１．第14期連結会計年度より連結財務諸表を作成しているため、それ以前については記載しておりません。

２．第14期及び第15期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、潜在株式は存在するものの、１株当たり当期純損失であるため、記載しておりません。

３．第14期及び第15期の自己資本利益率については、親会社株主に帰属する当期純損失が計上されているため記載しておりません。

４．第14期及び第15期の株価収益率については、１株当たり当期純損失が計上されているため記載しておりません。

５．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー）は、年間の平均人員を〔外書き〕で記載しております。

#### (2）提出会社の経営指標等

回次 | 第11期 | 第12期 | 第13期 | 第14期 | 第15期
決算年月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月 | 2024年３月 | 2025年３月
売上高 | （千円） | 514,426 | 720,710 | 668,135 | 920,915 | 603,286
経常利益又は経常損失（△） | （千円） | 9,123 | 21,287 | △80,317 | △2,870 | △293,228
当期純利益又は当期純損失（△） | （千円） | 3,690 | 44,433 | △125,401 | △3,029 | △333,615
持分法を適用した場合の投資利益 | （千円） | － | － | － | － | －
資本金 | （千円） | 59,901 | 388,091 | 95,711 | 97,135 | 50,074
発行済株式総数 | （株） |  |  |  |  |
普通株式 | － | 4,390,800 | 4,489,300 | 4,508,300 | 4,509,300
乙種普通株式 | 2,218 | － | － | － | －
丙種普通株式 | 1,900 | － | － | － | －
Ａ種優先株式 | 2,334 | － | － | － | －
Ａ２種優先株式 | 1,500 | － | － | － | －
純資産額 | （千円） | 440,327 | 1,141,140 | 1,032,917 | 1,032,699 | 699,677
総資産額 | （千円） | 489,690 | 1,234,877 | 1,088,087 | 1,158,693 | 807,071
１株当たり純資産額 | （円） | △76.59 | 259.79 | 230.01 | 229.00 | 155.00
１株当たり配当額 | （円） | － | － | － | － | －
（うち１株当たり中間配当額） | (－) | (－) | (－) | (－) | (－)
１株当たり当期純利益又は１株当たり当期純損失（△） | （円） | 0.93 | 10.90 | △28.35 | △0.67 | △73.98
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | 10.30 | － | － | －
自己資本比率 | （％） | 89.8 | 92.4 | 94.9 | 89.1 | 86.6
自己資本利益率 | （％） | 0.8 | 5.6 | － | － | －
株価収益率 | （倍） | － | 102.00 | － | － | －
配当性向 | （％） | － | － | － | － | －
営業活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | △121,336 | 115,356 | △60,767 | － | －
投資活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | △55,681 | 8,890 | △8,412 | － | －
財務活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | 638,149 | 16,932 | － | －
現金及び現金同等物の期末残高 | （千円） | 203,637 | 966,034 | 912,714 | － | －
従業員数 | （名） | 33 | 45 | 51 | 54 | 48
〔外、平均臨時雇用者数〕 | 〔4〕 | 〔3〕 | 〔4〕 | 〔4〕 | 〔4〕
株主総利回り | （％） | － | － | 44.6 | 37.3 | 26.5
（比較指標：配当込みTOPIX） | （％） | 〔－〕 | 〔－〕 | 〔105.8〕 | 〔149.6〕 | 〔147.2〕
最高株価 | （円） | － | 2,170 | 1,190 | 644 | 536
最低株価 | （円） | － | 801 | 444 | 333 | 251

（注）１．第11期から第13期の持分法を適用した場合の投資利益については、関連会社を有していないため記載しておりません。また、第14期及び第15期の持分法を適用した場合の投資利益については、連結財務諸表を作成しているため記載しておりません。

２．第11期の１株当たり純資産額については、優先株主に対する残余財産の分配額を控除して算定しております。

３．１株当たり配当額及び配当性向については、配当を実施していないため、記載しておりません。

４．当社は、2021年10月14日開催の取締役会決議に基づき、2021年11月10日付で普通株式１株につき500株の株式分割を行っておりますが、第11期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額、１株当たり当期純利益又は１株当たり当期純損失及び潜在株式調整後１株当たり当期純利益を算定しております。

５．第11期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、新株予約権の残高がありますが、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できないため、記載しておりません。

第12期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、当社は2021年12月29日付で東京証券取引所マザーズ（現グロース）に株式を上場いたしましたので、新規上場日から当事業年度末までの平均株価を期中平均株価とみなして算定しております。

第13期から第15期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、潜在株式は存在するものの、１株当たり当期純損失であるため、記載しておりません。

６．第13期から第15期の自己資本利益率については、当期純損失が計上されているため記載しておりません。

７．第11期の株価収益率は、当社株式が非上場であるため記載しておりません。また第13期から第15期の株価収益率については、１株当たり当期純損失が計上されているため記載しておりません。

８．第11期については、経常利益及び当期純利益を計上しておりますが、売上高の増加に伴う売上債権の増加により、営業活動によるキャッシュ・フローがマイナスとなっております。

９．第14期より連結財務諸表を作成しているため第14期及び第15期のキャッシュ・フローに係る各項目については記載しておりません。

10．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー）は、年間の平均人員を〔外書き〕で記載しております。

11．当社は、2021年10月５日開催の臨時株主総会、Ａ種優先株主による種類株主総会及びＡ２種優先株主による種類株主総会に基づき、同日付で定款の一部変更を行い、甲種普通株式、乙種普通株式、丙種普通株式、Ａ種優先株式及びＡ２種優先株式を廃止するとともに、各種類株式については全て普通株式に変更しております。

12．第11期及び第12期までの株主総利回り及び比較指標については、当社は2021年12月29日付で東京証券取引所マザーズ（現グロース）に株式を上場いたしましたので、記載しておりません。なお、第13期以降の株主総利回り及び比較指標は、新規上場した第12期の末日を基準として算定しております。

13．最高株価及び最低株価は、2022年４月４日より東京証券取引所（グロース）におけるものであり、それ以前は東京証券取引所（マザーズ）におけるものであります。なお、2021年12月29日付をもって同取引所に株式を上場いたしましたので、それ以前の株価については記載しておりません。

14．「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12期の期首から適用しており、第12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】

当社は、教育事業を主たる事業目的として2010年に創業いたしました。企業パーパスは、「分断なき持続可能な社会を実現する手段を提供する」です。ビジョンとして、「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」を掲げ、テクノロジーを応用した教育とＨＲサービス、あわせて個人が情報を主体的かつ安全に利活用できるプラットフォームビジネスを学校法人、企業、自治体などのコミュニティに対して展開し、新しい個人の成長を支援するSociety5.0（＊：以下、「＊」を付している用語に関しましては後掲の「用語集」をご参照ください。）時代の産業基盤となるサービスを提供しています。設立以降の当社に係る経緯は以下のとおりであります。

年月 | 概要
2010年５月 | 東京都渋谷区神山町に、教育事業を主たる事業目的としてInstitution for a Global Society株式会社（資本金50,000千円）を設立
2014年４月 | オンライン学習ツール「e-Spire」の提供を開始
2014年11月 | スクール事業を行う100％子会社として東京都渋谷区渋谷に株式会社igsZを設立
2015年１月 | 株式会社Ｚ会が株式会社igsZの株式の70％を取得
2016年２月 | 適正検査システム「GROW」の提供を開始
2016年８月 | ＨＲ事業を行う100％子会社としてベトナム国ホーチミン市にInstitution for a Global Society Asia Company Limitedを設立
2017年10月 | ＡＩ適正検査システム「GROW360」の提供を開始
2018年３月 | 株式会社igsZの保有株式を全て売却
2018年８月 | 本社を東京都渋谷区広尾に移転
2019年４月 | 学校・教育機関向けＡＩ評価システム「Ai GROW」の提供を開始
2020年１月 | Institution for a Global Society Asia Company Limitedを清算結了
2020年８月 | 学校・教育機関向け動画コンテンツ「GROW Academy」の提供を開始
2020年12月 | 本社を東京都渋谷区恵比寿南に移転
2021年１月 | 企業向けＤＸ推進支援サービス「DxGROW」の提供を開始
2021年12月 | 東京証券取引所マザーズに株式を上場
2022年４月 | 東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所マザーズからグロース市場に移行
2022年９月 | 「人的資本理論の実証化研究会」を発足
2023年２月 | デジタル人材育成・採用一体型の新サービス実現のための「ONGAESHIプロジェクト」に参画
2023年４月 | 暗号資産関連事業を行う100％子会社として英国ヴァージン諸島にONGAESHI Corporationを設立
2023年９月 | 株式会社JTBと共同開発した教育効果システム「J’s GROW」の提供を開始
2023年10月 | リスキリング・転職一体型サービス「ONGAESHIプロジェクト」に係るアプリをリリース
2024年１月 | 三井住友信託銀行株式会社との業務提携を締結、人的資本ソリューションの提供を開始
2024年６月 | 「Ai GROW Lite」が株式会社内田洋行の学習eポータルと専売連携を開始
2024年８月 | ONGAESHIプロジェクトの海外展開に向けて、ONGAESHI匿名組合への出資により特定子会社化

### ３【事業の内容】

当社グループは、企業の経営や人事が人的資本の価値を高める上で抱える課題を定量的に明確化すること、学校教員が課題に感じている学生の創造力や協調性などの能力をAIでバイアスを軽減し評価・教育すること、こうして定量化された120万人を超える人材の能力関連データをブロックチェーンなどの技術を中心に活用する事業を、日本のみならず世界で行っています。こうした活動により、ビジョンに掲げている「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」を実現し、「分断なき持続可能な社会を実現するための手段を提供する」ことが当社グループの企業パーパスです。その結果として、当社サービスが個人と組織のエンパワーメント（＊）を支援し、Society5.0（＊）時代の世界の産業データ基盤につながっていくと確信しています。当社グループのこうした事業内容は、SDGsで掲げられる17の目標のうち、特に、「４. 質の高い教育をみんなに」、「５. ジェンダー平等を実現しよう」、「８. 働きがいも経済成長も」、「10. 人や国の不平等をなくそう」につながります。

わが国では、長らく企業も学校も戦後レジームの中で、学歴という単一の評価軸に極端に頼った運営をしてきました。結果として、企業は人材採用や昇進に学歴を多用し、それを知る学校や保護者は高い学歴を求める。一方で、学歴が高いとされる大学は、現状にあぐらをかき、教育や入試のあり方を変えてこなかったのです。こうした中、企業の経営や人事で学歴依存から脱却し、企業戦略を実現する人的資本の向上に取り組みたいところが増えてきました。国も後押しし、有価証券報告書に人的資本関連情報を組み込むことも追い風となっています。また、学校の先生方、先駆的な自治体においても、生成AIなどのテクノロジーが急速に進歩する中、長らく変わらない、記憶力や計算力に偏った大学入試に最適化された教育から脱却し、子供たち一人ひとりの個性を大切にし、多様な能力を育む評価と教育に舵を切ろうとしています。

当社グループは、こうした企業の経営や人事、学校の先生方や自治体の変革を、テクノロジーの活用で行うことを目指してきました。多面的な能力を公平に評価する「GROW」を2016年に開発し、2017年以降AI搭載エンジンにより社員や採用候補者の気質（＊）・コンピテンシー（＊）・スキルを科学的に測定して能力を可視化する「GROW360」を企業の人事領域に拡大して参りました。幅広い業種の多階層（職種×職位）における人材の評価データが蓄積されたことから、採用など人事の一領域に限らず戦略的人事（＊）分野での応用を進め、2019年には教育現場に向けて同様の人材評価システム「Ai GROW」の提供を開始しました。さらに2020年以降、今後ESGが進展し、持続的社会の実現に向けて、企業とステークホルダーの関係が変化し、個人が自ら情報を管理・利活用する方向に変化を遂げる中で、当社サービスがそのインフラとなることを目指して、慶應義塾大学経済学部附属経済研究所FinTEKセンターと共同で、個人が主体的かつ安全に自分自身のデータの利活用ができることを目的にブロックチェーン（＊）技術を応用したプラットフォームの実証（2023年３月までの３年間）を実施。そして2023年10月より、その成果や知見を発展させた無償の学びと転職支援を一体化したサービス「ONGAESHIプロジェクト」を開始しました。そして、2024年度からはそこでのブロックチェーンに関する知見を利用したコンサルティングなどのサービスも手がけています。

当社基幹システム「GROW」は、回答者自身の気質（性格）を潜在的な認知バイアス（＊）を除去して正確に測る技術（特許取得）や、他者による評価を補正し忖度などの評価におけるバイアスを除去するためのAIアルゴリズム（特許取得）に強みがあり、公平で一貫した評価を行えることから、ハーバード・ビジネス・スクールのPeople Analytics（＊）に関する代表ケースとしても取り上げられています（2017年８月25日「GROW: Using Artificial Intelligence to Screen Human Intelligence」）。また、ケンブリッジ大学や慶應義塾大学などとの共同研究をベースにして産官学連携でサービス開発に取り組んでおり、国内の大手企業や先進的な取り組みを行う学校法人のみならず、国際機関や海外の政府機関などでの導入実績があります。

当社グループは、人材評価・育成支援に関するアセスメントサービスおよび、ブロックチェーンを活用したWeb3関連事業を展開しています。これらの事業において、独自のアルゴリズムや技術要素を活用したプロダクト開発を進めており、知的財産の確保を通じて競争優位性の構築を図っています。

現在、日本国内において５件、海外（アラブ首長国連邦）において１件の特許を取得しており、主な技術分野は以下のとおりです。

・潜在意識を推定する心理測定技術（IAT（＊））に関するシステム

・公正で効率的な人事評価を支援するためのアルゴリズム

・採用情報等の個人データを安全かつ分割管理するブロックチェーン活用技術

・評価結果の定量的な提示を可能にする人物評価支援技術

・NFT技術を用いた学習・職歴等の履歴管理に関する情報処理技術

これらの知財は、当社グループの中核サービスにおける技術的差別化を可能とするものであり、今後の新規事業開発や海外展開においても、重要な戦略的資産として位置付けています。

特許名称 | 事業との関連性（事業の内容文脈）
潜在意識推定システム（日本・アラブ首長国連邦） | 人材の心理特性可視化に基づくマッチング支援、アセスメント技術の中核要素
人事評価サポートシステム（日本） | 人事評価の自動化・定量化による業務効率化と制度の透明性向上
情報管理装置（日本） | 採用・評価データの個人情報保護を目的とした、ブロックチェーン技術による安全な分割・管理手法
人物評価支援システム（日本） | 人材アセスメントの精度向上、定量的な人物比較を可能にするシステム
情報処理システム（日本） | 学習履歴・職務履歴情報をNFT等で証明・管理しつつ、プライバシー保護を図るWeb3型人材サービスを支援

当社グループの主なサービスと、各事業の内容は以下のとおりです。また、次の各事業は、「第５　経理の状況　１　連結財務諸表等　(1) 連結財務諸表　注記事項　(セグメント情報等)」に掲げるセグメントの区分と同一であります。

(1）ＨＲ事業

ＨＲ事業では、企業の人材採用・育成・配置・組織開発を、人材評価システム、人的資本に関するコンサルティング、DX研修など、多岐にわたるサービスを組み合わせて支援しています。特に、AIによってバイアスを補正した人材評価データを取得、分析し、データに基づく戦略人事を可能にする点に強みを持っています。当社の事業を取り巻く環境として、政府が推進する「人への投資」の流れは一層強固なものとなっています。政府が現在策定中の『経済財政運営と改革の基本方針2025（骨太の方針2025）』の原案においても、物価上昇を上回る持続的な賃上げが最重要課題とされ、その実現に向けた「三位一体の労働市場改革」を継続・強化する方針が明確に示されています。特に、「リスキリングによる能力向上支援」、「個々の企業の実態に応じた職務給（ジョブ型人事）の導入」、「成長分野への労働移動の円滑化」は、企業の持続的成長の鍵であり、当社がソリューションを提供する人事評価・育成市場は、引き続き良好な事業環境が継続し、更なる拡大を見込んでおります。

当社のサービスは、新卒採用の支援から、大企業の事業戦略に不可欠な組織開発、さらには人的資本経営の実現まで、幅広く展開しております。このため、従来の人事部との連携に加え、現在では経営企画部や、企業価値向上の観点から人的資本情報を重視する財務・IR部門など、経営層との直接的な連携が深化しています。こうした経営層との連携強化は、顧客満足度の向上に繋がり、事業の安定性を高めています。これを表す指標として、2025年３月期の既存顧客のリピート率は、前年度の61％から66％へと向上しました。

なお、主要なサービスは以下のとおりです。

①　GROW360

「GROW360」は、AI技術を駆使した次世代型の人材評価システムです。最大の特徴は、特許を取得した２つのコア技術にあります。第一に、評価に費やした時間や評価傾向などを基に、AIアルゴリズムが評価データのバイアスを自動で是正します。第二に、質問への無意識の反応速度を分析する技術（IAT）を用いて、受検者本人も意識していない潜在的な性格を客観的に分析します。

これにより、お客様は従来、特定の管理職層などに限定されがちだった360度評価を、全社員を対象に一人あたり4,000円以下という価格で公平かつ一貫性をもって実施できます。近年、企業の持続的成長の鍵である「ワークエンゲージメント」を高める上で、従業員が納得できる「評価の公平性」は極めて重要な要素となっています。また、ダイバーシティ＆インクルージョン推進においても、評価プロセスに潜む「無意識のバイアス」は大きな障壁となります。GROW360は、AIによるバイアス補正を通じてこれらの経営課題を根本から解決し、客観的データに基づく公正な評価制度の構築を支援することで、顧客企業のニーズを捉え、導入されています。

「GROW360」のユーザー（登録アカウント）数は 89.3万人、累計他者評価件数は 7,993万件（2024年度末時点）となっています。

さらに、三井住友信託銀行との業務提携も順調に進展しており、同行の幅広い取引先企業へのサービス提供を通じて、新たな顧客基盤の開拓を進めております。

②　人的資本理論の実証化研究会

人的資本理論の実証化研究会（Human Capital and Corporate Value）は、人的資本投資のROI（投資対効果）を科学的に解明し、企業の戦略的な意思決定と情報開示を支援することを目的としています。2023年３月期から「人的資本の情報開示」が義務化されたことを背景に、経営者・投資家双方にとって価値のあるデータを提供すべく発足しました。

当研究会は、ノーベル経済学者ゲーリー・ベッカー氏が提唱した理論に基づき、人的資本を「能力」と定義しています。従来、測定・定量化が困難であったこの「能力」を、当社の360度人材評価システム「GROW360」を用いて可視化し、一橋大学 小野教授の監修のもと、参画企業の多様な人材能力データと財務データを統合的に分析し、企業価値向上に繋がる人材戦略モデルの構築に取り組んでいます。

その研究成果は、参画企業における具体的な人事施策や、投資家向け開示情報の高度化に活用されており、2024年度は18社が本研究会に参画しています。

(2）教育事業

教育事業では、AI等の先端技術を活用し、生徒一人ひとりの能力や学びの成果を可視化することで、個別最適な学びの実現と教員の働き方改革を支援する教育ソリューションを提供しています。当社の先端技術を活用した取り組みは、継続的に公的な評価を得ています。現在、文部科学省の「令和６年度 次世代の学校・教育現場を見据えた先端技術・教育データの利活用推進事業」に採択され、生成AIを活用した新たな探究指導モデルの開発・実装に取り組んでいます。また、経済産業省の探究学習支援に関する補助金についても、2024年度に引き続き、2025年度の交付対象として決定しています。

文部科学省が推進するGIGAスクール構想（＊）により、教育現場のICT環境は飛躍的に向上し、当社のデジタル教材や評価システムの活用基盤は全国的に確立されました。

このような環境下、特に主力サービスである「Ai GROW」は、教員の業務負担を大幅に軽減し「働き方改革」に直接貢献できる点が高く評価されています。この「Ai GROW」の順調な成長に加え、株式会社JTBとの共同開発による探究・キャリア教育プログラム「J’s GROW」も導入校数の増加に寄与し、2024年度の総顧客数は463校（前年同期は370校）に到達。個別の学校法人だけでなく、株式会社内田洋行との共同開発による「AiGROW Lite」を通じて、自治体や教育委員会単位での広域導入も本格化しています。

さらに、国内で培ったノウハウを基に、グローバル展開も加速させています。昨年度に引き続きADB（アジア開発銀行）やERIA（東アジアASEAN経済研究センター）と非認知能力に関する国際共同研究を行う一方、ヤマハ株式会社との連携によるコロンビア市場での「Ai GROW」展開や、経済産業省の「グローバルサウス未来志向型共創等事業」を通じたインドでのネットワーク整備など、海外での事業基盤構築を本格化しています。

なお、主要なサービスは以下のとおりです。

①　Ai GROW

「Ai GROW」は、当社のHR事業で実績のある人材評価システム「GROW360」を基盤に、学校・教育機関向けに最適化したシステムです。360度コンピテンシー評価と気質診断により、生徒一人ひとりの能力や可能性、さらには多様な教育活動の効果を可視化します。これにより、カリキュラム設計から日々のクラス運営、進路指導に至るまで、データに基づいた多面的な教育支援を実現します。特に、蓄積された評価データを基に生成AIが所見作成の支援や個別学習アドバイスの素案を生成することで、教員の働き方改革と個別最適な学びを一層強力に推進します。GROW360と共通の尺度を用いることで、子どもから社会人まで一貫した評価軸で個人の成長を捉えることができる点が、当社の最大の強みです。

当社が主なターゲットとする国内の小中高生（小学校４年生～高校３年生）の市場規模は、最新の公的統計によると約950万人にのぼります。この大きな成長機会の中、Ai GROWは１年間利用可能なサブスクリプションモデルとして提供しており、2024年度末時点での累計ユーザー数は30.9万人、累計他者評価件数は8,797万件に達しています。

②　GROW Academy

生徒のコンピテンシーを伸ばすための動画コンテンツと学習指導案、ワークシートを、生徒の人数に関わらず、学校単位で提供しています。生徒のコンピテンシーを伸ばすためのフレームワークを、学校生活を舞台に設定したアニメ形式の動画で分かりやすい事例を交えて習得することができます。カリキュラムや生徒の習熟度に応じて自由に組み合わせて利用でき、指導案も完備しています。Ai GROWとの併用により、新学習指導要領でも求められているコンピテンシー・ベースの教育を実現できるコンテンツ構成です。

③　探究力測定パッケージ

探究型学習の教育効果を可視化するための評価「探究力測定」、地域活性化×最先端テクノロジーをベースにした探究学習プログラム「社会実装シミュレーション型プログラム」、探究レポートの「探究Navigator」をパッケージあるいは単体のサービスとしてスポット型で提供しています。Ai GROWとの併用により、新学習指導要領でも求められている探究型学習の成果を総合的に評価・教育することができます。

④　e-Spire

TOEFL®テストの構造に沿って設計されたオンライン英語学習プラットフォームです。VOCABULARY、READING、LISTENING、WRITING（AIによる自動判定付き）の４つのユニットで構成されています。各ユニットには単語や表現を限定した入門・初級レベルから英語の母語話者に近い上級レベルまで幅広い難易度の問題を用意しています。生徒は各自の英語力や学習ペースに合わせて、豊富な演習問題とトレーニングに自由に取り組むことができます。

（注）上記の顧客数は、サービス別で有償利用校数をカウントし、合算した延べ数（自治体案件なども学校ごとに個別カウント）。

(3）プラットフォーム/Web3事業

ブロックチェーンという価値交換のインフラは、2010年以降世界で着実に広がり続けてきました。そして、米国でトランプ大統領就任後は、ブロックチェーン上での様々なビジネスを一気に加速。遅れていた日本においても大手企業を中心に、ブロックチェーンを活用したサービスを開発する動きが活発化させています。

当社グループはこうした事業を世界で大きく広げることに向けた中長期的な戦略に基づき、2023年４月に暗号資産関連事業を行うことを目的に100%子会社であるONGAESHI Corporationを設立し、10月には「STARプロジェクト」（＊）の後継として「ONGAESHIプロジェクト」をローンチしました。当社グループが出資するシンガポール法人BOUNDLESSEDU PTE.LTD.などとも共に、本プロジェクトのエコシステムを広げる活動に従事しています。

本活動により、将来的に本プロジェクトが生み出す経済圏のトークンが上場する際には、トークンが分配されることによる利益が見込まれます。

さらに足元で、これまでの事業を基盤としたブロックチェーンを活用するアドバイザリーサービスの提供を大手企業に始めています。

＜事業系統図＞

当社の事業系統図は、以下のとおりであります。既存のＨＲ・教育の２事業においては、企業や学校が直接の顧客となり、その社員や生徒がユーザーとなるビジネスモデルです。

用語集

用語 | 用語の定義
エンパワーメント | 個人や組織が本来持っている潜在能力を引き出し、発揮させること。「権限委譲」や「能力開花」と訳される。社員に自発的な行動や判断を促し、本来持っている能力を発揮させることで、意思決定の迅速化や組織力の向上などが期待できます。
Society 5.0 | サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会（Society）のこと。第５期科学技術基本計画（2016年度～2020年度）において、我が国が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱された（出所：内閣府）。
気質 | パーソナリティー。本人も認識できない生まれ持った潜在的な性格のこと。当社では、ＩＡＴ（潜在連合テスト）技術を活用し、時間差・指の軌跡・間違いの回数などを基に、ＢＩＧ５と呼ばれる最も代表的なパーソナリティ理論に基づいて気質診断を行います。
コンピテンシー | 思考力や判断力、創造力や表現力など個人の行動特性のこと。一般的に経験によって上がっていき、開発が可能な能力のことを指します。当社では、東京大学中原淳研究室（当時）と共同開発したコンピテンシーフレームワーク＆モデルをもとに、最低３人からの360度評価に基づいて、25項目（認知・自己・他者・コミュニティの４領域）を測定します。
戦略的人事 | 労務管理、給与計算などの管理やオペレーション業務だけでなく、自社の経営戦略の実現に向けて、人的マネジメントを行っていくこと（出所：HRプロ）。
ブロックチェーン（BC） | インターネット上に構築された価値交換のための基盤技術のこと。通貨や不動産、株式やライセンスなどの価値（資産）をインターネット上で特定の管理者を介することなく安全かつ安価に取引できるようにする仕組み。
認知バイアス | 不合理な判断に繋がる、先入観や直感、願望などによる思考の偏りのこと。当社では、ＩＡＴ技術の活用により、気質以外にも幅広い対立概念に対する認知バイアスの測定が可能で、実際にデジタル－リアルへの親和性などを測定するサービスを提供しています。
People Analytics | 人事に関する情報や数字を収集、分析し、客観的なデータを用いて、採用や教育、評価など一連の人事業務の意思決定に活用すること（出所：HRプロ）。
ＩＡＴ | Implicit Association Test（ＩＡＴ、潜在連合テスト）は、社会心理学の分野において心的表象と対象物及び対象概念との潜在的な関連の強さを測る手法として、アンソニー・グリーンワルド、デビー・マギー、ジョーダン・シュワルツによって1998年に開発されました。偏見、固定観念、差別を見極めるための手法として、被検者の自己分析よりも信頼性の高い指標と考えられています。
GIGAスクール構想 | 児童生徒１人１台端末の整備及び校内通信ネットワークの整備によって、多様な子供たちを誰一人取り残すことのない、公正に個別最適化された学びを全国の学校現場で持続的に実現させるために、文部科学省が2019年12月に発表した取り組み。
STARプロジェクト | ブロックチェーン技術を用いて個人が主体的かつ安全に自らの情報をコントロールするシステム（ＢＣシステム）を構築し、慶應義塾大学経済学部附属経済研究所FinTEKセンターと共同で、学校、企業、自治体などでの個人情報の利活用を広げ、AIを活用することで教育・キャリア形成・人材育成支援を強化する実証事業。12団体の参画、8,671名の登録者、参画企業への採用選考参加400名を持って、2023年３月に無事に３か年の実証が完了いたしました。

### ４【関係会社の状況】

名称 | 住所 | 資本金 （千円） | 主要な事業の内容 | 議決権の所有割合又は被所有割合 （％） | 関係内容
（連結子会社） |  |  |  |  |
ONGAESHI Corporation | British Virgin Islands | 50,000 | プラットフォーム/Web3事業 | 100 | 管理業務の業務受託 経費の立替
ONGAESHI匿名組合 | 東京都港区赤坂九丁目６番28号 | 81,000 | プラットフォーム/Web3事業 | 68 | 匿名組合出資

（注）１．「主要な事業の内容」欄には、セグメントの名称を記載しております。

２．両社とも特定子会社に該当しております。

### ５【従業員の状況】

(1）連結会社の状況

| 2025年３月31日現在
セグメントの名称 | 従業員数（名）
全社 | 48 | （4）

（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー）は、年間の平均人員を（外書き）で記載しております。

２．複数のセグメントにまたがって従事する従業員がいることから、セグメント別の記載を省略しております。

(2）提出会社の状況

|  |  |  | 2025年３月31日現在
従業員数（名） | 平均年齢（歳） | 平均勤続年数（年） | 平均年間給与（千円）
48 | （4） | 39.8 | 3.3 | 6,196

（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー）は、年間の平均人員を（外書き）で記載しております。

２．複数のセグメントにまたがって従事する従業員がいることから、セグメント別の記載を省略しております。

３．平均年間給与は、基準外賃金を含んでおります。

４．従業員数が前事業年度末に比べ６名減少しましたのは、主に退職による自然減によるものです。

(3）労働組合の状況

当社グループにおいて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。

(4）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

①　提出会社

当事業年度
管理職に占める女性労働者の割合（％）（注）１． | 男性労働者の育児休業取得率（％） （注）２． | 労働者の男女の賃金の差異（％） （注）３．
正規雇用労働者
44.4 | － | 87.2

（注）１．「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。

２．当社は、「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）及び「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」（平成３年法律第76号）の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。

３．当社は、「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）の規定による公表義務の対象ではないため、正規雇用労働者のみ算出しております。

②　連結子会社

「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）及び「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」（平成３年法律第76号）の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。