# 第二部【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１期 | 第２期 | 第３期 | 第４期 | 第５期
決算年月 | 2019年７月 | 2020年７月 | 2020年12月 | 2021年12月 | 2022年12月
売上高 | （千円） | 52,629 | 247,717 | 54,726 | 477,649 | 732,090
経常利益又は経常損失（△） | （千円） | 14,431 | 110,230 | △28,001 | 84,257 | 110,702
当期純利益又は当期純損失（△） | （千円） | 10,087 | 69,842 | △19,278 | 58,826 | 79,136
持分法を適用した場合の投資利益 | （千円） | － | － | － | － | －
資本金 | （千円） | 3,000 | 3,000 | 3,000 | 3,000 | 3,000
発行済株式総数 | （株） |  |  |  |  |
普通株式 | 300 | 30,000,000 | 25,500,000 | 25,500,000 | 25,500,000
Ａ種種類株式 | － | － | 4,500,000 | 4,500,000 | 4,500,000
純資産額 | （千円） | 13,087 | 82,929 | 63,651 | 123,872 | 204,389
総資産額 | （千円） | 26,034 | 134,231 | 225,006 | 367,053 | 415,724
１株当たり純資産額 | （円） | 0.44 | 2.76 | 2.12 | 20.41 | 33.68
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） | 0.34 | 2.33 | △0.64 | 9.80 | 13.19
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | － | － | － | －
自己資本比率 | （％） | 50.3 | 61.8 | 28.3 | 33.4 | 48.6
自己資本利益率 | （％） | 125.4 | 145.5 | － | 63.2 | 48.8
株価収益率 | （倍） | － | － | － | － | －
配当性向 | （％） | － | － | － | － | －
営業活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | 97,260 | 24,222
投資活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | △14,205 | △9,962
財務活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | － | － | － | 1,395 | 930
現金及び現金同等物の期末残高 | （千円） | － | － | － | 212,596 | 227,998
従業員数 | （人） | 3 | 15 | 16 | 35 | 45
（外、平均臨時雇用者数） | (－) | (－) | (－) | (－) | (3)

（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．持分法を適用した場合の投資利益については、関連会社を有しておりませんので記載しておりません。

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．第４期及び第５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、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。また、第１期、第２期及び第３期は潜在株式が存在しないため、記載しておりません。

５．株価収益率については、当社株式は非上場であるため、記載しておりません。

６．第３期については、決算期変更により５ヵ月の変則決算となったことにより、経常損失及び当期純損失を計上しております。また、第３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１期、第２期及び第３期はキャッシュ・フロー計算書を作成しておりませんので、キャッシュ・フローに関する各項目については記載しておりません。

８．2020年12月21日開催の臨時株主総会決議により、第３期の決算期を７月31日から12月31日に変更しました。従って、第３期は、決算期変更により2020年８月１日から2020年12月31日までの５ヶ月間となっております。

９．従業員数は就業人員であり、執行役員を含み、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイトを含む。）は、年間の平均人員を（　）外数で記載しております。

10．第４期及び第５期の財務諸表については、「財務諸表等の用語、様式及び作成方法に関する規則」（昭和38年大蔵省令第59号）に基づき作成しており、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づき、有限責任監査法人トーマツの監査を受けております。なお、第１期、第２期及び第３期については、「会社計算規則」（平成18年法務省令第13号）の規定に基づき算出した各数値を記載しております。また、当該各数値については、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づく有限責任監査法人トーマツの監査を受けておりません。

11．当社は、2023年７月20日付で普通株式５株につき１株の割合で株式併合を行っております。第４期の期首に当該株式併合が行われたと仮定し、１株当たり純資産額及び１株当たり当期純利益を算定しております。

12．当社は、2023年７月20日付で普通株式５株につき１株の株式併合を行っております。

そこで、東京証券取引所自主規制法人（現　日本取引所自主規制法人）の引受担当者宛通知「『新規上場申請のための有価証券報告書（Ⅰの部）』の作成上の留意点について」（平成24年８月21日付東証上審第133号）に基づき、第１期の期首に当該株式併合が行われたと仮定して算出した場合の１株当たり指標の推移を参考までに掲げると、以下のとおりとなります。

なお、第１期、第２期及び第３期の数値（１株当たり配当額についてはすべての数値）については、有限責任監査法人トーマツの監査を受けておりません。

回次 | 第１期 | 第２期 | 第３期 | 第４期 | 第５期
決算年月 | 2019年７月 | 2020年７月 | 2020年12月 | 2021年12月 | 2022年12月
１株当たり純資産額 | （円） | 2.18 | 13.82 | 10.61 | 20.41 | 33.68
１株当たり当期純利益又は１株当たり当期純損失（△） | （円） | 1.68 | 11.64 | △3.21 | 9.80 | 13.19
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | － | － | － | －
１株当たり配当額 | （円） | － | － | － | － | －
(うち１株当たり中間配当額) | (－) | (－) | (－) | (－) | (－)

### ２【沿革】

当社は、2018年の創業以来、上場企業を中心とした累計530社以上の企業に対し、AIソフトウエアを用いたサービス、プロダクトの開発、DX（※１）やAI（※２）を推進するための組織開発や人材育成にかかわるサービス等のAIソリューションを提供してきました。また、2022年以降大手企業７社と資本業務提携及び戦略的パートナーシップを締結し、当該企業の経営基盤・リソースも活用しながら最新のテクノロジーを多くの人へ提供しております。

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
2018年８月 | 東京都台東区において資本金300万円で創業
2019年６月 | 全人類がわかるE資格講座の提供を開始
2019年７月 | ディープラーニング（※３）をはじめとしたAIの社会実装に取り組むために日本ディープラーニング協会正式会員に加盟
2020年１月 | 本社を東京都中央区銀座に移転
2020年４月 | 自社メディア「AI Trend」においてAI関連ニュースの配信開始
2020年12月 | ジャフコ グループ株式会社（以下ジャフコグループ）が当社の発行済株式のうち85%を取得
2021年１月 | 「Microsoft for Startups」（※４）に採択
2021年１月 | My Alarm株式会社と業務提携し共同開発した、AVILEN AI「Autea」搭載の営業支援サービス「Lead Dynamics」をリリース
2021年４月 | 三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社、三菱ＵＦＪトラストシステム株式会社と業務提携し、共同開発した、AVILEN AI「Estimea」搭載のビジネスユーザー向けデータ分析ツール「AI Seed」を公表
2021年７月 | 本社を東京都中央区日本橋馬喰町（現在地）に移転
2022年２月 | ビジネスユーザー向けデータ分析ツール「AI Seed」の外販を開始
2022年３月 | 株式会社インテックとAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2022年３月 | 三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社とAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2022年３月 | 日本郵政キャピタル株式会社と日本郵政グループのDX推進のために資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2022年３月 | 株式会社アイネットとAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2022年６月 | 金融分野における課題解決の実現に向けて貢献するために、一般社団法人金融データ活用推進協会に特別会員として加盟
2023年４月 | AVILEN AI「Instructea」とChatGPT（※５）を組み合わせたSaaS（※６）プロダクト「ChatMee」の販売を開始
2023年６月 | 日本郵政キャピタル株式会社と更なる連携強化のために新たに資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2023年６月 | 株式会社大塚商会とAIソリューション推進に関わるすべての領域で連携するための資本業務提携（ジャフコグループからの株式譲渡）
2023年６月 | 株式会社ジャパンインベストメントアドバイザーとM&A含めた出資領域全般で連携するための戦略的パートナーシップ（ジャフコグループからの株式譲渡）
2023年６月 | 株式会社エアトリと旅行業界におけるAI利活用を推進するための戦略的パートナーシップ（ジャフコグループからの株式譲渡）

### ３【事業の内容】

＜当社のビジネスと目指す姿＞

当社は、2018年の創業以来、「最新のテクノロジーを、多くの人へ」というビジョンのもと、生成AIをはじめとする当社が独自開発した技術コアモジュール（※７）である「AVILEN AI」を活用したAIソフトウエアの開発、実装、またAIドリブンなビルドアップコンテンツ（DXやAIを推進するための組織開発や人材育成コンテンツ）も提供することで、企業のAI実装推進を一気通貫で支援する「AIソリューション事業」を展開しております。

当社が目指す姿は、多くの企業に対し「AIソフトウエアユニット」に関わるサービスを提供するために、AI推進に既に着手をしているAI-Readyな企業だけでなく、これからAI推進に着手するAI-Ready以前の企業に対しても、ビルドアップコンテンツを提供することで、アセスメントや方針策定等のデジタル組織・人材の開発を行い、要件定義から実際のデータの利活用を見据えたデータ基盤となるデータ・プラットフォームの設計と実装を支援し、更にはAIソフトウエアの実装・活用（顧客企業における新規事業の創出や業務効率化のために課題の特定から企画、PoC（※８）、開発・実装まで行う）を推進し、当該企業や資本業務提携先とのパートナリングにより共同開発したパッケージ型ソフトウエアを拡販・普及を実現し、豊かな未来を実現することです。

＜提供するサービスとビジネスモデル＞

当社はAIソリューション事業の単一セグメントとして、「AIソフトウエアユニット」、「ビルドアップユニット」という２つのサービスを提供しております（「ユニット」とはAIソフトウエア及びビルドアップそれぞれのサービスの総称）。「AIソフトウエアユニット」として自社開発技術コアモジュールである「AVILEN AI」を活用し、ビジネスプロセスへのAI実装・データ利活用を支援し、「ビルドアップユニット」として組織のアセスメントやロードマップの策定、経営者や従業員、経営企画やエンジニア等部門横断的なAI人材の育成による組織開発を支援し、両ユニットにまたがるサービスとしてD&A戦略コンサルティング（データ及びアナリティクスと事業戦略策定の繋ぎこみを行うコンサルティング）を提供しております。なお、「AIソフトウエアユニット」においては法人向け、「ビルドアップユニット」においては法人及び個人向けにサービスを提供しております。両ユニット共に主にフロー収益ですが、「AIソフトウエアユニット」の一部サービスにおいてはストック収益となっております。

当社は、月間32万PV（2022年12月期の月間PVの平均値）の自社メディアの「AI Trend」を活用することで、効率的なリード顧客（見込み顧客）の獲得（2023年６月末時点で上場企業グループを含む大手企業を中心に累計530社以上の法人顧客と取引実施）が可能となっております。当社は、多くの企業に対し「AIソフトウエアユニット」に関わるサービスを提供するために、「ビルドアップユニット」にコンテンツのクロスセルや他部門への拡大による深耕（IT部門で領域特化研修、営業部門でG検定対策研修を実施する等）を進めて、顧客とのリレーション構築を行い、企業が抱える経営課題を特定しつつ、「AIソフトウエアユニット」において、AI・データサイエンスの観点でデータの利活用により業務効率化等の新たな価値を創造するAIソリューションを提供できるというビジネスモデルを構築しております。

（１）当社の特徴と優位性

当社の特徴と優位性は、「①特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、マルチモーダル（※９）なAIソフトウエアの開発を可能にする技術コアモジュール」、「②潜在的なAI/DX市場を創出し、80%超の継続率を実現するビジネスモデル」、「③業界全体が抱える成長ボトルネックを解消する「AVILEN DS-Hub」のエコサイクル」、及び「④高いブランド認知による顧客獲得能力」にあります。

①特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、マルチモーダルなAIソフトウエアの開発を可能にする技術コアモジュール

当社は９つの自社開発技術コアモジュールである「AVILEN AI」を有し、幅広い技術領域をカバーしております。コアモジュールがあることで効率的な開発を可能としております。最新論文や最先端のテクノロジーをリサーチする社内の体制（AVILEN Research）を構築しており、常にコアモジュールをアップデートすることが可能となっております。また、特定の業界に限定されない顧客の課題を捉え、AIソフトウエアを提供しております。単一のモジュールでは解決できない課題に対しては、複数のモジュールを組み合わせたマルチモーダルなAIソフトウエアの開発も可能としております。また、2023年４月には、コアモジュールである「Instructea」とChatGPTを組み合わせたSaaSプロダクトである「ChatMee」の販売を開始しており、生成AIビジネスへの展開も進めております。

②潜在的なAI/DX市場を創出し、80%超の継続率を実現するビジネスモデル

AIビジネス市場はまだ導入段階で長期的な発展が期待されております。AI導入の目的は業務効率化や生産性向上等その利用範囲・目的も幅広い一方で、慢性的なAI人材の需給ギャップが顕在化しており、企業はAIの導入が急がれるも、専門人材の採用難等から同時に人材の育成を行うことによる、AI/DX組織への変革が求められています。

当社は、AI推進に既に着手をしているAI-Readyな企業だけでなく、これからAI推進に着手するAI-Ready以前の企業に対してもビルドアップコンテンツを提供することで、潜在的なAI/DX市場を創出することが可能となっております。

また、「ビルドアップユニット」及び「AIソフトウエアユニット」のビジネスを展開することで、顧客内でのビルドアップコンテンツのクロスセル、そして他部門への拡大による深耕、さらにビルドアップコンテンツを活用しながら企業が抱える経営課題を特定しつつ、AI・データサイエンスの観点でAIソフトウエアを開発することで顧客と幅広い業務領域で取引ができるため、結果としてAI技術の導入サービスのみを提供するビジネスモデルと比較して高い継続率（継続率：前年度売上を計上した顧客のうち、当事業年度も売上を計上した顧客の比率。2022年度継続率：82.6%）を実現し、LTV（※10）を拡大することが可能となっています。

③業界全体が抱える成長ボトルネックを解消する「AVILEN DS-Hub」のエコサイクル

AIビジネス市場は、人材不足が機会（ニーズ）であり脅威（ボトルネック）となっている状況であり、ベンダー側、ユーザー側の両社において慢性的な人材不足が顕在化しており、社内人材を育成、或いは中途採用が主流となっています。

当社は、社内のデータサイエンティスト・エンジニアに加え、197名（2022年12月末時点）のデータサイエンティスト・エンジニア集団である「AVILEN DS-Hub」を組織しています。在籍メンバーは、当社が独自開発した技術スクリーニングテスト（2022年12月期合格率６%以下（辞退者を含む採用試験合格者数を応募人数で除した数値））を通過した人材になります。「AVILEN DS-Hub」は主にデータサイエンス領域を研究している学生メンバーで構成されており、在籍メンバーは個別に当社と業務委託契約を締結し、当社の「AIソフトウエアユニット」におけるコーディング業務や技術的サポート（技術調査や技術適用）、「ビルドアップユニット」におけるコンテンツ開発や受講者からのアルゴリズム（※11）等に関わる質問対応等の業務を行うとともに、当社の安定した採用ルートの確保にも繋がっており、2022年12月期は「AVILEN DS-Hub」から９名の新卒を採用しています。「AVILEN DS-Hub」で経験を積んだ後に正社員として採用するため、即戦力人材の獲得、採用コストの低減、高いエンゲージメントとリテンションに繋がっています。

④高いブランド認知による顧客獲得能力

当社は、月間32万PV（2022年12月期の月間PVの平均値）の自社メディアの「AI Trend」、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するE資格において、当社が提供するE資格講座の受講者の５期連続合格者数１位（2021#１～2023＃１）という実績等により効率的に顧客獲得が出来ており、2022年12月期は125社の新規法人顧客（2022年12月期に初めて取引開始した法人顧客）を獲得しました。

結果として、創業５期目で製造業界や金融業界、物流業界、情報通信業界及びサービス業界等といった各産業の上場企業をはじめとした企業との取引が「AIソフトウエアユニット」、「ビルドアップユニット」それぞれのサービスで複合的に進展しており、LTVも上昇傾向にあります。

（２）当社が展開するサービス及びソリューションの内容

①AIソフトウエアユニット

当社は、企業が抱える経営課題を特定し、AI・データサイエンスの観点でデータの利活用により業務効率化等の新たな価値を創造するソリューションを提供しています。金融、インフラ、製造業、サービスといった様々な業界の既存オペレーションを理解したうえで、当社のコアモジュールを活用したカスタマイズ型ソフトウエアを提供しております。なお、コアモジュールは効率的な開発を可能とするアルゴリズムになります。

また、当社は「AIソフトウエアユニット」で開発されたサービスのうち、汎用性の高いサービスをパッケージ型ソフトウエアとして、SaaS型等で他の案件にも横展開しております。主なパッケージ型ソフトウエアは、三菱ＵＦＪ信託銀行株式会社と共同開発した当社のコアモジュールである「Estimea」を搭載した「AI Seed（ビジネスユーザー向けのデータ分析ツール）」になります。

2023年４月には、コアモジュールである「Instructea」とChatGPTを組み合わせたSaaSプロダクトである「ChatMee」の販売を開始しており、生成AIビジネスへの展開も進めております。

＜AIソフトウエアユニットの代表的なコアモジュールとソリューション＞

| 画像やパッケージデザインを自動生成するアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例）画像生成、パッケージデザイン自動生成
| ChatGPTなどのLLM（※12）を扱い自然言語処理をするためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例）「ChatMee」
| 手書き文字や非定型帳票、図面等をデジタル化するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例）機械部品の図面認識、広告チラシのデジタライズ化
| インフラ等建造物の異常・損傷を検知するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例）大型設備の点検自動化、ケーブル異常検知
| 時系列データを分析し、予測するためのアルゴリズムを搭載したコアモジュール 開発事例）「AI Seed」、パッケージデザイン分析

②ビルドアップユニット

顧客企業におけるAI/DXに関わる組織及び人材の現状評価から必要人材（ビジネス領域及びエンジニア領域）の育成まで、AIの実装を実現するための組織開発に必要なアセスメント・方針策定・ロードマップ策定・エグゼキューション・人材育成に関わるパッケージ化されたサービスを一気通貫で提供しております。

具体的には、法人・個人向けにeラーニングをベースとしたAIに関するパッケージ化された研修サービス（動画講義、講義資料）を提供しております。2022年12月期の売上割合は法人向けが67.1％となっております。また、研修サービスは、社内人材を中心に独自に制作しております。

＜ビルドアップユニットのサービス一覧＞

＜ビルドアップユニットの主なサービス概要＞

サービス名 | 対象 | サービス概要
AI/DX組織開発ロードマップ | 法人 | AI/DXを推進するための組織・人材開発を下記４つのSTEPで支援するサービス。 STEP１：目指すべき姿の設定（自社で必要とされる人材を明確化し、その人材が持つべきスキルセットを定義） STEP２：現状分析（現状分析から不足ポイントを明確化） STEP３：育成計画策定（社内の人材育成ロードマップ策定） STEP４：採用計画策定（採用による人材獲得ロードマップを策定）
ChatGPTビジネス研修 | 法人/個人 | 法人/個人のChatGPTに対するリテラシーを向上させ、ChatGPTの業務への導入・活用のためのポイントを効率的に学習するサービス。
AIビジネス研修 | 法人/個人 | 前提知識ゼロからAIリテラシーを習得し、AI推進手順に沿って課題や注意点を学び、企画ワークで自社へのAI活用を企画し、自社でAI開発プロジェクトを企画できるレベルまで育成することを目指すサービス。
DXリテラシー研修 | 法人/個人 | 前提知識ゼロからDXリテラシーを習得し、立案した施策を推進することができるレベルまで育成することを目指すサービス。
G検定対策講座 | 法人/個人 | G検定の試験出題範囲に準拠したG検定の合格を目指すサービス。
E資格講座 | 法人/個人 | E資格の試験出題範囲に準拠したE資格の合格を目指す。専属アドバイザーのコンサルティングサービスを活用し効率的に学習するサービス。
AIエンジニア 武者修行研修 | 法人 | ９ヶ月間の座学（eラーニング＋演習）と実践学習（PBL※13・Kaggle※14・OJT※15）を通じて、AI開発案件にアサイン可能なレベルのAI・データサイエンススキルを学ぶサービス。
データサイエンティスト 研修 | 法人/個人 | データ分析業務に必須の知識を厳選し、最短スピードで基礎を習得できるサービス。
ディープラーニング 領域特化研修 | 法人/個人 | Pythonや機械学習（※16）の基礎を身につけた後、さらに専門性の高い領域に特化したデータサイエンス応用研修。

用語集

注釈番号 | 用語 | 用語の定義
※１ | DX | Digital Transformationの略称であり、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立することをいう。
※２ | AI | Artificial Intelligenceの略称であり、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を、コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたものをいう。
※３ | ディープラーニング | ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。
※４ | Microsoft for Startups | Microsoftが提供する革新的な技術やサービスを有するスタートアップ企業のサービス立ち上げから顧客開拓まで伴走する無料支援プログラム。
※５ | ChatGPT | OpenAI社が2022年11月に公開した人間的な会話の成立を目指した人工知能に類するコンピュータプログラム。
※６ | SaaS | Software as a Serviceの略称で、クラウドサーバーにあるソフトウエアをインターネットを経由してユーザーが利用できるサービス。
※７ | コアモジュール | 当社の過去のAI関連開発におけるアルゴリズムの集合体。
※８ | PoC | Proof of Conceptの略称で、新たなアイデアやコンセプトの実現可能性やそれによって得られる効果などについて検証すること。
※９ | マルチモーダル | 様々な種類の情報を利用して高度な判断を行うAI。例えば、音声、画像、テキストなどの複数の情報を組み合わせて判断するAI等。
※10 | LTV | Life Time Valueの略称で、「顧客生涯価値」と訳される。一社の顧客が取引を始めてから終わりまでの期間（顧客ライフサイクル）内にどれだけの利益をもたらすのかを算出した指標。
※11 | アルゴリズム | ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算手順や処理手順をいう。
※12 | LLM | Large Language Modelsの略称で、巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデル。
※13 | PBL | Project Based Learningの略称で、知識の暗記などのような受動的な学習ではなく、自ら問題を発見し解決する能力を養うことを目的とした教育法のこと。
※14 | Kaggle | 企業や政府などの組織とデータ分析を行うデータサイエンティスト/機械学習エンジニアを繋げるプラットフォーム。
※15 | OJT | On-the-Job Trainingの略称で、実践を通じて業務知識を身につける育成手法。
※16 | 機械学習 | コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいう。

［事業系統図］

### ４【関係会社の状況】

該当事項はありません。

なお、2023年６月14日付で、日本郵政株式会社及び日本郵政キャピタル株式会社は、当社のその他の関係会社となり

ました。詳細は以下のとおりであります。

名称 | 住所 | 資本金 （百万円） | 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
（その他の関係会社の親会社） 日本郵政株式会社 （注）１ | 東京都千代田区 | 3,500,000 | 日本郵政グループの経営戦略策定業務 | 被所有 22.0 （22.0） | ―
（その他の関係会社） 日本郵政キャピタル株式会社 | 東京都千代田区 | 1,500 | 投資業務、経営及び財務に関するコンサルティング業務 | 被所有 22.0 | 資本業務提携

（注）１．有価証券報告書の提出会社です。

２．議決権の所有割合又は被所有割合の（）内は、間接被所有割合であります。

### ５【従業員の状況】

(1）提出会社の状況

|  |  |  | 2023年７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）
50 | （4） | 29.6 | 1.6 | 5,435

（注）１．従業員数は就業人員であり、執行役員を含み、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイトを含む。）は、最近１年間の平均人員を（　）外数で記載しております。

２．当社の事業セグメントは、AIソリューション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の従業員数の記載はしておりません。

(2）労働組合の状況

当社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。