# 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１期 | 第２期 | 第３期 | 第４期
決算年月 | 2021年２月 | 2022年２月 | 2023年２月 | 2024年２月
売上高 | (千円) | 103,688 | 344,466 | 617,397 | 1,411,008
経常利益 | (千円) | 19,618 | 14,553 | 63,399 | 495,677
当期純利益 | (千円) | 13,839 | 11,193 | 49,930 | 330,161
持分法を適用した 場合の投資利益 | (千円) | － | － | － | －
資本金 | (千円) | 9,900 | 9,900 | 9,900 | 298,734
発行済株式総数 | (株) | 9,900 | 9,900 | 9,900 | 10,110,000
純資産額 | (千円) | 23,739 | 34,933 | 89,211 | 997,040
総資産額 | (千円) | 95,715 | 242,285 | 341,115 | 1,449,901
１株当たり純資産額 | (円) | 2,397.95 | 3.53 | 9.01 | 98.62
１株当たり配当額 (１株当たり中間配当額) | (円) | － | － | － | －
(－) | (－) | (－) | (－)
１株当たり当期純利益 | (円) | 1,397.95 | 1.13 | 5.04 | 33.33
潜在株式調整後 １株当たり当期純利益 | (円) | － | － | － | 32.69
自己資本比率 | (％) | 24.8 | 14.4 | 26.2 | 68.8
自己資本利益率 | (％) | 82.3 | 38.2 | 80.4 | 60.8
株価収益率 | (倍) | － | － | － | 181.2
配当性向 | (％) | － | － | － | －
営業活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | 13,289 | △40,931 | 435,922
投資活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | △75,369 | △39,689 | △18,609
財務活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | 93,671 | 16,804 | 526,704
現金及び現金同等物 の期末残高 | (千円) | － | 81,903 | 18,086 | 962,104
従業員数 〔外、平均臨時 雇用者数〕 | (名) | 6 | 20 | 29 | 49
〔－〕 | 〔－〕 | 〔－〕 | 〔－〕
株主総利回り | (％) | － | － | － | －
(比較指標：　　　　　－) | (％) | (－) | (－) | (－) | (－)
最高株価 | (円) | － | － | － | 6,980
最低株価 | (円) | － | － | － | 4,970

(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、関連会社が存在しないため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１期、第２期及び第３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。

５．第１期については、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・フローに係る各項目について記載しておりません。

６．第３期における営業活動によるキャッシュ・フローは、40,931千円の支出(第２期は13,289千円の収入)となりました。これは、契約負債の減少33,066千円や棚卸資産の増加20,876千円によるものであります。

７．第２期における投資活動によるキャッシュ・フローは、75,369千円の支出となりました。これは、本社移転等に伴う有形固定資産の取得による支出21,777千円によるものであります。また、第３期における投資活動によるキャッシュ・フローは、39,689千円の支出となりました。これは、本社移転等に伴う有形固定資産の取得による支出47,061千円によるものであります。

８．第１期、第２期及び第３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。

９．第１期、第２期、第３期及び第４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ます。なお、第２期、第３期及び第４期財務諸表については、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づき、監査法人Ａ＆Ａパートナーズにより監査を受けております。第１期の財務諸表については、当該監査を受けておりません。

10．当社は2020年３月16日設立の為、第１期は2020年３月16日から2021年２月28日までの11ヶ月と13日間となります。

11．当社は、臨時従業員を有しておりません。

12．「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３期の期首から適用しており、第３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。

13．当社は、2023年11月15日開催の取締役会決議により、2023年12月８日付で普通株式１株につき1,000株の割合で株式分割を行っております。第２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株当たり当期純利益を算出しております。

14．第１期から第４期の株主総利回り及び比較指標の推移について、2024年２月22日をもって東京証券取引所グロース市場に上場したため、記載しておりません。

15．最高株価及び最低株価は、東京証券取引所グロース市場におけるものであります。

なお、2024年２月22日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。

### ２ 【沿革】

当社は、代表取締役社長南塲勇佑により、2020年３月にＡＩ技術を用いて製造業の自動化を支援することを目的として創業いたしました。

当社設立以降の主な沿革は、下記のとおりです。

年月 | 概要
2020年３月 | 東京都中央区八丁堀において資本金9,900千円で、当社を設立
2020年３月 | ＤＸコンサルティング開始
2020年７月 | ＡＩ外観検査システム Phoenix　Vision／Eye開発・販売開始
2021年７月 | 本社を東京都中央区日本橋茅場町へ移転
2022年７月 | 本社を東京都中央区晴海へ移転
2023年３月 | ISO/IEC 27001:2013（ISMS）の認証を取得
2024年２月 | 東京証券取引所グロース市場に株式を上場

### ３ 【事業の内容】

#### (1) 事業の概要

当社は、「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」ことをミッションに掲げ、製造業界向けに、ＡＩ技術及びＩｏＴ（注１）技術等の新しい技術を活用したサービスを提供しております。当社がサービスを提供している日本の製造業界は、グローバル化やアジアの国々を代表とする新興国の発展による「国際競争の激化」や少子高齢化に伴う「人手不足」等の構造的な課題に直面していると当社では捉えております。これらの課題に対処すべく製造業界においては生産性向上のためのＡＩやＩｏＴ等の新しい技術を活用したＤＸ（注２）が強く求められていると判断しております。

当社が製造業界に提供するものは、生産性向上のソリューションとして、自社開発したプロダクトを提供する「ＡＩシステム」及び顧客のＤＸ推進を支援する「ＤＸコンサルティング」の２つとなります。ＡＩシステム及びＤＸコンサルティングは、以下に記載する特徴があると考えておりますが、それらは製造業に特化することでノウハウや専門性を短期間に有し、より高品質なソリューションの提供ができるように努めてきたことによります。

当社の見解では現在、製造業に向けて両ソリューションを提供している企業は国内において多くなく、当社の優位性に繋がるものと考えております。また、同一企業へ両ソリューションの導入を推進することにより、企業のＤＸを加速させ、一企業における収益の最大化を図っております。

[当社が提供する２つのソリューション]

なお、当社では、ＡＩシステムを提供した顧客へはＤＸコンサルティングを、ＤＸコンサルティングを提供した顧客へはＡＩシステムを提供することを推進しており、両ソリューションは完全に分離されるものではなく、両要素を異なるバランスで含んでいることから、経営管理上はセグメントの分離をせず、「製造業ＤＸ事業」の単一セグメントとしております。

(注) １.ＩｏＴ（Internet of Things）

ＩｏＴは、あらゆるモノをインターネット（あるいはネットワーク）に接続する技術であり、日本語では「モノのインターネット」と訳されます。

２.ＤＸ（Digital Transformation）

ＤＸは、デジタルトランスフォーメーションの略となります。デジタルトランスフォーメーションとは、企業がデジタル技術によって業務やビジネスの変革をすることを指します。

#### ①　ＡＩシステム

(特徴)

当社は、自社のエンジニア部門においてＡＩシステムの企画・研究・開発を行っており、特定の顧客ごとに仕様を大幅に調整する必要がない汎用性の高いシステムを開発しています。顧客の製造ラインの製造環境及び解決したい課題に合わせて、ＡＩシステムの提供だけでなく、撮像機器等の周辺のハードウェアと組み合わせて提供することで、顧客の製造ラインの自動化を実現しています。

従来、製造ラインの検査工程において検査員の目で行われていた良品／不良品の判定について、人の目に頼らず省力化・自動化を可能にするＡＩ外観検査システム「Phoenix Vision／Eye」の開発・販売を行っております。

さらに当社は、顧客に対して、このようなＡＩシステムの販売に加えて、より高い検査精度を達成するための撮像環境を構築するために、カメラ等の撮像機器や装置・排出機構についても、組み合わせて提案・提供を行っております。

[ＡＩシステム導入による効果]

[当社製品ＡＩシステム「Phoenix Vision／Eye」]

[製造ラインでの運用イメージ]

(当社の強み)

##### ａ　製造業に対する豊富な知識

当社が対面している製造業の顧客にサービスの価値を訴求し販売を行うには、豊富な製造業の知識及び高い精度の実現が必要になります。製造業界においては、商談やサービス提供の過程において、高度な業界知識、製品知識及び製造工程に関する知識が求められます。当社は、製造業界出身者が多く在籍していることに加え、マニュアル化や社内教育により、製造業界出身者以外の者でも十分なパフォーマンスを発揮できるための仕組みを整えていると考えております。

なお、外観検査システムは通常１製造ラインごとの導入となり、その製造ラインでの効果が実証されることにより同一企業の別ラインへの追加導入へと繋がり、継続的な収益を見込むことが可能であると考えております。当社は工場現場の状況やデータ、解決したい課題に基づき、顧客に合わせた自動化や効率化の提案ができる点に強みがあると考えており、その実績により複数の企業で追加導入に至っております。

##### ｂ　企画から導入までワンストップ対応

当社はＡＩシステムの開発・販売だけでなく、企画からカメラやセンサー等の撮像機器及び検査装置の製作等の提案、設置、稼働までをワンストップで提供しております。ＡＩ外観検査システムは、撮像条件により大きく検査精度が左右されるため、当社以外のＡＩベンダーでは、ソフトウェアのみを販売し撮像機器等については顧客側で別途調達しており、本番環境下において導入検討時と同水準の検査精度を出せない事例が多く見られます。

当社は、製造業界や画像検査領域での知見が豊富であり、ソフトウェアと撮像環境をワンストップで企画・提案・販売することにより、導入後の本番環境下でも高い検査精度を実現することが可能であると考えております。

##### ｃ　自社開発のＡＩ技術による外観検査処理

外観検査の処理技術には、従来技術であるルールベースと当社が開発しているＡＩ技術を用いた２つが存在します。ルールベースは、人が設定した検査ルールに基づいて良品／不良品を判断することから検査基準が明確となりますが、設定には専門知識が必要なうえ、条件が複数ある場合にはその分の検査基準を事前に全て登録する必要があり、検査結果もその検査基準に完全に一致したもののみを検出します。そのため、明るさ等の環境変化に応じた設定を行うことは大変難しく、大量の製品を製造しつつ不良品の出荷をゼロとするには、例え良品であっても一定の基準を満たさない製品を歩留まりにして熟練の検査員による検査をもって良品／不良品を判断している製造現場があります。このような製造現場では、良品でありながらも歩留まりにせざるを得ないことに頭を悩ませている場面が見受けられます。

一方で、ＡＩ技術を用いた場合は、良品／不良品の画像を学習データとして与えて自己学習させていくことで特徴を自動的に抽出して判断するようになります。曖昧さや柔軟性等は、試行回数を増やせば増やすほど数値化して表現することができ精度も高められることから、熟練の検査員による官能検査が必要なケースに非常に有効です。工数削減又は歩留まりの大幅な解消が期待できると当社では考えております。

ｄ　汎用性の高さ

ＡＩ外観検査システムの核となる基盤は、自社が開発する汎用性の高いソフトウェアであるため、特定の顧客ごとに仕様を大幅に調整する必要がなく、注文を受けてから１週間程度で導入することが可能です。操作性も容易なため、顧客側での設定調整や導入後の運用において、操作者の熟練度等に左右されません。

また、当社製品の外観検査処理にはＡＩ技術に加え、ルールベースも搭載しております。学習データ用の良品／不良品画像を蓄積し十分に学習させるまでは、従来のルールベースで使用することも可能です。このように、汎用性の高さにより検査する商品や特徴が変わっても顧客の要望に合わせて対応が可能なため、大手製造業で同一工場に複数のラインがあっても、大きな仕様変更を行うことなく、全ラインに導入の機会があります。加えて、大手製造業であれば国内だけでも複数の工場を保有しているため、今後は、既存顧客のリピート案件の比率が高まることが予想され、獲得コストの低減に繋がると考えております。

(導入実績)

これまでの「ＡＩシステム開発・販売」の実績は、自動車業界及び食品業界を中心に、導入してまいりました。ＡＩシステム及びその周辺機器の販売を通じた2024年２月期の平均販売単価は、16,080千円であります。導入事例として、大手自動車メーカーにおける「部品の傷の自動検査」、大手即席麺メーカーにおける「かやくとソースの自動分類」、大手ハムメーカーにおける「生成されたハムの自動検査」等があり、人が行っていた業務の自動化を実現しています。

[外観検査自動化例]

#### ②　ＤＸコンサルティング

（特徴）

日本の製造業界は、新興国の工業化による国際競争力の激化や少子高齢化に伴う労働人口の減少等の構造的な課題に直面していると当社では捉えております。当社は、その課題解決にＤＸコンサルティングが有効と考えており、ＡＩやＩｏＴ等の新しい技術を活用した顧客のＤＸ推進を支援するサービスを提供しております。

当社のコンサルタントが顧客のＤＸプロジェクトにおいて、課題設定フェーズから運用フェーズまでのプロジェクト全体に携わっております。

[サービスの内容]

(当社の強み)

当社が対面している製造業界においては、製造現場の生産性向上を目的としたＤＸの推進が急務となっているものの、製造業の企業にはＡＩやＩｏＴ等の新しい技術に精通している人材が不足しており、必要なデータがない、データが生産設備から取得できないことによってＤＸの推進が想定通りにいかないケースがあると当社では捉えています。

また、製造現場におけるＤＸには、製造業界や製造工程に対する豊富な知見が必要になる一方で、ＡＩベンダーやＤＸコンサル企業に、製造業界や製造工程に対する豊富な知見を有している人材は多くなく、そのため製造現場にＤＸのコンサルサービスを十分なレベルで提供できる企業は多くはないと当社では想定しております。

当社は、製造業に特化してきたことにより、製造業及び製造工程における多くの知見と実績やノウハウを有することができ、顧客の生産設備からデータを取得するためのデバイスの選定から、データ取得、分析、結果を踏まえた実際の運用までを支援しています。そして、製造現場の様々な課題への解決実績を積み上げることで、より質の高いサービスを提供できるよう取り組んでおります。また、当社は、人材育成、テーマ選定、検証、開発、運用に至るまで、単なるアドバイスではなく、ハンズオンでの開発支援ができることが特徴であると考えております。

[当社が導入したソリューション]

※１ Computer Aided Engineeringの略。

設計した製品のシミュレーションや解析をコンピューター上で実施すること。

(導入実績)

これまでの「ＤＸコンサルティング」の実績は、自動車業界及び食品業界を中心に生産工程における複数の領域で導入した他、同一企業から幅広く課題に対する相談を受け複数回の成約を獲得しています。2024年２月期のＤＸコンサルティングの平均販売単価は、2,019千円であります。

[事業系統図]

### ４ 【関係会社の状況】

該当事項はありません。

### ５ 【従業員の状況】

#### (1) 提出会社の状況

|  |  | 2024年２月29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)
49 | 33.7 | 1.0 | 5,394

(注) １．当社は、臨時従業員を有しておりません。

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．当社は製造業ＤＸ事業の単一セグメントであるため、セグメント毎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。

(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

当社は、「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（2015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」（1991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。