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回次 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
第5期 |
第6期 |
第7期 |
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決算年月 |
2020年7月 |
2020年12月 |
2021年12月 |
2022年12月 |
2023年12月 |
2024年12月 |
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売上高 |
(千円) |
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|
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経常利益 |
(千円) |
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親会社株主に帰属する 当期純利益 |
(千円) |
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包括利益 |
(千円) |
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純資産額 |
(千円) |
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総資産額 |
(千円) |
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1株当たり純資産額 |
(円) |
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1株当たり当期純利益 |
(円) |
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潜在株式調整後 1株当たり当期純利益 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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自己資本利益率 |
(%) |
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株価収益率 |
(倍) |
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営業活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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投資活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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|
|
|
△ |
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財務活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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|
|
|
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現金及び現金同等物の 期末残高 |
(千円) |
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|
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|
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従業員数 |
(人) |
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|
|
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(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
( |
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(注)1.第7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.自己資本利益率は連結初年度であるため、期末自己資本に基づいて計算しております。
3.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。
|
回次 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
第5期 |
第6期 |
第7期 |
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決算年月 |
2020年7月 |
2020年12月 |
2021年12月 |
2022年12月 |
2023年12月 |
2024年12月 |
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売上高 |
(千円) |
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経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
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△ |
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当期純利益又は 当期純損失(△) |
(千円) |
|
△ |
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持分法を適用した場合の 投資利益 |
(千円) |
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|
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資本金 |
(千円) |
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発行済株式総数 |
(株) |
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普通株式 |
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A種種類株式 |
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純資産額 |
(千円) |
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総資産額 |
(千円) |
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1株当たり純資産額 |
(円) |
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|
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1株当たり配当額 |
(円) |
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|
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(うち1株当たり中間配当額) |
( |
( |
( |
( |
( |
( |
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1株当たり当期純利益又は 1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
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△ |
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潜在株式調整後 1株当たり当期純利益 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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自己資本利益率 |
(%) |
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株価収益率 |
(倍) |
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配当性向 |
(%) |
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|
|
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営業活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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|
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投資活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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△ |
△ |
△ |
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財務活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
|
|
|
|
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現金及び現金同等物の 期末残高 |
(千円) |
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従業員数 |
(人) |
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|
|
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(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
( |
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株主総利回り |
(%) |
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(比較指標:-) |
(%) |
( |
( |
( |
( |
( |
( |
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最高株価 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
2,748 |
3,800 |
|
最低株価 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
1,881 |
859 |
(注)1.第7期より連結財務諸表を作成しているため、第7期の営業活動によるキャッシュ・フロー、投資活動によるキャッシュ・フロー、財務活動によるキャッシュ・フロー、現金及び現金同等物の期末残高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。また、第7期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。
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.当社は、2023年9月27日に東京証券取引所グロース市場に上場したため、第6期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、新規上場日から第6期の末日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。
6.第2期から第5期までの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。
7.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。
8.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。
9.2020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。
10.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。
11.第4期以降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。
12.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、1株当たり当期純利益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。
13.2023年9月27日に東京証券取引所グロース市場に株式を上場したため、第2期から第7期までの株主総利回り及び比較指標については記載しておりません。
14.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、2023年9月27日付で同取引所に株式を上場したため、それ以前の株価については該当事項がありません。
当社は、2018年の創業以来、上場企業を中心に累計800社以上の企業に対し、AIソフトウエアを用いたサービスの提供やプロダクトの開発、DX(※1)やAI(※2)を推進するための組織開発や人材育成に係るサービス等の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、当該大手企業の経営基盤・リソースも活用しながら最新のテクノロジーを多方面へ提供しております。さらに、2024年10月に生成AI領域に特化した株式会社LangCoreを連結子会社化し、AIソリューションの提供を加速させております。
当社設立以降の当社グループに係る経緯は、以下のとおりであります。
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年月 |
概要 |
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2018年8月 |
東京都台東区において資本金300万円で創業 |
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2019年6月 |
全人類がわかるE資格講座の提供を開始 |
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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 |
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2020年1月 |
本社を東京都中央区銀座に移転 |
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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 |
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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 |
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2021年1月 |
「Microsoft for Startups」(※4)に採択 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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) |
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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) |
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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 |
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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 |
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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) |
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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) |
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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) |
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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) |
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2023年9月 |
東京証券取引所グロース市場に株式を上場 |
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2024年7月 |
生成AIを活用したコールセンターオペレーター向け応対品質評価システムの提供開始 |
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2024年8月 |
帳票登録を自動化する生成AIソリューションの提供開始 |
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2024年9月 |
営業活動の効率化・高度化を実現する生成AIソリューションの提供開始 |
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2024年10月 |
生成AI領域に特化したエンジニア集団の株式会社LangCoreを子会社化 |
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2024年11月 |
高度な技術調査を自動化する生成AIソリューションの提供開始 |
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2024年12月 |
高速・高度なボイスボットを活用した生成AIソリューションの提供開始 |
当社グループは、当社及び連結子会社(株式会社LangCore)1社で構成されております。
<当社グループのビジネスと目指す姿>
当社は、2018年に創業し、「データとアルゴリズムで、人類を豊かにする」というパーパス(※7)のもと、当社が独自開発した技術コアモジュール(※8)である「AVILEN AI」を活用したAIソフトウエアの開発、実装、加えてAIドリブン(※9)なビルドアップパッケージ(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推進を一気通貫で支援する「AIソリューション事業」を連結子会社と一体で展開しております。
当社グループは、多くの企業に対し、AIソフトウエアのサービスとして、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(※10)、開発・実装、運用保守まで行う)やAIエージェント(※11)の提供を通じて顧客が抱える課題を解決するAIソリューションを広範な業界に展開しております。また、その実現のために、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、ビルドアップパッケージを提供することで、AI推進に向けたアセスメントやロードマップ策定を通してデジタル組織・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ております。加えて、M&Aや資本業務提携先とのパートナリングによるケイパビリティ(※12)の獲得・強化を通じて、共同開発したパッケージ型ソフトウエアの拡販・普及を実現し、データ×AIで豊かな未来を実現することを目指しております。
<提供するサービスとビジネスモデル>
当社グループは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」とはサービスの名称)。
「AIソフトウエアユニット」では、自社開発技術コアモジュールである「AVILEN AI」を活用し、AIソフトウエアの開発と提供、ビジネスプロセスへのAI実装・データ利活用を支援(連結子会社である株式会社LangCoreも同様)し、「ビルドアップユニット」では、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ております。
「AIソフトウエアユニット」は法人向け、「ビルドアップユニット」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型収益ですが、「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型収益となっております。
[事業系統図]
<当社グループの特徴と優位性>
当社グループの特徴と優位性は、「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(※13)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、高い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「AVILEN AI」を有し、幅広い技術領域をカバーしており、当該コアモジュールにより効率的な開発が可能となっております。また、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。加えて、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、単一のモジュールで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。
生成AIビジネス分野では、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、ストック型収益として利益貢献を実現しております。加えて、2024年には各業界に共通する課題の解決に向けた生成AIソリューションを続々とリリース(2024年7月:生成AIを活用したコールセンターオペレーター向け応対品質評価システム、2024年8月:帳票登録を自動化する生成AIソリューション、2024年9月:営業活動の効率化・高度化を実現する生成AIソリューション、2024年11月:高度な技術調査を自動化する生成AIソリューション、2024年12月:高速・高度なボイスボットを活用した生成AIソリューション)し、生成AIビジネスの展開を加速させております。
②潜在的なAI/DX市場を創出し、高い継続率を実現するビジネスモデル
AIビジネス市場は導入段階にあり今後の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、業務プロセスの再構築等その利用範囲及び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。
当社グループは、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パッケージを提供することで、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、「AIソフトウエアユニット」及び「ビルドアップユニット」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(ITシステム部門で領域特化型の研修、営業部門でG検定対策講座を実施する等)、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を実現し、LTV(※14)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、社内人材の育成、また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、378名(2024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を通過した人材であります。「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、「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等)、「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(※15)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、「AVILEN DS-Hub」から累計で27名(2024年12月末時点)のデータサイエンティスト・エンジニアを採用しています。「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(貢献意識)とリテンション(定着)に繋がっております。
④高いブランド認知による顧客獲得能力
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8期連続合格者数1位(2021#1~2024#2)という実績等により効率的に顧客獲得が出来ており、新規法人顧客を堅調に増やしております。
これらの結果として、創業7期目で製造、金融、不動産、情報通信、電気機器及び食料品等の各産業の上場企業を中心とした大手企業との取引が「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。
<当社グループ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
当社グループは、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や業務プロセス再構築等の新たな価値を創造するAIソリューションを提供しています。製造業や金融業、不動産業をはじめ様々な業界の既存オペレーションを理解し、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。また、当社グループは「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(SaaS)として業界横展開を推進しております。主に、2023年4月に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」を開発・販売開始しており、ストック型収益として利益貢献を実現しております。さらに、2024年には各業界に共通する課題の解決に向けたAIエージェントや生成AIソリューションを続々とリリースし、生成AIビジネスの展開を着実に進めております。なお、2024年10月に連結子会社化した株式会社LangCoreは「AIソフトウエアユニット」のサービスとして生成AI関連ソフトウエアの受託開発及び顧客企業におけるAI利活用に向けたコンサルティングを提供しております。
<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>
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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
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ChatGPTなどのLLM(※16)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」
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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)帳票処理の自動化AIエージェントソフトウエア、機械部品の図面認識、広告チラシのデジタライズ化 |
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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
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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)不動産鑑定ソフトウエア、コールセンターにおけるAIエージェントソフトウエア
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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やロードマップ策定、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・個人向けに社内人材を中心に独自に制作したeラーニングをベースとしたAI/DX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。
用語集
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注釈番号 |
用語 |
用語の定義 |
|
※1 |
DX |
Digital Transformationの略称 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 |
|
※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 |
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※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 |
パーパス |
企業が社会に対して果たすべき存在意義や価値創造の方向性を示す概念 |
|
※8 |
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 |
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※9 |
AIドリブン |
AIを活用して業務やプロセスを推進・最適化する手法 |
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※10 |
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 |
|
※11 |
AIエージェント |
データを処理し、知識を構築し、タスクを実行するための意思決定プロセスを持つ自律的なAIシステム |
|
※12 |
ケイパビリティ |
企業全体の組織的な能力や強み |
|
※13 |
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で、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 |
|
※14 |
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 |
|
※15 |
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 |
|
※16 |
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 |
|
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) 株式会社LangCore |
東京都 江東区 |
500 |
生成AI関連システム受託開発、AI活用コンサルティング |
100.0 |
役員の兼任 2名 |
|
(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 |
3,500,000,000 |
日本郵政グループの経営戦略策定業務 |
被所有 21.6 (21.6) |
- |
|
(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 |
1,500,000 |
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 21.6 |
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」欄の(内書)は間接被所有割合です。
(1)連結会社の状況
|
|
2024年12月31日現在 |
|
|
セグメントの名称 |
従業員数(人) |
|
|
AIソリューション事業 |
63 |
(11) |
|
合計 |
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(注)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。
(2)提出会社の状況
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2024年12月31日現在 |
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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) |
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(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、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。
(3)労働組合の状況
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
当社及び連結子会社は、「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。