事業計画及び成長可能性に関する事項について
株式会社ヘッドウォータース
証券コード：４０１１
2021年10月1日
会社概要（2021年6月末現在）
商 号 株式会社ヘッドウォータース
業界の渦の中心､源流(Headwaters)となる
設 立 2005年11月
代 表 者 代表取締役 篠田 庸介
「エンジニア×ビジネス＝∞」
本社所在地 東京都新宿区新宿二丁目16番６号
資 本 金 354,266千円 「新技術の社会実装」
従 業 員 数 88名
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沿革
AIの黎明期から蓄積した豊富なデーターと分析手法・開発力を要するフロントランナー
マルチAIプラットフォーム 2021
「SyncLect」リリース
クラウドロボティクス 2018
サービスリリース AI
「Pepperサービス」
「Pocket Work Mateサービス」開始 2016
ロボットアプリ制作サービス開始
2015
「（株）ヘッドウォータース」 2014
商号変更
設立
2007
2005
創業期 AIシフト・サービス・プロダクト立ち上げ期 成長・拡大期
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事業内容
3つのAI領域を複合的に組み合わせて展開
顧客ビジネスに寄り添うAI＋α
の活用によるソリューション提供
学習モデル AIインテグレーション AIソリューション
サービス
OPSサービス
継続的な機械学習の実施
AIを組み込んだ保守サービス
DXサービス
エンジン プロダクト デジタル化を通じて、
AI利用も視野に入れた
システム開発
プロダクトサービス
当社独自のAIプロダクト
提供 当社事業領域
4つのAI領域
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ビジネスフロー① AIインテグレーションサービス
お客様と何度もコミュニケーションを重ねることで実用性の高いシステムを提供
【ポイント】
受注
➢ 不明瞭な要件やAIに対する過度な期待⇒お客様との認識齟齬の発生を回避するために以下のプロセスのうち、
業務分析やアセスメント、PoC※の実施を繰り返す
➢ AIの精度に対する絶対的な指標を起こしにくいため、準委任契約になるケースが多い
提案 ➢ PoCでは学習精度の向上以外にも、試験運用によって運用課題の洗い出しを行うなど、本番利用をイメージ
＆ した実証実験を実施
お見積り
保守/運用/
業務分析・可視化 アセスメント PoC※ システム開発
追加学習
ヒアリング 業務やデータの整理 AIの導入業務、PoCの 3か月を1サイクルで 設計、開発、テスト 運用保守業務
実施案、DX化の提案 実施 クラウド利用料
など 結果報告と SyncLect利用料
次のフェーズ提案 などの月額課金
お問い合わせ
(Web)
※ PoC：Proof of Conceptの略で、「概念実証」、「実証実験」の意味。新しいシステムが実現可能か、目的の効果が得られるか
などを実験的に行う検証工程のことを指す。
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ビジネスフロー② DXサービス
AI化につなげるべく、お客様としっかりリレーションを取りながらサービスを展開
◼ 一般的なシステム開発案件
【ポイント】
受注
➢ 大まかな要件は定まっているが、ディテールまでは詰め切れて
本番開発 運用保守 いないケースが多いため、ヒアリングをしっかりと行った上で
提案をし、金額・要件の合意をもって受託開発を請け負う
設計・開発・テスト 運用保守業務 ➢ スタートアップやサービス提供をしている会社にはチーム体制
提案 クラウド利用料 を組んで継続的に開発を支援（準委任契約）
＆ SyncLect利用料
お見積り などの月額課金
◼ 業務効率化、自動化の事案
ヒアリング 業務分析・
業務整理
本番開発 運用保守
機能単位で
繰り返す 運用保守業務
お問い合わせ
(Web) プロトタイプ クラウド利用料
要件確認 などの月額課金
作成
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ビジネスフロー③ プロダクトサービス
AI、DX案件で作成したシステムに対して、運用保守（OPSサービス）とは別に発生する次の月額課金モデル
受注 AI、DXなどの初期費用とは別にランニング費用を合わせて提案して受注
クラウドサービス利用料（AI機能、サーバ利用料など）
提案
＆
お見積り
IoTエッジは、1デバイスあたりのライセンス利用料
ヒアリング
SyncLectサービス、PocketWorkMateなどの自社サービス利用料
お問い合わせ
(Web)
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ビジネスフロー④ OPSサービス
AI、DX案件で作成したシステムに対する、運用・保守業務で月額課金モデル
受注 AI、DXなどの初期費用とは別にランニング費用を合わせて提案して受注
提案 【ポイント】
＆
お見積り ➢ OPS単独の案件問い合わせはない
➢ AI・DX案件の8割程度がOPSサービスに繋がっている
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事業の収益モデル
業務効率化に取り組みつつ、フロー収益の拡大を主眼にビジネスを展開、将来的にはストック収益基盤を強化
収入 コスト
AI収益モデル 売上原価では、社内人材と社外リソースを効率よく組み合わせることでコストを最適化
販売管理費は、売上の増加に関わらずほぼ同水準で推移
PJ数×単価
社内人材を極力利益率の高いAI開発に活用
フ DXは実績のあるパートナー企業との協業で業務効率を常に最大化
ロ
ー DX収益モデル
粗利率、および売上原価に対する
PJ数×単価 労 販 販売管理費、および販売管理費比率
務 外注費比率・労務費比率 売 （百万円）
費 粗利率 費
47.5%
45.4% 労務費比率 販
売 一
プロダクト収益モデル 売 般
上 外 38.1% 34.5% 34.1%
契約数×利用料(月額) 注 管 管 販売管理費
ス 原 理
32.8%
比率
費 理
ト 価 費
費 378.4
ッ
364.3
外注費比率
ク OPS収益モデル そ
59.1% 63.9%
そ
の
の
延べ契約数×月額費用 他 他
2019/12 2020/12 2019/12 2020/12
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主な取引実績
Webの問い合わせを主体にPull型の営業であらゆる業種・分野のトップ企業などから選ばれる豊富な導入実績
メーカー 美容・ヘルスケア・スポーツ 不動産/建設 通信・Webサービス
•日産自動車株式会社 •株式会社モルトベーネ •株式会社ネクスト •ソフトバンク株式会社
•日本信号株式会社 •株式会社リラク •株式会社毎日コムネット •LINE株式会社
•イリソ電子工業株式会社 •株式会社タニタヘルスリンク •大成株式会社 •株式会社サイバーエージェント
•ソニー株式会社 •株式会社シーエスラボ •株式会社奥村組 •株式会社エムティーアイ
•株式会社大日本住友製薬 •資生堂美容室株式会社 •プロパティエージェント株式会社 •株式会社mediba
•TJMデザイン株式会社 •清水建設株式会社 •株式会社デジマース
•ソニーグローバルマニュファクチャリング 食品/飲食 •株式会社ブロッコリー
＆オペレーションズ株式会社 •株式会社モトックス ロボット •株式会社ザッパラス
•株式会社ころくや •ソフトバンクロボティクス株式会社 •株式会社ベビーカレンダー
卸・物流・航空 •株式会社ゲイト •株式会社よしもとロボット研究所 •株式会社NTTドコモ
•株式会社ニチリウ永瀬 •株式会社Food's Style •川崎重工業株式会社 •楽天グループ株式会社
•株式会社プレンティー •株式会社 ヴィア・ホールディングス •EPARKフィナンシャルパートナーズ
•株式会社小久保工業所 •株式会社ギフト メディア/広告 •NTTコムウェア株式会社
•日本航空株式会社 •ヤマダイ食品株式会社 •株式会社テレビ東京メディアネット
•大塚倉庫株式会社 •株式会社力の源ホールディングス •株式会社日本医事新報社 パッケージ/クラウド
•サッポロホールディングス株式会社 •株式会社オプト •株式会社エスキュービズム・テクノロジー
小売・販売 •株式会社J-オイルミルズ •クロスフィニティ株式会社 •株式会社ヒューマネージ
•株式会社パン・パシフィック・インター •株式会社フルスピード •日本マイクロソフト株式会社
ナショナルホールディングス 医療・教育 •株式会社博報堂プロダクツ •株式会社インフキュリオン
•As-meエステール株式会社 •早稲田大学 •株式会社共同通信デジタル •アマゾンジャパン合同会社
•株式会社ヴィレッジヴァンガード •弘前医療福祉大学 •株式会社角川アスキー総合研究所
コーポレーション •横浜昭和幼稚園 エンタテインメント/スポーツ
•株式会社LIXILビバ •株式会社桜十字 人材 •株式会社タカラトミー
•株式会社アダストリア •株式会社エス・エム・エス •セガサミーホールディングス株式会社
•株式会社タカキュー 金融/保険 •株式会社フォーラムエンジニアリング •データスタジアム株式会社
•はるやま商事株式会社 •株式会社ジャパンネット銀行 •株式会社マイナビ •株式会社ダーツライブ
•株式会社TSUTAYA •明治安田生命保険相互会社 •株式会社ONE •株式会社トゥエンティフォーセブン
•株式会社ローソン •プリベントメディカル株式会社 •株式会社キャリアデザインセンター
•株式会社金融工学研究所
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市場環境認識
少子高齢化に伴う「生産人口」の減少＋新型コロナウイルス感染症の流行によりDX化・AI活用のニーズは急拡大
DX国内市場 2019年度 2030年度予測 AIビジネス 2020年度見込 2025年度予測
(投資額) 7,912億円 3兆425億円 国内市場 1兆1,084億円 1兆9,357億円
エッジAIコンピューティング 需要予測 パーソナライズド 画像認識 音声・感情・音認識 決済ソリューション
（国内） ソリューション （国内） （国内） （顔認証）（国内）
（億円） （億円） （億円） （億円） （億円） （億円）
600 400 200 800 400 200
CAGR
CAGR CAGR CAGR
12.0%
8.4% 17.1% 300 14.0% 150
300 150 600
CAGR
400
26.1%
200 100 400 200 100 CAGR
47.3%
200
100 50 200 100 50
0 0 0 0 0 0
2020 2025 2020 2025 2020 2025 2019 2025 2019 2025 2019 2025
（見込） （予測） （見込） （予測） （見込） （予測） （見込） （予測） （見込） （予測） （見込） （予測）
出所：（株）富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」ならびに 出所：（株）富士キメラ総研「2020 画像・音声AI／次世代インターフェース市場の
「2020 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」をもとに当社作成 現状と将来展望」をもとに当社作成
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競争→「共創」
加速度的に拡大するAIマーケットにおいて互いを補完するパートナーとして共に発展
独自のポジション AI関連企業と当社が補完し合って共に市場を創造
当社はAIエンジン開発を主戦上に SIerが手薄になりがちなコンサル領域
せず、顧客にとって最適なAIエン のフォローや全国展開などの大型案件
共創 ジンを選択・採用して提供 では役割を分担して対応 共創
AIエンジン開発 大手システムインテグレータ
クラウドプラットフォーマー ITコンサルティング
共創 共創
デジタル化、AI機能はクラウドサー ITコンサル会社がすでに契約している
ビスを活用した提供となり、クラウ 顧客に対しての相談（AIの実施可否、
ドプラットフォーマーの協力は不可欠 開発やOPSに対する協業）
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当社の強み
「技術力」×「コストパフォーマンス」×「実用性」
新技術のPoC案件から金融系などの大規模システムまで企画～運用保守までのあらゆる開発案件に対応
技術力 コストパフォーマンス 実用性
AI人材育成力 「SyncLect」 開発手法
一気通貫モデル
AI/ロボティクス市場の黎明期からの豊富な実績 + DX対応
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ヘッドウォータースの技術・開発力の「源」
AI/ロボティクス市場の黎明期から事業を推進し、当社の得意分野・優位性を確立
ロボット関連事業で培われた多様な技術
目：カメラからの画像解析・顔認証
頭：AI
耳・口：スマートスピーカー
身振り：UX（ユーザー体験）
胸：スマートデバイス
センサー：IoT
足：自律移動
Copyright © Headwaters Co., Ltd. 遠隔操作：クラウド 13
一気通貫モデル
AIの実装をトータルにサポートすることで、実用性とコストパフォーマンスの高さを実現
業務分析・可視化 アセスメント PoC システム開発 保守/運用/追加学習
AIの実装をトータルにサポート：無駄がない・ミスコミュニケーションが発生しづらい
顧客は複数の会社と契約することで、「コスト増」「スケジュール調整」「コミュニケーションロス」など、リスクが増加
（各社の強みとする領域）
ITコンサル
AIエンジン開発
SIer
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AI人材育成
確立されたAI未経験人材を1年スパンでAI人材として育てる仕組み
AI人材＝AI Pathの学習状況＋実務経験・実績
→ 当社の「AIソリューション」を提供可能と認定した人材
Step1 Step2 Step3 Step4
基本的な用語や知識の習得 機械学習に最低限必要となる AI Pathを利用した体系的な OJT
（G検定、統計検定2級） 開発言語・開発知識の習得 専門教育＆Kaggleを利用した （顧客ヒアリングからの
（Python、Pandas、Numpy、 百本ノック AI活用提案、PoCの実施）
SQL、PowerBI）
AI Path
中途採用の場合は経験次第で
kaggleコンペ
1か月目からOJTスタートの
での実践演習
ケースもあり
Kaggleとは 機械学習ライブラリ
基礎講座
世界中の企業や政府などの組織と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。 データ解析ライブラリ
単純なマッチングではなく、「Competetion（コンペ）」がKaggleの特徴の一つ。
企業や政府がコンペ形式（競争形式）で課題を提示し、賞金と引き換えに最も精度の
基礎講座
高い分析モデルを買い取るという、最近でいう一種のクラウドファンディングに近い
ような仕組み。
数学関数ライブラリ
⇒当社、メダリスト輩出実績あり 基礎講座
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「SyncLect」
短期間に効率的かつコストパフォーマンスの高いサービスを提供
「SyncLect」＝AI開発を高速化するプラットフォーム
• アーカイブ化→組み合わせ：一度作ったもの＝部品は徹底的に再利用
⇒「ないもの」だけを独自につくる (事例)
• マルチAI機能：最適なAIを複数スイッチング @type 求人レコメンド
• バグの発生を抑え、安定稼働を実現 機械学習エンジン
AI学習モデル 『＠type』×独自のハイブリット機械学習エンジン
アプリ
データ 『＠type』を利用している求職者のあらゆる情報をデータとして蓄積・分析し、
…など 各種設定に紐づけてユーザーにマッチした求人情報を自動的に提供
顧客、ユーザー双方の効率化を実現するため、クラウドAIに頼らず、独自AI
・・・ 学習モデルを開発
⇒求人出稿案件数の飛躍的な増加に寄与
好循環 必要に応じて
徹底した効率化
外部リソース活用
変化への高い対応力
ロボット チャットボット Webサービス スマートスピーカー メール RPA
・・・
IP電話 サイネージ モバイルアプリ SNS IoTディバイス 決済端末
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SyncLect：AI＋IoT＋ビッグデータの開発＆運用プラットフォーム
IoTData 企業サーバ
Data
Pytorch Keras
独自AI
学習モデル 外部
scikit-learn TensorFlow Web
既存AI Microsoft Azure Google AI
サービス
汎用モデルAIは、独自AIに利用したり、
そのまま利用したりします。
部品は再利用可能に 再利用できるアプリ
Vision Conversation Data Analytics
データの取込と
独自AI
マルチAI 学習モデル データの蓄積
マネジメント 物体認識 顔認識 音声処理 自然言語 多言語 対話bot 数値予測 行動予測 分類 統計分析 SyncLectLamberjack
プラット
フォーム 部品は再利用可能に
エッジ/ クラウドAPI
業務利用に CMS データ IoT
コンテナ モジュール
必要な機能 コンテンツ更新 可視化 モジュール
モジュール （SyncLectAPI）
顧客管理者PC 顧客管理者PC IoT端末 エッジ端末 エンドユーザー向け
SyncLect外 Web/クラウド 新規なら
個別開発 Web/アプリ
※外注が多い領域 個別機能開発 個別開発
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実用性を重視した開発手法
お客様と一緒にシステムを育て上げるユニークな開発スタイル
PDCAを高速回転させ、仕様変更や追加にも柔軟に対応
完成後も顧客ビジネスの変化や
技術革新を踏まえて継続的に
ブラッシュアップを図る
エンジニアが「現場」を感じてトータルで開発するため、
顧客ニーズにマッチしたシステムへ成長
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成長戦略
短期(2～3年)
既存事業の拡大 AI化の加速 収益源の多様化 外部リソースの活用
DX→AI アライアンス戦略
DXを切り口に顧客ニーズを深堀することで、収益性の高いAI化にシフト ①対象とする市場で存在感のあるパートナーと組み、当社はシステム開発に
注力し、効率的に市場シェアの拡大を図る
コロナ対応 ②提携企業のサービスを当社のAI技術で付加価値向上を図る
③パートナーと共同で顧客にサービスを提供
コロナウイルス感染症拡大を契機に自動化・非接触化ニーズが高まり、本格化
するDXやAI化需要を確実に捕捉、既存事業の拡大を図る
（三密対策/混雑認識/非接触認証＋決済/遠隔研修・医療・接客/リモートワーク等）
中・長期(3～5年)
収益基盤の強化 ストック比率向上 AI実用化時代への対応 新たな収益源の確保
クラウドサービス売上増 ライセンス化
自社開発の「Pocket Work Mate」・ 「SyncLect」等のプロダクトを外部の アライアンス戦略でシェアを確保し、ライセンス化することで、新たなストック
リソースも活用しながら効率的に営業することで、ユーザー数の増加を図る 収益を確保
IoTデバイス戦略
OPS化
ロボット、VUI、スマートグラスなど今後成長が見込まれるデバイスを新たな
システムをより有効に活用できるように顧客ビジネス・技術の変化をとらえて 分野として着実に取り込んでいく
一歩踏み込んだ運用を展開。継続的な対応の重要性について理解促進を図ることで、
既存顧客のOPSサービス利用に繋げ、継続率を向上 リアルデータによる差別化
さらに社内で徹底した効率化を推進し、収益性の向上を図る
店舗内行動、現場業務などの行動データをデジタル化することによって、
すでにデジタル化されているInternet上のデータや販売データと掛け合わせていく
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成長戦略の進捗状況
短期戦略であるAI化をメインに成長戦略順調に展開中
AI化の加速 2022年度までにAIとDX売上逆転 (参照：経営指標)
サービス別売上高
売上高・粗利のサービス別構成率
AI関連の案件数は問い合わせ件数の増加に伴い着実に増加傾向 サービス別実施案件数
DX案件は１案件あたりの規模が拡大傾向 エンジニア数・AI人材比率の推移
AI案件の増加に対して、対応可能なAI人材も順調に増加
外部リソースの活用 (参照：経営指標)
アライアンス戦略関連売上高
3つのアライアンス戦略に取り組むことで、新しい領域への
展開を拡大することで確実に売り上げに貢献
ストック比率向上 2026年度までにストック売上比率50％ (参照：経営指標)
売上高・粗利のサービス別構成率
ストック・フロー比率
今後、自社プロダクトの販促とAI化によるOPS売上向上に
さらに取り組んでいく
新たな収益源の確保
現状、アライアンス戦略で展開しているサービスのライセンス化
に向け鋭意取り組み中
新技術への研究も継続実施中
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経営指標 1
収益率の高いAI関連の比率が高まり着実に収益力が強化されている
サービス別売上高 サービス別実施案件数 売上高サービス別構成率
（百万円） （件）
28.5% 35.0%
1,267 465 1案件当たりの規模が大きく
なったことで案件数は減少
1,153
397 53.7%
1,067 49.9%
9.2% AIの売上単価はDX
454
19.6% 4.4%
より高く案件も増加 13.5%
6.3%
404 8.8%
304
19/12期 20/12期
DXの案件数は減少
54.2% したが、パートナー
42.8% 企業との効率化が 粗利のサービス別構成率
促進され、売上増
610
573 576
38.6% 39.1%
11.0% 15.6%
OPSは不採算案件 44.4% 42.2%
47 97
72 25.6% 21.9% の整理を行った
144 102 107 ため案件数が減少 3.8% 2.5%
13.2% 9.5%
19/12期 20/12期 21/12期 19/12期 20/12期 19/12期 20/12期
（予）
プロダクト 案件数 OPS プロダクト DX AI
OPS プロダクト DX AI OPS DX AI
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経営指標 2
当社事業の要となるAI人材の育成と外部リソース活用により新たな領域へ展開
エンジニア数・AI人材比率の推移 アライアンス戦略関連売上高 ストック・フロー比率
（人）
※アライアンス戦略の定義はP.19を （百万円） 2020/12期はOPSにおいて不採算案
ご参照ください
80 60% 件の整理を行ったため、ストック比
率が一時的に悪化
AI人材比率
2.0 100%
50% 90%
10.3 80%
70 40%
70%
60%
82.1% 84.9% 84.0%
30%
50%
エンジニア数
40%
60 20%
1.7 23.0
30%
10% 20%
10.8
10%
17.9% 15.1% 16.1%
50 0% 0%
2019年 2020年 2021年 19/12期 20/12期 19/12期 20/12期 21/12期
（予）
（予） （予）
AI DX プロダクト
ストック(OPS、プロダクト) フロー(AI、DX)
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DX化ｘＡＩ化に向けた当社実績
スーパーシティ構想に向けた当社実績
ヘルスケア・地域
• オンライン診療クラウドアプリ 物流AI/物流DX
• リハビリテーションAI • 配車計画AI
• 地域災害予測ソリューション • 配送経路分析
• デジタルディバイド向けUI • スペースアナリティクス
モビリティ
• モビリティ向け画像解析
• スマートグラス
• 5Gソリューション
スマートストア
• 顔認証決済プラットフォーム スマートビルディング
• スマートスピーカ決済
• トイレ忘れ物検知
• ダイナミックプライシング
• 混雑可視化サービス
• 店舗内購買行動分析
• デジタルツイン
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売上高拡大イメージ
5000
AI関連
4500
DX・AIの
4000
プラットフォーマーへ
プロダクト
3500
3000
OPS
2500
スーパーシティ構想
2000 5G/次世代通信対応 ...etc
AI
1500
1000
500
DX
0
2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029
現在 Phases Ⅰ Phases Ⅱ Phases Ⅲ ・・・・
AIの活用 IoB※,OMO※の取り組み スーパーシティ・プロジェクト参画
人材の育成 ソリューション開発
※ IoB（Internet of Behavior)：人の行動をデジタルで追跡するテクノロジーを指す言葉
※ OMO(Online Merges with Offline)：オンラインとオフラインの併合
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認識するリスクと対応
新型コロナウイルス感染症拡大に伴うリスク等をしっかりと認識し、対応策を講じている
• 開発工数の増加 顕在化の可能性：高 顕在化による影響度：中
AI・DX案件において新しい技術を積極的に活用していることから、技術の仕様限界や要件の難易度によって開発工数の増加する
可能性がある
⇒ これまでの案件で蓄積したノウハウが詰まっているSyncLectサービスを活用することで、開発工数の抑制を実現し、粗利率の
向上にも繋げている
• 人材の確保と育成 顕在化の可能性：中 顕在化による影響度：中
国内において技術者数が不足しているため、人材の確保がしづらい可能性がある
⇒ 一般的なエンジニアや未経験者を最大1年程度で「AI人材」として育成するための教育カリキュラムと教育体制をすでに整えて
おり、着実に育成している
• 新技術への対応 顕在化の可能性：低 顕在化による影響度：低
IT業界では常に新しい技術が生まれているため、IT技術はもちろん、新たなIoT機器が生み出された際には、当社の研究開発チームが
迅速に実際の現場で使えるのか検証を行い、お客様へ提案できるか否かを適宜判断している
• 在宅勤務中心の事業展開(営業含む) 顕在化の可能性：低 顕在化による影響度：低
2019年よりリモートワークによる業務実施に向け、業務情報の一元化、リモートワークによる課題（コミュニケーションロスや
アナログ情報のデジタル化など）を洗い出し実施検証を行ってきたため、コロナウイルス感染拡大後、速やかにリモートワークを
全社で推進し、大きな問題は発生しておらず、営業においてもWebマーケティングによるPull型営業を主体としてきているため、特段
弊害は生じていない
※ その他のリスクについては、有価証券報告書の「事業等のリスク」を参照
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本資料の取り扱いについて
➢ 本書には、当社に関連する見通し、将来に関する計画、経営目標などが記載されています。これらの将来の見通しに関する
記述は、将来の事象や動向に関する現時点での仮定に基づくものであり、当該仮定が必ずしも正確であるという保証はあり
ません。様々な要因により実際の業績が本書の記載と著しく異なる可能性があります。
➢ 別段の記載がない限り、本書に記載されている財務データは日本において一般に認められている会計原則に従って表示されて
います。
➢ 当社以外の会社に関する情報は、一般に公知の情報に依拠しています。
➢ 本資料の更新は今後、本決算後3月頃を目途に開示を行う予定です。
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