情報・通信業 <4418> 株式会社ＪＤＳＣ 課題

１【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】

文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであります。

（１）経営方針

　当社は、「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「AIでデータの真価を解き放ち産業の常識を塗り替える」というヴィジョンを実現すべく、データサイエンスや機械学習、AIといった最先端の技術を社会に実装することを目指しております。

　各産業を代表するパートナー企業と共同で研究開発を行い、産業全体に共通する課題を解決するAI関連のサービスやソリューションを多数創出しております。AIを単なる先進技術としてではなく、実際に利益やキャッシュ・フロー等の観点で定量的な改善効果を創出し、産業共通課題を解決する手段として社会に実装することを目指しております。

　また、開発したソリューションを自社所有のプロダクトとして産業全体に幅広く提供し、AIソリューション事業として展開しております。中長期的には、日本国内の社会課題を解決する過程で培った知見と経験を活用し、グローバル展開も見据えております。

（２）経営戦略

　当社は、新たなAIソリューション開発とプロダクトの産業横展開の双方を実現するAI企業として事業を展開する方針であります。

第一フェーズ「共同研究開発（Joint R&D）」

　当社は各産業の大手企業と強固なパートナーシップを結びながら共同でAI活用を推進しており、Joint R&Dフェーズとして既に多数の顧客から収益を得ております。当該フェーズにおける顧客へのサービス提供を通じて、産業固有の課題やデータを収集できるというメリットに加えて、データによる学習を通じて自社が保有するAIのアルゴリズムを強化することが可能となります。さらに、当社単独での開発と比較すると、共同開発は大手企業の予算や人的リソースを活用できるため、開発費用が大きく抑制され、当社の生産性及び収益性が向上する要因となっております。

共同研究開発や初期導入においては、課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型（非継続）の収益を受領しており、AIソリューション導入後においては、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を得ております。

第二フェーズ「産業全体への横展開」

　開発したAIソリューション及びアルゴリズムについては当社保有のプロダクトとして産業内外の複数の他企業に提供することが可能とする契約を顧客と締結しており、単一の顧客から一過性の収入を得る受託開発やコンサルティングと比較して持続的な事業拡大を実現しやすいビジネスモデルを実現しております。収益性についても、各産業において１社目のパートナー企業と共同で創出したAIソリューションを２社目以降に横展開する際には、既に存在するプロダクト及びアルゴリズムの活用が可能であることからプロジェクトの粗利率が改善する傾向にあり、横展開が進むほど収益性が向上するビジネスモデルとなっております。

　単一顧客へのサービス提供に留まらず、需要予測ソリューション（demand insight）や電力データを活用したフレイル検知（要介護予兆の特定）、電力データを活用した不在配送回避のソリューション等、産業共通の課題を解決するAIソリューションを多数保有しております。

AIソリューションの初期導入においては、課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型（非継続）の収益を受領しており、AIソリューション導入後においては、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を得ております。

　上記展開により、当社は顧客との連携を通じた製品開発・価値提供が可能なAIソリューション企業に位置づけられていると考えております。製品開発のフィールドが広く、ストック型のプロダクト収益も獲得できるため、一般的なSaaS企業とは異なり単一の産業・用途に制限されづらく、一般的なコンサルティングファームやSIer等と比較して労働集約的なビジネスに終始しない点が当社の違いであると考えております。

（３）経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等

　当社は、ビジネスマネジメントやアセスメント、PoC実施、本導入のシステム開発等のフロー型（非継続）のサービスに加えて、導入後の継続的な運用保守やAPIまたはライセンス利用等のストック型（継続）のサービスを提供しております。そのため、売上高、売上総利益、営業利益、売上高総利益率及び売上高営業利益率といった基礎的な指標に加えて、幅広い産業への事業展開や売上高の継続的かつ累積的な増加を実現するため、AIプロダクト別の売上構成や継続顧客による売上比率を重要な指標としております。

（４）経営環境

　日本は少子高齢化と人口減少のトレンドが継続しており、生産年齢人口は2015年の約7,700万人から、2056年には5,000万人を下回り、2065年には4,500万人まで減少すると予想されております(出典：国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成29年推計）」)。また、DXが推進されない場合、2025年から2030年まで最大12兆円/年の経済損失が発生する可能性があると見込まれており（出典：経済産業省　DXレポート）、１個人や１企業といった単位ではなく、産業全体や日本全体の視点をもった取り組みが必要になると考えております。

　個別企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIソリューション市場は2019－2025年の間に0.9兆円から1.9兆円に拡大する（出典：株式会社富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」）と予測されておりますが、産業共通課題の解決という観点では、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する（出典：三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」）と試算されており、当社の事業機会は非常に大きいと考えております。

　当社は産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。

　当社の見立てとして、従来は、各産業の個別企業がそれぞれの利益・目的達成のため個別に課題解決を図っており、行政や顧客、株主といったステークホルダーも個別企業ごとの利害を重視しておりました。しかしながら、昨今では、売上や利益に加えて産業全体に共通するSDGs課題に向き合うべきというステークホルダーからの要請が急速に強まっていることを背景に、自社の利益だけではなく産業共通課題に対してAIを活用していくニーズが急増していると考えております。産業全体の課題解決はSDGsと密接に関係するケースが多く、また、単一の企業が保有するデータよりも産業全体の膨大な量のデータを用いた方がアルゴリズムの精度は高まりやすいため、産業全体にAIソリューションを提供していく当社にとっては非常に大きな事業機会が生まれていると考えております。

（５）優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題

①　産業及び顧客基盤の拡張

　持続的な成長のためには産業や顧客基盤の拡張が必要となります。当社の優位性は「AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見」、「AIによる解決策の提示から実行まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力」及び「大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル」であり、これらの競争優位性は特定産業に限定されず幅広い産業において発揮されます。当社は既存の産業及び顧客で積み上げた実績や知見を活用し、新規の産業へ再現性高く進出することで継続的に成長を続けてまいります。

②　既存ソリューションの強化と新規ソリューションの創出

　当社はこれまで多数の産業のリーディングカンパニーとの協業を通じて、多くのAIソリューションを創出してまいりました。今後は既存ソリューションの強化と新規ソリューションの創出が課題となります。既存のソリューションにおいては、新機能の開発や効率化等を通じて更に競争優位性を高めていくとともに、産業全体への横展開を加速させるための営業チームやカスタマーサクセス（顧客満足度を高めるための専属部署をいう。）の体制強化を進めてまいります。また、業界横断的な産業課題の発掘を日々行っており、例えば自動車、船舶、航空等の業界規模が大きく、かつ蓄積されたデータが豊富に見込まれる産業については、当社が産業課題を解決する新しいAIソリューションを創出し、先駆者となる可能性があるものと考えております。新たな産業課題を解決するためのAIアルゴリズムを活用したAIソリューションの新規開発にも重点的に投資を実行することで、継続的な高成長を実現します。

　また、データ取得の自動化やデータ基盤構築のソリューションであるWodom!や人間の行う作業を効率化するためのRPAなど、共通化したサービスを幅広い産業に提供することによる売上拡大も目指してまいります。中長期的には、産業共通課題を解決するAIソリューション企業として強固なポジションを築くべく、各産業内に存在する膨大な産業データを蓄積することを継続的に推進してまいります。

③　技術とビジネスの双方に秀でた横断型人材の育成

　産業共通の課題解決を実現するためには、技術面及びビジネス面の双方で優れた人材が必要となり、人材の確保と育成が課題となってまいります。AIアルゴリズムの構築等の技術面の豊富な知見を有するデータサイエンティストやエンジニアに加え、AIを活用した具体的な解決策の提示や難易度の高いAIプロジェクトのマネジメント等のビジネス面で高い執行能力を有するコンサルタントや事業開発人材が多数在籍しております。また、コンサルティング業界出身でありながらGoogle Professional Data Engineerの資格取得や東京大学の研究室への所属、技術領域の国際論文執筆等に取り組む、エンジニアでありながらMBAを保有してビジネス領域の知見を有する、データサイエンティストでありながらビジネス推進も含めた事業全体の責任者の役割を担う等、一名が横断的に複数領域の専門性を発揮する事例が増加しており、当社の競争力を高めております。今後も、技術面及びビジネス面の双方で卓越した能力を持つ人材の育成・採用に投資を継続してまいります。

④　東京大学との連携等による技術力の更なる強化

　当社はAIを用いて実際に定量的な改善効果を創出することを重視するため、精度の高いAIアルゴリズムを開発・実装するための技術力強化が重要となります。東京大学の教授陣や研究室と密接な連携を行うことで、国際的にも最先端な技術応用の研究活動を実施しています。当社の社員の一部は東京大学の研究室に在籍しており、東京大学の研究室の修士・博士課程の学生が当社のインターンとして参画する等、人材面での交流も活発であり、優秀な人材の採用にも繋がっております。例えば、2020年に開催された機械学習の著名な世界的コンペティションであるKaggleにてトップチームが全世界で上位0.6％の成績を収めて表彰を獲得する等、当社のAI領域における技術力の高さは対外的にも示されております。技術革新が目覚ましい環境下にもあり、今後も最先端技術の取り込みと社会実装に向けて、東京大学との連携及び技術力の強化に積極的に投資をしてまいります。

⑤　経営の安定と非連続な成長を支える事業資金の確保

　今後の事業拡大に伴う人材獲得や経営基盤の強化、非連続な成長のためのM&A等の戦略的なアクション等のためにも資金確保は必須であると考えております。前事業年度には第三者割当増資により約26億円の資金調達を実施しており、金融機関の信用枠を3.5億円設けております。当事業年度には東京証券取引所マザーズ市場（現グロース市場）に上場し、公募増資により総額6.2億円の資金調達を行いました。今後も資金調達に加えて、財務基盤の安定化に資する施策を講じてまいります。また、当社の企業規模を勘案しつつ、株主への還元等の機動性確保の観点から、必要に応じて資本金の減少等も実施してまいります。

⑥　海外への事業展開

　日本国内の限定的な市場だけではなく海外市場も見据えていくことが必要になると認識しており、中長期的には、日本国内の社会課題を解決する過程で培った知見と経験を活用したグローバル展開も見据えております。特に当社が注力しており先行する「高齢化社会への対応」という領域は、日本が最も先進的であり当社のAPIやAIアルゴリズムに対する需要がグローバルでも拡大していくと考えております。今後は当社のパートナーである各産業の大手企業とも連携しながら、将来的な事業展開も見据えて市場調査や基盤整備を進めてまいります。