pluszero、売上高・営業利益ともに前年比20%超えの安定的な成長を実現し、各段階利益は年度目標をすべて達成

pluszeroは「第4世代AI」カンパニー

小代義行氏:みなさま、こんにちは。pluszero会長兼CEOの小代です。本日は、2023年10月期通期の決算説明を行います。よろしくお願いします。

はじめに、pluszeroの全体的な戦略についてご説明します。スライドの見出しに「pluszeroは『第4世代AI』カンパニー」と記載しています。「第4世代AI」とはどのようなものかと言いますと、専門的には「二重過程モデル」という言葉が最も正確な用語となります。

簡単にご説明すると、人間でも右脳と左脳を組み合わせて思考するとバランスが良くなるという考え方がありますが、AIの世界にもそのような考え方を適用したものです。こちらについて、具体例を挙げて説明していきます。

現在は「ChatGPT」などが世界を席巻していますが、そのような機械学習をベースとした技術は「直感」に例えられます。すなわち、大量のデータを読み込むことにより「勘が働く」ような状態になるという観点で、ディープラーニングは直感型であると言われています。

一方で、AI開発において機械学習が全盛になる前には「第1次AIブーム」「第2次AIブーム」と呼ばれる時代がありました。その頃は、人がルールを組み上げる「ルールベース」というシステムが主流でした。ルールベースの場合は人がロジックを組み上げるため、ある意味では論理的思考、すなわち左脳的なAIになります。

この左脳的なルールベースと、直感的な機械学習を組み合わせたものを「二重過程モデル」と呼びます。

国家としても二重過程モデルに対する関心が示されており、文部科学省や経済産業省の発行する資料にも「今後の日本が戦っていくべきAI領域として二重過程モデルがある」との記載があります。

私たちは5年前に二重過程モデルに着眼し、2年前には二重過程モデルを使用する上で迂回できない特許を取得しました。それにより、私たちの独自ブランドとして「Artificial Elastic Intelligence(AEI)」という技術コンセプトをブランディングし、イノベーションを展開していこうとしています。

今回の決算報告は「pluszeroは『AEI』で勝負しようとしている」ということを頭の片隅に置きながら聞いていただければと思います。

2023年10月期通期 発表要旨

スライドには今回の発表要旨を示しており、大きく3つのパートに分かれています。1つ目は中期経営目標と今期の業績予想についてです。私たちは2023年1月に中期経営目標を公表していますが、その内容に変更はありません。

中期経営目標は、2026年10月期すなわち2期先の売上高を27億円、営業利益を13億円にするというものです。CAGRベースでは、売上高が40パーセント、営業利益が81パーセントの成長を目指しています。

かなりチャレンジングな目標になっていますが、先ほどご説明した「AEI」により実現していきます。こちらに関しては、今回のタイミングでも曲げずにそのまま目指していくかたちになります。

今期の業績予想についても、今年1月に発表した数字から変更はありません。売上高は11.8億円、営業利益は2億円と、それぞれ前年比で32パーセント、28パーセントの成長となっています。詳細は後ほどお話しします。

2つ目は2023年10月期の実績です。前期の棚卸で言いますと、売上高は23パーセント、営業利益は28パーセント成長を達成しました。具体的な数字として、売上高は8.9億円、営業利益は1.6億円となっています。売上総利益、当期純利益に関してもそれぞれ成長しており、増収増益を達成しています。

3つ目は「AEI」についてです。こちらはロードマップどおりに進捗しており、主要パートナー3社のサービス開発が順調に進んでいます。こちらの詳細も後ほどお話しします。

エグゼクティブサマリー(数値編)

スライドには、先ほどご説明した目標数値を右肩上がりのグラフで具体的に示しています。先ほど、中期経営目標は1月発表のものから変わっていないとお話ししました。その内容から言いますと、今期はスライドのオレンジの枠で囲んでいる部分であり、ちょうど中間地点となっています。

今期の業績予想に関しては、先ほどご説明したとおりの数字を示しています。中期経営目標では、最終的に2026年10月期に売上高27億円を目指すとしていますが、それを目指した流れの中で、今期は売上高11億円、売上総利益6億7,000万円、営業利益2億円という目標を設定しています。

グレーの実線の折れ線グラフは、営業利益率です。今期までは18パーセントで、前々期、前期と同様の水準となっています。今期において「AEI」の投資立ち上げをしっかり進めることで、来期以降の営業利益率はポートフォリオの返還によって着実に上がっていく構図となっています。全体としては、このような中期経営目標を堅持していくかたちになります。

2023年10月期通期決算ハイライト

前期の通期業績の棚卸について、売上、コスト、バランスシート的な面と、「AEI」のロードマップの進捗状況の両面からご説明します。まずは通期決算ハイライトです。先ほどお伝えしたように、前年同期比で売上高は23パーセント増、営業利益は28パーセント増、純利益はほぼ同じ水準となりました。

前期は特殊要因があったため純利益はもともと減益目標でしたが、最終的には純利益も増益で着地しました。その結果、各段階利益も増収増益となっています。

進捗率においては、業績予想比では売上高が若干ショートしていますが、こちらは1,600万円の案件が直前になって期ズレしたことが影響しています。もともと達成できる見込みでしたが、未達となったのはそのような要因のためですので、まったく問題がない状況だと考えています。

そのほかの各段階利益に関しては、年度目標をすべて達成しています。

2023年10月期通期決算ハイライト

スライドには、私たちのメインビジネスであるソリューション提供と、未来への投資の意味合いを持つ「AEI関連」に分割した売上高を示しています。全体としてはすでにご説明しましたので、セグメント別に分解した数字についてご説明します。

ソリューション提供では、新規顧客の開拓・定着が順調に進み、業績予想を上回る25パーセント超の成長を達成しました。

AEI関連に関しては、先ほど1,600万円の案件の期ズレがあったとお話ししましたが、こちらがAEI関連に含まれるものでした。それにより進捗率に対してマイナス14パーセントの影響が出ていますが、それがなかった場合の進捗率は83パーセントになります。

それでも業績予想に対して17パーセント足りない状況ではありますが、こちらはまったく問題がないと考えています。なぜなら「AEI」は、来期以降の爆発的な成長を実現するために、年度単位での売上高達成には過度にこだわらず、あくまでも3つの中核案件を世界で勝負できるレベルに高めることに集中したからです。そのため、新規案件が抑制された結果となりました。現在はパートナー3社の案件が順調に進捗しています。

全体としては業績予想もほぼ達成しており、「AEI」の進捗も非常に順調ですので、こちらに関してはご理解いただければと思っています。

中期経営目標達成に向けたAEIの技術ロードマップの進捗(前期)

「AEI」の進捗状況について、いろいろな観点からご説明します。

前期の目標をスライド左側に記載しています。仮想人材派遣のサービスの部分的開始、サービスの事業化の基礎作り、パートナーを3社から5社に絞ること、主な自動化対象は問合せの一次受付であるとしていました。これらの事業計画への影響として、サービスが部分的に開始され、収益構造の質的転換が本格化するとうたっていました。

それぞれの経過についてご説明します。メインテーマに関しては、一部クライアントでサービス導入のトライアル済みであり、部分的開始は実際に達成しています。

戦略的意義に関しては、サービス展開可能なレベルのプロトタイプの開発が、複数のパートナーで成功しています。こちらの詳細は別途ご説明しますが、かなり現実化してきています。プロトタイプの開発以外にも、7期(今期)にサービスを展開するための開発が大幅に進捗しています。

提携先のパートナーについては、スライド右側に五十音順で記載しています。具体的にはアップセルテクノロジィーズ、アビスト、丸紅情報システムズ、非公開の1社の合計4社とともに「AEI」プロジェクトを進めています。

主な自動化対象に関しては、当初の目的であった問合せの一次受付の実装はもちろんのこと、もともと今期の目標としていたアクションの自動実行についての基本技術の検討も行いました。

事業計画への影響としては、部分的なサービスはすでに開始されましたが、収益構造の質的転換が本格化するところまでは至っていません。正直に言いますと、こちらの目標達成は1期後ろ倒しになるのではないかという感覚を持っています。あくまでも、サービスの本格開始は今期になりますので、そのような意味で質的転換の本格化は今期以降になると考えています。

中期経営目標達成に向けたAEIの技術ロードマップ

スライドは、中期経営目標達成に向けた「AEI」の技術ロードマップをそのまま記載したものです。みなさまに特に理解していただきたいのは、今期は「サービスの本格化元年」となるということです。

スライド中央に「仮想人材派遣のサービスの安定運用開始」と記載しており、後ほどご説明する3つのソリューションが、かなり高いレベルにまで到達してきています。さらに、今期中には産業適用が高確度で実施予定です。そのような意味で「AEI」のサービス化元年は今期になると確信しています。

また、前期、今期と同様に来期の目標として「他分野・業界への初期導入時の設定」と記載しています。「AEI」を適用しようとした場合、現在はまだ賢くするのに手間ひまがかかりますので、横展開も一気に効率化して「AEI」自体のスケーラビリティを爆発的に上げていきたいという野心があります。そのような目標に関しても、今期中にほぼ目途を立てる予定のため、あえて枠で囲んでいます。

それ以外の部分に関しては、提携先のパートナーも最大10社まで増やし、問い合わせに対してコールセンターのような受付をするだけではなく、受け付け後に作業指示書を発行するなど、仮想人材が可能なアクションはどんどん自動実行していけると考えています。

事業計画の影響に関しては、先ほどお話ししたとおり、6期で目標にしていた収益構造の質的転換が本格化し利益率への好影響が顕在化することを期待しています。場合によっては、8期以降になってしまう可能性があると考えています。

さらに、既存提携先の4社以外に10社程度の提携候補先と商談中です。非常に優れた各業界のトップ企業とお話ししている状況で、優先順位をつけて戦略的に対応していく予定になっています。

今期のAEIの重点対象

今期の「AEI」の重点対象についてです。前期の棚卸だけではなく、今期の具体的な取り組みについてもお話しします。先ほどお話しした主要パートナー3社が、まさにこの3つに対応します。

1つ目は、アップセルテクノロジィーズとの「コールセンター型のAEIの洗練・拡販」です。複数のエンドクライアントが2024年前半の利用を目指して開発中です。先ほどお話ししたとおり、思い切って取り組めば今の現場でも使えるレベルのプロトタイプができてきている状況です。コールセンターのトップ企業であるエンドクライアントからも非常に高い評価を得ており、今後はアップセルテクノロジィーズと組んで爆発的な成長を見込んでいます。

2つ目の「AIと人間の協働プラットフォームの産業適用」は、丸紅グループと実際に進めている試みです。ネットワークオペレーションセンターから一次受付する部分に関してはコールセンターと同じですが、受け付け後に作業指示書のようなものを発行し、その一部を自動実行するプラットフォームを2024年前半に稼働開始する予定で、丸紅グループ内への展開を準備しています。他の企業に対しての外販も商談中ですので、今期中に一気に市場に広がっていくと考えています。

3つ目の「生成AIを用いた製造業の設計の効率化」はアビストと進めており、こちらも今期中にサービスが開始される予定です。プロトタイプベースで、一部のテスト自動化は実現できています。

2023年10月に「日経クロステック」の「日経ものづくり」に掲載され、メディアの目から見ても「生成AIをこのような高いレベルで製造業に適用しているケースはほとんどない」としっかり取り上げていただきました。この記事を見て、日本の名だたる製造業のトップ企業から数多くの問い合わせをいただいているため、「AEI」の適用先としてかなり有望なものになっていると実感しています。

業務提携:Upsell Technologies社とAIオペレータの実現

アップセルテクノロジィーズと協業している、コールセンター型「AEI」についてご説明します。こちらは「AEI」と大規模言語モデルを組み合わせ、AIオペレーターが人間のオペレーターとコラボしながら電話対応するモデルです。

人間とAIがコラボすることにより、今までのユーザーは体験したことのないレベルで人間らしく賢い対応ができるプロトタイプができています。コールセンターのサービスは消費者向けですので、一般の方々から見ても「AEIは賢い」と思われるような事例が今期中に高いレベルで出てくると考えています。

業務提携:仮想人材によるITシステムの運用保守支援

スライドには、丸紅グループと行っているAIとITのコラボレーションプラットフォームの概要図を記載しています。このようなかたちでコールセンター的に受け付け、受け付けた作業指示を仮想人材が一部自動実行するモデルになっています。

業務提携:アビストと生成AI+AEIで目指す製造業の生産性・品質向上

生成AIと「AEI」で製造業の生産性を上げるための業務提携についてです。まず、製造業の3DCADの設計をしていく中で、テストを自動化します。そのテストの自動化を利用して、生成AIを使ってテストに適合する初期案を作り、全体の生産性向上を図るというイノベーションになっています。

今期はこれら3つがしっかりと産業適用され、「AEI」の名を世の中に知らしめることになると考えています。

四半期会計期間別業績推移

前期の業績報告に関して、解像度を上げてご説明します。今期第4四半期まで、売上、売上総利益、営業利益に関しては、特殊要因を除いてほぼ右肩上がりで着地しました。全体としては各段階利益に関しても通期目標を達成しており、順調に推移したと言えます。

ソリューション提供売上高の四半期毎推移

ソリューション提供売上高の四半期ごとの推移です。前期第4四半期と比べて順調に伸び、24.0パーセントの成長となりました。

ソリューション提供売上の月次季節性

ソリューション提供の月単位の売上は、3月が高くなり、4月と5月に沈む傾向があります。しかし、月単位で見れば前年度、前々年度と比較しても総じて右肩上がりですので、季節性はあるものの伸びていることが見てとれると思います。

2023年10月期累積純利益と前年同期比累積純利益の比較

純利益の前年同期比比較です。今期は税金関係や有価証券の売却益、「AEI」の補助金関連の3つの特殊要因がある中で、これらをどのようにカバーしていくかをお話ししていました。

特殊要因により前期の純利益は減益予想でしたが、今期は売上総利益をしっかりと積み上げることができたため、結論としては若干の増益となりました。

2023年10月期のコスト構造

コスト構造についてです。売上総利益に関しては、例年どおり非常に安定的に推移しています。さらに今は「AEI」にチャレンジしているため、「AEI」関連のソフトウェアの資産計上が本格化してきています。

監査法人の指導によって非常に厳しい基準のもと管理していますので、優良な資産がしっかりと構築されていっていると確信しています。そのような流れの中で、投資が順調に進んでいるとご理解いただければと思います。

ソリューション提供事業の単一セグメントの会社

当社は「ソリューション提供事業」の単一セグメントで事業を展開しています。その中で、受託型のプロジェクト型ソリューションとSaaSのサービス型ソリューションの2つに分かれています。

プロジェクト型からサービス型&AEI関連研究へ戦略的投資

2023年10月期においては、プロジェクト型ソリューションが96パーセントを占めています。サービス型ソリューションに関しては、まだまだ上げていかなければいけない状況ですが、質的転換は確実に進んできています。

多様なソリューション提供による収益の継続的成長

スライドの棒グラフは、受託型ソリューションにおける継続性の高いお客さまの割合を示しています。1年間売上を計上している顧客を「継続的な顧客」と定義し、割合を管理してきました。7割前後で管理しようと試行錯誤をしていましたが、今期は新規顧客を一気に増やしたことにより、必ずしも7割前後にはなっていません。

一方で、売上は力強く伸びています。加えて、現場としては新規顧客がしっかりと継続性のある顧客にコンバージョンしていると考えています。過去1年間は継続的な顧客の割合を四半期単位で開示してきましたが、実態に即していないと感じているため、明確に開示するのは今回が最後になります。代わりとなる指標は次のスライドでご説明します。

継続性という意味では、前期第4四半期は58パーセント程度となりました。スライドの右側に記載している円グラフのとおり、前四半期と同等以上の売上を計上した継続的な顧客の売上比率は75パーセントとなっています。お得意さまの度合いが高まっているとご理解いただければと思います。

多様なソリューション提供による収益の継続的成長

「継続的な顧客」の代わりとして「既存顧客」という指標を新たに定義しました。これまでは、1年間継続して売上を計上している顧客を継続的な顧客と定義していましたが、今後は一度でも継続的な顧客になれば既存顧客として扱います。

変更した背景として、継続的な顧客になったとしても、大企業になればなるほど稟議の関係で投資サイクルが変わり、投資がない四半期が発生する場合があることが挙げられます。このように、継続的な顧客といった厳密な定義ではカバーしきれないお客さまがいるため、既存顧客と新たに定義しました。

スライドのグラフのうち、オレンジと薄いオレンジの部分が既存顧客です。薄いオレンジの部分は、新規顧客からコンバージョンした既存顧客となっています。先ほどもお伝えしたように、新規顧客から継続性のある顧客にコンバージョンしていくことが大事です。

スライドに記載しているグラフのように、既存顧客がしっかりと増え、継続性のある顧客になってきていることがわかると思い、このように変更しました。

多様な顧客に対するソリューション提供

年度単位の取引社数およびプロジェクト数と、1社あたりの売上推移です。取引社数およびプロジェクト数は、右肩上がりになっています。

一方で、1社あたりの売上は減っています。こちらは、案件マッチングサイトからも非常に多くの引き合いをいただくようになってきており、サイト経由で受注するプロジェクトが比較的小規模であることが要因です。そのため、1社あたりで計算すると2年前並みになっています。

多様な顧客に対するソリューション提供

スライド左側に記載している円グラフは、上位顧客別売上構成比です。特定の売上トップクラスの会社に依存していないことがご理解いただけると思います。中央の円グラフでは、情報通信業とサービス業に偏っているように見えるかもしれませんが、実際のプロジェクトは多種多様で、さまざまなお客さまがいらっしゃいます。

そのような意味では、特定の業界に特化してソリューションを展開している感覚はまったくありません。世の中のニーズに合わせて集計すると、このような分布になるという程度のイメージでご理解ください。

右側の円グラフは、未上場企業と上場企業の割合を示しています。未上場企業の割合が増えてきたのは、先ほどお伝えした案件マッチングサイトから受注する案件が増えてきたためです。

稼働人月・人月単価推移

稼働人月・人月単価推移です。スライドに記載している折れ線グラフの点線部分は、エンジニアやサイエンティストの直接稼働人月を、人月単価はエンジニアやデータサイエンティストの単価を示しています。単価に関しては、極端に上昇傾向があるわけでもなく、同じような水準で推移しています。

実線の折れ線グラフは、スタッフを含めた全社の稼働人月を示しています。エンジニアもスタッフも、採用は非常に順調に推移しており、売上の成長目標に合わせて計画どおりに採用できています。

技術力が高い人材を安定的に採用・継続雇用

人材のポートフォリオは、本質的な構成は急に変わらないため変更はありません。東大生や東大卒のメンバーが30パーセント超、大学院生や大学院卒のメンバーが40パーセント弱、エンジニア比率は9割弱となっています。先ほどお伝えしたように、採用が順調に進んでいるため、正社員数が増えてきています。

労働環境としては、平均年齢が30歳と若い会社です。特筆すべきポイントは、残業時間が6.5時間ということです。イノベーションかつ受託ソリューションを展開している会社としては、非常に良質な労働環境だと思っています。炎上率が低いため、残業時間だけではなく全体的に非常にホワイトな会社であると自負しています。

2023年10月期実績に基づくKPI

前期の棚卸という意味でのKPIについてご説明します。先ほどお伝えしたとおり、継続的な顧客の売上比率は来期以降管理しませんが、今期は57.4パーセントでした。AEI関連の売上比率・サービス型売上比率は、しっかりと作り込み立ち上がりつつあるため、今期の数字はそこまでよくないですが、内容面で十分戦っていける状況だと考えています。

2023年10月期 貸借対照表

バランスシートです。AEIへの投資が今期に本格化するため、前々期から前期にかけての大きな変化はない状況です。

2024年10月期業績予想

経営計画についてご説明します。業績予想は先ほどお伝えしたとおりの水準で、中期経営目標の達成に向けて動いていきます。

2024年10月期業績予想

今期の業績予想は、上期と通期に分けて出しています。先ほど、前期の棚卸の部分で季節性や右肩上がりの様子を見ていただきましたが、事業活動を続ければ続けるほど右肩上がりで伸びていくモデルとなっています。

そのため、上期の進捗率は50パーセントではなく、売上高は約45パーセント、各段階利益は40パーセント前後と予想しています。後半にかけて伸びていく分、下期の進捗が大きくなるとご理解ください。

2024年10月期業績予想に基づくKPI

2024年10月期業績予想に基づくKPIについてです。AEI関連売上比率を約15パーセント、サービス型売上比率を2.8パーセントにすることを掲げています。

採用見通し

採用見通しについてです。今期も売上成長率に見合う105人月に達するように、採用活動を継続していく予定です。

2024年10月期のコスト構造

2024年10月期のコスト構造です。本質的な部分として、売上総利益は前期とほとんど変わりません。しかし今期は、前期よりもさらに「AEI」への投資が増してきます。営業利益率18パーセントは維持しつつ、しっかりと投資を行っていく年になるとご理解いただければと思います。

2024年10期営業利益目標と2023年10月期営業利益比較

2024年10月期の営業利益目標と、2023年10月期の営業利益の比較です。今期は売上総利益をしっかりと上増しします。その増加分を、主に「AEI」関連の研究開発費や資産などに投資し、最終的な営業利益は2億円強で着地する計画です。ご説明は以上となります。ご清聴ありがとうございました。