# 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】

#### （１）連結経営指標等

回次 | 第６期 | 第７期 | 第８期
決算年月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月
売上高 | （百万円） | 2,612 | 4,810 | 5,591
経常損失（△） | （百万円） | △451 | △97 | △375
親会社株主に帰属する 当期純損失（△） | （百万円） | △592 | △137 | △141
包括利益 | （百万円） | △589 | △179 | △155
純資産額 | （百万円） | 2,383 | 6,633 | 6,618
総資産額 | （百万円） | 3,686 | 7,865 | 7,939
１株当たり純資産額 | （円） | 31.64 | 82.44 | 78.53
１株当たり当期純損失（△） | （円） | △8.04 | △1.79 | △1.72
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | － | －
自己資本比率 | （％） | 64.64 | 83.77 | 82.37
自己資本利益率 | （％） | － | － | －
株価収益率 | （倍） | － | － | －
営業活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | △528 | 24 | 71
投資活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | △572 | △701 | △483
財務活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | 1,800 | 3,878 | 105
現金及び現金同等物の期末残高 | （百万円） | 2,337 | 5,537 | 5,231
従業員数 | （名） | 223 | 351 | 373
（外、平均臨時雇用者数） | (23) | (33) | (60)

（注）１．当社は第６期より連結財務諸表を作成しております。

２．第１四半期連結累計期間より、金額の表示単位を千円単位から百万円単位に変更しております。なお、比較を容易にするため、前連結会計年度についても、表示単位を千円単位から百万円単位に変更しております。

３．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、１株当たり当期純損失であるため、記載しておりません。

４．自己資本利益率については、親会社株主に帰属する当期純損失であるため、記載しておりません。

５．株価収益率については、親会社株主に帰属する当期純損失であるため、記載しておりません。

６．第６期、第７期及び第８期は、事業規模拡大に伴う人員増加により採用費、人件費、外注費等が増加したことに伴い、経常損失及び親会社株主に帰属する当期純損失を計上しております。また、同様の理由により、第６期の営業活動によるキャッシュ・フローがマイナスとなっております。

７．第６期以降の連結財務諸表については、「連結財務諸表の用語、様式及び作成方法に関する規則」（昭和51年大蔵省令第28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、EY新日本有限責任監査法人の監査を受けております。

８．2021年８月12日開催の取締役会決議により、2021年８月28日付で普通株式１株につき100株の割合で株式分割を行いましたが、第６期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額及び１株当たり当期純損失を算定しております。

９．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（アルバイト・パートタイム社員を含む、派遣社員は含まない。）は、年間の平均人員を（　）外数で記載しております。

10．「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７期の期首から適用しており、第７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。

#### （２）提出会社の経営指標等

回次 | 第４期 | 第５期 | 第６期 | 第７期 | 第８期
決算年月 | 2019年３月 | 2020年３月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月
売上高 | （百万円） | 985 | 2,063 | 2,612 | 4,016 | 4,321
経常利益又は経常損失（△） | （百万円） | △386 | △422 | △348 | 50 | △247
当期純損失（△） | （百万円） | △353 | △469 | △585 | △49 | △28
持分法を適用した 場合の投資利益 | （百万円） | － | － | － | － | －
資本金 | （百万円） | 522 | 1,312 | 100 | 2,274 | 2,337
発行済株式総数 | （株） | 686,000 | 736,130 | 753,080 | 79,928,400 | 83,383,800
普通株式 | （株） | 558,900 | 558,900 | 558,900 | 79,928,400 | 83,383,800
Ａ種優先株式 | （株） | 127,100 | 127,100 | 127,100 | － | －
Ｂ種優先株式 | （株） | － | 50,130 | 50,130 | － | －
Ｃ種優先株式 | （株） | － | － | 16,950 | － | －
純資産額 | （百万円） | 875 | 1,985 | 2,400 | 6,701 | 6,765
総資産額 | （百万円） | 1,222 | 2,483 | 3,670 | 7,696 | 7,856
１株当たり純資産額 | （円） | 1,276.75 | 26.97 | 31.86 | 83.80 | 81.19
１株当たり配当額 | （円） | － | － | － | － | －
（うち１株当たり中間配当額） | (－) | (－) | (－) | (－) | (－)
１株当たり当期純損失（△） | （円） | △514.79 | △6.49 | △7.94 | △0.65 | △0.35
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | － | － | － | － | －
自己資本比率 | （％） | 71.65 | 79.95 | 65.39 | 87.02 | 86.06
自己資本利益率 | （％） | － | － | － | － | －
株価収益率 | （倍） | － | － | － | － | －
配当性向 | （％） | － | － | － | － | －
営業活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | － | △340 | － | － | －
投資活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | － | △293 | － | － | －
財務活動による キャッシュ・フロー | （百万円） | － | 1,579 | － | － | －
現金及び現金同等物の期末残高 | （百万円） | － | 1,552 | － | － | －
従業員数 | （名） | 96 | 176 | 214 | 275 | 287
（外、平均臨時雇用者数） | (3) | (9) | (23) | (33) | (57)
株主総利回り | （％） | － | － | － | － | 42.0
（比較指標：配当込みTOPIX） | （％） | (－) | (－) | (－) | (－) | (105.8)
最高株価 | （円） | － | － | － | 1,150 | 883
最低株価 | （円） | － | － | － | 576 | 271

（注）１．第１四半期事業累計期間より、金額の表示単位を千円単位から百万円単位に変更しております。なお、比較を容易にするため、前事業会計年度についても、表示単位を千円単位から百万円単位に変更しております。

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。

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．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、１株当たり当期純損失であるため記載しておりません。

５．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。

６．第４期から第６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。第７期及び第８期の株価収益率については、当期純損失であるため記載しておりません。

７．第４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。また、当社は第６期より連結財務諸表を作成しておりますので、第６期以降のキャッシュ・フローに関する各項目については記載しておりません。

８．第４期、第５期及び第６期は、事業規模拡大に伴う人員増加により採用費、人件費、外注費等が増加したことに伴い、経常損失及び当期純損失を計上しております。また、同様の理由により、第５期の営業活動によるキャッシュ・フローがマイナスとなっております。
第７期は、連結子会社であった青島愛克薩老齢服務科技有限公司の持分の譲渡に関連して関係会社整理損を計上したことにより、当期純損失を計上しております。

第８期は、大型化していた既存の一部顧客企業で投資方針の変更があり、経常損失及び当期純損失を計上しております。

９．従業員数は就業人員数であり、従業員数の（）外書きは、臨時従業員（アルバイト・パートタイム社員を含む、派遣社員は含まない。）の年間の平均雇用人員数であります。

10．第５期以降の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、EY新日本有限責任監査法人の監査を受けております。なお、第４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、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づく監査証明を受けておりません。

11．株主からの取得請求権の行使を受けたことにより、2021年８月２日付で、Ａ種優先株式、Ｂ種優先株式及びＣ種優先株式のすべてを自己株式として取得し、その対価として普通株式を交付しております。また、当社が取得したＡ種優先株式、Ｂ種優先株式及びＣ種優先株式は、会社法第178条の規定に基づき2021年８月２日付ですべて消却しております。なお、当社は、2021年８月12日開催の臨時株主総会により、同日付で種類株式を発行する旨の定款の定めを廃止しております。

12．当社は、2021年８月28日付で普通株式１株につき100株の株式分割を行っておりますが、第５期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額及び１株当たり当期純損失を算定しております。

13．2021年12月23日付をもって東京証券取引所マザーズ（現グロース）に株式を上場いたしましたので、第４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。第８期の株主総利回り及び比較指標は、第７期末を基準として算定しております。

14．最高株価及び最低株価は、2022年４月４日より東京証券取引所グロース市場におけるものであり、それ以前については東京証券取引所マザーズにおけるものであります。

なお、2021年12月23日付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。

15．「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７期の期首から適用しており、第７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。

### ２【沿革】

2016年２月 | 東京都文京区において資本金100円で株式会社エクサインテリジェンスを設立
2016年８月 | 京都府左京区に京都オフィス開設
2017年８月 | 人工知能モデルのプラットフォーム「exaBase」を提供開始
2017年10月 | デジタルセンセーション株式会社（資本金5,500万円）を経営統合、同時に商号を株式会社エクサウィザーズに変更
2017年11月 | 人工知能を活用した人事サポートAIプロダクト「HR君」（現 exaBase 予測・分析）を提供開始
2017年12月 | 本社を東京都港区浜松町に移転
2018年３月 | 超高齢社会における社会的課題の解決に向けて共同で取り組むことを目的に、SOMPOホールディングス株式会社と資本業務提携
2019年４月 | 企業のAI利活用リーダーへ情報・交流の場を提供する法人向け会員サービス「exaCommunity」（現 exaBase コミュニティ）を提供開始
2019年５月 | 本社を東京都港区浜松町に移転
2019年７月 | 人事・人材領域における研究やサービス開発に共同で取り組むことを目的に、パーソルホールディングス株式会社と資本業務提携
2019年９月 | 介護現場などに向けた動画コミュニケーションアプリ「ケアコチ」（現 CareWiz トルト）を提供開始
2019年10月 | 愛知県名古屋市西区に名古屋オフィスを開設
2019年12月 | プログラミング不要でロボットに動作を学習させるマルチモーダルAI「COREVERY」（現 exaBase ロボティクス）を提供開始
2020年１月 | AIが質問の文脈に合わせて回答するFAQエンジン「Qontextual」（現 exaBase FAQ）を提供開始
2020年８月 | 高性能２眼レンズ搭載のエッジAIカメラ「ミルキューブ」（現 exaBase エッジカメラ）を提供開始
2021年３月 | 米国カリフォルニア州にEXAWIZARDS LLCを設立
2021年３月 | 保険事業及び全社DXの推進、新規事業開発を目的として、アフラック生命保険株式会社と業務提携、またアフラック・インコーポレーテッドがその傘下のファンドを通じて当社に出資
2021年４月 | 企業経営幹部のためのDX推進ネットワーク「JEDIN」開始
2021年４月 | AIプラットフォーム事業の強化を目的として、エクスウェア株式会社（現・連結子会社）の株式を取得し、子会社化
2021年５月 | 本社を東京都港区東新橋（現在地）に移転
2021年５月 | 「とりんく」の事業拡大に向け東京都港区東新橋に株式会社VisionWiz（現・連結子会社）を設立
2021年５月 | 「CareWiz トルト」の事業拡大に向け、福祉用具レンタル・販売の株式会社ヤマシタと合弁により東京都港区東新橋に株式会社エクサホームケア（現・連結子会社）を設立
2021年８月 | Well-being Tech（注）領域での新事業・新サービスの創出に取り組むことを目的として、住友生命保険相互会社と業務提携、また同社のCVCファンドが当社株式を取得
2021年12月 | 東京証券取引所マザーズ（現：グロース市場）に株式を上場
2022年４月 | 東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所のマザーズ市場からグロース市場に移行
2022年11月 | 出光興産株式会社の中期経営計画に定める「スマートよろずや」構想の開発・社会実装等を目的として、同社と業務提携、また同社が当社株式を取得
2023年４月 | 福岡県福岡市に福岡オフィスを開設
2023年５月 | 日鉄ソリューションズ株式会社と、中長期的な協業・連携の拡大及び両社事業の拡大と日本企業全体の生産性向上を目的として業務提携

（注）

Well-beingとは人生100年・成熟化する社会で台頭してきた「健康」に対する新たな価値観であり、『身体的・精神的・社会的・経済的に、幸せと感じる状態』ひいては、『そうあるための行動、選択、ライフスタイルを積極的に追求すること』、Well-being Techは社会全体のWell-being実現に向けた、AI・データ活用による新事業・新サービスを指す

### ３【事業の内容】

当社グループ（当社及び当社の関係会社）は、当社（株式会社エクサウィザーズ）及び事業開発や研究拠点機能を担う子会社５社（本書提出日現在においては子会社４社）により構成されております。当社グループでは、「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自開発のAIアルゴリズムと、様々な業界や業務に関する知見を組み合わせたAIサービスを顧客及び事業提携先に開発・提供することで、多様な領域における社会課題の解決を図っております。具体的には、（１）個別企業を顧客とし、そのデジタル・AI化を推進し産業・社会革新を図るAIプラットフォーム事業（当社、エクスウェア株式会社等）と、（２）広範な顧客向けに、業務プロセスに簡易に導入・活用可能なAIソフトウエアを提供するAIプロダクト事業（当社、株式会社エクサホームケア、株式会社VisionWiz等）を展開しております。また、AIプラットフォーム事業及びAIプロダクト事業を通じて、独自開発のAIアルゴリズムと、様々な業界や業務に関する知見やデータを「exaBase」に蓄積することで、サービスの効率化及び高付加価値化を実現しております。

なお、これらの事業区分は、「第５ 経理の状況　１ 連結財務諸表等　（１）連結財務諸表　注記事項」に掲げるセグメントの区分と同一です。

＜外部環境について＞

国内においては、1925年頃の日本全体の人口に占める50歳以上の人口の比率は15％程でしたが、1985年以降高齢化が急速に進展しており、その割合は約50％まで上昇しております（注１）。今後、2045年頃には50歳以上の人口の比率が60％程度を占めると予想されており、国内では、こうした高齢化に伴う年金・医療・介護などの社会保障費の増大と、労働人口の急速な減少が懸念されております（注２）。

一方で2000年以降のインターネットの普及によるビッグデータの蓄積と、2012年頃から本格化した深層学習技術に代表されるアルゴリズムの発展、そして2022年からの大規模言語モデルの提供により、AIサービスは着実に幅広い産業で利用され、近年では新規サービスとして実装段階に至るまで発展を遂げてまいりました。

このような背景から、社会保障費の増大に対しては、一人ひとりがより健康に年を重ねられるようにすることで、医療・介護費を効率化し持続可能とすることが求められており、労働人口の急速な減少に対しては、これまで人が担ってきた業務の一部をAI・ソフトウエアで補完することで生産性を向上させることや、業務を高付加価値なものにすることが強く求められております。

斯様な環境下、日本国政府による働き方改革の提言や、企業の労働生産性向上に向けた取り組み、長引くコロナ禍をはじめとする様々な社会課題の増大に伴い、企業の労働生産性の向上に向けたDX（注３）への取組みは喫緊の課題となりつつあります。しかしながら、国内企業におけるAIの導入率は限定的であり、約60％の企業においては、未導入、若しくは導入に向けた基礎的な調査や、概念実証（AIの初期的な導入検証）の段階に留まっております（注４）。その背景として「データ収集・整備が不十分」、「AIの利用により有用な業務成果が得られるか不安」、「AIの導入を先導する組織・人材の不足」といった要因が挙げられております（注５）。この要因として、企業内に直接雇用するエンジニアリソースが限定的であること、さらに総合職採用に伴う定期的な異動を前提とした研修・育成手法などを特徴とする人事慣習等が背景となって、本質的な経営課題に対処できる高度なAI/ITのプロフェッショナル人材を日本企業が抱えられていないという課題が指摘されています。

（注）

１．総務省 「長期時系列データ・我が国の推計人口（大正９年～平成12年）」（2013年１月）、「長期時系列データ（2000年～2020年）」（2022年７月）、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和５年推計）」（2023年４月）を基に当社推計

２．内閣官房・内閣府・財務省・厚生労働省「2040年を見据えた社会保障の将来見通し」(計画ベース・経済ベースラインケース)（2018年５月）及び国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和５年推計）」（2023年４月）

３．デジタル・トランスフォーメーションの略、デジタル化・AI活用を通じた当該業務・サービスの高付加価値化・効率化を指す

４．総務省が「令和４年通信利用動向調査（企業編）」（2023年５月）におけるIoTやAIなどのシステムやサービスの導入状況を「AIの導入」と定め、導入していない割合を算出

５．総務省「ICTによるイノベーションと新たなエコノミー形成に関する調査研究」（平成30年）

＜当社グループの展開する事業セグメントとその概要＞

（１）AIプラットフォーム事業の概要

当事業は、個別企業を顧客とし、当社グループのAIプラットフォーム「exaBase」に蓄積されたデータ基盤を用いたコンサルティング、アルゴリズム・ソフトウエア開発を通じて、顧客企業のデジタル・AI戦略やDX等の推進体制の立案・実行及び投資効果の最大化を支援しております。

当社グループは多種多様なキャリアを経験してきたスタッフが事業運営しており、①様々な企業の経営コンサルティングを行ってきた人材を中心に組成された専任チームによる顧客のビジネスに関する知見、②機械学習エンジニア・ソフトウエアエンジニアによるAI技術に関する高度な知見、③UI・UX（注６）・デザインの専門家による顧客に関する深い洞察、④より本質的な課題に迫る上で必須となる事業・業界固有のドメイン知識が豊富な専門家・研究者等を始めとした競争力の高い経営資源を有しています。これらの要素を組み合わせることで、顧客の業務・サービスのあるべき姿の検討、どこで・どのようにAIを活用すれば良いかの検討及びその投資対効果の特定、アルゴリズムの開発や、実際の業務・サービスへの実装と投資対効果の最大化までのプロセスを一貫してサポートすることで、顧客企業のデジタル化・AI活用による成長を実現します。当社グループの事業領域に属するグローバルなコンサルティングファーム、デジタルコンサルティングファーム、BPOs（注７）、AIスタートアップ等は、多くの場合それぞれ顧客企業の事業や業務プロセスの一部のみを対象としてデジタル化・AI活用に取り組んでいるため、これらの企業と対比すると、顧客課題により深く接点を持つ当社グループは優位性を保持していると考えております。

（注）

６．UIはUser Interface（ユーザーインターフェース）、UXはUser Experience（ユーザーエクスペリエンス）を表し、前者はユーザーの視覚に触れる情報、後者はユーザーが製品やサービスを通して得られる体験や経験を示しております。

７．BPOはBusiness Process Outsourcing（ビジネスプロセスアウトソーシング）を表し、顧客企業の業務プロセスを委託するサービスのことを示しております。

当事業の収益モデルを以下にご説明します。

・検討・開発期：顧客企業のコンサルティング・アルゴリズム/ソフトウエア開発・サービス設計などを行うフェーズです。提供するアルゴリズムは未知の企業課題に応じて新たに開発される場合と、類似性のある課題について「exaBase」内のコンポーネントやノウハウを援用して開発を行う場合があります。契約内容に基づいて、FTE型（注８）及びPaaS型（注９）で提供価格を算定し、多くの場合は業務提供期間中に毎月プロジェクト・フィーを計上します。

・導入・運用期：開発したアルゴリズム等を顧客企業の業務オペレーションや提供サービスに組み込みます。以降はPaaS型の課金方法に基づき、継続的に「exaBase」を利用する期間中に毎月一定額のライセンス・フィーを計上します。

また現在は「exaBase」のユースケースと機能の拡充によるAIプラットフォームとしての価値向上を推進し、PaaS型課金の増大に取り組んでいます。

（注）

８．FTEはFull Time Equivalentを表し、フルタイムのスタッフの労働量換算の意味で、その単位時間に比例して価格を算定する方式を示しております

９．PaaSはPlatform as a Serviceを表し、事業者が顧客に提供するプラットフォームサービス（当社の場合は「exaBase」）の使用条件・状況に応じて価格を算定する方式を示しております

当事業は主に大企業に対してサービスを提供しており、銀行、証券、保険、製薬、製造、電力、通信・インフラ、小売消費財、人材、物流、不動産など多様な業界において、当連結会計年度においては142の企業に対しサービスを提供しております。それぞれの企業が抱える業界固有の課題や、人の手や従来のIT技術では解決し得なかった問題の解決に向けて、コンサルティングやAIアルゴリズム開発、サービス設計、顧客業務プロセスへの実装までの一連のソリューションを提供しております。これらのプロジェクトを通じ、様々な業界における構造化及び非構造化データが蓄積され、またそれらに基づき発展させた機械学習、自然言語処理、深層学習技術を中心とした高機能なアルゴリズムを保有していることが、当社グループの強みとなります。

当社グループでは、これらの実装経験から開発・改良されたAIアルゴリズム及びその導入にあたってのノウハウを「exaBase」としてデータベース化しており、この事業資産をコンサルタント・エンジニアが共有して利活用することで、顧客に対してスピーディに質の高いサービスを提供することが可能な体制を構築しております。

（２）AIプロダクト事業の概要

当事業では、多くの企業に共通した業務課題に向けて、顧客の業務プロセスに簡易に導入・活用可能なAIソフトウエア群を提供しております。当社グループの顧客は自社で新規にAIアルゴリズムを設計・開発することなく、完成度の高いAIを業務において活用することが可能です。

当社グループでは、AIプラットフォーム事業における顧客企業へのAI導入を通じて、業務・業界ごとのAIの導入余地や導入による影響、開発したAIアルゴリズムの汎用化可能性などを判断する経験と知見を蓄積してきました。この中で、汎用化の可能性が高いと判断したAIアルゴリズムについては、周辺機能を付加したAIプロダクトとして継続課金方式等により広範な顧客へ提供しております。

このように、AIプラットフォーム事業における顧客企業の課題解決を通じ、汎用的な課題を抽出すると同時にプロダクトとしての成長可能性を探索する事業構造を備えることから、当社グループは研究開発コストを抑えながらも、企業のニーズに即した、新たなAIプロダクトを継続的に創出することが可能な体制を構築しています。

更にAIプロダクトを提供する過程で、当該プロダクトの周辺業務を含むより広範な事業単位へと価値提供を拡張することが可能と判断した場合には、自社のみならず他社との協業により子会社を設立し、新規事業として展開しております。

このような体制の下でAIプロダクト事業はサービス提供範囲を拡大しており、汎用的な課題解決のためのサービスについては、日本企業の大きな課題であるDX人材発掘・育成を目的とした「exaBase DXアセスメント＆ラーニング」を中心に売上は堅調に推移しています。今後は生成・対話型AIサービスの提供等を通じ、業種や職種を問わず、幅広い顧客企業の生産性向上に取り組んでいきます。

また、介護業界に特化し、介護事業所における人材不足等の課題解決に取り組んできたCareWizシリーズについて、株式会社ケアコネクトジャパンに対し「CareWiz ハナスト」の事業譲渡を行いました。これにより、介護記録入力分野において、同社は「CareWiz ハナスト」をサービスラインナップに取り込み、自社主導での柔軟な開発・販売体制を実現することで、同社の提供サービスの一層の強化と事業競争力の向上に繋げるとともに、一方で当社グループにおいては、介護事業所経営に係る課題解決に寄与する新領域でのAIプロダクトの開発及びサービス展開に注力してまいります。

＜当社グループの特徴と優位性＞

①　在籍エンジニア・専門アドバイザーの高い技術力

機械学習・深層学習領域のアルゴリズム構築技術を有するエンジニアや、顧客が真に使いやすいサービスを提供できるエンジニアは、国内では希少だと考えております。その中で当社グループでは、独自のネットワークから国内外の優秀なエンジニアへアクセスをすることで、過去に他企業でCTO（最高技術責任者）を務めていたような人材が複数在籍しております。また、Facebook AIのディレクターとしてAIの世界的権威であるアロン・ハレヴィ氏、AI研究の第一人者として知られるオックスフォード大学のマイケル・オズボーン教授をはじめ、AIに関する各領域における国内外の第一線のアカデミアの方々をアドバイザーやサポーターに迎え、当社グループの技術力の基盤を強化しております。

②　エンジニアの採用体制

優秀な機械学習エンジニアが国内で希少である中、当社グループでは、幅広い採用者候補層を開拓しながら厳選した採用を行う体制が整っております。当社グループは、これまでも「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」とのミッションに共感するエンジニアを多数獲得してまいりましたが、引き続きエンジニアの働きやすい、また働きがいのある環境を整えることを通じて、優秀な人材の獲得を目指します。

③　ビジネス・ドメインの深い理解に基づいたソリューション設計

顧客企業でのAI活用と事業成果の創出を支援するにあたっては、高度なアルゴリズムの技術力と同時に、広範かつ的確なビジネス理解と提案力が必要となります。当社グループでは、多くの大企業に対し経営コンサルティングを行ってきた人材や、特定の業界・業務に精通したエキスパートを採用し、これらの人材が企業の課題について事業構造を踏まえて的確に認識し、実際に業務にAIを導入し成果に結びつけるところまで顧客と並走することで、高いレベルでの顧客企業のデジタル化・AI化を促進しております。

④　多様な企業への豊富なAI実装経験

当社グループでは、高度なビジネス理解及び提案力と、蓄積されたAIモデルに基づき、様々な業界内における主要企業とともに、当該産業における重要な課題に対峙するAIプラットフォームを実装しております。

日本企業におけるAIの活用は概念実証の段階に留まる事例が多い中、当社グループは顧客の事業活動の現場業務への実装経験を豊富に有しており、これらのノウハウの蓄積から様々な派生的な事業展開が可能な体制を構築しております。

⑤　顧客企業との実証を通じた継続的な新規プロダクト創出の仕組み

当社グループでは、AIプラットフォーム事業において、多数の業界・分野でのAIアルゴリズムの開発・実装を行っております。顧客企業との協働による実装と運用の検証を通じて、業界・業務ごとのAI活用の方法や、それにより得られる効果、具体的なアルゴリズム等の数多くの知的財産を有しております。これらの知的財産や知見を活かすことで、AIプロダクト事業において、ゼロから新規にサービスを開発する場合と比較し、小さいコストで、十分な市場ニーズがありかつ付加価値の高いソフトウエアサービスを開発できる蓋然性を高めることができていると考えております。この仕組を活用することで、AIプロダクト事業においては今後も継続的に新規サービスを創出することができると考えております。

⑥　戦略的な知財ライブラリーの拡張と活用

当社グループでは、様々な事業領域において培ったノウハウを集積し、権利化すべきものについては戦略的に出願、登録しております。日本特許については、出願数196件、保有特許95件（2023年３月末時点）を様々な領域において有しており、2022年には、特許取得件数が国内AIベンチャーにおいてNO.1となりました（注10）。一方、外国特許についても、国際特許を出願しポートフォリオを強化しつつ、年々保有件数を増加させています。技術的卓越性の可視化と権利化を通じて競争優位性を高めるため、盤石な知財体制の構築を目指しております。

（注）

10．2023年２月20日時点当社調査　日経業界地図2023年版「AIベンチャー」に記載されている企業について、J-PlatPatより「国内文献＞特許(特開・特表(A)、再公表(A1)、特公・特許(B)、特許発明明細書(C)、登録日ありで絞り込む」での検索時の件数

［事業系統図］

（注）

11．2023年５月11日開催の取締役会において、当社の非連結子会社であるEXAWIZARDS INDIA LLPを解散することを決議しております。

### ４【関係会社の状況】

名称 | 住所 | 資本金 （百万円） | 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） |  |  |  |  |
エクスウェア株式会社 （注）２，３ | 東京都品川区 | 10 | AIプラットフォーム事業 | 100 | 開発業務の委託 コーポレート業務の受託 役員の兼任
株式会社VisionWiz | 東京都港区 | 10 | AIプロダクト事業 | 100 | 開発業務の受託 コーポレート業務の受託 役員の兼任
株式会社エクサホームケア | 東京都港区 | 91 | AIプロダクト事業 | 51 | 開発業務の受託 コーポレート業務の受託 役員の兼任

（注）

１．「主要な事業の内容」欄には、セグメントの名称を記載しております。

２．特定子会社に該当しております。

３．エクスウェア株式会社については、売上高（連結会社相互間の内部売上高を除く。）の連結売上高に占める割合

が10%を超えております。

主要な損益情報　　(1) 売上高　　　　 1,386百万円

(2) 経常利益　　　 130百万円

(3) 当期純利益　　 92百万円

(4) 純資産額　　　 255百万円

(5) 総資産額　　　 547百万円

### ５【従業員の状況】

（１）連結会社の状況

| 2023年３月31日現在
セグメントの名称 | 従業員数（人）
AIプラットフォーム事業 | 157 | (10)
AIプロダクト事業 | 53 | (33)
報告セグメント計 | 210 | (44)
全社（共通） | 163 | (17)
合計 | 373 | (60)

（注）

１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（アルバイト・パートタイム社員を含む、派遣社員は含まない。）は、年間の平均人員を（　）外数で記載しております。

２．全社（共通）として記載されている従業員数は、技術統括部、人事統括部及びコーポレート統括部等に所属しているものであります。

（２）提出会社の状況

|  |  |  | 2023年３月31日現在
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）
287 | (57) | 36.6 | 2.3 | 9,006

セグメントの名称 | 従業員数（人）
AIプラットフォーム事業 | 71 | (7)
AIプロダクト事業 | 53 | (33)
報告セグメント計 | 124 | (40)
全社（共通） | 163 | (17)
合計 | 287 | (57)

（注）

１．従業員数は就業人員（当社から社外への出向者を除き、社外から当社への出向者を含む。）であり、臨時雇用者数（アルバイト・パートタイム社員を含む、派遣社員は含まない。）は、年間の平均人員を（　）外数で記載しております。

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．全社（共通）として記載されている従業員数は、技術統括部、人事統括部及びコーポレート統括部等に所属しているものであります。

（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）従業員に占める女性従業員の割合、男性従業員の育児休業取得率及び従業員の男女の賃金の差異

①提出会社

当事業年度（注１）
従業員に占める女性従業員の割合 | 男性従業員の育児休業取得率 | 従業員の男女の賃金の差異 （注２）
全従業員 | うち正規雇用従業員 | うちパート・ 有期雇用従業員 | 全従業員 | うち正規雇用 従業員 | うちパート・ 有期雇用従業員 | 全従業員 | うち正規雇用 従業員 | うちパート・ 有期雇用従業員
26.4% | 17.5% | 18.3% | 28.6% | - | - | 74.9% | 76.3% | 70.3%

（注）

１．「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（平成27年法律第64号）の規定に基づき算出しています。

２．男女の賃金の格差について、雇用形態及び役職別での状況は以下の通りです。

＜正規雇用従業員＞

正規雇用従業員の男女賃金格差は、役職別では執行役員・技術役員98.7%、部長103.1%、グループリーダー85.8%、メンバークラスでは77.5%となっており、管理職に任用されるに従って低減していく状況です。メンバークラスにおいては、コンサルタント・エンジニアなど、賃金水準が相対的に高い職種における男性従業員の比率が高いことから、管理職よりも大きな差異があります。

当社グループでは、引き続き結果の創出と能力の発揮に対する総合評価を管理職登用の基本的な要件としながらも、より多くの女性リーダーを登用すべく、各階層における昇格候補者を増やす等、人材パイプラインの整備を通じて男女間の賃金格差の解消を目指しています。

＜パート・有期雇用従業員＞

パート・有期雇用従業員においては、男性側にコンサルティング企業出身者や、他企業での役員経験者等の相対的に賃金の高い契約社員が多く、一方で女性側には事務職などを中心にパート従業員が多く含まれることから、賃金に格差が生じています。

②連結子会社

「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（平成27年法律第64号）の規定による公表を行っていないため、記載を省略しております。