【QAあり】ヘッドウォータース、2Q売上高が過去最高額、営業利益は前年同期比323.4％ 生成AI事業が順調に進捗

2024年12月期第2四半期決算説明

篠田庸介氏（以下、篠田）：みなさま、こんばんは。株式会社ヘッドウォータース代表取締役の篠田庸介です。本日はお忙しい中、2024年12月期第2四半期決算説明会へご参加いただき、誠にありがとうございます。

目次

本日のアジェンダです。事業ですから、当初計画していることと目論見がずれることがあります。その目論見を修正しながら成長を実現するために、いろいろ取り組んでいくのですが、何が当初の目論見どおりに進み、何が目論見から外れたのか、それをどのような対策で乗り越えていくのかをみなさまと共有し、ご理解いただいた上で事業を進めていきたいと考えています。

会社概要 （2024年6月末現在 ）

当社について簡潔に説明します。株式会社ヘッドウォータースは2005年11月に設立しました。私1人から始まって、現在は200名を超える仲間と一緒に事業を進めています。

ユニークなところは、エンジニアが主体となり、テクノロジーを使って新しい価値やビジネスを世の中へ広げていくことを目指している点です。結果として、ビジネスに対して非常に重きを置いたエンジニアの集団となっており、このユニークな風土が当社の強みの根源になっています。

沿革

当社の沿革です。特に、2014年にヒューマノイドロボット「Pepper」のアプリケーション開発に着手したことが大きな転機になっています。かれこれ10年前ですから、まだ世の中にAIの会社もほとんどなく、ましてヒューマノイドロボットを市場で動かして事業にしている会社は、世界的に見ても1社もありませんでした。

その中で、独占的に「Pepper」のアプリケーションを作った当社は、世界で初めてAIやロボットを活用したソリューション開発事業を推進する会社としてスタートしたわけです。

我々はこの事業にあらゆるテクノロジーを集約しました。「Pepper」というロボットは現在そこまで多く売られていませんが、当時は「Pepper」を賢く動かすために世界中のAIを検証し、いろいろな学習モデルを自社で作って実装し、社会で仕事をしてもらうように取り組みました。

その意味では、AI分野のビジネスも10年以上展開しています。そして、IoTやクラウド、モバイルアプリといった周辺のテクノロジーにも、エンジニアたちが設立当初から取り組んでいます。AIのコアな会社として日本国内では老舗の1社であり、多くの経験を積んでいます。

それだけではなく、AIを実装するためのさまざまなテクノロジーを網羅している点も、当社の強みです。

そのようなきっかけからAI市場に参入し、2014年からAIビジネスを推進して、2020年に上場に至っています。

市場環境認識

市場環境認識についてです。DXやAIのマーケットだけでも、毎年10パーセント以上の成長があります。昨今では生成AIが登場し、この分野は年間で150パーセント成長しています。世界中のあらゆるマーケットの中でも、この規模で成長する市場はほとんどありませんが、我々は今そのど真ん中にいます。

どれほどすばらしいサービスや会社でも、市場のボリュームや伸びに限界があると、がんばってもなかなか事業が伸びていきません。その点で当社は、市場を勘案すると、特に生成AIに関しては年間で1.5倍の成長が見込まれる業界にいると言えます。

当社の実力や手腕などもありますので、それを含めて、これから成長を実現していきたいと考えています。

事業内容

事業内容です。当社はAIとロボットの活用からスタートしましたが、10年前はAIもロボットもほぼ市場がない中で、我々はトップランナーとして、企業にソリューションを使っていただいて、市場を作らなければいけない状況でした。市場を作るには、我々が納めたサービスでお客さまが儲かる、サービスが強くなる、コストが節約できるなど、費用対効果を確実に発揮する必要があり、そうでなければそのソリューションは定着しません。

我々は、例えば大学発の研究開発型で、精度の高いAIモデルを作るような会社ではありません。すばらしいテクノロジーを作ることがゴールではなく、それを活用して誰かが幸せになり、お金を払い続けてもいいと思ってもらう必要があります。言い換えれば、市場を作り上げて、誰かがそのテクノロジーを使い続けてくれる状態を作らなければいけません。我々は当初から、そのようなことにチャレンジしてきた会社です。

多くのAIベンチャーは研究開発から入ります。そのテクノロジーや基礎研究はすばらしいのですが、それをラストワンマイルに持ち込んで社会に実装しないかぎりは誰も幸せにできません。この10年間、我々はそのような領域でAI事業を推進しています。

AIの学習モデルなどを生成することもありますし、プロダクトの中でAIが動くように開発してお客さまに提供することもあります。AIを活用したいというお客さまのいろいろな要望に対して、コンサルテーションから入って、最終的にシステムへ組み込んで運用するところまで行います。

とにかくお客さまが勝利することを第1の目的として、お客さまファーストで、お客さまに寄り添って、費用対効果を出すことに徹底した結果、AI領域全体を網羅せざるを得ないことになり、現在はAIの導入や活用など、さまざまな事業を推進しています。

「AIソリューション事業」とは...

スライドは、我々のAIの提供をカスタマージャーニー的に表したものです。我々がどのようにお客さまを獲得しているかというと、プッシュで営業することは基本的にありません。8割方は、アライアンス戦略と言われる、パートナー企業さまからのご紹介です。特に、全体の60パーセントから70パーセントぐらいはマイクロソフトからお客さまをご紹介いただきます。

最新のテクノロジーを検証しながら社会に実装していくためには、それなりにコストもかかりますので、クライアントは基本的には大手企業に絞っています。各社と連携をとりながら、その業界が変わるようなAIの活用の仕方を考えて、システムを作って実装していくことを行っています。

それ以外の2割から3割程度が新規のお問い合わせです。当社にしかできない最新事例などをサイトに載せていますので、インバウンドでお問い合わせが来てお仕事をいただきます。したがって、基本的にプッシュで営業することはありません。

これにはいくつか理由があります。まずお客さま自身に、AIを活用して本当に自分たちの業界を良くしたいというパッションがなければ、我々だけにパッションがあっても、最終的に良いものが出来上がらないのです。そのような理由で、お問い合わせくださった会社と一緒に、新しいAIの活用を進めています。

お客さまからお問い合わせがあった後は、まず最上流でコンサルテーションを実施します。内部に入って課題をヒアリングして可視化し、お客さまと共通認識を作った上で、「それではこの部分を、このAIを使って改善していきましょう」とご提案します。「このAIを活用すると、これほどまでにサービスがよくなります」ということを、最初にプランニングするわけです。

スライドにアジャイル開発とありますが、最新のテクノロジーは「こうすれば必ずこのような答えが出る」とわかっていないケースもあります。新しいチャレンジでは思ったほどパフォーマンスが出ないこともあれば、思った以上にうまくいくこともありますので、クライアントと会話し、検証しながら開発を進めています。

最終的な出口として、お客さまと共同で作ったものをサービス化し、業界に広く配布して活用していくことにもチャレンジしています。また、クライアントは大手企業ですから、最新のテクノロジーを継続的にキャッチアップして自社の進化を続けたいというニーズもあるため、ラボ型で研究開発の提供も行っています。

さらに、大手企業のクライアントに共通の課題がある場合もありますので、それを我々が集約して新たな機能を作り、各社に提供してライセンス料をいただくモデルもあります。

我々は最終的に、いろいろなAIのシステムを極力お客さまの会社で内製化して活用いただくことを目指しており、これがクライアントに非常に喜んでいただける理由です。内製化してしまったら我々の出番がなくなるのではないかと思われるかもしれませんが、そのようなことはありません。

ただ、現在は多くの会社がシステムベンダーやAIベンダーに仕事を丸投げして、お金だけを出すモデルが主流なのですが、この状況は今後変わらざるを得ないですし、変えなければいけないという使命感も、我々は持っています。

各グループ会社の役割

スライドの図は、我々がどのような体制でサービスをデリバリーしているかを、まとめたものです。ヘッドウォータースはAIを熟知した会社ですが、最上流でお客さまと課題を共有して明確化して、さらに可視化し、それを改善する、また新しい事業をどのように作っていくかプランニングする必要があります。これを専門に行う会社として、ヘッドウォータースコンサルティングを約2年前に設立しました。

こちらはコンサルテーションを基本とする会社ですが、コアのAIエンジニアとコンサルタントでは、採用や評価、教育の仕方も変わってきます。その意味で、別組織にしたほうがよいだろうと考えたのですが、結果的に採用にもドライブがかかり、順調にコンサルティング事業が伸びています。

今後5年から10年で、AIエンジニアに限らず、デジタルに強い人材が日本全体で足りなくなることは目に見えています。素養のある人間を広く採用して教育し、世の中で活躍してもらうことを目的として、ヘッドウォータースプロフェッショナルズという会社を設立しましたが、こちらも順調に伸びています。

優秀な人間を採用して当社に入ってもらうのはよいことなのですが、結局、日本や社会全体で考えると、エンジニアの数が増えているわけではありません。日本全体で一定のデジタル化を進めようと思った時に、そこに対する貢献ができていないという気持ちもあります。

そのため、毎年新卒をしっかりと採用したり、素養はあるがエンジニアとしては十分な実績がない人を採用して教育したりすることにより、デジタル市場に貢献していくことも、我々のような会社の社会的使命の1つではないかと考えています。そのような目的で、ヘッドウォータースプロフェッショナルズは事業を推進しています。

昨年はベトナムにDATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY（以下、DATA IMPACT社）という子会社を設立しました。こちらは本当に優秀な人間だけを集めた組織で、現地にDuyという社長がいます。Duyさんと私はもう10年以上の付き合いで、彼は東京工業大学を卒業後、現地に戻って経営をしていた方なのですが、また一緒に仕事をしたいということで、昨年、一緒にDATA IMPACT社を設立しました。大変優秀で、信頼できる人間です。

どのような事業をやっていくか彼と話したのですが、当社は10年ぐらい前、コストダウンを目的とした関連会社をベトナムに持っていました。日本で行っているシステム開発をいかに安くできるかと考えて展開したのですが、すでにそのような時代は終わったと思っています。

国籍に関係なく、優秀な人間は世界のどこでも仕事ができ、高い報酬がもらえる時代になっていく中で、当社はベトナムでは特に知見があります。Duyという優秀な経営者を得ることができましたので、コストダウンというよりは、最も優秀な人材を世界中から集めることを目的とした会社を、ベトナムを皮切りとして設立しました。

DATA IMPACT社はAIのモデルを非常にスピーディに作ったり、最新技術のキャッチアップをいとも簡単に行ったりするため、ヘッドウォータースにとっては、なくてはならない仲間です。

また、DATA IMPACT社のメンバーには、英語でビジネスができる人間がそろっていますので、グローバルで生成AIを活用したソリューションの普及を行うための足がかりになればと思っています。

「SyncLect」

スライドは「SyncLect」という当社の開発用のプラットフォームを表したものです。我々が10年前にAI事業に参入した時に、「AIはコストが高過ぎる」「AIは複雑すぎて、開発に時間がかかりすぎる」ということが問題でした。時間をかけている間に次の新しいAIが出てきて、「意味がないじゃないか」という声も聞かれました。

そのような中で、お客さまのためにコストを落としていかないと費用対効果が出ないとなった時に、一度作ったソリューションは部品化して、プラットフォームに置いておこうと考えました。これは新たに開発するのではなく、組み合わせて提供しようという思想で、10年近く行っています。

過去に作った独自のAI学習モデルも部品としてありますし、いろいろなデバイスを管理するCMS（コンテンツ管理システム）などもライブラリに蓄積されています。都度作らなくても、IoTのデバイスやセンサーなどをアップデートしたり、管理したりする機能をすでに持っているわけです。

さまざまなインターフェイスやデバイスで活用できるものを開発して部品化し、それを提供することで、お客さまのコストを下げる取り組みです。開発スピードも上がっており、普通は3ヶ月かかる実証実験を2週間で完了することも、我々においてはよくあることです。

「SyncLect」というプラットフォームの戦略的な位置づけとして、当社独自のさまざまな機能をお客さまに提供するわけですが、最初に開発費はいただかず、使っていただくことにより、月額課金モデルのライセンスフィーをいただくかたちで機能提供しています。したがって今後、当社が経営を安定させていくためにストック比率を上げていく試みの中軸にあるのも、この「SyncLect」というプラットフォームになります。

業界別ソリューション実績

業界別ソリューションの実績です。最近増えているのは、「公共／ガバメント」です。昨年ぐらいから、「金融・商社」「製造」「通信・鉄道」あたりが増えています。かれこれ10年、さまざまなAIを活用したソリューションを提供しているため、業界的にはかなり網羅しています。

市場が大きいところ、そして生成AIの活用が早いところに注力してマーケティングを行い、事業を推進しています。

今後のビジョン

当社の今後のビジョンや方向性です。AIの社会実装を、我々が中心となって行っていきます。AIを社会実装するためには、ただ頭の良い人が集まっても駄目なのです。

例えば、コンビニエンスストアなどでAIの入ったカメラを活用したソリューションを提供します。コンビニエンスストアの店長の方には本社の方もいらっしゃいますが、フランチャイズのオーナーで経営されている方もいらっしゃいます。そのような店にソリューションを入れたり、カメラをつけたりしたからといって、すぐに売上が上がるわけではありません。

「本当に邪魔だ」「お客さまに迷惑だからつけるのをやめてほしい」と言われることもあります。そのような時に「このようにすれば最終的にはこれだけ楽になります。これをつけると売上が上がる可能性もあるので、ぜひ一緒にやらせてください」というように提案するのは、非常に泥くさくて地味なことです。

当社では、非常に優秀なAIのエンジニアが現場でこのようなことも行っています。このくらい泥臭く現場に寄り添わないと、最終的に実装されないことはわかってきています。きれいな絵を描いて、オフィスの中だけで「高い精度が出ています」と提案する方法では、最終的にAIは社会に実装されないということです。

我々はこのラストワンマイルをやり切ります。当然テクノロジーも最新のものを押さえます。それがゴールではなく、しっかりと社会に実装させます。これを日本のトップランナーとしてやり切る会社として、今後も事業の成長を続けたいと考えています。

2024年12月期第2四半期決算概要（連結）

上半期に前進したことや目論見どおりにいかなかったことについてお話しします。2024年12月期第2四半期の決算概要です。スライドの赤い枠で囲ってあるところが注目すべき数値になります。

売上高は前年同期比で115.1パーセントと、2桁成長を実現しています。しかし、本来はもう少し伸ばしたかったところもあり、この件に関しては後ほど細かくお話しします。営業利益は前年同期比で323.4パーセントです。非常に順調に推移しています。

決算サマリ ー

細部についてご説明します。売上高は約13億3,000万円で、年間予算の約45パーセントを達成しました。これがどのぐらいのペースかというと、当初に計画した年間予算のペースとほぼ同じです。したがって、今期は予定どおり予算を達成しています。しかし当然ですが、予定を上回る数字を出したかったこともあり、目論見どおりいかなかったところもあります。

当社の現状での事業のKPIは3つあり、1つ目はトップラインをどう伸ばすかです。成長産業ですからトップラインを伸ばさないといけないということです。AIの会社もさまざまありますが、売上高、トップラインを伸ばしながら利益を確保できます。

2つ目は、営業利益です。研究開発費をいただくのではなく、エコシステムとして社会の中に入っていき、誰かが使いお金を払うことで我々の事業は伸びていきます。成長と利益の両方がないと、その事業モデルがしっかりとした利益が出ることの証明にはなっていかないため、しっかりと利益を出します。

粗利がしっかりあり、それを投資して事業を伸ばすことは非常に良いことですが、しっかり利益を出せるかどうかはかなり大事だと思います。これは、はやりでお金をもらえている会社なのか、しっかり事業として伸ばしている会社なのかの差だと思います。したがって、今期は営業利益をしっかり出し事業成長も実現するということを、期初に説明会でお話ししました。

3つ目は、生成AIの市場が爆発的に伸びているため、しっかり対応していくための人材です。人材採用がキーになります。

前進したことでいうと、売上高が前年同期比で2桁以上の成長を遂げています。実力があり、予算があり、社会的に影響もある、業界トップレベルの企業にクライアントを絞り、そのクライアントの行いたいことを実現していくことによって、社会に影響力を与える取り組みを徹底しています。

スライドに「ロイヤルクライアントへLTV増加を狙い顧客深耕を実施中」と記載しています。お客さまは決まっているため、1社に深く入り込み、経営課題や行いたいことをしっかりつかんで、一緒に予算を使いながら、その企業の成長や成功をハンズオンで推進していくことで、売上も安定していきます。営業コストも少なく済むため、非常に好循環で回っています。実際に年間で億を超えるような予算を組んでいただけるお客さまも、前年度に比べると倍増しています。

目論見どおりいかなかったことをご説明します。大手企業では、予算を組み、組んだ予算を使うためのプロジェクトが発足し、年々予算をどんどん消化していくかたちになりますが、季節性は大手になればなるほど顕著になってきます。当初から「3月までは予算が出る、4月は少なくなる」と予想し、さまざまな手を打って施策を進めています。

より平均化して予算組みができるように、当社自体の施策はいろいろと進めているわけですが、これがまだ十分ではなかったと思います。しっかり進めていれば売上をもう少し伸ばすことができた、伸ばす余地があったと思っています。

したがって、来年以降は季節性変動をしっかり理解した上で、もう少しばらつきがなくなるようなかたちに仕上げていきたいと思います。

また、当社は生成AIに対する取り組みでは日本国内でもおそらくトップクラスになっていると思います。いろいろなご要望もあり、すばらしい最新テクノロジーのお仕事もさせていただきましたが、新しいものが次々と出てくるのです。

「ChatGPT」では「GPT-3.5」「GPT-4」が出て、「GPT-4o」が出て、今度は「GPT-4o mini」が出ました。半年前に細かいテクノロジーを一生懸命に使いながらうまくできていたものが、新しいモデルが出たら、そのようなことを全部しなくても精度が出るということが、かなりあります。

我々が常に最新のテクノロジーにキャッチアップしてお客さまに提供していった結果、非常に利益が出て、放っておいても稼げるようなモデルがあったらよいと思いますが、そこまで至りませんでした。1個1個のプロジェクトが最新のものですから、しっかりとした利益も十分いただけて成長性も非常に高いのですが、さらに利益を出せたと思っています。

決算サマリー

決算サマリーです。営業利益は約1億5,000万円で前年同期比約323パーセント、年間予算達成率が約67パーセントです。非常に順調で、1件あたりの売上・利益も高くなっています。

生成AIを始めとした新技術の対応には、お客さまも予算をかなり出します。我々にしかできないことですから、利益率がそれなりに高く設定できることもあり、このあたりは目論見どおりにいっています。

販管費については、大きく積んでいるものに、人材採用の募集費があります。現在はエージェントを活用して人を採用すると、年収の35パーセントほどを支払わないと1人を採用できないため、かなりコストがかかるということが世の中で常識になっています。

しかし、当社では人事チームがさまざまな工夫をしており、リファラル採用もかなり増えてきました。私が言うのもなんですが、けっこう良い会社だと思いますので、メンバーの方々のご紹介もいただいてリファラル採用が増えています。

また、ピンポイントでスカウトメールを出すことで、エージェント費を抑えて採用できています。採用のために積んでいたコストを、かなり使わずに済んでいるケースもあります。

昨年の第2四半期は大きめの不採算案件が1本あり、利益をかなり圧迫しました。今年はかなり対応が進んでおり、コストを抑えられたことを含めて利益になっています。

決算サマリ ー

人材採用についてです。期初の計画どおりとなる純増で、上半期で35名となっています。上半期は6月までで、7月、8月と2ヶ月間の途中経過の進捗は順調です。純増で60名を今期の目標として採用を進めており、問題なく達成できると思っています。

退職も減っています。退職率10パーセント程度を見込んで計画を立てていますが、10パーセントもいっていません。この業界においても人がそこまで辞めない会社であることから、良い仲間と長く一緒に仕事ができて非常にうれしく思っています。

その他についてはサービス区分の話のため、ご興味ある方は資料をご覧いただければと思います。

売上高の季節性変動について

先ほどお伝えした季節性変動についてご説明します。簡単に言うと、スライドに示したような構造になっています。

3月は多くの大手企業が予算消化で、お金を使いたいということから案件が増えるため、第1四半期は意外に予算を取りやすい傾向にあります。そのため、予算消化案件分の売上が増加します。

また、1月から3月に面談をした方は、だいたい入社が4月からになります。そうすると採用コストがかかるのが4月からになるため、第1四半期の1月から3月は、比較的利益率が高くなり、売上もある程度確保できる季節性があります。

逆に第2四半期は新卒が入ってきます。新卒は今後の発展のためにしっかりと面倒を見て教育しなければいけないため、数ヶ月は完全にコストがかさみます。

そして4月から9月くらいまでは毎月中途の方も入ってきます。すぐに戦力になる方もいらっしゃいますが、当社独自のやり方やAIに対する知見などを教育しなければいけないこともあり、コストはかさみます。

さらに、クライアントは3月にプロジェクトが終わるケースが多く、4月から新しいプロジェクトを立ち上げていくと「社内で調整してこれからやろう」というのが夏くらいになるため、4月から6月は新しいプロジェクトも立ち上がらないことが多くなります。したがって、第2四半期が最も売上が落ちコストもかかります。

この第2四半期を今回、一定の黒字を出して乗り越えられたことは非常に良かったと思います。昨年も一昨年も年間で見るとしっかりと予算を達成していますが、今回は第2四半期にフォーカスしても、しっかり事業を伸ばすことができたと考えています。

第3四半期は、第2四半期でプロジェクトがなかったことから、クライアントと一緒に新しいプロジェクトを作るという営業活動も入ります。これから第3四半期、第4四半期と伸びていく予想です。例年そのようなかたちになっています。

第4四半期は、一番売上が上がっていきますので、それまでに入社した方をしっかりと教育します。そして、増えたプロジェクトが不採算案件にならないように、最初から徹底して管理します。このようなことが必要になるので、しっかり全員が認識して取り組んでいきたいと考えています。

経営指標 1

経営指標です。まずサービス別売上高です。DXとAIが我々の二大サービス区分になりますが、今年は特に生成AIの受注が多く、DXをAIが上回る売上になると予想しています。基本的に両方とも順調に伸びています。

アライアンス戦略です。先ほどお伝えしたマイクロソフトを中心としたアライアンスによる売上も順調に伸びています。なお、プロジェクトの案件数は減っています。大手クライアントに絞られてきたため、クライアントの数は減っていますが、1社の予算が増えています。また1個1個のプロジェクトが大型化している傾向があります。

経営指標 2

これは経営指標2でも顕著になっています。1件あたりの売上が非常に大きくなり、1企業あたりの売上も多くなっています。ロイヤルクライアントに絞るという会社の営業方針、営業戦略がしっかり前進している数字的な証拠になっていると思います。

AIエンジニアの推移も順調です。生成AIの案件が増えていることから、Off-JTとOJTを組み合わせ、現場でもAI関連のプロジェクトを回さなければいけないため、実践も兼ねるAIエンジニアの育成は非常に順調に進んでいます。

成長戦略の進捗状況

成長戦略の進捗状況です。特に生成AIのニーズがここ1年半で非常に多くなっています。今までAIというものは、精度が出て使えるようになるまでが大変でしたが、「ChatGPT」によって「少し使っても返ってくる」ことを、みなさまが実感できるようになったと思います。

その結果、企業の予算を握っている経営層が「これを活用して事業を進めていきたい、会社を強くしていきたい」という気持ちになったことで、ニーズは非常に大きくなりました。

ただし、生成AIも大規模な企業にしっかり導入することは簡単ではなく、パッションのあるクライアントがさまざまな試みをしています。当社でもさまざまなサービスを提供していますが、情報システム部の人間だけが「生成AIは良い」と言っても、みなさまはなかなか使ってくれません。

例えば全社を巻き込んだワークショップなどを開き、チームを作って「生成AIをこのように活用したら会社が良くなるのではないか」「このようにAIを活用しよう」「生成AIをこのサービスの中に入れよう」といったアイデアソンや企画に、社内で取り組んでもらいます。

このようにして出てきたものを我々がテクノロジー的な支援をして実装していくことも行っています。したがって、本当にお金がかかるものに関しては、簡単にプロダクト化したものを我々が提供してライセンスフィーを取ることもあります。

さまざまな工夫をしながら、各社が生成AIを活用できるように、この1年半取り組んできました。まだ十分ではないかもしれませんが、生成AIの活用・提供に関しては、日本の中では最も経験を積んだ会社だと思っています。

ストック売上の向上については、まだ十分ではありません。しかし、生成AIをより簡単に安く活用できるライセンス型のプロダクトを作って、かなりばら撒いていることから、ストック売上も比較的伸びつつある状態です。

良いプロダクトであるため、「売りたい」と言ってくださる会社も何社か出てきています。年月はかかると思いますが、中長期ではストック比率をしっかりと上げていきたいと思っています。

Global テクノロジートップ企業とのアライアンス体制

Globalテクノロジートップ企業とのアライアンス体制も順調に進んでいます。これはIRでも出しているため、見ていただいている方もいると思います。

IRで出しているものしかお話しできませんが、ローソンの案件では、中にエッジAIが入っているカメラを天井などに20個ほど取り付けています。基本的にソニー製のカメラを使っているのですが、お店でリアルタイムに何かを解析しなければならない場合、例えばお店で画像データを多く撮り、それをすべてクラウドに上げるとなると、トランザクションが大きくなり、お金がかかってしまいます。

そのため、NVIDIAのGPUを店舗におき、そこである程度解析処理されたデータだけをクラウドに上げています。このクラウドは、基本的にマイクロソフトの「Azure」に構築する建てつけになっています。このようなソリューションを、ヘッドウォータースのプロダクト・ソリューションとしてお客さまに提供する活動を続けています。

したがって、ある時はマイクロソフトやソニーが顧客になり、逆にある時は我々が顧客になることもあります。彼らのサービスを我々が仕入れて、エンドクライアントに提供するからです。これを組み合わせてソリューションを提供しています。これは順調に進んでいます。

アライアンス戦略:Microsoft × Partner To Partner

アライアンスパートナーも増えています。最初は我々がお金をいただき、相手企業がクライアントという関係であっても、それで作ったものをクライアントが他社にも売りたいということになります。今度は我々がそのソリューションを売る立場になり、ソリューションについて一番わかっていて開発も行っている我々が仕入先になることもあります。

ある時はお客さま、ある時は仕入先のような話で、もはや上下ではなく仲間として、アライアンスのチームとして、全体が伸びていくことを目指しています。お互いにできることをいろいろ行っていくことが正しい姿なのではないかとも思っています。このような関わり方で、フィフティ・フィフティで付き合える会社と良い未来を目指して、知恵とお金と技術を出し合い、事業を推進していきたいと思っています。

新しいアライアンスパートナーも増えていますが、一歩ずつこの輪を広げていきたいと思っています。

主な取引先実績企業一覧

主要取引先です。星印がついている会社は、この1年で増えたお客さまです。先ほどもお話ししましたが、「製造」と「通信・コミュニケーション」が非常に増えています。また、「金融」も大きな会社との取引がスタートしています。「金融」は、データが多く溜まるところであるため、AI活用は最終的に大きく化けていく可能性があると思っています。「製造」は非常に大きなマーケットであるため、ここのニーズが大きくなってきたことで、我々が急成長できる可能性を非常に感じています。

「メディア・教育・エンタメ」もおもしろい分野です。例えば、AIが作った文章を別のAIが評価して直すといったマルチエージェントを用いて精度をより上げていくことを行っています。生成AIをマルチに使ってチェックを行う取り組みは今かなり進めています。この精度を上げることは簡単ではないのですが、将来の可能性を非常に感じています。

今後の施策

具体的な課題と戦略です。こちらは今までお話ししたことのサマリーです。大事にしていることは、「チームとビジネスは両輪であり、最高に良いチームがなければすばらしいサービスは提供できない」ということです。

「良いプロダクトがあるよ」「良いサービスあるよ」と言っても、集まっていただいた方が幸せにならないと、豊かな未来をしっかりと見据えて一緒に仕事ができるようにならないと、良いサービスを継続的に提供することはできませんし、新しい仲間も増えていかないと思います。

昨年は、第2四半期の赤字もあって利益がそこまで出せなかったため、給料の上昇率は6パーセントにとどまりました。今年は利益をしっかり出して、2桁以上の給料の上昇率をぜひ実現したいと考えています。

また、基本的には入社3年以上のメンバーのほぼ全員に譲渡制限付株式を提供しています。株主でもあり、メンバーでもあり、ヘッドウォータースというチーム・事業を推進する仲間でもある社員が一体になって、がんばって事業を動かしていきたいと思っています。

生成AI（弊社の強み➀/プロダクト）

みなさまが非常に興味のある生成AIの領域についてです。我々は、先ほどお伝えした「SyncLect」というプラットフォーム上に、生成AIを簡単に活用できるさまざまな機能を乗せています。また、さまざまな分野での生成AIの活用にも対応しています。

「SyncLect」が提供するこのような機能によって、エンタープライズ系の大きな会社が最短1日で生成AIを導入することができます。これは、少しだけ「ChatGPT」を使うといったこととは異なり、セキュアな環境なのか、再利用できるのか、データ構成をどのように行っているのか、といったこともきちんと押さえたサービスになっています。

しかも、最先端の新しい学習モデルもすべて全部キャッチアップして、実装しています。このようなことを自社で行うのは大変ですから、我々がまずフックの商材として入り、生成AIがどのように使えるのかをみなさまにご理解いただいた後、本格的に伴走しながら、各クライアントに生成AIの導入を実現していく流れになります。

生成AI（弊社の強み②/アライアンス・AIエンジニア）

去年はこのような取り組みをいろいろと行いました。マイクロソフトからも毎年ご紹介していただいていますが、我々は生成AIや「ChatGPT」の活用をどこよりも早く始め、どこよりも深く行っています。

また、対象のクライアントがエンタープライズ系の大手企業ばかりであるため、大手でも対応できるようなセキュアな環境の構築や、その企業が強くなるために膨大なデータをいかに活用するかということに、この1年半ほど取り組んでいます。他社では、APIを叩いて「ChatGPT」を簡単に使い、「おもしろいね」「少し文章を作ってもらおう」といった程度のことを行っていますが、我々はさらに進んだ取り組みを行ってきました。

いろいろな課題もありましたが、それを乗り越えてきた結果、マイクロソフトの「AIイノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」を受賞しました。ここ1年で、生成AIの分野の導入・実装を、特にエンタープライズに向けて行った会社として、ナンバーワンの評価をいただいたということです。

今、生成AIではOpenAIの「ChatGPT」が一番有名ですが、OpenAIのほぼ親会社とも言えるマイクロソフトから、日本における生成AIの実装のナンバーワンとして表彰されたため、生成AIの大手企業の導入において、当社が実質的に日本ナンバーワンであると言っても過言ではないと認識しています。

さらに、その結果として、当社のエンジニアの7名が「2024 Microsoft Top Partner Engineer Award」で表彰されています。AI系のエンジニアで表彰された人数としては、当社が日本最多数です。

当社が、生成AIを中心としたAIのトップのエンジニア、特に実装の部分でトップのエンジニアを日本で最も多く抱えていることと、生成AIの実装では日本でトップの実績があることは、ほぼ確実だと言えると思います。

生成AI（実例紹介➀）:西日本旅客鉄道株式会社（JR西日本）

生成AIはまだこれからのテクノロジーですから、これをいかにビジネスとしてスケールさせていくかについて、事例を3つほどご紹介したいと思います。

1つ目は、JR西日本向けの「Copilot for 駅員」です。今、インバウンドの影響もあって、みどりの窓口やJRの駅構内が非常に混んでおり、駅員さんが対応するのも大変、お客さんも並ぶのが大変、といった課題があります、この課題を、生成AIを活用していかに解決するかに取り組んでいます。

まず、駅員さんが生成AIにいろいろな情報を聞きながら対応することから始めて、最終的には駅員さんの代わりに生成AIが接客するところまで開発を進めたいと考えています。

ここで大事なことは、AIは単独で何かを行うわけではないということです。例えば、裏側でAIが動いているスマホのアプリケーションを使うことで「使いやすい」という話になるわけですから、AIとアプリケーションの掛け合わせに加えて、その精度を上げるためにデータをいかに活用するかが重要になってきます。というのも、基本的な会話の場面において、AIはまだ十分ではなく、人間以上でもないからです。

したがって、データとアプリケーションとAIを掛け算で社会に実装することが、今後の世の中の生成AI活用のメインストリームになると考えています。その大規模かつ高い技術の1つの事例が、JR西日本の事例になっていくと思います。そのパッションを持って、JRも我々も取り組んでおり、今後、世界から見てもすばらしい事例を生み出していきたいと思っています。

生成AI（実例紹介②）:伊藤忠商事株式会社

2つ目は、伊藤忠商事への生成AI導入支援です。伊藤忠商事は、食料品の今までの仕入先や価格変動、あるいはどこでどのような特産物がとれるのか、今何がはやっているのかといった、さまざまなフードデータを持っています。このデータを生成AIが読みに行くことで、新しいビジネスを次々に提案する取り組みを行っています。

この時に必要なテクノロジーとして、RAGがあります。もともとあるAIのエンジンをファインチューニングして頭を良くするのは、労力のわりには成果が出ず、非常にコストがかかってしまいます。しかしRAGの場合は、生成AIがデータを読みに行きます。その際、良いデータを読ませると、精度が非常に良くなったり、良い答えを出してくれたりします。つまり、良いデータをしっかり読ませて、良いパフォーマンスを出していく取り組みです。

AIエンジニアや世の中のAIに関わる人は、みなさん「ああ、RAGね」と言います。私もいろいろなところで「今RAGでこういうことを行っています」といった話をすると、「RAGは知っています」「RAGはうちも行っています」と返ってきます。

しかし、マイクロソフトの方に事例の話を聞いたところ、うまくいっているところはほとんどない、とのことでした。精度が出ないそうです。精度の出し方はいろいろありますが、RAGという構成にしたものの、精度が出ず使い物にならないのがほとんどだということでした。つまり、みなさんもRAGは知っていますが、RAGできちんと精度が出せる会社は、日本にはほとんどないと思います。

我々は、このRAGにおいて、いろいろな手を使って精度を出しています。もともと我々は、ディープラーニングなどのAIのテクノロジーもいろいろと扱っている会社で、データの扱い方にも慣れています。

最近AIを扱い始めた会社は、AIのプラットフォームやエンジンの開発ツールなどがあまりにも良くなりすぎたために、データをどのように前処理すると精度がどのように上がるのか、といったことをきちんと行う経験をおそらく持っていないと思います。そのような意味で、当社はあらゆる手を使って精度を上げることが実現できています。

生成AI（実例紹介③）:ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社

3つ目は、ソニーとの連携の事例です。先ほどのローソンの案件もそうですが、ローソン以外の国内のコンビニエンスストア500店舗でもサービス提供を行っています。これは今後も増える方向です。

今、大規模言語モデル（LLM）が話題になっていますが、これだけではコストが非常にかかりますし、スピードの問題もあるため、すべての問題を解決することはできません。一方、このサービスが技術的にすばらしいのは、現場のエッジ側にある、例えばカメラの中に小さい言語モデル（SLM）を入れて、これを組み合わせながらソリューション化できることです。

ただ、カメラがわかる、エッジ側のAIがわかる、クラウド側のAIも作れるという会社がほとんどないそうです。しかし我々は、IoTの現場のデバイス活用も得意です。また、カメラを中心としたセンサーなどを現場で使っていくことも得意です。その現場のエッジのAIをきちんとチューニングすることもできます。

ファインチューニングを大規模に行うのはなかなか難しいのですが、我々は、小さいデバイスの中にある小さいAIをファインチューニングして精度を上げるSLMと、RAGなどを活用した大きな構成のLLMを、場面に合わせて組み合わせながらソリューション化することで、コストを下げ、精度もスピードも上げる、ということを行っています。

簡単ではないことから、これができる会社は日本にもほとんどないため、我々の非常に大きな強みになっていると思います。

生成AI（実績と今後の動向）

生成AI市場は、さらに伸びていくと我々は実感しています。これからは、言葉だけではなく、画像や音など、いろいろな分野で生成AIが活用されていくため、この市場はまだ無限に伸びると実感しています。その最先端のところを、我々は確実にキャッチアップしながら事業に変えていくことを進めていきます。

中・長期施策:Society5.0に向けた戦略マップ

我々は、今は大企業向けにいろいろなソリューションを出していますが、最終的には中小企業にも提供し、社会全体に実装したいと考えています。そのため、次のステップでは、大企業と作った新しいソリューションや技術をパッケージ化して、今後、世の中に次々に提供することを進めていきたいと考えています。

中期経営計画のシナリオ・ストーリー

我々はエンジニアの集団ですから、中長期ではAIのテクノロジーの分野にも非常にこだわっています。ただし、それも大事なのですが、ラストワンマイルをとにかくハンズオンでお客さまに寄り添い、実装してお客さまが勝つまでコミットしていく姿勢を崩さずに進みます。そして、どこよりも早く最新のテクノロジーをキャッチアップして社会に実装します。

テクノロジーの部分と、企業としてのそのような姿勢や方針の部分があって初めて、生成AIは世の中に実装され、都市のDXや社会のDXが進んでいくと思います。我々はそのために必要なメンタリティとテクノロジーを有した会社としてこれから成長し、みなさまの期待に応えていきたいと考えています。

以上で、2024年12月期上半期の決算説明会を終わります。ありがとうございました。

質疑応答

質疑応答内容はこちらよりご確認ください。