2024年8月期

第2四半期

決算説明資料株式会社トリプルアイズ(証券コード5026)

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CONTENTS

四半期概況
成長市場におけるM&Aと成長戦略
当社グループについて
Appendix:リリース、業績KPI

過去最高の業績を達成 （四半期ベース）

業績サマリ ❶

2

2022年5月の東証グロース上場後（2022年8月期3Q以降）、四半期ベースでは過去最高の売上高、売上総利益、経常利益を達成いたしました。当社事業の成長および経営体質の改善の成果が業績に確実に表れ始めており、今後のさらなる成長を十分に実感させるものと自負して
おります。
売上高
(単位：百万円)

売上高

売上総利益

営業利益

経常利益

過去最高

1200

1000

1,156百万円
売上総利益

800

過去最高

600

400

432百万円
営業利益

過去最高

200

0

62百万円
経常利益

-200
2023年8月期

2023年8月期

2023年8月期

2023年8月期

2024年8月期

2024年8月期

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

16th 2Q Financial Results

過去最高

64百万円

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売上高は前年同期比185.1%

業績サマリ ❷

3

売上高は前年同期比185.1%に増加し、EBITDA、経常利益及び当期純利益は黒字転換、これら業績の推移は当社の想定どおりとなっております。株式会社ゼロフィールドの連結子会社化(2023年９月実施)による売上高が大きく増加したこと、AIソリューション事業において新規案件獲得の仕組み化による売上高が伸長し、さらに販管費の適正化を図り収益性も大きく改善したことが要因として挙げられます。

(単位：百万円)

2023年8月期
第２四半期
累計実績

2024年8月期
第２四半期
累計実績

前年同期比

2024年8月期
通期計画

2024年8月期
通期計画進捗率

売上高

1,099

2,034

185.1%

4,045

50.3%

売上総利益

298

669

224.2%

1,254

53.4%

営業利益・損失(△)

△33

△10

(改善)

△96

―

EBITDA△14116(黒字転換)

79

147.4%

経常利益・損失(△)

△30

33

(黒字転換)△86―

親会社株主に帰属する
当期純利益・純損失(△)

△401

29

(黒字転換)△87―※EBITDA＝経常利益＋減価償却費＋のれん償却費＋支払利息
16th 2Q Financial Results

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AIソリューション事業、オーガニックに成長し黒字転換

AIソリューション事業 四半期概況

4

AIソリューション事業における売上高はオーガニックに成長、前年同期比で21.7%増加、営業利益、経常利益は黒字転換を達成しました。これは各部門における業績改善に向けた取り組みが功を奏しはじめた結果です。
SI部門

23年入社の新卒人員24人の社員増及び2Qでの全員有償化、営業体制の強化によるBP稼働増(前期2Q月平均106.2M→当期2Q
月平均121.9M)、注力顧客へのチーム体制集約による社員1人当たり売上の向上及びBP増員により、四半期ベースでは過去最高売上(前年同期比13.5%増)、売上総利益を更新

AIZE部門・売上高は前年同期比45.4%増、売上総利益34.9%増
・道路交通法の改正によるAIZE Breathの販売好調、AIZE販売パートナー増(2Q末現在53社)、以前より連携している他社
サービス(Teamspirit様、ソニービズネットワーク様、アスピット様、バディネット様)からの流入増、当社CSフォローによる解約率の低減などにより、AIZEのプロダクト売上がオーガニックに成長
・生成AI関連の開発需要増に伴い、AIラボ契約が安定的に受注が拡大、開発請負では過去の開発実績を背景に当社過去最大
規模の大型開発案件の受注を実現
・プロジェクト提案や進捗管理体制を刷新し、開発請負における安定した粗利創出に寄与
・AIZEプロダクトにおいては市場投入フェーズから利益創出フェーズに移行し、販管費の適正化を実現(詳細はP6参照)

AIソリューション事業 売上高及び売上総利益推移
SI部門

282
816

105

AIZE部門

342

904

926

193
売上高

売上総利益

売上総利益

経常利益

(単位：百万円)

32

5
△33

△30

142

研究開発の先行投資及びM&A戦略関係費用等の計上によるもの

197

187
売上高

営業利益及び経常利益推移

営業利益(単位：百万円)

411

92

AIソリューション事業

売上高

売上総利益

△236

2023年8月期

2023年8月期

2024年8月期

2023年8月期△259
2023年8月期

2024年8月期

上期

下期

上期

上期

下期

上期

16th 2Q Financial Results

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AIソリューション事業 実績

画像認識プラットフォーム・AIZE、10万IDを突破！

5

AIZEの累計ユーザー数が10万IDを突破。AIZEは2019年にサービスを開始し、顔認証を中心に物体認証や植物認証など、幅広い分野での利用が進んでいます。50社を超えた販売パートナーによる営業活動にくわえ、既存の勤怠システムとの連携が進み、IDが急増しました。
アルコール検知や/入退館管理など、さまざまな業種や地域で利用されておりAI導入の入口としての役割を果たしています。
Knockingdoor

Up sell
Cross sell

Up sell
Cross sell

植物判定AIシステム

カウンター
センサー

非接触
検温機

16th 2Q Financial Results

ドーム型
カメラ
検温機

アルコール
検知器

既存カメラ
のAI化

検温/入退館
ゲート

スマート
ロック

顔認証決済

顔ポイント
システム

AI顔認証による周遊ルート分析

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市場投入フェーズから利益創出フェーズへ転換

AIソリューション事業の今後

プロダクト
開発/
研究開発

収益・利益
の規模拡大

良質な企業
のグループ
イン

プロダクト
開発/
研究開発

収益・利益
の規模拡大

プラット
フォームの
価値増大

AIソリューション事業 研究開発投資*の推移(単位：百万円)

128

6

AIソリューション事業は囲碁AIへの研究開発投資*から始まり累計7億円を超える開発費を投じてきました。各種機能の充実などサービスとしての成熟を終え、利益創出フェーズへ転換し、投資回収のフェーズに転じています。

研究開発投資*は23/8月期下期以降減少しております。AIZEに関する市場投入
フェーズが終了し追加開発の需要が減少したことによるものであります。
利益創出フェーズへの転換は、AIソリューション事業において前年上期比21.7%の売上高増加と開発投資の抑制によって、営業利益は22年8月期下期以来の黒字化を達成しております。

プラット
フォームの
価値増大

AIZEのユーザー数は10万IDを超える導入実績と安定稼働の実績から製品・サービスへの信頼感が増し、自治体や大手企業との取り組みにつながっています。
顔認証サービスとしてAIZEの認知度が向上したことにより、ニーズも増加傾向にあり、画像認識プラットフォームとしての価値は増大しておりま
す。

良質な企業
のグループ
イン

研究開発投資の実績によるAIZEの価値最大化が功を奏し、当社収益性の向上に寄与するだけでなく、当社が成長戦略の１つと掲げるM&Aにおいても当社事業
領域およびその周辺事業領域の良質な企業が集まる好循環を生みだします。
今後の投資は先端テクノロジー分野の研究開発投資だけではなく、当社事業領
域を拡げるM&Aなどの投資にも振り向け、成長市場における新事業を創出して
いきます

83

19

2023/8期上期

16th 2Q Financial Results

2023/8期下期

2024/8期上期*研究開発投資＝研究開発費＋ソフトウェア資産計上額
Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right ReservedGPUサーバー事業、黒字化を達成

GPUサーバー事業 四半期概況

7

第１四半期で受注済の大型案件の納品が完了し、売上高、売上総利益、営業利益、経常利益が大きく改善し、営業利益及び経常利益は黒字化を達成しました。
・大型の案件受注に伴い、仕入れ価格の抑制に成功
・トリプルアイズ社との連携により、販売代理店の新規獲得及び見込み客の発掘に成功
・外部との連携を深め、営業体制を強化、セミナーの定期開催によりCPAを抑制
・昨年度と比較し、国内の電気の燃料調整費が安定、営業利益の創出に寄与
・暗号資産価格上昇を背景に、既存顧客からのリピート購入が増加
・ボラティリティの高い事業であるが、中長期的には成長が見込める

GPUサーバー
事業

GPUサーバー事業 売上高推移

2024年2Qの保守管理売上は
一部契約期間満了により減少したものの、2Qの大型案件納品の効果は3Q以降反映され、増加に転じる見込み

マシン販売

GPUサーバー事業 営業利益/EBITDA/経常利益推移(単位：百万円)

保守管理

営業利益

(単位：百万円)

経常利益
63

150

7

345

56
2024年

2024年

1Q

2Q

28

26

144

16th 2Q Financial Results

EBITDA

△28
△69

2024年

2024年

1Q

2Q

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right ReservedGPUサーバー事業 現況

ブロックチェーン、生成AIと、コンピューティングパワー

8

現在、大きな注目を浴びている暗号資産、生成AIはともにコンピューティングパワーを必要してます。暗号資産の膨大なデータの不変性・信頼性、安全性を担保するのはブロックチェーン技術です。生成AIもまた膨大なデータを学習し新しいコンテンツを作成しています。暗号資産、生成AIへの需要が高まったことで、コンピューティングパワーを担うGPUサーバーには大きな需要が発生しています。
暗号資産が注目される２つの理由

生成AIで注目されるGPUサーバー
GPUサーバーはAIモデル構築に必要で、生成AIの発展で重要性を増しています。NVIDIAが高速化するGPUを発表し、株価が急上昇しました。マイニ
ング会社CoreWeaveはクラウドGPUへシフトし、マイクロソフトと数十億ドルの契約を結び、生成AIブームで“ショベル”製造企業としての地位を確立しました。

出展：https://medium.com/coinmonks/btc-halving-entailingwhat-e75f3c444985
出典: https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN110930R10C24A1000000/

2024年1月、米証券取引委員会（SEC）が暗号資産（ビットコイン）の現物
ETFの承認をしたことで、投資家は伝統的な金融市場で暗号資産に投資できるようになり市場は高騰しました。今後も投資層の拡大が期待されています。
一方、2024年4月は4年ごとに実施される暗号資産発掘者に対する報酬を半分にする「半減期」のタイミングです。今回、半減期前に価格は上昇してきています。半減期後は通常、長期的には価格は上昇する傾向があり暗号資産に注目が集まっています。
16th 2Q Financial Results

出展：https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN3103R0R30C23A5000000/

WEB3とGPUサーバー
Web3は分散型インターネットを指し、ブロックチェーン技術を基盤とします。GPUサーバーはこのWeb3環境での複雑な計算やトランザク
ション検証に必要な強力な計算能力を提供し、効率的なパフォーマンスを実現します。 Web3への注目の高まりとともに、GPUサーバーへの需要も高まっています。
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唯一無二のAI企業として第２の成長フェーズへ業績イメージ9

東証グロース市場で10億円以上の売上高の会社のなかで増収率見込み3位となっております*。FY24では既存事業もオーガニックな成長を果たしました。 同時にM&Aによる事業領域の拡大によって株式会社ゼロフィールドがグループインしたことで、AI導入のインフラ整備の遅れが目立つ日本においてGPUリソースを独自に確保する唯一無二のAIベンチャーとして、私たちの成長は第２フェーズを迎えています。
*取引先金融機関のデータ引用により、2022年1月以降のグロース上場企業で10億円以上の売上高で、会社予想に基づく業績予想にて増収率を抽出

売上高推移(百万円)

4,045
4,045
計画*
計画*

この成長を加速する
1,479

211

327

2013/8期

2014/8期

16th 2Q Financial Results552
2015/8期

812
2016/8期

966

2017/8期

1,791

2,122

2,423

2,345

2,034
2Q実績

1,106

2018/8期

2019/8期

2020/8期

2021/8期

2022/8期

2023/8期

2024/8期

2025/8期

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四半期概況
CONTENTS

成長市場におけるM&Aと成長戦略
当社グループについて
Appendix:リリース、業績KPI等

IT設備投資は継続的な増加傾向

企業の動向

11

2024年には、ユーザー企業のIT投資意欲がリーマン・ショック前の高水準に戻る見込みです。各種調査によると、IT支出の成長率は2024年に向けて堅調に推移し、DXの進展が主な推進力となることが予測されています。内向きのDXから顧客向けの外向きDXへの転換が、IT整備投資の増加を後押しすると見られ、企業がAIをはじめとする新技術を活用する動きにつながるとみられています。
5
3.88

4

3.39

3

3.69 3.60
3.32

2
1
0
−1
−2
−3

実績値

−4

予想値

２０２４年度 予想

２０２３年度

２０２１年度

２００９年度

２００６年度

16th 2Q Financial Results

２００１年度−5-3.80

IT投資インデックス
20％以上の減少を−20、10％から20％未満の減少を-15、10％未満の減少を-5、横ばいを0、10％未満の増加を+5、10％から20％未満の増加を+15、20％以上の増加を+20として積み上げ
回答数で除した値

出所：ITR「IT投資動向調査2024」
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AI市場は加速成長を継続する局面へ

AI市場の動向12

各種調査によると、世界のAI市場は生成AIのニーズに牽引されて2030年まで加速度的な伸びが見込まれています。国内AI市場も、2022
年には前年比35.5％増の約3,884億円に達しており、2027年までには約1.1兆円へと拡大すると予測されており、継続的な成長が期待されると、総務省は「令和5年 情報通信に関する現状報告の概要」でAI市場規模の現状を分析しています。

国内AIシステムの市場規模（支出額）及び予測
予測値→（10億円）
1,200

世界のAI市場規模（売上高）の推移及び予測
予測値→（10億ドル）
2,000

1,847

1,800

1,000

1,600

1,415

1,400

800

支出額

1,069

1,200
600

1,000

400

600
400

200
0

200
0
2022

2023

2024

2025

2026

2027 (年）

出典：Statista（Next Move Strategy Consulting）
16th 2Q Financial Results

795

800
420
96
2021

142

208

2022

2023

583

298

2024

2025 2026

2027

2028

2029 2030 (年)

出典：IDC「2023年 国内AIシステム市場予測を発表」（2023年4月27日）

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AI導入の課題と懸念

AI Actなど、各種規制およびAI活用に対する企業の不安

13

2023年、EUはAI Actを議決し、世界で最も包括的なAI規制の一つを設けました。AIのリスクに応じて厳格な要件を設定し、特に高リス
クAIシステムに対する透明性と監督を強化しています。この規制の不確実性と厳格化は、企業のAI活用に対する不安を増大させており、イノベーションの速度や市場での競争力に影響を与える可能性があると懸念されています。

https://artiﬁcialintelligenceact.eu/ai-act-explorer/

16th 2Q Financial Results

データのプライバシー違反

生成AIが顧客データなどの機密情報を扱う際、不適切な管理によりデータ漏洩やプライバシー侵害が生じる可能性があります。

不正確な情報の生成

AIが不正確または誤解を招く情報を生成し、企業の信頼性やブランドイメージに悪影響を及ぼすリスクがあります。

倫理的、法的問題

AIによるコンテンツ生成が著作権侵害、偏見のある内容、または倫理的に問題のある情報を生み出すことで、法的な問題
や社会的な反発に直面する可能性があります。

セキュリティ脅威

生成AIシステムがサイバー攻撃のターゲットになり、悪意のあるアクターに悪用されるリスクがあります。

管理・監視の困難

AI生成コンテンツの適切な管理と監視には高度な技術とリソースが必要であり、その不足がリスクを高めます。

責任と帰属のあいまいさ

AIが生成したコンテンツに関連する法的責任や知的財産権の帰属が不明確になり、紛争の原因となることがあります。

企業が生成AIを活用する際に直面するリスク ChatGPTで作成
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生成AIサービス導入の決め手

ユーザーはセキュアな生成AIを求めている

14

生成AIの導入状況とセキュリティールールの設定について国別で比較したNRIセキュアテクノロジーズの調査によると日本企業は米豪と比較してAI導入・利用に慎重な姿勢を示しています。利用時の承認プロセスやサービス確認が主流としてルール整備する米豪企業に対し、日本企業は機密情報の取り扱いをルール化する傾向がみられます。AI導入にはセキュリティの高いサービスが決め手になっています。
n＝644

41.5%

セキュリティの信頼性の高さ
回答精度の高さ30.6%

導入費用の妥当性

25.5%

操作の簡単さ・わかりやすさ

21.6%

日本語に特化して学習されている

20.7%

活用できる業務が明確である

20.0%

導入効果のわかりやすさ

20.0%

無料トライアルができる

14.4%

導入前後のサポートがある

14.3%

社内の既存ツールとの連携のしやすさ

13.4%

国産サービスである

12.3%

導入実績が豊富

12.0%

カスタマイズ性の高さ

12.0%

スピーディーな回答

11.2%

シェア・知名度の高さ
その他重要視することはない

6.1%
0.6%
24.7%

出展：「生成AIサービス選定時は『セキュリティの信頼性の高さ』を差重視」AI inside 株式会社（AI inside Inc.）
16th 2Q Financial Results

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reservedセキュアな成AI活用

AIとGPUを連携、柔軟でセキュアなAIサービス提供

15

オンプレミスでは企業が自らの施設でサーバーを保有・管理し、データ保護やセキュリティを強化します。ハイブリッドサーバはオンプ
レミスのリソースとクラウドを組み合わせ、セキュリティと制御の利点に加え、クラウドの柔軟性とスケーラビリティを実現します。ト
リプルアイズ・グループは、ソフトウェアとハードウェアを手がけており、ユーザーニーズの高いこうしたシステムを提供できます。

オンプレミス【基幹系】

顔認証AIで使用するデータをオンプレミスで処理するにはGPUサーバが最適となる
AIZEはSDKで提供する
16th 2Q Financial Results

ハイブリッドクラウド

機密情報を自社内で管理しながら、機動性ある情報処
理はクラウドが担う

クラウド

【情報系】

複数拠点での出退勤管理を一括管理するにはクラウドが最適であるAIZEほか、SaaSの活用

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生成AI導入の壁

業種、業界、顧客ごとのニーズにフィットしたAI

16

生成AIを私たちの新しい業務パートナーとして活用しようという動きが活発になっています。生成AIから、より用途に適ったアウトプットを得るためにプロンプトエンジニアリングが注目されています。また、AIを個別の業務にフィットさせるファインチューニングも重要になっています。この両者はAIとエンジニアの協働を目指すものです。

Prompt Engineering
Human
Generative AI
Fine Tuned
model

Task Description
Current Input
Output Indicator

Generative AI
Base modelAI

OUTPUT
User Data

OUTPUTGPU Server
GPU Server

16th 2Q Financial Results

Human

Transfer Learning
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AI導入に特化

個別なニーズ、シーズを掘り起こすコンサルティング

17

トリプルアイズのAIの技術力と知見を活かして貴社のビジネスを強力に推進します。DXの最新情報サーベイ、AI論文サーベイ、案件実績が集約されたエンジニアチームを貴社のビジネス、サービスに活用できます。ビジネスに最適なテクノロジーを提案します。検証プ
ランの策定や検証作業にお客様と共同で取り組みます。導入顧客も増大中で、ここから大型の請負案件につながっています。
導入実績

ビジネス推進チーム

Case1 人材紹介会社

ChatGPTの活用でスキルマッチを言語化

ステークホルダー
DX推進
システム担当者 など

AIラボリーダー

課題に合う
最適なエンジニアリソース

AIによる自動マッチングしChatGPTが情報を整理
Case2 製造業

AIクラウド利用で生産ライン設計の効果測定
工場における生産ライン設計の効果測定

Case3 飲食チェーン

画像認識による調理品判定
調理後から配膳までを時間計測

Case4 ECサイト

AIによる需要予測

顧客企業

ギフト商品における需要とトレンドをAIで可視化ChatGPTで作成

16th 2Q Financial Results

トリプルアイズ AI Lab

トリプルアイズのエンジニアチームとビジネス推進のチームを組みます。 チームはビジネスに最適なテクノロジーを提案、検証プランの策定や検証作業をラボで行います。
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生成AIとマイニングによる国内市場拡大

データセンタービジネスの未来

18

2024年以降、国内のデータセンタービジネス市場は、GPUサーバーの需要増加により大幅に拡大する見通しです。生成AIによるデータ
処理量の増加は高性能な計算資源を必要とし、これがデータセンターへの投資を促進します。また、暗号資産マイニングの活発化も大規模な電力と計算能力を要求するため、国内市場の成長を後押しする要因となります。
データセンタービジネスの国内市場（億円）
60,000

予測値→

50,00040,00030,00020,00010,000
0

2022

2023
見込

2024

2025

2026

2027

2028

出展：富士キメラ総研「データセンタービジネス市場調査総覧 2024」
16th 2Q Financial Results

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reservedデータセンターの拡張と新開設

GPUサーバー事業の広がり

19

今後の売上拡大を視野に国内外のデータセンターにおいて追加の設備投資や設置上限台数の引き上げを行っていきます。熊本データセンターでは電気設備の増強を行い、北陸第一データセンターは北陸第二データセンターへの集約に伴い閉鎖しております。今後の販売計画に合わせ、国内外で追加のデータセンターの開設やデータセンター事業者との業務提携、データセンター拡張による設置可能台数の拡大など、複数の対応を行っていきます。

JAPAN
TOKYO
head office since 2017
OTA
data center since 2018
ADACHI
data center since 2018
KUMAMOTO
data center since 2020
HOKURIKU
data center since 2022

OVERSEAS

HOKURIKU

United States of AMERICA
TOKYO

States of Washington_01
data center since 2020
States of Washington_02
data center since 2022

KUMAMOTO
赤は、更新・拡大を行ったデータセンター
16th 2Q Financial Results

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right ReservedGPUサーバー事業の推進力

成長可能性拡大のための３つの取り組み

20

GPUサーバー事業のさらなる成長と拡大の目的を企図して、主に３つの取り組みを推進しております。オンプレミス環境でのGPUサーバーの活用、 GPUサーバーの運用で社会的な課題となっている環境負荷を軽減する自然エネルギーの利活用、暗号資産マイニング以外のブロックチェーンの用途を検討するための業界団体への加入です。

オンプレミス環境でのGPUの活用

環境負荷の軽減とコスト削減

周辺領域での新規事業開発

AIの実機稼働のニーズに対するGPUサー
バーの販売やAIサービス事業者との連携を見据え、複数の実証実験を実施し、研究開発を進めています。

データセンターやGPUサーバー、暗号資産
マイニングの稼働で大きな課題として挙げられる環境負荷や電力コストの問題を軽減すべく、自然エネルギーや廃棄電力の活用を視野に入れて、業務提携を含め検討を進めています。

今までは暗号資産マイニング関連のシステ
ムを開発してきましたが、JBA(日本ブロックチェーン協会)へ加入もあり、ブロックチェーン関連システムの開発も進めております。

16th 2Q Financial Results

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M&A及び資金調達戦略①大型M&Aの実施

AIソリューションの強さにレバレッジをかける

21

・小型のM&Aを繰り返してPMIにコストをかけていくのではなく、当社と同規模かそれに近いM&Aを積極的に実施をする
・リスクテイクを伴ったM&Aを実施することで、非連続の成長を複数期にわたって実現していく方針
・24/8月期はテクノロジーズ・GENDAに次ぐ、東証グロース市場の10億円以上の売上高の会社のうち、3位の増収率見込み(※)②AIソリューション事業を基盤とした拡大・当社はエンジニア成長第一主義を掲げており、社員のうちエンジニアが8割を占めております。エンジニアが楽しいと思える活躍領域を当社の既存事業領域だけでなく、M&Aによる事業拡大で提供していく
・AIの既存事業領域を中心にシナジーのある周辺事業領域も視野にいれることで当社ソリューションの強化に繋げる・当社独自の研究開発で生まれた技術によるAIソリューションを提供しており、当該プラットフォームが様々なビジネスの基盤となるため、グループインする会社としてのメリットも大きくM&Aを通じたグループ拡大に寄与③エクイティ調達の効果的組み合わせによるM&A資金確保・借入調達により資本コストを最小化し、M&Aにより非連続の成長を目指す
・オーガニック成長に加えて、さらにM&Aを実施し、企業価値を向上させる
・企業価値向上を背景に希薄化を抑えたエクイティ調達を実施し、財務安定性の向上を定期的に図り、調達余力を確保し、M&A資金確保を行う。

④当社グループへの資本参画によるベクトル合わせと
資本増強

・M&Aと同時にファウンダーには当社グループの第三者割当増資を実施
・ベクトルを合わせることで、当社会社規模に対して大きな規模の会社であっても、PMIとして経営の安定性とさらなる成長を図り、引き続き当社グループ価値の向上を当社とともに目指す体制を構築。
・財務安定性の向上も同時に寄与。
※取引先金融機関のデータ引用により、2022年1月以降のグロース上場企業で10億円以上の売上高で、会社予想に基づく業績予想にて増収率を抽出

16th 2Q Financial Results

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中長期戦略イメージ

AI事業を核とした成長・拡大

22

IPO後2年弱でグロース市場3位の売上高成長率（見込)、四半期過去最高利益を達成。囲碁AI研究からはじまったAI事業がSI事業の基盤に乗ったうえで成長を継続し、ゼロフィールドもグループインし総勢280名のエンジニア集団となりました。「AI×コンピューティングパワー」に挑戦している会社が稀有な中で、我々が破壊的なイノベーションを主導することで、次の市場のメインプレイヤになります。
企業戦略

ビジョンの浸透、経営資源の配分、
グループシナジーの醸成

過去最高売上、利益を達成し、会社、社員が一体となってオーガニック成長を継続。グループ
シナジーの顕在化はこれから事業戦略AIを柱とした成長領域の開拓、先端テクノロジーの社会実装促進、計算リソースの向上

AI事業が市場投入フェーズから利益創出フェー
ズへ、GPUサーバー等の計算リソース向上の顕在化はこれから

機能戦略

エンジニアを核としたグループ全
体の機能最適化、生産性向上、人材育成

将来の更なるエンジニア不足悪化が見込まれる
中、成長の基盤となるエンジニアの技術力に係る質・量の本質的価値向上

経営戦略

他社との協業、新規M&Aによる成長加速、IT産業の底上げ核となるAI技術によって、さらなる新規事業成長の顕在化、事業提携、事業譲受、M&Aなど成長と拡大を加速

経営戦略

機能戦略

事業戦略
2016：
囲碁棋士イセド
ルがAIに敗北
16th 2Q Financial Results

2021冬:FRB金利上げグロースAI銘柄
株価切下

2023:
OpenAI社
GPT-3.5発表

22/5 IPO

企業戦略

現在地
Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved先端テクノロジーが牽引する事業ドメイン

成長拡大ビジョン

23

Phase 1：現 在 2020～

AI化×データの進展

Phase 2：2030～

� M
化×データの二次的応用が進む
AI Lab

Corporate Finance
ロボティクス

自動運転

IoT

シェアリング・データ

スマホ不要社会

Edge Computing

Security
Big Data

VR

eKYC

量子コンピュータ

ハードウェア

限界費用ゼロM&A

Post-Deep Learning

Security

因果推論

RAG
説明可能AI

無人店舗 LoRA

ノーコード
ローコード

パスワードレス

インテリジェンスネット化

NFT

Digital Identity

生成AI

Quantum Machine Learning

顔改札

Phase 3：2040～

現事業領域

Web3.0流動性・
信用性

GPUサーバ

組織改革

Blockchain

DAO

Universal Basic Income

認証・生成

AI
16th 2Q Financial Results

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四半期概況
成長市場におけるM&Aと成長戦略
CONTENTS

当社グループについて
Appendix:リリース、業績KPI等

私たちの基本プロフィール

会社概要
会

社

設
所

名
立

在

地

役 職 員 数資本

金

市 場 区 分代

表事 業 内 容関 係 会 社
特

許

資

格

25

株式会社トリプルアイズ (英名：TRIPLEIZE CO.,LTD.)2008年9月3日
東京都千代田区神田駿河台三丁目4番地 龍名館本店ビルディング12階
単体：251名（2023年9月1日現在）/ 連結：283名（2023年9月1日現在）
870百万円（2024年1月5日時点。資本準備金を含む）
東証グロース市場（証券コード:5026)
山田 雄一郎システムインテグレーションおよびAIプラットフォームの提供
株式会社所司一門将棋センター、株式会社シンプルプラン、株式会社ゼロフィールド
情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム（出願番号：特願2020-067799）
複数拠点における時間的整合性を根拠とする本人認証AIシステム
ISO 9001 JQA-QMA15648（品質）、ISO/IEC 27001 JQA-IM1456（情報セキュリティ）ISO/IEC 27017 JQA-IC0003（クラウドサービスセキュリティ）Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved先端テクノロジーとともに歩む

沿革
深層学習（ディープラーニング）発明

ISLVRCで深層学習手法を駆使するトロント大圧勝
Google社、機械学習による猫の画像認識に成功
DeepMind社の囲碁AI「alphaGo」、プロ棋士に勝利

26

2006
2008
2012
2014

4月 国内初のブロックチェーン業界団体「ブロックチェーン推進協会」設立を支援

2016

7月 AI(DeepLearning)基盤となる「Deepize」をリリース

9月 東京都千代田区に株式会社トリプルアイズを設立
8月 社内に囲碁AIプロジェクトチーム発足

8月 測量作業向けドローン制御アプリ「Droneize」をApp Storeにてリリース
人知を超える神の一手が打たれた！

2017
2019

9月 産業用モーターとIT を融合した IoT サービスを開始
3月 AI による画像認識プラットフォーム「AIZE」(アイズ)を発表「AI 囲碁世界一奪取宣言」を発表
将棋採用（商標登録）スタート
4月 囲碁 AI 世界大会「博思杯2019 」(開催場所:中国、福州市)にて4位を獲得
7月 囲碁 AI 大会「 2019 年 CGF オープン」にて1 位、2 位独占
12月 囲碁 AI 世界大会「第11回 UEC 杯コンピュータ囲碁大会」にてプロジェクト参画したGLOBIS-AQZが準優勝

出典
https://www.asahi.com/articles/ASK4B5SJ4K4BUCLV00Y.html

OpenAI社のGPT-3.5発表

Evolution of AI
16th 2Q Financial Results

2020
2021
2022
2023
2024

3月 AIZE による顔認証決済サービス「ヤマダ Pay」がスタート
3月 創業者・福原智 急逝 山田雄一郎社長就任
5月 東京証券取引所グロース市場上場
9月

株式会社ゼロフィールドがグループイン

4月

画像認識プラットフォーム・AIZE、10万IDを突破

Company History
Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved多彩な実績を誇るメンバーによる技術と経営の融合

役員プロフィール ❶

27

取締役

代表取締役

山田 雄一郎

社外取締役

1982年生まれ。早稲田大学商学部卒業。2005年12月EY新日本
監査法人入社。2011年3月監査国際部より異動し、成長戦略室
等にて官民連携の経営改革・経営統合に係るコンサルティング
を9年間実施（うち2012年から2017年は新日本パブリックアフ
ェアーズ株式会社に出向）、多数のプロジェクトマネージャーを歴任。2020年11月、株式会社トリプルアイズ取締役就任。
2021年3月、同社代表取締役就任（現任）。

取締役

株式会社ヘッドウォータース代表取締役。1989年にベンチャー
企業の立上げに参画。以降、起業家としての道を進み、1999年にE-Learning事業を柱とするIT企業を設立。2005年に株式会社ヘッドウォータースを設立し、代表取締役社長に就任。エンジニアを中心に据えたユニークな組織運営や、黎明期のAI・ロボティク
ス領域への進出などで注目を浴びる。AIの社会実装、Society5.0実現を目指し、ヘッドウォータースグループを牽引する。

桐原 永叔

1970年生まれ。青山学院大学文学部史学科卒業。幻冬舎メディ
アコンサルティング編集局長を経て眞人堂株式会社設立、代表取締役就任。2010年、株式会社ソフィアホールディングス取締役就任。2010年『IT批評』創刊。NTTデータ研究所の開発プロ
ジェクトレポート編纂に参加。IT関連ビジネス書籍を多数編集。2019年12月、株式会社トリプルアイズ取締役就任(現任）

取締役 CFO加藤 慶

1981年生まれ。明治大学法学部卒業。
ベンチャー・リンクを経て、EY新日本有限責任監査法人のIPO専
門部隊に所属、在籍時に三井不動産株式会社ベンチャー共創事業部に出向しCVCファンド組成に携わる。2018年以降、上場準備会
社におけるCFO、取締役を歴任。 2019年、株式会社すららネット
取締役(監査等委員)就任(現任)。2020年、株式会社ライナフ監査役就任(現任)。2021年9月、株式会社トリプルアイズ取締役就任。
2023年10月当社子会社である株式会社ゼロフィールド取締役就任(現任)。
16th 2Q Financial Results

篠田 庸介

技術顧問

松原 仁
京都橘大学工学部情報工学科教授。はこだて未来大学特任教授。京都
橘ロボカップ日本委員会会長、観光情報学会長、人工知能学会長などを歴任。
1959年、東京生まれ。86年、東京大学大学院情報工学博士課程修了。
同年、通産省工業技術院電子技術総合研究所（電総研、現在の産業技術総合研究所）入所。元、東京大学次世代知能科学研究センター（AIセンター）教授。

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved役員プロフィール ❷多彩な実績を誇るメンバーによる技術と経営の融合

28

執行役員
技術本部 執行役員

徳内 哲也

旧郵政省貯金局の資金運用システムの開発に10年以上にわたって従事するな
ど、 IT業界でシステムエンジニア一筋で活躍。個人事業主を経て、株式会社トリプルアイズ入社。2021年9月、執行役員就任。画像認識プラットフォーム・
AIZEの開発部門を総括する技術職のリーダー。

技術本部 執行役員

畔柳 卓文

株式会社システムハウス．アイエヌジーなどでシステムエンジニアとして活躍。2016年、株式会社トリプルアイズ入社。2020年11月より執行役員。大手
SIerによる大型開発案件に従事し、DXエンジニアのチームを牽引している。

技術本部 執行役員

片渕 博哉

画像認識プラットフォーム・AIZEのメインエンジニア。AIの研究開発から学習
アーキテクトの構築をメインに、多種多様の企業案件やAIを使用した音楽配信
レコメンドサービスの開発に従事。囲碁AIソフト開発マネージャや他社への講演活動も積極的に行っている。

技術本部 執行役員

営業本部 執行役員

小林 誠

1978年生まれ。外食産業店長を経て、医療系ホームページ制作・人材紹介会社を設立。2012年IT会社にて営業職を経験、2017年、株式会社トリプルアイズに営業として入社。

営業本部 執行役員

藤澤 由士

1979年生まれ。2003年株式会社ベンチャー・リンク入社。2009年株式会社アネック
スライフ取締役営業本部長を経て、2015年株式会社シンプルプラン立ち上げに参画。
2019年9月、株式会社トリプルアイズ入社。

管理本部 執行役員

近藤 一寛

1987年生まれ。神戸大学経済学部卒業。大手電機機器メーカーにおいて、10年以上にわたり財務経理、IR/SR業務に従事。複数の上場準備企業のマネージャーを経て、2022年４月、株式会社トリプルアイズ入社。

日野 隆教

日立機電工業株式会社（現 株式会社日立製作所）でソフトウェアの研究開発に携わる。2001年、株式会社ジャストシステム入社。ソリューション開発部長、
企画担当部長を歴任。ナレッジ商品開発、新商品企画を推進。2020年よりインテグラート株式会社でシステム開発部長を歴任。2022年8月、株式会社トリプ
ルアイズ入社、執行役員就任。

技術専門役員松崎 憲介
技術本部 AIZE開発部所属。入社以前よりトリプルアイズと囲碁AIの共同開発に取り組む。AIにおけるグローバルな先端研究分野の論文をサーベイし、AIエン
ジンの機能向上を担っている。近年では、マスク装着時の認証精度の向上、AI
顔認証が苦手とする若年層の認証精度の向上をリーディングする。画像認識、顔認証にとどまらずAI研究の多くの領域に精通するエキスパートである。

16th 2Q Financial Results

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AI市場の拡がりに伴うエンジニア数の拡大

要員の現在

29

エンジニア成長第一主義のスローガンのもと、エンジニア人材不足時代の中、堅調にエンジニア人材が推移しております。またSI部門から
AIZE部門への人材のシフト・拡大が続いております。

期末従業員数17/8期より経て300

150名増加し2倍超に
2017/8期-2023/8期実績

26

250

226

200

203

100

242

201

従業員数242名内訳
DX(SI)エンジニア:152名
AIエンジニア:45名
営業・管理：45名

178

150

118

132

従業員数増分＋16名内訳(242名-226名）
採用：46名退職： 30名

50

02017/8期

2018/8期

2019/8期

2020/8期

2022/8期の期末従業員数は、株式会社トリプルアイズ単体、非正規雇用2名含む
16th 2Q Financial Results

ゼロフィールド、グループイン
により2023年9月1日時点
従業員数26名増加

2021/8期

2022/8期

2023/8期

見込Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reservedひろがる取引先

主要取引先企業

総合商社

小売・流通

電気機器

30
建築

情報通信
AIZE販売パートナー

AIZE販売パートナー

エレクトロニクス商社

金融

食品卸売

建設ICT

セキュリティ

AIZE販売パートナー

2024年4月12日時点
16th 2Q Financial Results

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事業分野及び事業戦略

当社グループの事業、３つの柱

31

当社グループの事業分野及び各事業分野における注力内容は以下の通りです。それぞれSI、AIZE、GPUサーバーが事業の柱となっております。
24年8月期注力内容

事業分野

システム開発SI

AI
AIZE

GPUサーバー
データセンター提供
GPU

16th 2Q Financial Results

・顧客満足度向上、層の厚い若手エンジニアの底上げ
・チーム体制化を通じて、商流改善、プライムでのSES、受託開発案件獲得を推進
・当社独自AIエンジニア研修を通じて成長した経験豊富なエンジニアなどがAI開発事業へ柔軟なキャリアチェンジ
・生成AIを活用した新たなエンジニアリングの形の模索
・改正道路交通法の施行に伴い需要の高まるアルコールチェッカー販売をドアノックツールとしたAI顔認証クラウドサービスの顧客拡大
・生成AIの活用を含むAIに関するニーズの引き合いを主として、一気通貫のオーダーメイドAI開発、ラボ型サービスの提供及び関連するDXプロジェクトのコンサルティング、開発・業務提携などを通じた他上場企業等と当社との共同プロダクト開発、新規顧客領域の開発及び新サービス販売
・高度な画像処理や生成AIを含むAIに求められる計算力不足に対応するAI開発用GPUサーバーの開発、販売。それに関連するサービスの開発・モジュール型データセンターであるDINOの大規模案件への注力
・デジタル通貨、暗号資産、ブロックチェーンの動向、電力料金、投資環境及び税制の動向に応じたマイニング用途の顧客ニーズに対するきめ細やかな商品設計と、安心安全のサポート

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主要事業売上構造
事業分野

システム開発AI

５つの商品・サービスと７つの売上分類
主力サービス、商品システム開発AI開発
AI画像認識プロ
ダクト

AI用GPU
サーバー
GPUサーバー
データセンター
提供

データセンター(DINO)GPUマシン
開発・販売
16th 2Q Financial Results

32

売上分類

概要

SES

当社エンジニア及び協力会社様のエンジニアの派遣による売上。一部分を継続的契約に関する取引高として集計しております。

請負AIZE関連のシステム開発受託に関する売上。一部分を継続的契約に関する取引高として集計しておりま
す。

デバイス

AIZE関連のサービス提供に伴って生じるデバイス販
売による売上。タブレット、カメラ、エッジPC等。

サービスMRRAIZE Biz、AIZE Breathを代表としたAIZE関連のサービス提供による月額利用料の売上。その全額を継続的契約に関する取引高として集計しております。

その他

弊社独自開発のAIエンジニア育成コンテンツである
AT20などによる売上。

マシン販売

独自開発したソフトウエアを搭載GPUマシン、モジュール型のデータセンターであるDINOの販売によるフロー売上。

保守管理

上述のGPUマシン、モジュール型のデータセンターであるDINOの販売に伴って生じるマシン保守管理、
データセンターの保守管理によるストック売上。

(リカーリング収益)

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提供サービス

サービス間のシナジーで成長を加速

33

当社グループの主要な提供サービス、商品は以下の通りです。
事業分野

システム開発AI

GPUサーバー
データセンター提供

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主力サービス、商品概要

システム開発2008年の創業以来、多岐にわたる業界においてシステム開発を担ってきました。優秀なエンジニアを豊富に抱え、システム開発の未来を創造できる人材を輩出しています。
これから生成AIの活用が進んでいく分野となります。

AI開発
AI画像認識プロダクト

囲碁AIの研究開発を皮切りに、独自開発した画像認識AIエンジンのサービス提供を展開。生成AIに関連する開発も手掛けています。グループにおける先端テ
クノロジー部門の中枢となります。

AI用GPUサーバー

GPUマシンをAI用途のサーバーとして活用するニーズが増加するなか、もっとも注目されています。GPGPUが持つ高速な並列処理能力の特徴はAIにおける「計算」分野で有効なものです。今後、画像処理や生成AI分野の発展にともないコンピューティングが求められる事業との連携が深まっています。

データセンター(DINO)

福井県敦賀市の現地企業と連携し、2022年9月にデータセンターを開設。同
データセンターの特徴は、福井大学と共同開発したラックごとに温度差が生じない外気を利用した、エアコンに頼らない画期的な空調システムを実現し、省エネにより電気コストを大幅削減します。

GPUマシン開発
・販売

全国No.1シェアの販売数。約3,000台の導入実績があります。2017年から事業開始し、堅調に好調な業績を維持しています。特許や研究開発などによる差別化で他社の追随を許さない取り組みも実施しています。また、2020年から米ワ
シントン州で2拠点約600台GPUマシンの運用を開始しています。

基
盤
領
域

成
長
領
域

基
盤
領
域

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技術領域の現在

多様な領域に広がるテクノロジーの社会実装に実績

コンサルティング

生成系

基幹システム開発
WEBサービス

自然言語

需要予測

サーバー

AI

インフラソリューション

スマートコントラクト

顔決済
Research

顔認証
画像認識

類似画像検索物体検知

ブロックチェーン

文字認識

Biz
パスワードレス

OCR
センサー

GPGPU
マイニングマシン

来店者数予測商品需要

クラウドプラットフォーム基盤
トークン

全文検索

売上予測

ネットワーククラウドインフラ

ファインチューニング

文書分類

アプリケーション開発

ストレージ

プロンプトエンジアリング

文書校閲

システムインテグレーション

フロント開発仮想サーバー

34

GPUサーバー

IoT

データセンタースマートフォン
タブレット

カスタマーサクセス
システム運用

ロボット

サポート

POS

サーバー保守
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AIと人間の共存の先例

囲碁AI研究

35

日本をのぞく世界の先端IT企業のほとんどが囲碁AIの研究開発に挑んでいます。囲碁AI 開発プロジェクトへの参画は、私たちのディープラー
ニングの大きな成果であり、AIエンジンの優秀性の証明となります。囲碁AIを通じたAIの研究は2014年から約10年に亘ります。
囲碁AI世界大会成績推移

囲碁の盤面は19×19の361マス。指し手の選択数は10の360乗と天文学的に複雑。技術力の差が勝敗に現れます。
16th 2Q Financial Results

開催時期

順位

2018年6月

8位

2018年12月

7位

2019年4月

4位

2019年12月

2位

2022年3月

6位

2023年11月

1位

*1

*2

*3

*1：共同開発プロジェクト「GLOBIS-AQZ」での成績*2：2020～2021年は新型コロナウィルス感染拡大防止の観点から、大会参加を見送っておりました。
*3：当社エンジニアの個人参加による成績です。

AI

Human in the Loop

AIと人との共進 CAIの先行例
現在、将棋や囲碁のプロ棋士の多くがAIを使って戦術研究を行うようになっています。それは一方的にAIに頼るのではなく、AIが持ち得ない感性や発想力をプロ棋士が発揮することによって、より高度なレベルの将棋や囲碁が生もうとしているのです。
そこは人間とAIが協力して切り拓く地平の最先端です。第３次AI
ブームの先をいく、人とAIの共存であるCAI（Co-evolutional AI：
共進化AI）の時代がすでに始まっています。
トリプルアイズは囲碁AIの研究を通じてAIと人間の共存の方法を探ってきました。誰もまだ見ぬ世界にすこしだけ早く足を踏み入れています。
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四半期概況
成長市場におけるM&Aと成長戦略
当社グループについて
CONTENTS

Appendix：リリース、業績KPI等

オウンドメディア IT批評

『生成AI時代の教養 技術と未来への21の問い』刊行

0 序論 テクノロジーを語ることは近代を考えなおすこと 桐原永叔（ＩＴ批評編集長）

37

AI、言語、量子、経済、社会、文化、哲学を横断する思考
来たるべき社会を構想するために、何を問い、何を考え抜くべきか？

1 ポスト・ディープラーニング ポスト・ディープラーニングと日本の優位性 松原 仁（京都橘大学工学部情報工学科教授）
2 ＡＩのブラックボックス 第４次AIブームを切り拓くXAIとCAI 辻井潤一（国立研究開発法人産業技術総合研究所 人工知能研究センター長）
3 ポスト生成AI 来たるべき人とAIとのインタラクション 栗原 聡（慶應義塾大学理工学部教授）
4 AIと言語 AIは自分が生きていることを認識できるか 川添 愛（作家）
5 LLM（大規模言語モデル） LLMは「言語ゲーム」的か 大谷 弘（東京女子大学現代教養学部准教授）
6 コンピューティングパワーとLLM 国産ＬＬＭ開発に「富岳」で挑む 白幡晃一（富士通研究所コンピューティング研究所）
7 量子世界の考え方 マルチバース化する社会で「クオンタム思考」を身につけよ村上憲郎（元グーグル米国本社副社長） クロサカ タツヤ（慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授）
8 量子機械学習 量子超越を可能にしたエンジニアリング視点 藤井啓祐（大阪大学大学院基礎工学研究科教授）
9 AIと労働 頭脳資本主義の時代をいかに生きるか？ 井上智洋（駒澤大学経済学部准教授）
10 AIとミクロ経済学 機械学習とミクロ経済学の幸福な出会い 依田高典（京都大学大学院経済学研究科研究科長・教授）
11 AI倫理 経済学者が取り組むテクノロジーのリスクアセスメント 岸本充生（大阪大学社会技術共創研究センター長）
12 AIと法 ＡＩ時代の法と規範 小塚荘一郎（学習院大学法学部教授）
13 メタバース 日本のカルチャーが育むメタバースという異世界に対する想像力 岡嶋裕史（中央大学国際情報学部教授）
14 都市論 ビッグデータ活用で実現する市民参加型のまちづくり 吉村有司（東京大学先端科学技術研究センター特任准教授）
15 人工生命 知能から生命へ──人工生命の最前線 池上高志（東京大学大学院総合文化研究科教授）
16 AIとアート アートとテクノロジーで未来を思索する 長谷川 愛（アーティスト・慶應義塾大学理工学部准教授）
17 テクノロジーの文明論 地球全体を外側から眺めるという知的な革命 服部 桂（ジャーナリスト）
18 AIと近現代哲学 ポスト・モダンからポスト・ヒューマニズムへ 岡本裕一朗（玉川大学文学部名誉教授）
19 科学哲学 科学は命と知を語りうるのか 野家啓一（東北大学名誉教授）
20 終論 機械の問題と人間の問題を切り分けて明示された宿題 クロサカタツヤ
16th 2Q Financial Results

タイトル：生成AI時代の教養
サブタイトル：技術と未来への21の問い
編著者：桐原永叔・IT批評編集部
版元：風濤社
体裁：四六判並製、本文２段組、464頁
定価：3,960円（税込）
初版発行部数：1500部
発売日：2024年4月22日
発売：主要書店、Amazonなど

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved直近のリリース

AIの社会実装は着実に前進

38

2024.01.16

公営競技にAI顔認証技術を利用したソリューションを提供―トリプルアイズと日本トーターが業務提携

2024.01.17

被害者に寄り添ったヘルプアプリを開発協力─痴漢撃退アプリ「Mimosa」が埼玉新聞に取り上げられました

2024.01.24

トリプルアイズ代表・山田が「会計士の履歴書」に登場─大手監査法人からベンチャーへ キャリア選択時の想いを語る

2024.01.25

自販機の客層解析にAIカメラを活用 ─画像認識プラットフォーム・AIZEが日刊工業新聞に取り上げられました

2024.01.29

AI（人工知能）による就職面接アドバイス・システムへ─トリプルアイズが立教大学と共同研究

2024.02.13

トリプルアイズとZEROが資本業務提携 AI顔認証を活用してフードロス削減に貢献

2024.03.04

ChatGPTで業務効率化を加速させる！─トリプルアイズが教育コンテンツ動画を配信

2024.04.10

AIZE・ユーザー数が10万IDを突破─トリプルアイズが画像認識AIの社会実装を牽引する

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過去の主なリリース

メディア露出、他社との連携に注目

39

2023年8月期以降、株式売買高の反応が相対的に大きかったリリースを任意に記載しております。
業務提携

2022.08.31

顔認証AIのトリプルアイズがSMS認証大手のアクリートと業務提携

2022.11.14

顔認証AIを用いた乗降データ取得の実証実験 トリプルアイズが丸紅、信州大学と共同で2022.12.01

トラック協会の助成対象機器にトリプルアイズのアルコール検知器が選定

新サービス

2023.03.07「顔」でドアロック解錠が可能に―トリプルアイズとエーティーワークスが顔認証ロックシステムを提供開始

新サービス

2023.03.22

顔認証AIがTeamSpiritと連携開始─顔認証による打刻で、よりセキュアでフレキシブルな勤怠管理が実現

新サービス

2023.04.17

4月17日（月）夜10時より放送のWBS内にてトリプルアイズの顔認証技術が紹介されます

2023.04.26

太陽光発電施設での盗難対策にAI監視カメラを活用―JIAとセキュリティソリューションの実証実験開始

2023.07.27

AI

メディア

M&A

株式会社ゼロフィールドの 連結子会社化について

2023.11.08

24 時間 365 日の有人によるアルコールチェックヒアリングが可能に―バディネット社とサービス連携

2023.11.13

アルコール検知器大手とシステム連携 ―中央自動車工業とサービス提供開始

2024.01.16

公営競技にAI顔認証技術を利用したソリューションを提供―トリプルアイズと日本トーターが業務提携

16th 2Q Financial Results

AI

新サービス
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事業別業績

業績KPI

40

2023年8月期
第２四半期実績

2024年8月期
第２四半期実績

前年同期比

2024年8月期
通期計画

2024年8月期
通期計画進捗率

1,099

2,034

185.1%

4,045

50.3%

1,099

1,337

121.7%

2,598

51.5%

SI部門

816

926

113.5%

1,872

49.5%

AIZE部門282

411

145.4%

725

56.7%

GPUサーバー事業

―

696

―

1,447

48.2%

298

669

224.2%

1,254

53.4%

298

339

113.9%

633

53.7%

SI部門

193

197

102.4%

399

49.5%

AIZE部門

105142

134.9%

233

60.8%

GPUサーバー事業

―

329

―

620

53.1%

販売費及び一般管理費合計

332

680

204.9%

1,350

50.4%

AIソリューション事業

332

334

100.7%

724

46.1%

GPUサーバー事業

―

372

―

631

59.0%

消去調整

―

△26

―

△6

―

(単位：百万円)
売上高合計
AIソリューション事業

売上総利益合計
AIソリューション事業

16th 2Q Financial Results

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事業別業績

業績KPI

41

2023年8月期
第２四半期実績

2024年8月期
第２四半期実績

前年同期比

2024年8月期
通期計画

2024年8月期
通期計画進捗率

△33

△10

(改善)

△96

―

AIソリューション事業△33

5(黒字転換)△91―

GPUサーバー事業

―

△43

―

△11

―

消去調整

―

26

―

6

442.5%EBITDA合計△14116(黒字転換)

79

147.4%

AIソリューション事業

△14

45

(黒字転換)△68―

GPUサーバー事業

―

70

―

147

47.9%

消去調整

―

△0

―

―

―

△30

33

(黒字転換)△86―

AIソリューション事業

△30

32

(黒字転換)△93―

GPUサーバー事業

―

0

―

6

10.8%

消去調整

―

△0

―

―

―

税金等調整前当期(四半期)純利益・損失(△)

△382

28

(黒字転換)△86―

当期(四半期)純利益・損失(△)

△401

29

(黒字転換)△87―(単位：百万円)
営業利益・損失(△)合計

経常利益・損失(△)合計

16th 2Q Financial Results

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事業別四半期業績推移

業績KPI

42

2023年8月期
1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

537,446

561,840

636,249

610,719

877,890

1,156,695

537,446

561,840

636,249

610,719

671,336

666,381

SI部門

407,709408,678

447,098

456,942457,875

468,455

AIZE部門

129,737

153,161

189,151

153,777

213,461

197,925

―

―

―

―

206,553

490,313

144,296

154,303

163,804

115,740

236,853432,613

144,296

154,303

163,804

115,740

168,209

171,766

SI部門

96,68196,646

98,22988,94893,284

104,681AIZE部門47,61457,65765,575

26,792

74,92567,085――――68,644

260,846

販売費及び一般管理費合計

154,722

177,306

227,982

287,892

309,825

370,539

AIソリューション事業

154,722

177,306

227,982

287,892

172,680

161,624

GPUサーバー事業

―

―

―

―

138,641

233,964

消去調整

―

―

―

―

△1,497△25,050(単位：千円)
売上高合計
AIソリューション事業

GPUサーバー事業
売上総利益合計
AIソリューション事業

GPUサーバー事業

16th 2Q Financial Results

2024年8月期

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事業別四半期業績推移

業績KPI

43

2023年8月期
1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

営業利益・損失(△)合計△10,426△23,002△64,177△172,151△72,971

62,073

AIソリューション事業△10,426△23,002△64,177△172,151△4,471

10,142GPUサーバー事業

―

―

―

―

△69,996

26,881

消去調整

―

―

―

―

1,497

25,050EBITDA合計△1,177△13,320△61,174△190,240

11,060105,598△1,177△13,320△61,174△190,240

4,024

41,887

GPUサーバー事業

―

―

―

―

7,039

63,711

消去調整

―

―

―

―

△2

―

経常利益・損失(△)合計△9,306△21,502△64,283△195,060△30,723

64,323

AIソリューション事業△9,306△21,502△64,283△195,060△2,61335,524GPUサーバー事業

―

―

―

―

△28,107

28,798

消去調整

―

―

―

―

△2

―

税金等調整前当期(四半期)純利益・損失(△)△9,581△372,631△64,283△355,377△35,589

64,323

当期(四半期)純利益・損失(△)△10,195△391,067△67,673△356,381△25,066

54,689(単位：千円)AIソリューション事業

16th 2Q Financial Results

2024年8月期

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KPI四半期推移

業績KPI

44

2023年8月期

2024年8月期

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

SI売上(千円)

407,709408,679

447,098

456,942457,875

468,455

SI粗利(千円)

96,68196,646

98,23088,94893,284

104,681

SI人月(人月)

664

665

707

785

756

765

SI単価(千円)

614

614

632

582

605

612

SI社員1人当たり売上高推移(新卒除く)(千円)

1,187

1,216

1,334

1,316

1,287

1,313

AIZE売上(千円)

129,737

153,161

189,151

153,777

213,461

197,925

AIZE粗利(千円)

47,61457,65765,575

26,792

74,92567,085

AIZE請負売上(千円)

84,491

93,011

128,839

113,228

115,715140,503

AIZEデバイス売上(千円)

12,98526,485

7,167

7,959

55,72419,928AIZEサービス(MRR)売上(千円)

23,40425,85324,31324,27627,752

30,620AIZE四半期末時点拠点ID数

1,874

2,533

2,704

3,250

5,801

6,396

16th 2Q Financial Results

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SI部門業績KPI推移

業績KPI

SI部門 売上高推移(単位：百万円)

500
400

407

447

408

456

468

1Q

2Q

3Q

88

104

93

20
1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

664

665

0

2024/8期

SI部門 エンジニア人月推移(単位：人月)707

785(単位：千円)

756

4Q

2023/8期

765

1,500
1,200

600
500

1Q

2Q
2024/8期

SI部門 社員1人当たり売上高推移(新卒除く)
1,187

1,216

1Q

2Q

1,334

1,316

1,287

1,313

3Q

4Q

1Q

2Q

900

400

600

300
200

300

100
1Q

2Q

3Q
2023/8期

16th 2Q Financial Results

9840

2023/8期

0

96

60

100

700

96

80

200

800

120
100

300

0

SI部門 売上総利益推移(単位：百万円)

457

45

4Q

1Q

2Q
2024/8期

02023/8期

2024/8期
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AIZE部門業績KPI推移

業績KPI(単位：百万円)

AIZE部門 売上高推移

250
200
150

129

153

189

(単位：百万円)

213

197

153

84

93

140
113

115

AIZEデバイス 売上高推移
55

60
50
40

26

20

50

19

12

10
1Q

2Q

3Q

4Q

2023/8期(単位：百万円)

80
47

1Q

2Q

AIZE部門 売上総利益推移
57

74

65

40

67

20
2Q

3Q

2023/8期

16th 2Q Financial Results

1Q

4Q

1Q

2Q

2024/8期

2Q

3Q

4Q

2023/8期(単位：百万円)

26

1Q

0

2024/8期

100

0

128

(単位：百万円)

30

50

60

150
100

100
0

AIZE請負 売上高推移

46

30

23

1Q

2Q

24

1Q

24

27

30

(単位：ID数)

4,000

10

2,000

1Q

2Q

3Q

2023/8期

4Q

1Q

3Q

4Q

2Q

2024/8期

0

1Q

AIZE拠点ID数推移
5,801

1,874

1Q

2Q

2024/8期

6,000

20

0

2Q

7

2023/8期

2024/8期

AIZEサービスMRR 売上高推移
25

0

7

2,533

2,704

2Q

3Q

2023/8期

6,396

3,250

4Q

1Q

2Q

2024/8期

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved連結貸借対照表の概況

連結貸借対照表

47

純資産比率は16.3％ですが、今後の事業進捗によって増加していくことを見込んでいます。契約負債784百万円についてはストック管理収入の売上計上に伴い、契約期間にわたり取り崩されるものです。有利子負債2,046百万円についてはゼロフィールドのグループインに伴う1,200
百万円で７年間の長期借入を含んでいます。また、ゼロフィールドに係るのれん(585百万円）は７年、顧客関連資産（282百万円）は12年に渡りそれぞれ均等に償却されます。

資産

4,070

現金及び預金1,694

負債・純資産4,070（単位：百万円）

有利子負債
2,046

その他流動資産
946

契約負債
784

のれん/顧客関連資産
869
その他固定資産558

16th 2Q Financial Results

その他負債
577
純資産
661

Copyright © TRIPLEIZE Co., Ltd. All right Reserved連結貸借対照表の増減とグループ化に伴う影響

連結貸借対照表

48

2023年９月において、株式会社ゼロフィールドの株式取得により現金及び預金が1,199百万円減少したものの、第三者割当による新株の発行（現預金299百万円の増加）を実施したこと等により、純資産は329百万円増加しております。また、株式会社ゼロフィールドのグループ化に伴い、のれん/顧客関連資産は868百万円増加しております。
うちゼロフィールド
グループ化影響額

2023年８月期
期末

2024年８月期
第２四半期

流動資産

2,152

2,641

+489

1,416

（うち現金及び預金）

1,754

1,694

895

固定資産

149

1,428

△59

＋1,278

1,339

2

869

＋866

868

2,302

4,070

＋1,767

2,755

流動負債

846

2,075

＋1,2291,311（うち短期/1年内返済長期借入金）

480

838

＋357

381

固定負債

1,123

1,332

＋208

249

（うち長期借入金）

1.123

1,208

＋84

124

負債合計

1,970

3,408

＋1,437

1,560

純資産合計

332

661

＋329

―

負債及び純資産合計

2,302

4,070

＋1,7672,755（単位：百万円）（うちのれん/顧客関連資産）

資産合計

16th 2Q Financial Results

増減額

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事業内容に関する主なリスクについて

リスク

49

項目

リスク

対策

発生
可能性

影響度

事業環境の変化AIソリューション事業の領域には国内外多くのIT企業が参入しており、市場は形成期にあります。生成AIによる大きな変化が生じる中で、事業環境がさらに大きく変化する可能性があります。

最新の技術動向や市場環境の変化を把握できる体制を構築、AIに関する論文のサーベイ、マーケティング調査の実施のみならず、業界のオピニオンのキャッチアップを仕組み化しておりま
す。

中

中

画像データの利活用に関する法令などの規制

単に個人情報保護法等の法令を遵守するのみならず、プライバシー保護の観点より考慮する必要があります。関連する法
令等が改正され、あるいは社会的な要請が大きく変化した場
合には、事業に影響を及ぼす可能性があります。

総務省・経済産業省より公表された「カメラ画像利活用ガイド
ブックver.3.0」（2022年３月）を参照し、法令及び社会規範上認められると判断した範囲内において、画像情報の利活用を行っておりますが、今後も関連法案の修正に備えセキュリティ
技術の向上に努めております。

中大

個人情報の保護「個人情報の保護に関する法律」が定める個人情報取扱事業者として義務を課されており、プライバシー保護の観点から広範な配慮が求められています。情報の漏洩、不適切な利用等について配慮が不足した場合には、レピュテーションリス
ク等によって事業に影響を及ぼす可能性があります。

中

大

暗号資産の
市場価格の変動

株式会社ゼロフィールドは、暗号資産のマイニングマシンの販売を主な事業としております。暗号資産の市場価格はボラ
ティリティがあるため、当該価格が低迷する場合、マイニン
グ報酬が減少するため、同社の顧客層のマイニングに対するインセンティブが損なわれ、販売活動に影響を及ぼす可能性があります。

これまでの販売実績をベースに、市場動向に合わせた販売施策を実施しております。加えて、暗号資産の市場価格の変動に左右されない、高性能GPUサーバーの販売やデータセンター運営等の事業の拡大に注力しております。

中

大

税制改正

株式会社ゼロフィールドのマイニングマシンは、顧客の資産取得時における償却のニーズに対応して販売しております。
税制の改正により、同社のマイニングマシンの償却に関するニーズが低減し、販売活動に影響を及ぼす可能性があります。

税制改正の影響を受けない、ASIC等の取り扱い製品を増やす
ことで新しいニーズを創出しております。加えて、税制変更に伴うニーズの低減に左右されない、高性能GPUの販売やデー
タセンターの運営等の事業の拡大に注力しております。

中大16th 2Q Financial Results

情報の漏洩防止はもちろん、不適切な利用等の防止のため、情報管理を経営上の重要事項と考え、社内においてもこれらの情報へのアクセスを制限するとともに、「情報セキュリティ管理規程」「個人情報取扱規程」等を制定し、全従業員に対する社
内教育を実施するなど、法令及び関連するガイドラインの遵守
体制を整えております。

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用語AI

本資料に使用される用語について

50

AI(Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知的ふるまいの一部を、ソフトウェアを用いて人工的に再現したもの。
経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行する。

特徴量

特徴量とは、コンピュータが学習するデータにどのような特徴が含まれているのか数値化したもの。

エンジン

エンジンとは、特定の情報処理を実行するためのひとまとまりになったソフトウェアやシステムなどのこと。

システム
インテグレーション

システムインテグレーション（System Integration：SI）とは、企業の情報システムの導入に際し、ユーザーの目的に応じた企画の提案からハードウェ
ア、ソフトウェアの選定、システムの開発や構築、運用までのトータルなサービスを提供することを指す。

DX

DX（Digital Transformation：デジタルトランスフォーメーション ）とは、「ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる」という概念であり、企業においては、概ね「AI、IOT、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーを利用して、ビジネスモデルや製品・サービス及び業務・プロセス・組織風土を変革させ、競争優位性を高めること」という意味合いで用いられる。

Sier

SIerとは、クライアントの業務を把握・分析し、その課題を解決するようなシステムの企画、構築、保守・運用までの全工程を一貫して請け負う業者を指す。

ブロックチェーン

ブロックチェーンとは、データが地理的に離れたサーバーに分散保持され、一定の形式や内容のデータの塊（ブロック）を改竄困難な形で時系列に連結していく技術。

IoT

IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、あらゆる「モノ」がインターネットに接続される仕組みのこと。

オンプレミスシステムの稼働やインフラの構築に必要となるサーバーやネットワーク機器、あるいはソフトウェアなどを、使用者が管理している施設の構内に機器を設置して運用することをいう。

マイニング

暗号資産（仮想通貨）のマイニングとは、取引などのデータをブロックチェーンに保存する作業を行い、その報酬として暗号資産を得る行為のこと。

プロンプトエンジニアリング

生成AIは、命令（プロンプト）の出し方によって、出力されるコンテンツの質が大きく異なるため、AI（人工知能）から望ましい出力を得るために、指示や命令を設計し最適化する技術のこと。

ファインチューニング

機械学習において、大量のデータで事前学習されたモデル（事前学習済みモデル）に対して、解きたいタスクに応じた独自のデータを追加で学習させ、新たな知識を蓄えたモデルを作り出す技術。

GPGPU

General-purpose computing on graphics processing unitsの略。GPUの演算資源を画像処理以外の目的に応用する技術のことである。

トークン

企業または個人により、既存の暗号資産（仮想通貨）をプラットフォームとして、そのシステムを間借りする形で発行される、独自のブロックチェー
ンを持たない暗号資産のこと。広義では、既存の暗号資産そのものをトークンと呼ぶこともある。

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VISION

トリプルアイズの経営理念

テクノロジーに想像力を載せる

Photo by Rika Takei

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免責事項
■

■

本資料は、当社の計画、見通し及び戦略に関して、適切な理解を促進することを目的としたものであり、当社の株式の購入や売却を勧誘するものではありません。投資に際しては、投資家様ご自身のご判断において行われますようお願いいたします。
本資料に記載された全ての数値、指標等が監査法人による監査又はレビューの対象ではない点にご留意ください。

52
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