⛏️ 資源・素材
商品代・サービス料などが入る。
当社は「ひとを科学し、寄り添いをつくる」をミッションとして掲げ、「人の身体性・精神性・行動をデータとロジックに基づき分析/可視化する。 また、その技術を簡単に利用できるように、仕組みを開発し続ける。
上の文章は有価証券報告書の事業内容から抜き出した説明です。この会社がどんな商品やサービスでお金を得ているかを見る入口として使います。
株式会社Sapeetは、情報・通信業に属する会社です。主に取引先企業・関係する事業会社に向けて、取引、投資、事業運営を提供します。お客さん側には「資源、商品、事業運営をつなぐ力が必要」という困りごとがあります。そこで会社は、元データで読み取
何を届け、誰に使われるかを大まかに見る。
収益ごとに「提供するもの → 使う人 → お金の入口」で見る。
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棒の長さは、売上を100%としたときの実額比です。大きく見せるための誇張はしていません。
当社は「ひとを科学し、寄り添いをつくる」をミッションとして掲げ、「人の身体性・精神性・行動をデータとロジックに基づき分析/可視化する。 また、その技術を簡単に利用できるように、仕組みを開発し続ける。
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当社は「ひとを科学し、寄り添いをつくる」をミッションとして掲げ、「人の身体性・精神性・行動をデータとロジックに基づき分析/可視化する。 また、その技術を簡単に利用できるように、仕組みを開発し続ける。
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3 【事業の内容】 当社は「ひとを科学し、寄り添いをつくる」をミッションとして掲げ、「人の身体性・精神性・行動をデータとロジックに基づき分析/可視化する。また、その技術を簡単に利用できるように、仕組みを開発し続ける。その仕組みによって、人と社会がより最適な状態で触れ合い、人のポテンシャルを解放したり、生活の質を高めたり、と心身豊かになれる世界をつくります。」を実現すべく、様々な事業に取り組んでおります。 当社の強みとする技術分野としては、AI及び3Dに関するものがあります。AIに関する技術分野としては、主に画像認識、自然言語処理(*5)、機械学習(*6)/深層学習(*7)を中心としております。また直近では、LLM(*8)や生成AI(*9)の活用を進めております。当社においてはこれらの技術を組み合わせ、さらに専門家との協同により付加価値の高い専門的な技術・ノウハウ等のナレッジを蓄積したデータを様々な形で提供できるアルゴリズム(*10)をもとにした「Expert AI」を中核として、顧客企業のニーズに合わせたプロダクト開発・プロダクト開発支援・コンサルティング等を行うAIソリューション、自社で開発したプロダクトを主にSaaS(*11)型で顧客企業に提供するAIプロダクトの提供を行っております。これらを総称してExpert AI事業と称しております。 Expert AIは、業務効率化を主な目的とするAIが「ノンコア業務(例えば、直接的に利益を生み出さない業務)を代替し業務効率化を図る」ことに対し、「AIで各領域の専門家ナレッジを再現・サポートし、コア業務(例えば、利益の創出に直結する業務)の価値をさらに増幅・拡張する」ものと定義しております。これまで当社はウェルネス領域の専門家(理学療法士、整形外科医、柔道整復師等)、セールス領域の専門家(コンサルタント等)等との協同によるExpert AIによりサービス提供を行っております。今後も、様々な領域の専門家との協同より、更なるExpert AIの強化や創出により当社事業の拡大に努めてまいります。
AIソリューション及びAIプロダクトのいずれも、それぞれ単体でサービス提供が可能となっておりますが、いずれもExpert AIを技術の源泉としており、その他の技術の共通化や、ノウハウの共有等により、売上の最大化や開発コストの低減が行えるといった特徴を有しております。 Expert AI事業全体を図示すると、以下のとおりであります。
(1)AIソリューション 当社の保有する AIや3D等の 技術をもとにしたアルゴリズムモジュールを、顧客ごとの要件に合わせて組み合わせ、これら技術の活用ニーズがある業種業界向けのサービス提供(主にAI身体分析アルゴリズム)や、LLMを用いた生成AIモジュールを集客や営業・接客の場面で活用できるようにするサービス提供(主にコミュニケーションアルゴリズム)を行っております。また具体的には、営業・接客型化やシステム化、蓄積データのものづくりへの活用による製品開発支援等を行っており、当社技術を顧客ニーズに寄り添った形で、プロダクト開発・コンサルティングといった様々フェーズでサービスを提供しております。当事業年度より、各種AIエージェント(*12)の開発にも注力しており、営業AIエージェント、インサイト創出AIエージェント、ナレッジ整備エージェントを開発し、汎用的な機能を集めた営業AIエージェントα版もリリースしております。 AIソリューションの提供手法を図示すると、以下のとおりであります。
当社では顧客価値を最大化するために、様々なAIソリューションから最適なAIソリューションの導入を戦略策定フェーズから全面的にサポートしております。また、AIソリューションの導入に伴うAI開発や実装だけでなく、その前段階の業務の整理や要件定義、業務フローの改善、導入後の保守運用等も行い、当社が一気通貫で対応することで顧客価値や費用対効果の最大化を目指しております。また、当社AIプロダクトのSaaSカスタマイズパッケージや、当社独自のExpert AI等を活用することで、より早期の開発・実装、より高い費用対効果を実現することも可能であります。 戦略策定から保守運用・ライセンス提供まで、一気通貫でのAIソリューションの提供を可能としていることから、短期・中期におけるサービス提供に係る収益(戦略策定~実装)だけではなく、保守運用やライセンス収入といった長期間に渡る安定的なストック売上獲得も可能となっております。また、顧客内での内でのプロジェクト拡大や、他社への横展開等により更なる拡大を図ってまいります。 AIソリューションにおいて注視している指標について、上位10プロジェクトの平均受注単価※1は、取引先企業規模の拡大や、案件規模拡大により上昇傾向にあり、2025年9月期20百万円(前期比2百万円増加)となりました。継続率※2は、2025年9月期70.8%(前期比19.2ポイント低下)となり、前期にPoCからスタートする新規取引先が急増したことから、前期の高水準と比較して低下したものの、一定水準は維持しました。 ※1 当該期に新規受注したプロジェクトの受注額の平均値、2025年9月期は2024年10月から2025年8月までの平均値 ※2 売上高100万円以上の取引先について、前期に売上計上があった取引先のうち当期にも売上計上があった取引先の割合、2025年9月期は8月末までの数値 (2)AIプロダクト AIプロダクトは、「カルティ」のブランドで主にSaaSによりサービスを提供しております。ひとを科学し、ノウハウを詰め込んだExpert AIにより接客・商談現場における"バラつき"を解消し、お客様とのコミュニケーションのAI・DX化を実現するクラウドサービス(カルティクラウド)であります。 現在リリースされている主なサービスとしては、「シセイカルテ」「マルチカルテ」「カルティロープレ」であり、単一のサービスとしての利用のみならず、複数のプロダクトを組み合わせた提案やサービス提供も行っております。一般的なSaaSの場合、個別のカスタマイズを行うことはできませんが、当社のAIプロダクトにおいては個社ごとのカスタマイズ提供も可能となっております。中長期的には、ウェルネス業界の店舗DXを一気通貫でサポートできるようなオールインワンSaaSとしてのポジションを確立すべく、各サービスの機能拡充や相互利用できるような開発を進めております 本書提出時点において、主なカルティクラウドにおいては以下の3サービスであり、総アカウント数※3 は2025年9月末4,123アカウント(前事業年度末月比675アカウント増)となっており、解約率※4 については2025年9月期1.37%(前事業年度比0.55ポイント上昇)となっております。なお、AIプロダクトのうち、「シセイカルテ」の売上高が引続きAIプロダクト全体の8割程度を占めておりますが、「マルチカルテ」「カルティロープレ」の拡大により「シセイカルテ」への依存度は低下しております。 ※3 カルティ シセイカルテ・カルティ マルチカルテ・カルティ ロープレのアカウント数の合計 ※4 カルティ シセイカルテ・カルティ マルチカルテにおけるMonthly Gross Revenue Churn Rateの平均値(カルティチャットは取引件数の重要性が低いことに より除外)、2025年9月期は8月末までの平均値 Monthly Gross Revenue Churn Rateは、月内に発生した解約やダウングレードによる損失金額をベースに、解約等が与える影響を示す指標をいう。
SaaSの一般的な特徴として、サービス開始まで一定の開発期間が必要であるものの、サービス開始後は契約期間において安定的な収益が獲得できる点にあります。例えば、「シセイカルテ」の場合は、契約期間が1年間・2年間・3年間のプランがあり、かつ契約期間においては原則として解約不可であることから、新規ユーザーの増加に従い収益がストック型で逓増するモデルとなっております。それにより、固定費を吸収し損益分岐点を突破することにより、高い収益率を確保することを見込んでおります。 ① カルティ シセイカルテ(以下、「シセイカルテ」と記載) 「シセイカルテ」は、「AI姿勢・可動域・歩行分析」といった姿勢分析を主な機能とした、コミュニケーション支援ツールであり、SaaSプロダクトとしてサービス提供しております。「シセイカルテ」は、理化学療法士・整形外科医・柔道整復師等の身体の専門家から姿勢分析の専門ノウハウを再現したExpert AIをもとに、姿勢のゆがみ等をAIにより分析し、タブレット端末やスマートフォンにおいて可視化するツールであります。 シセイカルテは主に、以下の機能・特徴を有しております。 ・ タブレット端末やスマートフォンのみで、体の歪みを数値化できる。 ・ 体の歪みを3D技術で可視化することができ、利用者の行動変容を促すことができる。 ・ 分析結果に対して、改善メニューをAIがレコメンドすることができる。また、レコメンド内容はカスタマ イズ可能であり、事業者ごとのメニュー提供も可能である。 ・ 施術履歴のデータベース機能を有しており、利用者の身体の変化を写真・数値・グラフで記録することが できる。 本書提出時点における主なターゲット業種としては、整体院、接骨院、鍼灸院、フィットネス、歯科医院となっております。顧客においては、「姿勢」の可視化を通じた顧客とのコミュニケーションにより、利用者数の増加やリピート率の向上を目的としてご利用いただける事例が多くあります。 また、姿勢分析だけではなく、歩行分析及び動作分析機能を有しており、当該機能は介護施設がターゲットとなります。 なお、当社は、様々な不調と相関関係があると言われている「姿勢」に着目しており、2025年9月末時点で約 200万回分の姿勢分析データを保有しております。当社では様々な専門家と、「姿勢×メンタル」「姿勢×栄養」といったように姿勢と姿勢に関連するテーマでオンラインセミナーを開催しており、これまでに累計3,500名以上の申込実績があるなど専門家からの関心も高い領域であると認識しております。 ② カルティ マルチカルテ(以下、「マルチカルテ」と記載) 「マルチカルテ」は、利用者が自社の事業や業務の流れに沿って、マルチカルテ上に記録しておきたい顧客情報、施術記録、トレーニング記録、接客記録、顧客からヒアリングした事項といったすべての項目を、ノーコードで制限なく自由にカスタマイズ可能なカルテサービスであり、SaaSプロダクトとしてサービス提供しております。タブレット端末での利用を想定しており、タップ操作や手書き機能により、紙に書いているものと同じ内容を入力することができ、ペーパーレス化の実現にも寄与しております。 マルチカルテはシセイカルテとのセットでご利用いただくケースが多いですが、マルチカルテ単体でもサービス提供を行っております。分析・可視化のみならず、電子カルテ機能や施術履歴データベース機能も搭載しており、コミュニケーション支援のためのDX(*13)ツールとしても活用されております。 マルチカルテは主に、以下の機能・特徴を有しております。 ・ カルテのすべての項目がノーコードでカスタマイズ可能となっており、自社専用のオリジナルカルテを作 成することができる。そのため、あらゆる情報を一元管理することができ、利用者間でのスムーズな連携 が行える。 ・ ヒアリングや施術が理想的なフローとなるように項目をカスタマイズすることが可能であり、実際の流れ に沿って項目を変化させることができるため、理想的なフローの型化をすることができる。 ・ 接客内容の音声記録、文字起こし、要約、箇条書き変換を自動で行うLLMを活用した「AIカルテ」機 能(オプション) ・ 利用者のスマートフォン等から、事前に必要事項の入力が行え、来店時の業務を効率化できる。 ・ 画像・表・グラフなど様々な表現方法が選択でき、円滑な顧客とのコミュニケーションを促進することが できる。 ・ 手書き入力機能を有しており、同意書の手書き署名や、利用者の状態を手書きで補足説明できる。 上記のように、カルテのすべての項目を自由にカスタマイズできることで、シセイカルテのような特定の業界だけではなく、より広い業種・業態での利用が可能となっております。 本書提出時点における主なターゲット業種としては、シセイカルテと同様ですが、すべての項目のカスタマイズが可能であるため、カルテを利用する業種であればターゲットとなります。 ③ カルティロープレ 「カルティロープレ」は、AIソリューションで実績のあるAIロープレを、SaaS型のサービスとしてカルティクラウドのラインナップに追加しております。営業・接客をはじめとする様々なテーマや、界や各社の課題・注力ポイントに合わせたトレーニングを提供できるサービスであり、幅広い顧客層に提供することが可能となっております。 カルティロープレは主に、以下の機能・特徴を有しております。 ・ AIと、営業・接客など、様々なニーズに応じたロールプレイングができる。 ・ シーンや AIのペルソナを、自由に設定ができる。 ・ ロープレを評価ができる 、評価項目も自由に設定できる。 ・ 好感度を設定して心理的距離をつめる練習ができる。 ・ 生成AIによる理想のロープレシーン作成サポートがある。 ・ 管理画面からロープレの実施状況や、ボトルネックを瞬時に把握することができる。 また、営業という場面においては、「AIとリアルなロープレが実施でき、教育工数が削減できる」、「トップセールスの要素を学習したAIが、会話を評価することができる」、「ロープレ動画の振り返り、コメントが可能」といった特徴を有しております。 カルティロープレは、シセイカルテやマルチカルテと異なり幅広く提供が可能となっているため、IT・情報通信、小売、化学・医薬品、不動産、建設、総合商社、公共機関・非営利団体、コールセンター、金融、特定検診等の幅広い業種に対して提供しており、今後も提供範囲が拡大することを見込んでおります。 以上述べた事項を、事業系統図によって示すと、次のとおりであります。 [事業系統図]
* 用語集
用語
内容
1
3D
Three Dimensionsの略称であり、「3次元」や「立体」をいう。
2
バーチャルフィッティング
衣服の3Dデータを用いて、ユーザーの体型の3Dアバターによりオンライン上で疑似的に衣服の試着ができる技術をいう。
3
AI
Artificial Intelligenceの略称であり、学習・推論・認識・判断などの人間の知能的な振る舞いを行うコンピューターシステムをいう。
4
ISMS
国際標準化機構(ISO)と国際電気標準会議(IEC)が共同で策定する情報セキュリティ規格で、情報資産の保護、利害関係者からの信頼を獲得するための“セキュリティ体制の確保”を目的としたフレームワークをいう。
5
自然言語処理
人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術をいう。
6
機械学習
人工知能技術の主要な研究分野であり、データを反復的に学習させ、そこに潜むパターンを見つけ出すことで、コンピューター自身が予測・判断を行うための技術・手法をいう。
7
深層学習
Deep Learningと同義であり、ニューラルネットワークにより機械学習技術を実装するための手法の一種である。従来の機械学習技術では、教師データの特徴をどう数値化するかを人間が定義する必要があったが、深層学習ではアルゴリズムによって教師データの特徴を数値化できるため、複雑な特徴を表現することが可能となっている。
8
LLM
Large Language Modelsの略称であり、非常に巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルをいう。一般的には大規模言語モデルをファインチューニングなどすることによって、テキスト分類や感情分析、情報抽出、文章要約、テキスト生成、質問応答といった、様々な自然言語処理タスクに適応でき、代表的な事例としてはOpenAIのChatGPT、MicrosoftのAzure AI等がある。
9
生成AI
学習したデータから様々なコンテンツを生成する能力があるAIをいう。
10
アルゴリズム
コンピューター上における問題を解くための手順・解き方をいう。
11
SaaS
Software as a Serviceの略称であり、ユーザー側のコンピューターにソフトウエアをインストールするのではなく、ネットワーク経由でソフトウエアを利用する形態のサービスをいう。
12
AIエージェント
与えられた目標達成のため、人間の指示なしに自ら状況を理解し、計画を立てて実行する自律的なソフトウェアシステムをいう。
13
DX/ デジタルトランスフォーメーション
Digital Transformationの略称であり、新しいデジタル技術を活用し、企業におけるこれまでの組織やシステム、ビジネスモデル等を、より付加価値の高いものへと変貌させ、利益や生産性の向上を図ることをいう。
| 会社名 | 株式会社Sapeet |
|---|---|
| 証券コード | 269A |
| EDINETコード | E39968 |
| 業種 | 情報・通信業 |
| 会計基準 | Japan GAAP |
| 決算期末 | 2025-09-30 |
| 提出日 | 2025-12-19 |
| 書類種別 | 第三号様式 |
| 抽出ステータス | ok |
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| 売上高・営業収益 | 約10億円 (996,301,000円) |
| 営業利益 | 55,166,000円 (55,166,000円) |
| 経常利益/税引前利益 | 45,255,000円 (45,255,000円) |
| 純利益(親会社株主帰属) | 70,543,000円 (70,543,000円) |
| 総資産 | 約6億円 (597,708,000円) |
| 純資産 | 約5億円 (498,288,000円) |
| 営業キャッシュ・フロー | 45,896,000円 (45,896,000円) |
| 1株当たり当期純利益(EPS) | 45.25円 |
| 項目 | 金額 | 抽出元タグ / コンテキスト |
|---|---|---|
| 売上高・営業収益 | 約10億円 (996,301,000円) | NetSalesSummaryOfBusinessResults CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
| 営業利益 | 55,166,000円 (55,166,000円) | OperatingIncome CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
| 経常利益/税引前利益 | 45,255,000円 (45,255,000円) | OrdinaryIncomeLossSummaryOfBusinessResults CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
| 純利益(親会社株主帰属) | 70,543,000円 (70,543,000円) | NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
| 総資産 | 約6億円 (597,708,000円) | TotalAssetsSummaryOfBusinessResults CurrentYearInstant_NonConsolidatedMember |
| 純資産 | 約5億円 (498,288,000円) | NetAssetsSummaryOfBusinessResults CurrentYearInstant_NonConsolidatedMember |
| 営業キャッシュ・フロー | 45,896,000円 (45,896,000円) | NetCashProvidedByUsedInOperatingActivities CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
| 1株当たり当期純利益(EPS) | 45.25円 | BasicEarningsLossPerShareSummaryOfBusinessResults CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember |
欠損なし(8項目すべて抽出)