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AI inside 株式会社

2026-03-31 期・決算のやさしい解説
証券コード 4488 EDINET E35345 情報・通信業 会計基準 Japan GAAP 第三号様式
何の会社か
情報・通信業に属する上場企業(Japan GAAP基準)です。
何で稼ぐか

当社は、「AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する」というパーパスのもと、「AI inside X」というビジョンで、「X=様々な環境」に溶け込むAIが実装され、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を、私たちは目指しています。

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。

数字の見どころ
売上 約47億円黒字(純利益 約4億円)

主要な数字連結・当期。カード下の細字は生の金額(円)。

売上高・営業収益
約47億円
4,747,946,000円
営業利益
約3億円
310,976,000円
純利益
約4億円
351,417,000円
総資産
約68億円
6,808,272,000円

ビジネスモデル図解誰に何を届け、どこでお金が動くかを一枚で見ます。

1分でわかる会社のしくみ 小売・EC、ゲーム・ネットワーク、システム・サービスで、商品代・サービス料などを得る。

AI inside 株式会社は、情報・通信業に属する会社です。主に商品やサービスを買う人に向けて、商品、店舗、EC、仲介サービスを提供します。お客さん側には「必要な商品を探してたい」という困りごとがあります。そこで会社は、元データで読み取れ

誰に商品を買う個人・会社・商品・サービスを使う個人・会社
何を小売・EC・ゲーム・ネットワーク・システム・サービス・不動産販売
お金商品代・サービス料など・販売代金・家賃・管理料など

ビジネスの全体像

何を届け、誰に使われるかを大まかに見る。

まず全体像
👥
AI inside 株式会社
中心になる会社
🏬
小売・EC
提供するもの
🎮
ゲーム・ネットワーク
必要に応じて支える
👥
商品を買う個人・会社
使う人・買う人
主な困りごと必要な商品を探してたい
💡
会社の解決策商品、店舗、EC、仲介サービス

どこからお金が入る?

収益ごとに「提供するもの → 使う人 → お金の入口」で見る。

お金の入口
会社が渡すもの
使う人
お金の入口
🏬
小売・EC
会社が渡すもの
👥
商品を買う個人・会社
使う人・買う人
¥
商品代・サービス料など
お金の入口
🎮
ゲーム・ネットワーク
会社が渡すもの
👥
商品・サービスを使う個人・会社
使う人・買う人
¥
商品代・サービス料など
お金の入口
🎁
システム・サービス
会社が渡すもの
👥
商品・サービスを使う個人・会社
使う人・買う人
¥
商品代・サービス料など
お金の入口
🏢
不動産販売
会社が渡すもの
👥
住まいや建物を必要とする人・会社
使う人・買う人
¥
販売代金・家賃・管理料など
お金の入口

🏬 小売・EC

商品代・サービス料などが入る。

🎮 ゲーム・ネットワーク

商品代・サービス料などが入る。

💰 システム・サービス

商品代・サービス料などが入る。

🏢 不動産販売

販売代金・家賃・管理料などが入る。

お金の流れ売上100%を基準に、利益がどれくらい残るかを見ます。

売上
約47億円(売上比 100.0%)
営業利益
約3億円(売上比 6.5%)
純利益
約4億円(売上比 7.4%)

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。

やさしい決算解説有価証券報告書と抽出済みの数字だけを使った説明です。

事業の内容

当社は、「AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する」というパーパスのもと、「AI inside X」というビジョンで、「X=様々な環境」に溶け込むAIが実装され、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を、私たちは目指しています。

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。

有価証券報告書の原文を読む

3 【事業の内容】 当社は、「AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する」というパーパスのもと、「AI inside X」というビジョンで、「X=様々な環境」に溶け込むAIが実装され、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を、私たちは目指しています。そのために、AIテクノロジーの妥協なき追求により非常識を常識に変え続けていくよう事業に取り組んでいきます。   <外部環境について> 現在、国内において生産年齢人口は1995年をピークに減少傾向にあり、2020年に7,509 万人程となりました。また、2032年、2043年、2062年にはそれぞれ7,000 万人、6,000 万人、5,000万人を割り、2070年には4,535万人まで減少することが予想されております(注1)。そのような背景の中、これまで人が行ってきた業務を機械化し、生産性を維持・向上させること、また、業務を高付加価値なものにすることがこれまで以上に強く求められております。しかしながら、これまで人が行ってきた業務は、機械やソフトウェアで代替することが困難な業務が多い故に、人が行ってきておりました。 昨今は、そういった複雑な業務を人のようにこなせる「AI」が注目されており、実証実験や一部の社会実装が始まっているという情勢であります。当社は、AIは今後より急速に社会に普及していくと考えております。 また、その急速な普及のため、政府においてはデータサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間25万人育成する目標も公表されており(注2)、社会普及の実現には、AI開発と運用をよりスムーズに行えるようインフラも整える必要があると考えております。   (注1) 出所2020年までは総務省「国勢調査」(年齢不詳人口を除く)、2032年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口(令和5年推計)」(15~64歳人口および構成比の推移) (注2) 出所内閣府AI戦略2022 令和4年4月22日「統合イノベーション戦略推進会議決定」   <AI inside のストーリー> 当社はその創業にあたり、「企業の業務プロセスの内、人の手で行われているものを、AIでサポートすること」を目指しました。そこで「企業が既に外部委託している業務プロセス」を調査し、まず初めに、データ入力業務をAIでサポートすることを目的に、研究開発を始めました。人によるデータ入力に関する外部委託市場は今後も大きく成長していくことが予想されております。 その結果、当社は人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、コンピュータが自動的に文字画像データを学習しルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、AI-OCRサービス「DX Suite」として企業へ提供しております。これまで98億回を超える読取りを行い、企業の生産性向上に貢献してきました。 製品の提供方式として、現在主力製品となっているクラウドコンピューティング(AI inside Cloud)だけではなく、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社で開発製造しました。これにより、地方公共団体などプライバシー保護がより一層重要視される業界への導入拡大も実現しています。 同時に、大規模化による低コスト構造の実現と、AIを動作させるためのハードウェアを自社開発・自社利用することにより、ユーザへより低価格での提供が可能な構造となっております。当社は、この好循環サイクル(注3)により契約数の拡大とユーザの継続利用、ビジネスの継続的強化を実現しています。 当社は、従来からの強みである画像・物体等の認識AIおよび予測AI技術に加え、これらの技術やサービスを統合し、企業内外の多様なデータおよび業務プロセスを横断的に活用するための基盤として「Leapnet」を開発・提供しております。 「Leapnet」は、当社が提供してきた「AnyData」や「Heylix」等の技術・サービスを統合したLLMネイティブなAIプラットフォームであり、企業が抱える業務知見やデータを活用し、AIエージェントを構築・運用することを可能にします。これにより、企業活動における業務効率化を支援するとともに、自社の知見を活かした新たなサービス提供等を通じて、付加価値の創出にも寄与するものと考えております。 これにより、企業活動全体の効率化を担う付加価値の高い複合AIソリューションをパートナーとともに提供することで、AIソリューションの利用拡大、より効率的な事業のスケールに取り組み、「誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる世界」を目指します。   なお、当社は人工知能事業の単一セグメントであるため、以下ではサービス別の事業内容を記載しております。また、当社が展開するサービスは、継続的に収益が計上されるリカーリング型モデルと取引毎に収益が発生するセリング型モデルにより構成されております。   (注3) ビジネスの根幹となる好循環サイクル

<サービスの内容> (1) 「DX Suite」 当社は、人がルールを設計し、そのルールをプログラミングすることで開発する文字認識技術を一切排除し、文字画像データを学習し、コンピュータが自動的にルールを設計する、ディープラーニングによる手書き文字認識AIを開発しました。このAIを、日々の業務で誰もが使えるようにするため、ユーザインターフェースを備えたAI-OCRサービス「DX Suite」として開発し、ユーザへ提供しております。   「DX Suite」は、その内部に「Intelligent OCR」「Elastic Sorter」というアプリケーションを有しており、組み合わせて契約、利用することができます。これらサービスは、システム開発、銀行、証券、保険、小売、エネルギー、物流、製薬、不動産、製造、印刷等、業態を問わず導入されており、ユーザ企業にて帳票をデータ化するリクエスト数(読取り回数)を基に算出される月額従量費用や、オプション機能の月額固定費用といったリカーリング型モデルの収益と、初期費用等のセリング型モデルの収益で売上を構成しております。なお、「DX Suite」の初期費用についてはサービスの提供期間にわたり売上高を按分計上しております。    「Intelligent OCR」:手書き文字認識技術をベースとする「定型帳票」及び「非定型帳票」を読取り、デジタルデータ化するサービスです。「定型帳票」とは、帳票レイアウトが統一されており、事前に読取り箇所を指定することができる帳票を指します。具体的には、各種申込書や受発注帳票、アンケートなどの帳票をデータ化できます。「非定型帳票」とは、記載される項目は同じでも、記載される場所、レイアウトが無数にあり、書類の種類数が限定的で無いため、「Elastic Sorter」では仕分けることのできない帳票を指します。具体的には請求書や領収書、住民票やレシートなどといった帳票を事前の準備・設定不要で、データの構造化含め、デジタルデータ化できます。 料金体系としまして、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用と、セリング型モデルの初期費用により構成されております。   「Elastic Sorter」:「Intelligent OCR」のオプションとして、複数種類の帳票を順不同にまとめてスキャンしてある場合に、同種類の帳票をAIが選び取り、仕分けるサービスです。具体的には、免許証や保険証、住民票など複数種類ある本人確認書類や各種申込書類を種類ごとに仕分け、仕分け後に「Intelligent OCR」で読取りを行うなどの業務に利用できます。 料金体系としまして、セリング型モデルの初期費用は無く、リカーリング型モデルの月額固定費用、読取りごとに発生する月額従量費用により構成されております。   (1-1)「AI inside Cube」 当社の主力製品は「DX Suite」クラウド版ですが、官公庁・地方公共団体などではオンプレミス(注4)環境での利用ニーズがあります。しかしながらオンプレミス環境の構築は、機器選定、購入、システムインテグレーションなど様々な工程に時間と人的リソースを必要とするため、ユーザ企業、当社双方にスケールしにくい分野です。 そこで当社は、クラウドにアクセスすることなくユーザの元でAI処理を行う、エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を自社開発しました。ユーザは、「AI inside Cube」に「DX Suite」をインストールし、利用できます。特別なインテグレーションは必要なく、誰でも使えるよう、電源とデータ送信用のLANケーブルを差し込むだけで使える仕組みです。「AI inside Cube」は、月額定額のリカーリング型モデルで提供をしています。     (1-2)「AI inside Computing Engine」 当社のAIは、クラウド環境、オンプレミス(注4)環境共にソフトウェアインフラ基盤「AI inside Computing Engine」の上で稼働しております。「AI inside Computing Engine」を使わない従来方式では、ソフトウェアやAIを動作させるためのサーバの構築は、各種設定を時間をかけて人が行う必要があります。そうして作り上げた環境を、別のサーバにも適用させる場合、同じように人が行う必要があり、コストと時間がかかります。 「AI inside Computing Engine」を使うと、一度作り上げたサーバ環境をコンテナとしてコピーして立ち上げることができます。従来、人が行っていた作業を数十秒で自動実行できるため、コストと時間がほとんどかからず、例えば、大量のリクエストに対しても、自動でサーバを増減させることが可能になります。 コンテナの中に入れるソフトウェアやAIは、コンテナと依存関係に無く入れ替えることもできるので、一度作ったコンテナで多種類のソフトウェアやAIを最適に自動運用することができます。   (注4) オンプレミスとは、サーバーやソフトウェアなどの情報システムを企業などの使用者が管理する設備内に設置することにより、自社運用をすることを指します。   (2) 「Leapnet」 「Leanpet」は、当社がこれまで提供してきた「AnyData」や「Heylix」等の技術・サービスを統合したLLMネイティブなAIプラットフォームです。企業が保有する業務知見や各種データを活用し、AIエージェントの構築および運用を行うことが可能となる仕組みを提供しています。 本プラットフォームでは、PDFや画像等の多様な形式のデータを取り込み、検索や生成処理を行うことができます。また、自然言語による指示を用いてAIエージェントを構築できるほか、API連携を通じて既存システムへの組み込みにも対応しています。 これらの機能により、構築したAIを外部に提供することを通じて、新たな収益機会の創出に寄与することが可能となっております。   [事業系統図]

用語解説 「事業の内容」における用語の定義を以下に記します。

用語

用語の定義

AI

コンピュータを用いて「認識、言語の理解、課題解決」などの知能行動を実行する技術。

クラウドコンピューティング

オンプレミスに対して、クラウドコンピューティングではユーザがインターネットなどのネットワークを経由して、各種のコンピューティングリソースを利用する形態。

パートナー

当社の製品・サービスをユーザ企業に販売する代理店。

サーバ事業者

当社が契約するクラウドコンピューティングサービスを提供する事業者。

会社概要

会社名AI inside 株式会社
証券コード4488
EDINETコードE35345
業種情報・通信業
会計基準Japan GAAP
決算期末2026-03-31
提出日2026-06-25
書類種別第三号様式
抽出ステータスok

売上・利益の内訳当期の主要項目。数字の出どころは下の折りたたみで確認できます。

項目金額
売上高・営業収益約47億円 (4,747,946,000円)
営業利益約3億円 (310,976,000円)
経常利益/税引前利益約5億円 (487,008,000円)
純利益(親会社株主帰属)約4億円 (351,417,000円)
総資産約68億円 (6,808,272,000円)
純資産約49億円 (4,943,410,000円)
営業キャッシュ・フロー約8億円 (818,133,000円)
1株当たり当期純利益(EPS)88.94円
数字の根拠(抽出元のXBRLタグ・コンテキスト)を開く
項目金額抽出元タグ / コンテキスト
売上高・営業収益約47億円 (4,747,946,000円)NetSalesSummaryOfBusinessResults
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember
営業利益約3億円 (310,976,000円)OperatingIncome
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember
経常利益/税引前利益約5億円 (487,008,000円)OrdinaryIncomeLossSummaryOfBusinessResults
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember
純利益(親会社株主帰属)約4億円 (351,417,000円)NetIncomeLossSummaryOfBusinessResults
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember
総資産約68億円 (6,808,272,000円)TotalAssetsSummaryOfBusinessResults
CurrentYearInstant_NonConsolidatedMember
純資産約49億円 (4,943,410,000円)NetAssetsSummaryOfBusinessResults
CurrentYearInstant_NonConsolidatedMember
営業キャッシュ・フロー約8億円 (818,133,000円)NetCashProvidedByUsedInOperatingActivities
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember
1株当たり当期純利益(EPS)88.94円BasicEarningsLossPerShareSummaryOfBusinessResults
CurrentYearDuration_NonConsolidatedMember

欠損項目と理由

欠損なし(8項目すべて抽出)

出典: 金融庁 EDINET 提出の有価証券報告書(XBRL)
書類管理番号 (docID): S100YJYU / 提出日: 2026-06-25
数値・事業内容は上記XBRLからプログラムで機械抽出(生成AIによる創作なし)。

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