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2026年10月期第2四半期

決算説明資料

株式会社pluszero （証券コード:5132）

2026年6月10日

全体

2026年10月期第2四半期発表要旨

概要

通期業績達成のための論点

成長目

濃度

人工リーディングによる市場の変化への対応

タバレーターは、6社（プライム上場3社、未上場2社、その他1社）が導入準備中と順調に進捗
その他AEI事例として、AIファンド開発本格化やM&A営業社員向け「Brain Plus for Sales」提供開始

進化

適切なAI

他

適期業績達成とサービス体質への転換を両立して推移、2Qは順調

2Q累計進捗率は売上98.4%（851百万円）、営業利益120.1%（312百万円）、純利益132.6%（196百万円）と想定どおりの推移。
サービス体質への転換のマーケティング効率、実施時期
営業分野のAEIの本格活用プロジェクトは順調に進捗。IR/PRの実施時期は当初予定より遅延。
AIコーディングによる市場の変化への対応
案件の大規模化。受注リードタイムの長期化。開発リードタイムの短縮。利益率の向上。
AIによる労働力の代替の変化への対応
AIコーディング、AEIの展開によってAIの労働力化の進展が顕著。採用戦略への反映が必須。

AEI関連サービスの導入が本格化

東海東京証券株式会社、ホリイフードサービス株式会社の2社にAIオペレーターmiraioを導入済
AIオペレーターは、6社（プライム上場3社、未上場2社、その他1社）が導入準備中と順調に進捗
その他AEI事例として、AIファンド開発本格化やM&A営業社員向け「Brain Plus for Sales」提供開始
新しくエンタメ分野へAEIを適用。2Qが好調な一因。※近々IR予定。
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会社概要

AEIの差別化

AEIはArtificial Elastic Intelligenceの略であり、pluszeroが実装している二重過程モデルのAIのブランド名。

ルールベース
（人間がルール作成）

機械学習
（データからルール抽出）

二重過程モデル
（双方の長所を活かした
バランスのいいAI）

第1次AIブーム

第2次AIブーム

1960年代
推論と検索

1980年代
ルールベースと
エキスパートシステム

第3次AIブーム

2000年代
ディープラーニングを含む
統計的機械学習

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第4世代AI

（二重過程モデル）

2020年代
第1・2次AIの流れと
第3次AIの流れの融合

会社概要

AEIの差別化

国家戦略「人工知能研究の新潮流」と関連する特許

人工知能研究の新潮流

第一版 2021年6月

「第4世代AI（二重過程モデル）」と

「信頼されるAI」で

成果を出すことが日本の勝ち筋

第二版 2023年7月

生成AIは「第3.5世代AI」

仮想人材派遣（AEIを用いたサービス）の特許

二重過程モデル（第4世代AI）を使う限り

迂回できないとpluszeroが考えている汎用的な特許

開発開始 2016年12月

出願 2021年3月

権利確定 2021年9月

会社概要

AEIの勝負領域

信頼性の必要性

信頼性…確率的・統計的な対応では無く、高い確実性や説明責任を求められるかどうか。

人間をサポートする力

ツール的…ごく一部を代替。一部の作業の後方支援。

労働力的…ある範囲においては自立的・自律的に業務実行可能。人と対話ベースで協働可能。

会社概要

AEIが目指すゴール

AEIが目指すゴールは、「人間1人あたりの生産性」の向上。

理想のイメージ

イメージとして、人間の作業者が1人でさばいていた業務を人間の作業者1人に加えAEI5人でさばくことで、対応できるキャパシティが5倍になるような状態を創り出すことが理想だと考えている。

この場合、「人間一人当たりの生産性」は5倍になったと考えることができ、労働人口不足に対応可能。

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2026年10月期第2四半期業績

売上／コスト／バランスシート

AEIロードマップの進捗状況

事業概要

2026年10月期第2四半期決算ハイライト

PL 前年同期比

売上は前年同期比+6.8%成長。
営業利益は半期目標比120%、業績予想比42%と、業績予想達成に向けて進捗。

（百万円）

売上
+6.8%

営業利益
+7.5%

純利益
+3.3%

PL 進捗率

2Q累計進捗率は売上98.4%、営業利益120.1%、純利益132.6%
年度進捗率は売上42.4%、営業利益42.0%、純利益41.2%と順調に推移

売上
2Q実績 851百万円
通期目標 2,010百万円（2Q累積 42.4%）

1Q	2Q
19.5%	22.9%

上期目標 865百万円（上期業績予想比2Q進捗率 98.4%）

営業利益
2Q実績 312百万円
通期目標 743百万円（2Q累積 42.0%）

1Q	2Q
17.1%	22.9%

上期目標 260百万円（上期業績予想比2Q進捗率 120.1%）

当期純利益
2Q実績 196百万円
通期目標 475百万円（2Q累積 41.2%）

1Q	2Q
17.7%	23.5%

上期目標 147百万円（上期業績予想比2Q進捗率 132.6%）

事業概要

過去業績の推移

売上に関しては、AEIへの重点投資を継続する中でも、売上は前年同期比 +9.3% と増収で推移。3Qの前年対比は改善予定。
売上総利益率に関しては63.4% と、通期業績予想の想定水準 60.3% よりも上振れて着地。
営業利益率に関しては、第二四半期においては営業利益率40%での着地。四半期ペースで過去最高の営業利益率を達成。

売上 (百万円)

売上総利益 (百万円)

営業利益 (百万円)

事業概要

過去業績の推移

(百万円)	実績・前年対比			業績予想対比				状況
	25/10
2a	26/10
2a	前年
同期比
増減率	上半期		通期
				業績
予想	進捗率	業績
予想	進捗率
売上高	797	851	+6.8%	865	98.4%	2,010	42.4%	・半期業績進捗率98.4%と業績予想達成に向け進捗
・AIオペレーターも、導入2社、準備6社と順調に推移。
売上総利益	470	528	+12.3%	512	103.3%	1,211	43.6%	・売上総利益は528百万円(前年差+12.3%)、売上総利益率も62.1%(前年差+3.0pt)と、収益性が向上。
・売上総利益率は、通期の業績予想を1.8%上回り、62.1%で着
(売上総利益率)	(59%)	(62.1%)		(59.2%)		(60.3%)
営業利益	290	312	+7.5%	260	120.1%	743	42.0%	・営業利益は312百万円(前年差+7.5%)と堅調に推移。上半期の業績進捗120.1%と順調に進捗。
・営業利益の通期進捗率は42.0%で、当初想定どおり。
・上期目標を大幅に上回ったことにより、営業利益率は、通期の業績予想と同水準の36.7%で着地
(営業利益率)	(36%)	(36.7%)		(30%)		(37.0%)
経常利益	290	312	+7.5%	260	120.3%	743	42.0%	・上期目標を大幅に上回ったことにより、営業利益率は、通期の業績予想と同水準の36.7%で着地
(経常利益率)	(37%)	(36.7%)		(30%)		(37.0%)
当期純利益	189	196	+3.3%	147	132.6%	475	41.2%	・当期純利益は196百万円(前年差+3.3%)と増益。半期予想比132.6%と高進捗。
(当期純利益率)	(24%)	(23%)		(17%)		(23.7%)

事業概要

ソリューション提供事業の単一セグメントの会社

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ソリューション提供事業

AEI等に係る研究開発

受託開発事業

オーダーメイド型
AI/DXソリューション提供

AEI関連事業

サービス初期開発及び
導入支援

サービス及び
ライセンス提供

プロジェクト型売上

サービス型売上

案件ごとに自然言語処理、動画・画像処理、数値分析及びシステム開発等を実施

対価
AEIを活用した開発

対価
AEIを活用した自社プロダクト、AEI技術のライセンス供与等

対価

顧客企業

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事業概要

AEI事業内容

AEI活用サービスとして、①AIコールセンター「miraio」、②AI商談シミュレーター「Brain Plus for Sales」、③AIと人間の協働プラットフォーム「AEIDesk」をリリース済み。
上記以外にも、会社や事業の成長へのインパクトが大きい分野に対して、新規ソリューションを開発中。
いずれも、提携パートナーや業界関係者やメディアなどの評価が高く、今後の展開が期待大。

① AIオペレーター「↑ miraio」

電話でのやりとりをサービスです。

"miraio（ミライオ）"

意味を理解して
人間らしい
受け答えができる
和製AIオペレーター

第4世代AIとして、意味を理解して行動ができるAIライセンスPUTを用いて誕生した「miraio」はハルシネーションリスクを抑えた的確な対応が可能です。柔軟性と信頼性を兼ね備えた日本で唯一のAIオペレーターです。

「miraio」の詳細は以下リンクをご参照ください。

https://put-ai.com/miraio/

② AI商談シミュレーター「↑ Brain Plus"

Brain plus for Sales

現在上司が行っている
営業ロープレの代替

顧客訪問前の
商談シミュレーション

非熟練者の営業スキル向上

営業ロープレ環境のAI商談シミュレータによる解決

「Brain Plus」の詳細は以下リンクをご参照ください。

https://brain-plus.jp/

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その他AEIソリューション

③ AIコーディング

AIを用いた、コーディング自動化サービスの社内利用と開発

④ 高信頼性AIエージェント

営業・マーケティング・ M&A・資産運用の成長へのインパクトが大きい4分野に対して、AEIサービスの展開

⑤ AEI Desk

顧客ニーズに合わせて、柔軟にカスタマイズ可能な、AIと人間の協働プラットフォーム

⑥ 製造業向けAEI

生成AIを用いた製造業の設計の効率化ソリューション

事業概要

①AIオペレーター:「miraio」の概要

AIオペレーター「AI miraio」とは

電話でのやりとりを AIが人間のように行えるサービスです。

"miraio（ミライオ）"

意味を理解して
人間らしい
受け答えができる
和製AIオペレーター

導入シーンの例

コールセンターや企業のCS部門

飲食店や病院等の予約対応

TV/ラジオ/新聞等のインフォマーシャル対応

miraio導入の特徴

応対できない時間や放棄呼が発生している時間に対応することで機会損失・放棄呼をゼロに

miraio導入による効果

事業概要

②AI商談シミュレーター：「Brain Plus for Sales」

・ソフトプレーン・サービス株式会社と共同開発したAI商談シミュレーターを正式にリリース。
・初の導入事例として、株式会社ダイレクトリンクとの導入事例も公開

AI商談シミュレーター「Brain Plus for Sales」提供開始に関するお知らせ

～営業育成の高度化を支援するAIロールプレイ基盤をソフトプレーン・サービス株式会社と共同開発～

株式会社pluszero（東証グロース：5132、本社：東京都世田谷区、代表取締役：小代義行／森遼太、以下「プラスゼロ」）は、ソフトプレーン・サービス株式会社（代表：野部剛、本社：東京都千代田区内神田3-2-8 いちご内神田ビル10階、以下「ソフトプレーン・サービス」）と共同で、営業組織の生産性向上および人材育成の高度化を支援するAI商談シミュレーター「Brain Plus for Sales（ブレインプラスフォーセールス）」を開発し、提供を開始いたしましたのでお知らせいたします。

Brain Plus

Brain Plus for Sales

1. 開発の背景

営業組織においては、上司・管理者によるロールプレイングを通じた育成が一般的である一方、評価基準の属人化や教育工数の増大が課題となっています。

ソフトプレーン・サービスは、2,000人以上のトップセールスの行動分析を基に、営業に必要なスキルを「5ステップ・70スキル」に体系化し、再現性のある営業育成モデルを構築してきました。プラスゼロは、この営業理論とプラスゼロの対話AI技術を融合することで、商談の事前トレーニングおよび評価をAIで実行可能とする仕組みを共同開発いたしました。

株式会社ダイレクトリンクとの導入事例

配属後1ヶ月の新人の受注件数が2倍に。Brain Plus for Salesが支えるインサイドセールスの即戦力化

株式会社ダイレクト・リンクは、インサイドセールスを軸とした営業アウトソーシング事業およびIT商材の仕入れ・販売を手がける企業です。以前は、営業ロールプレイングが指導者ごとの経験や感覚に依存しやすく、フィードバックのばらつきや教育工数の増大が課題となっていました。

導入後の成果として、ロールプレイの実施回数が従来の6.9倍に増加し、新人配置後の受注件数は2倍に増加。営業全体の生産性向上につながっています。

| ロールプレイ
実施回数 | 受注件数
(新人配置後) | 管理職1人当たりの
月間教育工数削減 |
| --- | --- | --- |
| 6.9x
従来比 | 2x
導入前比 | 18.5h
月あたりの1人当たり削減 |

<導入前の課題>

営業ロープレが個人的で「売れるトーク」の言語化や体系化が不十分
管理者がロープレの相手をするため教育に多大な時間を要した
指導者の感覚的なフィードバックにより教育の質にばらつきが生じていた

<導入後の効果>

ロープレの実施頻度が従来の6.9倍に増加しアウトプット量が飛躍的に向上
配置直後の新人による受注件数が導入前と比較して2.0倍に増加
管理職の教育工数が月18.5時間削減され高度なマネジメント業務に集中可能に
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事業概要

その他AEI事業③：AIコーディングに関する取組

開発生産性の向上や新収益源の確保に寄与。受託系のプロジェクトへの影響が大きく、利益について全社業績への寄与度が極めて高い状況である。ノウハウの外販の検討や案件の大規模化や受注リードタイムの長期化によって、売上についてはラグがある。

事業概要

その他AEI事業④: 高戦略性AIエージェントのサービス開発の本格開始

会社や事業の成長へのインパクトが大きい4分野に対して、AEIを本格導入。各分野毎に戦略的なパートナーとAEIによる事業開発・展開を実施中。資産運用の部分はAIファンド化の開発を検討中。

事業成長の三大手段	営業
	マーケティング
	M & A
	資産運用

事業概要

その他AEI事業⑤・⑥：AEIDesk・製造業向けAEIの概要

AEI Desk

製造業向けAEI

AEI Desk は IT サービスの理想の運用・保守を実現するポータルです。

貴社のニーズに合わせて、柔軟にカスタマイズ可能なポータル
自社AI技術(AEI)を活用した業務の自動化
オペレーターの業務を AEI Desk上に一元化して管理

業務に合わせて
カスタマイズ可能

柔軟なカスタマイズと
追加開発により、
貴社の要件にマッチした
理想のITサービス運用・保
守を実現します。

回答案やタスク案を
自動生成

AEI Deskに蓄積された情報
を活用し、AIが回答案と
オペレーターのタスク案を
生成します。
問題の解決スピードと
対応工数を低減します。

サイロ化した
情報の一元化

AEI Deskに情報を
一元集約することで、
オペレーター・AI双方が
情報を参照しやすくなり、
業務全体のスループットを
向上させます。

AEIを活用したCADデータ等の自動テスト実現による生産性・品質向上を
目指している。

最終的には生成AIと組み合わせ、テスト項目に適合したCADデータ等の自
動生成を目指す。

事業概要

AEI営業状況

2社（東海東京証券株式会社、ホリイフードサービス株式会社）への導入完了、6社（プライム上場3社、未上場2社、その他1社）が導入準備中、となり、AIオペレータの産業適用が本格化。導入事例の増加により、AIオペレータの業績へのインパクトは拡大傾向へ。miraio以外のAIオペレータ技術のエンタメ等領域への適用も進捗。
その他、金融業界への営業支援を中心としてAEIに関する取組みが活発化。本格的マーケティング実施に向けて準備中。

サービス区分	提携/利用/開発中社数		導入準備中	詳細
	パートナー	ユーザー	ユーザー
①コールセンター型（AIオペレータ）	1	2	6	・アップセルテクノロジーズ株式会社（UT社）と提携中
・6社（プライム上場3社、未上場2社、その他1社）が導入準備中
・2社（東海東京証券株式会社、ホリイフードサービス株式会社）が導入準備が完了し、ユーザー化。
②協働プラットフォーム（AEI Desk）	1	3	-	・丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社（丸紅I-DIGIO社）と提携中
・丸紅I-DIGIO社経由の顧客含め利用・開発中
③製造業テスト・設計自動化	2	1	-	・株式会社アピスト/株式会社ミスミグループ本社と開発中
・複数の部品メーカー向けに開発中
④Brain Plus for Sales	1	2	-	・2社に対して提供済み。ダイレクトリンク様の導入事例を開示しております。
・顧客から高い評価を得ている。
その他	5	2	1	・営業支援、ハードウェア保守だけでなく幅広い分野で提携実施
・金融業界への営業支援、高度専門人材のAI化支援、デジタルマーケティング、人材ビジネスやエンタメ領域などに展開中。※近々IR予定。
合計	10	10	7

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事業概要

売上の特徴:季節性

3月決算の顧客の駆け込み需要のため、年度末に当たる2～3月の売上が大きくなり、年度初めの4月の立ち上がりが遅くなる傾向がある。今第2四半期は、2Qは3月決算顧客の駆け込み需要を背景に、2～3月の売上が高水準で推移。4月も前年同月比で伸長。2Qから3Qに向けての季節性は、去年よりも緩和される見込み。

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事業概要

売上の特徴:継続性

「既存顧客」を直近四半期会計期間までに売上を計上している顧客として定義。
当会計年度の新規顧客が既存顧客として定着したことで既存顧客への売上は安定的に推移。

全社売上に占める既存顧客への売上の割合（百万円）
■ 既存顧客
■ 新規顧客
■ 前会計四半期は新規顧客であった既存顧客

事業概要

売上の特徴: 1社あたり売上①

取引先社数、案件数は前年同期比で堅調に増加。
1社あたり売上高は前年比で+17%増加。

取引社数と1社当たり売上の推移（単位:百万円）

+ zero

事業概要

売上の特徴: 1社あたり売上②

「会計期間末から直近1年間」の取引社数とプロジェクト数、1社あたりの平均売上高の推移。
1社あたり平均値は13百万円台で着地。

事業概要

売上の特徴：正社員数・稼働人月・人月単価

正社員数は110名。
人月単価はAIコーディングの効果で上昇して200万円に。

（百万円）
正社員数・直接稼働人月および人月単価の推移

1 役社員四半期直接稼働時間/3ヶ月/150hで算出
2 四半期売上額/(直接稼働時間×3ヶ月)で算出

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会社概要

技術力が高い人材を安定的に採用・継続雇用

技術力が高い人材が130名程度在籍。
人材を安定的に採用・保持し続ける仕組みを確保。AIの労働力化の進展に合わせて採用戦略は最適化中。

インターン含め約140名の人材プール		(2026年4月末日時点)
東大生/東大卒	大学院生/大学院卒	エンジニア比率	正社員数
33.1%
(全社員中)	48.9%
(全社員中)	79.7%
(全社員中)	110名
前年同期比-2名
採用手法	労働環境（正社員）		業務執行メンバー平均年齢
インターンからの採用	平均年齢	平均残業時間	取締役
取締役＋執行役員
当社社員等からの紹介	31.2才	6.5h	38.0才
34.4才
求人媒体経由での採用

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成長戦略

2026年10月期業績予想に基づくKPI

実績と推移

① 既存顧客の比率を一定以上に維持しながら、「売上高成長率」を一定以上にし、「継続性」、「高成長性」の水準を一定レベル以上に維持
② 「売上総利益率」の水準を維持しながらAEIへの投資を継続することで、「AEI関連売上比率」、「サービス型売上比率」を向上させ、中長期的に「高成長性」を実現

		22/10期	23/10期	24/10期	25/10期	26/10 2Q	26/10期予想
重要な部門	売上高成長率	43%	23%	36%	27%	6.8%	30%
	売上総利益率	61%	60%	58%	58%	62.1%	60%
参考な部門	AEI関連売上比率	11%	9%	15%	24%	29.6%	33%
	サービス型売上比率	2%	3%	3%	2%	2%	結果のみ開示

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事業概要

貸借対照表概要

2026年10月期第2四半期末時点で、1,175百万円の現預金を保有。さらに無借金経営のため、財務基盤は強固である。今後の主な投資としては、①人材投資、②研究開発投資、③AEIの拡販・拡大を想定。営業分野におけるAEIの本格活用プロジェクトがリリース可能になったタイミングで、広告宣伝、IR/PRなどのマーケティング投資を大幅強化する予定。 (単位:百万円)

| | 2025年10月期 | 2026年10月期
2Q |
| --- | --- | --- |
| (資産の部) | | |
| 流動資産 | 1,532 | 1,527 |
| 現金及び預金 | 1,193 | 1,175 |
| 固定資産 | 322 | 367 |
| 有形固定資産 | 6 | 7 |
| 無形固定資産 | 247 | 307 |
| 投資その他の資産 | 68 | 52 |
| 資産合計 | 1,854 | 1,894 |
| | 2025年10月期 | 2026年10月期
2Q |
| --- | --- | --- |
| (負債の部) | | |
| 流動負債 | 338 | 295 |
| 固定負債 | - | - |
| 負債合計 | 338 | 295 |
| (純資産の部) | | |
| 株主資本 | 1,515 | 1,599 |
| 資本金 | 36 | 42 |
| 資本剰余金合計 | 795 | 801 |
| 利益剰余金 | 683 | 879 |
| 自己株式 | △0 | △124 |
| 新株予約権 | － | － |
| 純資産合計 | 1,515 | 1,599 |
| 負債純資産合計 | 1,854 | 1,894 |

中期経営目標まとめ

業績予想/進捗状況/次期の中期経営目標

全体

エグゼクティブサマリー(数値編)

業績予想の売上成長率は30%、営業利益の成長率は43%
営業利益率37%、売上総利益率60%は、経年で見ても順調に成長。

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全体

中期経営目標の進捗状況概要

中期経営目標の最終年度であり、最後まで目標を見据えて、中長期の収益最大化を図る。
そのため、現在、PoCの最終段階に入っている営業分野におけるAEIの本格適用のプロジェクトを成功させることに注力し、その後のAEIの認知・普及拡大の起爆剤とする。

（注）類似企業は当社が事業内容に基づき選定した企業の内、営業利益が赤字の企業を除外したもの。
営業利益率と売上高成長率は最新の発表済業績予想の数字を使用。

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全体

中期経営目標と業績予想のギャップを埋めるための方策

売上のスケーラビリティのスピード感向上

AEIの最重要プロジェクトと連動して本格的なPR&広告宣伝等のマーケティング活動を開始予定。当初予定より遅延。

営業利益率の更なる向上

AEI関連の機能拡充や運用、インフラなどの各種効率向上、AEIの社内売上シェア拡大が有効

① 高付加価値な追加機能の拡充

② ベース部分の運用効率の向上

③ インフラの利用効率の向上

④ 売上に占めるAEI比率の向上

共通

全社挙げて取組中のAIコーディング（AIによるプログラミング効率化）が有効

全体

新中期経営目標について

2027/10期～2029/10期対象の三年間の新中期経営目標を策定する
発表時期は未定。遅くても2027/1には発表
目的は、「桁違いの成長への基盤作り」
チャレンジ内容（現時点見通し）
AEIのEはElasticから、Elastic+Enterprize+Evolvingへ
Enterprise エンタープライズAI
Evolving 自己成長するAI

新中期経営目標
（発表時期は未定。遅くても
2027/1には発表）

2027年10月期　2028年10月期　2029年10月期

会社概要・成長戦略

MVV／会社概要／人材

会社概要

会社の概要

会社名	株式会社 pluszero(プラスゼロ)
住所	〒155-0031
東京都世田谷区北沢2-6-10 仙田ビル4F
設立	2018/7/10
上場日	2022年10月（東証グロース）
資本金	36百万円 ※2026年1月時点
従業員数	112名 ※2026年1月時点
事業内容	AI・自然言語処理・ソフトウェア・ハードウェア等の各種テクノロジーを統合的に活用したソリューション提供・開発・保守・運用および販売、
ならびに受託及びそれらに付帯するコンサルティング業務
経営陣	代表取締役会長/CEO 小代義行
代表取締役社長/COO 森遼太
取締役副社長/CIO 永田基樹
取締役CGO 大澤遼一
取締役CFO 浅川燿佑
社外取締役宇陀栄次
社外取締役影山泰仁
常勤監査役岡本司
非常勤監査役棟田裕幸
非常勤監査役小川隆史

会社概要

取締役

小代義行

代表取締役会長兼CEO

東京大学工学部卒業
NTTDATA、Microsoft、INSPiREを経て起業
IT、AI、遺伝子医療、次世代教育など、先端技術を活かした事業立上に従事してきた連続起業家
18年以上の経営者のキャリアを通じて50人以上の若手経営者を輩出

森遼太

代表取締役社長COO／博士（科学）

東京大学新領域創成科学研究科卒業
産総研CBRCにて統計や人工知能を活用した生物情報解析に従事
数理モデルによる能力・疾病リスク・価格の推定、画像認識等の案件を主導

永田基樹

取締役副社長CIO／博士（情報理工学）

東京大学情報理工学系研究科卒業
電力系統や金融システムの安定性解析や自然言語処理、自動オークションの期待収益最大化、自動査定といった人工知能関連のプロジェクトを主導

大澤遼一

取締役副社長CGO

東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻修士課程修了
野村総合研究所のコンサルティング事業本部に入社し、物流会社・メーカなどの戦略策定・実行支援プロジェクトに参加
経営コンサルとしての知見を活かし、営業担当の取締役に就任

浅川燿佑

取締役CFO

東京大学工学部社会基盤学科卒業
在学中から複数プロジェクトでプロジェクトマネージャーを経験また、公認会計士試験短答式試験に在学中に合格
技術・事業に対する理解と会計的知見を活かし、当社CFOに就任

宇陀栄次

社外取締役

日本IBM理事、ソフトバンクコマース代表取締役社長、EVP、Salesforce.com Inc 兼日本法人代表取締役社長 CEO、それぞれの会社で世界最大のビジネスを実現
（現在）ユニファイド・サービス社創業者、会長CEO、YEXT 日本法人代表取締役会長他複数社の社外取締役

影山泰仁

社外取締役

早稲田大学理工学部卒業後、外資系及び日系コンサルティング会社にてIT・経営・業務・リスク管理のコンサルティングに従事。また、外資系銀行のバックオフィスの責任者や日系IT会社の営業・ソリューション本部での統括等を歴任
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事業概要

AEI事業内容

AEI活用サービスとして、①AIコールセンター「miraio」、②AI商談シミュレーター「BrainPlus」、③AIと人間の協働プラットフォーム「AEIDesk」をリリース済み。
上記以外にも、会社や事業の成長へのインパクトが大きい分野に対して、新規ソリューションを開発中。
いずれも、提携パートナーや業界関係者やメディアなどの評価が高く、今後の展開が期待大。

AIオペレーター「AI miraio」

電話でのやりとりをサービスです。

"miraio（ミライオ）"

意味を理解して
人間らしい
受け答えができる
和製AIオペレーター

「miraio」の詳細は以下リンクをご参照ください。

https://put-ai.com/miraio/

AI商談シミュレーター「Brain Plus」

AEIを活用し、AIが顧客役となり、営業ロールプレイや商談シミュレーションを実現

現在上司が行っている
営業ロープレの代替

顧客訪問前の
商談シミュレーション

非熟練者の営業スキル向上

営業ロープレ環境のAI商談シミュレータによる解決

「Brain Plus」の詳細は以下リンクをご参照ください。

https://brain-plus.jp/

その他AEIソリューション

AIコーディング
AIを用いた、コーディング自動化サービスの社内利用と開発
高信頼性AIエージェント
営業・マーケティング・ M&A・資産運用の成長へのインパクトが大きい4分野に対して、AEIサービスの展開
AEI Desk
顧客ニーズに合わせて、柔軟にカスタマイズ可能な、AIと人間の協働プラットフォーム
製造業向けAEI
生成AIを用いた製造業の設計の効率化ソリューション

事業概要

AIオペレーター「miraio」の概要

AIオペレーター「AI miraio」とは

電話でのやりとりを AIが人間のように行えるサービスです。

"miraio（ミライオ）"

意味を理解して

人間らしい

受け答えができる

和製AIオペレーター

導入シーンの例

コールセンターや企業のCS部門

飲食店や病院等の予約対応

TV/ラジオ/新聞等のインフォマーシャル対応

miraio導入の特徴

応対できない時間や放棄呼が発生している時間に対応することで機会損失・放棄呼をゼロに

miraio導入による効果

事業概要

AIオペレーターの優位性①

LLM型とシナリオ型の弱点を克服した「発話内容を制御しながら、多様な表現を正確に解釈する」仕組みを通じ、信頼性を担保しながら、話し手が気を遣わずとも会話が成立する柔軟なAIオペレーターを開発。

発話内容の制御

顧客の発話内容ごとの処理方法を専任の担当者が事前に定義するため、発話内容を制御し、LLMが事実と異なる発言をすることを阻止することが可能

多様な発話に適切に対応

顧客が事前に想定していたシナリオと異なる発話をしても、適切にやりとりできる

事業概要

AIオペレーターの優位性②

シナリオから外れた会話になったとしても、柔軟に対応し正確な回答を導き出すことが可能

	従来のAIオペレーター		miraio
	ルールベースタイプ	機械学習タイプ	AEI
(二重過程モデル)
回答方法	事前に作成したシナリオに沿って回答	生成AI(ChatGPT等)の出力に基づき回答	事前にシナリオを書く形でも、
生成AIの出力を回答する形でもない
汎用性	△
分野・業務毎に
シナリオ作成が必要	◎
あらゆる分野・業務で
カスタマイズが不要	△
分野・業務毎にカスタマイズが必要だが、
一部は分野横断的に使用可能
柔軟性	△
シナリオから外れると
対応できない	○
あらゆる質問に
尤もらしい回答が可能	○
会話の流れの中で
全体を把握して柔軟に回答可能
信頼性	○
シナリオの範囲内のみ
正確にやり取り可能	△→△～○
間違った内容を
事実のように回答する恐れ
(世界平均の回答に現場の情報を
RAGで上書きしてLLMが直接発話)	◎
二重過程モデルにより、
回答内容に一定の信頼性がある
(原理原則に基づいて厳格に管理して、
不要な発言のリスクをゼロにして発話)

事業概要

AIオペレーターの信頼性評価

AIオペレータ導入に向けた、証券会社での意図推定力テストの結果、信頼性に対する評価として高い評価を得ている。

3. 評価

(1) 重要機能評価顧客意図把握能力
(2) 評価のポイント顧客発話に対して、AI オペレーターが会話を正しく認識するか否か。
(3) 総評

本件趣旨から実装に耐えうる製品は「Pluszero」一択と思料。

デモ実施日後も事後に学習したエンジンの提供があったが、デモでのカテゴリーは基礎的なものであったことから、実施にあたって相当量の学習データ投入が必要となることを考えると、他2製品の採用は困難。

(4) 各社 AI オペレーターに関する、モニタリング者のコメント

正答率		A 社	B 社	Pluszero
◎：8割以上	○：5割以上
8割未満	△：3割以上
5割未満
入電時（用件：住所変更）		×	×	◎
顧客回答パターン：A（イエス）		×	△	○
顧客回答パターン：B（ノー）		△	×	○

「AIオペレーターデモ実施評価について」抜粋

目的：自動音声応答システム製品の意向把握エンジンの精度確認、製品選定の導入判断材料の収集
実施概要：当社従業員が仮想顧客となり、仮想顧客の任意の質問に対してAIオペレーターが音声にて応対

【参考】miraioの開発背景や顧客評価等に関しては、以下の適時開示をご参照ください。

pluszero、独自開発の次世代AI「AEI」を活用した“コールセンター向け高信頼性AIエージェント”「miraio」のデモ動画及び解説動画公開のお知らせ

https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS09142/ab2165ff/a166/47f1/bc57/be8f276506de/140120250520559162.pdf

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事業概要

商談シミュレーターの概要

AI商談シミュレーター「 Brain Plus」とは

AEIを活用し、AIが顧客役となり、営業ロールプレイや商談シミュレーションを実現

現在上司が行っている営業ロープレの代替

顧客訪問前の商談シミュレーション

非熟練者の営業スキル向上

営業ロープレを取り巻く環境とAI商談シミュレータによる解決

「Brain Plus」の詳細は以下リンクをご参照ください。

https://brain-plus.jp/

特徴

2,000人以上のトップセールスのノウハウを集約

営業力で高い評価を得ているソフトプレーン・サービス株式会社では、営業マンに必要なスキルを5ステップ70スキルに行動分解し、極力属人性を排したノウハウを構築。
pluszeroのAI商談シミュレータは、この5ステップ70スキルをベースに商談を評価

本物の商談に近い環境

・スムーズに発話・応答できる

AI miraio

電話でのやりとりをAIが人間のように行えるサービスである、AIオペレーター「miraio」の技術を適用することで、顧客役AIからのスムーズなレスポンスを実現

・シナリオ設定不要。プロフィールに基づいて顧客役AIがやり取り。

事前に設定した顧客条件に即してAIが顧客役になっての営業ロールプレイや、今後商談予定のお客様情報をAIに与え、それに基づいてAIが訪問予定のお客様役になりきっての商談シミュレーションを実施可能。

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事業概要

商談シミュレータの優位性

AI商談シミュレーターの優位性は以下のとおり。
従来の商談シミュレーションサービスに比べて、特徴的な機能を提供

	pluszero	A社	B社
プロダクト営業だけでなく、ソリューション営業までカバーしたものか	原理原則に基づき、ソリューション営業であっても評価できる仕組みを構築	正しく説明できているか評価・フィードバックする仕組みであり、いわゆるソリューション営業には対応していない	業界・業種に特化したシナリオやテンプレートを用意することで対応
商談準備のための商談シミュレーターとして活用できるか	細かいレベルで個別のお客様情報をインプットし、そのお客様との商談をシミュレーションできる	顧客の細かいペルソナ情報まではインプットできない

事業概要

その他AEI事業③、④AEIDesk・製造業向けAEIの概要

AEI Desk

製造業向けAEI

AEI Desk は IT サービスの理想的な運用・保守を実現するポータルです。

貴社のニーズに合わせて、柔軟にカスタマイズ可能なポータル
自社AI技術(AEI)を活用した業務の自動化
オペレーターの業務を AEI Desk上に一元化して管理

業務に合わせて
カスタマイズ可能

柔軟なカスタマイズと
追加開発により、
貴社の要件にマッチした
理想のITサービス運用・保
守を実現します。

回答案やタスク案を
自動生成

AEI Deskに蓄積された情報
を活用し、AIが回答案と
オペレーターのタスク案を
生成します。
問題の解決スピードと
対応工数を低減します。

サイロ化した
情報の一元化

AEI Deskに情報を
一元集約することで、
オペレーター・AI双方が
情報を参照しやすくなり、
業務全体のスループットを
向上させます。

AEIを活用したCADデータ等の自動テスト実現による生産性・品質向上を
目指している。
最終的には生成AIと組み合わせ、テスト項目に適合したCADデータ等の自
動生成を目指す。

事業概要

プロジェクト型事業の概要

プロジェクト型は、請負契約・準委任契約により案件単位でAIやITに関連したソリューションを提供。
また、仮想人材派遣の導入パートナーにAEIを活用したソリューションを提供している。プロジェクト型の特長は人材基盤に基づいて上流から下流までをワンストップで提供できることである。

事業概要

プロジェクト型の特徴：幅広い顧客に多様なソリューションを提供

当社はAIのみに留まらず、経営・システム開発を含めた幅広い知見・技術を有しており、顧客ビジネスに対してインフラから事業立上まで多様なソリューションを提供可能。様々な分野の顧客とAI・システム開発を用いた新規事業創出や業務効率化を実施。

価値層	新規事業立上支援	価値分析
	AI/IT/ハードウェアなどを統合的に活用しつつ、新規事業立上を総合的にサポート	商品・サービス・人材などの多様なものの価値を推定可能
プロセス層	業務改善	ビジネスプロセス分析
	AI/IT/ハードウェアなどを統合的に活用しつつ、業務改善を総合的にサポート	業務の流れやKPIを因数分解し、IT・数学・AIによる改善・最適化を提案可能
データ処理層	自然言語処理	画像・動画処理
	多様な技術の組み合わせにより、意味に踏み込んだ自然言語解析が可能	創意工夫により、画像データから活きた知識を取得可能
インフラ層	データマネジメント	ITシステム／ハードウェア開発
	データからの構造化された知識の抽出、AI活用を見越したロガーやDB設計が可能	多様なプラットフォーム上でのアプリケーション開発、ハードウェア開発が可能

事業概要

AI・IT開発の ”最後の砦”

AI・IT開発の ”最後の砦” として、様々な開発を成功に導いてきました

誰も取り組んだことのない初の試みに挑戦

船の偽像判定という何の先行研究・事例もない領域で一から開発を進め、高い成果を上げました。

失敗に終わった開発プロジェクトを再生

リリースできる状態ではないソースコード
部分的な仕様書とテスト結果
だけが残された状態で開発プロジェクトを引き継ぎ

まずは既存のソースコードを修正し必要最低限の機能をリリース。その後順次追加でリリースを行い、品質とスピードを担保しながらプロジェクトを再生。

パッケージ製品では対応できない課題を解決

パッケージ製品では対応できなかった要求機能を、様々な技術と工夫で実現してきました。

事例：海外の企業が税関に提出する資料から情報を抽出するAI-OCR機能を開発。様々なフォーマットに対応。

技術面からお客様の新規事業立ち上げを支援

以下のようなお悩みを解決してきました

AI関連の企画は作ったが
実現までの道筋が立たない

事例：設計業務の効率化のために、非設計者でも設計業務を行うことができるAIプラットフォームをLLMやAEI※を活用して開発。
※AEIとはpluszeroの特許技術です。

自社の事業領域で
どのようにAIを活用すればいいかわからない

事例：お客様の持つ強み・業界知見と、
pluszeroのAI関連の知見を共有し、AIを活用
した企画を共同で作成。その後の開発も伴走して
ご支援しました。

事業概要

プロジェクト型の事例①

中西製作所とのAIを活用した配送ルート設計・積載計画の最適化

https://plus-zero.co.jp/news/release/mdBPc

共同で「①コンテナ積載最適化システム」「②配送最適化システム」「③図面管理システム」といった学校給食関連事業において不可欠な業務を効率化する3つのAIシステムを開発

カゴ収納図

現物収納写真

K市新学校給食センター配送計画案

事例	配送方法	I	II	III	IV	V	VI	VII	VIII	IX	X	XI	XII	XIII	XIV	XV	XVI
1号案	1学位	3	4.4	5.6	1.41	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	4学位	14	9.4	2.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	7学位	12	5.6	3.8	2.01	2	0.5	1.21	1	1	1	1	1	1	1	1	1
2号案	1学位	3	4.4	5.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	4学位	8	8.1	4.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	7学位	10	7.2	3.6	2.01	2	0.5	1.21	1	1	1	1	1	1	1	1	1
3号案	1学位	3	2.4	3.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	4学位	8	8.1	2.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	7学位	8	4.5	2.6	2.01	2	0.5	1.21	1	1	1	1	1	1	1	1	1
4号案	1学位	12	5.2	3.8	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	4学位	3	3.4	3.6	1.41	1	1	1.01	1	1	1	1	1	1	1	1	1
	7学位	7	1.6	4.6	2.01	2	0.5	1.21	1	1	1	1	1	1	1	1	1

※ 計画条件
a）前例受験11学位給食センターを受験した場合

松尾産業株式会社とAEI/生成AIの業務活用に向けた取り組みを開始

https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS09142/6d9cac29/ee28/433d/b77a/eab0128fd5ed/140120250819544011.pdf

pluszero、松尾産業株式会社と

AEI や生成 AI の業務活用に向けた取り組みを開始

一全社的導入とバリューチェーン最適化に向けた PoC を共同推進一

株式会社 pluszero（東証グロース：5132、本社：東京都世田谷区、代表取締役：小代義行/森遂太、以下 pluszero）は、松尾産業株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：松尾尚樹、以下松尾産業）と連携し、pluszero が特許を保有する「人間のように意味を理解できる AI」である AEI（Artificial Elastic Intelligence）」や生成 AI の全社的な業務利活用を推進する取り組みを開始いたします。 pluszero は本連携において、松尾産業の各事業部門に対して AEI や生成 AI の導入設計および実装を支援するとともに、バリューチェーン全体における利活用を見据えた PoC を共同で進めてまいります。

MATSUO

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事業概要

プロジェクト型の事例②

鹿島建設とドライブレコーダーの動画からバックホウの作業内容を自動で分類し定量化するAIモデルを構築

https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS09142/fda03a1a/1532/44a8/ba85/09d3120b7afa/140120260120535881.pdf

鹿島 + zero

[2026年1月20日]

ドライブレコーダーの動画から

バックホウの作業内容を自動で分類し定量化するAIモデルを構築

分類結果を重機配置の計画に活用することで、現場の生産性が向上

鹿島建設株式会社

株式会社 pluszero

鹿島（社長：天野裕正）と株式会社 pluszero（会長：CEO：小代義行、社長：COO：森達太、本社：東京都世田谷区、以下プラスゼロ）は、鹿島が施工する株式会社富山環境整備発注の「平等処分場建設工事」（以下、本工事）において、現場で稼働するバックホウの作業内容を、ドライブレコーダーの動画から自動で分類し定量化するAIモデル（以下、本モデル）を構築しました。

これまで、現場社員が各バックホウの作業内容を分類することは、膨大な労力と時間を要するため非現実的でしたが、本モデルの活用により、簡単に作業分類が可能となりました。本モデルで作業分類した定量データを活用することで、非効率な作業の特定など、現場社員が各バックホウの稼働効率を容易に分析できます。さらに、この分析結果をもとに、現場社員が土工作業を最大限に効率化させる重機配置を計画することにより、現場の生産性向上に寄与します。

鹿島とプラスゼロは今後、他の造成工事への本モデルの展開を目指し、機械学習用の教師データを蓄積していくことで、本モデルの分類精度の更なる向上を図ってまいります。

本モデルによる作業内容の分類・定量化

プラスゼロとミスミ、AEI・生成AIを活用し設計者支援のためのツール研究着手～設計者の部品調達や設計業務を効率化～

https://plus-zero.co.jp/news/release/aayaN

プラスゼロとミスミ、AEI・生成AIを活用し設計者支援のためのツール研究着手～設計者の部品調達や設計業務を効率化～

プレスリリース

2024.12.11

AI・自然言語処理といった各種テクノロジーのソリューション提供・開発・保守・運用を行う株式会社pluszero（本社：東京都世田谷区、以下プラスゼロ）は、FA・金型部品や工具消耗品等の機械部品を提供する株式会社ミスミグループ本社（本社：東京都千代田区、以下ミスミ）と、設計者の業務効率化のためのツール研究に着手しました。

ミスミはECサイト上で3,000万点超の商品やデジタルサービスを提供し、機械部品調達における非効率解消に貢献してきました。ミスミが持つ知見とプラスゼロが提唱するAEIを組み合わせることで、図面や部品表作成における手間や工数の大幅削減を目指します。

調達・設計効率化のアプローチとして、生成AIを軸としたものとAEIを軸としたものの2種類が考えられます。生成AIを軸とした場合、汎用性が高い生成AIのモデルを基に開発を行うため、早期の開発が可能である一方、要件を細部まで満たした設計情報の生成は難しく、あくまで一定水準で要件を満たしたものとなります。一方で、AEIを軸としたものに関しては、機能をAIが理解できる形で表現した上でモデルを生成するため、人間による確認・修正は必要なものの、生成AIのみでは実現が難しかった、「高い水準で可能な限り個別要件を満たした設計情報」が生成可能となります。

事業概要

採用見通し

2025年10月期末時点の社員数は113名。
2026年10月期においても社員数は堅調に増加の見込み。

事業概要

コスト構造

研究開発内容の顧客案件化・資産化や経費の効率化で販管費を圧縮。
25/10期比で4ポイント高い営業利益率37%達成を目指す。

26年10月期業績予想

25年10月期実績

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事業概要

過去業績と業績予想

売上成長率30%、営業利益率37%（25年10月期は33.4%）が目標
今までと同様の確度でチャレンジできる目標設定とする。
売上高成長率30%（20億円）、営業利益成長率44%（7.4億円）を目指す。

（百万円）

| | | 25/10期
実績 | | 26/10期
業績予想 | | | | 増減率 | |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| | | 金額 | 売上比率
(%) | 上期目標 | 上期進捗率
(%) | 通期目標 | 通期売上比率
(%) | 金額 | 前年増減比率
(%) |
| 売上高 | | 1,546 | 100.0 | 865 | 43.0 | 2,010 | 100.0 | 463 | 30.0 |
| 売上総利益 | | 904 | 58.5 | 512 | 42.3 | 1,211 | 60.3 | 307 | 33.9 |
| 営業利益 | | 516 | 33.4 | 260 | 35.0 | 743 | 37.0 | 227 | 44.0 |
| 経常利益 | | 519 | 33.6 | 260 | 35.0 | 743 | 37.0 | 224 | 43.2 |
| 当期純利益 | | 366 | 23.7 | 147 | 31.1 | 475 | 23.7 | 109 | 29.9 |

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成長戦略

KPIの定義

「継続性」と「高成長性」を重視

① 既存顧客の比率を一定以上に維持しながら、「売上高成長率」を一定以上にし、「継続性」、「高成長性」の水準を一定レベル以上に維持
② 「売上総利益率」の水準を維持しながらAEIへの投資を継続することで、「AEI関連売上比率」、「サービス型売上比率」を向上させ、中長期的に「高成長性」を実現
③ 「営業利益」に関しては、縦・率ともに中長期的な最大化を目標とし、短期的にはAEIへの投資計画に合わせて柔軟に対応

| 重要指標 | 売上高成長率 | 全期間に亘る「高成長性」の
結果水準のモニタリング |
| --- | --- | --- |
| | 売上総利益率 | 中長期の「高成長性」、「継続性」のための
投資余力のモニタリング |
| 有効利益 | AEI関連売上比率 | 中長期の「高成長性」の結果水準のモニタリング |
| | サービス型売上比率 | |

成長戦略

2026年10月期業績予想に基づくKPI

実績と推移

		22/10期	23/10期	24/10期	25/10期	26/10期予想
産業技術	売上高成長率	43%	23%	36%	27%	30%
	売上総利益率	61%	60%	58%	58%	60%
産業技術	AEI関連売上比率	11%	9%	15%	24%	33%
	サービス型売上比率	2%	3%	3%	2%	結果のみ開示

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成長戦略

中長期的な成長イメージ

スケーラビリティが高い仮想人材派遣などのAEI関連サービスの積極展開により、AEI関連売上高が向上。2025年10月期末時点でのAEI関連売上高は全体24％であり、今後は、更に上昇傾向になる予定である。また、サービス型についてもAEI関連売上と連動して向上させていく。

（注）中長期的な成長イメージは、あくまで経営上の目標を示したものであり、
その実現を保証するものではなく、また実現の時期を示唆するものでもありません。

事業環境

AEIが狙う市場①:技術的に困難である分、代替できる市場は巨大

AEIは今後10～20年で起こる1,000万人規模の人材不足の救世主となり得る。

職業分類で言うと、AEIの高い相互理解が価値を発揮し、物理的な身体を持たなくても業務を完結しやすい情報通信業と教育、学習支援業の専門的・技術的職業従事者と、全産業の事務従事者と販売従事者がターゲットとなる。

TAM

Total Addressable Market

ある市場の中で獲得できる

可能性のある

最大の市場規模、

つまり商品・サービスの総需要

約109兆円

専門的・技術的職業従事者小計 12.7兆円
情報通信業 8.0兆円
教育、学習支援業 12.7兆円
事務従事者
全産業 53.6兆円
販売従事者
全産業 35.4兆円

※市場規模は、職業分類×産業分類に応じた人数に対して平均年収を乗じて計算

人数の出典

国勢調査令和2年国勢調査就業状態等基本集計（労働力状態、就業者の産業・職業など）

平均年収の出典

令和6年度国税庁民間給与実態統計調査の数字を利用

※専門的・技術的職業従事者には他にも対象にできるものがあるが、産業単位で特定することが難しく、対象外とした

※AEIは日本語だけでなく、英語、並びに各国語対応もするが、各語圏の市場全体の概算が難しく、対象外とした

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事業環境

AEIが狙う市場②:SAMレベルでも市場は巨大

AEIは第4世代AIの技術コンセプトであり、仮想人材派遣はその具現的イメージである。特許も取得している革新的技術により、物理的な身体を持たなくても業務を完結しやすい職種においては、技術ベースでは業務のほとんど全てを実行可能になる想定である。しかし、労働力の補完・代替は規制・心理的障壁などから容易に進むわけではないので、今後5年間のスパンでは派遣・パートなどの補完的雇用形態の人材リソース部分をターゲットとして想定。

今後5年間の想定SAM

Servicable Available Market

TAMの中で
ターゲティングした部分の需要

約30.4兆円

専門的・技術的職業従事者小計 5.0兆円
情報通信業 0.9兆円（補完可能比率11.6%）
教育、学習支援業 4.1兆円（補完可能比率32.6%）
事務従事者
全産業 13.3兆円（補完可能比率26.2%）
販売従事者
全産業 10.3兆円（補完可能比率32.3%）

※TAMからSAMへ換算

国勢調査令和2年国勢調査就業状態等基本集計（労働力状態、就業者の産業・職業など）
こちらの国勢調査の結果の従業上の地位（8区分）、職業（大分類）の数字に基づいて、
「労働者派遣事業所の派遣社員」と「雇用者パート・アルバイト・その他」の合計により、
補完的雇用形態の比率を出し、それをTAMの数字に乗じて計算した。

成長戦略

業績推移

業績予想の売上成長率は30%、営業利益の成長率は43%
営業利益率37%、売上総利益率60%は、経年で見ても順調に成長。

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その他

事業とのリスクと対応方針

以下には、当社が事業展開その他に関してリスク要因となる可能性があると考えられる主な事項について記載しております。その他のリスクは、有価証券報告書の「事業等のリスク」をご参照ください。なお、文中の将来に関する事項は、現在において当社が判断したものであり、将来において発生する可能性があるすべてのリスクを網羅するものではありません。また、当社のコントロールできない外部要因や必ずしもリスク要因に該当しない事項についても記載しております。

項目	リスク概要	発生可能性	影響度	当社の対応方針
イノベーションへの対応	予想以上の急速なイノベーションにより新規受注の減少や顧客契約継続率の低下	中	大	自然言語処理、機械学習、ITシステム開発と当社の独自データを組み合わせることにより、今後も競争力のあるサービスを提供できるように取り組んでいく
法的規制	法令の新設により、当社の事業が制約される	中	大	顧問弁護士や弁護士である社外監査役と連携し、法令状況をモニタリングしつつ、必要に応じて柔軟な対応を実施
事業開発の確実性	新規事業の拡大・成長が当初の予測どおりに進まない	中	大	プロジェクト型におけるノウハウを始めとしたドメイン知識を強化する他、新規事業のシリーズ展開を実施することでコスト効率良く事業展開を目指す
人材確保	事業規模の拡大に応じた当社内における人材育成、外部からの優秀な人材の採用等が計画どおりに進まず、必要な人材を確保することができない	中	大	従業員の働きやすさを重視した業務環境の整備(テレワーク等)やインターン生の囲い込みの強化
知的財産権	当社が認識せずに他社の特許を侵害してしまう	低	大	当社のコア技術に関しては特許を取得した他、調査可能な範囲で対応を実施

その他

SDGsへの貢献

AEIをはじめとする当社技術・ソリューションにより、社会に貢献

| 3 すべての人に
健康と福祉を | 「仮想人材」 | 人+「仮想人材」、ロボットとの連携による
きめ細やかな
パーソナライズ対応 |
| --- | --- | --- |
| 4 質の高い教育を
みんなに | 「仮想人材」
「パーソナライズ要約」
「啓林館プロジェクト」 | 人+「仮想人材」、「パーソナライズ要約」の様々な産業適用による
きめ細やかな
パーソナライズ対応 |
| 8 職をがいも
経済成長も | 「仮想人材」
「プロジェクト型全般」 | 人がやりたがらない仕事を「仮想人材」が担うこと、
および、
「プロジェクト型全般」のAI/DX展開活動による
人の満足度向上 |
| 9 産業と技術革新の
基盤をつくろう | 「仮想人材」
「シェパードシリーズ」
「プロジェクト型全般」 | 「仮想人材」の積極的な普及・「シェパードシリーズ」の各業界への展開
および、
「プロジェクト型全般」のAI/DX推進活動による
業務の生産性向上 |

資料の取り扱いについて

本資料には、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの将来の見通しに関する記述は、本資料の日付時点の情報に基づいて作成されています。これらの記述は、将来の結果や業績を保証するものではありません。このような将来予想に関する記述には、必ずしも既知および未知のリスクや不確実性が含まれており、その結果、将来の実際の業績や財務状況は、将来予想に関する記述によって明示的または黙示的に示された将来の業績や結果の予測とは大きく異なる可能性があります。

これらの記述に記載された結果と大きく異なる可能性のある要因には、国内および国際的な経済状況の変化や、当社が事業を展開する業界の動向などが含まれますが、これらに限定されるものではありません。

また、当社以外の事項・組織に関する情報は、一般に公開されている情報に基づいており、当社はそのような一般に公開されている情報の正確性や適切性を検証しておらず、保証しておりません。

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pluszero,Inc. — Investor Presentation 2026

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決算説明資料

概要

成長目

濃度

人工リーディングによる市場の変化への対応

進化

適切なAI

他

適期業績達成とサービス体質への転換を両立して推移、2Qは順調

AEI関連サービスの導入が本格化

第1次AIブーム

第2次AIブーム

第3次AIブーム

第4世代AI

国家戦略「人工知能研究の新潮流」と関連する特許

人工知能研究の新潮流

仮想人材派遣（AEIを用いたサービス）の特許

理想のイメージ

2026年10月期 第2四半期業績

PL 前年同期比

PL 進捗率

過去業績の推移

過去業績の推移

AIオペレーター「AI miraio」とは

導入シーンの例

miraio導入の特徴

miraio導入による効果

②AI商談シミュレーター：「Brain Plus for Sales」

AI商談シミュレーター「Brain Plus for Sales」提供開始に関するお知らせ

Brain Plus

1. 開発の背景

株式会社ダイレクトリンクとの導入事例

<導入前の課題>

<導入後の効果>

その他AEI事業③：AIコーディングに関する取組

その他AEI事業④: 高戦略性AIエージェントのサービス開発の本格開始

AEI Desk

製造業向けAEI

売上の特徴:季節性

売上の特徴:継続性

売上の特徴: 1社あたり売上①

売上の特徴: 1社あたり売上②

売上の特徴：正社員数・稼働人月・人月単価

技術力が高い人材を安定的に採用・継続雇用

実績と推移

貸借対照表概要

中期経営目標まとめ

エグゼクティブサマリー(数値編)

中期経営目標の進捗状況概要

中期経営目標と業績予想のギャップを埋めるための方策

会社概要・成長戦略

小代 義行

代表取締役会長兼CEO

森 遼太

代表取締役社長COO／博士（科学）

永田 基樹

取締役副社長CIO／博士（情報理工学）

大澤 遼一

取締役副社長CGO

浅川 燿佑

取締役CFO

宇陀 栄次

社外取締役

影山 泰仁

社外取締役

AIオペレーター「AI miraio」

AI商談シミュレーター「Brain Plus」

その他AEIソリューション

AIオペレーター「AI miraio」とは

導入シーンの例

miraio導入の特徴

miraio導入による効果

発話内容の制御

多様な発話に適切に対応

3. 評価

特徴

2,000人以上のトップセールスのノウハウを集約

pluszero,Inc. Investor Presentation 2026

2026年10月期第2四半期業績

小代義行

森遼太

永田基樹

大澤遼一

浅川燿佑

宇陀栄次

影山泰仁