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TDSE Inc. — Call Transcript 2026
Jun 8, 2026
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TDSE
2026年6月8日
TDSE 株式会社
(コード番号：7046 東証グロース)
当社決算説明会スクリプトの公開について
6月3日に開催いたしました当社 2026年3月期決算および新中期経営計画 SHIFT2028 説明会のスクリプト（全文書き起こし文書、質疑応答部分も含む）を公開いたします。
なお、スクリプト書き起こし企業から業務効率の一環として、表紙およびスライド挿入に関する工程をなくし、説明内容及び質疑応答に充実を図り時間効率を図ることとなりましたので、投資家皆さまにおかれては、開催内容及び説明会資料とともに確認いただきますようお願いします。
記
1、説明会日時
2026年6月3日(水) 15:30～16:45
説明時間：60分 質疑応答：10分
2、説明者
代表取締役社長 東垣 直樹
取締役 池野 成一（営業管掌）
取締役 結束 晃平（技術管掌）
3、資料リンク先 2026年3月期決算および 新中計「SHIFT2028」 説明会資料
その他新中計に関する資料全般は IR ページを参照願います。
https://www.tdse.jp/ir/
以上
問い合わせ先
TDSE 株式会社
IR 担当
メール：[email protected]
登壇
司会：皆様、こんにちは。それでは定刻となりましたので、ただ今から TDSE 株式会社様の IR ミーティングを開催いたします。
まずはじめに、会社からお迎えしている方々をご紹介申し上げます。代表取締役社長、東垣様。
東垣：東垣です。本日はお足元の悪い中、ありがとうございます。
司会：取締役、池野様。
池野：よろしくお願いします。
司会：取締役、結束様。
結束：結束です。よろしくお願いします。
司会：本日は、まず東垣社長様からお話をいただき、会社様からのご説明が終わりましたら質疑応答といたします。また、皆様のお手元にアンケート用紙が配られております。こちらはお帰りの際にはご記入の上、机の上に置いてご退室いただきますようお願いいたします。
それでは東垣様、よろしくお願いいたします。
東垣：皆様、こんにちは。代表取締役社長の東垣です。本日は当社決算説明会にご参加いただき、誠にありがとうございます。これより 2026 年 3 月期決算、前中計の MISSION2025 の振り返り、そして今年度から新たにスタートする新中期経営計画、SHIFT2028 のご説明をさせていただきます。
本日のシナリオは、こちらに記載のとおりです。基本的には東垣から全体をご説明しますが、2 番目の新中計では営業戦略パートを営業管掌の池野が、技術戦略を技術管掌の結束がご説明します。
まずは 2026 年 3 月期決算の内容と振り返りとなります。2025 年度の主要業績について
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は、こちらに記載のとおりとなります。売上高は30億500万円、前年対比で10%以上の成長を実現し、創業以来、過去最高の売上を達成できております。主な要因といたしましては、プロダクト事業とAIエージェント事業が好調であり、コンサル事業を補完するかたちとなりました。
また利益面では、営業・技術人材の採用を進める一方、その他費用を精査し、営業利益は2億1,400万円と前年度を上回る結果となりました。
続いて、2025年度業績予想修正の経緯をご説明します。昨年10月31日に、当初計画を売上高30億円、営業利益2億円へ修正しました。主な要因は、コンサルティング事業の計画未達と、実行中だったM&Aの見送りです。一方、下期以降はオーガニック成長に注力し、特にAIエージェント事業が想定を上回るペースで進捗したことで、修正後の目標を達成しました。
計画の精度といった観点ではまだまだ課題がある状況ではございますが、AIエージェント事業が成長する新たな一歩を踏み出せたことは、この2025年における最大の収穫です。
続いて、四半期ごとの業績推移です。第1四半期については、2024年度下期をけん引していた既存の大型案件が一部収束する影響を受け、やや出遅れたスタートとなりました。
一方、第2四半期以降はAIエージェント事業で想定を上回る案件を獲得し、好調だったプロダクト事業とあわせて、期末まで成長を維持しました。特に第4四半期は、四半期ペースで過去最高となる売上高を達成しました。
また各四半期においても、前年対比8%から15%の成長を実現することができました。季節変動がある状況ではございますが、今年度においてもこの成長を継続させるべく、取り組んでまいります。
続いて、各事業の総括です。まずコンサルティング事業は、売上高22億8,000万円、前年対比99%、計画対比96%となりました。既存顧客の一部案件収束が影響した一方、前々年度から課題だった新規顧客開拓は前年対比192%と大幅に改善しました。また現在は、生成AIへの対応加速に注力しており、新中計においても重要な構造改革テーマとして位置づけています。
続いて、プロダクト事業です。売上高は4.1億円、前年対比122%、計画対比100%で着地しました。競争が激しいSNS分析市場の中で、当社のQUIDの優位性を生かし、ストッ
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ク型ビジネスを着実に積み上げています。この3年間、平均成長率20%の成長を実現してきましたが、新規案件開拓の面では競争激化が進んでおり、今年度はさらなる改善が必要です。
AI エージェント事業は、新設事業でありながら売上高3.1億円、前年対比443%、計画対比142%と大きく成長しました。生成AI市場の追い風に加え、一昨年から採用してきたDifyを軸とする提案力が高く評価された結果と認識しています。
総括です。プロダクトとAIエージェントが力強くけん引し、コンサル、プロダクト、AIエージェントの三位一体が着実に進んでいる状況です。ここまでが2025年度の業績面での総括となります。
続いて前中計MISSION2025の振り返りと、新中計SHIFT2028の方針についてご説明させていただきます。
まずは、2023年からスタートした前中計の振り返りからです。前中計の成果としては、プロダクト事業とAIエージェント事業の大幅な成長になっております。プロダクト事業は3年連続安定した成長を実現し、CAGR20%以上を確保することができました。またAIエージェント事業は生成AI領域での投資ということでスタートいたしましたが、非常に今年度大きく伸び、次期中計においても中核事業に育っていくと認識しております。
一方、課題は大きく二つあります。一つ目は、従来型コンサル事業の停滞です。既存の非生成AIモデルへの依存が続き、生成AIモデルへの転換が遅れました。二つ目は、計画と実績の乖離が断続的に発生したことです。新中期経営計画では、これら二つの課題の解決に取り組みます。攻めと守りの両面から改革を進めていきます。
攻めについては一つ目、コンサル事業を生成AI型へ転換する。二つ目、AIエージェント領域を拡大する。三つ目、継続的な収益構造、つまりストックのビジネスをさらに確立させていく。この三つです。守りの観点といたしましては、計画精度とその情報の開示を改善していくかたちで取り組んでまいります。
私たちの新中計の名称は、SHIFT2028です。ビジョンは、次世代労働力となるエージェントとの共存共創社会へのシフトです。AIエージェントを単なるツールではなく、人と協働する次世代の労働力として位置づけ、社会実装していく。これが私たちの目指す姿です。
このビジョンを今このタイミングで打ち出している理由は、市場の環境です。非生成AI市
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場は横ばいといった状況ではありますが、生成 AI 市場は CAGR40%強、特に AI エージェント事業においては CAGR85%強という市場の急成長を果たしておる状況です。また国内市場全体としては、1.5 兆円から約 3 兆円の巨大な市場に大きく膨らんでいきます。
生成 AI 市場への移行にあたり、当社が認識しているのは、汎用型 LLM の急速な普及による差別化の難しさ、生成 AI ネイティブ企業の新規参入加速、そして顧客の内製化の進展です。このように、競争環境は一段と厳しさを増しています。
一方で、当社はこの市場において勝機があると見ています。第一に、市場規模の大きさです。従来型 AI を中心に事業を展開してきましたが、前年度から今年度にかけて生成 AI へ注力しており、その先には大きな市場機会があります。特に 2026 年度は、AI エージェント導入需要の本格化が見込まれます。
二つ目は、TDSE 固有の転換機会があることです。過去の知見を組み合わせることで、当社ならではの勝ち筋があると考えています。後ほど、この勝ち筋についてもう少し詳しくご説明します。
この市場の機会をしっかりとは確実に取っていくことで、私たちが新中計に掲げているエージェントとの共存共創社会の実現に向けて、私たちは踏み出していきます。
続いて、新中計の基本方針です。私たちは大きく三つの転換を同時に進めてまいります。一つ目は成長軸の転換、従来型 AI から生成 AI へのシフトです。従来型 AI で培ってきたアルゴリズム設計、データ活用、業務理解の知見を基盤に、成長の軸を生成 AI 領域へ移していきます。これにより、成長力の再強化を図ってまいります。
二つ目は収益構造の転換です。フロー型からストック型へのシフトを進めます。プロダクトやプラットフォームを含むストック型ビジネスをさらに強化し、段階的に売上構成比を高めてまいります。これにより、事業の拡大速度を高めていきます。
三つ目、実行体制の転換。分散組織から集約組織へ集約、そして融合組織へのシフトです。私たちは今まで事業別の組織をやっておりましたが、今まさにこの生成 AI が全事業において重要な軸となっております。その中で今回、営業機能をトップが関与できるように全社集約するとともに、生成 AI・エージェント知見を、技術内でも横串で統合できるようなかたちに組織を再編していきます。
この組織変更により、営業力と技術力を強化し、お客様への提案力を高めていく。これが
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私たちの狙いです。
そして、この三つの転換を束ねる指標として、新たに二つのKPIを設定しました。生成AIへのシフトについては生成AI・エージェント売上比率を、ストック型ビジネスへのシフトについてはストック型売上比率をKPIとして管理します。また、組織再編については今年度に集中的に取り組み、完遂を目指します。
続いて、生成AI・エージェント領域での私たちの勝ち筋です。私たちが生成AIで勝てる理由を大きく四つ掲げました。一つ目は、意思決定支援者としての独自のポジション。私たちは今まで単純にAIを導入することではなく、お客様の課題を解決するためにAI、そしてデータを使っていくことをやってきました。お客様の課題をしっかり整理、論点を定義し、データ分析、そして実行に至るまでを一気通貫でやってきたのです。生成AIが出てきても、このアプローチは生かしていく。このように考えております。そしてこれを今まで十数年間、しっかり実績を積んできた。私たちは希少なポジションを築いております。
二つ目は、Dify、Cognigy、Databricksのアライアンス優位性です。私たちは早い段階で主要なAIエージェント／データプラットフォームのパートナーとなることができました。この先行優位性を生かし、さらに顧客への展開を図ってまいります。
三つ目は、既存顧客からの追加需要の獲得です。私たちは昨年からDifyを軸にAIエージェントのプラットフォーム構築に注力してまいりました。まず基盤導入を進め、その上で今後さらに拡大していくエージェント需要を着実に取り込み、当社プラットフォーム上でエージェント構築を広げていきます。
そして四つ目、需要予測等の従来型AI、そしてこれと生成AIをかけ合わせた業界随一の事例をつくることです。多くのSlerさん、そして先行している生成AI企業様があるかとは思いますが、私たちの従来型のAIの知見は生成AIだけではない強みがあります。この生成AIだけではない強み、そして今まさに私たちが注力していく生成AIをかけ合わせることで、より高付加価値を皆様に提供していく。このようなストーリーを描いています。
この四つにより、私たちは生成AI市場をしっかりと獲得し、伸ばしてまいります。また生成AIへのシフトをマネジメントするための大きなKPIとして生成AI・エージェント比率を掲げました。これは単純な遅行指標ではなく、先行指標として私たちはコントロールし、マネジメントしていくことを考えて、事業を運営してまいります。また関連するスト
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ック型売上比率についても、継続した KPI として管理してまいります。
続いて、ストック型のビジネスの転換に向けたロードマップです。既に私たちは QUID を中心としたストック型の収益を確保しておる状況ではございますが、この 3 年間、さらにストック型ビジネス強化に向けてサービスを強化してまいります。
大きくは三つの観点です。一つ目は Dify、Cognigy 等による、アプリケーション AI エージェントのストックビジネスの拡大です。昨年から既に売上高 3 億円でストック型の収益を構築できておるところですけれども、さらにこのプラットフォームを拡大しつつ、その上にエージェントを構築していくことで、利用率を拡大するとともに、安定した利用定着化を目指していきます。
二つ目は、Databricks を中心としたデータ AI プラットフォームのストック化です。
Databricks 自体はコンサンプション、つまり従量課金型のビジネスモデルですが、当社としてはこの Databricks を軸に、継続収益につながる展開を進めてまいります。
そして三つ目、業務特化型エージェント構築の展開です。私たちは今まで需要予測、営業支援、カスタマーサポートに特化した領域の知見、知識を蓄積してまいりました。これらをエージェントに落としていきながら、さらにこのエージェントによるストックビジネスの拡大をもくろんでまいります。
そしてこれらを支えていく四つの仕組み、運用体制、価格モデル、パートナー連携、解約抑制をしっかりマネジメントしながら、ストックビジネスをさらに拡大していくかたちで、事業を運営していきます。ここまでが新中計の骨子です。
続いて、この 3 年間のロードマップです。2026 年は、会社の設計図をつくり直す初年度と位置づけています。営業・技術組織の構造改革に加え、ストック型ビジネスの新たな仕込み、生成 AI・エージェントビジネスへのシフトといった改革を初年度に実施し、より解像度の高い成長戦略を構築します。その上で、2027 年に成長を加速させる年と位置づけ、具体的な成果につなげていきます。
さらにここから営業力、提案力を強化し、新たに仕込んだサービスをもとに、ストック型の収益を拡大。そして AI エージェントのビジネスとしてのテンプレート量産化を推進してまいります。成長だけではなく、しっかり数字で示していけるように取り組んでまいります。
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そして2028年、最終的に掲げたこれらのストック、そして生成AIビジネスへの転換を成し遂げ、最終的な数的目標を達成するだけではなく、私たちのビジネスモデルを大きく転換することを達成する年にしたいと目指しております。そしてこれにより、私たちの企業価値をさらに引き上げていくことをもくろんでまいります。このようなかたちで、大きく三つのストーリーで私たちはこの3年間、過ごしてまいります。
続いて、新中計における数値的な目標になります。まず、私たちのKGIは売上高です。現在30億円といった売上を、2028年までに38億円から43億円へ伸ばしていきます。CAGRとしては8.2%から12.7%です。イメージとしては40億円を目標に、前後2～3億円のぶれというかたちでイメージしております。
また私たちがこれらを達成していくための重要な指標として、先ほどからご説明している生成AI・エージェント売上比率を30%から60%へ、ストック型の売上比率を20%から30%へ引き上げてまいります。また利益指標としましては営業利益を掲げ、現在の7.1%から来年は一時的にしゃがむものの、最終的に2028年度までには8%以上を目指してまいります。
なお今回の計画に関してはM&A等を含まない、オーガニックな成長を目指したものになっております。
続いて、新中計初年度となる2026年の事業計画です。売上高は32億円、営業利益は1.3億円を計画しています。売上成長率は前年度より低下しますが、現在は組織変革と従来型AIから生成AIへのシフトを進める局面にあり、事業環境の変動も大きいことから、慎重な計画としています。
また利益面についても、先ほどからご説明したとおり、変革を進める中で必要な投資を実施してまいります。これらにより、営業利益は1.3億円を計画しています。初年度にしっかりと改革を進めることで、その先の成長につなげていきます。
続いて、投資の内容です。売上高2億円の増加に対し、全体では2.8億円の投資増を計画しています。まず、人材・人的資本の強化に伴う労務費として約2億円を投じます。賞与・給与に加え、技術、営業、経営企画の人員を増強し、企業全体の総合力を高めます。
二つ目、ストック型のビジネス拡大に向けた仕入商品の増加に1.1億円。そして私たち自身が生成AIを取り込んでいくことに関する情報処理費として、3,000万円の増加。その他採用費、広告宣伝費にも投じてまいります。一方で、外注費を中心とした約1.2億円のコ
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スト削減を実施してまいります。このような投資を実施していきながら、私たちはしっかりと変革を進めてまいります。
中期経営計画の初年度として、構造改革に向けた投資を着実に実行し、2年目以降の成長加速につなげてまいります。
ここまでが全体についてとなります。
続いて営業戦略パートになりますので、池野のほうへバトンタッチいたします。
池野：では、ここより営業管掌の池野よりご説明させていただきます。SHIFT2028に向けて、営業的どのような取り組みをやっていくのかを、具体的に説明できればと思っております。
まずはじめに組織の体制です。この部分に関して、変えていくところのご説明をします。MISSION2025では事業部制をとっておりました。コンサルティング事業、プロダクト事業、AIエージェント事業というそれぞれの事業を立てて、それぞれが収益を管理するような体制です。
この体制のメリットは、大きく二つあります。一つは意思決定が速くなること。もう一つは、利益責任が明確になることです。
一方でデメリットは、事業部ごとにサイロ化しやすいこと、また機能や知識が重複しやすいことでした。特にTDSEでは、この課題が顕在化していたと認識しています。
SHIFT2028では、体制を事業部制から機能別組織へ移行しました。営業機能は私が営業統括として社長直下で担い、技術部門は結束が同じく社長直下で統括する体制です。
この機能別のメリットは、業務機能を一元管理することによって、専門性が高められることが一つです。営業組織に関しても、専門知識がちゃんとまとめられていくことができました。
さらに重要なのは、顧客情報の共有が進むことです。これにより、縦割りの提案にとどまらず、横断的な複合提案が可能になります。また、全体を統括することで最適化の調整がしやすくなり、KPIや利益基準も統一的に管理できます。
最後にもう一つは規模の経済です。コスト削減であるとか効率化ができています。これは
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特にマーケティングのところ、デジタルマーケティングに関してかなり費用をかけていますので、こういったところが効果的なものが既に出ているのが、この営業組織を変えたところのメリットになってきます。
さらにこの進化を行うために、三つの強化テーマをこの3年間の間でやっていきます。まず一つ目、東垣の説明があったように生成AIの提案をどんどん進めていきます。ただ単に生成AIのエージェントをつくるだけではなくて、我々が持っている知見や、需要予測といったものと生成AIを組み合わせたようなサービスも提供していきます。
単純な生成AIの活用を提案しますというだけではなくて、今までの知見を活かしたようなかたちで提案を進められると思っております。
さらに戦略の二つ目、顧客の理解を深めるところです。今までもお客様とのリレーションシップはしっかり持っていましたが、さらにお客様ごとにアカウントプランを構築し、我々全員が営業も技術もお客様のゴールをちゃんと理解するところと、そのゴールに合わせて、適切なタイミングで適切な提案できるようになりたいと思っています。
また、弊社のお客様以外にも、我々の多くのアライアンスパートナーさんとも、共同の営業だけではなくて、共同のマーケティングであるとか、共同のソリューションをつくるといったことも進めてまいりたいと思っております。
三つ目は、攻めの営業への転換です。これまでのTDSEの営業は、技術力や高精度なモデル事例を発信し、お客様から声がかかるのを待つプロダクトアウト型の傾向がありました。しかし、生成AIの進展により、事業責任者の予算はこの領域へ大きくシフトしていく中、当社の強みと生成AIを組み合わせた提案を、こちらから能動的に行う営業へ転換していきます。
つまり、攻めの営業です。顧客ニーズを把握するマーケットインともいわれていますが、そういったかたちで営業の姿勢自体も変えていきます。
さらに四つの商材の役割と連動設計も考えております。四つの商材ごとに専門の営業部隊を立てていって、そこを全て私が統括していきます。四つの部隊のところに、ちょっとちっちゃい字で申し訳ございませんけれども書いているのが、アカウント営業とプロダクト営業に分かれます。
これは何かというと、アカウント営業のメリットはお客様とのリレーションシップを非常
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に強く持つことができます。そうすることによってお客様の課題やゴールを理解することができ、ライフタイムバリューを長く持てることができるのが最大のメリットです。ただデメリットとして、それにはすごく時間がかかります。信頼を獲得するには1年、2年の単位の時間が必要です。
次に、プロダクト営業に関してのメリットです。プロダクトの対応できる範囲が決まっているので、お客様も理解しやすいです。そうすると何かというと、理解しやすいのでデジタルマーケティングをすることによって、多くのリードが取れます。実際に Dify であるとか QUID は、ほぼ全てデジタルマーケティングで案件を取っていっています。
また、クローズするまでの期間が非常に短いです。2カ月とか3カ月かからないぐらいで、新規のお客様がクローズしていくような状態になっていきます。ですので、プロダクト営業は新規のお客様を開拓する上で、すごく重要なポジションです。
ただ、このプロダクト営業に関しましてもデメリットがございます。これは何かというと、プロダクトを入れて終わってしまうことが非常に多いです。次の提案になかなか絡められないのがデメリットでした。
そこで、私がこの4部隊を統括することで、その分断を解消したいと考えています。まずプロダクト営業で新規顧客を獲得し、その後アカウント営業が引き継いで関係を深めていく。こうしたハイブリッド型営業を推進してまいります。
それぞれ各商材に関しましては、BPOに関しましては先ほどもちょっとお話が出たように、生成 AI を取り込んでいきます。今までのようなかたちの統計の分析だけではなくて、データサイエンティストに、プラスアルファとして生成 AI や AI エージェントを使って効率化し、BPO を伸ばしてまいります。ここを早く生成 AI のネイティブな事業、サービスにしていければと思っています。
次に Dify、Cognigy です。これは引き続き好調な領域です。ここは引き続き Dify のライセンス、Cognigy のライセンスの販売をやってまいります。さらにお客様の中に AI が自分たちで活用できるような基盤づくりをやってまいります。それから去年導入いただいたお客様に対しては、AI エージェントの開発などのサービスを、しっかりとは提案していきます。
次に Databricks です。2年ほど前からコンサルティング本部で取り組んできましたが、今回、専門部隊を設けてより注力していきます。Databricks を選んだ理由は、AI 活用を前提に設計されたプラットフォームであり、当社の事業との親和性が高いと考えているためです。
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す。
当社が進めていく事業との相性は、Snowflake よりも Databricks のほうが高いと考えて
います。そのため当社は Databricks のパートナーとなり、専門部隊を立ち上げて、この領域
を広げていきます。
最後に QUID、KAIZODE です。引き続き QUID、KAIZODE に関しましてもライセンスの
販売であるとか、離反防止という施策は打っていきます。さらに生成 AI の機能的なものを
付けていくところが必要であるのと、プラスアルファですね。
QUID プラスアルファ、KAIZODE プラスアルファというかたちで、新たな売り方を今、検
討しております。こちらも新たな売り方を組み合わせていって、事業の拡大を目指してい
きたいなと思っております。
次に、ちょっと複雑な絵ですけれども内容の説明をさせていただきます。AI エージェント
産業と書いてありますが、生成 AI 産業に近いですね。まず図の見方ですけれども、一番左
の黒いところが生成 AI の産業レイヤーといわれているようなものです。今ここに五つのレ
イヤーがありますが、これにはもう一つレイヤーの 0 というのがあって、ここは NVIDIA
だとか Intel でであるとか、実際にチップをつくっているところです。我々はそこのビジ
ネスには入っていかない予定です。
次に、右側の主要サービス、われわれの主要サービスです。ちょっと違う色があります
が、まず一つ目、濃いピンクがわれわれのコアのビジネスです。他社が容易に真似ができ
ないような知見を持っているエリアになってきます。
この次に薄いピンクのところ、ここが弊社が取り扱うストックの製品群になっています。
そして白いところに関しましては、技術連携を強化するかたちで進めていこうというレイ
ヤーになっていきます。
はじめに下のレイヤーからご説明します。まずレイヤーの 1、インフラといわれているよ
うな層です。ここに関しましては既にハイパースケーラーである、AWS であるとか Azure
であるとか、GC であるとかは、われわれは常に使っており、お客様に対して導入すると
きも利用しています。
ここ以外にピンク色で書いているところの、オンプレミスのハードウェアに対しても提供
していきます。昨年、GDEP アドバンス社と協業しますという PR を打っていますが、こ
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こをもっと広げていって、NVIDIA のサーバーをお客様の中で導入していくものです。これは単なるハードウェアの提供だけではないような動きをしていきたいと思っています。
次にレイヤーの 2 です。データ、ナレッジの部分です。実際には生成 AI が推論や学習をするためにはナレッジが非常に必要になってきますが、この部分に関しましては Databricks を中心に事業を進めています。さらに横に連携があるようなかたちで外部データ、API であるとか MCP と連携しながら、精度を高めるため最新のデータを取り入れていくことをやっていきます。
さらにお客様の社内データ、持たれているデータウェアの構築の部分や、ベクトル DB と書いていますが、RAG といわれているような仕組みです。このデータベースに関してもわれわれは提供していきます。
次にレイヤーの 3 です。ファンデーションモデルとです。生成 AI や LLM といわれる領域です。OpenAI の ChatGPT、Google の Gemini、あとは Anthropic の Claude を活用して分析をすることであるとか、これらを使ってお客様の業務の効率化を行います。
もう一つわれわれが重要と思っているのが OSS、オープンソースの LLM だと思っています。代表的なものでいくと Meta 社が出しているような Llama というものです。日本の製造業様では社内規約上などの理由から、どうしても LLM に対してデータを流したくないとか、それを流すことによって自分たちの知見が取られるんじゃないかといった懸念を持たれています。これは日本の製造業さんに非常に多いです。
では、そういったお客様は LLM を使わないのかというと、そういうわけにはこの世の中ならない。そうするとこの OSS の LLM が生きてくるわけです。ただ単純に OSS の LLM を入れるだけではなくて、例えば製造業のお客様にこの OSS の LLM を入れるなら、われわれが製造業の言葉を知っている、文化を知っているかたちで、事前に学習させるかたちです。ファインチューニングといわれているものです。そういったことをした上で、お客様に提供していくことをしていきます。
ですので、こういったハイパースケーラーの出すような LLM も使いますし、われわれは OSS の LLM も提供してまいります。
次にレイヤーの四つ目です。AI エージェントをつくるようなところになってきます。ここは引き続き Dify であるとか、Cognigy の AI エージェントのプラットフォームを提供してまいります。さらにそれ以外のプラットフォーム、既に PR では発表していますが、
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Microsoft の Copilot Studio に関しましては技術伴走もしています。生成 AI の技術ってすごく速いので、今後新しいものが出てくるようであれば、われわれはもちろんこれを取り入れていって、われわれのサービスとして追加していこうと思っております。
もう一つがここに入っているように BPO です。ここに関しましては既に生成 AI のアセスメントができるようなメンバーをそろえています。これは何かというと、実際に今、ニュースとかで皆様見ていると思いますけれども、生成 AI を導入している中の 50%以上がまだ生成 AI の価値や ROI が出ていないお客様が多くいます。
そういったお客様に対して、どういう活用をすれば生成 AI って生きてくるのか。例えば効率化だけなのか。やり方によって、売上に対しても価値が出るんじゃないかみたいなかたちが、われわれの生成 AI のアセスメントをすることによってできてくると思っています。それを受けて、お客様専用の AI エージェントを開発、提供していくことをここではやってまいります。
さらにレイヤー5 です。実際にエンドユーザーさんが触るようなところです。ここに関しましては既に提供している QUID、KAIZODE。もともと SaaS といわれているような製品だったんですけれども、近年生成 AI の LLM の機能をどんどん付け加えています。さらに、LLM のネイティブになるような製品まで引き上げていこうと思っています。ここはどんどん開発を加速していって、お客様のニーズに合ったようなかたちにしていこうと思っています。
さらに業界特化型の AI エージェントを提供していこうと思っています。まだ具体的なお話はできないですけれども、イメージとしましては需要予測 AI エージェント。AI の知識がない人でもチャットで話して、明日、どれぐらいの売上が出るんだろうとか、そういったことが聞けるようなものになればいいなと思っております。
BPO のところでもう一ついろいろやっていきたいと思っているのが、今までコンサルティング事業って、データサイエンティストをお客様の課題に合わせるためにお客様に聞きにいって、そこで作業をして分析をしてやる作業です。これにわれわれはデータサイエンティスト、プラス AI エージェント。要は分析をするような AI エージェントをわれわれのデータサイエンティストと組み合わせて、サービスを提供していこうというものを早々に立ち上げたいと思っています。
これによって 1 人の作業が今まで 1 という作業だったのが、AI エージェントを組み合わせ
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るごとにによって1人の作業が2でも3でも、どんどん倍増していくようなことができるのが、今、考えている内容となります。
これらを営業的にはこの四つの仕掛けというかたちで、実行できるような仕組みをしていきたいと思っています。
まず仕掛けの一つ目、KPIのモニタリング。当たり前だろうというようなものですけれども、今までわれわれも当たり前のように売上であるとか、利益をしっかり見てきました。それだけを見るのではなくて、新たにやはり横断組織の壁をせっかくなくそうとしているので、この壁をなくすための横断組織が機能不全にならないような、可視化するようなKPIをちゃんと立てていく。
さらに東垣の説明があったように、生成AIに対する売上の60%、ストックに関して30%とありますけれども、そういったものもしっかりとモニタリングするためのKPIをとっていくことをやってまいります。
次に仕掛けの二つ目、ハイブリッド型営業。先ほどお話したとおり、アカウント営業とプロダクト営業、良いところをちゃんとしっかり組み合わせるかたちで、今まではTDSEさんって営業、なかなか課題があったよねというお話があったと思うんですけれども、この課題をちゃんと払しょくしていって、伸ばせるようなかたちにしていきたいと思っています。
仕掛けの三つ目、定期的な戦略の見直し会議。これは何かというと、生成AIの市場って今起こっていることが明日、もしかしてがらっと変わるような世界です。例えば今日、Microsoftがイベントをサンフランシスコでやっているのですが、また新たなものが発表されています。また、台湾でNVIDIAのジェンスン・ファンさんがチップを新しく出すみたいな、そういうことが日々起こっているんですね。
そうすると3年先、同じ戦略で進むのかというと、そうではないと思っています。生成AIで事業を拡げるということ変わらないとしても、われわれがねらっている領域はどんどん変えていかないといけない。それには経営層が現場でどういうことが起こっているのかを、ちゃんと見ないといけないと思っています。そこで営業統括、技術統括、そして社長を含めたかたちでレビューができるような体制であるとか、関係者を含めたような定例会議を定期的に開催していって、状況が全員分かるような仕組みを仕掛けとしてはやっていきます。
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最後の仕掛け、リレーションシップの強化です。先ほどもお話したとおり、われわれが持っている全てのお客様に対してアカウントプランをつくっていって、お客様の理解を深めていって、良いタイミングで良いものを提供できる仕組み。これをしっかりと回していきたいなと思っております。
以上が営業戦略の説明でした。続いて技術戦略について、結束よりご説明いたします。
結束：技術管掌の結束です。本パートでは、新中期経営計画 SHIFT2028 について、技術観点でご説明します。
まず SHIFT2028 においてはこれまでの事業を、以下の三つの軸で生成 AI によるビジネスシフトを進めていきたいと思っております。
まず、従来のコンサルティング領域における生成 AI 活用の本格的な拡大です。従来型データ分析需要が成熟する一方、企業の生成 AI 投資は構想策定から業務適用、データ基盤整備まで幅広く拡大しています。生成 AI 活用そのものは広がっていますが、本格展開に向けた道筋に悩む企業が多いというのが当社の認識です。
SHIFT2028 では、生成 AI の課題整理を起点とする上流コンサルティングを展開し、個別テーマの対応といった点としての生成 AI 活用支援ではなく、部門や全社的な活用を目指した、面としての生成 AI 活用支援を広げていきたいと考えております。
また AI エージェントの本格的な活用が進む中で、エージェントを業務に接続させられるようなビジネスプロセスの再構築が併せて必要になってきています。このような活用テーマ整理から運用、定着までの提案、支援を可能として、企業の生成 AI 投資を獲得していきます。
2 点目、人材ポートフォリオの拡充と職種体系の再設計です。生成 AI 活用支援に必要な人材はデータサイエンティストや、先ほど申し上げた上流コンサルを実行する人材に加え、生成 AI を実装する機械学習エンジニアや LLM エンジニア人材、そしてそのデータを整備するようなデータエンジニア人材が必要となります。
SHIFT2028 では、職種体系を従来のデータサイエンティストとエンジニアの 2 職種から 4 職種に再設計し、それらの組合せでデリバリーするチーム体制へ移行します。それによって、より最適な支援体制を充実化させていきます。
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そして3点目として、収益モデルの多様化と継続収益基盤の強化となります。これまでのストック収益に加えて、新たな AI エージェントの API やライセンス利用料などの拡充を目指していきます。また従来の分析案件やコンサルティング案件におきましても、AI エージェントを活用した新収益モデルの確立を目指し、従来の人月依存からの脱却を並行して推進していきます。
この三つの軸で SHIFT2028 を推進していきます。
続いて、それらを実行する組織体制についてです。先ほどの池野からの説明にもありましたが、前年度進めてきましたコンサルティング事業と AI エージェント事業、プロダクト事業の3事業を、生成 AI ビジネス全体を一体推進する新体制へ移行しております。これまで事業部別に分かれていましたが、今期は本部として各事業を集約し、より連携を深めながら推進しております。
特にコンサルティング領域と AI エージェント領域は、双方で蓄積したノウハウやリソースの連携を強化しながら、生成 AI 活用、AI エージェント構築、データ基盤運用を一体で推進していきます。
業務特化型 AI エージェント領域については、上記のデリバリーを行う本部がサービス提供を進めていく一方で、需要予測などの独自のエージェント開発も視野に入れております。独自のエージェント開発については、こちらも新たに再編した製品開発組織や、昨年度から続く R&D ラボ組織とも連携しながら、技術の確立、製品化を進め、API 化やライセンス、SaaS 型ビジネスへの展開へつなげてまいります。
ストック収益基盤として、昨年度好調だった AI エージェント基盤 Dify のエンタープライズライセンスや、AI サーバーの保守、クラウド費用などを新たな継続収益基盤として位置づけ、さらに本部内横断で連携をしながら拡大させていきます。
昨年度プロダクト事業として推進してきた SNS マーケビジネスの QUID は、SHIFT2028 でもストック収益基盤の重要な柱として、継続的に成長させてまいります。
こちらではもう少し具体的に、生成 AI、AI エージェント領域でどのように成長を実現していくのか、ご説明したいと思っております。4点、記載しております。
1点目、AI エージェント領域での標準化と他基盤への展開。昨年度成長を支え、ノウハウを蓄積してきた Dify については、顧客のさまざまな環境ニーズに応えるために、環境構築
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の標準化や型化を進めていきます。また環境導入後の活用拡大を支援するため、エージェントアプリケーションの事例やノウハウを蓄積し、案件の大型化に向けて推進していきます。
足元でも、例えば大手通信業様においてクラウドではない、いわゆるオンプレミスサーバーといったクローズドな環境での Dify の構築を支援し、その中でさらに複数のエージェントが協働し合う、いわゆるマルチエージェントアプリケーションの先進的な開発検証などを進めております。このような取り組みを増やし、今後も拡大させていきたいと考えております。
AI エージェント領域の進展や変化が速いため、Dify を軸に置きつつも、新たなプラットフォームやツールについても対応力の強化も進めてまいります。直近は Microsoft、Copilot Studio などのニーズはやはり高く、こちらは既に支援を開始しております。このような注力対応領域を見きわめながら、さらなる拡大を目指してまいります。
2点目はデータ基盤と生成 AI の一体的な提案です。これまでの AI 活用において、データの蓄積と整備は AI の真価を発揮する上で重要でした。生成 AI においても、その重要性は変わっておりません。データの整備基盤ツールとして推進している Databricks は、データ活用や生成 AI の利用との親和性が高いプラットフォームです。
昨年度以前から注力してきた結果、国内で約 200 社ある Databricks パートナーの中でも、現状 10 社程度に付与されているシルバーバートナーランクを短期間で獲得することができました。データマネジメントに加え、生成 AI を含むデータ利活用のノウハウを生かし、データ整備から生成 AI 活用まで一気通貫で支援できるポジションを確立していきます。
3点目です。生成 AI 活用の上流起点での支援です。大手の企業様から個別テーマでの相談をいただくことも多いですが、先ほど池野の話にもありましたが、生成 AI をどのように展開していくべきか。そのような上流の部分で悩まれている企業様も多いと感じております。
既にデータ活用に取り組まれてこられたような大手の企業様の中でも、生成 AI シフトをするにあたり必要なデータの変化や、セキュリティ面のリスクの変化など、悩みが変化しております。そのような悩みに対して、各社様の環境や状況を踏まえながら、包括的、かつ現実的な生成 AI 活用ステップを提案し、生成 AI 投資の構想段階から業務実装段階まで、
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幅広く相談されるようなパートナーポジションを確立し、LTV の最大化を目指してまいります。
4 点目は業務特化型 AI エージェントと収益モデルの多様化です。AI エージェントの急速な発展は、顧客企業のビジネスの変化だけではなく、私たちのビジネスにも変化を起こし始めております。一部のデータ分析タスクや開発タスクが、AI エージェントで自律化できるような部分が出てきております。この領域は今後も増える見込みであります。
コンサルティング事業で主要だった、従来の人ベースの受託・準委任のビジネスモデルから、AI エージェントを活用した新たなビジネスモデルを立ち上げ、人月依存からの脱却を推進してまいります。
これらそれぞれのテーマに関して、進捗管理指標を設定し、推進してまいります。
続いて、これら取り組みを支える三つの組織的な資産についてご説明したいと思っております。短時間で模倣が困難な、当社固有の競争優位の源泉だと考えております。
まず一つ目として、体系化された業務へのデータ活用知見です。長年のデータサイエンスや AI 活用案件で蓄積した業界、業務別のデータ活用の設計ノウハウや実装の勘どころ、実運用知見、それらの具体事例を組織的に体系化、再利用できるように継続的に蓄積を進めてきました。生成 AI テーマはもちろん、従来の AI 活用テーマについても生成 AI テーマで利用できるものは多くあります。これらの資産を生かしながら、事業を推進してまいります。
二つ目は、エンタープライズ顧客との長期的な信頼関係です。長年お付き合いのある大手企業のさまざまなデータ活用において、主要業務データの特性や具体的な業務、慣習への理解を深めながら支援してきました。難しい局面も含めて継続的に向き合ってきたことで築かれた信頼は、短期間の PoC では得られない資産です。こうした顧客理解・業務理解が、今後の生成 AI ビジネスにおける価値創出につながると考えています。
三つ目として、技術中立の設計力です。Databricks や Dify などの注力ツールは持ちつつも、これまでのコンサルティング事業は顧客の課題をあくまでも軸に据え、特定の基盤モデルに依存せず、業務要件、コスト、安定性の観点から最適なアーキテクチャを選定、組み合わせ、そして提案、実装してきました。このような姿勢が評価されることが少なくありませんでした。短期間で新たな有用なツールやプラットフォームが台頭してくる生成 AI のスピード感の中で、この中立的な姿勢、ツールの目利き力の価値は高いと考えております。
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す。
これら3資産を生かし、またこれからの事業活動を通じてさらに積み上げ、競争優位性を継続的に築き上げてまいります。
最後に、中期経営計画 SHIFT2028 の達成に向けて、推進するための取り組みについてご説明いたします。
一つ目は、こちらは先ほどご説明した職種の細分化と、連動した人事制度の刷新です。従来のデータサイエンティストとエンジニアの2職種からコンサルティング、データサイエンティスト、機械学習 LLM エンジニア、データエンジニアの4職種に細分化し、職種の組合せでデリバリーする体制へ移行しております。提案の幅を広げ、実行力を同時に強化してまいります。また職種に合わせたスキル定義や評価観点を細分化し、人材の適性を評価しながら、高度人材へ育成してまいります。
二つ目、デリバリー体制の強化です。先ほどご説明しました生成 AI 活用上流支援、ビジネスプロセス再構築などのコンサル部門が、組織横断で提案品質を担保する機能を展開し、これまでの技術力中心の訴求に加えて、ビジネス視点をより反映させた提案力を強化してまいります。技術力だけに頼らない信頼獲得や、生成 AI による課題解決のテーマをさらに広げるために、営業組織と連携しながら、技術デリバリー側でもクライアントサクセス機能といったものを独立的に組織化し、アカウントマネジメント体制を強化しております。これにより、既存顧客の LTV の最大化を目指してまいります。
三つ目です。利益構造の改善となります。4職種の体制によって、さらなる付加価値の向上を目指しております。具体的には上流のコンサル主導案件や、高難易度の生成 AI テーマなど、高単価のテーマ比率を向上させていきます。また AI エージェントを利用した少数体制プロジェクトなど、新たな高利益率なビジネスモデルの確立を目指してまいります。これらを組み合わせて、従来型のビジネスモデルからの脱却と、継続収益基盤の構築を並行して推進してまいります。
そして4点目です。組織運営、ガバナンスの高度化となります。新しい組織として計画を確実に実行するために、コスト管理や機動的な課題対応ができるように、部門横断での稼働可視化ですとか、予実差マネジメントを重要取り組みと位置づけております。人材の需給バランスを本部レベルで最適化しながら、運用、計画の実効性を担保してまいります。
以上、技術領域における SHIFT2028 の説明となります。東垣に渡します。
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東垣：以上、新中期経営計画 SHIFT2028 の全体的な考え方をご説明させていただきました。
改めて私のほうから 3 点お伝えします。一つ目は、私たちは生成 AI という巨大で高成長な市場を大きな機会と捉えていることです。その中で、成長軸、収益軸、実行体制の三つの転換を同時に進めていきます。
二つ目、私たちは売上達成に向けて、まず二つのシフトに注力してまいります。一つ目は生成 AI シフト、そしてストック型へのシフト。この生成 AI シフトという観点に関しては、生成 AI エージェントの売上比率を KPI として掲げてまいります。そしてストック型のビジネスへのシフトについては、ストック型売上比率を重要な KPI として管理していきます。これを皆様にしっかりと開示しつつ、その中で皆様に成長の進度、変化の進度を開示できるように努めてまいります。
三つ目は、初年度に改革を着実に実行できるかが重要だという点です。初年度は一時的に利益水準が低下しますが、必要な改善と投資を実行し、この変革をトップ主導で推進してまいります。今後の進捗にぜひご注目ください。
最後に、昨今は資本効率や時価総額の問題が大きなテーマになっていると認識しており、経営としても真摯に受け止めています。
一方で今回、数字面の話はできておりませんが、まず私たちはこの低成長といっている状態を、競争力を高め、そして収益モデルを変えていかなければ、根本的に達成できないと考え、まず変革を推進してまいります。
そして変革速度をしっかりと皆様にご説明できるようにしていきながら、私たちの価値をしっかりと適正化させ、さらに引き上げていくかたちで私たちは取り組んでまいります。
これからも皆様との対話を深めながら、成長の姿勢を着実に示してまいります。
以上、長い間ご清聴いただきまして、ありがとうございました。
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質疑応答
司会 [M]：ご説明、ありがとうございました。それでは、これから質疑応答に入ります。なお、このミーティングは質疑応答部分も含め、全文を書き起こして公開する予定です。したがってご質問の際に会社名、氏名を名乗られますとそのまま公開されますので、この点はご了解ください。
それではご質問のある方、挙手を願います。係がマイクをお持ちします。
イワモト [Q]：ご説明、ありがとうございます。イワモトと申します。二つ、お伺いします。
一つはコンサル事業についてです。人月型から継続課金型にシフトされるということなのですが、既存のお客様がこの契約形態を変更されることによって、お客様との間に摩擦というか、そういったものがないのかどうかをまず教えてください。これが1点目です。
東垣 [A]：まず一点ずつお答えします。この件については、新たな取り組みとして、お客様にとってどのような形であればストック型へ移行できるのかを、PoC的に検証しながら進める必要があると考えています。
現在はまだ人月型ビジネスが中心です。そのため、データサイエンティストとAIエージェントを組み合わせたモデルを今年度中にPoCで検証し、変革の可能性を見極めながら、最適な形へ調整していきたいと考えています。
イワモト [Q]：二つ目なのですが、AIエージェント事業に関してです。Dify関連がけん引して足元伸びているということですけれども、中身が理解できないのですみません。
この伸びている状況は、いわゆる検証とか導入のブームか特需なのか、そういったものではなくて、おっしゃっていらっしゃるストックへの移行という意味で、ライセンス販売へのシフトがちゃんと足元進展しているのか。その感触といいますか、現状について教えていただきたいのが2点目でございます。
東垣 [A]：ありがとうございます。当社としては、これは一時的なブームではないと捉えています。
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Dify には、大きく分けてコミュニティ版とエンタープライズ版があります。多くのお客様は、まず無償であるコミュニティ版を試し、その有効性を確認したうえでエンタープライズ版へ移行しています。こうした流れの中で、本格ライセンスを導入するお客様が着実に増えています。
このような状況の中で、それは一過性といったものではなく、着実に広がっていくと見込んでいます。PoC を 1 回踏んでから本格版のライセンスを買っている観点から、そのように捉えていますというのが 1 点目。
さらに、多くのお客様にライセンスをご導入いただいたうえで、その上に構築する AI エージェントの設計・開発・運用支援まで当社が担っています。業務で利用するエージェントは容易に置き換えられるものではないため、こうした積み上げ型の収益は十分に実現可能だと見込んでいます。
イワモト [M]：ありがとうございます。質問は以上ですけれども、一つお願いとしては、予実差マネジメントをしっかりやるとおっしゃっていただいている中で、今回われわれに示していただいたのは売上高目標と KPI の二つ、スライドには進捗に向けて期中、情報は開示していただくと書いていただいていますので、ぜひその辺はよろしくお願いしたいと思います。
東垣 [M]：おっしゃるとおりというのはあります。変化の激しいところもあって、しっかりと開示できるよう努めていくことが重要と思っていますので、適宜皆様に開示できるように努めてまいります。
司会 [M]：それでは、ほかにご質問のある方、いかがでしょうか。よろしいでしょうか。
それではご質問もないようですので、以上をもちまして TDSE 株式会社様の IR ミーティングを終了いたします。東垣様、池野様、結束様、ありがとうございました。
東垣 [M]：こちらこそ、ありがとうございました。本日は台風の影響がある中、ご来場いただき誠にありがとうございます。今後も着実に取り組んでまいります。
司会 [M]：皆様、ご参加いただきありがとうございました。最後にお願いですが、アンケートへの回答のご協力をお願いいたします。よろしくお願いいたします。
[了]
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脚注
- 音声が不明瞭な箇所に付いては[音声不明瞭]と記載
- 会話は[Q]は質問、[A]は回答、[M]はそのどちらでもない場合を示す
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