Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ（5586）の事業内容、事業の状況や経営戦略、事業等のリスクについて

Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ(5586)の株価チャート　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ(5586)の業績　沿革　役員の経歴や変遷

３【事業の内容】(1) 事業の概況　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」をミッションに、「カスタムAIソリューション事業」及び「システム開発事業」の２つの事業を展開しております。「カスタムAIソリューション事業」は幅広い産業の顧客企業に、戦略や経営課題に合わせたオーダーメイドのAIソリューションを提供しております。顧客企業の成長や構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは「バリューアップ型AIテーマ」と定義）に注力しております。「システム開発事業」は、2025年９月期よりグループ会社とした株式会社CAGLAの事業領域です。自動車をはじめとする製造業の顧客企業を中心に、顧客のニーズに合わせたシステム開発やUI/UXデザインの開発を行っております。　なお、上記に記載しておりますとおり、株式会社CAGLAをグループ会社としたことにより、当連結会計年度より報告セグメントを追加しております。詳細は、「第５　経理の状況　１　連結財務諸表等　(1)連結財務諸表　注記事項（セグメント情報等）」をご参照ください。図１：「カスタムAI」の概要Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが展開する「カスタムAIソリューション事業」と「システム開発事業」の提供内容、及び、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの事業の柱である「カスタムAIソリューション事業」の提供を支えるＬａｂｏｒｏ．ＡＩ独自の手法体系である「ソリューションデザイン」の内容は以下のとおりであります。 1. カスタムAIソリューション事業顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、最先端の機械学習技術を応用したAIソリューションを開発し、その導入を通した事業変革のコンサルティングを行うことで顧客企業とAIイノベーションを共創するサービスです。AI技術に対して深い知見を持ちソリューション設計とコンサルティングを行うＬａｂｏｒｏ．ＡＩ独自のAIコンサルタントとエンジニアが、顧客企業のメンバーと共にプロジェクトチームを組み、事業変革の企画構想、AIソリューションの要件定義から開発・PoC（Proof of Concept: 実現したいサービスやプロダクトの簡易版を用い実効性を検証する取組）、導入・実装、継続的な再学習・チューニングまでを一気通貫で行います。 1-1. カスタムAIの提供を支える手法体系Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは、カスタムAIサービスの提供において、AI技術に対する深い理解・知見と顧客企業の成長戦略や事業課題への深い理解・洞察を両立し繋ぎ合わせ、適切なAIソリューションの設計とその導入を通した企業変革のデザインを行うことが最も重要と考え、このような営みやそれを遂行する能力を「ソリューションデザイン」と呼ぶ概念で定義しております。そして、これまで幅広い業界の代表的な企業と通算400を超えるプロジェクトで行なってきた「ソリューションデザイン」の事例を常に組織内で共有し、手法体系として整理・拡張を行っております。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ独自のAIコンサルタントである「ソリューションデザイナ」「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」は、ソリューションデザインの体現を通して、AIイノベーションを再現性を持ち創出する能力を備える、新しいタイプのプロフェッショナル（専門家人材）を目指す人材集団です。図２：「カスタムAI」提供の流れ 1-2. カスタムAIの提供サービスカスタムAIを提供する具体的な形態として「AI-ソリューションデザイン」と「エージェントトランスフォーメーション」の二つの取組みを展開しております。（図３）　「AI-ソリューションデザイン」は、AIの新たな価値の探索に主眼をおき、顧客企業の戦略や課題に合わせたAIソリューションの設計とAI導入を通じたコンサルティングを行い、フルカスタムでAIソリューションを開発します。　「エージェントトランスフォーメーション」は、生成AIを活用した価値の深化に主眼をおき、汎用的な技術基盤を用いてセミカスタムでAIソリューションを開発し、顧客組織へのAI導入及びAI導入による事業変革のコンサルティングを行います。図３：カスタムAIの２つの提供形態Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩがこれまで取り組んできた「カスタムAIソリューション事業」のプロジェクトの例は、図４および図５のとおりです。図４：プロジェクト事例（BtoB業界）図５：プロジェクト事例（BtoC業界） 1-3. カスタムAIの狙う市場・外部環境について　現在、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIソリューションが市場に登場しております。但し、「DX白書2023」（注１）によると、特に国内においてはその多くがアナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）を目的に導入されていると考えられ、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）の成果は先行する米国に比べ限定的です。このことからＬａｂｏｒｏ．ＡＩは、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの根本的な変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するAIソリューションの開発と導入支援サービス（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは「バリューアップ型AIテーマ」と定義）に大きな市場機会があると考えております。　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、AI技術を今後20～30年以上かけて進む“第四次産業革命”の一つの要素と捉えております。“第四次産業革命”とは、18世紀の最初の産業革命以降４番目の主要な産業の転換期を指し、世界経済フォーラムによればその特徴はデジタルな世界、物理的な世界、人間が繋がり融合することで産業や社会構造の変革が起こることとされています（注２）。当然それはAI技術という一つの要素だけで起こるものではなく、様々な要素が関係しながら各企業や産業、そして社会のアーキテクチャ（全体構造）が転換することによりはじめて実現します。したがって、AI技術活用の本格的な進展は、単に多くのAIソリューションが市場に出回るだけでは進まず、各企業がビジネスそれ自体の在り方に加え、ハードウェア、ソフトウェア、データなどの企業活動を支える技術要素も含めた会社のアーキテクチャ（全体構造）を転換していけるかにかかっていると考えております。図６：第四次産業革命の構図（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの見立て）　同時に、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩはAI技術を、ソフトウェア全般の在り方を大きく変える技術であるとも捉えております。一部の専門家の間では、従来のIT技術を人間が全ての処理ロジックを定義する「演繹的なプログラミング」により開発される“Software1.0”とした場合、AIの中核を成す機械学習技術はデータから処理ロジックを学習する「帰納的なプログラミング」により開発される“Software2.0”であると言われています（注３）。このプログラミング方法の根本的な違いが、例えば画像認識や生成、機械翻訳、文章の生成や自然な会話などIT技術では実現が難しかったことを可能にしました。ソフトウェアの性質が根本から異なるのであれば、従来のソフトウェア開発や運用を支える技術基盤とは異なる新たな技術基盤の整備がAIソフトウェアには不可欠であるとＬａｂｏｒｏ．ＡＩは考えております。図７：Software1.0からSoftware2.0への転換のイメージ　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは以上を踏まえ、企業がAI技術を使ってイノベーションを生み、社会や産業の構造が変わっていくことを支援したいと考えています。そのためには、AI技術を深く理解した上で企業のアーキテクチャ（全体構造）を変えるプロフェッショナル人材（専門家人材）と、AIソフトウェアの開発と運用を支える新たな技術基盤の整備の二つが鍵になると考えております。　対して、前述のとおり「DX白書2023」（注１）によれば国内では未だデータのデジタル化や業務効率化を目的とした取組内容が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革など本来の意味での「デジタルトランスフォーメーション」（デジタルで構造転換を図ること）の進展は先行する米国に比較し大きく遅れております。そして、現在のAIソリューション市場はそれらの取組状況に呼応する形で企業の部分的な業務の効率化を目的とするSaaS型ソリューション（注４）提供やソリューション受託開発を行う企業が多く、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革を通した企業の構造転換を支援するサービスは限定的であると考えております。他方で、先行する米国ではデータのデジタル化や業務効率化と近い水準で構造転換に関する取組内容が進んでいることから、国内においても同様の取組内容が今後進展する潜在可能性は大きいと考えております。このことからＬａｂｏｒｏ．ＡＩは、データのデジタル化や業務効率化等のソリューションとは一線を画す「トランスフォーマティブな（企業の構造転換に踏み込む）」指向を持ち、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせ、新規製品・サービスの創出やビジネスモデルの変革を目的としたビジネスの新しい施策展開に関連するオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行うサービスに対する需給ギャップが今後拡大すると考え、このようなサービスに関連する市場を今後大きな市場機会が生まれる「バリューアップ型AIテーマ」市場と定義し捉えております。（注１）独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」(2023年３月)（注２）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」（平成29年）（注３）国立研究開発法人科学技術振興機構研究開発戦略センター(CRDS)「研究開発の俯瞰報告書　システム・情報科学技術分野（2021年）」（2021年３月）（注４） Software as a Service：サービス提供事業者のサーバーで稼働しているソフトウェアを、インターネットなどのネットワークを経由してユーザーが利用するサービス 1-4. カスタムAIソリューション事業の特徴と優位性　「カスタムAIソリューション事業」の特徴は、顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ（「バリューアップ型AIテーマ」）に注力をおいてオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティング（「カスタムAI」）を提供するというサービスコンセプトの下、AIソリューションの開発とその導入によるビジネスの変革を支援する専門人材（AIコンサルタントとエンジニア）が行う、フルカスタムのAIソリューション開発（「AI-ソリューションデザイン」）とセミカスタムのAIソリューション開発（「エージェントトランスフォーメーション」）という二つのサービスを主力に、顧客企業と重要なテーマに共に取り組む強固な関係を築いていることです。　優秀な専門人材が揃い、各産業を代表する企業や産業の変革に係る難易度の高いテーマに挑み、いち早く成功事例を創出し、そうした成功事例を拡大再生産し、結果幅広いテーマのプロジェクトが拡充されることで強固な顧客基盤が形成される。さらに、強固な顧客関係があることでより知的にチャレンジングかつ産業インパクトの大きいテーマに取り組むことが可能となり、そのような魅力的な取組機会がさらに優秀な専門人材を惹きつけ育成を加速する。このようにそれぞれの特徴が連携し相互強化するサイクルが回ることが、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの優位性を構築しております。（図８）図８：カスタムAIの特徴と優位性構築のサイクル ① ＜人材＞　専門人材の集積　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、戦略コンサルティングファームや総合コンサルティングファームにてビジネスコンサルティングの専門経験を積んだ人材、SIer（システムインテグレータ）にてITシステムの開発や運用の専門経験を積んだ人材、データサイエンティストとして高度なデータ解析の専門経験を積んだ人材、事業会社において新規事業の企画・開発の経験を積んだ人材などから、テクノロジーとビジネスに関連する複数の領域において専門経験を積んだ人材を厳選して採用し、OJT（プロジェクトへの従事を通したトレーニング・育成）/Off-JT（プロジェクトへの従事とは別に行われるノウハウや知見の共有や教育）双方を通してソリューションデザインの体系を習得体現する「ソリューションデザイナ」、「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」を育成し組織化しております。当人材が顧客企業のプロジェクト担当チームと合同プロジェクトチームを組成し、プロジェクトを率いる役割を担うことによりAI技術を活用した事業構想や企業変革の推進を行っております。　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩにはAI・機械学習技術の幅広い領域に対応できる専門性を持つ機械学習エンジニアが、幅広い業界から集まっております。そして、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩがメインターゲットとするバリューアップ型AIテーマの中にはAI技術の中でも最先端の手法の実用化に挑むケースが多いことから、例えば、深層強化学習や確率モデリング、最適化、生成AIなどのまだ産業応用事例が多くない先端AI技術の実用化に関する専門的知見を持つ人材の育成が進んでいることが、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの機械学習エンジニアチームの特徴となっております。また、大規模な開発案件やAIエージェントの需要の高まりを受けて、システム開発エンジニアや、エンドユーザー向けのUI/UX開発/設計を行うデザイナーを始め、機械学習エンジニア以外にも専門的知見を持つ人材の採用・育成を進めています。 ② ＜拡大再生産の仕組み＞　カスタムとスケールの両立　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、先行する取組実施を通して構築したAIソリューションの開発及びその導入による企業変革のノウハウ・技術を、ソリューション（参照可能なプログラムソースコードやドキュメント）と技術プラットフォーム（ハードウェア一体型基盤、AI開発フレームワーク）として蓄積しております。　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、こうした蓄積ノウハウ・技術を、SaaSやパッケージソフトとして提供するのではなく、カスタムAIソリューション開発の効率・効果・スピードを向上させるために応用することで、カスタム（顧客固有のソリューション提供）での価値提供を維持しながらスケール（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの事業規模拡大）の実現を図っております。　ノウハウ・技術の蓄積と応用は複数のプロジェクトや自社R&D等の取組を跨いで重層的に行われ、それぞれの深化と拡大を同時並行で進めております。（図９）図９：ノウハウ・技術の蓄積と応用のイメージ　このような流れを通して実際にカスタムとスケールを両立している代表的な事例は次のとおりです。　図10は、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが注力する技術領域の一つである深層強化学習をはじめとする最適化領域に関連するプロジェクトを面展開してきた流れを示しております。2019年に開始したAI振動制御システムの開発が源流となり、その開発ノウハウを纏めた『強化学習による振動制御ソリューション』のリリース、スケジュール最適化問題への取組の拡張、そのノウハウを纏めた『強化学習による組合せ最適化ソリューション』のリリースと複数の応用プロジェクトの開始へと進み、４年以上の期間をかけ継続的にノウハウ・技術蓄積とプロジェクトの拡大が進んで参りました。合わせて、2023年９月期以降、深層強化学習以外の技術領域を活用した最適化関係のプロジェクトも増加してきたことから、最適化領域に関する知見の整理・集約を進め、2025年10月に『最適化ソリューションズ』をリリースしました。現在のプロジェクト構成において、強化学習をはじめとする最適化領域に関するプロジェクトは全体の約40%以上を占めており、収集・蓄積したノウハウ・技術はＬａｂｏｒｏ．ＡＩの重要な技術基盤となっております。図10：深層強化学習関連プロジェクトの面展開の流れ　図11は、現在高い注目を集めているAIエージェントの取組に関連するノウハウ・技術蓄積と応用展開の実績を示しております。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、2022年後半より、現在の生成AIブームに先駆けて多様な自然言語処理技術に加えてGPT-3(ChatGPT以前にOpenAIがリリースしたLLM)等のLLMを用いたソリューションの開発を進めておりました。加えて、2024年度以降、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル(LLM)の技術革新及び、業務を自律的に遂行するAIエージェントに対する社会的な関心を受けて、技術やプロジェクト知見の蓄積と応用プロジェクトの展開が加速しております。2025年10月にはこれまで蓄積した知見やノウハウ及び、AIエージェントの開発を支える技術基盤を整理し、『AGT-Xソリューション』としてリリースいたしました。現在のプロジェクト構成において、生成AI領域に関するプロジェクトは全体の約40%以上を占めており、収集・蓄積したノウハウ・技術はＬａｂｏｒｏ．ＡＩの重要な技術基盤となっております。本領域は今後も顧客企業のニーズの拡大が期待される領域であり、更なる取組みの拡大を目指しております。図11：AIエージェント（注１）の取組に関連するノウハウ・技術蓄積と応用展開の実績（注１） AIエージェント- ユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決やタスク実行を行うシステム　ソリューションと技術プラットフォームの詳細内容については、「(4) 展開するサービスと販売形態 – B)蓄積応用するノウハウ・技術」をご参照ください。 ③ ＜顧客基盤＞　重要テーマを任される顧客との強固な関係　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等、顧客企業に大きな成長をもたらし、かつアカデミア(学術研究)発の最先端のAI技術の自前実装が求められる難易度の高い取組みを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し注力しております（図12）。このようなテーマは顧客企業の中長期的成長を左右する重要テーマであることから、一般的な受託開発やコンサルティングサービスに増して、強固な関係による顧客基盤が形成され、より長期安定的かつ持続的に拡大可能な収益を産みやすいビジネスモデルを構築しております。図12：Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが注力する「バリューアップ型AIテーマ」の定義と競合環境　例えばＬａｂｏｒｏ．ＡＩは、半導体、産業機械、材料、化学、ライフサイエンス、自動車などの研究開発を通じて革新的な製品・サービスの創出を目指す分野（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは「研究開発型産業」と定義）において、AIを用いたR2Bプロセス（Research to Business – 研究開発から事業化までのプロセス）の変革に取り組んでおります。こうした産業領域では、研究開発から事業化までの期間を五〜数十年程度のスパンで捉え大規模な研究開発投資を継続的に行うため、そのR2Bプロセスの根幹の変革に取り組むプロジェクトは長期化・大規模化する性質を持っています。また、研究開発型企業は未だ自前主義の文化が強く、特にその競争力の中核を担うR2Bプロセスにおいて他社と協働するケースは非常に稀である中で、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは既に複数の顧客企業との取組実績を有し、そのような取組実績を通してさらに当該領域におけるソリューションデザインの能力及びノウハウ・技術の蓄積を深めております。これが、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの競合企業への高い参入障壁を築き、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩに安定した取引をもたらしております。　またＬａｂｏｒｏ．ＡＩは、主に消費材、流通・小売、交通・都市インフラ、メディア、金融、エンターテイメントなど消費者・生活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは「社会基盤・生活者産業」と定義）において、AIを用いた新たなデジタルサービスの開発や顧客との1to1コミュニケーション（一人ひとりの顧客に合わせたコミュニケーション）の活性化、交通運行や都市管理の最適化など社会インフラの変革に取り組んでおります。こうした新規サービスの創出やビジネスモデル変革への取り組みは企業にとって新たな収益創出に直結するため、創出される収益規模に応じてプロジェクトが長期化・大規模化する性質を持っています。　以上のような取組における強みが評価され、研究開発型産業では株式会社SCREENホールディングス、株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ、日本ガイシ株式会社、THK株式会社と、社会基盤・生活者産業では株式会社博報堂との資本提携等に至りました。 1-5. 展開するサービスと販売形態　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行う「カスタムAI」を、「AI-ソリューションデザイン」と「エージェントトランスフォーメーション」の二つのサービスを主力として展開しております。　「AI-ソリューションデザイン」は、顧客の個別事業課題を踏まえてフルカスタムでAIソリューションを開発する形態、「エージェントトランスフォーメーション」は、汎用的な技術基盤を用いてセミカスタムでAIソリューションを開発し顧客組織への組み込みで価値貢献する形態で、ともにAI開発・コンサルティングを提供します。　実際のサービス提供において両提供形態は完全に分離されるものではなく、プロジェクトによりノウハウ・技術の新たな構築と応用の両要素を異なるバランスで含むため、経営管理上は事業セグメントの分離は行わず「カスタムAIソリューション事業」単一での事業体制をとっております。　なお、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩと顧客企業との間の契約形態はAI開発の特性上、成果物の性能・精度等を予め合意形成することが困難であることから、請負契約の形態を採用することは適しておらず、いわゆる成果完成型準委任契約を採用することが多くなっております。 A) 提供形態A-1.AI-ソリューションデザイン　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが注力する「バリューアップ型AIテーマ」（顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等のビジネスの新しい施策展開に関連するAIテーマ）を対象に、AIに対する高度な専門的知見とビジネス知見を併せ持つＬａｂｏｒｏ．ＡＩ独自のAIコンサルタント（ソリューションデザイナ）と機械学習エンジニアで構成されるプロフェッショナルチームが顧客企業の個別課題を踏まえて、一からソリューション構築に挑みながらAI開発・コンサルティングサービスを提供する形態を、「AI-ソリューションデザイン」として展開しております。　主にAIソリューションの設計・開発およびその導入を通した企業変革コンサルティングが販売単位となり、プロジェクトメンバーのアサインに応じた委託料を対価として受け取る収益モデルとなります。 A-2.エージェントトランスフォーメーション　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが注力する「バリューアップ型AIテーマ」を対象とする点はAI-ソリューションデザインと同様ですが、サービスを提供するのは、生成AIに対する知見とビジネス知見を持つＬａｂｏｒｏ．ＡＩ独自のAIコンサルタント（エージェントトランスフォーメーションプロデューサー）とエンジニアで構成されるプロフェッショナルチームです。一からソリューションを構築するのではなく、エージェントAIの開発における汎用的な技術基盤を活用してセミカスタムでAIソリューションをクイックに開発し、顧客との議論を通じてチューニング、及び顧客の組織へのAI導入やAI導入を前提にした組織や業務の変革の伴走で価値を創出します。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩで蓄積されたノウハウを結晶化した技術基盤を活用することにより、効率的・スピーディなサービス提供が可能になります。　AI-ソリューションデザインと同様に、AIソリューションの設計・開発およびその導入を通した企業変革コンサルティングが販売単位となり、プロジェクトメンバーのアサインに応じた委託料を対価として受け取る収益モデルとなります。 B）　蓄積応用するノウハウ・技術　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの先行する取組実施を通して構築したAIソリューションの開発及びその導入による企業変革のノウハウ・技術を、ソリューション開発ノウハウ（参照可能なプログラムソースコードやドキュメント）と技術プラットフォーム（ハードウェア一体型基盤、AI開発フレームワーク）として蓄積しております。図13：代表的なソリューション群 B-1. ソリューション開発ノウハウ（『〇〇ソリューション』の形で展開）　主要なAIアルゴリズムやシステムアーキテクチャの設計、また技術検証や事業検証を行うために参照可能なプログラムソースコードや開発及びコンサルティングの方法論に関するドキュメントをまとめたものです。ラインナップとして、以下の特定用途向けソリューションを展開しております。● 最適化・　『最適化ソリューションズ：製造・建設・物流をはじめとしたリアル産業における各種の計画策定や設計業務などを高度化するソリューションを複数ラインナップ。●　生成AI・　『AGT-Xソリューション』：企業変革を目的としたAIエージェントの企画・開発をワンストップで伴走支援。●　その他・　『強化学習による振動制御ソリューション』：建設物や精密機器の製造機械などの大敵である揺れへの対策として、自ら最適なパターンを獲得する強化学習を用いたAIが振動を制御。・　『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』：自然言語処理を用いて、企業の研究開発成果の販売先や提供先、協業先を探索・発見。・　『不良・異常検出ソリューション』：ディープラーニングの画像認識アルゴリズムが、画像から特定の不良品や異常箇所を検出し、検査・点検業務の効率を向上。・　『安全管理ソリューション』：動画映像から特定の対象物や行動・シーンを認識し、検出内容に即した注意喚起や安全監視を実現。・　『物体カウントソリューション』：学習データ作成の負荷を低減し、画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウント。・　『文章分類・タグ付けソリューション』：大量のドキュメントもAIが分類・タグ付けし、内容把握や文章評価が簡単に。・　『マッチングソリューション』：人と職、それぞれの情報の関係性をAIが学習。ニューラルネットワークが相思相愛の最適なマッチングを実現。・　『類似画像検索ソリューション』：画像そのものをディープラーニングで解析。キーワード検索や色合いだけでは探し出すことができなかった類似画像を見つけ出す。 B-2. ハードウェア一体型基盤　センサーを搭載したハードウェア（センシングデバイス）と取得したセンシングデータのAI処理基盤をセットとして整備したものです。現実世界の情報を取得し、デバイス内に登載したAI処理基盤によりリアルタイムにAIによる認識を可能にします。特定の業界・企業・用途に限定せず、幅広い用途に向け人の五感を代替するようなカスタムAIソリューション開発に応用できる点が特徴です。現時点では、カスタムAI搭載カメラソリューションとして『L-Vision（エルビジョン）』を提供しております。● 『L-Vision』：AIカメラが人・物・空間を認識することを超え、ビジネス課題を成果へとつなぐ、最適なソリューションを提供します。 B-3. AI開発フレームワーク　カスタムAIソリューション開発の開発工程を短縮するために、繰り返し使う基礎機能やプログラムソースコードの基本テンプレートをあらかじめ一つにまとめ開発者を支援するツール・開発環境として整備したAI開発フレームワークの開発を進めております。オープンソースの深層強化学習フレームワークである『Border』及びAIエージェント開発における共通機能を提供するフレームワークである『Laboro Agent Template』を提供しており、既にＬａｂｏｒｏ．ＡＩが実施する複数のプロジェクトの実装基盤を担い、顧客企業へ提供されております。 ● 『Border』：Rust言語で開発された、強化学習の開発・運用フレームワークで、強化学習モデルの高速な実装・チューニング・運用をサポート。● 『Laboro Agent Template』：マルチエージェント型のAIエージェントを迅速に開発するための共通機能を集約したプラットフォーム。 2. システム開発事業　システム開発事業は、2025年９月期よりグループ会社とした株式会社CAGLAの事業領域です。自動車をはじめとする製造業の顧客企業を中心に、顧客のニーズに合わせたシステム開発やUI/UXデザインの開発を行っております。　株式会社CAGLAは、グラフデータベースの開発に強みを持ち、自動車産業をはじめとする顧客に対し、データ管理システムの構築も行っております。株式会社CAGLAが強みを持つグラフデータベース技術は、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが強みを持つ生成AI領域と関連性の深い技術です。今般、グラフデータベース技術に強みを持つCAGLAをグループに迎えることで、生成AI関係の開発プロジェクト等において、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩが展開するカスタムAIソリューション事業とのシナジーを見込んでおります。実際に、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの受託したAI開発案件の中で株式会社CAGLAが顧客向けアプリケーションのUI/UX開発を担ったり、グラフデータベース技術に関する協働研究を実施したりするなど、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩとCAGLAのそれぞれの強みを生かした協働を開始しております。 (2)　関連会社の事業内容　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの有するAI技術の産業実装機能と、グロービング株式会社の有する戦略×DXコンサルティング機能を活用し、自動車・エネルギー産業をはじめとした日本を代表するクライアントへ、AI-X（AIトランスフォーション）に関わるソリューション・コンサルティングを提供していくことを目的に、2024年７月にX-AI.Labo株式会社へ出資いたしました。　この合弁会社の枠組みを起点に多くの成果を創出することができましたが、JVというエンティティを介さずに直接的にグロービング、Laboro.AIの本体同士の協業を実施することでも明確な成果が出てきたことから、2025年９月にＬａｂｏｒｏ．ＡＩの有するX-AI.Labo株式会社の株式を売却し、グロービング株式会社との合弁契約を解消し、本体同士の連携を深めていくこととしました。　このため、グロービング株式会社とは新たに業務提携契約を締結し、日本を代表する企業への経営/AI戦略の策定からAI開発の実装までを一気通貫して提供していくため、共同での案件創出に向けた協業を進めていくことを目指しております。 [事業系統図] 用語集用語定義機械学習技術コンピュータがデータから学習し、予測や分類などのタスクを自動で改善するアルゴリズムの総称。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などの手法がある。深層学習技術/ディープラーニング機械学習の一種で、ニューラルネットワークを用いた多層構造により、データの特徴を自動で抽出し学習する技術。画像認識や自然言語処理など、様々な分野で高い性能を発揮する。AIエージェントユーザーから与えられた指示に対し、自律的に問題解決やタスク実行を行うシステム。与えられた指示に対して、タスクを分解・計画し、次に取るべき行動を決定しながらタスクを遂行する。ニューラルネットワーク人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模倣した、複数の層から成るコンピュータアルゴリズム。入力層、隠れ層、出力層などから構成され、層間のニューロンが相互に結合されている。多層構造により、複雑なデータの特徴を学習することが可能。強化学習エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するような行動を学習する機械学習の手法。試行錯誤を繰り返し行い、最適な行動ポリシーを見つけることを目指す。自動運転やゲームAIなどに応用される。ベイズ最適化確率的な最適化手法であり、ベイズ推定を用いて不確実性を考慮しながら関数の最適化を行う。主にハイパーパラメータの最適化や機械学習モデルの選択などに利用される。センシングデバイス環境や物体からの情報を検出し、電気信号に変換する装置。光、温度、圧力、音など様々な種類のセンサーがあり、それらを組み合わせたデバイスが開発されている。IoTやロボット技術、スマートシティなどの分野で広く活用される。センシングデータセンシングデバイスが検出した情報を電気信号に変換し、データ化したもの。これらのデータは、機械学習やAI技術によって解析・処理され、様々なアプリケーションに活用される。フレームワークソフトウェア開発において、アプリケーションの構築に必要な機能やコンポーネントが統合された開発環境。グラフデータベースデータをノード（点）とエッジ（線）として扱い、関係性を視覚的/直感的に扱うデータベースを指す。データ同士の繋がりを表現するグラフ構造に基づいてデータを格納するため、データ間の関係性をたどる操作を高速に処理することが可能になる。

有価証券報告書（2025年9月決算）の情報です。

１【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在においてＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループが判断したものであります。 (1) 経営方針等Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」をミッションに掲げ、各産業の代表的な企業と協働し、顧客企業だけでなく、産業全体、さらには社会全体の本質的な構造転換への貢献を目指しています。そのために、「カスタムAIソリューション事業」と「システム開発事業」の二つの事業を展開しております。「カスタムAIソリューション事業」は、顧客企業固有の成長戦略や事業課題に合わせたオーダーメイドのAI開発とAI導入・事業変革のコンサルティングを行い、主に顧客企業の成長と構造転換に直結する新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革に関連するAIテーマ（Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは「バリューアップ型AIテーマ」と定義）を対象に提供しております。「システム開発事業」は2025年９月期よりグループ会社とした株式会社CAGLAの事業領域です。自動車をはじめとする製造業の顧客企業を中心に、顧客のニーズに合わせたシステム開発やUI/UXデザインの開発を行っております。最先端技術とビジネス戦略の結びつきを強化することで、産業全体の進化を牽引し、社会に貢献する企業であり続けることを経営方針としております。 (1)-1 経営戦略　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、AIプロジェクトの伴走支援能力（「ソリューションデザイン」）をノウハウ化し、範囲の経済を効かせることによる事業成長を目指しています。そのため、顧客企業の新規製品・サービスの創出、及びビジネスモデル変革へのAI技術活用テーマに注力領域を絞っています。さらに、先行する取組を通じて構築したノウハウと技術を別の取組にて応用できる形で蓄積し、それを応用する取組を増やし拡大することを繰り返すことで、高単価かつ長期的な顧客取引を獲得するアプローチをとっております。このアプローチは、SaaSのような低価格で即時導入可能なAIプロダクトを展開することで短期的に中規模な事業規模の確立を狙うアプローチとは異なっております。この戦略を実現するために、市場におけるポジショニング（差別化された領域への位置取り）の確保とケイパビリティ（組織能力）の構築を行うことによって、安定的かつ成長性のあるビジネスモデルの確立に取り組んでおります。 ① ポジショニング（差別化された領域への位置取り）確保主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革等、ビジネスの新しい施策展開により顧客企業に大きな成長をもたらし、かつアカデミア(学術研究)発の最先端のAI技術の自前実装が求められる難易度の高い取組みを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し、このような顧客企業の中長期的成長を左右する重要テーマへの取組をメインターゲットとすることで、一般的な受託開発やコンサルティングサービスに比べ、強固な顧客基盤、長期安定的かつ持続的に拡大可能な収益を生みやすいポジショニングを取っております。さらに、「バリューアップ型AIテーマ」を開拓する切り口として、「研究開発型産業分野」と「社会基盤・生活者産業分野」の二つの分野に重点的に取り組む立ち位置を取っております。これらは、産業のバリューチェーンの川上と川下において、特にAI技術が長期的に大きな付加価値を生む可能性の高い産業分野と考えております。「研究開発型産業分野」とは、半導体、産業機械、材料、化学、ライフサイエンスなどの研究開発を通じて革新的な製品・サービスの創出を目指す分野を指し、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩはこの分野でAIを用いたR2Bプロセス（Research to Business、研究開発から事業化までのプロセス）の変革を通じて革新的な新製品の開発を狙う取組を、様々な顧客企業と進めております。これは、国内産業が国際競争力を堅持している希少な領域への貢献という観点で重要度の高い取り組みです。こうした産業領域では、研究開発の開始から事業化までの期間を五〜数十年の長期で捉え、毎年売上高の数％以上の投資を継続的に行うため、R2Bプロセスの変革に取り組むプロジェクトは長期化・大規模化する性質を持っています。一方で、このような研究開発活動は情報の機密性が高いため、多くの企業では外部委託を行わず自社内で推進されるため、AIベンダーにとっては参入障壁が高い状況にあります。その中で、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、各企業では自前での獲得が難しいAI技術開発力と導入に向けたノウハウ（「ソリューションデザイン」）が顧客企業に評価された結果複数の取組実績を有しており、高い参入障壁の中でも、グローバルトップ企業とのパートナーシップを築き、各社の全社的・中核的なビジネステーマに関わる共同プロジェクトを推進するに至っております。「社会基盤・生活者産業分野」とは、主に消費材、流通・小売、交通・都市インフラ、メディア、金融、エンターテイメントなど消費者・生活者に直接製品・サービスを提供したり社会インフラを担う分野を指し、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩはこの分野でAIを用いた新たなデジタルサービスの開発や顧客との1to1コミュニケーション（一人ひとりの顧客に合わせたコミュニケーション）の活性化、AIによる交通運行や都市管理の最適化などの社会インフラの変革に取り組んでおります。こうした産業領域では従来、単一または少品種の製品・サービスをマス向けに提供するビジネスモデルが目指される傾向にありました。しかし、各種ビッグデータの取得が可能になったことを背景に、AIを用いた商品・サービスのデジタル化・パーソナライゼーションに向けた技術が高度化し、新たな顧客体験の提供が可能になっています。こうした先端技術の活用により製品・サービスをアップデートする取り組みは、当領域における企業にとって新たな収益源の創出に直結するため、プロジェクトが長期化・大規模化する傾向があります。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、すでに複数企業における新規サービスの創出やデジタル/AIを前提とする新たなビジネスモデルへの変革の支援実績を有しております。 ② ケイパビリティ（組織能力）構築主力事業である「カスタムAIソリューション事業」では、前述のポジショニングを実現するに当たり必要なケイパビリティ（組織能力）を構築するためには、優秀な人材の獲得・育成と再利用可能な技術的資産の蓄積の２点が重要と考えております。優秀な人材の獲得・育成においては、顧客企業のイノベーションをテーマにした、野心的で難易度が高く実現時のインパクトが大きなプロジェクトへの取り組みが、優秀な人材を惹きつける起点になると考えております。加えて、幅広い業界の代表的な企業との通算400を超えるAI導入プロジェクトを通して培ってきたAI技術の設計及びプロジェクトマネジメントのノウハウである「ソリューションデザイン」を体系化してきたことによって、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの各人材がスキルを高め、キャリアを磨くことができる有効な機会を提供しているものと考えております。実際にＬａｂｏｒｏ．ＡＩでは、戦略コンサルティング、総合コンサルティング、システムインテグレーション、データサイエンス、および事業会社での事業企画・開発などの経験を有する人材を厳選して採用し、OJT/Off-JTを通してソリューションデザインの体系を習得したＬａｂｏｒｏ．ＡＩ独自人材である「ソリューションデザイナ」「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」を育成・組織化しています。再利用可能な技術的資産の蓄積においては、各プロジェクトを通して獲得したノウハウや技術をAI開発運用の社内共通基盤として蓄積しながら、共通性の高いプロジェクトテーマを他企業・他産業に効率的・効果的に横展開しております。具体的には、主要なAIアルゴリズムやシステムアーキテクチャの設計、また技術検証や事業検証を行うために参照可能なプログラムソースコードや開発及びコンサルティングの方法論に関するドキュメントをまとめた「ソリューション開発ノウハウ」、センサーを搭載したハードウェア（センシングデバイス）と取得したセンシングデータのAI処理基盤をセットとして整備した「ハードウェア一体型基盤」、繰り返し使う基礎機能やプログラムソースコードの基本テンプレートをあらかじめ一つにまとめ開発者を支援するツール・開発環境として整備した「AI開発フレームワーク」の３種類の資産を新たなプロジェクトにて応用可能なノウハウ・技術プラットフォームとして、プロジェクトの遂行に活用しております。 (1)-2 経営環境　2000年以降のインターネットの普及によるビッグデータの集積と、2012年頃から本格化した深層学習技術に代表されるアルゴリズムの発展により、AI技術は幅広い産業で実用に向けた実証実験が実施され、様々なAIサービスやAIソリューションが市場に登場しております。国内のAI全体市場（AIビジネス市場）は2023年に１兆1,414億円、2026年には2兆1,726億円に拡大すると予測されており、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩがビジネスを行うAIサービス市場及びAIアプリケーション市場はその半分程度を占め2023年に7,738億円、2026年には1兆1,585億円に拡大すると予測されております。（出所：株式会社富士キメラ総研「2025 生成AI/LLMで飛躍するAI市場総調査」、2024年11月）　一方で、日本企業においては2023年度のIT予算の約75%と大半が業務効率化など現行ビジネスの維持・運営に関連する投資（ランザビジネス予算）への配分になっており、新規製品・サービスの創出やビジネスモデル変革などにつながるビジネスの新しい施策展開を目的とする投資（バリューアップ予算）の構成比は約25%と低い水準になっております。（出所：一般社団法人日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）「企業IT動向調査報告書 2025」、2025年４月）　また、デジタル関連の取組が先行する米国企業と日本企業における取組成果の状況を比較すると、アナログ・物理データのデジタル化（デジタイゼーション）や業務の効率化による生産性の向上（デジタライゼーション）に関する取組では日米ともにすでに成果が出ている企業の割合が８割程度と同水準であるのに対し、新規製品・サービスの創出や顧客起点の価値創出によるビジネスモデルの根本的な変革（デジタルトランスフォーメーション）に関する取り組みでは、すでに成果が出ている企業の割合が、米国では７割程度であるのに対し日本では２割強と三分の一程度の水準となっております。（出所：独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX白書2023」、2023年３月)　以上からＬａｂｏｒｏ．ＡＩは、国内企業におけるバリューアップ関連取組への投資及び成果創出は先行マーケットに比べ遅れた状況にあり、そうしたテーマへの取組を支援するバリューアップ型テーマ市場は、成長率の高いデジタル/AI関連市場の中でも特に高い潜在成長力を持つと考え、バリューアップ型のAIテーマを支援する市場をメインのターゲット市場と定めております。こうした「バリューアップ型AIテーマ市場」の正確な規模推計は存在しないものの、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩでは、AI構築サービス市場におけるバリューアップ型テーマとランザビジネス型テーマの比率は概ねIT投資における両予算の配分比率と現在同傾向にあり、また今後は各社のバリューアップ予算配分の増加意向を反映する形でバリューアップ型の比率が拡大するであろうと考えております。こうした前提を加味すると、2023年にはAI構築サービス市場の25%を構成する1,500億円程度の規模が存在しており、2026年には25%～33%を構成する2,200億円～3,000億円程度へ拡大すると予想しております。　バリューアップ型AIテーマ市場における競合環境は、現状ではデジタル/AI市場の他領域に比べ空白余地が大きい状況であると認識しております。その要因としては、こうした領域へのAI導入では、AI技術自体とそれを導入する事業の特性や環境の双方を深く理解した上で企業活動全体がどう転換するかを描きながら、他方で最先端のAI手法を組み合わせた複雑なソフトウェアを開発する、という難易度の高い取り組みを進める必要があり、その推進を取り仕切れるプロフェッショナル人材（専門家人材）と複雑なAIソフトウェアの開発運用を支えるノウハウや技術基盤が不足しているからだと考えております。結果として、AIソフトウェアを開発提供するAI SaaS企業や受託開発AIベンダーは主にデータのデジタル化や業務効率化などランザビジネス型テーマに対応しており、他方で顧客企業のデジタルトランスフォーメーションの支援を行う戦略コンサルティングファーム等はAIソフトウェアの開発には対応しておらず、AIを用いて顧客のバリューアップを支援できる企業は希少な存在であると捉えております。 (2) 経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、より高い成長性及び収益性を確保する点から、売上高成長率及び売上高総利益率を主な経営指標と捉えております。加えて、売上の主要な割合を占めるカスタムAIソリューション事業においては、顧客企業との長期的な関係性を構築し付加価値を拡大させていくことを重視する観点から継続顧客からの売上高成長率、産業全体のイノベーション促進を目指すことから、新規顧客の獲得件数を重要な経営指標と考えております。 (3) 事業上及び財務上の対処すべき課題 ① サービス形態の発展による市場におけるポジショニング（市場領域の位置取り）の強化　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、各業界の代表的な企業にとって、産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにおける推進パートナーとしてＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループを選択いただけるために、ポジショニング（注力領域における差別化された位置取り）の強化が重要な課題と認識しております。そのため、ターゲット領域に合わせたより解像度の高いサービス・プロダクトラインアップの拡充に努めてまいります。 ② ケイパビリティ（組織能力）の更なる強化　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの競争力の源泉が高度な専門的能力を有するイノベーション・プロフェッショナル人材と再利用可能な技術的資産の蓄積にあると認識しております。両点の強化において、継続的な優秀人材の採用と育成、および共通基盤の企画開発を行ってまいります。 ③ 内部管理体制の強化　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、事業の拡大・成長に応じた内部管理体制の強化が重要な課題であると認識しております。経営の公正性・透明性を確保すべく、コーポレート・ガバナンスを強化し、適切な内部統制システムの構築を図ってまいります。 ④ 情報管理体制の強化　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、サービス提供やシステム運用の遂行過程において、機密情報や個人情報を取り扱う可能性があり、その情報管理を強化していくことが重要な課題であると認識しております。現在、情報セキュリティ管理規則等に基づき管理を徹底しておりますが、今後も社内教育・研修実施やシステム整備などを継続して行ってまいります。 ⑤ 財務基盤の強化　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、更なる事業の拡大・成長に向け、採用活動およびマーケティング活動に注力するとともに、AI開発に不可欠なインフラの整備に積極投資を図る方針であります。自己資金による資金の循環サイクルを確立することを基本方針としておりますが、顧客プロジェクトが長期かつ大型化するに伴い、投資が先行することが想定されます。当該資金需要に対応するため、エクイティファイナンスや内部留保により、財務基盤の強化に努めてまいります。 ⑥ SDGsの取り組み　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、各業界の代表的な企業と産業・社会的インパクトの大きい重要なイノベーションテーマにて協働する方針をとっており、各取り組みがSDGs（持続可能な開発目標）に掲げられる各目標達成に繋がっていくと認識しております。特に研究開発へのAI技術活用により科学技術イノベーションを推進する各取り組みは「７.エネルギーをみんなにそしてクリーンに」「９.産業と技術革新の基盤をつくろう」「13.気候変動に具体的な対策を」に、AI技術により新たな生活者サービスや社会基盤を創出する各取り組みは「３.すべての人に健康と福祉を」「８.働きがいも経済成長も」「11.住み続けられるまちづくりを」に、そして幅広い企業や研究機関との協働を通したイノベーション共創戦略は「17.パートナーシップで目標を達成しよう」に密接に同期しております。今後も、これらのテーマにおける具体的な成果の創出に努めてまいります。

事業等のリスク

３【事業等のリスク】有価証券報告書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、経営者が財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、以下のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在においてＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループが判断したものであります。 (1) 外部要因、競合について ① AIソリューション市場について　　　発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高　　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが事業を展開するAIソリューション関連市場は、AI技術の急速な発展と、デジタル技術を用いた企業経営の効率化（DX）に関するニーズの増大により、今後も拡大すると予測しております。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは市場の変化を早期に捉え、新たな顧客、市場を開拓するなどの対応策を講じる方針でありますが、マクロ経済の影響によりAI技術に関する投資が縮小し、AIソリューション関連市場が縮小した場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　技術革新について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが事業を展開するAIソリューション関連業界においては、技術革新のスピードが急速に進んでおります。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループはそうした技術の進展に対応できるようにするために多様な人材を確保するとともに、開発体制の構築に努めておりますが、今後において予想以上の技術革新や、非連続な代替技術の出現により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが十分な技術的優位性を維持出来ない場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③　競合の動向発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの展開するAIソリューション事業においては、競合他社が全世界に存在しているほか、新規参入事業者も多く見受けられ、今後も他業種大手企業の資本参画など、様々な事業者が新規に参入する可能性があります。これらの競合他社や新規参入事業者は、その資金力、技術開発力、価格競争力、顧客基盤、営業力、ブランド、知名度などにおいて、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループよりも優れている場合があり、その優位性を活用してサービスの開発に取り組んだ場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが競争で劣勢に立たされ、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの期待通りに顧客を獲得・維持できないことも考えられます。また、AI関連市場はいまだ未成熟であるため、競合他社の動向等により、市場構造が急激に変化する可能性があり、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループとしましては、これまで培ってきたAIソリューションの知見を活かして、顧客のニーズに合致したAIソリューションの提供を継続していく所存ではありますが、事業環境の変化、とりわけ競合の状況によっては、価格競争激化による利益率の悪化により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (2) Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ事業について ①　特定の取引先に対する売上比率について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは国内の大手企業と業務提携等を通じて事業全般を支援する大規模な取り組みを進めており、上位取引先の売上規模が大きくなる傾向にあります。実際、2025年９月期における売上比率は、上位取引先３社で全体の29.0%を占めております。上位取引先との取引を維持するため、クオリティコントロール体制の構築による顧客との信頼関係強化に努めており、また新規取引先の開拓により上位取引先への売上比率を低下させてきております。しかしながら、予期せぬ要因により売上比率上位顧客との取引規模が急激に縮小した場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　顧客との取引継続について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは顧客の新規事業開発、研究開発といったテーマへのAIソリューションの提供に注力して営業活動を展開しております。当該領域は中長期の関係性が構築できることが期待されるものの、顧客の事業環境、経営課題における優先順位の低下といったＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループではコントロール困難な要因により、見込んでいたプロジェクトの失注、規模の縮小といった事象の発生するリスクがあります。影響を最小限にすべく、顧客との連携強化に努めて参りますが、早期に情報入手ができなかったことにより十分なリカバリー策が取れなかった場合など、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③　プロジェクトの採算管理について発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループのプロジェクトについては、顧客への提案段階でプロジェクト期間における適切な工数を予測し、予測工数に見合う見積金額を算定しており採算管理に努めております。しかし、提案段階で想定できなかった事象の発生によるプロジェクトの採算悪化や顧客との関係性の悪化により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ④　特定の委託先への依存について発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：低Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは一部のプロジェクトにおいて、業務委託先への発注を行なっております。新たな委託先の開拓や内製化のための人材育成に努めており、特定の委託先への依存度は低くなっているものの、委託業務の内容については直ちに内製化することが困難なものもあり、予期せぬ要因により、委託先との取引継続が困難になった場合には、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (3) 運営体制について ①　特定の人物への依存について発生可能性：低、発生する可能性のある時期：20年程度、影響度：高Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ代表取締役CEO椎橋徹夫及び代表取締役COO兼CTO藤原弘将は、経営戦略、事業戦略等、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの業務に関して専門的な知識・技術を有し、重要な役割を果たしております。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループでは取締役会等において役員及び社員への情報共有や権限移譲を進めるなど組織体制の強化を図りながら、経営体制の整備を進めており、経営に対するリスクを最小限にしております。しかしながら、両名がＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループを退職した場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業、財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　人材の確保及び育成について発生可能性：高、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、事業の拡大に伴い、AI技術領域の開発、実装を行う機械学習エンジニア及び顧客のAI活用、DX推進を促すソリューションデザイナおよびAXプロデューサーについて、優秀な人材の積極的な獲得のための採用施策を展開するとともに、育成及び人事評価制度の充実により離職率の抑制に努めております。しかしながら、事業規模の拡大に応じた人材の採用及び採用した人材の定着・育成が計画通り進まず、顧客の需要に対応しプロジェクトを執行する体制を構築できない場合は、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③　子会社管理体制について発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩおよび子会社から構成されており、子会社を通じて事業運営および各種サービスの提供を行っております。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは、子会社管理に関する社内規程の整備、重要な経営判断事項に対する事前協議・承認プロセスの構築、役員の派遣、定期的な業績・リスク報告の取得、内部監査の実施等を通じて、子会社のガバナンスおよび内部統制の強化に努めております。しかしながら、子会社において業績の悪化、不正・不祥事の発生、法令・規則違反、コンプライアンスや情報セキュリティに関する問題、あるいは現地の規制や商慣行の変化等により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが想定する水準での管理を十分に行えない場合には、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループのブランド価値や信用の低下、損害賠償等の費用負担が生じる可能性があります。その結果として、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業活動が制約を受け、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (4) システムのリスクについて ①　情報管理発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが顧客企業に対してソリューションを提供する際に、顧客側で保有している機密情報や個人情報が含まれる場合があります。これらの情報の取扱については、情報セキュリティマネジメント（ISMS）認証を取得し、情報管理に関する諸規定の整備及び適切な運用に努めております。しかしながら、人的オペレーションのミス及びその他の予期せぬ要因により情報漏洩が発生した場合、損害賠償責任等による費用負担を負う可能性や顧客からの信用を失うことにより取引関係が悪化する可能性があり、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　システム障害発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが顧客企業へのサービス提供の際に使用する、機械学習モデルを学習するための計算機基盤環境やコミュニケーションツールといった社内インフラ環境は、インターネット通信網に依存しております。したがって、自然災害や事故によりインターネット通信網が切断された場合には、一部事業および業務の遂行が困難になることがあります。また、サイバー攻撃等によるＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループの社内インフラ環境への攻撃を受けた場合には、システム障害により事業および業務遂行が困難になることや、事業上の重要機密が漏洩する可能性があります。当該リスクに対応するため、サーバルームの分散化やクラウドサービスの利用といった対策を施しています。これまでＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループにおいて、そのような事象は発生しておりませんが、今後このような事象が発生した場合は、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (5) 法的規制について ①　法的規制発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中AI技術、とりわけ生成AIを含む高度な機械学習モデルについては、差別、プライバシー侵害、著作権侵害、誤情報の拡散、軍事利用などの倫理的・社会的課題が指摘されており、欧米連合では生成AIや基盤モデルを含むAIシステムの開発・提供・利用を包括的に規律するAI規則（AI Act）が成立し、順次運用が開始されています。わが国においては、現時点でAI技術の開発や利用のみを直接対象とする包括的かつ拘束力のある単独法は存在しないものの、生成AIの普及を踏まえた事業者向けAIガイドラインや、生成AIの調達・利活用に関する政府指針等が策定されているほか、AIに特化した新たな立法措置の可能性についても検討が進められております。将来的に、このような法令・規制やガイドラインが新たに導入された場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが提供するソリューションに追加的なコンプライアンス対応や技術的制約が生じることになり、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業活動が制約され、財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　訴訟リスク発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中現時点において、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが当事者として提起されている訴訟はありません。しかしながら、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループ又はＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループ役職員を当事者とした訴訟が発生した場合には、その訴訟の内容や進行状況、訴訟の結果により発生した金銭的負担によっては、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③　知的財産権管理におけるリスク発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループによる第三者の知的財産権侵害の可能性につきましては、可能な範囲で調査を行っておりますが、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業領域に関する第三者の知的財産権の完全な把握は困難であり、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが認識せずに他社の知的財産権を侵害してしまう可能性は否定できません。その場合、ロイヤリティの支払いや損害賠償請求等により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (6) その他のリスクについて ①　天災、災害、テロ活動、戦争、感染症の流行等の発生や停電による影響について発生可能性：低、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：高地震や天災といった災害、国内外におけるテロ活動、戦争の発生、インフルエンザや新型コロナウイルス感染症等に代表される感染症の流行等の予期せぬ事態により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業活動が影響を受ける可能性があります。また、全国的、地域的な停電や入居しているビルの事情によって電力供給が十分得られなかった場合、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの事業活動が停止し、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ②　配当政策発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは株主に対する利益還元を重要な経営課題として認識しております。しかしながら、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは設立後間も無く、成長過程にあると考えており、長期的展望として、内部留保の充実を図り、将来の事業展開及び経営体質の強化のための投資等に充当し、より一層の事業拡大を目指すことが、株主に対する最大の利益還元につながると考えております。将来的には、収益力の強化や事業基盤の整備を実施しつつ、内部留保の充実状況及びＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループを取り巻く事業環境を勘案したうえで、株主に対して安定的かつ継続的な利益還元を実施する方針ではありますが、現時点において配当実施の可能性及びその実施時期等については未定であります。 ③　設立からの経過年数発生可能性：中、発生する可能性のある時期：５年以内、影響度：中Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩは2016年４月に設立されたスタート・アップ企業となります。Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは現在成長過程にあると認識しており、今後も積極的な成長投資が必要となるため、その投資のタイミングや成果によっては一時的に経営成績が悪化する可能性があります。またＬａｂｏｒｏ．ＡＩグループはIR・広報活動などを通じて経営状態を積極的に開示していく方針でありますが、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの過年度の経営成績は四半期ごとの季節変動性の把握や事業年度ごとの業績比較を行うための十分な分析材料とはならず、このため今後の業績等の将来的な予測における基礎情報としては不十分である可能性があります。 ④　成長投資に関するリスク発生可能性：中、発生する可能性のある時期：特定時期なし、影響度：中　Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループは、中長期的な企業価値向上を図るため、事業シナジーが見込まれる企業・事業への出資やM&A等の成長投資を積極的に検討しております。これらの投資機会については、対象候補の選定、デューデリジェンスの実施、条件交渉等を通じて慎重に検討を行う方針でありますが、競合他社との競争激化や市場環境の変化等により、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループが想定する条件での案件実行ができない、あるいは適切な投資機会そのものを十分に確保できない可能性があります。　また、投資・M&Aを実行した場合であっても、想定したシナジーが発現しない、被取得会社・事業の業績が当初計画を下回る、統合プロセス（PMI）が円滑に進まず人材流出やオペレーション混乱が生じる等により、投資回収期間の長期化やのれん・投資額の減損損失の計上が必要となる可能性があります。これらの場合には、Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩグループの財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

※金融庁に提出された有価証券報告書のデータを使用しています。