３ 【事業の内容】当社は、AI技術や数理最適化技術を用いたAIエンジン開発、システム開発及び運用・サポートを提供する「AI事業」、並びに系統用蓄電所の設計、開発及び譲渡等を行う「インフラアセット事業」の２つを報告セグメントとしております。以下に示す区分は、セグメントと同一の区分であります。なお、当社は従来「AI事業」の単一セグメントとしておりましたが、蓄電所の開発を開始したことにより、当事業年度より、報告セグメントの区分を「AI事業」及び「インフラアセット事業」に変更しております。詳細は、「第５ 経理の状況 １ 財務諸表等 (1)財務諸表 注記事項（セグメント情報等）」をご参照ください。当社は、「INFRASTRUCTURE＋LIFE＋INNOVATION」(インフラ ライフ イノベーション)を企業理念と定め、社会インフラにイノベーションを起こし、インフラ全体の最適化を目指し、社会に貢献することをミッションに活動しております。現在の社会経済は、エネルギー価格の変動、サプライチェーンの寸断、カーボンニュートラル(注１)に向けたエネルギー消費の効率化、DX化に伴う業務の効率化等、様々なリスクや課題を抱えております。その中で迅速に最適解を選択し、施策や事業を管理運営していくことが、企業ひいては社会の持続的な成長に必要不可欠となっております。電力、物流、サプライチェーンといった社会インフラも同様に、ビジネス上の様々な要素を考慮した上で計画的に管理運営されておりますが、その計画業務は熟練の人材による多大な労力と時間により成立しており、現在の複雑かつ不確実性の高い環境下で迅速に最適解を選択することは困難な状況となっております。そこで当社は、属人性を排し、インフラのオペレーションに関わる様々な制約を変数として、複雑かつ不確実性の高い多数の要素も考慮した上で、AI技術を用いて短時間で最適な計画を提供するため、計画最適化事業を展開しております。具体的には、当社の社会インフラに関する業務知識の豊富なエンジニアが各顧客の計画対象業務を数式化することにより、複雑な業務を再現するシミュレータを開発し、デジタル空間上に機器、設備、人、車両等の動きを再現します。シミュレータ上では、仮想的に設備、車両等を動かし、業務のシミュレーションを行うことができるため、ビッグデータを使用せずにシミュレーション結果を生み出すことが可能となります。そしてその結果から得られるデジタルデータを基にKPI(注２)の最大化や計画の最適化を可能とするアルゴリズムを開発し、業務システムに組み込みます。計画の最適化は、組合せ最適化の一種となります。組合せ最適化とは、一般に、複数の制約を満たす有限個の解から最良の解(最適解)を探し出すことを意味し、その解法として数理最適化(注３)やメタヒューリスティクス(注４)等の手法が用いられてきました。複雑な業務の計画は様々な要素を考慮して策定されるため、最適解を探し出すには膨大な数の組合せを考慮する必要があり、実務に耐えうる時間で最適解を導くことは高い技術を必要とします。そこで当社では数理最適化やメタヒューリスティクスの手法に加えて、機械学習(注５)や強化学習(注６)等のAI技術を応用し、各種の計画に適した数理最適化の手法とAI技術を組み合わせたアルゴリズムをAIエンジンとして開発することで、最適解を探索する範囲を限定し、実務に耐えうる時間で最適解を導く手法を採用しました。また、AIエンジン開発を中心に、その前段となるコンサルティングフェーズから、AIエンジンを組み込んだシステム実装・運用フェーズまでを手掛けることで顧客生涯価値(CLTV)(注７)を最大化し、かつ運用・サポートサービスを担うことで、安定的な収益に繋げることをビジネスモデルとしております。［開発プロセス］ AI技術による計画の最適化を事業展開するにあたり、当社が注力している分野は、電力、製造・運輸、都市・交通の３分野となります。機械学習・強化学習をはじめとしたAIアルゴリズム開発手法に加え、数理最適化等の手法を用い、ビジネス課題の解決に必要な技術手法を用いることで、実効性の高い効率的な各種計画の策定を支援するAI開発事業を展開しております。以下では (１)事業分野、 (２)AI事業の特徴、 (３)テクノロジー、についてそれぞれ説明いたします。 (１) 事業分野自動運転、翻訳、スマートフォン、画像認識等コンシューマー向け分野ではAIの実用化が進んでおりますが、インダストリアル分野、特に社会インフラ領域ではAIの実用化は必ずしも進んでおりません。当社は「インフラと社会を、その先へ」をミッションとし、AI技術の実用化に主眼を置き、社会インフラ領域における計画最適化のエンジニアリング及びサービス事業を展開しております。計画最適化は生産計画、輸送計画、材料開発、拠点配置計画、スケジューリング計画、適正価格設定等様々な用途で活用が期待されておりますが、組み合わせるシナリオの数の多さに起因して計算量が増大し、現実的な時間内での計算が困難になることや問題の定式化に伴う実装の難しさから導入されている分野は限定的でした。当社は、画像認識、需要予測といった領域で広く利用が進んでいるAI技術を計画最適化に応用し、問題の難易度や要求事項に対して柔軟にAIアルゴリズムを組み合わせることで、エネルギー消費量の削減、輸送効率や生産効率の向上といった顧客の課題を解決しております。また、当社は社会インフラ領域にフォーカスし、特に ①電力分野、 ②製造・運輸分野、 ③都市・交通分野の３つの分野に注力しており、各分野における計画最適化は化石燃料の削減に直結するため、重要な社会問題であるカーボンニュートラルの実現にも貢献することができると考えております。 ［注力する社会インフラ３分野］ ① 電力分野国内電力事業者向けに発電所の需給計画の最適化プログラムを開発納入しております。電力自由化に伴い、電力需要に即した需給計画の立案が今後ますます重要になると思われ、脱炭素社会実現の観点からも効率的な需給計画を立案し、発電所を稼働させることが求められます。当社は電力需要を予測し同予測に基づく発電が可能となるよう、各発電所の需給計画についてAIアルゴリズムで最適化する技術サービスを提供しております。これにより各発電所の発電機を電力需要に即して起電、停電させることで過剰な発電を抑え、発電に要する燃料の使用量を低減させることが可能になります。 ② 製造・運輸分野原油、セメント、鉄鋼、製紙、化学品、消費財等様々な分野で生産者は原材料や商品を船舶やトラック等で運搬しており実際の輸送計画は人の経験と知識に基づいて立案されているケースが殆どであります。輸送計画は気象条件、積荷集配箇所、納期等多くの制約条件に基づいて作成されるにもかかわらず、計画最適化に適したソフトウエアが開発されていないため、これまで特定の人材の知識と経験に基づいて計画作成が行われておりました。そのため、輸送計画業務が属人化することや、立案した輸送計画が最適な計画かどうかを検証することが難しいという問題が顕在化しております。当社は、輸送計画にAIアルゴリズムを取り入れることで輸送計画を最適化する技術サービスを提供しております。様々なビジネス上の制約を加味しながら計算時間を短縮したAIエンジンの開発を行い、最適な輸送計画によって輸送に要する燃料コストの削減を実現しております。また、輸送計画最適化の応用分野としてサプライチェーン分野での計画最適化の技術サービスも提供しております。調達、在庫、生産、配送、販売に至るサプライチェーンの全工程をデジタル空間に再現し、全体最適や部分最適に関し顧客のKPIに応じて対応可能な技術を有しております。 ③ 都市・交通分野鉄道事業者においては、運行の定時性を維持しながら、ダイヤや乗務員に関する多くの制約条件を満たした上で、車両運用及び乗務員運用を効率的に行うことが求められておりますが、多くの場合、これらの計画業務は熟練担当者の経験や勘に依存しており、専門性の高いノウハウの継承が課題となっております。当社は、AIアルゴリズムを用いて車両及び乗務員の最適な運用計画を自動生成する技術サービスを提供しており、遅延の最小化や人員・車両の効率的な利用の実現に取り組んでおります。具体的には、鉄道会社と共同で、標準構内作業ダイヤや車両検査等の情報を基に構内作業計画を自動生成するシステムを開発するなど、計画策定時間の大幅な短縮と業務の属人化解消を進めております。また、計画最適化の他にも機械学習を応用した高速道路の渋滞予測システムを提供しており、都市・交通分野における当社のAI活用の幅を広げております。 (２) AI事業の特徴当社は、新しいテクノロジーにチャレンジするアーリーアダプター顧客(注８)に向けて顧客要望に応じたAIエンジニアリングプロジェクトを成功させ、これまでに確立したノウハウをReNom APPS(注９)として集約し、クラウドサービス化して展開しております。AI技術を用いた社会インフラ領域における計画最適化にフォーカスし、PoC(Proof of Concept：概念実証)ではなく本番導入を前提としたAIエンジンの開発から入り、実装に至る実績を積み上げてまいりましたが、当社は、 ①明確な経済的導入効果、 ②CO2削減効果、 ③大手企業中心の顧客構成、 ④CLTV最大化、 ⑤ソリューション提供手法の共通化、 ⑥クラウドサービス提供、 ⑦人材戦略といった特徴を有しております。以下

１. 製品及びサービスごとの情報セグメント情報に同様の情報を開示しているため、記載を省略しております。

３. 主要な顧客ごとの情報 (単位：千円)顧客の名称又は氏名売上高関連するセグメント名九州電力株式会社542,147AI事業株式会社エー・ディー・ワークス488,355インフラアセット事業

３ 【事業等のリスク】当社は、事業展開上のリスクになる可能性があると考えられる主な要因として、以下の記載事項を認識しております。また、リスク要因に該当しない事項についても、投資者の投資判断上重要であると考えられる事項については、投資者に対する積極的な情報開示の観点から開示しております。当社は、これらのリスク発生の可能性を認識した上で、発生の回避及び発生した場合の対応に努める方針でありますが、当社株式に関する投資判断は、以下の記載事項及び本項以外の記載事項を慎重に検討した上で行われる必要があると考えております。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであり、将来において発生の可能性のあるすべてのリスクを網羅したものではありません。 (１) 事業環境に関するリスクについて ① 景気動向及び業界動向の変化について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：中)企業を取り巻く環境や労働人口減少に伴う企業経営の効率化等の動きにより当社が事業を展開するAI技術を用いた計画最適化市場は今後も拡大すると予想されるものの、景気による影響や各種新技術の発展による影響を受ける可能性があります。当社が事業を展開する市場においては、経済情勢、制度・政策や世界的に研究開発が進んでいるAI関連技術の技術革新等により事業環境が急速に変化する可能性があり、そのような経済情勢、制度・政策及び技術革新等への対応が遅れた場合には当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。当社はこうした技術革新等による事業環境の変化に対応できるよう研究開発活動を推進することに加え、経済情勢及び制度・政策に詳しい社外取締役を含む各種産業分野及び技術分野を専門とする大学の研究者と連携し、最新の動向の把握及び研究技術を取り込む体制を構築することで事業環境の変化に対応できるよう対策を講じております。 ② 競合について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：中)当社の事業に関する競合企業はあるものの、製品・サービスの特性、その導入実績、最適化技術等、様々な点から他社と比較して優位性を確保できていると認識しております。特に、当社は社会インフラ分野に特化して計画最適化システムの開発を行っており、当該開発を通じて蓄積されたノウハウ面で先行優位性があるほか、既に複数の大手企業にシステムを実装・提供し、運用・サポートサービスを開始しているため、競合企業にとっても参入障壁が高いものと認識しております。他方で、将来の成長が期待される市場であり、国内外の事業者がこの分野に参入してくる可能性があります。このため先行して事業を推進していくことで、さらに実績を積み上げて市場内での地位を早期に確立してまいります。しかしながら、今後において十分な差別化等が図られなかった場合や、新規参入により競争が激化した場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (２) 業績変動に関するリスクについて ① 四半期ごとの業績変動等について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：中)当社のAI事業及びインフラアセット事業における売上高は、顧客との契約形態に従った適切な収益認識基準に基づいて計上されております。AI事業にかかる各プロジェクトにおいては、見積り時に想定しなかった事実の発覚、不測の事態の発生等により、プロジェクトの開始時期や納期に変動があった場合、四半期ごとの業績に影響が生じ、結果として通期業績に影響が生じる可能性があります。このような事態を回避するため、顧客との業務範囲・要件の明確化を図るほか、プロジェクトの積み重ねによる工数見積り精度の向上を図ってまいります。インフラアセット事業にかかる各プロジェクトにおいては、見積り時に想定しなかった事実の発覚、自然災害又は世界情勢若しくは経済情勢の変動に伴う不測の事態の発生等により、プロジェクトの開始時期、部材の納品時期又は調達費用、工事費用若しくは完成時期等に変動があった場合、四半期ごとの業績に影響が生じ、結果として通期業績に影響が生じる可能性があります。このような事態を回避するため、外注先及び部材の手配の早期化、顧客・調達先との責任分界点の明確化を図るほか、プロジェクトの積み重ねによる工事進行管理精度の向上を図ってまいります。 ② プロジェクト収支の悪化による業績変動の可能性について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：大)当社は、プロジェクトごとに収支管理を行っておりますが、プロジェクトの状況によっては当社の業績に影響が生じる可能性があります。AI事業における各プロジェクトについては、想定工数を基に見積りの作成をしており、乖離の生じないように工数管理を行っておりますが、見積り時に想定しなかった事実の発覚、不測の事態の発生等により工数が増加した場合、プロジェクト収支の悪化を招き、当社の業績に影響が生じる可能性があります。このような事態を回避するため、顧客との業務範囲・要件の明確化を図るほか、プロジェクトの積み重ねによる工数見積り精度の向上を図ってまいります。インフラアセット事業においては、プロジェクトごとに、想定費用を基に見積りを作成しており、乖離の生じないよう管理を行っておりますが、見積り時に想定しなかった事実の発覚、資材・工事費の高騰、自然災害その他不測の事態の発生により費用が増加した場合、プロジェクト収支の悪化を招き、当社の業績に影響が生じる可能性があります。このような事態を回避するため、顧客及び仕入・外注先との責任分界点の切り分け、並びに仕入・外注先の管理等を行ってまいります。 ③ インフラアセット事業の業容拡大期における業績変動について(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：大)当社は、2025年６月期に蓄電所関連サービスを開始し、2026年５月には系統用蓄電所の開発案件を受注して開発を行っておりますが、開発の実績及び経験について、今後も積上げが必要な段階にあると考えております。そのため、新規受注の進捗や開発期間の延長等により売上が下振れる場合があり、当社の業績に影響が生じる可能性があります。このような事態を回避するため、受注進捗に合わせた営業活動の適切なマネジメントや、適切な規模で受注ができるよう開発案件の精査及び限定、外注先及び部材調達先の慎重な選定、開発スケジュールの管理徹底を推進してまいります。 (３) 技術革新の影響によるリスクについて(発生可能性：中、発生時期：特定時期なし、影響度：大)当社の事業に関連するAI技術は、世界的に研究開発が進んでおり、技術革新のスピードが極めて速い分野であります。当社はこうした技術革新に対応できる研究開発活動を推進することに加え、社外取締役を含むAIや産業分野を専門とする大学の研究者と連携し、最新の研究技術を取り込む体制を構築することで、事業基盤の拡大を図ってまいります。特に急速に研究開発及び実装が進められている生成AI技術については、当社のサービス価値向上及び生産性向上の観点で活用しつつ、生成AIに代替されることのないサービス開発及び提供を図ってまいります。しかしながら、技術革新への対応が遅れる可能性もあり、その場合には当社の競争力が低下し、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (４) コンプライアンス・法的規制に関するリスクについて ① 法的規制等について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：中)当社は、当社のAI事業を制限する直接的かつ特有の法的規制は本書提出日現在において存在しないと考えております。しかしながら、今後、当社のAI事業を直接的に制限する法的規制がなされた場合には、当社のAI事業の展開は制約を受ける可能性があります。当社としては引き続き法令を遵守した事業運営を行っていくべく、今後も法令遵守体制の強化や社内教育等を行っていく方針でありますが、今後当社の事業が新たな法的規制の対象となった場合には、当社のAI事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。他方で、当社のインフラアセット事業については、各種の法的規制を受けております。蓄電所開発に際しては、関連する法的規制について調査及び対応の上で、開発を進めております。しかしながら、法的規制により蓄電所開発を行うことができない場合、蓄電所開発事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 知的財産権について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：中)当社は、事業運営の際に第三者の知的財産権侵害等が起こらないような管理体制を構築しておりますが、第三者の知的財産権に抵触しているか否かを完全に調査することは極めて困難であります。このため、知的財産権侵害とされた場合には、損害賠償又は当該知的財産権の使用に対する対価の支払い等が発生する可能性があり、その際には当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。このような可能性を最小化するため、特許の侵害調査については、新規の製品・サービスの提供開始に先立つ個別調査と、継続的な年次調査を行うこととしております。 ③ 情報管理について(発生可能性：低、発生時期：特定時期なし、影響度：大)当社では、その業務の性格上、顧客側で保有している秘密情報(経営戦略上重要な情報等)に触れる場合があります。情報の取扱いについては、情報セキュリティ管理規程等を整備し、適切な運用を義務づけております。このような対策にもかかわらず当社の人的オペレーションのミス、サイバー攻撃、不正アクセス、コンピュータウイルスの侵入等による情報流出、

４ 【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 (１) 経営成績等の状況の概要当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー(以下、「経営成績等」という。)の状況の概要は次のとおりであります。文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において判断したものであります。 ① 財政状態の状況(資産)当事業年度末における総資産は5,135百万円となり、前事業年度末と比較して717百万円増加いたしました。流動資産は4,607百万円となり、444百万円増加いたしました。これは主に契約資産が664百万円、その他に含まれる前払金が212百万円増加した一方で、現金及び預金が348百万円、売掛金が116百万円減少したことによるものであります。固定資産は527百万円となり、272百万円増加いたしました。これは主に本社移転に伴い建物附属設備が142百万円、その他に含まれる敷金及び保証金が112百万円、工具、器具及び備品が68百万円増加した一方で、ソフトウエアが40百万円減少したことによるものであります。(負債)当事業年度末における負債は843百万円となり、前事業年度末と比較して365百万円増加いたしました。流動負債は843百万円となり、365百万円増加いたしました。これは主に、契約負債が173百万円、未払法人税等が87百万円、買掛金が48百万円増加したことによるものであります。 (純資産)当事業年度末における純資産は4,291百万円となり、前事業年度末と比較して351百万円増加いたしました。これは主に当期純利益の計上により利益剰余金が345百万円増加したことによるものであります。 ② 経営成績の状況当事業年度におけるわが国の経済は、雇用・所得環境の改善を背景とした個人消費の持ち直しや、旺盛な設備投資需要により、緩やかな回復基調で推移いたしました。地政学リスクの高まりが見られた中東情勢については、米国・イラン間の暫定合意により情勢の緩和が進みエネルギー供給の安定化が期待されるものの、依然として先行きを注視していく必要があります。エネルギー価格の変動の影響を大きく受ける電力に関しては、EVの普及やIT機器の利活用等により今後も旺盛な需要が続くと見込まれ、一層の安定的かつ経済的な供給体制が求められております。昨今は生成AIの需要の高まりに伴い、大規模な電力消費を伴うデータセンターの設置や増強が加速しております。また、大量のデータを必要とする社会全体のデジタル化に伴い、製造に膨大な電力を必要とする半導体の需要も急速に増加しております。電力広域的運営推進機関によると、データセンターや半導体工場の新増設に伴う需要電力量は2035年度までに568億kWh増加し、電力需要全体でも増加の見通しとなっております（出典：全国及び供給区域ごとの需要想定（2026年度）、2026年１月21日公表）。このような状況下、当社は電力会社に対して、AI技術や数理最適化技術を用いた電力需給計画の最適化を提供しており、AIエンジン開発、システム開発、運用・サポートまで一貫したサービスを展開し、電力会社のエネルギー消費量の削減を実現してまいりました。今後も電力会社におけるサービス拡大を進めつつ、大口需要家に対しても蓄電池の充放電最適化のシステムを搭載した蓄電所を開発・提供し、社会全体のエネルギー消費量の削減に貢献してまいります。また、製造・運輸、都市・交通分野にも注力し、配船計画、生産計画、鉄道運行計画等の最適化も提供してまいりました。これまでの計画業務は、オペレーションを熟知した熟練人材による多大な労力により成立しておりましたが、AI技術や数理最適化技術を用いた当社の計画最適化サービスは、複雑かつ不確実性の高いビジネス環境下でも短時間で最適な計画を提供し、属人性を排することを可能としております。このことから、今後の労働人口減少から想定される社会インフラの人材不足とサービスの安定供給という課題に対して、当社のサービスは有力な解決方法と考えられ、当社の事業に対する期待は一層高まっております。また、当社は開発体制の強化に向けて優秀なエンジニアの積極採用を行うことで今後の事業拡大に向けた取組みを進めており、当事業年度末におけるエンジニアは93名(前期比27.4%増)となりました。加えて、管理体制の強化も進めており、営業・管理部門は46名(前期比27.8%増)となりました。このことから、製造費用におけるエンジニアの人件費は910百万円(前期比20.0%増)、販管費における営業・管理部門の人件費は517百万円(前期比26.9%増)となりました。以上より、2026年６月期について、売上高は3,119百万円(前期比51.2%増)となり、営業利益459百万円(前期比7.3%増)、経常利益466百万円(前期比8.9%増)、当期純利益345百万円(前期比15.7%増)となりました。 当社は従来、「AI事業」の単一セグメントとしておりましたが、蓄電所の開発を開始したことから当事業年度より、報告セグメントを「AI事業」及び「インフラアセット事業」に変更しております。なお、前事業年度のセグメント情報については、変更後の報告セグメント区分に基づき作成したものを記載しております。セグメントごとの業績は以下のとおりです。(AI事業)AI事業においては、AIエンジンの開発（AI開発）、AIエンジンを搭載した業務システムの顧客への導入（システム開発）及び運用・サポートを提供しております。AI事業は、引き続き、電力、製造・運輸、都市・交通の３分野に注力いたしましたが、予算規模が大きい電力会社からの継続した追加受注や本番導入開発により、電力分野の売上がAI事業全体の約６割を占めることとなりました。製造・運輸分野については、配船計画の本番導入開発が完了し保守案件へ移行したことから売上が減少し全体の約２割を占める結果となりました。都市・交通分野については、鉄道会社案件の売上が堅調に推移し全体の約２割を占める結果となりました。当社は、AI事業においてAIエンジン及びシステム開発をフロー型売上、運用・サポートをストック型売上として定義しておりますが、2026年６月期のAI事業の合計売上高は2,362百万円(前期比17.9%増)、うちフロー型売上は1,723百万円(前期比15.4%増)でストック型売上は639百万円(前期比25.2%増)となりました。ドメイン別では、電力分野の合計売上高は1,407百万円(前期比22.0%増)、うちフロー型売上は1,166百万円(前期比18.9%増)でストック型売上は241百万円(前期比39.9%増)、製造・運輸分野の合計売上高は477百万円(前期比15.4%減)、うちフロー型売上は173百万円(前期比42.9%減)でストック型売上は304百万円(前期比16.8%増)、都市・交通分野の合計売上高は402百万円(前期比86.6%増)、うちフロー型売上は309百万円(前期比123.4%増)でストック型売上は93百万円(前期比20.9%増)、社会インフラ３分野に分類されないその他の合計売上高は75百万円(前期比6.3%増)となりました。また、ストック型売上比率は27.1%(前期比1.6ポイント増)、全体の顧客平均売上は60.5百万円(前期比17.9%増)、取引先数は39社(前期比増減なし)、うちAI開発、システム開発、運用・サポートの３区分では、顧客平均売上は63.9百万円(前期比16.5%増)、取引先数は36社(前期比増減なし)となりました。以上より、AI事業の2026年６月期について、売上高は2,362百万円(前期比17.9%増)、セグメント利益は848百万円(前期比12.5%増)となりました。 (インフラアセット事業)インフラアセット事業においては、系統用蓄電所の設計、開発及び譲渡、並びに電力系統接続支援業務その他の蓄電所関連業務を提供しております。インフラアセット事業は、第４四半期より蓄電所開発に着手し工事が順調に進捗したことに加え、電力系統接続申請支援についても売上を計上いたしました。以上より、インフラアセット事業の2026年６月期について、売上高は756百万円(前期比1,173.9%増)、セグメント利益は100百万円(前期比164.7%増)となりました。 ③ キャッシュ・フローの状況当事業年度末における現金及び現金同等物(以下「資金」という。)は2,849百万円となり、前事業年度末と比較して348百万円減少いたしました。当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は次のとおりであります。(営業活動によるキャッシュ・フロー)営業活動の結果使用した資金は28百万円(前期は405百万円の資金の獲得)となりました。主な収入要因は、税引前当期純利益466百万円、契約負債の増加173百万円、減価償却費69百万円である一方、主な支出要因は、売掛金及び契約資産の増加548百万円によるものであります。(投資活動によるキャッシュ・フロー)投資活動の結果使用した資金は320百万円(前期は46百万円の資金の使用)となりました。主な支出要因は、本社移転に伴う有形固定資産の取得218百万円、敷金及び保証金の差入による支出133百万円によるものであります。(財務活動によるキャッシュ・フロー)財務活動の結果獲得した資金は０百万円(前期は62百万円の資金の使用)となりました。収入要因は、ストックオプションの行使による収入６百万円である一方、主な支出要因は、長期借入金の返済５百万円によるものであります。 ④ 生産

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、別段の表記がない限り、本書提出日現在において当社が判断したものであります。 (１) 経営方針私たちは、「INFRASTRUCTURE＋LIFE＋INNOVATION」を企業理念に掲げ、アルゴリズムとテクノロジーでこれまでのインフラを再定義し、未来の社会を支えるインフラを創造していくことをミッションにして活動しております。テクノロジーはいつの時代も、暮らしを豊かに、そして社会を大きく変えてきました。しかし世界は今、持続可能な社会の実現という課題に直面しております。「未来につづく社会を実現するためには社会の基盤であるインフラにイノベーションを起こすからこそ、新たな未来が拓ける」私たちのテクノロジーでインフラを進化させ、そしてその先もつづく持続可能な社会をつくることを目指しております。 (２) 経営環境当社が事業展開している産業分野ごとの経営環境を次のとおり認識しております。 ① 国内AIシステム市場国内AIシステム市場では、生成AIを活用した「生産性ユースケース (コンテンツ作成支援、ドキュメントの要約、プログラミング支援など)」を実現する機能がソフトウエアに本格的に組み込まれたことによって、急速にAIアシスタントが普及しました。また、先駆的な企業における「ビジネス機能ユースケース(企業の有するデータを用いてマーケティング、人事、財務、ITなどの業務の最適化／自動化といった業務改善)」の導入が始まりました。他方、生成AIと比較すると存在感が低下しているものの、以前から利用されている予測系／認識系AIも順調に成長を遂げました。結果、2025年の国内AI市場は2兆3,725億円(支出額ベース)となりました。同市場は2024年から2029年にかけて年平均成長率36.0%で拡大し、2029年には6兆8,897億円(2025年比2.9倍)になると予測されています。(参考：IDC Japan 株式会社「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide, 2026V1」、2026年３月18日発表) ② 電力関連市場電力関連市場では、電力取引を巡る新たな市場が導入されたこと等により、最も経済的な電力需給計画を策定する作業がより複雑化・高度化してきております。電力需給計画の立案においては、電力需要や卸電力市場価格、再生可能エネルギーの発電量など各種データの変動に対する影響を適切に評価することが不可欠となっております。また、直近ではエネルギー価格の高止まりを受けて再生可能エネルギーの価値が再評価されており、脱炭素の流れからも、再生可能エネルギーの普及が一層加速しております。しかし太陽光や風力といった再生可能エネルギーは発電量が天候などによって左右されてしまうことからコントロールが難しく、電力系統の制約にも課題が生じております。こうした背景から電力会社を中心にAIを活用した電力需給計画やエネルギーリソース制御が取り組まれており、経済産業省の「次世代の分散型エネルギーシステムの形成に向けた取組について」においても、分散型エネルギーシステムに対応したグリッド形成の推進が次世代投資として重要であると示されております。(参考：一般社団法人エネルギー情報センター「電力・エネルギー×AI。AIを活用した国内の最新エネルギービジネス事例 ①」)また、生成AIの普及等を背景としたデータセンターや半導体関連製造拠点の新設・増設等により電力需要が増加しており、2035年度までに需要電力量が568億kWh増加すると想定されるなど(出典：電力広域的運営推進機関「全国及び供給区域ごとの需要想定(2026年度)」、2026年１月21日公表)、電力の安定供給に向けた電力需給計画の重要性は一段と高まっております。 ③ 物流・サプライチェーン関連市場物流・サプライチェーン関連市場では、調達、製造、在庫管理、輸送とロジスティクス、カスタマーサポートサービス等、分野ごとの問題や課題に対応しつつ、サプライチェーン全体での最適化への取組みが始まっております。特に物流領域では、EC市場拡大等による輸送の少量多頻度化や2024年問題等により、更なる需給逼迫が懸念され、AIやロボティクス、IoTといった先端技術を活用した自動化・デジタル化の取組みが一層加速すると見込まれております。そのため2030年には物流DX(物流におけるワイヤレスネットワーク・IoT、ロボティクスオートメーション、ロボティクスファシリティ、ラストワンマイル配送ロボットオペレーション)の国内市場規模が約1.2兆円にまで達すると予測されております。(参考：KPMG「2030年市場展望と人材要件：運輸(物流DX)」)また、労働力人口の減少を背景に、対策を講じない場合、2030年には輸送能力が約34%(約9億トン相当)不足するとの試算もあり(出典：関係閣僚会議「物流革新に向けた政策パッケージ」)、限られた人員・車両で輸送力を最大化する計画最適化技術への期待は一層高まっております。 ④ エネルギーマネジメント関連市場エネルギーマネジメント関連市場では、脱炭素やDXといったメガトレンドの中、製造業を中心に脱炭素対策への注力度が高まっており、サプライチェーンにおけるCO2の総排出量(SCOPE3)把握ニーズが高まったことで、エネルギーの見える化を実施する企業が大企業だけでなくサプライチェーンに関わる中小規模の企業へと広がっております。また、再エネの自家消費に関連した太陽光発電システム関連設備や蓄電システムのニーズも高まっております。DX化に関連するものとしては、半導体関連製造拠点やデータセンターの新設・増設が活発であり、それに伴う設備投資の影響で主に関連ハードウェア市場に好影響をもたらしております。将来的には見える化を経てエネルギー削減のフェーズへ移行し、運用改善や省エネ、再エネ利用に関するシステムやサービスの市場が拡大していくと予想されております。また、同市場の拡大は脱炭素の要請に加え、労働力不足やコスト高騰等への対応によっても後押しされるものと見込まれております。(参考：株式会社富士経済「エネルギーマネジメント・パワーシステム関連市場実態総調査2026」) ⑤ 国内脱炭素関連市場国内脱炭素関連市場では、日本政府が2050年カーボンニュートラルの実現に向けて「グリーン成長戦略」を策定しており、中でも成長が期待される産業として14分野が挙げられております。具体的には、ⅰ)エネルギー関連産業： ①洋上風力・太陽光・地熱、 ②水素・燃料アンモニア、 ③次世代熱エネルギー、 ④原子力、ⅱ)輸送・製造関連産業： ⑤自動車・蓄電池、 ⑥半導体・情報通信、 ⑦船舶、 ⑧物流・人流・土木インフラ、 ⑨食料・農林水産業、 ⑩航空機、 ⑪カーボンリサイクル・マテリアル、ⅲ)家庭・オフィス関連産業： ⑫住宅・建築物・次世代電力マネジメント、 ⑬資源循環関連、 ⑭ライフスタイル関連であります。政府はこれらの施策による経済効果を2030年に年約140兆円、2050年には年約290兆円と見込んでおり、目標年度(2050年度)に向けて企業のグリーン投資が長期的に活発化していくと見られております。民間企業においても大企業を中心にこれらの政策に歩調を合わせて研究開発等が進められております。(出典：経済産業省「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」)ただし、これらの技術革新や社会インフラにおいては、急激な変化に伴う社会混乱を避けるためにも、既存の技術や設備等との併用並びに緩やかな移行が行われるものと推測されます。当社の持つ最適化技術は、各企業の判断をサポートする有効なツールになるものと考えております。 ⑥ 系統用蓄電所(インフラアセット)関連市場系統用蓄電所(インフラアセット)関連市場では、社会全体でのAI普及に伴うデータセンターや半導体工場の新増設等により、2035年度までに需要電力量が新たに568億kWh必要となると見込まれるなど、電力不足の深刻化が大きな社会課題となっております。さらに、日本政府の第7次エネルギー基本計画において2040年度に再生可能エネルギーの比率を40～50%に拡大する方針が示され、主力電源としての導入が加速しております。これらを背景に、太陽光や風力等の再生可能エネルギーの天候等による出力変動を吸収し、昼夜の需給ギャップを解消するための調整力・補助電源として、系統用蓄電池のニーズが急速に高まっております。こうした市場環境を背景に、系統用蓄電所の開発・譲渡及び運用支援を行う事業者に対する需要が拡大しているものと認識しております。(出典：資源エネルギー庁「第7次エネルギー基本計画」等) (３) 中期的な経営戦略当社は社会インフラ領域で人々の生活に変革をもたらすことを目指し、主にAIアルゴリズムの技術を用いた「計画最適化」の研究開発と社会実装を通じて様々な社会問題を解決し、より良い未来の実現に貢献するべく事業を展開しております。社会インフラ領域において、当社は電力、製造・運輸、都市・交通の３分野に注力しております。また、2025年６月期より系統用蓄電所関連サービスを開始し、2026年５月には系統用蓄電所の開発案件を受注して開発に着手したことに伴い、当事業年度(2026年６月期)より、AIエンジンの開発・システム開発・運用サポートを一貫して提供する「AI事業」に加え、系統用蓄電所の開発及び譲渡等を行う「インフラアセット事業」を新たな収益の柱と

(重要な会計上の見積り)１．進捗度に基づく収益認識 (AIシステム受託開発契約等に係る進捗度に基づく収益認識における原価総額の見積り) (１) 当事業年度の財務諸表に計上した金額 (単位：千円) 前事業年度当事業年度売上1,437,1821,705,822 (２) 識別した項目に係る重要な会計上の見積りの内容に関する情報財又はサービスを顧客に移転する履行義務を充足するにつれて、一定の期間にわたり収益を認識しており、履行義務の充足に係る進捗度を合理的に見積ることができる場合には、進捗度に基づき収益を認識しております。進捗度の測定は、各報告期間の期末日までに発生した工数が、総工数の見積りに占める割合に基づいて行っております。進捗度に基づく収益計上の基礎となる総工数の見積りの算定はプロジェクトごとに行っておりますが、その基礎となる作業内容に不確実性を伴っております。総工数の見積りはプロジェクトの進行に応じて適宜見直しが行われ、見積り時点では予見できなかった仕様変更や納期変更等により見積りの変更が発生し、その結果進捗度が変動する可能性があり、翌事業年度の財務諸表において認識する金額に重要な影響を与える可能性があります。 (蓄電所開発契約等に係る進捗度に基づく収益認識における原価総額の見積り) (１) 当事業年度の財務諸表に計上した金額 (単位：千円) 前事業年度当事業年度売上－488,355 (２) 識別した項目に係る重要な会計上の見積りの内容に関する情報財又はサービスを顧客に移転する履行義務を充足するにつれて、一定の期間にわたり収益を認識しており、履行義務の充足に係る進捗度を合理的に見積ることができる場合には、進捗度に基づき収益を認識しております。進捗度の測定は、各報告期間の期末日までに発生した原価が、総原価の見積りに占める割合に基づいて行っております。進捗度に基づく収益計上の基礎となる原価の見積りの算定はプロジェクトごとに行っておりますが、その基礎となる作業内容に不確実性を伴っております。総原価の見積りはプロジェクトの進行に応じて適宜見直しが行われ、見積り時点では予見できなかった施工上の問題の発生等により見積りの変更が発生し、その結果進捗度が変動する可能性があり、翌事業年度の財務諸表において認識する金額に重要な影響を与える可能性があります。 ２. 繰延税金資産の回収可能性 (１) 当事業年度の財務諸表に計上した金額 (単位：千円) 前事業年度当事業年度繰延税金資産38,72262,749 (２) 識別した項目に係る重要な会計上の見積りの内容に関する情報繰延税金資産の回収可能性は、将来減算一時差異に対して、将来課税所得の見積り及び一時差異のスケジューリングに基づき判断しております。将来の課税所得の見積りは、事業計画を基礎としており、当該計画の策定にあたっては、過年度の実績や市場傾向等に基づいて作成しております。将来の課税所得の見積りは、将来の事業環境等の変化によって影響を受ける可能性があり、実際に発生した利益並びに課税所得の時期及び金額が見積りと異なった場合、翌事業年度の財務諸表における繰延税金資産の金額に重要な影響を与える可能性があります。

５ 【重要な契約等】該当事項はありません。

３ 【配当政策】当社は、株主に対する利益還元を重要な経営課題と認識しており、財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況を勘案し、利益還元政策を決定していく方針であります。しかしながら、当社は、成長過程にあり、現時点では事業の効率化と事業拡大のための投資等に充当し、なお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繋がると考えており、現在のところ配当を実施しておりません。将来的には、内部留保の充実状況及び企業を取り巻く事業環境を勘案し、利益還元を行うことを検討してまいりますが、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。内部留保資金については、将来の成長に向けた投資資金として、M&Aや新たな事業への投資、今後の成長に資する優秀な人材の採用等に有効活用してまいります。剰余金の配当を行う場合には、年１回の期末配当を基本方針としております。なお、当社は中間配当を行うことができる旨を定款に定めております。また、剰余金の配当等、会社法第459条第１項各号に定める事項については、法令に別段の定めがある場合を除き、株主総会の決議によらず取締役会の決議によって定めることができる旨を定款に定めております。