臨時報告書で特別損失の計上が開示されました。減損損失の計上2022年5月に株式会社aiforce solutions を吸収合併した際に計上したのれんについて、事業計画の見直しを行い、将来の回収可能性について慎重に検討した結果、当初見込んでいた...
AI inside株式会社
証券コード 44880 / EDINET E35345 / 情報・通信業
危険信号
業績の推移
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| 決算期 | 売上高(億円) | 純利益(億円) |
|---|---|---|
| 2021/3 | 46 | 16.6 |
| 2022/3 | 33.1 | 4.1 |
| 2023/3 | 38 | -5.2 |
| 2024/3 | 41.9 | 5.4 |
| 2025/3 | 44 | -5 |
| 2026/3 | 47.5 | 3.5 |
開示データの要約
人的資本
- 平均年収
- 932万円
- 女性管理職比率
- 29.7%
- 男性育休取得率
- —
- 男女賃金差異
- —
- 従業員数
- 130人
監査
- 監査報酬
- 3,470万円
- 非監査報酬
- —
- 内部統制
- 重要な不備なし
大量保有
- 提出者数
- 2
- 報告数
- 3
- 最大の保有者
- 楽天証券株式会社
大株主(法人)
| 株主 | 区分 | 株数 | 割合 | 前期比 |
|---|---|---|---|---|
| 上田八木短資株式会社 | 法人 | 180,000株 | 4.51% | 新規 |
| 大日本印刷株式会社 | 法人 | 100,000株 | 2.51% | 変化なし |
| 楽天証券株式会社 | 法人 | 71,300株 | 1.79% | ▼ -1.47pt |
| 松井証券株式会社 | 法人 | 55,000株 | 1.38% | 新規 |
| 株式会社SBI証券 | 法人 | 40,389株 | 1.01% | ▼ -1.48pt |
| 株式会社日本カストディ銀行(信託口) | 信託口 | 30,400株 | 0.76% | ▼ -2.23pt |
上位株主のうち個人 4 名・合計 52.20%
役員 6 名(うち社外 0 名)、役員の持株合計 1,888,268株
2026-03-31 期 (提出日 2026-06-25 16:00)
前年の監査上の主要な検討事項(KAM)に記載されていた、AI-OCRのリクエスト数・課金計算に関する監査手続と、株式会社aiforce solutionsの吸収合併で認識したのれん(減損損失685,319千円を計上)の評価に関する項目が、当期は記載されていない。KAMの対象項目が削除された形となっている。
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前年
・ AI-OCRシステムにかかるアクセス管理、システム変更管理、システム運用管理等のIT全般統制について、各コントロールの整備状況を評価するとともにサンプリングにより運用状況を評価した。 ・ AI-OCRシステムにおいて、読取対象の帳票を自動仕分けし、文字の読取を行い、実際に処理したリクエスト数を集計するまでの一連のシステム処理が有効に機能していることを検証するために、リクエストの種類に応じたサンプル帳票を利用し実機上でシステムの処理状況を観察するとともに、リクエスト数が正確にカウントされていることをテストデータ法により検証した。 (2)会社の課金計算の正確性を検証するため、会社が当期売上として計上した月額従量報酬を母集団として抽出したサンプルについて、会社が表計算ソフト等により計算した結果が、監査人による再計算結果と一致することを検証した。 株式会社aiforce solutionsの吸収合併時に認識したのれんの評価 監査上の主要な検討事項の 内容及び決定理由 監査上の対応 会社は2022年5月2日に株式会社aiforce solutionsの株式を100%取得し同日に吸収合併している。同社が持つ各サービス、技術やナレッジを既存のサービスと統合することでAIの提供できる価値領域が広がり、AIプラットフォームの提供の加速できると会社は判断しており、同社人材・技術を「InsideX」というデータドリブン経営の実現に向けたAI実装コンサルティングチームとして形成し、Heylix、AnyData、AI Growth Programといったサービスを提供している。【注記事項】(損益計算書関係)減損損失に記載のとおり、当事業年度末において当該吸収合併により生じたのれんについて、減損損失685,319千円を計上している。 当該のれんは、取得時の株式会社aiforce solutionsの超過収益力に基づき計上されていることから、取得原価のうち、のれんに配分された金額が相対的に多額になっているため、会社は減損損失を認識するかどうかの判定を行っている。減損の認識の判定において、業績が過年度に作成された事業計画を下回って推移していることを踏まえ当事業年度末に事業計画の見直しを行った結果、超過収益力を見込むことができないものと判断し、のれんの回収可能価額を零として未償却残高の全額を減損損失として計上している。 当該のれんの評価にあたり使用される事業計画は、売上高について新規案件獲得数や単価の増加を見込むなど経営者による重要な仮定が使用されており、将来の不確実性を考慮した仮定や前提を含んでいる。 当該のれん及び減損損失は金額的に重要性が高く、財務諸表に与える影響が大きいこと、また、事業計画における重要な仮定には経営者の判断及び見積りが含まれ、不確実性が高いことから、当監査法人は当該事項を監査上の主要な検討事項として選定した。 当監査法人は、株式会社aiforce solutionsの吸収合併に伴い計上したのれんの評価を検討するにあたり、主として以下の監査手続を実施した。
今年
(なし)
監査上の主要な検討事項(KAM)に関する監査対応のうち、「内部統制の評価」の項目が前年の記載から削除された。前年は事業計画策定に関する内部統制と、のれんの減損の兆候把握及び認識・測定プロセスに関する内部統制の整備・運用状況の評価が記載されていた。
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前年
・ 事業計画の策定に関する内部統制について、経営者への質問及び関連証憑の閲覧により理解し、その整備及び運用状況を評価した。 ・ のれんの減損の兆候の把握及び認識・測定に関するプロセスについて、会社が構築した内部統制の整備及び運用状況を評価した。
今年
(なし)
監査上の主要な検討事項(KAM)のうち「減損の認識・測定の検討」の監査手続の記載が、当期は削除された。前期は事業計画の重要な仮定の合理性、全社共通費の配賦基準、過年度計画と実績の比較、のれんの未償却残高の再計算といった手続が記載されていた。
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前年
・ 事業計画における重要な仮定(新規案件獲得数や単価の推移等)の合理性を検討するために、経営者等に質問するとともに、当事業年度の実績や入手可能な外部データとの整合性を検討した。 ・ 営業部門や管理部門の人件費等の全社共通費の配賦基準の適切性を検討するため、関係部署に質問するとともに、正確性を検討するため、算定基礎資料を閲覧し、計算過程を検証した。 ・ 経営者の見積りプロセスの有効性を評価するために、過年度に作成された事業計画と当事業年度の実績を比較した。 ・ のれんの未償却残高を再計算し、のれんの減損損失の計上額の正確性を検討した。
今年
(なし)
基準日が2025年3月31日から2026年3月31日に更新され、従業員数が123名から130名に変更されました。リスクの内容や方針に関する記載に変更はなく、数値の更新のみです。
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差分(削除 / 追加)
当社は20256年3月31日現在、従業員12330名と小規模な組織であり、業務執行体制もこれに応じたものとなっております。当社は今後の事業拡大に応じて従業員の育成、人員の採用を行うとともに業務執行体制の充実を図っていく方針でありますが、これらの施策が適時適切に進行しなかっ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。
前年
当社は2025年3月31日現在、従業員123名と小規模な組織であり、業務執行体制もこれに応じたものとなっております。当社は今後の事業拡大に応じて従業員の育成、人員の採用を行うとともに業務執行体制の充実を図っていく方針でありますが、これらの施策が適時適切に進行しなかっ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。
今年
当社は2026年3月31日現在、従業員130名と小規模な組織であり、業務執行体制もこれに応じたものとなっております。当社は今後の事業拡大に応じて従業員の育成、人員の採用を行うとともに業務執行体制の充実を図っていく方針でありますが、これらの施策が適時適切に進行しなかっ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。
ソフトウェアの資産計上額の記載が、2025年3月末時点の189,399千円から2026年3月末時点の103,940千円に更新された。リスクの内容や説明文言に変更はなく、数値のみの更新である。
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差分(削除 / 追加)
当社では、ソフトウェアの開発に係る費用を「研究開発費等に係る会計基準」に従って研究開発費の一部について、適切に資産計上及び減価償却を行っており、ソフトウェアの合計は、20256年3月末時点で189,39903,940千円となっております。今後、研究開発の結果として資産計上されるソフトウェアが増加した場合には、それに伴う減価償却費も増加することとなり、当社の将来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。
前年
当社では、ソフトウェアの開発に係る費用を「研究開発費等に係る会計基準」に従って研究開発費の一部について、適切に資産計上及び減価償却を行っており、ソフトウェアの合計は、2025年3月末時点で189,399千円となっております。今後、研究開発の結果として資産計上されるソフトウェアが増加した場合には、それに伴う減価償却費も増加することとなり、当社の将来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。
今年
当社では、ソフトウェアの開発に係る費用を「研究開発費等に係る会計基準」に従って研究開発費の一部について、適切に資産計上及び減価償却を行っており、ソフトウェアの合計は、2026年3月末時点で103,940千円となっております。今後、研究開発の結果として資産計上されるソフトウェアが増加した場合には、それに伴う減価償却費も増加することとなり、当社の将来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。
KAM(月額従量報酬に係る収益認識)の対象事項は前年と同一で、売上高が4,399,551千円から4,747,946千円、リカーリング型売上高が4,188,788千円から4,487,817千円、構成比が95.2%から94.5%に更新された。前年は「監査上の対応」が「主として以下の監査手続を実施した」の導入文のみだったが、今年はITの専門家を利用したIT全般統制の評価、テストデータ法によるリクエスト数の検証、課金計算の再計算といった具体的な手続が追記された。
前年 / 今年の本文を見る
差分(削除 / 追加)
監査上の主要な検討事項 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 月額従量報酬に係る収益認識 監査上の主要な検討事項の 内容及び決定理由 監査上の対応 【注記事項】(収益認識関係)に記載のとおり、当事業年度の損益計算書に計上されている売上高4,399,551747,946千円のうち、リカーリング型の売上高は4,188,788487,817千円であり、全体の95.24.5%を占める。リカーリング型の売上高は、主に会社が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る月額固定報酬と顧客にて帳票をデータ化するリクエスト数(読取り回数)を基に算出される月額従量報酬から構成される。そのうち、月額従量報酬は、月額固定報酬に含まれるリクエスト数枠を超過するリクエスト数について1リクエスト当たりの単価を乗じて計算される。 AI-OCRサービス「DX Suite」の主要な機能である「Intelligent OCR」は、AI-OCRシステムにより、手書き文字認識技術をベースに「定型帳票」を読み取り、データ化するサービスを提供しており、AI-OCRシステムで集計されたリクエスト数データと、契約に基づく料金プランをもとに、月額従量報酬を計算し顧客に請求している。 リクエスト数の集計に係る主要なプロセスはITシステムに依拠しており、月額従量報酬の計算は表計算ソフト等を利用している。 当監査法人は、会社の主力サービスである上記AI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る売上高は、財務諸表の利用者が着目する重要な項目と判断されることから、当該売上高の金額のうち、月額従量報酬の課金計算の正確性と関連するITシステムが適切に整備され且つ運用されることが重要であると判断したため、当該事項を監査上の主要な検討事項に該当するものと判断した。 左記の監査上の主要な検討事項に対して、当監査法人は「DX Suite」クラウド版に係る月額従量報酬の課金計算の正確性について、主として以下の監査手続を実施した。 (1)リクエスト数について、監査法人内のITの専門家を利用して、以下の監査手続を実施した。 ・ AI-OCRシステムにかかるアクセス管理、システム変更管理、システム運用管理等のIT全般統制について、各コントロールの整備状況を評価するとともにサンプリングにより運用状況を評価した。 ・ AI-OCRシステムにおいて、読取対象の帳票を自動仕分けし、文字の読取を行い、実際に処理したリクエスト数を集計するまでの一連のシステム処理が有効に機能していることを検証するために、リクエストの種類に応じたサンプル帳票を利用し実機上でシステムの処理状況を観察するとともに、リクエスト数が正確にカウントされていることをテストデータ法により検証した。 (2)会社の課金計算の正確性を検証するため、会社が当期売上として計上した月額従量報酬を母集団として抽出したサンプルについて、会社が表計算ソフト等により計算した結果が、監査人による再計算結果と一致することを検証した。
前年
監査上の主要な検討事項 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 月額従量報酬に係る収益認識 監査上の主要な検討事項の 内容及び決定理由 監査上の対応 【注記事項】(収益認識関係)に記載のとおり、当事業年度の損益計算書に計上されている売上高4,399,551千円のうち、リカーリング型の売上高は4,188,788千円であり、全体の95.2%を占める。リカーリング型の売上高は、主に会社が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る月額固定報酬と顧客にて帳票をデータ化するリクエスト数(読取り回数)を基に算出される月額従量報酬から構成される。そのうち、月額従量報酬は、月額固定報酬に含まれるリクエスト数枠を超過するリクエスト数について1リクエスト当たりの単価を乗じて計算される。 AI-OCRサービス「DX Suite」の主要な機能である「Intelligent OCR」は、AI-OCRシステムにより、手書き文字認識技術をベースに「定型帳票」を読み取り、データ化するサービスを提供しており、AI-OCRシステムで集計されたリクエスト数データと、契約に基づく料金プランをもとに、月額従量報酬を計算し顧客に請求している。 リクエスト数の集計に係る主要なプロセスはITシステムに依拠しており、月額従量報酬の計算は表計算ソフト等を利用している。 当監査法人は、会社の主力サービスである上記AI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る売上高は、財務諸表の利用者が着目する重要な項目と判断されることから、当該売上高の金額のうち、月額従量報酬の課金計算の正確性と関連するITシステムが適切に整備され且つ運用されることが重要であると判断したため、当該事項を監査上の主要な検討事項に該当するものと判断した。 左記の監査上の主要な検討事項に対して、当監査法人は「DX Suite」クラウド版に係る月額従量報酬の課金計算の正確性について、主として以下の監査手続を実施した。
今年
監査上の主要な検討事項 監査上の主要な検討事項とは、当事業年度の財務諸表の監査において、監査人が職業的専門家として特に重要であると判断した事項である。監査上の主要な検討事項は、財務諸表全体に対する監査の実施過程及び監査意見の形成において対応した事項であり、当監査法人は、当該事項に対して個別に意見を表明するものではない。 月額従量報酬に係る収益認識 監査上の主要な検討事項の 内容及び決定理由 監査上の対応 【注記事項】(収益認識関係)に記載のとおり、当事業年度の損益計算書に計上されている売上高4,747,946千円のうち、リカーリング型の売上高は4,487,817千円であり、全体の94.5%を占める。リカーリング型の売上高は、主に会社が提供するAI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る月額固定報酬と顧客にて帳票をデータ化するリクエスト数(読取り回数)を基に算出される月額従量報酬から構成される。そのうち、月額従量報酬は、月額固定報酬に含まれるリクエスト数枠を超過するリクエスト数について1リクエスト当たりの単価を乗じて計算される。 AI-OCRサービス「DX Suite」の主要な機能である「Intelligent OCR」は、AI-OCRシステムにより、手書き文字認識技術をベースに「定型帳票」を読み取り、データ化するサービスを提供しており、AI-OCRシステムで集計されたリクエスト数データと、契約に基づく料金プランをもとに、月額従量報酬を計算し顧客に請求している。 リクエスト数の集計に係る主要なプロセスはITシステムに依拠しており、月額従量報酬の計算は表計算ソフト等を利用している。 当監査法人は、会社の主力サービスである上記AI-OCRサービス「DX Suite」クラウド版に係る売上高は、財務諸表の利用者が着目する重要な項目と判断されることから、当該売上高の金額のうち、月額従量報酬の課金計算の正確性と関連するITシステムが適切に整備され且つ運用されることが重要であると判断したため、当該事項を監査上の主要な検討事項に該当するものと判断した。 左記の監査上の主要な検討事項に対して、当監査法人は「DX Suite」クラウド版に係る月額従量報酬の課金計算の正確性について、主として以下の監査手続を実施した。 (1)リクエスト数について、監査法人内のITの専門家を利用して、以下の監査手続を実施した。 ・ AI-OCRシステムにかかるアクセス管理、システム変更管理、システム運用管理等のIT全般統制について、各コントロールの整備状況を評価するとともにサンプリングにより運用状況を評価した。 ・ AI-OCRシステムにおいて、読取対象の帳票を自動仕分けし、文字の読取を行い、実際に処理したリクエスト数を集計するまでの一連のシステム処理が有効に機能していることを検証するために、リクエストの種類に応じたサンプル帳票を利用し実機上でシステムの処理状況を観察するとともに、リクエスト数が正確にカウントされていることをテストデータ法により検証した。 (2)会社の課金計算の正確性を検証するため、会社が当期売上として計上した月額従量報酬を母集団として抽出したサンプルについて、会社が表計算ソフト等により計算した結果が、監査人による再計算結果と一致することを検証した。
2025-03-31 期 (提出日 2025-06-26 16:32)
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