Ｇ－トリプルアイズ - 2026年８月期第１四半期決算説明資料 ★★★

基本情報

• 会社コード: 50260
• 会社名: Ｇ－トリプルアイズ
• タイトル: 2026年８月期第１四半期決算説明資料
• 発表日時: 2026年01月14日 15:30
• PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260113532929.pdf
• YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/5026.T

2026年8月期第1四半期業績 (IFRS)

連結業績ハイライト①

今期からIFRSを適用。連結売上高は微増、営業利益は前期比大幅改善し、計画進捗率も好調。AIソリューション事業として四半期過去最高売上・四半期最高営業利益を更新。「AIインテグレーション+AIプロダクト」の当四半期売上高は前年同四半期比約1.2倍と継続的に増加。GPUサーバー事業の粗利額及び粗利率増。

連結業績ハイライト②

売上収益
1,421百万円（前期比：105.4%）

営業利益
61百万円（前期実績：△54百万円）

当期純利益
29百万円（前期実績：△45百万円）

売上高は微増、営業利益は大幅改善。AIソリューション事業が好調。AIソリューション事業として四半期過去最高売上・四半期最高営業利益を更新。

本1Qより、従来の日本基準に変えてIFRSを適用開始。

利益管理の徹底により営業利益が改善し、連結四半期過去最高営業利益62百万円まであと一歩。

「AIインテグレーション」における単価上昇、生成AI関連の開発需要増に伴うAIラボ契約拡大、PRISM案件受注拡大などが売上及び利益拡大に寄与。

「エンジニアリング」においては、組織風土改善活動に取り組み、前期の人数減がほぼ収束し、前期4Q以降は案件増により請負工数が増加、1Qは利益水準が回復。現在新卒採用、中途採用を強化中。

上記を背景に四半期過去最高売上1,225百万円、四半期過去最高営業利益64百万円で着地。

AI開発用途向けGPUサーバーの販売が好調に推移し、売上高増、粗利増に寄与。

1Qより適用したIFRSによりのれん非償却などの影響で前期比で損益が大幅に回復。

アーカンソー州のデータセンターが稼働開始し、管理原価を削減、今後は大型案件への対応が可能。

連結前年同期比較・計画進捗率

売上高及び売上総利益の計画進捗率は、ほぼ予定通り。AIソリューション事業の利益改善が想定以上に好調であり、営業利益75.6%、当期利益79.5%と好調。

2025年8月期 1Q実績 (単位：百万円)	2026年8月期 1Q実績	2026年8月期 前期比 計画進捗率 通期計画
売上高 1,349	1,421	105.4% 5,837 24.4%
売上総利益 415	461	111.0% 1,894 24.3%
営業利益・損失(△) -54	61	ー 81 75.6%
当期利益・損失(△) -45	29	ー 36 79.5%

※2025年8月期1Qの数値はIFRS組み替え後の数値を記載しております

事業別前年同期比較

AIソリューション事業のうちAIインテグレーション+AIプロダクトは、事業好調継続により売上前期比118%、エンジニアリングは人員減のため前期比80.0%。GPUサーバー事業については、AI開発用途向けGPUサーバーの販売の本格化による売上高の増加(前期比131.4%)及び売上総利益の増加(前期比257.3%)。

AIソリューション事業 (単位：百万円) 2025年8月期 1Q実績 (IFRS)	2026年8月期 1Q実績 (IFRS)	前年同期比	GPUサーバー事業 (単位：百万円) 2025年8月期 1Q実績 (IFRS)	2026年8月期 1Q実績 (IFRS)	前年同期比
売上高 1,200 AIインテグレーション +AIプロダクト 687 エンジニアリング 517	1,225 四半期 過去最高	102.1%	151	199	131.4%
売上高 1,200 AIインテグレーション +AIプロダクト 687 エンジニアリング 517	816 118.7%	118.7%	118.7%	118.7%
売上高 1,200 AIインテグレーション +AIプロダクト 687 エンジニアリング 517	414 80.0%	80.0%	80.0%	80.0%
売上総利益 372	343 92.3%	46	120 257.3%
営業利益 59	64 四半期 過去最高 107.1%	-114	-2 ー

※ 2025年8月期1Qの数値はIFRS組み替え後の数値を記載しております
※ AIソリューション事業におけるサブセグメントの売上高合計とAIソリューション事業全体の売上高との差異は連結消去によるものであります
※ 2025年8月期GPUサーバー事業におけるIFRS営業損失114百万円について、同期間の日本基準営業損失82百万円より32百万円悪化しておりますが、主な要因としては顧客関連資産(無形資産)の償却年数の見直しに伴う償却費61百万円の増加及びのれんの非償却に伴う償却費22百万円の減少であります

事業セグメントの整理

当社グループの事業セグメント及びサブセグメントの事業概要及び担当会社は下記の通り。

セグメント	サブセグメント	事業概要
AIソリューション	AIインテグレーション	AI/システムの開発、AIに関するコンサルティング、業種別パッケージの導入等
	AIプロダクト	顔認証AIや画像認識AIを搭載した自社サービス提供による月額利用料及びサービス提供に伴って生じるデバイスやカスタマイズ開発
	エンジニアリング	主に自動車メーカー向けの設計開発業務の役務提供
GPUサーバー		独自開発ソフトを搭載したGPUマシンやモジュール型データセンター「DINO」、AI向けGPUサーバーの提供に加え、それらに伴う保守管理サービスを展開

AI ソリューション事業四半期最高となる売上高 1,225 百万円、営業利益 64 百万円で着地

AI ソリューション事業においては、 AI インテグレーションサブセグメントにおける AI 案件の好調な受注や徹底した案件管理、エンジニアリングサブセグメントにおける人員減の収束と稼働率上昇を背景とした利益の増加により、四半期最高売上となる 1,225 百万円及び営業利益 64 百万円で着地。

GPU サーバー事業の損益が改善し、営業利益△2百万円で着地

GPUサーバー事業においては、粗利率の高いAI開発用途向けGPUサーバーの販売の本格化による売上高の増加、米国アーカンソー州でのデータセンターの稼働開始による管理原価の削減、IFRS適用に伴うのれんの非償却による販管費の減少などの影響で、損益は前年同四半期比で大幅に改善し、営業利益は△2百万円で着地。

事業別トピックス

AIインテグレーション
商流改善や単価上昇による社員1人当たり月平均売上の増加が継続し(前期1Q1,221K→当期1Q1,532K)、ビジネスパートナー粗利率(前期1Q平均12.5%→当期1Q平均15.9%)が引き続き改善。

AIプロダクト
生成AI関連の開発需要増に伴い、AI開発契約は引き続き安定的に拡大中。これに加え、AI開発契約からAI請負案件に繋がる事例が増加、RAG開発、混雑予測AI、キズ検知AIなど幅広く対応中。

エンジニアリング
AI開発案件、請負案件など新規受注が順調に進捗し、利益管理も徹底し、1Q業績に寄与。
千葉大学と「ASCENT-6Eプログラム」との連携プログラム実施、北海道大学と学術コンサルティング契約を締結。

GPUサーバー事業
「アルろくfor LINE WORKS」が順調に積み上がり3000IDを突破、LINE WORKSとの共同販促が本格化。
AIZE Breathについては既存顧客からの追加受注継続中。
太陽光発電事業所向けAI監視カメラサービスの新規受注が進捗中。

組織風土改善活動に取り組み、前期の人数減がほぼ収束し、前期4Q以降は案件増により請負工数が増加し、1Qは利益水準が回復。現在新卒採用、中途採用を強化中。

トリプルアイズと共同で、自動車設計業務効率化のためのAIソフト開発のプロジェクトチームを結成、複数の設計効率化ソフト開発が完了し、実務適応フェーズへ。
ローカルLLMでの設計書ナレッジ検索システム実装のための研究開発が進捗中。

AI開発用途向けGPUサーバーの販売が好調に推移。

アーカンソー州のデータセンターが稼働開始し、管理原価を削減、今後は大型案件への対応が可能に。

AI開発支援サービスを開始し、トリプルアイズと連携し、AI開発/GPUサーバー導入の実績を狙う。

電力・脱炭素領域の第一人者・柏崎が顧問に就任し、電力活用としてのマイニングでの事業展開を促進。

会社概要

経営理念

新代表メッセージ

技術の力で、常識を覆す。

①継承（DNA）
創業来培ってきた「テクノロジーファースト」と、「画像認識AI技術」という基盤は、今後も当社の核であり続けます。既存のAPIを組み合わせるだけのAIソリューションでは、これからの時代を勝ち抜けません。自社AI開発へのこだわりこそが、我々の存在意義でもあり競合優位性でもあります。

②変革（Evolution）
私の使命は、この高い技術力を「確実な収益」へと転換することです。これまでの「技術開発フェーズ」から、AI社会実装による「事業拡大フェーズ」へとギアを上げます。SI事業の堅実さとAI事業の爆発力を融合させ、より収益性の高いビジネスモデルへと変革させてまいります。

③コミットメント（Commitment）
透明性の高い経営と、スピード感のある意思決定により、爆発的な成長を実現します。新代表として、私はこの技術力をさらに研ぎ澄ませ進化させこのVUCA時代を技術の力で突破します。

代表取締役CEO 片渕博哉

トリプルアイズの技術系譜

囲碁、顔認証、生成AIと、一見バラバラに見えるわたしたちの技術は、一本の線で繋がっています。そして次に来るフィジカルAI時代に必要な技術こそ、私たちが極めてきた領域そのものです。

囲碁AI（Origin） 顔認証（AIZE） 生成AI（RAG） フィジカルAI（Future）

画像認識 LLM 探索最適化
生成 AI はあくまでソフトウェアの領域での活用まで。今後は人間の物理空間まで拡張したフィジカル AI にシフトしていく。
目 ( 画像認識 ) ×脳 (LLM) ×行動 ( 探索 ) 現実空間での最適行動選択において囲碁 AI の技術知見が活きる。

画像認識 探索最適化
局勢判断における画像認識と宇宙の元素より多いの選択肢から「最適解」を導く探索エンジン。強化学習の基礎。

画像認識 ベクトル検索
画像認識による個人の顔の特徴量を深く読み込む技術と登録されているDBからいかに速く正確にベクトル検索するかが求められる。また個人情報レベル MAX のデータを扱った特化型自社 AI モデル開発。

LLM ベクトル検索
文章をベクトル化し、最も近い意味合いの回答・文章を検索する。
システム全体の精度向上施策、スピード改善など顔認証で培った技術をフル活用。

AI エージェント×フィジカル AI

当社は「探索」「認識」「生成」の中核AI技術を活用し、人とAIが協働する「AIエージェント×フィジカルAI」の領域でのグループ全体の事業展開を強化します。

AIとヒトとの協働設計
プロ棋士× AI の共同研究で検討した「協働の作業法」を、現場プロセスに適用できる先行知見があります。

グループ力
GPUサーバと計算力のゼロフィールド、自動車設計エンジニアリングのBEXのグループで、学習基盤→ドメイン特化AI開発→実装までワントップで推進可能です。

「AIエージェント×フィジカルAI」
屋外セキュリティ人物検知 ( 太陽光パネルの盗難等 ) 目的で、複数センサーから取得した大量データを踏まえた意思決定AI。
人型ロボットの画像認識 AI の組み込みによる、ロボットとヒトの共生。

役員プロフィール

代表取締役CEO
片渕博哉
トリプルアイズ取締役
2016年、トリプルアイズ入社。画像認識・機械学習の専門家として、画像認識プラットフォーム「AIZE」や音楽レコメンドサービスなど、幅広いAIソリューションを開発。囲碁AI研究開発においては、プロジェクトマネージャとして強化学習を活用した高度なアルゴリズムの開発をリードし、競技AIにおける技術応用を実現。AI教育プログラム「AT20」の責任者として、カリキュラム設計・教材開発を主導。企業向け講演活動を通じ、AI技術の普及と人材育成に貢献。

代表取締役会長
山田雄一郎
トリプルアイズ取締役
早稲田大学商学部卒業。2005年12月EY新日本監査法人入社。2011年3月監査国際部より異動し、成長戦略室等にて官民連携の経営改革・経営統合に係るコンサルティングを9年間実施（うち2012年から2017年は新日本パブリックアフェアーズ株式会社に出向）、多数のプロジェクトマネージャーを歴任。2020年11月、株式会社トリプルアイズ取締役就任。2021年3月、同社代表取締役就任。

取締役CFO
加藤慶
トリプルアイズ取締役
明治大学法学部卒業。ベンチャー・リンクを経て、EY新日本有限責任監査法人のIPO専門部隊に所属、在籍時に三井不動産株式会社ベンチャー共創事業部に出向しCVCファンド組成に携わる。2018年以降、上場準備会社におけるCFO、取締役を歴任。2019年、株式会社すららネット取締役(監査等委員)就任(現任)。2020年、株式会社ライナフ監査役就任(現任)。2021年9月、株式会社トリプルアイズ取締役就任。2023年10月当社グループ会社株式会社ゼロフィールド取締役就任(現任)。2024年7月当社グループ会社株式会社BEX取締役就任(現任)。

社外取締役
篠田庸介
トリプルアイズ社外取締役
株式会社ヘッドウォータース代表取締役。1989年にベンチャー企業の立上げに参画。以降、起業家としての道を進み、1999年にE-Learning事業を柱とするIT企業を設立。2005年に株式会社ヘッドウォータースを設立し、代表取締役社長に就任。エンジニアを中心に据えたユニークな組織運営や、黎明期のAI・ロボティクス領域への進出などで注目を浴びる。AIの社会実装、Society5.0実現を目指し、ヘッドウォータースグループを牽引する。

ゼロフィールド代表取締役CEO
平嶋遥介
ゼロフィールド取締役
上智大学理工学部情報理工科、上智大学院理工学研究科卒業後、NTTデータに入社し銀行向け勘定系共同センターへの機能追加・開発などを担当。2017年に株式会社ゼロフィールドを創業し、暗号資産関係のビジネスを展開。金融系システムやブロックチェーン関連の深い知識と豊富な経験を有しており、CTOとして開発チームを牽引しながらも、経営者として成長の道を歩む。2023年8月より代表取締役CEOに就任。

技術顧問
松原仁
京都橘大学工学部情報工学科教授。はこだて未来大学特任教授。京都橘ロボカップ日本委員会会長、観光情報学会長、人工知能学会長などを歴任。1959年、東京生まれ。86年、東京大学大学院情報工学博士課程修了。同年、通産省工業技術院電子技術総合研究所（電総研、現在の産業技術総合研究所）入所。元、東京大学次世代知能科学研究センター（AIセンター）教授。

事業内容

セグメント	サブセグメント	事業概要
AIソリューション	AIインテグレーション	AI/システムの開発、AIに関するコンサルティング、業種別パッケージの導入等
	AIプロダクト	顔認証AI・画像認識AIを搭載した自社サービス提供及びサービス提供に伴って生じるデバイスやカスタマイズ開発
	エンジニアリング	主に自動車メーカー向けの設計開発業務の役務提供
GPUサーバー		独自開発ソフトを搭載したGPUマシンやモジュール型データセンター「DINO」、AI向けGPUサーバーの提供及び、それらに伴う保守管理サービス

※ 2025 年 8 月期の実績値をもとに算出

主要取引先企業

自治体、小売・流通、総合商社、金融、鉄道、物流、電気機器、食品卸、医療・医薬品、情報通信、建設・機械、電気機器、建設、ICT。

沿革

経営危機から新たな成長フェーズへ

会社概要

会社名 株式会社トリプルアイズ（英名： TRIPLEIZE CO., LTD. ）
代表取締役CEO 片渕博哉
設立 2008 年 9 月
所在地 東京都港区芝浦 3 丁目 4 1 グランパークタワー 32F
役職員数 連結： 465 名、単体： 251 名
市場区分 東証グロース市場（証券コード： 5026 ）
事業内容 システムインテグレーションおよび AI プラットフォームの提供
関係会社 株式会社所司一門将棋センター、株式会社シンプルプラン、株式会社ゼロフィールド、株式会社 BEX
特許 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム（出願番号：特願 2020-067799 ）、複数拠点における時間的整合性を根拠とする本人認証 AI システム
資格 ISO 9001 JQA-QMA15648 （品質）、 ISO/IEC 27001 JQA-IM1456 （情報セキュリティ）、 ISO/IEC 27017 JQA-IC0003 （クラウドサービスセキュリティ）

グループの事業系統図

セグメント	サブセグメント（事業会社）
AI ソリューション事業	AIインテグレーション・AIプロダクト
	エンジニアリング（BEX）
GPU サーバー事業	GPUサーバー（ゼロフィールド）

市場環境

AI 市場の動向

各種調査によると、国内のAI市場は2029年に約4.1兆円、世界のAI市場は2030年に約8,260億ドル（約130兆円）規模にまで成長することが予想されています。

市場の動向

インフラ問題の顕在化
生成AIとデータセンターで電力需要が急増し、送電や系統連系の保留が前面化。データセンターの金融商品化（REIT）など資金調達の巧拙が鍵となりつつある。

米中AI政策の再編
米トランプ政権下で、対中AI半導体輸出管理の発動が遅れつつも「複雑で重い規制」から「より賢明で戦略的な仕組み」へ見直しの流れが示されている。

フィジカルAI
NVIDIAはGR00TとNewtonを公開し、シミュレーションから現実への技術移転を加速。フィジカルAIは産業・サービスで実装段階に入り、エコシステムの拡大が進展。

政権交代とAI政策
高市政権では、AI推進と経済安全を両立しつつ、国産半導体データ基盤強化、生成AI活用拡大と安全対策がさらに加速する可能性が高い。

エッジ AI 市場

「フィジカルAI」はエッジ搭載へ拡張し、現場機器に即応する高速度の適応を実現、製造DXを前進させます。フィジカルAIの推進はエッジコンピューティング市場をさらに拡大する大きな可能性を秘めています。

競争優位性

技術力と社会実装力

トリプルアイズのサービス「AIZE」は、すべて自社開発で構築。
同時に、AIの研究開発における論文のサーベイからモデルの実開発のみならず、顧客システムへの実装まで一貫して実施が可能

高い技術力を誇る人材と圧倒的な実績

囲碁 AI に裏打ちされた高い技術力

囲碁AIの研究開発で培った先端技術を核とした“挑戦するDNA”を有し、AIの未来を切り拓く技術力が強み。
AIの未来を創ってきた、私たちのDNA

高いエンジニア比率

1人当たり粗利
3,041 2,389 3,170 3,857 (千円)

成長戦略

3 つの成長エンジン

AI社会実装に向け、3つの戦略を推進。単なるAIベンダーとしてのポジション確立ではなく、「社会課題を技術力で解決するSIパートナー」としてへの役割へシフト。また全社員のAIスキル向上していきAIネイティブな組織へ変革していく。

①顔認証・生体認証 ② AIインテグレーション ③大学アライアンス

AIネイティブな組織への変革
M&A戦略

①顔認証・生体認証

具体的な注力領域
本人性の厳格化が求められる領域に特化
当社製品は、勤怠・決済（所有認証）の領域においては既に一定程度普及済み。
これからは、スマホ・カードでは解決できない「本人性の厳格化」が求められる領域に特化することで、高単価かつ必須性の高い市場を獲得する。

公平性の担保が求められる領域
エンタメ（チケット）、リテール（限定品）における不正転売・買占め防止。

リスク管理が求められる領域
Web 試験での本人確認、カスハラ対策、徘徊見守りなどのブラック / ホワイトリスト検知。

当社の競争優位性
顔認証カスタマイズ実績
カメラ、クラウド・オンプレ・スマホなど環境依存せず、 API/SDK で柔軟に連携することが可能。

大量高速処理
数万人規模のイベントや商業施設でも遅延なく認証・判定することが可能。

AI プラットフォーム展開

トリプルアイズのAIの技術力と知見を活かして構築した独自のAIプラットフォーム基盤をベースに、自社プロダクトの拡大、他社サービス連携、AI案件のフックから大型システム案件受注につなげる戦略を推進していきます。

自社プロダクトの拡大
世界大会有数の実績を誇る囲碁AIの研究開発から誕生。
自社プロダクトの提供によって10万IDの運用実績をもつAIエンジン。

他社サービス連携
API・SDKで他社SaaSサービスと連携し収益拡大。
自社AIプロダクトは月額利用料が高粗利で長期継続。

AIフックから大型化
AIラボおよびオーダーメイドAI開発リード顧客からの大型システム開発受注・基幹システム開発受注。

② AI インテグレーション

具体的な注力領域
製造・印刷現場のDX推進
クラウド完結型の AI ベンダーが苦手とする「エッジ AI 」と「フィジカル AI 」を組み合わせることで、実益に直結するソリューションを提供していく。

製造業
「自社専用生成 AI 」でナレッジ継承。

印刷業
全数検品によるロス削減、製版業務効率化。

新技術投資
工場自動化に向けたフィジカル AI 研究開発。

当社の競争優位性
圧倒的な課題解像度
AI Lab 顧客の 80% が製造・印刷業。ドメイン知識が深く、「 AIPoC 」提案ではなく ROI （人件費削減・歩留まり改善）を明確化した提案が可能。

日本産業の強みと連動
自動車、 IP 産業（漫画・アニメ）など日本の技術力が強い産業に密着。

AI ラボの戦略的拡大

画像認識プラットフォーム「AIZE」を多業種へ展開し、リード創出を強化。「AIラボ」による顧客との共創・検証を通じて、AIシステム開発や既存システムインテグレーションといった大型案件の獲得に繋げることで、顧客LTVの向上を目指す

レガシー産業への AI 実装

AIの導入余地が大きいレガシー産業をターゲットとし、自動車業界ではBEX社の専門性を活かした業種特化型AIプロダクトの開発を推進。
製造業領域ではエッジAIを共同開発しサービス開始。今後はM&A・資本業務提携を皮切りに、当該産業へのAI実装を目指す

レガシー産業への AI 実装戦略

Knowledge ナレッジ

Big Data ビッグデータ

Experience 経験・勘

R A G （検索拡張生成） マルチモーダルAI
SI （システムインテグレーション） + AI ラボ 自社プロダクト+ エッジAI

③大学のアライアンス強化

具体的な注力領域
産官学連携のハブへ
大学の研究シーズをシステム化し、自治体・公共へ展開。優秀な AI 人材のリクルーティング・エコシステムも確立。

社会実装パイプライン
研究を自治体へ。教育委員会等とのパイプを作り、他商材へクロスセル。

採用ルート強化
共同研究を通じた学生エンジニアとの接点強化。

離島・僻地の教育モデル
北海道大学と連携。 AI/GPU で対面以上の教育環境を構築。

当社の競争優位性
研究開発実装力
囲碁 AI や顔認証で培った力で、学術理論を即座に「社会実装」できるエンジニア力。

日本産業の強みと連動
大学・自治体との技術顧問契約による知見の収益化モデル。

GPU サーバーによる AI 開発支援

ゼロフィールドは、AI向けGPUサーバー需要の拡大を背景に、最適なサーバーソリューション「GPU Server for AI」を展開。
生成AIや大規模言語モデルなど多様な用途に応じたインフラ環境を提案し、高性能なGPUと柔軟なサーバー運用でAI開発の加速に貢献する

AIのインフラとなるGPUサーバー AIシステムやAI開発のパートナーとして

GPUサーバーの提案
◀︎事業者向け生成AI用GPUサーバー
【NVIDIA H200を最大8GPU搭載可能 Supermicro社製】
▲AI開発者向けワークステーション
【最大4GPU搭載可能 デスクトップからラックマウントまで】

生成AIの利用拡大に伴い、ニーズが増えているGPUサーバーの提案も行う。

AI開発からGPUサーバーの運用・データセンターの構築までトータルサポートが特徴。

AI開発事業者との提携
GPUサーバーの導入を広げるべく、一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)にシニアパートナーとして加入。
AIサービス事業者・AI開発事業者・AI導入支援事業者との連携を進め、AIインフラの提供を広げる。

技術者の育成 ロードマップ

現在社内のAT20の合格者が150名を突破し社内全体のAIリテラシーUpを推進中。今後のIT開発をリードしていくAI駆動開発リーダーを2028年までに100名育成していく

GE 150名 Ld 10名 （AI人材率 60%）
GE ： AI ジェネラリスト
Ld ： AI 駆動開発リーダー

現在 2025年8月期 2026年8月期 2027年8月期 2028年8月期

組織レベル
⚫ 組織内で AI の利用が一部始まってはいるが、利用ツール目的がバラバラで、業務への影響は限定的
⚫ AI 活用が「個人」から「チーム」への取り組みへと進化中
⚫ 業務やプロダクトが「 AI を前提」に設計されている
⚫ KPI や評価指標も AI 活用を前提に定義されている
⚫ AI が業務の中心に位置づけられ、組織の競争力に直結
⚫ 業務プロセスに AI が組み込まれ、日常的に活用される
⚫ 業務効率化や品質向上など、具体的な成果が出始め る
⚫ AI 活用が「業務改善の手段」 として定着

AI 試行段階
AI 統合
AI 前提の業務設計
AI による戦略的改革

技術者の育成 AT20

株式会社トリプルアイズでは最先端技術（ Advanced technology ）に携わる社員の比率を 20% 以上 に引き上げるために独自の教育プログラムを実施していますが、この教育プログラムを、教育サービスとして外部にも提供しております。

サポーター制度
AI エンジニアによるマンツーマンのサポート。

選べる 4つのコース
職種、目的、スキルレベルなどに合わせたコース選択が可能。
⚫ 入門コース
⚫ Python 基礎コース
⚫ AI エンジニア初級コース
⚫ AI エンジニア中級コース

通信教育制度
時間や場所を選ばず、自身のペースで学習できます。

総受講者数 [※] [1] 450 名 1社あたり平均受講者数 8 名
総受講社数 [※] [2] 50 社超 上位コース受講希望者数 [※] [3] 230 名

技術者の育成 AI 駆動開発リーダー

従来のシステム開発フローの中で、ヒトで対応しなければならない領域、AIに代替できる領域を見極め、技術者の育成・リスキリングを推進していく。

AI 駆動開発リーディング
AI 駆動開発リーダー

要件定義、設計、開発、テスト、リリース、運用保守の各フェーズにおける業務知識、非機能要件明確化、ユーザ体験設計、ROI試算、AI駆動開発ツール (Cursor、Devin、Claude Code) の活用、AIアップデート、非機能要件、DB設計、効果検証、脆弱性テスト。

良質なサービス実現に向けては、DB設計が重要!!
保守性の高いコード生成は現状難しい。

AI 時代を切り拓く

私たちトリプルアイズは『AIと共に、ビジネスを変革していきます』。
テクノロジーだけでなく、組織文化としてのAI活用を推進していきます。

社員全員が、 AI ネイティブな組織へ。

新たな価値創造 事業成長 社会実装へ向けた挑戦を、これからも全力で推進していきます。

生成AIは単なるツールではなく、私たちのビジネスと社会を変革する原動力です。
この時代の波に乗り、未来を共に創造していきます。

具体的に取り組むこと
人材育成：AI人材の育成と組織全体のスキルアップ
技術革新：最先端AI技術の積極的な導入と開発
社会貢献：AIを通じた社会課題の解決への貢献

M&A 戦略の背景

東証グロース市場の上場維持基準として、2030年までに時価総額100億円の基準が追加。
東証の資料においても、高い成長を目指した経営の実現に向けて、M&Aによる成長戦略も積極的に検討すべきことが提言された。

当社のスタンス
600社超のグロース市場の中で、100億基準を優に超える、非連続な成長を実現するであろうという期待値に応えられる経営を目指す。
上場後実施した2件のM&AのDD、PMIの経験値を今後も活用、深化させる。
国際会計基準導入により、他社に先んじた体制整備。
ただし、件数ありきのM&Aは想定しておらず、次ページに記載の戦略概要に沿う見極めを行うことを重視。

M&A 戦略の概要

01 適切なバリュエーションでの M&A
ターゲットは EBITDA 倍率 4 倍〜 5 倍前後。

02 AI ソリューション事業を基盤としたシナジー
AI サービス、 AI 開発、 IT コンサルも含めた AI 周辺事業領域の M&A。

03 自由度の高い資本政策
独自開発 AI の共有によるシナジー創出及びこれによる対象企業のバリューアップ。

04 当社グループへの資本参画によるベクトル合わせ
グループインした役員を中心に有償 SO を付与するなどインセンティブを過去実施。
M&A と同時にファウンダーに当社グループの第三者割当増資を実施、当社グループ価値向上を当社とともに目指す。

経営指標

PL 詳細

PL 詳細

※2026年8月期より、IFRSを適用した数値を記載しております
※IFRSにおいては、経常利益の概念が無いため「ー」としています

セグメント別サマリー

AIインテグレーション・プロダクト
主に以下を背景に、 2026 年 8 月期にかけ増加を見込む。
 昨今の生成 AI の普及が追い風となる AI 関連開発売上の成長
 AI 顔認証勤怠管理システムや「アルろく for LINE WORKS 」等の AI プロダクトのサブスクリプション売上拡大
 資本業務提携したゲームカードホールディングス社との取引増加
 好調な新卒採用を中心とした採用増加

エンジニアリング
 2025 年 8 月期の期中に発生した人員減による影響により、売上高は横ばいを見込む
 直近では人員減は落ち着いており、単月営業黒字となっているため、 2026 年 8 月期は利益寄与する見込み

GPU サーバー
 令和 7 年度税制改正により主力売上が暗号通貨のマイニングマシンから AI 開発用途向けの GPU サーバーにシフトしたことで、 2026 年 8 月期は減収を見込む
 ただし、 AI 開発用途向けの GPU サーバー販売も単月で粗利が十分出ていることから、 2026 年 8 月期の損益は改善される見込み

	AIインテグレーション・ AIプロダクト	エンジニアリング （BEX）	エンジニアリング （BEX）	エンジニアリング （BEX）
		327 (2ヶ月分)	1,381	-
	2,346	2,702	2,905	3,224
		1,733	1,101	1,101
		25	25

売上高及び営業利益推移

片渕博哉が社長就任

Appendix

DX が加速する製造業での AI ラボ事例

Case study 製造業 A 社
生成AIで自社製品問い合わせ業務を効率化
RAG （検索拡張生成）システムの構築
- 自社製品のマニュアルや過去の QA で RAG 構築
- 既存の LLM で学習していないドメインデータや専門用語でも上手く回答できるようチューニング
- カスタマーサクセス部門の一次問い合わせの代行、作業時間大幅削減

Case study 製造業 B 社
設計書図面 (CAD) から見積書の自動生成
AI で自動作成、自動チェック
- 過去の見積修正履歴から、設計書の間違いを指摘提案
- 図面情報と自社対応する製品を組み合わせ、見積作成
- 作業者の作業を大幅に短縮、見積業務の属人化改善

DX が加速する製造業での AI ラボ事例

Case study 製造業（食料品） C 社
食品工場における作業者の衛生チェック
顔認証 AI を活用した業務管理自動化
- TOF センサー [*] と顔認証を連動 - 光の飛行時間を用いるセンサー
- 作業員がマスク・ゴーグル・手袋など装着しているか確認
- 作業員が白衣に着替えた状態で、静電気・コロコロ・除菌
- 衛生チェックをしていない場合は、工場内の入室ドアが開かないように制御

Case study 製造業 D 社
工場における生産ライン設計の効果測定
作業者の位置情報を可視化して経路最適化と業務効率化に
- Beacon を作業者に装着
- 工場に設置されたセンサーから位置情報を獲得
- 大量の人員と大量のトランザクションを AI がクラウド上で可視化
- 生産ライン設計の最適化にフィードバック

多くの業種に広がる AI 導入実績

Case study 製造業 E 社
社内向け生成AI導入サポート
セキュアかつ高速に業務活用を実現
- 複数企業への導入支援を開始
- 最短 2 週間で構築可能な高速開発レシピを提供
- セキュアな環境で画像生成 AI も利用可能

Case study 不動産会社 F 社
AIで物件提案を支援するPoC
データ分析とマッチング AI で営業を革新
- 統計モデルと機械学習により成約傾向を数値化
- 顧客属性と物件特性のベクトル化による類似度計算
- 高精度なレコメンドで営業活動の精度と効率を向上

多くの業種に広がる AI 導入実績

Case study 印刷業 G 社
よりセキュアな AI 導入
エッジ AI による機密性の高い現場での顔認証
- クラウド未使用環境に導入可能
- 産業用 CPU ボードや GPU エッジ端末への組込実績あり
- セキュアな顔認証を現場単体でリアルタイムに実行

Case study 飲食チェーン H 社
文書校閲 AI の技術支援
BERT を活用し幅広い文書の自動校閲に対応
- 契約書・約款・プレスリリースなど多様な文書に対応
- 誤字脱字や二重敬語、表現の揺れを検出
- 専門用語の誤用や不適切表現も添削

Case study 製造業 I 社
画像認識 AI による調理品判定
レストランの提供品質を AI で可視化・管理
- 厨房とホール間に設置したカメラで料理を自動判定
- 提供時間を AI が自動で計測しオペレーションを改善
- 将来的には盛り付けの正確さも AI で評価

多くの業種に広がる AI 導入実績

Case study アプリ開発 J 社
植物判定 AI の精度を大幅改善
画像判定アプリの機能を画像認識技術で強化
- AI 判定精度を 50 ％から 90 ％以上に向上
- 犬猫など非植物画像との判別精度も向上
- 品種追加やメンテナンスが容易な設計実現

Case study 生花 EC サイト K 社
生花トレンド可視化システム
需要を分析
- 生花 EC サイトと卸売市場の情報を連携分析
- 品種ごとの SNS 反応と出荷量の関係性を可視化
- バズ検知や傾向分析で仕入・販促をデータで支援

Case study 物流業 L 社
無人搬送車の経路最適化 AI
倉庫内搬送効率向上に向けた PoC
- ヒューリスティック手法で渋滞を回避し再ルート提案
- モンテカルロ木探索により搬送量を考慮した経路選択
- 強化学習で自己学習し搬送効率最大化を目指す設計

ゼロフィールドのデータセンター運用能力

2018年から国内外で合計6拠点のデータセンターを展開するゼロフィールドは、2024年にコンテナ型データセンター『DINO Rex』を開発。顧客ニーズに合わせてカスタマイズできるDINO Rexは、暗号資産マイニングだけでなく生成AI向けエッジデータセンターとしても活用可能。短期間で設置できるため、安価な電力の新たな活用方法として販売を広げている

コンテナ型データセンターによる余剰電力活用の提案
コンテナ型データセンターとは、エッジでのサーバー稼働に最適化された設備を備えた可搬型の省スペース施設。

コンテナ型・モジュール型データセンターの独自開発
◀︎コンテナ型データセンター
【ニーズに合わせてフレキシブルにカスタマイズ可能】
▲モジュール型データセンター
【福井大学との共同開発の排気システム搭載】

事業に関する主なリスクについて

項目	リスク	対策	可能性 [影響度]
事業環境の変化	AIソリューション事業の領域には国内外多くのIT企業が参入しており、市場は形成期にあります。生成AIによる大きな変化が生じる中で、事業環境がさらに大きく変化する可能性があります。	最新の技術動向や市場環境の変化を把握できる体制を構築、AIに関する論文のサーベイ、マーケティング調査の実施のみならず、業界のオピニオンのキャッチアップを仕組み化しております。	中
画像データの利活用に関する法令などの規制	単に個人情報保護法等の法令を遵守するのみならず、プライバシー保護の観点より考慮する必要があります。関連する法令等が改正され、あるいは社会的な要請が大きく変化した場合には、事業に影響を及ぼす可能性があります。	総務省・経済産業省より公表された「カメラ画像利活用ガイドブック ver.3.0」（2022年３月）を参照し、法令及び社会規範上認められると判断した範囲内において、画像情報の利活用を行っておりますが、今後も関連法案の修正に備えセキュリティ技術の向上に努めております。	中
個人情報の保護	「個人情報の保護に関する法律」が定める個人情報取扱事業者として義務を課されており、プライバシー保護の観点から広範な配慮が求められています。情報の漏洩、不適切な利用等について配慮が不足した場合には、レピュテーションリスク等によって事業に影響を及ぼす可能性があります。	情報の漏洩防止はもちろん、不適切な利用等の防止のため、情報管理を経営上の重要事項と考え、社内においてもこれらの情報へのアクセスを制限するとともに、「情報セキュリティ管理規程」「個人情報取扱規程」等を制定し、全従業員に対する社内教育を実施するなど、法令及び関連するガイドラインの遵守体制を整えております。	中
暗号資産の市場価格の変動	株式会社ゼロフィールドは、暗号資産のマイニングマシンの販売を主な事業としております。暗号資産の市場価格はボラティリティがあるため、当該価格が低迷する場合、マイニング報酬が減少するため、同社の顧客層のマイニングに対するインセンティブが損なわれ、販売活動に影響を及ぼす可能性があります。	これまでの販売実績をベースに、市場動向に合わせた販売施策を実施しております。加えて、暗号資産の市場価格の変動に左右されない、高性能GPUサーバーの販売やデータセンター運営等の事業の拡大に注力しております。	中
固定資産の減損	株式会社ゼロフィールドおよび株式会社BEXの子会社化に伴い、のれんをはじめとした固定資産が増加しています。事業環境の変化に伴い、それぞれの事業が計画通りに進捗せず、将来キャッシュ・フローの低下が見込まれる場合等には、減損損失を認識する必要が生じます。多額の減損損失を認識した場合、当社グループの経営成績及び財政状態に大きな影響を及ぼす可能性があります。	株式会社ゼロフィールドおよび株式会社BEXのグループイン後、それぞれの会社に当社より取締役を派遣し、また当社管理部門の事業管理業務への参画により、ガバナンスを強化し、また既存事業の運営だけでなく新規事業開発に共同で取り組んでおります。	中

昨年まで本ページに記載していた項目『税制改正』については、 2025 年 4 月に行われた税制改正により、リスクが顕在化し株式会社ゼロフィールドの業績に大きな影響が生じました。結果、現在は潜在リスクが減少したことから、項目から削除しております。また、その他のリスクについては、当社が提出する有価証券報告書をご参照ください。

直近リリース

2025.10.16 電力・脱炭素領域の第一人者・柏崎和久氏がゼロフィールド経営顧問に就任
2025.10.22 【ケーススタディ公開】ブラザー工業様が取り組むAI活用の新しい学習プロセス
2025.10.23 AI顔認証付きクラウド型勤怠打刻サービス「きんろくfor LINE WORKS」がIT導入補助金2025に採択
2025.10.27 代表取締役及び取締役の異動に関するお知らせ
2025.11.05 トリプルアイズの顔認証AI が「勤次郎」と連携開始──顔認証による打刻で勤怠管理をより快適に
2025.11.11 トリプルアイズ、北海道大学と学術コンサルティング契約を締結
2025.11.28 事業計画及び成長可能性に関する事項
2025.12.03 当社の企業調査レポートの発行に関するお知らせ
2026.01.08 片渕CEO が個人投資家向けに事業戦略を語る野村インベスター・リレーションズのWEBセミナーに登壇

用語集

AI
AI(Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知的ふるまいの一部を、ソフトウェアを用いて人工的に再現したもの。経験から学び、新たな入力に順応することで、人間が行うように柔軟にタスクを実行する。

ブロックチェーン
ブロックチェーンとは、データが地理的に離れたサーバーに分散保持され、一定の形式や内容のデータの塊（ブロック）を改竄困難な形で時系列に連結していく技術。

特徴量
特徴量とは、コンピュータが学習するデータにどのような特徴が含まれているのか数値化したもの。

エンジン
エンジンとは、特定の情報処理を実行するためのひとまとまりになったソフトウェアやシステムなどのこと。

IoT
IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、あらゆる「モノ」がインターネットに接続される仕組みのこと。

オンプレミス
システムの稼働やインフラの構築に必要となるサーバーやネットワーク機器、あるいはソフトウェアなどを、使用者が管理している施設の構内に機器を設置して運用することをいう。

マイニング
暗号資産（仮想通貨）のマイニングとは、取引などのデータをブロックチェーンに保存する作業を行い、その報酬として暗号資産を得る行為のこと。

プロンプトエンジニアリング
生成AIは、命令（プロンプト）の出し方によって、出力されるコンテンツの質が大きく異なるため、AI（人工知能）から望ましい出力を得るために、指示や命令を設計し最適化する技術のこと。

ファインチューニング
機械学習において、大量のデータで事前学習されたモデル（事前学習済みモデル）に対して、解きたいタスクに応じた独自のデータを追加で学習させ、新たな知識を蓄えたモデルを作り出す技術。

システムインテグレーション
システムインテグレーション（System Integration：SI）とは、企業の情報システムの導入に際し、ユーザーの目的に応じた企画の提案からハードウェア、ソフトウェアの選定、システムの開発や構築、運用までのトータルなサービスを提供することを指す。

DX
DX（Digital Transformation：デジタルトランスフォーメーション）とは、「ITの浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる」という概念であり、企業においては、概ね「AI、IOT、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーを利用して、ビジネスモデルや製品・サービス及び業務・プロセス・組織風土を変革させ、競争優位性を高めること」という意味合いで用いられる。

SIer
SIerとは、クライアントの業務を把握・分析し、その課題を解決するようなシステムの企画、構築、保守・運用までの全工程を一貫して請け負う業者を指す。

GPGPU
General-purpose computing on graphics processing unitsの略。GPUの演算資源を画像処理以外の目的に応用する技術のことである。

トークン
企業または個人により、既存の暗号資産（仮想通貨）をプラットフォームとして、そのシステムを間借りする形で発行される、独自のブロックチェーンを持たない暗号資産のこと。広義では、既存の暗号資産そのものをトークンと呼ぶこともある。

VISION

トリプルアイズの経営理念

テクノロジーに想像力を載せる

投資判断(AI生成)

投資評価: ★★★

評価の理由：
今回の決算は、IFRS適用開始とAIソリューション事業の好調により、営業利益が大幅に改善し、四半期過去最高を更新しました。特にAIインテグレーション事業の単価上昇とGPUサーバー事業の粗利率改善が寄与しており、事業構造の転換が数値に表れ始めています。

一方で、懸念点も存在します。GPUサーバー事業は、税制改正により主力であったマイニング事業からAI開発用途へシフトしましたが、売上高は前期比131.4%増であるのに対し、営業利益は△2百万円と依然として赤字です。また、エンジニアリング事業は人員減の収束により利益水準が回復したものの、売上高は前期比80.0%と減少しており、事業ポートフォリオの偏りが懸念されます。

IFRS適用によるのれん非償却などの影響で利益が押し上げられている側面があり、実態としての収益力評価には注意が必要です。経営陣は「技術開発フェーズ」から「事業拡大フェーズ」への移行を強調していますが、売上高の伸び（105.4%）に対して利益の伸びが先行しており、持続的な売上成長の確実性については、今後の四半期で検証が必要です。

投資判断の根拠：
保有（または中立）。AIソリューション事業の成長は評価できますが、GPUサーバー事業の収益化の遅れや、エンジニアリング事業の売上減少が足かせとなっています。経営陣の技術力への自信は強いものの、それが持続的な高収益に結びつくかを見極める段階です。

重要なポイント：
1. AIソリューション事業の利益率改善: AIインテグレーションの単価上昇とAIプロダクトの拡大が収益の柱となりつつある。
2. GPUサーバー事業の収益化: 売上は伸びているが、営業利益は赤字であり、コスト構造の改善と収益化の進捗が重要。
3. エンジニアリング事業の動向: 人員減は収束したが、売上高が減少しており、事業の再構築が必要。
4. IFRS適用による利益の押し上げ効果: のれん非償却などの影響を考慮した実態把握が必要。

会社への質問(AI生成)

[AIインテグレーション事業の単価上昇（社員1人当たり月平均売上1,221K→1,532K）の持続性について、ビジネスパートナー粗利率の改善（12.5%→15.9%）と合わせて、今後の単価上昇のボトルネックと、それを打破するための具体的な施策を教えてください。]

[GPUサーバー事業の売上高が前期比131.4%増であるにも関わらず、営業利益が△2百万円と赤字である理由を具体的に教えてください。特に、データセンター稼働による管理原価削減効果と、粗利率の高いAI開発用途向けサーバー販売の貢献度について、詳細な内訳を確認したいです。]

[エンジニアリング事業の売上高が前期比80.0%と減少しているにも関わらず、利益水準が回復した理由を具体的に教えてください。人員減の収束と請負工数増加が利益に寄与したとのことですが、売上減少が続く中で、どのように利益水準を維持・向上させる計画でしょうか。]

売上倍増のための施策(AI生成)

施策名	成功率（％）	インパクト	評価コメント
AIプロダクトのサブスクリプションモデル拡大（顔認証・勤怠管理）	80%	S	既存の「AIZE」技術を基盤とした高粗利サブスクリプションモデルの拡大は、売上安定化と倍増の鍵。LINE WORKS連携による販促強化を加速し、導入障壁の低い領域（勤怠管理、不正防止）でのID数を急速に増やす。
GPUサーバー事業のデータセンター運用・保守サービス収益化	70%	A	GPUサーバー販売だけでなく、データセンターの運用・保守サービス（特にアーカンソー州のデータセンター活用）を強化し、安定的なストック収益を確保する。販売単価の低下リスクをヘッジし、収益性を改善する。
AIインテグレーション事業における「AIフック」からの大型SI案件獲得の最大化	75%	A	AIラボでの共創を通じて得たドメイン知識を活かし、顧客のROIを明確化した提案で、AI開発から基幹システム開発への大型案件受注を増やす。特に製造業・印刷業での実績を横展開する。
エンジニアリング事業のAI特化型コンサルティングへの転換	60%	B	自動車設計等のドメイン知識を活かし、AI導入による設計プロセス全体の最適化コンサルティングにシフト。SIerから高付加価値のコンサルティングサービスへ転換し、単価と利益率を向上させる。

最優先戦略(AI生成)

最優先戦略：AIプロダクトのサブスクリプションモデル拡大（顔認証・勤怠管理）

現在の決算資料から、最も優先すべき戦略は「AIプロダクトのサブスクリプションモデル拡大」です。その理由は、AIソリューション事業の好調が、AIインテグレーションの単価上昇とAIプロダクトの安定的な拡大に起因している点にあります。特にAIプロダクトは「高粗利で長期継続」が期待されるストック収益であり、売上倍増の確実性を高める上で不可欠です。

AIインテグレーション事業は、案件単価の上昇が見られるものの、社員の稼働に依存するため、売上規模の拡大には限界があります。また、エンジニアリング事業は売上が減少傾向にあり、安定的な収益源とは言えません。GPUサーバー事業も、税制改正の影響を受けつつ収益化が課題となっています。

これに対し、顔認証・生体認証を核としたAIプロダクトは、本人性の厳格化が求められる領域（勤怠管理、不正転売防止など）に特化することで、高単価かつ必須性の高い市場を獲得できるポテンシャルがあります。既に「きんろくfor LINE WORKS」が3000IDを突破し、IT導入補助金にも採択されるなど、導入実績と市場の受け入れ態勢が整いつつあります。

この戦略の成功には、既存の「AIZE」技術力と、LINE WORKSなどの主要プラットフォームとの連携をさらに強化し、導入障壁を低くすることが重要です。これにより、売上の安定化と利益率の向上が同時に実現し、他の事業の成長を支える強固な基盤となります。特に、競合がAPI連携に留まる中、自社開発によるカスタマイズ性と大量高速処理能力は明確な競争優位性となります。

ITコンサルからの提案(AI生成)

AIコンサルタントとして、売上倍増のための施策、特に「AIプロダクトのサブスクリプションモデル拡大」と「GPUサーバー事業のデータセンター運用・保守サービス収益化」を支援するためのITコンサルティング提案を以下に示します。

1. AIプロダクトのサブスクリプション拡大に向けたデータ基盤と自動化の強化

• 目的: 顧客ID数の増加に伴う運用負荷の軽減と、プロダクトの継続的な改善サイクルの高速化。
• 支援内容:
  • 統合顧客データプラットフォーム（CDP）の構築: 勤怠管理、顔認証、AIラボなど、各プロダクト・サービスで得られる顧客データを統合し、顧客LTV（生涯価値）を正確に把握・分析する基盤を構築します。これにより、解約予兆の検知やクロスセル機会の特定を自動化します。
  • AIプロダクトの運用自動化（AIOps）: GPUサーバー事業で培ったデータセンター運用ノウハウを応用し、AIプロダクトの監視、障害検知、復旧プロセスを自動化するシステムを導入します。これにより、運用コストを削減し、利益率を向上させます。
  • API連携基盤の強化: 他社SaaS（LINE WORKSなど）との連携をさらにシームレスにするためのAPIゲートウェイと認証基盤を再設計・強化します。これにより、新規パートナーとの連携スピードを向上させます。

2. GPUサーバー事業のデータセンター運用・保守サービス収益化に向けたインフラ管理システムの高度化

• 目的: アーカンソー州データセンターを含むインフラの稼働率最大化と、保守・運用サービスの提供能力向上。
• 支援内容:
  • DCIM（データセンターインフラ管理）システムの導入・最適化: ゼロフィールドが展開するデータセンター（DINO Rex含む）の電力、温度、サーバー稼働状況を一元管理するシステムを導入します。これにより、管理原価のさらなる削減と、顧客への稼働状況の可視化レポート提供を可能にします。
  • 予知保全システムの開発: サーバーのログデータやセンサー情報を収集・分析し、故障予兆を検知するシステムを開発します。これにより、計画的な保守サービス提供が可能となり、ダウンタイムを最小化し、顧客満足度を高めます。
  • リソース最適化エンジンの開発: 顧客のGPU利用状況に基づき、リソース配分を動的に最適化するエンジンを開発します。これにより、データセンターの収容能力を最大化し、収益性を向上させます。