ＡＢＥＪＡ（5574）は何で稼いでいるか — 事業の柱と依存度

３【事業の内容】（１）企業理念　当社は「ゆたかな世界を、実装する」を企業理念に掲げ、ミッションクリティカル業務へのAI導入支援のため、基盤システムとなるABEJA Platformの開発・導入・運用を行っております。　また、当社は一般社団法人日本ディープラーニング協会の設立を支援し、正会員としてディープラーニングをはじめとしたAI技術の普及に取り組むとともに、最先端技術の動向把握や先進的な取組事例の創出に努めております。　2019年３月には約5,200名が参加した自社リアルカンファレンス「ABEJA SIX 2019」を、2020年５月、2022年７月には自社オンラインカンファレンス「デジタルトランスフォーメーション2020」、「ABEJA SIX 2022」を開催しており、マーケットの醸成、AIに関するリテラシーの向上、IT人材の育成を推進しております。 （２）事業概要　当社は、デジタルプラットフォーム事業の単一セグメントとなります。ABEJA Platformを核に事業展開しており、AIの導入支援と周辺サービスの提供を行う「トランスフォーメーション領域」と、その後の人とAIの協調による運用を行う「オペレーション領域」に区分しております。　これらを含めた当社の事業全体像は図１のとおりであります。 図１：当社の事業全体像 デジタルプラットフォーム事業として展開する当社のビジネスモデルは、EMS（Electronics Manufacturing Service）に近い形態となります。当社は、これまでの多種多様な業界・業態300社以上のAI導入を支援する上で培ったナレッジ（EMSにおける製造プロセスノウハウ）を活かし、顧客のニーズにあわせ、ABEJA Platformを核にデジタル版EMSとして、コンサルティングからABEJA Platform上でのオペレーションまでを一括支援しております。顧客はこのデジタル版EMSを採用することで、ABEJA Platformの最先端の技術・ノウハウを活用することができます。当社の事業を製造業に例えた場合のイメージは図２のとおりであります。 図２：当社の事業を製造業に例えたイメージ図（デジタル版EMS） トランスフォーメーション領域で設計し、ABEJA Platform上に構築したビジネスプロセスを、オペレーション領域で運用する事業モデルとなります。このため、運用におけるフィードバックがビジネスプロセスの精度向上やオペレーションの高度化に結びつくなど、２領域は密接に連携しております。 ①　ABEJA Platformａ．ABEJA Platform概要　ABEJA Platformは、ミッションクリティカル業務における堅牢で安定的な基幹システムとアプリケーション群であり、生成AIをはじめとする最先端技術を人とAIの協調により運用するプラットフォームとなります（図３）。　ABEJA Platformは、大きく６つのレイヤーで構成されております。顧客企業は必要なデータをABEJA Platformに蓄積することにより、コンピューティングリソースの管理やセキュリティを担保した環境の中で、データ加工等を行い、当該データとAIを組み合わせることにより、ミッションクリティカル業務におけるアプリケーションを構築し、人とAIの協調によって運用することができます。 図３：ABEJA Platform また、ABEJA Platformの強みとして、数多くの導入・運用実績から安定した品質を素早く提供できる点などが挙げられます。ABEJA Platformにおけるコア技術については、特許（「機械学習又は推論のための計算機システム及び方法（PCT/JP2018/3824）」）を取得しており、競合他社への牽制、優位性の一要素になっているものと考えております。また、2023年５月には、「ABEJA LLM Series」をリリースし、生成AI、特にLLMとその周辺領域の機能・技術の提供を開始しております。 ABEJA Platformの強み開発速度の向上・早期運用開始・既に実装されたモジュールを即座に提供することが可能高い品質安定性・過去の案件で実際に使われ、品質安定性について個別の検証を必要としないテスト済みのモジュールを利用可能最先端の技術をいつでも利用可能・最新のMLライブラリ、最新技術を用いたMLモデルなど、常に最新で最適な技術を利用可能AutoMLをベースに本番適用・AutoMLをベースに本番適用できる先進的なシステム運用コスト・負荷の低減・フルマネージドサービスとして提供されているため、MLエンジニア以外の運用人員が不要堅牢なセキュリティ・医療、金融、自治体でも実績のある高いセキュリティ・システムダウンが大規模事故につながるような案件での実装経験 ｂ．ABEJA Platform上でのHuman in the Loopの仕組みについて　従来、AIを活用した運用を行うためには、PoC（Proof of Concept：実証実験）を繰り返し行い、AIの精度を継続的に向上させていました。しかし、企業にとってPoC期間は投資期間であり、精度の保証が難しいAIの開発において、継続して投資の意思決定を行うことがボトルネックとなる等、PoCに留まっている企業の割合は63％にものぼります（出所：アクセンチュアニュースリリース「アクセンチュア最新調査―AI活用において、60％以上の企業が概念実証に留まる」2022年６月23日）。　一方で、ABEJA Platform上で、Human in the Loopの仕組みを利用することにより、PoCを行わず、初期からAIを導入・運用することが可能となります（図４）。 図４：導入プロセスの比較 　当社の提供するHuman in the Loopとは、ABEJA Platform上にビジネスプロセスの運用ノウハウや知識をデータとして蓄積するとともに、人が判断や意思決定を補うことで効率的にAIを構築していく仕組みとなります。例えばデータ量が少なく、AIが効果的に学習することができない、高い精度を発揮できない初期段階においても、人が補うことでAIの運用サイクルを成立させることができ、人とAIの協調（人とAIの相互補完）により、当初より実運用を可能としています。また、最終的には、AIが全体のプロセスに導入されることで、AIによる改善を行うことが可能となり、オペレーションの高度化を実現することができます。　具体的には次のステップにより、ABEJA Platform上でHuman in the Loopの仕組みを実現しております（図５）。 図５：ABEJA PlatformにおけるHuman in the Loopの仕組み 　図５におけるABEJA Platformの導入と運用について、ステップ２で人が行うビジネスプロセスにABEJA Platformを導入することで、人とAIが協調してオペレーションを実行する環境が創出されます。これにより、運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積できるようになります。当該環境のもと、日々のオペレーションにより、運用ノウハウや知識のデータ蓄積と活用が進み、ビジネスプロセスのAI化が進んでいきます。また、ステップ４では人とAIが協調しながらオペレーションの高度化を実現、ステップ５まで進むとAIが全体を改善するフェーズに入ります。 ステップ状況ステップ１（取組前）　人が実行・人が、リアル空間で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識は個々人等に分散ステップ２　人が実行・人が行うビジネスプロセスに、ABEJA Platformを導入・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積されるステップ３　人が実行・AIが支援・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・ABEJA Platformに徐々に蓄積される運用ノウハウや知識がデータとして活用され、AIが支援、人の負荷が軽減される・日々のビジネスプロセスにより、データの蓄積と、ABEJA Platformでの活用が進み、さらにAIの支援内容が高度化するステップ４　AIが実行・人が支援・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・人が支援（監督・監査）しており、負荷がさらに軽減される・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformで活用され、さらに実行内容が高度化するステップ５　AIが実行・AIが改善・人が支援・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・AIが様々なビジネスプロセスに導入されており、全体の改善を行うことが可能となる・人が支援（監督・監査）しており、最終的な改善の意思決定などの重要事項は人とAIが協調して行う 　具体的なHuman in the Loopの仕組みを利用した取組事例として、プラント事業者において工場内配管の腐食度の定常的な検査・モニタリングにAIを活用し、人とAIが協調しながらAIが成長する仕組みを構築しております（図６）。 図６：Human in the Loopの仕組みを利用した具体例 　上記のHuman in the Loop（人とAIの協調）を共通の枠組みとして、LLMとその周辺機能の社会実装及びAIロボティクスへの適用を進めています。 ｃ．LLMと周辺領域の機能・技術　当社は、LLMの社会実装において、ミッションクリティカル業務への導入、コスト対精度の両立、データガバナンス・安全性などを重視し、大規模・中規模基盤モデルの構築及びその周辺領域の高度化を注力領域としています。2024年以降は、経済産業省が立ち上げたGENIACの枠組みの下、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が公募する事業に継続して採択されています。これらの研究開発の成果は順次ABEJA Platformに展開しています。 ｄ．AIロボティクス　当社は、LLMの判断結果を現場オペレーションに反映・実行するAIロボティクスを戦略領域に位置付けています。現場の安全・品質の向上、人手不足・技能継承の支援、社会インフラの安定運用といった社会的要請を踏まえ、オープンな外部連携を通じて社会実装を段階的に進めています。また、この取り組みの一環として、一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）に正会員として加入し、同領域のデータプラットフォームに関する研究開発にも参画しています。 ｅ．適用領域の拡大について　AI、特にディープラーニングは日進月歩の技術進化を辿っており、画像認識から自然言語コミュニケーションや意思決定支援に至るまで適用領域が拡大する中、当社の提供サービスの適用領域も広がっております。また、AIロボティクスの展開により、デジタル空間に加えリアル空間（フィールドオペレーション）へ拡張しています。 ｆ．取組範囲の拡大について　一顧客において、単一のビジネスプロセスから、複数のビジネスプロセスに取組範囲を広げることにより、重層的に顧客企業のAI導入を推進できます。ABEJA Platformに蓄積済みの連携データを再活用することで、サービス提供の速度を上げていくことが可能となります（図７）。 図７：重層的なデジタルトランスフォーメーションの推進 ②　トランスフォーメーション領域とオペレーション領域　ａ．トランスフォーメーション領域　顧客ニーズに対応したABEJA Platformの導入支援とその周辺サービスを提供しており、仕組みづくり・構築フェーズに位置づけられます。なお、仕組みづくり・構築は段階的に進めていくため、多くの収入はフロー型（都度契約）の契約となりますが、一方で長期間にわたる計画的なプロセスとなるため、継続顧客の割合は高くなっております。　　　・エンタープライズ企業の継続顧客からの売上比率（注）　88.8％（2025年８月期）（注）エンタープライズ企業の継続顧客からの売上比率は、既存顧客（前事業年度に売上が発生したエンタープライズ顧客）の当事業年度の売上高/エンタープライズ顧客の当事業年度の総売上高。　導入支援にあたっては、経営レベル、全社レベルのビジョンの策定・共有から、ビジョンを具現化するためのプランニング、ビジネスプロセスにあわせたABEJA Platformの導入を伴走型で支援しております。　また、当社では顧客企業のAI研修等を通じて、企業内のデジタル人材の育成も推進しております。 　ｂ．オペレーション領域　ABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行う運用フェーズに位置づけられます。このため、主な収入はストック型の継続収入となります。　現状では、小売業、不動産業、製造業、金融業などが対象となり、複数の業界にわたってABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行っております。　また、オペレーション領域主体の具体例として、ABEJA Platform上に構築したABEJA Insight for Retailを、小売業中心に提供しております。ABEJA Insight for Retailでは、店舗に設置したカメラなどデバイスを通して消費者の動線分析や年代・性別の推定を行い、入店から購買に至る消費者行動をデータとして可視化・数値化することで、店舗の課題を客観的に把握し、運営の改善に繋げることが可能となります。 　ｃ．具体例　具体的な取組事例は以下のとおりとなります。 顧客業種取組内容想定する効果小売販売データに基づく販売在庫の自動発注最適化システムの構築・運用食品サプライチェーンの最適化プラント画像データに基づきプラントインフラの定期的検査・モニタリングを行うシステムの構築・運用保守人員の削減製造業トラブル等のデータに基づき対処方法を選定するシステムの構築・運用トラブル対応コストの削減電力稼働データに基づく電力需要予測システムの構築・運用電力量の効率的コントロール医療画像データに基づく疾患検出システムの構築・運用予防医療と関連疾患の早期発見介護介護データに基づく被介護者の自立支援システムの構築・運用介護従事者の効率性向上、サービス品質向上金融アンダーライティング（引受業務）の高度化を行うための支援引受工数削減、リスクマネジメントの高度化、収益向上情報購入データに基づくコンテンツレコメンドシステムの構築・運用利用者の利便性の向上、購入率の向上不動産ハイブリッドワーク（オフィス出社とリモートワーク）下における情報・コミュニケーション格差が発生しないためのオフィス環境の構築・運用入居者ターゲットの拡充中間流通効率化のためにDX化すべきオペレーションを予測するシステムの構築・運用中間工数の削減 　ｄ．ABEJA Platformと２領域の連携　当社では、トランスフォーメーション領域とオペレーション領域で得た知見を基盤であるABEJA Platformに還元するとともに、２つの領域間でも相互に連携をとる、シナジー効果の高い事業モデルとなっております。２領域で獲得した知見をABEJA Platformに蓄積することで、継続的な効率化や安定性の向上、ユーザーインターフェース・ユーザーエクスペリエンスなどの改善を行っております（図８）。 図８：ABEJA Platformと２領域の連携 ［事業系統図］ 用語集用語内容デジタルトランスフォーメーション（DX）データとデジタル技術を活用することで製品・サービス・ビジネスモデルの変革を行い、新たな競争優位性を作り出すこと。人工知能（Artificial Intelligence/AI）人工知能。学習・推論・認識・判断などの人の知能的な作業・活動を行う人工的な仕組み。機械学習（Machine Learning/ML）コンピュータが、大量のデータから反復的に学習することでルールやパターンを見つけ出し、それをもとに分類や予測を行うアルゴリズムやモデルの総称。深層学習（Deep Learning/DL）機械学習の一種。人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層にしたアルゴリズムの総称。従来は人が行っていたデータから潜在的な特徴を抽出する作業をコンピュータが行うことが特徴。生成AI（Generative AI/GAI）学習データをもとに、テキストや画像など新たなデータを生成するAI（人工知能）のこと。大規模言語モデル（Large Language Model/LLM）巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデルのこと。AIロボティクスAIとロボット工学の融合により、AIの判断結果をロボットの実世界での行動に反映する社会実装領域。フィジカルAIの枠組みに含まれる。Human in the Loop（HITL）段階的に運用ノウハウや知識データを蓄積し、人とAIが協調してオペレーションする環境を創出する仕組み。EMS（Electronics Manufacturing Service）電子機器をはじめとした他社の製品の製造を請け負うサービスのこと。EMSは、規模の経済を働かせ製造コストを抑えるといったモデルで拡大、近年では請け負う製品領域が多様化しており、また、サービス領域も製造のみならず設計、保守運用に拡がりを見せている。PoC（Proof of Concept/実証実験）構想、企画したシステムが意図した結果を生み出すかを確認するために、AIの精度などの不確実性が高い部分に絞り実験的に検証すること。AutoML（Automated Machine Learning）データ収集、データの加工、モデルの生成などの機械学習のプロセスを自動化する技術や手法、概念のこと。BaaS（Backend as a Service）アプリケーションのバックエンド機能を提供するクラウドサービス。ABEJAでは、属性推定や需要予測等のAIを、一定程度の精度が担保された状態で予め準備し、顧客が簡単に利用できるように提供。RAG（Retrieval Augmented Generation）LLMにプロンプトを入力すると、そのプロンプトをもとに外部データから関連する部分を取り出し、それを元に回答を生成する方法のこと。Agentプロンプトで入力した内容をもとにLLMが必要なアクションを考え、コンピュータ上でそのアクションを実行する機能のこと。Fine-tuning既に学習済みのモデルに、特定の用途を見据えて再学習を行うこと。事前学習　(Pre-Training)モデルに基本的な言語能力や語彙、知識を習得させるために自己教師あり学習を行う手法のこと。事後学習　(Post-Training)Pre-Trainingしたモデルを、ユーザが使いやすい応答をするように追加で学習を行うこと。ガードレールLLMの入力と出力を監視するアルゴリズムのこと。アノテーションAIが学習する教師データ（正解データ、ラベル）を作成するため、画像やテキストなどのデータに関連する情報を注釈として付与する作業のこと。ユーザーインターフェース（UI）ユーザーがサービスを利用する際に触れる操作画面や操作方法などの、ユーザーとサービスの接点を指す。ユーザーエクスペリエンス（UX）製品やサービスを通して、ユーザーが感じる使いやすさや印象といったユーザー体験のこと。

３【事業の内容】（１）企業理念 当社は「ゆたかな世界を、実装する」を企業理念に掲げ、ミッションクリティカル業務へのAI導入支援のため、基盤システムとなるABEJA Platformの開発・導入・運用を行っております。 また、当社は一般社団法人日本ディープラーニング協会の設立を支援し、正会員としてディープラーニングをはじめとしたAI技術の普及に取組むとともに、最先端技術の動向把握や先進的な取組事例の創出に努めております。 2019年３月には約5,200名が参加した自社リアルカンファレンス「ABEJA SIX 2019」を、2020年５月、2022年７月には自社オンラインカンファレンス「デジタルトランスフォーメーション2020」、「ABEJA SIX 2022」を開催しており、マーケットの醸成、AIに関するリテラシーの向上、IT人材の育成を推進しております。 （２）事業概要 当社は、デジタルプラットフォーム事業の単一セグメントとなります。ABEJA Platformを核に事業展開しており、AIの導入支援と周辺サービスの提供を行う「トランスフォーメーション領域」と、その後の人とAIの協調による運用を行う「オペレーション領域」に区分しております。 これらを含めた当社の事業全体像は図１のとおりであります。 図１：当社の事業全体像 デジタルプラットフォーム事業として展開する当社のビジネスモデルは、EMS（Electronics Manufacturing Service）に近い形態となります。当社は、これまでの多種多様な業界・業態300社以上のAI導入を支援する上で培ったナレッジ（EMSにおける製造プロセスノウハウ）を活かし、顧客のニーズにあわせ、ABEJA Platformを核にデジタル版EMSとして、コンサルティングからABEJA Platform上でのオペレーションまでを一括支援しております。顧客はこのデジタル版EMSを採用することで、ABEJA Platformの最先端の技術・ノウハウを活用することができます。当社の事業を製造業に例えた場合のイメージは図２のとおりであります。 図２：当社の事業を製造業に例えたイメージ図（デジタル版EMS） トランスフォーメーション領域で設計し、ABEJA Platform上に構築したビジネスプロセスを、オペレーション領域で運用する事業モデルとなります。このため、運用におけるフィードバックがビジネスプロセスの精度向上やオペレーションの高度化に結びつくなど、２領域は密接に連携しております。 ① ABEJA Platformａ．ABEJA Platform概要 ABEJA Platformは、ミッションクリティカル業務における堅牢で安定的な基幹システムとアプリケーション群であり、生成AIをはじめとする最先端技術を人とAIの協調により運用するプラットフォームとなります（図３）。 ABEJA Platformは、大きく６つのレイヤーで構成されております。顧客企業は必要なデータをABEJA Platformに蓄積することにより、コンピューティングリソースの管理やセキュリティを担保した環境の中で、データ加工等を行い、当該データとAIを組み合わせることにより、ミッションクリティカル業務におけるアプリケーションを構築し、人とAIの協調によって運用することができます。 図３：ABEJA Platform また、ABEJA Platformの強みとして、数多くの導入・運用実績から安定した品質を素早く提供できる点などが挙げられます。ABEJA Platformにおけるコア技術については、特許（「機械学習又は推論のための計算機システム及び方法（PCT/JP2018/3824）」）を取得しており、競合他社への牽制、優位性の一要素になっているものと考えております。また、2023年５月には、「ABEJA LLM Series」をリリースし、生成AI、特にLLMとその周辺領域の機能・技術の提供を開始しております。 ABEJA Platformの強み開発速度の向上・早期運用開始・既に実装されたモジュールを即座に提供することが可能高い品質安定性・過去の案件で実際に使われ、品質安定性について個別の検証を必要としないテスト済みのモジュールを利用可能最先端の技術をいつでも利用可能・最新のMLライブラリ、最新技術を用いたMLモデルなど、常に最新で最適な技術を利用可能AutoMLをベースに本番適用・AutoMLをベースに本番適用できる先進的なシステム運用コスト・負荷の低減・フルマネージドサービスとして提供されているため、MLエンジニア以外の運用人員が不要堅牢なセキュリティ・医療、金融、自治体でも実績のある高いセキュリティ・システムダウンが大規模事故につながるような案件での実装経験 ｂ．ABEJA Platform上でのHuman in the Loopの仕組みについて 従来、AIを活用した運用を行うためには、PoC（Proof of Concept：実証実験）を繰り返し行い、AIの精度を継続的に向上させていました。しかし、企業にとってPoC期間は投資期間であり、精度の保証が難しいAIの開発において、継続して投資の意思決定を行うことがボトルネックとなる等、PoCに留まっている企業の割合は63％にものぼります（出所：アクセンチュアニュースリリース「アクセンチュア最新調査―AI活用において、60％以上の企業が概念実証に留まる」2022年６月23日）。 一方で、ABEJA Platform上で、Human in the Loopの仕組みを利用することにより、PoCを行わず、初期からAIを導入・運用することが可能となります（図４）。 図４：導入プロセスの比較 当社の提供するHuman in the Loopとは、ABEJA Platform上にビジネスプロセスの運用ノウハウや知識をデータとして蓄積するとともに、人が判断や意思決定を補うことで効率的にAIを構築していく仕組みとなります。例えばデータ量が少なく、AIが効果的に学習することができない、高い精度を発揮できない初期段階においても、人が補うことでAIの運用サイクルを成立させることができ、人とAIの協調（人とAIの相互補完）により、当初より実運用を可能としています。また、最終的には、AIが全体のプロセスに導入されることで、AIによる改善を行うことが可能となり、オペレーションの高度化を実現することができます。 具体的には次のステップにより、ABEJA Platform上でHuman in the Loopの仕組みを実現しております（図５）。 図５：ABEJA PlatformにおけるHuman in the Loopの仕組み 図５におけるABEJA Platformの導入と運用について、ステップ２で人が行うビジネスプロセスにABEJA Platformを導入することで、人とAIが協調してオペレーションを実行する環境が創出されます。これにより、運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積できるようになります。当該環境のもと、日々のオペレーションにより、運用ノウハウや知識のデータ蓄積と活用が進み、ビジネスプロセスのAI化が進んでいきます。また、ステップ４では人とAIが協調しながらオペレーションの高度化を実現、ステップ５まで進むとAIが全体を改善するフェーズに入ります。 ステップ状況ステップ１（取組前） 人が実行・人が、リアル空間で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識は個々人等に分散ステップ２ 人が実行・人が行うビジネスプロセスに、ABEJA Platformを導入・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積されるステップ３ 人が実行・AIが支援・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・ABEJA Platformに徐々に蓄積される運用ノウハウや知識がデータとして活用され、AIが支援、人の負荷が軽減される・日々のビジネスプロセスにより、データの蓄積と、ABEJA Platformでの活用が進み、さらにAIの支援内容が高度化するステップ４ AIが実行・人が支援・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・人が支援（監督・監査）しており、負荷がさらに軽減される・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformで活用され、さらに実行内容が高度化するステップ５ AIが実行・AIが改善・人が支援・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・AIが様々なビジネスプロセスに導入されており、全体の改善を行うことが可能となる・人が支援（監督・監査）しており、最終的な改善の意思決定などの重要事項は人とAIが協調して行う 具体的なHuman in the Loopの仕組みを利用した取組事例として、プラント事業者において工場内配管の腐食度の定常的な検査・モニタリングにAIを活用し、人とAIが協調しながらAIが成長する仕組みを構築しております（図６）。 図６：Human in the Loopの仕組みを利用した具体例ｃ．適用領域の拡大について AI、特にディープラーニングは日進月歩の技術進化を辿っており、2012年での画像認識適用から、2023年における自然言語コミュニケーション適用に至るまで、技術の適用領域が拡大されています。それに伴い、当社の提供サービスも適用領域が拡大している状況にあります。 ｄ．取組範囲の拡大について 一顧客において、単一のビジネスプロセスから、複数のビジネスプロセスに取組範囲を広げることにより、重層的に顧客企業のAI導入を推進できます。ABEJA Platformに蓄積済みの連携データを再活用することで、サービス提供の速度を上げていくことが可能となります（図７）。 図７：重層的なデジタルトランスフォーメーションの推進 ② トランスフォーメーション領域とオペレーション領域 ａ．トランスフォーメーション領域 顧客ニーズに対応したABEJA Platformの導入支援とその周辺サービスを提供しており、仕組みづくり・構築フェーズに位置づけられます。なお、仕組みづくり・構築は段階的に進めていくため、多くの収入はフロー型（都度契約）の契約となりますが、一方で長期間にわたる計画的なプロセスとなるため、継続顧客の割合は高くなっております。 ・継続顧客からの売上比率（注） 81.2％（2024年８月期）（注）継続顧客からの売上比率は、既存顧客（前事業年度に売上が発生した顧客）の当事業年度の売上高/当事業年度の売上高。 導入支援にあたっては、経営レベル、全社レベルのビジョンの策定・共有から、ビジョンを具現化するためのプランニング、ビジネスプロセスにあわせたABEJA Platformの導入を伴走型で支援しております。 また、当社では顧客企業のAI研修等を通じて、企業内のデジタル人材の育成も推進しております。 ｂ．オペレーション領域 ABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行う運用フェーズに位置づけられます。このため、主な収入はストック型の継続収入となります。 現状では、小売業、不動産業、製造業、金融業などが対象となり、複数の業界にわたってABEJA Platform上で人とAIの協調による運用を行っております。 また、オペレーション領域主体の具体例として、ABEJA Platform上に構築したABEJA Insight for Retailを、小売業中心に提供しております。ABEJA Insight for Retailでは、店舗に設置したカメラなどデバイスを通して消費者の動線分析や年代・性別の推定を行い、入店から購買に至る消費者行動をデータとして可視化・数値化することで、店舗の課題を客観的に把握し、運営の改善に繋げることが可能となります。 ｃ．具体例 具体的な取組事例は以下のとおりとなります。 顧客業種取組内容想定する効果小売販売データに基づく販売在庫の自動発注最適化システムの構築・運用食品サプライチェーンの最適化プラント画像データに基づきプラントインフラの定期的検査・モニタリングを行うシステムの構築・運用保守人員の削減製造業トラブル等のデータに基づき対処方法を選定するシステムの構築・運用トラブル対応コストの削減電力稼働データに基づく電力需要予測システムの構築・運用電力量の効率的コントロール医療画像データに基づく疾患検出システムの構築・運用予防医療と関連疾患の早期発見介護介護データに基づく被介護者の自立支援システムの構築・運用介護従事者の効率性向上、サービス品質向上金融アンダーライティング（引受業務）の高度化を行うための支援引受工数削減、リスクマネジメントの高度化、収益向上情報購入データに基づくコンテンツレコメンドシステムの構築・運用利用者の利便性の向上、購入率の向上不動産ハイブリッドワーク（オフィス出社とリモートワーク）下における情報・コミュニケーション格差が発生しないためのオフィス環境の構築・運用入居者ターゲットの拡充中間流通効率化のためにDX化すべきオペレーションを予測するシステムの構築・運用中間工数の削減 ｄ．ABEJA Platformと２領域の連携 当社では、トランスフォーメーション領域とオペレーション領域で得た知見を基盤であるABEJA Platformに還元するとともに、２つの領域間でも相互に連携をとる、シナジー効果の高い事業モデルとなっております。２領域で獲得した知見をABEJA Platformに蓄積することで、継続的な効率化や安定性の向上、ユーザーインターフェース・ユーザーエクスペリエンスなどの改善を行っております（図８）。 図８：ABEJA Platformと２領域の連携 ［事業系統図］ 用語集用語内容デジタルトランスフォーメーション（DX）データとデジタル技術を活用することで製品・サービス・ビジネスモデルの変革を行い、新たな競争優位性を作り出すこと。人工知能（Artificial Intelligence/AI）人工知能。学習・推論・認識・判断などの人の知能的な作業・活動を行う人工的な仕組み。機械学習（Machine Learning/ML）コンピュータが、大量のデータから反復的に学習することでルールやパターンを見つけ出し、それをもとに分類や予測を行うアルゴリズムやモデルの総称。深層学習（Deep Learning/DL）機械学習の一種。人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層にしたアルゴリズムの総称。従来は人が行っていたデータから潜在的な特徴を抽出する作業をコンピュータが行うことが特徴。生成AI（Generative AI/GAI）学習データをもとに、テキストや画像など新たなデータを生成するAI（人工知能）のこと。大規模言語モデル（Large Language Model/LLM）巨大なデータセットとディープラーニング技術を用いて構築された大規模言語モデルのこと。Human in the Loop（HITL）段階的に運用ノウハウや知識データを蓄積し、人とAIが協調してオペレーションする環境を創出する仕組み。EMS（Electronics Manufacturing Service）電子機器をはじめとした他社の製品の製造を請け負うサービスのこと。EMSは、規模の経済を働かせ製造コストを抑えるといったモデルで拡大、近年では請け負う製品領域が多様化しており、また、サービス領域も製造のみならず設計、保守運用に拡がりを見せている。PoC（Proof of Concept/実証実験）構想、企画したシステムが意図した結果を生み出すかを確認するために、AIの精度などの不確実性が高い部分に絞り実験的に検証すること。AutoML（Automated Machine Learning）データ収集、データの加工、モデルの生成などの機械学習のプロセスを自動化する技術や手法、概念のこと。BaaS（Backend as a Service）アプリケーションのバックエンド機能を提供するクラウドサービス。ABEJAでは、属性推定や需要予測等のAIを、一定程度の精度が担保された状態で予め準備し、顧客が簡単に利用できるように提供。RAG（Retrieval Augmented Generation）LLMにプロンプトを入力すると、そのプロンプトをもとに外部データから関連する部分を取り出し、それを元に回答を生成する方法のこと。Agentプロンプトで入力した内容をもとにLLMが必要なアクションを考え、コンピュータ上でそのアクションを実行する機能のこと。Fine-tuning既に学習済みのモデルに、特定の用途を見据えて再学習を行うこと。事前学習 (Pre-Training)モデルに基本的な言語能力や語彙、知識を習得させるために自己教師あり学習を行う手法のこと。事後学習 (Post-Training)Pre-Trainingしたモデルを、ユーザが使いやすい応答をするように追加で学習を行うこと。ガードレールLLMの入力と出力を監視するアルゴリズムのこと。アノテーションAIが学習する教師データ（正解データ、ラベル）を作成するため、画像やテキストなどのデータに関連する情報を注釈として付与する作業のこと。ユーザーインターフェース（UI）ユーザーがサービスを利用する際に触れる操作画面や操作方法などの、ユーザーとサービスの接点を指す。ユーザーエクスペリエンス（UX）製品やサービスを通して、ユーザーが感じる使いやすさや印象といったユーザー体験のこと。

３【事業の内容】（１）ミッション 当社は「テクノロジーの力で産業構造を変革する」をミッションに掲げております。このミッションのもと、革新的テクノロジーに常に注目し、知見を深めるとともに、正しい創造性・人間性・倫理観をもって活用することで、従来の産業構造を変えていくことを目指し、企業のデジタルトランスフォーメーション推進を総合的に支援しております。 足元においては、アフターコロナにおける新たな社会の実現や、少子高齢化に伴う労働生産人口の減少、働き方改革等を背景に、日本においても企業のデジタルトランスフォーメーションの需要は高まりを見せております。また、近未来においては、多くの企業がデジタルトランスフォーメーションにより、新しいビジネスモデルに転換することが予想されます。 当社は、企業のデジタルトランスフォーメーションを効果的に推進するためには、人とAIが協調してビジネスプロセスを実行する環境を創出することが重要と考えております。これを実現するため、当社はABEJA Platformの提供を通じて、企業のデジタルトランスフォーメーション推進を支援しております。 また、当社は一般社団法人日本ディープラーニング協会の設立を支援し、正会員として「ディープラーニング for デジタルトランスフォーメーション」拡大に取組むとともに、最先端技術の動向把握や先進的な取組事例の創出に努めております。 2019年３月には約5,200名が参加した自社リアルカンファレンス「ABEJA SIX 2019」を、2020年５月、2022年７月には自社オンラインカンファレンス「デジタルトランスフォーメーション2020」、「ABEJA SIX 2022」を開催しており、マーケットの醸成を含め、「テクノロジーの力で産業構造を変革する」というミッションを様々な形で推進しております。 （２）事業概要 当社は、ABEJA Platform上で、顧客企業の競争優位の源泉となるビジネスプロセスを変革し、継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を営んでおります。 当社事業は、ABEJA Platformを基盤としており、主たる領域として「トランスフォーメーション領域」と「オペレーション領域」に分類できます。 「トランスフォーメーション領域」は、フロー型（都度契約）の契約形態となり、企業のデジタルトランスフォーメーションニーズに対応したプロフェッショナルサービスを、ABEJA Platformを導入し、提供しております。 「オペレーション領域」は、ストック型（継続収入）の契約形態となり、ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを汎用的な仕組み・サービスとして提供しております。 これらを含めた当社の事業全体像は図１のとおりであります。なお、当社事業はデジタルプラットフォーム事業の単一セグメントとなります。 図１：当社の事業全体像 デジタルプラットフォーム事業として展開する当社のビジネスモデルは、EMS（Electronics Manufacturing Service）に近い形態となります。当社は、これまでの多種多様な業界・業態300社以上のデジタルトランスフォーメーションを支援する上で培ったナレッジ（EMSにおける製造プロセスノウハウ）を活かし、顧客のニーズにあわせ、設計、開発、構築及び運用まで、デジタルトランスフォーメーションに必要な工程をデジタル版EMSとして、フルマネージドサービスで請け負います。これにより、顧客はABEJA Platformの最先端の製造機械と製造ノウハウを活用し、AIシステムをシームレスに基幹業務に取り入れ、運用することが可能となります。当社の事業を製造業に例えた場合のイメージは図２のとおりであります。 図２：当社の事業を製造業に例えたイメージ図（デジタル版EMS） トランスフォーメーション領域で設計し、ABEJA Platform上に構築したビジネスプロセスを、オペレーション領域で運用する事業モデルとなります。このため、運用におけるフィードバックがビジネスプロセスの精度向上やトランスフォーメーション領域での機能改善・追加開発に結びつくなど、２領域は密接に連携しております。 ① ABEJA Platformａ．ABEJA Platform概要 ABEJA Platformは、デジタルトランスフォーメーションの実行に必要な、データ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的・安定的な運用を行う、ソフトウェア群となります（図３）。 ABEJA Platformは、大きく５つのレイヤーで構成されております。顧客企業は必要なデータをABEJA Platformに蓄積することにより、コンピューティングリソースの管理やセキュリティを担保した環境の中で、データ加工等を行い、当該データと、BaaSレイヤーで予め準備しているAIモデルを組み合わせることにより、簡便に属性推定システム、異常検知システムといったAIシステムを構築することができます。 図３：ABEJA Platform また、ABEJA Platformの強みとして、300社以上に対するサービス提供実績と、その際に開発されたモジュール群が備わっているため、個別の検証を必要とせず安定した品質のソリューションを素早く提供できる点などが挙げられます。ABEJA Platformの強み開発速度の向上・早期運用開始・既に実装されたモジュールを即座に提供することが可能高い品質安定性・過去の案件で実際に使われ、品質安定性について個別の検証を必要としないテスト済みのモジュールを利用可能最先端の技術をいつでも利用可能・最新のMLライブラリ、最新技術を用いたMLモデルなど、常に最新で最適な技術を利用可能AutoMLをベースに本番適用・AutoMLをベースに本番適用できる先進的なシステム運用コスト・負荷の低減・フルマネージドサービスとして提供されているため、MLエンジニア以外の運用人員が不要堅牢なセキュリティ・医療、金融、自治体でも実績のある高いセキュリティ・システムダウンが大規模事故につながるような案件での実装経験 当社は、創業当初よりABEJA Platformへ継続的な投資を行っており、基礎的な機能面における投資はほぼ完了しております。また、ABEJA Platformにおけるコア技術については、特許（「機械学習又は推論のための計算機システム及び方法（PCT/JP2018/3824）」）を取得しており、競合他社への牽制、優位性の一要素となっているものと考えております。 ｂ．ABEJA Platform上でのHuman in the Loopの仕組みについて 従来、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進するためには、PoC（Proof of Concept：実証実験）を繰り返し行い、AIの精度を継続的に向上させていました。しかし、企業にとってPoC期間は投資期間であり、精度の保証が難しいAIの開発において、継続して投資の意思決定を行うことがボトルネックとなる等、PoCに留まっている企業の割合は63％にものぼります（出所：アクセンチュアニュースリリース「アクセンチュア最新調査―AI活用において、60％以上の企業が概念実証に留まる」2022年６月23日）。 一方で、ABEJA Platform上で、Human in the Loopの仕組みを利用することにより、PoCを行わず、デジタルトランスフォーメーションを推進することが可能となります（図４）。 図４：デジタルトランスフォーメーション推進プロセスの比較 当社の提供するHuman in the Loopとは、ABEJA Platform上にビジネスプロセスの運用ノウハウや知識をデータとして蓄積するとともに、人が判断や意思決定を補うことで効率的にAIモデルを構築していく仕組みとなります。例えばデータ量が少なく、AIが効果的に学習することができない、高い精度を発揮できない初期段階においても、人が補うことでAIの学習サイクルを成立させることができ、人とAIの協調（人とAIの相互補完）により、当初より実運用を可能としています。 具体的には次のステップにより、ABEJA Platform上でHuman in the Loopの仕組みを実現しております（図５）。 ステップ状況ステップ１（DX取組前） 人が実行・人が、リアル空間で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識は個々人等に分散ステップ２ 人が実行・人が行うビジネスプロセスに、ABEJA Platformを導入・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積されるステップ３ 人が実行・AIが支援・人が、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・ABEJA Platformに徐々に蓄積される運用ノウハウや知識がデータとして活用され、AIが支援、人の負荷が軽減される・日々のビジネスプロセスにより、データの蓄積と、ABEJA Platformでの活用が進み、さらにAIの支援内容が高度化するステップ４ AIが実行・人が支援・AIが、ABEJA Platform上で、ビジネスプロセスを行っている・人が支援（監督・監査）しており、負荷がさらに軽減される・運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformで活用され、さらに実行内容が高度化する 図５：ABEJA PlatformにおけるHuman in the Loopの仕組み 図５におけるデジタルトランスフォーメーションの進捗について、ステップ２で人が行うビジネスプロセスにABEJA Platformを導入することで、人とAIが協調してオペレーションを実行する環境が創出されます。これにより、運用ノウハウや知識がデータとしてABEJA Platformに蓄積できるようになり、この点を大きな変革点（トランスフォーメーション）と捉えています。当該環境のもと、日々のオペレーションにより、運用ノウハウや知識のデータ蓄積と活用が進み、ビジネスプロセスのAI化が進んでいきます。 具体的なHuman in the Loopの仕組みを利用した取組事例として、プラント事業者において工場内配管の腐食度の定常的な検査・モニタリングにAIを活用し、人とAIが協調しながらAIモデルが成長する仕組みを構築しております（図６）。 図６：Human in the Loopの仕組みを利用した具体例 ｃ．取組範囲の拡大について 一顧客において、単一のビジネスプロセスから、複数のビジネスプロセスに取組範囲を広げることにより、重層的に顧客企業のデジタルトランスフォーメーションを推進できます。この段階では、ABEJA Platformに蓄積済みの連携データを再活用することで、デジタルトランスフォーメーションの速度を上げ、顧客企業の高収益化に貢献できると考えております（図７）。 図７：重層的なデジタルトランスフォーメーションの推進 ② トランスフォーメーション領域とオペレーション領域 ａ．トランスフォーメーション領域 企業のデジタルトランスフォーメーションニーズに幅広く対応したプロフェッショナルサービスをABEJA Platformを導入し、提供しております。 プロフェッショナルサービスの提供にあたっては、経営レベル、全社レベルのビジョン（デジタルトランスフォーメーションの実現を通して目指す姿）の策定・共有から、ビジョンを具現化するためのプランニング、ビジネスプロセスにあわせたシステム構築・運用までを伴走型で支援しております。 当社は、創業以来、幅広い業種にわたる300社以上の顧客企業のデジタルトランスフォーメーションを支援してまいりました。当該経験がプランニング力やプランを具現化する実行力に繋がっております。 今後は、ABEJA Platform上のHuman in the Loopの仕組みを用いることで、・ビッグデータが無くても、小規模にデジタルトランスフォーメーションの取組みを開始できる・企業側の既存システムや既存オペレーションへの影響が小さい・AIの精度問題のラストワンマイルを超えることができるといった優位性を活かし、これまでより幅広い業種、企業規模のデジタルトランスフォーメーション支援に取組んでまいります。 また、当社では顧客企業のデジタルトランスフォーメーションを推進するとともに、AI研修等を通じて、企業内でデジタルトランスフォーメーションに取組むデジタル人材の育成も推進しております。 ｂ．オペレーション領域 ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを、汎用的な仕組みやサービスとして提供しております。 現状では、小売業、不動産業、製造業、金融業などが対象となり、複数の業界にわたってABEJA Platform上に構築したシステムを運用して業務推進しております。 当社では、創業以来、1,000拠点を超える様々な環境に設置したカメラやセンサーから取得したデータ、顧客の業務システムなどをABEJA Platform上に実装してまいりました。これにより、長期間安定運用するノウハウを蓄積し、プライバシーやセキュリティなどを担保する仕組みを構築しております。 ｃ．具体例 デジタルトランスフォーメーションの具体的な取組事例は以下のとおりとなります。顧客業種取組内容想定する効果小売販売データに基づく販売在庫の自動発注最適化システムの構築・運用食品サプライチェーンの最適化プラント画像データに基づきプラントインフラの定期的検査・モニタリングを行うAIシステムの構築・運用保守人員の削減製造業トラブル等のデータに基づき対処方法を選定するAIシステムの構築・運用トラブル対応コストの削減電力稼働データに基づく電力需要予測システムの構築・運用電力量の効率的コントロール医療画像データに基づく疾患検出AIシステムの構築・運用予防医療と関連疾患の早期発見介護介護データに基づく被介護者の自立支援システムの構築・運用介護従事者の効率性向上、サービス品質向上金融アンダーライティング（引受業務）の高度化を行うための支援引受工数削減、リスクマネジメントの高度化、収益向上情報購入データに基づくコンテンツレコメンドAIシステムの構築・運用利用者の利便性の向上、購入率の向上不動産ハイブリッドワーク（オフィス出社とリモートワーク）下における情報・コミュニケーション格差が発生しないためのオフィス環境の構築・運用入居者ターゲットの拡充中間流通効率化のためにDX化すべきオペレーションを予測するシステムの構築・運用中間工数の削減 そのほかに、オペレーション領域主体の具体例として、ABEJA Platform上に構築したABEJA Insight for Retailを、小売業中心に598店舗（2023年８月期末時点）に提供しております。ABEJA Insight for Retailでは、店舗に設置したカメラなどデバイスを通して消費者の動線分析や年代・性別の推定を行い、入店から購買に至る消費者行動をデータとして可視化・数値化することで、店舗の課題を客観的に把握し、運営の改善に繋げることが可能となります。 ｄ．ABEJA Platformと２領域の連携 当社では、トランスフォーメーション領域とオペレーション領域で得た知見を基盤であるABEJA Platformに還元するとともに、２つの領域間でも相互に連携をとる、シナジー効果の高い事業モデルとなっております。２領域で獲得した知見をABEJA Platformに蓄積することで、継続的な効率化や安定性の向上、ユーザーインターフェース・ユーザーエクスペリエンスなどの改善を行っております（図８）。 図８：ABEJA Platformと２領域の連携 （３）収益構造 トランスフォーメーション領域は、顧客企業のデジタルトランスフォーメーション推進のための各種支援に伴う収入が主な収入となります。デジタルトランスフォーメーションは段階的に進めていくため、多くはフロー型（都度契約）の契約となりますが、一方で長期間にわたる計画的なプロセスとなるため、売上高に占める継続顧客の割合は高くなっております。 ・継続顧客からの売上比率 （注１） 91.8％（2023年８月期） ・大口顧客の平均取引価格上昇率（注２） 160.3％（2023年８月期） ※大口顧客＝売上高50百万円超 オペレーション領域は、顧客企業に提供する汎用的な仕組み・サービスに応じたストック型（継続収入）が主な収入となります。 なお、ABEJA Platformはトランスフォーメーション領域、オペレーション領域の基盤となりますが、全体の売上高のうち、ABEJA Platform関連の売上比率は84.9％（2023年８月期）となります。また、ABEJA Platformの利用社数は250社を超えます（2019年８月期～2023年８月期（累計））。 （注１）継続顧客からの売上比率は、既存顧客（前事業年度に売上が発生した顧客）の当事業年度の売上高/当事業年度の売上高。（注２）大口顧客の平均取引価格上昇率は、当事業年度の大口顧客の「当事業年度の売上合計/前事業年度の売上合計」。 （４）SDGsへの取組み 当社はテクノプレナーシップ（「第２ 事業の状況」参照）の基本精神に基づき、SDGs（持続可能な開発目標）の各目標に取組む企業を支援しています。 SDGsが示す17の目標のうち、以下の項目において、当社のサービスが利用されております（図９）。 図９：当社のサービスが利用されている項目と具体的な事例 ［事業系統図］ 用語集用語内容AIArtificial Intelligenceの略称で、人工知能。学習・推論・認識・判断などの人の知能的な作業・活動を行う人工的な仕組み。AIシステム人間が定義した特定の目的のために、予測、助言、決定を行う性能を有するシステム。設計次第で様々な自律の程度で動作する。機械学習（Machine Learning/ML）コンピュータが、大量のデータから反復的に学習することでルールやパターンを見つけ出し、それをもとに分類や予測を行うアルゴリズムやモデルの総称。アノテーションAIが学習する教師データ（正解データ、ラベル）を作成するため、画像やテキストなどのデータに関連する情報を注釈として付与する作業。ディープラーニング深層学習とも呼ばれる機械学習の一種。人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層にしたアルゴリズムの総称。従来は人が行っていたデータから潜在的な特徴を抽出する作業をコンピュータが行うことが特徴。デジタルトランスフォーメーション（DX）データとデジタル技術を活用することで製品・サービス・ビジネスモデルの変革を行い、新たな競争優位性を作り出すこと。EMS（Electronics Manufacturing Service）Electronics Manufacturing Service の略称で、電子機器をはじめとした他社の製品の製造を請け負うサービスのこと。EMSは、規模の経済を働かせ製造コストを抑えるといったモデルで拡大、近年では請け負う製品領域が多様化しており、また、サービス領域も製造のみならず設計、保守運用に拡がりを見せている。AutoMLAutomated Machine Learning の略称で、データ収集、データの加工、モデルの生成などの機械学習のプロセスを自動化する技術や手法、概念のこと。Human in the Loopシステムにおいて、一部の判断や制御を人が補うことで、システムの判断が間違うことがあってもシステムを運用できるようにする仕組み。Human in the Loop Machine LearningAIを活用するシステムにおいて、AIの出力する結果に対して人がチェック・フィードバックをすることで、継続的に教師データを作成できる状態を作りAIの精度を高め続ける仕組み。BPRBusiness Process Reengineering の略称で、既存の業務プロセスを見直し、情報システム、制度、組織を含めて再設計すること。BPOBusiness Process Outsourcing の略称で、企業の業務プロセスを一括して外部に委託すること。オーケストレーション複雑なコンピュータシステムの設定や管理、調整をソフトウェアによって効率化、省力化、自動化すること。ユーザーインターフェース（UI）ユーザーがサービスを利用する際に触れる操作画面や操作方法などの、ユーザーとサービスの接点を指す。ユーザーエクスペリエンス（UX）製品やサービスを通して、ユーザーが感じる使いやすさや印象といったユーザー体験のこと。BaaSBackend as a Serviceの略称で、アプリケーションのバックエンド機能を提供するクラウドサービス。ABEJAでは、属性推定や需要予測等のAIを、一定程度の精度が担保された状態で予め準備し、顧客が簡単に利用できるように提供。PoC（Proof of Concept：実証実験）構想、企画した AI システムが意図した結果を生み出すかを確認するために、AI の精度などの不確実性が高い部分に絞り実験的に検証すること。IoTInternet of Things の略称で、車、住宅、家電製品、センサーなどの様々なモノが、インターネットと接続され、相互に情報交換をする仕組み。