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フィスコ投資ニュース配信日時: 2026/09/14 09:12, 提供元: フィスコ 株式会社ヘッドウォータース：2026年12月期第2四半期決算説明会文字起こし（2）*09:12JST 株式会社ヘッドウォータース：2026年12月期第2四半期決算説明会文字起こし（2）ヘッドウォータース<4011> 続きまして、当社の事業セグメントについてご説明いたします。AIを各クライアントへ実装するため、当社は3つのセグメントに分けて事業を展開しています。 具体的には「エンタープライズAIソリューション」「AIワークフローエンジニアリング」「DATA＆AIエンジン」の3つであり、それぞれの役割は記載の通りです。こちらも公開情報としてウェブサイトに掲載しておりますので、詳細はそちらをご参照いただけますと幸いです。 各セグメントがどのように連携して機能するかにつきましては、次のスライドで詳しくご説明いたします。 当社のビジネスモデルを図にした内容をご説明いたします。 まず、クライアント企業様からさまざまなご相談をお受けします。AIコンサルティングとして、どのような形でAIを導入し、何年かけてAIネイティブな組織を目指すかといった企画・提案を行います。 もっとも、大上段からの大規模開発や一括実装ばかりを提案しても、現場の納得感や実感を得られないケースが多々あります。そのため、まずは特定テーマやボトルネックとなっている業務に対し、AIエージェントを用いて自律的に処理し、早期に成果を創出するアプローチも併行します。コンサルティングを含めた企画提案、AIエージェントの実装、そして運用段階での追加学習による精度向上までを一貫して手掛けます。 こうした取り組みを推進するにあたり、現在注目を集めているAIエージェントを全社的かつ持続的に活用するためには、データプラットフォームの存在が不可欠です。当社では独自のデータプラットフォームを活用し、その基盤上にAIエージェントを構築していきます。さらに多様なAIエージェントが必要となった際も、この統合基盤を活用して組織内で機能するエージェントを順次立ち上げます。 その過程で、金融や製造など特定の業界で汎用的に利用できる仕組みはプロダクト化し、次のお客様への提案に活用します。また、BBDイニシアティブ株式会社との合併により中小企業（SMB）領域へのリーチ力を獲得したため、エンタープライズ向けの先進テクノロジーを汎用製品化し、中小企業市場へ展開することも可能となりました。プロダクトやサービスを開発・改善し、横展開を図りながら次の提案へ繋げるサイクルを循環させることが、当社の基本ビジネスモデルです。 セグメント別の役割として、「DATA＆AIエンジン」はプロダクト化やSMB展開を担い、エンタープライズ領域ではAIコンサルティングや企画、エージェント開発を展開します。開発・実装の段階では「AIワークフローエンジニアリング」のチームが現場に赴き、伴走支援を行いながらAIを組み込んでいきます。これら3つのセグメントが連動してサイクルを回転させていく点が、当社のビジネスモデルです。 当社のビジネスモデルにおける大きな特徴をご説明いたします。 AIの実装やAIエージェントの開発には、AI単体にとどまらず、周辺の多種多様なテクノロジーが必要となります。これらに対する深い知見や開発体制、実行力が備わっていなければ、現場で使えるAIの実装は不可能です。 具体的には、クラウド環境での基盤構築、業務システムやアプリケーションの開発が挙げられます。AI領域においても、データ処理やRAG（検索拡張生成）の構築に加え、ソフトウェアや関数を組み合わせてコスト・速度・精度を最適化する設計が求められます。 当社では、これらを多様な技術と業界知見の融合という意味で「X-Tech（クロステック）」と定義し、20年かけて蓄積したノウハウを統合して実装にあたっています。 現場に最適化したAIを導入するには、先述したFDEモデルとの掛け合わせが不可欠です。FDEモデルとX-Techを組み合わせ、実効性の高いAI実装をまずはエンタープライズ領域で実現し、汎用化を進めた上で中小企業領域へと展開していく点が当社の独自性と言えます。 コンサルティングから高度なAI研究・知見の獲得、業務システムへの組み込み、運用までを一貫して手掛ける体制の構築は容易ではありません。エンタープライズ企業へのシステムデリバリーを完遂するには、最低でも1,000人規模の体制が必要です。AI領域のみでこの体制を維持できる企業は、国内でも数社に限られると実感しております。 国内の競合企業との比較についてご説明いたします。主な競合としては、大手コンサルティングファーム、大手SIer、AIベンチャーなどが挙げられます。 当社は年商1兆円規模の大手企業を主要顧客としているため、複数社におよぶ大型コンペへの参加が日常的です。競合が大手ばかりの中で、当社はグロース市場の成長企業という位置付けながら、高い勝率を維持しています。 特に顧客の課題がミッションクリティカルであり、解決のための具体的なテクノロジー活用が求められる案件では、複数社コンペであっても当社が選定されます。やりたいことが不明確で「大手なら安心」という判断で敗れる例はあるものの、現実的なAI実装が求められる案件ほど当社の優位性が活かされます。 大手SIerは豊富な人材や資本を有する一方、AI実装が主軸ではないため最新技術の検証や不確定要素の排除に時間を要し、知見が蓄積しにくい課題を抱えています。 大手コンサルティングファームは経営課題の把握に長けていますが、ROI（費用対効果）の創出までコミットしない事例も見られ、成果を重視する企業からの忌避傾向が生じています。当社は設計から実装、成果創出までフルコミットで伴走する姿勢が高く評価されています。 AIベンチャーはAIモデルの調整に長けているものの、大手企業へのシステム導入に必要な周辺技術力や人員体制が不足しがちです。100〜200名規模ではエンタープライズへの導入対応に限界があります。当社はAIを活用した自社の生産性向上を進めつつ、大手企業へのデリバリーを完遂できる体制を構築しています。 海外の競合企業、例えばパランティアとの違いについてご説明いたします。パランティアのソリューションは、日本国内で広く普及する段階には至っておらず、強みと課題がそれぞれ存在します。 成熟企業が多い日本市場においては、企業の状況に合わせた細やかな伴走支援が欠かせません。業務プロセスが複雑であるため、国際標準をそのまま適用する手法では定着が困難です。プロダクトの導入にあたっても、詳細な初期設定やチューニングまで踏み込まなければ、現場で定着させることは不可能です。 グローバルなFDEモデルでは、一人の人材に高度で広範なスキルの保持を求める傾向があります。しかし、そうした人材の確保は極めて難しく、人材不足が事業スケールのボトルネックとなりがちです。 株式会社ヘッドウォータース：2026年12月期第2四半期決算説明会文字起こし（3）に続く 《MY》 記事一覧 |