Laboro.AI、オーダーメイドのカスタムAIが伸長　生産性向上で通期予想を上方修正、営業利益は期初予想比29％増を見込む

2026年9月期第3四半期の総括

椎橋徹夫氏（以下、椎橋）：みなさま、本日はご参加いただき、誠にありがとうございます。株式会社Laboro.AI代表取締役CEOの椎橋徹夫です。それではこれより、2026年9月期第3四半期の決算説明を行います。よろしくお願いします。

まずは総括として、この1枚で全体の業績数字についてご説明します。

第3四半期連結業績累計について、売上高は19億1,100万円、売上総利益は13億300万円、営業利益は2億4,500万円、当期純利益は1億7,600万円で着地しました。

売上高は、前年の第3四半期累計との比較で39パーセント増の成長となっています。営業利益は前年比86パーセントの成長を達成しており、背景については後ほど触れますが、大きな進展がありました。

スライドの一番下段にも記載しているとおり、この非常に好調な進展を踏まえ、通期予想について期初に出していた予想を上回る可能性があると判断し、上方修正の開示をあわせて行っています。

また、この上方修正した通期予想に対して、第3四半期までで売上高は74パーセントの進捗となっています。

この良い進展が見られる背景を一言で申し上げると、カスタムAIが生産性向上の成果を示し始めており、それにより売上や利益が予想を上回るかたちで進展していることが挙げられます。

スライド中段をご覧ください。カスタムAIソリューション事業の売上高は18億8,400万円で、前年比38パーセントの成長を達成しています。売上総利益は12億6,800万円、営業利益は2億4,800万円となっています。

次にシステム開発事業についてです。システム開発事業の売上高は5,800万円、売上総利益は3,400万円となり、営業利益については第3四半期までで300万円の赤字という結果です。ただし、これは通期予想に対しておおむね計画どおりの進展であり、このタイミングでは赤字ですが計画から大きく外れているわけではありません。

これらを踏まえ、通期の連結予想についてあらためて上方修正しました。その結果、売上高は25億7,800万円、売上総利益は17億7,400万円、営業利益は3億8,000万円、当期純利益は2億6,800万円とする修正値を設定しています。

2026年9月期通期連結着地見込について

あらためまして修正した通期予想についてご説明します。売上高については、期初に開示した予想に対して4パーセントほど上回る見通しで修正しています。また、営業利益については、29パーセントの上方修正を行っています。

売上については、非常に旺盛な需要を正確に捉えるかたちで事業を進めた結果、期初予想を上回る見通しとなっています。加えて、営業利益が29パーセントと比較的大きく上振れしている背景として、1人当たりの売上生産性が向上したことがあります。

これは、第2四半期の決算説明のタイミングで、中期成長方針において生産性向上が非常に重要な中期成長の取り組みポイントであるとご説明したこととも関連しています。一部ではありますが、早期にその成果が現れつつあると考えています。

その結果として、生産性向上が業績に反映され、利益が積み増されるかたちで良い結果につながっていると見ています。一方で、人員計画については期初の計画よりやや遅れて進んでいる部分もありますが、これは生産性向上が結果として現れている裏側の要因と言えます。

Laboro.AIのミッション

では、ここから内容に入っていきたいと思います。まず、連結全体について説明します。

あらためまして、当社はミッションとして「すべての産業の新たな姿をつくる。」「テクノロジーとビジネスを、つなぐ。」という2つを掲げて事業を展開しています。

2026年9月期 第3四半期連結損益計算書

あらためまして、損益計算書についてです。連結PLについてはすでに触れていますが、売上高は修正後の予想に対して進捗率74パーセントとなっています。前年比では約4割増となりました。

また、営業利益率についても、前年比で3ポイント増の13パーセントでした。第3四半期まで順調に成長しています。

2026年9月期 第3四半期連結コスト構造

次にコストについてです。損益計算書（PL）の背景にあるコスト部分ですが、前期2025年9月期の第3四半期までと比較して大きな変化はありませんが、業務委託費については特に第3四半期は大幅に抑えられるかたちとなっています。その結果、累計で見ても昨年の数字より若干コストが削減されている状況です。

その結果、営業利益率が前年同期比で上昇しています。

一方で、昨年の第3四半期の実績における営業利益が大きなマイナスとなっていることに関して、気になる方もいるかもしれません。その要因として、ちょうど昨年の第3四半期にCAGLA社を買収した際の一時的なコストが反映されているためです。

昨年についてはM&Aの一時費用により赤字となっていますが、それを差し引いたとしても、累計で見た場合、利益額および利益率がよいかたちで進展を見せている状況です。

2026年9月期 第3四半期貸借対照表

貸借対照表（BS）ですが、この四半期では大きな変更はなく、引き続き余力を確保した財務基盤を維持しています。この財務基盤は中期成長方針のテーマの1つにも掲げているものであり、今後この余力のある財務基盤を活用して、非連続的なインオーガニック成長を目指していきます。中期的には、このBSを活用した成長の実現に向けて検討を進めています。

「カスタムAIソリューション事業」とは

続きまして、各事業の進捗および今後の成長戦略についてご説明します。

まず、カスタムAIソリューション事業についてです。この事業は、オーダーメイドでAIソリューションを開発し、そのソリューションによりクライアント企業の事業における中核的な部分を変革することを目指した取り組みです。

売上高/営業利益の四半期推移

本セグメントにおける売上と営業利益の四半期推移についてご説明します。

スライド左側の売上高を見ると、第2四半期に比べて第3四半期は少し落ち込んでいます。これは当社の例年の傾向として、第3四半期が4月から6月の期間にあたるため、多くの企業が期初を迎える時期にあたります。そのタイミングでプロジェクトの短期間の切れ目が発生したり、新しい期の予算執行に少し時間を要したりすることが影響しています。このようなことから、第3四半期は例年、売上がやや落ち込む傾向にあります。

しかし、今期については昨年よりも落ち込み幅が小さく、良好に推移しています。

スライド右側は営業利益についてです。こちらも同様に、第3四半期は例年どおり少し落ち込んでいるものの、累計としては冒頭でも触れたように、良好な事業進展を示しています。

2026年9月期 第3四半期損益計算書

このセグメントにおける損益計算書ですが、こちらは連結の大部分を占める事業セグメントであるため、連結全体と大きな違いはありません。累計で見ると、前年比で38パーセントの売上成長となっていますが、第3四半期単体では前年同期比プラス49パーセントとなり、売上規模が前年の約1.5倍を達成しています。

顧客ポートフォリオ（1/3）：業界別顧客構成（3Q累計）

次に、顧客のポートフォリオについてです。まず、業界別では、毎四半期の開示で共有していますが、前回第2四半期から大きな変化はなく、全体としてはほぼ同じ傾向で推移しています。特に研究開発型産業、いわゆる先端的なもの作りや、研究開発が非常に重要な分野であり、日本が国際的にも強みを持つこの領域は、全体の売上構成の65パーセントを占めています。

次に、スライドの下側に記載されている社会基盤・生活者産業についてです。これは、小売業や消費財をはじめとする生活者を対象とした産業や社会基盤に関連する事業領域を指します。このような産業領域の取り組みが、全体の売上構成の35パーセントを占めています。

ここは少し振り返ると、昨年頃は構成比がほぼ半々だったところが、今期に入り、研究開発型産業や先端的なもの作りの領域の比重が非常に高まっています。当社としても、この領域は深くて難しい面はありますが、世界に通じる大きな価値を提供できる分野と考え、注力を強めてきました。その背景もあり、この取り組みの比重が結果として上昇し、このような数字となっています。

また、スライドの右側に記載のとおり、各業界を牽引するリーディングカンパニーの顧客企業と引き続きさまざまな取り組みを広げています。

顧客ポートフォリオ（2/3）：業界別売上高の推移

次に、セクター別の構成をもう少し細かく分解して示したものです。第3四半期では、スライドの一番右にある消費財／小売が他と入れ替わるかたちで、最も大きな業界として位置づけられており、半導体や自動車といった分野がそれに続いています。

ここでの順位の変動は、額として非常に軽微な違いであることから、引き続き、半導体や自動車を中心とする先端もの作りの領域において、大きな取り組みが複数継続している点をお伝えしたいと思います。

また、研究開発型産業や先端もの作り領域以外にも、先ほどの表の下段に示したような小売／消費財の取り組みが、規模感をもって着実に進展していることが背景にあり、このような構成となっています。

顧客ポートフォリオ（3/3）：既存/新規顧客売上成長率

次に、既存と新規の比率についてです。

このグラフの一番右側は2026年9月期の第1四半期から第2四半期、第3四半期の数値を示しています。第3四半期の累計で、既存の顧客企業、つまり昨年以前から取引をしていた企業との売上が約17億円となっています。

また、今期に取引を開始した新規の顧客企業との売上は、2億円弱となりました。

売上比率で見ると、新規が全体の9パーセント、つまり1割弱を占めています。

スライド左側には、昨年および一昨年の第3四半期までの累計を同じ基準で示した数字が記載されています。昨年と比較すると、新規の売上比率は若干低下していますが、言い換えれば、既存の取り組みが順調に進展し、既存顧客の比率が高まっていることを示しています。

一方で、新規顧客数については、第3四半期までで12社となり、昨年や一昨年を上回るペースで新しい企業との取引が増加しています。

この第3四半期だけでも、新たに4社の新しい顧客企業が加わっています。

社員数の推移

社員数の推移についてです。グラフの一番右から2番目のバーに示されていますが、第3四半期末の時点での人員数は全体で123名です。その内訳として、エンジニアが49名、ソリューションデザイナ（SD）やエージェントトランスフォーメーションプロデューサー（AX-P）といったプロジェクトを率いるAIコンサルタントの役割を担う人員が39名、コーポレート部門が28名となっています。

エンジニアについてはわずかに増加しており、一方でAIコンサルタントについては、第2四半期から第3四半期にかけて少し減少しています。全体として、この四半期で人員は増加しています。

グラフの一番右には、2026年9月期末時点における通期の人員計画が示されていますが、現時点ではその計画と一定の差がある状態です。

この人員計画および社員数の推移については、本来はより速いスピードでの組織拡大を計画していました。そのため、今後の成長を考えるうえでの課題として認識しつつ、具体的な対策を進めていく方針です。

一方で、冒頭でも触れたように、この差を補いながら成果につなげるかたちで生産性向上が進展しており、1人当たりの生産性を大きく向上させることで利益拡大を図っています。また、組織の成長スピードとのバランスを適切に保ちつつ、これまでに見えてきた成果を踏まえながら、今後も具体的な方策を検討しながら進めています。

26年9月期以降の成長戦略

少し定性的な振り返りします。こちらはいつも示していますが、あらためて今期以降の成長戦略として、3つの柱を掲げています。

1つ目は事業の進展です。2つ目は、それを支える体制の整備。そして、3つ目はインオーガニックを含む非連続な成長や新たな領域への進出です。

2026年9月期第3四半期の事業進捗（サマリ）

これに基づき、第3四半期の事業進捗について少し振り返ります。まず、柱1である事業の進展についてですが、再三申し上げているとおり、良いかたちで進展しています。

AI-ソリューションデザイン（AI-SD）およびエージェントトランスフォーメーション（AGT-X）の需要は、引き続き堅調に拡大しています。

その中で、この需要を確実に捉え、取り組みとして組成していく活動も順調に進んでいます。

営業の取り組みに関しては、特に体制拡充のスピードが計画をやや下回るかたちで進行しているものの、シニアな人材が顧客の経営層に近い層と向き合いながら価値を提供しています。このような営業体制の強化も継続的に進められており、良好な進展が見られています。

次に柱2の体制についてですが、採用に関して計画に対して遅れが生じている点を課題として認識しています。

来期以降、特に中期の成長を目指す中で、これらの取り組みを継続的に進化させていくことが非常に重要な経営アジェンダとなっています。

次に、柱3に関してです。新しい領域への染み出しについては、大きく分けてM&Aや提携といったインオーガニックなアプローチ、それから新サービスや新規事業の展開といった新領域が挙げられ、この2つの軸で進めています。

採用/育成の進捗状況

採用の部分および「未来リサーチ」としている新領域について、それぞれ少し触れたいと思います。

採用については、人員計画に対して少し遅れが出ており、特にSD、エージェントトランスフォーメーションプロデューサー（AX-P）の採用が現時点ではギャップとなっています。

SDに関しては、前の四半期と比べて3名の減少となっています。高度な専門性を有し、人材市場で非常に価値の高い人材で、かつ新しいことに積極的にチャレンジする思考を持つ人材であることから、一定の流動性が前提となっています。

今回は次のチャレンジを求めて外部に転じたメンバーが少し多かったため、減少という結果になっています。この点については、中期的な成長に向けて採用力を継続的に強化することが重要な課題と考えています。

同時に、生産性向上について触れているとおり、AIエージェントやAIテクノロジーを活用することで、高い生産性を発揮できる人材が、本当に1人当たりの生産性を何倍にも引き上げることが可能となります。

一方で、AIの進化に伴い、従来行っていた仕事やタスクがAIに一定程度置き換えられてしまうという層も出てくると考えています。そのため、採用スピードを着実に向上させていくことや、訴求ポイントを明確にすることとあわせて、どのような人材をターゲティングし、どのような方々に入社いただき、活躍してもらうかという考え方自体も継続的に見直していくことが非常に重要であると考えています。

このような点を踏まえ、採用力の強化と生産性の向上の両立を図りながら、そのバランスをとっていく取り組みをさらに強化していきたいと考えています。

その他のポイントとして、オンボーディングや育成、エンジニアの採用については、引き続き課題はありますが、一定の順調な進展が見られる状況です。

新領域：「未来リサーチ」事業本格化に向けた展開

新領域に関しての「未来リサーチ」ですが、これまでにも何度かご紹介しているとおり、新規事業や新サービスの立ち上げを進めています。不確実性や課題は依然としてありますが、その中でさまざまな検証を重ねており、本格化に向けた進展を見せています。

ちょうどトライアル販売というかたちで、実際に有償でのサービス提供を開始し、すでに2件の受注品を完了させたところです。ここは前回の説明時から、具体的な進展が見られた部分です。

スライド右下に記載のとおり、その2件以外にもトライアル販売が進んでおり、まずは良いかたちでニーズを検証することや、このサービスによって実際に価値を提供できること、その初期的な検証が進んでいる状況です。

主要な事業の進捗（1/4）：主要取引先様

その他主要な事業進捗として、主要な取引先企業については顔ぶれに大きな変化はありませんが、このような企業と引き続き取り組みを進めています。

主要な事業の進捗（2/4）：主要プレスリリース

対外的な情報発信も引き続き積極的に行っています。スライドの一番左は、クライアント企業との取り組みについて、共同でリリースを行ったものです。一番右も、プロジェクトに関連した情報発信です。引き続き、情報発信を行っていきます。

主要な事業の進捗（3/4）：主要な出展・講演・掲載

加えて、展示会への出展や講演、メディア勉強会などを通じて、業界の展望を積極的に発信する取り組みも進めています。

主要な事業の進捗（4/4）：その他主要なアクティビティ

その他の主要な活動については、スライドに記載のとおりです。

システム開発事業：事業進捗

次に、システム開発事業についてです。

システム開発事業については、スライド1枚でご説明します。左側に記載された数字については冒頭でも触れましたが、第3四半期累計では売上高5,800万円、営業利益は300万円の赤字となっています。ただし、おおむね期初の計画どおりの進捗です。

右側は定性的な振り返りです。おおむね計画どおり進展しているものの、既存顧客についてはやや苦戦しており、第3四半期（4月から6月）に検収を迎える案件が少なかったことから、第3四半期の収益貢献は限定的でした。

また、前回の第2四半期でも少し触れましたが、Laboro.AI・カスタムAIソリューション事業との連携といったグループ内での協力体制を強化し、営業活動を行うことで受注につながったケースが見られています。

以上が第3四半期までのご報告と振り返りです。

2026年9月期通期の売上高及び営業利益の予想

ここからは、通期の業績予想と中期方針について、アップデートを交えながらご説明します。

まず、通期の業績予想についてです。こちらは冒頭で説明しましたので詳しくは繰り返しませんが、あらためて修正したかたちで示しています。この修正の背景として、第2四半期に発表した中期成長に向けた進展の一部が、早くもかたちとして現れてきていると捉えています。

少し中期の方針についてアップデートをお伝えし、これをもって四半期の決算説明とします。

中期方針 2026-2030

第2四半期に触れたで再掲の枠組みに基づき、中期方針を3つの大きな柱で示します。

まず1つ目は、経営体制の変革です。CXO制を拡充し、機動力を高めつつチームで経営を進めていきます。これに伴い、報酬体系のアップデートも進めていきます。

2つ目は、当社の主力事業である、カスタムAIソリューション事業の大きな変革です。この事業において、生産性の向上を図りつつ、ビジネスモデルの拡張を進めていきます。具体的には、人月課金だけでなく、技術基盤から収益を生み出す新たなサービスモデル・ビジネスモデルを構築していきます。

3つ目は、新領域の創出です。ここではM&Aを中心とした資本を活用したインオーガニックな成長を組織的に推進し、積極的にアクセルを踏んでいきたいと考えています。

1 経営体制の変革

それぞれ少しアップデートをお伝えします。まず1点目ですが、5月の第2四半期の決算時に開示した内容から、さらに一歩進んだ体制の進展や変化が見られます。スライドの一番左下にある箇所は、同時に開示している部分ですが、代表取締役COOの藤原が今期いっぱいとなる9月30日をもって、代表取締役および取締役を退任することが決定しています。

その体制変更を踏まえつつ、経営体制の発展を促し、進化を遂げるという文脈でのアップデートとなります。

藤原がCOOとして担ってきた管理や人事関連の業務は、CFOの谷山およびCHROの入江に引き継がれます。また、技術面をリードしてきた役割については、すでにCTOの吉岡が引き継いでおり、今後も吉岡が全体の技術統括を担っていき、強力にドライブしていく体制となります。

また、COOとして藤原が執行側でガバナンスを担い、全体を見ていたという側面は大きいです。その点については、内部監査をリードしている深井が新たに最高監査責任者として経営チームであるCXOのチームに参画し、執行ではなく監査の立ち位置からガバナンスの強化を図ります。

大本のコンセプトどおり、CXOのチーム体制で迅速かつ全体をカバーできるかたちで経営を進める展望です。

2 既存事業（カスタムAI）の変革（1/4）

次に、既存事業であるカスタムAIの変革についてです。今回、技術基盤というキーワードをあらためて提示しています。これにより、1人当たりの生産性を向上させる方法が、人月単位のアプローチだけでなく、新たに技術基盤を活用した課金型の収益モデルやビジネスモデルへと進化します。

これらは、当社が過去10年にわたり培ってきたカスタムAIを基にしたノウハウや手法を、AIエージェントに反映した基盤がベースとなっています。この基盤が、当社のカスタムAIソリューション事業の変革の起点であり、重要な柱として位置づけられると考えています。

それでは、少しだけその中身についてご説明します。

カスタムAIを進める中で、重要な要素として挙げられるのが、スライド左側下部に記載の「企画構想」です。開発PJマネジメント／企画立案と記していますが、ここで重要なのは、AIを活用して事業をどのように変革するかを描き出し、さらにクライアント企業のチームとともに、地道にこのプロジェクトマネジメントを進めていくという点です。これが1つの型となります。

また、AI自体のソリューション開発という観点から見ると、上部にあるように、AIモデルの開発が挙げられます。当然、これは重要な要素です。しかし、特に最近ではAIエージェントや生成AIの登場により、PoC（概念実証）の域を越え、それを実際の業務に組み込む段階が求められるようになっています。

システムやオペレーションが実際に稼働する基盤を構築することが重要であり、これらを含めて大きく分けて、「AIモデル開発」「システム／オペレーション基盤」「開発PJマネジメント／企画立案」という3つの領域に分けられます。

さらに、AIモデルの開発については、モデル開発のための基本的な基盤や開発環境を整え、その上で当社が業界ごとにカスタマイズしたAIソリューションの開発を行うという構造になっています。

当社の競争力についてですが、これまではスライドに「従来」として記載している「ヒト」、つまり高度なプロフェッショナルが、3つないし4つの要素をすべて連携させ、統合するかたちでプロフェッショナルチームとして開発およびプロジェクトマネジメントを進めてきたノウハウが最も重要な軸となっていました。

一方で、これら4つの要素のうち、特に中央の2つと、下部にあたるプロジェクトマネジメントの一部において、最近ではAIエージェントが非常に強力にその役割を担えるようになっています。

これは、AIエージェントが直接担えるようになるという意味ではありませんが、適切にノウハウを注入することで、AIエージェントが人間のプロフェッショナルが行っていた作業を一定程度再現できるようになってきているという意味です。この状況を踏まえ、ノウハウをAIエージェントに組み込むことでAI化できる分野については、当社として技術基盤への落とし込みを積極的に進めています。

その上で、人間のプロフェッショナルは、より高付加価値な業務に集中し、1人当たりの生産性を向上させることを目指します。これにより、付加価値の向上とスケーラビリティの拡大の両面から、当社のビジネスモデルを転換していきます。

2 既存事業（カスタムAI）の変革（2/4）

これを用いたビジネスモデルの変革は、大きく3段階で考えています。第1段階と第2段階は、現在一部のプロジェクトを中心に進捗しています。まず第1段階は、既存プロジェクトの中で、この技術基盤を活用してプロジェクトの生産性を向上させるシンプルな取り組みです。実際に、生産性が向上した具体例が複数挙がっており、これらの成果が第3四半期の生産性向上の数値にも反映されています。

2つ目は、プロジェクトの生産性をさらに向上させることに加え、クライアント企業がプロジェクト内で当社の技術基盤を直接活用し、その価値を享受していただくことです。その際、この技術基盤自体に課金するモデルを展開します。このようなケースは、モデルプロジェクトとしてすでにいくつか始まっています。

次に第3段階目ですが、これはまだこれからの話です。プロジェクト完了後、当社のプロフェッショナルチームは他のテーマの先進的な案件へ移行します。一方で、エージェントの技術基盤自体はクライアント企業に残り、クライアント企業がエージェントの技術基盤を活用して継続的にオペレーションを行うことを目指します。この過程で、カスタムAIを自前化することにより、さらなるスケーラビリティの向上を図る構想です。

2 既存事業（カスタムAI）の変革（3/4）

先ほど少し触れたとおり、第1段階の成果がすでに見え始めています。スライド左側は、フロント1名当たりの生産性向上に関する具体例を示したものです。2つの例がありますが、主にPMや企画に関わる領域では、人が時間をかけて丁寧に行うことが重要です。それでも、約3割の工数削減が成果として現れています。

一方で、AIの技術基盤が最も生産性向上に寄与する領域、例えばインフラ構築では、作業時間が2週間から3時間に短縮され、9割以上の生産性向上が実現されている例も見られます。

全体的に見ても、フロント1人当たりの売上数値がすでに上昇し始めています。人員数については、計画よりも少ない人員で売上計画を達成し、さらに上回る成果を出している状況です。

2 既存事業（カスタムAI）の変革（4/4）

次に、第2段階です。技術基盤で課金していく取り組みが、パイロットプロジェクトとしてスタートしています。まずは1つの領域で、当社のプロフェッショナルチームがソリューションを開発し、その技術基盤を顧客企業側でも実際に利用していただく段階に進んできています。目指しているのは、このやり方で顧客企業内に横展開し、全社的にAIの仕組みをスケールさせ、技術基盤でその展開を支えることです。

方針詳細

最後に、新領域創出に関するM&Aの取り組みです。この件については、第2四半期のタイミングでCOOの藤原がこの領域の立ち上げをリードしていくとご説明しました。その結果、良いかたちで進みつつあり、取り組みとして一定の立ち上がりが見えてきました。この段階でCFOの谷山に引き継ぎを行い、ソーシングをさらに加速しています。

具体的には、投資対象の候補として、これまでスライドの左上に示しているようにSlerの領域に比較的フォーカスを置いていましたが、それに加えてAI事業を直接手掛けている企業にも注目しています。

それから、製造業やディープテックなど、AIを活用してバリューアップを図る対象となる事業領域の企業も含め、可能性を検討しながら活動範囲を広げ、さらなる加速を図っています。

実際に右側に示されているとおり、活動量という観点で見ても明確に増加し、加速しています。このモメンタムをさらに推進し、早期の成果創出を目指して、新しい体制で順調に進んでいる状況です。

以上をもちまして、第3四半期決算の説明を終了します。ありがとうございました。

質疑応答：藤原氏の辞任が業績および中期経営計画に与える影響について

司会者：「藤原氏の辞任に関連して、今回の辞任が業績および中期経営計画にどのように影響するか教