株式会社ヘッドウォータース：2025年12月期通期決算説明会文字起こし（3）

*20:03JST 株式会社ヘッドウォータース：2025年12月期通期決算説明会文字起こし（3） ヘッドウォータース<4011>

続きまして、現在の事業区分についてご説明いたします。 上場時の会計上の分類に基づき、現在は「AI関連開発」「AI以外のデジタル化開発」「自社プロダクト」の3セグメントに分けて開示しております。しかし実態としては、AI導入を検討しないDX案件はもはや皆無と言っても過言ではありません。
例えば、データの統合やサーバー構築、クラウド移行といったシステムのモダナイズ（近代化）は、最終的には必ずAI活用へと行き着きます。そのため、従来「AI以外」と定義していた領域との垣根は急速になくなりつつあります。
2025年度の業績におきましては、このAI領域が顕著な伸びを見せました。実質的にすべての案件がAIに関連し始めているという実態に合わせ、次年度以降についてはより実態に即した事業区分への見直しを検討しております。現時点の区分においても、当社の成長を牽引する領域がAI領域に集中していることは明白であると認識しております。

当社のビジネスモデルにおいて、現在私たちが提唱しているのが「X-Tech（クロステック）」というモデルです。企業活動において真に機能するAIを実装するためには、大きく分けて2つの重要なポイントがございます。
一般的に「AIの実装」と聞くと、ChatGPTやGemini（ジェミニ）のような「単体で極めて優秀なAIモデル」を構築することをイメージされる方が多いかもしれません。もちろん、それらのモデル自体は非常に素晴らしいものです。しかし、それらを単に「問いに対して答えるツール」としてではなく、業務を完遂する「AIエージェント」として企業内の業務プロセスに組み込む場合には、求められる要件は大きく異なります。
人間の業務を代行し、完遂できるレベルのAIエージェントを構築するには、特定のAIモデルの優劣のみを競うだけでは不十分です。状況に応じて複数のモデルを使い分け、それらをクラウド上で統合し、適切なデータ基盤と連携させなければなりません。
また、AIが苦手とする領域については、従来のソフトウェア開発（関数）や数理最適化、機械学習などを組み合わせることで補完する必要があります。つまり、「クラウドでのデータ統合」「AIの選定と制御」「データの前処理・後処理」「周辺ソフトウェアの開発」といった、複合的なテクノロジーを全方位でカバーできなければ、実用レベルの高精度なAIエージェントの実現は難しいと考えております。
したがって、当社は単なる「AIエンジンの提供」に留まりません。最初のコンサルテーションから始まり、高度なシステムインテグレーション、そして実運用に至るまでを一気通貫で手がけております。
こうした複雑な工程を完遂するには、強固な開発体制と運用体制が不可欠です。十分な規模の専門人材体制を構築できていない場合、真の意味でのAIエージェントを提供することは容易ではないと考えております。この「体制の厚み」こそが、当社の大きな競争優位性となっております。
AI実装における2つ目の重要なポイントは、米パランティア・テクノロジーズが確立してきたとされる「FDE（フォワード・デプロイ・エンジニアリング）」モデルの採用です。
これは、AIの知見とシステムプロジェクトの管理能力を兼ね備えたエンジニアが、自らクライアントの現場（フロント）に赴くスタイルを指します。エンジニアが直接ヒアリングを行い、現場の課題や「痛み」を深く理解した上で、その場で設計・開発を行う。こうして構築されたAIエージェントを通じて、現場の業務を抜本的に改革していくビジネスモデルです。
現在、日本を含めた世界的な潮流は、単にAIシステムを提供して終了という段階を通り過ぎています。今求められているのは、業務フローそのものを「AIエージェントの活用」を前提として再構築することです。
従来の考え方は、「人間中心の既存業務に対し、いかにAIを補助的に使うか」というものでした。しかし、そのアプローチでは真のイノベーションは起こせません。 現在は、「まずAIを使うことを前提とし、その上で人間をどのように最適配置するか」という設計思想へとパラダイムシフトが起きています。
このような新しい設計、つまり「どこにAIを配置し、どう業務を組み替えるか」という判断は、現場のリアルな実態に即していなければ成功しません。だからこそ、最前線に優秀なAIエンジニアを配置し、現場と一体となって業務改革を推進する当社の取り組みが、今非常に大きな注目を集めているのです。
当社の設立コンセプトである「テクノロジーを熟知したエンジニアがビジネスにコミットし、現場へ赴く」という姿勢は、結果としてパランティア社が提唱する「FDE（フォワード・デプロイ・エンジニアリング）」モデルの本質と高い親和性を有していると考えております。
AI実装を模索する中で直面した「企業のAI活用が思うように進まない」という課題に対し、当社はいかに優秀なエンジニアをフロント（最前線）に配置し、プロジェクトを着実に推進する体制の構築に注力してまいりました。
一方で、このFDEモデルを日本国内で展開しようとするAI企業は他にも存在しますが、そこには共通の「課題」が見て取れます。それは、モデルの「再現性とスケーラビリティ（拡張性）」の欠如です。
例えば、大手金融機関のような大規模なプロジェクトに対し、高度な専門性を有するAIエンジニアを2〜3名投入すれば、その現場では高い評価を得てプロジェクトは円滑に進みます。しかし、いざ「2つ目、3つ目の顧客を開拓しよう」とした際に、代替できる同等の人材が社内におらず、事業展開が止まってしまうという事態が現実として各所で起きております。
特定の「超優秀な個人」に依存したビジネスモデルは、現在の日本の労働市場においては供給が追いつかず、事業としてのスケールには限界があります。このような属人的なモデルでは、持続的な市場拡大は成し遂げられないと、当社は考えております。
では、どのように対応すべきかと考えた際、特定の個人に依存するフルスタックという概念を、いくつかのチームや個人に機能を分解し、役割を分担させることが重要であるとの結論に至りました。これにより、個人の能力に依存するボトルネックを解消し、ビジネスとしてのスケーラビリティを確保することが可能になります。私たちはこの仕組みを狙い、現在も構築を継続しております。
こちらに記載しておりますコンサルティングの提案やエージェントの実装、データプラットフォームの開発、および運用といった様々な役割を、当社の関連企業がそれぞれどの分野を担っていくのかを示したのがこちらの図です。 企業単位、あるいは個人単位でこのX-Tech FDE（クロステック エフ・デー・イー）の役割を分担しながら、事業を推進しております。

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