３ 【事業の内容】当社グループは、当社及び連結子会社４社（ニューラルマーケティング株式会社、ニューラルエンジニアリング株式会社、Neural Group (Thailand) Co., Ltd.、Neural Solutions (Thailand) Co., Ltd.）で構成されております。なお、当社グループは、AIエンジニアリング事業の単一セグメントであるため、セグメント情報の記載を省略しております。 （１） 事業の概況当社グループは「AIで心躍る未来を」をミッションとして、リアル空間のデジタル化による社会課題の解決を目指しております。当社グループ事業は、イノベーション領域とコアサービス領域の2つのサービスドメインで構成されております。イノベーション領域は、AI AgentやLLM等の先端技術領域の研究活動を企業と共同で推進し、AIアルゴリズムの研究をはじめとしたAI技術の研究・開発と売上創出を並行で行う領域であり、コアサービス領域はイノベーション領域を含めて当社グループ内で開発・獲得した新技術を随時取り込みつつ、成熟したAI技術や関連技術をサービス及びプロダクトとして提供・販売することで、AIの社会活用を推進する領域です。 （２） 当社グループの技術の特徴と優位性 ① 独自の深層学習技術のライブラリ開発当社グループは、技術分野として、深層学習技術に基づく独自のAIライブラリを開発し、当社グループのAIエンジニアリング事業に活用しております。AIライブラリの開発にあたっては、汎用のオープンソースのアルゴリズムを転用せず、独自の学習データを収集して構築した高い検出精度のモデルを使用しております。また、当社グループでは、画像の認識・解析の際に、カメラ特性等を踏まえた独自の前処理、後処理による精度の向上、新しい学習データによるAI技術の使用目的に合わせたカスタマイズを行うことができます。当社グループでは、深層学習における学習データを準備する上で、深い知見を持つ専属のデータアノテーションチームがサービス開始後もAIの精度の継続的な向上を進めております。例えば、ファッショントレンド解析関連サービスでは、ファッションコーディネート画像を学習データとして独自に収集・分類し、98%(注)を超えるファッションアイテムの検知を実現しております。更に、学習データの仕分けに用いる自社開発の独自ソフトウエアを開発・保有しており、数百万枚規模の学習データ分類を用いた学習モデルを数か月という短期間にて実装する能力を保有しております。また、実際の画像を基にコンピュータ・グラフィックスを活用したAIモデルの効率的な学習を可能とする周辺開発も行っております。開発した学習モデルは、さまざまなサービスに活用・転用でき、新規サービス開発期間の短期化や、AIモデルの継続的な精度向上、スケーラビリティをもった事業開発に直結しております。（注）人物の全身が映った100枚の写真を対象に行ったファッションアイテム検知の精度評価において、写真に写っていた424のファッションアイテムのうち416アイテムを正しく検知し、正解率は98.1％となりました。 ② 端末処理（エッジコンピューティング）による深層学習モデルの優位性当社グループは、エッジAIと呼ばれる、端末処理（エッジコンピューティング）でAIを実行・動作させる技術の研究開発及び活用を進めております。これまでのAI解析では、動画や写真、音声やデータといった容量の大きな情報を、通信網を用いてサーバーにアップロードし、サーバーで大規模な解析処理を行う必要がありました。こうしたサーバーの活用は、画像を送受信する通信網やサーバーへの負担に加え、通信料やサーバールームの運用コスト、電気代などが大きく膨らむことから、AIサービスが広く社会に浸透するための課題となっていました。エッジAIでは、カメラ等で取得された画像をはじめとしたデータをローカルに設置したエッジコンピュータが取得・解析し、解析後のメタデータ（解析結果を記したテキストデータ）のみを必要に応じてサーバーに送信します。そのため、画像や映像といった容量の大きいデータを通信網を用いて送受信する必要がなく、サーバーが受信するデータはすでに解析後のデータであり、AI解析を行うための大規模なGPUをサーバーが持つ必要もなくなるため、低コスト化・省電力化が実現できます。また、通信網を経由して送受信されるデータの容量も画像や映像に比べてはるかに小さくなるため、携帯電話での通信が行える程度のインターネット環境と電源さえあれば当社の提供するAIサービス・プロダクトは利用可能であり、拡張性の高さも当社サービスの特徴の１つです。さらに、エッジAIの特徴として端末で処理を行うため、個人情報を含む人物の顔画像等をサーバーに送信することなくAIを活用できることから、個人情報やプライバシー保護の面において高い優位性を有しております。エッジAIを動作させるためのエッジコンピュータやそこに搭載されるプロセッサはグローバルで様々なメーカーのものが存在しておりますが、当社グループのAIソフトウエアは特定のデバイスやプロセッサに依存しておらず、デバイス・プロセッサに対して横断的に搭載することが可能です。加えて、当社グループは、商用基準を満たすパッケージを用いた開発の経験を有しており、社会インフラとして設置できる信頼性を担保した製品を開発することが可能です。また、端末の限られた処理性能の中で安定的に動作するように最適化されたアルゴリズムの開発・実装に深い知見を有しており、スマートフォンのような小型・軽量の端末であっても高度なAIを組み込んだアプリケーションの開発が可能です。当社グループはエッジコンピューティングを積極的に用いることにより、保有する深層学習モデルの産業応用を加速すると同時に、省電力化といった環境負荷低減やSDGs（持続可能な開発目標）、プライバシー保護に配慮した産業発展を支援しております。 ③ 独自に開発する軽量・高精度なAIライブラリと、エッジコンピューティングの親和性AIとエッジコンピューティングの親和性の高さは従来から認識されていましたが、エッジコンピュータに深層学習モデルを搭載するにはモデルの軽量化が必須要件でした。誰でも利用できるオープンソースの学習済モデルやライブラリを組み合わせて開発されたAIソフトウェアは一定程度の計算能力を必要とするものが多く、また現実の多様な環境下で商用レベルで活用できる精度を発揮することは困難です。そのため、実環境下で商用レベルの解析精度を発揮し、なおかつエッジコンピュータの限られた計算能力の中で画像解析AIを安定的に実行・動作させるためには独自に軽量化したモデルを開発する必要がありました。当社グループは、独自に開発した軽量・高精度な深層学習モデルとエッジコンピューティングの親和性を最大限に活かし、拡張可能性を担保したエッジAI技術の開発と事業化を進め、AIサービスの活用場面を広げてきました。当社グループは、ビジネス・エコシステムを構築することができる領域において、エッジAI技術を活用したサービスを次々に開発・提供し、事業の創出・拡大を積極的に行っております。 （３） 独自に開発・保有する深層学習モデル及び開発・運用支援ツール当社グループが現在保有している深層学習の学習モデル及び開発・運用支援ツールは、以下のとおりとなっております。深層学習モデル又は開発・運用支援ツール名機能物体検知・分類ライブラリ通行する車両や人物、動物の検知と種別解析。インフラ破損、災害発生の有無の検知。単眼カメラ・360度カメラ・暗視カメラによる奥行き推定ライブラリ多様な単眼カメラで、空間の奥行、距離、位置座標を把握。人間が空間認識をする過程と全く同様な奥行推定を実現。視線検知ライブラリ人物の姿勢などの情報から視線方向を読み取ることで、興味の有無を推定。大人数の中や歩行中などでも適用が可能。グループ解析ライブラリ歩行者が一人で歩いているか、それとも複数人のグループで歩いているかを推定。歩行モード解析ライブラリ歩行速度や経路などのモードを分析することで、通行者の消費意欲 (ショッピングに足を止めそうか等)を推定。通行者属性推定ライブラリカメラを用い、通行者の年齢・性別を、歩行中かつ距離が離れている状態から推定する。ファッション属性解析ライブラリ着衣のアイテム・色・模様などを認識。その情報を組み合わせることで、人物の属性(ビジネス、カジュアル等)を推定。顔画像からの人物検知・認証ライブラリ（同一人物特定）人物の顔から、同一人物を特定。複数のカメラにまたがった情報も連携可能。全身画像からの人物検知・認証ライブラリ（同一人物推定）人物の体格・ファッション・所有物などから、同一人物を推定。顔が見えない遠距離や、後ろ姿からでも推定が可能。車両ナンバープレート認識ライブラリナンバープレートの文字認識を行う。OCRを用いた既存技術とは異なり、動きブレや汚れなどに頑健な認識を実現。車両ナンバープレート学習用画像生成ツールアクティブラーニングを用い、車両ナンバープレート認識ライブラリ向けの学習データを迅速かつ大量に生成。スマートフォンでも動作可能な軽量化済み物体検出・分類ライブラリ軽量化された物体認識モデルにより、スマートフォンなどの限られた計算リソースの中でもリアルタイムで物体認識を実現。動体検知・分類・追跡ライブラリ動体を対象とし、非常に少ない計算資源においても、高速な物体認識と分類・追跡を行う。3次元箱形状測定ライブラ

(セグメント情報等) 【セグメント情報】当社グループの事業セグメントは、AIエンジニアリング事業の単一セグメントであるため、セグメント情報の記載を省略しております。 【関連情報】前連結会計年度(自 2024年１月１日 至 2024年12月31日)１ 製品及びサービスごとの情報（単位：千円） イノベーション領域コアサービス領域その他合計外部顧客への売上高768,4892,774,41321,8863,564,789 ２ 地域ごとの情報 (1) 売上高本邦の外部顧客への売上高が連結損益計算書の売上高の90％を超えるため、記載を省略しております。 (2) 有形固定資産本邦に所在している有形固定資産の金額が連結貸借対照表の有形固定資産の金額の90％を超えるため、記載を省略しております。 ３ 主要な顧客ごとの情報外部顧客への売上高のうち、連結損益計算書の売上高の10％以上を占める相手先がないため、記載を省略しております。 当連結会計年度(自 2025年１月１日 至 2025年12月31日)１ 製品及びサービスごとの情報（単位：千円） イノベーション領域コアサービス領域その他合計外部顧客への売上高563,6202,721,08814,3263,299,035 （表示方法の変更）前連結会計年度まで、サービス領域の分類を「デジソリューションサービス」及び「ライフスタイルサービス」としておりましたが、当連結会計年度において、当社グループの製品及びサービスの各領域における技術区分の見直しを行い、サービス領域の区分を「イノベーション領域」「コアサービス領域」及び「その他」に変更しております。なお、この表示方法の変更に伴い、前連結会計年度の数値については、変更後の区分に組替えて表示しております。 ２ 地域ごとの情報 (1) 売上高本邦の外部顧客への売上高が連結損益計算書の売上高の90％を超えるため、記載を省略しております。 (2) 有形固定資産本邦に所在している有形固定資産の金額が連結貸借対照表の有形固定資産の金額の90％を超えるため、記載を省略しております。 ３ 主要な顧客ごとの情報外部顧客への売上高のうち、連結損益計算書の売上高の10％以上を占める相手先がないため、記載を省略しております。 【報告セグメントごとの固定資産の減損損失に関する情報】当社グループの事業セグメントは、AIエンジニアリング事業の単一セグメントであるため、記載を省略しております。 【報告セグメントごとののれんの償却額及び未償却残高に関する情報】単一セグメントであるため、記載を省略しております。 【報告セグメントごとの負ののれん発生益に関する情報】該当事項はありません。

１ 製品及びサービスごとの情報（単位：千円） イノベーション領域コアサービス領域その他合計外部顧客への売上高563,6202,721,08814,3263,299,035 （表示方法の変更）前連結会計年度まで、サービス領域の分類を「デジソリューションサービス」及び「ライフスタイルサービス」としておりましたが、当連結会計年度において、当社グループの製品及びサービスの各領域における技術区分の見直しを行い、サービス領域の区分を「イノベーション領域」「コアサービス領域」及び「その他」に変更しております。なお、この表示方法の変更に伴い、前連結会計年度の数値については、変更後の区分に組替えて表示しております。

３ 主要な顧客ごとの情報外部顧客への売上高のうち、連結損益計算書の売上高の10％以上を占める相手先がないため、記載を省略しております。

３ 【事業等のリスク】 当社グループの事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある事項を以下に記載しております。当社グループはこれらのリスクの発生可能性を認識したうえで、発生の回避及び発生した場合の迅速な対応に努める方針でありますが、当社グループの株式に関する投資判断は本項及び本項以外の記載内容も合わせて、慎重に検討したうえで行われる必要があると考えております。 本項に記載している将来に関する事項は、本書提出日現在において当社グループが判断したものであります。 (１) 事業環境に関するリスク ① 市場について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：低)当社グループが属するAIビジネスの国内市場は成長を続けており、2023年度の市場規模6,858億円から、2028年度には2兆5,433億円（2023年度比3.7倍）にも及ぶと予想されています（出所：IDC「国内AIシステム市場予測、2024年～2028年」2024年４月）。また、エッジAIコンピューティングについては2023年度の市場規模予想150億円から2027年度までに370億円（2023年度比2.5倍）まで成長すると予想されます（出所：デロイトトーマツミック経済研究所「「エッジAIコンピューティング市場の実態と将来展望 2023年度版」2024年３月）。スマートシティの世界的な市場規模は、"Smart Cities Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Component and Functional Area : Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2021-2030"(Allied Market Research)によると、2030年には6.0兆ドルになるとみられています。また、「2021年 人工知能（AI）の世界市場規模及び2030年までの予測値」(Statista Japan 2024年5月)によれば、AIサービス市場全体は2030年までに281兆円規模まで急拡大する見込みであり、今後も国内海外においてAI関連市場は拡大を続けることが見込まれます。しかしながら、市場の成長ペースが大きく鈍化した場合には、当社グループの事業及び業績に影響を与える可能性があります。また、市場の拡大が進んだ場合であっても、当社グループが同様のペースで順調に成長しない可能性があります。さらに、市場が成熟していないため、今後、大手企業による新規参入等により市場シェアの構成が急激に変化した場合には、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 競合について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：低)当社グループはAI事業領域において事業展開しておりますが、当該分野においては多くの企業が事業展開していることもあり、競合サービスが増加する可能性があります。引き続き事業の拡大及び競争力の維持・強化を努めてまいりますが、優れた競合企業の登場、競合企業によるサービス改善や付加価値が高いビジネスモデルの出現等により、当社グループの競争力が低下する可能性があり、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 技術革新について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：中)当社グループは独自のAIアルゴリズムによる画像・動画解析技術を軸に事業を展開しており、当該技術及びその周辺技術の競争優位性を維持・強化し続けることが重要であると認識しております。また、当社グループは既に保有している技術の維持・強化だけでなく、新技術の積極的な展開を行い適時に独自のサービスを構築していく方針であり、優秀なエンジニアの採用・育成や創造的な職場環境の整備に加え、外部イベントへの参加やオープンな技術勉強会の開催等により最新の技術動向や環境変化を把握できる体制を構築することで、技術革新や顧客ニーズの変化に迅速に対応できるよう努めております。しかしながら、技術革新等への対応が遅れた場合や開発費等の予想を超える多額の費用が発生した場合には、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 法規制等について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：低)当社グループサービスでは、画像データを収集・分析し、その結果を事業展開において活用しております。著作権等の他者が保有する画像データに関する権利を侵害することがないように対応しておりますが、著作権法等の法規制が改正され、当社グループ事業における公開画像データの利活用が制限される場合には、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。また、個人が特定できない属性情報のみを画像データより抽出・解析しており、個人情報保護法の適用対象とはならないと考えておりますが、国内外の個人情報保護に関する法規制は個人情報保護に対する関心の高まりとともに継続的にその在り方が再検討されており、今後、国内外の既存法令等の改正等による規制強化がなされた場合には当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。カメラ画像の利活用にあたっては、パートナー企業やカメラ等の端末を設置する不動産・施設所有者の協力を得ながら、経済産業省と総務省が策定した「カメラ画像利活用ガイドブック」に準拠した運用を進めてまいりますが、一般社会の理解を得られないような場合には機器の設置遅延など、事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 (２) 事業内容に由来する事項 ① 知的財産権について(顕在化の可能性：低、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：低)当社グループは、当社グループの事業に関する知的財産権の獲得に努めるとともに、当社グループによる第三者の知的財産権侵害の可能性についても調査可能な範囲で対応を行っております。しかしながら、当社グループの事業領域に関する第三者の知的財産権の完全な把握は困難であり、当社グループが認識せずに他社の特許を侵害してしまう可能性があります。この場合、ロイヤリティの支払や損害賠償請求等により、当社の事業及び業績に影響を与える可能性があります。 ② 設備及びネットワークの安定性について(顕在化の可能性：低、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：中)当社グループの事業を支えるサーバーのうち、特に冗長性が求められるものについては当社グループが契約するクラウドサービスプラットフォームで管理され、複数のサーバーによる負荷の分散、定期的なバックアップの実施等を図り、システム障害を未然に防ぐべく取組みを行っています。また、社内サーバーにて提供されている一部サービスについては、ソフトウエア障害をスタッフに通知する仕組みを整備し、また、障害が発生したことを想定した復旧訓練も実施しています。エッジAIを活用したサービスにおいても、動作状態をモニターする仕組みを導入し、障害対応を迅速に行える体制を構築しています。しかしながら、上記の取組みにもかかわらず、火災、地震等の自然災害や外的破損、人的ミスによるシステム障害、その他予期せぬ事象の発生により、万一、当社グループの設備及びネットワークの利用に支障が生じた場合には、サービスの停止等を余儀なくされることとなり、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ ソーシャルメディア活用について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：低)当社グループはファッショントレンド解析において、ソーシャルメディアから日々大量に生成されるデータを取得しております。しかしながら、ソーシャルメディア運営側の方針転換等により情報提供の方針が変更となった場合、サービス品質の低下や情報の取得に対する追加コストの発生等により、当社グループのサービスに影響を及ぼす可能性があります。 ④ 新規事業の推進について(顕在化の可能性：中、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：中)当社グループのアルゴリズムモジュール及びソフトウエアは、商品特性ゆえに幅広い産業に対して提供することが可能であります。今後も引き続き他の産業にも積極的に参入し、新サービス及び新規事業に取組んでまいります。これによりシステムへの投資や人件費等、追加的な支出が発生し、利益率が低下する可能性があります。また、新規事業の拡大・成長が当初の予測通りに進まない場合、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 情報管理(顕在化の可能性：低、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：中)当社グループは、事業を通じて取得した顧客が保有している機密情報(経営戦略上重要な情報等)及び個人情報を保有する可能性がございます。情報の取扱いについては情報セキュリティ管理規程を整備し、適切な運用に努めております。このような対策にもかかわらず、当社グループの人的オペレーションのミス、その他不測の事態等により情報漏洩が発生した場合には、当社グループが損害賠償責任等を負う可能性や顧客からの信用を失うことにより取引関係が悪化し、当社グループの業績に影響を及ぼす可能性があります。 (３) その他 ① 特定の人物への依存について(顕在化の可能性：低、顕在化の時期(又は頻度)：常時、影響度：中)重松路威氏は、創業以来、当社の代表取締役社長であり、本書提出日現在で同氏及び同氏の資産管理会社とあわせて当社発行済

４ 【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 (１) 経営成績等の状況の概要当連結会計年度における当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー（以下、「経営成績等」という。）の状況の概要は次のとおりであります。 ① 財政状態の状況（資産の部） 当連結会計年度末における流動資産は2,870,194千円となり、前連結会計年度末に比べ1,360,287千円増加いたしました。これは主に、現金及び預金が1,546,949千円増加した一方で、売掛金が144,708千円減少したことによるものであります。 当連結会計年度末における固定資産は1,326,616千円となり、前連結会計年度末に比べ140,254千円減少いたしました。これは主に、のれんが103,879千円減少したことによるものであります。 この結果、総資産は、4,196,810千円となり、前連結会計年度末に比べ1,220,033千円増加いたしました。 （負債の部） 当連結会計年度末における流動負債は1,385,782千円となり、前連結会計年度末に比べ140,944千円減少いたしました。これは主に、短期借入金が100,000千円減少したことによるものであります。 当連結会計年度末における固定負債は934,288千円となり、前連結会計年度末に比べ98,477千円増加いたしました。これは主に、長期借入金が98,975千円増加したことによるものであります。 この結果、負債合計は、2,320,071千円となり、前連結会計年度末に比べ42,466千円減少いたしました。 （純資産の部） 当連結会計年度末における純資産合計は1,876,739千円となり、前連結会計年度末に比べ1,262,499千円増加いたしました。これは主に、新株の発行による資本金の増加688,723千円及び資本剰余金の増加688,723千円、減資による資本金の減少690,977千円及び資本剰余金の増加690,977千円、欠損填補による資本剰余金の減少1,487,958千円及び利益剰余金の増加1,487,958千円等によるものであります。 ② 経営成績の状況当社グループは「AIで心躍る未来を」をミッションとして掲げ、AI技術をはじめとする最先端テクノロジーの開発に取り組んでおります。リアル空間およびバーチャル空間の双方において、多様なAI技術を活用し、全国の中小企業から大企業までを対象にマーケティング支援や人材活用支援など、幅広い領域でサービスを提供しております。これらの事業活動を通じて、社会全体に新たな価値を創出し、心躍る未来の実現を目指しております。当社グループ事業は、イノベーション領域とコアサービス領域の２つのドメインで構成されております。イノベーション領域では、自社開発の大規模言語モデル「NEURAL.LLM」を中心に、AIアルゴリズムの小型化・高精度化を推進しており、都市運営支援などの高い正確性と即時性が求められる分野への導入を開始しております。また、完全にローカルで動作する高性能自動音声認識技術（ASR）を開発し、当社のコアサービスである「KizunaNavi」への導入を開始いたしました。コアサービス領域では、AI技術を活用したLEDビジョン「Neural Vision」、1on1支援サービス「KizunaNavi」、生成AIによるWeb構築支援サービス「Generative Web」などを展開しており、サービス導入実績は12,000社を超えるなど、順調に拡大しております。当社グループでは、これら２つの領域を密接に連携させることで、研究開発成果の社会実装を加速するとともに、積極的なM&A活用も視野に入れ、コアサービスを成長ドライバーとした事業拡大を図ってまいります。 当連結会計年度における我が国経済は、社会経済活動の正常化が進むなか、企業収益の改善に支えられ雇用・所得環境も底堅く推移し、個人消費の持ち直しなどによって、緩やかな回復基調となりました。その一方で、金融資本市場の変動や地政学リスクの長期化による世界経済の減速懸念に加え、中国経済の先行き不透明感や物価上昇に伴う消費者マインドの下振れリスクの高まりなどから、経済の先行きは依然として不透明な状況が継続しております。当社グループを取り巻く環境においては、生成AIの急速な普及を背景に、ビジネスモデル変革に向けたAI活用ニーズが一段と高まっております。このような環境下、当社グループは中長期的な成長基盤の構築を目的として、収益性の高いコアサービス領域への経営資源の集中と営業体制の抜本的強化を推し進めてまいりました。その結果、2023年度から取り組んできたコスト最適化施策が想定以上に進展し、不採算案件の整理を含むポートフォリオの最適化を推進したことから、当連結会計年度においては売上高が一時的に減少いたしました。一方で、これらの構造改革により既存事業領域における損益分岐点は大幅に改善しており、足元では、M&Aの実施による売上伸長を背景に、利益面においても収益改善の傾向が顕著に現れております。今後は最新の生成AI技術を活用した既存サービスの拡張と新規開発を加速させるとともに、機動的な経営体制のもと、飛躍的な成長と企業価値の向上を目指してまいります。 以上の結果、当連結会計年度の売上高は3,299,035千円（前年度比7.5%減）となり、営業損失6,663千円（前連結会計年度は営業利益35,556千円）、経常損失46,757千円（前連結会計年度は経常利益11,735千円）、親会社株主に帰属する当期純損失は116,204千円（前連結会計年度は親会社株主に帰属する当期純損失60,931千円）となりました。なお、当社グループの事業セグメントはAIエンジニアリング事業の単一セグメントのため、セグメント別の記載は省略しております。より詳しい決算内容に関しては、当社IRサイトより、2026年２月13日発表の「2025年12月期 通期決算説明資料」をご覧ください。参考URL:https://www.neural-group.com/ir/library/index.html ③ キャッシュ・フローの状況当連結会計年度末における現金及び現金同等物の残高(以下「資金」という。)の残高は、前連結会計年度より 1,516,949千円増加し、2,176,092千円となりました。当連結会計年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は次のとおりであります。 （営業活動によるキャッシュ・フロー）当連結会計年度における営業活動による資金の増加は150,169千円（前年同期は194,597千円の増加）となりました。これは主に、減少要因として税金等調整前当期純損失53,351千円、未払消費税等の減少66,667千円であり、増加要因としてのれん償却額103,879千円、棚卸資産の減少20,682千円、売上債権の減少133,708千円、減価償却費45,585千円によるものであります。 （投資活動によるキャッシュ・フロー）当連結会計年度における投資活動の結果による資金の減少は28,522千円（前年同期は4,833千円の収入）となりました。主な要因は、定期預金の預入による支出30,000千円によるものであります。 （財務活動によるキャッシュ・フロー）当連結会計年度における財務活動の結果、増加した資金は1,395,325千円（前年同期は344,241千円の支出）となりました。主な要因は株式の発行による収入1,361,615千円によるものであります。 ④ 生産、受注及び販売の実績ａ 生産実績当社グループが提供するサービスの性格上、生産実績の記載に馴染まないため、記載を省略しております。 ｂ 受注実績当社グループが提供するサービスの性格上、受注実績の記載に馴染まないため、記載を省略しております。 ｃ 販売実績当連結会計年度における販売実績をセグメントごとに示すと、次のとおりであります。 セグメントの名称販売高(千円)前年同期比(％)AIエンジニアリング事業3,299,035△7.5合計3,299,035△7.5 (注) １．主要な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は、当該割合が10％未満であるため記載を省略しております。 (２) 経営者の視点による経営成績等の状況に関する分析・検討内容経営者の視点による当社グループの経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容は、次のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものであります。 ① 重要な会計上の見積り及び当該見積りに用いた仮定当社グループの連結財務諸表は、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計の基準に準拠して作成しております。その作成には経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債や収益・費用の報告金額及び開示に影響を与える見積りを必要とします。経営者はこれらの見積りについて、過去の実績等を勘案し合理的に判断しておりますが、実際の結果は見積り特有の不確実性があるため、これらの見積りと異なる場合があります。当社グループの連結財務諸表で採用する重要な会計方針は、「第５ 経理の状況 １ 連結財務諸表等 注記事項」の（連結財務諸表作成のための基本となる重要な事項）に記載しております。連結財務諸表の作成に当たって用いた会計上の見積り及び仮定は、「第５ 経理の状況 １ 連結財務諸表等 注記事項」の（重要な会計上の見積り）に記載しております。 ② 当連結会計年度の経営成

１ 【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものです。 （１） 経営方針当社グループは、「AIで心躍る未来を」をミッションとして掲げ、独自開発のAIアルゴリズムによる画像・動画解析技術、ならびに端末処理（エッジコンピューティング）技術を活用したAIエンジニアリング事業を展開しております。近年、デジタル技術の進展はさらに加速し、生成AIやAI Agentをはじめとする新たな技術革新が社会や産業構造に大きな変化をもたらしています。働き方の多様化やオンラインサービスの普及に加え、リアル空間においてもデジタル技術の活用ニーズは拡大しており、効率性・利便性・安全性の向上が求められています。こうした環境のもと、当社グループは、AIカメラやネットワーク化されたデジタルサイネージ等を活用し、リアル空間とデジタル空間を融合させる新たなサービスの創出に取り組んでおります。加えて、研究開発を通じたイノベーション領域の継続的な強化に加え、全国規模の顧客基盤を有するコアサービス領域の拡大を推進し、収益性と成長性の両立を目指した事業運営を進めております。また、成長戦略の一環として、周辺領域におけるM&Aやアライアンスを通じてグループシナジーを高め、サービスラインアップの拡充および事業ポートフォリオの強化を図っております。さらに、持続可能な社会の実現に向け、SDGs（持続可能な開発目標）の理念に則り、省資源・省エネルギーで運用可能なエッジAI技術の社会実装や、AIを活用した安心・快適な街づくりへの貢献を推進しております。これらの取り組みを通じて、日本国内のみならずグローバル市場においても企業価値の向上を目指してまいります。今後も、技術革新への継続的な投資と事業基盤の強化を両輪として、社会課題の解決と持続的な成長の実現に取り組んでまいります。 （２） 目標とする経営指標当社グループは、収益性を維持しながら中長期的な成長を図るため、成長性、収益性及び効率性を重視した経営が必要と認識しています。このため、売上高及びEBITDAを重要な指標と位置づけております。 （３） 経営戦略及び経営環境 ① 事業領域に関する当社グループの見解2005年頃から深層学習を用いない業務のデジタル化を支援するサービス展開が始まり、2012年に機械学習研究領域において深層学習(ディープラーニング)技術が生み出されました。以来、深層学習技術の活用は様々な産業にて研究が行われています。深層学習技術についての実証実験が多数の大企業やスタートアップ企業で進んできた一方、実際に事業化され市場形成するまでに浸透したサービスが創出された例はこれまでごく限られていると当社グループは考えています。昨今は大規模言語モデルを用いたサービス化が大きな脚光を浴びておりますが、最も情報量が多く取り扱いが一層難しい非構造化データである映像領域においては、市場の巨大さに比して事業化の例は極めて限定的で、まだ見ぬ潜在市場は計り知れないと言えます。そのような状況の中で、2017年にAIを搭載できるエッジデバイスが登場し、拡張性の高いAIサービスが進展する素地が整いました。インターネット産業においては、2000年頃に検索エンジンと広告事業の連動により、インターネット広告事業が初めて勃興し、同時に、世界を襲ったインターネットバブルとその崩壊により優勝劣敗化が加速度的に進行し、技術力とビジネス力の双方を持ち得た企業のみが勝ち残りを遂げるに至っております。深層学習活用は現在、2000年以前のインターネット産業と同じく黎明期にあると当社グループは考えております。深層学習活用においてもインターネットバブルと同様なことが起こり、飛躍的な成長を遂げるスタートアップが世界で勃興しはじめていると当社グループは考えております。「Statista Japan」(2024年5月発行)によれば、AIサービスの市場規模は2024年の45兆円から2030年までに281兆円まで拡大すると予想されています。こうした課題認識から、当社グループでは高度なAIエンジニアリング力と卓越したビジネス創出力の融合こそが、深層学習技術を活用した事業の飛躍的な拡大に必要不可欠であると考えております。当社グループは2018年の創業以来、既にAIが活用されている事業分野において大企業の研究開発の一部を担う受託開発ではなく、顧客企業が認識していない潜在市場を自社で掘り起こすことで市場自体を作り上げる事業開発を専業としています。そうした方針のもとで、独自のAIサービスの開発・構築と顧客企業への提供を推進してきた結果、当社グループの展開するAIサービスは「人流・防犯」、「駐車場・モビリティ」、「人的資本経営支援」、「コンテンツ生成」、「サイネージ広告」、「在宅勤務支援」、「ファッショントレンド解析」へと分野を拡大してまいりました。当社グループの提供するサービスについては、少しずつ、しかし着実に実社会に浸透しつつあると考えておりますが、より社会で広く使っていただけるサービスへ成長させていくとともに、当社グループの有する技術の活用領域を拡大させたいと考えています。そのために、今後も継続的に新規事業の創出と既存事業の強化を行う事業構築力と、それを即時に実際のサービスに実装していくAIエンジニアリング力強化のため、人材採用や人材育成などに注力してまいりたいと考えております。 ② 当社グループ事業の優位性を追求した経営戦略高度なAIサービスの開発とさらなるスケール化を目指すにあたって、以下の３つの優位性を最大限に発揮・強化する戦略をとっております。 Ⅰ. 新規サービスを創出するビジネス開発力当社グループは、経験豊富なコンサルティングファーム出身者と、日本を代表する企業においてプロジェクトや営業を統括してきたメンバーを擁しています。顧客の委託ニーズを伺う受け身の営業活動を行わないことで、主体的に付加価値を作りだす事業創出と事業展開のみに注力することが可能となっています。外資系コンサルティングファームにおいて、グローバル企業でのAI/IoTの活用や事業化をリードした経験を有する当社代表取締役社長をはじめ、国内外を代表する企業で新規事業を統括したメンバーの豊富な経験をもとに事業構築を行っております。Ⅱ. 豊富な独自AIライブラリとエッジコンピューティングに関する技術力当社グループは、深層学習技術に基づく独自のAIライブラリの開発にあたっては、汎用のオープンソースのアルゴリズムを転用せず、独自開発のアルゴリズムと自社で作成した学習データやコンピュータグラフィックスといった先端技術を活用し、高い精度のAIライブラリを構築しています。特に、当社グループは、環境負荷を軽減させながら広く街なかで活用いただけることを前提に、端末処理（エッジコンピュータによる処理）に対応するAIライセンスの開発に注力しております。当社グループには、世界各国からAIエンジニアが集まってきております。国籍を限定せず能力を重視した採用を進めて外国籍のエンジニアを多く採用してきた結果、英語で自由に開発活動ができる環境が構築されております。本邦の限られたAIエンジニア数を成長の律速要因とせず、博士号を保有するエンジニアや国際学会での多数の論文発表経験を持つエンジニアを複数擁しております。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻で理論物性の研究テーマで博士号を取得した後に、株式会社野村総合研究所で多くの大規模システム開発に携わってきた当社常務執行役員CTOをはじめとし、優秀なエンジニアを引き付ける開発能力を有し、かつ、日々の業務において研鑽をしております。Ⅲ. M&Aを通じた事業領域の拡大当社グループは事業成長を急速に加速するため、M&Aを通じたグループ拡大による積極的な成長を目指しており、着実に実績を積み上げてまいりました。2021年11月1日にはハイグレードマンション向けのサイネージ広告領域で独占的に事業展開していた株式会社フォーカスチャネルを子会社化し、サイネージ広告事業の基盤となるサイネージ筐体の設置台数を急拡大させました。フォーカスチャネルのグループ取り込みにより、AIサイネージサービスを自社の広告事業として展開していくための組織体制、人員体制を短期間で確立することができました。2022年2月21日には、屋外電子看板大手の株式会社ネットテンを子会社化し、ネットテン及びフォーカスチャネル両者のシナジー追求を加速するため、株式会社ネットテンを存続会社とし、株式会社ネットテンによる株式会社フォーカスチャネルの吸収合併を実施し、2022年9月1日にニューラルマーケティング株式会社へ商号変更を行っております。2026年2月27日には、40年以上の歴史を持つ総合イベント企画制作会社の株式会社ポマト・プロを子会社化しました。また、2026年2月12日付の取締役会決議により、イベントの企画・運営からグラフィック・Webデザインまでをワンストップで提供するクリエイティブ企業の株式会社カクタスの全株式を2026年4月1日に取得する予定です。2社のグループ取り込みにより、エンタテインメント領域に特化したAI技術の開発およびソリューション販売を加速させ、グループシナジーを最大限に活用した成長戦略を推進してまいります。リアルな体験価値と先端テクノロジーを掛け合わせることで、市場における競争優位性を確立し、さらなる企業価値の向上に邁進してまいります。当社グループは引き続き積極的なM&A戦略により

【関連当事者情報】１．関連当事者との取引 (1) 連結財務諸表提出会社と関連当事者との取引(ア)連結財務諸表提出会社の役員及び主要株主(個人の場合に限る。)等前連結会計年度(自 2024年１月１日 至 2024年12月31日)該当事項はありません。 当連結会計年度(自 2025年１月１日 至 2025年12月31日)該当事項はありません。 (2) 連結財務諸表提出会社の連結子会社と関連当事者との取引該当事項はありません。 ２．親会社又は重要な関連会社に関する注記該当事項はありません。

(重要な会計上の見積り)１．ニューラルマーケティング株式会社に係る顧客関連資産及びのれんの評価 (１)当連結会計年度の連結財務諸表に計上した金額 （単位：千円） 前連結会計年度当連結会計年度顧客関連資産164,571141,337のれん943,572839,692 (２)識別した項目に係る重要な会計上の見積りの内容に関する情報 ①算出方法 固定資産の減損会計における資産のグルーピングは、他の資産又は資産グループのキャッシュ・フローから概ね独立したキャッシュ・フローを生み出す最小の単位によって資産のグルーピングを行っています。 ニューラルマーケティング株式会社に係る顧客関連資産及びのれんについては、取得原価のうちこれらに配分された金額が相対的に多額となっております。のれん等を評価するにあたり、のれん等の減損の兆候の有無を判定し、減損の兆候があると認められる場合、将来キャッシュ・フローに基づいて減損損失の認識の要否を判定しております。減損の兆候には、継続的な営業赤字、経営環境の著しい悪化、事業計画との乖離等が含まれます。 なお、当連結会計年度においてのれん及び顧客関連資産について減損の兆候はありません。 ②主要な仮定事業計画において、特に重要な構成要素は、ＬＥＤサイネージの売上高、売上総利益率、販売費及び一般管理費にかかる見積りです。これらの見積りは、当連結会計年度と同等の受注金額が維持されることならびに仕入先や外注先との協働による原価低減などの施策が継続的に効果を発揮し続けるという重要な仮定に基づいて策定しております。 ③翌連結会計年度に係る連結財務諸表に及ぼす影響将来の不確実な状況変化により、仮定の見直しが必要となった場合には翌連結会計年度の連結財務諸表における、顧客関連資産及びのれんの金額に重要な影響を与える可能性があります。

５ 【重要な契約等】（株式譲渡契約） ① 株式会社ポマト・プロの子会社化当社は、2026年2月12日付の取締役会決議により株式会社ポマト・プロの代表取締役社長である飯島髙尚氏及び代表取締役副社長である山田剛氏との間で、同氏が保有する株式会社ポマト・プロの株式の取得に係る株式譲渡契約を締結しました。詳細は、第５ 経理の状況 １連結財務諸表等 （1）連結財務諸表 注記事項（重要な後発事象）をご参照ください。 ② 株式会社カクタスの子会社化当社は、2026年2月12日付の取締役会決議により株式会社カクタスの代表取締役社長である畚野信恒氏との間で、株式会社カクタスの株式の取得に係る株式譲渡契約を締結しました。詳細は、第５ 経理の状況 １連結財務諸表等 （1）連結財務諸表 注記事項（重要な後発事象）をご参照ください。

３ 【配当政策】当社は、創業以来配当を実施しておりませんが、株主に対する利益還元は経営の重要課題であると認識しております。しかしながら、当社は未だ成長過程にあると考えており、さらなる内部留保の充実を図り、経営体質の強化、事業拡大のための投資等に充当していくことが株主に対する最大の利益還元につながると考えております。将来的には収益力の強化や事業基盤の整備を実施しつつ、内部留保の充実状況及び当社を取り巻く事業環境を勘案したうえで株主に対して安定的かつ継続的な利益還元を実施する方針でありますが、現時点においては配当実施の可能性及びその実施時期については未定であります。なお、剰余金の配当を行う場合には、毎年６月30日又は12月31日その他基準日を定めて剰余金の配当をすることができる旨を定款に定めております。また、当社は、剰余金の配当等会社法第459条第１項各号に定める事項については、法令に別段の定めがある場合を除き、取締役会の決定により定めることができる旨を定款で定めております。