次世代技術の関連銘柄

調査日：2026年04月10日

次世代技術の全体像

次世代技術について

「次世代技術」とは、現在広く普及している基盤技術に代わり、次に主流となることが予測されている最先端技術のことです。単に新しい技術というだけでなく、将来的に社会の仕組みやビジネスのあり方を根本から変えるほどのインパクト（破壊的イノベーション）を秘めた技術を指します。 また、現在の主流となっている技術に代わり、将来の産業や生活を劇的に変えることが期待されている革新的な技術の総称として説明されています。

次世代技術の社会的影響

• 単なる効率化にとどまらず、産業構造そのものを根底から覆す「ゲームチェンジ」の様相を呈するとされる
• 2025年から2030年にかけて、光量子コンピューター等の技術が、エネルギー問題の解決や計算能力の飛躍的向上を通じて世界を劇的に変えると予測されている

次世代技術のリスク

• 技術的な不具合に留まらず、社会構造や倫理観を揺るがす広範なリスクへと変化する
• 倫理・社会的なリスクが主要なリスク分類として示されている
• AIに関する問題として、仕事を奪われる失業問題などが挙げられている
• AI規制（例：欧州（EU）AI規制法）に関する適用・禁止等の不確実性がある
• 新しい技術・システム導入時のリスクとして、導入コストの過小評価や隠れたコスト・予期せぬ出費が挙げられている
• AIテクノロジーのセキュリティリスクと対策の必要性が示されている

次世代技術の課題

• 実用化・普及に向けた深刻な課題があり、課題の視点は「技術的・インフラ面」「倫理・法規制面」「人材・社会構造面」に集約される
• 技術的・インフラ面の課題として、最先端技術を安定して運用するための基盤となるリソース不足が障壁となることが示されている
• 技術的・インフラ面の課題として、AIインフラ（データセンター）や次世代半導体の稼働には膨大な電力が必要であり、迅速な電力供給への対応が論点となっている
• 人材・社会構造面の課題として、新たな社会を支える人材の育成が挙げられている

関連銘柄を網羅的に紹介します。

メンバーズ(2130)

次世代技術における役割

生成AIを活用したデジタルビジネス運用支援

次世代技術における強み

• 顧客専従の専門チームによる伴走支援
• 社会課題解決をビジネス成果に繋げるCSV（共通価値の創造）アプローチ
• 高い専門性を持つクリエイターがクライアントに密に入り込み、DX推進支援を行う

次世代技術におけるリスク

• スキル・マインドセットの乖離：メンバー間でデジタルスキルの差が拡大し、人材確保・育成が追いつかなくなるリスク
• 責任の所在の曖昧化：生成AIの誤情報やハルシネーションにより、提供組織側が法的な賠償責任を問われるリスク
• 変化への適応遅滞：現場が「安心」してしまい新技術を自分事として捉えられず、産業の二極化に取り残されるリスク

次世代技術における競合

• アイ・エム・ジェイ（IMJ）：デジタルマーケティング支援からUX/デジタル施策領域で比較対象になりうる
• トランスコスモス：Webサイト構築・運用やデジタルマーケティングで競合しうる
• ネットイヤーグループ：ユーザー体験・デジタル領域で競合しうる

テンダ(4198)

次世代技術における役割

AIを用いた業務自動化やシステム開発

次世代技術における強み

• 次世代領域（Web3・メタバース）への先行投資：ブロックチェーンを活用した分散型技術（Web3）を取り込み、データの自己管理や収益化を可能にするアプリケーション構築を推進
• メタバース/3DCGの技術保有：傘下のテンダゲームスなどで培った高度な3DCG技術を、次世代エンターテインメントやビジネス空間（メタバース）へ応用

次世代技術におけるリスク

• 生成AI導入に伴うリスク：データ漏えい・プライバシー、偽情報生成、モデルバイアスなど
• 信頼できないデータに起因するリスク（AI導入における隠れたリスクとして言及）
• 新規技術の採用・開発に伴う技術リスク（期待した成果が得られない等）
• サイバーセキュリティ上の脅威：ランサムウェア等の脅威に対する対策の必要性

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

GMOアドパートナーズ(4784)

次世代技術における役割

グループ全体でAIエージェントの業務活用を推進

次世代技術における強み

• 最先端のアドテクノロジーを用いた次世代マーケティングに強み
• グループの強みであるインフラ・AI技術との掛け合わせ

次世代技術におけるリスク

• 次世代技術（AIやロボティクスなど）への取り組みによるブランド毀損リスク
• 上場維持基準への適合（計画・改善期間入り）に関するリスク

次世代技術における競合

• GMOインターネット株式会社：次世代技術（AI、GPUクラウド等）の取り組みが示されており、インターネット広告・メディア領域の比較対象として挙げられている
• GMOプレイアド：動画検証ツール「PlayAds byGMO」など次世代技術（動画検証・YouTube API連携等）の文脈で比較対象として挙げられている
• GMO NIKKO株式会社：生成AI時代におけるウェブサイトの情報最適化支援などの取り組みが示されており、次世代技術の比較対象として挙げられている

ユーザーローカル(3984)

次世代技術における役割

AIを活用したビッグデータ分析ツールやチャットボットを提供

次世代技術における強み

• ビッグデータ×人工知能（AI）を核とする技術力
• 長年のWeb解析やSNS解析を通じて蓄積した「国内最大級」のデータ群（独自の大規模データセット）を保有
• ビッグデータ×AIを「素早くプロダクト化」する開発体制
• 自然言語処理（NLP）に特化した独自AIエンジン（高精度な回答率、スムーズな対話）
• 自然言語処理（NLP）および機械学習に関する社内開発技術
• 生成AIツールを提供しつつ、社内DX推進を展開（戦略精度向上・効率化を目指す）

次世代技術におけるリスク

• AI活用に伴う機密情報の漏洩リスク（個人情報や社外秘データをAIに入力し、学習データとして再利用され第三者に公開される懸念）
• セキュリティ脅威（プロンプトインジェクション等）
• シャドーAI（会社が把握しない形でAIが利用される懸念）
• AI活用では「利便性」と「堅牢性」の板挟みになり得る

次世代技術における競合

• 株式会社エクサウィザーズ：「ビッグデータ分析とAI技術を強み」とされ、ユーザーローカルのAI/ビッグデータ系の文脈で競合候補として言及されているため
• Appier Group株式会社：「AI企業ランキング」において登場しており、次世代技術（AI）領域で比較対象になり得るため
• OpenAI：生成AIの文脈で「OpenAI」が例示されており、チャットボット/生成AI活用における比較対象になり得るため
• Google：生成AIの文脈で「Google」が例示されており、チャットボット/生成AI活用における比較対象になり得るため
• マイクロソフト：生成AIの文脈で「マイクロソフト」が例示されており、チャットボット/生成AI活用における比較対象になり得るため

野村総合研究所(4307)

次世代技術における役割

DX・AI活用に関するコンサルティングやシステムインテグレーション

次世代技術における強み

• 「コンサルティング」と「ITソリューション」を一体化させたビジネスモデル
• 問題発見から問題解決までの強み
• AIとデータをつなぐ「セマンティックレイヤー」により、生成AIで企業内の構造化データ（表形式データ等）を正確に活用するソリューション
• 生成AIを活用した企業変革に向け、AI CoE体制の運営を伴走して支援（3つの観点）
• 強固な顧客基盤、持続的な成長、業界トップクラスの収益力

次世代技術におけるリスク

• セキュリティとガバナンスのリスク：生成AIに入力したデータが意図せず外部へ送信・保存され、機密・個人情報の漏洩につながるリスク
• AIガバナンスの欠如：経営アジェンダとして扱われず全社的な統制が取れないことで、リスク管理が不十分になる懸念
• 不正アクセスと内部不正：外部攻撃に加え、従業員の誤操作や悪意ある内部不正が重大なリスク要因になること
• 生成AI普及の裏で「リテラシー不足」が深刻化する（生成AI活用のリテラシー不足や課題が言及されている）

次世代技術における競合

• BIP(ROGY)：NRIとBIPROGYの「すみ分け」として、銀行勘定系システムで共存関係があるとされている
• アクセンチュア：転職比較文脈で、両社の違いとしてNRIは比較対象となりうる（グローバル性や業務の幅等の観点で言及）
• NTTデータ：転職比較文脈で、両社ともITとビジネスをつなぐプロフェッショナルとして成長できる環境があること、DXや社会変革といったテーマに関わる点が示されている

Kudan(4425)

次世代技術における役割

人工知能の眼にあたる「SLAM」技術を開発（フィジカルAI）

次世代技術における強み

• 機械の「眼」に相当する人工知覚（AP: Artificial Perception）のアルゴリズムを専門とする
• 独自に進化させた空間・物体認識ソフトウェア技術「SLAM」に強み
• SLAMをAR/VRに加え、自動運転、ドローン、ロボット分野へ展開する旨が示されている
• 大手製造メーカーと協力した自律走行の実証で「誤差10cm以内の高精度」を達成したとされる
• デジタルツイン領域で、ソリューションの基幹技術となる次世代デジタルツイン技術を開発したとされる
• 顧客製品化に向けた進捗（例：Lidar SLAMなど）の言及がある

次世代技術におけるリスク

• 市場への浸透スピードの遅れに伴い、業績の不透明性につながる可能性がリスクとして挙げられている
• 為替差損益の見積もりが困難であることが言及されている（業績予想の不確実性要因）

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

PKSHA Technology(3993)

次世代技術における役割

アルゴリズムを用いたソフトウエア開発（AI）

次世代技術における強み

• 最先端のアルゴリズム研究と、ビジネス現場への社会実装（社会実装のサイクル）が一体化している
• 研究開発とAIの社会実装のフィードバックループ（技術とデータの好循環）を生み出す事業モデルを持つ
• 研究開発とソリューション提案〜提供までを含む一気通貫の支援（生成AIの実装からUI/UX設計までを支援）
• AI SaaSと組み合わせた柔軟な開発力（ソリューションの成果をプロダクト化して提供）
• 顧客の課題や目的に応じたカスタマイズ型のソリューションを開発・提供

次世代技術におけるリスク

• グローバルテック企業（基盤モデルLLM）との競争激化により、差別化が課題となる（OpenAIやGoogleなどとの競争）
• AIエージェントの普及が市場浸透のスピードとしてリスクになり得る（導入率が伸び悩む可能性）
• 技術革新への追従が必要になる可能性
• 法的・倫理的な規制への対応がリスクになり得る

次世代技術における競合

• OpenAI：基盤モデル（LLM）提供企業として、PKSHA Technologyの差別化や競争環境における主要競合として言及されている
• Google：基盤モデル（LLM）提供企業として、PKSHA Technologyの差別化や競争環境における主要競合として言及されている
• E(LYZA)：日本の生成AI企業として比較対象に挙げられている（生成AI企業の候補にPKSHA Technologyと並列で言及）
• NTT：生成AI関連の大手企業として言及され、比較対象になり得る

マクニカホールディングス(3132)

次世代技術における役割

デジタルトランスフォーメーション銘柄2024のリストに含まれる

次世代技術における強み

• 国内最大手の半導体商社であり「技術商社」としての強みがある
• 半導体事業について日本屈指のポートフォリオを持ち、各種半導体の安定供給を目指している
• 「技術力、グローバルカバレッジ、先端テクノロジーパートナー」が強みとして挙げられている
• 半導体・サイバーセキュリティをコアに、先端テクノロジーを包括的に取扱う
• ハードとソフトの技術力をもとにサービス（CPS）を展開している
• 技術提案力と海外メーカーとの強いネットワークが強みとして挙げられている
• 次世代の基盤技術（CPS）を次世代技術として位置づけている

次世代技術におけるリスク

• 先端領域（AI、自動運転、サイバーセキュリティなど）における技術変化の速さ
• グローバルな供給網への依存
• AIモデルや学習データに含まれるリスク（AI/LLMを守るための観点）

次世代技術における競合

• 加賀電子：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• 東京エレクトロンデバイス：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• 長瀬産業：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• リョーサン：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• 伯東：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• 立花エレテック：半導体・エレクトロニクス商社としてマクニカの競合に挙げられている
• アロー・エレクトロニクス：世界の半導体商社（ディストリビューター）としてマクニカの競合として言及されている
• アヴネット：世界の半導体商社（ディストリビューター）としてマクニカの競合として言及されている

アスクル(2678)

次世代技術における役割

デジタルトランスフォーメーション銘柄2024のリストに含まれる

次世代技術における強み

• 膨大な「ビッグデータ」と自律的な「物流DX」の融合により、顧客体験（CX）と物流効率を同時に最適化する体制
• 創業以来蓄積した「4.9兆円超の購買データ」を全社的に活用
• 商品レビュー・オーダー・物流情報などの大量データを、データアナリストによって分析しサービス進化やデータマーケティングに活用
• パートナー企業へデータをオープン化し、メーカーと共に顧客ニーズに即したオリジナル商品を開発する「共創」を推進

次世代技術におけるリスク

• 物流・IT基盤の高度化（DX）に対して、サイバー攻撃への耐性が追いついていなかった点
• ランサムウェア攻撃により、システム基盤が「単一故障点」となり経営に甚大な影響
• 攻撃により通販サイト「ASKUL」および「LOHACO」の受注・出荷業務が全面的に停止する事業停止リスク
• サイバー攻撃の影響で、2025年11月度の単体売上高が前年同期比で「95.1%減少」
• システム復旧や特別損失（約52億円）を含め利益を押し下げ、計約120億円、さらに中間決算で「66億円の赤字」への転落
• 情報流出リスク（取引先やユーザーの個人情報が約74万…と記載）

次世代技術における競合

• たのめーる（大塚商会）：ITソリューションとオフィス機器のメンテナンスまで含めたトータルサポートで競合するとされている
• Amazonビジネス：商品数の多さとAIによる購買分析、さらにUI/UXを武器に小規模事業者から大企業まで浸透しているため競合となる
• モノタロウ：現場向けの間接資材（MRO）に特化し、データ分析のレコメンド機能や物流自動化技術でライバルになるとされている
• カウネット（コクヨ）：文具・オフィス家具等の領域で競合し、アスクルが注力する領域でもシェアを競う対象として挙げられている

ソフトバンクグループ(9984)

次世代技術における役割

半導体株として紹介されている

次世代技術における強み

• 「AI・半導体・ロボティクス」を垂直統合した独自ポートフォリオ
• 圧倒的な通信インフラ基盤を背景に次世代技術を推進
• AIが現実世界で動く「フィジカルAI」の実現に向けたエコシステムをグループで構築
• 「世界最大のAI投資持株会社」としての地位
• 次世代社会インフラ（例：モビリティ・ヘルスケア・ビッグデータ／AI等）に向けた新領域展開

次世代技術におけるリスク

• 次世代技術、とりわけAIへの「全賭け」戦略が財務面で極めて高いリスクになりうる
• 巨額投資による高レバレッジと格下げ懸念（信用リスク急拡大、CDS高水準の指摘）
• 市場が冷え込んだ際の「逆回転」の恐怖（高レバレッジをかけた投資手法）
• 投資資金の確保のための資産売却リスク（例：OpenAI投資資金捻出のためのNVIDIA株売却の記載）
• 適切なAIガバナンスの確立が課題になりうる（ガバナンス言及の記載）

次世代技術における競合

• Alphabet（Google）：基盤モデルGeminiを展開しており、AI・基盤モデル領域で比較対象になりうるため
• Amazon：Anthropicへの投資等を通じてAIエコシステムを構築しており、AI・基盤モデル領域で比較対象になりうるため
• Microsoft：OpenAIとの提携を通じてAIエコシステムを構築しており、AI・基盤モデル領域で比較対象になりうるため

三菱電機(6503)

次世代技術における役割

半導体株として紹介されている

次世代技術における強み

• 長年培ってきた高度な「コンポーネント（機器）」技術と、最新の「デジタル技術」を融合し、社会課題を解決する力
• パワー半導体（SiC技術）における強み：化合物半導体技術、チップ技術、モジュール技術を有する
• 当社の強み（コンポーネント＋デジタル技術）で新たな価値を創出し、持続的な事業成長を牽引する研究開発戦略

次世代技術におけるリスク

• AI活用に伴う誤動作リスク（AIの不確実性により、期待通りに動く検証でリスクをゼロにできない）
• AIの信頼性を高めるための評価技術・フォーマルメソッド等を進めているものの、検証・運用における根拠妥当性の維持が課題
• サイバーセキュリティ面のリスク：不正アクセスにより顧客・関係者情報が漏えいした事件が言及されている
• 事業ポートフォリオ再編に伴う収益性確保のリスク：売上高ベースで8000億円分の事業撤退も視野に判断する旨が言及されている

次世代技術における競合

• Infineon Technologies：脱炭素・EV化の鍵となるSiC分野で、世界シェア先行を狙う海外勢として競争相手に挙げられている
• onsemi：脱炭素・EV化の鍵となるSiC分野で、世界シェア先行を狙う海外勢として競争相手に挙げられている

ソニーグループ(6758)

次世代技術における役割

半導体株として紹介されている

次世代技術における強み

• 「世界シェア首位のイメージング＆センシング技術」を核に、AIやエンタテインメントコンテンツ（IP）を掛け合わせた独自のシナジー
• イメージセンサー技術を活かし、自動運転車向けのセンサー開発に注力
• CIS（イメージセンサー）でグローバルトップのシェアを持つこと

次世代技術におけるリスク

• モビリティ戦略の停滞とコスト負担（ホンダとの共同開発EV「アフィーラ」の中止報道、開発中止・方針転換に伴う巨額の減損損失や研究開発費の回収遅延）
• 半導体（イメージセンサー）市場の変動（スマートフォン市場の成長鈍化による需要減少、中国メーカーの台頭による価格競争の激化）
• AI・Web3等の新領域の不確実性（生成AIによるフェイクコンテンツ対策コスト、仮想通貨市場のボラティリティや規制動向の変化）
• 地政学的・マクロ経済リスク（米国の関税政策や半導体輸出規制など）

次世代技術における競合

• サムスン：イメージセンサー市場で「サムスン対ソニー」の競合として言及されている
• パナソニック：エレクトロニクス比較（「SONY vs パナソニック」）の文脈で競合として扱われている
• クアルコム：エッジ（次世代AI）領域の半導体で「クアルコムやソニーGが半導体競う」として競合対象に含まれている
• ディズニー：エンタメ領域で競合（マインドマイスターの文脈で比較対象として挙げられている）
• Netflix：エンタメ領域で競合（マインドマイスターの文脈で比較対象として挙げられている）
• 日立製作所：電機メーカーの大手4社の例として「ソニー・日立製作所…」が挙げられており比較対象になり得る
• トヨタ自動車：EV領域で「ソニーも参戦！ トヨタとの対決あり」として対比されている

Appier Group株式会社(4180)

次世代技術における役割

AIを用いたマーケティング支援プラットフォームを提供する企業

次世代技術における強み

• AI技術を核としたマーケティング支援を行うグローバルSaaS企業
• AIでフルファネルマーケティングをスマートに行う旨
• AI・機械学習を活用してブランド企業／マーケターの意思決定と実行を支援する旨
• ファーストパーティデータの可能性を最大化するAIに関する言及
• 自律型AIが切り拓く『自走するマーケティング』に関する言及

次世代技術におけるリスク

• プライバシー規制の強化によるデータ利用の制限
• AI技術の急激な陳腐化
• 高度な専門知識を持つ人材の確保難
• 技術革新のスピードに遅れると競争力を失うリスク
• 為替リスク（言及あり）

次世代技術における競合

• Salesforce：AIマーケティング領域の競合として言及されている（Gartnerの競合／代替として掲載）
• Adobe：AIマーケティング領域の競合として言及されている（Gartnerの競合／代替として掲載）
• エクサウィザーズ：日本のAI企業として挙げられており、比較対象となり得る旨の記載

ABEJA株式会社(5574)

次世代技術における役割

企業のDXを支援するAIプラットフォーム「ABEJA Platform」を提供する企業

次世代技術における強み

• AIの「研究」に留まらず、企業の基幹業務（ミッションクリティカルな業務）においてAIを社会実装し、継続的に運用できる技術基盤と体制を持つ
• 継続顧客からの売上比率が増加（エンタープライズ企業で前期82.7%→今期88.8%）

次世代技術におけるリスク

• 技術革新への追随（LLM等の進化が速く、優位性維持のための継続的な研究開発投資と迅速な社会実装が不可欠）
• 計算資源の確保（高度なモデル開発・運用に必要なGPU等の供給不足やコスト増大が事業進捗に影響し得る）
• 競合激化（国内外の巨大テック企業やAIスタートアップとの競争が激化し、「AI運用のハブ」としての地位を維持できるかが鍵）

次世代技術における競合

• 株式会社PKSHA Technology：AIスタートアップとして、AI関連サービス（業務活用を含む）で比較対象になり得る
• 株式会社Preferred Networks：国内の生成AI企業として挙げられており、AIベンダー/サービス提供の点で比較対象になり得る
• Ridge-i：AIソリューションのコンサルティングに特化した企業として挙げられており、データ分析・AI導入の競合になり得る
• Spiral.AI：日本発のLLM開発企業として挙げられており、次世代AI分野で比較対象になり得る
• Appier Group株式会社：AI企業ランキングの対象として挙げられており、AI活用領域で比較対象になり得る

ブレインパッド株式会社(3655)

次世代技術における役割

データ分析やAI活用に関するコンサルティングを行う企業

次世代技術における強み

• 2004年の創業以来、国内におけるデータサイエンスの草分け的存在
• 単なる分析に留まらず、ビジネス課題の特定からAIの社会実装、自社プロダクトの開発までを垂直統合で提供できる
• これまで1,400社以上の企業のデータ活用を支援している
• 顧客企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進、データ活用を支援している

次世代技術におけるリスク

• 富士通による完全子会社化に伴う上場廃止（TOB成立）により、独立した上場企業としての資金調達や意思決定の柔軟性が変化するリスク
• 生成AI・自律型AIエージェントへの急速な技術シフトへの対応に関連するリスク
• 業績予想の下方修正（2026年6月期の純利益予想を従来比56%減の5億円へ大幅に下方修正）に伴う収益性の低下リスク

次世代技術における競合

• 野村総合研究所（NRI）：高度なデータ分析と戦略立案で競合すると記載されているため
• 三菱総研DCS：データ分析に強みを持ち、ブレインパッドと同様に企業のデータ活用支援を行っているため
• ARISE analytics：大規模な通信データなどを活用した分析に特化しており、AI活用支援分野で競合するとされているため
• 電通総研（旧(ISID)：マーケティング領域における競合として挙げられているため

SREホールディングス株式会社(2980)

次世代技術における役割

不動産テック領域を中心にAIソリューションを提供する企業

次世代技術における強み

• 「実業（不動産等）」と「AIテクノロジー」を高度に融合させたユニークなビジネスモデル
• 現場で得た生きたデータとノウハウをAI開発に直接フィードバックできる点
• 不動産関連書類に特化したAI-OCR

次世代技術におけるリスク

• 技術革新への追従が必要となること
• セキュリティに関するリスク
• コンプライアンスに関するリスク
• 生成AIの著作権問題（企業が知っておくべきこと）

次世代技術における競合

• iYell：不動産テック注目企業ランキングで上位として挙げられており、不動産領域でのAI/DX競争の比較対象になり得る
• GAテクノロジーズ：不動産テック注目企業ランキングで上位として挙げられており、不動産領域でのAI/DX競争の比較対象になり得る
• プロパティエージェント株式会社：不動産ベンチャー/スタートアップ企業一覧に含まれており、不動産×次世代技術の比較対象になり得る
• 株式会社イデアル：不動産ベンチャー/スタートアップ企業一覧に含まれており、不動産×次世代技術の比較対象になり得る

モルフォ株式会社(3653)

次世代技術における役割

画像処理AI技術を軸に、スマートフォンや車載カメラ向けに展開する企業

次世代技術における強み

• 画像処理技術と最先端AI（ディープラーニング）を融合させた「イメージングAI」を核とする研究開発型企業
• デジタル画像処理技術の蓄積を背景に、スマートフォン・車載・DXなど向けの画像処理・画像認識に展開
• スマートフォンのカメラ向け画像処理技術（手ぶれ補正、超解像など）を主力領域としている
• ディープラーニングを活用したエッジAI推論エンジンを提供（高速推論エンジンとして紹介）

次世代技術におけるリスク

• 特定の市場（スマートフォン向け画像処理技術）が収益の柱になっているため、スマホ市場の飽和や出荷台数の減少が業績に直結するリスク
• AIや画像処理の技術陳腐化により、自社の「次世代技術」が急速に代替される可能性
• 研究開発型企業であるため、多額の投資をしても期待通りの製品化・収益化に繋がらない不確実性

次世代技術における競合

• Imgix：画像最適化・処理サービスを提供する企業として、画像処理領域で比較対象になり得る
• EdgeCortix：エッジでのAI処理に特化したエネルギー効率の高い半導体を開発しており、エッジAI推論の領域で代替/競合になり得る

さくらインターネット株式会社(3778)

次世代技術における役割

量子コンピューティング・先端通信の文脈で、生成AI向けクラウド基盤などを提供する企業

次世代技術における強み

• 国産クラウドとしての自立性
• 生成AIに特化した計算資源（生成AI向けGPUインフラ）
• 政府の「ガバメントクラウド」への選定
• 最新GPUを投入したインフラ整備（マネージドスーパーコンピュータでNVIDIA H200/Blackwell採用の記載）
• 政府関連の計画での認定（「特定重要物資クラウドプログラムの供給確保計画」に認定の記載）

次世代技術におけるリスク

• 特定の大口案件への依存
• 大口案件依存に伴う業績のボラティリティ（変動性）
• 旧サービス「さくらの専用サーバ」提供終了に伴う、一部オプション等の影響
• 生成AI向け大型案件の終了によりGPUインフラストラクチャーサービスの売上予想が下方修正された旨の記載
• 通期の営業利益が大幅下方修正（営業益9割減など）の記載

次世代技術における競合

• Amazon（AWS）：データセンター/クラウドの大手プレイヤーとして比較対象になりやすい（「Amazon(AWS）」の記載）
• Microsoft：データセンター/クラウドの大手プレイヤーとして比較対象になりやすい（「Microsoft」の記載）
• Google：データセンター/クラウドの大手プレイヤーとして比較対象になりやすい（「Google」の記載）
• ソフトバンク：AI計算基盤への投資を最速で進めている旨の記載があり、AI関連の競争環境の比較対象になりうる（「ソフトバンク」の記載）

日本電気（NEC）(6701)

次世代技術における役割

顔認証AIなどの次世代AI・データ解析技術の提供

次世代技術における強み

• 通信ネットワーク分野での長年の知見と、AI（人工知能）の組み合わせに強み
• 生体認証（指紋・顔・虹彩など）と独自AI技術を組み合わせ、高度なセキュリティと利便性を両立
• 次世代光ネットワーク構想「IOWN」における光電融合技術（低消費電力・低遅延な通信基盤）の開発をリード
• 「5G/6G」領域での取り組み（オープンな5G（Open RAN）の普及にも注力）
• 量子コンピューティングを含む次世代技術との融合

次世代技術におけるリスク

• 重要分野でAIを導入する際の説明可能性（Explainability）やガバナンス確保が難しい可能性
• 実社会に適合したAIモデルを構築できないリスク（自社データセンターでの先行適用による経験蓄積が必要との示唆）
• サイバー攻撃の高度化（LLM悪用を含むマルウェアや、SaaS連携拡大に伴うサプライチェーン侵害リスクの増大）
• 技術流出（サイバー攻撃による漏えい）や、特許化されていない営業秘密（トレードシークレット）の漏洩リスク

次世代技術における競合

• 富士通：生成AI・次世代AI技術の領域で競合として言及されている（NECと並列で挙げられている）
• 日立製作所：AIエージェント市場やDXソリューションの文脈で、NECの競合として挙げられている
• 日本IBM：エンタープライズ向けAIソリューションのグローバル競合として挙げられている

WACUL(4173)

次世代技術における役割

AIを用いたWebサイト改善の自動化ツール提供

次世代技術における強み

• 「AI×データ×知見」を核としたマーケティングDX支援を強みとする
• 主力製品「AIアナリスト」を中心に、テクノロジーを用いたマーケティングの自動化・最適化で競争力を持つ

次世代技術におけるリスク

• AIの判断・倫理リスク（モデル・リスクが存在し、分析や施策提言が常に正解とは限らない）
• 生成AI活用に伴う著作権や倫理的・法的な制裁を受ける可能性
• 顧客データへの依存（データの質が不適切だと分析精度が低下する可能性）
• データのセキュリティリスク（サイバー攻撃による情報漏洩の懸念）

次世代技術における競合

• 株式会社(CINC)：WACULの主力製品「AIアナリスト」と機能が重複、また比較検討されやすいSEO/SNSの調査・分析ツールを提供するため

グリッド(5582)

次世代技術における役割

社会インフラ最適化に向けたAI開発

次世代技術における強み

• 次世代電力網（スマートグリッド）において、ICTを活用して電力の需給を最適化するという文脈で語られている
• 再生可能エネルギー（太陽光・風力など）の変動しやすい特性を、ITでコントロールして無駄なく安定的に活用する点が強みとして挙げられている
• 供給側と需要側（家庭や工場）がデータをやり取りし、リアルタイムに電力量を調整する双方向の最適化が強みとして挙げられている
• 最適化AI技術（株式会社グリッドなど）を支える文脈で言及されている

次世代技術におけるリスク

• サイバーセキュリティのリスク：グリッドがITと融合することで、ネットワークを介した攻撃の対象となり得る
• サイバー攻撃による停電：制御システムがハッキングされると広範囲の停電や電力設備の物理的な破壊につながる恐れがある
• 個人情報の流出：スマートメーター等で収集される詳細な電力使用データから生活パターンが特定されるなどのプライバシーリスクが指摘されている

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

インテリジェント ウェイブ(4847)

次世代技術における役割

AIを活用した不正検知システムなどの提供

次世代技術における強み

• 金融・決済インフラでの圧倒的なシェア（クレジットカード決済のフロントエンドシステムで国内NO.1のシェア）
• リアルタイム・ストリーム処理技術（決済データを瞬時に処理する技術基盤）
• クレジットカードの不正検知での実績（不正検知システム「IFINDS」）
• 金融分野で培った知見を活かしたセキュリティ事業（内部情報漏えい対策ソフト「CWAT」など）

次世代技術におけるリスク

• AI・生成AI活用に伴うセキュリティリスク
• インフラ保護における脅威
• 業界全体の不正利用リスク

次世代技術における競合

• TIS株式会社：クレジットカード基幹システム「PAYCIERGE」を展開し、決済インフラ領域で直接的に競合するため
• 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ（NTTデータ）：国内最大の決済ネットワーク「CAFIS」を運営しており、金融インフラ構築の競合になり得るため
• 日本ユニシス株式会社（現・BIPROGY株式会社）：金融機関向けのシステム領域で競合となり得る大手SIerとして挙げられているため

富士通(6702)

次世代技術における役割

AIプラットフォームや次世代コンピューティング技術の提供

次世代技術における強み

• 長年培ったハードウェア開発力と広範な顧客基盤（ドメインナレッジ）を融合した「AI駆動型の社会インフラ」構築への強み
• 世界一のスーパーコンピュータ「富岳」で証明されたコンピューティング技術を、次世代のAI・量子・ネットワーク技術へ転用している点
• 「ソブリン基盤」のための国産技術をフルスタックで開発していく方針（国産技術の開発言及）
• 量子コンピュータ（例：1024量子コンピュータ）に関する取り組みの記載
• NVIDIAとの戦略的協業を拡大し、AIエージェントを統合したフルスタックAIインフラを構築していく記載
• データセンターのエッジ/ローカルへの広がりに伴う市場拡大を背景にした取り組み（Fujitsu Uvance）に関する記載
• ヒューマノイドロボットを含む取り組みの言及

次世代技術におけるリスク

• 生成AIの普及に伴い、デジタル空間での信頼性（トラスト）が揺らぐことをリスクとして定義
• 偽情報・なりすまし（AI生成の高精細画像/音声等）により企業資産が脅かされるリスク
• AIや量子コンピューティング、次世代プロセッサの先端技術が社会に普及する過程で生じうる「負の影響」をリスクとして扱い、対策技術の開発に注力
• 偽・誤情報やAIトラスト/AIセキュリティに対応する国際コンソーシアム（Frontria）の創立に関する記載
• AI倫理技術（セキュリティ等）への取り組みの言及
• フィジカルAIのリスクとして、サイバー空間の脅威が物理空間の被害に変換される可能性（キネティック・リスク等）の記載

次世代技術における競合

• アクセンチュア：次世代技術・AI/コンサル強化の文脈で、富士通の競争相手として言及（「立ちはだかるアクセンチュア」の記載）
• NTTデータ：主要な競合として例示（「主要な競合は、NTTデータ、NEC、日立製作所、日本IBM、アクセンチュア等」）
• NEC：主要な競合として例示（「主要な競合は、NTTデータ、NEC、日立製作所、日本IBM、アクセンチュア等」）
• 日立製作所：主要な競合として例示（「主要な競合は、NTTデータ、NEC、日立製作所、日本IBM、アクセンチュア等」）
• 日本IBM：主要な競合として例示（「主要な競合は、NTTデータ、NEC、日立製作所、日本IBM、アクセンチュア等」）

日立製作所(6501)

次世代技術における役割

Lumadaを中心としたデータ利活用・AIソリューション

次世代技術における強み

• OT（制御技術）×IT（情報技術）×プロダクトを高度に融合し、現実世界のデータをデジタルで最適化する能力
• 研究開発の強みとして、OT×IT×プロダクトの技術基盤やノウハウを一元的に保有し、協創を通じて技術開発につなげる点
• 現場の知見とAI技術の融合によるAIアセット活用とスケーリング戦略（AI&ソフトウェアサービス）
• デジタルツインによる統合管理（膨大なデータを3次元空間上で時系列管理し、異常の発生場所と時期を把握）

次世代技術におけるリスク

• 社会情勢や経済の変化に伴う不確実性（技術投資に関する経営としてのリスク）
• 将来の計画・見通し・戦略等の記述は、前提条件の変化等により不確実性を伴う点（将来見通しに関するリスク情報）

次世代技術における競合

• シーメンス（Siemens）：DXで先行する企業として言及されており、日立との競争対象になりうる
• アクセンチュア（Accenture）：DX市場における日立の競合としてシュナイダーと並べて挙げられている
• シュナイダー（Schneider Electric）：DX市場における日立の競合としてアクセンチュアと並べて挙げられている
• 富士通（Fujitsu）：日立を含む複数社の競合として言及されている
• NEC：日立を含む「総合電機8社」枠の競争先として言及されている
• パナソニック（Panasonic）：日立を含む「総合電機8社」枠の競争先として言及されている

大塚商会(4768)

次世代技術における役割

中小企業向けDX支援／AI導入サービス

次世代技術における強み

• 次世代技術（AI/DX）領域での「自社での徹底した使い込み」から得た、中小企業の実態に即した導入・活用ノウハウ
• 20年以上蓄積した膨大なビッグデータを活用し、AIで営業活動を高度化（膨大な生データ×AIによる営業支援）
• ソフトウェアからハードウェア、インフラ環境までを提供できることによる、顧客の全体最適を見据えたシステム構築
• dotDataによるAI自動化を活用した「AI行き先案内」で、AIが半年で7万件以上の商談を提案
• 独立系マルチITベンダーとして、特定メーカーに偏らず顧客に合ったサービスを提供できる点
• 予測分析自動化AI等により、社員数を増やさずに売上を伸ばす営業支援

次世代技術におけるリスク

• 技術進化の速さへの対応が必要（次世代技術領域の変化に追随できないリスク）
• セキュリティ脅威の高度化（AIを用いたサイバー攻撃やランサムウェアなど）への対応が急務
• 老朽化したレガシーシステムがDXの足かせとなり、保守コスト増大やデータ活用不足につながる可能性

次世代技術における競合

• 野村総合研究所（NRI）：中小企業向けのITコンサルティングやシステム構築で競合する独立系SIerとして比較対象に挙がっているため
• TIS：大手独立系SIerとして、幅広い業界へのソリューション提供で競合するとされているため
• CTCテクノロジー：大塚商会との比較対象として「大塚商会とCTCテクノロジーの比較」が挙がっているため
• SB C&S：国内大手ディストリビューターとして挙がっており、IT機器卸の側面で競合になり得るため
• ダイワボウ情報システム：国内大手ディストリビューターとして挙がっており、IT機器卸の側面で競合になり得るため

BlueMeme(4069)

次世代技術における役割

ローコード開発とアジャイルによるDX支援

次世代技術における強み

• 「次世代型の情報システム開発」を強みとし、最新のデジタル技術と独自の開発手法を組み合わせたDX支援を行う
• ローコード開発の国内パイオニアとして、ローコード開発基盤「OutSystems」を日本で初めて導入した実績
• アジア初の「OutSystems プレミアパートナー」に認定されている
• ローコード向けアジャイル管理ツールの共同開発（リックソフトとの基本合意）に関する実績
• AIを中核としたDX支援サービスとして、「AI×ローコード」による次世代システムの共同構築やデジタル人材育成を行う

次世代技術におけるリスク

• OutSystemsへの依存リスク：プラットフォームの仕様変更やライセンス体系の変更が収益に直結する可能性
• 技術の陳腐化リスク：独自の開発手法（AGILE-DX）やローコード技術が、新技術の台頭により優位性を失う可能性
• 人材不足リスク：ローコード技術・アジャイル手法を使いこなせる専門人材の確保が難しく、サービス提供機会の損失につながる可能性
• 競争激化リスク：競合他社の営業力・技術力の向上により競争が激化した場合、事業展開や財務状態・経営成績に影響を及ぼす可能性

次世代技術における競合

• ローコード・ノーコード技術やアジャイル開発を武器にするDXコンサルティング・SI企業（総称）：BlueMemeが主力とする「OutSystems」導入支援やアジャイル開発に近い領域で競合し得るとされている
• リコージャパン：BlueMemeの代替となる競合製品として、ITreview上で競合例に挙げられている
• 理化学研究所（Q-Portal）：次世代技術領域の比較・関連として検索結果に示されている（量子系の情報提供/ユースケース関連）

シンカ(149A)

次世代技術における役割

通信とAIを掛け合わせたクラウド型接客サービスの展開

次世代技術における強み

• 「圧倒的な効率化」につながる（次世代技術のシンカという文脈で言及）
• 「高精度な意思決定」につながる（同上）
• 「持続可能性（サステナビリティ）」との両立が可能（同上）

次世代技術におけるリスク

• AI/量子コンピューティング/Web 4.0等で、人間の理解や規制を技術が追い越し「制御不能なリスク」が高まる懸念
• 「予測不可能で制御不能な動作」を引き起こす可能性がある（ASIに関する言及）
• 信頼できないデータによってAI導入にリスクが生じる可能性

次世代技術における競合

• 株式会社リンク（BI(ZTEL)：顧客接点のデジタル化や電話対応の効率化（DX）分野で、クラウド型CTI/コールセンターシステムの競合として挙げられている
• 株式会社ユニリタ：顧客管理や業務自動化の側面で、中小企業のDX支援において競合することがあるとされている
• 楽天コミュニケーションズ：モバイル連携や着信などの領域で、顧客接点の効率化に関連する競合として挙げられている

JTP(2488)

次世代技術における役割

次世代校務DX支援など次世代技術に関わるDX開発を提供

次世代技術における強み

• 高度な技術基盤と、現場への定着化支援を組み合わせた統合的なソリューション力
• 生成AIの新たな活用モデルを、技術力と先進性をもって確立し顧客価値につなげる方針
• クラウド環境の構築・運用支援などを展開する独立系SIerとしての対応

次世代技術におけるリスク

• 情報の漏洩・プライバシーリスク（AIモデルの学習に機密情報や個人情報を入力することで外部流出や露出が起きる可能性）
• AIへの過信と誤情報の生成リスク（ハルシネーション等）
• セキュリティ攻撃の高度化に伴うリスク（次世代型のシステム運用等に関連）

次世代技術における競合

• チェンジホールディングス：DX支援やAIインフラ構築を得意とする独立系SIer・コンサルティング企業として競合他社に挙げられているため

オプティム(3694)

次世代技術における役割

ドローン関連テーマ銘柄として登場

次世代技術における強み

• 「ネットを空気に変える」というミッションのもと、AI・IoT・プラットフォーム技術を核に農業・医療・建設のDXを推進
• OPTiM AIRに集積された臨床ビッグデータを活用し、新しい眼底診断・治療手法につなげる取り組み
• あらゆる情シス業務を効率化・自動化する統合サービスを提供
• AI契約書管理サービス「OPTiM Contract」により、書類の検索や期限の管理などを支援
• 知財戦略により、新規事業分野での参入障壁の構築や、大企業との提携関係を構築しやすくする

次世代技術におけるリスク

• 事業基盤の変動性：AIプラットフォーム提供のため、事業基盤や市場環境の変化の影響を受けうる
• 技術的・倫理的課題：次世代技術の利用に伴う技術的・倫理的課題がリスクになりうる
• プラットフォーム依存と競争激化：MDMなどのIT運用支援サービスは、OSメーカー（AppleやGoogle）の仕様変更や競合他社の台頭で優位性が揺らぐリスク
• 新規事業の不確実性：スマート農業など新規事業の成否が不確実である可能性

次世代技術における競合

• 井関農機(株)：ロボット農機の例として挙げられており、スマート農業・関連技術領域で比較対象になりうる
• (株)クボタ：ロボット農機の例として挙げられており、スマート農業・関連技術領域で比較対象になりうる
• ヤンマーアグリジャパン(株)：ロボット農機の例として挙げられており、スマート農業・関連技術領域で比較対象になりうる

日本電信電話(9432)

次世代技術における役割

量子コンピューター関連（初号機の開発に携わる）として登場

次世代技術における強み

• 光技術を核とした次世代ネットワーク構想「IOWN（アイオン）」
• 「光電融合」技術を支える点
• マルチコアファイバなど新しい光ファイバによる大容量光伝送システム
• 情報を圧縮せずに伝送する技術
• 光電融合デバイス／ボード間光接続で電力効率を従来比8倍にする取り組み

次世代技術におけるリスク

• グローバル競争の激化により、国際標準化の争いでデファクトスタンダードを奪われるリスク（ガラパゴス化）
• 研究開発から実用化・商用化までの「死の谷」を越えられない難しさ（投資回収につながる市場規模の確保）
• 地政学・安全保障に関するリスク（国際情勢問題による事業展開上の影響）

次世代技術における競合

• GAFA等のグローバルIT大手：次世代技術の競合相手として、GAFA等の大手IT企業が挙げられているため
• 半導体メーカー：次世代技術の競合相手として、半導体メーカーが挙げられているため
• AIインフラ企業：次世代技術の競合相手として、AIインフラ企業が挙げられているため
• 富士通：最大手の競合として「富士通」が挙げられているため
• NEC：最大手の競合として「NEC」が挙げられているため
• 日立：最大手の競合として「日立」が挙げられているため
• 日本IBM：最大手の競合として「日本IBM」が挙げられているため
• KDDI：NTTとKDDIが共同開発を目指す次世代通信インフラ（IOWN）として挙げられているため
• インテル：IOWNに参画する企業として「インテル」が挙げられているため
• ブロードコム（Broadcom）：NTTのIOWN実用化に向けた部品供給（協業）として挙げられているため

DIC(4631)

次世代技術における役割

量子コンピューター関連銘柄として登場

次世代技術における強み

• 長年培った「有機化学（ケミカル）」と「電子デバイス（エレクトロニクス）」を融合した「ケミトロニクス」を次世代技術の強みとしている
• デジタルツイン技術を用いた合成樹脂製造プラントの運転自動化を実用化する取り組みに言及がある
• AIロボティクスのスタートアップ企業への戦略的出資に言及がある

次世代技術におけるリスク

• 印刷インキや合成樹脂から、高付加価値製品（次世代の「カラー（色彩）」「快適性（コンフォート）」）への転換に伴う不確実性がある
• 次世代技術の事業化（実用化）リスクが示唆されている

次世代技術における競合

• 東洋インキSCホールディングス（Artience）：樹脂リサイクル等の文脈で「DIC・東洋インキ・ADEKA…」と並列で言及されており、機能化学領域で比較対象になりうる
• A(DEKA)：樹脂リサイクル等の文脈で「DIC・東洋インキ・ADEKA…」と並列で言及されており、機能化学領域で比較対象になりうる

グリー(3632)

次世代技術における役割

メタバース関連銘柄として登場

次世代技術における強み

• 長年培ったソーシャルゲーム運用知見をベースに、メタバース・Web3（ブロックチェーン）・AIといった先端分野へ早期かつ大規模に投資・事業展開している
• BtoBメタバースに注力しており、スマートフォン向けメタバース「REALITY」を展開している
• メタバースのプラットフォーム保有により、利用されるコミュニティ基盤を自社で構築・運営している

次世代技術におけるリスク

• 生成AIの利活用に伴い、入力データが学習に利用されて機密情報が外部に流出する懸念がある
• 生成AIが生成したコンテンツによる著作権や肖像権の侵害リスクがある
• メタバース・Web3事業について不確実性がある
• 生成AIを含む情報資産に関する情報セキュリティ上のリスク管理が課題になる

次世代技術における競合

• ディー・エヌ・エー(2432)：国内ゲーム・Web3の文脈でグリーの競合として言及されている
• ミクシィ(2121)：国内ゲーム・Web3の文脈でグリーの競合として言及されている

トヨタ自動車(7203)

次世代技術における役割

自動運転関連銘柄として登場

次世代技術における強み

• 「全方位（マルチパスウェイ）戦略」により、多様な技術資産を保有
• 圧倒的な資金力と、生産現場の改善力を次世代技術に活用できる
• 次世代電池の採用や技術融合により、航続距離1,000kmを実現する狙い（クルマ軸の技術開示）
• 2026年導入予定の次世代BEVに向けて、次世代電池（パフォーマンス版）で航続距離1,000kmを掲げる
• 電池・電費改善と、燃料電池（FC）システムの要素で、燃費・寿命・コスト面を両立する方向性が示されている
• 「匠×デジタル」による生産性向上など、現場力とデジタルの組合せに強みがある

次世代技術におけるリスク

• ハードウェア中心から、ソフトウェア・エネルギー源の多様化に対応する新たな競争軸（SDV等）への適応が必要
• ソフトウェアエンジニア主体への変革に伴う人材確保の壁（IT大手との人材獲得競争）
• HuaweiやBYDなど、IT・デジタル技術に強みを持つ企業の躍進により、車載ソフトウェア／AIエージェントの主導権を奪われるリスク

次世代技術における競合

• Huawei：IT・デジタル技術に強く、車載ソフトウェアやAIエージェントの主導権を奪うリスクとして言及されている
• BYD：次世代車の主導権を巡ってHuaweiと並び、車載ソフトウェア／AIエージェント領域で競争相手として示唆されている
• Tesla：競合として文脈上言及されており、EV領域での競争相手として扱われている

テラスカイ(3915)

次世代技術における役割

量子コンピュータのクラウド利用支援や関連スタートアップへの出資

次世代技術における強み

• 国内トップクラスの導入実績を持つクラウド専業のシステムインテグレーター（SIer）
• エンジニア数を強みとして、クラウド導入支援を行っている

次世代技術におけるリスク

• 営業部門が利用するSalesforceと、全社員が利用するスケジュール／ワークフローシステム等で情報が分断される可能性

次世代技術における競合

• TIS株式会社：クラウド導入支援における主要な競合企業として挙げられている

フィックスターズ(3687)

次世代技術における役割

量子アニーリングなど次世代コンピューティングの高速化・実装

次世代技術における強み

• ハードウェアの性能を極限まで引き出す「パフォーマンスエンジニアリング（高速化技術）」に強み
• コンピュータの性能を最大限に引き出し、高速なソフトウェア開発を行うエキスパート集団
• AI高速化プラットフォーム「AIBooster」（AIモデル最適化の診断機能・モニタリング自由度の強化等）
• エッジAI推論向けの自律最適化（例：AI高速化プラットフォームに関する機能説明）
• TOSYSとの協業による次世代コンテナ型データセンター向け水冷GPUサーバー導入検証の実施・サービス開始

次世代技術におけるリスク

• 技術の急速な変化により、専門スキルの陳腐化（コモディティ化）リスク
• 特定顧客への依存
• 新規事業（SaaS）の収益化が不透明なリスク
• 量子コンピューティングで、同社が注力する量子アニーリング方式に対し、競合するゲート方式が主流となった場合に技術的優位性が制限される懸念
• 次世代GPUの登場等によりインフラ（冷却等）の前提が変化し、対応負荷が高まる懸念
• 最先端IT技術への迅速かつ十分な対応ができなかった場合、事業・業績への影響

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

HPCシステムズ(6597)

次世代技術における役割

高性能コンピュータ（HPC）構築、および量子化学計算ソフトの展開

次世代技術における強み

• ハードウェアの構築からソフトウェア実装、科学技術計算の高度なコンサルティングまでを一貫して提供できる「トータルソリューション」体制
• 大学・官公庁などの研究開発機関の科学技術計算に対応
• 技術計算の受託や技術支援、プログラム高速化サービスを提供

次世代技術におけるリスク

• 技術の陳腐化と複雑化（半導体やアーキテクチャ進化の速さで短期間に旧式化するリスク）
• 量子コンピューティング等の次世代技術は技術課題が多く、本格実用化まで不透明な期間が続く可能性
• HPCが大量の機密データを扱うことに起因するセキュリティ脅威（サイバー攻撃の標的化、インシデント時の影響が大きい）
• 次世代技術／HPCのリスクは「技術的課題」「コスト・リソース」「市場・運用面」に分類される

次世代技術における競合

• NTTPCコミュニケーションズ：HPCワークロードをGPUで加速する基盤構築・導入戦略に関する内容が競合領域に該当
• 富士通：AIとHPCで製造業DXを加速する最先端技術（AI/HPC領域の競合）として言及されている
• Hewlett Packard Enterprise：HPCに関する用語解説（HPC関連の競合プレイヤーとしての位置づけ）が示されている

ヘッドウォータース(4011)

次世代技術における役割

エッジAIやLLM（大規模言語モデル）の実装を担う

次世代技術における強み

• AIの社会実装におけるフロントランナーとしての強み
• 「AIエージェント」や「フィジカルAI」といった次世代技術に強み
• 次世代フィジカルAI市場への本格参入に向けた、コア技術（AIエージェント技術等）による付加価値の高い開発を推進
• Microsoft AzureおよびAzure AI Foundry、Copilot等を活用したAIエージェント事業（技術面の強みが示唆）
• AIエージェント基盤の構築から運用までを支援する「AI Agent CoE支援サービス」を提供
• FastLabelとの協業によるデータ中心（Data-centric AI）アプローチで業界特化を進める

次世代技術におけるリスク

• 最新の「次世代フィジカルAI」や「AIエージェント」への注力に伴い、技術的・事業的リスクと市場リスクを抱える

次世代技術における競合

• PKSHA Technology(3993)：AI受託開発・プラットフォーム領域で、企業のDX推進やAIモデル実装を主軸とする競合として挙げられている
• Appier Group(4180)：AIを用いたマーケティング支援に特化しており、AI領域の売上上位として競合に挙げられている
• Laboro.AI(5586)：オーダーメイドのAI開発（カスタムAI）を提供し、技術力重視のプロジェクトで競合するとされている
• ABEJA(5574)：生成AIのビジネス活用に関わる企業として、競合領域で挙げられている

Ridge-i(5572)

次世代技術における役割

高度なAI活用コンサルと画像解析ソリューションを担う

次世代技術における強み

• 画像・センサーデータ・数値データなど異なる種類の情報を組み合わせて解析する「マルチモーダルAI」に強み
• 自社開発AIにより、衛星データを専門知識がなくても直感的に扱える環境を提示できる
• 様々なAIを組み合わせる高度な技術力に加え、パートナー企業とのディスカッションを通じたプロジェクト設計・運営力を持つ
• JAXAが進める地球デジタルツイン構想を支援するためのAI実証に取り組む（『AI on TOP』等の記載あり）

次世代技術におけるリスク

• 「次世代の生成AI」等の先端技術活用において、セキュリティ／ガバナンス／法的責任が重要なリスクになりうる
• 機密性の高い金融分野（SBI証券との次世代の生成AIチャネル開発など）での活用に伴い、生成AI固有のセキュリティリスクが懸念される
• 生成AIのセキュリティについて「90%以上が懸念」「80%が未対応」といった状況が示されており、対応遅れはリスクになりうる
• 生成AIでは、入力データの不正取得、生成結果の誤用、モデル改ざんといった脅威が挙げられている
• 生成AIでは既存著作物の無断取り込み等により、生成物の権利面の問題が発生しうる

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

エクサウィザーズ(4259)

次世代技術における役割

社会課題解決型のAIプラットフォームを担う

次世代技術における強み

• 「AIを用いた社会課題解決」をミッションに掲げ、高度なAI技術と現場の課題解決力を融合している
• AIエンジニアに加え、戦略コンサルタントや介護・医療など現場専門家が集まる体制（技術×現場で実装できる）
• AIプラットフォーム「exaBase」を軸に、年間250件以上のAI/DXプロジェクトを推進している

次世代技術におけるリスク

• 法規制・ガバナンスのリスク（新たなAI規制への対応が遅れると事業展開が制限される可能性、開発コスト増やサービス提供停止の可能性）
• 知的財産権の問題（生成AIの学習データや生成物が第三者の著作権を侵害する可能性）
• 情報セキュリティのリスク（生成AIに入力したデータによる機密情報・個人情報の漏えいリスク）
• AI活用に伴う脅威（入力データの不正取得、生成結果の誤用、学習モデルの改ざんなど）

次世代技術における競合

• Appier Group株式会社：AI企業ランキングとして言及されている企業であり、AI領域で比較対象になりうる
• 株式会社PKSHA Technology：日本のAI企業（事業内容紹介）として挙げられており、AI開発・データ分析領域で比較対象になりうる

Laboro.AI(5586)

次世代技術における役割

オーダーメイド型のカスタムAI開発を担う

次世代技術における強み

• 単なるツール提供にとどまらない「カスタムAI」によるビジネス変革力
• 最適化領域でのカスタムAI開発（属人化の解消とバリューアップを実現）
• 生成AI・最適化の技術的な強みを軸に二本柱を先鋭化
• AIとビジネスの融合を実現する「ソリューションデザイナー」体制

次世代技術におけるリスク

• セキュリティ／機密情報リスク（AIの学習・運用に大量のデータが必要で情報取扱いが最大の懸念）
• コンプライアンスおよびプライバシーの問題（シャドーAI使用時に発生する可能性）
• サイバー攻撃のリスク（AI活用に伴いサイバー攻撃リスクが増加する旨）

次世代技術における競合

• AIベンダー（カスタムAIの受託開発）：顧客のビジネス課題に合わせた独自のAIモデル（カスタムAI）を受託開発するため、同様の「カスタムAI」ビジネスモデルとして競合になり得る
• DXコンサルティング企業：DXコンサルティング企業もカスタムAIに近い形で企業の課題解決を行う競合として位置づけられている

シグマ光機(7713)

次世代技術における役割

量子コンピュータの実験に不可欠な光学素子・部品を担う

次世代技術における強み

• 「光を操る」ためのコア技術（光学素子、位置決め、制御）を統合し、研究開発から量産まで一貫して提供できる
• 次世代パワー半導体（SiC、GaN）の欠陥検査向けに、高精度な位置決めステージや光学ユニットを活用できる
• レーザー加工におけるビーム形状制御や、ナノメートル単位の微細な位置調整技術で回路微細化に対応できる
• 産学官連携による先端レーザー技術の開拓

次世代技術におけるリスク

• 半導体・フラットパネルディスプレイ（FPD）市場への高い依存度
• 半導体製造装置などの設備投資動向に業績が影響され、次世代技術への移行期に顧客側の投資抑制や計画変更が起きると下振れするリスク
• 研究開発投資の回収遅延リスク
• 在庫調整の長期化（需要予測の誤り）

次世代技術における競合

• 駿河精機（ミスミグループ）：自動ステージや位置決め部品でライバルとされ、短納期や標準品のラインナップで競合
• 中央精機：精密ステージや光学関連製品で、国内主要メーカーとしてシグマ光機と並ぶ競合
• 神津精機：放射光施設や大型科学研究装置向けの超高真空・超精密位置決め装置で競合
• ソーラボ（Thorlabs）：研究用光学部品の幅広いラインナップとオンライ…とされ、研究用光学分野で競合

ELEMENTS(5246)

次世代技術における役割

生体認証やAIを用いた本人確認などの次世代AI関連技術を提供

次世代技術における強み

• 「生体認証」と「画像認識」の2つのコア技術を軸に、デジタル社会の安全性と利便性を高める次世代技術に強み

次世代技術におけるリスク

• 調査結果には明確な記載がありません。

次世代技術における競合

• 株式会社ポラリファイ：eKYC（オンライン本人確認）分野の競合として、金融機関に強いシェアを持つ旨が示されているため
• 株式会社TRUST(DOCK)：eKYC（オンライン本人確認）分野の競合として、API連携による本人確認基盤を提供している旨が示されているため

pluszero(5132)

次世代技術における役割

第4世代AI（意味を理解するAI）の開発を担う

次世代技術における強み

• 独自の次世代AI技術「AEI（Artificial Elastic Intelligence）」を提唱している
• 課題発見から保守までを完結させる「ワンストップの提供体制」を掲げている
• 「意味を理解し、推論するAI」を強みとしている（第4世代AIとしての位置づけ）
• AI技術と業務（顧客対応の迅速化・業務効率向上）を結びつけることを志向している
• 機械学習・数理モデル等をコアに、あらゆる課題へチャレンジする旨が示されている

次世代技術におけるリスク

• 調査結果には明確な記載がありません。

次世代技術における競合

• Appier Group株式会社：AI企業ランキング（日本）で上位として挙がっているため、AI企業として比較対象になり得る
• Anthropic：「AI 三大巨頭」として挙げられているため、次世代AIの文脈で比較対象になり得る
• Google：「AI 三大巨頭」として挙げられているため、次世代AIの文脈で比較対象になり得る
• OpenAI：「AI 三大巨頭」として挙げられているため、次世代AIの文脈で比較対象になり得る
• 株式会社BAP Solution Japan：「日本のAI開発企業10社」として挙がる枠組みに含まれているため、AI開発企業として比較対象になり得る

アイズ(5242)

次世代技術における役割

広告解析AIなど、次世代のAI解析・プラットフォーム事業を担う

次世代技術における強み

• 囲碁AIの開発で培われた高度なディープラーニング技術を基盤にした次世代の顔認証AIプラットフォーム
• 実社会の多様なニーズへ即座に適応できる点
• 囲碁AIの技術転用により、世界大会で上位入賞を果たすなどの高い処理能力・推論精度を持つアルゴリズム
• 512次元の特徴量抽出により、マスク着用時・暗所・経年変化（加齢）などがあっても高精度な個体識別が可能

次世代技術におけるリスク

• セキュリティと情報漏洩リスク（AIへの入力データが学習データとして取り込まれ、意図せず他者に提示されてしまう可能性）
• 誤った情報をもっともらしく生成するリスク（ハルシネーション／幻覚）
• 不正な目的で使用されるリスク（個人情報の不正取得、フェイク等）
• AIのセキュリティリスク（ディープフェイク技術による偽動画の作成、生体情報の偽造など）

次世代技術における競合

• 調査結果には明確な記載がありません。

シルバーエッグ・テクノロジー(3961)

次世代技術における役割

リアルタイム・レコメンドAIなどの次世代AI応用を担う

次世代技術における強み

• 「リアルタイム・パーソナライゼーション」を実現する高度なAI技術力
• レコメンドエンジンを中心としたAI技術でデジタルマーケティングに特化
• 顧客の「文脈」を捉えるAI「コンテキスト・インテリジェンス」(AIパーソナライゼーション・プラットフォーム「Aige...」)を提供

次世代技術におけるリスク

• 技術的な不確実性（予測AIや生成AIを組み合わせたマーケティング技術に内在）
• 生成AIの活用に伴う情報の誤提示（ハルシネーション）リスク
• AIの判断プロセスが不透明になることによるブラックボックス化リスク（なぜ推奨されたか説明できない可能性）
• バイアスや倫理的懸念（特定のユーザーデータ偏り等による不適切なレコメンドの可能性）
• 法的・倫理的制約（例：EU AI規制法の「許容できないリスク」への言及）
• 情報漏えいリスクを含む可能性（AI導入デメリットとして言及）
• 生成AIの安全利用に関するリスクとして、著作物の無断取り込み等に起因する問題の可能性

次世代技術における競合

• 株式会社プレイド：ユーザーの行動をリアルタイムに解析し、レコメンドだけでなく自由度の高い接客アクションを提供するCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」を展開しており、レコメンド／パーソナライズ領域で比較されやすい。
• 株式会社ショーケース：「サイトパーソナライザ」等で入力フォーム最適化（EFO）からレコメンドまで、コンバージョン改善に特化したツールを提供しており、レコメンド／サイトパーソナライゼーション領域で競合しやすい。

テクノスジャパン(3666)

次世代技術における役割

ERPと独自AI（予測・判断）を組み合わせた経営支援を担う

次世代技術における強み

• ERP（基幹システム）×CRM（顧客管理）を統合・連携させる高い技術力
• SAPやSalesforceなどを組み合わせ、受注前から納品後のアフターフォローまでを一元管理する支援（一気通貫）
• 企業間のデータ連携プラットフォーム「CBP（Connected Business Platform）」など、次世代の企業間連携に関するソリューション

次世代技術におけるリスク

• ERP導入支援を主力とするため、技術の陳腐化・技術進化への適応遅れが最大の経営リスクになり得る
• クラウド型ERPやAIなど新技術への適応ができない場合、競争力が低下し得る
• 2025年4月の上場廃止に伴う流動性や情報開示の変化
• 海外展開に伴う地政学的・法規制リスク

次世代技術における競合

• テラスカイ：企業間協調プラットフォーム領域で、テクノスジャパンの「CBP」と同趣旨の仕組み（mitoco等）に関する業務提携が言及されており、競合領域が重なるため

日本情報クリエイト(4054)

次世代技術における役割

量子計算プラットフォームの活用

次世代技術における強み

• 「AIなどの最新テクノロジー」と「30年以上にわたり蓄積した膨大な不動産ビッグデータ」の融合を強みとしている
• 生成AIなど最新技術を活用する機能を拡充し、顧客の業務効率とUXの向上を実現している
• 管理業務や仲介業務など、不動産会社の各業務に沿った製品・サービスをワンストップで提供している
• AI-OCRにより重要事項を抽出し、要約ファイルを自動生成することで確認業務のスピード向上と属人化防止を実現している

次世代技術におけるリスク

• 生成AI活用とデータ戦略に伴うリスク（データ戦略部門を設置し、生成AIを活用した不動産DXの研究開発を推進している旨が記載）
• 不動産BBとリアプロの一本化（開発中）に伴う事業展開・開発面のリスク

次世代技術における競合

• 株式会社いえらぶG(ROUP)：仲介から管理まで網羅したオールインワンのシステム（いえらぶCLOUD）を提供し、不動産テック領域の業務支援システムとして競合し得るため
• 株式会社いい生活：不動産市場に特化したクラウドSaaSで、仲介・管理の両面でデータ一元管理を支援しており、不動産テック領域で競合し得るため
• 株式会社ビジュアルリサーチ：賃貸管理システム（SP-Ⅱ等）を展開し、長年の実績があるとしており、不動産テック領域の業務支援で比較対象になり得るため
• イタンジ株式会社：「ITANDI BB」等の不動産テック関連サービスを提供しており、同領域の業務支援システムとして競合し得るため

Vコマース(2491)

次世代技術における役割

子会社による量子コンピューティング技術への注力

次世代技術における強み

• 「実店舗の体験価値」と「ECの利便性」を融合し、購入の意思決定を早めることができる
• VR（バーチャル）や動画（Videoコマース）、音声（Voice…）など、仮想的な体験を活用した次世代型コマースに対応できる
• 新たなブランド体験の提供や、詳細なデータ分析につながることが特徴として挙げられている

次世代技術におけるリスク

• 広告・プラットフォーム依存：Google等の検索エンジンのアルゴリズム変更により集客力が低下するリスク
• 投資対効果（ROI）の不透明性：3Dコンテンツや高品質な動画制作、VR/AR基盤構築に多大なコストがかかり、期待売上に繋がらない場合の損失が大きいリスク
• 返品率の増加：映像や仮想空間での見え方と実物の質感・色が異なる場合、期待値との差で返品が増えるリスク

次世代技術における競合

• 株式会社H(IKKY)：メタバース内で企業が直接商品を販売できる場を提供しており、Vコマースの販売形態に近い競合になり得る
• クラスター株式会社：メタバースプラットフォーム（Cluster）に物販機能（Clusterストア）があり、バーチャル空間での物販として競合となり得る
• Shopify：Vcommerceの代替・比較対象として挙げられているECプラットフォームであり、導入先の比較競争になり得る

アイスペース(9348)

次世代技術における役割

月面探査プログラム（HAKUTO-R）主導などの宇宙開発

次世代技術における強み

• 「地球と月の間に新たな経済圏をつくる」ことを掲げ、次世代の月面開発をリードしている
• 月面を技術実証・社会実証の場として活用し、新たな技術や社会システムの創出を目指している
• 次世代小型ローバー開発に向けてトヨタ自動車から支援を決定されている
• 33カ国の人材を束ねるCTOの力点が報じられている
• 成功のみならず失敗も強みにしている旨が示されている

次世代技術におけるリスク

• 月面着陸の極めて高い難易度に起因する技術的リスクがある
• 月面着陸2度目失敗の原因が「高度計のハードウェア異常」と報じられている
• 月着陸失敗の原因が「高度センサーが距離を正常に測れず」と報じられている
• 開発遅れによりエンジン変更が報じられ、日米の月着陸船も一本化されるとされている
• 2025年3月期の最終損益が124億6600万円の赤字と報じられている

次世代技術における競合

• Intuitive Machines：同じく民間による月面探査や輸送サービスを目指す米国スタートアップとして、競合（ライバル）になり得るとされている

アストロスケール ホールディングス(186A)

次世代技術における役割

スペースデブリ（宇宙ごみ）除去サービス

次世代技術における強み

• 「宇宙の清掃屋」として、宇宙デブリ（スペースデブリ）除去で先行優位性がある
• 独自の「軌道上サービス」技術を有する
• 回転する衛星の捕獲と軌道上サービスを推進する新たな特許を発表している
• 人工衛星への燃料補給技術の研究開発を受注している
• 三菱重工と軌道上デブリ除去に関するMOUを締結している

次世代技術におけるリスク

• 先行投資と赤字継続リスク（研究開発に資金を要し、収益化まで時間がかかるため追加資金調達が必要となる可能性）
• 業績予想の下方修正リスク（契約の進捗遅れなどを理由に下方修正を行っている）
• 顧客が政府機関や米国防総省に依存しており、民間市場が十分に形成されるまで時間がかかる可能性

次世代技術における競合

• ClearSpace：宇宙デブリ除去や（燃料補給プラットフォーム等を含む）軌道上サービスの領域で、アストロスケールとの比較対象として言及されているため

まとめ

本記事ではKabuMartの独自調査結果をまとめました。投資の参考にしてみてください。
また、KabuMartでは本記事のような調査を利用者の方も実施することができます。