お金の儲け方もっと勉強してねー

さっさと２０００尹家

コンサルも頑張れ

ＴＤＳＥ＜7046＞は8月31日、AIエージェントプラットフォーム「Dify」を開発・運営するLangGenius, Inc.の日本法人である株式会社LangGeniusが9月10日に東京コンベンションホールで開催する生成AIカンファレンス「IF Con Tokyo 2026」に、ダイヤモンドスポンサーとして参加・出展すると発表した。 企業における生成AI活用が検証段階から業務への本格実装へと移行するなか、同社は国内初の「Dify」公式販売・開発パートナーとして、Dify Enterpriseライセンスにおいて国内トップクラスの販売実績を有しており、売上は好調に推移している。ライセンス提供にとどまらず、要件定義、AIエージェント開発、既存システム連携、RAGの設計・精度改善、運用・内製化支援までを一気通貫で提供する体制を敷く。 本カンファレンスではブース展示に加え、顧客事例としてソフトバンク株式会社との共同講演を予定しており、導入に至った経緯、効果、今後の展開などを両社で講演する予定である 。 同社は、今年度始動した新中期経営計画「SHIFT2028」のもと、生成AIエージェント領域への事業シフトとストック型収益基盤の強化を進めている。今後は、先端研究や新サービス、顧客事例・導入効果など、事業進捗や成果につながる情報を幅広く発信していくようだ。

LLMの活用の一例として、ChatGPTのような対話可能なチャットボットが挙げられます。 　LLMに関する技術が追い風である理由には、技術革新に加えて、利用コスト/処理コストが年々低下していることも挙げられ、「LLMフレーション」と呼ばれています。 すなわち、同等の機能が、1年前の10分の1程度のコストで利用可能になっています（※2）。 チャットボットからLLMアプリケーションへ 　LLM技術の応用はチャットボットに留まることなく、いまでは多様な応用が為されています。 モデル自体の再学習（ファインチューニング）をせずとも、独自の情報を安価に学習可能な検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation；RAG）への展開や、画像や音声などのテキスト以外の非構造化データを組み合わせた、マルチモーダルな入出力処理を行う生成AIも台頭し、目覚ましい進化を遂げました。そして、これらのLLMアプリケーションは、現在、新たな局面を迎えています。 LLMアプリケーションから自律的なアプリケーションへ 　LLMアプリケーションの動作の大前提は、人が指示（プロンプト）を出し、膨大な学習データからその指示の意味や意図を理解して、指定された形式で出力する、というものでした。例えば、生成AIを用いて旅行の計画を立てる場合、「東京観光の計画案を立てて」という指示を人が出すと、プランの提案を行ってくれます。 このような一つのタスクに応じて一つの出力を振る舞うAIは、「AIアシスタント」と呼ばれます。 　一方で、「東京観光の計画案を立てて」という指示を人が出すと、旅程の提案のみならず、それに合わせた交通手段や空室のある旅館のweb予約、当日の天気予報から雨天の可能性という問題を検出して旅程の再調整の提案、同行者に旅程を共有するメールの自動送信など、AIが自律的にタスクを分割し、順序立てて実行する機能を擁するAI技術が誕生しました。 このような、自律性を有するAIのことを、AIエージェント（Autonomous AI Agent）と呼びます。 　特定のタスクを遂行するAIアシスタントとは異なり、自律的に多様なタスクを実行可能なAIエージェントは、様々なビジネスシーンへの活用が期待されています。 AIエージェントを活用することで大幅な業務効率化が見込まれ、ChatGPTの次に来るAI技術として注目を集めています。 AIエージェントの特徴 AIエージェントの特徴は3つ 　AIエージェントは、現在も進化を遂げている最中の技術であることから、大手のベンダでも定義に差異があります。この記事では、AWSを提供しているAmazonの定義を参考にご紹介します（※3）。 　AIエージェントの特徴には、①「自律性」、②「適応性」、③「多機能性」の3つが挙げられます。 　まず一点目の「自律性」についてです。AIエージェントは、人の指示に対して、自らタスクを分割し、実行順序を定め、目標達成のために行動に移すという特徴を有しています。目標は人間が設定しますが、以降の処理については人が介入することなく、独立して計画/実行/決定を下します。このような目的指向性を有してタスクを独自に実行する点が、AIエージェントの特徴たる「自律性」です。 　次に、二点目の「適応性」です。AIエージェントは、環境の変化に応じて判断や意思決定を行うことが可能です。新しいデータなどの環境の変化に対しても行動を調整する機能を有しており、常に最適化されたパフォーマンスを発揮することが可能です。 　最後に、三点目の「多機能性」です。AIエージェントは様々なアプリケーションやソフトウェアと連動させることが可能であり、複数のツールを横断することなく、AIエージェント内で目標を達成することができます。また、デジタルな世界に閉じることなく、センサなどを通じて外部環境を認識/理解することも可能であり、モータなどのアクチュエータと連動し、外部環境に対して適応する機能も有しています。 　OpenAI社が2025年1月にリリースした、webブラウザをAIが直接操作してタスクをこなすことができるAIエージェントの「Operator」では、「認識 （perception）」「推論 （reasoning）」「行動 （action）」が主要なコンポーネントとして挙げられており、これらの要素がAIエージェントをAIエージェントたらしめる「自律性」を支える要となっています(※4)。

2026.08.31 お知らせ TDSE、生成AIカンファレンス「IF Con Tokyo 2026」に ダイヤモンドスポンサーとして参加 2026.08.05 お知らせ TDSE、KDDI Digital Life社の「povo2.0」に AIエージェントプラットフォーム「Dify」を導入 2026.07.31 IR 2027年3月期第1四半期決算を終えてのトップメッセージと説明資料の公開について 2026.07.31 IR 2027年３月期 第１四半期決算短信〔日本基準〕（非連結） 2026.07.31 お知らせ TDSE、オンプレミス型AIエージェント基盤「TDSE AI FORGE」の提供を本格開始

26/3 期の売上高は前期比 11.4％増の 30 億 5 百万円と 2025 年 10 月 31 日開示の修正計画（30 億円）を上回り、創業以来 最高となった。プロダクト事業と AI エージェント事業の急成長が全体を牽引し、コンサルティング事業が横ばいにとどまるな か 2 桁増収を達成した。 営業利益は同 7.8％増の 2 億 14 百万円。売上総利益率は前期の 34.3％から 36.7％へ 2.5 ポイント 向上したが、営業・技術人材の採用強化により販管費が増加したことで、営業利益率は 7.4％から 7.1％に低下した。期末配 当（中間配当なし）は前期と同額の 10.00円/株を維持した。 4Q の売上高は 8 億34 百万円と四半期として過去最高を記録、 下期にかけて成長ペースが加速した。 ⚫ 事業別では、コンサルティング事業は前期比 1％減の 22 億 80 百万円。既存顧客の主要プロジェクトが一部収束した影響 を大きく受けた一方、新規売上は同 92％増の 1 億 42 百万円と大きく伸びた。 プロダクト事業は前期比 23％増の 4 億 12 百 万円。QUID 製品の優位性を軸とした継続収益の積み上がりが寄与した。 AI エージェント事業は前期比 343％増の 3 億 13 百万円。 修正計画（2 億 20 百万円）に対する達成率は 142％。Dify 関連売上が 2 億 38 百万円と全体の 7 割強を占めた。

ここは、今年、M&A絡みなどで話題豊富の予感 >ここは年末までに高騰するとおもってまーす♡

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さっさと２０００池ｋｓ

>TDSE<7046>は、2027年3月期第1四半期（26年4月－6月）決算を発表した。 > >売上高は前年同期比17.6%増の7.88億円、営業利益は同286.3%増の0.25億円、経常利益は同485.4%増の0.26億円、四半期純利益は同611.0%増の0.17億円となった。 > >通期計画に対する進捗率は、売上高24.6%、営業利益19.2%、経常利益20.0%、当期純利益20.0%となった。 > >売上高の進捗率は前々年同期の21.7%、前年同期の21.2%を上回り、利益各項目も前年同期の低水準から大幅に改善しており、新中期経営計画の初年度として順調なスタートを切った。