バルテス・ホールディングス<4442>
■バルテス・ホールディングス 田中様
既存の「T-DASH」と「QualityTracker」は、テストの自動実行とテスト管理のツールですが、「TestScape」は、その上流にあたるテスト設計を自動化するツールです。また、今回正式にローンチした「QuintSpect」は、さらに上流である仕様書そのものを自動で精査するツールと言えます。
これら新しいツールの開発により、従前のものよりさらに上流工程での自動化が進み、全工程の自動化に一歩近づいたとご理解いただけますと幸いでございます。
●DAIBOUCHOU
ありがとうございます。次に、「QUINTEE」という貴社独自のテストノウハウを組み込むことで、一般的な生成AIに比べてどの程度の品質差が生まれるのでしょうか。
■バルテス・ホールディングス 田中様
品質についてご説明するために、まずは「QUINTEE」に基づく当社の生成AIテスト設計ツール「TestScape」を利用した場合と、その他の生成AIテスト設計ツールを用いた場合の違いをご説明させていただきます。
当社のツールは、根拠である中間生成物をあわせて生成し、どのような考えでその結果に至ったのかを確認できます。これに対して、他の生成AIではその経過がブラックボックスであるという点が大きな違いと言えます。
生成AIが作り出すものは、一見すると期待どおりに動作しているように見えても、抜け漏れなく動いているか、もしくは要件にない動きを勝手にしていないかを容易に確認できない点が大きな問題となります。また、なぜその実装になったのか、どの要件をどのように反映したのかについての説明がないため、その後の保守や改修が非常に難しいものとなります。つまり、なぜその設計・実装になったのかを検証できること、さらにその後の保守や更新を適切に継続できることも、品質の一部と言えるのです。
現状の生成AIは、成果物を生成することには優れていますが、これら「根拠を説明できること」「要求どおりであること」「継続的に保守できること」という品質を満たしているとは言えません。当社の「QUINTEE」は、現状、このギャップを埋める助けになるものだと考えておりますし、将来的にはそのギャップを検証し、システム開発における生成AI活用を安心してお任せいただくことこそ、当社の新たな役割であり、事業機会になり得ると考えております。
滋賀大学様との共同研究においても、こうした生成AI時代における評価手法や品質保証のあり方について研究を進め、新たな市場開拓につなげていければと考えております。
●DAIBOUCHOU
ありがとうございます。次に、「TestScape」による生産性向上が進んだ場合、まず正社員の採用を抑えるのか、ビジネスパートナー（BP）の比率を低下させるのか、どちらが利益率の改善につながるとお考えでしょうか。
■バルテス・ホールディングス 田中様
当社の正社員が生成AIテストツール類を駆使して、お客様の開発に伴走することが目標ですので、生産性が向上した場合、売上高の伸びに対するエンジニア数の比率は低下するものと考えております。ただし、相対的に正社員エンジニアの増加率は低下するとしても、人数そのものは増加していくものと考えております。
また、BPの皆様に関しても、当社プロパーの正社員が持っていないスキルや知見を補完していただくことが目的ですので、早々に比率を低下させるものではないとお考えください。
したがいまして、ご質問への回答といたしましては、現状の比率等を維持しながら、正社員およびBPの皆様が緩やかに増加するという現在の傾向が続くのではないかと考えております。
一方で、ツール類の利用比率が上がれば上がるほど、BPの皆様にも当社のツールをご利用いただく機会が増えていくのではないかと考えておりますし、その先の未来を考えて、当社ツールの利用資格をBPの皆様にも広げていく必要があると考えております。
●DAIBOUCHOU
ありがとうございます。次に、コストを削減できても、価格競争が発生したり、顧客からの値下げ要求が来たりするリスクがあります。生産性向上の効果を、どの程度利益率の改善に取り込める見込みでしょうか。
■バルテス・ホールディングス 田中様
生成AIテストツールを活用する案件については、請負契約への切り替えや単価体系の見直しを進めることで、価格の下落は一定程度回避できると考えております。
また、当社は20年以上にわたる品質・テスト領域の知見を活かし、要件定義や基本設計といった上流工程から品質向上を支援している点が強みです。加えて、生成AIテストツールの開発や、AI時代に適した品質基準の研究にも積極的に取り組んでおりますので、一般的なテスト実施を主業とする競合他社との差別化は、今後さらに進むのではないかと考えております。
その上で、ご質問いただいた生成AIテストツール類による生産性向上効果が、どの程度利益率を引き上げられるかという点ですが、現状の生成AIテストツール類の開発計画が順調に進み、要件定義からテスト実施までのテスト工程のプラットフォーム化が進めば、工程全般で5割以上の工数削減ができる案件は十分に出てくるものと考えております。仮にそうした案件にフォーカスすれば、売上総利益率を現状の30%前後から、40%もしくは50%程度まで引き上げることが可能だと考えております。
ただし、すべての案件で利用できるかというと、まだまだ越えていかなくてはならないハードルが多くございますので、ここ数年は営業利益率を数%押し上げる程度のインパクトになろうかと考えております。
●DAIBOUCHOU
ありがとうございます。次に、前期は営業利益が2.5億円ほど上振れました。当初の会社計画の前提条件と実績には、どのような差があったのでしょうか。
■バルテス・ホールディングス 田中様
はい。これは割とシンプルで、まず、生成AI投資計画が4億円に対して実績3億円と、投資額が1億円ほど下振れた点が1つです。もう1つは、計画していたM&Aの実施が進まなかったことにより、仲介手数料等1億円が未使用となったことが大きな理由です。
●DAIBOUCHOU
わかりました、ありがとうございます。次に来期についてですが、営業利益率を11%に向上させ、営業利益を18.8億円へ倍増させる計画です。9億円の増益のうち、AIによる生産性改善はどの程度のインパクトを見込んでいらっしゃいますか。
バルテス・ホールディングス株式会社×DAIBOUCHOU氏対談動画文字起こし（4）に続く
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