Caster Co. Ltd. · TSE:9331
Caster — Investor Presentation (October 2026)
77 slides from Caster's investor presentation, Oct 27, 2026
Slide 1: 事業計画及び成長可能性に関する事項
事業計画及び 成長可能性に関する事項 2026年10月27日 株式会社キャスター（東証グロース：9331）
Slide 2: エグゼクティブサマリー
エグゼクティブサマリー Executive Summary • 創業以来、フルリモート経営を実践 • 必要な業務を必要な分だけ依頼できる(小ロット)提供モデルで、中小企業(SMB)の現場課題にフィットするサービスライ 現在地 ンナップを拡充し、事業を拡大 • 売上高44.5億円のうち、オンラインアシスタント「CASTER BIZ」シリーズを含むBPaaS事業が76％を占める • 生産年齢人口は減少を続けており、15年間で約1,096万人減少する予測。特にSMBでは深刻なバックオフィス人材不足 マーケット • 生成AI／AIエージェント市場が急速に立ち上がり、AIは「ツール」から業務を担う「デジ
Slide 3: INDEX
INDEX キャスターグループの概要 P.3 これまでの歩み P.32 業績ハイライト P.35 マーケット環境の見立て P.40 競争力の源泉 P.49 成長戦略 P.53 Appendix P.66 © Caster Co.Ltd. 2
Slide 4: キャスターグループの概要
+ RX-TI—-TOREZ 20000000
Slide 5: キャスターについて
キャスターグループの概要 キャスターについて ｢リモートワークの先駆者｣から、すべての企業の｢バックオフィスインフラ｣へ 当社は、「リモートワークを当たり前にする」というミッションを掲げ、日本における柔軟な働き方の先駆者として歩んできました。 少子高齢化が進み、労働人口が加速度的に減少するこの時代。 企業が抱える「人材不足」や「業務効率化」の課題は、もはや社内のリソースだけで解決できるレベルを超えています。 激動する情勢不安の時代だからこそ、外部の力を柔軟に取り入れ、組織の対応力を高めるアウトソーシングの重要性は日々高まって います。自社だけでは採用が難しい「高度な専門人材」を必要な時に柔軟に
Slide 6: 会社概要
キャスターグループの概要 会社概要 会社名 株式会社キャスター (英文 : Caster Co. Ltd.) Vision 代表者 代表取締役 中川 祥太（創業者） 自然体で合理的な世界 設立 2014年９月 本社所在地 宮崎県西都市鹿野田11365-1 Mission 資本金 １億9,061万円 創り変える。働くの全てを。 決算期 ８月 Work. Created Anew 連結従業員数 752名（2026年8月末時点） 連結子会社 グラムス株式会社 株式会社キャスターテックジャパン Strategy CASTER TECH VIETNAM CO., LTD. AI FIRST 受賞歴 テレ
Slide 7: 代表紹介（創業者）
キャスターグループの概要 代表紹介（創業者） 代表取締役 中川 祥太 NAKAGAWA Shota 1986年、大阪府泉大津市生まれ。 2008年に古着屋を開業後、ネット広告代理店やクラウドソーシング・BPO事業等の 経験を経て、2014年に株式会社キャスターを設立。 前職でクラウドワーカーの作業量に見合わない低報酬や不合理な労働環境を目の当た りにし、｢クラウドワーカーを自社雇用する｣というオンラインアシスタントサービス を日本で先駆けて立ち上げる。 生成AIの登場以降、非エンジニアながらAI開発ツールを駆使し、自らAIエージェント の開発・検証を実践。実際の業務にAIを組み込むことで可能性
Slide 8: 沿革
キャスターグループの概要 沿革 場所にとらわれないバックオフィスインフラとして、 オンラインアシスタント ｢CASTER BIZ assistant｣ を祖業に創業 ㈱キャスターテックジャパンを設立 CASTER TECH VIETNAM CO.,LTD.を設立 ｢AI FIRST経営｣へ移行 2014年９月創業 売上高推移（単位：百万円） 多様な仕事をオンラインアシスタントが トータルサポートするCASTER BIZ 東証グロース市場上場 assistantを提供開始 グラムス㈱を子会社化 4,440 4,588 4,453 4,468 4,179 3,338 宮崎県に本店・本社移転 2,2
Slide 9: 事業環境
キャスターグループの概要 事業環境 構造的な労働力不足と、過去最多を更新する人手不足による倒産 生産年齢人口の推移 ■ 前年からの減少 人手不足倒産 件数推移 （千人） 3年連続の過去最多 75,000 1,096 万人が減少 500 （件） 441 70,000 400 350 313 65,000 300 △946 199 60,000 200 175 130 118 146 108 55,000 62,133 100 79 50,000 0 2025 2030 2035 2040 2016 17 18 19 20 21 22 23 24 2025 ※ 出典：国立社会保障‧人口問題研究所「
Slide 10: 顧客層
キャスターグループの概要 顧客層 深刻な人手不足に悩む企業の「頼れるバックオフィス」としての顧客基盤を拡大 ■ 累計アカウント数 ※ 7,000 ＜日本市場の構造＞ 6,500を突破 !! 6,000 ■ 大企業 0. 3％ SMB Ratio ■ 中小企業 99. 7％ 5,000 99.7％ （うち、小規模事業者 84. 5％) 4,000 当社顧客も日本の企業構成と同様に 約８割 以上は中小企業・個人事業主等 中小企業数は国内で336万。当社サービスは巨大な市場ニーズに応えています 3,000 ＜当社顧客の特徴＞ 2,000 個人事業主 中小企業・スタートアップ 大企業 1,000 プラ
Slide 11: 事業概要
キャスターグループの概要 事業概要 CASTER NEO / BIZシリーズを軸としたBPaaS事業が売上の76％を占める構成比 事業別売上高構成比 27.8期より報告セグメントを名称変更 AIを投資領域に位置付け育成するフェーズは完了。｢AI-Tech・その他事業｣ における投資成果を「AI-BPaaS 事業」に組み込み、競争力強化を図る ■ BPaaS事業 76.3％ 2026年8月期 AI-BPaaS 事業 CASTER NEO シリーズ 売上高 ■ HR事業 15.6％ (現 BPaaS) CASTER BIZ シリーズ 8.1％ 44.5 億円 ■ AI Tech事業 ※AI Tec
Slide 12: BPaaS事業
BPaaS事業
Slide 13: 事業内容・領域
キャスターグループの概要 BPaaS事業 事業内容・領域 幅広いオフィスワーク領域の業務を、AIと有資格者を含むプロ人材で業務代行・支援 24時間365日稼働体制で、分単位での小ロット業務から、業務量の変動に応じて柔軟にスケール可能 バックオフィス業務からEC運営・専門業務まで、企業のオフィスワークを丸ごとサポート 例１：契約時間30時間を、分単位から必要な業務に自由に利用可能 (下記以外の業務にも対応可能) 例２：プロ人材が上場準備フェーズ企業の経理業務を支援。顧客のニーズに合わせた対応が可能 有資格者を含む専門人材が稼働 秘書・事務 経理 人事・労務 スケジュール調整 / 議事録 / 経費
Slide 14: ビジネスモデル
キャスターグループの概要 BPaaS事業 ビジネスモデル AIとヒトの付加価値を融合したハイブリッド型業務代行サービス 顧客企業 業務委託契約 キャスト 業務指示 多様な分野のプロ人材 AIフロント(AI) やAIエージェントを活用 業務遂行 AIが受付やシステムの自動実行を行い、人にしかできない実務 AIコーディネーター(人) 業務依頼 や品質管理は人が行うハイブリッド業務代行サービス 進捗/タスク管理 経理 品質管理 サービス提供 AI化支援 秘書 翻訳 大企業 業務指示 AI 中小企業 フロント(人) エージェント 個人事業主など 業務遂行 Web コール 支払い 秘書･経理･労務･採用
Slide 15: サービスラインナップ
キャスターグループの概要 BPaaS事業 サービスラインナップ 業務設計から実行までを “時間×スキル” の組み合わせで柔軟に提供 小ロットから専門業務まで、中小企業を中心に現場課題にフィットするラインナップ CASTER NEOシリーズ AIが24時間365日受付、人による品質保証 バックオフィスの悩みを丸ごと解決 A Iが業務受付やSaaSツールとのMCP連携を通じ て自律的に業務を実行し、人が品質を担保する ことで、A Iの利便性を最大限に活かした次世代 実務を担うA Iが会計処理を自動実行 型業務代行サービス 複雑な経理業務をまるっと完結 CASTER BIZ assistant CA
Slide 16: BPO(BPaaS)市場と当社ポジション
キャスターグループの概要 BPaaS事業 BPO(BPaaS)市場と当社ポジション 国内BPO(BPaaS)市場は拡大基調。キャスターは特異なポジションで中小企業を中心に拡大を続けている 国内BPO市場規模予測 マーケット環境 ※ 独自ポジション 継続サービス AIにより 5.7 兆円 5.8 兆円 拡張 BPO 5.4 兆円 5.5 兆円 IT系※、非IT系 キャスター BPaaS事業 派遣 主要 小ロット 大ロット 顧客層 人材 紹介 ノンコア業務のアウトソーシングニーズ マッチング型 最大 47.5兆円と試算 クラウド ソーシング 日本企業全体のノンコア業務 単発サービス 26年度(予)
Slide 17: ターゲット市場の現状と課題
キャスターグループの概要 BPaaS事業 ターゲット市場の現状と課題 中小企業は慢性的な人手不足だが、BPO(BPaaS)などの人材サービスを活用できていない 採用が困難 利用が難しい 採用 BPO/BPaaS （社員/アルバイト/派遣） （外注） 中小企業の求人倍率は常に大企業より 一般的に大きなロットが必要で 大幅に高く、採用困難が継続 中小企業は慢性的な 中小企業には使いづらい リソース不足 有効求人倍率 BPO(BPaaS)利用状況 8.98倍 大企業 61.0％ 中小企業は 採用難 中小企業では アウトソースが 進んでいない 中小企業 39.9％ 0.34倍 出典：当社アンケート調査
Slide 18: 当社サービスが選ばれる理由と提供価値
キャスターグループの概要 BPaaS事業 当社サービスが選ばれる理由と提供価値 当社サービスを使うことで、中小企業は手軽かつ柔軟に人手不足を解消できる 採用の場合 CASTER BIZ assistantの場合 仮定： • 給料40万円/月 仮定： • • 賞与40万円×年２回 法定福利費(給料と賞与の15%） 3年総額 ≒ ⚫ 12か月プラン＝12万円 3年総額 • 採用費用50万円 2,170万円 ⚫ ×5契約(150時間） 2,160万円 • 研修費用(入社時40万円+毎年10万円) • 貸与PC10万円 • 賃料・交通費・備品代等3万円/月 金額に表れない「隠れたコストと事業リスク」
Slide 19: 利用者のメリット
キャスターグループの概要 BPaaS事業 利用者のメリット 属人化・採用難からの解放、コア業務への集中で、"人依存の限界" を超える組織へ 労働人口減少時代における、採用に頼らない新しい選択肢。プロのリソースを必要な時に、必要なだけ活用できる仕組み 属人化からの脱却 採用･教育コストを削減 業務スピードの向上 コア業務への集中 業務停止リスクを解消 即戦力をスピーディーに確保 複数スキルの活用 本業のリソースを最大化 退職･休職による業務停止リスクゼロに 自社採用の手間やコストを削減 多様な専門スキルを持つチームが対応 ノンコア業務をキャスターに任せ ノウハウのブラックボックス化を回避 昇級や
Slide 20: 他社サービスとの差別化
キャスターグループの概要 BPaaS事業 他社サービスとの差別化 AIフロントによる｢24時間365日の即時対応｣と｢優秀なプロフェッショナル人材｣のシームレスな融合 AIフロント(コミュニケーション自動化） 01 / Quality 02 / Flexibility 高い品質（優秀な人材×Wチェック） 高い柔軟性（業務手離れ・タスク変更） チャットツールを介し、依頼受付から手 キャスターの雇用者を顧客担当として配置 AI連携により、土日･早朝･深夜含む24時間稼働 順確認をAIが代替 採用倍率 約100倍をクリアした優秀な人材 契約時点で業務を固定する必要なし、随時変更可能 24時間365日
Slide 21: キャスターの競争優位性
キャスターグループの概要 BPaaS事業 キャスターの競争優位性 コミュニケーションをAI化する生産性アプローチ 豊富なドメイン知識・業務ログと、独自インフラ ホワイトカラーの業務構成はコミュニケーション7割、 創業時からフルリモート運営を行っており、自社開発システムに蓄積さ ディレクション2割、オペレーション1割 れた累計150万件を超える業務ログと、コミュニケーションデータを保 ※当社業務ログをもとに算出 有しているため、コミュニケーションAI化を進める上で不可欠な実務 データが豊富に存在 BEFORE：現状 AFTER：最適化 コミュニケーション コミュニケーションを Workforce
Slide 22: HR事業
HR事業
Slide 23: HR事業 事業内容
キャスターグループの概要 HR事業 事業内容 フルリモートに特化することで、“すぐに・確実に” 優秀な人材を確保 派遣による柔軟なリソース調整から、直接雇用の専門人材獲得まで幅広く対応 フルリモート人材派遣サービス リモート求人特化型 転職メディア 1日数時間OK 指揮命令可 全国対応 直接雇用 専門人材 ワーク・ライフスタイル対応 主な特徴・メリット 主な特徴・メリット 時間単位の柔軟性：1日数時間からの固定稼働が可能で、繁忙期 採用ミスマッチ低減：リモートワーク前提の求職者が集まるため、 のリソース調整に最適 条件面での齟齬が少ない 迅速な立ち上げ：フルリモート前提のため、物理的な制約なく
Slide 24: Reworker ビジネスモデル
キャスターグループの概要 HR事業 ビジネスモデル 採用側（企業）と就業側（人材）の双方に、リモートワークに特化したプラットフォームを提供 採用側（企業） 就業側（人材プール） 稼働人数×単価×時間 紹介手数料×件数 ①候補者 ① 派遣依頼 在宅派遣 Reworker マッチング ②紹介･掲載依頼 ②スカウト 候補者マッチング リモート求人掲載 主な課題 サービス提供 スカウト機能 登録･応募 主な属性 派遣契約締結 • 通勤エリアに人材がいない 派遣スタッフの労務管理 メルマガ配信 • 地方在住を含む即戦力人材 • リモート運用の知見不足 就業中の継続フォロー 人材エージェント(成約サポート
Slide 25: HR事業 市場環境
キャスターグループの概要 HR事業 市場環境 人材関連ビジネス主要３業界市場規模推移 ｢リモートワーク｣ 関連の仕事検索割合に占める｢フルリモート｣の仕事検索割合 2024年度の人材関連ビジネス市場は前年度比 3.4％増の9.7兆円 2019-2025年各年３月比、100万件あたりの検索数、３か月移動平均 （人材派遣業9.3兆円、ホワイトカラー職種の人材紹介業 4,490億円、再就職支援業252億円） 2019年3月 1.2% （単位：兆円） 9.7 10.0 2020年3月 1.7% 9.1 9.4 7.9 8.5 2021年3月 7.2 9.2% 2022年3月 19.1% 2023年3月
Slide 26: 在宅派遣 導入事例
キャスターグループの概要 HR事業 在宅派遣 導入事例 場所の制約をなくし、通勤圏内では出会えない即戦力人材を全国からリモートで確保・定着へ CASE 01 CASE 02 理念に共感する人材と出会い、CS品質が向上 実験的な導入が、新たな採用の選択肢に 課題 課題 オフィスへの通勤圏内での採用では、自社理念に深く共感し、 事業の多角化と急成長に伴い、海外企業との交渉が可能な高い 商品を愛してくれる優秀な人材を見つけることが困難だった 専門スキルを持つ人材の確保が急務であった 成果 成果 在宅派遣の導入により、居住地の制限を撤廃して対象を全国に 通勤を前提としないため、条件に完全マッチする遠方
Slide 27: Reworker 導入事例
キャスターグループの概要 HR事業 Reworker 導入事例 採用企業と就業者の双方から選ばれる、リモート特化型求人メディア 掲載求人はすべてリモート可。正社員から副業まで、あらゆる契約形態に対応 CASE 01 CASE 02 推薦から内定まで約１ヶ月のスピード採用 高いカルチャーマッチと継続的な活躍 候補者のバックグラウンド 候補者のバックグラウンド エンジニア特化採用支援・転職支援の運営元出身 新卒採用支援サービス出身 大手フリマアプリ会社での約６年に及ぶ中途採用経験を持つプロ SNS運用やカスタマーサクセスなど、幅広い領域をこなせるマルチ フェッショナル プレイヤー 家庭の事情により
Slide 28: AI Tech事業
AI Tech事業
Slide 29: AI Tech事業 ビジネスモデル
キャスターグループの概要 AI Tech事業 ビジネスモデル BPaaS事業で培った膨大な実務データと業務知見を起点に、AIソリューションを開発・実装 企業側 キャスト EC領域 マイクロロット領域 業務代行依頼 指示・発注 納品 業務遂行 （ユ 登録･応募 個ー 人ザ 研修提供・ 大企業 キャリア支援 ）ー 業務受託者 中小企業 連結子会社 業務代行依頼･ サービス利用 指示・発注 個人事業主など 株式会社キャスター CASTER TECH 製品･サービス提供 グラムス株式会社 テックジャパン 業務遂行 VIETNAM., LTD. 支払い 支払い AI研修 (売上高) (売上原価) © C
Slide 30: マイクロロット領域
キャスターグループの概要 AI Tech事業 マイクロロット領域 マイクロロット (単価３万円前後) 市場は、AIの浸透とともに加速しており、個人の利用も拡大傾向 「労働人口減少」×「生産性向上」 の マクロトレンドが継続的な追い風 2040年にかけて労働人口が減少する一方、DX・A I活用による生産性向上の要求は年々加速 マイクロロット・単発 /定型依頼 個人事業主・小規模企業の ‟A Iを使う“ ハードルが下がるほど、 マイクロロット市場は非連続的に拡大していく構造 マイクロロット市場開拓 従来の半額以下・小さいロットでSMB層の需要を喚起 完全セルフサーブ型 労働人口 労働生産性 専用シ
Slide 31: EC領域
キャスターグループの概要 AI Tech事業 EC領域 ‟ SaaS × BPaaS “ でEC運営の企画～出品～販促まで一気通貫でカバー E C 事業者が抱える共通課題 商品登録・AI活用の説明文自動生成・在庫管理・ページ更新・カス タマーサポートなど、EC運営に必要な業務を "AI × プロ人材" で丸 ごと支援する時間制サービス。 01 出品業務の “ささげ "（撮影・採寸・原稿）が労働集約的で属人的 02 Amazon・楽天等のモール運用ノウハウが不足し、売上が伸びない 03 商品画像・動画の販促クリエイティブ制作コストが重い Amazonのアカウント運用代行 × 販売戦略コンサルティ
Slide 32: AI研修
キャスターグループの概要 AI Tech事業 AI研修 “AI時代の即戦力”を育成するAI研修を、企業ごとの業務・利用環境に合わせて設計・提供 CASE 01 サービス業 / 社員数100名以上 <企業向け研修サービス市場規模推移･予測> 人的資本経営に取り組む企業の増加や、AIをはじめとするテクノロ 課題･ニーズ 研修設計 ジーの進化に伴う人材育成ニーズの高まりを背景に、企業向け研修 社内AI活用率 市場は拡大傾向が続いている 実務特化･ニーズ 安全利用推進＆業務 直結のプロンプト習得 応じて柔軟にカ スタマイズ 50％ → 80％ 6,300 億円 6,075 億円 5,858 億円 5,
Slide 33: これまでの歩み
CME CORA 0000000
Slide 34: 株価推移と主要開示トピックス
これまでの歩み 株価推移と主要開示トピックス 株価 (円) 出来高 (株) 2,100 4.0百万 2024/6/27 連結決算開始、通期個 1,800 別業績予想修正 3.5百万 (黒字→赤字へ) CASTER NEOシリーズ を続々リリース 3.0百万 1,500 2024/7/31 2025/3/26 ベルリン支店閉鎖に AIファースト経営へ 関するお知らせ の加速をリリース 2.5百万 1,200 26.8期1Q 営業黒字化 2.0百万 900 2024/4/1 資本業務提携に係る基 1.5百万 本合意書の締結、株式 の売出し等の適時開示 600 1.0百万 26.8期2Q 黒字維持
Slide 35: 前期の取り組み状況
これまでの歩み 前期の取り組み状況 収益性を重視し、販管費の効率化により2026年8月期は、通期営業黒字を達成 前回 取り組み 結果 振り返り 資料 スモールロット市場とマイクロロット市場 主にマイクロロット市場への展開強化に向けて、社内の基幹システムのAI化が における拡大 P.40 ○ 進行。生産性向上を経て、マイクロロット市場への展開を強化していく予定。 エンタープライズ／ニッチセグメント市場 における開拓 P.41 ○ 建設系大手企業・学校法人・医療法人等の実績が拡大 AIによるCAC低減/利益向上施策を運用に載 AI活用のPoCを進め、生産性1.7倍向上などの効果を検証し せて、重要
Slide 36: 業績ハイライト
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Slide 37: 業績推移
業績ハイライト 業績推移 売上高 営業利益 単位：百万円 単位：百万円 YoY △2.9％ 4,440 4,588 4,453 4,179 2 50 △ 151 △ 382 YoY ＋433百万円 23.8期 24.8期 25.8期 26.8期 23.8期 24.8期 25.8期 26.8期 © Caster Co.Ltd. 36
Slide 38: 四半期別 業績推移
業績ハイライト 四半期別 業績推移 売上高 営業利益（セグメント利益） 単位：百万円 単位：百万円 ■ BPaaS事業 ■ HR事業 ■ AI Tech事業 ■ BPaaS事業 ■ HR事業 ■ AI Tech事業 ※ 全社／消去除く 93 89 88 94 91 89 88 94 195 187 196 186 176 176 170 169 109 25 19 22 17 18 26 25 29 876 871 195 222 208 199 196 849 860 860 855 850 830 168 133 154 △ 59 △ 46 △ 35 △ 36 △ 34 △ 92 △ 77
Slide 39: 粗利と販管費の推移
業績ハイライト 粗利(売上総利益)と販管費の推移 粗利(売上総利益)・粗利率 販売費及び一般管理費 単位：百万円 単位：百万円 ■ 給料賃金 ■広告宣伝費 ■ 業務委託料 ■ 支払手数料 38.3% ■のれん償却費 ■ その他 40.0% 38.7% 36.6% 497 635 1,776 1,704 1,618 1,680 1 446 53 593 1 174 207 130 168 197 52 136 197 380 239 246 89 68 YoY ＋1.4％ 654 706 729 652 23.8期 24.8期 25.8期 26.8期 23.8期 24.8期 25.8期 26.8
Slide 40: BPaaS事業 KPI
業績ハイライト BPaaS事業 /KPI 稼働社数 ARPU（顧客平均単価） QoQ △5.3% QoQ △0.5% 939 社 28.8 万円 967 981 987 975 992 30.3 29.5 30.1 29.4 941 964 939 29.0 29.1 28.9 28.8 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 2025 2026 2025 2026 ※1 各数値はBPaaS事業において、契約が３ヶ月以内に終了する顧客を除いた数値で算出（継続案件） ※2 ARPUは、BPaaS事業の四半期売上を、前四半期末時点稼働社数に当
Slide 41: マーケット環境の見立て
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Slide 42: マクロ構造の変化
マーケット環境の見立て マクロ構造の変化 生産年齢人口の激減とコスト高騰による ‟人手依存モデル” の限界 日本国内における労働供給は、1995年をピークに2050年にかけて急激な縮小軌道にあり、この構造的な人口減少に伴い、国内企業の半数以上が深刻な 人手不足に直面。さらに、近年の人件費や採用費等の高騰が企業の収益を直撃。「単に人を採用して穴埋めする従来モデル」はコスト的にも構造的に も限界を迎え、労働力不足を人手だけで解決できないこの時代において、オペレーションのあり方そのものを根本から変革することが、日本企業の生 産性向上と成長における不可欠な課題になりつつある。 日本の生産年齢人口の推移
Slide 43: AI時代の到来
マーケット環境の見立て AI時代の到来 スマホが生活を変えた10年を、AIは数年で通過する かつてスマートフォンが私たちの「生活様式」を一変させたように、生成AIはそれを遥かに凌ぐ歴史上最速のスピードで浸透。主要アプリが月間ア クティブユーザー１億人に達するまで数年を要したのに対し、ChatGPTは約2ヶ月で到達。この前例のないスピードは、個人の生活にとどまらず、 企業の「働き方」や「ビジネスのあり方」を過去最速のペースで塗り替えようとしている。 主要アプリが月間アクティブユーザー1億人に達成するまでの期間 実例：コールセンター業務のAI化 01 大量のオペレーターに外注 Instagram
Slide 44: AIエージェント市場の急激な形成
マーケット環境の見立て AIエージェント市場の急激な形成 AIエージェント市場の急速な立ち上がりにより、AIは単なる｢ツール」から｢デジタル労働力」へ AI活用のトレンドは対話に応答する従来の「対話型AI」から、自律的に判断して業務を完遂する「AIエージェント」へと移行し、国内市場においても 急速に拡大。一方で、中小企業（SMB）では「活用のノウハウ不足」や「導入を担当する人材の不在」が大きな壁となり、AI活用が進んでいない。 AIエージェント基盤市場規模推移及び予測（2023～2029年度予測）※1 企業規模別のAI導入率※2 CAGR(2024〜2029年度)は142.8％に達すると予測
Slide 45: AI導入・活用の課題と限界
マーケット環境の見立て AI導入・活用の課題と限界 高機能なツールを導入しても｢複雑な設定｣や｢初期導入の負荷｣などが重荷となり、成果に到達しない AI市場が盛り上がる一方、現場では「ツールを導入したのに作業が減らない」という強いギャップも発生。 業務が複雑で既存業務の整理が困難、スキル・設定の壁により、現場に合った運用設計やデータ連携ができないまま放置され、形骸化しているのが実態 業務が複雑化 AIの実装が難しい 設定･ツール連携の手間 システム化を行うも8割以上が 生成AI活用の課題 コンテキスト設計 データ･ナレッジ の接続 ｢業務負担が軽減されていない｣と回答 その理由は？ ｢リテラシ
Slide 46: 導入～稼働までの間にある溝
マーケット環境の見立て 導入～稼働までの間にある溝 AIは契約した瞬間には動かない。動かすまでの工程 がそのまま市場になる AIエージェントは「導入すれば動く」わけではなく、業務の再設計・プロンプト調整・SaaS連携といった高度な「設定」があって初めて真価を発揮。 また、海外ツール単体では対応が難しい日本の複雑なシステム環境において、複数システムを繋ぎこむ｢高度な統合・オーケストレーション」を、AIを 活用した実装・連携スキームで提供することが求められる。 日本企業における、AI導入に際しての懸念事項※ PoC後の本格導入に課題 効果的な活用方法が わからない 30.1% 6割 PoCで期待し
Slide 47: 外部化の必然性
マーケット環境の見立て 外部化の必然性 サーバーを自社で持たなくなったように、AIの運用も、持たない側に振れる サーバーの購入･設置･冗長化･監視は、かつて情報システム部門の中核業務だった。それが数十年で「専門事業者から買うもの」に置き換わった。 AIの設定･運用･改善も同じ経路をたどることが想定される。日本特有の「内製主義」や規制で社内に停滞していた業務も、深刻な労働力不足により 急速に外注化へ移行していく。 ＜前例:クラウドサービス利用状況の推移※1＞ ＜顧客側から見た業務種類の整理※2＞ 内製 外注 80.7% ｢ノンコア×外注｣の領域は 70.4% 自社で作る 一部を任せる カスタム開
Slide 48: BPaaSの構造転換
マーケット環境の見立て BPaaSの構造転換 受け皿となるBPO(BPaaS)市場は、すでに５兆円規模で今後も拡大が見込まれている 企業が求めているのは「AIツール」ではなく「動いている状態」。それを外から供給する事業者が、次のインフラとなる 国内BPO市場規模（ 2024年度 ) 5.07 兆円 前年度比 ＋4.0％ 出典：矢野経済研究所 ｢BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場に関する調査（2025年）｣ BPaaS事業者に求められるものが、いま変化しつつある AS-IS | これまで TO-BE | これから 点での業務請負 プロセス全体の請負 切り出せる作業を、人数×時間で請け
Slide 49: 当社の見立て
マーケット環境の見立て 当社の見立て 2030年までに、ホワイトカラーの仕事の大半はAI化する だからこそ従来型のホワイトカラーの仕事はなくなり、AIを動かす業務が増え、その外注化が進む キャスターは、「そうはならない」と言われてきた未来を、 予測してきた会社です。 2014年時点の予測：リモートワークは当たり前になる 現在の予測：ホワイトカラーの仕事はAIに置き換わる 創業当初は｢リモートで仕事は回らない｣と懐疑的な声が多かった… ｢AIは実務では使えない｣と言われていた景色が、数日単位で変化 予測通り、今やリモートワークは｢当たり前｣の選択肢に 働き方もBPaaS市場も、同じように変わる
Slide 50: 競争力の源泉
nt) OJRR 0e00000
Slide 51: テクノロジー戦略
競争力の源泉 テクノロジー戦略 開発主導でプロダクトマネジメントを担い、CASTER NEOシリーズを推進 開発と事業の共創を支える基盤 ＜開発と事業部門が共創する開発体制＞ 開発と事業が上流工程から共創し、プロトタイプ検証を経て本開発に つなげる体制を構築 開発とPdM 双方の経験を有するCTO(最高技術責任者)を選任 プロトタイプ 保守/運用 10年以上に渡るエンジニアとしての開発経験に加え、PdM/CTOとして プロダクト開発や開発組織の立ち上げ・推進を経験。技術･事業･経営を理解し、 開発組織のプロダクトマネジメント機能を強化 Discovery Delivery 調査 検証 開発 開
Slide 52: 人的資本①（社内AI活用『Tier制度』）
競争力の源泉 人的資本①（社内AI活用『Tier制度』） AIを‟安全かつ実践的”に使いこなし、実務に『実装できる人材』の育成強化 ＜社内AI活用 ｢Tier制度」～4段階レベルの定義～＞ 全社員がAIを実務に活用できるようスキルを体系化し 全社員が‟当たり前に使う”状態をつくる 開発チーム主導のインフラ整備とともに教育基盤を構築 全社員｢視聴必須｣の勉強会を継続開催 ハーネスエンジニアリング 講師は代表や開発部門、各部門の現場社員など Tier4 専門領域 複数エージェントを連携したサービス構築 ＜社内勉強会＞ AIエージェントをビルド Tier3 承認制 Claude Code等の自作・自
Slide 53: 人的資本②（高い採用力を支える基盤）
競争力の源泉 人的資本②（高い採用力を支える基盤） 人的資本を最大化する多様な働き方 採用難時代に選ばれる企業としての組織づくり キャスター単体、2025/8時点 フルリモートワーク率 1都3県以外の居住比率 キャリア採用率 女性管理職比率 AI業務活用率 98.5％ 72.6％ 100% 67.4% 100％ 多様なライフステージ・居住地の人材が、同じ条件で活躍できる組織設計 フルリモート体制 居住地を問わず、どこからでも就業可能。「テレワークトップランナー2024」総務大臣賞受賞 フレックス・時短勤務 働く時間に柔軟性を持たせた制度（週3日勤務正社員あり） 働く環境 副業可能 申請の上、副
Slide 54: 成長戦略
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Slide 55: 重点戦略
成長戦略 重点戦略 AIによる生産性革命を、最前線で乗りこなす サービス提供における生産性を上げることで、より多くの顧客を支援できる体制へ転換。 これにより、中長期的な粗利率の向上へ繋げる。 変わらないのは、「企業をバックオフィス業務から解放する」という提供価値 変えるのは、それを届ける手段 © Caster Co.Ltd. 54
Slide 56: BPaaS領域で日本をリードする企業へ
成長戦略 BPaaS領域で日本をリードする企業へ 顧客の業務構造をAIで再設計 海外発のAIエージェントは日本では定着しづらく、既存の複数サービスを連携させないと真の業務効率化にはならない。国内企業数の99.7％を占める 中小企業(SMB)のバックオフィスを、単なる｢ツール導入(点の効率化)」ではなく｢業務プロセス全体の自動化｣によって根本から再設計します。 これにより、BPaaS領域で日本をリードする企業へと進化していきます。 AI化の定着を阻む「３つの壁」 ―日本のSMB固有の摩擦ー ■ 未標準化な業務 ■ 古い独自システム ■ 紙・PDFの非構造化データ 社内にマニュアルも存在せず、属人
Slide 57: ビジネスモデルの再定義
成長戦略 ビジネスモデルの再定義 キャパシティの限界をテクノロジーで打ち破る 従来の｢作業時間×人件費｣を売るモデルでは、売上拡大とともに原価も膨らむ。 AIとヒトが協働する‟ハイブリッド型BPaaS” へシフトすることで、従業員1人あたりの担当顧客数が増加。中長期的な粗利率向上を目指す AI活用により、利益が伸ばせる仕組みへ オペレーション オペレーション コミュニケーション ディレクション (作業) (品質管理) A社 顧客数増には、 人員の増加が伴う構造 B社 従来モデル 体制 従業員 キャスト(人) 従業員 オペレーション オペレーション コミュニケーション ディレクション (作業)
Slide 58: CASTER NEOシリーズへの刷新によるバリューチェーンの変化
成長戦略 CASTER NEOシリーズへの刷新によるバリューチェーンの変化 供給力の創出 販売 サービス提供 品質管理 フルリモート採用 定額型を強みにした フロント＋キャスト 人による品質管理 マーケ・セールス 体制による業務実行 オンライン アシスタント CASTER BIZ シリーズ ・フルリモートにより採用 ・顧客窓口/実作業担当を分離 競争力を向上 ・1人に頼めば様々な業務に ・豊富な人材供給力が強み 対応できる体験を提供 ・定額制サービスで提供し、 ・作業結果は人が確認した SaaS型Webマーケを実現 AIフロント＋サブエー システム 上で、顧客に納品 エージェント開発 ・Web
Slide 59: CASTER NEOシリーズの打ち手
成長戦略 CASTER NEOシリーズの打ち手 CASTER NEOシリーズへの刷新で、何が変わり、何を変えないのか 変わらないもの 変わるもの 労働力不足に 提供する｢中側｣の生産性 1人あたりの限界突破 手段を提供する AIフロントが24時間365日、依頼受付･不足情報 コミュニケーション領域をAIで最適 提供する価値の本質は創業以来変わらない。 の確認･手順整理を担う。AIコーディネーター 化することで、従業員1人あたりの 顧客へは、チャットに話しかけ｢頼めば片 (人)は品質管理･進行管理へ 担当顧客数増加を目指す 付く｣体験を提供し続ける。 開発投資は3領域へ集中。現場での検証を並行実
Slide 60: 13期の運営スタンス
成長戦略 13期の運営スタンス 収益性は重視しつつも機動的に投資し、継続的な成長に向けた基盤を構築 12期の振り返り 13期の方針 ・収益性重視の方針のもと、広告投資の最適化をはじ ・CASTER NEOシリーズによる生産性向上（従業 めとした費用コントロール 員1人あたりの担当顧客数増加） ・稼働開始時期等の調整により、稼働社数の積み上が ・費用対効果を見極めた広告費の機動的な追加投資 りが計画を下回る結果に OPERATIONS MARKETING PORTFOLIO 生産性 継続的な広告投資 事業ポートフォリオ 原価及び人件費のコントロールは継続 広告投資の最適化は継続しながら、機 AI
Slide 61: 2027年8月期 通期連結業績予想
成長戦略 業績ハイライト CASTER NEOシリーズの拡大による生産性向上と広告投資の最適化により、 営業黒字の維持と中長期的な粗利率改善を図る 成長ドライバー：AI-BPaaS事業 KPI 2027年8月期 通期連結業績予想 粗利率 41.2％ 前期 40.1％ 売上高 営業利益 44.6 億円 0.1 億円 稼働社数 1,000社 前期 939社 前期比 ＋0.3% 前期比 △79.9％ ARPU 28.5万円 前期 29.1万円 ※稼働社数は、対象期間最終月時点での稼働社数 ※ARPUは、AI-BPaaS事業の年間売上を、前期末時点稼働社数に期中の開始社数の二分の一（月途中開始案件を鑑
Slide 62: 業績予想の概要
成長戦略 業績予想の概要 前期に実施した全従業員向けAIリスキリング研修の実施に係る助成金受領の可能性については 交付決定や受領時期が未確定のため、業績予想には含めておりません。(最大94百万円) ※ 開示が必要となった場合は適時開示にてお知らせ 25.8期 26.8期 27.8期 増減（vs 26.8期） 単位：百万円 実績 実績 予想 金額 ％ 売上高 4,588 4,453 4,468 14 0.3 営業利益 △382 50 10 △40 △79.9 （営業利益率） (△8.3%) (1.1%) (0.2%) (-0.9pt) 経常利益 △386 41 △5 △47 ー （経常利益率）
Slide 63: 営業戦略①（広告チャネルの強化）
成長戦略 営業戦略①（広告チャネルの強化） ユーザー行動に応じた広告投資の適正化と低コストで成果を生む“独自チャネル施策”の展開 自然検索や検索広告の成果がAI表示移行により低下傾向にあり、広告投資の代替としてコスト優位性の高いチャネルを強化実施中 チャネル施策 MARKET SHIFT Q. 自社で現在配信している検索広告について、2025年3月以降、 01 02 03 「AI Overviews 」の影響を受けていると感じますか 外部パートナーとの連携 導入事例の掲載強化 外部メディアの活用 販売代理店や顧客等からの相 実際の課題解決ストーリーで 売上拡大事例などをビジネス 互送客の加速
Slide 64: 営業戦略②（外部パートナーとの連携）
成長戦略 営業戦略②（外部パートナーとの連携） パートナーシップを基盤に、他社とのアライアンスによる販売代理店戦略で成長最大化へ 代理店ネットワークを強力に拡大し、ターゲット市場へ多角的にアプローチ フィールドセールス インサイドセールス 直接販売 (Direct Sales) 商談準備等をAIで自動化。マーケティング部門と 連携し、迅速かつ高効率なセールス活動を展開 パートナープログラム 相互送客 自社 / パートナー 紹介パートナー ターゲット市場 (Referral Partner) 当社に顧客紹介いただくことに加え、当社顧客へも パートナー企業のサービス紹介を行う相互送客型 自社セール
Slide 65: 人を強みとした、オフラインでの取り組み（福岡県）
成長戦略 人を強みとした、オフラインでの取り組み（福岡県） 地方都市における｢地域連携モデル｣の構築と顧客獲得の強化施策 福岡・北九州の創業ニーズと人手不足課題に対し、パートナーとの連携で参入。｢すぐ会える・頼れる」支援基盤を確立し全国展開も目指す 福岡・北九州エリアの市場環境 第一弾施策：地域密着アプローチ 4.9 ％ 福岡市：創業のアクティブさ *1 COMPASS小倉との連携 開業率（21大都市中１位） 2024年度 （北九州市の創業支援の中核施設） 北九州市：国の｢スタートアップ･エコ *2 システム拠点都市｣に２期連続選定 101 社 創業相談等を通じた企業の業 COMPASS小倉内
Slide 66: 中期ビジョン
成長戦略 中期ビジョン 顧客のAI化を推進するサービスへ転換し、AIフィットしたサービスを拡充 全社売上に占めるAI関連事業 の売上比率 50％以上へ 2030 EXPANSION 士業など専門領域の本格強化 FOUNDATION 自社オペレーションの生産性向上 Pursue AIフィット型サービスの確立 基盤強化 社内FDEの育成 セキュリティマネジメント教育と体制の強化 © Caster Co.Ltd. 65
Slide 67: Appendix
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Slide 68: At a glance
Appendix At a glance 売上高 営業利益 拠点数 44.5億円 （2026/8期） 50百万円 （2026/8期） 国内 3 (子会社を除く) サービス導入 従業員数 累計アカウント数 稼働社数 男性 女性 1:9 720名 （単体、2026/8末時点） 約6,500 （BPaaS事業 2026/8末時点） 939社 （BPaaS事業、2026/8期） © Caster Co.Ltd. 67
Slide 69: キャスターで働く仲間の声
Appendix キャスターで働く仲間の声 キャスターで働くことで ｢叶ったこと ｣｢ 叶えたいこと ｣ 勤務地や パートナーの転勤の度 に転職していましたが、 働くことを、諦めなくていい。 駅近を気にせず、 自分のキャリアを歩め るようになりました。 環境の良い場所で 暮らせる。 当社は創業以来、「リモートワークを当たり前にする」というミッション 「ネット環境さえあ れば仕事できる」 のもと、場所に縛られず力を発揮できる就業環境を提供してきました。 のは本当にありが たいです。 従来型の働き方では、 結婚を機に引っ越した地域では、 離島や地方に住んでいて仕事の選択肢が限られていた人。 そもそ
Slide 70: 当社グループの提供サービス
Appendix 当社グループの提供サービス 人による業務実行 AI×プロ人材によるハイブリッド アカウント数×契約単価 NEW NEW BPaaS事業 CORE BUSINESS 業務代行 AIフロントが24時間365 Slack指示でAIが会計 日受付対応し、裏側でプ ソフトを直接操作し 秘書･経理･労務･採用等のバックオフィス業務をAIとプロのオンラインアシスタントが代行 ロ人材が品質管理を実行 月次決算まで自動完結 稼働人数×単価×時間 紹介手数料×件数 オンラインアシスタント領域で培ってきた業務 HR事業 知見とAIを組み合わせた HUMAN RESOURCES AIアシスタントサー
Slide 71: CASTER NEO Assistant
Appendix CASTER NEO Assistant AIフロントが24時間365日受付、人が品質管理等を担うハイブリッド型業務代行サービス AI領域 ヒューマン領域 ■ CASTER NEO Assistantの特徴 AIフロント チャットツールを開始、依頼受付から手順確認 AIフロント AIコーディネーター をAIが代替。24時間365日即レスで業務を止めな いインフラへ 受付･手順確認 ① 作業指示 クライアント 進捗共有 ② 進捗管理 AIコーディネーター チャットで 依頼を投げるだけ ● 24時間365日即時対応 ③ 納品前Wチェック 人がタスクの割り振りと指示出し、品質管理を
Slide 72: CASTER NEO Accounting
Appendix CASTER NEO Accounting Slack指示を起点にAIが会計ソフトを直接操作、月次決算までの一連の処理を自動で完結 専任AIコーディネーターがサポート 経理受託のプロがA Iエンジニアと連携 ・ セキュアなインフラ構築 ・ AIへの知見継承とシミュレーション ・ 品質の担保 ・ 設計のブラッシュアップ 導入効果 月次処理 属人化 人による処理 日次処理 標準化 AIが 最新数値の 担当者依存 最適な処理 把握可能 しない体制 を判断･実行 ※ 引用 当社プレスリリース https://caster.co.jp/103633/ © Caster Co.Ltd.
Slide 73: CASTER NEO EC support
Appendix CASTER NEO EC support AIと人の融合で、業務負担の大きいEC運営の“ 人依存 ”から脱却、属人化しない安定体制へ 「AIで処理できる業務」と「現場で人が担う業務」を一気通貫で再設計し、 キャスターグループの独自AI（SASAGE.APP）と運用力を組み合わせた新しいBPaaSとして提供開始 AI活用により、EC運営の負荷を軽減 GLAMS ／ AI ENGINE CASTER ／ HUMAN OPERATION 商品登録 SASAGE.APP BPaaS運用力 BEFORE AFTER 30～60分 / 手作業 ５分～10分 / AI自動生成 EC「ささ
Slide 74: キャスターとは
Appendix キャスターとは 深刻化する人手不足にAIネイティブなバックオフィスインフラで応える企業 AIがコミュニケーションを担い、ヒトの価値創出を 最大化する次世代型の業務代行サービス AI-BPaaS 業務をAIプロセスへ 進化させたサービス ✓ 8割以上が中小企業で業種問わない顧客基盤 ✓ 創業時からのフルリモートワーク運営による150万件以上 BPaaS 業務プロセスをクラウド経由 の業務データと業務実績 で外部委託するサービス ✓ 顧客とのコミュニケーションをAI化する独自開発システム BPO ✓ 開発子会社を有する知見やAI技術を生かした業務構造改革 リモートワーカーの圧倒的
Slide 75: 主要なリスク及び対応策
Appendix 主要なリスク及び対応策 リスクの概要 発生 影響度 対応策 可能性 人材確保 今後の人材市場の変化により、計画どおりの採用が困難になった場合や、採用 中 大 フルリモートワークの導入で国内外から多様な専門人 コストや人件費が増加した場合は、当社グループの事業及び業績に影響を及ぼ 材を確保するとともに、生成AI等の先端技術を用いた す可能性があります。 業務自動化や効率化を推進し、新たな技術を活用でき る機会の提供と働きやすさ・生産性の向上につながる 環境整備に努めております。 AI活用リスク 当社グループはAI技術の活用を推進しておりますが、技術動向や法令等の変化に 中 大
Slide 76: 本資料の取り扱いについて
本資料の取り扱いについて 本資料に含まれる将来予想に関する記述は、当社の判断及び仮定並びに当社が現在利用可能な情報に基づくものです。将来予想に関する記述には、当社の 事業計画、市場規模、競合状況、業界に関する情報及び成長余力等が含まれます。そのため、これらの将来予想に関する記述は、様々なリスクや不確定要 素に左右され、実際の業績は将来に関する記述に明示または黙示された予想とは大幅に異なる場合があります。 本資料には、当社の競争環境、業界のトレンドや一般的な社会構造の変化に関する情報等の当社以外に関する情報が含まれています。当社は、これらの情 報の正確性、合理性及び適切性等について独自の検証を行
Slide 77: Caster
Caster BIOBAS. MK NETS. Work. Created Anew