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INVESTOR RELATIONS · GROWTH STRATEGY

データの専門性を基盤とするAI Full Stack企業へ

既存のデータ事業の顧客と技術を基盤に、AIプラットフォーム、現場AX、AIインフラ、デジタル経済分野をつなぐ成長方針をご紹介します。

01

成長の出発点は、蓄積したデータの強みです

B2ENは、データコンサルティング、ビッグデータ、データソリューションで蓄積した経験をAI事業へと広げることを目指します。新分野の売上予測ではなく、既存の強みがどのような顧客価値と事業モデルにつながるかを説明します。

顧客基盤の拡大

既存の公共、金融、通信、製造分野の顧客が抱えるデータ活用課題を、AI転換の取り組みにつなげます。

自社プラットフォームの活用

データ管理ソリューションとHYPERGLORYを活用し、プロジェクトと製品の連携を強化します。

現場での実行と運用

FDEの現場適用とAIDC運営の推進をつなぎ、長期的な顧客関係を目指します。

02

4つの成長軸

パートナー連携、AI構築、インフラ運営、デジタル決済をつなぎ、成長基盤の拡大を目指します。各事業はそれぞれの推進段階に応じて進めます。

パートナーシップ戦略

01 · グローバルAIパートナーシップ

Odoo、EDB、Cohereとの共同市場開拓と顧客獲得を推進します。

事業推進

02 · AIDC構築・運営

全羅南道・光州のKakaoコンソーシアムへの参画、GPUインフラとAIクラウドの運営方針を検討します。

既存顧客・プラットフォームの拡大

03 · FDEによるAX

既存顧客のAI転換、カスタム構築・コンサルティング、HYPERGLORYの普及を推進します。

新規事業戦略

04 · デジタル金融・Web3

Binance Payを基盤とした決済とAIデータ分析の連携など、新たなデジタル経済モデルを推進します。

03

企業向けGenAIは、データ事業とAI事業をつなぎます

HYPERGLORYによる企業内ナレッジの活用を出発点に、データ品質、メタデータ、収集連携、ポータルを組み合わせ、企業ごとの業務AIを設計します。

自社ソリューション

既存製品を基盤に

SDQ・SDQ for AI・SMETA・SFLOW・SPORTAL・HYPERGLORYの役割を連携させます。

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GenAIサービス

業務への拡大方針

検索と回答から、文書・規程・レポートの支援、エージェントと業務システムの連携へと発展させる方針です。

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04

構築経験を、継続的な顧客価値につなげます

構築経験をライセンス・サブスクリプション・運営サービスへ広げる収益構造を目指します。実際の売上構成と継続収益の比率は確定した財務資料でご確認ください。

事業領域顧客価値目指す収益構造
データ・AX構築データ整備、AI課題の設計、システム構築コンサルティング・構築プロジェクト
データ・AIソリューション品質・ガバナンス・ナレッジ活用の製品化製品供給・保守
ERP・業務AI業務プロセスの連携と段階的な高度化構築・保守・サブスクリプション型サービスの拡大
AIインフラAIサービスの運用環境の提供インフラ供給・運用・長期サービスの推進
デジタル経済決済とデータを活用したサービスの連携決済・AIデータサービスモデルの推進
05

収益構造転換の背景

2023~2025年の売上高・営業損益です。業績減少と損失を踏まえ、データ事業の収益性改善とAI新事業の事業化を推進します。

年度売上高 · 億ウォン営業損益 · 億ウォン
2023年320-25
2024年251-26
2025年146-67

原資料の数値を四捨五入。最新の確定数値は事業報告書をご参照ください。

06

実績と目標を分けて確認します

2026年上半期・下半期の受注情報です。受注と売上は異なる指標であり、目標値は確定実績ではありません。

区分IR資料の記載内容性質
2026年上半期受注77億ウォンを達成IR資料に記載された受注実績
2026年下半期受注88億ウォンIR資料に記載された目標
AIDC運営スケジュール2027年の商用サービス開始を検討(TBD)計画・未確定のスケジュール
07

成長戦略は、実行指標で確認する必要があります

将来の事業実績を断定するのではなく、顧客への適用と運用が実際に進んでいるかを確認することが重要です。以下は、戦略の実行状況を点検するための視点です。

GenAI · 実際の業務での活用

商用顧客や運用ユーザーの増加、回答品質の向上、業務活用の拡大を確認します。

FDE · 検証から運用へ

現場での検証課題が実際の運用に移行しているか、顧客の後続案件につながっているかを確認します。

AIDC · 推進条件の具体化

確定した投資・調達・運用条件、構築段階、契約顧客を確認します。

事業構造 · 継続収益

ソリューションの保守、運用、サブスクリプションなど、継続的な売上基盤が構築されているかを確認します。

08

既存の実績と開示資料をあわせてご確認ください

新たな成長方針とともに、既存の実施プロジェクト、顧客企業、事業報告書、監査報告書を引き続き公開します。

プロジェクト

実績のある導入事例

既存のデータ事業の顧客企業とプロジェクトをご覧いただけます。

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資料室

IR資料・財務情報

既存のIRアーカイブと財務資料をあわせてご覧いただけます。

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09

데이터 기업에서 글로벌 AI 플랫폼 기업으로

段階別の成長方針と推進課題です。以下の年度と課題は2026年7月時点の計画であり、現在の達成状況や確定した供給日程を意味しません。

PHASE 01 · 계획

2026–2027 · 사업 기반 구축

Odoo·EDB·Cohere 기반 AI Full Stack 구축, FDE 조직과 AI 구축 사업 확보, 전남·광주 AI 데이터센터 참여 및 Binance Pay 사업화를 추진합니다.

PHASE 02 · 계획

2028–2029 · 사업 확대

글로벌 파트너 기반 시장 확대, AI 데이터센터 운영·MSP 확대, 기업용 AI 구축 확산과 전략적 사업 결합을 지향합니다.

PHASE 03 · 장기 방향

2030 이후 · 플랫폼 고도화

Enterprise AI Platform 고도화, 라이선스·구독 매출 확대, Web3 사업과 해외 전략 파트너십 확장을 지향합니다.

将来予測情報を含みます。

10

프로젝트 경험을 플랫폼과 운영으로 확장합니다

기존 데이터 구축 사업을 유지하며, 구축 이후에도 고객의 활용과 운영을 지원하는 사업 구조를 추진합니다.

사업 모델

AI 플랫폼 라이선스

구축한 AI를 지속 활용할 수 있도록 플랫폼 공급과 연간 사용 모델을 확대하는 방향입니다.

운영 모델

FDE 운영 서비스

현장 운영과 피드백을 연결하는 지속적인 엔지니어링 서비스 계약을 지향합니다.

인프라 모델

AI 인프라 서비스

GPU 기반 서비스와 AI 운영 환경을 연결해 장기 서비스 기반을 확보하는 방향입니다.

契約額・利益率は確定実績と区別されます。

戦略・目標・日程は、実際の推進過程で変更される場合があります。

データの次の可能性を、ともに。

適用範囲と推進段階を併せてご確認ください。

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