執筆日
2025/7/5
o3-deep-researchとは？
Azure AI Foundry Agent Serviceにおいて提供される、マルチステップWebリサーチ特化のAIモデルです。Azure OpenAIのモデルをベースにFine-tuningされており、Grounding with Bing Search を用いてリアルタイムなWeb情報を収集・分析・要約し、出典付きの網羅的なレポートを生成します。
サポートしているリージョン
- West US
- Norway East
※2025年7月時点での対応リージョン
SDK
- Python SDK：利用可能
- REST API：利用可能
- C# SDK：未サポート
- JavaScript SDK：未サポート
- Azure Foundry UI： 一部情報（スレッド、エージェント情報など）が表示可能
必要なリソース
- Azure AI Foundry プロジェクト
- Azure OpenAI
o3-deep-researchモデル（バージョン 2025-06-26）
※申請が必要です。私は7/4の16:00に申請し、16:46に申請が下りました。 - Azure OpenAI の GPTシリーズモデル（例：GPT-4o）
- Grounding with Bing Search リソース
library
Azure AI Foundry Deep Research ツールを利用するには、以下のPythonライブラリが必要です：
pip install azure-ai-agents
セットアップ手順
以下のDocsを参考にセットアップをお願いします。
code
main.py
import os, time
from typing import Optional
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents import AgentsClient
from azure.ai.agents.models import DeepResearchTool, MessageRole, ThreadMessage
def fetch_and_print_new_agent_response(
thread_id: str,
agents_client: AgentsClient,
last_message_id: Optional[str] = None,
) -> Optional[str]:
response = agents_client.messages.get_last_message_by_role(
thread_id=thread_id,
role=MessageRole.AGENT,
)
if not response or response.id == last_message_id:
return last_message_id # No new content
print("\nAgent response:")
print("\n".join(t.text.value for t in response.text_messages))
for ann in response.url_citation_annotations:
print(f"URL Citation: [{ann.url_citation.title}]({ann.url_citation.url})")
return response.id
def create_research_summary(
message : ThreadMessage,
filepath: str = "research_summary.md"
) -> None:
if not message:
print("No message content provided, cannot create research summary.")
return
with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as fp:
# Write text summary
text_summary = "\n\n".join([t.text.value.strip() for t in message.text_messages])
fp.write(text_summary)
# Write unique URL citations, if present
if message.url_citation_annotations:
fp.write("\n\n## References\n")
seen_urls = set()
for ann in message.url_citation_annotations:
url = ann.url_citation.url
title = ann.url_citation.title or url
if url not in seen_urls:
fp.write(f"- [{title}]({url})\n")
seen_urls.add(url)
print(f"Research summary written to '{filepath}'.")
project_client = AIProjectClient(
endpoint=os.environ["PROJECT_ENDPOINT"],
credential=DefaultAzureCredential(),
)
conn_id = project_client.connections.get(name=os.environ["BING_RESOURCE_NAME"]).id
# Initialize a Deep Research tool with Bing Connection ID and Deep Research model deployment name
deep_research_tool = DeepResearchTool(
bing_grounding_connection_id=conn_id,
deep_research_model=os.environ["DEEP_RESEARCH_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
)
# Create Agent with the Deep Research tool and process Agent run
with project_client:
with project_client.agents as agents_client:
# Create a new agent that has the Deep Research tool attached.
# NOTE: To add Deep Research to an existing agent, fetch it with `get_agent(agent_id)` and then,
# update the agent with the Deep Research tool.
agent = agents_client.create_agent(
model=os.environ["MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
name="my-agent",
instructions="You are a helpful Agent that assists in researching scientific topics.",
tools=deep_research_tool.definitions,
)
# [END create_agent_with_deep_research_tool]
print(f"Created agent, ID: {agent.id}")
# Create thread for communication
thread = agents_client.threads.create()
print(f"Created thread, ID: {thread.id}")
# Create message to thread
message = agents_client.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content=(
"株式会社ヘッドウォータースの株価から見た会社の成長度合いを調査してください。"
),
)
print(f"Created message, ID: {message.id}")
print(f"Start processing the message... this may take a few minutes to finish. Be patient!")
# Poll the run as long as run status is queued or in progress
run = agents_client.runs.create(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)
last_message_id = None
while run.status in ("queued", "in_progress"):
time.sleep(1)
run = agents_client.runs.get(thread_id=thread.id, run_id=run.id)
last_message_id = fetch_and_print_new_agent_response(
thread_id=thread.id,
agents_client=agents_client,
last_message_id=last_message_id,
)
print(f"Run status: {run.status}")
print(f"Run finished with status: {run.status}, ID: {run.id}")
if run.status == "failed":
print(f"Run failed: {run.last_error}")
# Fetch the final message from the agent in the thread and create a research summary
final_message = agents_client.messages.get_last_message_by_role(
thread_id=thread.id, role=MessageRole.AGENT
)
if final_message:
create_research_summary(final_message)
# Clean-up and delete the agent once the run is finished.
# NOTE: Comment out this line if you plan to reuse the agent later.
agents_client.delete_agent(agent.id)
print("Deleted agent")
結果
結果
Final Report:
# 株式会社ヘッドウォータースの株価成長分析
## 企業概要と事業内容
株式会社ヘッドウォータース（Headwaters）は、企業向けに**AIソリューション事業**を展開する日本のIT企業です 。具体的には、人工知能（AI）やITシステム開発を通じて企業の経営課題を解決するソリューションを提供しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）支援やAI技術を用いたサービス開発に強みがあります 。同社は2020年9月に東証マザーズ（現グロース市場）へ新規上場し、AI関連ビジネスへの期待から注目を集めました。現在は**生成AI（Generative AI）**を活用した「AIエージェント」分野に注力しており、企業の業務自動化や効率化を支援するプロダクト開発にも取り組んでいます。
## 株価の推移と成長度合い
ヘッドウォータースの株価は、上場時に異例の**急騰**を記録しました。公開価格2,400円に対し初値は28,560円と**公募価格の約11.9倍（+1090%）**に跳ね上がり、当時過去最高の初値上昇率となりました 。この初値上昇率は、2018年上場のAI関連銘柄HEROZ（初値49,000円、公開価格比約10.9倍）の記録を上回るものとして話題となりました。しかし、上場後の株価は一旦調整局面に入り、2021年末までに初値から約70%下落、2022年にも年初来でさらに24%下落するなど、大きく値を下げました。2022年2月には株価1,490円の最安値を付けています。
こうした低迷を経た後、**2023年には状況が一変**しました。対話型AI「ChatGPT」の登場を契機とした生成AIブームの追い風を受け、ヘッドウォータースの株価は急騰します。2023年通年では前年比**+126%**（年初来で約2.26倍）の大幅上昇となり、同年7月には株式分割前換算で**16,000円前後**の高値を付けました（2024年1月に1株→2株の分割実施）【31:4†source】。その後は利確売りなどから**調整**し、2024年末の終値は約5,890円（分割後換算）でした【31:3†source】。それでも2024年も前年比**+49%**と株価は年度ベースで上昇を維持しました。一方、2025年に入ると第1四半期の赤字転落やAIブームの熱狂一服もあって株価は再び下落基調となり、2025年5月時点で前年末比▲47%程度の水準（3,000円台前半）まで下振れしています。現在の株価（2025年中頃）は**3,000～4,000円台**で推移しており、公募価格（2,400円）と比べれば約1.5倍と上昇しているものの、初値水準からは大幅に低い水準です。株価推移は**非常にボラティリティが高く**、AI関連テーマへの市場の期待感や業績動向に大きく影響を受けていることがわかります。
## 業績の推移と財務指標
業績面では、上場後に急成長を遂げています。同社の**売上高**は2021年12月期の約11.7億円から、2022年12月期15.7億円、2023年12月期23.15億円、そして**2024年12月期に29.05億円**と増加傾向にあります【31:2†source】,。特に2024年は対前年比+25.5%の増収となりました。利益面でも、2024年12月期の**営業利益3.07億円、最終利益2.72億円**は前期（最終利益0.70億円）から大幅増益となり、純利益は約4倍に拡大しています。これは**営業利益率や純利益率の改善**を意味し、同社の収益力向上を示すものです。
財務指標をみると、2025年7月時点で株価に基づく**PER（株価収益率）は約60倍**、**PBR（株価純資産倍率）は11倍超**とかなり高水準です【31:2†source】。これは投資家が将来の高成長を織り込んでいることを示唆します。一方、財務健全性の指標である**自己資本比率**は75%前後と高水準で、資本構成に余裕があります【31:1†source】。この高い自己資本比率により、同社は成長投資のための財務的体力を十分に維持していると言えます。また時価総額は直近で約140～150億円規模となっており【31:2†source】,、株式市場では中小型のグロース株として位置付けられます。なお**無配**（配当なし）を継続しており、利益は成長投資へ回されている状況です。総じて、業績は売上・利益とも拡大傾向にあり、投資フェーズで利益率は上下するものの、財務基盤は安定していると評価できます。
## 製品・技術の特徴
ヘッドウォータースはAI技術をコアに様々なソリューションやサービスを提供しています。主な製品・技術領域は以下の通りです:
- **AIソリューション開発**: クライアント企業の要望に応じ、機械学習や深層学習を活用したシステム開発を行います。画像認識や自然言語処理などAI技術基盤の開発力を持ち、業種ごとに最適化したAIモデルの構築実績があります。近年は生成AI（大規模言語モデル=LLM）の進展を取り入れ、チャットボットや対話システム開発にも注力しています。
- **AIエージェント製品**: **生成AIを組み込んだ自律型のエージェント**（対話ボットや業務自動化ツール）の開発に力を入れています。例えば自社サービスとして対話型AIエージェント「SyncLect AI Agent（シンクレクトAIエージェント）」をリリースしており、企業内のデータを活用したカスタムAIアシスタントの提供を進めています。また、2023年以降は**Microsoft社のAIプラットフォーム**（おそらくMicrosoft 365 CopilotやAzure OpenAIなど）とも連携すべく、マイクロソフト主催のAIイベント「Microsoft AI Tour」への出展なども行いました。これにより、最新の生成AI技術をエンタープライズ向けソリューションに取り込む取り組みを強化しています。
- **エッジAI・IoT技術**: クラウドだけでなくエッジデバイス上でAI処理を行う**エッジAI**にも強みがあります【31:1†source】。省エネでリアルタイムなAI推論をデバイス側で実行することで、産業機器やIoTシステムへのAI実装を可能にしています。また、同社は**「Copilot」**など最新トレンド技術にも知見を持ち合わせており、こうした**先端技術を組み合わせて提供できることが競争力**となっています【31:1†source】。
- **共同開発とパートナー連携**: 自社開発だけでなく大手企業との協業にも積極的です。最近の例として、**富士通**と共同でプレゼン資料自動生成AI「Fujitsu AI Auto Presentation」を開発したと発表しています。また、AI学習データプラットフォーム企業の**FastLabel社**と協業し、データ主導の産業特化型AIエージェントや**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**技術の開発を進めるなど、複数の企業と連携して製品・サービス開発スピードを高めています。これらの取り組みは最新技術へのキャッチアップだけでなく、市場ニーズに即したソリューション提案を可能にし、同社の技術ポートフォリオを拡充しています。
## 事業戦略と成長戦略
ヘッドウォータースは、市場環境の変化に合わせて**積極的な成長戦略**を描いています。特に2023年以降は生成AIブームを「第二の創業期」と捉え、**「2025年度をAIエージェント元年と位置付ける」**とまで表明して事業拡大に臨んでいます【31:1†source】。以下、同社の主な戦略のポイントです。
- **積極投資による先行者優位の確立**: 現在、同社は意図的に**投資フェーズ**に入っています。生成AIやAIエージェント領域で先行者メリットを得るため、人材採用や研究開発へ大胆な投資を行っており、その影響で短期的な利益は圧迫されています。2025年12月期第1四半期（2025年1-3月）は売上こそ前年同期比+104%増と急伸したものの、営業損失0.67億円・純損失0.20億円と**赤字転落**しました。これは**生成AI関連事業拡大に向けた先行投資**（Microsoft AIイベントへの参加、新サービス開発の前倒し費用計上、研究開発費増加など）が要因であり、戦略的な投資局面であることが窺えます。短期の収益よりも市場シェア獲得と技術力向上を優先する方針です。
- **サービスライン拡充とパートナーシップ**: 前述のとおり、同社は大手企業との共同開発やパートナー提携を増やしています。**重点パートナー企業数を前年比20%以上増加**させるなど業界内でのエコシステム構築にも努めており、これらは将来の売上拡大への布石となっています。外部パートナーとの協業により、自社では賄いきれないリソースやチャネルを補完し、新規ビジネス創出の加速を図っています。
- **エンタープライズ市場への注力**: 売上拡大のため、**中大型の案件獲得**にシフトする戦略も掲げています【31:1†source】。従来は小規模プロジェクトも多かったものの、今後は大企業との直接契約（現時点でもエンタープライズ直取引比率は約80%と高い【31:1†source】）を武器に、大型案件で安定収益基盤を築く方針です。案件規模拡大により短期的な業績の季節変動を緩和し、安定成長を目指すとしています【31:1†source】。
- **業績目標と収益性改善**: 同社は2025年12月期の業績予想として売上40億円規模への大幅な増収を見込みつつ、営業利益も前年比+6%増を計画しています【31:2†source】。もっとも先行投資負担から**純利益は若干減益予想（▲12.9%）**となっており【31:2†source】、2025年前半までは利益面で我慢の時期と言えます。ただし社内では**2025年後半からの黒字転換**を予測しており、このタイミングでの収益改善が市場に評価されれば株価上昇余地は大きいとの見方もあります【31:1†source】。経営陣も中長期では投資の成果が実り、再び成長軌道に乗るとの自信を示しています。
以上のように、ヘッドウォータースは**「攻めの経営」**を展開しており、生成AIという急成長市場でシェア拡大と技術的優位を確立することに主眼を置いた戦略を進めています。短期的な赤字も許容しつつ、人材・技術への投資を優先する姿勢からは、**将来の高成長に賭ける経営判断**が読み取れます。
## 背景となる市場動向（AI市場の成長）
ヘッドウォータースの事業環境を語る上で、背景となる**AI市場、とりわけ生成AI市場の動向**を無視することはできません。近年、ChatGPTに代表される生成AI技術の革新により、企業のAI活用意欲が飛躍的に高まっています【31:5†source】。実際、日本国内の生成AI市場規模は**2024年に初めて1,000億円の大台を突破し**、2030年前後には**1兆円規模を超える**との予測もあります。この爆発的な市場拡大は、各企業が業務効率化や新たな価値創出のためAI導入を加速させていること、そしてソフトウェアやクラウドプラットフォーム各社が競って自社製品に生成AI機能を組み込んでいることが背景にあります【31:5†source】。政府や大企業からスタートアップまで、AI・DXへの積極投資が相次いでおり、市場全体として**年率80%以上**の驚異的な成長率が見込まれています。
こうした市場トレンドはヘッドウォータースにとって追い風です。同社が属する**AIソリューション／サービス業界**は、需要拡大とともにビジネスチャンスも増大しています。特に生成AIを活用したサービス開発は多くの企業で模索段階にあり、**高度な技術力と開発実績を持つ企業へのニーズが高まっている**状況です。ヘッドウォータースが展開するAIエージェント分野も、人手不足対策や業務効率化策として注目されており、例えばチャットボットや自動資料作成といったソリューションは幅広い産業で導入が検討されています。市場が急成長する一方で、**競争環境も激化**しています。後発のスタートアップや大手IT企業も含め、多くのプレイヤーがAI市場に参入しているため、技術優位の維持や差別化が今後の課題となるでしょう。総じて、外部環境は高成長が期待できる好機であると同時に、競争のプレッシャーに打ち勝つ戦略実行力が企業価値を左右する局面と言えます。
## 同業他社との株価成長比較
ヘッドウォータースの株価成長を評価するには、同業他社の動向とも比較することが重要です。AIソリューションや生成AI関連サービスを手掛ける他の上場企業としては、**オプティム**(3694)、**AIインサイド**(4488)、**トリプルアイズ**(5026)などが挙げられます。それぞれ規模や事業内容は異なりますが、株価の推移には共通して**AIブームによる急騰**と**業績に伴う調整**という大きな流れが見られます。
まずIPO直後の値動きに関して、ヘッドウォータースは前述の通り初値が公開価格比+1090%と突出していました 。AIインサイドも2020年のIPO時に公開価格4,500円に対し初値25,000円超となる高騰を見せましたが、その上昇率（約5.6倍）を遥かに上回る勢いだったことになります（ちなみにHEROZの初値約10.9倍も上回りました）。**ヘッドウォータースの初値上昇は同業他社と比べても群を抜く加熱ぶり**でした。しかし、その後の推移を見ると**急騰後の反動減**も大きく、株価は数年がかりで初値の1/10以下に落ち込んでいます。他のAI銘柄でも、HEROZやAIインサイドが上場後に株価を大きく下げた事例があり、**AI新興株は初値天井型になりやすいリスク**が共通すると言えます。
一方、**直近数年間の株価成長**を見ると、ヘッドウォータースは**2023年の上昇率**で他を大きく上回りました。前述の通りヘッドウォータース株は2023年に年初来で+126%と倍以上に急伸しています。これに対し、例えばオプティム(3694)は同2023年に▲18%とむしろ下落しており、トリプルアイズ(5026)も▲13%と低迷しました。**生成AI関連銘柄でも明暗が分かれ、ヘッドウォータースは市場平均を大きくアウトパフォームした**形です。これは同社が生成AIブームの中心的存在（純粋なAIサービス企業）として個人投資家の物色対象になったことや、2024年の大幅増益見通しなどポジティブ材料が評価されたためと考えられます。一方で、オプティムのように事業規模が大きめで安定成長志向の企業は相対的に物色が遅れ、トリプルアイズのように上場間もない企業は2023年前半にかけ低調だった後、2024年にかけて持ち直す動きが見られました。
さらに**株価ボラティリティ**の観点では、ヘッドウォータースの値動きは他社より振れ幅が大きい特徴があります。2022年の底値から2023年高値まで**約10倍以上**に跳ね上がった後、再び半値以下に落ち込むというジェットコースター的推移は、他の多くのAI銘柄以上に激しい部類です（比較として、トリプルアイズは最安値591円から2024年末高値1085円まで約1.84倍の上昇に留まります）。この差は、ヘッドウォータースの浮動株が少なく需給の影響を受けやすい点や、業績の振れ幅が大きい点などが影響していると考えられます。加えて、AI関連のテーマ性で個人投資家の短期売買が過熱しやすいことも他社同様ですが、同社の場合はIPO時の伝説的な急騰がマーケットの記憶に残っており、**投機的な資金が集まりやすい側面**もあるでしょう。
総合すると、ヘッドウォータースの株価成長は**同業他社と比べて際立って変動が大きく、テーマ性に敏感**です。短期的なブームの影響を強く受ける一方で、中長期の成長シナリオ次第では再び大きく評価が変わる可能性を秘めています。他社比較から得られる示唆としては、AI関連株全般に当てはまる高ボラティリティというリスクと、高成長期待が同居する点を踏まえた上で、ヘッドウォータース個社の実力（技術力・営業力）や実績の積み上げが今後の株価を決定づけるということでしょう。
## まとめ
ヘッドウォータースは、生成AIを筆頭とするAI市場の急拡大を背景に**高い成長期待を背負う企業**です。株価推移を見ると、IPO直後に異例の急騰を遂げ、その後の下落・停滞期を経て生成AIブームで再躍進するなど、**波乱含みの成長ストーリー**を歩んできました。業績面では売上・利益とも着実に規模を拡大しており、特に2024年には大幅な利益成長を遂げました。財務的にも高い自己資本比率で安定性を保ちながら、現在は将来の飛躍に向けた先行投資に注力しています,【31:1†source】。製品・技術面では、生成AIを組み込んだAIエージェントやエッジAIといった最先端領域で存在感を示し、積極的なパートナー連携によってソリューション展開力を強化しています。
同社の株価の**成長度合い**は、同業他社と比べても極端な値動きの振幅を伴っていますが、それ自体が市場からの期待値の高さを表しているとも解釈できます。現在の株価水準には既に相当の成長プレミアムが織り込まれており（PER約60倍【31:2†source】）、今後その期待に見合う業績拡大が実現できるかが重要なポイントです。幸いにも市場環境は追い風であり、ヘッドウォータースが狙う生成AI領域は今後も高成長が続く見通しです。ゆえに、**中長期の視点**では、現在の投資フェーズを経て持続的な収益成長に転じられるかが株価上昇のカギとなるでしょう【31:1†source】。反対に、技術競争の激化や大型案件への依存度増加による業績変動リスクなど、乗り越えるべき課題も存在します【31:1†source】。
総括すると、株式会社ヘッドウォータースの株価成長は**「ハイリスク・ハイリターン」**の様相を呈しています。AI市場の黎明期から現在まで、一貫して成長ストーリーを描いてきた同社は、短期的には投資負担による苦戦も見られるものの、中長期的には生成AI革命の波に乗り再び成長軌道に乗る可能性が高い企業です,【31:1†source】。株価の成長度合いを正当に実現するためにも、今後の四半期ごとの業績推移や主要プロジェクトの進捗を注視し、確かな実績で市場の期待に応えていくことが求められるでしょう。
**参考文献・出典**: ヘッドウォータースの決算短信・適時開示資料、株探・IRバンクなどの株価データ、ならびに日本経済新聞・専門サイトによる業界動向分析 ,,【31:2†source】,【31:1†source】,,等。以上の情報を基に作成しました。
## References
- [【2025年予測】生成AI日本市場規模と成長分野｜技術・業界動向を徹底解説 | HP Tech&Device TV](https://jp.ext.hp.com/techdevice/ai/ai_explained_16/)
- [株式会社ヘッドウォータース（4011）最新株価・配当情報と今後の見通し | noteマネー](https://money.note.com/companies/4011)
- [4011 ヘッドウォータース | 株価チャート - 月足](https://irbank.net/4011/chart?mw=2)
- [ヘッドウォータース（ヘッドウォ）【4011】の業績・財務推移[通期・半期・四半期]｜株探（かぶたん）](https://kabutan.jp/stock/finance?code=4011)
- [みんかぶ - 資産形成のための情報メディア・株価予想・ニュース・SNS](https://minkabu.jp/news/3622765)
まとめ
これまでOpenAIのDeep Researchでしか実現できなかったような高度なWebリサーチが、Azure環境でも利用可能になったのはうれしいです。
ユーザーの意図を正確に捉えるために、適切なタイミングで質問を聞き返してくれる点も、OpenAI版と同様に優れており、実用性の高さを実感します。
さらに、出力される結果もOpenAI版と比べて遜色なく、質の高いリサーチレポートが得られるのも大きな魅力です。
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