1年高値4,725 円
1年安値1,838 円
出来高42 千株
市場東証1
業種情報・通信業
会計日本
EV/EBITDA36.9 倍
PBR7.1 倍
PSR・会予16.9 倍
ROA7.7 %
ROIC9.2 %
βN/A
決算6月末
設立日2005/9/26
上場日2017/3/30
配当・会予0 円
配当性向0.0 %
PEGレシオ6.7 倍
売上高(百万円)&収益性(%)
売上5y CAGR・予想:19.7 %
利益(百万円)
営利5y CAGR・予想:16.5 %
純利5y CAGR・予想:17.3 %
EPS(円) BPS(円)
配当(円)
健全性(%、倍)
セグメント別売上
単一セグメント、もしくはIFRS / USGAAPのため、データがありません。
セグメント別売上
単一セグメント、もしくはIFRS / USGAAPのため、データがありません。
セグメント別利益率
単一セグメント、もしくはIFRS / USGAAPのため、データがありません。
会社の詳細

3【事業の内容】

当社は「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」という経営理念のもと、大量のデジタル情報(以下、「ビッグデータ(注1)」という。)を収集し、解析し活用するためのプラットフォームの提供を主事業としております。とくに、企業のデジタルマーケティングデータとSNS上の大量データの分析により、企業の経営やマーケティングの意思決定を支援しております。近年では、人工知能(以下、「AI(注2)」という。)を使い、より高速かつ高精度な分析、データ活用ができるようにシステム強化を推進しております。

なお、当社はデータクラウド事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。

 

(当社事業領域における事業環境)

インターネットの普及とともに、毎日大量のログデータが生成されております。また、スマートフォンや様々なデバイスがインターネットに接続されることで、これまでデータとして捉えられていなかった事象もビッグデータとして蓄積されるようになってきております。さらに、SNS等のインターネットコミュニケーションツールの発展により、個人の感情や反応を含んだ定性的な情報についてもビッグデータの一部として認識されつつあります。

にもかかわらず、データの膨大さゆえに即時性のある結論を導き出すことは困難であり、データを十分に活用することができていないのが現状一般的であるため、あらゆるデータを収集し分析・意思決定に活用するための基盤が求められております。また、国内生産人口の将来的な減少による経済規模の縮小懸念があることから、データとAIを利用した生産性の向上や自動化が求められつつあると認識しております。

 

(当社の事業コンセプト)

このような背景を受け、当社では、ビッグデータをわかりやすく分類・解析し、事象間の因果関係をもとに次のアクションに活かすための基盤提供が重要であると考えております。このため当社は、直感的にわかりやすい解析結果として当該ビッグデータを集計・可視化し顧客の「データによる的確な意思決定」をサポートするための解析ツールを開発し、提供しております。

また、国内生産人口の将来的な減少による経済規模の縮小懸念の打開策として、AI技術の採用に着手しております。とくに機械学習(注3)の中でもディープラーニング(注4)を使うことにより、過去のデータをもとにしたオペレーションの自動化を目指しております。

 

(付加価値創出のフロー)

当社の各サービスは、以下のフローによりデータを価値あるサービスへと転換しております。なお当社では、本サービスの提供にあたっては、SaaS(注5)形態での提供を行っており、低価格かつ導入しやすいサービスの提供に努めております。

① データ収集:インターネット上に存在するビッグデータを収集

② データ解析:これまで当社内で開発されたAI等を駆使し、データを分類・解析

③ データ活用:消費者データをもとに、顧客企業がマーケティング施策の決定に必要なインサイト(注6)を提供

 

(画像は省略されました)

 

(具体的なサービスの特徴)

 こうした事業コンセプト・付加価値創出フローを踏まえ、当社が提供している具体的なサービスは以下のとおりです。


(1)User Insight

User Insightは、ユーザーエクスペリエンス(以下、「UX(注7)」という。)を測定するWeb解析製品です。

顧客のホームページを訪れたユーザーが、どこをクリックしているか、コンテンツのどこがよく見られたかといった膨大なユーザーのページ内行動を解析し、それらをヒートマップという手法を用いて可視化します。なお本可視化にあたっては、当社に蓄積されたビッグデータとAIを活用することでユーザー属性推定を行っております。

これにより、顧客企業にとってのペルソナ(注8)分析のサポートデータを提供しております。

主な機能は以下のとおりです。

ヒートマップ解析

訪問者の閲覧頻度が高い「熟読エリア」、どのリンクが実際に注意を引きクリックされているのかを表す「クリックエリア」、ページのどこまでを表示しているのか示す「終了エリア」等を可視化することで、ホームページ等のユーザーインターフェイスの改善に寄与。

ユーザー属性解析

訪問者の年齢、性別、接続元地域、訪問頻度、インターネットの利用頻度等を推測し、大まかな比率を明らかにし、どのコンテンツがどのユーザー層に訴求しているかを分析。

組織分析

Webサイトがどのような組織から閲覧されているのか、どのような業界からのアクセスが多いのか、といった組織別足あと解析。

広告効果測定

広告経由のクリック数や、広告経由での会員登録、商品購入といったコンバージョン及びCVR(注9)を分析。また、直接コンバージョンだけでなく、間接効果のあった広告の履歴を全件確認することも可能。

スマートフォン解析/携帯解析

PCユーザーだけでなく、スマートフォンやタブレット、フィーチャーフォンからのアクセスを解析する機能。

検索キーワード分析

サーチワード(検索ワード)を1語から複合語(検索フレーズ)で解析。また、どのキーワードがどのようなユーザーに訴求しているのか、といったユーザー属性分析にも対応。

 

(2)Social Insight

Social Insightは、ソーシャルメディア運用を支援する企業向けの管理・解析プロダクトです。国内SNSユーザーアカウント、企業アカウント、投稿データ、写真、動画データ等を解析した結果をもとにしたインサイト提供により、ソーシャルマーケティングへの活用支援を行っております。

主な機能は以下のとおりです。

クチコミ傾聴(注10)分析

SNSのキーワード分析では、特定のキーワードや記事URL、ドメイン等を指定すると、そのキーワードを含む投稿を取得し、テキストマイニング・視覚化が可能。また、自社名・製品名が多数取り上げられた際に自動で通知してくれるアラート機能により、風評被害や炎上を察知するための機能を搭載。

SNSアカウント分析(注11)

SNS内の自社アカウントや競合他社のファンの増減、推移を分析できる機能を提供。キャンペーンの効果を測定することも可能。SNS上での発言内容や発言したユーザーの推測属性や地域分布を集計するとともに、いつ投稿するとエンゲージ(注12)を得ることができるかといった時間帯分析に対応。

投稿管理(注13)機能

複数SNSの自社アカウントへの投稿予約、リプライ、上長による承認が可能。また特定キーワードについて発言したユーザーへのアクティブサポートやCRM(注14)強化を実現。

 

(3)Media Insight

Media Insightは、ニュースサイト等Webサイト運営に特化した記事コンテンツ分析プロダクトです。ニュース記事等が発信された際に、多数のWebサイト上での取り上げ状況を集約・解析することでトラフィック流入や記事の読まれ方等を可視化し提供しております。当分析結果によって、例えば多くのWebサイトにて取り上げられた拡散力の高いキーワードを示すことが可能となっており、記事作成者に対して今後の記事作成におけるインサイト提供を行っております。

主な機能は以下のとおりです。

競合媒体モニタリング

自社だけでなく、競合媒体の記事へのSNSでの反響数を自動集計。また、記事別ランキングで上位の記事と、自社の記事とを比較することで、競合媒体の成功パターンの把握を実現。拡散力が高いキーワードを抽出することも可能。

チャネル別効果測定

検索・SNS・ニュースアプリ等の各チャネル別の流入数を調査し、SNS拡散状況の可視化や、チャネル別流入とページビュー(PV)の相関を分析。

記事コンテンツ分析

記事読者の属性や、記事の中でとくにどの段落が熟読されたかを、ヒートマップによって可視化。読者にとって、記事中のどの要素に価値があったのかを分析。

リアルタイム分析

ページビュー(PV)やユニークユーザー数(UU)、訪問者数(VISIT)といった数値を、訪問後すばやく解析画面に反映し、ネット上の“視聴率”をリアルタイムに動向解析。

 

(4)サポートチャットボット

サポートチャットボットは、人工知能を活用したサポート業務支援システムです。コールセンター等のカスタマーサポート業務や社内ヘルプデスク業務に特化しており、会話ログが蓄積すると、人工知能による自動学習機能で回答精度を向上させていく点が特徴です。

主な機能は以下のとおりです。

チャットボット

Webサイト、メッセージアプリやSNSアプリ等の利用者とコミュニケーションを行うサポート業務支援システム。

 

(用語注記)

注1

ビッグデータ

従来のデータベース管理ツールやデータ処理アプリケーションでは記録や保管、解析が困難な大規模かつ複雑なデータの集合です。

注2

人工知能(AI)

言語の理解や推論、問題解決等人間の知的能力をコンピュータ上で実現する様々な技術やソフトウエア、コンピュータシステムです。

注3

機械学習

コンピュータやロボット等の機械にデータから反復的に「学習」させ、そこに潜むパターンを見つけ出させる技術・手法です。学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測・分析することができます。

注4

ディープラーニング

システムがデータの特徴を学習して事象の認識や分類を行う「機械学習」の手法です。データの特徴をより深いレベルで学習し、非常に高い精度で特徴を認識できるため、人の声の認識や、カメラで撮影した画像の認識等で応用が期待されています。

注5

SaaS

Software as a Serviceの略であり、利用者がインターネットを介して必要な情報システムに係るサービスを受けるクラウドコンピューティングの一形態です。これにより、利用者は保有するデバイスへ直接ソフトウエアをダウンロードすることなくサービスを活用することができるため、インターネットへの接続環境さえあれば保有デバイスのストレージ容量やCPUの性能に左右されず円滑にデータ処理結果等の提供を受けることが可能です。

注6

インサイト

結果データのみでは判明しない意思決定の行動原理全般を指します。例えば消費者心理としての購入理由や、消費者自身も気づいていない核心的な理由といった意味で用いられます。当社においては、Webユーザーのアクセス結果について自社蓄積データを用いて解析した結果得られる想定アクセス理由を指します。

 

 

注7

ユーザーエクスペリエンス(UX)

Webユーザーが、サイトを通じて得られる体験(experience)の総称です。Webサイトの「見やすさ」や「使いやすさ」等の要素に加えて、使い心地・感動・印象といった要素も含まれます。

注8

ペルソナ

消費財を中心としたマーケティングにおける、企業の理想の顧客像又は当該顧客像に関する具体的な属性を指します。

注9

CVR

Conversion Rateの略であり、Webサイトの訪問者数に対し、そのサイトでの商品購入や会員登録等を行った人数の割合で、Webサイトの投資対効果を計る指標です。

注10

クチコミ傾聴

ソーシャルメディア上の投稿等を言語解析して、市場分析・競合分析・施策や広告効果のモニタリングを行うことを指します。ソーシャルリスニングともいわれます。

注11

SNSアカウント分析

SNSで保有しているアカウントのフォロワー数やフォロワーの推定属性、投稿に対するリアクションの数やシェア数等を分析することを示します。

注12

エンゲージ

SNSにおいて、ユーザーが積極的な反応を示すことを指します。

注13

投稿管理

SNSで保有している企業アカウントを複数人で管理している場合、登録したページに対しての返信(他ユーザーからのコメントや返信、メンション等)を一元管理し、複数の担当者で対応できます。

注14

CRM

Customer Relationship Managementの略であり、顧客満足度の向上等、顧客との関係性を管理する経営戦略及び経営手法を意味します。なお、当社の所属する業界においては当該経営戦略実現のために顧客の属性や過去のコメントを記録・管理し、それぞれの顧客に応じた対応を行うことを可能とする情報システムやデータベース全般を指します。

 

[事業系統図]

現在の当社事業系統図は以下のとおりです。当社システムを利用企業の分析担当者が直接利用するケースと、当社システムを利用企業のシステムに組込んで利用するケースがあります。

 

(画像は省略されました)

 

(注) システム組込みとは当社サービスのOEM提供であり、本書提出日現在ニフティ株式会社に対して行っております。

1【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】

(1)経営方針・経営戦略

当社は「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」という経営理念のもと、インターネット上に氾濫するビッグデータを収集・解析することで、新しい価値を創造し世界を進化させるためのサービスの創出に取り組んでおります。

 

(2)経営環境

当社の既存サービスで活用されている「ビッグデータに付加価値を付ける機械学習」や「AI」等の技術は、汎用性が高く更なる学習効果によって既存分野や新分野で以下のような活用が期待できるものと考えております。

 

ビッグデータ・AIの活用領域の拡大

既存分野での活用期待

User Insight

・Webサイト訪問者の属性分析をさらに迅速化・高度化することで、訪問者毎にサイト内容が変化するリアルタイムパーソナライゼーション(注1)を実現し、CVR(注2)の向上を図る

Social Insight

・SNS上でのやり取りを自動化し、マーケティングオートメーション(注3)を図る

Media Insight

・AIを活用することで、より価値のある(多くの人に読まれる)媒体となるように内容によって記事タイトルや添付画像を自動生成又はレコメンド

サポートチャットボット

・カスタマーサポート等企業受付の自動化(チャットボット(注4))

その他AI技術に期待されている活用方法の一例

・自動運転や運転経路のレコメンド

・金融分野での個人の希望リターン・リスク許容度に応じた自動ポートフォリオ生成

・財務数値等の自動分析による経営支援

(注1)訪問者の閲覧履歴をもとに、好みの近い消費者が買っている等、その訪問者が購入する可能性が高い商品を即時に推奨するもの。

(注2)Conversion Rateの略であり、Webサイトの訪問者数に対し、そのサイトでの商品購入や会員登録等を行った人数の割合で、Webサイトの投資対効果を計る指標のこと。

(注3)マーケティングの各プロセスおけるアクションを自動化するための仕組みやプラットフォームのこと。

(注4)Webサイト、メッセージアプリやSNSアプリ等の利用者とコミュニケーションを行うサポート業務支援システムのこと。

 

当社はこれらの活用実現に向けてより多くのデータ蓄積やアルゴリズム開発を進めていく方針です。

 

(3)対処すべき課題

① 優秀な人材の確保と育成

当社は、事業の安定的・継続的成長のためには、当社の企業文化及び企業理念に合致した志向性を持ち、当社事業を今まで以上に拡充できる高い専門性を有する優秀な人材の確保が不可欠であると認識しております。あわせて、既存人材の能力及び技術の向上が重要な課題と考えております。優秀な人材の確保と能力の底上げのため、今後も長期的なキャリアパスを見据えた研修制度の充実、教育体制の整備を進めていく方針であります。

 

② 内部管理体制の強化

当社が今後更なる業容を拡大するためには、業務運営の効率化やリスク管理のための内部管理体制の強化が重要な課題であると認識しております。このため、今後も業務運営上のリスクを把握してリスク管理を適切に行える体制整備に努め、財務報告に係る内部統制システムの整備をはじめとして、定期的な内部監査の実施によりコンプライアンス体制を強化するとともに、監査役監査の実施によるコーポレート・ガバナンス機能の充実等を図っていく方針であります。

 

③ 認知度の向上

当社は、これまで広告宣伝活動に頼らず、提供サービスの機能優位性に拠る形での営業活動に専念してまいりました。その結果として、現在、幅広い業種、企業に当社製品を導入いただき、継続的な取引による確固たる顧客基盤の構築を実現することができていると考えております。一方で、更なる成長を続けていく上では、当社及び当社サービスの認知度を向上させ、新規案件を獲得していくことが重要であると考えております。今後は広告宣伝活動による積極的な販売促進活動に取り組み、認知度の向上に努める方針であります。

 

④ システムの強化

当社の展開する事業は、膨大なデータを高速に処理する必要があるため、解析ツールの運用に関わるシステムの安定稼働及びセキュリティ管理体制の構築が重要であると認識しております。当社事業の成長スピードや市場環境の変化に対応し安定した事業運営を行うためには、サーバー設備の強化、並列処理システムの導入等による負荷分散が必要となります。今後も、中長期的視野に立った設備投資を行い、システムの安定稼働及びセキュリティ管理体制の維持構築に取り組んでいく方針であります。

 

2【事業等のリスク】

当社の事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある事項には、以下のようなものがあります。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、投資者の投資判断上重要であると考えられる事項につきましては、投資者に対する積極的な情報開示の観点から以下のとおり記載しております。

当社はこれらのリスクの発生可能性を十分に認識した上で、発生の回避及び発生した場合の迅速な対応に努める方針です。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであり、将来において発生の可能性のあるすべてのリスクを網羅するものではありません。

 

(1)経済動向について

当社の提供するサービスは、顧客のマーケティング分析ツールや、業務支援ツールとして活用されております。このため景気低迷期においては、顧客業績の悪化に伴う費用削減の結果、利用者数が減少する可能性があります。このような状況においては、当社の経営成績に影響を与える可能性があります。

 

(2)機密情報の管理体制について

ビッグデータの解析にあたり収集される情報の中には、個人情報が含まれるケースがあるものと認識しております。また当社の提供する解析結果については、顧客の経営戦略上極めて機密性の高い情報が含まれているものと認識しております。

当社では、収集したデータの社内での機密性確保並びに漏洩防止について、必要な暗号化やアクセス制限等を行うことで対応しておりますが、万が一これら機密情報の漏洩が生じた場合、当社ビジネスの根幹への信頼性が揺らぐため、当社の経営成績に重大な影響を及ぼす可能性があります。

 

(3)情報取得への制限リスク

当社は、SNS等により日々大量に生成されるインターネット上のビッグデータを、当社が顧客に提供するソフトウエアを通じて自動的に収集しております。しかしながら、SNS等の運営者側の方針転換や、法的規制の強化により、情報の自動収集に制限が加わったり、禁止されたりする可能性があります。このような事象が生じた場合、当社は独自の方法により同様のデータの入手に努める方針ですが、現在入手できているデータを取得できなくなることでサービスの品質が低下したり、情報の収集に対して追加コストが発生したりする場合等には、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(4)システムトラブルの発生リスク

当社の事業は、提供サービスの基盤をインターネット通信網に依存しております。そのため当社では、コンピュータウィルスへの感染、ネットワークへの不正侵入、サイバー攻撃等の妨害行為によるシステムダウン、大地震や火災等の自然災害発生によるシステム障害等、顧客へのサービス提供が妨げられるようなシステムトラブルを回避すべく、外部業者によるシステムサーバーの管理・監視体制の構築や、バックアップ、システムの二重化等により未然防止策を実施しております。しかしながら、何らかの障害により大規模なシステムトラブルが顕在化し、復旧遅延が生じた場合は、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(5)知的財産権管理について

当社はこれまで、著作権を含めた知的財産権に関しては、他社の知的財産権を侵害したとして損害賠償や使用差止めの請求を受けたことはなく、知的財産権の侵害を行っていないものと認識しております。しかしながら、当社の事業領域において第三者が保有する知的財産権を完全に把握することは困難であり、当社が認識せずに他社の特許を侵害してしまう可能性は否定できません。この場合には当社に対する損害賠償や使用差止め等が行われることにより、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

加えて、当社で提供するサービス基礎技術については、機密性を確保するために特段特許等の申請は行わない方針としております。そのため、人員の引き抜き等により当社の技術が他社に流出し、同様のサービス展開が行われる可能性があり、また当該漏洩が生じていたとしても当社では認識できない可能性があります。当社では全役職員に対して機密保持に係る覚書を締結するとともに、競合他社のサービス内容についても定期的に確認することで、未然防止並びに事実把握に努めることとしておりますが、当該基礎技術の漏洩が生じた場合は、当社の経営成績に重大な影響を及ぼす可能性があります。

 

(6)当社ビジネスモデルについて

当社は顧客にとっての使いやすさを追求した、ビッグデータを処理し、活用するためのプラットフォームの提供を行っております。このため当該ツールは、顧客業種に依存しない汎用性の高いサービスとなっていることに加え、SaaS形態での提供となっていることから顧客側において大規模なシステム環境を構築する必要もなく、容易に導入できる仕組みとなっております。本書提出日現在では、こうした使いやすさが評価され、化学・化粧品、自動車・電気、新聞・メディア、小売、情報・通信、金融、サービス、食料品といった幅広い業種・企業等との取引実績を有しております。

本提供マーケティング分析ツールは、継続して活用することでマーケティング改善の効果確認ができ、働き方改革を推進する業務支援ツールは、多くの顧客が継続的な取引先となっているものと認識しておりますが、SaaSによる提供となっていることから、解約自体は容易に可能であります。

したがって、①当社の提供するサービスが継続的に顧客ニーズに応えられない場合や、②技術革新により競合他社がより良いサービス提供を行う場合等においては、顧客離れが生じ当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

なお、こうしたリスクの具体的な内容は以下のとおりと認識しております。

① 顧客需要の変化について

当社の提供サービスは、顧客に関わるビッグデータを解析しその結果をレポートとして提供することで、顧客の意思決定をサポートしております。当該解析結果については、顧客の使いやすさを重視し直感的に理解しやすい形で提供しております。

しかしながら、これらの解析結果が顧客の期待する水準に届かなかった場合は、提供サービスひいては当社に対する信用が揺らぐことにより顧客が減少し、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

なお、当社の属するビッグデータ解析に係るビジネス領域は、比較的新しい分野であると認識しております。そのため、今後当社及び競合他社の提供する解析サービスの活用が一般化されるにつれて、顧客にとってより付加価値の高いサービス提供が求められるようになるものと認識しております。当社は日々顧客にとってのユーザビリティを追求することで、この需要の変化に迅速に対応していく所存ですが、十分な対応ができない場合、又は競合他社が先んじて顧客ニーズをつかむ場合等には、当社顧客が減少し、当社の経営成績に影響を与える可能性があります。

 

② 技術革新について

当社はビッグデータ解析関連技術に基づいて事業を展開しており、大量のデータに付加価値を付ける機械学習やAI活用において新たな技術開発に積極的に取り組んでおります。今後も本業界の先駆者となるべく新技術の検討・開発に努めてまいりますが、何らかの理由により新たな技術やサービスへの対応が遅れた場合は、競合他社に対する競争力が結果として低下する恐れがあり、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(7)当社事業成長の前提

当社事業は、ビッグデータの蓄積と当該データをもとにしたAIによる継続学習が前提となります。そのため、顧客企業の拡大によってより多くのデータ解析を行うことが、付加価値の創出や新サービスの開発といった当社事業成長の源泉において非常に重要な位置づけを占めます。足許の状況といたしましては、上述の(6)に示したように幅広い業種・企業等から継続的にデータを取得しているため特段問題は生じておりませんが、今後何らかの理由により顧客離れが生じた場合、十分かつ最新のデータ蓄積が行われなくなることによって当社サービスの付加価値が低下し、結果的に当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(8)特定の人物への依存について

当社提供サービスは、代表取締役社長である伊藤将雄が大学院在学中の研究を通して開発した解析プログラム及び可視化プログラムに基づいております。また当社サービスの運営・提供方法については、当社の最高技術責任者CTO(Chief Technical Officer)である三上俊輔が大学及び大学院在学中に開発・研究していたサーバー運営技術や分散ファイルシステムに基づいております。

こうした状況を踏まえ当社は、豊富な経験や知識を有する人材を採用し経営メンバーとして招聘するほか、経営体制の強化を図り、各人に過度に依存しない経営体制の構築に努めておりますが、成長段階である現状において何らかの理由により、各人が当社の業務を継続することが困難となった場合は、当社の事業運営体制ひいては経営成績に重大な影響を及ぼす可能性があります。

 

(9)事業規模の拡大に伴うリスク

当社の人員は56名(2019年6月末現在)に留まっており、小規模会社であると認識しております。現状は本規模に合わせた社内管理体制を敷いておりますが、今後の成長に伴う事業規模の拡大によっては、以下のようなリスクがあるものと認識しております。

① 人材確保・維持について

当社事業の拡大に伴い、技術者の追加採用、サービスの販売を行う営業員の増強、管理部機能強化のための経営管理に特化した人材採用等が必要となる可能性があります。一方で、インターネット関連ビジネスにおいては人材の流動性が高いため、このような人材が機動的に確保できない場合や既存人員が退職してしまう可能性があると認識しております。当社では、人材育成プログラムの確立や、十分なインセンティブプランの設定等により、人材の育成・確保に努める方針ですが、計画どおりの人員が育成・確保できない場合は当社事業拡大の制約要件となり、当社の成長戦略ひいては経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

② 内部管理体制の充実について

当社は、当社の企業価値を最大化するためには、コーポレート・ガバナンスの充実を経営上の重要課題の一つであると位置づけております。また、業務の適正性及び財務報告の信頼性を確保するため、これらに係る内部統制が有効に機能する体制を構築、整備、運用しております。しかしながら、今後、事業の急速な拡大等により、十分な内部管理体制の構築が追いつかない状況が生じた場合には、適切な業務運営が困難となり当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

③ 情報システムの拡充について

今後顧客の増加や提供サービスの拡充に伴って、サーバーへの追加投資等により当社のシステムインフラを増強する可能性があります。一般的に追加システム投資を行う場合や、新たなシステムへの切り替えを行う場合、バグや不具合の発生等により一時的に十分なサービス提供ができなくなることがあります。

当社では、十分な要件設計やテストの実施並びに必要に応じた並行稼働による対応等によって、そのような事象が生じないよう細心の注意を払っていく方針ですが、万が一当該システム拡充に際して提供サービスに不具合が生じた場合は、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(10)新規事業推進に係るリスク

当社では今後、当社提供サービスの基礎であるビッグデータの解析・可視化技術(ペルソナの創出技術並びにヒートマップによるアクセス解析技術等)を活用して、既存分野並びに新規分野における新サービス開発を継続的に展開していく方針です。(なお、現状期待している新サービス分野については、「第2 事業の状況 1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等(2)経営環境」をご参照下さい。)

しかしながら、各新規事業は現状構想段階であり、結果的に実現しない又は実現したとしても十分な収益が獲得できず撤退する可能性があります。当社といたしましては事前に十分な検証を行った上で開発等を開始する方針ではありますが、結果的に新規事業に失敗した場合、コストのみが計上されることから当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。

 

(11)調達資金の使途について

当社はマザーズ上場に伴う公募増資資金について、サーバー等への設備投資、SSDやGPU等のシステム関連購入費、採用関連費、人件費、宣伝広告費、研究開発費、人員拡大に伴うオフィス増床等による費用に充当する計画としております。

しかしながら当社の所属する業界の環境変化や、これに伴う今後の事業計画の見直し等により、投資による期待どおりの効果が上げられなくなる可能性や、場合によっては充当先の変更が生ずる可能性があります。この場合、当社の経営成績並びに財政状態に影響を及ぼす可能性があります。

 

(12)配当政策について

当社は、設立以来配当を実施した実績はありませんが、株主に対する利益還元を重要な経営課題として認識しており、剰余金の配当については、内部留保とのバランスを考慮して適切な配当を実施していくことを基本方針としております。しかしながら、当社は現在、成長過程にあると認識していることから、内部留保の充実を図り、収益力強化や事業基盤整備のための投資に充当することにより、なお一層の事業拡大を目指すことが、将来において安定的かつ継続的な利益還元に繋がると考えているため、今後の配当実施の可能性及びその時期等については未定であります。

 

2【沿革】

当社は、代表取締役社長である伊藤将雄が2005年9月に設立しております。その後、伊藤は早稲田大学大学院国際情報通信研究科に入学し、当大学院での研究成果であるインターネットユーザーのアクセス履歴の解析及び可視化技術を用いたサービス提供を2008年12月より当社にて開始しております。当社の前身である有限会社ユーザーローカル設立以降の主な沿革は以下のとおりです。

 

2005年9月

有限会社ユーザーローカルを東京都千代田区に設立

2007年8月

株式会社ユーザーローカルへ組織変更(有限会社を株式会社化)

2008年12月

アクセス解析ツール「User Insight」リリース

2011年5月

東京都渋谷区に本社移転

2012年1月

ソーシャルメディア分析ツール「Social Insight」リリース

2013年5月

東京都目黒区に本社移転

2013年10月

ヤフー株式会社「Yahoo!アクセス解析」にアクセス解析ツールのシステム提供を開始

2013年12月

ニフティ株式会社「ココログ」にアクセス解析ツールのシステム提供を開始

2015年5月

2016年11月

メディア向け解析サービス「Media Insight」リリース

東京都港区に本社移転

2017年2月

サポート業務支援システム「サポートチャットボット」リリース

2017年3月

東京証券取引所マザーズに株式を上場

(5)【所有者別状況】

 

 

 

 

 

 

 

2019年6月30日現在

区分

株式の状況(1単元の株式数100株)

単元未満

株式の状況

(株)

政府及び地方公共団体

金融機関

金融商品取引業者

その他の法人

外国法人等

個人その他

個人以外

個人

株主数(人)

3

15

31

22

2

1,702

1,775

所有株式数

(単元)

415

548

4,898

974

10

30,368

37,213

1,150

所有株式数の割合(%)

1.12

1.47

13.16

2.62

0.03

81.61

100.00

(注)自己株式28,427株は、「個人その他」に284単元、「単元未満株式の状況」に27株含まれております。

 

3【配当政策】

当社は、事業基盤の整備状況や事業展開の状況、業績や財政状態等を総合的に勘案し、配当を検討したいと考えておりますが、当面は内部留保の充実を図り、更なる成長に向けた事業の拡充や組織体制、システム環境の整備への投資等の財源として有効活用することが、株主に対する最大の利益還元に繋がると考えております。

当社は成長過程にあり、財務体質の強化と事業拡大のための投資等が当面の優先事項と捉え、配当を実施しておりません。

なお、剰余金の配当を行う場合には、年1回の期末配当を基本方針としており、配当の決定機関は株主総会であります。また、当社は会社法に規定する中間配当を取締役会決議によって行うことができる旨を定款に定めております。

 

(2)【役員の状況】

① 役員一覧

男性7名 女性1名 (役員のうち女性の比率12.5%)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数

(株)

代表取締役

社長

伊藤 将雄

1973年12月18日

1997年4月 株式会社日経BP入社

2000年4月 楽天株式会社入社

2002年4月 みんなの就職株式会社代表取締役

2005年9月 有限会社ユーザーローカル(現当社)設立

2007年8月 当社代表取締役社長(現任)

(注)3

4,456,400

取締役

COO

コーポレートセールス部長

渡邊 和行

1982年7月1日

2006年4月 楽天株式会社入社

2008年12月 当社入社

2010年10月 当社コーポレートセールス部長(現任)

2014年9月 当社取締役COO(現任)

(注)3

372,000

取締役

CFO

管理部長

岩本 大輔

1982年8月4日

2006年4月 楽天株式会社入社

2014年4月 メタウォーター株式会社入社

2015年10月 当社入社管理部長(現任)

2016年1月 当社取締役CFO(現任)

(注)3

17,600

取締役

小澤 隆生

1972年2月29日

1995年4月 株式会社CSK(現SCSK株式会社)入社

2003年3月 楽天株式会社入社

      同社オークション事業担当執行役員

2005年1月 株式会社楽天野球団取締役事業本部長

2012年10月 YJキャピタル株式会社取締役COO

2013年7月 ヤフー株式会社執行役員ショッピングカンパニー長

2013年8月 アスクル株式会社取締役(現任)

2014年4月 YJキャピタル株式会社代表取締役

2015年1月 YJキャピタル株式会社取締役

2015年9月 当社取締役(現任)

2016年3月 バリューコマース株式会社取締役(現任)

2017年4月 ヤフー株式会社執行役員コマースグループ

      ショッピングカンパニー長

2018年3月 株式会社Fish&Trips 代表取締役(現任)

2018年4月 ヤフー株式会社常務執行役員コマースカンパニー長コマースカンパニーショッピング統括本部長

2018年6月 PayPay株式会社取締役(現任)

2018年8月 dely株式会社 取締役(現任)

2018年10月 株式会社一休 取締役会長(現任)

2019年6月 ヤフー株式会社 取締役専務執行役員コマースカンパニー長 コマースカンパニーショッピング統括本部長(現任)

 

(注)3

取締役

松崎 良太

1968年11月14日

1991年4月 株式会社日本興業銀行(現株式会社みずほフィナンシャルグループ)入行

2000年2月 楽天株式会社入社

2011年2月 サードギア株式会社設立代表取締役(現任)

2011年11月 株式会社クラウドワークス取締役

2013年2月 きびだんご株式会社設立代表取締役(現任)

2016年1月 株式会社シンクロ・フード社外取締役(現任)

2019年9月 当社取締役(新任)

(注)4

常勤監査役

渡辺 智美

1977年6月24日

2001年4月 東京三菱証券株式会社(現三菱UFJモルガン・スタンレー証券株式会社)入社

2004年11月 日本ポール株式会社入社

2006年7月 アーンストアンドヤングファイナンシャルサービス株式会社入社

2008年7月 新日本有限責任監査法人(現EY新日本有限責任監査法人)転籍

2015年9月 当社監査役(現任)

(注)5

5,400

 

 

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数

(株)

監査役

中村 賀一

1973年3月11日

1995年10月 監査法人トーマツ入所(現有限責任監査法人トーマツ)入所

2000年7月 平田公認会計士事務所入所

2004年6月 株式会社エンバイオ・ホールディングス取締役(現任)

2014年12月 株式会社ネオキャリア監査役(現任)

2015年9月 株式会社イデアル監査役(現任)

2016年1月 当社監査役(現任)

(注)5

108,000

監査役

田中 裕幸

1970年10月22日

1992年10月 監査法人トーマツ(現有限責任監査法人トーマツ)入所

1999年4月 司法修習修了弁護士登録

2001年4月 公認会計士登録

2004年11月 田中法律会計税務事務所開設(現任)

2016年1月 当社監査役(現任)

2017年3月 ビープラッツ株式会社監査役(現任)

(注)5

5,800

4,965,200

 

(注)1.取締役 小澤隆生、松崎良太は、社外取締役であります。

2.監査役 渡辺智美、中村賀一、田中裕幸は、社外監査役であります。

3.取締役 伊藤将雄、渡邊和行、岩本大輔、小澤隆生は、2018年9月26日開催の定時株主総会終結の時から、2020年6月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

4.取締役 松崎良太の任期は、2019年9月25日開催の定時株主総会の時から、2020年6月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

5.監査役の任期は、2016年11月22日開催の臨時株主総会終結の時から、2020年6月期に係る定時株主総会終結の時までであります。

6.2019年7月1日付で普通株式1株につき2株の割合で株式分割を行っており、上記所有株式数については、当該株式分割後の所有株式数を記載しております。

 

② 社外役員の状況

 

当社の社外取締役は2名、社外監査役は3名であります。

社外取締役小澤隆生氏は、これまでIT業界において様々な新規事業の事業化に携わっており、新規ベンチャーに対する高い知見を背景に、客観的かつ中立的な立場から当社の経営に関して的確な助言を頂けるものと考え、社外取締役に選任しております。なお、同氏は販売先であるヤフー株式会社の取締役ですが、売上全体の10%未満と当社にとって1顧客であり当社経営に何ら影響を行使できるものではなく、独立性に影響はないと判断しております。なお、当社と同氏の間に直接の取引関係はありません。

社外取締役松崎良太氏は、金融業界やIT業界での幅広いご経験及びグローバルな見識を有しており、当社の経営に関して的確な助言を頂けるものと考え、社外取締役に選任しております。

社外監査役渡辺智美氏は、米国公認会計士として監査法人での実務経験もあるため、専門知識と経験を活かして適正な監査を行って頂けるとものとして、常勤の社外監査役に選任しております。

社外監査役中村賀一氏は、公認会計士及び税理士としての知見を有し、当社の属する業界にも明るくかつ上場会社のCFOの実務経験もあることから、その広い見識から適格な指摘を行って頂けるものとして、社外監査役に選任しております。なお、当社は過去に同氏より当社の税務に係る助言を受けておりましたが、現在取引関係はありません。

社外監査役田中裕幸氏は弁護士資格及び公認会計士資格を有しており、当社の業務執行体制について法律・会計両面から適切な監査を行って頂けるとものとして、社外監査役に選任しております。

当社は、社外取締役及び社外監査役全員に対し、企業価値の向上を意識した経営の助言、及び経営執行の監視における株主価値に根差した視点の強化を目的として新株予約権の付与を行っており、社外監査役渡辺智美氏、中村賀一氏、田中裕幸氏は当社普通株式を保有しておりますが、いずれの者との間にも人的関係及び取引関係はありません。

当社は社外取締役及び社外監査役を選任するための独立性に関する基準又は方針を明確に定めておりませんが、選任にあたっては、経歴や当社との関係を踏まえ、株式会社東京証券取引所が定める独立性基準に抵触しないものと判断しております。また、役員の半数以上を社外役員とすることで、外部からの経営監視機能が十分に機能していると考えております。

 

③ 社外取締役又は社外監査役による監督又は監査と内部監査、監査役監査及び会計監査との相互連携並びに内部統制部門との関係

 

当社は、社外取締役及び社外監査役が、独立した立場から経営への監督と監視を的確かつ有効に実行できる体制を構築するため、内部監査部門との連携のもと、必要の都度、経営に関わる必要な資料の提供や事情説明を行う体制をとっております。また、その体制をスムーズに進行させるため、常勤監査役が内部監査部門と密に連携することで社内各部門からの十分な情報収集を行っております。これらを通して社外取締役、社外監査役の独立した活動を支援しております。

 

 

4【関係会社の状況】

該当事項はありません。

 

 

【売上原価明細書】

 

 

前事業年度

(自 2017年7月1日

至 2018年6月30日)

当事業年度

(自 2018年7月1日

至 2019年6月30日)

区分

注記

番号

金額(千円)

構成比

(%)

金額(千円)

構成比

(%)

Ⅰ労務費

 

21,294

23.1

50,702

37.1

Ⅱ経費

70,928

76.9

85,797

62.9

 当期売上原価

 

92,222

100.0

136,500

100.0

 

(原価計算の方法)

当社の原価計算は、個別原価計算であります。

 

 (注)※主な内訳は次のとおりであります。

項目

前事業年度

(自  2017年7月1日

至  2018年6月30日)

当事業年度

(自  2018年7月1日

至  2019年6月30日)

減価償却費(千円)

26,873

24,726

消耗品費(千円)

10,884

17,817

賃借料(千円)

17,236

18,458

※  販売費及び一般管理費のうち主要な費目及び金額は次のとおりであります。

 

前第2四半期累計期間

(自  2018年7月1日

  至  2018年12月31日)

当第2四半期累計期間

(自  2019年7月1日

  至  2019年12月31日)

給料及び手当

65,968千円

83,054千円

広告宣伝費

62,138

55,292

1【設備投資等の概要】

当事業年度において実施した設備投資等の総額は、40,798千円であり、その主なものはサーバー等の設備新設、SSD、GPU及びパソコンの購入によるものであります。また、当事業年度において重要な設備の除却、売却はありません。

なお、当社の事業はデータクラウド事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。

 

株価(1年)
期間を変更
PER(1年/会予)
期間を変更

その他企業情報

企業価値23,287 百万円
純有利子負債-3,905 百万円
EBITDA・会予631 百万円
株数(自己株控除後)7,769,218 株
設備投資額41 百万円
減価償却費30 百万円
のれん償却費N/A
研究開発費63 百万円
代表者代表取締役社長  伊藤 将雄
資本金1,133 百万円
住所東京都港区芝五丁目20番6号
会社HPhttp://www.userlocal.jp/

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