E32624 Japan GAAP
前期
12.4億 円
前期比
101.3%
株価
1,005 (05/02)
発行済株式数
2,966,942
EPS(実績)
0.00 円
PER(実績)
--- 倍
前期
645.4万 円
前期比
100.1%
平均年齢（勤続年数)
39.3歳（3.7年)
従業員数
50人
当社は、AI（人工知能）技術をベースにしたレコメンド技術（※１）及びそれをベースとしたマーケティング・サービスを提供する事業を行っております。
現在、スマートフォンといった携帯型情報デバイスの普及により、インターネットは、私たちの生活に欠かせないものとなっております。それに伴い、企業活動においても、インターネットを使ったマーケティング活動はこれまで以上に大きな重要性を占めております。このような背景の中、インターネットを利用して商業サイトを営む企業経営者の最大の課題は、いかにして多様な顧客の満足を得て、リピート需要を喚起し、売上の増加を図るかということにあります。従来のマーケティングにおいては、性別、年齢による人口統計的な分類をベースとした分析が主流でありましたが、それでは、インターネット上で刻々と変化する顧客の嗜好やニーズに対応することができず、売上に結びつけることが困難でした。そこで、より個別レベルにおける顧客の好みに応じたコンテンツ（商品や情報など）を個別顧客へ提供する手法として、レコメンデーションというマーケティング手法が注目を集めております。
この新たな手法はパーソナライゼーション（※２）の中の具体的な手法の一つと考えられており、顧客のウェブサイト上やPOSなどのチャネルから閲覧や購買といった顧客行動をデータとして取り込み、AI（人工知能）技術を用いて、自動的に個別顧客の次の行動を予測し提示することで、その顧客が欲している商品や情報を手間をかけずに取得し、大きな顧客満足の提供を可能にするものです。
当社は、顧客企業が自らの顧客を知り、顧客に対して最大の価値をすべてのタッチポイント（※３）においてリアルタイムで提供できるように、AI（人工知能）技術をベースに企業のマーケティングを支援する事業を行っております。
当社の主なサービスの特徴は、レコメンドエンジン「アイジェント」の活用によるリアルタイム解析とパーソナライズ・ターゲティングであります。当社の主な顧客は、オンライン上で複数の商品や情報を扱うECサイト（※４）運営企業、ウェブサービス企業となっております。
レコメンドエンジン「アイジェント」について
当社の「アイジェント・レコメンダー」をはじめとする各種サービスには、リアルタイム解析を実現した当社独自開発のレコメンドエンジン「アイジェント」が採用されております。レコメンドエンジンは、有効な推奨をするために、有能なセールスマンが個別顧客とのやり取りからその顧客の嗜好を記憶しているように、その個別顧客が過去に行った閲覧履歴や購買履歴等といった行動データを記憶し、学習することにより効果的な推奨を行います。
レコメンド結果を算出するために大量のデータが使われるため、多くのレコメンドエンジンは、日に１度ないし２度定期的なバッチ処理（※５）での解析結果をレコメンド結果として表示しております。しかしながら、これでは、発売されたばかりの新商品がおすすめとして表示されない、また在庫切れの商品があってもおすすめ表示されてしまい、購買機会の喪失を招くことがありました。当社のレコメンドエンジン「アイジェント」では、リアルタイムの解析を実現し、ユーザーが今見ているものに対する最適な商品やコンテンツの表示を可能にしました。
当社の事業は、レコメンデーションサービス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をしておりますが、当社が提供している主なサービスの概要は以下のとおりであります。
「アイジェント・レコメンダー」
人工知能と高等数学を組み合わせた当社独自開発のロジックによるリアルタイム・レコメンドサービスであり、当社の主力サービスであります。サイトに訪れるユーザーの行動データをリアルタイムに取得・解析して、その時点における各ユーザーの嗜好に合わせたおすすめ商品やコンテンツを顧客のサイトやアプリ内といった様々なタッチポイントで表示することができるサービスであります。また、独自のリアルタイム・ユーザー動線分析技術により、単純な商品軸のレコメンデーションに比べ、より一人一人の嗜好に合わせたレコメンデーションが可能になっております。
当社の提供する管理画面とリリース後のレポーティングサービスにより、費用対効果を明確にすることができます。また、成果報酬型料金体系を採用しており、当該料金体系では顧客企業は本サービスから成果が上がった部分に対してのみ料金を支払うため、導入しやすく顧客の増加に繋がっております。成果報酬型料金体系の他にも、顧客企業の様々なニーズにこたえるために、ページの表示回数に応じたPVベース型料金体系も用意しております。
「アイジェント・レコメンダー」の特長：
・機械学習技術をベースにしたアルゴリズム（※６）
・レコメンドデータのリアルタイム生成
・スケーラビリティ（※７）への対応
・きめ細やかな導入後のサポート
・多様なウェブサイトに合わせた設定が可能なレコメンドタイプ
「レコガゾウ」
「アイジェント・レコメンダー」のオプションサービスでもあるリアルタイム・レコメンドメールサービス「レコガゾウ」は、配信するHTMLメール（※８）内にタグ（※９）を設置することで、ユーザーがメールを開封した時点で、そのユーザーの嗜好にマッチしたレコメンド結果をリアルタイムで抽出して表示することができるサービスであります。従来のレコメンドメールでは、あらかじめレコメンドエンジン側で抽出したレコメンド結果をメール配信システムに連携させるシステムを作る必要があるために導入ハードルが高いものになっており、またそのためリアルタイムの配信ができずに、レコメンドメールで表示した時点では在庫切れであったというようなタイムラグも課題となっておりました。「レコガゾウ」では、これらの導入ハードルの高さとタイムラグなどの問題を解消し、より簡単に、よりリアルタイム性の高いレコメンドメールを実現するものであります。
本サービスの基本的な課金体系は、配信リクエスト数に応じた従量課金体系であります。
「ホットビュー」
「アイジェント・レコメンダー」に使用されているレコメンドエンジンを使用したレコメンド広告サービスであります。通常のディスプレイ広告では誰にでも同じ広告が表示されますが、レコメンド広告では、広告を見ているユーザーのニーズに合致するであろう商品が広告として動的に表示されます。これにより、サイト運営者としては、自社のサイトに興味を持つであろうユーザーを自社サイトにより効果的に誘導することができ、その結果、購入や問い合わせ、資料請求などの購買に繋がる行動をより効果的に誘導できると考えております。
本サービスは、他社のDSP（※10）サービスと連携して利用することが可能であります。個別ユーザーの嗜好に合わせたレコメンド広告バナーを生成できる機能とDSPサービスの持つターゲティング機能を組み合わせ、さらに効果的にインターネット広告によるターゲティングの精度を高めることができると考えております。
本サービスの課金体系は、成果報酬型料金体系のほか、広告リクエスト数に応じた従量課金方式があります。
「プロスペクター」
購買履歴などのユーザーの行動データを取得・解析し、特定商品に対して好感を持ちそうなユーザーを抽出する商品見込み顧客抽出サービスであります。
従来の不特定多数に配信する広告はコストがかさむだけでなく、好みに合わない商品広告を押し付けられる顧客にとっては、逆にブランドへの不信感や離反を生み出す原因となっておりました。「プロスペクター」は、実績ある「アイジェント・レコメンダー」の機械学習技術とノウハウを発展的に活用することで、従来の年齢、性別といったセグメント分析とは異なる、ユーザー個人の嗜好に基づく分析を行うことで、アウトバウンド広告のエリアにおいても高精度パーソナライゼーションを実現いたしました。
本サービスはSaaS形式で提供され、システム構築の手間なくすぐに利用できます。キャンペーン配信機能とレポート機能を備えており、ユーザーの分析からプロモーションの実行、評価までを一貫して提供いたします。
本サービスの基本的な課金体系は、プランに応じた固定料金体系であります。
［事業系統図］
※画像省略しています。
用 語 解 説
※１ レコメンド技術
オンラインショップなどで、利用者の好みにあった物品やサービスを推薦するための技術・手法。ショップの利用者の購入履歴や行動履歴等の情報を分析し、適切な物品やサービスを絞り込んで推薦し、売り上げを高めるのがねらい。
※２ パーソナライゼーション
顧客のウェブ閲覧行動、購買行動などの情報を基に、その顧客に最適な情報を提供すること。またはその技術。
※３ タッチポイント
企業やブランドと顧客とのすべての接点のこと。企業やブランドについて顧客に何らかの印象が残るあらゆる接点が当てはまる。従業員のみでなくウェブサイト、スマートフォン、コールセンター、タブレット、広告など顧客がブランドに接するメディアも含まれる。
※４ ECサイト
インターネット上で商品等を販売するウェブサイト。
※５ バッチ処理
一定期間（もしくは一定量）データを集め、まとめて一括処理を行う処理方式。
※６ アルゴリズム
求める解を導き出すための処理手順のこと。数学的には「算法」「数学モデル」と訳される。ソフトウエアのプログラムは、プログラミング言語で記述されたアルゴリズムの一つである。
※７ スケーラビリティ
拡張性のこと。コンピュータ等システムの規模や能力を、状況や要求に応じて柔軟に対応できる適応力のことを指す。
※８ HTMLメール
HTML（HyperText Markup Language）は、ウェブページの記述やレイアウトに用いられるマークアップ言語をいい、HTMLメールとは、電子メールの本文をHTMLで記述したものを指す。マークアップ言語とは、文書の一部を「タグ」と呼ばれる特別な文字列で囲うことにより、文章の構造や、修飾情報を、文章中に記述していく記述言語をいう。
※９ タグ
コンピュータで扱う文書（テキストデータ）中に埋め込む特殊な記号や文字列のこと。デザイン、レイアウト、論理構造、意味を記述する。主にHTMLやXMLといったマークアップ言語で用いられる。
※10 DSP
デマンドサイドプラットフォーム（Demand-Side Platform）の略。オンライン広告において、広告主（購入者）側の広告効果の最大化を支援するツールのこと。広告枠の買い付けや配信、クリエイティブ分析（広告の認知・表現要素等の分析）までを自動で行い、最適化を行う。
(1)経営成績等の状況の概要
当事業年度における当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー（以下、経営成績等という。）の状況の概要は次のとおりであります。
① 財政状態及び経営成績の状況
当社は、連結子会社Silver Egg Technology Asia Limitedの重要性が乏しくなったことから、連結の範囲より除外し、2023年12月期より非連結決算に移行いたしました。そのため、前期比につきましては、個別業績との比較数値を記載しております。なお、Silver Egg Technology Asia Limitedは2023年７月７日に清算結了しております。
当事業年度における日本経済は、新型コロナウイルス感染症の沈静化によって経済活動の正常化が進み、景気の緩やかな回復が見られる一方で、世界的な資源価格の高騰や不安定な為替の動向、商品・サービスの値上げによる物価高等によって、依然として先行き不透明な状況が続いております。
当社が所属する情報通信サービス市場におきましては、働き方の見直しや人手不足などによる業務効率化への関心の高まりに伴い、企業による業務デジタル化への積極的なIT投資、SaaSビジネスへの関心の高まりが継続しております。国内SaaS市場は高い成長率を維持しており、2027年度に2兆990億円（当事業年度見込比6,862億円増）（富士キメラ総研刊行『ソフトウエアビジネス新市場』出典）の規模に達すると予想されております。
また、当社が事業を展開しているEC市場については、2022年国内BtoC-EC市場規模は前年比109.9％の22.7兆円となりました。分野別では、物販系分野に関して前年比105.4％と伸長しており、物販系分野におけるEC化率についてもBtoC-ECで9.1％（前年比0.3ポイント増）と伸長しております。BtoB-EC市場におけるEC化も37.5％（前年比1.9ポイント増）と増加傾向にあり（いずれも経済産業省「令和４年度電子商取引に関する市場調査報告書」）、国内のEC市場規模拡大は継続しております。
このような事業環境のもと、当社は、AI（人工知能）を用いたクラウド型サービスのリーディングカンパニーとして、「AIクラウド型サービスで、あらゆるタッチポイントにおけるリアルタイム・パーソナライゼーションの実現」をミッションに掲げております。ユーザー行動情報を分析し、「いま」求められる情報を届ける独自のAIエンジンによるマーケティング・サービスの開発及び提供を行っております。当社が提供する主力サービス「アイジェントサービス」は、レコメンドエンジン市場において41%のシェアを占めております。
当社は、当事業年度を成長投資期と位置づけ、新たなAIレコメンダーサービスの開発、当社のAI技術を活用した新領域の事業の準備、カスタマーサクセス強化の３本の柱を掲げて事業活動を行いました。
既存事業におきましては、主力の「アイジェントレコメンダー」を中心とする既存サービスの機能・セキュリティ改善と、新しいサービスを搭載する総合マーケティング・プラットフォームの開発を進めました。また、新サービスの一つとして、「Like Discovery」をリリースしました。
次に、LLMを活用した新領域へのアプローチを実施しております。新事業のサービスのリリースは、2024年12月期を予定しております。
当社の組織運営におきましては、プロダクトマネジメントの強化を目的として、人員の最適な再配置を行った結果、生産性向上に繋がりました。為替の影響により通信費が前年同期比に対して上振れしましたが、生産性向上と人材採用戦略の見直し、販売施策が功を奏し、改善を見せております。
この結果、当事業年度の営業収益につきましては1,257,336千円（前年同期比1.3％増）、営業利益は95,846千円（同3.0％増）、経常利益は95,553千円（同22.2％増）となり増収増益での着地となりました。また、当期純利益は59,100千円（同51.9％減）となりました。
なお、当社は、レコメンデーションサービス事業の単一セグメントであるため、セグメント情報に関連付けた記載を行っておりません。
② キャッシュ・フローの状況
当事業年度末における現金及び現金同等物（以下「資金」という。）は、1,096,784千円となりました。
なお、当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とその要因は次のとおりであります。
（営業活動によるキャッシュ・フロー）
当事業年度における営業活動の結果、得られた資金は、78,184千円となりました。主な内訳は、法人税等の支払額93,872千円があった一方で、税引前当期純利益の計上額86,374千円、減価償却費の計上額29,589千円及び未払金の増加額31,573千円があったことによるものであります。
（投資活動によるキャッシュ・フロー）
当事業年度における投資活動の結果、支出した資金は2,582千円となりました。主な内訳は、無形固定資産の取得による支出3,088千円によるものであります。
（財務活動によるキャッシュ・フロー）
当事業年度における財務活動による資金の増減はありません。
③ 生産、受注及び販売の実績
a.生産実績
当社で行う事業は、提供するサービスの性格上、生産実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。
b.受注実績
当社で行う事業は、提供するサービスの性格上、受注実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。
c.販売実績
当事業年度の販売実績は次のとおりであります。
|
サービスの名称 |
当事業年度 （自 2023年１月１日 至 2023年12月31日） |
前年同期比（％） |
|
レコメンデーションサービス事業（千円） |
1,257,336 |
101.3 |
|
合計（千円） |
1,257,336 |
101.3 |
（注）１．当社の事業セグメントは、レコメンデーションサービス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いたしておりません。
２．主要な販売先については、相手先別販売実績の総販売実績に対する割合がいずれも100分の10未満であるため、記載を省略しております。
(2)経営者の視点による経営成績等の状況に関する分析・検討内容
経営者の視点による当社の経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容は次のとおりであります。
なお、文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において判断したものであります。
① 重要な会計方針及び見積り
当社の財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成されております。この財務諸表の作成にあたって、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額並びに開示に影響を与える見積りを必要とします。経営者は、これらの見積りについて過去の実績や現状等を勘案し合理的に判断しておりますが、実際の結果は、見積り特有の不確実性があるため、これらの見積りと異なる場合があります。
当社の財務諸表の作成にあたり採用している重要な会計方針は、「第５ 経理の状況 １ 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項（重要な会計方針）」に記載しております。
② 当事業年度の経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容
ａ．経営成績等
（イ）財政状態
（資産）
当事業年度末の総資産は、前事業年度末に比べ41,776千円増加し、1,505,302千円となりました。主な内訳は、売掛金の減少12,459千円、ソフトウエアの減少32,624千円及び繰延税金資産の減少26,563千円があった一方で、現金及び預金の増加75,601千円及び未収還付法人税等の増加36,224千円があったこと等によるものであります。（負債）
当事業年度末の負債は、前事業年度末に比べ17,324千円減少し、127,325千円となりました。主な内訳は、未払金の増加31,573千円及び未払消費税等の増加9,492千円があった一方で、未払法人税等の減少60,883千円があったこと等によるものであります。
（純資産）
当事業年度末の純資産は、前事業年度末に比べ59,100千円増加し、1,377,976千円となりました。これは当期純利益の計上による利益剰余金の増加59,100千円によるものであります。
（ロ）経営成績
（営業収益）
当事業年度の営業収益につきましては、国内SaaS市場が高い成長率を維持しており、国内のEC市場規模も継続して拡大していること、分野別では、物販系分野に関して引き続き好調に進捗した結果1,257,336千円（前年同期比1.3％増）となりました。
（営業利益）
当事業年度の営業費用につきましては、為替の影響により通信費が前年同期比に対して上振れしましたが、生産性向上と人材採用戦略の見直し、販売施策が功を奏した結果、営業利益は95,846千円（同3.0％増）、売上高営業利益率は7.6％（前事業年度7.5％）となりました。
（営業外収益、営業外費用及び経常利益）
当事業年度の営業外費用は300千円（同98.0％減）となりました。
これは主に為替差損の影響によるものであります。
この結果、経常利益は95,553千円（同22.2％増）となり、売上高経常利益率は7.6％（前事業年度6.3％）となりました。
（特別利益、特別損失及び当期純利益）
当事業年度におきまして、固定資産除却損を9,178千円計上いたしました。これはソフトウエアにつきまして、自社ソフトLPO の除却を行ったことによるものであります。
これらの結果、当期純利益は59,100千円（同51.9％減）となり、売上高当期純利益率は4.7％（前事業年度9.9％）となりました。
（ハ）キャッシュ・フローの状況の分析
各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因については、「(1)経営成績等の状況の概要 ②キャッシュ・フローの状況」をご参照ください。
ｂ．経営成績に重要な影響を与える要因
当社は、「３ 事業等のリスク」に記載のとおり、事業環境、事業内容、組織体制、法的規制等、様々なリスク要因が当社の経営成績に重要な影響を与える可能性があると認識しております。そのため、当社は常に市場動向に留意しつつ、内部管理体制を強化し、優秀な人材を確保し、市場のニーズに合ったサービスを展開していくことにより、経営成績に重要な影響を与えるリスク要因を分散・低減し、適切に対応を行ってまいります。
ｃ．資本の財源及び資金の流動性についての分析
当社は、健全で安定した財務体質の形成に努めております。
必要な運転資金及び設備投資資金を全額自己資金で賄っており、自己資金の範囲内で安全かつ安定的な資金運用が可能と認識しております。