データセクション株式会社

証券コード: 3905 / 対象年度: 2018 / 提出日: 2018-06-27
業種 情報・通信業

現在、過去年度の有価証券報告書に基づく分析を表示しています。

このページは、EDINETに提出された有価証券報告書をもとに、 企業のリスク認識・投資領域・経営方針を自動整理したものです。

AI・自動処理による整理を含むため、誤りや不完全な表現が含まれる場合があります。 重要な情報はEvidenceやEDINET等の一次資料をご確認ください。 投資判断ではなく、企業理解の入口としてご利用ください。

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3分で読める事業概要

有価証券報告書の記載内容をもとに、事業内容・主なサービス・確認ポイントを自動整理した参考情報です。

事業の概要

ソーシャルメディア等のビッグデータを活用し、SaaS、リサーチコンサルティング、ソリューションの3軸で提供する企業です。AI技術とビッグデータ分析を組み合わせた高度な解析や、企業の課題解決に向けたセミオーダー型システム開発など、多角的なアプローチでビジネスイノベーションを推進しています。

主な事業領域

ソーシャル・ビッグデータを用いたSaaS、リサーチコンサルティング、ソリューションの提供

主な製品・サービス

  • Insight Intelligenceシリーズ(ソーシャル・ビッグデータの分析ツール)
  • Easy Mining
  • データクロール代行
  • SocialMonitor(ソーシャルリスクモニタリングツール)
  • Social Hazard Signage(災害情報提供サービス)

ビジネスモデル

SaaSによる分析ツールの提供、リサーチコンサルティングによる仮説立案と報告、ソリューションによるセミオーダー型システムの開発。これら3つの要素を有機的に連動させ、顧客の課題解決に貢献するモデル。

セグメント・事業構成

ソーシャル・ビッグデータ事業(単一セグメント)

戦略・方向性

AI技術への迅速な対応と組織強化、企業内データとの連携による付加価値向上、内部管理体制の強化、および高度なITスキルを持つ人材の確保と育成。

強みとして読み取れる点

  • データサイエンティスト集団の保有
  • SaaS・リサーチコンサルティング・ソリューションの3つのサービスを有機的に連動させる仕組み
  • AI技術(ディープラーニング等)を活用した新規ビジネス創出力
  • ASEAN地域への拠点展開と多言語対応能力

課題として読み取れる点

  • AI技術の進化に対する迅速な対応とサービス化
  • 企業内データや他社との連携による付加価値向上
  • 人材確保・育成における競争激化への対応
  • 内部管理体制の強化(業務の標準化・効率化)

確認ポイント

  • AIプラットフォーム「MLFlow」の展開状況
  • 新規事業の収益貢献度
  • ASEAN市場での展開状況
  • IT人材の採用と教育による組織力の向上

概要整理の信頼度: 4 / 5 ・提供されたテキストに主要な事業内容、強み、課題が具体的に記載されており、概要把握には十分な情報が含まれているため。

有報ナビによる分析

有価証券報告書の記載内容をもとに、リスク、経営方針、 投資・研究開発に関する情報を整理したものです。

各スコアは、有価証券報告書の記載内容を整理するための参考指標です。 5段階表示で、スコアが高いほど各項目の性質が強く出ていることを表します。 ただし、投資判断、企業価値、将来業績を評価・予測するものではありません。

特に「リスク開示記載度」は、高いほど良いという意味ではありません。 有報上で注意して読むべきリスク記述が多い、具体的、または重い可能性があるという意味です。

スコアの詳しい見方
リスク開示記載度
スコアが高いほど、有価証券報告書に記載されたリスク開示について、 注意して読むべき記述の多さ・具体性・重さが強いことを表します。 企業そのものの危険度や倒産リスクを示すものではありません。
方針記載度
スコアが高いほど、経営方針、対処すべき課題、資本政策、 リスク対応などが具体的に記載されていることを表します。 方針の良し悪しや実現可能性を判定するものではありません。
投資・変化記載度
スコアが高いほど、設備投資、研究開発、新規事業、DX、海外展開、 事業構造の変化など、将来に向けた取り組みの記載が強いことを表します。 成長性や投資成果を予測するものではありません。

リスク開示の整理

リスク開示記載度: 3 / 5

有報ナビによる整理

主なリスクとして、ビッグデータの利用規制やプライバシー保護に関する法的制約、ソーシャルメディア運営側の規約変更によるデータ取得の制限、システム障害やサイバー攻撃への対応が挙げられます。また、特定の取引先(博報堂グループ)への高い売上依存度や、Twitterデータ提供契約の終了に伴う事業への影響、技術革新への対応遅れによる競争力低下のリスクがあります。これに対し、同社は監視体制の構築、内部管理体制の強化、および高度な専門性を持つ人材の確保・育成を通じてリスク低減を図っています。

経営方針・課題の整理

方針記載度: 4 / 5

有報ナビによる整理

データセクションは、ソーシャル・ビッグデータとAI技術を融合させた高度な分析プラットフォームを提供。SaaS、リサーチ、ソリューションの3つの柱で強固なビジネスモデルを構築しており、特にAI分野での先行優位性と多角的な展開(自動運転や警備点検など)への意欲が高い。特定顧客への依存は課題だが、技術力とM&Aによる成長基盤が強み。

成長方針

SaaS、リサーチコンサルティング、ソリューションの3軸で展開。AI技術(ディープラーニング)を活用した新領域(コミュニケーション、金融、自動運転、セキュリティ、小売、警備・点検等)への拡大と、他社データとの連携による付加価値向上。

資本政策

成長過程にあると認識し、優先的にシステム投資や人材採用・育成に充てる。将来的に株主への利益還元(配当)を検討する方針。

リスク対応方針

情報の利用規制やシステム障害、知的財産権リスク、特定取引先(博報堂グループ)への依存、人材確保の難しさに対し、技術力の強化、組織体制の整備、内部管理体制の強化等で対応。

関連する原文は、下部の「有報本文」に掲載しています。

投資・研究開発・成長施策の整理

投資・変化記載度: 4 / 5

有報ナビによる整理

データセクションは、ソーシャル・ビッグデータと高度なAI技術を融合させた多角的なビジネスモデルを展開。SaaS、リサーチコンサルティング、ソリューションの3軸で構成され、特にMLFlowプラットフォームを通じたAIソリューションの加速に注力している。研究開発体制も強化しており、自動運転やセキュリティなど広範な領域への展開を目指す成長志向の企業。

設備投資の方向性

ソフトウェア開発およびAIプラットフォーム(MLFlow)の構築に向けた投資を継続。特に、高度な分析技術の自動化と効率化に向けたシステム基盤への投資に重点を置いている。

研究開発・商品開発

大規模データ処理、多言語対応の自然言語処理、統計解析・機械学習の研究開発を実施。AI技術(動画像解析、テキスト解析、データ解析)を多様な産業領域(コミュニケーション、金融、自動運転、セキュリティ、小売、警備等)へ応用するための研究開発に注認している。

投資・変化テーマ

  • AIソリューション
  • ビッグデータ分析
  • ソーシャルメディア解析
  • 自動運転支援技術
  • リサーチコンサルティング

関連キーワード

  • Deep Learning
  • MLFlow
  • テキストマイニング
  • 画像解析
  • 自然言語処理
  • データクローリング

財務情報

提出書類の財務情報を、会計基準や表示範囲とあわせて整理しています。

表示基準

会計基準日本基準 連結区分連結 対象期間2017-04-01 〜 2018-03-31 表示状況表示可能

提出日: 2018-06-27

財務情報

業績

売上高

7.21億円
根拠・定義
正式ラベル
売上高
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営業利益

45,005,000円
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経常利益

45,716,000円
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税引前利益

40,098,000円
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親会社帰属利益

16,048,000円
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親会社の所有者に帰属する当期利益(損失)
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財政状態・流動性

総資産

20.66億円
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純資産

18.3億円
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株主資本

18.13億円
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現金及び現金同等物

12.48億円
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現金及び現金同等物
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キャッシュフロー

3区分

営業CF

+37,722,000円
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-2.93億円
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財務CF

+7.85億円
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財務項目の関係

資本項目の関係

異なる値・別Fact
根拠・定義
relation state
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確認事項

開示上の確認事項

この表示に確認事項はありません。

文書情報を確認
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日本基準 / jgaap
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2017-04-01 〜 2018-03-31
表示状況
表示可能
選定状況
表示可能
raw presentation state
ready
raw selection status
ready

有報本文

有報ナビによる整理の根拠となる原文を、項目ごとに確認できます。

事業・経営に関する有報本文

有価証券報告書から抽出した本文の一部です。抽出位置や区分は自動処理のため、原文全体の確認もあわせて推奨します。

事業・経営に関する有報本文を表示

事業の内容

抜粋表示 / 原文長 約6953文字

3【事業の内容】 当社は、ビッグデータ(※1)、特にソーシャルメディア(※2)情報をもとに、「世の中の動向を分析するツール(SaaS(※3))」、「ソーシャル・ビッグデータの分析・評価レポート(リサーチコンサルティング)」、「顧客が保有している情報とソーシャル・ビッグデータをかけ合わせたシステムのセミオーダー型受託開発(ソリューション)」を提供しており、これらに、AI技術とビッグデータ分析を活用した様々なビジネスモデルのイノベーションを推進するAIソリューションを展開しております。 当社グループは、当社、子会社3社及び関連会社2社により構成されております。当社は「SaaS」と「ソリューション」、連結子会社であるソリッドインテリジェンス株式会社は「海外特化型リサーチコンサルティング」、連結子会社である株式会社ディーエスエスは「基幹システムの保守運用受託」、連結子会社であるDATASECTION VIETNAM CO.,LTDは、当社の研究開発拠点及びASEAN地域の拠点としての役割をそれぞれ担っております。 なお、当社の事業は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が、サービスの名称は「SaaS」、「リサーチコンサルティング」、「ソリューション」としております。 当社の主な特徴は以下のとおりです。 ・ビッグデータの活用方法を熟知するデータサイエンティスト(※4)集団(子会社)を所有 ・「SaaS」、「リサーチコンサルティング」、「ソリューション」という3つのサービスを提供 ・AI、ビッグデータ関連新規ビジネスの創出力 1.事業のコンセプト (1)サービス面(「新たな気付き」の提供) 10年ほど前から普及しているブログに加え、Twitter、Facebook等が平成22年頃より急速に利用者が増え社会に普及している現在、ソーシャルメディアは個人のライフスタイルが投映されたメディアであると当社は考えております。 当社グループはソーシャルメディア上に書かれている情報を収集、蓄積、分析するこ とで、世間で次に必要となるものは何かということを予知し、世の中に影響を与える人を見つけ出し、企業における次期商品開発コンセプトの提供、開発を行うことができると考えており、当社技術の活用は、様々なビジネス分野の展開が想定されます。 当社グループは、保有しているソーシャル・ビッグデータに関する技術をもとに、世の中に「新たな気付き」を提供することをサービスのコンセプトとしております。…

経営方針・経営戦略・対処すべき課題

抜粋表示 / 原文長 約1595文字

1【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 当社において、ソーシャルメディア分析やAI技術を活用した業容の拡大及び経営の安定化をはかっていくうえで、対処すべき課題は以下のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものであります。 (1)事業展開上の課題 ①AIイノベーションへのスピーディーな対応 AI技術については日々目覚ましいスピードで進歩しております。 今後の課題として、AI技術の進化にスピーディに対応し、これに対応するサービスを速やかに具現化し、実際のビジネスとして展開することが必要であると当社では認識しております。 そのような認識のもと、当社では当連結会計年度において、AI技術部門の強化を図ってまいりました。具体的には、AI技術開発を専門に行う「知能研究開発部」を組織した上で、人員の増強にも取り組んでおります。今後も引き続き、優秀なエンジニアの採用を積極的に行い、体制を強化拡充することで、ビッグデータビジネスや、AIソリューションに対する顧客からの様々な要望に対して、速やかに実現・創出する環境整備につとめてまいります。 ②ソーシャル・ビッグデータ以外のデータとの連動 ソーシャル・ビッグデータは現状の活用シーンだけではなく、“企業内に存在する様々なデータ”や“公開されている様々なデータ”などと有機的に連動させることで、さらに付加価値や活用可能性が増していくものであります。 こうした観点から、ソーシャル・ビッグデータ単独での利用にとどまらず、“公開されている様々なデータ”や、“企業内に存在する様々なデータ”と有機的に連動させるために、データを所有するベンダーや企業と数多く連携することが課題であると考えております。 当社ではこれらの課題への対応として、株式会社日本データ取引所を中心とした企業間連携により、“公開されている様々なデータ”や“企業内に存在する様々なデータ”活用を推進することで、先進的な分析手法を作りあげ、顧客に対してさらなる付加価値を提供すべく取り組んでまいります。 ③「AI・深層学習」戦略 AI技術を“様々なデータ”に活用することで、新たなサービスの創出が可能となっております。当社では、既にいくつかの企業に対してAIのソリューションを提供しております。AIを活用したビジネスを効率的に創り上げるためにるプラットフォームサービス「MLFlow」のα版をリリースしました。これにより大手企業との協働によるソリューション開発他、複数プロジェクトを実施しております。 “対処すべき課題”としては、よりスピード感を持ってAI技術と企業内データとのアライアンスを数多く実現させることとなります。…

対処すべき課題

抜粋表示 / 原文長 約1595文字

1【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 当社において、ソーシャルメディア分析やAI技術を活用した業容の拡大及び経営の安定化をはかっていくうえで、対処すべき課題は以下のとおりであります。なお、文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものであります。 (1)事業展開上の課題 ①AIイノベーションへのスピーディーな対応 AI技術については日々目覚ましいスピードで進歩しております。 今後の課題として、AI技術の進化にスピーディに対応し、これに対応するサービスを速やかに具現化し、実際のビジネスとして展開することが必要であると当社では認識しております。 そのような認識のもと、当社では当連結会計年度において、AI技術部門の強化を図ってまいりました。具体的には、AI技術開発を専門に行う「知能研究開発部」を組織した上で、人員の増強にも取り組んでおります。今後も引き続き、優秀なエンジニアの採用を積極的に行い、体制を強化拡充することで、ビッグデータビジネスや、AIソリューションに対する顧客からの様々な要望に対して、速やかに実現・創出する環境整備につとめてまいります。 ②ソーシャル・ビッグデータ以外のデータとの連動 ソーシャル・ビッグデータは現状の活用シーンだけではなく、“企業内に存在する様々なデータ”や“公開されている様々なデータ”などと有機的に連動させることで、さらに付加価値や活用可能性が増していくものであります。 こうした観点から、ソーシャル・ビッグデータ単独での利用にとどまらず、“公開されている様々なデータ”や、“企業内に存在する様々なデータ”と有機的に連動させるために、データを所有するベンダーや企業と数多く連携することが課題であると考えております。 当社ではこれらの課題への対応として、株式会社日本データ取引所を中心とした企業間連携により、“公開されている様々なデータ”や“企業内に存在する様々なデータ”活用を推進することで、先進的な分析手法を作りあげ、顧客に対してさらなる付加価値を提供すべく取り組んでまいります。 ③「AI・深層学習」戦略 AI技術を“様々なデータ”に活用することで、新たなサービスの創出が可能となっております。当社では、既にいくつかの企業に対してAIのソリューションを提供しております。AIを活用したビジネスを効率的に創り上げるためにるプラットフォームサービス「MLFlow」のα版をリリースしました。これにより大手企業との協働によるソリューション開発他、複数プロジェクトを実施しております。 “対処すべき課題”としては、よりスピード感を持ってAI技術と企業内データとのアライアンスを数多く実現させることとなります。…

経営成績・財政状態の概況

抜粋表示 / 原文長 約4750文字

3【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 業績等の概要 (1)業績 当連結会計年度(平成29年4月1日から平成30年3月31日)における我が国経済は、海外経済の緩やかな回復、情報関連財需要の高まり、またオリンピック需要もあり、緩やかな景気回復基調が続きました。 当グループが所属する国内コグニティブ/AIシステム市場は、2016年までのPOC(Proof of Concept:実証実験)から実ビジネスへの適用が多くなり、市場は急速に成長すると予測されます。また、2018年以降の同市場は、金融などでの詐欺検出/分析、全業種での自動顧客サービスなどへのAI適用が進み、2016年~2021年の年間平均成長率(CAGR: Compound Annual Growth Rate)は73.6%で成長し、2021年には 2,501億900万円の規模になると予測しています。 こうした状況の中、当連結会計年度においては以下の活動に注力して参りました。 1.高付加価値事業に注力し売上拡大。 2.昨年度実施のM&A先の発展による売上利益の向上とともに今年度も継続的にM&Aを行い収益基盤を強化。 3.MLFlowなどAIソリューションを本格的に提供開始。またAI投資も積極的に継続 詳細は以下のとおりでございます。 1.AIプラットフォーム MLFlow α版のリリース ①機械学習やIoTを利用したソリューションのローンチスピードアップと、開発コストの低下に寄与。 ②昨年の12月にα版をリリースし、また本年2月にはMLFlowによる映像解析技術の優位性を活かして、ドローンで撮影した太陽光発電設備の映像を解析し、異常点検レポーティングを行うサービスを実現。 2.AIソリューションの展開 ①文章自動生成、掲示板監視、AIファンドなどのサービスを展開。 3.インバウンド市場の拡大に伴う外国人行動分析事業の売上向上 ①観光庁、日本政府観光局(JNTO)、地方自治体、その他省庁からの大型案件を受注。 ②海外から国内へのインバウンド関連のみならず、日本から国外へ展開する事業会社のアウトバウンド案件も増加し、リピート顧客が増加。 4.KAGネットワーク・ソリューションズ株式会社(現株式会社ディーエスエス)のM&Aによる第4四半期売上への貢献 ①平成30年1月に株式取得し、連結子会社化。 ②過年度より安定的な収益を計上。 ③当該収益をAI投資環境整備に向けて振り分け。 ④顧客からの需要は大きいため、リソースの手当により、更なる業務拡大が見込まれる。 5.システム開発の高収益化が進捗 ①大口顧客からの安定的な受注を確保。 ②システム開発/運用のみならず、業務活用コンサルテーションも含め、上流から下流までワンストップでサポートすることによる高付加価値化を実現。…

セグメント関連

抽出本文 / 原文長 約171文字

【報告セグメントごとののれんの償却額及び未償却残高に関する情報】 前連結会計年度(自 平成28年4月1日 至 平成29年3月31日) 該当事項はありません。 当連結会計年度(自 平成29年4月1日 至 平成30年3月31日) ソーシャル・ ビッグデータ 事業 (千円) 合計 当期償却額 840 840 当期末残高 32,796 32,796

リスクに関する有報本文

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事業等のリスク

抜粋表示 / 原文長 約4276文字

2【事業等のリスク】 当社の有価証券報告書に記載した事業の状況、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を以下に記載しております。あわせて、必ずしもそのようなリスクに該当しない事項についても、投資者の判断にとって重要であると当社が考える事項については、積極的な情報開示の観点から記載しております。なお、文中の記載内容は当社株式の投資に関する全てのリスクを網羅しているものではありません。 当社は、これらのリスクの発生可能性を認識した上で、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ありますが、当社株式に関する投資判断は、文中及び文中以外の記載内容もあわせて慎重に検討した上で行われる必要があると考えております。 文中記載の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものであります。 (1)事業内容及び法的規制に係るリスク ①ビッグデータの利用規制の厳格化について 今般、ソーシャルメディアの普及により、データが日々大量に生成されるようになり、ビッグデータに関するビジネスが推進されるようになってまいりました。一方、データの不正利用やプライバシーを侵害する事例も散見されるようになってきております。このため、収集する情報に個人が特定できる情報が含まれていて、無意識のうちにそれらの情報が分析対象となっていた場合に何らかの規制対象となることや、今後の新たな法律の制定や既存の法律の変更により、自主規制が求められるようになる可能性があります。このように当社グループのサービスを提供する上での情報収集やサービスの提供の仕方自体に何らかの制約を受けた場合等には、当社グループの業績等に影響を及ぼす可能性があります。 ②情報の取得について ソーシャルメディアの運営側の方針転換により、ソフトウェアによる情報の自動収集に制限を加えられたり禁止された場合、サービスの品質が低下し、また、情報の収集に対して追加コストが発生した場合等には、当社グループの業績等に影響を及ぼす可能性があります。 ③システム障害について 当社グループの事業は、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、顧客へのサービス提供が妨げられるようなシステム障害の発生やサイバー攻撃によるシステムダウン等を回避すべく、稼働状況の監視等により未然防止策を実施しております。しかしながら、このような対応にもかかわらず大規模なシステム障害が発生した場合等には、当社グループの業績等に影響を及ぼす可能性があります。…

投資・研究開発に関する有報本文

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研究開発・設備投資などの有報本文を表示

研究開発活動

抽出本文 / 原文長 約540文字

5【研究開発活動】 当社グループはインターネット上で収集可能なデータをクロールし、分析・可視化することで、顧客企業の問題解決を行うソリューションを提供することを目的に、大規模データ処理技術の向上、ASEANをはじめとするアジア諸国を対象にした自然言語処理技術の多言語対応、統計解析・機械学習・データビジュアライゼーションに関する研究開発を行っております。 また、AI技術のビジネス活用を目的とした研究開発にも力を入れております。汎用的な知能開発を目標としつつ、先端領域のAI技術の価値をすばやくビジネスへ提供することをミッションとして、統計的機械学習及びそのソリューションの研究開発を行っております。AI研究においては、重要な成果を残しつつも、長期的な視点で研究開発を進めております。加えて、ビジネスへの貢献量の増加に伴い、研究開発を通じて得られた成果を、学会などで発表・発信することでAI技術の世界的な発展へ貢献しております。 なお、当連結会計年度における研究開発費として、17百万円を計上しております。また、当社グループは、ソーシャル・ビッグデータ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。 有価証券報告書(通常方式)_20180627161922

設備投資等の概要

抽出本文 / 原文長 約439文字

2【主要な設備の状況】 当社グループにおける主要な設備は、次のとおりであります。 (1)提出会社 平成30年3月31日現在 事業所名 (所在地) 設備の内容 帳簿価額 従業員数 (人) 建物 (千円) 工具、器具及び備品 (千円) ソフトウエア (千円) 合計 (千円) 本社 (東京都渋谷区) 自社利用 ソフトウエア等 15,111 16,990 124,433 156,536 42(12) (注)1.現在休止中の主要な設備はありません。 2.上記の金額には消費税等は含まれておりません。 3.ソフトウエアにはソフトウエア仮勘定が含まれております。 4.本社建物は賃借しております。年間賃借料は9,219千円であります。 5.従業員数の( )は臨時雇用者数を外書しております。 6.当社グループは、ソーシャル・ビッグデータ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しておりません。 (2)国内子会社 該当事項はありません。 (3)在外子会社 該当事項はありません。

その他の有報本文

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補足セクションの有報本文を表示

配当政策

抽出本文 / 原文長 約492文字

3【配当政策】 (1)配当の基本的な方針 当社は、株主に対する利益還元を重要な経営課題と認識しており、今後の業容拡大と経営基盤の強化のための内部留保を確保しつつ、安定した配当を実施していくことを基本方針としております。 (2)毎事業年度における配当の回数についての基本的な方針 当社は「中間配当、期末配当及び基準日を定めて剰余金の配当を行うことができる」旨を定款に定めておりますが、剰余金の配当を行う場合には、期末配当の年1回を基本的な方針としております。 (3)配当の決定機関 配当の決定機関について、中間配当は取締役会であり、期末配当は株主総会であります。 (4)当事業年度の配当決定に当たっての考え方及び内部留保資金の使途 当事業年度において、当社は、事業拡大による積極的な人材採用等を行っており、内部留保に努めたため剰余金の配当は実施しておりません。内部留保資金につきましては、財務体質の強化及び今後の業容拡大のための資金として有効に活用していく所存であります。 (5)中間配当について 当社は、「会社法第454条第5項に規定する中間配当ができる。」旨を定款に定めております。

従業員の状況

抽出本文 / 原文長 約516文字

5【従業員の状況】 (1)連結会社の状況 平成30年3月31日現在 セグメント の名称 従業員数(人) ソーシャル・ビッグデータ事業 67 (19) 合計 67 (19) (注)1. 従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。 2. 当社グループは、ソーシャル・ビッグデータ事業の単一セグメントであります。 (2)提出会社の状況 平成30年3月31日現在 従業員数(人) 平均年齢(歳) 平均勤続年数(年) 平均年間給与(千円) 42(12) 31.6 3.3 4,035 (注)1. 従業員数は就業人員(当社から社外への出向者を除く。)であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。 2.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。 3.当社は、ソーシャル・ビッグデータ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。 (3)労働組合の状況 当社グループの労働組合は、結成されておりませんが、労使関係は安定しております。 有価証券報告書(通常方式)_20180627161922

コーポレート・ガバナンス

抜粋表示 / 原文長 約6447文字

(1)【コーポレート・ガバナンスの状況】 ①コーポレート・ガバナンスの取組みに関する基本方針 当社では、「コーポレート・ガバナンス」を「企業経営を規律するための仕組」と捉えており、「株主の権利を尊重」し、健全な企業経営を実践するためには「コーポレート・ガバナンス」は重要なものであると認識しております。コーポレート・ガバナンスについての重点課題としては、「経営者が、企業の目的・経営理念を明確にし、それに照らした適切な態度・行動をとる姿勢を広く社会に明示・伝達すること」、「ステークホルダーとの円滑な関係を構築すること」、「適時適切な情報開示ができること」、「取締役会・監査役(会)等による経営の監督を充実させ、株主に対する説明責任が果たせること」、「経営者として企業を規律するために、内部統制の充実が図られていること」を意識しており、これらの重点課題を中心に体制整備を行っております。 ②企業統治の体制の概要及び当該企業統治の体制を採用する理由 イ.会社の機関の内容 当社は、取締役会設置会社であり、かつ監査役会設置会社であります。当社の経営上の意思決定、執行及び監督に関する機関は以下のとおりであります。 a.取締役会 当社の取締役会は、取締役5名(うち社外取締役1名)で構成され、定例の取締役会を毎月1回、また、必要に応じて臨時の取締役会を随時開催しております。経営方針、年度予算その他重要な事項に関する意思決定や月次予算統制その他重要事項の報告により業務執行及び各取締役の職務執行状況の監督を行っております。 b.監査役会及び監査役 当社の監査役会は常勤監査役1名及び非常勤監査役2名で構成され、全監査役が社外監査役であります。監査役は、取締役会、経営会議及びその他の重要会議へ出席し意見を述べる他、重要な決裁書類の閲覧等を通して、取締役の業務執行状況を監査しております。各監査役は監査計画に基づき監査を実施し、監査役会を毎月1回開催する他、必要に応じて臨時監査役会を開催しております。また、内部監査担当者及び会計監査人と定期的に会合を開催して情報の共有を行い、相互に連携を図っております。 c.内部監査室 当社は、代表取締役社長直轄の内部監査室(1名)を設置しております。内部監査担当者は、業務の有効性及び効率性等を担保することを目的として、代表取締役による承認を得た内部監査計画に基づいて内部監査を実施し、監査結果を代表取締役に報告するとともに、監査対象となった被監査部門に対して業務改善等のために指摘を行い、後日、改善状況を確認します。内部監査担当者は、監査役及び会計監査人と定期的に会合を開催しており、監査に必要な情報の共有を行い、相互に連携を図っております。 ロ.当社のコーポレート・ガバナンス体制 当社のコーポレート・ガバナンス体制の模式図は以下のとおりであります。 ハ.…

重要な契約等

抽出本文 / 原文長 約405文字

4【経営上の重要な契約等】 (1)Twitterデータ提供サービス利用申込書及びTwitterデータ提供サービス利用規約 ①相手先 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ ②内容 日本語及び日本で記載されたTwitterデータの提供 ③期間 平成28年7月1日から平成29年6月30日 終了または条件変更の意思表示がない限り、6か月間自動更新 (2)KAGネットワークソリューションズ株式会社株式の譲受契約 当社は、平成29年12月27日開催の取締役会において、株式会社KAGホールディングスが保有するKAGネットワークソリューションズ株式会社の発行済株式の全部及び取引先との取引に係る契約(以下、「株式等」という)を取得することを決議し、同日付で株式等譲渡契約を締結しております。 概要につきましては「第5 経理の状況 1 連結財務諸表等 (1)連結財務諸表等注記事項(企業結合等関係)」に記載のとおりであります。

大株主の状況

抽出本文 / 原文長 約426文字

(6)【大株主の状況】 平成30年3月31日現在 氏名又は名称 住所 所有株式数 (株) 発行済株式(自己株式を除く。)の総数に対する所有株式数の割合(%) 澤 博史 神奈川県横浜市港北区 1,275,980 10.99 池上 俊介 東京都世田谷区 887,900 7.64 橋本 大也 神奈川県藤沢市 772,600 6.65 林 健人 東京都杉並区 756,720 6.51 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1-6-6 675,000 5.81 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 270,000 2.32 株式会社博報堂 東京都港区赤坂5-3-1 200,000 1.72 アーキタイプ株式会社 東京都港区麻布十番2-8-10 167,500 1.44 小橋 昭彦 兵庫県丹波市 117,000 1.00 水口 雅之 石川県金沢市 102,200 0.88 5,224,900 45.01

出典

データ元
EDINET 有価証券報告書
docID
S100DGEM 外部サイト(EDINET公式サイト)を開きます

技術情報

分析バージョン
2018
使用モデル
gemma4:12b

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