株式会社ユーザーローカル

証券コード: 3984 / 対象年度: 2019 / 提出日: 2019-09-26
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

ビッグデータと人工知能(AI)を活用し、企業の意思決定を支援するプラットフォームを提供。特に、SNSやWebサイトの膨大なデータを解析・可視化し、マーケティングやカスタマーサポートの自動化・高度化を支援するSaaS型サービスを展開。データ解析の高度化とAIによる自動化を推進し、企業の生産性向上に寄与する企業です。

主な事業領域

ビッグデータとAIを活用したデータ解析・活用プラットフォームの提供。SaaS形態で提供される主要サービスは、Web解析、SNS運用支援、メディアコンテンツ分析、およびAIを活用したサポートチャットボット。

主な製品・サービス

  • User Insight(Web解析)
  • Social Insight(SNS運用・解析)
  • Media Insight(メディアコンテンツ分析)
  • サポートチャットボット(AI活用サポート)

ビジネスモデル

SaaS形態での提供。データ収集、解析、活用(インサイト提供)のフローにより、企業がデータに基づいた意思決定を行うための解析ツールを提供。

セグメント・事業構成

データクラウド事業の単一セグメント(セグメント別の記載は省略)。

戦略・方向性

AI技術の高度な活用による既存サービスの高度化(パーソナライゼーション、自動化、レコメンド等)、優秀な人材の確保と育成、内部管理体制の強化、および広告宣伝による認知度の向上。

強みとして読み取れる点

  • ビッグデータとAIを組み合わせた高度な解析技術
  • SaaS形態による低価格かつ導入しやすい提供体制
  • 多様なデータソース(Web、SNS、メディア)への対応力

課題として読み取れる点

  • 優秀な人材の確保と育成
  • 内部管理体制の強化
  • サービスの認知度の向上
  • 膨大なデータを処理するためのシステム強化

確認ポイント

  • AI技術のさらなる活用による新領域への展開
  • 人材確保と育成に向けた教育体制の整備
  • 広告宣伝による認知拡大の成果

概要整理の信頼度: 4 / 5 ・事業内容、主要製品、経営戦略、課題が詳細に記載されており、概要把握には十分な情報があるため。

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: 2 / 5

有報ナビによる整理

機密情報の漏洩(個人情報・経営情報)による信頼喪失、SNS運営側の規約変更や法的規制に伴うデータ収集の制限、サイバー攻撃等によるシステム障害、知的財産権の侵害や技術流出、特定重要人物への高い依存度、事業拡大に伴う人材確保の困難さや内部管理体制の遅れ、新規事業の失敗によるコスト発生等のリスクがある。対策として、情報の暗号化・アクセス制限、システムの冗長化、機密保持契約の締結、外部監査人による監視体制などが講じられている。

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

ビッグデータとAIを軸としたSaaS型プラットフォームを提供。強固な技術基盤と高い成長性を有する一方、創業メンバーへの依存や新規事業の不確実性といった初期成長企業の課題を認識しつつ、組織体制の強化と認知度の向上によるスケールを目指す戦略。

成長方針

ビッグデータとAI技術を活用した既存サービス(User Insight, Social Insight, Media Insight)の高度化・自動化、および新規分野での新サービス開発。広告宣伝による認知度向上と、優秀な人材の確保・育成を通じた組織強化。

資本政策

新株予約権の行使による資金調達、設備投資(サーバー、GPU等)、人件費、研究開発費への充当。配当については成長過程にあるため、現在は内部留保を優先し、将来的な安定した還元を目指す方針。

リスク対応方針

機密情報の漏洩防止策、SNS運営側の規約変更への対応準備、システム障害時のバックアップ体制、知的財産権の管理、特定個人への依存からの脱却、および事業拡大に伴う内部統制の強化。 競合他社との差別化に向けた技術開発の継続。

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

ビッグデータとAIを融合させたSaaS型解析プラットフォームを提供。ディープラーニングを活用した自動化や、ヒートマップ、SNS分析など多角的なマーケティング支援を展開。設備投資は主にインフラ強化に充てられ、技術革新への意欲が高いが、特許戦略の欠如や特定個人への依存といった構造的リスクも併存する。

設備投資の方向性

サーバー、SSD、GPUなどのハードウェア投資および基幹システムの拡張・強化に向けた設備投資を継続的に実施。

研究開発・商品開発

AI/機械学習を用いたデータ解析アルゴリズムの開発、新機能の追加、およびデータサイエンティストの育成に注力。特にディープラーニングによる自動化技術の研究開発に重点を置く。

投資・変化テーマ

  • AI・機械学習による自動化
  • ビッグデータ解析プラットフォーム
  • SaaS型マーケティング支援
  • ディープラーニング活用

関連キーワード

  • ビッグデータ
  • 人工知能(AI)
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • ヒートマップ
  • テキストマイニング
  • SaaS
  • CRM

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 連結区分単体 対象期間2018-07-01 〜 2019-06-30 表示状況表示可能

提出日: 2019-09-26

財務情報

業績

売上高

13.34億円
根拠・定義
正式ラベル
売上高
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営業利益

5.3億円
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経常利益

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税引前利益

5億円
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当期利益

3.25億円
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財政状態・流動性

総資産

27.39億円
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純資産

24.25億円
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株主資本

24.25億円
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現金及び現金同等物

24.46億円
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キャッシュフロー

3区分

営業CF

+3.85億円
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投資CF

-92,022,000円
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-1.15億円
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財務項目の関係

資本項目の関係

同値だが別Fact
根拠・定義
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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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S100H0K1
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2018-07-01 〜 2019-06-30
表示状況
表示可能
選定状況
表示可能
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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5278文字

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。…

経営方針・経営戦略・対処すべき課題

抜粋表示 / 原文長 約1910文字

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。…

対処すべき課題

抜粋表示 / 原文長 約1910文字

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。…

経営成績・財政状態の概況

抜粋表示 / 原文長 約1728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】 (1)経営成績等の概要 ① 経営成績 当事業年度におけるわが国の経済は、好調な雇用環境や企業収益の底堅い推移を背景に、緩やかな景気回復傾向にあります。また、個人消費においては、雇用・所得環境の改善を背景に持ち直し、景気は緩やかな回復が持続しております。一方で、米中貿易摩擦や英国のEU離脱などによる企業業績への影響、消費税増税による景気の低迷懸念など、依然として、先行き不透明な状況が続いております。 このような状況のもと、当社はデータクラウド事業において、当社のコアプロダクトである「User Insight」、「Social Insight」、「Media Insight」 、働き方改革を推進するソリューションである「サポートチャットボット」 の機能強化 及び、ディープラーニングを活用した人工知能ソリューションの開発を目的として、ビッグデータを処理する基幹システムの拡張・強化、アルゴリズムの開発・実装、ビッグデータを解析するデータサイエンティストの教育・育成に注力し、パフォーマンスのさらなる向上に努めてまいりました。 また、営業面においては人員数及び組織的な営業管理体制の両面で強化を行い、新規取引先の開拓等の事業展開に対する販売促進活動に注力してまいりました。 以上の取り組みが奏功し、当事業年度の実績は、売上高 1,333,571 千円(前期比21.3%増)、営業利益 529,855 千円(前期比13.4%増)、経常利益 529,966 千円(前期比13.3%増)、当期純利益 325,337 千円(前期比8.0%増)となりました。 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。 ② キャッシュ・フロー 当事業年度末における現金及び現金同等物の残高は、 サーバー等の固定資産等を取得したものの、税引前当期純利益や減価償却費等の計上により、 前事業年度末と比較し178,247千円増加し、 2,446,192 千円となりました。 当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれら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) 営業活動によるキャッシュ・フローは、385,387千円の収入(前年同期は419,299千円の収入)となりました。これは主に、税引前当期純利益500,416千円の計上、減価償却費30,135千円の計上、前受金の増加31,430千円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) 投資活動によるキャッシュ・フローは、92,022千円の支出(前年同期は33,875千円の支出)となりました。…

セグメント関連

抽出本文 / 原文長 約153文字

【セグメント情報】 前事業年度(自 2017年7月1日 至 2018年6月30日) 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、記載を省略しております。 当事業年度(自 2018年7月1日 至 2019年6月30日) 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、記載を省略しております。

主要な顧客・販売先

抜粋表示 / 原文長 約2544文字

2.主な相手先別の販売実績及び総販売実績に対する割合 販売実績の総販売実績に対する割合が10%を上回る相手先がないため、記載を省略しております。 (3)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分析・検討内容は、以下のとおりです。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は、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額及び開示に影響を与える見積りを必要としております。これらの見積りに関しては、過去の実績等を勘案し合理的に判断しておりますが、実際の結果は、見積りによる不確実性のため、これらの見積りと異なる可能性があります。 当社の財務諸表の作成にあたって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 財政状態の分析 (資産) 当事業年度末の資産につきましては、運転資金の増加や、長期的発展に向けたシステム強化のためにサーバー等の設備投資を行ったことから 、 前事業年度末に比べて 271,431千円 増加し 、 2,739,478千円(前事業年度末は2,468,046千円。以下括弧同じ。)となりました。 流動資産は、現金及び預金並びに売掛金が増加したことなどから、前事業年度末に比べ207,534千円増加して、2,572,711千円(同2,365,176千円)となりました。固定資産は、サーバーやSSD等の購入により、前事業年度末に比べ63,897千円増加して、166,767千円(同102,870千円)となりました。 (負債) 当事業年度末の負債合計は、前事業年度末に比べ7,461千円増加して、 314,325 千円(同 306,864 千円)となりました。 これは主に、取引金額の増加に伴い、前受金が31,430千円増加し、 129,375 千円(同 97,945 千円)となり、また未払消費税等も3,190千円増加し、 24,089 千円(同 20,899 千円)となったことによるものであります。 (純資産) 当事業年度末の純資産合計は、前事業年度末に比べ263,970千円増加して、 2,425,153 千円(同 2,161,182 千円)となりました。 これは主に、自己株式の取得による減少 150,112 千円、利益剰余金の増加325,337千円によるものです。 ③ 経営成績の分析 (売上高) 当事業年度における当社の売上高は、前年同期21.…

リスクに関する有報本文

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事業等のリスクの原文を表示

事業等のリスク

抜粋表示 / 原文長 約5624文字

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。…

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219文字

5【研究開発活動】 当社は各種データ活用に関する研究開発を進めております。当社の各種データ解析・活用ツール開発業務への貢献を目的とし、新規サービスの開発及びサービスの機能強化に向けて研究開発を行っております。当事業年度の研究開発に要した費用の総額は 63,035 千円であります。 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。 有価証券報告書(通常方式)_20190925142805

設備投資等の概要

抽出本文 / 原文長 約302文字

2【主要な設備の状況】 当社における主要な設備は、次のとおりであります。 2019年6月30日現在 事業所名 (所在地) 設備の内容 帳簿価額 従業員数 (人) 建物附属設備 (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 (東京都港区) 本社設備 7,704 44,873 52,578 56 (10) (注)1.上記金額には消費税等は含まれておりません。 2.現在、休止中の主な設備はありません。 3.従業員数は就業人員であり、臨時従業員数は( )内に年間平均人数を外数で記載しております。 4.本社建物は賃借物件であり、年間賃借料は35,553千円であります。

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316文字

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。

従業員の状況

抽出本文 / 原文長 約302文字

5【従業員の状況】 (1)提出会社の状況 2019年6月30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) 56 ( 10 ) 27.7 2.7 5,300 (注)1. 従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数は( )内に年間平均人数を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。 (2)労働組合の状況 労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。 有価証券報告書(通常方式)_20190925142805

コーポレート・ガバナンス

抜粋表示 / 原文長 約5145文字

(1)【コーポレート・ガバナンスの概要】 ① コーポレート・ガバナンスに関する基本的な考え方 当社は、株主をはじめとするステークホルダーを重視し、企業価値の最大化に取り組んでおり、その実現のためには、経営の効率性及び健全性を高め、透明性の高い経営体制を構築することが必要であるとの観点から、コーポレート・ガバナンスの徹底を最重要課題と位置付けております。また 中でも上場会社として 「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、内部統制の充実がはかられていること」、「適時適切な情報開示ができること」 の3点を中心的に整備すべき事項と考えております。 ② 企業統治の体制の概要及び当該体制を採用する理由 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。当該体制を採用する理由は、独立性の高い取締役会及び監査役会による中立的かつ客観的な監督・監査機能の充実を図ることが、業務の適正性の確保や継続的な企業価値の向上に資すると考えているためであります。 当社の取締役会は、取締役5名(うち社外取締役2名)で構成され、毎月開催される定時取締役会に加え、必要に応じて臨時取締役会を開催しております。取締役会においては、法令及び定款の定めに則り、経営上の重要な意思決定を行うとともに、業務執行状況の監督機関としても機能しております。 議長 :代表取締役社長 伊藤将雄 構成員:取締役 渡邊和行、取締役 岩本大輔、社外取締役 小澤隆生、社外取締役 松崎良太 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、毎月1回定例監査役会を開催するほか、必要に応じて臨時監査役会を開催し、監査計画の策定、監査実施状況等、監査役相互の情報共有を図っております。 議長 :社外監査役 渡辺智美 構成員:社外監査役 中村賀一、社外監査役 田中裕幸 なお、監査役は、取締役会及びその他重要な会議に出席するほか、監査計画に基づき重要書類の閲覧、役職員への質問等の監査手続きを通して、取締役の業務執行状況を監査しております。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、緊密な連携をとることで監査の実効性と効率性の向上に努めております。 当社のコーポレート・ガバナンス体制は以下の図のとおりであります。 ③ 企業統治に関するその他の事項 イ.内部統制システムの整備状況 当社は、企業経営の透明性及び公平性を担保するための体制として、「内部統制システムに関する基本方針」を定めており、その基本方針に基づき内部統制システムの運用を行っております。その概要は以下のとおりであります。 1.…

重要な契約等

抽出本文 / 原文長 約26文字

4【経営上の重要な契約等】 該当 事項はありません。

大株主の状況

抽出本文 / 原文長 約737文字

(6)【大株主の状況】 2019年6月30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(%) 伊藤 将雄 東京都品川区 2,228,200 60.31 YJ2号投資事業組合 東京都千代田区紀尾井町1番3号 280,000 7.57 渡邊 和行 東京都港区 186,000 5.03 三上 俊輔 東京都港区 88,500 2.39 合同会社クリムゾングループ 東京都港区赤坂1丁目14番5号 80,000 2.16 中村 賀一 神奈川県横浜市都筑区 54,000 1.46 イーストベンチャーズ2号投資事業有限責任組合 東京都港区六本木4丁目2番45号 53,100 1.43 株式会社キーバリュー 東京都品川区大崎1丁目2番3号 50,000 1.35 MSIP CLIENT SECURITIES (常任代理人 モルガン・スタンレーMUFG証券株式会社) 25 CABOT SQUARE, CANARY WHARF, LONDON E14 4QA, U.K. (東京都千代田区大手町1丁目9番7号) 35,000 0.94 日本証券金融株式会社 東京都中央区日本橋茅場町1丁目2番10号 21,500 0.58 3,076,300 83.27 (注)1.当社は自己株式28,427株を保有しておりますが、上記の大株主から除いております。 2.2019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ますが、上記所有株式については、当該株式分割前の所有株式数を記載しております。 3.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は、小数点第3位以下を切り捨てて表示しております。

出典

データ元
EDINET 有価証券報告書
docID
S100H0K1 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
2019
使用モデル
gemma4:12b

このページについて

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