2021年6月期 第1四半期
決算補足説明資料
株式会社ブレインパッド
2020年11月12日
INDEX
• はじめに ・・・ P 2
• 会社概要 ・・・ P 3
• 中期経営計画および当期業績の前提について ・・・ P 9
• 2021年6月期 第1四半期 連結業績ハイライト ・・・ P 14
• 2021年6月期 連結業績予想の修正について ・・・ P 21
• 2021年6月期 第1四半期 単体業績/単体セグメント業績ハイライト ・・・ P 24
• 再掲：中期経営計画について ・・・ P 31
• APPENDIX ・・・ P 41
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はじめに 〜当社が目指すもの〜
創業以来の変わらぬミッション
“データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる”
ブレインパッドは、2004年の創業当時から、顧客企業のデータを活用した経営改善を支援してきました。
ビッグデータ、AI、IoTなど、時代ごとにキーワードは違えど、
その根底はデータを分析・活用して価値に変え、企業活動に変化と改善をもたらすことです。
データは蓄積するだけではただのコストです。私たちは、データを価値に変えるために必要な
分析力（国内随一のデータサイエンティスト数）
エンジニアリング力（市場No.1製品を自社開発・提供できる技術力）
ビジネス力（データ活用を支援した企業は業種問わず1,000社超）
の3つの力を有した、世界でも稀有な企業です。
世界的に増え続ける人口（減り続ける日本の人口）と、限られた資源、加速する環境変化の中で
私たちは「データ活用のプロフェッショナル」として、
ビジネスに、データに基づく高度化とイノベーションを与え、
世界の持続可能性の向上に寄与してまいります。
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会社概要
商号 株式会社ブレインパッド（英文 BrainPad Inc.） グループ体制
本社所在地 東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル
電話番号 03-6721-7001（代表） 株式会社ブレインパッド
設立 2004年3月18日
2011年9月 東京証券取引所 マザーズ上場
上場 2013年7月 同 市場第一部上場 100％出資 33.4％出資 100％出資
（証券コード：3655）
資本金 597百万円（2020年9月30日現在） Mynd株式会社 BrainPad US Inc.
従業員数 383名（連結、2020年9月30日現在）
連結子会社
代表取締役会長 佐藤 清之輔 （創業者） 株式会社電通クロスブレイン 非連結子会社
代表取締役社長 草野 隆史 （創業者） 持分法適用会社
取締役 安田 誠
取締役 石川 耕
取締役 塩澤 洋一郎 認証
役員 取締役 関口 朋宏
社外取締役 佐野 哲哉
社外取締役 牛島 真希子 認証・制度
常勤社外監査役 鈴木 晴夫 ISO(JIS Q) 27001
社外監査役 山口 勝之
社外監査役 大久保 和孝 JIS Q 15001 認証の登録範囲は、Webレコメンデーションならびに
広告配信技術、データ分析技術を利用したSaaS
認証番号：10822646
サービスです。
主な ・一般社団法人データサイエンティスト協会
加入団体 ・一般社団法人日本ディープラーニング協会
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再掲
当期（2021年6月期）からのセグメント変更について
DX*投資、データ活用投資に関する需要に応えるためには、単一のサービス提供ではなく、
当社グループのさまざまなサービスを組み合わせた総合提案を行うことが重要と認識。
*デジタルトランスフォーメーション
各サービスを強化しながら、より相互の連携に取り組むことで一層の成長を実現するべく、
2021年6月期より報告セグメントを変更し、経営管理のより一層の強化を行う。
現セグメント 変更後の新セグメント（2021年6月期1Qより適用）
プロフェッショナルサービス事業
（コンサルティング、人的支援が中心）
プロダクト事業
（プロダクトの提供が中心）
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ブレインパッドの強み
：データ分析力をコアに、データによる価値創造のバリューチェーンを網羅していること
プランニング／PoC サービス／業務実装
顧客接点
DX推進、 データ蓄積 データ活用を
データ収集の 先進的な データ活用 における デジタル、
データ活用 環境、データ 自動化する
ための データ分析 アルゴリズム ツールの提供、 アクション データ活用
のための 基盤等の ための
ツール提供 構築 活用支援 ツールの提供、 人材の育成
コンサルティング システム構築 システム構築
活用支援
データ活用人材が活躍する主な領域
データ活用コンサルタント
データサイエンティスト
システムエンジニア、機械学習エンジニア
データ活用プロダクトの開発・提供（プロダクト開発エンジニア、テクニカルサポート、カスタマーサクセス）
主な事業領域
【プロフェッショナルサービス事業】 データ分析、システム開発を含むコンサルティング、人的支援を中心に、顧客企業のデータ活用を支援
【プロダクト事業】 自社製および他社製プロダクトの提供を中心に、顧客企業のデータ活用を支援
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プロフェッショナルサービス事業
データ分析、システム開発を含むコンサルティング、人的支援を通じて、顧客企業のデータ活用
支援を行う事業です。売上高の大部分は、業務受託によるフロー型のビジネスモデルです。
直近の収益構造（2020年6月期 ＊新セグメント組換後） 特徴、強み
・ 顧客の経営課題に合わせて ・ コストの約53％が社員人件費
• 業界随一の規模を誇るデータサイエンティスト組織が、
プロジェクト単位で受注 多様な分析技術を組み合わせ、顧客ごとに固有の課題に対応
コスト ・ システム開発案件は、外注を
・ プロジェクト期間は、 26.3億円 活用し、利益率をコントロール • 業界でもいち早く新卒採用を開始し、毎年数十名の新卒を
数か月～数年まで様々、
プロジェクト体制も、
売上高
・ その他は、他社クラウドサービス 育成し続けることのできる組織力
43.5億円 やソフトウェア利用料等
数名～10名近くまで様々
• 業種に特化せず、幅広い業種に対する支援実績
・ 数か月ごとに契約更新し、 利益
数年にわたり支援している 17.2億円 ・ セグメント利益率39.5％ • ベンダーフリーの立場で、課題に合わせたクラウド等の選定力、
企業も多い データやAIの特性を理解したうえでのシステム開発力
代表的なサービス
データ活用人材の育成、
データ活用コンサルティング データ分析、予測、最適化 データ活用・分析基盤の構築
組織･体制の整備
・データ活用テーマの選定 ・需要予測・販売数予測 ・最適なハードウェア/ソフト ・データ活用組織･体制の
・データ活用の適用領域の ・価格最適化 ウェアを組み合わせたデータ 整備や立ち上げ
見極め ・配送ルート・車両配置の 基盤の構築（SI） ・データ活用人材やデータ
・データ活用の戦略立案・ 最適化 ・機械学習等のアルゴリズム サイエンティストの育成
実行計画の策定支援 ・故障予知・不良品検知 のシステム組み込み開発 メソッドを組み合わせた
・データ活用投資に対する ・顧客構造分析 ほか カスタマイズプログラム提供
経営者の意思決定支援 ・解約要因分析・解約予測 【主な利用製品】 ・公開講座（データ活用
・SNS分析 人材育成サービス）提供
ほか ・広告投資の最適化
ほか ほか
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プロダクト事業
自社製および他社製プロダクトの提供を通じて、顧客企業のデータ活用支援を行う事業です。
売上高の大部分は月額課金のライセンス収入からなる、ストック型のビジネスモデルです。
直近の収益構造（2020年6月期 ＊新セグメント組換後） 特徴、強み
・ 売上高の約65％が ・ コストの約40％が社員人件費
• 自社製品には、データ分析力を生かした高精度な自社開発
「Rtoaster」関連の売上 アルゴリズムを搭載
・ その他は、自社製プロダクト運用
・ 売上高の8割以上が、解約が無い コスト のためのデータセンター費用、 • 他社製品は、独自性が強い海外ツールを目利き･選定
限りは積み上がるストック型売上高 売上高 15.8億円 プロダクト開発・保守のための
・ カスタマイズ開発やライセンス収入
22.7億円 外注費、他社製プロダクトの • 業界トップクラスのシェアを誇る「Rtoaster」を中心に、
仕入等
を維持・拡大するための、 他社製品ともベンダーフリーに連携し、
人的サービスは、ストック売上高に 利益 多様なデータを活用した、あらゆる顧客接点をカバーする
は含めない ・ セグメント利益率30.6％
7.0億円 パーソナライズアクションが可能
代表的なサービス
主力製品
データビジネス・プラットフォーム マーケティングオートメーション デジタルコンシューマー・ 統計解析・ビッグデータ 運用型広告支援ツール
自然言語処理エンジン マッチングエンジン 拡張分析ツール
（CDP／プライベートDMP） プラットフォーム インテリジェンス 加工システム
Rtoaster BrainPad VizTact WPS Analytics
（アールトースター） Probance Brandwatch Mynd plus Conomi（コノミ）
（プロバンス） （ブランドウォッチ） （マインドプラス） 収集・蓄積したデータを活 機械学習とビジュアル分 SAS言語で記述されたプ
顧客データを統合・分析 析を組み合わせてパターン ログラム実行とデータ操作
機械学習で顧客ニーズを 業界最大級のデータとAI 人工知能・機械学習・統 用して、独自のアルゴリズ
し、高精度なパーソナライ やルールを発見し、意思 が可能
予測し、パーソナライズコ を搭載したマーケティング 計学技術を駆使してテキ ムでヒト・モノを複合的に
ズを実現するトータルソ 決定をサポート
ミュニケーションを実現 リサーチプラットフォーム ストデータを解析 マッチング
リューション
自社開発製品 自社製品 当社が国内唯一の販売代理店である製品 その他
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主なクライアント
これまでに当社との取引実績があり企業名等の公表を許可いただいている、または、
プレスリリースやメディア掲載等で取引実績のあることが公知となっている顧客を抜粋したものです。
（2020年11月12日現在、敬称略、順不同）
㈱すかいらーくホールディングス、㈱ゲオ、㈱髙島屋、㈱ローソン、㈱TSUTAYA、アスクル㈱、㈱I-ne、エノテカ㈱、
㈱オークローンマーケティング、㈱オートバックスセブン、㈱コナカ、三陽商会㈱、㈱自由が丘フラワーズ、㈱セレクトスクエア、全日空商事㈱、
小売・流通・卸売
㈱そごう・西武、㈱タイムマシン、㈱ディノス・セシール、㈱ドラマ、パルシステム生活協同組合連合会、㈱バロックジャパンリミテッド、㈱B4F、
㈱フェリシモ、㈱ロッピングライフ
トヨタ自動車㈱、三菱電機㈱、ライオン㈱、キユーピー㈱、キリン㈱、コーセープロビジョン㈱、日本コカ・コーラ㈱、バイエル薬品㈱、㈱ファンケル、
製造 ㈱富士フイルム ヘルスケア ラボラトリー、㈱明治、森永乳業㈱、アサヒビール㈱、キッコーマン㈱、貝印㈱、㈱SABON Japan、サンスター㈱、
タビオ㈱、ディーゼルジャパン㈱、西川㈱、日本たばこ産業㈱、㈱ピーチ・ジョン、UCCホールディングス㈱、㈱ワコール
SMBC日興証券㈱、㈱りそな銀行、㈱山口フィナンシャルグループ、みずほ証券㈱、㈱ジェーシービー、㈱伊予銀行、㈱新生銀行、
金融 三井住友信託銀行㈱、㈱三菱UFJ銀行、㈱横浜銀行、大和証券㈱、松井証券㈱、㈱オリエントコーポレーション、ポケットカード㈱、
㈱マネースクエア
日本航空㈱、全日本空輸㈱、㈱日本旅行、九州旅客鉄道㈱、ヤマト運輸㈱、ゆこゆこホールディングス㈱、㈱読売旅行、
旅行・航空・運輸
ヒルトン・ワールドワイド、㈱プリンスホテル
グーグル合同会社、ヤフー㈱、㈱大塚商会、GMOリサーチ㈱、ニフティ㈱、㈱アイスタイル、エアロセンス㈱、㈱エイトレッド、オーエムネットワーク㈱、
IT・情報・通信 ㈱クラウドワークス、㈱JR東日本ネットステーション、CCCマーケティング㈱、スターフェスティバル㈱、ダイワボウ情報システム㈱、トレンドマイクロ㈱、
富士通クラウドテクノロジーズ㈱、メディカル・データ・ビジョン㈱
電力・エネルギー・
大東建託㈱、ミサワホーム㈱、八千代エンジニヤリング㈱、積水ハウス㈱、野村不動産アーバンネット㈱、三井不動産レジデンシャルリース㈱
建設
NIKKEI STYLE、㈱WOWOW、ぴあ㈱、国立大学法人大阪大学、パーソルキャリア㈱、㈱マイナビ、㈱朝日新聞社、㈱読売新聞東京本社、
㈱フジテレビジョン、㈱J-WAVE i、㈱JTBパブリッシング、スターツ出版㈱、㈱日本ビジネスプレス、大日本印刷㈱、㈱デルフィス、
メディア・広告・ ㈱博報堂プロダクツ、ビーコンコミュニケーションズ㈱、㈱セガホールディングス、㈱セガゲームス、学校法人河合塾、㈱Z会、
エンタメ・その他 ㈱ベネッセコーポレーション、㈱エキスパートスタッフ、㈱MS-Japan、エン・ジャパン㈱、㈱スタッフブリッジ、㈱ディスコ、テクノプロ・ホールディングス㈱、
㈱日経HR、㈱パソナテック、㈱ビズリーチ、㈱ビーネックステクノロジーズ、㈱リクルートスタッフィング、㈱イタミアート、㈱インタースペース、
クックパッド㈱、㈱さとふる、シダックス㈱
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中期経営計画および
当期業績の前提について
再掲
（1）中期経営計画について
現中期経営計画の最終年度（2023年6月期）の計画は、変更なし。
3つの基本方針に対する、前期（2020年6月期）までの進捗は以下の通り。
変更なし
変わらず、2023年6月期に
・ 連結売上高 115億円
・ 連結経常利益 20億円 を目指す。
2020年6月期
の進捗状況
ビジネスにインパクトを与える、先進的で実践的なデータ 総合力を提供・発揮するためのステップとして、
○
基本方針
同種の機能・職種を同一部門に集約する
活用の実績を増やすため、データ活用に必要な総合力 大規模な組織再編とその定着化を実施。
1 を提供・発揮していく体制（事業間連携）の強化 2021年6月期より、「総合力」発揮のステージへ。
2020年6月期は、期初目標を上回る66名
データ活用に不可欠となる人的サービス、ソリューション （前期比+21.8％）の増員に成功。
2 提供需要に応えるための多様な人材の採用・育成を
含む組織規模の拡大
2021年6月期はその育成とさらなる採用を進める。
また、デジタルマーケティング領域の強化として、
㈱電通グループと合弁会社「㈱電通クロスブレイン」
○
を設立。
先進的な技術を用いたデータ活用を加速するために、
△
監視カメラシステムや入退室システム等のセキュリティ
3 自社でのR&Dは当然として、国内外Tech企業との ソリューションを提供する株式会社セキュアにマイナー
業務提携・投資等による連携の強化 出資するなど、Tech企業との連携も進めている。
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再掲
（2）当期の前提、期初の連結業績予想（売上高）について
新型コロナウイルス感染症拡大の影響により、
売上高が当期並みに留まる場合をワーストケースとする。
8,000 百万円 上期業績予想（売上高） 8,000 百万円 通期業績予想（売上高）
6,000 6,000 通期売上高67～72億円は、
7,200 現時点の不透明な状況に
4,000 4,000 ～ 基づいた予想値であり、
6,700
3,400
6,621 会社内部においては、
2,000
3,191 ～ 2,000 この予想を上回る水準を
3,200 目指している。
0 0
当期実績 次期予想 当期実績 次期予想
期初に公表した上記業績予想の前提
同感染症拡大の影響を強く受ける業界から受託する既存案件において、案件規模の縮小が生じている。
受注活動は正常に戻っておらず、1Q売上高は前年同四半期比横ばいでの着地となる可能性が高い。
日本企業のDXへの投資意欲の高まりにより新規の引き合いは増えているが、
受注時期、プロジェクト開始時期が不透明な状況が続いている。
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再掲
（3）当期の前提、期初の連結業績予想（利益面）について
売上高が2020年6月期並みに留まる場合をワーストケースとした場合の、利益予想は以下の通り。
1,500 百万円 上期業績予想（利益面） 通期業績予想（利益面）
1,500 百万円
1,000 1,000
1,079
500 500 1,061
150 150 100 858 500 500
625 638 ～0 ～0 ～0 ～ ～
508 350
200 200 ～140
0 0
当期純利益
当期純利益
営業利益
経常利益
営業利益
経常利益
当期純利益
当期純利益
営業利益
経常利益
営業利益
経常利益
当期実績 次期予想 当期実績 次期予想
期初に公表した上記業績予想の前提
アンダー／アフターコロナにおいて、DX投資、データ活用投資が回復・増大するという前提に立ち、
優秀な人材の採用・育成は、当期においても継続。
現時点で、2020年6月期実績を超える86名の増員が、上記の利益予想に加味されている。
なお、新規採用に伴う社員人件費・人材採用費以外は、特殊なコスト増を計画していない。
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新
【新指標】 案件規模別の売上構成（期末のみ更新）
データ活用の総合力を発揮して案件の大型化を進める、という当社グループの成長方針をふまえ、
その進捗を測る新指標として、案件規模別の顧客数、売上構成の公表を開始。
以下の通り、直近2年で、年間売上高1億円以上の顧客の売上が増加。この中計期間は、
引き続き1億円以上の顧客数の増加に注力。そのためには総合提案の推進が重要。
案件規模別の顧客数（単体） 案件規模別の売上構成（単体）
顧客数 年間売上高 百万円 年間売上高
700 7,000 6,618
1億円以上 1億円以上
1千万円以上～1億円未満 1千万円以上～1億円未満
600 6,000 5,673
1千万円未満 1千万円未満
505
480 2,791
500 7 5,000
8 1,956
103 2020年6月期は、
400 111 ここに含まれる8社が
4,000
それぞれに、案件規模
の拡大に成功した
300 3,000
200
2,718 2,903
395 361 2,000
100
1,000
999 923
0
0
2019年 2020年
2019年 2020年
6月期 6月期
6月期 6月期
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2021年6月期 第1四半期
連結業績ハイライト
3期比較（連結売上高：四半期別／セグメント別）
売上高は、コロナ影響を強く受ける業界から受託する既存案件の規模縮小と、
営業活動の制限により前期下期において新規案件の受注が想定通りに進まなかったことにより、
前年同四半期並みに留まる。 なお、この1Q売上高の進捗は、ほぼ期初の想定どおり。
四半期別売上高 セグメント別売上高
百万円 コロナ影響あり 百万円
7,000 6,621 7,000 6,621 6,621
4Q ﾌﾟﾛﾀﾞｸﾄ事業
6,000 5,677 3Q 6,000 5,677 ﾌﾟﾛﾌｪｯｼｮﾅﾙｻｰﾋﾞｽ事業
1,782 1,633
2Q 2,274 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
5,000 5,000 1,454
1,635 1Q
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
4,000 1,649 4,000 2,037 ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
1,533 ＋1.8% 1,826
3,000 3,000
ほぼ期初の想定通り進捗
1,639 ＋1.6%
2,000 1,579 2,000 4,347 1,551 1,579
1,342
2,951 543 552
1,000 1,000 2,397 ＋1.9%
1,551 1,579
1,168 1,008 1,027
0 0
2019年 2020年 2021年 2019年 2020年 2020年 2020年 2021年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期1Q 6月期1Q
新セグメントにて表示
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3期比較（連結営業利益：四半期別／セグメント別）
売上高が前年並みに留まった一方で、前期の増員と給与体系見直しにより社員人件費が増加
しているため、営業利益は減益となったが、コストの節減・適正化を進めた結果、
営業利益額は、期初の想定を上回っている。（→ これをふまえた業績予想の修正はP21以降）
四半期別営業利益 セグメント別利益
百万円 コロナ影響あり 百万円 1,061 1,061
1,500 2,500
4Q 1,185 本社費
3Q 2,000 566 697
1,185 452 ﾌﾟﾛﾀﾞｸﾄ事業
1,061 2Q
1,500 514 ﾌﾟﾛﾌｪｯｼｮﾅﾙｻｰﾋﾞｽ事業
293 1Q 580
1,000 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
181 1,000
1,717 314
1,334 111 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
255 500 1,090 178
406 155 ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
438 314
▲64.6％ 0
500
312 -302 -358
営業利益額は、
-500
278 期初の想定を上回っている -938
111 -1,000
314 -1,353 -1,353
208 ※
0
111 -1,500
2019年 2020年 2021年 2019年 2020年 2020年 2020年 2021年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期1Q 6月期1Q
新セグメントにて表示
※営業・マーケティング人員を、各事業セグメントから本社費に集約する組織変更を行ったことと、
今後の組織規模拡大を見据え、販管部門を積極増員したため。
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3期比較（連結経常利益、当期純利益：四半期別）
前述の営業利益と同じく、経常利益、当期純利益も減益となった。
なお、当期より、株式会社電通クロスブレイン（株式会社電通グループとの合弁会社）の
持分法による投資損失が営業外費用に計上されているが、当1Qは合弁会社の営業活動の
開始前であるため、当社グループの業績に与えた影響は軽微。
四半期別経常利益 四半期別当期純利益
百万円 コロナ影響あり 百万円 コロナ影響あり
1,500 1,500
4Q 4Q
1,214 3Q 3Q
1,079 2Q 2Q
309 1Q 1Q
1,000 180 1,000 881 858
261 259 174
409
177
500 318 ▲65.0％ 500 283 ▲65.0％
281 291
112 192
320 76
215 147 217
0
112 0 76
2019年 2020年 2021年 2019年 2020年 2021年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
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従業員数の推移（単体）
期末目標の455名に向けて、採用進捗中。
当期は、リーダー層以上の採用に注力しているため、前期よりも採用難易度が上がっており、
引き続き全社をあげて採用活動に注力している。
退職率は、これまでと同程度で推移している。
2020年4月入社 過去最多37名の
従業員数（単体） の新卒23名が 新卒内定者を見込む
各セグメントに配属
名
500 455 その他
ﾌﾟﾛﾀﾞｸﾄ事業
400 369 369 380
ﾌﾟﾛﾌｪｯｼｮﾅﾙｻｰﾋﾞｽ事業
303 87 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
105 105
300 261
59 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
※
217 24 80
76 76 ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
177 76
200 33 73
42 62 51
48 40
100 44 42 213
188
29 128 137
116
62 80
0
2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2020年 2021年 2021年 ※ 2020年6月期の期初の
6月期末 6月期末 6月期末 6月期末 6月期末 6月期末 6月期1Q末 6月期末目標 組織再編により、
各セグメントから42名が
新セグメントにて表示 「その他」に異動。
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連結損益の状況
（単位：百万円）
2020年 2021年
増減額 増減率
6月期1Q 6月期1Q
昇給および増員による社員人件費の増加
売上高 1,551 1,579 28 1.8% により、売上高の増加率に比べ、
売上原価 829 944 115 13.8% 売上原価の増加率が高くなっている。
売上総利益 722 635 -87 -12.0%
販管費 408 524 116 28.4% 昇給および販管部門の積極増員による
営業利益 314 111 -203 -64.6% 社員人件費の増加、売上高が前年
同四半期並みに留まっていることによる
営業外収益 7 2 -5 -66.9% 原価稼働の一部低下により、
営業外費用 1 1 1 124.5% 売上高・売上原価の増加率に比べ、
販管費の増加率が高くなっている。
経常利益 320 112 -208 -65.0%
特別利益 0 0 0 380.0%
特別損失 － － － － 合弁会社 株式会社電通クロスブレイン
による連結を開始。
税金等調整前当期純利益 320 112 -208 -65.0% 同社の営業活動の開始前のため、持分法
法人税等合計 104 36 -67 -64.9% による投資損失は、約1百万円と軽微。
当期純利益 217 76 -141 -65.0%
非支配株主利益 － － － －
親会社株主に帰属する当期純利益 217 76 -141 -65.0%
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連結貸借対照表
（単位：百万円）
2020年 2021年
増減額 増減率 主な増減要因
6月期末 6月期1Q末
資産 4,984 4,849 -135 -2.7%
流動資産 4,109 3,906 -203 -4.9% ・受取手形・売掛金 -147
・流動資産その他 -33
・現金及び預金 -24
固定資産 875 943 68 7.7% ・投資その他の資産 74 合弁会社
・ソフトウエア 14 株式会社電通クロスブレイン
への出資を含む。
・無形固定資産その他 -10
・有形固定資産 -10
負債 955 700 -255 -26.7%
流動負債 873 619 -254 -29.1% ・未払法人税 -109
・前受収益 -55
・流動負債その他 -36
・未払金 -31
・未払費用 -15 ストックオプションの行使が
固定負債 82 81 -1 -1.8% 進んだことによる。
（なお、本年9月30日を以て、
純資産 4,029 4,149 120 3.0% ・利益剰余金 76 発行済のストックオプションの
・資本金、資本剰余金 45 行使期間が終了）
自己資本比率 80.8% 85.6%
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2021年6月期
連結業績予想の修正について
（1）業績予想に対する1Qの進捗
当期1Qは、売上高はほぼ想定どおりであったが、利益面は想定を上回って進捗した。
これは、売上成長が限定的になると見込まれる当期の前提をふまえ、
期初より人材投資以外のコストの節減・適正化を進めたため。
（単位：百万円）
親会社株主に帰属
売上高 営業利益 経常利益 する四半期純利益
期初公表の2Q（累計）業績予想 下限 3,200 0 0 0
A 上限 3,400 150 150 100
B 1Qの結果 1,579 111 112 76
B/A 2Q（累計）業績予想の上限に対する進捗 46.4％ 74.1％ 74.8% 75.8%
売上高は、 利益面は、想定を上回って進捗
想定どおりに進捗
利益の上方修正を実施（次頁参照）
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 22
（2）1Qの業績進捗をふまえた、連結業績予想の修正
現状、案件の大型化に伴う提案活動の長期化、受注決定時期の遅れが発生しているため、
売上高の見通しは、期初の想定を上回る状況ではない。
そのため、売上高予想は2Q累計のみを修正し、利益予想を以下の通り修正。
＜修正前＞ （単位：百万円）
親会社株主に帰属
売上高 営業利益 経常利益 する当期純利益
2Q（累計）業績予想 3,200～3,400 0～150 0～150 0～100
通期業績予想 6,700～7,200 200～500 200～500 140～350
＜修正後＞
親会社株主に帰属
売上高 営業利益 経常利益 する当期純利益
2Q（累計）業績予想 3,200～3,300 200～300 200～300 130～200
通期業績予想 6,700～7,200 300～500 300～500 210～350
1Qの利益進捗をふまえ、上方修正
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2021年6月期 第1四半期
単体業績/単体セグメント業績ハイライト
プロフェッショナルサービス事業（単体）2期比較
データ活用環境の構築を目的とするシステムインテグレーション案件が堅調。
しかし、コロナ影響を強く受ける業界から受託する既存のデータ分析案件の縮小の影響が大きく、
売上高は前年並みに留まる。
従業員数の増加、前期に実施した給与体系の見直しの影響により、セグメント利益は減少。
四半期別売上高 四半期別セグメント利益
百万円 百万円
6,000 3,000 45.0%
4Q 4Q
3Q 3Q
5,000
4,347 2Q 39.5% 2Q
1Q 2,000 30.0%
4,000 1,717 1Q
1,215 30.6% ｾｸﾞﾒﾝﾄ利益率
3,000 423
1,058 適正な
2,000 ＋1.9% 1,000 408 15.0% セグメント利益
▲28.3％ 率としては、
1,065 1,027 448 35％程度を
1,000 314 目指したい。
1,008 1,027 438 314
0 0 0.0%
2020年 2021年 2020年 2021年
6月期 6月期 6月期 6月期
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 25
プロフェッショナルサービス事業（単体）売上高、顧客数、従業員数
従業員1人あたり売上高は、前期4Qをピークに、当期1Qは下落。
旧アナリティクス事業の大型案件にて、コロナ影響による売上縮小が発生していることが主因。
代わりの大型案件の新規受注には時間を要するため、当面は、この水準が続く見込み。
顧客数には小規模なライセンスのみを提供している顧客も含まれるため、参考値とする。
売上高、顧客数、従業員数 顧客数／
百万円 従業員数
1,500 300
1,215
1,027
1,065 1,058 213
1,008
188
1,000 175 200
168 172
148 151
144 139
134
500 100
売上高
顧客数
従業員数
0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2020年6月期 2021年6月期
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 26
プロダクト事業（単体）2期比較
コロナ影響が比較的小さいEC事業者等に向けたプロダクト導入、アップセルが堅調だった一方で、
同影響を強く受ける業界から受託する運用支援案件等の規模縮小があり、
売上高は前年並みに留まる。
従業員数の増加、前期に実施した給与体系の見直しの影響により、セグメント利益は減少。
四半期別売上高 四半期別セグメント利益
百万円 百万円
3,000 1,000 40.0%
4Q 4Q
30.4%
3Q 3Q
2,271 800 690
2Q 28.1% 2Q
30.0%
1Q
2,000 566 1Q
600 146
ｾｸﾞﾒﾝﾄ利益率
20.0%
589 201
400 適正な
＋1.5% ▲12.8％
1,000 セグメント利益
573 551 158 10.0% 率として、
200 155 現状は30％強
を目指したい。
542 551 186 155
0 0 0.0%
2020年 2021年 2020年 2021年
6月期 6月期 6月期 6月期
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 27
プロダクト事業（単体）顧客数、従業員数、ストック型売上高
1顧客あたり売上高は、前期の水準を維持。
マーケティングツール関連市場の競争環境の激化の中、より大型の案件へ注力しており、
顧客数は減少しているが、1顧客あたりのストック型売上高は増加している。
売上高、顧客数、従業員数 顧客数／
ストック売上高、顧客数
百万円 従業員数 百万円 顧客数
800 600 800 600
573 589
600 566 551 450
542 600 450
485 481 473
464 465
400 300 400 300
303 303 298 300 298 290
278 276 275 271
200 150 200 150
売上高
69 69 73 76 80
顧客数 ｽﾄｯｸ型売上高
従業員数 顧客数
0 0 0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2020年6月期 2021年6月期 2020年6月期 2021年6月期
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直近に発表したプレスリリース
主力製品「Rtoaster」がリブランド • データの収集・統合、分析、アクションを一元に繋いでデータから価値を引き
Rtoaster 出し、企業のマーケティングDXを実現するプラットフォームとしてリブランド。
リブランド
大幅に機能強化 • スモールスタートできるCDPの追加、チャネル横断でパーソナルメッセージを
（2020.10.05） 配信できるメッセージ機能の追加など、大幅な機能強化を実施。
リテール領域のDXを進化、店舗 • 当社の出資先でもある㈱セキュアとの協業プロジェクト。
Rtoaster • ㈱セキュアの未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB™」との連携
✕リアル店舗 連動型データ活用ソリューション により、デジタル／リアルデータを統合・活用することで、デジタル／リアルを
（2020.10.28） 横断したシームレスな消費者体験の実現を目指す。
アパレルECを進化させる • オンライン試着サービスの「unisize」と連携。
Rtoaster • 「unisize」の洋服のサイズ推奨技術と、「Rtoaster」のレコメンドアルゴリズムを
✕アパレルEC 新ソリューションを共同開発開始 組み合わせ、試着行動から得られたデータを、チャネル横断でのパーソナライズ
（2020.09.10） へ活かすことを皮切りに、アパレルECの進化を目指す。
データ統合自動化サービス • この連携で、「Rtoaster」で50以上のデータソースがシームレスに利用可能に。
Rtoaster
• データの統合や更新作業のたびに多大な工数をかけずに済むため、データを
✕データ統合 「trocco®」とプロダクト連携 活用した意思決定や施策実行に多くの時間を割くことができるようになる。
サービス （2020.10.14）
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直近に発表したプレスリリース
農林水産省の「データサイエンティ • アカデミック領域の講義を東京大学・横浜市立大学等が務めるとともに、
官公庁の
人材育成
スト育成プログラム」を支援 AI・機械学習などの先進技術やデータサイエンスを実務に応用するための
（2020.10.27） 実践領域のカリキュラム監修と講義をブレインパッドが担当。
当社の寄付により、大阪大学に • 機械学習アルゴリズムのコモディティ化・実用化が進む中、
大阪大学との
取り組み 「数理最適化寄附講座」が開設 機械学習による予測結果をアクションにつなげることができる数理最適化
（2020.10.01） 技術に着目し、そのビジネス実装への貢献と基盤技術の開発に取り組む。
• キユーピー㈱と取り組むAI原料検査装置に関する研究開発が、
キユーピーとともに、イノベーション 「令和2年度 イノベーション創出強化研究推進事業」に採択。
受賞・採択 創出強化研究推進事業に採択 • 外観だけでなく内部も検査可能、かつ、低価格・高精度・高速な
（2020.10.22） 原料検査装置の開発を目指す。
• 日本マイクロソフト㈱主催の「マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー
2年連続、データ分析領域にて 2020」にて、「Analytics & Artificial Intelligence (AI) アワード」を受賞。
受賞・採択 パートナーアワードを受賞 • 前年度は、「Data Analytics アワード」を受賞しており、2年連続でのデータ
（2020.09.01） 分析関連分野での受賞となる。
• メディア名は、「DOORS -BrainPad DX Media-」。
新・オウンド DX・データ活用に関する情報を • 「DXの核心はデータ活用にあり」というメッセージで、データ活用を核としたDX
メディアの 発信する専門メディアを運営開始 の実践経験から培った考え、ノウハウ、ベストプラクティスをさまざまな角度から
運営開始 （2020.11.02） 発信していくオウンドメディア。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 30
再掲：
中期経営計画（2020年6月期～2023年6月期の4年間）
について
再掲
ブレインパッドのミッション、中期ビジョン
MISSION 創業来変わらぬ使命
データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる
Corporate Vision 中計において目指す姿 （これまでのものをUpdate）
Analytics Innovation Company
ビジネス・顧客体験・オペレーションにおいて
先進的で実践的なデータ活用の実績を生み出し続け、
世の中にインパクトを与えるデータ資本社会のリーディングカンパニー
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 32
再掲
ブレインパッドが捉える市場機会
経済産業省の調査によると、日本のIT先端人材は2020年には約4.8万人が不足する（※） 。
そのような中で日本の多くの企業は、以下のような課題に直面すると考えられる。
技術だけを開発・提供しても 特定の技術だけでは
顧客企業は選べない、 顧客企業の課題は
使いこなせない 解消しない
※出典：経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」
本質的な当社の提供価値
「世界の使える優れた技術」と
「日本の現場のニーズ」をつないで、
変える人・挑む人をデータの力で支える
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 33
再掲
IT業界における価値提供の形態と、ブレインパッドのスタンス
コンサルティング・人的支援型 プロダクト提供型
い
ま 日本のデータ活用人材不足の状況をふまえ グローバルベンダーやオープンソースにより、
起 ると、データ活用に関するコンサルティング、 次々と良いプロダクトが生まれ続けている。
き
て 人的支援サービスへの需要は拡大する一方
い である。
る
こ ツール導入の際にも、人的サポートを
と 求める傾向が一層強まっている。
当
社
ビ
ジ 参入企業も増える中、 自社開発に過度にこだわらず
ネ
ス 当社は先行したアドバンテージを生かし、 当社はそれらプロダクト群から顧客企業の
の 高いサービス品質を維持しつつ、 ニーズに合わせて最適なものを選定し、
考 組織規模を拡大することで、需要を取り込む 使いこなす側の立場をとる。
え
方 （世の中にないものは自社開発する）
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 34
再掲
ブレインパッドのビジネス領域
データを活用して顧客企業の経営改善を支援する当社の事業領域は、以下の4つのフィールド
（象限）で表すことができ、その中で、3つのタイプの事業を展開。
コンサルティング・人的支援型 プロダクト提供型
ア
ナ
リ
テ アナリティクス事業
ィ
ク
ス
この4つのフィールドで事業展開するためには、
ソリューション事業
多様なプロフェッショナルがそれぞれの持ち場で活躍する必要がある
デ
ジ
タ
ル マーケティングプラットフォーム事業
※
※デジタル：デジタルトランスフォーメーション（DX）と呼ばれる領域の中でも、これまでWebマーケティングと呼ばれていた、デジタルマーケティングへの改革・支援を中核とした領域
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 35
人材戦略
再掲
：データ活用の総合力を支える多様なプロフェッショナルを拡充
コンサルティング・人的支援型 プロダクト提供型
データサイエンティスト／データアナリスト／
ア AI・機械学習エンジニア／
ナ データエンジニア／分析トレーニングスペシャリスト
リ ほか
分析サービス開発エンジニア／
テ 技術リサーチャー／
ィ 現・アナリティクス事業 研究開発 ほか
ク コ
ス ー
ポ
マーケター／営業／ レ
ー
AIビジネスプロデューサー／ 現・ソリューション事業 プロダクトリサーチャー／
ト
IT業務コンサルタント／ ス
システムアーキテクト／SE／ プロダクトマーケター／プロダクト営業／ タ
クラウドエンジニア／インフラエンジニア ほか プロダクト導入コンサルタント／ ッ
テクニカルサポート ほか フ
デ
ジ
タ 現マーケティング
ル デジタルマーケティングコンサルタント／ プラットフォーム事業 プロダクト企画／
カスタマーサクセス ほか ソフトウェア開発
エンジニア／
UIデザイナー ほか
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 36
再掲
事業戦略：インパクトを生み出すデータ活用の総合力を磨く
コンサルティング・人的支援型 プロダクト提供型
ア 継続的な組織拡大、能力向上により
システム化／仕組化を伴う これまでのアナリティクス実績の
ナ ソリューション化
リ 実践的なデータ・AI活用を支援を拡大
（または製品化）
テ
ィ 現・アナリティクス事業
ク 独自性の強い
ス 海外アナリティクスツールの
目利き、日本市場への投入
企業の経営層をターゲットとした
提案力・対応力の強化による 現・ソリューション事業
案件の長期・大型化
顧客企業のニーズをとらえた
デ デジタル領域での統合的ソリューションの提供
ジ
タ 現マーケティング
ル デジタル領域における プラットフォーム事業
コンサルティングサービスの強化 主力製品の深化と、
新製品の立ち上げ
チャレンジ
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 37
再掲
中期経営計画の基本方針
中計における事業環境の前提
データ活用関連ビジネスを取り巻く市場（AI、データアナリティクス、デジタルマーケティング等）
は、周辺領域を巻き込みながら、年率20％を超える成長を続けるものと認識。（*1）
市場の拡大が見込まれることから、新興企業および隣接業界からの参入も想定される中、
データ活用を支援する人材・人的サービスへの需要は、今後も継続して高まっていく。
中期経営計画の基本方針
ビジネスにインパクトを与える、先進的で実践的なデータ活用の実績を増やすため、
1 データ活用に必要な総合力を提供・発揮していく体制（事業間連携）の強化
データ活用に不可欠となる人的サービス、ソリューション提供需要に応えるための
2 多様な人材の採用・育成を含む組織規模の拡大 ※当社に必要な多様な人材は前述
先進的な技術を用いたデータ活用を加速するために、自社でのR&Dは当然として、
3 国内外Tech企業との業務提携・投資等による連携の強化
（*1）参考文献：2019/3月 ㈱富士キメラ総研 「2019人工知能ビジネス総調査」、2018/12月 ㈱ミック経済研究所 「ビジネス・アナリティクス市場展望 2019年版」
2019/2月 「ITR Market View：メール／Webマーケティング市場2019」、「ITR Market View：SFA／統合型マーケティング支援市場2019」
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 38
再掲
中期経営計画の数値目標（連結）
（百万円未満切り捨て）
中計最終年度
2019年6月期実績 成長率
（2023年6月期）
売上高 5,676 11,500 CAGR 19.3％
経常利益 1,213 2,000 CAGR 13.3％
経常利益率 21.4％ 17.4％ ー
前・中計4年間の平均ROE 新・中計4年間の平均ROE
ROE 21.2％ 20％程度 ー
4年間で約2倍の
従業員数 306名 580～650名 規模を目指す
上記には、後述するM&A等の投資による影響は織り込んでおりません。
数値目標の超過達成に向けて、M&Aや事業提携などさまざまな検討を進めてまいります。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 39
再掲
資本政策：投資（M&Aを含む）および株主還元の方向性
新型コロナウイルス感染症拡大による業績悪化リスクがあるだけでなく、
これまで以上にさまざまな投資機会が増大する可能性をふまえ、
当面の方針として、手元資金を手厚く確保しておくことを重視。
今後、世の中の経済情勢をはじめ同感染症拡大の影響が安定するなどの変化があり次第、
改めて資本活用の方針を再検討。
従来の方針
1 投資（M&Aを含む）の考え方
既存ビジネスのオーガニック成長を加速させるような、人材獲得目的のM&Aを検討
先進技術の調査・実用化目的の投資・M&Aについても、中長期の成長に資するもの
として検討 ※社外への投資以外にも、合理性のある範囲で社内における先進技術の実用化、新プロダクト開発も検討・実施
当初は、投資・M&A推進の専門人材の設置も視野に、リサーチおよび検討に注力
2 株主還元の方向性
上記の投資をはじめ、事業成長のために資本を有効活用することが、
株主の皆様から期待される企業価値向上のための最優先課題であると認識
しかし、資本の有効活用が進まない場合には、ROEの不用意な低下を避ける観点でも、
自社株買い、配当などの株主還元を検討していく
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APPENDIX
CORPORATE VISION
Analytics Innovation Company
ビジネス・顧客体験・オペレーションにおいて
先進的で実践的なデータ活用の実績を生み出し続け、
世の中にインパクトを与えるデータ資本社会のリーディングカンパニー
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 42
ブレインパッドが生み出す価値
世の中では様々なキーワードが注目されていますが、これらは全て、
“データを価値に変えて企業活動に変化と改善をもたらすもの”です。
ビッグデータ 機械学習 IoT/IoE AI
Internet of Things Artificial Intelligence 予測・最適化
Big Data Machine Learning Internet of Everything 人工知能
マーケティング
深層学習 データ分析 フィンテック オートメーション
データサイエンティスト
Deep Learning データ活用 FinTech MA （Marketing
Automation）
• ブレインパッドは、2004年の創業以来、データによるビジネス創造と経営改善に向き合ってきた
データ活用のリーディングカンパニーです。
• アナリティクスとエンジニアリングを駆使し、データを価値に変えることで、企業のビジネス創造
と経営改善をお手伝いしています。
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最高の価値提供を可能にする3つの力
創業以来、データ活用を支援した企業は 1,000社以上
2004年の創業以来、ブレインパッドがデータ活用をお手伝いした企業は1,000社を超えます。
幅広い業界を対象として、豊富に積み上げられたナレッジを武器に、お客様の経営課題を
解決に導きます。
130名を超えるデータサイエンティストは国内随一
ブレインパッドは、130名を超えるデータサイエンティスト集団を有します。この規模は国内随
一です。技術的な専門分野、得意とする顧客業界、豊富な分析経験など、様々な強みを
持つデータサイエンティストがお客様のニーズに合わせてチームを組成し、最高レベルのアナリ
ティクスサービスを提供します。
DMP領域 No.1プロダクトで培ったエンジニアリング力
上記の2つの力を、最先端のテクノロジーを用いて、システムやソフトウェアなどの“形”にできる
のが、ブレインパッドが誇るエンジニア力です。その高い技術と先進性は、デジタルマーケ
ティング領域でのNo.1プロダクト「Rtoaster」を生み出したことでも証明されています。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 44
業界内での際立ったポジション
データを用いた、経営課題を解決するためのコンセンプトデザインから運用まで、
一貫したサービスを提供できるという業界内でも際立った強みがあります。
ブレインパッドのサービス提供領域
課題の見える化 トライアル分析による 経営課題を解決する 実際の業務プロセス
（アセスメント）と プロジェクトの実現可能性や 分析アルゴリズムや への適用と運用改善
コンセプトデザイン 投資対効果の検証 プラットフォームの開発 による継続的な
ビジネス成果の創出
関 戦略的コンサルティング デジタルマーケティング特化や
連 ファーム 分析特化の関連製品ベンダー
事 プ
業 レ
領 ー 大手SIer（ただし、分析の専門人材はまだ不足していると認識）
域 ヤ
ー
の 総合系コンサルティングファーム
（ただし、専門性の高い分析部隊はまだ小規模であり、知見を蓄積中の段階であると認識）
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ブレインパッドのサービス①：ビッグデータ活用サービス
ブレインパッドは、ビッグデータ活用を専門とする多数のプロフェッショナルの力を活かし、
以下のような課題を解決するサービスを提供しています。
データや事実に基づいて ビッグデータ分析のための
機械学習やAIを用いて データ活用人材を育てたい、
マーケティングやCRMを プラットフォームを
業務改革や高度化を行いたい 組織・体制を構築したい
改善したい 構築したい
マーケティングのPDCA アナリティクスを用いた データ活用のための 人材育成、
サイクル全体の改善を支援 業務プロセスの最適化支援 インフラ構築全体を支援 専門組織や体制の構築を支援
データによる顧客理解や顧客育成施策 最新技術を駆使し、営業、製造、サプ ベンダーフリーで中立な立場を活かし、 自立的なデータ活用に向けたロードマッ
の立案、施策の効果測定や最適化ま ライチェーンマネジメント、新規事業など、 データ活用計画の立案から、分析基盤 プを策定し、データ活用人材の育成や、
で、PDCAサイクル全体を支援します。 様々な業務プロセスの改革や効率化を の構築、運用支援までを、トータルに支 専門組織・体制の整備を支援します。
実現します。 援します。
サ
ー
ス ビ 「ブレインパッド教育講座」の運営
ペ ス マーケティングアナリティクスの 最新の機械学習/深層学習、 分析環境の構築や製品選定の
シ 実績を持つ、データ活用人材育
提 専門家 IoT、AI技術を習得した専門家 ノウハウを持つ専門家
ャ 供 成の専門家
リ • コンサルタント • データサイエンティスト • 製品コンサルタント
に • コンサルタント
ス あ • データサイエンティスト • エンジニア • システムエンジニア
ト た • 講師
る
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 46
ブレインパッドのサービス②：デジタルマーケティングサービス
ブレインパッドは、DMP市場のトップクラス製品「Rtoaster」を中心に、
デジタルマーケティングを進化させる分析・システム構築・導入コンサルティングも提供しています。
＋ 分析 ＋ システム構築 ＋ 導入コンサルティング
データサイエンティストの分析により、 既存システムとの連携のためのシステム デジタルマーケティングの専門家による
さらに深く顧客を理解することが可能です。 改修や、新たなシステム構築が可能です。 コンサルティング、運用支援が可能です。
高品質のサービス提供を可能とする製品群
データビジネス・プラットフォー
運用型広告入稿支援 自然言語処理エンジン マーケティングオートメーション デジタルコンシューマー・
ム（CDP／プライベート 広告運用支援ツール マッチングエンジン
DMP） ツール プラットフォーム インテリジェンス
Rtoaster AdPencil AdNote Mynd plus Conomi Probance Brandwatch
顧客データを統合・分析 手間のかかるウェブ広告の 約20種類のレポートを自 人工知能・機械学習・統 収集・蓄積したデータを活 機械学習により顧客ニー 業界最大級のデータとAI
し、高精度なパーソナライ 入稿作業を、AI技術を用 動作成する機能や、広告 計学技術を駆使してテキ 用して、独自のアルゴリズ ズを予測し、パーソナライ を搭載した次世代マーケ
ズを実現するトータルソ いて簡単な操作での自動 ストデータを解析 ムでヒト・モノを複合的に ズコミュニケーションを実現 ティングリサーチプラット
予算配分のシミュレーショ
リューション 化を実現 ン機能を搭載したツール マッチング するMAプラットフォーム フォーム
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 47
データ活用のプロフェッショナルが提供する製品群
データビジネス・プラットフォーム 運用型広告入稿支援 ダイナミックセグメンテーション ビジネス・インテリジェンス
広告運用支援ツール 拡張分析ツール
（CDP／プライベートDMP） ツール システム ツール
可
視
化
・
拡
AdPencil AdNote 張 exQuick Tableau BrainPad VizTact
Rtoaster 分
マ データやファイルを統合的 データをビジュアル化し、 機械学習とビジュアル分
ー 顧客データを統合・分析 手間のかかるウェブ広告の 約20種類のレポートを自 析 析を組み合わせてパターン
入稿作業を、AI技術を用 動作成する機能や、広告 に管理し、データ抽出やレ データの持つメッセージを
し、高精度なパーソナライ
ケ いて簡単な操作での自動 予算配分のシミュレーショ ポーティングを得意とする 伝えることが可能 やルールを発見し、意思
ズを実現するトータルソ
テ リューション 化を実現 ン機能を搭載したツール システム 決定をサポート
ィ
ン
グ
マーケティングオートメーション デジタルコンシューマー・
自然言語処理エンジン クラウド・データウェアハウ
プラットフォーム インテリジェンス クラウドプラットフォーム クラウドプラットフォーム クラウドプラットフォーム
ス
分
析
基
Mynd plus Probance Brandwatch 盤 Microsoft Google Cloud™ Amazon Snowflake
人工知能・機械学習・統 機械学習により顧客ニー 業界最大級のデータとAI
計学技術を駆使してテキ
Azure Web Service 従来のDWHとは一線を
ズを予測し、パーソナライ を搭載した次世代マーケ 大規模データの分析・解
ビッグデータ活用に必要な 画す全く新しいクラウドネ
ストデータを解析 ズコミュニケーションを実現 ティングリサーチプラット 析や、機械学習など先進 高い可用性を備え、柔軟
一連の機能をクラウド上で イティブなアーキテクチャの
するMAプラットフォーム フォーム 的なテクノロジーに強み なリソース調整が可能
提供 DWH
オールインワン機械学習 統計解析・ビッグデータ ロボティック・プロセス・
マッチングエンジン 最適化エンジン
プラットフォーム 加工システム オートメーション
デ
ー
タ 機 そ
マ 械 の
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ニ 習 他
ン
SAP® WPS Analytics Conomi UltiPad ブレインロボ
グ Data Intelligence
SAS言語で記述されたプ 収集・蓄積したデータを活 予測モデルの構築後に、 （BrainRobo）
データの管理・収集・加工、 ログラム実行とデータ操作 膨大な組み合わせの中か
用して、独自のアルゴリズ 人が行う業務を自動化・
機械学習モデルの作成・ が可能 ら最適解を導くことが可能
ムでヒト・モノを複合的に 効率化するロボティック・プ
管理・運用の機能を全て
マッチング ロセス・オートメーション
搭載したプラットフォーム
自社開発製品 自社製品 当社が国内唯一の販売代理店である製品 その他
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 48
当社グループ創業からの歩み
連結売上高、連結経常利益、単体顧客数の推移
売上高（百万円） 経常利益（百万円）
8,000 1,400
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業売上高
7,000 6,621
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業売上高 1,200
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業売上高
6,000 5,677
経常利益 1,633 1,000
5,000 1,454
4,332 800
4,000 2,037
3,528
1,325
600
2,899 1,826
3,000 2,713 1,192
2,541
2,082 1,135
1,946 980 1,407 400
2,000 838
1,347 580 629 1,209
2,951
906 885 915 899 2,397
370 633 730 200
1,000 646
368 420 158 317 1,600
290 1,127
72 130 734 723 818 818 865
458 660
0 0
2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
顧客数 94 114 152 178 234 278 330 370 434 505 480
2009年以前のセグメント別の売上高、2006年6月期以前の経常利益は未公表です。
また、2011年6月期2Q以前の数値は未監査であるため、当該期の数値は参考資料となります。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 49
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本資料に記載されている戦略や計画、見通しなどは、過去の事実を除いて予測であり、現時点において入手可能な情報に依拠し判断された
一定の前提条件に基づいております。従って、実際の業績等は今後の様々な要因によって、これら見通しとは乖離する場合があることを、ご承知
おきください。また、グラフ内の数値は端数処理により総和が短信等で開示している合計額と一致しない場合があります。
本資料における情報は、本資料が作成された時点のものです。将来発生する事象などにより内容に変更が生じた場合も、当社が更新や変更の
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