2019年6月期 第2四半期
決算補足説明資料
株式会社ブレインパッド
2019年2月8日
INDEX
• はじめに ・・・ P 2
• 会社概要 ･･･ P 3
• 2019年6月期 第2四半期 連結業績ハイライト ･･･ P 8
• 2019年6月期 第2四半期 単体業績/単体セグメント業績ハイライト ･･･ P 15
• 2018年11月9日発表済 業績予想の修正について（再掲） ･･･ P 30
• 中期経営計画「OneBrainPad」の進捗状況（再掲） ･･･ P 33
• APPENDIX ･･･ P 42
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はじめに
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800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
所在地 東京都港区白金台3-2-10 白金台ビル
株式会社ブレインパッド
電話番号 03-6721-7001（代表）
設立 2004年3月18日
上場市場 東京証券取引所 市場第一部（証券コード：3655） 100％出資
100％出資
資本金 332百万円（2018年12月31日現在）
Mynd株式会社 BrainPad US Inc.
従業員数 271名（連結、2018年12月31日現在）
連結子会社
非連結子会社
代表取締役会長 草野 隆史 （創業者）
代表取締役社長 佐藤 清之輔 （創業者）
取締役 安田 誠 上場市場／受賞歴／認証
取締役 石川 耕
役員 取締役 塩澤 洋一郎
2013年7月25日 JIS Q 15001
社外取締役 佐野 哲哉
東証一部上場 認証番号：10822646
常勤社外監査役 鈴木 晴夫
監査役 加藤 啓一
社外監査役 山口 勝之 認証・制度
ISO(JIS Q) 27001
主な ・一般社団法人データサイエンティスト協会 テクノロジー企業成長率ランキング 認証の登録範囲は、Webレコメンデーションならび
加入団体 に広告配信技術、データ分析技術を利用した
・一般社団法人日本ディープラーニング協会 「日本テクノロジーFast50」9年連続受賞
SaaS サービスです。
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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。
（2019年2月8日現在、敬称略、順不同）
グーグル合同会社、ヤフー㈱、ニフティ㈱、GMOリサーチ㈱、㈱大塚商会、CCCマーケティング㈱、㈱アイスタイル、エアロセンス㈱、㈱
情報・通信 インタースペース、オーエムネットワーク㈱、ダイワボウ情報システム㈱、トレンドマイクロ㈱、㈱クラウドワークス、クロスプラネット㈱、
㈱JR東日本ネットステーション
電気機器 三菱電機㈱
化学 ライオン㈱、コーセープロビジョン㈱、花王グループカスタマーマーケティング㈱、㈱富士フイルム ヘルスケア ラボラトリー、㈱ファンケル
医療・製薬 バイエル薬品㈱、メディカル・データ・ビジョン㈱
㈱ローソン、㈱髙島屋、㈱TSUTAYA、㈱ゲオ、㈱ピーチ・ジョン、㈱フェリシモ、㈱コナカ、㈱B4F、㈱ロッピングライフ、
小売・流通・卸売 ㈱ゴルフダイジェスト・オンライン、アスクル㈱、㈱ディノス・セシール、㈱オークローンマーケティング、㈱ワコール、西川産業㈱、
オーマイグラス㈱、全日空商事㈱、㈱I-ne、エノテカ㈱、㈱ドラマ
㈱すかいらーく（現・㈱すかいらーくホールディングス)、味の素㈱、キリン㈱、キユーピー㈱、日本コカ・コーラ㈱、森永乳業㈱、
食料品・飲食
キッコーマン㈱、シダックス㈱、UCCホールディングス㈱、プレミアムウォーター㈱、日本たばこ産業㈱
SMBC日興証券㈱、みずほ証券㈱、㈱横浜銀行、㈱ジェーシービー、大和証券㈱、松井証券㈱、㈱新生銀行、
銀行・証券・カード
三井住友信託銀行㈱、㈱伊予銀行、㈱オリエントコーポレーション、ポケットカード㈱
教育・人材・ パーソルキャリア㈱、㈱MS-Japan、㈱リクルートスタッフィング、テクノプロ・ホールディングス㈱、㈱ディスコ、㈱日経HR、
コンサルティング 学校法人河合塾、㈱Z会、㈱パソナテック
航空・鉄道・運輸・ 日本航空㈱、全日本空輸㈱、九州旅客鉄道㈱、㈱JTB、㈱日本旅行、ヤマト運輸㈱、ゆこゆこホールディングス㈱、
旅行・ホテル ㈱旅工房、ヒルトン・ワールドワイド
建設・住宅 八千代エンジニヤリング㈱、ミサワホーム㈱、大東建託㈱、積水ハウス㈱、野村不動産アーバンネット㈱
メディア・広告・ NIKKEI STYLE、㈱朝日新聞社、㈱WOWOW、㈱セガホールディングス、㈱フジテレビジョン、㈱読売新聞東京本社、
エンタテインメント ㈱JTBパブリッシング、㈱博報堂プロダクツ、ビーコンコミュニケーションズ㈱、㈱J-WAVE i
その他サービス ㈱J&J事業創造、㈱さとふる、アソビュー㈱
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アナリティクス事業
データサイエンティストという専門人材によるデータ解析/コンサルテーションや、
データ解析ロジックを組み込んだシステム実装を、業務受託型で行う事業です。
前期の収益構造（2018年6月期連結実績） 特徴、強み
・顧客の経営課題に合わせて
・業界随一の規模を誇るデータサイエンティスト組織
プロジェクト単位で受注 ・売上原価の大部分は
社員人件費 ・特定業種に特化せず、幅広い業種に対する支援実績
・プロジェクト期間は、 コスト
数か月～数年まで様々、 売上高 10.4億円 ・その他は、サーバー代や、
・AIなどの先進技術や、統計科学･数理工学などを、
プロジェクト体制も、
数名～10名近くまで様々 16.0億円 ソフトウェア利用料等 実際のビジネスへ適用できるノウハウ
・フロー型売上高として集計 ・業界でもいち早く新卒採用を開始し、毎年十数名の
しているが、数ヶ月ごとに 利益
契約更新し、長期にわたり
5.6億円
セグメント利益率35.0％ 新卒を育成し続けることのできる組織力
支援している企業も多い
代表的なサービス
マーケティングアナリティクス 機械学習やAIを用いた業務プロセスの最適化 データ活用人材の育成、組織･体制の整備
・分析による顧客構造理解 ・サプライチェーンの最適化 ・データ活用組織･体制の
・顧客育成のための戦略立案 （配送･配車,人員配置,需要予測等） 整備や立ち上げ
・リソース（時間・コスト）の ・製造プロセスの最適化 ・データ活用人材や
最適配分 （不良品検出,歩留まり改善等） データサイエンティストの
・マーケティングシステム構築 ・不正取引の検知 育成メソッドを組み合わせた
・施策の効果測定 ・AIを活用したロジック開発 カスタマイズプログラムの提供
ほか ・深層学習を用いた画像解析 ほか ほか
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ソリューション事業
データを活用したCRM改善やマーケティングを自動化する場合に必要となる海外製システムや、
機械学習による予測システムのライセンス販売と、ビッグデータ分析環境の構築を行う事業です。
前期の収益構造（2018年6月期連結実績） 特徴、強み
・月額利用料や保守料から ・売上原価の大部分は ・ベンダーフリーの立場で、顧客ニーズに合わせた
なるストック型売上高と、 ライセンスの仕入高、 柔軟なシステム選定が可能
一括計上型のライセンス売上 受託開発に要した外注費等
や開発売上、人的支援売上 コスト
・開発作業等には外注を利用
・独自性の強い海外ツールを目利き･選定。日本国内
からなるフロー型売上高の 売上高 11.1億円
し、利益率をコントロール では当社のみが取り扱っているツールも多数
比率は約半々 14.1億円
・3事業の中では仕入・外注費率 ・過去の豊富な実績をふまえ、データ利活用のために
・大型のライセンス販売や
が最も高い
開発案件、人的支援案件 最適な分析環境やツールの提案が可能
の受注があると、一気に 利益
セグメント利益率21.4％
フロー型売上高が増加 3.0億円
代表的な取扱製品
マーケティングオートメーション ソーシャルリスニング・ 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 ビッグデータ対応 機械 統計解析・ビッグデータ ロボティック・プロセス・
プラットフォーム クラウドプラットフォーム
プラットフォーム システム ツール 学習・予測分析システム 加工システム オートメーション
Probance Crimson Hexagon exQuick Tableau SAP® WPS Analytics Microsoft ブレインロボ
Predictive Analytics
機械学習により顧客ニー ソーシャルメディアから、世 データやファイルを統合的 データをビジュアル化し、
データマイニング・機械学
SAS言語で記述されたプ Azure （BrainRobo）
ズを予測し、パーソナライ 界中の顧客エンゲージメン に管理し、データ抽出やレ データの持つメッセージを ログラム実行とデータ操作
トを分析 習のプロセスを自動化し、 が可能 ビッグデータ活用に必要な 人が行う業務を自動化・
ズコミュニケーションを実現 ポーティングを得意とする 伝えることが可能
圧倒的な効率性を実現 一連の機能をクラウド上で 効率化するロボティック・プ
するMAプラットフォーム システム 提供 ロセス・オートメーション
自社開発製品 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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マーケティングプラットフォーム事業
デジタルマーケティング領域において、自社開発のレコメンドアルゴリズムや自然言語処理機能
などを搭載した独自性の強い製品を自社開発し、SaaS形式で顧客へ提供している事業です。
前期の収益構造（2018年6月期連結実績） 特徴、強み
・自社開発製品を月額課金型 ・ DMP市場のシェアNo.1製品である「Rtoaster」を
で利用いただいている
開発･提供（トラッキング数30億、アイテム数2億点）
（売上高の大部分が、 売上原価の大部分は
「Rtoaster」関連の売上） コスト 自社開発製品運用のための ・分析会社ならではの高精度な自社開発アルゴリズムを
売上高 10.0億円 サーバー費用や、
・解約がない限りは、売上が
製品開発のための人件費
製品化
積み上がるストック型の 13.2億円
ビジネスモデル ・他社製品とはベンダーフリーに連携可能であり、
・一部、カスタマイズ開発や プライベートDMPである「Rtoaster」を中心に据えた
利益
導入コンサルティング費用 セグメント利益率24.3％ デジタルマーケティングの実行が可能
がフロー型売上高となる 3.2億円
代表的な取扱製品（全て自社開発）
レコメンドエンジン搭載 運用型広告
広告運用支援ツール 自然言語処理エンジン
プライベートDMP 最適化ツール
Rtoaster L2Mixer AdNote Mynd plus
多彩なマーケティングアク 最先端の予測モデルと最 シミュレーションによる着地 人工知能・機械学習・統
ションをデータから実現でき 適化計算による自動入 予測から予算配分／調 計学技術を駆使してテキ
る、DMP市場のNo.1製 札で、シンプルな広告運 整を自動化する広告運 ストデータを解析
品 用を支援 用の支援ツール DMP市場：ベンダー別売上金額シェア【2014年、2015年、2016年度実績】
出展：ITR「ITR Market View：メール／Webマーケティング市場2018」
「ITR Market View：マーケティング管理市場 2017」
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2019年6月期 第2四半期
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）
これまでに採用した人員が戦力化し、市場の力強い需要を確実に取り込んで3事業ともに増収。
四半期あたり売上高が過去最高の13億円台に到達。
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
セグメント別売上高 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
百万円 四半期別売上高 百万円 ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
5,000 5,000
4,332 4Q 4,332
3Q
4,000 3,528 ＋27.3% 4,000 3,528
1,222 2Q 1,325
1Q
3,000 990 2,510 3,000 1,192 2,510
1,138 1,971
1,407 696
2,000 943 2,000 1,595
1,342 1,209 635
1,048 574 823
1,000
789 1,000 639
1,600 505
923 1,168 1,127 990
806 516 697
0 0
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期2Q 6月期2Q 6月期2Q
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3期比較（連結営業利益：四半期別/セグメント別）
案件の大型化・長期化および効率的なプロジェクト管理により案件利益率が高まっており、
前年同期比約2.3倍、過去最高となる四半期あたり利益を実現。3事業ともに増益。
なお、本社費の増加は、賞与引当金の追加分を一時的に本社費に計上したため。
（期末には各セグメントに配分予定）
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
四半期別営業利益 百万円 セグメント別営業利益 本社費
700 百万円 800
4Q
585 約2.3倍 560
3Q 600
600 410
2Q 359 322
486 400 265 301
500 166 1Q 155
217
151
227
143 124 176
200 131
400 64
278 0
300 207
-200
200 148
-400 -287 -287
29 -327
160
100 76 208 -600
3 -598
0 40 51 -800
-630
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期2Q 6月期2Q 6月期2Q
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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、連結経常利益、当期純利益ともに、大きく成長。
百万円 四半期別経常利益 百万円 四半期別当期純利益
700 700
596 4Q 4Q
約2.3倍
600 3Q 600 3Q
496 約2.3倍 2Q
2Q
500 172 500
1Q 407 1Q
400 400 339
281 117
300 209 300
192
200 144 200 151 144
29 162 36
100 79 215 100
73 111
8 147
53 30
0 27 0 12 35
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
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連結損益の状況
（単位：百万円）
2018年 2019年
増減額 増減率
6月期2Q 6月期2Q
案件の大型化・長期化と、人員の戦力化、
売上高 1,971 2,510 538 27.3% 効率的なプロジェクト管理により案件利益
率が高まったため、売上高の増加率に比べ、
売上原価 1,116 1,285 169 15.2% 売上原価の増加率は小さい
売上総利益 855 1,224 369 43.2%
販管費 643 738 95 14.7%
営業利益 212 486 274 129.5% 想定よりも販管費を使用できていない部分
営業外収益 4 10 6 126.9% があり、販管費の増加率は限定的
営業外費用 1 0 -0 -34.8%
経常利益 216 496 280 129.9%
特別利益 0 0 -0 -59.6%
特別損失 － － － －
税金等調整前当期純利益 216 496 280 129.4%
法人税等合計 71 157 87 122.5%
当期純利益 145 339 193 132.8%
非支配株主利益 － － － －
親会社株主に帰属する当期純利益 145 339 193 132.8%
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連結財政状況
（単位：百万円）
2018年 2019年
増減額 増減率 主な増減要因
6月期末 6月期2Q末
資産 2,692 2,901 210 7.8%
・現金及び預金 +170
・仕掛品 ＋33
流動資産 2,121 2,333 212 10.0% ・受取手形及び売掛金 +32
・流動資産その他 ▲24
・ソフトウェア ＋12
固定資産 570 569 -2 -0.3% ・のれん ▲11
・有形固定資産（建物・備品等） ▲4
負債 883 755 -129 -14.6%
・買掛金 ＋39
・前受収益 ▲87
流動負債 827 687 -140 -16.9% ・賞与引当金 ▲40
・流動負債その他 ▲24
・未払金 ▲14
固定負債 56 67 11 19.8% ・固定負債その他 +11
純資産 1,808 2,147 339 18.7% ・利益剰余金 +339
自己資本比率 67.0% 73.8%
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連結キャッシュ・フローの状況
（単位：百万円）
2018年 2019年
2019年6月期2Qの主な内訳
6月期2Q 6月期2Q
・税金等調整前当期純利益 ＋496
・減価償却費 +76
・仕入債務の増減額 +41
営業CF 206 244 ・法人税等の支払額 ▲241
・たな卸資産の増減額 ▲33
・売上債権の増減額 ▲32
・前受収益の増減額 ▲40
・有形固定資産の取得による支出 ▲16
投資CF -68 -74 ・無形固定資産の取得による支出 ▲53
・投資有価証券の取得による支出 ▲5
財務CF -45 ー （財務活動の結果使用した資金なし）
現金および現金同等物の増減額 93 170
現金および現金同等物の残高 795 1,437
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2019年6月期 第2四半期
単体業績/単体セグメント業績ハイライト
ストック型売上高の推移（単体）
中期経営計画達成の上で重要指標としているストック型売上高
（ソリューション事業、マーケティングプラットフォーム事業それぞれのストック型売上高の合計）の
売上高に占める比率は、ソリューション事業の売上高をフロー型が牽引していることもあり、
低下傾向が続き、36%となった。（事業別のストック型売上高は後述）
百万円 単体売上高（ストック/フロー別）およびストック型売上高の比率
5,000 100%
フロー型売上：開発売上、一括計上型のライセンス売上など
4,332
ストック型売上：月額サービス利用料、保守売上など
4,000 売上高に占めるストック型売上高の比率 80%
3,516
2,893 2,591
3,000 2,680 60%
2,514 2,507
1,928
1,946 2,082
1,347 36%
2,000 1,386 1,565 40%
1,436
1,282 1,597
1,320
1,000 20%
927 1,588 1,740
1,078 1,295 1,327
625 800 910
420
0 0%
2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019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2Q
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従業員数の内訳（単体）
当期2Q末の従業員数は、前期末比＋8名に留まったが
本年1月以降の入社が増加し、2019/2/8現在の従業員数は、282名となっている。
また、4月入社の新卒社員として18名が内定、300名規模が見えてきている。
なお、退職率は低下傾向が続いており、IT業界の平均水準程度となっている。
名 従業員数の内訳（単体）
350
318
300 269
261 45
250 24 26
217 214
87
200 177 33 73 76 22
150 42 62 57 64
48 49
44 その他
100 42 40
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
29
116 118 129
50 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
80 88
62
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
0
2016年 2017年 2018年 2019年 2019年 <参考>
6月期末 6月期末 6月期末 6月期2Q末 6月期目標 2018年
6月期2Q末
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アナリティクス事業（単体）3期比較
案件の大型化・長期化と人員増により、四半期あたり売上高が過去最高の5億円台に到達。
利益面は、売上伸長と効率的なプロジェクト管理による案件利益率の向上により、
前年同期比＋88.6％の高成長となった。
所属人数が最も多いため賞与引当金を一時的に本社費で計上していることの影響が大きいこと
もあり、セグメント利益率が上昇。適正な利益率水準は、35％強と考えている。
四半期別売上高 四半期別セグメント利益
百万円 百万円
2,000 800 50.0%
4Q 41.4% 4Q
1,600 3Q 35.0% 3Q
2Q 560 40.0%
1,500 ＋42.0% 600 31.8%
＋88.6% 2Q
443 1Q
1,127 1Q
990 145 410 30.0%
1,000 400 358 利益率
306 459
197 20.0%
545 104 243
305
500 360 200 112
249 125 10.0%
445 67 167
267 338
75 93
0 0 0.0%
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
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アナリティクス事業（単体）売上ー顧客数推移
四半期あたり売上高が、5億円台へ到達。
引き続き、案件の大型化・長期化が進んでいる。
百万円 顧客数
600 70
売上高 60
58
顧客数 55 55 60
500 53 53 53 52 545
51
49 49 48
46 46 50
41 42 459
400 443 445
39 38 37
37 36 40
360
300 338
305 306 30
24 280
267
200 249
218 220 20
204 207 198 205 204 204
167 177
161
100
10
0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期
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AI関連のトピックス
JT（日本たばこ産業株式会社）のマーケティング効果を、機械学習を用いた支援により20％改善
PoCでは終わらせずに、データ分析の実業務への適用と継続的に利用できる仕組みを提供 2019/1/29
■ ブランド遷移率（顧客が近い将来利用するであろう銘柄）を高い精度で予測。
■ 担当者が経験に基づいて銘柄推奨するのに比べ、ブランド遷移率が約1.2倍に増加。
マーケティングの費用対効果も20％改善。
■ JTのマーケティング実務に根付かせるために、 PoCでは終わらせずに一連のプロセスをシステム化し、
予測精度を保ちながらマーケティング担当者が継続的に利用できる仕組みを提供。
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ソリューション事業（単体）3期比較
売上高は、組織拡大と人材の戦力化により、成長（前年同期比＋28.9％）。
利益面も、分析環境構築案件や分析支援案件が安定的な利益を生み出し、
前年同期比＋74.1％の高成長となった。
人材採用数が想定より少なかったことや、分析支援案件の比率が高まったこともあり、
セグメント利益率が一時的に上昇。適正な利益率水準は20％～25％と考えている。
百万円 四半期別売上高 百万円 四半期別セグメント利益
2,000 400 40.0% 4Q
4Q
+74.1%
3Q
3Q 301
1,500
1,407 2Q 300
27.6% 30.0% 2Q
1,209 +28.9%
1Q 227 1Q
441 101
利益率
1,000 371 823 200 21.4% 20.0%
155
327 69 135
333 12.8% 36
438
500 100 10.0%
357 55 97
245
385 22 92
260 282 42
0 0
34 0.0%
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
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ソリューション事業（単体）売上ー顧客数推移
当事業が取り扱うソフトウェアを用いた分析支援案件（フロー売上高）が、売上伸長を牽引。
ストック型売上：月額サービス利用料、保守売上など
フロー型売上：開発売上、人的支援売上など
顧客数
百万円 顧客数 186
500 183 188 200
172 175
158
153
400 142 146 276
127 150
124
127 222 269
108
224
300 253 182
91 101 211
136 178
90 100
74 145 150
63 72 141
200 65 65 120
60 104
89
91 133 65 145 77 140 166 164 169
151 148 146 146 149 50
100 55 125
123
107 108 109 117 109 110 110 114 119
89
77 77
0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期
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RPA 「ブレインロボ（BrainRobo）」 関連のプレスリリース
RPAテクノロジーズ株式会社と共同で、 RPA×AI導入支援パッケージプランを発表
2018/11/12
ブレインロボ提供のRPA×AIプラットフォームを活用し、RPAの導入のみならず、
複数のAIやツール、サービス群から最適なプラグインを選択することで、RPAの早期高度活用が可能に。
※当社は、RPAテクノ
ロジーズ株式会社と販
売代理店契約を締結
しています。
「ブレインロボ」は、同社
が提供するRPAツール
「BizRobo! Basic」に、
当社の分析知見等を
付加したソリューション
です。
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RPA 「ブレインロボ（BrainRobo）」 関連のプレスリリース
JR東日本の列車遅延情報などを自動でTwitter配信する仕組みをRPAで構築
人手では実現困難なタイムリーな情報収集と投稿作業を完全自動化 2019/1/24
列車遅延等の情報が配信されてから数分後にはJR東日本の公式Twitterに自動投稿され、
より多くのお客様へタイムリーに運行情報を伝えることが可能に。
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マーケティングオートメーション「Probance」 関連のプレスリリース
「Probance」のバージョンアップを発表
複数のシナリオを一画面で可視化、誰でも簡単にシナリオ管理が可能に 2018/11/13
その他、顧客企業ごとにHTMLメールデザインがカスタマイズされたイージーテンプレート機能や、
ボタン一つで「Probance」内のセグメント情報をFacebook広告と連携できる機能が追加。
（メールに限らずさまざまなチャネルと連携できることを強みとする「Probance」がさらに便利に。）
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マーケティングプラットフォーム事業（単体）3期比較
主力製品「Rtoaster」の新規受注や、その導入に付随した各種提案が好調に推移し、
競争が激化するデジタルマーケティング領域において、売上高は前年同期比＋9.8％の成長。
ストック売上高の増加に伴い利益率が改善しており、
社員人件費の増加や、新製品の立ち上げ投資をこなしたうえで、増益を達成。
百万円 四半期別売上高 四半期別セグメント利益
2,000 百万円
400 40.0% 4Q
4Q
3Q
3Q 319 +18.9%
1,500 2Q 2Q
1,316 300 267 26.1% 30.0%
1,180 1Q 66 1Q
24.2%
333 ＋9.8% 22.6% 67 利益率
1,000 310 200 100 181 20.0%
351 694
73
302
96
500
331 358 100 60 88 10.0%
292
275 301 336 67 65 85
0 0 0.0%
2017年 2018年 2019年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
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マーケティングプラットフォーム事業（単体）売上ー顧客数推移
1Qの決算発表時に言及の通り、2Q以降に発生した中規模案件の解約により、
ストック売上高は微減。コンサルティング、運用支援等のフロー売上高が増加。
ストック型売上：月額サービス利用料、保守売上など
フロー型売上：開発売上、人的支援売上など
顧客数
百万円 顧客数
400 180 180 178 181 200
171
350 162 164 180
153
59 47 46
70 160
300 138 136 136 48
130 130
125 126 124 127 123 53 59
41 140
118
250 62 64 53 283 292 286 290 287
104 101 49 20 58 61 44
11 260 120
94 13 41 250 251
239
200 26 230 230 221 227 223 218 231 100
27 208 215 216
7 187 80
150 173
160
60
100
40
50
20
0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期
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プライベートDMP「Rtoaster」 関連のプレスリリース
ヤマト運輸株式会社が運営する「ヤマトビジネスメンバーズ」に「Rtoaster」を導入
確度の高い顧客セグメント把握とPDCAサイクルの高速化を実現し、申込み件数5倍に 2018/12/19
ログインすると、その属性や利用履歴に応じて最適なサービスが表示されるほか、
より必要であろうサービスがポップアップでも提案されるように実装したことで、サービス申込み件数が5倍に。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 28
プライベートDMP「Rtoaster」 関連のプレスリリース
「るるぶ」を発行するJTBパブリッシングの新サービス「るるぶ＆more.」 「るるぶモール」に
「Rtoaster」を導入し、高度なパーソナライズを実現 2018/11/22
「るるぶ&more.」では膨大な記事の中から読者の嗜好にあった記事を提案するために、
「るるぶモール」では2,000を超えるエリア区分ごとに読者の嗜好にあった施設を提案するために活用されている。
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再掲
2018年11月9日発表済
業績予想の修正について
第2四半期連結累計期間（上期） 業績予想の修正の概要
6,000 百万円 上期期初予想との比較（売上高） 1,000 百万円
上期期初予想との比較（利益）
5,000
800
4,000 ＋105% ～ +169.2％
＋4.3% 600
3,000
400
500 510
2,000 ～
～ 350
1,000 2,350 2,450 200 400 410 ～
280
190 200 130
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
期初予想 修正予想
期初予想 修正予想
＜修正理由＞
・1Qにおいて、案件の大型化・長期化等により案件利益が好調に推移したことに加え、
採用費・人件費の増加が期初の想定ほどには至らなかったため、利益面が大きく伸長。
・2Qの売上高の進捗は堅調であり、費用面も想定内に収まる見通しであることから、
1Qの増益基調をそのまま引き継ぎ、上期累計でも上方修正。
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通期業績予想の修正の概要
6,000 百万円 通期期初予想との比較（売上高） 1,000 百万円 通期期初予想との比較（利益）
＋７% ～ +29.2％
5,000 910
800 900
4,000
600 ～ ～
620
3,000
5,200 5,200 400
2,000 700 710 750 760 ～
480 520
200
1,000
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
期初予想 修正予想
期初予想 修正予想
＜修正理由＞
・売上・利益ともに下期に偏重する計画となっているが、現時点では不確定要素が多い。
・下期は、上期に費消しきれなかったコストを含め、採用投資、既存社員への投資、
新製品立ち上げを含む販促投資等を積極的に実施する予定であることから、
上期の増益分を加味しても、通期業績予想の上方修正幅は上記に留まると予想。
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再掲
中期経営計画「OneBrainPad」の
進捗状況
全社員の力を結集・融合させて計画を実現したいという思いから、
この中期経営計画を「OneBrainPad」と呼んでおります。
中期経営計画における経営戦略
コーポレートビジョン（中長期的に目指す姿）
Analytics Innovation Company
アナリティクスとエンジニアリングを駆使した
革新的かつ実践的なソリューションで最高の価値を提供する
経営戦略
アナリティクスとエンジニアリングを駆使して
クライアントのビジネスプロセスを革新する長期・大型の案件を拡大する
経営目標
（当初計画） 連結売上高60億円・連結経常利益10億円の達成
（昨年8月時点の見通） 連結売上高50億円・連結経常利益7億円の見通
（本年11月時点の業績予想） 連結売上高52億円・連結経常利益7.6億円～9.1億円
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中期経営計画の実現に向けた5つのアクションの進捗状況と変化
中期経営計画開始時点に比べた進捗
• 分析や関連製品を使ったビジネスプロセスの改革･改善を提案
経営層への
経営層を顧客 どのようにデータを取得し、どのような分析を行えばよいか
アプローチが
どのように製品を使いこなす業務を設計するか
とした案件拡大 増え、案件が
• 人工知能･数理計画法･ビッグデータ分析･IoTのビジネス利用を促進 長期大型化
事業横断提案
• 事業横断で、サービス･製品をうまく組み合わせ、個別のクライアントごとに
提案力の強化 最適なソリューションを提案する力を強化
が増え、案件が
長期大型化
MP事業は好調。
• ワンタイムの受託分析に終わらせず、クライアント企業の業務に組み込まれるシステムを
システム化、 組み上げることで、データ分析の業務活用を活性化し、システム利用料収入を拡大
一方、顧客からの
人的支援の需要が
ストック収入拡大 • 製品ライセンスフィー収入を拡大
高く、フロー型売上高
が大きく増加
• 豊富な顧客ネットワークを持つ製品ベンダー、顧客データ基盤を運用するSIer等との
提携･協業による 協働などにより、新サービスや新たな商流を開発
提携・協業による
成長可能性は
新サービス･商流 大きいと考え、
• ブレインパッドの持つビッグデータ分析･人工知能･数理計画法などの技術との
の開発 シナジーの大きな企業との協業を模索 継続模索中
• コア・ケイパビリティに関する教育プログラムを開発し、人材への投資を拡充 中間管理層の
教育投資の拡充 上記の実現に必要なスキルを開発 増員・育成進む
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中期経営計画の進捗と、最終年度の業績予想
基本方針である「規模の拡大」路線どおりの成長を2018年6月期に達成でき、
最終年度となる2019年6月期も同路線を継続。売上目標はこれまでの見通を上回るが、
利益目標は次頁以降にある投資方針を加味し、7.6億円～9.1億円とする。
【これまでの見通】 【2018年6月期実績をふまえた最新の予想】
売上高 経常利益 売上高 経常利益
（億円） （億円） （億円） （億円）
70 14.00 70 7.6億円～ 14.00
9.1億円に
連結売上高 連結売上高 上方修正済
60 12.00 60 12.00
連結経常利益 50 連結経常利益 52
50 10.00 50 43 10.00
41
40 35 8.00 40 35 8.00
29 29
30 6.00 30 6.00
7.00 7.10
20 4.00 20
5.96 4.00
10 2.00 10 2.00
3.00
2.30 2.30
0 1.44 0.00 0 1.44 0.00
2016年 2017年 2018年 2019年 2016年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期予想
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 36
最終年度 2019年6月期の業績予想の考え方
経常利益目標の前提となる2019年6月期に行うべき投資は、主に以下3点。
これらは、中期経営計画以降も「規模の拡大」路線を継続していくうえで、必要な投資であると認識。
【最新の予想】 【利益目標の前提とした、2019年6月期に行うべき投資】
売上高 経常利益
（億円） （億円）
70 7.6億円～ 14.00
連結売上高
9.1億円に
1 次期以降の成長に繋がる人材採用
60 上方修正済 12.00
連結経常利益 52
50 43 10.00
35
40 8.00
2 成長を支える既存社員への投資
29
30 6.00
7.10
20
5.96 4.00
10 2.00 3 デジタルマーケティング領域における挑戦
2.30
0 1.44 0.00
2016年 2017年 2018年 2019年
6月期 6月期 6月期 6月期予想
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 37
最終年度 2019年6月期の業績予想の考え方
①次期以降の成長に繋がる人材採用
中期経営計画以降も成長ペースを維持していきたいという考えから、
2019年6月期においても、前期比＋20％超の人員増を目標とする。
+57名（＋21.8%）
名 従業員数の内訳（単体）
350
318
2019年4月入社の
300 45 新卒社員を含む
261
250
217 24
87
200 177 33 73
150 42 62 57
48
44 その他
100 42
29 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
116 129
50 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
62 80
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
0
2016年 2017年 2018年 2019年
6月期末 6月期末 6月期末 6月期目標
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 38
最終年度 2019年6月期の業績予想の考え方
②成長を支える既存社員への投資 利益への影響が大きい投資となるが、
今後も組織規模を維持・拡大していくには、
当社が求めるデータ活用人材は市場全体で不足 いまから行うべき投資であると認識
→ 採用競争の激化と、一部職種では給与水準の高騰も見られる
→ 給与水準の見直しや、社員にとって働きがいのある職場環境の構築が重要
③デジタルマーケティング領域における挑戦
マーケティングプラットフォーム事業を支える「Rtoaster」に続き、将来の収益基盤づくりとして、
「運用型広告領域」の新サービス・新製品の開発、立ち上げのための投資に注力
DMP領域 AD領域
新
インハウス化
支援サービス
など
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中期経営計画の定量計画の要旨
• アナリティクス事業 年30％～40％成長
各事業の売上成長目標 • ソリューション事業 年10％～20％成長
• マーケティングプラットフォーム事業 年20％～25％成長
最終年度の収益率 • 連結経常利益率 14％前後
最終年度の資本効率 • 連結ROE 20％程度
株主還元方針 • 当面は内部留保の充実を図り、既存事業の成長のために資本投下を行う予定であるため、
上記利益目標が達成されるまでは、配当は未実施とする予定。
• アナリティクス人材 110名～120名
• エンジニアリング人材 80名～ 90名
最終年度の人材イメージ • セールス･コンサルタント人材 70名～ 80名
• コーポレートスタッフ 25名～ 35名
計 285名～325名
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 40
現・中期経営計画以降（2020年6月期以降）の成長について
「規模の拡大」路線を継続し、
組織を拡大しながら、市場成長に引けを取らない成長を目指していく方向で、計画を策定中。
売上高（億円） 経常利益（億円）
80 16.00 成長のためのポイント
60 52 12.00 一定の成果が出てきている
43 7.6億円～
35 9.1億円に ・経営層へのアプローチ
40 29 上方修正済 8.00 ・事業横断での提案力強化
7.10
は、さらに推進する
20 4.00
5.96 連結売上高
連結経常利益 あまり進捗させられていない
0 2.30 0.00
・システム化
1.44
500
2016年
従業員数（名） 2017年 2018年 2019年
・ストック収入の拡大
6月期 6月期 6月期 6月期予想
・提携・協業による事業拡大
400 318 は、ワンランク上の成長を実現
300
261 するための重点課題と認識
217 45
177 24 87
200 33 73
42 62 48 57 組織拡大を支える
100 44 42 その他 中間マネジメント層の育成や、
29 116 129
62 80 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業 採用面での体制強化にも
0
2016年 2017年 2018年 2019年
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
より注力していきたい
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
6月期末 6月期末 6月期末 6月期目標
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 41
APPENDIX
CORPORATE VISION
Analytics Innovation Company
アナリティクスとエンジニアリングを駆使した
革新的かつ実践的なソリューションで
最高の価値を提供する
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 43
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。
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 44
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 800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800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。
80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、80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. 45
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
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
関 ファーム 分析特化の関連製品ベンダー
連
事プ
業レ 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）
領ー
域ヤ
ー 総合系コンサルティングファーム
の
（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）
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 46
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 「ブレインパッド教育講座」の運営
スビ 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
ペス 実績を持つ、データ活用人材育
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
シ提 成の専門家
ャ供 • 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
リに • コンサルタント
• 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
スあ • 講師
トた
る
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 47
「+AI」（プラスエーアイ）
ブレインパッドのAI・機械学習のサービス・コンサルティング
＋AI は、身近な日常やビジネスに人工知能をプラスして、さまざまなイノベーションを生み出しています。
ディープラーニングを含む機械学習、自然言語処理、
数理最適化など、人工知能（AI）関連テクノロジー
の活用により、経営改善やサービス革新に貢献する
スペシャリストがお客様の支援にあたります。
＋AI の4つのサービスプラン
プラン 対象となるお客様 ブレインパッドの支援内容 実施期間の目安 アウトプット
機械学習／ディープラーニング、先端
テーマ選定 • AI・機械学習等に関連した具体的取り組みテーマ
的なデジタル技術による、事業改革、 お客様企業内での適用領域の見
プラン 5日～1か月程度 候補
業務効率化、サービス開発などに 極めを支援します
• テーマごとの取り組み優先度 など
関心があるお客様
具体的な収益化を実現する適切 • AI活用よる収益創出、業務効率化、品質改善など
戦略・実行計画策定
AI活用のテーマをお持ちで、更に なアプローチ・展開プランを策定し、 の経営インパクトを創出するための戦略
プラン 1～2か月程度
プロジェクトを推進したいお客様 投資に対する経営層の意思決定 • ROI試算結果、スケジュール、実行体制、リスクと
を支援します 回避策などの具体的な実行計画と経営効果 など
機械学習モデルの構築やデジタル • 機械学習モデルのモックアップ（仮モデル）と精度
プロトタイプ
AIを活用した、具体的な業務改善 技術を活用したパイロット施策の実 評価
開発プラン（PoC） 1～2か月程度
テーマをお持ちのお客様 施により、実現可能性の見極めを • 実現可能性に関する評価・リスク
支援します • 今後の展開プラン など
AIを自社の業務やサービス、製品など
サービス／システムの 機械学習モデルや先端的なデジタ
に組み込むことで収益改善・業務効 • 完成した機械学習システム
本格実装プラン ル技術を搭載したシステム開発を 3～6か月程度
率化などの経営改善を実現したい • 構想した成果の実現 など
支援します
お客様
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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No.1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
レコメンドエンジン搭載 運用型広告 マーケティングオートメーション ソーシャルリスニング・
広告運用支援ツール 自然言語処理エンジン マッチングエンジン
プライベートDMP 最適化ツール プラットフォーム プラットフォーム
Rtoaster L2Mixer AdNote Mynd plus Conomi Probance Crimson Hexagon
ソーシャルメディアから、世
多彩なマーケティングアク 最先端の予測モデルと最 シミュレーションによる着地 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
界中の顧客エンゲージメン
ションをデータから実現でき 適化計算による自動入 予測から予算配分／調 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
トを分析
る、DMP市場のNo.1製 札で、シンプルな広告運 整を自動化する広告運 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
品 用を支援 用の支援ツール マッチング するMAプラットフォーム
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データ活用のプロフェッショナルが提供する製品群
レコメンドエンジン搭載 運用型広告 マーケティングオートメーション ソーシャルリスニング・
広告運用支援ツール 自然言語処理エンジン
プライベートDMP 最適化ツール プラットフォーム プラットフォーム
マーケティング
Rtoaster L2Mixer AdNote Mynd plus Probance Crimson Hexagon
ソーシャルメディアから、世
多彩なマーケティングアク 最先端の予測モデルと最 シミュレーションによる着地 人工知能・機械学習・統 機械学習により顧客ニー
界中の顧客エンゲージメン
ションをデータから実現でき 適化計算による自動入 予測から予算配分／調 計学技術を駆使してテキ ズを予測し、パーソナライ
トを分析
る、DMP市場のNo.1製 札で、シンプルな広告運 整を自動化する広告運 ストデータを解析 ズコミュニケーションを実現
品 用を支援 用の支援ツール するMAプラットフォーム
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 ビッグデータ対応 機械 統計解析・ビッグデータ
マッチングエンジン
システム ツール 学習・予測分析システム 加工システム
可視化
データマイニング
Business
機械学習 SAP® WPS Analytics
Intelligence exQuick Tableau Conomi
Predictive Analytics
データやファイルを統合的 データをビジュアル化し、 SAS言語で記述されたプ 収集・蓄積したデータを活
データマイニング・機械学 ログラム実行とデータ操作
に管理し、データ抽出やレ データの持つメッセージを 用して、独自のアルゴリズ
習のプロセスを自動化し、 が可能
ポーティングを得意とする 伝えることが可能 ムでヒト・モノを複合的に
圧倒的な効率性を実現
システム マッチング
インメモリ ロボティック・プロセス・
クラウドプラットフォーム データ分析処理基盤 ビッグデータ・ウェアハウス 最適化エンジン
コンピューティング オートメーション
最適化
・
分析基盤
その他
Microsoft MapR SAP HANA® SAP® IQ UltiPad ブレインロボ
アプリケーション
Azure 大規模データを、コスト効 大量のデータを高速分析 分析・検索用途に特化し 予測モデルの構築後に、 （BrainRobo）
率よく高速処理できる するために開発されたイン て開発されたデータベース 膨大な組み合わせの中か
ビッグデータ活用に必要な 人が行う業務を自動化・
Hadoop製品 メモリコンピューティング ソフトウェア ら最適解を導くことが可能
一連の機能をクラウド上で 効率化するロボティック・プ
提供 ロセス・オートメーション
自社開発製品 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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連結子会社 Mynd株式会社
ニュースアプリ 「Mynd（マインド）」を開発・提供しているテクノロジー企業。
機械学習技術や統計分析を応用した機械学習推薦エンジン「Mynd Engine」
が、「Mynd plus」 として進化。
↑
自動収集した膨大な記事を
数十個のまとまり（トピック）
に自動分類するとともに、
ユーザの行動から好みを学習し、
個々人にあった記事だけを配信
するアプリ。
←
Apple Watch、Android Wear
搭載のスマートウォッチにも対応。
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当社グループ創業からの歩み
売上高（百万円） 経常利益（百万円）
5,000 1,000
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業売上高 4,332
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業売上高
4,000 800
ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業売上高 3,528
1,325
経常利益
2,899
3,000 2,713 1,192 600
2,541
2,082 1,135 1,407
1,946
838 980
2,000 400
629 1,209
1,347 580
885 915 899
906 370
1,000 633 730 200
646
158 317 1,600
368 420 290 1,127
72 130 660 734 723 818 818 865
458
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
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
連結売上高、連結経常利益の推移
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。
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取引社数の推移（単体）
（※）当該四半期のうちに売上が計上された顧客数をカウントしています。
社数
400
345 352
337336 350
329
312
284290 300
268
249249248
237 250
224
214209
204
189
181 200
170164
148143
134135 150
124
100
50
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2013年6月期 2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期
2013年6月期 2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期
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Analyt ic s Innovation Com pany
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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。
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