2020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
2020年2月7日
INDEX
• はじめに ・・・ P 2
• 会社概要 ・・・ P 3
• 2020年1月31日付公表「2020年6月期 連結業績予想の修正」について ・・・ P 9
• 2020年6月期 第2四半期 連結業績ハイライト ・・・ P 15
• 2020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 23
• 再掲：中期経営計画について ・・・ P 34
• APPENDIX ・・・ P 44
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 1
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 100％出資
（証券コード：3655）
資本金 523百万円（2019年12月31日現在） Mynd株式会社 BrainPad US Inc.
従業員数 307名（連結、2019年12月31日現在）
連結子会社
代表取締役会長 佐藤 清之輔 （創業者） 非連結子会社
代表取締役社長 草野 隆史 （創業者）
取締役 安田 誠
取締役 石川 耕 認証
取締役 塩澤 洋一郎
役員 取締役 関口 朋宏
社外取締役 佐野 哲哉 認証・制度
社外取締役 牛島 真希子 ISO(JIS Q) 27001
常勤社外監査役 鈴木 晴夫
社外監査役 山口 勝之 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
社外監査役 大久保 和孝 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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データ活用をトータルに支援する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しています。
※
※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
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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。
直近の収益構造（2019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
・売上原価の大部分は
プロジェクト単位で受注 社員人件費
コスト ・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、 13.7億円
・その他は、サーバー代や、
数か月～数年まで様々、
売上高 ・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、 ソフトウェア利用料等
数名～10名近くまで様々 23.9億円 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
セグメント利益率42.6％
契約更新し、長期にわたり 10.2億円 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。
直近の収益構造（2019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に比べ、 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 13.3億円
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
ほうが成長スピードが大きい 18.2億円
・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 利益 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 セグメント利益率27.1％
4.9億円
フロー型売上高が増加
代表的な取扱製品
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・ ダイナミックセグメンテーション 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・
プラットフォーム
拡張分析ツール クラウドプラットフォーム
インテリジェンス システム プラットフォーム 加工システム オートメーション
Probance Brandwatch exQuick BrainPad VizTact SAP® WPS Analytics Microsoft ブレインロボ
Data Intelligence
機械学習により顧客ニー 業界最大級のデータとAI データやファイルを統合的 機械学習とビジュアル分
データの管理・収集・加工、
SAS言語で記述されたプ Azure （BrainRobo）
ズを予測し、パーソナライ を搭載した次世代マーケ に管理し、データ抽出やレ 析を組み合わせてパターン ログラム実行とデータ操作
やルールを発見し、意思 機械学習モデルの作成・ 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 ティングリサーチプラット ポーティングを得意とする
決定をサポート 管理・運用の機能を全て 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 フォーム システム
搭載したプラットフォーム 提供 ロセス・オートメーション
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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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。
直近の収益構造（2019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市場のトップクラス製品である「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） 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
コスト
・解約がない限りは、売上が 売上高 11.3億円
サーバー費用や、 製品化
製品開発のための人件費
積み上がるストック型の 14.5億円
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、
プライベートDMPである「Rtoaster」を中心に据えた
・一部、カスタマイズ開発や
導入コンサルティング費用 利益 デジタルマーケティングの実行が可能
セグメント利益率22.4％
がフロー型売上高となる 3.2億円
・運用型広告領域の新製品開発・立ち上げにチャレンジ中
代表的な取扱製品・サービス（全て自社開発製品）
レコメンドエンジン搭載 運用型広告入稿支援 AI型ウェブ広告 運用型広告に関する
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 ツール 運用ソリューション プロフェッショナルサービス
Rtoaster AdPencil AdNote FUSE LIGHT ｲﾝﾊｳｽ化支援ｻｰﾋﾞｽ Mynd plus Conomi
多彩なマーケティングアク 手間のかかるウェブ広告の シミュレーションによる着地 ウェブ広告の運用業務を 長年の当社の広告運用 人工知能・機械学習・統 収集・蓄積したデータを活
ションをデータから実現でき 入稿作業を、AI技術を用 予測から予算配分／調 最先端AIにより全自動化、 の知見と自社開発製品を 計学技術を駆使してテキ 用して、独自のアルゴリズ
る、DMP市場のトップクラ いて簡単な操作での自動 整を自動化する広告運 オペレーションレスにウェブ 活用し、広告運用の内製 ストデータを解析 ムでヒト・モノを複合的に
ス製品 化を実現 用の支援ツール 広告の配信が可能 化を支援するサービス マッチング
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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2月7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、㈱インタースペース、
情報・通信 エアロセンス㈱、㈱エイトレッド、オーエムネットワーク㈱、㈱クラウドワークス、㈱JR東日本ネットステーション、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㈱
電気機器 三菱電機㈱
化学 ライオン㈱、コーセープロビジョン㈱、㈱ファンケル、㈱富士フイルム ヘルスケア ラボラトリー
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、㈱I-ne、アスクル㈱、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、
小売・流通・卸売 貝印㈱、㈱コナカ、㈱自由が丘フラワーズ、㈱セレクトスクエア、全日空商事㈱、㈱そごう・西武、㈱タイムマシン、ディーゼルジャパン㈱、
㈱ディノス・セシール、㈱ドラマ、西川㈱、㈱バロックジャパンリミテッド、㈱ピーチ・ジョン、㈱B4F、㈱フェリシモ、㈱ロッピングライフ、㈱ワコール
㈱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㈱、㈱明治、アサヒビール㈱、UCCホールディングス㈱、
食料品・飲食
森永乳業㈱、キッコーマン㈱、シダックス㈱、日本たばこ産業㈱
SMBC日興証券㈱、みずほ証券㈱、㈱横浜銀行、㈱山口フィナンシャルグループ、㈱ジェーシービー、大和証券㈱、松井証券㈱、
銀行・証券・カード
㈱三菱UFJ銀行、㈱新生銀行、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・ ㈱ベネッセコーポレーション、パーソルキャリア㈱、㈱マイナビ、㈱リクルートスタッフィング、エン・ジャパン㈱、㈱ビズリーチ、㈱MS-Japan、
コンサルティング テクノプロ・ホールディングス㈱、㈱ディスコ、㈱日経HR、学校法人河合塾、㈱Z会、㈱パソナテック、エキスパートスタッフ㈱
航空・鉄道・運輸・ 日本航空㈱、全日本空輸㈱、九州旅客鉄道㈱、㈱日本旅行、ヤマト運輸㈱、ゆこゆこホールディングス㈱、㈱旅工房、
旅行・ホテル ヒルトン・ワールドワイド、㈱プリンスホテル
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㈱、
建設・住宅
三井不動産レジデンシャルリース㈱
NIKKEI STYLE、㈱WOWOW、ぴあ㈱、㈱朝日新聞社、㈱セガホールディングス、㈱セガゲームス、㈱フジテレビジョン、
メディア・広告・
㈱読売新聞東京本社、㈱JTBパブリッシング、㈱博報堂プロダクツ、スターツ出版㈱、㈱デルフィス、ビーコンコミュニケーションズ㈱、
エンタテインメント
㈱J-WAVE I
その他サービス ㈱さとふる、㈱アニスピホールディングス、㈱イタミアート
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2020年1月31日付公表
「2020年6月期 連結業績予想の修正」
について
当期の業績予想の前提（期初に発表した内容） 再掲
（百万円未満切り捨て）
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
2019年6月期 実績 5,676 1,184 1,213 880
2020年6月期 期初予想 6,800 1,200 1,220 900
増減率（％） 19.8％ 1.3％ 0.5％ 2.2％
【利益成長がいったん停滞する主因】
こ
データ活用領域の人材獲得競争の激化から、当社が と れ
人材採用・育成への 必要とする人材確保が遅れている部分がある。 し ら
1
リソース配分増加 その遅れを取り戻すべく、人材採用・育成に人的・
金銭的なリソース配分を増やしていく計画としている。
て
、
の
投
約 資
退職率は下げ止まっているが、既存社員のリテンションと に
採用効率改善の両面において、インセンティブプランを
2 給与体系の見直し 含む給与体系の見直しを計画している。
億
7
円
よ
る
と組織再編 また、総合力をより発揮させるための大規模な組織再
編を実施済であり、その定着化にも時間と労力をかける
を コ
計 ス
計画としている。
画 ト
増
今後の増員を見据え、本年10月よりサテライトオフィス
3 オフィス環境への投資 （JR東急目黒ビル）の稼働を開始。
ファシリティ関連費用の増加を計画している。
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3つの投資の進捗状況
前頁のとおり、当期の利益成長がいったん停滞するのは、3つの投資によるコスト増が主因ですが、
その投資の進捗および今後の見通しは、以下の通りです。
●予定通り投資が進んだ／進む予定 ▲予定通りには投資が進まなかった
投資内容 上期の進捗 下期の見通し
人材採用・育成への ▲1Qは新組織の定着化に注力 ●1-2月の入社人数が増加。
リソース配分増加 した結果、採用活動が弱まり、 ●3月以降の入社予定も
増員数は低調に終わる。 増えてきており、期末目標人数
●2Qより採用活動が改善、 （368名）の達成に向けて、
3Q以降の入社が増加。 採用投資を加速。
給与体系の見直しと ▲昇給は年2回（8月・2月）であり、 ●2月の昇給により、
組織再編 であり、昨年8月の昇給は実施済。 社員人件費の増加が進む。
●昨年7月に大規模な組織再編を
実施済。
オフィス環境への投資 ●昨年10月より、予定通り ―
サテライトオフィスが稼働。 追加の大規模投資は
賃料等が増加。 予定していない
現時点の従業員数の進捗は次頁を参照
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従業員数の推移（単体）
2Q以降の採用活動の巻き返しにより、1月以降の入社が増加しており、
本日（2020年2月7日）時点の従業員数は、318名に増加。
3月以降も中途採用の入社予定が増えてきているのに加え、 本日時点では、318名
4月には、新卒24名の入社も控えている。 （2020年2月7日時点）
名 従業員数の内訳（単体） 期末目標人数は変更なし
400 368
新卒内定者24名を含む
16.1％増 318 （データサイエンティストや機械学習
303 304
20.3％増 91 エンジニアなど半数以上はアナリ
300
261 24 ティクス事業系の人材）
22.6％増 63
217 24 当期初の組織再編により、
86 81 各セグメントから42名が
200 177 33 73 69 「その他」（本社費）に異動
55 53
42 62 48
48 その他
44
100 42 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
29 138 143
116 124 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 2020年 2020年 2020年
6月期末 6月期末 6月期末 6月期末 6月期2Q 2月7日時点 6月期目標
ｾｸﾞﾒﾝﾄ修正済
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第2四半期連結累計期間（上期）の利益上振れの概要
上期業績予想との比較（利益面）
8,000 百万円 上期業績予想との比較（売上高） 1,500 百万円
6,000
ほぼ計画どおり 1,000 ＋25.1% ～ +37.2％
4,000
500
2,000
3,200 3,191 625 638
500 510 508
370
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 実績
期初予想 実績
＜利益面の上振れ理由＞
上期の中途採用に遅れが生じ、中途採用社員の人件費・人材採用費の一部が未使用に
終わったため、営業利益・経常利益を上方修正。
投資有価証券の一部売却による特別利益計上の影響により、当期純利益を上方修正。
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2020年1月31日付公表
「2020年6月期 連結業績予想の修正」 について
通期業績予想との比較（利益面）
8,000 百万円 通期業績予想との比較（売上高） 1,500 百万円
＋6.6% ～ +7.8％
6,000
1,000
4,000
6,800 6,800 1,200 1,220 1,280 1,300
修正なし 500 970
900
2,000
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
＜通期の利益予想について＞
上期に中途採用の遅れがあったことを加味し、上方修正。
上方修正額が限定的なのは、下期からは昇給による社員人件費の増加が本格化すること
に加え、期末目標人数に向けて採用投資をさらに加速させるため。
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2020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）
当期2Qは、これまでに入社した人材の戦力化により、市場の強い需要を確実に取り込み、
前年同四半期比＋27.1％の増収、かつ、3事業ともに増収となった。
ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
四半期別売上高 ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
セグメント別売上高
百万円 百万円
6,000 5,677 6,000 5,677 ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
4Q
＋27.1%
5,000 3Q 5,000
4,332 1,635 4,332 1,454
2Q
4,000 1Q 4,000
1,222 3,191 1,325 3,191
1,533 1,826
3,000 3,000 2,510
799
1,138 1,639 1,971
2,000
1,407 696
2,000
1,342 1,039
1,048 635
823
1,000 1,000 2,397 639
1,168 1,551 1,600 1,352
923 697 990
0 0
2018年 2019年 2020年 2018年 2019年 2018年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 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）
営業利益は、売上高に追随して伸長しているのに加え、
中途採用の遅れにより採用関連費用の消費が進まなかったことが、利益を押し上げた。
その一方で、新人事制度により上期業績に伴う賞与引当金を計上した結果、
前年同四半期比＋28.7％の増益となった。3事業ともに増益。
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
1,400 百万円 1,250
4Q
1,185 1,021 期初の組織再編をふまえた
1,200 3Q 1,000 前年同四半期セグメント利益
2Q の修正を次頁にて説明 661
750
1,000 293 +28.7％ 1Q
560
495 444
500 322 326 303
301 270
800 167 240 278
585 625 250 92
406 83
600 0
166 312
400 -250
-135
207 278
-500
200 -468
160 314 -750
208 -598 -657 -617
0 51
-1,000
2018年 2019年 2020年
2018年 2019年 2019年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q
6月期 6月期 6月期2Q 6月期2Q 6月期2Q
修正
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3期比較（連結営業利益：四半期別/セグメント別）の補足
当期初（2019年7月）に、各セグメントに分散していた営業機能・マーケティング機能を集約する
大規模な組織再編を実施。
これに伴い、
当期より、営業・マーケティング関連費用を ｱﾅﾘﾃｨｸｽ事業
ｿﾘｭｰｼｮﾝ事業
各セグメントに配賦しない方法に ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ事業
変更しているため、 百万円 セグメント別営業利益 本社費
1,250
当期2Qの本社費が増加。 1,021 前期に発表 前期2Q利益を
1,000
その分、各セグメント利益が良化。 した2Qの
決算数値
当期同様の
方法により修正 661
750 560
前期との比較をしやすくするため、 500
495 444
322 326 303
前期2Qのセグメント利益を 250
301
167
270
240 278
92
当期同様の方法により修正。 83
0
（右記赤枠部分）
-250
-135
-500
-468
※これ以降の頁についても、 -750 -598 -657 -617
前期2Qのセグメント利益は -1,000
右記と同様の形式で記載。 2018年 2019年 2019年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 6月期2Q 6月期2Q
修正
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 18
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、連結経常利益も増益。
なお、営業利益・経常利益ともに、当期1Qに比べて2Qの増益率が小さいのは、
案件の大型化により利益率が高い水準で安定し始めたのが前期2Q以降であることと、
新人事制度により、当期より、上期業績に伴う賞与引当金を計上しているため。
当期純利益の増益率が大きいのは、投資有価証券の一部売却による特別利益計上の影響。
百万円 四半期別経常利益 百万円 四半期別当期純利益
1,400 1,400
1,214 4Q 4Q
1,200 3Q 1,200 3Q
1,000
309 +28.7％ 2Q 2Q
1,000 881
1Q +49.9% 1Q
800
596 638 800
259
409
600 600 508
172 318 407
400 283
281 400
209 117 291
200 200 144 192
162 320
215 111 217
0 53 147
0 35
2018年 2019年 2020年 2018年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 6月期 6月期 6月期2Q
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連結損益の状況
（単位：百万円）
2019年 2020年
増減額 増減率 昇給による社員人件費の上昇と、
6月期2Q 6月期2Q
案件の大型化・長期化に伴う外注費用の
売上高 2,510 3,191 681 27.1% 増加により、売上高の増加率に比べ、
売上原価の増加率が高くなった
売上原価 1,285 1,686 401 31.2%
売上総利益 1,224 1,505 280 22.9%
販管費 738 879 141 19.1%
採用関連費用、広告宣伝費など、
営業利益 486 625 140 28.7% 想定よりも費消できていない部分があり、
営業外収益 10 13 3 31.9% 販管費の増加率は限定的
営業外費用 0 1 0 93.2%
経常利益 496 638 142 28.7%
特別利益 0 98 98 48846.8%
保有投資有価証券の一部を売却したこと
特別損失 － － － － により、投資有価証券売却益
税金等調整前当期純利益 496 736 240 48.4% （特別利益）として98百万円を計上
法人税等合計 157 228 71 45.1%
当期純利益 339 508 169 49.9%
非支配株主利益 － － － －
親会社株主に帰属する当期純利益 339 508 169 49.9%
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連結財政状況
（単位：百万円）
2019年 2020年 譲渡制限付株式報酬
増減額 増減率 主な増減要因
6月期末 6月2Q末 制度導入に伴う
長期前払費用の増加、
資産 3,868 4,513 645 16.7%
サテライトオフィスの
・現金及び預金 +395 差入保証金の発生、
流動資産 3,232 3,626 394 12.2% ・仕掛品 +35 投資有価証券の増加
・流動資産その他 ▲35 など
・投資その他の資産 +154
・有形固定資産（建物附属設備など） ＋76
固定資産 636 887 251 39.6% ・無形固定資産その他 +38
・ソフトウエア ▲13
サテライトオフィス開設
負債 1,179 937 -241 -20.5% に伴う投資など
・未払費用 +25
・買掛金 +12
・賞与引当金 ▲89
流動負債 1,111 852 -260 -23.4% ・前受収益 ▲82
・流動負債その他 ▲58
・未払金 ▲38
・未払法人税等 ▲31
固定負債 67 86 18 27.3% ・資産除去債務 +23 譲渡制限付株式報酬
制度の導入、過去の
・利益剰余金 +508
新株予約権の行使に
純資産 2,689 3,576 887 33.0% ・資本金 ＋191
よる払込
・資本剰余金 +191
自己資本比率 69.4% 79.2%
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連結キャッシュ・フローの状況
（単位：百万円）
2019年 2020年
2020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 ＋736
・減価償却費 +87
・未払費用の増加 +24
・仕入債務の増加 +14
・法人税等の支払額 ▲264
営業CF 244 268
・投資有価証券売却益 ▲98
・賞与引当金の減少 ▲89
・前受収益の減少 ▲82
・未払金の減少 ▲49
・たな卸資産の増加 ▲35
・投資有価証券の売却 +99
・有形固定資産の取得 ▲78
投資CF -74 -169 ・無形固定資産の取得 ▲76
・投資有価証券の取得 ▲60
・差入保証金の差入 ▲54
財務CF ー 296 ・新株予約権の行使による株式発行 +297
現金および現金同等物の増減額 170 395
現金および現金同等物の残高 1,437 2,472
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2020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
アナリティクス事業（単体）3期比較
データ活用意欲の高まりを受けた案件の大型化・長期化が進み、
売上高は前年同四半期比＋36.6％。
組織再編後の適正な利益率は、40％～45％と考えている。
当期2Qのセグメント利益率の向上は、付加価値の高いプロジェクトの受注が進んでいるため。
四半期別売上高 百万円 四半期別セグメント利益
百万円
3,000 1,200 60.0%
4Q +48.9％ 4Q
1,021 48.9%
2,397 3Q
3Q
2,500 1,000 44.8% 50.0%
+36.6％ 2Q
273 42.6% 2Q
2,000 724 1Q 800 35.0% 40.0%
1,600 661 1Q
1,500
1,352 600 560 利益率
30.0%
443 338 444
682
145 346
1,000 719 400 20.0%
459
545 197 243 262
500 360 200 10.0%
633 125 315
338 445 167 182
0 0
93 0.0%
2018年 2019年 2020年 2018年 2019年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 6月期 6月期 6月期2Q修正 6月期2Q
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アナリティクス事業（単体）売上ー顧客数推移
当期2Qは、四半期あたり過去最高水準の売上高を確保。
案件の大型化・長期化により、1顧客あたりの売上高の拡大が一層進んでいる。
百万円 顧客数
800 80
売上高 顧客数
700 70
60 724 719
58 682
600 55 55 60
53 53 52 633
51
49 49 48
500 46 50
41 42 545 55
38 37
400 459 443 445 46 40
45
300 360 36 37 30
338 35
305 306
280 267 249
200 20
220
198 205 204 204
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
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 2020年6月期
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ソリューション事業（単体）3期比較
売上高は、ストック型売上高に繋がるソフトウェアライセンス販売や、データ分析環境構築案件等
の受注が好調に推移したことにより、前年同四半期比＋26.2％。
利益面も、売上伸長に追随して増加したが、利益率が高めの分析ソフトウェアの導入支援案件
の売上割合が低下したことにより、当期1Qに比べ、セグメント利益率は低下。
なお、組織再編後の適正な利益率は、30％～35％と考えている。
百万円 四半期別セグメント利益
百万円 四半期別売上高 600 40.0%
2,500
+12.5% 4Q
4Q
+26.2% 495
3Q 3Q
2,000 1,826
2Q 32.8% 30.0%
2Q
131 29.2%
1,407 1Q 400
544 27.1% 1Q
1,500 303
21.4% 301
1,039 270 利益率
20.0%
441 136
1,000 458 101 137
327 510 200 155
438 69 135 10.0%
500
357
529 97 167
282 385 92 114
0
0 34 0.0%
2018年 2019年 2020年 2018年 2019年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 6月期 6月期 6月期2Q修正 6月期2Q
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ソリューション事業（単体）売上ー顧客数推移
当社が取り扱う他社製機械学習ソフトウェアのリブランドに伴い、同ソフトウェアのライセンス販売や
それに付随する導入支援案件の新規受注が低調となったことなどにより、当期1Qに比べて
フロー売上高が減少した。
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
百万円 顧客数 195 198 192 195 顧客数
600 188 186
183 200
172 175
158
500 153 336
142 146 302
282
150
124 127 127 275
400 276 269
108
101 222
90 91 224
300 211
182 178 100
74
65 136
145
200 145 140 150 141 120
104 227 228
89 208
77 183 50
65 166 164 169
100 151 148 146 146 149
123 109 110 110 114 119 125
108 109 117
0 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 0
3Q 0
4Q
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 2020年6月期
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データ活用・分析環境構築領域のプレスリリース
山口フィナンシャルグループ傘下の3銀行のデータを
クラウド（Microsoft Azure）上で一元収集・活用する統合データベースを構築 2019/12/13
山口FG傘下の3銀行（山口銀行、もみじ銀行、北九州銀行）の顧客情報等を、一元的に収集・活用する
「統合データベース」を、日本マイクロソフト株式会社とともに「Microsoft Azure」上に構築。
複数の銀行のデータを統合し、パブリッククラウドのPaaSを活用したデータ活用基盤の構築は、
地方銀行では国内初の取り組み。
「セキュリティと利便性を備えるデータベース
を早期に構築したい」という山口FGの
意向に基づき、わずか6カ月強という
スピードで（迅速性）、容易にシステム
構成の変更やデータ追加が可能な
状態を確保しながら（柔軟性）、
高いセキュリティ水準（信頼性）を
兼ね備えるデータベースの構築を実現。
12月末には「Rtoaster」を活用した、
ウェブサイト・ポータルアプリのパーソナライズ
を開始。
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新たに取ﾘ扱いを開始する他社製プロダクト
マーケティングリサーチ領域における新製品 オールインワン機械学習プラットフォーム
「Brandwatch Consumer Research」 「SAP® Data Intelligence」の取り扱いを
の国内提供を開始 2020/1/28 SAPジャパンと合意 2020/1/30
企業合併した「Brandwatch」と「Crimson Hexagon」 データ収集・分析から、モデルの管理・運用まで、
が、両社のソリューションを統合した新製品。 データ分析・活用に必要な機能を全て搭載。
1.3兆件もの膨大なデータソースと、AI/機械学習に 一般的には複数のツールを駆使する必要がある
よる解析能力の高さを誇り、分析結果をさまざまな 機械学習を用いたデータ分析を、ワンソリューション
レポートに生成できる等、他のツールにはない豊富 で完結できる。
な機能が特徴。
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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」 の提供に伴うプロフェッショナルサービスほか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て、売上高は前年同四半期比＋14.9％となり、
四半期あたり最高売上高を達成。
なお、組織再編後の適正な利益率は、35％前後と考えている。
百万円 四半期別売上高 百万円 四半期別セグメント利益
2,000 500 50.0%
4Q 4Q
＋14.9% ＋8.1%
3Q 3Q
1,450 400 35.5% 40.0%
1,500 2Q 33.4%
1,316 319 330 2Q
1Q
365 300 36 266 1Q
30.0%
333 66 246
1,000 24.2% 利益率
797 113 22.8%
391
351 200 100 123 20.0%
126
409 96
500
331 358
100 88 10.0%
120 143
301 336 388 65 85
0 0 0.0%
2018年 2019年 2020年 2018年 2019年 2019年 2020年
6月期 6月期 6月期2Q 6月期 6月期 6月期2Q修正 6月期2Q
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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
新規受注や既存案件の拡大により、ストック型売上高が増加。デジタルマーケティングコンサルタント
によるプロフェッショナルサービス等のフロー型売上高の伸長も続いている。
顧客数の増加は、既存製品に比べ単価の低い、インターネット広告領域の新製品の件数増による。
うち、インターネット広告領域
ストック型売上：月額サービス利用料、保守売上など
の新製品（ライセンスのみ）を
フロー型売上：開発売上、人的支援売上など 契約している顧客数 56件
顧客数 顧客数
百万円
500 225 220 250
217 219
400 180 180 178 181 200
171
162 164
153 97 88 109
138 136 59 70 74
300 125 126 124 127 123 130 130 136 48 47 46 150
53 59 41
53 294 291 300 300
20 58
62 64 61 44 283 292 286 290 287
11 13 41
251 260
200 230 230 221 231 239 250 100
227 223 218
215 216
100 50
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
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 2020年6月期
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「Rtoaster」 関連のプレスリリース
温泉旅行に特化した宿泊予約サイト「ゆこゆこネット」を運営するゆこゆこホールディングス株式会社と
「温泉旅DMP」を構築し、データ活用マーケティングを高度化 2019/11/19
「Rtoaster」のデータをさらに活用した「温泉旅DMP（お客様の温泉宿泊体験をおもてなしするデータベース）」を
構築し、パーソナライズ施策を推進。
大日本印刷株式会社との連携により実現するパーソナライズされたハガキは、
シニア層を中心に大きな効果を創出し、CVRが2.3倍に向上。
ダイナミック広告の配信においてもCVRが約1.2倍となる改善に貢献。
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創業初の大型カンファレンスイベントを開催
当社がデータ活用を支援した大手企業が、DXの取り組み・成果を発表
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 33
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. 35
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. 36
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. 37
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. 38
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. 39
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. 40
再掲
次期中期経営計画の基本方針
次期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。
次期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. 41
再掲
次期中期経営計画の数値目標（連結）
（百万円未満切り捨て）
次期中計最終年度
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. 42
再掲
資本政策：投資（M&Aを含む）および株主還元の方向性
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
Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 43
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. 45
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。
100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、100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。
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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
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「+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
レコメンドエンジン搭載 運用型広告入稿支援 AI型ウェブ広告 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・
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 ツール 運用ソリューション プラットフォーム インテリジェンス
Rtoaster AdPencil AdNote FUSE LIGHT Mynd plus Conomi Probance Brandwatch
多彩なマーケティングアク ウェブ広告の運用業務を 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
手間のかかるウェブ広告の 約20種類のレポートを自
ションをデータから実現でき 最先端AIにより全自動化、 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
入稿作業を、AI技術を用 動作成する機能や、広告
る、DMP市場のトップクラ オペレーションレスにウェブ 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
いて簡単な操作での自動 予算配分のシミュレーショ
ス製品 広告の配信が可能 マッチング するMAプラットフォーム フォーム
化を実現 ン機能を搭載したツール
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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 運用型広告入稿支援 AI型ウェブ広告 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
プライベートDMP ツール 運用ソリューション システム ツール
可
視
化
・
拡
Rtoaster AdPencil AdNote FUSE LIGHT 張 exQuick Tableau BrainPad VizTact
マ 分 機械学習とビジュアル分
多彩なマーケティングアク 手間のかかるウェブ広告の 約20種類のレポートを自 ウェブ広告の運用業務を 析 データやファイルを統合的 データをビジュアル化し、
ー ションをデータから実現でき 入稿作業を、AI技術を用 動作成する機能や、広告 最先端AIにより全自動化、 に管理し、データ抽出やレ データの持つメッセージを 析を組み合わせてパターン
ケ る、DMP市場のトップクラ いて簡単な操作での自動 予算配分のシミュレーショ オペレーションレスにウェブ 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
テ ス製品 化を実現 ン機能を搭載したツール 広告の配信が可能 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・ ソーシャルリスニング・ インメモリ
自然言語処理エンジン クラウドプラットフォーム ビッグデータ・ウェアハウス
プラットフォーム インテリジェンス プラットフォーム コンピューティング
分
析
基
盤
Mynd plus Probance Brandwatch Crimson Hexagon SAP HANA® SAP® IQ
Microsoft
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 ソーシャルメディアから、世
Azure 大量のデータを高速分析 分析・検索用途に特化し
計学技術を駆使してテキ ズを予測し、パーソナライ を搭載した次世代マーケ 界中の顧客エンゲージメン
するために開発されたイン て開発されたデータベース
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 トを分析（Brandwatch ビッグデータ活用に必要な
メモリコンピューティング ソフトウェア
するMAプラットフォーム フォーム にブランド統合予定） 一連の機能をクラウド上で
提供
ビッグデータ対応 機械 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 そ 最適化エンジン
学習・予測分析システム プラットフォーム 加工システム オートメーション
デ の
ー 他
タ 機 最 ア
マ 械 適 プ
イ 学 化 リ
ニ 習 ・ ケ
ン
SAP® SAP® WPS Analytics Conomi ー UltiPad ブレインロボ
グ
Predictive Analytics Data Intelligence シ
SAS言語で記述されたプ 収集・蓄積したデータを活 ョ 予測モデルの構築後に、 （BrainRobo）
データマイニング・機械学 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 ン 人が行う業務を自動化・
習のプロセスを自動化し、 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
圧倒的な効率性を実現 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
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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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ストック型売上高の推移（単体）
前・中計期間に、フロー型売上高による売上伸長を推進する方針に転換したため、
2020年6月期より、ストック型売上高比率は、参考情報とする。
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
6,000 5,673 100%
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
ストック型売上：月額サービス利用料、保守売上など
5,000 売上高に占めるストック型売上高の比率 4,332 80%
4,000 3,516
3,786 3,189 60%
2,893 2,591
3,000 2,514 2,680
1,946 2,082 1,928 40%
1,347 2,135
2,000 1,386 1,565
1,436 33.1%
1,320 1,282 20%
1,000 1,887
927 1,588 1,740
1,078 1,295 1,327 1,054
625 800
0
420