株式会社 ALBERT（東証マザーズ 3906）
2020年12⽉期 2Q決算説明資料
2020年9⽉18⽇
〒169-0074
東京都新宿区北新宿2-21-1 新宿フロントタワー15F
TEL: 03-5937-1610 FAX: 03-5937-1612
www.albert2005.co.jp/
会社概要
社名 株式会社ALBERT（アルベルト）
所在地 東京都新宿区北新宿2-21-1 新宿フロントタワー15階
設⽴ 2005年7⽉1⽇
代表者名 代表取締役社⻑ 松本 壮志
証券市場 東証マザーズ（証券コード︓3906）
資本⾦※ 1,022,967千円
従業員数※ 266名（うち、データサイエンティスト233名）
加盟団体 ⼈⼯知能学会
※資本⾦、従業員数は2020年6⽉末時点
※従業員数には正社員、契約社員、アルバイト、派遣社員を含む
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ALBERTの新MISSION
2020年に創業15周年を迎え、これまで⼤切にしてきた想いと、これから⽬指す姿を社員⾃⾝の⾔葉で⾔語化し、
新たなミッションを定めました。
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新型コロナウイルス感染拡⼤による当社事業への影響
従業員及び取引先等のステークホルダーの感染拡⼤防⽌を最優先事項とし、「新しい⽣活様式」に即した
事業オペレーションに移⾏済み。世界的な経済環境変化の中、AI活⽤を含むDX促進の機運の⾼まりに伴い、
当社の事業成⻑機会は拡⼤。
主な事業環境の変化 当社対応⽅針及び⾜元の状況
• リモート環境を整備し、全ての受託業務を従
• リモートワークに移⾏する取引先が増加
前どおり遂⾏
• ⼀部企業において新規開発予算等の減少や
• コロナ感染が拡⼤した4〜6⽉に顧客意思決定
①プロジェクト型 発注延期の懸念が⾼まる
の遅れ、予算減少等により、案件の期ずれ及
サービス • 事業環境の変化に伴い、遠隔管理ニーズ等
び稼働率の低下圧⼒が発⽣
が台頭し、データ・AI利活⽤への社会的機
• 7⽉以降、受注ペースは回復基調にあり、コ
運が向上
ロナ影響は限定的
• リモートワークにて従前同様のプロダクト開
• ⽣活環境の変化に伴い、住⺠の役所等への
発業務を遂⾏
②⾃社プロダクトの 問い合わせの増加
• 当社チャットボット「スグレス」の⾃治体へ
提供 • 受付窓⼝等の⾮対⾯でのコミュニケーショ
の無償提供開始。今後、⾃治体との中⻑期的
ンの増加
な取引関係構築を模索（p.28ご参照）
• 集合型研修の講座運営が困難 • オンライン形式での講座運営に移⾏
③データサイエン • 環境変化への対応⼒強化や⽣産性向上を⽬ • 中⼩規模の受講ニーズに応える公開講座の開
ティスト育成⽀援 的とした⼈材への投資機運の⾼まり 始
• 時差出勤やリモートワークの実施
• 従業員及び取引先への感染拡⼤防⽌措置が （約9割がリモートワーク移⾏済）
当社業務体制
急務 • 社内研修、採⽤活動のオンライン体制を整備
• 社内コミュニケーションのオンライン化
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Executive Summary
２Qはコロナの影響による顧客意思決定の遅れ等により、⼀時的に成⻑速度が鈍化。
（期ずれ）
• 2Q累計では、売上⾼1,255百万円（前年同期⽐＋13.0%）、売上総利益763百万円（同＋5.9%）、
営業利益72百万円（同△5.9%）。4⽉以降本格化したコロナによる経済環境の変化に伴い、
顧客意思決定の遅れ等により、⼀部案件で開始時期の期ずれが発⽣。
• コロナ影響は2Q（4-6⽉）に集中し、7⽉以降は回復基調。収益計上前の受注案件の獲得が
順調に進んでおり、⼯事完成基準に基づく収益計上タイミングは4Qに偏る⾒込み。
• 4⽉に新卒社員29名が⼊社。⼊社後3か⽉は研修期間のため収益相関せず、⼈件費等の負担増。
３Q（7⽉）より稼働を開始し収益相関を開始済み。
CATALYST戦略に基づく、提携先を始め重点顧客との取引深耕を継続。
• 重点産業における売上構成⽐率は83％。今後、⾦融及び流通・インフラ領域のAI利活⽤が進
む⾒込み。
• 東京海上⽇動とALBERTが共同開発した「事故状況再現システム」が3⽉にリリース。
引き続き、CATALYSTパートナーとの協業を進め、AIの社会実装に向け注⼒していく。
（詳細はp.27ご参照）
• 当社データサイエンティストが、新型コロナウイルス感染拡⼤防⽌に向けたビッグデータ
分析等で厚労省クラスター対策班を⽀援。（詳細はp.28ご参照）
• 来年度以降のストック型収益の獲得に向けて、提携先との共同開発等の本格検討を開始。
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ALBERTの事業概要・特徴
当社は、①クライアント毎に特化したビッグデータ分析、アルゴリズム開発、AIのシステム実装等を提供する
プロジェクト型サービス、②幅広いクライアントを対象とするAIを搭載した汎⽤的な⾃社プロダクトの提供、
③データサイエンティスト育成⽀援 の3つの事業サービスを展開。
① プロジェクト型サービス ② ⾃社プロダクト ③ データサイエン
〜産業に実装されるAIの開発パートナー〜 の提供 ティスト育成⽀援
受託型プロジェクトに
継続性の⾼い受託型プロジェクトによる収益 ライセンス収益
よる収益
ビッグデータ集積 233名の
AI活⽤意欲の強い
からシステム実装 データサイエン
産業に注⼒
まで⼀気通貫 ティスト集団
AIの実装を視野 各産業・企業の 主に数理統計分野 AI・⾼性能 経済産業省の「第四
■
に⼊れた投資意 課題を受託開発型 をバックグラウン チャットボット 次産業⾰命スキル習
欲の旺盛な産業 プロジェクトで ドとするデータサ 得講座 認定制度」
を中⼼に注⼒ 対応 イエンティストを に認定
AI開発プロセスを 組織化 提携企業を含む国内
５つの重点産業
に注⼒ ⼀気通貫で対応 独⾃の育成プログ AI・画像認識サービス 企業のデータサイエ
ラムで継続的なス ンティスト養成ニー
① ⾃動⾞ ①ビッグデータ集積
② 製造 キル向上に努める ズにも対応
②ビッグデータ分析
③ 通信 ③アルゴリズム開発 先進・先端技術開 ⼩規模の受講ニーズ
画像認識シリーズ
④ 流通・インフラ ④システム実装 発を⾏う専⾨チー に応える双⽅向ライ
⑤ ⾦融
- 異常検知
ムを組成し、技術 - アノテーション ブ配信の公開講座を
開発⽀援を開始 提供開始
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ALBERTのCATALYST（触媒）戦略
当社が各産業と横断的に関わることにより、AIアルゴリズム・データの触媒機能となり、
産業間のAI・データシェアリングを促進し、AIネットワーク化社会を⽬指す。
ビッグデータ集積及び分析・アルゴリズム開発（共同プロダクト開発含む）・システム実装を⼀気通貫で担い、
データ活⽤社会における中⼼的なポジショニングを確⽴させる。
AIネットワーク化社会の実現へむけて
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CATALYSTパートナーマップ
CATALYST戦略の具現化に向けた新たなアライアンス形成にも着⼿、社会実装に向けた取組みを加速させる。
重点産業 CATALYST パートナー 提携先との主なアクション例
⾃動⾞ CATALYST戦略の実現に • ⾃動運転システム構築⽀援
向けた協働パートナー
• スマートファクトリー化⽀援
製造 • 製造業向けAIサービスの共同開発
• ライフデザインサービスのマーケティング分析⽀
通信 援
流通・ • 流通産業及びインフラ産業を中⼼としたDX⽀援
インフラ
• 事故動画解析︓東京海上の事故状況再現システム
⾦融 の開発⽀援（p.27ご参照）
• ⾦融サービス⾼度化⽀援
• CATALYST戦略における各重点産業の提携はいずれも⾮排他的なものであり、更なる提携関係の拡⼤を進める。
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事業成⻑に向けたセールスミックス
プロジェクト型サービスの展開によりオーガニック成⻑を進め、蓄積した⾼い分析ノウハウ及び重点産業との
取引で得られるドメイン知識をソリューション化、プロダクト化することによりセールスミックスを実現し、
持続的成⻑を⽬指す。
アクション 詳細 想定する収益形態
• 提携先のノウハウとALBERTのプロダク
提携先との共同プロダクト ト開発⼒を結合し開発
開発 • ALBERTが知財の⼀部を保有し、産業内
外に販売
⽉額利⽤料、
Stock Business 従量課⾦、
• プロジェクトから共通項を抽出し、プロ 知財収益など
独⾃開発 ダクト化
ソリューションの展開
（2018年10⽉〜）
• ALBERTが産業間の触媒となり、データ
CATALYST戦略による
シェアに向けたデータ構築・分析を⽀援
産業間データシェアリング
• トヨタと東京海上間の⾃動運転に関する
（2018年7⽉〜）
データシェアリングを⽀援開始済み
案件ごとの
Flow Business サービス料
オーダーメイド型 • クライアントの課題に沿ったカスタマイ
ズされた分析サービスを提供
データ分析プロジェクトの
• データ利活⽤に向けた事業コンサルティ
受注 ングから実装まで対応
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株主構成（2020年6⽉30⽇現在）
筆頭株主のウィズ・アジア・エボリューション・ファンドの運⽤会社であるウィズ・パートナーズには
当社戦略を共有し、資本提携先に株式を譲渡する形での出⼝戦略を展開予定であり、
株式市場での売却は⾏わない⽅針を共有。
緑字︓CATALYSTパートナー（提携先）
株主名 株数（株） ⽐率（⾃⼰株式除く）
1 ウィズ・アジア・エボリューション・ファンド 1,548,900 35.0%
2 トヨタ⾃動⾞ 165,800 3.8%
3 マクニカ 163,000 3.7%
4 ⽇本ユニシス 133,600 3.0%
5 ⽇本トラスティ・サービス信託銀⾏ 121,700 2.8%
6 KDDI 97,700 2.2%
7 松本壮志保有分（個⼈保有分＋A&T2号投資事業有限責任組合） 83,901 1.9%
8 BBH(LUX) FOR FIDELITY FUNDS PACIFIC FUND 75,300 1.7%
9 野村證券 47,600 1.1%
10 東京海上⽇動⽕災保険 46,800 1.1%
2,484,301 56.2%
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決算概況
損益計算書（累計）
2020年12⽉期通期
2019年12⽉期 2020年12⽉期
（単位︓千円）
2Q実績 2Q実績
増減額 増減率 公表予想 進捗率
（7⽉8⽇公表）
売上⾼ 1,110,667 1,255,091 +144,423 +13.0% 2,900,000 43.3%
売上総利益 720,999 763,525 +42,525 +5.9% － －
売上総利益率 64.9% 60.8% △4.1pt － － －
営業利益 77,360 72,827 △4,532 △5.9% 290,000 25.1%
営業利益率 7.0% 5.8％ △1.2pt － 10.0% －
当期純利益 77,896 △114,251 △192,147 － 115,000 －
CATALYSTパートナーとの提携に伴う売上が成⻑を牽引。もっとも、２Q単体ではコロナによる影響発⽣。
• 主要クライアントからのプロジェクトは⻑期化、拡⼤基調。重点産業からの売上⾼の割合は83%まで拡⼤。
• ２Q（4-6⽉）は、コロナの影響により顧客意思決定の遅れ等が⽣じ、案件開始時期の遅れが発⽣。
• ⼀部案件で投⼊⼯数が増えたこと等により、売上総利益率は前年同期⽐4.1ポイント減少。
外部調査委員会による調査費⽤として、特別損失を計上。
• 2020年2〜5⽉にかけて実施した外部調査委員会による調査に伴う費⽤176百万円を特別損失として計上。
CATALYSTパートナーを含む重点顧客向けの提案活動を積極化。中⻑期的な収益機会創出を⽬指す。
• CATALYSTパートナーとの提携後の実績を重視し、技術⼒とビジネス⼒の両輪で取引関係深耕を図る。
• 東京海上⽇動との共同開発案件に代表される、CATALYSTパートナーとの協業実績を引き続き積み重ねていく。
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損益計算書 四半期推移
単位︓百万円
戦略
2017年12⽉期 変更 2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q
100%
800 △2.3%
675 688
75%
64.1% 65.7%
600 61.9% 63.2%
60.5% 61.9% 64.0%
61.1%
64.1% 62.0% 566 59.4%
57.5% 58.5%
52.0%
530 530 579
538 432 426 50%
484 381
400
317 328 339 328 336
298 293
254
228
199 190 185 188
25%
200 163
123 131 113 117 128
98 57
60
20 6 20
0%
0
-3 -34 -5
-72 -50 -55
-200 再建フェーズ 成⻑フェーズ -25%
売上⾼ 売上総利益 営業利益 売上総利益率
2018年の「CATALYST戦略」への転換以降、提携先からの売り上げを中⼼に事業が順調に成⻑。
• 2018年から現在までの計6社との提携を始め、国内⼤⼿企業との取引深耕を進め、分析プロジェクトが⼤型化。
コロナ影響を受け⼀時的（２Q）に成⻑速度が鈍化するも、３Q以降は回復基調に⼊っていることを確認。
• 3Q（2020年7⽉）以降は、主要顧客等の「新しい⽣活様式」への適応が進み、従来どおりの事業成⻑速度に回復。
積極的な⼈材採⽤により費⽤が増加するも、ストック型収益の獲得等により利益拡⼤を⽬指す。
• 2020年4⽉に新卒29名が⼊社。機械学習等の先端技術分野を研究していたメンバーが多く、⾼い技術⼒を有する。
• 2Qは新卒社員の⼊社に伴い⼈件費が増加し、研修期間中であることから収益相関せずコスト負担増となるが、
３Qより収益相関を開始。
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上場からの業績推移
単位︓百万円 戦略
2015年12⽉期 2016年12⽉期 2017年12⽉期 変更 2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期
3,500 70%
63.8%
61.1%
3,000 59.2% 2,900
60%
54.8% +24.8%
2,500
2,324 50%
43.5% +42.5%
2,000
1,630 40%
1,482
1,500 +87.0%
30%
959 995
1,000 872
812
516 20%
500 416 445
290
201 189
10%
0
-33 -107 -161
(500) 0%
売上⾼ 売上総利益 営業利益 売上総利益率
2018年12⽉期より戦略転換を通じて事業成⻑が加速。CATALYST戦略の展開により国内⼤⼿企業との取引増加。
• プロジェクト中⼼の事業への転換、重点産業の設定、ケイパビリティ拡⼤、稼働率向上といった、事業成⻑に
向けた組織的な取り組みを開始。2018年に上場来初となる決算⿊字に転換。
• トヨタ⾃動⾞を⽪切りに、東京海上⽇動、KDDIとの資本業務提携を実現し、業界内のプレゼンスが拡⼤。
2019年12⽉期は事業成⻑を継続し、かつ中⻑期的な成⻑基盤の構築に向けた投資を実施。
• 本社移転、⼈材採⽤等を進め、今後の事業成⻑の基盤構築に注⼒。
• SMFGとの業務提携、マクニカ及び⽇本ユニシスとの資本業務提携によりCATALYSTパートナーが増加。
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貸借対照表
2019年12⽉末 2020年6⽉末
（単位︓千円） 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 3,151,395 3,002,885 △148,510 △4.7%
(うち現預⾦) 2,619,004 2,599,865 △19,138 △0.7%
(売上債権) 490,541 349,296 △141,244 △28.8%
固定資産 544,255 514,793 △29,462 △5.4%
資産合計 3,695,651 3,517,678 △177,973 △4.8%
流動負債 358,419 342,961 △15,457 △4.3%
固定負債 121,076 72,812 △48,264 △39.9%
負債合計 479,495 415,773 △63,721 △13.3%
純資産合計 3,216,155 3,101,904 △114,251 △3.6%
負債・純資産合計 3,695,651 3,517,678 △177,973 △4.8%
コロナの影響による売上減少に伴い、売上債権及び資産合計が減少。
⾦融機関からの借⼊⾦の返済により、固定負債及び負債合計が減少しており、引き続き財務体質は良好。
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2020年12⽉期 業績予想
2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期
（単位︓千円） 増減率
実績 実績 予想
売上⾼ 1,630,775 2,324,335 2,900,000 ＋24.8％
営業利益 201,131 189,527 290,000 ＋53.0％
営業利益率 12.3％ 8.2% 10.0% －
当期純利益 248,100 187,536 115,000 △38.7％
CATALYSTパートナーを中⼼とした重点顧客との取引深耕を前提に売上成⻑を⽬指す。
• 稼働率は75%〜80%前後を維持する⽅針。通年での新卒及び中途採⽤による組織拡⼤、外部パートナー企業と
の協業を通じたケイパビリティ拡⼤により成⻑スピード維持。
• 新規顧客開拓は継続するも、データ利活⽤に積極的な重点顧客との取引深耕を通じた収益⼒強化を⽬指す。
• 2Qはコロナによる⼀時的な影響を受けるも、下期は案件組成が進んでいることから通期予想は据え置く。
• 外部調査委員会による調査に係る費⽤を特別損失として計上することにより、純利益は前年⽐減益を⾒込む。
CATALYST戦略に基づき、引き続き重点産業におけるトッププレイヤーとの資本業務提携を探索。
• 前期同様に資本業務提携先の探索を継続。また提携先間のAI・データシェアリング（CATALYST戦略）による
新たな事業展開も検討。
• 業績予想上、当該新規提携を機に取り組む案件等による売上は⾒込んでいない。
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再発防⽌に関する取組み
外部調査委員会から調査報告書を受領した後、再発防⽌策を講じるとともに内部統制の整備・強化に注⼒。
内部統制の整備は本年度中の完了を⽬指す。
これまでに実施された再発防⽌策
• 内部統制強化を⽬的として、業務執⾏取締役2名体制へ変更
①オペレーション体制
• 各役職の職責・権限についての組織を含めたオペレーション体制を⾒直し
の⾒直し
• 役職定義が不明瞭であったCEO、CFO、CDOのチーフ職を廃⽌
• 当社内に組成した再発防⽌委員会では、⽉次で売上計上の妥当性検証を実施
②再発防⽌委員会の発⾜ • 従業員に対する適切な会計処理に関する教育及び啓蒙を実施
• ⼯事進⾏基準は適⽤せず、⼯事完成基準を適⽤し売上を計上
• 内部統制強化等の観点より社内諸規程を改訂
③その他
• 全社員を対象にコンプライアンス研修(オンライン）を実施
これらの再発防⽌策については継続的なモニタリングを⾏うとともに、
着実に実施することで強固な内部統制を実現し、信頼の回復に努めていく。
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事業環境
当社を取り巻く外部環境
市場規模推移 データサイエンティストの不⾜ 各産業のAIの導⼊検討
分析サービス、ツール開発、構築サービス AI⼈材の不⾜は今後ますます強まる⾒込み ⾦融業、情報通信業、製造業で導⼊意向強い
のいずれも市場拡⼤⾒込み
ツール 構築サービス 分析サービス 供給数 不⾜数 導⼊済 導⼊検討中
単位︓⼗億円 単位︓万⼈
900 30
官公庁 0.9% 16.2%
800
農林⽔産業 0.1% 7.7%
25
700 ⾦融業 7.8% 29.4%
600 20 情報通信業 6.9% 31.6%
14.5
サービス業 0.4% 13.2%
500
15 教育・研究 0.8% 26.1%
400
9.7 医療 1.0% 11.6%
300 10
製造業 2.5% 25.2%
200 建設業 0.5% 13.0%
4.5 12.0
5
100 7.9 運輸業 1.7% 15.3%
3.4
3.8 エネルギーインフラ 0.6% 10.8%
0 0 1.1
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026
2018年 2020年 2025年 2030年 0% 10% 20% 30% 40%
実績 実績 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測
出典︓株式会社ミック経済研究所 出典︓経済産業省及びみずほ情報総研株式会社 出典︓株式会社MM総研
「ビジネス・アナリティクス市場展望 2019年版」 「IT⼈材需給に関する調査 調査報告書」（2019年3⽉） 「⼈⼯知能技術のビジネス活⽤概況」
ビジネス・アナリティクス市場成⻑率は、2018年度は+13.6%、2026年度までの年平均成⻑率は+13.8％。
成⻑著しい市場である反⾯、データサイエンティスト不⾜は強まる⾒込み。政府によるAI⼈材の育成計画
が始動し、今後、多⽅⾯で⼈材育成に対する意識が⾼まることが期待される。
引き続き⾦融業、情報通信業、製造業におけるAI導⼊検討数の増加が⾒込まれる。
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内部稼働率の推移
戦略転換以降、内部稼働率が75％前後（従前は50％前後）まで改善。残り25％は技術⼒向上のための時間を確保。
今後は、稼働率の⽬安を75%〜80%前後で推移する⽅針とし、事業成⻑に合わせた柔軟性を確保。
データサイエンティストの内部稼働率推移
CATALYST
戦略変更
戦略開始
稼働率の⽬安
研究・開発時間を確保
75%〜 80% 先端技術に関する論⽂リサーチ、
研究に充て、データサイエン
ティストの技術⼒向上を図る。
コロナの影響による顧客意思
決定の遅れ等により、⼀時的
に稼働率が低下
78.7% 76.3%
82.7%
78.0%
74.2% 74.7%
80.2%
74.5%
プロジェクト推進時間
66.2% （適正⽔準75%〜80%前後）
57.4% 59.1% プロジェクト遂⾏やプロダクト
54.5% 55.3% 55.6%
開発により収益を上げる。
2018年平均 79.1% 2019年平均 73.9%
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q
2017年12⽉期 2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期
プロダクト中⼼の事業展開 プロジェクト中⼼の事業展開
技術領域単位での成⻑を⽬的と 多様化・⼤規模化するニーズに柔軟に対応できる組織
した組織
プロダクトの「選択と集中」を⾏い、経営資源をプロジェクトにシフト
8つのプロダクトを部⾨別に研
究開発
※内部稼働率＝データサイエンティストの収益相関時間の割合
© 2020 ALBERT Inc. 20
ケイパビリティの確保
データサイエンティストの量的確保に加え、質の⾼い育成カリキュラムにより質の⾼いアウトプットを実現。
⽇本屈指のデータサイエンスカンパニー ALBERTの⼈材育成戦略
2020年4⽉に新卒社員29名が⼊社。研修終了後の7⽉以降は テクノプロ⼈材を育成、戦⼒化するスキームを構築・活⽤
233名のデータサイエンティストが分析業務に従事 社内に育成事業を担う専⾨部署を新設
プロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、アナ 社外との共同勉強会を開催し、外部の知⾒も積極的に取得
リスト、エンジニア、リサーチャーにより構成され、クラ
イアントニーズに応じてAI実装を⼀気通貫で⽀援可能 データサイエンティストを含む従業員への譲渡制限付き
株式報酬等の適⽤開始
社内で「知の共有」がなされ、学びあう環境が醸成
テクノプロ社とのアライアンス育成スキーム
博⼠
11%
その他
35%
修⼠
54%
データサイエンティスト数は
順調に推移（注）
テクノプロ社技術者を受⼊れ、ALBERTが育成⽀援
その後、ALBERTのデータサイエンティストとして戦⼒化
正社員の60%超が修⼠・博⼠
経産省の「第四次産業⾰命スキル習得講座認定制度」の認定
233
195
154
47 67 75
2015年末 2016年末 2017年末 2018年末 2019年末 2020年6末 創業以来蓄積した分析ノウハウを活⽤した
独⾃の育成カリキュラム
（注）正社員、契約社員、アルバイト、派遣社員、業務委託を含む。
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重点産業・顧客のスコープ
当社がターゲットとする重点産業領域の取引規模・シェアの拡⼤を⽬指す。
中⻑期的に各領域の売上バランスが取れた安定的な売上構成を志向。
産業別売上構成の推移
2017年12⽉期 2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期
1Q 2Q累計 3Q累計 通期 1Q 2Q累計 3Q累計 通期 1Q 2Q累計 3Q累計 通期 1Q 2Q累計
その他 16% 17%
19% 18% 19% 18%
23% 21%
29%
39% 36% 5%
⾦融 43% 40% 41% 8%
7% 8%
2% 5% 7%
8% 9%
3% 重点産業における売上⽐率
2% 10% 8%
6% 6% 5% 83%
インフラ 7% 13%
0% 13%
1% 13%
1% 1%
1%
13% 今後⽬指す姿
流通 41%
38% 36%
26% 34%
28% 26% 41% 39% 32%
28%
31%
通信 ⾃動⾞
30% 40% ⾦融
11%
製造 14% 10%
2% 13% 16% 17% 15% 18%
10% 17% 9%
10% 流通 製造
1%
3% 11% インフラ
⾃動⾞ 20% 5%
11% 18% 18%
14% 14% 15% 14% 13% 15%
11% 12%
9% 8% 通信
4%
収益構造の変化 重点産業における
収益の安定化 戦略的アライアンスを
中⼩型の単発案件が蓄積し、アイドルタイム発⽣ ⼤型PJ増/稼働向上 起点とした⻑期安定的な
収益構造を⽬指す
CATALYST戦略策定前 戦略的アライアンス構築
セグメント戦略の不在 重点産業のスコープ
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【CATALYST戦略】CATALYSTの形成（１/２）
これまで 今後
各社と取引深耕・資本業務提携 提携先間のデータシェアを当社が⽀援 CATALYSTテーマの深耕
CATALYSTテーマ︓⾃動運転 CATALYSTテーマ︓⾃動運転
アルゴリズム・データシェアリング
（ALBERT技術を活⽤）
業務提携
資本業務提携 資本業務提携
資本業務提携 資本業務提携
X社
※図解はあくまでイメージです。
現時点で決定している事項はありません。
当社は、2018年5⽉にトヨタ⾃動⾞ トヨタ⾃動⾞とToyota Research 当社がX社と取引深耕し、 アライ
と、2018年10⽉に東京海上⽇動⽕ Institute-Advanced Development, アンスを構築。
災保険と資本業務提携。 Inc. 、東京海上⽇動⽕災保険の3社
当社がX社と既存提携先とのAI・
間での⾼度な⾃動運転の実現に向け
データシェアリング等を⽀援。
た業務提携に対し、当社が技術⽀援。
CATALYSTテーマ「⾃動運転」を
CATALYSTテーマ「⾃動運転」を
深耕。
形成。
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【CATALYST戦略】CATALYSTの形成（２/２）
今後
新たなCATALYSTの形成 複数社間、産業間のCATALYST形成
テーマα
テーマβ
テーマα
テーマα
CATALYSTテーマ︓⾃動運転
資本業務提携 資本業務提携 Y社 X社
Y社 X社
Z社
資本業務提携 テーマγ
業務提携
アライアンスイメージ
当社がY社と取引深耕し、アライアンスを構築。 テーマδ
当社がY社と既存取引先とのAI・データシェアリング
等を⽀援。 企業間、産業間において新たなテーマでCATALYST
形成を図っていく。
新たなテーマでCATALYSTを形成。 ※本スライド図はあくまでイメージです。現時点で決定している事項はありません。
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プロダクト展開
2018年に競争⼒と成⻑性及び市場性等を総合的に勘案し、経営資源の最適化を⽬的として既存プロダクトの
⾒直しを実施。2019年よりCATALYST戦略の中で⽣まれるプロダクト（共同開発含む）の蓋然性を本格的に
検討開始。
⽅針・状況 現在の主なプロダクト
マーケティング⽀援ツールやレコ • AI・⾼性能チャットボット
2017年まで メンデーション関連のプロダクト ※ • ⾃然⾔語処理/⾃動学習
を複数販売。 （2016年12⽉~ ）
※パブリックベータ版のリリース • 渋⾕区、熊本県で導⼊済
コモディティ化し競争優位性及び
収益⼒が低下。 • KDDIと販売協業
AI開発のプロジェクトに対するデ • AI・画像認識サービス
2018年 マンドが旺盛。 （2018年10⽉~） • AI実⽤化の可能性を早期に
プロダクトの「選択と集中」を⾏ 検証が可能
い、経営資源をプロジェクトにシ
フト。 • 画像認識による異常検知
• ⽬視検査の⼯数削減、判別
CATALYST戦略の中から、⾮連続成 基準の標準化・平準化
⻑の因⼦を確保することを⽬的と
して、独⾃ソリューション及び共 • アノテーションサービス
（2019年2⽉~）
2019年以降
同開発プロダクトの蓋然性を⾒極 • 品質管理・⼈員不⾜・活⽤
め。 ⽅法の悩みを解決
ライセンス料によるストック型収 • ⽉額20万円のライトプラン
益の積み上げ。 の新設
（2020年5⽉~）
• 物体検出、領域検出、画像
⽣成機能を新たに追加
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Appendix
【TOPICS】東京海上⽇動とのAI搭載システムの共同開発
ドライブレコーダーの映像データ等から、AI が「事故状況を再現」および「責任割合を⾃動算出」を⾏う
事故状況再現システムを東京海上⽇動とALBERTが共同で開発し、 国内で初めて提供を開始。
東京海上⽇動の強み
• 全国で発⽣している事故の実例、責任割合実績の蓄積
• ユーザー向けに貸与しているドライブレコーダーから得られるデータの集積
ALBERTの強み
• ビッグデータ分析、AIアルゴリズム開発に関する技術
• AIを搭載したシステム構築に関する技術
事故 事故状況の 責任割合の 迅速な
発⽣ ⾃動分析 ⾃動判定 解決
ドライブレコーダーに記録された事故映像とGPSや
加速度センサー等のデータをもとにAIが解析を⾏い、
信号機の⾊や衝突時の衝撃の強さ・⽅向、地形や道
路情報を分析し、事故状況を再現。
事故現場の調査が必要な場合などは、事故状況の確
認に１週間程度時間を要していますが、事故のデータ
を受信後、５分程度で AI が事故状況や責任割合な
どを算出。
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【TOPICS】厚労省クラスター対策班への分析⽀援開始等
感染が急拡⼤している新型コロナウイルス感染対策として、当社は厚⽣労働省クラスター対策班に対する
ビッグデータ分析等における⽀援を開始。また、当社チャットボット「スグレス」を⾃治体に無償提供を開始。
クラスター対策班への⽀援（概要）
ALBERT のデータサイエンティストが、
クラスター対策班の元に集積する様々な
データを活⽤し、新型コロナウイルス感
染拡⼤防⽌に向けたビッグデータ分析等
を⽀援。
東北⼤学・新潟⼤学と連携し、位置情報
やアンケート情報等を基にした接触頻度
の増減分析及び可視化を実施。
Web ⾏動履歴や地理的情報を加味したク
ラスターの早期発⾒を⽬的とした分析に
も着⼿しており、多様なテーマで⽀援。
⾃治体へのチャットボットの無償提供
住⺠の不安が⾼まる局⾯が増え、⾃治体
への問い合わせも増えているため、即時、
⾃動で回答を⾏うAI・⾼性能チャトボッ
ト「スグレス」を無償で提供開始。
本⽀援を発表以降、全国の⾃治体から問
い合わせを受けており、短期間ながら、
既に福岡県宮若市、兵庫県⾚穂市等が導
⼊を決定。
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事業トピックス
2018年 3⽉ 代表取締役社⻑ 松本 壮志 就任（2017年8⽉に代表執⾏役員として参画）
5⽉ トヨタ⾃動⾞(株)と業務資本提携
7⽉ データサイエンティスト養成講座が経済産業省の「第四次産業⾰命スキル習得講座認定制度」に認
定
8⽉ KDDI(株)とAIチャットボット活⽤分野で協業し「働き⽅改⾰」を促進
熊本県庁の⼦育て安⼼AI事業で⼈⼯知能（AI）とLINEを活⽤した相談⽀援プログラムの実証実験を
開始
10⽉ 東京海上⽇動⽕災保険(株)と資本業務提携
AI・画像認識サービス「タクミノメ」を正式提供開始
(株)ARISE analyticsと共同しKDDI(株)の「データサイエンティスト育成プログラム」を⽀援
トヨタ⾃動⾞(株)・Toyota Research Institute-Advanced Development, Inc.・東京海上⽇動⽕災
保険(株)の3社間での⾼度な⾃動運転の実現に向けた業務提携におけるビッグデータ分析及びAIアル
ゴリズム開発の技術⽀援を発表
12⽉ KDDI(株)と資本業務提携
2019年 1⽉ 本社移転（東京都新宿区北新宿2-21-１新宿フロントタワー15階）
2⽉ 「タクミノメ 異常検知」「タクミノメ アノテーション」を正式提供開始
東京海上ホールディングス(株)のデータサイエンティスト育成プログラム運営に協⼒
4⽉ 東海⽀社開設（愛知県名古屋市⻄区⽜島町6-1名古屋ルーセントタワー8階）
7⽉ (株)三井住友フィナンシャルグループと業務提携
8⽉ (株)ABEJAと業務提携
11⽉ (株)マクニカ及び⽇本ユニシス(株)と資本業務提携
2020年 4⽉ 新型コロナウイルス感染拡⼤防⽌を⽬的として、厚労省クラスター対策班への分析⽀援を開始
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CATALYST戦略を⽀える技術⼒
AI技術はドメインを問わないため、主要産業全てにおいて活⽤が可能。
先進技術の研究を継続的に⾏っており、CATALYST戦略を推進していく技術⼒を保有。
ドメインを CATALYST戦略を
先進技術研究
問わないAI技術 ⽀える技術⼒
AI活⽤テーマ・代表的⼿法 重点研究領域 データ基盤開発
需要予測 ロボティクス （IoTプラットフォーム）
状態空間モデル 空間認識 総合データベース
決定⽊モデル など ⾏動計画 データ⼀元化
画像解析 HMI など フォーマット変換（⾃動処理）
ディープラーニング など ビッグデータハイウェイ など
動画分析
異常検知 ⾏動認識 ルールベース⾃動化
統計モデル キャプション⽣成 多変量要因分析
状態空間モデル など ⾳声付与 時系列データのクラスタリング
マーケティングミックス ⾃⼰教師あり学習 など 異常検知 など
SEM
ロジスティック回帰 パートナー企業との共同研究 ⾼度なデータ分析
状態空間モデル など 成果物の知財共有 歩留まり要因分析
装置異常の事前予測
シミュレーション（デジタルツイン）
需要予測
CAEと深層学習の融合
⽣産量調整 など
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ALBERTの取組事例1
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ALBERTの取組事例２
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memo
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memo
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memo
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本発表において提供される資料及び情報は、いわゆる「⾒通し情報（forward-looking-statements）」を含みます。
将来の⾒通しに関する記述は、現在⼊⼿可能な情報に基づく当社または当社の経営陣の仮定及び判断に基づくもので
あり、既知または未知のリスク及び不確実性が内在しています。また、今後の当社事業を取り巻く経営環境の変化、
市場の動向、その他様々な要因により、これらの記述または仮定は、将来実現しない可能性があります。
これらリスクや不確実性には、⼀般的な業界並びに市場の状況、⾦利、通貨為替変動等、⼀般的な国内及び国際的な
経済状況が含まれます。
今後、新しい情報・将来の出来事等があった場合であっても、当社は、本発表に含まれる「⾒通し情報」の更新・修
正を⾏なう義務を負うものではありません。
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