株式会社 ALBERT（東証マザーズ 3906）
2021年12⽉期 1Q決算説明資料
2021年5⽉13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※ 276名（データサイエンティスト244名）
加盟団体 ⼈⼯知能学会
※資本⾦、従業員数は2021年3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、リモート環境下で従来通りの事業オ
ペレーションを継続。今後、感染が拡⼤した場合においても、当社営業活動及びプロジェクト推進体制に⽀障は
⽣じない⾒込み。
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
• リモートワークに移⾏する取引先が増加
• ⼀部企業において新規開発予算等の減少や • リモート環境を整備し、全ての受託業務を
①プロジェクト型 発注延期の懸念が⾼まる 従前どおり遂⾏
サービス • 事業環境の変化に伴い、遠隔管理ニーズ等 • 受注ペースは正常化しており、コロナ影響は
が台頭し、データ・AI利活⽤への社会的機 限定的
運が向上
• リモートワークにて従前同様のプロダクト
• ⽣活環境の変化に伴い、住⺠の役所等への
開発業務を遂⾏
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
ティスト育成⽀援
的とした⼈材への投資機運の⾼まり 開始
• 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
1Qは四半期ベースで過去最⾼の売上⾼を計上。
• 1Qは、売上⾼866百万円（前年同期⽐＋25.8%）、売上総利益482百万円（同＋13.1%）、営業利益
141百万円（同＋9.8%）。提携先を含む重点顧客との継続取引が拡⼤しており、四半期ベースで
過去最⾼の売上⾼を実現。
• コロナ影響等により昨年⽣じた稼働率低下に係る要因は解消済み。１Q稼働率は79％まで上昇
しており、今後も⽬安とする稼働率レンジ75〜80％で推移する⾒込み。
• 3⽉決算企業の新年度⼊り、当社新卒採⽤対応等の季節要因により2Qはやや弱含む傾向であっ
たが、今期は早期に案件組成に着⼿しており、2Q以降も順調な事業成⻑を実現できる⾒込み。
AIシステム実装案件を含むストック性の⾼い案件が増加。売上の質的向上を⽬指す。
• ⼤型案件を含むAIシステム実装案件が複数稼働しており、継続的な取引が⾒込めるストック
性の⾼い案件が増加傾向にある等、売上を構成する案件の質的向上にも注⼒していく。
• 受注しているAIシステム実装案件において、開発スケジュールの遅延により追加作業が発⽣
したことにより、1Qに受注損失引当⾦62百万円を計上。当該AIシステム実装案件は、複数契約
から構成される⼤型案件であり、稼働開始後のシステム保守の受注も⾒込まれており、案件全
体では収益化が⾒込まれる予定。
重点産業における⾦融及び流通・インフラ産業の⽐率拡⼤。特定産業でのドメイン知
識の獲得に注⼒。
• 重点産業における売上構成⽐率は、引き続き80％超を維持。特に⾦融及び流通・インフラ領域
の構成⽐率が上昇。
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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 244名の
AI活⽤意欲の強い
からAIシステム データサイエン
産業に注⼒
実装まで⼀気通貫 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
キル向上に努める ズにも対応
② 製造 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 画像認識シリーズ ⼩規模の受講ニーズ
④ 流通・インフラ ④AIシステム実装 発を⾏う専⾨チー - 異常検知 に応える双⽅向ライ
⑤ ⾦融 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AI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（ライブラリ）の共同開発
（p.26ご参照）
• 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12⽉31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。
2020年12⽉21⽇付で締結したマイナビとの資本業務提携契約に基づき、ウィズ保有株式の⼀部（165,800株）を
マイナビに譲渡。
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 1,383,100 31.3%
2 トヨタ⾃動⾞ 165,800 3.8%
3 マイナビ 165,800 3.8%
4 マクニカ 163,000 3.7%
5 ⽇本ユニシス 133,600 3.0%
6 KDDI 97,700 2.2%
7 SBI証券 89,700 2.0%
8 BBH(LUX) FOR FIDELITY FUNDS PACIFIC FUND 87,900 2.0%
9 BNY GCM ACCOUNTS M NOM 77,100 1.7%
10 住友⽣命保険 71,300 1.6%
13 東京海上⽇動⽕災保険 46,800 1.1%
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決算概況
損益計算書（累計）
2021年12⽉期通期
2020年12⽉期 2021年12⽉期
（単位︓千円）
1Q実績 1Q実績
増減額 増減率 公表予想 進捗率
（2⽉15⽇公表）
売上⾼ 688,459 866,405 +177,946 +25.8% 3,380,000 25.6%
売上総利益 426,909 482,861 +55,951 +13.1% － －
売上総利益率 62.0% 55.7% △6.3pt － － －
（ 62.9％ *受注損失引当⾦除く）
営業利益 128,693 141,368 +12,675 +9.8% 404,000 35.0%
営業利益率 18.7% 16.3％ △2.4pt － 12.0% －
（ 23.5％ *受注損失引当⾦除く）
当期純利益 △55,984 114,886 +170,870 － 267,000 43.0%
提携先を含む重点顧客との継続的な取引拡⼤が成⻑を牽引。四半期ベースで過去最⾼の売上⾼を実現。
• 既存の重点顧客との取引拡⼤を戦略的に進め、既存顧客との取引拡⼤が成⻑に寄与。
• 昨年発⽣したコロナの影響による顧客意思決定の遅れ等は解消し、案件受注は順調に推移。
• 2Q以降の案件組成にも早期に着⼿しており、プロジェクト型サービスや教育事業は堅調に推移する⾒通し。
継続取引が⾒込みやすいAIシステム実装案件も複数稼働。但し、⼀部案件で追加⼯数投⼊による引当⾦を計上。
• AIシステム実装案件は、企画、開発から運⽤保守まで⻑期かつ継続的な取引となりやすいことから特に注⼒。
• 前年同期⽐でAIシステム実装案件による売上成⻑が⼤きく寄与しており、今後も拡⼤⾒込み。
• スケジュール遅延による追加⼯数の発⽣により、1Qに受注損失引当⾦を計上。（売上原価の⼀部として計上）
CATALYST戦略のもと、引き続き提携先との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。
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損益計算書 四半期推移
単位︓百万円 2021年
2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期 12⽉期
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q
1,000 100%
過去最⾼
YoY+25.8% 866
800
791
75%
66% 675 64% 688
63% 62% 64% 61% 657 62% 63%
60% 62%
59% 59% 56％
600 579 （63％*受注損失引当⾦除く）
530 530 538
484 566 501 482 50%
432 426 407
400 381
317 298 328 339 328 336
293
25%
185 188
200 164 141
113 128
117
60 57
20 6 20 13 0%
0
-5
-55
-200 -25%
売上⾼ 売上総利益 営業利益 売上総利益率
提携先を含む重点顧客との取引拡⼤により事業が順調に成⻑。直近1Qは過去最⾼の売上⾼を実現。
• 複数テーマかつ継続的な案件を実施する重点顧客が増加することにより、ストック性の⾼い売上へ質的に変化。
• 2020年12⽉期2Qに⾒られたコロナ影響によるマイナス要因は解消。事業環境は正常化。
ケイパビリティ強化（データサイエンティスト数の増加、技術⼒の向上、ドメイン知識の蓄積）は継続。
• 2021年4⽉に新卒10名が⼊社。機械学習等の先進技術分野を研究していた、技術⼒を有するメンバーで構成。
• プロジェクトマネージャー、コンサルタント、エンジニアの採⽤を進め、プロジェクト型サービスにおける上流
〜下流⼯程までのバリューチェーン強化を進める。
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上場からの業績推移 戦略
変更
単位︓百万円 2015年12⽉期 2016年12⽉期 2017年12⽉期 2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期 2021年12⽉期（予想）
4,000 70.0%
64%
61% 62%
3,500 59% 3,380 60.0%
55%
3,000
+16.3% 2,703 50.0%
43%
2,500 +25.0%
2,324
+42.5% 40.0%
2,000
1,630 1,672 30.0%
1,482
1,500 +87.0%
20.0%
959 995
1,000
812 872
516 10.0%
500 416 445 404
201 189 250
0.0%
0
866 141
-33 -107 -161 (26%) (35%)
-500 １Q進捗率 -10.0%
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、CATALYST戦略に基づく重点産業のリーディングカンパニーとの提携により協業加速。
2019年12⽉期以降は、ケイパビリティの拡⼤、重点顧客との取引深耕、ドメイン知識の獲得等により事業拡⼤。
• 2020年12⽉期は、コロナ影響が⼀部⽣じるも事業環境の正常化が早く、事業成⻑が継続。
• 各重点産業におけるリーディングカンパニーとの提携を重ね、提携先及び提携先グループ企業との協業拡⼤。
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貸借対照表
2020年12⽉末 2021年3⽉末
（単位︓千円） 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 3,224,577 3,430,615 ＋206,037 ＋6.4%
(うち現預⾦) 2,603,793 2,746,337 ＋142,544 ＋5.5%
(うち売上債権) 557,175 578,692 ＋21,517 ＋3.9%
固定資産 524,895 502,571 △22,323 △4.3%
資産合計 3,749,473 3,933,186 ＋183,713 ＋4.9%
流動負債 363,158 456,534 ＋93,375 ＋25.7%
固定負債 24,548 0 △24,548 -
負債合計 387,706 456,534 ＋68,827 ＋17.8%
純資産合計 3,361,766 3,476,652 ＋114,886 ＋3.4%
負債・純資産合計 3,749,473 3,933,186 ＋183,713 ＋4.9%
売上規模の拡⼤に伴い、売上債権が増加。
受注損失引当⾦62,479千円の⼀時的な計上により、流動負債が増加。対象案件が完了した時点で取り崩し予定。
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2021年12⽉期 業績予想（2021年2⽉15⽇公表済）
2019年12⽉期 2020年12⽉期 2021年12⽉期
（単位︓千円） 増減率
実績 実績 予想
売上⾼ 2,324,335 2,703,698 3,380,000 ＋25.0％
営業利益 189,527 250,425 404,000 ＋61.3％
営業利益率 8.2% 9.3% 12.0% －
当期純利益 187,536 146,115 267,000 +82.7％
CATALYSTパートナーを中⼼とした重点顧客との取引深耕によりリニアな成⻑を⽬指す。
• データ利活⽤に積極的な提携先を含む重点顧客との取引拡⼤により、プロジェクト型サービスを中⼼とした
リニアな事業成⻑を⽬指していく⽅針。
• 稼働率は引き続き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を維持。
CATALYST戦略に基づき、引き続き重点産業におけるリーディングカンパニ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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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
当社事業領域が属する市場は
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
年率12.4％で成⻑継続の⾒込み
単位︓⼗億円
サービス市場 アプリケーション市場 プラットフォーム市場 供給数 不⾜数 導⼊済 導⼊検討中
2,500 単位︓万⼈
30
官公庁 0.9% 16.2%
農林⽔産業 0.1% 7.7%
2,000 25
⾦融業 7.8% 29.4%
情報通信業 6.9% 31.6%
20
1,500 14.5 サービス業 0.4% 13.2%
教育・研究 0.8% 26.1%
15
医療 1.0% 11.6%
1,000 9.7
10 製造業 2.5% 25.2%
建設業 0.5% 13.0%
500 4.5 12.0 運輸業 1.7% 15.3%
5
7.9
3.4 エネルギーインフラ 0.6% 10.8%
3.8
0 1.1
0 0% 10% 20% 30% 40%
2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2018年 2020年 2025年 2030年
出典︓株式会社富⼠キメラ総研 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
「 2020 ⼈⼯知能ビジネス総調査」 「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」
サービス市場、アプリケーション市場及びプラットフォーム市場から構成されるAIビジネス市場は、2019年
9,601億円から2025年には1兆9,356億円まで拡⼤し、年平均成⻑率（CAGR）は12.4％と⾒込まれる。
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
内部稼働率は75%〜80%前後で推移する⽅針とし、残り20〜25%は技術⼒向上のための時間を確保。
昨年はコロナ影響等により⼀時的に稼働率が低下したが、事業環境の正常化に伴い稼働は安定推移する⾒込み。
データサイエンティストの内部稼働率推移
研究・開発時間を確保
稼働率の⽬安 先端技術に関する論⽂リサーチ、
75%〜 80% 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。
コロナ影響等による
⼀時的な低下
83%
79% 76% 78%
74% 75%
80%
74%
79% プロジェクト推進時間
71% （適正⽔準75%〜80%前後）
66%
59% プロジェクト遂⾏やプロダクト
53% 開発により収益を上げる。
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q
2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期 2021年
平均79.1% 平均73.9% 平均64.2% 12⽉期
※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
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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
244名のデータサイエンティストが分析業務に従事。 テクノプロ⼈材を育成、戦⼒化するスキームを構築・活⽤
2021年4⽉に新卒社員10名が⼊社済み 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
（案件組成状況等により正社員以外は増減）
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
253 244
195
154
67 75
47
創業以来蓄積した分析ノウハウを活⽤した
2015年末 2016年末 2017年末 2018年末 2019年末 2020年末 2021年3末 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。 経済産業省ウェブサイト https://www.meti.go.jp/
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重点産業・顧客のスコープ
特定産業における取引規模を拡⼤していくことで、産業内のドメイン知識を獲得し、サービス価値を⾼めていく。
安定した収益構造を実現するため、特定産業に依存しないバランスの取れた売上構成⽐率を⽬指す。
産業別売上構成の推移
2021年
2018年12⽉期 2019年12⽉期 2020年12⽉期 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
13%
16% 19% 18% 18% 17% 18%
その他 21% 19% 20%
23%
29%
36% 5% 12% 重点産業における売上⽐率
87%
7% 8% 8%
⾦融 8% 8%
2% 5% 9% 8%
7% 2% 3%
5%
2% 10%
8%
6% 6% 2% 5%
7%
10% 今後⽬指す姿
7% 13%
インフラ 13% 14%
13% 10%
13%
13% ⾃動⾞
41% ⾦融
流通 38% 36%
34%
41% 39% 32% 製造
31% 30%
29% 34% インフラ
通信 40%
30%
通信
流通
14%
製造 15% 18% 10%
10% 17% 9% 11%
10% 10% 6%
11% 重点産業における
⾃動⾞ 11%
14% 15%
18%
14% 13% 12%
15%
18%
15% 13% 15% 戦略的アライアンスを
8%
4% 起点とした⻑期安定的な
収益構造を⽬指す
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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、アライア
と、2018年10⽉に東京海上⽇動⽕ Institute-Advanced Development, ンスを構築。
災保険と資本業務提携。 Inc.（現ウーブン・コア） 、東京海
当社がX社と既存提携先とのAI・
上⽇動⽕災保険の3社間での⾼度な
データシェアリング等を⽀援。
⾃動運転の実現に向けた業務提携に
対し、当社が技術⽀援。 CATALYSTテーマ「⾃動運転」を
深耕。
CATALYSTテーマ「⾃動運転」を
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
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】マクニカとの「マルチモーダルAIライブラリ」共同開発
マルチモーダルAIを活⽤した「画像キャプション⽣成の⾃動化」ライブラリをマクニカとALBERTが共同開発し、
2021年2⽉よりマクニカ社のAI運⽤⽀援サービス「Re:Alize」上にて提供開始。
ユーザーは明確な期間とコストを把握したうえで、技術検証から運⽤開始まで最短1か⽉で実現可能。
（マルチモーダルAIとは）
現在のビジネス領域で広く活⽤されている「特化型AI」に分類される画像認識や⾳声認識などを複合的に処理・判断することが
可能なAI。これにより、多様な情報を統合して判断する熟練者の問題処理能⼒に近づくことが期待できる。
■画像キャプション⽣成の⾃動化イメージ
⾃動でアウトプット
・道路の上に⽩い⾞が停まっている
・⽩い⾞がガードレールに衝突している
・⾞が縁⽯に乗り上げている
・⽩い⾞の前⽅が損傷している
・⾞のボンネットが歪んで外れている
・フロントガラスにひびが⼊っている
・道路の両脇には⽊が⽣えている
■ユースケース例
・保険業界のレポート作成業務効率化
・運転制御システムの判断根拠の⾔語的説明への応⽤
・視覚障がい者向け視覚補助
（画像→キャプション→⾳声によるデータ変換）
・認知症患者の会話相⼿として介護⽀援ロボットの
エンジンに活⽤
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【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
12⽉ (株)マイナビと資本業務提携
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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
動画分析 ルールベース⾃動化
異常検知 ⾏動認識 多変量要因分析
統計モデル キャプション⽣成 時系列データのクラスタリング
状態空間モデル など ⾳声付与 異常検知 など
マーケティングミックス ⾃⼰教師あり学習 など
SEM ⾼度なデータ分析
ロジスティック回帰 歩留まり要因分析
パートナー企業との共同研究 装置異常の事前予測
状態空間モデル など 成果物の知財共有 需要予測
シミュレーション（デジタルツイン） ⽣産量調整 など
CAEと深層学習の融合
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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。
お問い合わせ先
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〒169-0074 東京都新宿区北新宿2-21-1 新宿フロントタワー15階
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