3906 M-ALBERT 2021-11-15 15:00:00
2021年12月期 第3四半期 決算説明資料 [pdf]
株式会社 ALBERT(東証マザーズ 3906)
2021年12⽉期 3Q決算説明資料
2021年11⽉15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/
⽬次
1. 決算概況
2. 事業概況
3. Appendix
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1.決算概況
Executive Summary
3Q累計は過去最⾼の売上・利益を実現
• 売上⾼2,399百万円(前年同期⽐+25.5%)
売上総利益1,366百万円(同+16.7%)、営業利益271百万円(同+215.5%)。
• 全社的なDX推進を⽀援する⼤型案件が複数稼働しており業績を牽引。
• 案件管理の精度向上及びアサインメントシステム稼働により事業効率が改善。
利益率も上昇傾向にあり、今後の成⻑に向けて⼈材採⽤の加速を予定。
• 東証市場再編に伴い、グロース市場への市場選択⼿続きを完了済み。
収益性及び継続性の⾼い案件が増加。引き続き売上の質的向上を⽬指す
• ⻑期⼤型案件及びAIシステム実装案件等のストック性の⾼い案件が増加傾向。
但し、⼀部実装案件において、開発スケジュール遅延により受注損失引当⾦を
追加計上。(3Q 81百万円、累計187百万円) ※詳細は同⽇付適時開⽰参照。
• AIシステムの実装は今後もニーズの拡⼤が⾒込まれ、当社にとって中⻑期的な
成⻑に繋がるため、全社的な業務推進体制の強化を進めていく。
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損益計算書(累計) 過去最⾼の
売上・利益
2021年12⽉期通期
2020年12⽉期 2021年12⽉期
(単位︓百万円)
3Q実績 3Q実績
増減額 増減率 公表予想 進捗率
(2⽉15⽇公表)
売上⾼ 1,912 2,399 +487 +25.5% 3,380 71.0%
売上総利益 1,171 1,366 +195 +16.7% - -
売上総利益率 61.2% 57.0%
( 64.8% *受注損失引当⾦除く)
△4.3pt - - -
営業利益 86 271 +185 +215.5% 404 67.2%
営業利益率 4.5% 11.3%
( 19.1% *受注損失引当⾦除く)
+6.8pt - 12.0% -
当期純利益 △35 201 +236 - 267 75.3%
3Q累計で過去最⾼の売上⾼、利益を実現
• 既存の重点顧客との取引拡⼤を戦略的に進め、取引が拡⼤。
• ⼤⼿企業における全社的なDX推進⽀援案件が売上利益を牽引。今後も⻑期取引が⾒込まれる。
• 下期偏重の事業構造であり、業績予想達成に向けて着実に進⾏中。
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。
• ⼀部実装案件でスケジュール遅延による追加⼯数が発⽣し、受注損失引当⾦187百万円を計上(売上原価)。
早期に開発を完了させるべく注⼒。
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損益計算書 四半期推移
単位︓百万円
2021年
2019年12⽉期 2020年12⽉期 12⽉期
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
1,000 100%
YoY+24.0%
791 814
800
866 718 75%
58%
64% 66% 675 64% 688 657 62% 56% 57%
61% 62% 63% (63%*受注損 (63%*受注損失
(68%*受注損失
引当⾦除く)
59% 失引当⾦除く) 引当⾦除く)
600 579
530 538 501
566 482 50%
432 471
426 407 412
400 381
339 328 336
25%
200 164
117 128 141
57 50 80
20 13 0%
0
-5
-55
売上⾼ 売上総利益 営業利益 売上総利益率
-200 -25%
ストック性の⾼い売上が増加
• 複数テーマかつ継続的な案件を実施する重点顧客に加え、⼤型継続案件が増加。
• 受注損失引当⾦の計上により売上総利益率が影響を受けるも、引当⾦控除ベースでは巡航⽔準を維持。
• 下期偏重であり、期末にかけて売上及び利益成⻑が積み上がっていく⾒通し。
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
• 2022年4⽉に新卒12名が⼊社予定。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。
• 上流〜下流までのバリューチェーン強化を推進するため、必要な各⼈員を採⽤。
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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
2,399 271
-33 -107 -161 (71%) (67%)
-500 3Q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等、事業成⻑に向けた取り組みを開始。
• 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⽉期以降もCATALYST戦略を推進し、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9⽉末
(単位︓百万円) 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 3,224 3,722 +497 +15.4%
(うち現預⾦) 2,603 3,020 +416 +16.0%
(うち売上債権) 557 443 △113 △20.4%
固定資産 524 484 △40 △7.6%
資産合計 3,749 4,206 +457 +12.2%
流動負債 363 585 +222 +61.3%
固定負債 24 0 △24 △100.0%
負債合計 387 585 +197 +51.1%
純資産合計 3,361 3,621 +259 +7.7%
負債・純資産合計 3,749 4,206 +457 +12.2%
利益成⻑に伴い現預⾦が順調に積みあがっており、今後M&A等に活⽤していく⽅針。
⼀部実装案件のスケジュール遅延により、仕掛品(流動資産)及び受注損失引当⾦(流動負債)が増加。
対象案件の納品が完了した時点で取り崩し予定。
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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︓百万円) 増減率
実績 実績 予想
売上⾼ 2,324 2,703 3,380 +25.0%
営業利益 189 250 404 +61.3%
営業利益率 8.2% 9.3% 12.0% -
当期純利益 187 146 267 +82.7%
通期業績計画の達成に向けて、着実に進⾏中
• 受注損失引当⾦を計上するも業績は堅調に推移しており、計画達成に向けて着実に進⾏中。
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
• ⼀気通貫によるAI開発プロセスの⽀援やDX推進⽀援により、取引拡⼤を推進。
• 稼働率は引き続き75%〜80%前後を維持する⽅針。通年での採⽤及び外部パートナー企業との協業
によるケイパビリティを拡⼤。
• 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。
また、提携先間のAI・データシェアリングによる新たな事業展開も検討。
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2.事業概況
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
各重点産業におけるCATALYSTパートナー(提携先)との取引深耕による⻑期継続的な関係を構築。
引き続き産業横断的なデータシェアリングを⽬指して「CATALYST戦略」を推進していく⽅針。
重点産業 CATALYST パートナー 提携先との主なアクション例
CATALYST戦略の実現に • ⾃動運転AIシステム構築⽀援
⾃動⾞ • グループ企業へのデータ及びAI利活⽤⽀援
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 • AI開発導⼊⽀援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援
通信 • DXソリューションの外販共同推進
• AIホスピタル構想におけるAI開発(p.22)
流通・ • AIを活⽤したHR関連事業の⾼度化推進
インフラ • DX⼈材育成サービスの共同開発
• 事故動画解析システムの共同開発
⾦融 • ⾦融サービスのデータ利活⽤⽀援
• SBIグループ内における全社的なDX戦略の促進
• 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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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
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
その他 13% 14%
16% 19% 18% 18% 17% 18% 17%
19% 20%
5% 12% 10% 重点産業における売上⽐率
8%
⾦融
7%
8% 7%
9%
8%
3%
8%
8%
10%
83%
5% 6%
5% 10% 5%
6% 6%
7% 今後⽬指す姿
7% 13%
インフラ
13% 14% 15%
10% 18%
13%
⾃動⾞
41% ⾦融
流通 36%
38%
34%
32% 製造
31% 30%
29% 34% インフラ
通信 37%
35%
通信
流通
14%
15% 18% 10%
製造 17% 9% 11%
10% 6%
6%
5% 重点産業における
⾃動⾞
18%
14% 13% 12%
15%
18% 15% 13% 15%
12%
戦略的アライアンスを
10%
起点とした⻑期安定的な
収益構造を⽬指す
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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。
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、
研究に充て、データサイエン
75%〜 80% 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
80% 79% 78% プロジェクト推進時間
74% 75% 74% 71% 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
2019年12⽉期 2020年12⽉期 2021年
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
229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
2022年4⽉に新卒社員12名が⼊社予定 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
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
イアントニーズに応じてAI実装を⼀気通貫で⽀援可能
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
その他
13%
31% データサイエンティスト数は順調に推移
正社員以外のメンバーの増減により⼀時的に総数が
修⼠ 減少するも、独⾃のアサイメントシステムの本格稼
56% 働等による事業効率改善により今後の事業成⻑への
⽀障はない。
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
正社員の約70%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
229
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9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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今後の注⼒領域
2021年8⽉より新経営体制下でCATALYST戦略を⼀層推進し、DX推進パートナーとし
てのポジション確⽴を⽬指す。
新経営体制における注⼒領域
① CATALYST戦略の更なる推進(提携先の拡⼤継続)
② ⾃動⾞、製造、通信、流通・インフラ、⾦融の各重点産業における汎⽤ソリューショ
ン開発の加速
③ 国内リーディングカンパニーのDX推進パートナーとしてのポジション確⽴
(短期的なプロジェクト受注ビジネスからの脱却)
④ 健全な財務体質を維持したうえで、資本効率重視の経営及び機動的な資本政策の遂⾏
(M&A、株主価値の向上施策等)
⑤ 取締役会機能の更なる充実による事業成⻑及びガバナンス機能強化の推進
⑥ 機関投資家及び個⼈投資家との対話を重視したIRの実践
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3.Appendix
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※ 1,050百万円
従業員数※ 274名(データサイエンティスト229名)
加盟団体 ⼈⼯知能学会
※資本⾦、従業員数は2021年9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MISSION
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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 229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
① AI活⽤コンサル ラムで継続的なス ンティスト養成ニー
① ⾃動⾞
② ビッグデータ分析 キル向上に努める ズにも対応
② 製造
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 業界特化型育成プロ
④ 流通・インフラ ④ AIシステム実装 発を⾏う専⾨チー - 異常検知 グラムの共同開発
⑤ ⾦融 ムを組成し、技術 (p.23ご参照)
- アノテーション
開発⽀援を開始
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株主構成(2021年6⽉30⽇時点)
2021年6⽉のSBIホールディングスとの資本業務提携開始を機にSBIグループが筆頭株主となったことから、
CATALYST戦略における提携先(CATALYSTパートナー)が上位を占め、安定的な資本体制を構築。
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)
SBIファイナンシャルサービシーズ
1 1,383,100 31.1%
(SBIホールディングス100%⼦会社)
2 トヨタ⾃動⾞ 165,800 3.7%
2 マイナビ 165,800 3.7%
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 楽天証券 97,400 2.2%
8 BBH(LUX) FOR FIDELITY FUNDS PACIFIC FUND 87,900 2.0%
9 住友⽣命保険 78,300 1.8%
10 ⽇本証券⾦融 76,400 1.7%
12 東京海上⽇動⽕災保険 46,800 1.1%
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【TOPICS】⽇本ユニシスとのAIホスピタル構想におけるAI共同開発
資本業務提携先の⽇本ユニシスと共同で「内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)」第2期「AI
(⼈⼯知能)ホスピタルによる⾼度診療・治療システム」の⼀環として、Dr.アバター利⽤患者の理解度を推定す
るAIの開発を開始。
「AI(⼈⼯知能)ホスピタルによる⾼度診断・治
療システム」は、超⾼齢化社会における医療の質
の確保・医療費の抑制・医療従事者の負担軽減に
つながるシステムの社会実装を⽬指し、AI活⽤し
た診断補助やコミュニケーション⽀援等の研究開
発を実施。
説明コンテンツ視聴中の患者の様⼦を映した映像
やシステムの操作情報などから、Dr.アバター利
⽤患者の理解度をAIが推定し、より適切な治療情
報の提供をサポートし、医療従事者の負担軽減を
⽬指す。
(⽇本ユニシスウェブサイト ニュースリリース)
https://www.unisys.co.jp/news/nr_211011_aihospital.pdf
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【TOPICS】中外製薬との製薬業界向け育成プログラムの共同開発
中外製薬の「CHUGAI DIGITAL VISION2030」における「CHUGAI DIGITAL ACADEMY」の取組みの⼀つとし
て、製薬業界向けのデータサイエンティスト育成プログラムを共同開発。
医薬特有要素を含むデータ利活⽤スキルの習得によるデジタル⼈財の育成強化及び DX推進を⽬的として中外製
薬グループ社員を対象に2021年6⽉より展開開始。
ヘルスケア領域の知⾒を有するALBERT の
データサイエンティストが参画し、中外製
薬のDX戦略に基づく製薬業界向けの育成
プログラムを開発。
医薬特有要素を織り込んだ専⾨的な育成プ
ログラムはデータサイエンス業界でも希少
性の⾼いコンテンツ。
育成プログラムは中外製薬内での利⽤に加
え、業界全体のデジタル⼈財の育成を念頭
に外部提供も⾒据えた取り組み。
(出典)講義資料より⼀部抜粋
※中外製薬ウェブサイト デジタルトランスフォーメーション “CHUGAI DIGITAL” https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/digital/
※中外製薬ウェブサイト ニュースリリース https://www.chugai-pharm.co.jp/news/detail/20210625170001_1120.html
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【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」及び「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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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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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
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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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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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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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 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
2021年 6⽉ SBIホールディングス(株)と資本業務提携
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取組事例1
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取組事例2
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免責事項
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。
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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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E-mail ︓ir@albert2005.co.jp
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