ア ル ベ ル ト
株式会社 ALBERT（東証マザーズ 3906）
2019年12月期 第２四半期 決算説明資料
2019年７月31日
会社概要
PHILOSOPHY
分析力をコアとし、顧客の意思決定と問題解決を支援する
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 代表取締役社⾧ 兼 CEO 松本 壮志
証券市場 東証マザーズ（証券コード：3906）
資本金※ 300,000千円
従業員数※ 198名（うち、データサイエンティスト161名）
加盟団体 一般社団法人 データサイエンティスト協会、人工知能学会
※資本金、従業員数は2019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
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 1
Executive Summary
CATALYST戦略の一環として、三井住友フィナンシャルグループと業務提携
• 金融領域におけるデジタライゼーションの推進を支援するため、国内外で金融事業を展開している
三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）と業務提携契約を締結（2019年7月31日付）。
• 既にグループ会社間のデータシェアリングに向けた検討を開始。今後、全社的なデジタライゼー
ションに向けてSMBCグループと連携深耕。
収益力は着実に伸⾧、上期売上高は前年同期比＋80.4%、売上総利益率＋4.1pt
• 上期累計では、売上高1,110百万円（前年同期比+495百万円/+80.4%）、売上総利益720百万円
（同+346百万円/+92.7%）、営業利益77百万円（同+50百万円/+193.1%）、 売上総利益率64.9％（同＋4.1pt）。
• 第2四半期単体では、売上高579百万円（前年2Q比+281百万円/+94.5%）、売上総利益381百万円
（同+192百万円/+102.2%）、営業利益57百万円（同+50百万円/+799.2%）、売上総利益率65.7%（同+2.5pt）。
上期は投資・整備期間として成⾧投資継続、積極的な採用により組織力強化
• 4月に新卒社員14名が入社。来年度には30名超が入社予定。採用環境は引き続き良好。
• 来年度には200名超のデータサイエンティスト体制となることを見据え、コンサルティング営業
及びコーポレート人材を採用し、組織力の強化に注力。
• 人材採用が想定以上に奏功したことより一時費用が増加、上期業績予想上の営業利益額を下回る
結果になった。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 2
株主構成
2019年6月30日時点
氏名または名称 所有株式(株) 所有比率 （自己名義株式を除く）
1 ウィズ・アジア・エボリューション・ファンド投資事業有限責任組合 651,500 20.2%
（注）
2 Ａ＆Ｔ投資事業有限責任組合（松本 壮志） 302,600 9.4%
3 日本トラスティ・サービス信託銀行株式会社（信託口） 239,900 7.4%
4 上村 崇 203,100 6.3%
5 トヨタ自動車株式会社 165,800 5.1% CATALYST パートナー
6 ＫＤＤＩ株式会社 97,700 3.0% CATALYST パートナー
7 資産管理サービス信託銀行株式会社（証券投資信託口） 91,700 2.8%
8 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 71,600 2.2%
9 日本マスタートラスト信託銀行株式会社（信託口） 71,200 2.2%
10 東京海上日動火災保険株式会社 46,800 1.5% CATALYST パートナー
1,941,900 60.2％
株主構成の変化
（株式数ベース）
2017/12期末 22.3% 46.3% 31.4%
戦略転換前
2018/12期末 28.9% 35.1% 36.1%
2019/12期２Q末 33.1% 30.4% 36.5%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
機関投資家 個人投資家 その他
（注）A&T及びA&T2号の合計株式数を掲載。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 3
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
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
による収益
ビッグデータ集積 150名超の
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の実装を視野に 各産業・企業の 主に数理統計分野 AI・高性能 経済産業省の
■
入れた投資意欲の 課題を受託開発型 をバックグラウン チャットボット 「第四次産業革命
旺盛な産業を中心 プロジェクトで ドとするデータサ スキル習得講座
に注力 対応 イエンティストを 認定制度」に認定
組織化 資本業務提携先を
自動車、製造、 AI開発プロセスを
通信・流通、金融 一気通貫で対応 独自の育成プログ AI・画像認識サービス 中心として、自社
ラムで継続的なス 内でのデータサイ
①ビッグデータ集積
キル向上に努める エンティスト養成
②ビッグデータ分析
ニーズに対応
③アルゴリズム開発 画像認識シリーズ
④システム実装 - 異常検知
- アノテーション
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 4
事業展開のイメージ
足元はプロジェクト中心の事業展開をしつつ、CATALYST戦略を推進中。CATALYST戦略の
中での開発プロダクトの展開も視野。
プロダクト中心 プロジェクト中心 CATALYST形成 CATALYST深堀
～2017年12月 2018年1月～ 2018年7月～ （予定）
『基本戦略』 『CATALYST戦略』 『CATALYST戦略』
①体制の改編 • 主要産業における • 新たなCATALYST
②ケーパビリティの確保 触媒機能となり、 テーマの展開
戦略 - ③重点産業・顧客の
スコープ
産業間のAI・データ
シェアリングを促進
• CATALYST戦略を通じ
た独自開発ソリューショ
させ、AIネットワー ン及び共同開発プロダク
ク化社会を目指す トを併せて展開
売上高の行き詰まり 売上拡大 売上の安定的成⾧ 売上の多様化
• 導入手数料 • プロジェクトの受注 • プロジェクトの継続 • プロジェクトの継続
• 月額利用料 拡大 受注 受注
収益構造 • 1プロジェクト当たり • 1プロジェクト当たり
の受注規模拡大 の受注規模拡大
＋
• 自社プロダクトの導入
手数料、ライセンス料
資本/業務
提携先
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 5
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。
ビッグデータ分析・アルゴリズム開発（共同開発プロダクト含む）・システム実装を
一気通貫で担い、データ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
各産業が様々なデータを用いて、より良い環境を実現する社会
CANデータ 生産管理データ
CATALYST
プローブデータ 製造ログデータ
安全な 自動車 製造 安全な労働や
モビリティ社会 効率化された生産が
自動運転 AI・データシェアリング スマート
実現する社会
ファクトリー化
ビッグデータ分析力
アルゴリズム開発力
事故データ モバイル空間統計
与信/査定データ 位置情報
金融
生保・損保 通信・流通
銀行・証券
リスクケア スマートライフ化
各産業・ユーザーを繋げる
安心な取引が マネジメント
各種取引データ 快適な空間社会
実現する社会
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 6
【リニア成⾧】＋【非連続成⾧】
プロジェクト型サービスの展開で顧客基盤を構築（リニア成⾧）し、独自開発ソリューション
や共同開発プロダクトの展開により非連続成⾧を実現する。
戦略 戦略概要 収益構造
共同開発 ・CATALYSTパートナーと
プロダクトの展開 プロダクトを共同開発
(CATALYST戦略） ・ALBERTがIPの一部を保有し、
（準備中） 産業内外に販売
非連続成⾧ IP所有等による
ストック収益
独自開発 ・プロジェクトから共通項を抽出し、
プロダクト化
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、
CATALYST戦略 AI・データシェアリングを促進
（2018年7月～） ・トヨタと東京海上間の自動運転に
関するデータシェアリングを支援
プロジェクト単位
リニア成⾧ のフロー収益
・プロダクト中心からプロジェクト中心
の収益構造へシフト
基本戦略
（2018年１月～） ・稼働率向上
・外部からのケーパビリティ確保
重点産業・顧客のスコープ
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 7
三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）との業務提携
全社的なデジタライゼーション戦略を推進しているSMBCグループとの提携により、
SMBCグループにおけるデータシェアリング・分析を支援。
SMBCグループのメリット ALBERTのメリット
三井住友銀行
SMBC信託銀行 SMBC日興証券
三井住友
三井住友
ファイナンス
カード
＆リース
SMBCコンシューマー 三井住友
ファイナンス アセットマネジメント
SMBCグループのデジタライゼーションの速やかな遂行 金融セクターの実務知識、ノウハウの蓄積
SMBCグループが保有するデータのシェアリング支援 金融関連領域におけるプロジェクト受託のすそ野拡大
データを起点とした新規事業のシード発掘 他のCATALYSTパートナーとの連携模索
データ分析ノウハウの習得 SMBCグループとの共同プロダクト開発検討
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 8
CATALYST戦略の進捗
各重点産業領域におけるトップ企業との提携は着実に進行。CATALYSTパートナー間のデータ
シェアリングによる潜在機会は増しており、各社との取引深耕、業界横断的連携を進める。
自動車 金融 通信・流通 製造
2018年5月 2018年10月 2019年7月 2018年12月
資本業務提携 資本業務提携 業務提携 資本業務提携
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 9
決算概況
損益計算書
2018年12月期 2019年12月期 2019年12月期通期
（単位：千円） 第2四半期累計 第2四半期累計 増減額 増減率 公表予想 進捗率
実績 実績 （2月15日公表）
売上高 615,546 1,110,667 +495,120 +80.4% 2,400,000 46.3%
売上総利益 374,211 720,999 +346,788 +92.7%
売上総利益率 60.8% 64.9% +4.1pt
営業利益 26,395 77,360 +50,964 +193.1% 360,000 21.5%
営業利益率 4.3% 7.0％ +2.7pt 15.0%
当期純利益 23,040 77,896 +54,855 +238.1% 310,000 25.1%
CATALYSTパートナーとの提携に伴う売上が成⾧を牽引
• 主要クライアントからのプロジェクトは⾧期化、拡大基調。重点産業からの売上高の割合は80%超まで拡大。
• データサイエンティストの稼働率は74.7%であり、基準とする75%を維持。残る25%の研究開発時間を確保。
上期は投資・整備期間として成⾧投資を継続。ハードとソフトの両面から組織力を強化
• 本社移転（2019年1月実施）に掛かる一時的コスト（二重家賃、原状回復費、消耗品購入費等）が発生。
• データサイエンティスト、コンサルティング営業、コーポレート人材の積極採用により、一時コスト増加。
トヨタ自動車、東京海上日動火災保険、KDDIとの資本業務提携における効果により取引先拡大
• 資本業務提携先（グループ会社含む）との取引が堅調に深耕中。
• “当社技術への信頼感”も間接的に寄与し、受託が増加傾向。採用面においてもエントリー数が大幅増加。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 11
損益計算書 四半期推移
単位：百万円
2017年12月期 戦略 2018年12月期 2019年12月期
変更
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q
800 100%
+94.5%
600 579 75%
64.1% 61.9% 63.2% 530
61.9%
530 64.0% 65.7%
58.5% 60.5%
57.5%
52.0%
484
400 381 50%
317 328 339
298 293
254
199 228
200 163 190 185 188 25%
123 131 113
98
60 57
20 6 20
0 0%
-3 再建フェーズ 成⾧フェーズ
-34 -50
-72
-200 -25%
売上高 売上総利益 営業利益 売上総利益率
基本戦略（2018年1月～）、CATALYST戦略（2018年7月～）の推進により売上高は増加傾向
• 2018年7月より再建フェーズから成⾧フェーズへ移行。主要クライアントからの受託増加。
• 2019年12月期1Qから、成⾧基盤の強化を目的とした品質改善（向上）に注力開始。
本社移転に伴うコストや一時的な人件費の増加があるも、黒字基調を継続。売上総利益率は向上
• 2018年12月期4Q、2019年12月1Qは、本社移転（2019年1月実施）に伴う原状回復費用等が発生。
• 2019年12月期上期は、中⾧期的な成⾧に向けた品質向上、組織強化の為の積極採用を行う。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 12
上場からの業績推移
単位：百万円
2015年12月期 2016年12月期 2017年12月期
戦略 2018年12月期 2019年12月期2Q
変更
売上総利益
売上総利益
売上総利益
売上総利益
営業利益
営業利益
営業利益
営業利益
営業利益
売上高
売上高
売上高
売上高
売上高
3,000 100%
2,500 2,400
75%
2,000 59.2% 61.1%
54.8%
+47.2%
43.5% 進捗率 50%
1,500
1,630 46.3%
1,000 +87.0%
25%
959 995
812 872
500 1,110 360
445 516
416 0%
0
201
-33 77
-107 -161
-500 -25%
売上高 売上総利益 営業利益 売上総利益率
2018年12月期の売上高は1,630百万円となり、市場成⾧率13.6%を大きく上回り87.0%の成⾧を実現
• 稼働率向上（事業再建フェーズにおいての主な要因の一つ）。
• ケーパビリティ拡大、主要産業からの受注増加（成⾧フェーズにおいても継続的に寄与）。
2018年12月期は上場来初となる黒字転換、2019年12月期は成⾧基盤構築のための投資は実施するも
黒字幅拡大を見込む
• 2019年12月期は、売上高2,400百万円、営業利益360百万円（営業利益率15.0%）を計画。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 13
損益計算書（成⾧投資の内訳）
2019年12月期上期における成⾧投資（一時コスト）の総額は約114百万円。
一時コストを除く営業利益率は、2019年12月期通期の業績予想水準（15%）を上回る水準。
1,200
単位：百万円
1,000
389
800
600
1,110
528
400
720 成⾧投資 114
200 32 192
5 15 16 27
17 114
77
0
売上高 売上原価 売上総利益 経常コスト 本社移転 東海支社 人件費 品質管理 紹介手数料 出展費用 営業利益
2019年12月期2Q累計期間に計上した「成⾧投資（一時的な費用）」は以下の項目を含みます。
本社移転： 移転に伴う二重家賃、旧本社原状回復費、消耗品購入費及びシステム整備費等 品質管理関連： 2019年12月期1Qより開始した品質管理に係る人件費等
東海支社開設： 支社内の消耗品購入費、仲介手数料、開設に係る広告関連費用等 紹介手数料： 主に中途社員の採用時に発生する人材紹介手数料
人件費： 正式稼働に至らなかった外部人材に係る人件費 出展費用： 展示会の出展費用
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 14
貸借対照表
2018年12月末 2019年６月末
（単位：千円） 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 3,354,959 3,051,694 △303,265 △9.0%
(うち現預金) 2,892,962 2,589,975 △302,986 △10.5%
(売上債権) 328,462 378,997 +50,534 +15.4%
固定資産 424,222 548,086 +123,863 +29.2%
資産合計 3,779,181 3,599,780 △179,401 △4.7%
流動負債 1,732,091 1,772,941 +40,850 +2.4%
固定負債 169,340 +169,340
負債合計 1,732,091 1,942,281 +210,190 +12.1%
純資産合計 2,047,090 1,657,499 △389,591 △19.0%
負債・純資産合計 3,779,181 3,599,780 △179,401 △4.7%
• 本社移転（2019年1月）に伴う建物付属設備の計上等により固定資産が増加。
• 2019年3月28日を効力発生日として、資本金及び資本準備金をそれぞれ３億円に減少。減少分をその他資本
剰余金に振替え、繰越利益剰余金のマイナスを解消。(純資産の部の中での振替処理)
• 2019年４月に総額約５億円（35,100株）の自己株式取得を実施。取得資金の一部を借り入れたことより、固
定負債が増加。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 15
2019年12月期 業績予想
基本戦略・CATALYST戦略を継続的に推進。本社移転による固定費の増加を吸収し、
増収増益を計画。非連続成⾧に向けた因子の蓋然性を見極めていく。
2019年12月期
2017年12月期 2018年12月期
（単位：千円） 公表予想 増減額 増減率
実績 実績
（2月15日公表）
売上高 872,283 1,630,775 2,400,000 + 769,224 + 47.2％
営業利益 △161,027 201,131 360,000 + 158,868 + 79.0％
営業利益率 △18.5％ 12.3％ 15.0%
当期純利益 △172,977 248,100 310,000 + 61,899 + 24.9％
基本戦略、CATALYST戦略を継続して推進。本社移転による固定費の増加を吸収し、2019年12月期の
売上高は2,400百万円、営業利益は360百万円、当期純利益は310百万円を計画
• 稼働率は75％前後を継続維持。新卒採用・中途採用、アライアンスによりデータサイエンティストを増員。
• 主要産業・主要クライアントとの取引を更に深耕。
• 黒字化したことにより成⾧投資を実施。（本社拡張、東海支社開設、技術アセットの蓄積機能等）
トヨタ自動車や東京海上日動火災保険、KDDIとの資本業務提携は、取引の直接効果に加え、
“技術に対する信頼感”という間接効果もあり、引き合いが増加傾向
非連続成⾧に向け、 CATALYST戦略を通じた独自開発ソリューション及び共同開発プロダクトによる
ライセンス収入の蓋然性を見極めていく
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 16
事業の進展
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 人材全体の需給についての試算結果 導入済 導入検討中
のいずれも市場拡大見込み 単位：万人
供給数 不足数 官公庁 0.9% 16.2%
30
農林水産業 0.1% 7.7%
25 金融業 7.8% 29.4%
単位：十億円 情報通信業 6.9% 31.6%
20
ツール 構築サービス 分析サービス
14.5 サービス業 0.4% 13.2%
900
800 教育・研究
15 0.8% 26.1%
700
9.7 医療 1.0% 11.6%
600
500 10
製造業 2.5% 25.2%
400
300 4.5 12.0 建設業 0.5% 13.0%
5
200
7.9
100 3.4 運輸業
3.8 1.7% 15.3%
0
0 1.1
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 エネルギーインフラ 0.6% 10.8%
実績 実績 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測
2018年 2020年 2025年 2030年
0% 10% 20% 30% 40%
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⾧率は、2018年度は+13.6%、2026年度までの年平均成⾧率は+13.8％。
成⾧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。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 18
【基本戦略】1. 体制の改編
「体制の改編」により、データサイエンティストの最適な配置転換を行い、内部稼働率が75％
前後（従前は50％前後）に大幅に改善。残り25％でデータサイエンティストの技術力向上を図る。
データサイエンティストの内部稼働率推移
CATALYST
戦略開始
基本戦略
「体制の改編」 研究・開発時間を確保
先端技術に関する論文リサーチ、
研究に充て、将来の環境変化に
備える。
82.7% プロジェクト推進時間
78.7% 76.3% 78.0% 74.7%
74.2% （適正水準75%前後）
プロジェクト遂行やプロダクト
54.5% 57.4% 55.3% 55.6% 開発により収益を上げる。
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
技術領域単位での成⾧を目的とした組織 多様化・大規模化するニーズに柔軟に対応できる組織
8つのプロダクトを部門別に研究開発 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
※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
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 19
【基本戦略】2. ケーパビリティの確保
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ケーパビリティ
を確保。
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
2019年4月に新卒社員14名が入社、161名体制まで拡大 テクノプロ人材を育成、戦力化するスキームを構築・活用
プロジェクトマネージャー、アナリスト、エンジニア 提携先へのデータサイエンティスト育成サービスの提供
により構成され、クライアントニーズに柔軟に対応 社内に育成事業を担う専門部署を新設
社内で「知の共有」がなされ、学びあう環境が醸成 データサイエンティストへの譲渡制限付き株式報酬等の
適用開始
正社員の60%超が修士・博士
テクノプロ社とのアライアンス育成スキーム
博士
10%
その他
39% データサイエンティスト数は
（注）
修士 順調に推移
51%
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
154 161 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
67 75
47
2015年末 2016年末 2017年末 2018年末 2019年6月末
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、派遣社員を含む。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 20
【基本戦略】3. 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。
中⾧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
2017年12月期 2018年12月期 2019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
8% 4%
11% 9% 重点産業における売上
14% 14% 15% 18% 14%
自動車 20% 11%
1% 3% 5%
11% 80.9%
2% 10% 10%
製造 13% 16% 17% 15%
14%
11%
今後目指す姿
30% 40%
通信
28% 26%
28% 41% 39%
26%
流通 38%
41% 自動車
1% 13%
1% 1% 1% 金融
金融 0% 13%
2% 10% 8% 6% 製造
2% 5% 7% 流通
その他 43% 8%
40% 41% 42% 5%
38%
30%
通信
23% 22%
17% 19%
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 起点とした⾧期安定的な
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
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 21
【CATALYST戦略】CATALYSTの形成（１/２）
これまで 今後
各社間の提携に対し、
各社と取引深耕・資本業務提携 CATALYSTテーマの深堀
当社が技術支援
※下記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ではございません。
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
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（仮）
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（仮）と取引深耕し、
と、 2018年10月に東京海上日動火 Institute-Advanced Development, アライアンスを構築。
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（仮）と既存取引先との
間での高度な自動運転の実現に向け
AI・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
深堀。
形成。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 22
【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β
テーマα テーマα
テーマα
テーマ：自動運転 テーマ：自動運転
X社（仮） Y社（仮） X社（仮）
Y社（仮） Z社（仮）
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（仮）と取引深耕し、アライアンスを構築。 テーマδ
当社がY社（仮）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ではございません。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 23
プロダクト展開
2018年に競争力と成⾧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 • AI・高性能チャットボット
2017年まで コメンデーション関連のプロダ • 自然言語処理/自動学習
クトを複数販売。 （2016年12月~ ※ ）
※パブリックベータ版のリリース • 渋谷区、熊本県で実証実験
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 • AI・画像認識サービス
2018年 デマンドが旺盛。 （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 検証が可能
行い、経営資源をプロジェクト
にシフト。
CATALYST戦略の中から、非連 • 画像認識による異常検知
2019年以降 続成⾧の因子を確保することを • 目視検査の工数削減、判別
目的として、独自ソリューショ （2019年2月~）
基準の標準化・平準化
ン及び共同開発プロダクトの蓋
然性を見極め。 • 製造業の外観検査等
ライセンス料によるストック収 • アノテーションサービス
益の積み上げ。
（2019年2月~） • 品質管理・人員不足・活用
方法の悩みを解決
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 24
Appendix
事業トピックス
2018年 3月 代表取締役社⾧ 松本 壮志 就任（2017年8月に代表執行役員として参画）
4月 Googleのクラウドプラットフォーム「Google Cloud Platform」サービスパートナー認定
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（愛知県名古屋市西区牛島町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
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 26
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。先端技術の研究を継
続的に行っており、CATALYST戦略を推進していく技術力を保有。
AI技術はドメインを CATALYST戦略を
先端技術研究分野
問わない 支える技術力
事業ドメイン 動的ベイジアンネットワーク Data Sense Sync
自動車、製造、通信・流通、金融 など因果推論系の最先端研究 異なるデータフォーマットを
状態空間モデルを駆使した時 各々のシステムに投入可能に
AI活用テーマ、代表的手法 系列解析・予測モデル構築 データに汎用的な「意味」を
需要予測 脳科学研究とディープラーニ 付け、「意味」をKeyとして
状態空間モデル、決定木モデ ングの融合研究 統合化
ルなど
世界最高水準の音声認識技術 Bayesian Structured Modeling
画像解析 や文字認識技術の取り込み
ディープラーニングなど 異なるAIアルゴリズムを共通
AI、機械学習、多変量解析分 知を用いて可能な限り統合
異常検知 野での数百におよぶプロジェ
統計モデル、状態空間モデル 汎用的な共通知を学習したモ
クト経験 デルから各産業別に必要な部
など
分を最適化するモデリング
マーケティングミックス
SEM、ロジスティック回帰、
状態空間モデルなど
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 27
ALBERTの取組事例1
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 28
ALBERTの取組事例２
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 29
用語集
AI・人工知能 人間の脳が行なっている知的な作業をコンピュータで模倣したソフトウェアやシステム。
CANデータ 自動車などの機械の内部で、電子回路や各装置を接続するためのネットワーク規格と速度、
車の車体にかかる加速度、ブレーキ、ハンドル操作などのデータ。
IoT (Internet of Things) 様々な「モノ（物）」がインターネットに接続され、情報交換することにより相互に
制御する仕組みのこと。
アイドルタイム 稼働せず、労働力が空費されている時間のこと。
アノテーション データに対して関連する情報を付与すること。
アルゴリズム プログラムを作るときに用いる、問題を解決するための手段・計算方法。
ケーパビリティ 企業が全体としてもつ組織的な能力のこと。
スマートファクトリー センサーや設備を含めた工場内のあらゆる機器をインターネットに接続し、品質・状態
などの様々な情報を可視化することで、情報間の「因果関係の明確化」を実現して、
設備ないし設備と人が協調し動作すること。
チャットボット 「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉で、人工知能（AI）を組み込んだ
コンピューターが人間に代わって会話を自動化する「自動会話プログラム」のこと。
データサイエンティスト データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、
ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル。
プローブデータ センサーを積載した自動車を走らせて得られるGPSや走行履歴などのデータのこと。
レコメンデーション 対象者にとって価値があると思われるコンテンツ（商品や情報）をより個別的に推奨する
こと。
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 30
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。
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。
お問い合わせ先
株式会社ALBERT コーポレート本部 経営管理部 IR担当
〒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
TEL：03-5937-1610（代表）
E-mail：ir@albert2005.co.jp
URL：https://www.albert2005.co.jp/
©2019 ALBERT Inc. All Right Reserved. 31