ア ル ベ ル ト
株式会社 ALBERT（東証マザーズ 3906）
2019年12月期 第3四半期 決算説明資料
2019年11月6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※ 220名（うち、データサイエンティスト180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、業務委託を含む
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Executive Summary
CATALYST戦略の具現化に向け、 2019年11月6日付でマクニカ及び日本ユニシス
と資本業務提携
• マクニカと製造領域における工場のスマートファクトリー化支援及び製造業向けプラットフォーム
事業の拡大に向けた共同開発に着手。
（注）
• 日本ユニシスと流通・インフラ 領域を起点とした同社顧客及び潜在顧客に対するAI活用に向けた
共同提案及び共同サービス提供に着手。
下期はCATALYST戦略における提携効果の具現化（収益機会創出）に注力
• ３Qは提携先を含めた主要顧客との連携深耕及び提案活動に注力し、３Qの稼働率が一時的に低下。
これら注力案件が４Qより開始し、４Qは稼働率及び収益水準が大幅に改善する見通し。
• ABEJAと業務提携実施。ABEJA顧客向けAI・分析プロジェクトの協業及び「ABEJA Platform」へ
の機能開発支援により、AIの社会実装の加速を目指す。
収益力は微増、3Q累計の売上高は前年同期比＋49.9%、売上総利益率＋3.0pt
• 3Q累計では、売上高1,648百万円（前年同期比+548百万円/+49.9%）、売上総利益1,049百万円（同+382百万円
/+57.3%）、営業利益72百万円（同△68百万円/△48.5%）、売上総利益率63.7％（同＋3.0pt）。
• 3Q単体では、売上高538百万円（前年3Q比+53百万円/+11.0%）、売上総利益328百万円（同+35百万円
/+12.2%）、営業利益△5百万円（同△119百万円/△104.5%）、売上総利益率61.1%（同+0.6pt）。
• 当社筆頭株主のウィズ・アジア・エボリューション・ファンド（以下「ウィズ」）より、残り全ての新
株予約権の権利行使請求を2019年11月6日付で受領。1,194,000株の株式転換が生じ、発行済み株式
総数が36.6%増加見込み。
（注）政府または民間を問わず、産業基盤を構成する輸送及びエネルギー事業並びにその他の公益事業を含む領域を指します。
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2019年12月期 業績予想
現在の当社分析案件の受注状況を勘案し、通期業績見通しは変更なし。４Qは重点顧客との取引が活発にな
り、業績の積み上げを見込む。
2019年12月期 2019年12月期
2018年12月期
（単位：千円） 公表予想 第3四半期累計 進捗率
実績
（2月15日公表） 実績
売上高 1,630,775 2,400,000 1,648,996 68.7％
営業利益 201,131 360,000 72,190 20.1％
営業利益率 12.3％ 15.0% 4.4%
当期純利益 248,100 310,000 70,503 22.7％
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等を吸収し、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。（平均稼働率/通期）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。
• 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）
３Qに提案活動を行った案件が４Qより順次開始し、通期業績予想水準に向けた積み上げを実現予定。
• ３Qに注力した主要顧客向け提案活動が奏功し、４Qに案件が動き出している状況。データサイエンティス
トの稼働率も上昇傾向にあり、通期業績の成⾧確度が高まっている。
• 新たな2社との提携においても分析案件開始に向けて協議を始めており、４Q以降に収益化できる見込み。
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（注1）
株主構成 資本業務提携による変動後（想定）
ウィズの保有株式の一部を提携先2社に譲渡。今後もウィズには当社の戦略を共有し、資本提携先及び中⾧
期保有方針の機関投資家に株式を譲渡する形での出口戦略を想定。株式市場での売却は行わない方針を共有。
緑ハイライト：CATALYSTパートナー
株数 比率
転換・譲渡前（2019年6月30日ベース） 株数 比率 転換・譲渡後（2019年6月30日ベース）
1 ウィズ・アジア・ 651,500 20.2% 1 ウィズ・アジア・ 1,548,900 35.0%
エボリューション・ファンド エボリューション・ファンド
（注2） （注2）
2 Ａ＆Ｔ投資事業有限責任組合 302,600 9.4% 2 Ａ＆Ｔ投資事業有限責任組合 302,600 6.8%
3 日本トラスティ・サービス 239,900 7.4% 3 日本トラスティ・サービス 239,900 5.4%
信託銀行 信託銀行
4 上村 崇 203,100 6.3% 4 上村 崇 203,100 4.6%
5 トヨタ自動車 165,800 5.1% 5 トヨタ自動車 165,800 3.8%
6 ＫＤＤＩ 97,700 3.0% 6 マクニカ 163,000 3.7%
7 資産管理サービス信託銀行 91,700 2.8% 7 日本ユニシス 133,600 3.0%
8 デジタル・アドバタイジング・ 71,600 2.2% 8 ＫＤＤＩ 97,700 2.2%
コンソーシアム
9 日本マスタートラスト信託銀行 71,200 2.2% 9 資産管理サービス信託銀行 91,700 2.1%
10 東京海上日動火災保険 46,800 1.5% 10 デジタル・アドバタイジング・ 71,600 1.6%
コンソーシアム
- マクニカ - - 11 日本マスタートラスト信託銀行 71,200 1.6%
- 日本ユニシス - - 12 東京海上日動火災保険 46,800 1.1%
1,941,900 60.2％ 3,135,900 70.9％
（注1）2019年6月30日時点の株式数を前提に、2社への株式譲渡及びウィズによる新株予約権の権利行使反映後の想定数値（自己株式除く）。 （注2）A&T及びA&T2号の合計株式数を掲載。
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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
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 約180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・イン 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
フラ、金融 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
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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深耕
～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
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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
自動車
CATALYST
製造
自動運転 スマート
ファクトリー化
安全な 安全な労働や
モビリティ社会 効率化された生産が
プローブデータ AI・データシェアリング 製造ログデータ
実現する社会
事故データ モバイル空間統計
ビッグデータ分析力
アルゴリズム開発力
金融
生保・損保 通信
銀行・証券
リスクケア スマートライフ化
マネジメント
流通・インフラ
各産業・ユーザーを繋げる
安心な取引が
与信/査定データ 位置情報 快適な空間社会
実現する社会 需給調整・管理
POSデータ 各種取引データ
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【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
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マクニカ及び日本ユニシスとの提携領域
当社と両提携先のケーパビリティを組み合わせ、分析案件及びプロダクト開発の両面における連携を進める。
ケーパビリティ 共同提案及び分析 共同プロダクト開発
顧客 コン
実装 R&D PoC 販売
選定 サル
製造領域における幅広い顧客
ネットワーク
製造商社としての豊富な商材 製造業向け
製造業に特化した技術営業力 製造領域における
プラットフォーム
スマートファクトリー化支援
上のアプリケー
（業務効率化、生産性向上）
ション共同開発
重点産業領域におけるビッグ
データ分析実績
約180名のデータサイエン
ティスト
データサイエンティスト育成
ノウハウ
（注）
流通・インフラ 領域を起点 顧客ニーズ起点の
様々な業界における5,000社 としたAI活用案件発掘 新規プロダクト
以上の顧客ネットワーク （事業創造） 開発
国内有数のインテグレーショ
ン事業ノウハウ
ICT技術による事業創造体制
• 両社とも、特定領域における事業ノウハウと幅広い顧客ネットワークを有しており、ALBERTの分析技術を組み
合わせることにより、高度なデータ活用技術の社会実装を確実に遂行することができる。
（注）政府または民間を問わず、産業基盤を構成する輸送及びエネルギー事業並びにその他の公益事業を含む領域を指します。
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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 提携アクション例
CATALYST戦略の実現に
自動車 向けた協働パートナー • 自動運転システム構築支援
• スマートファクトリー化支援（予定）
製造 • 製造業向けAIサービスの共同開発（予定）
• ライフデザインサービスのマーケティング分
通信 析支援
流通・ • RinzaへのAI・機械学習モデルの実装（予定）
インフラ • データ起点の新ビジネス創出（予定）
• 事故動画解析
金融 • 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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決算概況
損益計算書（累計）
2018年12月期 2019年12月期 2019年12月期通期
（単位：千円） 第3四半期累計 第3四半期累計 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 1,100,374 1,648,996 +548,621 +49.9% 2,400,000 68.7%
売上総利益 667,396 1,049,832 +382,436 +57.3%
売上総利益率 60.7% 63.7% +3.0pt
営業利益 140,292 72,190 △68,102 △48.5% 360,000 20.1%
営業利益率 12.7% 4.4％ △8.4pt 15.0%
当期純利益 123,188 70,503 △52,684 △42.8% 310,000 22.7%
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75%を維持する方針。残る25%は研究開発時間に充て、各人の成⾧を促す。
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。
CATALYSTパートナーを含む主要顧客向けの提案活動を積極実施。中⾧期的な収益機会創出を目指す。
• クライアントのシステム実装に至るまでの⾧期的な取引関係構築を目的とした工数配分を実施。
• 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
戦略
2017年12月期 2018年12月期 2019年12月期
変更
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
800 100%
+11.0%
600 579 538 75%
530 530
64.1% 63.2% 64.0% 65.7%
61.9% 60.5% 61.9% 61.1%
57.5% 58.5%
52.0%
484 381
400
317 328 339 50%
298 293 328
254
228
199 190 185 188
200 163 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 -5
-34 -50
-72
売上高 売上総利益 営業利益 売上総利益率
-200 -25%
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月期上期は、本社移転及び積極的な人材採用等の成⾧投資を実施。
2019年12月期下期より、提携先との取引深耕等のCATALYST戦略の具現化（収益機会創出）に注力
• 2019年12月期３Qは、主要クライアント向け提案活動に注力したことにより案件開始時期が後ずれし、稼働
率が一時的に低下。４Qにこれらの注力案件が開始予定であり、４Qの稼働率は75%超で推移する見込み。
• 前期計上の高収益案件の影響剥落等により売上総利益率は若干低下するが、案件の収益性動向は変化なし。
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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3Q
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%
進捗率
2,000 59.2% 61.1%
54.8% 68.7%
43.5%
+47.2% 50%
1,500
1,630
1,000
959
812 872 +87.0% 995 1,648
25%
500
516 360
416 445 0%
0
201
-33 72
-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。
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貸借対照表
2018年12月末 2019年9月末
（単位：千円） 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 3,354,959 3,020,765 △334,194 △10.0%
(うち現預金) 2,892,962 2,588,676 △304,285 △10.5%
(売上債権) 328,462 378,608 +50,146 +15.3%
固定資産 424,222 545,930 +121,708 +28.7%
資産合計 3,779,181 3,566,695 △212,485 △5.6%
流動負債 1,732,091 1,772,090 +39,999 +2.3%
固定負債 145,208 +145,208
負債合計 1,732,091 1,917,298 +185,207 +10.7%
純資産合計 2,047,090 1,649,397 △397,693 △19.4%
負債・純資産合計 3,779,181 3,566,695 △212,485 △5.6%
• 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。
• ウィズ・アジア・エボリューション・ファンドの新株予約権行使に伴い、流動負債14億円強が資本金及び資
本準備金に転換。（2019年11月）
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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。
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【基本戦略】1. 体制の改編
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体制を確立。
下期は提携先との取引深耕を進める方針。
３Qは主要顧客向けの提案活動等に注力
したことより一時的に低下。
データサイエンティストの内部稼働率推移
基本戦略 CATALYST
「体制の改編」 戦略開始
研究・開発時間を確保
先端技術に関する論文リサーチ、
稼働率の目安75% 研究に充て、将来の環境変化に
備える。
82.7%
78.7% 76.3% 78.0% 74.2% 74.7% プロジェクト推進時間
66.2% （適正水準75%前後）
54.5% 57.4% 55.3% 55.6% プロジェクト遂行やプロダクト
開発により収益を上げる。
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
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
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【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、180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
180 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
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9月末 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。
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【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 3Q累計
17.0% 19.1% 19.7%
その他 24.6% 23.5% 重点産業における売上
31.5%
40.2% 4.5% 80.3%
46.8% 48.0% 49.2% 7.7% 7.0%
50.6% 2.5% 5.5% 6.9%
金融 5.7% 5.9%
7.5% 7.0%
2.5%
0.5%
9.0% 今後目指す姿
流通 7.0%
0.6% 0.7% 40.5%
0.7% 1.4% 38.1% 36.4%
13.3%
16.1% 14.7% 44.9% 42.8%
通信 15.3%
33.3%
自動車
44.1%
13.4% 金融
製造 2.7% 15.3% 18.7% 20.0% 13.5%
15.3% 17.6%
1.5% 5.0% 5.0% 製造
2.9% 10.4%
流通
23.1% 4.1%
自動車
16.6% 8.4% 15.6% 16.2% 17.5%
13.6% 10.6% 8.7%
14.1% 13.4% 通信
4.4%
収益構造の変化
収益の安定化
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 重点産業における
戦略的アライアンスを
CATALYST戦略策定前 戦略的アライアンス構築 起点とした⾧期安定的な
セグメント戦略の不在 重点産業のスコープ 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。
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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。
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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
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Appendix
2019年12月期上期における成⾧投資の内訳
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
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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
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
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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・イン 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
フラ、金融 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
脳科学研究とディープラーニ 付け、「意味」をKeyとして
需要予測
ングの融合研究 統合化
状態空間モデル、決定木モデ
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 異なるAIアルゴリズムを共通
ディープラーニングなど 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 汎用的な共通知を学習したモ
統計モデル、状態空間モデル 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
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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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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。
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E-mail：ir@albert2005.co.jp
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