ア ル ベ ル ト
株式会社 ALBERT（東証マザーズ 3906）
2018年12月期 通期 決算説明資料
2019年2月15日
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※ 1,360,507千円
従業員数※ 186名（うち、データサイエンティスト154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
主要株主※ 氏名または名称 所有株式数 所有割合
ウィズ・アジア・エボリューション 651千株 20.0％
ファンド投資事業有限責任組合
A＆T投資事業有限責任組合※ 302千株 9.3％
上村 崇 221千株 6.8％
トヨタ自動車株式会社 165千株 5.1％
KDDI株式会社 97千株 3.0%
※代表取締役社長兼CEO松本 壮志が無限責任組合員を務める投資事業有限責任組合の合算
※資本金、従業員数、主要株主は2018年12月末時点
※従業員数には派遣社員（研修中を含む）およびアルバイトを含む
1
事業概要
当社は、日本屈指のデータサイエンスカンパニー※として、ビッグデータアナリティクス領域において
最適なデータソリューションを提供しています。コアとなるアナリティクステクノロジーを用いた
「ビッグデータ分析及びコンサルティング」「AIアルゴリズム開発とシステム導入」「AIを用いた独自
プロダクトの提供」等を通じて、より良い社会の実現を目指しております。
また、国内においてデータサイエンティストが圧倒的に不足している現状を改善すべく、これまでに
培ったノウハウを元に「データサイエンティストの育成支援」を行なうことで、データ活用のプロ
フェッショナル人材育成にも貢献します。
※データから価値を創出し、ビジネス課題の解決を実現するプロフェッショナル集団
2
ALBERTの事業概要・特徴
当社は、①クライアント毎にユニークなビッグデータ分析、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しています。
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
ビッグデータ分析 150名の
AI活用に投資意欲
からシステム実装 データサイエン
の高い産業に注力
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 ◼ チャットボット ◼ 経済産業省の
■
に入れた投資意 課題を受託開発 野をバックグラ 「第四次産業革
欲の旺盛な産業 型プロジェクト ウンドとする 命スキル習得講
を中心に注力 で対応 データサイエン 座認定制度」に
ティストを組織 認定
◼ 自動車、製造、 ◼ AI開発プロセス
化 ◼ 画像認識
通信・流通、金 を一気通貫で対 ◼ 大手クライアン
融 応 ◼ 独自の育成プロ トをはじめとし
グラムで継続的 て、自社内での
①ビッグデータ分析
なスキル向上に データサイエン
②アルゴリズム開発 画像認識シリーズ
努める ティスト養成
③システム実装 - 異常検知
ニーズに対応
- アノテーション
3
事業トピックス
2017年 4月 AI・高性能チャットボット「スグレス」の正式版提供開始
7月 株式会社マクニカとAIおよびIoTを駆使したスマートファクトリー事業で業務提携
8月 株式会社テクノプロとデータサイエンティスト教育・育成事業で協業開始
12月 自動運転等に応用可能な深度推定（距離推定）エンジンを発表
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 トヨタ自動車株式会社と業務資本提携
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株式会社と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式会社と資本業務提携
AI・画像認識サービス「タクミノメ」を正式提供開始
株式会社ARISE analyticsと共同しKDDI株式会社の「データサイエンティスト育成プログ
ラム」を支援
トヨタ自動車株式会社・Toyota Research Institute-Advanced Development, Inc.・東京
海上日動火災保険株式会社の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
ビッグデータ分析およびAIアルゴリズム開発の技術支援を発表
12月 KDDI株式会社と資本業務提携
2019年 1月 本社移転
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式会社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 名古屋オフィス（仮称）開設（予定）
4
2018年12月期 通期 決算概況
5
損益計算書
2018年12月期
2017年12月期 2018年12月期
（単位：千円） 増減額 増減率 公表予想 増減額 増減率
通期 実績
（12月21日公表）
売上高 872,283 1,630,775 + 758,492 + 87.0% 1,600,000 + 30,775 + 1.9%
売上総利益 516,534 995,924 + 479,389 + 92.8% － － －
売上総利益率 59.2% 61.1% － － － － －
営業利益 △ 161,027 201,131 + 362,158 － 195,000 + 6,131 + 3.1%
営業利益率 △ 18.5％ 12.3％ － － 12.2% － －
当期純利益 △ 172,977 248,100 + 421,078 － 175,000 + 73,100 + 41.8%
◼ 基本戦略やCATALYST（触媒）戦略が奏功。主要プロジェクトの受注が好調に推移し、売上高は1,630
百万円となった。
・主要クライアントからの受託プロジェクトが好調に推移。プロジェクト規模が大型化傾向に。
・データサイエンティストが増加（前期末75名から154名へ）し、ケーパビリティが拡大。
・内部稼働率は（75％前後）を堅調に維持。
◼ 増加コストを吸収し、営業利益は201百万円、当期純利益は248百万円と上場以来初の黒字化を実現。
・2019年1月の本社移転に掛かるコスト（二重家賃、原状回復費、消耗品等）、人件費の一時的増加を吸収。
・繰延税金資産の回収可能性を検討した結果、繰延税金資産を計上し、当期純利益が大幅増加。
◼ トヨタ自動車株式会社、東京海上日動火災保険株式会社、KDDI株式会社との資本業務提携における効果。
・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、受注が増加傾向。
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貸借対照表
2017年12月期 2018年12月期
（単位：千円） 増減額 増減率
実績 実績
流動資産 2,854,781 3,354,959 + 500,178 + 17.5%
(うち現預金) 2,678,581 2,892,962 + 214,381 + 8.0%
(売上債権) 136,115 328,462 + 192,347 + 141.3%
固定資産 160,292 424,222 + 263,929 + 164.7%
資産合計 3,015,074 3,779,181 + 764,107 + 25.3%
流動負債 182,678 1,732,091 + 1,549,412 + 848.2%
固定負債 1,988,809 － △ 1,988,809 △ 100.0%
負債合計 2,171,488 1,732,091 △ 439,397 △ 20.2%
純資産合計 843,585 2,047,090 + 1,203,505 + 142.7%
負債・純資産合計 3,015,074 3,779,181 + 764,107 + 25.3%
◼ 2018年5月のトヨタ自動車株式会社を引受先とした第三者割当増資、新株予約権の行使等に
より、現預金および純資産が増加。
◼ 本社移転（2019年1月）に伴う設備投資や敷金の発生等により、固定資産が増加。
◼ 新株予約権付社債の償還期限が1年内になったため、固定負債から流動負債に振替え。
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損益計算書 四半期推移
戦略
2016年12月期 2017年12月期 変更 2018年12月期
単位：千円
第1四半期 第2四半期 第3四半期 第4四半期 第1四半期 第2四半期 第3四半期 第4四半期 第1四半期 第2四半期 第3四半期 第4四半期
800,000 100.0%
再建フェーズ 成長フェーズ
600,000 75.0%
530,400
64.1% 61.9% 63.2% 484,828 61.9%
56.2% 58.5% 60.5%
53.7% 57.5% 52.0% 57.5%
52.2%
400,000 50.0%
317,419 328,528
298,127 293,184
235,327 254,629
209,680 228,209
193,916 199,192 190,252 185,697 188,514
173,908 163,249
200,000 25.0%
122,787 120,550 123,316 131,123 113,896
93,394 108,997 98,845
60,838
20,026 6,368
0 0.0%
-14,302 -16,242 -3,272
-25,424 -34,434
-51,515 -50,435
-72,885
-200,000 -25.0%
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（触媒）戦略（2018年7月～）により売上高は増加傾向。
・中長期的なプロジェクトの受注方針へのシフトにより、クライアントの決算期等による季節変動性が解消。
・2018年7月より事業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注増加。
◼ 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、これらを吸収し、黒字基調を継続。
・サテライトオフィス契約（2018年7月～）により、2018年12月期第3四半期の売上総利益率は2.7p低下。
・本社移転（2019年1月実施）に伴う原状回復費用の計上や消耗品の購入、一時的な人件費増により
2018年12月期第4四半期は減益。
8
上場からの業績推移
戦略
変更
2015年12月期 2016年12月期 2017年12月期 2018年12月期 2019年12月期予想
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
単位：百万円
2,600 100.0%
2,400
2,200 2,400
2,000 75.0%
59.2% 61.1%
1,800
54.8%
1,600 市場成長率
1,400
43.5% を上回る
1,630 50.0%
87.0%の
1,200 成長
1,000
800
959 995 25.0%
600 812 872
400
445 516
200 416 -33 360 0.0%
0
-107 -161 201
-200
-400 -25.0%
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%を上回る成長。
・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月期の営業利益は201百万円となり、黒字基調へ転換。
◼ 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。
9
2019年12月期 業績予想
基本戦略・CATALYST（触媒）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。
2017年12月期 2018年12月期 2019年12月期
（単位：千円） 増減額 増減率
実績 実績 予想
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先行投資を実施（本社拡張、名古屋オフィス開設、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戦略を通じた独自ソリューション開発及び共同開発プロダクトによる
手数料収入の蓋然性を見極めていく。
10
資本金、資本準備金の減少について
剰余金の配当や自社株取得等の株主還元策を実現できる状態の確立を目的として、資本金、
資本準備金を減少させる予定。
（単位：千円） 2018年12月末 減少額 増加額 残高
資本金 1,360,507 △ 1,060,507 － 300,000
資本準備金 1,021,507 △ 721,507 － 300,000
その他資本剰余金 － － ＋ 1,782,015 1,782,015
利益剰余金 △339,910 － － △339,910
◼ 資本金、資本準備金の減少の背景
・基本戦略及びCATALYST（触媒）戦略が奏功し、黒字体質へ転換。
・従来の赤字体質のため、利益剰余金がマイナス。
・今後も転換社債の株式への転換により資本金及び資本準備金が増加見込み。
◼ 資本金、資本準備金の減少の目的
・自社株取得等の株主還元策を視野に入れた取り組み。
・資本政策の柔軟性・機動性を確保。
◼ スケジュール
債権者異議申述最終期日 2019年3月22日（金）（予定）
定時株主総会決議 2019年3月27日（水）（予定）
効力発生日 2019年3月28日（木）（予定）
11
事業の進展
12
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
不足感調査 導入済 導入検討中
分析サービス
ツール開発 充足している 無回答 4.5％ 官公庁 0.9% 16.2%
構築サービスの 4.5％
いずれも 農林水産業 0.1% 7.7%
市場拡大見込み
金融業 7.8% 29.4%
単位：十億円
不足している 情報通信業 6.9% 31.6%
ツール 構築サービス 分析サービス 90.9％
900 サービス業 0.4% 13.2%
800
700 不足数 教育・研究 0.8% 26.1%
600
製造業 IT 医療 1.0% 11.6%
500
推定不足数 推定不足数
400 10,292人 12,267人 製造業 2.5% 25.2%
300
200
非製造業 建設業 0.5% 13.0%
推定不足数
100
5,079人 運輸業 1.7% 15.3%
0
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026
実績 実績 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測 予測 エネルギーインフラ 0.6% 10.8%
合計推定不足数 27,638人
0% 10% 20% 30% 40%
出典：株式会社ミック経済研究所 出典：日経 xTECH 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」 「出遅れたニッポンAI、3タイプの人材確保を急げ」 「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規模は、2018年度から2019年度は13.8%の成長予測。2026年度までの
年平均成長率は13.6％。
◼ 成長著しい市場である反面、データサイエンティストの不足問題が顕在化。
◼ 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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戦略全体像 【基本戦略】＋【CATALYST戦略】
2018年12月期期初に掲げた基本戦略が奏功していることを背景として、2018年7月よりそれ
らを包含し進化させた「CATALYST戦略」を展開。
CATALYST戦略
基本戦略 リニア成長のための基盤構築
プロダクトを絞り込み、
体制の改編 研究開発投資の最適化で
「選択と集中」 稼働率向上
× アライアンススキーム
受注体制の
による人員拡充（量の確保） 強化
ケーパビリティの
確保 蓄積したノウハウによる採用・
「アライアンスと蓄積し 育成・選抜（技術力の向上）
た分析ノウハウの活用」
分析ノウハウ活用ツール
× による業務効率化
カ タ リ スト
重点産業・顧客の CATALYST戦略
自動車、製造、通信・流通、 主要産業へ
スコープ 金融を重点産業と位置付け の絞り込み
当社が触媒（＝CATALYST）
「技術応用領域の特定」 機能となり、産業間の
AI・データシェアリングを促進
※触媒：化学反応の際に、それ自身は変化せず、他の物質の反応速度に影響する働きをする物質。
14
【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
（前期は50％前後）に大幅に改善。
◼ 残り25％は社内技術共有（勉強会）や先端技術の論文のリサーチ等に充て、データサイエンティスト
の技術力向上を図る。
体制の改編 内部稼働率の向上
市場ニーズに柔軟に対応できる体制に改編し、データサイエ 機動性が確保された体制の改編により、内部稼働率
ンティストをプロジェクト案件に最適に配置。 が向上。
プロダクト開発の「選択と集中」実施により、AI・高性能 ※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
チャットボット「スグレス」の機能を拡充。
0% 50% 100%
第1四半期 47.9%
技術領域単位での データ システム
成長を目的とした組織 分析部 ソリューション部 第2四半期 49.4%
2017年12月期 8つのプロダクトを 第3四半期 55.3%
部門別に研究開発
第4四半期 55.2%
0% 50% 100%
第1四半期 78.4%
多様化・大規模化する
ニーズに柔軟に データ プロダクト 第2四半期 72.8%
ソリューション部 開発部
2018年12月期 対応できる組織
プロジェクト プロダクト開発 第3四半期 73.3%
2つのプロダクトに注力し 案件のみ実施 のみに注力
最適な研究開発投資 第4四半期 75.5%
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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・業務効率化により、ケーパ
ビリティを確保。
データサイエンティスト在籍数
■在籍数（正社員・契約社員・アルバイト・派遣社員） ■学位（正社員）
戦力化
パートナー
できる人材 154
アライアンス を活用 博士
育成スキームにより 育成対象者 6ヶ月間 17 その他 10%
を供給 の育成
優秀な人材を確保 40%
修士
137
47 67 75 50%
2015年末 2016年末 2017年末 2018年末
※ は研修中の人数
トピック
創業以来蓄積した
質の高い • データサイエンティスト養成講座が、経済産業省の「第
分析ノウハウを
データサイエンティスト 活用した独自の 四次産業革命スキル習得講座認定制度」に認定
育成カリキュラム 育成カリキュラム • 資本業務提携先等のデータサイエンティスト育成を支援
効率化および平準化
分析ノウハウ AIによる業務効率化で
活用ツールによる 多種多様な受注プロジェクトを通じて得たノウハウを、独自の
分析期間短縮
分析ツールとして開発。
業務効率化 および品質平準化
ツールを用いることで、分析業務の効率化と品質平準化を実現。
16
【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・技術応用領域の取引規模・シェアの拡大を目指す。
産業別売上構成
当社がターゲットとする重点産業「自動車」「製造」「通信・流通」「金融」において、中長期的かつ安定的な取引規模の拡大を実施。
2017年12月期 2018年12月期
第1四半期 第2四半期累計 第3四半期累計 2017年累計 第1四半期 第2四半期累計 第3四半期累計 2018年累計 その他
0%
14.2% 11.4% 9.0% 7.9% 4.1%
14.3%
自動車
19.6% 4.6% 10.8% 15.0% 金融
1.3% 3.0% 10.7%
自動車 20% 2.3% 13.0% 16.9% 9.6% 10.0%
15.7%
11.3%
製造 30.2% 40.2%
40%
通信 27.6% 28.1% 26.3% 41.1% 39.4% 流通 製造
26.0%
流通 0.6% 0.6% 1.2% 12.8%
60% 0.5% 0.4% 12.9% 通信
金融 2.3% 9.6% 8.2%
43.4% 2.3% 5.1%
80% 40.2% 41.2% 42.2% 37.9%
その他 29.8% 23.1% 22.3%
100% 今後目指す姿
プロジェクト実績 安定的な収益基盤を構築
・自動運転技術におけるビッグデータ分析 重点産業・顧客のスコープ
自動車
・自動車部品に関する需要予測
・異常検知/外観検査 戦略的アライアンスの構築
製造
・スマートファクトリー化へ向けた最適化
将来を見据えた中長期的なプロジェクトを
・IoTデータを活用した分析 受注することにより一社あたりの取引規模が拡大
通信・流通
・AIチャットボットサービスの提供
プロジェクト間のアイドルタイムの削減により稼働率向上
・レコメンデーション
金融
・リスク診断モデル構築 など
重点産業において更なる戦略的アライアンスの強化を目指す
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【CATALYST戦略】AIネットワーク化社会
◼ 当社が各産業と横断的に関わることにより、主要産業における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することで、AIネットワーク化社会を目指す。
◼ シェアリングの過程において発生する、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
18
【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） トヨタ自動車 東京海上日動
東京海上日動 業務提携 火災保険
トヨタ自動車
火災保険
トヨタ自動車 東京海上日動
資本業務提携 資本業務提携
業務提携 火災保険
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 ◼ トヨタ自動車株式会社とToyota ◼ 当社がX社（仮）と取引深耕し、ア
株式会社と、 2018年10月に東京海 Research Institute-Advanced ライアンスを構築。
上日動火災保険株式会社と資本業務 Development, Inc. 、東京海上日動
◼ 当社がX社（仮）と既存取引先との
提携。 火災保険株式会社の3社間での高度
AI・データシェアリング等を支援。
な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
堀。
◼ 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
※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。 ※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。
テーマβ
テーマα テーマα
テーマ：自動運転 テーマ：自動運転
トヨタ自動車 東京海上日動
トヨタ自動車 東京海上日動
火災保険
火災保険
X社（仮） X社（仮）
Y社（仮） Z社（仮）
Y社（仮）
テーマγ
資本業務提携 KDDI
業務提携
アライアンスイメージ テーマδ
◼ 当社がY社（仮）と取引深耕し、アライアンスを構築。 ◼ その他の企業間、産業間において新たなテーマで
CATALYST形成を図っていく。
◼ 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。 ◼ 2018年12月にKDDI株式会社と資本業務提携し、
「CATALYST（触媒）戦略」の展開においてKDDIグ
◼ 新たなテーマでCATALYSTを形成。
ループとの連携も活用。
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【CATALYST戦略】想定効果
産業の
広がり
◼ 各産業での開発がそれぞれ個別進行してい
C産業 設計・開発 AI開発 るため、エンドユーザーへの提供までに時
エ 間がかかり、開発コストも嵩む。
ン
開 ド
従 B産業 設計・開発 AI開発 発 ユ
来 統 ー
合 ザ
ー
A産業 設計・開発 AI開発
提供スピード・開発コスト
産業の
広がり
◼ 当社が各産業の触媒機能となり、AIの実装
CATALYST
C産業 設計・開発 において、ビッグデータ分析・アルゴリズ
AI
ベ・
ーデ エ ム開発（共同プロダクト開発含む）を提供。
スー ン 短縮
とタ ド ◼ AI開発を統合することにより、開発工数の
B産業 しシ
設計・開発
たェ ユ 短縮化（コスト抑制）を実現。
（ 開ア ー
触 発リ
統ン
ザ ◼ エンドユーザーへの提供タイミングが早期
媒 合グ ー 化され、新たな価値提供を実現。
A産業 設計・開発 を
）
◼ 産業間の連携が促進される。
提供スピード・開発コスト
例）自動車産業を中心に技術開発が進んでいる一方で、他産業においても自動運転社会の実現に備えて、保有するビッグデータを活用した新たなサービ
ス・コンテンツ等の開発が加速しており、当社に対するニーズも拡大している。そうした中で、当社が産業横断で関わることにより、産業間の開発をさら
に加速できると見込んでいる。
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事業展開のイメージ
足元はプロジェクト中心で事業展開しつつ、CATALYST（触媒）戦略を推進中。将来は
CATALYST（触媒）戦略の中での共同開発プロダクトの展開も視野に。
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Ⅱ』
①体制の改編 • 主要産業におけるAI • 新たなCATALYSTテー
②ケーパビリティの確保 アルゴリズム・デー マの展開
戦略 - ③重点産業・顧客の
スコープ
タの触媒機能となり、
産業間のAI・データ
• CATALYST戦略を通じ
た独自ソリューション
シェアリングを促進 開発及び共同開発プロ
させ、AIネットワー ダクトを併せて展開
ク化社会を目指す
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 • 受託プロジェクトの • 受託プロジェクトの継 • 受託プロジェクトの継
• 月額利用料 受注 続的受注 続的受注
収益構造 • 一プロジェクト当たり • 一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、月額利用料
• トヨタ自動車と業務 • 東京海上日動火災保
その他 資本提携 険と資本業務提携
• KDDIと資本業務提携
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Appendices
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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、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
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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。
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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。
お問い合わせ先
株式会社ALBERT 経営管理部
〒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/
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