2020年12月期
決算説明資料
2021年２月
シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
＜東証マザーズ:3961＞
目 次
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 ２
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 19
Ⅲ． Appendix 27
1
Ⅰ．2020年12月期
決算概要（連結）
2
Ⅰ．2020年12月期 決算概要（連結） ハイライト
営業収益 1,232百万円 （前期増減率:23.3％増）
営業利益 219百万円 （前期増減率:98.3％増）
➣営業収益:８期連続 増収確保
➣営業利益:コロナ影響等による事業活動抑制効果などで営業費用が微増
➣増収要因:主力サービス『アイジェント・レコメンダー』及び『レコガゾウ』の好調や、
一時的なコロナ特需(巣ごもり消費)等により売上増加
➣増収要因:通信関連費用（AWS）や外注コスト等の増加はあったが、コロナ影響
による費用抑制効果(展示会出展・セミナー開催縮小またはオンライン
に代替等、また在宅テレワーク対応による移動の減少等)により微増に留まる
3
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 連結貸借対照表
（単位:千円）
2019年12月期末（連結） 2020年12月期末（連結）
対前期 対前期
(第22期） （第23期）
増減率 増減額
金額 構成比 金額 構成比
流動資産 926,471 90.7% 1,119,008 90.5% 20.8% 192,537
固定資産 95,474 9.3% 117,387 9.5% 23.0% 21,912
資産合計 1,021,945 100.0% 1,236,395 100.0% 21.0% 214,449
流動負債 136,213 13.3% 233,574 18.9% 71.5% 97,360
負債合計 136,213 13.3% 233,574 18.9% 71.5% 97,360
純資産合計 885,732 86.7% 1,002,820 81.1% 13.2% 117,088
負債・純資産合計 1,021,945 100.0% 1,236,395 100.0% 21.0% 214,449
流動資産 :現金及び預金の増加（160百万円）
固定資産 :無形固定資産(ソフトウエア)の増加（40百万円）
流動負債 :未払法人税等の増加（61百万円）、賞与引当金の増加(21百万)、未払費用の減少(△20百万)等
純資産合計 :当期純利益（100百万円）、ストックオプション及び譲渡制限付株式報酬としての新株発行による増加（20百万円）等
4
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 要約連結損益計算書
（単位:千円）
2019年12月期（連結） 2020年12月期（連結）
対前期 対前期
（第2２期） （第23期） 増減率 増減額
金額 構成比 金額 構成比
営業収益 999,230 100.0% 1,232,530 100.0% 23.3% 233,300
営業費用 888,570 88.9% 1,013,126 82.2% 14.0% 124,128
営業利益 110,660 11.1% 219,404 17.8% 98.3% 109,172
経常利益 110,687 11.1% 218,327 17.7% 97.2% 108,068
特別損失 84,010 8.4% 24,999 2.0% △70.2% △ 59,010
当期純利益
△ 20,165 △2.0% 100,148 8.1% － 120,313
(△は純損失)
営業収益:主力サービス『アイジェント・レコメンダー』（前年同期比 123.6%）及び『レコガゾウ』 （前年同期比 136.4%）が順調に推移
広告サービス『HotView』はオプションサービスの位置付けのため前期より減少したが計画どおりに推移（前年同期比 81.0%）
⇒主力サービス『アイジェント・レコメンダー』及び『レコガゾウ』の伸⾧により、総売上アップ（前年同期比 123.3%）
営業費用:売上増進による通信コスト増35百万円（前年同期比118.5%)、コンサル手数料増16百万円(前期同期比133.3%)、
外注コスト増27百万円(前年同期比151.4%) コロナ影響による事業活動抑制効果により広告関連費用△8百万円（前年同期比84.1%）、
旅費交通費費用△8百万円(前年同期比37.5%)
5
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 連結営業収益の推移
８期連続増収 2020年
◆アイジェント・レコメンダー及びレコガゾウの売上が伸⾧ 合計 1,232百万円
（百万円） 2019年
合計 999百万円
2018年
350 合計 918百万円 326
2017年 314
合計 855百万円 300
300 290
276
244 250
250 234 238
222 221 223 227
209 211 211
200
150
100
50
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
単体 連結
6
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 連結営業費用の推移
◆売上増進による通信コスト増はあったものの、コロナ影響による事業活動抑制効果でセミナーなどの広告関連費用、移動旅費が減少
（百万円） 2020年
2017年 2018年 2019年 合計 1,012百万円
300
合計 705百万円 合計 783百万円 合計 888百万円
250
200 140
162
130 人材関連費
121 118 114
110 112 109 手数料関連費
150
98 110 94 102 108
通信関連費
77 90 17
19 その他
100 17 20 23 17
13 16 17
27 27 18 14 58
22 47 52
36 27 41 44 47 54 60 56
50 25 29 31 35
26
20 22
41 42 41 42 53
34 38 36 37 37 40 37 34 32
21 23
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
単体 連結
7
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 連結営業利益の四半期別推移
2017年 2018年 2019年 2020年
合計 149百万円 合計 134百万円 合計 110百万円 合計 219百万円
（百万円）
90
81
80
70
60
60
53
48
50 45 45
37 38
40 34
30 31 32
28
30
19 18
20
9
10
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
単体 連結
8
Ⅰ．2020年12月期 決算概要 連結営業利益の2カ年推移
（単位:千円）
9
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 上位5業種営業収益の推移
＜アイジェント・レコメンダー＞
巣ごもり特需等で 2016年度 年間 2017年度 年間 2018年度 年間 2019年度 年間 2020年度 年間
業種
ECアパレル好調
(百万円) (百万円) (シェア率) (百万円) (シェア率) (百万円) (シェア率) (百万円) (シェア率) (百万円) (シェア率)
450 アパレル 179 28.2% 260 32.9% 292 33.3% 314 32.3% 423 34.8%
人材 107 16.8% 135 17.1% 147 16.7% 166 17.1% 185 15.2%
400
総合通販 146 23.1% 145 18.4% 143 16.3% 116 11.9% 113 9.4%
350
メディア ※ 25 4.0% 36 4.6% 64 7.3% 108 11.2% 155 12.8%
ホビー・エンタメ 38 6.1% 54 6.9% 55 6.3% 65 6.7% 103 8.5%
300 その他 139 21.9% 158 20.1% 176 20.1% 202 20.8% 233 19.2%
合計 636 100.0% 790 100.0% 878 100.0% 974 100.0% 1,215 100.0%
250
200
電子コミックなど
150
100
50
0
アパレル 人材 総合通販 メディア ホビー・エンタメ
10
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス①
◆営業活動
➣ Go Deep戦略
➣パートナー連携強化
・ セルシスと業務提携でリード獲得が好調!
・ コミクス社と業務連携で最小限のリソースでパーソナライズド・メール配信を実現!
・ アウンコンサルティング社と業務提携でベトナムでのサービス展開を開始!
➣新規契約
・アパレル、不動産他 大手各社からの受注6件獲得!
➣ その他
・「すごいベンチャー展」オンライン出展 リード・商談を獲得!
11
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス②
◆ 研究開発活動
➣アイジェント・レコメンダー
・ AIマーケティング・プラットフォームの次世代バージョンリリースに向け開発
・ 「画像認識レコメンド」の対応継続 （アイテム点数を15万件から100万件へ増加）
➣新サービスに向けた研究開発
・ 今後のリリースに向け、次世代バージョンへ搭載する新機能のさらなる開発推進
➣大規模顧客向けのレコメンドアルゴリズム改善、実装検討
12
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス③ セルシス社と業務提携
セルシス社と業務提携契約を締結
Webやスマホア
プリ向けの電子書
籍ビューア
「CLIPSTUDIO
READER」に
「アイジェント・
レコメンダー」の
リアルタイム・レ
コメンド機能を搭
載することで、読
者と作品との出会
いを創出
13
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス④ コミクス社と業務提携
コミクス社と業務提携契約を締結
ユーザー1人ひとりに最
適化したレコメンド・
コンテンツを掲載し、
ターゲットごとに配信
が可能。AIによるレコ
メンド・コンテンツの
自動生成と、シンプル
なUIによるメールの効
果測定・改善によって
顧客のファン化とLTV
の向上を実現。
14
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス⑤ アウンコンサルティング社と業務提携
アウンコンサルティング社と業務提携契約を締結
ベトナムのオンライン 言語・文化の差に左右
ビジネスは過去5年間、 されない「行動情報
毎年30％以上の成⾧ ベースのレコメンド」
を続けており、2020 技術でベトナム国内の
年には15億USドル越 消費者の嗜好に即した
えを見込まれた市場に レコメンドアイテムの
発展。パーソナライズ 提示が可能。高品質な
ド・マーケティングの パーソナライゼーショ
需要も増加も想定され、 ンサービスをベトナム
この需要に応えるため 市場に浸透させるとと
弊社「アイジェント・ もに、ベトナムEC市場
レコメンダー(英語 の拡大と顧客体験の向
版)」 上に寄与する。
15
Ⅰ． 2020年12月期 決算概要 トピックス⑥ 市場占有率
「2019年度 SaaS型レコメンドツール市場占有率」調査
国内 第１位 を獲得!
主な獲得要因
その他（10社計）
30%
Ｂ社
10% Ａ社
20%
出典:富士キメラ総研『ソフトウェアビジネス新市場 2020年版』
16
◆ 新プロダクトご紹介
6月ソフトローンチ(※) 開始予定
次世代パーソナライゼーション・エンジン
Aigent X (アイジェント・エックス)
アフターデジタルのビジネス戦略に欠かせな
いパーソナライズド・マーケティングを実現
顧客のビジネスニーズに応じ、より柔軟なカ
スタマイズが可能に
新開発のAIエンジンで、パフォーマンスのさ
＊名称・ロゴは仮のものです らなる向上
※ 一部事業者へのクローズド提供
17
Ⅱ．2021年12月期 業績予想
18
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 成⾧戦略
サービス優位性の強化
Go Deep戦略
各業界ごとの事例掲載
新規業界の開拓、コンテンツマーケティングを活用
顧客の付加価値向上
コンサルテーションの強化:データ分析全般のコンサルティングの構築
パートナー連携
パートナー企業との連携ツールや優秀なパートナー企業との連携強化
による顧客の獲得・解約防止
19
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 成⾧戦略
新バージョン・新サービスの開発
デジタルマーケティング 新型コロナウイルスへの
領域を強化! 対策・対応
新 機 能 追 加 Digital Marketing ニューノーマル(新常
態)への変化・適応
新 製 品 追 加 社内体制の整備
マ ー ケ ティ ン グ 施 策
タッチポイント追 加
Personalization 等、事業戦略見直し
Recommendation
20
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 要約損益計算書（前期実績比較）
（単位:千円）
2020年12月期 2021年12月期
対前期 対前期
(連結実績) (連結計画) 増減率 増減額
金額 構成比 金額 構成比
営業収益 1,232,530 100.0% 1,236,000 100.0% 0.3% 3,470
営業費用 1,013,126 82.2% 1,092,000 88.4% 7.8% 78,873
営業利益 219,404 17.8% 144,000 11.7% △34.4% △75,404
経常利益 218,327 17.7% 144,000 11.7% △34.0% △ 74,327
当期純利益 100,148 8.1% 91,000 7.4% △9.1% △ 9,148
新型コロナウイルス感染拡大等による主要顧客業界等の動向、ニューノーマル対応への施策などを考慮
21
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 連結営業収益の推移
新型コロナ感染症拡大による不透明な経済環境に対応した事業展開とシェア拡大、利益確保
◆2022年以降を見据え、コロナ禍におけるニューノーマル（新常態）に対応した事業展開と堅実な収益の確保を行っていく
売上 (百万円) 営業利益(百万円)
1,400 500
1,232 1,236
1,200 ■売上
■営業利益 400
999
1,000 918
855
300
800
219
600
200
400
149 134 144
110
100
200
0 0
2017 2018 2019 2020 2021（予想）
単体 連結
22
Ⅱ．2021年12月期 業績予想 連結営業費用の推移
新常態(ニューノーマル)に対応した営業活動と製品力強化の為、引き続きグループ全体で投資を実施予定
◆新製品の開発・既存サービスの機能強化、市場拡大におけるマーケティング・既存顧客への更なるサービスの充実に向けた人材の確保
（百万円）
◆デジタルマーケティングツールの展開、次世代プラットフォームの市場導入に向けた研究活動への投資
1,200
1,092
（予想）
1012
1,000
888
800 783
649
705 547
人材関連費
461
600 手数料関連費
416
377 通信関連費
その他
400 78 59
71
74
113 192 228 215
200 137
95
155 162 157 169
120
0
2017 2018 2019 2020 2021
単体 連結
23
Ⅲ．Appendix
24
Ⅲ．Appendix 当社の概要
シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
社 名
（英訳名 Silver Egg Technology CO., Ltd.）
設 立 1998年8月
代 表 者 代表取締役社⾧ トーマス・アクイナス・フォーリー
本 社 大阪府吹田市江坂町一丁目23番43号
資 本 金 285百万円（2020年12月末現在）
●営業収益:1,232百万円 代表取締役社⾧
業 績 トーマス・アクイナス・フォーリー
●経常利益:218百万円（ともに、2020年12月期連結ベース）
略 歴
従 業 員 数 50人（2020年12月末時点 ※パート・アルバイトは含んでおりません） ●1985年5月
Digital Equipment Corporation入社
●1996年10月
AI（人工知能）を用いたマーケティング支援事業 ジェンシム・ジャパン株式会社 社⾧就任
主な事業内容 ～AI技術をベースにしたレコメンド技術および ●1998年8月
シルバーエッグ・テクノロジー有限会社
それをベースとしたWebマーケティング・サービスの開発・提供 (シルバーエッグ・ホールディングス有限会社）
設立 CEO就任
●1999年1月
●RecSys （ACM Recommender Systems） シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
代表取締役会⾧ 兼 CEO就任
加 盟 団 体 ●AIR （人工知能研究会） ●2001年9月
代表取締役社⾧就任（現任）
●JIAA （一般社団法人日本インタラクティブ広告協会）
25
Ⅲ ．Appendix 当社の沿革
1998年８月 大阪府吹田市にて創業（レコメンデーションサービスの提供を目的に）
2000年11月 レコメンドソフトウェア製品「アイジェント・ワンツーワン・サーバ」の提供開始 【当社の現在の拠点】
レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス」をリリース ●シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
2003年３月 ○ 大阪本社 （大阪府吹田市）
（2013年、「アイジェント・レコメンダー」に名称変更）
○ 東京オフィス （東京都千代田区）
2005年11月 モバイルサイト向けレコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・モバイル版」をリリース ○ 東京データセンター（東京都品川区）
2008年３月 東京オフィスを開設（港区 ⇒ その後、千代田区へ移転） ●Silver Egg Technology Asia Limited
2008年３月 レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・コールセンター版」をリリース
（香港）
2012年６月 レコメンド広告サービス「ホットビュー」をリリース
2014年８月 リアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」をリリース
2015年12月 大阪本社を同吹田市内で移転
2016年９月 東京証券取引所マザーズ市場へ上場
2017年３月 AIマーケティング・プラットフォーム「Aigent7」をリリース
2017年８月 リアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」の特許を取得
2017年10月 東京オフィスを千代田区内で移転
2017年12月 大阪本社を増床
2018年８月 AIマーケティングツール「プロスペクター」をリリース ＊事業基盤の拡大・安定化のため株式会社化を図った1999年から
2004年の間の取り組みは、左記沿革から割愛
2018年11月 香港にSilver Egg Technology Asia Limitedを設立 ＊海外拠点展開については、左記沿革から次の内容を割愛
2013年7月、韓国に100％子会社Silver Egg Technology Korea
（非連結）を設立（その後、2014年12月に休眠、2015年9月に精算）
2006年4月、オランダにSilver Egg Technology B.V.を合弁会社として設立
（⇒ 2012年に100％子会社化）（その後、2019年6月に精算）
26
Ⅲ ．Appendix 事業理念
MISSION 未来から、今を選ぼう。
ビッグデータ解析をリアルタイムに行う
AI（人工知能）によるレコメンデーション技術
Big Data + AI + WWW
＝ Recommendation
Personalization
27
Ⅲ ．Appendix 人工知能の歴史
2045年
【シンギュラリティ】
⇒人工知能は人間の能力を超える!?
第２次ブーム
1980年~1988年
【大容量データベース】
⇒第５世代COMP（通産省）
⇒エキスパートシステム
⇒ニューラルネットワーク
1998年創業
第３次ブーム
1989年~現在
【状態判定が可能】
⇒機械学習（ディープラーニング）
第１次ブーム
⇒ビッグデータ収集蓄積
1956年~1969年
⇒統計的自然言語処理
【探索と推論】
⇒アルファ碁
⇒チェスを指す人工知能
⇒数学の定理証明
28
Ⅲ ．Appendix 人工知能の主な領域
【個人サービス】 【コミュニケーション】
・医療・診断 ・対話型サービスアシスタント
・金融
・推奨システム
ビッグデータ
センサーデータ
WEBサイトデータ
ログデータ
SNSデータ
カスタマーデータ
【移 動】 マルチメディアデータ 【製 造】
・自動運転 ・産業用ロボット
・ライドシェア ・著作物・創作物
・物流自動化
29
Ⅲ ．Appendix 事業内容
【当社のクライアント】
消費者
Webサービス事業者
（ECサイト利用者）
・運営者
AIを用いたマーケティング支援事業
当社（シルバーエッグ・テクノロジー）
●従来のマーケティング
・・・性別、年齢による人口統計的な分類をベースとした分析が主流
⇒ インターネット上で刻々と変化する顧客の嗜好やニーズに対応することができず、売上に結びつけることが困難
●新たなマーケティング手法＝リアルタイムレコメンデーション
・・・より個別レベルにおける顧客の好みに応じたコンテンツ（商品や情報など）を個別顧客へ提供
⇒ 顧客のウェブサイト上やPOSなどのチャネルから閲覧や購買といった顧客行動をデータとして取り込み、人工
知能技術を用いて、自動的に個別の顧客の次の行動を予測し提示することで、その顧客が欲している商品
や情報を手間をかけずに取得し、大きな顧客満足の提供を可能にし、Webサービスの競争優位性を確立するもの
30
Ⅲ ．Appendix サービス体系
【主力サービス】
リアルタイム・レコメンドサービス
【サービスを支えるコア技術】 アイジェント・レコメンダー
レコメンドエンジン ●顧客のサイトやアプリ内など様々なタッチポイントにおいて、各ユーザーのその時点における
「アイジェント」
嗜好に合わせたお勧めの商品やコンテンツを表示することができるサービス
●様々なサポートを充実させると共に、成果報酬型の料金体系を主とし、サービスに精通した
コンサルタントによる継続的な改善提案で、顧客の成⾧を支援
リアルタイム 時系列 ユーザー 【オプションサービス＆派生サービス】
解析 解析 動線解析
配信するHTMLメール内にタグを設置することで、ユーザーがメールを開
レコガゾウ 封した時点における嗜好にマッチしたレコメンド結果をリアルタイムで抽
出し表示することができる 「リアルタイム・レコメンドメールサービス」
高度な数学を応用する機械学習
技術を組み合わせ、
リアルタイムでユーザーの行動履歴 ユーザー個々のニーズに合致するであろう商品を広告として動的に表示
（購買と閲覧）を分析し、 ホットビュー することで、ユーザーをより効果的に自社サイトへ誘導、購買につながる
行動へと誘導することができる 「リアルタイムレコメンド広告サービス」
次のニーズを自動で予測する、
当社独自開発の技術
購買履歴などの行動データを取り込み、AIが特定の商品に対して好
プロスペクター 感を持ち、買ってくれそうなユーザー（見込み顧客）を高い精度で抽
出・リスト化することができる「見込み顧客可視化ツール」
31
Ⅲ ．Appendix 主力レコメンドサービス
画像認識レコメンド サービス
・協調フィルタリングと画像認識を
自動制御し互いに補完
・異なる視点でのレコメンドにより、
エンドユーザーの利便性向上
・アイテム数100万件まで対応
32
Ⅲ ．Appendix 当社の強み・優位性
技術的優位性 サービス的優位性
最先端のテクノロジー クライアントとの共存共栄志向
① AI技術を活用したリアルタイム分析 ④ サービスの拡張性
を実現 （クライアント目線の技術・サービス開発）
② 独自のリアルタイム・ユーザー動線 ⑤ 顧客企業にとって、導入しやすい
分析技術を開発 料金体系を提供
③ 様々な最先端技術を組み合わせる ⑥ コンサルティングサービス
ことで、予測精度の向上を実現 （充実したサポート力）
33
Ⅲ ．Appendix 市場占有率
「2019年度 SaaS型レコメンドツール市場占有率」調査
国内 第１位 を獲得!
主な獲得要因
その他（10社計）
30%
Ｂ社
10% Ａ社
20%
出典:富士キメラ総研『ソフトウェアビジネス新市場 2020年版』
34
Ⅲ ．Appendix 当社の所有する特許
「リアルタイム・レコメンドメールサービス」
レコガゾウの特許取得!
特許の概要
発明の名称 推奨情報送信装置、コンピュータプログラム、
推奨情報表示システム及び推奨情報表示方法
特許出願番号 特願2015-39059号
特許出願日 平成27年2月27日
特許審決発送日 平成29年8月22日
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Ⅲ ．Appendix サービス提供実績＜一部抜粋＞
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