2020年6月期
決算説明資料
2019.7.1-2020.6.30
2020年8月28日
株式会社ユーザーローカル
証券コード 3984
https://www.userlocal.jp/
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
目次
1. 新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
2. 会社概要
3. 決算概要（2020年6月期）
4. 業績予想（2021年6月期）
5. 今後の注力領域
2
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
はじめに
新型コロナウイルス感染症により影響を受けておられる皆様に、
心よりお見舞い申し上げます。
ユーザーローカルは、事業活動を通じてあらゆる支援を行い、
一日も早く感染拡大が終息することを願っております。
3
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
感染症対策としての当社の取り組み
みなさまの健康と安全確保のため、早期の感染症対策を社内外で実施
◼ オンラインによる商談・会議の実施
◼ イベント、セミナーのオンライン開催
社外
(お客様・お取引先様向け)
◼ 社内文書・請求書等の電子化
◼ サポートチャットボットの無償提供等
◼ 時差出勤の推奨
◼ 消毒液・体温計等のオフィス内への設置
社内
(従業員向け)
◼ 3月からのテレワーク体制への移行・環境整備
◼ オンラインによる社内会議の実施
4
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
チャットボットの無償提供
新型コロナウイルス感染症に対応したチャットボットを無償で提供
テレワーク対応に特化したチャットボット
テレワーク実施・検討中の企業を対象として、
テレワーク対応に特化したAIチャットボットを
無償提供
感染症対応チャットボット
自治体や官公庁等の公共機関を対象として、
厚生労働省発表の「新型コロナウイルスに関す
るQ＆A」に準拠したAIチャットボットを無償提供
5
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
自治体にチャットボットを無償提供
長野県 上田市
https://www.city.ueda.nagano.jp/
6
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
コロナ禍でチャットボットをうまく活用
大阪府 富田林市 東京都 江戸川区
https://www.city.tondabayashi.lg.jp/ https://www.city.edogawa.tokyo.jp/
7
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
個人向け支援情報まとめチャットボットを公開
特別定額給付金などの質問に24時間対応
8
新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
新型コロナウイルス対策としてマスク着用判定AIの無料提供
店舗やオフィス入口でマスクをしてない人をディープラーニングで検知
9
会社概要
目次
1. 新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
2. 会社概要
3. 決算概要（2020年6月期）
4. 業績予想（2021年6月期）
5. 今後の注力領域
10
会社概要
経営理念
ビッグデータ×人工知能で
世界を進化させる
11
会社概要
経営理念
データ分析や人工知能の技術を使って
社会や企業の課題を解決する
12
会社概要
世界を進化させるための商品開発
企業のデジタルマーケティングを支援する
データ分析ツール
問い合わせ対応を自動化する
人工知能チャットボット
ビッグデータや人工知能などのIT技術を活用した商品を開発・販売
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会社概要
会社概要
会社名 株式会社ユーザーローカル
事業内容 ビッグデータ分析・人工知能
資本金 1,132百万円（2020年6月30日時点）
社員数 69名（2020年6月30日時点）
本 社 東京都港区芝5-20-6
2008年 アクセス解析ツール「User Insight」リリース
2012年 ソーシャルメディア分析ツール「Social Insight」リリース
沿革 2017年 サポート業務支援システム「サポートチャットボット」リリース
2017年 東証マザーズに株式を上場
2019年 東証市場第一部へ上場市場変更
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会社概要
世界を進化させる経営・ガバナンス体制
代表取締役 伊藤 将雄
早稲田大学大学院国際情報通信研究科修了
早稲田大学政経学部を卒業後、(株)日経BPで記者
楽天(株)ではエンジニア・プロデューサー・新規事業開発室
みんなの就職(株)代表取締役を経て、大学院在学中から現職
取締役COO 渡邊 和行 取締役CFO 岩本 大輔
千葉大学法政経学部卒業 中央大学大学院戦略経営研究科修了
楽天(株)を経て現職 メタウォーター(株)を経て現職
社外取締役 小澤 隆生 社外取締役 松崎 良太
Zホールディングス(株) 取締役 きびだんご(株) 代表取締役
ヤフー(株) 取締役 (株)シンクロ・フード 社外取締役
執行役員 三上 俊輔 執行役員 本郷 寛
筑波大学大学院 東京大学大学院
システム情報工学研究科修了 新領域創成科学研究科修了
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会社概要
イノベーションを起こすユーザーローカルの強み
1 卓越したサービス力 2 顧客基盤と企業努力
◼ ユーザーの行動を観察し、今の世の ◼ 直接販売を中心に営業
中にあったサービスを創出 ◼ 低価格でサービス提供を可能とする
◼ 自社テキストマイニングツールを活用 開発力
し、お客様のニーズをサービスへ反映 ◼ 千数百社の幅広い企業が顧客
3 継続成長と高収益の両立 4 テック人材の確保
◼ 毎期連続で増収し安定成長を実 ◼ 平均年齢27歳の若い組織
現 ◼ 大学院卒のエンジニアが多数在籍
◼ 持続的な発展にむけて、ローコスト し研究開発を実施
オペレーションと仕組み化を徹底
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会社概要
成長市場のビッグデータ・人工知能領域で事業展開
ビッグデータ技術によるマーケティング支援 AIでサポート自動化
Webサイト分析 SNS分析 チャットボット
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会社概要
大容量のデータを「蓄積」→「解析」→「可視化」
PCサイト スマホサイト ブログ・ニュース SNSデータ
ツイートデータ 動画データ 画像データ スマホアプリ
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会社概要
ユーザーインサイト
PC・スマホサイトの使いやすさを改善する
アクセス解析ツール
どこが熟読された？ エリアごとの閲覧率 どこまで読まれている？ クリックされた場所
19
会社概要
ソーシャルインサイト
SNSデータを分析するソーシャル解析ツール
SNSマーケティングに
必要なデータをカバー
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会社概要
サポートチャットボット
顧客サポート業務を自動化し、
業務効率化とユーザー満足度向上を支援するAIツール
24時間リアルタイム応答
テレワークでの
社内問い合わせニーズにも対応
サポート業務全体をより効率化する
ための機能拡張にも対応
+音声
+アニメーション
+FAQサイト
21
会社概要
国内労働人口の減少が深刻な課題に
万人
14歳以下 15～64歳 65歳以上
14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
1990年 2000年 2010年 2020年 2030年 2040年 2050年 2060年
出典: 2015年までは総務省統計局「国勢調査結果」、2020年以降は国立社会保障・人口
問題研究所「日本の将来推計人口」（2017年推計）
22
会社概要
日本の社会構造的な課題への対処
20世紀までの社会 今後の予想 人工知能で労働力を強化
今後予測される国内生産人口の減少に対応するため、
データ・AIを利用して生産性の向上・自動化を目指す
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会社概要
さまざまな業種・業務に対応
EC・予約サイト
問い合わせ対応
情報システム
公共機関窓口
ヘルプデスク
人事総務・経理 営業支援
業務マニュアル 法令・規定対応
24
会社概要
音声+アニメーションによる対話にも対応
25
会社概要
卓越したサービス力が認められ千数百社が導入
業界/業種 導入先事例
官公庁、
官公庁等 地方自治体、
学校法人等
電子機器、
メーカー 自動車、
食品等
ソフトウエア、
ICT インターネット、
通信等
金融 銀行、証券等
出版、新聞社
メディア
等
その他
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会社概要
ESG/SDGsへの取り組み
ESG/SDGsの課題に積極的に取り組むことで企業価値を長期的に向上
関連するSDGs
環境 ◼ 省エネ設備の導入
Environment
◼ ペーパーレス化の推進
関連するSDGs
社会 ◼ 自社開発ツールを通じた社会貢献
Social ◼ 多様な人材の育成
関連するSDGs
ガバナンス
◼ 情報セキュリティ対策の徹底
Governance
27
決算概要（2020年6月期）
目次
1. 新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
2. 会社概要
3. 決算概要（2020年6月期）
4. 業績予想（2021年6月期）
5. 今後の注力領域
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決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 通期決算サマリー
■新型コロナウイルス感染症拡大による当社への影響は限定的で、
■2020年6月期の業績予想を上回る水準で着地
■新規サービスの開発へ向け、積極的に研究開発に投資
■2019年11月に東京証券取引所市場第一部への市場変更
■2020年5月～6月に自己株式28,000株を取得
29
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 通期業績概要
売上高は前期比25.0％増加、営業利益は前期比29.7％増加
前期比
（単位：百万円） 2019年6月期 2020年6月期
増減率
売上高 1,333 1,667 +25.0%
営業利益 529 687 +29.7%
経常利益 529 658 +24.2%
当期純利益 325 419 +29.1%
30
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 売上高
（単位:百万円）
1,800
1,667
1,600
1,400 1,333
1,200 1,099
1,000 966
783
800
600 520
400 348
217
200 157
0
2012年6月期 2013年6月期 2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期 2020年6月期
31
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 経常利益・経常利益率
（単位:百万円）
900
41.4% 41.4% 41.7% 42.5% 0.5
800 40.0% 39.5%
39.0% 39.7%
0.4
700 34.6% 658
0.4
600
529 0.3
500 467
0.3
400 377
327 0.2
300 0.2
215
200 0.1
144
100 87
54 0.1
0 0.0
2012年6月期 2013年6月期 2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期 2020年6月期
32
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 当期純利益・当期純利益率
（単位:百万円）
600 0.3
27.0% 27.4%
500 26.1% 25.6%
24.4% 25.1% 24.4% 25.2%
0.2
419
400 20.2%
325
301
300 0.2
260
201
200
135 0.1
100 87
53
31
0 0.0
2012年6月期 2013年6月期 2014年6月期 2015年6月期 2016年6月期 2017年6月期 2018年6月期 2019年6月期 2020年6月期
33
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 財務状況
純資産は1,513百万円増加し、自己資本比率は89.1％と高い水準を
維持
前期比
（単位：百万円） 2019年6月期 2020年6月期
増減額
流動資産 2,572 4,211 +1,638
固定資産 166 207 +40
資産合計 2,739 4,419 +1,679
流動負債 314 481 +166
固定負債 - - -
負債合計 314 481 +166
純資産 2,425 3,938 +1,513
34
決算概要（2020年6月期）
2020年6月期 キャッシュ・フローの状況
市場変更に伴う公募増資等により、期末残高は1,588百万円増加
前期比
（単位：百万円） 2019年6月期 2020年6月期
増減額
営業活動による
キャッシュ・フロー 385 621 +236
投資活動による
キャッシュ・フロー △92 △23 +69
財務活動による
キャッシュ・フロー △115 989 +1,104
キャッシュ・フロー合計 178 1,587 +1,409
現金及び現金同等物の
期末残高 2,446 4,034 +1,588
35
決算概要（2020年6月期）
サービス増加にあわせ導入件数が増加
新たなサービスを開発することにより持続的な成長を実現
2017年
Support Chatbot リリース
AI関連
契 2012年
Social Insight リリース
約
件
数 SNS分析
Webサイト分析
36
業績予想（2021年6月期）
目次
1.会社概要
2.新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
3.決算概要（2020年6月期）
4.業績予想（2021年6月期）
5.今後の注力領域
37
業績予想（2021年6月期）
2021年6月期 業績予想
新型コロナウイルスの感染拡大による影響は、現時点においては限定的だが、
今後の不透明な景気動向を鑑みたうえで通期の業績を予想
2021年6月期 前期比
（単位：百万円）
業績予想 増減率
売上高 1,923 +15.3%
営業利益 769 +12.0%
経常利益 769 +16.9%
当期純利益 500 +19.2%
38
今後の注力領域
目次
1.会社概要
2.新型コロナウイルス感染症の影響及び対応
3.決算概要（2020年6月期）
4.業績予想（2021年6月期）
5.今後の注力領域
39
今後の注力領域
今後、AIは人類と対立していくのか？
VS.
人間の医者 AIドクター
VS.
人間の弁護士 AI弁護士
40
今後の注力領域
実際は、AIを活用する人・しない人の競争に
AI導入してない病院 AI活用している病院
VS.
AI導入してない弁護士 AI活用している弁護士
VS.
41
今後の注力領域
人工知能エンジニアを採用・社内教育を強化
AI技術の進展や社会実装は、これからの10年で確実に進む
このニーズに対応するため、
社内全エンジニア中、AIエンジニア比率を、
70%まで高める（2020年度内目標）
AIエンジニアのタスク
30％
・AIアルゴリズム開発
70% ・アルゴリズムを組み合わせて製品実装
・クラウドとエッジ端末の連携
42
今後の注力領域
3つの注力領域
①自社AIアルゴリズム拡充
②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
③ AIサービスの新規開発
43
今後の注力領域
個別のAIアルゴリズムを新結合させて製品化する
保有している
各AIアルゴリズム ビッグデータ・ 既存製品の高度化
処理インフラ
既存製品群 AI新サービス
44
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
3つの注力領域
①自社AIアルゴリズムを拡充
②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
③ AIサービスの新規開発
45
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
自社AIアルゴリズムを拡充（言語処理・画像処理）
姿勢推定AI 視線推定AI 表情推定AI
骨格の動きを自動検出 視線の動きを自動検出 顔画像から感情を読み取る
顔認識AI 文章自動要約AI 個人情報加工AI
顔画像から年齢・性別を判定 文章から重要箇所を抽出 個人情報を加工
46
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
骨格推定AI
画像内の人物の体の動きを自動的に検出
スポーツ分野での利用だけでなく、
教育現場や医療の分野でも活用可能
47
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
視線推定AI
映像内の人物がどこを見ているかを推定
屋外広告・デジタルサイネージへの注視分析や、
実店舗内の棚前でのユーザー行動調査などにも活用可能
48
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
表情推定AI
顔画像から感情を読み取る表情推定AI
人の表情を「喜び」「怒り」「悲しみ」「驚き」「無表情」の5つに分類し、
それぞれを数値化することが可能
49
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
顔認識AI
顔画像から年齢性別を推定するAI
来店者の顔から年齢・性別を判定し、
マーケティング分析をすることも可能
50
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
文章自動要約AI
文章を瞬時に要約
51
今後の注力領域 ①自社AIアルゴリズム拡充
個人情報加工AI
個人情報を認識し自動加工するAI
52
今後の注力領域 ②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
3つの注力領域
①自社AIアルゴリズム拡充
②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
③ AIサービスの新規開発
53
今後の注力領域 ②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
チャットボット製品のAIアルゴリズムを強化
質問を自動分類しチャットボット構築を高速化
自然言語処理AIを応用し、チャットボット構築を自動化
54
今後の注力領域 ②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
ビッグデータ分析製品へのAIアルゴリズム導入
PVやファン数の ハッシュタグ推奨により
将来の伸びを自動予測 コンテンツを最適化
User Insight・Social Insightの分析力を強化
55
今後の注力領域 ②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
テキストマイニングツールへAIアルゴリズム導入
ディープラーニングによる感情認識を
テキストマイニングツールへ実装
テキストマイニングツールで、アンケート結果やクチコミの
テキストをAIが処理し、マーケティング支援
56
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
3つの注力領域
①自社AIアルゴリズム拡充
②既存サービスへのAIアルゴリズム実装
③ AIサービスの新規開発
57
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
AIサービス : カンニング抑止AI
試験でのカンニング行為をディープラーニングが検出
視線推定や骨格推定、顔検出AIを応用
会場試験向け オンライン試験向け
カメラ映像からなりすましやカンニング行為を自動で検知
58
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
オンライン授業中の学習態度分析AI
オンライン授業を受ける生徒が集中して受講しているかを測定
59
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
視線推定によるマーケティング効果測定
店舗内の棚でどこが注目されているかを分析
視線推定や骨格推定の技術を応用
60
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
掲示板炎上検知システム
利用者の意見を感情分析して
炎上が起きてないかを自動判定
判定例
当社が保有する大量テキストデータを
学習させた感情認識AIで荒れるコメントをチェック
61
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
自動運転AI研修 / 自動車画像加工AI
自動運転ソフトウェア開発と
ディープラーニング技術の実装スキル養成講座を実施
MONETコンソーシアムへ加盟
MONETコンソーシアムについて
ソフトバンクやトヨタ自動車などの共同出資会社であるMONET Technologies株
式会社が、次世代モビリティサービスの推進と、移動における社会課題の解決や新
たな価値創造を目的に、企業間の連携を推進するために設立した団体です。
62
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
自動運転AI研修 / 自動車画像加工AI
AIが目的の車体のみ認識して
ナンバープレートや背景をぼかし加工する
加工前 判定処理 加工後
MONETコンソーシアムへ加盟
MONETコンソーシアムについて
ソフトバンクやトヨタ自動車などの共同出資会社であるMONET Technologies株
式会社が、次世代モビリティサービスの推進と、移動における社会課題の解決や新
たな価値創造を目的に、企業間の連携を推進するために設立した団体です。
63
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
マスク着用判定AI
マスクを着用しているかどうかをディープラーニング技術で判定
ディープラーニングによる顔認識、物体認識AI技術を応用
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今後の注力領域
今後、当社の成長を加速するための施策
企業価値創出のための継続的な製品ライフサイクル強化
①研究開発 ②ハードウエア投資 ③積極的な拡販
(あらたなサービスを創出) （サーバー、SSDやGPU） （人材増強・認知度向上）
65
今後の注力領域
製品のライフサイクル
2009/6期～
先行投資 利益貢献
Webサイト分析
2012/6期～
先行投資 利益貢献
SNS分析
2017/6期～
先行投資 利益貢献
チャットボット
AI製品研究開発
（自然言語処理・ディープラーニング） 先行投資
イノベーション 数年に一度、新サービスをローンチ
マネタイズ 主要サービスが利益貢献を実現
好循環 既存サービスの成長が、新しい領域へのチャレンジを可能にしている
66
今後の注力領域
進化するデータ・AI活用領域
ビッグデータ + ディープラーニングで、より高度なAIに
既存製品 データ活用しAI化 将来の領域
集計/可視化 サイトUX測定 自動応答 文章自動処理 ロボット制御
SNS運用支援 コンテンツ評価 画像認識 業務自動化 自動運転
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今後の注力領域
利用者増加によりアルゴリズムが強化する好循環
①利用者 ②データ量・
が増大 種類が増加
・機械学習
・ディープラーニング
③AI精度・
・自然言語処理技術
サービスの品質向上
分析力向上
68
今後の注力領域
「AIの民主化」を推進
現状 目標
海外の一部企業だけが
AIによる
独占供給
お金を持っている企業のみ
自動化・効率化メリットを
活用できる
国民が受けられる
恩恵が受けられるのは
世界に進化させる
一部のエンジニアだけ
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本資料にかかる注意事項
この資料は投資家の参考に資するため、株式会社ユーザーローカル（以下、当社）の現状をご理解いただく
ことを目的として、当社が作成したものです。
当資料に記載された内容は、一般的に認識されている経済・社会等の情勢および当社が合理的と判断した
一定の前提に基づいて作成されておりますが､経営環境の変化等の事由により､予告なしに変更される可能
性があります。
本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる「見通し情報」（forward-looking
statements）を含みます。
これらは、現在における見込み、予測およびリスクを伴う想定に基づくものであり、実質的にこれらの記述とは
異なる結果を招き得る不確実性を含んでおります。
それらリスクや不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、金利、通貨為替変動といった一般的な
国内およ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・修正をおこなう義務を負うものではありません。
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