2021年6月期 第2四半期
決算説明資料
2020.7.1-2020.12.31
2021年2月18日
株式会社ユーザーローカル
証券コード 3984
https://www.userlocal.jp/
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
目次
1 データ・AIを活用したDX推進の取り組み
2 会社概要
3 決算概要（2021年6月期 第2四半期）
4 今後の注力領域
2
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
DX推進の重要性の高まり
コロナ禍により世の中の人々の社会活動や消費行動が変化
事業環境の変化に対応し、新たな価値を生み出し続ける
ためにはデジタル技術の活用が必要不可欠に
DX（デジタルトランスフォーメーション）
企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会
のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、
組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること
3
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
サポートチャットボットがDX推進を支援
AIの民主化を進め、多くの企業への導入推進にも貢献
DX化企業 DX化途中の企業 労働力不足の解消
労働生産性の向上
DX DX
運用支援 推進支援
顧客満足度向上
低価格と導入のしやすさを強みとして、
業界・業種・規模を問わずあらゆる企業への導入が可能 外部サービス連携
4
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
チャットボットによるDXの推進
AIによる問い合わせ業務の自動化で
DX（デジタルトランスフォーメーション）を実現
顧客サポート業務 社内の問い合わせ対応
EC・人材・不動産・金融・教育など 情報システム・人事・総務・経理など
サポート業務の効率化と同時に、24時間受 経費申請など、自社内の諸手続きや業務
付が可能に。コールセンターの受電数削減や 規定に関する質問にすばやく回答して、コミ
待ち時間の短縮にも効果的。 ュニケーションコストを削減。
5
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
DX推進のための機能強化
新型コロナによるリモートワーク環境でのチャットボット需要増加により
Teams、Zoomなど外部コミュニケーションツールとの連携を強化
LINE
Teams Zoom LINE
WORKS
Teams
Google
Slack Messenger Chatwork
Chat
2020年12月
Googleカレンダーとの機能連携により企業のDXを推進
チャットボットからカレンダーの予定作成や、
ミーティングの時間調整が可能に
6
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
導入事例
厚生労働省
2020年12月
厚生労働省が運営する
「就職氷河期世代活躍支援プラン」特設サイトに
サポートチャットボットを提供開始
岡三オンライン証券
2020年12月
岡三オンライン証券公式サイトの検索性向上と
24時間の問い合わせ対応を実現するため、
サポートチャットボットを採用
7
データ・AIを活用したDX推進の取り組み
官公庁・自治体でも当社チャットボットを活用
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/
8
会社概要
目次
1 データ・AIを活用したDX推進の取り組み
2 会社概要
3 決算概要（2021年6月期 第2四半期）
4 今後の注力領域
9
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
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
10
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
11
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「Support Chatbot」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
12
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
(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 松崎 良太 社外取締役 伊藤 拓
写真
きびだんご(株) 代表取締役 御堂筋法律事務所 弁護士
(株)シンクロ・フード 社外取締役 ピープル(株) 社外取締役
(株)CDG 社外監査役
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 新領域創成科学研究科を修了
コンピュータサイエンス専攻修了
13
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 世の中が求めるサービスの提供
2 アルゴリズムを強化する好循環
3 テック人材の確保
4 ビックデータ・ＡＩ技術の開発研究
5 高い収益性に基づく継続成長
14
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
世の中が求めるサービスの提供
1 自社開発ツールを活用してユーザーの行動を観察し、
今の世の中のニーズにあったサービスを創出
アルゴリズムを強化する好循環
2 利用者が増加することにより、データの量や種類が増加し、
AI精度や分析力が向上
テック人材の確保
3 User
平均年齢27歳の若い組織で、大学院卒のエンジニアが多数在籍
し研究開発を実施
Local
ビックデータ・ＡＩ技術の開発研究
4 自社AIアルゴリズムの拡充、既存サービスへのアルゴリズム実
装、AIサービスの新規開発を推進
5 高い収益性に基づく安定成長の継続
二千数百の幅広い企業を顧客基盤とした高い収益性とローコス
トオペレーションにより、継続的な安定成長を実現
15
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
16
会社概要
大量のデータを「蓄積」→「解析」→「可視化」
ビッグデータ 提供サービス
PCサイト スマホサイト
解析
User 可視化
ニュース SNSデータ
収集
Local
蓄積
動画データ 画像データ 活用
自動化
ブログ 音声データ
スマホアプリ その他データ
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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
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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
19
会社概要
マーケティング支援サービスの拡充
「自動マーケティングツール」として広く活用できるよう自動化機能を拡充
解析ツール 自動マーケティングツール
測定・分析・可視化 活用・自動化
リスニング 自動アラート、レポート生成
キャンペーン効果計測 自動キャンペーン機能
コンテンツ評価 コンテンツ最適化
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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
音声+アニメーションによる対話にも対応
22
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）
23
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
24
会社概要
さまざまな業種・業務に対応
社内利用 社外利用
情報システム EC・予約サイト
ヘルプデスク 問い合わせ対応
総務、人事、経理 コールセンター
業務 対応業務
公共機関窓口
営業支援
対応
25
会社概要
卓越したサービス力から二千数百の幅広い企業が導入
導入先事例
官公庁等
官公庁、地方自治体、学校法人等
メーカー
電子機器、自動車、食品等
ICT
ソフトウエア、情報通信等
金融機関
銀行、証券等
メディア
出版、新聞社等
その他
26
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
目次
1 データ・AIを活用したDX推進の取り組み
2 会社概要
3 決算概要（2021年6月期 第2四半期）
4 今後の注力領域
27
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 決算サマリー
● 売上高及び各段階利益は全て前年同期比を上回って着地
売上高 9.7億円（前年同期比25.3％）
営業利益 4.5億円（前年同期比25.1％）
● 通期計画進捗率は売上高、各段階利益ともに順調に推移
売上高 進捗率 50.6％
営業利益 進捗率 58.5％
● 新規サービスの開発へ向け、積極的に研究開発に投資
28
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 累計業績概要
売上高は前年同四半期比25.3％増加、営業利益は前年同四半期比25.1％増加
2020/6期 2021/6期 前期比
（単位：百万円）
2Q累計 2Q累計 増減率
売上高 776 973 +25.3%
営業利益 360 450 +25.1%
経常利益 330 447 +35.2%
当期純利益 206 279 +35.4%
29
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 売上高
（単位:百万円）
2,000
1,800
1,667
1,600
1,400 1,333
1,200 1,099
1,000
966 973
800
783
600 520
2Q
400 348
217
200 157
0
2012/6期 2013/6期 2014/6期 2015/6期 2016/6期 2017/6期 2018/6期 2019/6期 2020/6期 2021/6期
2Q累計
30
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 経常利益・経常利益率
（単位:百万円）
900
46.0%
0.5
800 41.7% 42.5%
41.4% 41.4%
40.0% 39.7% 39.5%
39.0% 0.4
700
34.6% 658
0.4
600
529 0.3
500 467 447 0.3
400 377
327 0.2
300
0.2
215 2Q
200
144 0.1
87
100
54 0.1
0 0.0
2012/6期 2013/6期 2014/6期 2015/6期 2016/6期 2017/6期 2018/6期 2019/6期 2020/6期 2021/6期
2Q累計
31
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 当期純利益・当期純利益率
（単位:百万円）
600 0.3
28.7%
27.0% 27.4%
500 26.1%
25.1% 25.6% 25.2%
24.4% 24.4%
0.2
419
400
20.2%
325
301
300 279 0.2
260
201
200
135 2Q 0.1
100 87
53
31
0 0.0
2012/6期 2013/6期 2014/6期 2015/6期 2016/6期 2017/6期 2018/6期 2019/6期 2020/6期 2021/6期
2Q累計
32
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 財務状況
純資産は311百万円増加し、自己資本比率は90.1％と高い水準を維持
2020/6期 2021/6期 2Q 前期比
（単位：百万円）
(2020年6月30日) (2020年12月31日) 増減額
流動資産 4,211 4,515 +304
固定資産 207 198 △9
資産合計 4,419 4,713 +294
流動負債 481 464 △17
固定負債 - - -
負債合計 481 464 △17
純資産 3,938 4,249 +311
33
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
2021/6期 2Q 業績予想に対する進捗率
通期計画進捗率は売上高、各段階利益ともに順調に推移
2021/6期 2021/6期
（単位：百万円） 進捗率
業績予想 2Q累計
売上高 1,923 973 50.6％
営業利益 769 450 58.5％
経常利益 769 447 58.1％
当期純利益 500 279 55.8％
34
決算概要（2021年6月期 第2四半期）
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
35
今後の注力領域
目次
1 データ・AIを活用したDX推進の取り組み
2 会社概要
3 決算概要（2021年6月期 第2四半期）
4 今後の注力領域
36
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
37
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.
38
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（2021年6月期目標）
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
39
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
③AIサービスの新規開発
40
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
41
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
③AIサービスの新規開発
42
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
43
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
③AIサービスの新規開発
44
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
45
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
46
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
③AIサービスの新規開発
47
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
人物分析AI
人の動きや表情、視線、声色などの情報を横断的・多面的に分析できる
オールインワンAI
複数の機能を組み合わせることで、
様々な業界・業種で活用することが可能
（主な活用例）
店舗・施設の来訪者分析
年齢推定 性別推定 表情推定 本人認証
映像・ゲームなどコンテンツ評価
表情推定 視線・顔の向き推定 音声感情認識
コミュニケーション業務の評価
表情推定 音声感情認識
Teams
スポーツ、医療・ヘルスケア分野
姿勢推定
教育分野
姿勢推定 表情推定 視線・顔の向き推定
テキスト感情認識
防犯、見守り
姿勢推定 表情推定
48
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
人物分析AI 活用イメージ
49
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
姿勢推定AI
セゾン情報システムズのHULFT陸上部では2020年より、データ解析の効
率化と品質の向上に向けて、「姿勢推定AI」を取り入れた解析を実施
50
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
文書カテゴリーの自動分類AI
Webブラウザから文書データを入力すると即座にAIが自動でどのカテゴリ
にマッチしているかを判定し、レーダーチャートで可視化
51
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
オンライン会議の自動議事録作成サービス
オンライン会議を開く際に手間だった議事録作成を自動で作成できるだけ
でなく、テキストマイニング技術によって会話の流れを可視化
(1)複数の話者の音声認識に対応
(2)テキストマイニングによって、
会議中にどんな話題が多かったの
かを可視化
(3)ディープラーニング技術で感情
やネガポジを時系列で判定可能
52
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
声から感情を読み取る、音声感情認識AI
ディープラーニングによって音声から感情を読み取る「音声感情認識AI」
を無償提供開始
53
今後の注力領域 ③ AIサービスの新規開発
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
54
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。
55
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。
56
今後の注力領域
今後、当社の非連続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ハードウェア投資 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)
57
今後の注力領域
製品のライフサイクル
既存サービスの成長により、新しい領域へのチャレンジが可能に
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
58
今後の注力領域
製品のライフサイクル
既存サービスの成長により、新しい領域へのチャレンジが可能に
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
2018/6期～
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
59
今後の注力領域
ビッグデータとAIの活用領域の拡大
将来の領域
文章自動処理 行政支援 EC接客支援 ロボット制御 教育支援
既存の領域
不正検知 社内管理ツール
集計/可視化 サイトUX測定 SNS運用支援
アイ
コン
コンテンツ評価 画像認識 自動応答
プライバシー保護 営業支援
60
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
・自然言語処理技術
③AI精度・
サービスの品質向上
分析力向上
61
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
独占供給 AIによる
自動化・効率化メリットを
お金を持っている企業のみ
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
62
今後の注力領域
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
主な取り組み 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
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
ガバナンス
情報セキュリティ対策の徹底
Governance
63
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。
64
社名の由来
「ユーザーローカル」は、ハードディスク内の様々なツールが収納されたディレクトリ「/usr/local」のように、いろいろなツール
を配置する場所という意味を持つとともに、「ユーザーの居場所に近い会社」でありたいという想いが込められています。