株式会社ユーザーローカル
決算説明会資料
2019年8月21日
東証マザーズ市場
証券コード : 3984
https://www.userlocal.jp/
目次
①会社概要
②決算の状況
③今後の注力分野
2
① 会社概要
3
ユーザーローカル会社概要
会社名 株式会社ユーザーローカル
資本金 578百万円
社員数 56名
本社 東京都港区芝5-20-6
事業内容 ビッグデータ分析・人工知能
4
ユーザーローカル 経営理念
ビッグデータ・人工知能で
世界を進化させる
この経営理念のもとに
・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
などを開発・販売中
6
大量のデジタル情報を収集→解析→可視化
PCサイト ブログ・ニュース SNSデータ
スマホサイト ツイートデータ
スマホアプリ 動画データ 画像データ
7
企業のマーケティングを支援する
ビッグデータ技術を開発
Webサイト分析 SNS分析 メディア分析
8
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
9
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
10
導入実績
幅広い業種・企業、官公庁や学校法人等を支援
11
企業のマーケティングデータを
分析・可視化する会社から、
上場を期により大きな
社会課題を解決する会社に
12
国内生産人口減少が深刻な課題に
百万人
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「国勢調査」、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」（平成24年1月推計）
13
日本の社会構造的な問題に対処
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を利用した生産性の向上・自動化を目指す
14
労働力減少分を、
AIで自動化して労働生産性
を向上させたい
15
顧客サポート業務をAIが自動化
24時間リアルタイム応答で
業務効率化とユーザー満足度向上を支援
16 https://ai.userlocal.jp/
チャットボットで人手不足に対応
有人オペレーター チャットボット
・24時間対応できない ・24時間対応が可能
・複数同時の対応できない ・複数人に同時に対応できる
・離職リスクや属人化の課題 ・一度覚えたことを忘れない
チャットボットが対応できない複雑な問い合わせには
有人オペレーターが対応することで
サポート業務の大幅な効率化を実現
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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
19
たとえば、こんな対応業務を自動化
マルイ様 大阪府富田林市様
市民からの問い合わせ対応
ECサイト利用者のサポート
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数多くのお客様の働き方改革を支援
導入企業様の一例
提供開始から100社以上導入
21
音声による対話にも対応予定
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② 決算の状況
2019年6月期実績
23
2019年６月期 業績サマリー
（単位:千円）
2018年６月期 2019年６月期 前年同期比
売上高 1,099,036 1,333,571 +21.3%
営業利益 466,917 529,855 +13.４%
経常利益 467,583 529,966 +13.３%
当期純利益 301,010 325,337 +８.０%
24
2019年6月期 実績
（売上高） （単位:千円）
1,400,000 1,333,571
1,120,000 1,099,036
966,595
840,000 783,885
560,000 520,824
348,650
280,000 217,845
157,038
0
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
25
2019年6月期 実績
（経常利益・経常利益率） （単位:千円）
600,000
41.4% 41.4% 41.7% 42.5% 529,966 0.5
40.0% 39.0% 39.7%
467,583 0.4
450,000 34.6%
0.4
377,364
0.3
327,201
300,000 0.3
0.2
215,816
0.2
150,000 144,468
0.1
87,187
54,359 0.1
0 0.0
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
26
2019年6月期 実績
（当期純利益・当期純利益率） （単位:千円）
400,000 0.3
27.0% 27.4%
26.1% 25.6% 325,337
24.4% 25.1% 301,010 24.4%
300,000 0.2
20.2% 260,755
201,058
200,000 0.2
135,845
100,000 87,447 0.1
53,159
31,791
0 0.0
2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年
2019年
6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期 6月期
27
2019年6月期 実績（PL・CF）
（単位:千円）
2018年６月期 2019年６月期
売上高 1,099,036 1,333,571
売上総利益 1,006,813 1,197,071
（売上総利益率） 91.6% 89.8%
経常利益 467,583 529,966
（経常利益率） 42.5% 39.7%
当期純利益 301,010 325,337
（当期純利益率） 27.4% 24.4%
EPS 41.36円 44.10円
営業活動によるキャッシュ・フロー 419,299 385,387
投資活動によるキャッシュ・フロー △ 33,875 △ 92,022
財務活動によるキャッシュ・フロー 9,180 △ 115,117
フリー・キャッシュフロー 385,424 293,365
28
2019年6月期 実績（BS）
（単位:千円）
2018年6月期末 2019年6月期
流動資産 2,365,176 2,572,711
現金及び預金 2,267,944 2,446,192
売掛金 73,094 84,456
固定資産 102,870 166,767
有形固定資産 41,397 52,578
無形固定資産（ソフトウェア） 516 ー
投資その他の資産 60,955 114,189
資産合計 2,468,046 2,739,478
流動負債 306,864 314,325
未払法人税等 116,761 111,827
前受金 97,945 129,375
その他 92,156 73,122
固定負債 - -
純資産 2,161,182 2,425,153
資本金 534,097 578,469
資本剰余金 519,097 563,469
利益剰余金 1,107,988 1,433,326
自己株式 ー △150,112
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財務体制 （単位 : 百万円）
2018年6月期末時点 2019年6月期末時点
流動負債
流動負債 314
306
資本金
資本金 及び
及び 資本剰余金
資本剰余金 現預金
現預金
2,446 1,141
2,267
1,053
利益剰余金
利益剰余金
1,107 1,433
その他
その他 その他
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2020年6月期の業績見込み
ビッグデータから人工知能事業
への飛躍のための投資時期
売上高 1,606百万円 （20.4％増）
営業利益 601百万円 （13.5%増）
経常利益 601百万円 （13.4%増）
当期純利益 380百万円 （17.0%増）
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③ 今後の注力分野
32
アナリティクス ビッグデータ活用でマーケティング支援
・Web解析 ・可視化
・ソーシャルメディア分析
・メディア分析
業務自動化/効率化による労働生産性向上
AI・ロボティクス
・自然言語処理技術・対話AI技術
（チャットボット・テキストマイニング）
・画像認識技術
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製品のライフサイクル
2009/6期
先行投資 利益貢献
2012/6期
先行投資 利益貢献
2015/6期
先行投資 利益貢献
2017/6期
チャットボット製品
先行投資
2018/6期
他の自然言語処理製品
ディープラーニング事業 先行投資
34
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
35
人工知能・自然言語処理の研究開発分野
顔認識AI 自動要約AI テキストマイニング
顔から年齢・性別を判定 文章構造から重要箇所を抽出 大量のデータをクラウド上で定
量的・定性的に分析・可視化
画像認識AI 感情認識AI 自動対話AI
ディープラーニング技術に ディープラーニングで チャットボットが自動対応
よる車体ぼかし処理AI 文章の流れから感情を自動判定
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当社サービス向上の流れ
利用者が増える データ量が増大
AIアルゴリズム精度・分析力が向上
37
Ⅰ. 自然言語処理技術で
業務を自動化・効率化
38
自動要約AI
文書を瞬時にサマライズする
39
テキストマイニングツール
共起語分析や文書の比較が可能
40
感情認識AI
単語判定ではなく、ディープラーニングが
文章の流れから感情を自動判定
41
研究開発を既存サービスにも応用
利用者の意見を分析して、好感度や
炎上が起きてないかを自動判定
判定例
大量ネガポジデータから荒れる文脈を学習
42
個人情報マスキング
文書内の個人情報を匿名化するフィルター
秘匿性向上でAIのクラウド活用を促進
43
Ⅱ. ディープラーニング
による画像認識・自動処理
44
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・性別を判定して
接客効率を改善するなどに応用可能
45
自動車画像加工AI
クルマを画像認識し自動加工するAI
中央の車以外の背景をぼかす
ナンバーの文字を消去する
46
自動運転研修
製造業エンジニア向けにAI技術教育
47
「AIの民主化」を推進
現状
・海外の一部企業だけが独占供給
・お金を持っている企業のみ活用できる
・恩恵が受けられるのは一部のエンジニアだけ
AIによる自動化・効率化メリットを
一般の人が受けられることが重要
48
本資料にかかる注意事項
• この資料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料ならびに情報は、いわゆる「⾒見見通し情報」（forward-
looking statements）を含みます。
• これらは、現在における⾒見見込み、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異なる結果を招き得る不不確実性を含んでおります。
• それらリスクや不不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、⾦金金利利、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「⾒見見通し情報」の更更新・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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