成長可能性に関する説明資料
株式会社ヘッドウォータース
証券コード：4011
会社概要(2020年7月末現在)
商 号 株式会社ヘッドウォータース
設 立 2005年11月
代 表 者 代表取締役 篠田 庸介
本社所在地 東京都新宿区新宿二丁目16番６号
資 本 金 243,866千円
「エンジニアからビジネスパーソンへ」
従 業 員 数 74名 エンジニアという職業をよりクリエイティブな存在に再定義することで、
エンジニアが開発をすることにとどまらず、テクノロジーに対する深い
理解を基に新しい事業を生み出していく姿を目指しております。
エンジニアが最新のテクノロジーを使い、様々な社会課題を解決し、
日本社会をより良い未来に導くのが、当社の存在意義となります。
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沿革
マルチAIプラットフォーム 2020
「SyncLect」リリース
クラウドロボティクス 2018
サービスリリース AI
「Pepperサービス」
「Pocket Work Mateサービス」開始 2016
ロボットアプリ制作サービス開始
2015
「(株)ヘッドウォータース」 2014
に商号変更
設立
2007
2005
創業期 AIソリューション事業の展開 成長・拡大期
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AIソリューション事業
顧客のビジネスを熟知した実用性の高いサービスを、スピーディーに提供・高い費用対効果を実現
当社領域
③プロダクト ②学習モデル ④AIソリューション
DXサービス プロダクトサービス AIインテグレーションサービス
AIプロダクト「SyncLect」や「Pocket 顧客ビジネスを熟知した上でAIエンジンのみならず、
Work Mate」等を提供し、顧客の経営 周辺システムごとソリューションを提供
デジタル化を通じて、 課題を解決するサービス
先々のAI利用をも可能 OPSサービス
にするシステム開発
システムをより有効に活用できるよう継続的に機械
学習を実施。AIが組み込まれた保守サービスにより、
自動的に不具合を検知・対応
4つのAI領域 ①エンジン
AI導入プロセスをトータルに対応
業務分析 実証実験 開発 運用・追加学習
⇒顧客目線 ⇒スピード重視 ⇒高い実用性 ⇒安定性・継続的な改善
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業績動向
AI/ロボットシフト契機に経常利益改善・収益黒字化
（百万 売上高・経常利益推移 （百万円）
円） 売上高・売上総利益のセグメント別構成
売上高
1,250 1,135 250
1,068 AIの伸長が成長のカギ
1,005
100%
922 934
1,000 200
831 172
750 150 AI
121 80%
500 100 フ
ロ
51 60% ー
250 50
20
DX
0 0 40% DX
△ 250 △ 50
20%
△ 500 △ 100 プロダクト プロダクト ス
△ 91 ト
OPS OPS ッ
経常損益 ク
△ 750 △ 129 △ 150 0%
15/12期 16/12期 17/12期 18/12期 19/12期 20/12期 売上高 売上総利益
（予） 2019年12月期実績
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一気通貫モデル
一気通貫モデル＝「コストパフォーマンス×スピード感×実用性」
◼ 一気通貫モデル
業務分析・可視化 アセスメント PoC システム開発 保守/運用/追加学習
当社
AIの実装をトータルにサポート
ITコンサル
AIエンジン開発
SIer
◼ 他社の追随を許さない付加価値の創出/高い収益性
コストパフォーマンス スピード感 実用性
あらゆる開発規模に対応
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実用性を重視した開発手法
顧客と一緒にシステムを育て上げるスタイル
◼ 他社にとっての「Goal」が当社の「Start」
完成後も顧客ビジネスの変化や
技術革新を踏まえて継続的に
ブラッシュアップを図る
エンジニアが「現場」を感じてトータルで開発するため、
顧客ニーズにがっちり合ったシステムへ成長
▼
顧客との関係強化に伴うPJの大型化・横展開→継続率アップ及び粗利率向上
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人材育成・研究開発体制
創業以来、顧客のビジネスを深く理解した上でソリューションを提供できる人材を育成・研究開発推進
◼ 人材育成 ◼ 研究開発体制
• 実績、経験に裏付けされた育成力 • 専門R&Dチーム
AIを黎明期から手掛けてきたことにより、社内でAIエンジニアを 最先端技術のサービス窓口になるこ
一から育成する体制・ノウハウがある とを目指して研究開発を担う専任担
• 業務システム開発からスタートすることで、顧客に寄り添えるAI 当者を配置
エンジニアを育成できる＝当社の強みの源泉 研究内容によって、他のメンバーも
アサインし、効率的に最先端のAI技
AI人材＝AI Pathの学習状況＋実務経験・実績を加味 (人)
AI人材数・比率の推移 術を研究
→当社の「AIソリューション」を提供可能と認定した人材 15 20%
• 幅広い分野への対応力
AI Path AI人材比率 画像認識、自然言語認識、機械学習
によるデータ分析
kaggleコンペでの 15%
実践演習 10
機械学習ライブラリ 10%
基礎講座 実務 AI人材数
経験 5
データ解析ライブラリ ・ 5%
基礎講座 実績
数学関数ライブラリ 0 0%
基礎講座 2017年 2018年 2019年 2020年
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市場環境認識
少子高齢化の進行にともない「生産人口」の明らかな減少→DX化・AI活用は急務
(億円) AI関連ソリューション市場 画像認識 音声・感情・音認識 決済ソリューション
(国内) (国内) (顔認証)(国内)
14,000 (億円) (億円) (億円)
800 400 200
1兆2,109億円
プラットフォーム
12,000
CAGR (共通インフラ)
25.3%
プラットフォーム
10,000 600 300 150
(AI基盤)
アナリティクス CAGR CAGR
関連製品
8,000 17.1% 14.0%
AI搭載製品
400 200 100
6,000
CAGR
47.3%
4,000 3,921億円
構築サービス 200 100 50
(コンサル・SI・
運用・保守)
2,000
0 0 0
0 2019 2025 2019 2025 2019 2025
分析サービス (見込) (予測) (見込) (予測)
(見込) (予測)
2017年度 2022年度
(予) 出所：（株）富士キメラ総研「2020 画像・音声AI／次世代インターフェース市場の
出所：（株）富士キメラ総研「2019 人口知能ビジネス調査」をもとに当社作成 現状と将来展望」をもとに当社作成
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競争→「共創」
加速度的に拡大するAIマーケットにておいて競争ではなく「共創」することでさらなる発展へ
◼ 多くの選択肢を持つために ※VUCA
「Volatility」（変動性）
• 仕組みの変化 「Uncertainty」（不確実性）
当社は不確実性の高いVUCA※時代に即し「マイクロサービス型のシステム」を採用＝組立型の開発 「Complexity」（複雑性）
→他社も巻き込んでシステムを構築、つまり内部資産も外部資産も同様に利用する 「Ambiguity」（曖昧性）
の頭文字を取った言葉で、あらゆるものを取り巻く環境が
そしてないものは「独自に開発」することで、最短で実用性のあるシステムの構築を可能にする
複雑性を増し、想定外の事象が次々と発生するため、将来の
予測が困難な状態。
AIエンジン開発 大手システムインテグレータ
共創 当社 共創
共創 共創
クラウドプラットフォーマー ITコンサルティング
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新型コロナウイルス感染症の影響
「新しい生活様式」に対応したソリューション(非接触・リモート・ロボティクスなど)で長期的にはプラス
アクセス数(ユーザー数)
25,000
• DX対する需要拡大傾向
•
働き方改革 •
AI関連の当い合わせ増
「Pocket Work Mate」
問い合わせ増
プラス面 20,000
• DX対する需要拡大傾向
新たな需要 • AI関連の当い合わせ増
• 自動化・非接触ニーズ増 15,000
コロナ
10,000
遅延 • 顧客の在宅化による遅延
• 顧客の事業見直しによる遅延
マイナス面
5,000
• 顧客の事業見直しによる中止・延期
中止・延期 • 顧客の業績に悪化による中止・延期
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q
2019 2020
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今後の成長戦略
継続率
収益基盤の強化 AI実用化時代への対応
クラウドサービス売上増 ライセンス化
OPS化 IoTデバイス戦略
収
益
性 既存事業の拡大 収益源の多様化
の
向
上
DX→AI アライアンス戦略
新型コロナウイルス感染症対応
売上高の伸長
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重点施策
短期 中期
既存事業の拡大 AI化の加速 収益源の多様化 外部リソースの活用
DX→AI アライアンス戦略
DXを切り口に顧客ニーズを深堀することで、収益性の高いAI化にシフト 対象とする市場ですでに存在感のあるパートナーと組むことで、当社はシステム
開発に注力し、効率的に市場シェアの拡大を図る
新型コロナウイルス感染症対応
新型コロナウイルス感染症の拡大を契機に自動化・非接触化ニーズが高まり、これまで以上
にDXやAI化ニーズが高まってきており、確実にこのニーズに応えることで、既存事業の
拡大を図る
(三密対策/混雑認識/非接触認証＋決済/遠隔研修・医療・接客/リモートワーク等)
長期
短期
収益基盤の強化 ストック比率向上 AI実用化時代への対応 新たな収益源の確保
クラウドサービス売上増 ライセンス化
自社開発の「Pocket Work Mate」・ 「SyncLect」等のプロダクトを外部のリソース アライアンス戦略でシェアを確保し、ライセンス化することで、新たなストック収益
も活用しながら、効率的に営業することで、ユーザー数の増加を図る を確保
OPS化
IoTデバイス戦略
「維持」だけにはとどまらず、システムをより有効に活用できるように顧客ビジネス・
技術の変化をとらえて継続的に一歩踏み込んだ運用を展開。継続的な対応の重要性への
理解を促進することで、既存顧客のOPSサービス利用に繋げ、継続率向上へ ロボット、VUI、スマートグラスなど今後成長が見込まれるデバイスを新たな分野
さらに社内での徹底した効率化を図ることで、収益性の向上もを図る として着実に取り込んでいく
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売上高拡大イメージ
5000
「AIの民主化」の実現 AI関連
4500
4000 プロダクト
3500
誰もが当たり前にAIを活用する
3000 世の中を実現に向けて OPS
2500
ロボット、VUI、スマートグラス
などのIoTディバイス分野に積極的に取
り組む
2000
AI
1500
1000
500 DX
0
2019
現在 Phases Ⅰ
2020 2021 2022
Phases Ⅱ
2023 2024
Phases Ⅲ
2025 2026 2027
・・・・
2028 2029
AIインテグレーションサービスの拡大 ストック売上の拡大
粗利率の向上
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本資料の取り扱いについて
➢ 本書には、当社に関連する見通し、将来に関する計画、経営目標などが記載されています。これらの将来の見通しに関する
記述は、将来の事象や動向に関する現時点での仮定に基づくものであり、当該仮定が必ずしも正確であるという保証はあり
ません。様々な要因により実際の業績が本書の記載と著しく異なる可能性があります。
➢ 別段の記載がない限り、本書に記載されている財務データは日本において一般に認められている会計原則に従って表示されて
います。
➢ 当社は、将来の事象などの発生にかかわらず、既に行っております今後の見通しに関する発表等につき、開示規則により求め
られる場合を除き、必ずしも修正するとは限りません。
➢ 当社以外の会社に関する情報は、一般に公知の情報に依拠しています。
➢ 本書は、いかなる有価証券の取得の申込みの勧誘、売付けの申込み又は買付けの申込みの勧誘（以下「勧誘行為」という。）
を構成するものでも、勧誘行為を行うためのものでもなく、いかなる契約、義務の根拠となり得るものでもありません。
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分）をご覧いただいた上で、投資家ご自身の判断と責任で行われますようお願いいたします。
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