2021年9月期
事業計画及び
成長可能性に関する事項の開示
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
（東証マザーズ 4071）
2021年11月30日
00 Agenda
本資料の構成概要
I. Corporate Profile III. Risk and Controls
1. 企業理念 主なリスクおよび対応策
2. ミッション・ビジョン・企業理念
3. 事業コンセプト
4. 成長の軌跡
Ⅳ. Appendix
5. 主要サービス 1. 見える化エンジンの特徴
6. サービスの特徴 2. カスタマーリングスの特徴
7. 事業系統図 3. タレントパレットの特徴
8. 事業ポートフォリオ
9. 主要KPI
II. Corporate Highlights
1. データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
2. クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
3. 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
4.各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
1
I. Corporate Profile
2
I. Corporate Profile
会社概要
◼ 代会社名 株式会社プラスアルファ・コンサルティング（東証マザーズ：4071）
◼ 代表者 代表取締役社長 三室 克哉
◼ 本社所在地 東京都港区浜松町1-18-16 住友浜松町ビル
◼ 大阪支社 大阪府大阪市北区中之島2-2-2 大阪中之島ビル13F
◼ 福岡支社 福岡県福岡市中央区薬院3-3-33 グランドキャビン天神南4F
◼ 設立 2006年（平成18年）12月25日
◼ 資本金 63,475千円 （2021年6月末現在）
◼ 事業内容 データ分析プラットフォームのクラウドサービスの提供
◼ 従業員数 187名（2021年9月末現在）
◼ URL https://www.pa-consul.co.jp/
3
I. Corporate Profile
ミッション・ビジョン・企業理念
◼ 私たちは、プラスアルファの価値を生み出すことで、「つきぬ
企業理念 ける感動」と「広がる可能性」を提供します。
◼ 私たちは、互いに「勇気」「情熱」「思いやり」、そして、
「地道な努力」を大切にします。
◼ 私たちが優先するのは、強みが活かせ、自らが成長し、社会に
貢献できる仕事であり、常に「ポジティブな姿勢」でやり遂げ
ます。
4
I. Corporate Profile
事業コンセプト ～ビッグデータを可視化するプラットフォーム～
情報量の爆発的な増加 = ビッグデータ化
様々な分野でサービス展開
あらゆるシーンでの情報のデジタル化
マーケティング領域
膨大な情報を お客様の声（ニーズ）の見える化
顧客情報 テクノロジーで
お客様の声
「見える化」
商品情報 SNS・ツイッター
テキストマイニング CRM領域
購買履歴 ソーシャルメディア
顧客の情報と行動の見える化
データマイニング
ECアクセスログ 特許・論文 自然言語処理
IoT・ライフログ 知的資産
AI・機械学習
人事・勤怠情報 ＋ HR・人事領域
面談記録 コンサルティング 人事情報・社員の見える化
業務知識
5
I. Corporate Profile
成長の軌跡
業務特化型のプロダクトを数年間隔で投入することで業容を拡大
サブスクリプション・モデルにより安定収入を確立しつつ、新事業へ投資することで成長を加速
（百万円）
7,000
売上高 経常利益 6,118
6,000
5,000 大阪支社開設 福岡支社開設 4,726
4,000
3,439
3,000 2,533
2,100 2,091
2,000 1,742
1,445
995
1,000 577 730
455
0
FY07 FY08 FY09 FY10 FY11 FY12 FY13 FY14 FY15 FY16 FY17 FY18 FY19 FY20 FY21
6
I. Corporate Profile
主要サービス ～複数領域で全て黒字のSaaS型事業を展開～
マーケティング・ソリューション CRMソリューション HRソリューション
テキストマイニングでコールロ 購買履歴やWEBアクセスログ等 社員情報を分析して、人材育成、
グやツイッター等の顧客の声 で顧客を分析・マーケティング 最適配置など人事施策に活用
データを分析活用 施策の自動化
分析対象データ量に応じた月額課金 顧客数やメール配信数に応じた月額課金 社員数に応じた月額課金
サブスク・プロダクト
サービスを支える技術やノウハウ
言語処理 可視化マイニング 大量データ解析 活用支援
業界・業務知識
技術 技術 ノウハウ コンサルティング
7 7
01 Corporate Profile
サービスの特徴 ※各サービスの詳細な特徴は、Ⅳ. Appendix に記載しておりますのでご参照ください。
見える化プラットフォーム マーケティング・オートメーションツール 人材活用プラットフォーム
社員のスキル、適性、評価、アンケート、採
アンケート、コールログ、SNSなど、大量の 顧客の属性や行動履歴のデータを統合し、そ
用などの人事情報を見える化し、社員活用に
サービス概要 顧客の声をテキストマイニングにより分析 の分析結果をもとにした顧客との最適コミュ
活用
ニケーションを支援
主に企業のコンタクトセンターやマーケティ
主にEC事業者（アパレル／健康食品／化粧品 主に人事部門で利用
ング部門において導入
ユーザーと ／雑貨など）や小売業など企業で導入 人材活用による社員パフォーマンス向上に取
顧客のサービス改善や新商品の開発などで活
利用シーン 用
オンライン・マーケティング施策の企画やそ り組む人事企画・戦略に活用
の運用
幅広いデータソースに対応するほか、自然言
直感的に操作できるインターフェース、顧客1 社員情報、評価、スキルなどのデータベース
語解析技術による高い分析精度、直感的に操
人ひとりの行動を分析・可視化できる多様な 化に加え、社員の最適配置や人材抜擢、離職
主な特徴 作できるインターフェースなどが評価され、
機能、メール・SMS・チャット・アプリなど 者の分析・予測、採用マッチング効率向上な
テキストマイニング・ツールの分野でトップ
マルチ・チャネルへの対応 どを支援する機能
シェア
月額料金：データ量等による月額料金プラン 月額料金：会員数・配信数等による月額料金 月額料金：従業員数等による月額料金プラン
料金体系 初期料金：導入時環境構築等 プラン 初期料金：導入時環境構築等
スポット料金：有償コンサル等 初期料金：導入時環境構築等 スポット料金：有償コンサル等
スポット料金：有償コンサル等
1
契約件数 契約件数（451社） 契約件数（297社） 契約件数（700社）
2
継続収入率 継続収入率（88.7％） 継続収入率（94.8％） 継続収入率（78.4％）
（注1）契約件数は2021年9月末時点
8
（注2）売上高に占める月額料金の比率（2021年9月期第4四半期の平均 8
I. Corporate Profile
事業系統図
導入企業は利用（使用データ範囲、会員数・配信数等、従業員数等）に合わせてサービスプランを契約。
プランに応じた固定の月額料金を支払うサービスを提供
当社 サービスの提供
1
マーケティング・ソリューション
サービス料金の受領
1 1
サービス提供 サービスの提供 サービスの提供
販売代理店
データセンター サービス料金の受領
（クラウドサービス）
システム 2
利用料支払い サービスの提供
CRMソリューション
サービス料金の受領
サービスの提供
2
サービスの提供
2
導入先
販売代理店 企業
委託業務提供 サービス料金の受領 サービス料金の受領
外注先 サービスの提供
3
業務委託料
支払い HRソリューション
サービス料金の受領
3 3
サービスの提供 サービスの提供
販売代理店
サービス料金の受領 サービス料金の受領
9
（注1）ID/パスワードによる当社サーバーへのアクセス。契約データ量等による月額料金 （注2）ID/パスワードによる当社サーバーへのアクセス。会員数・配信数等による月額料金
（注3）ID/パスワードによる当社サーバーへのアクセス。利用従業員数等による月額課金
I. Corporate Profile
事業ポートフォリオ ～収益性と成長性を同時に実現～
高収益の安定事業から高成長事業まで、成長ステージの異なる3つの事業を運営
製品ライフサイクルの影響を受けず、長期間に渡り高い成長率と収益率を同時に実現
（売上高、百万円） （営業利益率）
売上高
売上高：タレントパレット セグメント セグメント 成長率2
7,000
売上高：カスタマーリングス
40% 利益3 利益率 （前期比）
CAGR1
28.5％ 売上高：見える化エンジン
34.4%
6,000 タレント
営業利益率
30.3% パレット
高成長事業 15.0億円 48.2% 65.8%
28.9% 28.8%
27.6% 30%
5,000 25.9%
24.2%
カスタマー
3,114
リングス
安定成長事業 3.4億円 25.7% 8.9%
4,000
1,878
20%
3,000 768
見える化
エンジン
高収益事業 9.9億円 59.4% 2.9%
1,218 1,326
1,067
2,000
10%
全社共通費 － ▲7.3億円 － －
1,000
1,602 1,628 1,676
全社 － 21.0億円4 34.4％4 29.4％
0 0%
FY15 FY16 FY17 FY18 FY19 FY20 FY21
注1：2016年9月期から2021年9月期までの売上高の年率平均成長率 注2：2020年9月期から2021年9月期の売上高の増加率
注3：2021年9月期における各セグメントの営業利益額（共通費控除前） 注4：2021年9月期における当社全体の営業利益および営業利益率（共通費控除後） 10
I. Corporate Profile
主要KPI ～高付加価値サブスクリプション・モデルを確立～
高加価値なサービスで高いARPUを実現しつつ、高いリカーリング比率と低い解約率を同時に実現
MRR2 MRR成長率2 月次平均解約率3
全社 489百万円 全社 32.1% 全社 0.7%
◼ 見える化エンジン 130百万円 ◼ 見える化エンジン 3.4% ◼ 見える化エンジン 0.9%
◼ カスタマーリングス 107百万円 ◼ カスタマーリングス 4.5% ◼ カスタマーリングス 1.0%
◼ タレントパレット 252百万円 ◼ タレントパレット 77.3% ◼ タレントパレット 0.4%
契約社数4 リカーリング比率5 ARPU6
全社 1,448社 全社 84.3% 全社 339千円
◼ 見える化エンジン 451社 ◼ 見える化エンジン 88.7% ◼ 見える化エンジン 287千円
◼ カスタマーリングス 297社 ◼ カスタマーリングス 94.8% ◼ カスタマーリングス 367千円
◼ タレントパレット 700社 ◼ タレントパレット 78.4% ◼ タレントパレット 363千円
注1：Monthly Recurring Revenue。2021年9月における継続課金ユーザー企業に係る 注4：2021年9月期末における月額課金契約数
月額料金額の合計額（一時収益を含まない） 注5：2021年9月期第4四半期の月額課金額の合計額を同期間の売上高で除した値
注2：2020年9月から2021年9月のMRRの増加率 注6：Average Revenue Per User。2021年9月期第4四半期における一ヵ月あたりの
注3：既存契約の月額課金額のうち解約に伴い減少した月額課金額の割合(2021年9月まで 平均MRRを同期間における一ヵ月当たりの平均課金ユーザー企業数で除して算出。
の過去12か月の平均値)当該割合は、各月について解約に伴い減少した月額課金額を 全社の値は同期間における一ヵ月あたりの3事業部の平均合計MRRを全事業部合計 11
前月の月額課金額の合計で除して算出 顧客数の期間における一ヵ月当たりの平均社数で除して算出
I. Corporate Profile
主要KPI ～高付加価値サブスクリプション・モデルを確立～
月次平均解約率2 契約件数3
見える化エンジン カスタマーリングス タレントパレット （件） 見える化エンジン カスタマーリングス タレントパレット
2.0% 800
700
700
623
1.5% 600 521 528 568
499 496 483 494 499
467 473
500 458 449 451
1.0% 383
1.0% 400 360 467
261 298 430
263 273 278
0.9% 300
280 280 299 296 297 292 297
0.5% 200 279
230
100 161 196
0.4% 123
0.0% 0
9月 12月 3月 6月 9月 12月 3月 6月 9月 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
FY19 FY20 FY21 FY19 FY20 FY21
リカーリング比率4 ARPU1
見える化エンジン カスタマーリングス タレントパレット
（千円） 見える化エンジン カスタマーリングス タレントパレット
94.8% 400
100% 361 367 363
352 347 349 353 346 356
327 334 341 329 340
317
80% 88.7% 308 314
298
321
300 283 288 287 281 288
273 271 275 271
78.4% 260 265 263 250 251
244
60% 233 235
200
40%
20%
100
0%
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
FY19 FY20 FY21 0 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
FY19 FY20 FY21 FY19 FY20 FY21 FY19 FY20 FY21
コロナ禍の影響で観光、旅行、レジャーなどの一部業界の顧客から解約や値引き要請等若干発生したものの全体に占める割合は小さく影響は限定的。コロナ禍以前と変わらず、顧客数の増加と低解約率を継続
注1：Average Revenue Per User。1課金ユーザー企業当たり平均月額単価。各四半期における一か月あたりの課金ユーザー企業に係る月額料金額の合計金額の月平均を、同期間における一か月あたりの平均有課金ユー
ザー企業数で除して算出
注2： 既存契約の月額課金額のうち解約に伴い減少した月額課金額の割合の直近12ヵ月平均。当該割合は、各月について解約に伴い減少した月額課金額を前月の月額課金額の合計で除して算出。
注3：各四半期における最終月末の契約件数
12
注4：売上高に占める月額課金額の割合の各四半期の平均
II. Corporate Highlights
13
II. Corporate Highlights
コーポレート・ハイライト
1
データマイニングをバックボーンとした
高付加価値サービス
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
14
II. Corporate Highlights
１ データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
ビッグデータを可視化する高い技術力
自然言語処理、テキストマイニングなどの独自技術をアプリケーションに実装し、ビジネスの現場で役に立つ顧客業務を支援する
アプリケーションとして提供
見える化エンジンにおける技術活用事例 カスタマーリングスにおける技術活用事例 タレントパレットにおける技術活用事例
構文解析、単語マップ 購買パターン分析 社員間ネットワーク図
構文解析で日本語の文章を解析。 サンクスポイント等の社員間の
商品購買データ等から
主語・述語の関係やポジティブ・ネガティ 連携データを社員間ネットワーク図で表現
購買パターン分析により顧客行動を可視化
ブ反響などを単語マップで表現し、 し、社員や部署間のコミュニケーション量
し、優良顧客へ育った経路等を把握
顧客の声を一目で把握 や質を把握
15
II. Corporate Highlights
１ データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
独自のテキストマイニング技術による高い解析精度
自社技術により開発した自然言語処理エンジン（Waters）を全てのソリューションへ組み込むことで他社が容易に実現できない解
析の精度・スピードによる分析機能を提供
[Watersの特徴]
①解析精度の高さ ②解析スピードの速さ ③辞書メンテナンス
・形態素・構文解析エンジンの商用 ・類似サービス比較でトップレベル ・頻繁な辞書アップデート
サービスの先駆け の解析処理スピード ・経年による言葉や口語表現の変化
・長期にわたって民間や研究機関な ・データ量がボトルネックとならな に継続的に対応してきたノウハウ
ど、多くの顧客からの要望・要求 いビッグデータ時代に対応した技 の蓄積
をサービスに反映 術
高い解析精度を生み出す仕組み 情報技術・イノベーションセンター
（自然言語解析チーム）
ユーザー企業
経年による言葉の変化 サービス利用価値の上昇
・頻繁な辞書アップデート ・最近の表現や用語、固有名詞をカバー
・解析ルールのチューニング ・細かいニュアンスのくみ取りが可能
ビッグデータ ネット用語 ・顧客要望の反映 ・分析や解析の精度が上昇
くだけた表現
Twitter
若者言葉 検知 Watersの ⚫ 新口語、ネット用語への対応事例
口コミ・ブログ 環境変化への対応 原文： おいしくない？ → おいしい
新口語 収集 精度維持
音声データ ・独自辞書 [形容詞] として認識
人名、固有名詞
・形態素解析ルール ⚫ 解析精度向上事例
・構文解析ルール 原文： A商品しか飲まない
×飲む[動詞]（+否定） → ○飲む [動詞]（+肯定）
[肯定文] として認識 16
II. Corporate Highlights
１ データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
高付加価値サブスクリプションを実現する高速進化サイクル
開発チームが生み出した機能を営業チームが素早く即時に市場投入し、導入企業へのサポート・コンサルティングで得た新た
なニーズや要望を開発チームへ即時にフィードバックするなど、チームを超えた連携で開発プロセスを高速に進める仕組みを
構築
開発チーム
PACサイクルにより実現
機能の高速進化による 差別化
ARPU 向上
(1)
顧客フィード 素早い市場投入
ＰＡＣ （3） 高付加価値化による
バック サイクル 分析サポートによる
サービスの
高速進化 解約防止･LTV 向上 （2）
コンサルティング 営業チーム
チーム
顧客との対等な ﾊﾟｰﾄﾅｰ関係
導入後サポート
ＰＡＣサイクルを支える文化、仕組み 新機能､新事業の 早期市場投入
（注1）ARPU：「Average Revenue Per User」の略。月額収入の総額を顧客数で除して算出。
（注2） LTV：「Life Time Value」の略。 17
（注3）PACサイクル 「Plus Alpha Consulting サイクル」の略称
II. Corporate Highlights
１ データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
PACサイクルで実現する機能開発スピード
約5年間で50回のバージョンアップにより、実装された機能数は3,000件超
（平均で1営業日2機能以上のペース）
バージョンアップ機能数（累積）
◼ サンクスポイント機能
◼ 人材見える化機能 ◼ タスクフォース機能
◼ モチベーション分析機能 ◼ 評価調整機能 ◼ 人材発掘機能
◼ 異動シミュレーション機能 ◼ ヘルスケア機能
◼ 組織診断機能
◼ スキル分析機能 ◼ メンバージャーニー機能
◼ 無償適性検査（TPI）機能
3,500 ◼ OKR機能
◼ テキストマイニング機能 ◼ 要員計画機能
3,000 ◼ 離職防止（予兆）機能
3,086
◼ 採用支援
2,500 2,714
機能
◼ 研修（eラーニング）
2,370
2,000 機能
2,010
1,500
1,606
1,000 1,219
500 792
178 479
289
0
2017 2017 2018 2018 2019 2019 2020 2020 2021 2021
上期 下期 上期 下期 上期 下期 上期 下期 上期 下期 18
（注1）当社の開発案件の中で設計・開発・テストの一連のプロセスを経て進行する案件数をカウント
II. Corporate Highlights
１ データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
ＰＡＣサイクルを支える優良な顧客資産
大企業だけでなく中小規模の企業まで、幅広い業種・業界の顧客層から支持
各業界をリードする企業の潜在需要やニーズを把握し、クロスセルによる新事業の高速立上げを実現
継続取引社数（社）1
1,600
1,448
1,400
1,202
1,200
1,009
1,000
884
759
800
634
579
600 548
517
446
400 346
253
200 152
46
0
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
注1：各9月期末における月額課金の契約数 19
II. Corporate Highlights
コーポレート・ハイライト
1 データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
20
II. Corporate Highlights
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
国内ＳａａＳ市場1は１兆円規模へ
デジタル化、働き方改革、人手不足などへの対応のため、自動化／効率化につながるソフトウェアへの需要が高まり、大手企業か
ら中小企業まで導入が進んでいる。
特に当社が手掛けるSaaS型サービスが成長を牽引しており、市場に占める割合は上昇傾向にある。
国内ソフトウェアの市場規模推移2 日米のSaaS利用率3
（十億円） 日本 米国
100%
2,500 パッケージ
パッケージ市場 SaaS市場 86%
成長率4 成長率4 Saas
2.3% 13.3％
80%
2,000
65%
59%
1,460
1,500 1,327 60%
1,192
1,058
927
781
1,000 40%
31%
500
765 791 816 836 849 858 20%
0
2020 2021 2022 2023 2024 2025 0%
（予想） （予想） （予想） （予想） （予想） 大企業 中小企業
注1：ソフトウェアの機能を利用型で提供するものでミドルウェアやインフラ領域におけるPaaS（Platform as a Service）も含む。導入時の初期費用および利用時の費用（月額費用など）が対象
注2：富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場2021版」 21
注3：総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」（2018年3月）
注4：2020年～2025年までのCAGR
II. Corporate Highlights
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
５年で２倍に拡大1する当社事業領域2
テキストマイニングの市場規模推移3 ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑの市場規模推移3 人材管理ソフトの市場規模推移3
(十億円) パッケージ SaaS (十億円) パッケージ SaaS (十億円) パッケージ SaaS
20 SaaS市場 25 SaaS市場 50 SaaS市場
成長率4 成長率4 成長率4
10.2％ 15.3％ 15.8％
16 20 40
12 6.4 15 30
5.8
5.2
4.3 4.7 15.8 46.5
3.9 13.9 41.8
8 10 12.0 20
10.3
36.2
8.8 31.2
7.8 26.5
8.7 9.0 22.3
4
7.2 7.5 7.8 8.2 5 10
2.9 3.2 3.5 3.7 3.9 4.1 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8
0 0 0
2021/3 2022/3E 2023/3E 2024/3E 2025/3E 2026/3E 2021/3 2022/3E 2023/3E 2024/3E 2025/3E 2026/3E 2021/3 2022/3E 2023/3E 2024/3E 2025/3E 2026/3E
ブレインパッド
A社 A社
SAP
当社
PAC ワークデイ
PAC
当社 B社
ホットリンク
A社
カオナビ
当社シェア3 当社シェア3 セールスフォース
B社 当社シェア3 C社
NTTコム オンライン
B社
(2020年度実績値) (2020年度実績値) (2020年度実績値) 当社
PAC
ユーザーローカル
C社 データX
C社
40.9% 17.6% 12.1% オラクル
D社
その他 D社
ジーニー
Hrbrain
E社
その他 その他
[差別化要素] [差別化要素] [差別化要素]
・独自の自然言語処理と構文解析による高い解析精度 ・幅広い施策を実現する機能充実と操作性の高い分析機能 ・人材管理の領域へのマーケティング思考による機能の充実
・対応データソースの広さと分析機能の豊富さ ・細かい顧客コミュニケーション設計ができる設定の自由度 ・機能面での活用領域の広さと多様な切り口での分析実現
・コンサルタントによるサポートによる導入企業の活用度上昇 ・業務コンサルティングと技術サポートを両面で提供する体制 ・コンサルタントによる活用支援、分析支援
注1：富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場2021年版」に掲載された2026年度の各市場規模（予想）と2020年度の各市場規模の比較。なお当該レポートにおける年度末は3月末である
注2：当社が想定する最大の市場規模を意味しており、当社が2021年8月現在で営む事業に係る客観的な市場規模を示す目的で算出されるものではありません。
下記注記の通り、外部の調査資料を参照して当社が推計したものであり、その正確性にはかかる調査資料や推計に固有の限界があるため、実際の市場規模はかかる推計値と異なる可能性があります 22
注3：富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場2021年版」。なお当該レポートにおける年度末は3月末である
注4：2020年度～2025年度までの平均年率売上高増加率
II. Corporate Highlights
コーポレート・ハイライト
1 データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
3
人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高
い成長可能性
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
23
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
日本特有の人事業界に「科学的人事」を武器に参入
マーケティング業界で培った顧客の声の活用や顧客分析のノウハウを人事の領域へ適用
データの活用で勘や経験に頼った人事戦略から脱却し、意思決定の精度を向上
マーケティング分析の企業ならではのノウハウ活用
マーケティング戦略 ＨＲ・人事戦略
社員ニーズの把握
顧客ニーズの把握
自己申告、ES調査
社員スキル育成
優良顧客の育成
サクセッションプラン
社員離職防止
顧客離反防止
モチベーション管理
顧客を社員に置き換え、様々な分
新規顧客獲得 社員採用活動 析手法を人事戦略に活用して人事
の世界を変革
顧客の見える化 社員の見える化
24
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
経営層・事業部門・人事における幅広い活用可能性
人事部門だけでなく、経営層や事業部門で活用される様々な機能を実装
多くのHRテック企業が狙う「人事データベース」ではなく「タレントマネジメント」の領域がターゲット
レッドオーシャン ブルーオーシャン
人事データベース要件 タレントマネジメント要件
採用管理・ スキルの見える化・ メンバーの適材適所
社員の見える化 採用ミスマッチ防止 一人一人に合わせた 人事異動シミュレーション
人事情報の一元化
Web面談 研修コンテンツのレコメンド
人材要件に合わせた
社内公募・ Eラーニング研修管理 異動案自動作成
人事情報・労働時間の集計・ チャレンジ制度
分析・アラート通知
適性検査（TPI）による 新規事業のための 健康経営指標
業務適合分析 プロジェクトアサイン
360度評価 経営・部門長
ダッシュボード
テレワーク支援・ 各種サーベイ・
1on1・ テキストマイニング
リアルタイムフィード （社員の声活用､満足度調査、 組織診断・
人事評価／ バック 自己申告書､将来の希望など） 組織サーベイ
考課フロー
パルスサーベイ・
甘辛調整／昇級・昇格 サンクスポイント・
モチベーション分析・
シミュレーション エンゲージメント分析
離職予兆分析
人事部門に貢献 事業部門に貢献 経営に貢献
25
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
タレントパレットのターゲット市場
タレントマネジメントは従業員数100名以上の市場がターゲット。
従業員規模により市場特性が異なるため、市場に合わせた訴求ポイントによりアプローチ。
タレントマネジメントの対象市場と当社の訴求ポイント
【主な訴求ポイント】
・グループ戦略ポータルによる、グループ企業
タ 大手企業
レ 横断での人材活用・人材育成の実現
（3,000名以上） ・コンサルタントによる全社展開、定着支援
ン 分析機能の
ト 高さが評価
マ ・多彩な分析機能を活かした人事施策の実現
ネ される市場
ジ 中堅・大企業 （異動シミュレーション、組織診断、キャリア
メ （1,000名以上） 育成、モチベーション管理 等）
ン ・経営ダッシュボードによる社員を見える化
ト
の ・人材データベースの構築 業務分野の
市 中小・中堅企業 広さが評価
・ワン・プラットフォームで幅広い業務へ対応
場 （100～1,000名） される市場
（採用・評価・研修・社員分析 等）
個人事業・中小企業
（100名未満）
26 26
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
統合型人材プラットフォームとして独自のポジション
人事データの統合・蓄積による幅広い業務分野への対応と分析機能の充実により差別化
得意分野 当社のポジション
1
■ 当社サービスからみた競合状況 分析 ～幅広いデータを多様な切り口で分析～
分析に強い人事情報管理ツール 統合型人材活用プラットフォーム
◼ 人事情報管理がメイン
◼ 定型的な分析機能を有する
◼ 主なターゲットは人事部門
◼ 人事情報に加え、勤怠データ、適性検査、社員の声、モ
チベーション（動的データ）、採用データなど、統合的
【競合状況】 に分析・活用できるツール
✓対象市場が小さいため参入者が少なく競合ケースは限られる。 ◼ UIに優れ、経営や事業部長クラスでも活用できる
✓競合の場合も多機能を訴求することで対抗可能。 対
狭い 広い 応
領
特定業務の効率化に特化したツール 基幹系統合人事システム 域
◼ 評価のWeb化や人事情報DB化等の業務効率化に特化 ◼ 人事情報、勤怠・給与・評価など扱える情報が多い
◼ 単一機能のため、安価なツールが多く、導入しやすい ◼ 管理系機能に特化。大手企業の基幹系システムとして採
用
【競合状況】 【競合状況】
✓新規参入が多く各社が低価格を訴求。価格競争が激しい。 ✓基幹システムとして全社やグループで基幹系システムとして導
✓人事データ一元化や評価Web化など初歩的な機能を提供。 入されているケースが多くリプレースは難しい。
✓機能や簡易分析機能を徐々に追加しており、表面上のコンセプ ✓価格面、機能面での優位性はあるため、データ連携などの対応
トで当社との重なりも出ている。 で共存できるケースも多い。
管理 27 27
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
業界を代表する企業による多数の導入実績
28
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
短期間で事業を立ち上げ、利益拡大ステージへ
800 400 300 • サービス開始直後から
顧客数増と平均単価上
350 昇を継続
600 月額課金収入 （百万円）
200
契約社数の増加（件）
400
× 300
＝ • ベース収益となる月額
課金収入が急速に拡大
250
100
200
平均月額単価の上昇（千円）
0 200 0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
FY19 FY20 FY21
FY19 FY20 FY21 FY19 FY20 FY21
蓄積した技術やノウハウを活用し新規 過度な社員増やマーケティング投資に依存せず、 今後も投資を適正にコントロールし、
事業を立ち上げ 事業を垂直に立ち上げ、早期黒字化を実現 売上と利益の成長を同時に実現する方針
（百万円） （百万円）
1000
66％増 900
言語処理技術 人件費 800
売上高 営業利益
マーケティング費 700
マーケティング 600
その他費用
500
22％増
カスタマーサクセス 400
3,114 386 300
システム構築 295 200
1,878 688
603 100
分析手法 415 531 0
-100
オペレーション 売上 費用 売上 費用 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
FY20 FY21 FY19 FY20 FY21
29
II. Corporate Highlights
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
将来の伸びしろが大きい市場ポテンシャル1
経営層・事業部門向けのタレントマネジメント領域は未だホワイトスペース
人材活用（タレントマネジメント）の概念が浸透することで、導入企業が増え潜在需要が顕在化
年間ARPU2の推移（各四半期の値を年換算して表示） 顧客数の拡大余地
(千円)
4,352
4,277
4,151
4,077
59,537 社
潜在顧客数3
700 社
1Q 2Q 3Q 4Q 現在の顧客数4
FY21
注1：当社が想定する最大の市場規模を意味しており、当社が2021年1月現在で営む事業に係る客観的な市場規模を示す目的で算出されたものではありません。
下記各注記の通り、一定の前提の下、外部の統計資料や公表資料を基礎として、当社が推計したものであり、その正確性にはかかる統計資料や推計に固有の限界があるため、実際の市場規模はかかる推計値と異なる可能性があります。
注2：Average Revenue Per User。1課金ユーザー企業当たりの平均年間単価。各四半期における課金ユーザー企業に係る月額料金額の合計金額（一時収益を含まない）を同期間における一か月あたりの平均有料課金ユーザー企業数で除し、
4倍して算出。
注3：H28経済活動センサスより。従業員数100名以上の企業数
30
注4：FY21第2四半期末における月額課金契約社数
II. Corporate Highlights
コーポレート・ハイライト
1 データマイニングをバックボーンとした高付加価値サービス
2 クラウド化を追い風とする対象市場の拡大
3 人事領域で新市場を創造するタレントパレットの高い成長可能性
4
各事業の成長戦略と
新市場・サービス開発に向けた展開
31
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
全社戦略の重点方針
1 タレントパレット事業の成長加速とHR分野での新サービス展開
2 ビッグデータと分析テクノロジーのプラットフォーム戦略
3 コンサルティング力強化による高付加価値化と大型案件創出
４ AI・テキストマイニング、技術力強化による機能差別化
５ 顧客維持、サービス継続進化の高付加価値サブスクモデルの洗練化
６ ビッグデータの見える化と創造力の創出を軸とした新規事業の創出
７ 経営基盤整備とブランディング、社会貢献による継続成長可能な組織構築
32
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
見える化エンジン事業の成長戦略
顧客体験価値を可視化するプラットフォーム機能の充実とコンサルティング強化により、顧客内でのサービス活用度・満足度の向
上施策を優先しながら顧客層拡大を図る。
主な戦略施策
戦略コンセプト：顧客体験フィードバック
企業が顧客に提供したい「顧客体験」と実際の顧客の 顧客内でのサービスの浸透・活用 プラットフォーム機能の強化
1 2
感じ方のギャップを可視化・分析できるソリューショ （契約単価上昇） （継続率上昇）
ンを提供する。
・コンサル強化による顧客の課題把握 ・部門横断利用のためのインフラ機能
と活用支援 (FY22) 拡充 （FY21）
高 ・可視化機能の充実、AI／マイニング
技術の技術開発 (FY22-23)
戦略ターゲット
・顧客内での幅広いサービス活用 分析対象データの拡大 マーケティング施策改善
3 4
（契約単価上昇） （顧客数増）
（コンサル強化、分析対象拡大）
・部門を超えて顧客情報を共有できる ・分析対象となるデータ種類の拡大 ・広告・販促手法の見直しによるブラ
サービス活用度
プラットフォーム (FY22-23) ンディング強化 (FY22-24）
顧客層
の拡大 FY21 FY22 FY23-24
主要KPIの見込み 実績 計画 見込み
現状ポジション 1
・導入部門内での利用 顧客数 (件) 451 467 やや増加
・テキストマイニング分析ツール 2
契約単価 (千円) 283 297 上昇を継続
3
解約率 (％) 0.9 1.3 低水準を継続
顧客数 多
注１：各事業年度末の数値 33
注２：各事業年度の平均月額課金額を同期間の平均契約件数で除して計算した数値
注３：各事業年度中の解約で減少した当月平均解約金額を前月平均月額課金額で除した数値
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
カスタマーリングス事業の成長戦略
高機能路線は維持しつつ、「顧客実感」による差別化機能の拡充を図り、様々なマーケティング・アクションとの連携実現による
マーケティング・プラットフォームへの進化を目指す。
主な戦略施策
戦略コンセプト：顧客実感マーケティング
顧客を肌で実感できる形でデータを取得し、その情報 顧客実感機能の拡充 外部ツール連携によるプラット
1 2
を元にマーケティング施策を実現できるサービスの提 （解約率低下） フォーム化（契約単価上昇）
供
・オンライン施策による顧客一人ひと ・LINEやSMS等の外部システム連携の
りへの影響を見える化する独自機能の 充実（FY21）
高 充実（FY22） ・顧客獲得～育成までの分析・アク
ションの機能強化（FY22-23）
戦略ターゲット コンサルティング強化 マーケティング強化
3 4
（顧客数増） （顧客数増）
・顧客実感機能の拡充
・外部ツールとの連携による ・コンサルを通じたマーケティング・ ・ブランディング/認知向上のための
・コンサル
統合プラットフォーム化 アクションの高度化（FY21） マーケティング施策の強化（FY22-
サービス活用度
ティング
・EC化率が低い業界や会員型サービス 24）
強化
業界への展開（FY22-23）
・EC業態以外
現状ポジション
の顧客開 FY21 FY22 FY23-24
・EC事業者がメイン顧客 主要KPIの見込み
拓 実績 計画 見込み
（アパレル/健康食品/化粧品/
雑貨等） 1
顧客数 (件) 297 319 やや増加
・独立マーケティング・プ
ラットフォーム 2
契約単価 (千円) 357 370 ほぼ横ばい
3
顧客数 多 解約率 (％) 1.0 1.1 FY21並み
注１：各事業年度末の数値 34
注２：各事業年度の平均月額課金額を同期間の平均契約件数で除して計算した数値
注３：各事業年度中の解約で減少した当月平均解約金額を前月平均月額課金額で除した数値
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
タレントパレット事業の成長戦略
「科学的人事」の方法論と機能を拡充しながら、HRの周辺分野へのサービス拡大を進め、新しい人材活用や働き方改革を推進する
「人材情報プラットフォーム」の実現を目指す。
戦略コンセプト：科学的人事戦略 売上拡大施策を実行しつつ、人件費・広告販促費を適正にコントロールし、売上と利
益の成長を同時に実現する方針
勘や経験に頼った人事戦略にデータ活用によるマーケ
主な戦略施策
ティング視点を適用し、意思決定の精度向上の仕組み
を提供 科学的人事の手法・機能の拡充 科学的人事の啓蒙・浸透
1 2
（解約率低下） （解約率低下）
高 ・コンサルを通じた新たな手法確 ・科学的人事のノウハウ、事例などの
・スピード開発と幅広い人事アクショ 積極発信 (FY22)
ンのカバー (FY22)
戦略ターゲット
・科学的人事機能拡充
人事領域の周辺サービスへの進出 戦略的マーケティング
・人事情報を戦略活用する 3 4
（顧客数増、契約単価上昇） （顧客数増）
意思決定支援プラット
サービス活用度
フォーム化 ・データ分析結果を活用した実効性の ・ブランディング/認知向上のための施
・人事領域の周
辺サービスへ 高いサービスの開発（FY22-23） 策強化 (FY22-24)
の進出
現状ポジション FY21 FY22 FY23-24
※37ページに 主要KPIの見込み 実績 計画 見込み
・社員情報（評価、スキル、
詳細説明
適性、モチベーション、 1
キャリア等）の一元管理 顧客数 (件) 700 950～970 大きく増加
のプラットフォーム 2
契約単価 (千円) 352 373 上昇を継続
3
顧客数 多
解約率 (％) 0.4 0.7 FY22並み
注１：各事業年度末の数値 35
注２：各事業年度の平均月額課金額を同期間の平均契約件数で除して計算した数値
注３：各事業年度中の解約で減少した当月平均解約金額を前月平均月額課金額で除した数値
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
各事業の計画進捗
売上高（百万円） 顧客数（件） 解約率（％） 契約単価（千円） 【顧客数】
実績はほぼ計画通り。FY2022では、
2,000 600 2.0 300
計画 454 計画 1.5 コロナ影響薄れ、新規導入の増加を見込む
400 473 467 200 【解約率】
451
1,000
1,779
1.0 1.3
268 277 283 298 計画を大幅に下回り定位安定であったが、
1,602 1,646 1,676 1.1
200 100 FY2022はやや保守的に若干上昇を見込む
0.9
0 0 0.0 0 【契約単価】
上昇傾向のトレンドを継続を見込む
FY2020 FY2021 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2021 FY2022
実績 計画 実績 計画 実績 実績 計画 実績 実績 計画 実績 計画 実績 計画
売上高（百万円） 顧客数（件） 解約率（％） 契約単価（千円）
【顧客数】
1,500 400 1.5 400 実績はほぼ計画通り。FY2022では、サービ
計画 303 計画 1.3 ス改善施策により、新規導入の増加を見込む
1,000 319 1.0
299 297 1.1
1,432 200 1.0 200
357 370 【解約率】
1,218 1,323 1,326 0.9 343 353
500 0.5 計画を大幅に下回り定位安定であったが、
FY2022はほぼFY2021並みを見込む
0 0 0.0 0
【契約単価】
FY2020 FY2021 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2021 FY2022 上昇傾向のトレンドを継続を見込む
実績 計画 実績 計画 実績 実績 計画 実績 実績 計画 実績 計画 実績 計画
【顧客数】
売上高（百万円） 顧客数（件） 解約率（％） 契約単価（千円）
受注が順調で計画を大きく上回っている。
5,000 1,000 1.5 400 FY2022も前期並みの純増を見込む
計画 700 計画 1.1
4,000 950～970
1.0 【解約率】
3,000 430 計画を大幅に下回りったが、FY2022は導入
500 200 373
2,000 4,439 616 311 348 352 期間が長い顧客の割合の上昇を想定し若干
3,030 3,114 0.5 0.7
1,000 0.6 上昇を見込む
1,878
0.4
0 0 0.0 0 【契約単価】
FY2020 FY2021 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2022 FY2020 FY2021 FY2021 FY2022 上昇傾向のトレンドを継続を見込む 36
実績 計画 実績 計画 実績 実績 計画 実績 実績 計画 実績 計画 実績 計画
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
タレントパレット事業の中期展開 ～人事の周辺分野への進出～
タレントパレットに蓄積された人材データを活用して、精度の高い人事周辺サービスを実現
研修・育成 福利厚生・
イベント
人材紹介・採用 社員の評価、スキル、適性に ヘルスケア
最適な研修レコメンド 組織の課題解決につながる
自社で活躍する社員に 福利厚生等施策を提案 社員の健康チェックや勤務形態に
類似する人材をマッチング 合わせた健康促進施策提案
様々な人材情報を組合せて最適化する、
労務管理
新しいサブスクモデルへ事業拡大 各種申請業務の効率化
周辺分野へのサービス拡大
人材情報プラットフォーム 解約防止、ARPU向上
（評価、スキル、適性、モチベーション、キャリア等）
新市場での顧客獲得
37 37
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
新規事業創出へのアプローチ ～ ビッグデータ の「見える化」 新領域～
ターゲットはデータ量は増えているが活用度が低く、勘や経験に頼っている業界
当社の強みであるビッグデータを見える化するサービスにて新たな事業を創造
データ活用度 高
デジタルマーケティング3
(3,800億円)
ERP1 医療ICT2
(1,004億円) (125億円)
データ量 データ量
横ばい傾向 増加傾向
新事業として積極的に
リーガルテック4
✓ ビッグデータを「見える化」する (228億円) 立上げ準備を実施中
技術・ノウハウを活用できる領域 （サービス名は仮称）
教育支援
✓ データ量は増加しているが活用度 サービス
が低い業界
営業支援
サービス5
データ活用度 低 ターゲット分野 (174億円)
※2018年時点の市場規模
（勘と経験）
注1：アイ・ティ・アール「ERP市場2020」 注4：矢野経済研究所「2019 リーガルテックウォッチ」
注2：矢野経済研究所「2020年版 次世代医療ICT市場の現状と展望」 注5：アイ・ティ・アール「統合型マーケティング支援市場2020」
38 38
注3：IDC「国内デジタルマーケティング関連サービス市場 2020 年～ 2024 年」
II. Corporate Highlights
4 各事業の成長戦略と新市場・サービス開発に向けた展開
既存事業拡大と新事業創出で継続的な成長を目指す。
３つの事業展開を組み合わせて継続的な成長を目指します。
③ ビッグデータの「見える化」新領域 ③ 新たなサービスライン、
データ活用による新事業の開発
② 人事の周辺分野への進出
② タレントパレット事業の
① 既存事業の成長 周辺分野拡大によるサービス展開
売 現状
上 ① タレントパレット事業
高
① カスタマーリングス事業
① 見える化エンジン事業
時間
39
Ⅲ. Risk and Controls
40
Ⅲ. Risk and Controls
主なリスク及び対応策
主なリスク 発生可能性 影響度 対応策
当社が提供するSaaS型サービスは、企業規模を問わず高い需要が継続
複数の事業領域へ参入することにより、外部環境の
しておりますが、経済情勢や景気動向等が変化し、顧客企業の投資マイ
市場動向について 中期 中 変動に強いビジネスモデルの構築を推進してまいり
ンドが減退するような場合、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性
ます。
があります。
当社が事業展開する事業領域によっては、資金力、ブランド力を有する競 独自の可視化技術の活用により顧客ニーズに合わ
合事業者が存在するほか、新規に参入者が出現する可能性があります。 せたサービスを展開するほか、これまでの経験・実
競合について 中期 大
これらの企業との競争が激化した場合、当社の事業及び業績に影響を及 績及び社内ノウハウ等を強みとし差別化を図ってま
ぼす可能性があります。 いります。
新技術の開発やそれに基づく新サービス導入の頻度が高い業界であり、 新しいトレンドに柔軟に対応していくため、最新の技
技術革新への対 何らかの理由で技術革新への対応が遅れた場合、当社の競争力が低下 術動向や環境変化を把握できる体制を構築するほ
中期 中
応について する可能性があります。また予定していない開発費等が発生した場合、当 か、優秀な人材獲得や社員教育等に努めてまいりま
社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 す。
新事業開発を積極的に行っておりますが、安定収益を生み出すまでに一 新規事業については市場動向を充分に観察・分析し
新規事業への投 定の投資が必要であり、利益率を低下させる可能性があります。また新規 、事業計画等を慎重に検討した上で実行判断をする
長期 低
資について 事業が計画通りに推移せず、投資回収が十分にできない場合、当社の事 ほか、既存事業の収益とのバランスを勘案しながら、
業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。 許容できるリスクについて判断してまいります。
サービス基盤は社内外のネットワークやシステムに依存しており、災害や 安定的なサービスの提供のため、サーバー設備の
システムトラブル 事故、アクセス増によるシステム負荷、大規模なプログラム障害などによ 増強や情報セキュリティの強化を行うなど、システム
短期 中
について り当社サービス運営に重大な影響が出る場合、信用度が著しく低下し、当 管理体制を強化しております。
社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。
当社では、顧客企業の機密情報や個人情報を取り扱っており、重要な情
ISMSやプライバシーマークを取得し、情報セキュリテ
情報管理体制に 報資産が外部に漏洩した場合、当社の社会的信用の失墜、損害賠償請
短期 大 ィに関する方針を定めており、その方針に従って情
ついて 求の発生等により、当社の事業及び業績に影響を与える可能性がありま
報資産を適切に管理、保護しております。
す。
※詳細およびその他のリスクについては、有価証券届出書および今後提出予定の有価証券報告書の事業等のリスクに記載しております。 41
Ⅳ. Appendix
42
Ⅳ. Appendix
見える化エンジンの特徴
サービスの特徴
◼ TwitterなどのSNS、コールログ、アンケートまで膨大な量の顧客の声をテキ
◼ デジタル時代のビッグデータ（顧客の声や行動）を瞬時に可視化 ストマイニングで分析
◼ 1,500社以上の活用実績がある導入シェアNo.1のツール ◼ 要望、不満、満足などの感情まで「見える化」
◼ 直感的に操作できる画面、操作のわかりやすさ ◼ ダッシュボード機能で顧客の声を起点とした全社的な改善活動までワンス
◼ 自由な発言、書き込みにも対応した高い精度の自然言語解技術 トップで支援
消費者の声をくみ取り、自社の体験価値（CX）を最大化できる「顧客体験フィードバックマネジメントシステム」
見える化エンジンを使った「顧客体験フィードバックマネジメントシステム」の構築
顧客
顧客が感じるCX（体験価値）の
取り巻く環境の変化 フィードバック（感情） 企業
◼ ニーズの多様化
商品・サービス 新商品アイデアの 新商品や
◼ デジタル化 コールセンター SNS（Twitterなど） リスクの
への期待・感想 気づきの発見と プロモーションの
早期発見
◼ ニューノーマル の把握 創出 反響の把握
アンケート …
顧客の声の見える化 = テキストマイニング
提供する商品・サービス（CX）の改善 組織的な改善・企画サイクルの構築
顧客の想い・期待を見える化アウトプット（独自のテキストマイニング技術）
理由マップ（中心単語につながる要因を把握） ニーズ抽出（感情が一目で分かる） ワードクラウド（単語の出現頻度を把握） 特徴マップ（年代別の特徴を比較） 43 43
Ⅳ. Appendix
カスタマーリングスの特徴
サービスの特徴
◼ 膨大な量の顧客情報や行動履歴を統合・分析し、顧客との最適なコミュニケー ◼ 顧客1人1人の行動や趣向をリアルに実感できる、多彩な分析機能やビジュ
ションを実現するCRM／MAツール アル化された豊富なアウトプットにより、マーケティング施策の企画・実行を
支援
◼ 直感的な操作性で思考を妨げないインタフェース
◼ ECや金融、店舗ビジネスなど、あらゆる業界・業種におけるデジタルマーケ
◼ メール、LINE、SMS、Web接客、アプリ通知、郵送DMなど、顧客に最適なチャ
ティング戦略に対応
ネルとタイミングでのアプローチを実現
◼ コンサルタントが戦略・分析を支援しサポート充実
ビッグデータから顧客を実感し、顧客と最適なコミュニケーションを自動化
デジタルマーケティング時代に必須となるマーケティングオートメーションシステム
データ統合（CDP） 分析（BI：顧客を実感） 活用（MA）
自動化（ユーザの業務を、より考えるというクリエイティブな業務にシフト）
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Ⅳ. Appendix
タレントパレットの特徴
サービスの特徴
◼ 弊社が得意とする、膨大な量の情報を分析するマーケティング思考を業界
◼ 人材難時代を勝ち抜くデータに基づいた科学的人事戦略を実現
で初めてHR分野に応用
◼ 社員の最適配置や人材抜擢などで利用できる社員の見える化機能 ◼ データに基づいた最適配置、適正な評価、有望人材の発掘・採用強化、離
◼ 採用業務の効率化、ミスマッチ防止、活躍度予測などの採用機能
職防止などの「科学的人事戦略」を実現する人材活用のプラットフォーム
◼ 社員のパフォーマンス分析やeラーニングなどの学習促進機能 ◼ テキストマイニング技術により、社員の将来の希望や会社への要望などを
◼ 離職者の分析・予測、モチベーション測定など離職防止機能 分析。活用できず眠っていた「社員の声」を経営に反映しやすく
マーケティング思考を取り入れた独自の科学的人事を実現 直感的に人材や組織の状態を見える化
異動
評価・抜擢 離職防止
シミュレーション
社員に合わせた
労務分析
研修
採用ミスマッチ 組織診断
防止 エンゲージメント
科学的人事戦略を実現
経験と勘 × 社員情報の見える化 ＝ （データに基づいたクリエイティブな人事戦略）
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将来見通しに関する注意事項
⚫ 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、国内外の経済情勢や当社の関連する業界動向等が含まれますがこれらに限られる
ものではなく、また、事業環境および市場動向の分析等による競争力の維持・強化に努めておりますが、上記リ
スクや不確実性を排除するものではありません。
「事業計画及び成長可能性に関する事項」の更新は、今後、本決算発表後に開示を行う予定です。
次回の更新は、2022年11月の決算発表後を予定しております。
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