成長可能性に関する説明資料
株式会社ココペリ
2020.12
会社概要
会社名 株式会社ココペリ
所在地 東京都千代田区二番町8-3 二番町大沼ビル4階
設立 2007年6月
代表者 近藤 繁
41名（正社員・アルバイト）
従業員数
*2020年10月31日時点
■ビジネスプラットフォーム事業
・中小企業向け経営支援プラットフォーム
事業内容
｢Big Advance｣の 開発・運営
・AIモジュール「FAI」の開発 等
近藤繁/AT-Ⅱ投資事業有限責任組合/森垣昭/㈱東広/SV-
主要株主 FINTECH1号投資事業組合/FinTechビジネスイノベーション
投資事業有限責任組合 等
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経営理念
MISSION 企業価値の中に、未来を見つける。
VISION 中小企業にテクノロジーを届けよう。
Commit myself 今、自分にできる最高の仕事をしよう
VALUES Big & Speedy 大胆な方針を立て、素早く実行しよう
Team is Great 一人では出来ないことを成し遂げよう
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経営チーム
代表取締役CEO 近藤 繁 取締役COO 森垣 昭 取締役(社外) 松尾 幸一郎
慶應義塾大学理工学部情報工学科を卒業後、2002年 慶應義塾大学環境情報学部卒業後、2005年株式会社ガ 東京理科大学工学部経営工学科卒業後、1996年SCSK株式
株式会社みずほ銀行入社。中小企業向け融資業務に イアックス入社。その後、同子会社取締役などを経て、 会社入社。その後、アライドアーキテクツ株式会社を設立
従事、2007年に当社設立。 2015年4月に当社取締役就任。 し創業取締役に就任。2013年4月有限会社松システム取締
役就任。 2015年4月に当社取締役（社外）就任。
執行役員/コーポレート事業部長 馬庭 興平 執行役員/ソリューション事業部長 田島 達也 執行役員/CS事業部長 兼子 真人
2003年株式会社スルガ銀行入社。2004年株式会社 2000年横浜信用金庫入社。 2006年株式会社アピリッツ入社。
プロシップに入社しIPOを経験。同社の東証1部へ 2019年4月に当社入社し、2019年10月に当社執行役員 その後、株式会社IDGジャパン、株式会社エス・エ
の市場変更を担当。2020年1月に当社入社。 就任。 ム・エスを経て、2017年4月に当社執行役員就任。
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沿革
設立来、一貫して中小企業向けの成長支援サービスを展開
2007.6 株式会社ココペリ（資本金600万円）を設立
中小企業向けにバックオフィス業務のアウトソーシングを受けるITサポートサービス
を提供開始
2011.12 株式会社ココペリインキュベートに社名変更
2015.6 中小企業向け専門家相談プラットフォーム「SHARES」をリリース
2016.6 AIを活用した企業評価アルゴリズム「FAI」を開発
2017.10 株式会社ココペリに社名変更
2018.4 中小企業向け経営支援プラットフォーム「Big Advance」をリリース
2019.2 日本ユニシス株式会社と業務提携契約を締結し、中小企業向け資金ニーズとして予測
等を実装したサービス「CoreBAE」をリリース
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サービス概要
中小企業の成長と地方創生を支援するBtoB SaaSモデル （※１）
Big Advance （以下、「BA」） AIモジュール「FAI」
全国の地域金融機関と協業する 中小企業向けに特化したAI (※2)モジュール(※3)開発
中小企業向け経営支援プラットフォーム
金融機関向け 金融機関・SI向け
初期費用＋月額利用料（固定＋レベニューシェア） 初期費用＋月額利用料（固定＋従量課金）
会員企業向け
月額3,000円（税抜） (※4)
その他：ITサポートサービス
SHARESを中心として
中小企業・個人事業主（士業）向けにサービスを提供
注）1. Software as a Serviceの略称。サービス提供者がソフトウェア・アプリケーションの機能をクラウド上で提供し、ユーザー側はネットワーク経由で利用する形態のサービスを指します。
2. Artificial Intelligenceの略称であり、学習・推論・認識・判断などの人間の知能的な振る舞いを行うコンピューターシステムを指します。
3. 機能ごとに再利用可能な形でひとまとまりにしたものであり、仕様が規格化・標準化された個々の構成要素をいいます。
4.金融機関とのレベニューシェア方式を採用しております。 6
背景：中小企業の現状と課題
労働生産性の向上が大きな課題。10%の改善により18兆円の経済効果を創出 (※1)
現状 課題
・中小企業・小規模事業者数 358万社 (※2) ・中小企業の労働生産性 約549万円 (※3※4)
・全企業数のうち中小企業数は全体の99.7% (※2)
・労働市場において中小企業の従業員数は全体の70% (※2)
中小企業の労働生産性は低水準
国内経済における中小企業の存在感は絶大
1,367 1,394
労働生産性の
万円 万円 格差は2倍超
大企業
30%
中小企業 554
万円
543
万円
70%
製造業 非製造業 製造業 非製造業
大企業 中小企業
労働者のうち中小企業に占める割合 労働生産性の比較
注）1. 上記*２*３より当社算出（中小企業の従業員総数約3,200万人×549万円×10%）
2. 総務省・経済産業省「2016年経済センサス」
3. 中小企業庁「2020 年版中小企業白書」
4. 554万円・543万円の平均 7
背景：地域金融機関の現状と課題
中小企業の本業支援等による安定収益確保、
DX (デジタルトランスフォーメーション)推進の必要性
現状 課題
・中小企業向け貸出残高 270兆円 ・伸び悩む貸出による利益 (※3)
・資金需要の低迷・競争の激化・超低金利の長期化等の
地域の金融インフラの中心的存在 厳しい経営課題に直面
・ FinTechの進化を後押しする銀行法改正 (※4)
業態 金融機関数 中小企業向け貸出残高 (※1,※2)
地方銀行 64 156兆円
第二地方銀行 38 40兆円
信用金庫 256 63兆円
信用組合 145 11兆円
合計 503 270兆円
メガバンク（参考） 4 119兆円
注）1. 中小企業庁「都道府県別の中小・地域金融機関情報一覧 2019年3月末時点」より当社算出
2. メガバンク（三菱UFJ銀行、三井住友銀行、みずほ銀行、りそな銀行の4行）の中小企業向け貸出残高（2019年3月末時点）は、各銀行の開示資料より当社算出
3.一般社団法人全国銀行協会「2019年度決算の動向」より当社作成
4. 2016年改正「FinTech企業への出資の容易化、仮想通貨交換業の登録制の導入等」、2018年改正「電子決済等代行業者の登録制の導入,オープンAPIの活用等」
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｢Big Advance｣の概要
BtoB SaaSモデルの中小企業向け経営支援プラットフォームであり、
金融機関の取引先企業に向けて展開するサービス
ビジネスマッチング
地域・金融機関の枠を超えたビジネスマッチング機能
福利厚生「FUKURI」
会員限定のクーポンサイトを会員企業の全従業員が利用可能
ホームページ自動作成
フォーマットに入力するだけで約15分でスマホ対応のHPを開設可能
補助金・助成金
全国を対象とした独自のデータベースからかんたんに検索可能
ビジネスチャット
金融機関とのやりとり、社内のやりとりを効率化
士業相談
全国2,000名以上（2020年9月末）の士業に24時間相談可能
安否確認
災害時の安否確認・社員の状況管理が可能
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｢Big Advance｣の仕組み
金融機関ごとに「◯ ◯ Big Advance」として中小企業へサービス提供
地域・金融機関の枠を超えたこれまでにないサービス提供を実現
金融機関の枠を超えた
ビジネスマッチングを実現
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導入金融機関の推移
導入金融機関の拡大スピードはますます加速
導入金融機関数 導入金融機関 店舗数 北海道地方 中部地方 関西地方
大地みらい信用金庫 大光銀行 桑名三重信用金庫
42 社 2,876 店舗
旭川信用金庫
東北地方
北陸銀行
富山県信用組合
滋賀中央信用金庫
京都銀行
仙台銀行 金沢信用金庫 紀陽銀行
*上記数値は 2020年9月末時点。特定の複数の地域金融機関より出資された事業会社1社含む
関東地方 福井信用金庫 但馬信用金庫
導入金融機関数推移（社） 栃木銀行 福邦銀行 但馬銀行
東和銀行 福井銀行 中国地方
（行庫） 42
しののめ信用金庫 長野銀行 玉島信用金庫
40
飯能信用金庫 東濃信用金庫 呉信用金庫
34
千葉信用金庫 高山信用金庫 四国地方
30
26 西武信用金庫 静清信用金庫 愛媛銀行
23
東日本銀行 三島信用金庫 九州・沖縄地方
20
横浜信用金庫 碧海信用金庫 西日本シティ銀行
12
横浜銀行 豊川信用金庫 福岡中央銀行
10
８ 平塚信用金庫 名古屋銀行 肥後銀行
1 1 1 ２ 川崎信用金庫
Q1末 Q2末 Q3末 Q4末 Q1末 Q2末 Q3末 Q4末 Q1末 Q2末
11
2019年3月期 2020年3月期 2021年3月期
会員企業数の四半期コホート推移
継続利用による安定した会員基盤
27,914
（社）
社
CAGR 305 % (※１)
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注）1．CAGR：2018年9月から2020年9月までの年平均成長率
金融庁、財務局、第二地方銀行協会等からの認知
■ 関東財務局 ■ 第二地方銀行協会
主催の勉強会「東京活性化サロン〜FinTech Bridge Tokyo 「SARBLABキックオフ~地域金融機関における
〜」にて講演（2019年3月） オープンイノベーションの実践~」にて登壇（2019年6月）
■ AI/SUM 金融庁セッション ■ 金融庁
セッション登壇（2019年4月） 「金融仲介機能の発揮に向けたプログレスレポート」に掲載（2019年8月）
〜地域金融機関とフィンテック企業との提携の例〜
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コーポレートハイライト
１ 地域金融機関と協業したユニークで強固なビジネスモデル
現場で練り上げた
２ ｢中小企業にも地域金融機関にも最適化したサービス｣
３ 高い安定性を誇るBtoB SaaSモデル
４ 成長ポテンシャルと成長戦略
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１.地域金融機関と協業したユニークで強固なビジネスモデル
地域金融機関から中小企業へ提供するサービスとして最適
下図の青い項目は「Big Advance」が対応しているサービス領域であり、
中小企業が金融機関に求めるサービス内容の主要なサービスをカバー
Q. 「貴社の売上や収益、利益の改善に寄与した金融機関が提供した代表的なサービスは何ですか？」の回答
（出典：「企業アンケート調査の結果＜中間報告＞」2018年６月、金融庁）
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１.地域金融機関と協業したユニークで強固なビジネスモデル
ネットワーク効果を発揮
導入金融機関・会員企業が増加することによりネットワーク効果が発揮され
｢Big Advance｣の競争優位性を確保
大手企業 会員企業
ビジネスマッチングにおけるネットワーク効果
同一の金融機関に留まらず、異なる金融機関同士のマッチングを実現
会員企業 会員企業
中小企業同士に留まらず、中小企業と大手企業のオープンイノベーション
A BANK B BANK を実現
会員企業 地方公共
団体
クーポンの相互利用 情報発信力の強化
地方公共
会員企業
団体
C BANK D BANK 全従業員が利用可能 ホームページ自動作成にて
自社のクーポン掲載 共通ドメインによるSEO効果
会員企業
会員企業
会員企業 大手企業
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２.現場で練り上げた「中小企業にも地域金融機関にも最適化したサービス」
改善を繰り返す開発体制
ユーザーニーズの収集・データ分析、
エンジニアとの共有・開発の高速PDCAにより多くの機能改善を実現
2017.4 2018.4 2018.12
開発開始 β版リリース 他金融機関への広域連携開始
ビジネスマッチング・チャット・補助金助成金
福利厚生サービス
ホームページ作成
士業相談 (※1)
開発現場への即時共有
β版リリースからの累計機能改善
開発エンジニア 営業／カスタマーサクセス
高速PDCAで
✔UI/ UXの改善
✔主機能の拡充
機能改善 ✔会員企業及び金融機関
ニーズの即時収集
✔データ分析
約 3,000 箇所以上
隔週バージョンアップ
注）1. 当社が2015年にサービス開始した専門家相談プラットフォーム「SHARES」とBig AdvanceがAPI連携開始
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２.現場で練り上げた「中小企業にも地域金融機関にも最適化したサービス」
中小企業のDXを支援
中小企業のDX化を実現する、豊富な機能と価格競争力
月額利用料金
DX化を実施したいが
様々な課題があり進まない…
コストが Big AdvanceはDX化に必要な
かけられない これらの機能をすべて搭載して
ITが ｢1企業あたり月額3,000円｣で提供
わからない
人手が
足りない
3,000円
A社 B社 C社 D社 E社 F社
チャット HP制作
＝
マッチング
サービス
+ サービス + サービス + 福利厚生
サービス
+ 士業契約
サービス
+ 補助金情報
サービス
中小企業
金融機関の担当者が
+ 導入・活用をサポート
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３.高い安定性を誇るBtoB SaaSモデル
迅速な機能改善によるユーザーの安定化
金融機関や会員企業のニーズを収集、素早いサービス反映により、
顧客満足度及び利便性を高め、解約率は1%台を実現
機能改善サイクル
解約率 1.64 %
（※1）
注）１.解約率：当月退会企業数／前月末有料会員企業数
2019年10月〜2020年9月平均 19
３.高い安定性を誇るBtoB SaaSモデル
売上高及び営業利益
2020年3月期の売上高年成長率は、対前年通期売上高123.2%に拡大
2021年3月期第2四半期累計実績は、対前年通期売上高に比肩し、黒字化を達成
（百万円）
500
売上高
営業損益 413
400 388
YoY
300 +123.2%
200 185
105
100
68
0
46
(21)
(53) (63)
(98)
2017/3期 2018/3期 2019/3期 2020/3期 2021/3期
（2Q）
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３.高い安定性を誇るBtoB SaaSモデル
コスト構造
限定的な販促費投下で、将来の収益拡大が可能なモデル
X+1期
2年目以降
売上高
外注加工費、通信費 営業利益
変動費
X期
1年目売上高 開発労務費
固定費
注）当社は金融機関と協業しており、各金融機関担当者が金融機関の取引先である中小企業を集客し、「Big Advance」の会員企業を拡大している観点において、
営業人員にかかる人件費や採用費、広告宣伝費等の販促費の投下は限定的であると考えております。
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４.成長ポテンシャルと成長戦略
今後の成長戦略
ユーザー数の拡大とARPUの拡大を実現
ユーザー数拡大
× ARPU拡大
2. データ活用による高付加価値化
1. ユーザー基盤の更なる拡大 3. 収益力向上とオープン戦略
と機能拡充
・新規導入金融機関の開拓 ・Big Advanceに蓄積された行動ログ ・新機能・オプション機能等の追加機能
等のビッグデータや、金融機関が保有 をリリース(※1) 、アップセルを促進
・導入金融機関との連携強化による する膨大な金融データを活用
会員企業数/１金融機関の増加 ・APIを公開することにより、当社
・収集したデータを精度の高い の他サービスに加え、他社サー
・顧客ニーズにあうUI/UXを実現 AIモジュール「FAI」で分析し、 ビスとも連携
より価値のあるアウトプットへ変換
・TV広告等の新たなプロモーショ ・国内最大の中小企業向け経営支援
ン施策を実施 プラットフォームへ
注）1. 2020年10月に、従前は会員企業においてビジネスマッチングやホームページ自動作成などの全機能を利用できる権限を有するユーザーは１ユーザーであったものの、
月額200円で１ユーザーを追加できる機能をリリースしています 22
４.成長ポテンシャルと成長戦略
ユーザー基盤の更なる強化
全国の地域金融機関の正常取引先がターゲット
0. 現状 2. リーチ可能なターゲット
BA導入金融機関の取引先導入率 1.0% BA導入済金融機関の推定正常取引先数（※3）
2.7万社 15万社 245万社 322万社
1. 当面のターゲット 3. 最終ターゲット
最先行BA導入金融機関(※2)の取引先導入率 5.8% 全国の地域金融機関の推定正常取引先数（※4）
中小企業に関する補足情報 出所：日本銀行「金融システムレポート別冊（2019年7月）」、
・中小企業の廃業率は3%前後で推移 総務省・経済産業省「2016年経済センサス」、金融庁ホームページより作成
注）1．取引先導入率＝Big Advance会員企業÷当該金融機関の法人取引先数
・リーマンショック後、2010年の4.2%が直近20年間のピーク （2019年3月末時点）
・日銀によれば、2019年度地域金融機関の正常先債権比率は90%弱 ２. 2020年9月末時点でサービスイン済の金融機関（P12）の中で最も導入が進捗している
「2019年度の銀行・信用金庫決算」P23 金融機関
３. 2020年9月末時点でサービスイン済の金融機関（P12）。当該金融機関の中小企業
・廃業率：3.5% ｢中小企業白書2020」 P114 貸出先数の合計（2020年3月末時点）×正常先債権比率90%
・開業率：4.4% ｢中小企業白書2020 」P114 4. 中小企業358万社「2016年経済センサス」×正常先債権比率90% 23
４.成長ポテンシャルと成長戦略
データ活用による高付加価値化
中小企業のBig Advance上で蓄積される行動データや金融機関が保有している
勘定系データなどを活用・総合的に分析し、新たなアウトプットを創出
中小企業データをAIで分析し、アウ
トプットをBig Advance内にフィー
ドバック
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４.成長ポテンシャルと成長戦略
AI(人工知能)モジュール「FAI」
中小企業データの活用に特化した当社独自のAIモジュール(※1)
連携サービス FAIモジュール名 利用ユーザー 内容
企業のデフォルト確率や格付劣化確率を算
FAIサービス 企業評価モジュール 金融機関
出
企業ごとに、最適なビジネスマッチング
Big Advance レコメンドモジュール 中小企業
情報を提示
企業の財務データや口座入出金データなど
融資判定モジュール 金融機関
から、融資可能金額や融資可否を算出
オンライン融資申込み(※2)
(Big Advanceのオプションサービス)
企業の類似企業を抽出し、企業の経営戦略
経営インテリジェンスモジュール 中小企業・金融機関
に基づいた経営課題等を提示
CoreBAE(※3)
資金ニーズ予測モジュール 金融機関 企業が借入をする確率を算出
(日本ユニシスへモジュール提供)
注) 1. 特許取得済：特許第6354059号「財務情報分析システム、及びプログラム」
特許第6516309号「財務分析システム及び財務分析プログラム」
特許第6581282号「人工知能を利用した倒産確率算出システム」
2. 今後、サービス提供予定
3. 地方銀行の勘定系システムベンダーの業界シェア10%（引用元：NIKKEI COMPUTER2017.8.17） 25
４.成長ポテンシャルと成長戦略
収益力向上とオープン戦略
機能追加や「FAI」と連携することによる収益向上と
他社サービスとの連携強化によるオープン戦略
（※１）
*点線部分は、今後展望している現在検討中の新たな売上モデル
注) 1 .金融機関がすでに発行している法人アカウントと連携し、Big Advanceを始めとする様々な金融サービスをワンストップで利用できるようにする法人向けポータルサイト 26
財務ハイライト
2021年3月期第2四半期累計実績は売上高伸長に伴い、人件費等のコストの占める
比率が低下したことで、粗利率が改善
損益計算書 （単位：百万円） 貸借対照表 （単位：百万円）
2021/3期 2021/3
2019/3期 2020/3期 2019/3 2020/3
(2Q) (2Q)
売上高 185 413 388 流動資産
（現金及び預金） 115 249 647
年率成長率 75.2％ 123.3％ ‐
（その他） 48 73 105
売上総利益 42 222 213
流動資産合計 162 322 752
売上総利益率 23.1％ 53.8％ 54.9％ 固定資産合計 13 30 29
営業利益 -98 -21 46 流動負債合計 43 84 96
固定負債合計 5 23 -
営業利益率 -53.2％ -5.2％ 11.9％
負債合計 49 108 96
当期純利益 -98 -21 40
純資産合計 126 244 685
当期純利益率 -53.4％ -5.2％ 10.3％ 資産合計 176 352 782
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リスク情報
特に重要な影響を与える可能性があると認識する主要なリスク及び当該対応策は以下のとおり
その他のリスクについては、有価証券届出書「事業等のリスク」を参照
システムトラブルについて
■当社が展開する事業は、インターネットを介してサービスを提供する形態であり、自然災害や事故等によって
通信ネットワークが切断された場合には、当社の事業及び業績に影響を及ぼす可能性があります。
また、当社のサービスは、外部クラウドサーバAmazon Web Services社が提供するサービス（以下、
「 AWS 」という）を利用して提供しており、 AWS の安定的な稼働が当社事業運営上、重要な事項となって
おります。
■これまでのところ、当社においてAWSに起因するサービスの停止やトラブル等は起こっておりませんが、
システムエラーや人為的な破壊行為、自然災害等の当社の想定していない事象の発生によりAWSが停止した
場合には、顧客への損害の発生やサービスに対する信頼性の低下などにより、当社の経営成績及び財務状況
等に影響を及ぼす可能性がある、特に重要なリスクと認識しており、顕在化のリスクは否定できないと認識
しております。
■対応策として、当社ではAWSが継続的に稼働しているかを常時監視しており、障害の発生又はその予兆を
検知した場合には、当社の役職員に連絡が入り、早急に復旧するための体制を整備しております。AWSは、
FISC安全対策基準(※１)を満たす安全性を備えております。
注) 1. FISCとは、金融庁が金融機関のシステム管理体制を検査する際に使用する基準のことを指す。 28
本資料の取り扱いについて
■本資料に記載された内容は、現時点での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。
■投資を行う際は、必ず当社が作成する新株式発行並びに株式売出届出目論見書（及び訂正事項分）をご覧いただいた上で、投資家ご自
身の判断でなさるようお願いいたします。
■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、本資料に含まれる「見通し情報」の更新・修正を行う義務を負
うものではありません。
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