4177 M-i-plug 2021-03-18 08:00:00
事業計画及び成長可能性に関する事項 [pdf]
事業計画及び成長可能性に関する事項
2021年3月
株式会社i-plug
1. 会社概要
2. 事業内容
3. 財務ハイライト
4. 成長戦略と主要リスクへの対策
5. APPENDIX
わたしたちのミッション
つながりで世界をワクワクさせる
〜次世代を担う若い人材の可能性を拡げる仕組みをつくる〜
キャリアデータベースプラットフォーム
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会社概要
会社名 株式会社i-plug
所在地 大阪府大阪市淀川区西中島5-11-8 セントアネックスビル3階
拠点 東京オフィス(東京都品川区)、名古屋オフィス(名古屋市中区)
設立 2012年4月18日
資本金 215百万円
事業内容 新卒ダイレクトリクルーティングサービス「OfferBox」の開発・運営
代表取締役CEO 中野 智哉 執行役員CTO 青木 崇
取締役CFO 田中 伸明 執行役員CSO 秋澤 大樹
取締役COO 直木 英訓 執行役員CPO 上島 茂剛
役員
取締役 志村 日出男 常勤監査役 赤木 孝一
社外取締役 田中 邦裕 社外監査役 中澤 未生子
社外取締役 阪田 貴郁 社外監査役 廣瀬 好伸
従業員数 (単体)141名 (連結)166名(2020年12月末時点)
関係会社 株式会社イー・ファルコン
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役員略歴
中野 智哉 代表取締役CEO 田中 伸明 取締役CFO 直木 英訓 取締役COO
中京大学経営学部経営学科卒業。 関西学院大学経済学部卒業。2012年3月グロービス経営大 立命館大学政策科学部卒業。
2012年3月グロービス経営大学院修了(MBA)。 学院修了(MBA)。アフラック、グロービスを経て、 2016年3月グロービス経営大学院修了(MBA)。
インテリジェンスを経て、2012年4月18日に 2012年4月18日に当社を設立、取締役に就任。営業及び インテリジェンスでの新卒紹介事業責任者を経て、2014
当社を設立、代表取締役CEOに就任。 マーケティング責任者を歴任し、2019年9月にCFO就任。 年8月当社入社、取締役COOに就任。
志村 日出男 取締役 田中 邦裕 社外取締役 阪田 貴郁 社外取締役
千葉大学大学院工学研究科・修了。 国立舞鶴工業高等専門学校在学中、 3社のベンチャー企業にて株式上場業務に携わり、
マーケティング・リサーチ会社を経て、2000年1月に 1996年にさくらインターネットを学生起業。 2社の株式上場を実現。
イー・ファルコン設立。2013年同社代表取締役に就 2015年に同社東証1部上場。 前職の上場企業でも取締役管理本部長を務める。
任。2018年6月に当社取締役に就任。 2019年6月に当社社外取締役に就任。 2019年9月に当社社外取締役に就任。
青木 崇 執行役員CTO 秋澤 大樹 執行役員CSO 上島 茂剛 執行役員CPO
ベンチャー企業数社でのR&D及びサービス開発、米国 大阪大学基礎工学部およびPratt Institute卒業。 コンサルティング業務、ベンチャー企業での役員経験を経
法人の立ち上げを経て2015年1月に当社入社。2016年 自動車メーカーでの研究開発、リクルートテクノロジーズ て、2016年8月株式会社i-plugに入社。社長直轄でデータ
7月に当社執行役員CTOに就任。 でのサービスプロダクト責任者を経て、2020年3月当社入 を分析しプラットフォームの改善施策を進め、2020年4月
社、同年6月当社執行役員CSOに就任。 よりサービス開発部長としてプロダクト戦略立案・実行を
担当。2021年1月に当社執行役員CPOに就任。
赤木 孝一 常勤監査役 中澤 未生子 社外監査役 廣瀬 好伸 社外監査役
神戸商船大学航海学科卒。 同志社大学法学部卒。同志社大学大学院法学研究科修士課 京都大学経済学部卒。
4社の株式上場を経験、うち2社は自ら株式上場を実 程修了。久保井総合法律事務所で15年間にわたり企業法務 あずさ監査法人にて入社し公認会計士として監査や上場準
現させた。中小企業診断士、社会保険労務士公認内部 など多様な案件を担当するとともに中小企業診断士及び産 備に携わる。2007年起業後は、経営管理・上場準備
監査人。2018年10月に当社常勤監査役に就任。 業カウンセラー資格を取得。2017年に独立。2019年8月 ・M&A・企業再生・財務・税務に従事。2019年9月社外
に当社社外監査役に就任。 監査役に就任。
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業績ハイライト 売上高(連結)
売上高は5年間で順調に増加している。
(千円)
単体 連結
(注)2019年3月期から連結での数値を記載しております。
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業績ハイライト 営業利益(連結)
先行投資で20年3月期の営業利益は前期比減となったが、21年3月期には投資効果で営業利益は回復している。
(千円)
△50,000
△100,000
△150,000
単体 連結
(注)2019年3月期から連結での数値を記載しております。
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業績ハイライト 営業キャッシュ・フロー(連結)
先行投資で20年3月期の営業キャッシュ・フローは前期比減となったが、21年3月期には投資効果で営業キャッシュ
・フローは大きく伸びている。
(千円)
△200,000
単体 連結
(注)1.2019年3月期から連結での数値を記載しております。
2.2016年3月期から2018年3月期及び2021年3月期第3四半期の営業キャッシュ・フローは、簡便的に営業利益に前受収益増減額を調整して算出しております。
3.2016年3月期から2018年3月期は、有限責任 あずさ監査法人の監査を受けておりません。
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収益構造の特徴
早期定額型は、受注高を役務提供期間にわたって売上計上するため、次年度繰越分は前受収益に計上される。
成功報酬型の場合 n期 ( ≒ インターンシップ期間) n+1期 ( ≒ 本選考期間)
• 4年制大学の就活生が3年生
の3月時点より利用可能
• 内定確定時に受注=売上が計
上される
早期定額型の場合
• 4年制大学の就活生が3年生
の4月時点より利用可能
• 前払いで受注した金額の約
37%が翌期の前受収益となる
注)本選考期間とは、政府が定める就活ルールにおける3年生3月の採用広報解禁以降の採用広報および選考活動の期間を指します。
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1. 会社概要
2. 事業内容
3. 財務ハイライト
4. 成長戦略と主要リスクへの対策
5. APPENDIX
2050年の労働市場の問題をテクノロジーで解決する
IoT、AIなどのICTの活用による
労働の質の マッチングの 労働参画の
2050年に労働人口は 向上
向上 促進
7300万人から5000万人へ
出典:総務省「平成29年版 情報通信白書」より
テクノロジー×プラットフォームビジネスでマッチングの問題を解決
既にマッチングの問題が顕在化している新卒採用領域にて事業化
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事業概要
新卒ダイレクトリクルーティングサービスに適性検査を搭載し、マッチング精度の高いサービスを提供。
豊富な学生数×適性検査を取り入れた学生検索の仕組みで、登録学生の中から
“ターゲット層の学生”を検索し直接アプローチが可能
登録
マッチング
検索
搭載
パーソナリティを194項目で捉えることができる適性検査
OfferBox上では活躍人材の要件を分析でき、検索でも活用できる
採用だけでなく研修、配置・登用など一貫して活用できるのが特徴
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事業系統図
適性検査eF-1Gは当社子会社の株式会社イー・ファルコンの提供サービスであり、適性検査単体でも販売している。
新卒求人企業 一般企業
OfferBox
紹介 適性検査 応募促進・ 採用内定 報酬・サービ 紹介 利用料・報酬
の受検 アプローチ 決定 ス料の支払 の支払
代理店 代理店
紹介手数料 新卒求人 紹介手数料 適性検査
支払 企業紹介 支払 の受検等
eF-1G OfferBox eF-1G
株式会社イー・ファルコン 株式会社イー・ファルコン
(連結子会社) 株式会社i-plug(当社) (連結子会社)
プロフィール 適性検査 応募・ 採用内定 内定祝い金
の登録 の受検 アプローチ 決定 の支払
新卒求職者
(大学院生・大学生・短大生・専門学生)
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学生プロフィールのイメージ
1
2
4
1 学生の人柄が伝わる写真
3 5
2 オファーに関するリクエスト
3 強みや価値観、過去の経験がわかる自己PR・
過去のエピソード
4 学生の求めるものがわかる。
・志望の企業規模・志望業界・志望職種・志望勤務地
5 資格やスキルがわかり、自社の求めるスキル所有者を探せる。
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エントリー型では出会えない学生を採用できる
就職ナビなど従来の採用手法では出会えなかった学生に企業の魅力を直接届け、採用することができるサービス。
最初からターゲットを絞り込むため、選考プロセスにかかる費用や工数を削減することにつながる。
エントリー型 OfferBox
OfferBoxで出会える学生
企業が採用したい学生
エントリー型では
出会えない学生
OfferBox
学生の認知、
学生の認知、
興味あり
興味なし
エントリー型
※就職ナビ、イベントなど
• 認知されていないとなかなかエント • 認知の有無に左右されず、企業の魅
リーしてもらえない 力を学生に直接届けることができる
• 認知度を高めるためには費用がかかる • 採用したい学生に最初から絞り込む
• 採用する学生を絞り込むため選考プロ ため選考プロセス上の工数を削減で
セス上で多大な工数がかかる きる
企業が採用しない学生
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ミスマッチを減らすための取り組み
当社では、ミスマッチを軽減する上で企業と学生との相互理解を深めることが欠かせないと考え、1to1コミュニケー
ションにつながる機能開発やユーザーへの働きかけを創業来取り組んでいる。
様々な検索方法 オファー流通量の制限 個別面談の推奨
流通制限
※学生がオファーの反応をせずに1週間経過した場合は、
自動取り消しとなり、枠が復活します。
※学生のオファー受信枠は15枠となります。オファーを
辞退した場合は新たな受信枠が復活します。 コミュニケーションの
し易さの追求
送信制限
• アプリ
• プッシュ通知
• SNSのようなやりとり
• 日程調整機能など
大量一括送信機能はなく
一人ひとりオファーする仕組み
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新卒採用サービス市場の概況
新卒採用サービス市場全体が緩やかに成長している中、ターゲット層の学生に直接アプローチするサービス(ダイレ
クトリクルーティングと新卒紹介)が顕著な伸びを見せている。
新卒採用サービスの市場推移 各サービスの年平均成長率
(百万円)
出典)矢野経済研究所「新卒採用市場の現状と展望2020年版」を基に当社で加工 出典)矢野経済研究所「新卒採用市場の現状と展望2020年版」を基に当社で加工
新卒採用サービスの市場推移(2015年度-2020年度予測)の年平均成長率を算出
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企業の新卒採用の課題
ターゲット層の学生に直接アプローチしたいという課題は、就職ナビなどのエントリー型では解決が難しく、上位の
採用課題となってきている。競争環境の変化が加速する中で、この課題は慢性的なものになりつつある。
企業の新卒採用における課題 ダイレクトリクルーティング導入企業の主な課題
業界イメージや先入観から応募がない
ターゲット層の
応募者を集めたい 金融×情報 食品×機電
大手×ベンチャー志向 など
人口が少なく出会いにくい
エンジニア データサイエンティスト
資格取得者 など
知名度がなく認知されない
ベンチャー企業 中小企業
BtoB企業 地方企業 など
出典)㈱Profutureアンケート調査( 20年6月調査,21年卒採用 )を基に当社で加工
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新型コロナウイルスの感染拡大による新卒採用の変化
これまで進んでこなかった採用のオンライン化が新型コロナウイルスの感染拡大によって加速し、新卒採用の手法の
見直しが進んでいる。この変化は、当社事業にとっては追い風となっている。
コロナ前 コロナ後
リアル選考重視 オンライン選考拡大
・時間と場所の制約が緩和し、接点数が増加
・オンラインでのグループ選考が難しい
・オンラインでの見極め、意向上げが難しい
最初から絞り込み(=見極めて)、
大量に集めて絞り込む採用
1to1でコミュニケーションし採用
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プラットフォームの規模
変化が激しく、毎年入れ替わりがある中で就活生の3割となる14万人以上の学生登録を実現。
企業登録数についても7,000社を超え、プラットフォームは順調に拡大している。
学生登録人数 企業登録数
(人) (社)
*12月末時点 *12月末時点
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業界内のポジショニング
利用、満足度においても着実に順位を伸ばし、新卒ダイレクトリクルーティングでは確固たる地位を確立。
利用した採用サービス(企業) 満足している就職サイト(企業)
出典)㈱Profutureアンケート調査( 20年6月調査,21年卒採用 )
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サービス構成
各社の採用戦略(採用人数、活動時期、採用課題)に合わせて2つのプランから選択することができる。
3年4月 3年3月 4年3月
4年制大学の
就活生の場合
インターンシップ期間 本選考期間 入社
早期定額型の利用期間
成功報酬型の利用期間
早期定額型の特徴 成功報酬型の特徴
利用料あり(採用予定人数による)
利用料 利用料なし
例:3 名採用予定の場合 75万円
採用予定人数を超えて採用した場合
成功報酬 1名採用につき 38万円
1名採用につき 38万円
内定辞退による 1名辞退につき 38万円
1名辞退につき 38万円
成功報酬額返金 ※利用料の返金はありません。
インターンシップや早期面談など、学生の就活開始初期段階 就職活動が本格化する3月以降に集中的にアプローチしたい
導入企業の目的
から積極的にアプローチしたい 第2クールの母集団形成や、内定辞退分の欠員補充したい
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マネタイズモデル
採用決定人数に一人あたりの採用単価を乗じて売上を算出できるシンプルなマネタイズモデル。
売上
一人あたりの
採用決定人数
採用単価
早期定額型 25万円
成功報酬型 38万円
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決定人数の推移
過去5年のCAGRは高い成長率を示している。
(人)
CAGR
75.8%
※16年卒~21年卒
*12月末時点
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TAMは45万人
現状のシェアは就活生約45万人に対して0.8%。企業のニーズは確かであり、高いポテンシャルが見込める。
競争優位性をさらに高めることでネットワーク効果を高め、シェア拡大を目指す(左図の点線部分はイメージ)。
大卒民間就職希望者数
447,100名 全方位で且つプロフィール入力率が
高くアクティブな学生数の増加
※出典:㈱リクルート 第37回 ワークス大卒求人倍率調査(2021年卒)
21年3月卒実績*
決定人数 ビッグデータ解析による
(卒業年度ベース) 3,441名 マッチング率の高いオファーの流通の増加
シェア 0.8% *12月末時点
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競争優位性①
全方位でアクティブな学生データベースの提供
上位校、理系など偏りのない全方位な学生データベースを提供することで企業の多様なニーズに対応。
さらに、プラットフォームの質で重要な指標となるMAUを伸ばすことができている。
大学群 MAU
旧帝大・早慶クラス (人)
14%
MARCH・関関同立クラス
20%
その他国公立 18%
日東駒専・産近甲龍クラス
11%
その他 37%
文理
理系
24%
文系 68%
理系 24%
その他 8%
文系
68%
注)MAU:対象月にログイン後のページのセッションが1以上カウントされたユーザーの人数
大学群・文理:OfferBox 2020年卒・2021年卒利用実績データより
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競争優位性②
安定した顧客基盤を生み出す仕組み
成功報酬収益を入口商材として、着実にストック収益を積み上げている。
OfferBoxの受注高における早期定額の割合
導入1年目 2年目 3年目
(千円)
• 成功報酬型は「導入費0円」「低い成功報酬費用」「辞退した
ら全額返金」で新規の導入リスクを軽減
• 顧客フォロー体制を構築し成功体験を積み重ね、ストック性の
高い早期定額型へ
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競争優位性③
ビッグデータ等を用いたマッチングの効率化(1)
年々蓄積されているデータをもとにサービスの利用効率改善やマッチング効率の改善に取り組んでいる。
学生に関するデータ AIによる改善 学生登録からの決定率
属性情報(34項目)
独自開発のAIを用いて検索
保有経験情報 の表示順位の最適化を図る
適性検査結果データ など、サービスの利用効率
(194項目) やマッチング効率を高める
改善を行っている。
企業に関するデータ データドリブンなグロースハック
属性情報(12項目) サービスの利用効率やマッ
求人情報(7項目) チング効率を高めることに
活躍人材データ るながる機能開発やUIUXの
(194項目) 改善を行っている。
マッチングに
関するデータ 顧客のHRtech活用促進
サービス内行動履歴 顧客のサービス活用データ
-プロフィール閲覧 や統計データをタイムリー
-オファーの送受信 に提供し、計画策定や利用
-オファーの承認 方法の改善に活用できるよ
-内定確定 など うにしている。
*12月末時点
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競争優位性③
ビッグデータ等を用いたマッチングの効率化(2)
今期のオファー承認率は大幅に改善。決定人数との相関の高いオファー承認件数の増加につながっている。
オファー承認率 オファー承認件数
インターンシップ期間
本選考期間
インターンシップ期間
本選考期間
(件) (件)
(3年生4月から3年生12月までの累積) (3年生3月から4年生12月までの累積)
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競争優位性③
ビッグデータ等を用いたマッチングの効率化(3)
AIによる改善など利用を継続するほど採用効率が改善されるため、平均取引額は経過年数ごとに着実に増加。
利用継続企業の平均取引額*
(千円)
*2018年3月期から2021年3月期第3四半期における継続利用期間ごとの平均取引額を算出
継続利用期間ごとに合計受注金額と利用企業数を算出し、受注金額を企業数で除して算出
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1. 会社概要
2. 事業内容
3. 財務ハイライト
4. 成長戦略と主要リスクへの対応策
5. APPENDIX
会計ベースとキャッシュ・フローベース比較
成長フェーズであり、21年3月期第3四半期時点で受注高が前期を超過している。
早期定額など売上高を期間按分しているため、営業キャッシュ・フローは営業利益と比較して大きくなる。
業績の推移
(千円)
注1)単体:16年3月期から18年3月期 注3)簡易営業キャッシュ・フロー:16年3月期から18年3月期、21年3月期第3四半期
注2)連結:19年3月期から21年3月期第3四半期 注4)簡易営業キャッシュ・フローは、営業利益に前受収益の増減額を調整して算定
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前受収益の推移(連結)
受注増に伴い前受収益も増加している。期首時点で売上高の約2割が確定している。
売上高と前受収益*の推移
(千円)
*前受収益は、各会計年度の期首時点の連越貸借対照表残高
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財務諸表(連結)
損益計算書 貸借対照表
(千円) 19年3月期 20年3月期 21年3月期3Q (千円) 19年3月期 20年3月期 21年3月期3Q
売上高 1,348,986 1,598,291 1,449,686 流動資産 859,422 1,315,248 1,786,508
現金及び預金 711,756 1,217,983 1,642,660
売上原価 287,426 359,228 260,052
売掛金 118,106 68,491 94,276
売上総利益 1,061,560 1,239,063 1,189,634
有形固定資産 31,423 63,416 57,401
販管費 969,237 1,205,918 1,076,630 無形固定資産 129,155 113,062 120,719
のれん 122,420 108,818 98,616
営業利益 92,323 33,145 113,003
投資その他の資産 85,277 88,666 92,819
営業外収益 736 1,195 1,159
資産合計 1,105,278 1,580,393 2,057,448
営業外費用 4,570 8,000 9,805 流動負債 635,474 842,562 1,302,653
経常利益 88,489 26,340 104,357 前受収益 345,094 481,110 828,115
固定負債 225,034 504,804 613,587
税引前利益 88,489 26,340 104,357
負債合計 860,509 1,347,367 1,916,240
法人税等 14,824 38,083 33,340
資本金 215,000 215,000 215,000
非支配株主利益* 675 28,553 13,354 資本剰余金 185,000 185,000 92,757
利益剰余金 △183,915 △224,211 △166,550
親会社株主利益 72,988 △40,296 57,661
株主資本合計 216,084 175,788 141,207
非支配株主持分* 28,684 57,237 -
純資産合計 244,768 233,025 141,207
負債純資産合計 1,105,278 1,580,393 2,057,448
*2020年10月1日に株式会社イー・ファルコンの議決権の100%を取得し、同社を完全子会社化
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サービス別売上高(連結)
各サービスの売上高は以下のとおり順調に伸長している。
21年3月期
(千円) 19年3月期 20年3月期
第3四半期
売上高 1,348,986 1,598,291 1,449,686
OfferBox(早期定額型) 745,235 997,600 819,646
OfferBox(成功報酬型) 276,300 273,504 419,252
eF-1G 271,700 280,971 163,075
その他 55,750 46,215 47,711
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1. 会社概要
2. 事業内容
3. 財務ハイライト
4. 成長戦略と
主要リスクへの対策
5. APPENDIX
成長戦略
当社グループは以下の3点を中長期の戦略の軸としさらなる成長を目指す。
資金使途
キャリアデータベースプラットフォーム
構想のもと、蓄積されたビッグデータと 新規事業領域含むプロダ
マッチング技術、多くの企業や大学との クト開発力の強化のため
③新規事業の つながり、就活生のサービス認知といっ の人件費等への充当
展開 た強みを活かし、新卒採用領域を起点
に、新たに前後の領域に対して事業の展
開に取り組む。
グループ会社の株式会
社イー・ファルコンの事業
システムの刷新による顧客の利便性の向 拡大に向けた人件費へ
上とサービス提供のオペレーションの見 の充当
直しによるオペレーションコストの低減
②「eF-1G」 により収益力を高める。加えて、営業・
の収益力向上 マーケティング活動でのグループ間連携
などを強め、新規顧客の開拓を強化す
る。 OfferBox事業の成長を
加速させるためのプロ
モーション費への充当
創業時より蓄積したデータを適切に活用
し、利用企業と登録学生のマッチング効
①OfferBox 率をさらに向上させることで、顧客への
の新卒採用市 提供価値を高める。これによりプラット
フォームとしてのネットワーク効果を高
場における め、クチコミによる学生の登録促進、企 当社の有利子負債の返
シェア拡大 業の新規リード獲得につなげ、新卒ダイ 済資金への充当
レクトリクルーティング市場でのシェア
の拡大を目指す。
現在 3年後 注)IPO時の調達資金は上場後2年以内に充当予定
i-plug Co.,LTD. All Rights Reserved. 37
OfferBoxのシェア拡大に向けて
採用単価に大きな変動はないため売上拡大には決定人数の増加が欠かせない。
決定人数との相関の高いオファー承認件数を引き上げる取り組みへの先行投資を強め、決定人数の増加を図る。
時間軸 n期 n+1期
サービスの規模拡大 一人あたりの
売上高
採用単価
プロモーション費の投下を増やす オファー
顧客分析、選定を行いマーケティング・営 承認後決定率
業活動の生産性を高める
クチコミ経由での登録を増やしアクティ
オファー
ブ学生数を増加させる 採用
送信件数
決定人数
顧客の利用促進
営業の増員を行うとともに、新規とカス オファー
タマーサクセスに担当を分け、企業の利
承認件数 決定人数は21年卒で伸長、さらに加速させる
用を促進する
顧客の状況をスコア管理し、採用効率の
改善をサポートする
オファー
マッチング効率の向上 承認率
開発スタッフを増員し、オファー承認率
などのマッチング指標を改善する機能開
発、UI・UXの改善に取り組む
注)21年卒の決定人数は、20年3月期および21年3月期の早期定額型の売上高、また21年3月期の成功報酬型の売上高に関連します。
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主要リスクへの対策
Iの部記載の「事業等のリスク」より当グループの事業特性上、特筆すべき事項のみを抜粋。
企業の中には、新型コロナウイルス感染症の影響で新卒採用活動の中止・縮小を行う企業もでてきている。本感染症が今後さらに拡大した
リスク 場合には、短期的な新卒採用活動の停滞、中長期的な企業の採用意欲の低迷が生じる可能性があり、その結果、当社グループの経営成績及
び財政状態に影響を与える可能性がある。
新型コロナウイルス
感染症について
当社グループは、業種に偏りのない顧客ポートフォリオを形成することで対処している。なお、現時点では業績への影響は軽微となってい
対策 る。また、緊急事態宣言発出以前から対策チームを設置し、コロナ禍における新しい働き方の移行による経費の抑制や融資の実行など迅速
な情報収集と意思決定により対処してきており、今後もこのような取り組みを継続していく。
我が国においては少子化が進展しており、当社グループが提供するサービスの利用が想定される学生等の若年層の数は、緩やかに減少して
リスク いる。大卒人口の減少に比べて、大卒者民間就職希望者数の減少幅は緩やかに推移していくものと想定されているが、当社グループの想定
よりもターゲット層が減少基調に陥った場合は、当社グループの事業展開及び経営成績に影響を及ぼす可能性がある。
就職活動人口の減少
について 当社グループの主力事業であるOfferBoxが解決策となる企業の「就職ナビなどでは会えていないターゲット層へのアプローチしたい」と
いった課題は就職活動人口の減少に左右されにくいものと考えている。地方学生や留学生など広範囲の学生にとって利便性の高いサービス
対策
にすることにより一定の利用学生数を担保するとともに、エンジニアなど採用競争の激しい人材の登録数を増やす取り組みも行い、企業へ
の提供価値を高めることで選ばれ続けるサービスにしていく。
OfferBoxの受注時期は新卒採用活動スケジュールの影響を受けやすくなっている。我が国においては、政府が新卒採用活動スケジュール
リスク に関して指針を出す慣例があり、当該指針の変更や政府が指針遵守の徹底を求めるなどした場合、採用活動時期の変更などにより、当社グ
ループの経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性がある。
新卒採用活動
スケジュールについて 政府の指針の趣旨にもある学生の学修時間の確保につながるよう、学生への過度な負担とならないよう学生が志望する企業の利用促進や
対策 マッチング効率の改善などサービスの提供価値を高める取り組みを行っていく。また、新卒採用活動スケジュールに左右されない事業領域
への事業展開に取り組んでいく。
不正アクセスや当社グループ関係者の故意又は過失によりユーザーの個人情報が流出する等の問題が発生した場合には、信頼の著しい低
リスク
下、賠償金支払い等により、経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性がある。
個人情報の保護
について 当社グループは、法令及び各種ガイドラインに基づき、個人情報保護規程を制定し、個人情報取扱フローを明確化している。また、同規程
対策 に基づき、定期的に役職員への教育を実施するとともに、プライバシーマークを取得し、個人情報の保護に積極的に取り組んでいる。この
ような社内管理体制を強化することに加え、セキュリティを高める仕組みの導入を行っていく。
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1. 会社概要
2. 事業内容
3. 財務ハイライト
4. 成長戦略と主要リスクへの対策
5. APPENDIX
就活生の質量の変化
大学進学者数は進学率の上昇から横ばいで推移しており急激に縮小することはない。
また、就活生の企業へのエントリー行動に変化は見られず、ターゲット層の応募者を集める難しさに変わりはない。
18歳人口の推移と大学進学者数
(万人)
出典)文部科学省「大学への進学者数の将来推計について」
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OfferBox:利用企業の属性
業種別 エリア別 従業員規模別
情報通信 …………… 22% 関東・甲信越 ………… 53% 100名未満 ………………… 38%
サービス …………… 15% 関西 …………………… 23% 100~499名 ……………… 37%
卸・小売 …………… 11% 東海 …………………… 10% 500~999名 ……………… 10%
建設 ………………… 11%
中国・四国 …………… 5% 1,000名以上 ……………… 15%
電気・機械 ………… 6%
九州・沖縄 …………… 4%
化学 ………………… 5%
北陸 …………………… 2%
教育・医療・福祉 … 4%
東北 …………………… 2%
輸送機械 …………… 4%
不動産 ……………… 3% 北海道 ………………… 1%
食品 ………………… 2%
その他 ……………… 17%
*2020年12月時点
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OfferBox:大手企業の導入が加速
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適性検査eF-1G:市場動向とサービスの概要
新卒採用アセスメントツール市場は、2020年度で前期比1.4%減の146億円と予想。しかし、コロナ禍におけるオン
ライン選考への移行により選考初期における学生の絞り込みニーズの高まりが期待される。
新卒採用アセスメントツール市場の推移 適性検査eF-1Gの特徴と料金体系
① 194個の測定項目
適性検査の結果として得られる測定項目数が194個あり 、これにより就業上必
要なストレス耐性や継続力、面接では見極めにくい幼少期から青年期の経験や変
わりにくい気質といったデータを確認することができる。また、既存従業員の適
性検査結果を分析することにより、一般的に求められる要件ではなく個々の企業
で活躍し、定着する人材の要件を見極めることが可能となる。
② 採用から登用まで一貫して活用できるアセスメント
適性検査を活用するシーンにより、入社前であれば採用選考における見極めか
ら、内定後の動機づけまで採用のあらゆるシーンで活用することができる。また
入社後であれば、職種適性による適材適所を実現したり、登用の検討材料として
活用したり、データを蓄積することで採用成果を検証したり、人物の成長を確認
する等育成にも用いることができる。
販売価格
実施方法 検査種別 所要時間
(標準)
基本料金 従量課金
(月額) (1件あたり)
web検査 性格診断 20〜40分 9,800円 2,000円
出典)矢野経済研究所「新卒採用市場の現状と展望2020年版」を基に当社で加工 ※基本料金は12か月分の先払いとなります。
※従量課金の他にも定量課金のプランがあります。
※また、分析レポートや研修などの付帯サービスは別途料金が発生します。
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免責事項
本資料には、今後の見通し、将来に関する計画、経営目標などが記載されています。これらの記述は、現在、
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た
ものであり、将来の結果や業績を保証するものではありません。
当該見通しに関する記述と実際の業績の間には、経済状況の変化やお客様のニーズ及び嗜好の変化、他社との
競合、法規制の変更等、今後のさまざまな要因によって、大きく差異が発生する可能性があります。
当社は、今後発生する可能性のある新たな情報や将来の事象の影響を反映するために、これらの将来の見通し
に関する記述を公に更新または修正する義務を負うものではありません。
ただし、本資料は2021年6月を目途に各種KPIの計画数値や実績数値、経営戦略の進捗を更新する予定です。
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