2021年12月期 第1四半期 決算説明資料 2021年5月
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ミッション
将来の事象を予測するAIを用いて、データに基づく意思決定に従い、
顧客企業の事業が成長・成功することを支援する
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第一四半期の主な実績
ビジネスの成長 地理的拡大 プロダクト開発
ARR
100M 106億 USD JPY
YoY
+38%
内製イノベーションとM&Aによる
ARRは1億米国ドル (106億円)に到達
新たな地域における初期的な成功 新たなプロダクトのポートフォリオへの
ARRの前年同期比38%の成長
新規追加
売上計画値を上回る進捗
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財務実績
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当社の財務報告に関する留意事項
当社は国際的に事業を展開しているため、主要な機 当社の顧客の多くは、プロダクトを継続的かつ反復
能通貨を米国ドルとしており、会計上の表示通貨で 的に利用していますが、当社収益の大部分は利用
ある日本円とは異なります。 量ベースの料金体系に基づいています。
そのため、米国ドルの数値を利用して財務報告を行 当社の業績には季節的変動があります（Q1とQ2が
うことにより、日本円の為替変動の影響を排除した業 低く、Q3とQ4がハイシーズン）が、前年同期比の財
績を理解することができます。 務数値を比較することにより、正確な業績推移を
把握することができます。
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Q1ハイライト(米国ドルベース)
ARR (1) 売上収益 LTM NRR (4)
USD 100.2M USD 26.0M 119%
ARR成長率 (2) 売上収益成長率 (3) 売上総利益成長率 (5)
+38 % +31 % +44 %
(1) ARRはAnnual Recurring Revenueの略。各ソリューションのARRを合計して算出しており、(i)サブスクリプション形式のソリューション（AIQUA、AiDeal、AIXON）についての特定の時点におけるARRは、その日付で終了する1か月間の米国ドル建ての最終月のリカーリング売上
収益（MRR）に12を掛けて算出 (ii)利用量ベースの価格体系のCrossXについての特定の時点におけるARRは、その日付で終了する6か月間の米国ドル建ての関連する期間の各月のリカーリング売上収益（MRR） の平均に12を掛けて算出
(2) 2020年3月と2021年3月を比較したARRの成長率
(3) 2020年第1四半期と2021年第1四半期を比較した売上収益の成長率
(4) Net Retention Revenue Rateの略。直近12か月間と同じ期間となる前事業年度以前において売上のあった顧客のうち、前事業年度の当該期間において当社ソリューションを利用した顧客からの当事業年度の直近12か月間における米ドルで計算された売上の総額を、前事業年度の
当該期間において当該顧客から米国ドルで計算された売上の総額で除して算出
(5) 2020年第1四半期と2021年第1四半期を比較した売上総利益の成長率
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Q1ハイライト(日本円ベース)
ARR (1) 売上収益 LTM NRR (4)
JPY 106億 JPY 27億 119%
ARR成長率 (2) 売上収益成長率 (3) 売上総利益成長率 (5)
+34 % +27 % +40 %
(1) ARRはAnnual Recurring Revenueの略。各ソリューションのARRを合計して算出しており、(i)サブスクリプション形式のソリューション（AIQUA、AiDeal、AIXON）についての特定の時点におけるARRは、その日付で終了する1か月間の円建ての関連する期間の最終月のリカーリン
グ売上収益（MRR）に12を掛けて算出 (ii)利用量ベースの価格体系のCrossXについての特定の時点におけるARRは、その日付で終了する6か月間の円建ての関連する期間の各月のリカーリング売上収益（MRR）の平均に12を掛けて算出
(2) 2020年3月と2021年3月を比較したARRの成長率
(3) 2020年第1四半期と2021年第1四半期を比較した売上収益の成長率
(4) Net Retention Revenue Rateの略。直近12か月間と同じ期間となる前事業年度以前において売上のあった顧客のうち、前事業年度の当該期間において当社ソリューションを利用した顧客からの当事業年度の直近12か月間における米ドルで計算された売上の総額を、前事業年度の
当該期間において当該顧客から米国ドルで計算された売上の総額で除して算出
(5) 2020年第1四半期と2021年第1四半期を比較した売上総利益の成長率
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ARR（年間経常収益）
力強い成長モメンタムが継続。ARR（年間経常収益)は前年同期比+38%増の1億米国ドルを超える規模に成長
これには売上拡大とリカーリング売上収益比率の上昇が寄与
ARR (米国ドル) ARR (日本円)
100.2百万
米国ドル +38% 106億円 +34%
72.8百万 79億円
米国ドル
Mar 20 Mar 21 Mar 20 Mar 21
(1) ARRはそれぞれのソリューションにおけるARRの合計。(i) サブスクリプションサービスとして提供されるAIQUA・AiDeal・AIXONについては、過去1 ヶ月間の SaaS 型のソリューションの継続顧客からの契約手数料 × 12。 (ii) CrossXについては,過去 6 ヶ月
間の継続顧客からの月額平均契約手数料× 12。
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ARR（年間経常収益）の四半期毎の推移
YoY
+38%
100.2 M
89.9 M
72.8 M 72.8 M 74.5 M
63.8 M
56.1 M
(米国ドル) 49.8 M 49.9 M
FY19 Q1 Q2 Q3 Q4 FY20 Q1 Q2 Q3 Q4 FY21 Q1
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売上収益のトレンド
売上収益は直近数四半期の間、継続して30%以上成長（米国ドルベース）
これには既存顧客からの売上拡大と新規顧客の獲得が寄与
継続利用する顧客（リカーリング顧客）の獲得に注力していることから、ARR成長率は売上収益の成長率を上回る
売上収益 (米国ドル) 売上収益 (日本円)
26.0百万
米国ドル +31% 27億円 +27%
19.9百万 21億円
米国ドル
FY20 Q1 FY21 Q1 FY20 Q1 FY21 Q1
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業績予想の進捗状況
2021年度の売上収益は順調に推移しており、第1四半期時点で年度計画値の25%に到達
2018年度から2020年度における、売上収益の年度実績と第1四半期実績を比較した進捗率の平均は23%
第1四半期における進捗率は、過去平均を超え、計画値を約10%上回る進捗状況
売上収益の進捗率 (米国ドル)
25% 第1四半期における進捗率は計画値を約10%上回って達成
FY21 計画値
USD 105.2M
売上収益の進捗率 (日本円)
25% 第1四半期における進捗率は計画値を約10%上回って達成 FY21 計画値
JPY 10.9 B
23%
FY18 - FY20
売上収益の年度実績と第1四半期実績を比較した進捗率の平均
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売上総利益
売上総利益成長率は売上収益成長率を上回っており、売上総利益率の改善により前年同期比44%の増加
今後もこのトレンドが継続すると想定
売上総利益 (米国ドル) 売上総利益 (日本円)
12.4百万
米国ドル 13億円
+44% +40%
8.6百万 9億円
米国ドル
FY20 Q1 FY21 Q1 FY20 Q1 FY21 Q1
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EBITDA
売上収益の増加と利益率の改善により、EBITDAマージンは前年同期比で9%ポイント改善
EBITDA & マージン(米国ドル) EBITDA & マージン(日本円)
FY20 Q1 FY21 Q1 FY20 Q1 FY21 Q1
-4% -4%
-112
-112M
-1.1百万
-1.1M -13%
百万円
-13% 米国ドル
9 p.p. 9 p.p.
(%ポイント) (%ポイント)
改善
-275
-275 M 改善
-2.5M
-2.5百万 百万円
米国ドル
*EBITDAは上場関連費用を除く *EBITDAは上場関連費用を除く
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コスト構造
オペレーティング・レバレッジが強力に働いており、改善傾向
コスト構造の実績
(対売上収益比率)
38%
36%
33%
25% 販売及びマーケティング費用(ソフトウェ (1)
16% 15% アの償却費用、上場関連費用を除く)
研究開発費（上場関連費用を除く）
10% 8% 8% 一般管理費（上場関連費用を除く）
FY2019Q1 FY2020Q1 FY2021Q1
(1) 当社の販売及びマーケティング費用はソフトウェアの償却費用を含む。ソフトウェアの資産化はFY2020から開始
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マーケットとプロダクトの概要
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当社への追い風となっているAI導入のトレンド
AIは企業にとって不可欠なものに AIの普及率は低く、広大で未開拓の
市場が存在
73% の企業が今後12-36か月でAIの活用 わずか 19% とAIの普及率は低い (1)
を考えている (1)
AI人材が不足している状況は デジタルデータの増加がAIのスケールを加速
SaaSのビジネス機会に
デジタルデータ増加の年換算複利成長率(2020年
56% の企業がAIの導入にあたって人材不足が
最大の障害と考えている(挙げられた中で最多) (2)
から2024年)は 26% (3)
将来を予測する力はマーケティング及び 自動化によってマーケティングの効率性
セールス領域の投資において重要 や正確性が向上
AIによって、投資の結果とリターンを予測す AIは最適な意思決定、資源配分に貢献する
ることが可能に 優れたソリューションを提供
(1) 出典: Gartner CIO Survey 2020 (3) 出典: IDC Global Data Sphere, 20201H edition
(2) 出典: Gartner – Three Barriers to AI Adoption
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企業の課題を解決するソリューション
データの活用に当たって多くの組織が抱える課題
事業に良い影響を与える
バラバラに分断されたデータ AI人材の不足 AIアプリケーションを開発
することの難しさ
これらの課題を解決するAppierのソリューション
データ統合の自動化 AI予測モデルの自動構築 簡単に利用可能な
SaaSプラットフォーム
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テクノロジーによって現実世界の課題を解決
1 すべてのチャネルの
データを統合 2 自動でAIモデルの構築と
予測を実施 3 構築したAIモデルを即座に
展開し、その結果をリアルタイム
に反映
Webでファンデーションを
閲覧
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データを統合して得られた エンドユーザーが何を購入するのか
包括的なユーザー・ビュー を学習し、予測するAIモデル
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ファネル全体をカバーする包括的なAI搭載ソリューション
潜在ユーザーの ユーザーのライフタイムバリュー（生涯価値）を予測し、最も価値の高いユ
ーザーを獲得することを可能にすることで、マーケティング投資を予測可
予測及び獲得 能なリターンに転換
ユーザーの維持及び あらゆるコミュニケーションチャネルを最適なタイミングで活用し、AIによって
関係構築 パーソナライズ化された、プロアクティブで効果的なメッセージを用いて、ユー
ザーとのエンゲージメントの質を向上
取引の実行 購入を躊躇するユーザーを予測し、そのユーザーだけにインセンティブを
付与し、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現
ユーザーの予測 様々なソースから得られる顧客企業自身が保有する消費者データを
活用して、自動機械学習によって、ユーザーの行動を総合的に予測
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CrossXは、機械学習とディープラーニングを活用し、ユーザーのライフタイムバリュー
（生涯価値）を予測し、最も価値の高いユーザーを獲得することを可能にすることで、
マーケティング投資を予測可能なリターンに転換
機械学習とディープラーニングによる 最も価値の高いユーザーを
高いライフタイムバリューを有する 予測可能なリターンの提供
広範に獲得
エンドユーザーの予測
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20
マーケティングの「自動運転」
課題
人間が24時間365日、
正確なオペレーションをすることは困難
ネットで売上を計上するリカーリング売上収益モデル
デジタルマーケティングキャンペーン
の管理には、膨大な手作業が必要
ソリューション
AIXPERTプラットフォームは、AIを活用し、マーケターがすべてのデジタルマーケティング
プラットフォームのキャンペーンを自動的に運用することを可能に
インタラクティブな 人間が発見することが困難な AIが将来のパフォーマンスを予測し AIにより全体的な
ユーザーインターフェース ユーザー設定をAIが発見し その予測に基づくオペレーションを マーケティングパフォーマンス
予測 自動で実行 が向上
140 4000
Conversions
90 2000
Cost
40 047%
time
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AIQUAは、自社のあらゆるコミュニケーションチャネルを最適なタイミングで活用し、
AIによってパーソナライズ化された、プロアクティブで効果的なメッセージを用いて、
エンドユーザーとのエンゲージメントの質を向上させることを可能に
マルチチャネルで AIが生成する 送信時間の 予測セグメントを用いた
のメッセージ送信 メッセージ 最適化 積極的なアクション
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22
AIによるコンテンツ分析の活用
構造化データ 非構造化データ
Webイベント
テキスト 画像 会話
クリック
ブラウズ
閲覧
AI
• スタイル認識AI
• テキスト認識・分
• 画像タグ付けシス • 会話データ認識AI
析AI
テム
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Appier ファミリーへの加入
会話型エンゲージメントサービスのためのSaaSプラットフォームを提供するBot Bonnieの株式取得契約を締結
Bot Bonnieは企業がユーザーと対話するためのインタラクティブな会話エージェントを構築するSaaSプラットフォームを提供
これによって会話型のインタラクションやコマースに関するソリューションを追加することにより、プロダクトポートフォリオを更に拡大
会話型のエンゲージメントマーケティング
2017
台湾で創業
200+ ブランド
リテール 自動車
消費財 金融
主要な業種
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会話型のエンゲージメントマーケティング
これまでのグローバルなM&Aの
プロダクト間のシナジー 提供地域の拡大
トラックレコード
日本
会話データの 2019
分析
インド
2018
台湾
2021
チャネルの チャネルの
拡大 拡大
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AiDealによって、企業は機械学習と深層学習を活用しユーザーの行動パターンから
購入を躊躇するユーザーを予測可能に。それらのユーザーに限定してインセンティブを
提供することで、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現
機械学習と深層学習を活用した 最適なインセンティブを リアルタイム分析
購入確度の予測 即座に提供
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26
AIXONによって、企業は、自動構築される機械学習モデルを活用し、ユーザーの行動を
全方位的に予測可能に。社内にAIテクノロジーシステムを構築する手間をかけることなく、
自社が保有する消費者データの有効活用を実現
データの統合と自動処理 自動構築される機械学習モデルが 予測・提案の背景を
生成したシナリオに基づく予測 説明可能なAI
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27
AIXONとAIQUAのユーザーインターフェースを統合。AI予測機能とマーケティングキャンペーンの実施をシームレスに行うことにより
シナジーが生まれ、ビジネスの価値を更に向上
この統合により、プロダクトのクロスセルを推進
AI予測モデル
オムニチャネルのエンゲージメント
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ファネル全体をカバーする包括的なAI搭載ソリューション
ユーザーのライフタイムバリュー（生涯価値）を予測し、最も価値の高いユ
潜在ユーザーの ーザーを獲得することを可能にすることで、マーケティング投資を予測可
能なリターンに転換
予測及び獲得
利用量に基づく価格体系
あらゆるコミュニケーションチャネルを最適なタイミングで活用し、AIによってパ
ユーザーの維持及び ーソナライズ化された、プロアクティブで効果的なメッセージを用いて、ユーザ
ーとのエンゲージメントの質を向上
関係構築
サブスクリプション方式の価格体系
購入を躊躇するユーザーを予測し、そのユーザーだけにインセンティブを
付与し、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現
取引の実行
サブスクリプション方式の価格体系
様々なソースから得られる顧客企業自身が保有する消費者データを
ユーザーの予測 活用して、自動機械学習によって、ユーザーの行動を総合的に予測
サブスクリプション方式の価格体系
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事業の進捗及び指標
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多様な地域における収益基盤
米国での収益が成長に貢献を開始。事業開始から、わずか２四半期で1%の収益貢献に到達
売上収益 (米国ドル)
FY21Q1 地域別売上収益比率
20%
グレーターチャイナ地域
11%
東南アジア地域
FY20 12月 FY21 3月
1%
その他
(概ね米国)
68%
北東アジア地域
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良好な推移を示す全てのKPI – 米国ドルベース
解約率の低減に成功し、NRR(LTM) は119%に上昇
直近12か月の月次顧客解約率(1)及び 直近12ヶ月の
月次顧客収益解約率(2) Net Revenue Retention (3)
118% 119%
月次顧客解約率 0.82% 0.82%
月次顧客収益 0.591%
解約率 0.472%
DEC FY20
2020年12月 MAR FY21
2021年3月 DEC FY20
2020年12月 MAR FY21
2021年3月
(1) 月次顧客解約率 = 当月中に当社との取引関係を終了した顧客数を月末時点の全顧客数で割って算出
(2) 月次顧客収益解約率=当月中に解約した顧客の契約収益（米国ドル）を全顧客の契約収益（米国ドル）で割って算出
(3) 直近12か月間と同じ期間となる前事業年度以前において売上のあった顧客のうち、前事業年度の当該期間において当社ソリューションを利用した顧客からの当事業年度の直近12か月間における米ドルで計算された売上の総額を、前事業年度の当該期間において当該顧客か
ら米国ドルで計算された売上の総額で除して算出
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プラットフォームの価値を高めるAppierの強力な
ネットワーク効果
補完的かつ緊密にリンク
したソリューション
• 顧客企業が追加のソリューションを
導入し、当社のプラットフォームを
手放せなくなるよう促す
AIモデルの プロダクト間の
学習と改善 データシナジー
• 顧客企業の利用に応じて • 共通のデータインフラストラクチ
分析・学習されるデータ量 ャーを容易に活用できることで、
が増加することで、AIアル 複数ソリューションのクロスセル
ゴリズムの精度が向上し、 を促す
顧客企業の満足度が向上
し継続利用が進む
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大規模かつ急成長するAIソリューション市場
2022年（予想値）
米国ドル
AIによるカスタマーリレーション
675 億
シップマネージメント（CRM）
アプリケーション市場 2020年
米国ドル
データ分析及びプレゼン
テーションソフトウェア市場 524 億
出所: IDC Artificial Intelligence Tracker, IDC Software
Tracker, 2020H1 Edition
TAM: 想定する最大の市場規模
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今後の成長戦略
テクノロジー
より効果的な機械学習/
深層学習技術の開発
より広範な領域において
扱うデータ幅の拡大
近しい分野へのプロダクト提供を拡大 ベストプラクティスを
顧客とのコミュニケーションおよび交流 活用し新規顧客を獲得
企業の業務自動化を、 既存顧客内における NRR118%
他の分野において更に革新 成長を加速 ->119%
M&A戦略を計画的に実行し 地域拡大により
プロダクトポートフォリオ 当社の強みを発揮
の構築を加速
プロダクト 顧客
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35
Thank you!
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Appendix
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AIとビジネスに精通したメンバーから構成される創業者主導の経営陣
創業メンバー ビジネスリーダー 受賞実績
Dr. Chih-Han Yu Koji Tachibana
最高経営責任者(CEO) ファイナンス担当Senior Vice President
スタンフォード大学 DeNA, 野村證券, 経済産業省
ハーバード大学
7 回優勝 AI100
データマイニング CB Insights AI100に選定
コンテストにおける優勝回数(1) (2017, 2018)
Joe Su Magic Tu (2008 - 2020)
最高技術責任者(CTO) APACセールス担当
Senior Vice President
ハーバード大学
HTC, Synopsys
Michelle Wong Top 50
Dr. Winnie Lee エンタープライズビジネス担当
Gartner
AI革命を牽引する50社に選定 AI Cool Vendorに選定
最高執行責任者(COO) Senior Vice President (2017) (2017)
ハーバード大学 IBM, Cisco, AT&T (1) Appierの従業員が参加するチームの優勝回数
ワシントン大学
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Appierが選ばれる理由
既存のソリューション 顧客がAppierを選ぶ理由
マニュアルによるA/Bテスト 潜在ユーザーの 機械学習モジュールが、高いライフタイムバリュー
予算の浪費につながり、機械よりも 予測及び獲得 （顧客生涯価値）のユーザーを予測
効率性を向上させることが難しい 投資に対するリターンが期待できる最も価値の高い
ユーザーを獲得
マーケティングクラウドソリューション エンドユーザーの潜在的な行動を予測し、
主に過去の行動に基づき反応するアプローチ ユーザーの維持及び
最適な方法で積極的なユーザーの囲い込みを実施
関係構築 全てのメッセージングチャネルにおける、
緊密に統合されたAIによる完全自動化ソリューション
ユーザーを複数のグループに分類し、
それぞれ異なるインセンティブを提供 Transaction
取引の実行
エンドユーザーの行動パターンからAIが購入をためらう
ユーザーを特定し、その者に対してのみインセンティブを配布
インセンティブの浪費により、収益性を損ない、
満足なトップラインの成長を実現できない インセンティブやクーポンコストを減らしながら売上増加を実現
AIベンダーデータサイエンティストチーム 差別化された最高品質のAI予測モデルを構築する
による内製化 自動化された機械学習モデルをSaaSを通じて提供
ユーザーの予測
ビジネスユーザーは、研究者やエンジニア無しに、
スケールが難しく、コストが高くなる可能性
AIによる分析を活用することが可能
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様々な業界におけるベストプラクティス
EC 小売り
グローバルに展開する
韓国最大手の 小売グループのデジタル
ファッションブランドEC プラットフォーム
目標: カートからの購入量を増やすことで 目標: オフラインユーザーのオンラインへの
売上を増やす 移行を通じた、全社的なDXの推進
成果: AIでパーソナライズ化された 成果: オフラインユーザーのオンラインでの
メッセージにより売上高とROIが向上 ユーザー登録を成功裏に実現
金融 オン 自動車
デマンド
タイの 国際的な 国際的な
大手商業銀行 フランチャイズレストラン 自動車ブランド
目標: 潜在的なニーズを持つユーザーを ｖ
目標: 他のサービスとの顧客獲得競争に勝ち 目標: 最も関連あるユーザー数の拡大、
特定し様々な金融商品のニーズを発掘 Webサイトでの売上高を拡大 市場シェアの拡大
Prevent Churn
成果: 金融商品に対するエンドユーザー 成果: 購入を躊躇するユーザーに対して 成果: AppierのAIを活用することで、
エンゲージメントを向上 働きかけることで、売上拡大を実現 車の購入可能性のあるユーザーによる
サイト閲覧数が大幅に増加
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良好な推移を示す全てのKPI – 米ドルベース
ARPC (1顧客企業当たり平均売上収益) (1) LTV/CAC(2) 顧客企業数 (3)
(千米国ドル) (米国ドルベース, 倍)
93 101 827
6.9 700
5.6
FY2019
2019年度 FY2020
2020年度 FY2019
2019年度 FY2020
2020年度 FY2019
2019年度 FY2020
2020年度
(1) Average Revenue Per Customerの略。１顧客当たりの平均売上収益を意味する。ある年度の売上収益を当該年度末の顧客企業数で除した、顧客企業１社当たりの平均年間売上収益(当月のみの利用又は有償での試験的利用等により一時的に当社グ
ループのソリューションを利用した顧客企業及び対応する売上収益を除く。)
(2) LTV(顧客生涯価値)：(1) 各事業年度のARPCに当該事業年度の粗利益率を乗じて数値を、(2)当該事業年度における解約顧客による収益への影響月次平均で除して算出。CAC(顧客獲得コスト)は、(1)人件費や福利厚生含む顧客関連のあらゆる営業及びマー
ケティング費用の米国ドルベース合計値を、(2) 当該事業年度の獲得新規顧客数（但し戦略的買収により増加した顧客を除く）で除して算出
(３) 「顧客企業」は、トライアルやデモ利用を除き、当社のソリューションに対して１つ以上の有効な契約を締結している企業グループを指します。各ソリューション毎に利用している企業グループを個別の顧客としてカウントしています。顧客企業数は2019年12月末及び
2020年12月末時点のデータです。
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財務データサマリー
(百万米国ドル)
2019 2020 2020Q1 2021Q1 YoY
損益計算書のサマリー:
売上収益 66.3 84.2 19.9 26.0 31%
売上原価 (39.5) (45.4) (11.3) (13.6)
売上総利益 26.8 38.8 8.6 12.4 44%
売上総利益率 40% 46% 43% 48%
販売及びマーケティング費用 (S&M) (25.4) (32.5) (7.2) (9.6)
対売上収益比率 38.3% 38.6% 36.4% 37.1%
研究開発費 (R&D) (16.3) (14.0) (3.2) (4.0)
対売上収益比率 24.6% 16.6% 15.9% 15.4%
一般管理費 (G&A) (6.7) (7.6) (1.6) (3.8)
対売上収益比率 10.2% 9.0% 8.3% 14.7%
その他の収益 0.0 0.7 0.0 0.0
その他の費用 (0.0) (0.2) - (0.0)
営業利益（損失） (21.7) (14.8) (3.4) (5.1)
上場関連の一時的費用 - - - 2.6
EBITDA (上場関連の一時費用を除く） (18.3) (10.4) (2.5) (1.1)
EBITDAマージン -28% -12% -13% -4%
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財務データサマリー
(百万米国ドル) (百万米国ドル)
2019 2020 2021Q1 2019 2020 2020Q1
貸借対照表のサマリー: キャッシュフロー計算書のサマリー:
現金及び現金同等物 37.8 15.3 139.5 営業活動によるキャッシュフロー (16.6) (7.9) (5.9)
流動資産合計 98.3 94.1 220.7 投資活動によるキャッシュフロー (52.4) (25.4) 2.3
資産合計 111.4 116.1 245.2 財務活動によるキャッシュフロー 101.9 10.9 127.0
負債合計 171.2 44.3 46.8 現金及び現金同等物期末残高 37.8 15.3 139.5
資本合計 (59.8) 71.8 198.4
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財務データサマリー
(百万円)
2019 2020 2020Q1 2021Q1 YoY
損益計算書のサマリー:
売上収益 7,220 8,970 2,168 2,749 27%
売上原価 (4,303) (4,844) (1,230) (1,439)
売上総利益 2,916 4,126 938 1,311 40%
売上総利益率 40% 46% 43% 48%
販売及びマーケティング費用 (S&M) (2,766) (3,460) (789) (1,021)
対売上収益比率 38% 39% 36% 37%
研究開発費 (R&D) (1,776) (1,491) (345) (422)
対売上収益比率 25% 17% 16% 15%
一般管理費 (G&A) (734) (808) (180) (405)
対売上収益比率 10% 9% 8% 15%
その他の収益 2 76 2 4
その他の費用 (3) (20) - (2)
営業利益（損失） (2,361) (1,578) (374) (536)
上場関連の一時的費用 - - - 278
EBITDA (上場関連の一時費用を除く） (1,992) (1,102) (275) (112)
EBITDAマージン -28% -12% -13% -4%
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財務データサマリー
(百万円) (百万円)
2019 2020 2020Q1 2019 2020 2020Q1
貸借対照表のサマリー: キャッシュフロー計算書のサマリー:
現金及び現金同等物 4,118 1,635 14,767 営業活動によるキャッシュフロー (1,808) (840) (622)
流動資産合計 10,713 10,046 23,371 投資活動によるキャッシュフロー (5,710) (2,706) 247
資産合計 12,137 12,394 25,962 財務活動によるキャッシュフロー 11,103 1,161 13,449
負債合計 18,650 4,726 4,956 現金及び現金同等物期末残高 4,118 1,635 14,767
資本合計 (6,514) 7,668 21,006
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