2019年４月期
通期決算説明資料
2019年６月12日
HEROZ株式会社（4382）
1
1. 事業概要
2. 2019年４月期 決算概要
3. 2020年４月期 業績予想
4. 成長戦略
会社概要
2018
会社名 HEROZ株式会社（HEROZ, Inc.） 東京証券取引所マザーズ市場に株式上場
Netmarble Games Corporationと資本業務提携
所在地 東京都港区芝5-31-17 PMO田町2F
2017
設 立 2009年４月
竹中工務店、コーエーテクモゲームスと資本業務提携
代表取締役 林 隆弘・高橋 知裕
2016
事業内容 AI（BtoB）サービス：「HEROZ Kishin」 JVA2016 中小企業庁長官賞受賞
AI（BtoC）サービス：「将棋ウォーズ」等 バンダイナムコエンターテインメントと資本業務提携
加盟団体 日本ディープラーニング協会 2013
当社エンジニアが開発した将棋AIが現役プロ棋士に勝利
人工知能学会、FinTech協会
2012
日本将棋連盟公認ネイティブアプリ「将棋ウォーズ」をリリース
代表取締役 CEO
林 隆弘
早稲田大学卒業 将棋の実績
日本電気株式会社（NEC）技術開発職入社 アマ六段（全国優勝により当時最高段位を獲得）
将棋ウォーズ七段
IT戦略部、経営企画部に在籍
アマチュア一般棋戦優勝（個人での全国優勝は7回経験）
HEROZ株式会社 設立 羽生九段との席上対局実績あり
代表取締役 COO 取締役 CFO 経営企画部長
高橋 知裕 浅原 大輔
早稲田大学卒業 京都大学卒業/同大学院修了
日本電気株式会社（NEC）技術開発職入社 ペンシルベニア大学ウォートンスクールMBA
BIGLOBE、経営企画部に在籍 （卒業生代表スピーチ）
HEROZ株式会社 設立 ゴールドマン・サックス 投資銀行部門
3
私たちの志
人工知能（AI）革命を起こし、
未来を創っていく
4
頭脳ゲーム領域で世界のAIトップランナー
チェスAI 将棋AI 囲碁AI
DeepBlue（‘97）が 当社エンジニア開発のAI GoogleでDeep Mind社を買
人間に勝利 が現役プロ棋士に勝利 収（‘14）
（‘13）等の実績 同社開発AIのAlphaGoが現役
プロ棋士に勝利（‘16）
IBM Google
5
BtoBサービス：棋譜を企業データに置き換えてサービス化
将棋の棋譜データ 設計データ、金融データ等
HEROZ Kishin
ディープラーニング等の機械学習を行うMLaaS
（Machine Learning as a Service）
将棋AI 建設AI、金融AI等
MLaaS： Machine Learning as a Serviceとは？
SaaS（Software as a Service）やIaaS（Infrastructure as a Service） のように、
機械学習／ディープラーニングをサービスとして提供するビジネスモデル
6
BtoBサービス：収益モデルと高いスイッチングコスト
将棋AIの研究開発
将棋AIで培ったAI技術の標準化
「HEROZ Kishin」=MLaaS（Machine
Learning as a Service）を構築
インプットとするデータを変えるだけ
ビジネスで で幅広い産業で様々な課題に対して効
ディープラーニング等
蓄積されたデータを アウトプットを
HEROZ Kishinへ
機械学習を実施し、
活用 率的にAIサービスを提供できる体制を
アウトプット 構築
大規模サーバ構築を含む包括的なAI
サービスを提供
成果を測定し、再び機械学習を実施 継続的な安定収益と高いスイッチング
コストを実現
繰り返すことで、アウトプットの精度が向上 収益構造：初期設定フィーと継続フィー
7
BtoBサービス：HEROZ Kishinに含まれるエンジンと適用例
◼ エンジンの組み合わせによりAIプロダクトを創出し、効率の良い運営体制を実現
AI関連 各種技術・開発運営
技術・研究開発力 ノウハウ（大規模サーバ等）
（ディープラーニング等）
エ タ
ン ー
建設 金融 テ ン ン
イ メ ト
頭脳ゲーム ゲーム開発 経路最適化 配置最適化 予測
エンジン エンジン エンジン エンジン エンジン
投資サポート・ 頭脳ゲームAI等
構造設計支援
市場予測
HEROZ Kishin（棋神）
メディア 人材 その他
最適解探索 分類 異常検知 文章処理 画像認識
エンジン エンジン エンジン エンジン エンジン
解約予兆・ 求職者と企業の
流通・物流等
最適化等 マッチング
各分野において、良質なプライベートデータを有する企業と協業しながら、
業界標準となるAIの創出を目指しております
8
BtoBサービス：重点領域及びサービス提供事例
◼ 「建設」「金融」「エンターテインメント」を当面の重点領域としております
◼ 主な収益は、初期設定フィーと継続フィーの２つから構成されています
※サービス提供先の一部となります
建設 金融 エンタメ
高品質なNPC作成
構造設計支援等 投資サポート・市場予測等 ゲームバランス調整等
（パブリッシャー、デベロッパー向けAI）
継続フィーにおいては定額を基本としつつ、
レベニューシェア型の継続フィー契約も採用
9
BtoCサービス：アプリユーザーからの課金収入
◼ AIを活かしたBtoCコンテンツ課金モデル
◼ AI関連技術を活かした、将棋・チェス・バックギャモン等の頭脳ゲームをグローバルに配
信しており、強固な収益基盤に成長
◼ ユーザー同士をリアルタイムにマッチングさせるプラットフォームとなっており、将棋
ウォーズでは有料アクティブユーザー数は引き続きオーガニック成長しております
将棋ウォーズ どうぶつしょうぎ 囲碁ウォーズ CHESS HEROZ BackgammonAce ポケモンコマスター
ウォーズ （英語） （英語） (Pokémon Duel）
収益構造：月額課金と棋神（AI）利用料等
10
1. 事業概要
2. 2019年４月期 決算概要
3. 2020年４月期 業績予想
4. 成長戦略
当社が注力する業績指標について
◼ 当社では下記EBITDAを重要な業績指標と考えております
EBITDA = 営業利益＋各種償却費
◼ AI関連事業においては、高度な機械学習を実施するためのサーバ投資等が必要となり、各種償
却費が発生致します。当社では、一過性の各種償却負担に左右されることなく、EBITDAの成長
を通じて持続的に企業価値・株式価値を向上させることを目指しております
12
2019年４月期 決算概要
◼ 2019年４月期は、売上高13.7億円（前期比+19.2%）、EBITDA4.7億円（前期比+31.7%）と
なり、期初業績予想を上回る実績となりました。これは、 AI（BtoB）サービスにおいて、業績予
想に含まれていなかった新規案件の獲得・売上計上等によるものです
◼ 売上高及び当期純利益までの各段階利益は、全て過去最高となっております
（参考）
2019年４月期 2019年４月期 達成率
（単位：百万円） 2018年４月期
実績 業績予想 （対業績予想）
実績
売上高 1,377 1,300 105.9% 1,155
EBITDA* 470 450 104.6% 357
EBITDAマージン 34.2% 34.6% － 30.9%
営業利益 420 400 105.1% 354
営業利益率 30.5% 30.8% － 30.6%
経常利益 415 400 103.8% 338
当期純利益 296 280 106.0% 247
* EBITDA = 営業利益＋減価償却費＋敷金償却
13
売上高・EBITDA推移
◼ AI（BtoB）サービスは、2019年４月期通期では前期比約2.2倍の売上となりました
◼ AI（BtoC）サービスは、2019年４月期通期売上高では前期比約10％減少の着地となっておりま
す。これは、前期に運営停止した不採算サービスが複数あり、それらは2019年４月期通期におい
て売上貢献がないことによります。なお、将棋ウォーズの売上高は前期比増加しております
◼ 第４四半期会計期間の売上高は、第３四半期よりも減少しておりますが、これは第３四半期に、
AI（BtoB）サービスの初期設定プロジェクトが重なったことによるものです
（単位：百万円）
1,377
1,155 34.2%
30.9%
878
470
357
10.7%
94
2017/4期 通期 2018/4期 通期 2019/4期 通期
売上高 EBITDA EBITDAマージン 14
売上原価・販売費及び一般管理費の内訳推移
◼ エンジニア人材の新規採用等により、人件費は前期比約30％増加しております
◼ 来期以降のEBITDAの持続的な成長のために、開発ツール標準化・広告宣伝等へ積極的に取り組ん
だ結果、当第４四半期に一時的な費用が発生しております
956 （単位：百万円）
788 800
372
339 338 37
8
9 191
187 215 49
2
4
305
248 235
2017/４期 通期 2018/４期 通期 2019/４期 通期
人件費（役員報酬等含む） 減価償却費 課金決済手数料
広告宣伝費 その他（売上原価・販管費）
15
各サービスの概要・限界利益について
◼ AI（BtoB）・AI（BtoC）サービスの特徴について以下に纏めております
提供サービス AI（BtoB）サービス AI（BtoC）サービス
事業会社向け機械学習サービス
概要 「将棋ウォーズ」等の提供
「HEROZ Kishin」の提供
インプットデータ 設計データ、金融データ等 棋譜等の対戦データ
収益構造 初期設定フィーと継続フィー 月額課金と棋神（AI）利用料等
（固定費）労務費・サーバ関連費用
主な売上原価 （固定費）労務費・サーバ関連費用
（変動費）課金決済手数料、支払手数料
◼ 「限界利益＝売上高－課金決済手数料－支 限界利益率
払手数料」と定義した場合、全社の限界利 83.8%
益率は右図のように推移しております。 76.3%
なお、AI（BtoB）サービスの割合が高まる 67.6%
につれて、限界利益率は上昇することにな
ります
2017/4期 通期 2018/4期 通期 2019/4期 通期
16
貸借対照表（2019年4月末）
◼ 現金及び預金は、中長期的な成長戦略を実現するための投資（計算機サーバ、研究開発、エンジ
ニア人材の確保等）へ引き続き投下しております
◼ 機械学習用の自社計算サーバを約2億円購入したことにより、有形固定資産が増加しております。
これにより、サーバ償却費（5年定率法）は一時的に発生しますが、より複雑で大量のデータ
（CAD、BIMデータ等）を活用した研究開発や、初期設定に要する時間を短縮することが可能に
なります
◼ また、複数の戦略的出資を実行したことにより、投資その他の資産が増加しております
単位：百万円 2019年4月末 2018年4月末
流動資産 1,659 1,684
現金及び預金 1,494 1,555
固定資産 498 63
有形固定資産 150 30
無形固定資産 5 0
投資その他の資産 342 32
総資産 2,157 1,748
流動負債 178 243
固定負債 - -
純資産 1,979 1,504
17
1. 事業概要
2. 2019年４月期 決算概要
3. 2020年４月期 業績予想
4. 成長戦略
2020年４月期 業績予想
◼ 2020年4月期は、AI（BtoB）サービスの売上高は、AI（BtoC）サービスを上回ることを見込ん
でおります
◼ 売上高16.3億円・EBITDA5.7億円、収益性については、EBITDAマージン35.0%を見込んでお
ります。 AI（BtoB）サービス拡大により、それぞれ前期よりも増加すると予想しております
（単位：百万円）
2019年４月期 2020年４月期
対前期増減率
実績 業績予想
売上高 1,377 1,630 +18.3％
EBITDA* 470 570 ＋21.1％
EBITDAマージン 34.2% 35.0%
営業利益 420 520 ＋23.7％
営業利益率 30.5% 31.9%
経常利益 415 510 ＋22.9％
当期純利益 296 350 ＋18.0％
* EBITDA = 営業利益＋減価償却費＋敷金償却
19
1. 事業概要
2. 2019年４月期 決算概要
3. 2020年４月期 業績予想
4. 成長戦略
中長期的な成長戦略
◼ AI（BtoC）サービスから生じるCFや知見を活用しながら、中長期的な成長の柱である
AI（BtoB）サービスへ投資を行い、当社のEBITDAを成長させていきます ・売上高
・EBITDA
◼ AI（BtoB）サービスにおいては、より多くの初期設定フィー段階のプロジェクトを獲
得し、出来るだけ短期間で開発を完了して継続フィー段階に移行することを目指して
おります
AI BtoB
BtoB 継続フィー
（高収益な
産業向け 成長市場）
￥
AIサービスの提供
BtoC 成長分野
将棋AI、 →中長期的な成長の柱 AI BtoB
各種頭脳ゲームAI 初期設定フィー
（成長市場）
収益貢献(利益積上げ) ￥
￥
→安定収益
IPO
AI BtoC
（安定的なCF）
時間
21
AIソフトウエア（BtoB）の市場予測
◼ 全世界において、各産業におけるAI導入ニーズは加速しており、当社のAI（BtoB）サービスの
成長ポテンシャルも非常に高いものと考えております
◼ 日本におけるAIソフトウエア市場についても、国内の労働人口の減少等を背景に急成長市場で
あると考えられます。当社のAI（BtoB）サービスの売上高成長率は、2019年4月期は約120%
でしたが、2020年4月期においても市場全体の成長率約43%を上回る見込みとなっております
全世界AIソフトウエア成長率（年率換算、CAGR） 118.6
2025年/2018年 約43%
市
場
規
模
（
US$ billion
） 9.5
2018年 2025年予測
出所： Tractica, Artificial Intelligence Market Forecasts (1Q 2019)
22
日本：世界においてAIの潜在的需要が最も大きい国の一つ
◼ 今後労働人口が大きく減少する日本は世界において、AIによる労働生産性の向上という観点か
らは、AI導入のニーズが最も高い国の一つとなります
世界における15-64歳の人口推移予測
140
（中位シナリオ、2015年=100） ◼ 15-64歳の人口を労働人口と定義した場合、
全世界平均では2015年から2030年にかけて
120
約14%の上昇、2015年から2050年にかけ
100 て約27%の上昇が予想されております。
一方、日本では同期間において、それぞれ約
80
10%の減少、約29%の減少が見込まれてお
約29%減少
60 ります
40
◼ 労働人口推移予測に基づくと、日本の労働人
20
口はGDP上位国で最も減少割合が大きくなっ
0
2015年 2020年 2025年 2030年 2035年 2040年 2045年 2050年
ております
全世界 日本 米国 中国
出所：United Nations, World Population Prospects,
The 2017 revisionに基づき当社作成
23
当社の注力領域におけるAIの潜在的需要について
◼ 当社の注力領域である建設領域においても、AI導入による業務効率化などの潜在的な需要は大き
いと考えられます
◼ 2025年には11万人の建設技術者が不足（出所：2017年12月ヒューマンタッ
チ総研「独自分析月次レポート」における現状維持シナリオ）
◼ 一級建築士保有者の1/3以上が60歳以上、平均年齢56.2歳
慢性的な （出所：2016年8月社会資本整備審議会「建築物の安全性確保のための建築行政
人手不足 のあり方について答申」）
建設業界が
抱える課題
◼ 鉱業・建設業の就業者数は、今後の経済成長・労働市場参加進捗によるもの
の、505万人（2014年）から416～424万人（2030年）に減少
（出所：独立行政法人労働政策研究・研修機構「平成27年労働力需給の推計」）
資材価格の ◼ 日本全国の建設資材価格指数は2010年から17%増加
高騰 （出所：一般財団法人経済調査会）
◼ 当社では、2017年の株式会社竹中工務店との資本業務提携に加えて、
i-Constructionの会員となっております。建設分野において業界標準となるAIを創
出し、生産性を高め魅力的な新しい建設現場の実現に貢献したいと考えております
24
成長戦略実現に向けた取り組み①：金融領域
◼ 日本初、ＳＭＢＣ日興証券株式会社とともに開発した投資情報サービス「AI株式ポー
トフォリオ診断」（特許取得済）を個人顧客向けに提供開始
◼ AIによる、個別株式ポートフォリオの提案が可能に
顧客の資金や保有株式、リスク許容度に合わせて、より効率的であると考えられるポート
フォリオを提案いたします
◼ AIによる、期待収益性関連の予測が可能に
ディープラーニング（深層学習）を用いて学習させた、株価予測AIによる各銘柄の収益性
に関する推論を用いております
◼ ＳＭＢＣ日興証券株式会社と当社は、2019年
度上期のサービス提供に向け準備を行っている
「AI株価見守りサービス」をはじめ、今後も、
最新のAIの技術を用いた様々なサービスの提供
を目指しております
25
成長戦略実現に向けた取り組み②：エンタメ領域
◼ 株式会社バンダイが2019年夏に立ち上げる、
AI技術を活用したデジタルカードゲームの新ブランド「AI CARDDASS」の
第一弾タイトルとなるスマートフォンアプリ「ZENONZARD（ゼノンザード）」の
開発に協力し、「HEROZ Kishin」を活用したカードゲーム特化型AIを開発
◼ AIによるプレイヤーサポート
バディAIが、バトル中の次の一手の示唆、
バトル後の分析やデッキ構築等のアドバ （画面はイメージです）
イスを行います
◼ AIの育成
バディAIは、ディープラーニングなどの
機械学習により、ユーザーのプレイ内容
や思考、癖などを学習し成長します
◼ AIとの対戦
様々なレベルのAIを構築しており、ユー
ザーのレベルに応じたAIとの対戦を楽し
めます
26
ご留意事項
◼ 本資料に含まれる将来の業績に関する見通しは、現時点において当社が把握している情報に基づ
き判断されたものでありますが、これらの見通しは将来の業績等を保証するものではなく、さま
ざまなリスク及び不確実性が内在しています。実際の業績は経営環境の変動などにより、本資料
に含まれるもしくは含まれるとみなされる、将来の業績に関する見通しとは異なる可能性があり
ます。
◼ 本資料には当社及び当社以外の企業などに係る情報も含まれますが、当社は、本資料に記載され
ている情報の正確性あるいは完全性について、何ら表明及び保証するものではありません。
27