2020年４月期
第１四半期決算説明資料
2019年９月10日
HEROZ株式会社（4382）
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1. 事業概要
2. 2020年４月期 第１四半期業績
3. 成長戦略
4. 参考資料
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
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私たちの志
人工知能（AI）革命を起こし、
未来を創っていく
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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が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
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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
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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
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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
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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
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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
◼ AI（BtoB）サービスへ人的資源を配分するため、2019年10月末をもって、「ポケモンコ
マスター」のサービスを終了します
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）
※2019年10月終了予定
収益構造：月額課金と棋神（AI）利用料等
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1. 事業概要
2. 2020年４月期 第１四半
期業績
3. 成長戦略
4. 参考資料
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
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業績概要（2019年５月～７月）
◼ 当第１四半期は、AI（BtoB）サービスにおける継続案件や新規案件の拡大、AI（BtoC）サービス
における「将棋ウォーズ」の堅調な推移等に牽引され、通期業績予想の達成に向けて、業績は計
画通りに推移しております
◼ なお、2020年４月期については、下半期にAI（BtoB）サービスの初期設定プロジェクトの多くが
完了することを見込んでおります
（参考）
2020年４月期 2020年４月期 対業績予想
（単位：百万円） 2019年４月期 前年同期比
第１四半期 業績予想 進捗率
第１四半期
売上高 376 296 +26.8% 1,630 23.1%
EBITDA* 126 108 +17.2% 570 22.3%
EBITDAマージン 33.7% 36.5% － 35.0% －
営業利益 111 104 +6.7% 520 21.4%
営業利益率 29.5% 35.1% － 31.9% －
経常利益 109 104 +5.0% 510 21.4%
当期（四半期）純利益 75 71 +4.6% 350 21.5%
* EBITDA = 営業利益＋減価償却費＋敷金償却
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売上高・EBITDA推移
◼ 成長戦略の柱であるAI（BtoB）サービスについては、AIソフトウエア（BtoB）市場の年平均成長
率43％を上回る売上成長を見込んでおり、その結果、2020年４月期通期においてはAI（BtoC）
サービスを上回る売上高を予想しております
◼ AI（BtoC）サービスにおいては、2020年4月期通期売上は前期比減少することを見込んでおりま
す。これは、2019年10月末に「ポケモンコマスター」の運営を終了することによります。ただし
「将棋ウォーズ」等は堅調な推移を見込んでおります
（単位：百万円）
34.2%
1,377 33.7%
30.9%
1,155
878
470
357 376
10.7%
94 126
2017/4期 2018/4期 2019/4期 2020/4期１Q
売上高 EBITDA EBITDAマージン
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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% 84.0%
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 2018/4期 2019/4期 2020/4期１Q
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貸借対照表（2019年７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
2020年4月期 （参考）
単位：百万円
第１四半期末 2019年4月期末
流動資産 1,729 1,659
現金及び預金 1,550 1,494
固定資産 480 498
有形固定資産 136 150
無形固定資産 5 5
投資その他の資産 338 342
総資産 2,209 2,157
流動負債 150 178
固定負債 - -
純資産 2,058 1,979
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1. 事業概要
2. 2020年４月期 第１四半期業績
3. 成長戦略
4. 参考資料
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 ・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
18
成長戦略実現に向けた取り組み①：建設領域
◼ 株式会社竹中工務店が設計施工を行った「EQ House」プロジェクトにおいて、
「HEROZ Kishin」を用いた空間制御システム『Archiphilia Engine』を共同開発
◼ 省エネルギー、省人化を実現
機械学習手法の一つである強化学習を用いて、IoTセンサーから取得したビッグデータ等を
使用し、建物設備システムの運転条件を自動的に最適化します
◼ 室内環境の最適化
入居者の好みや快適性といったフィードバックデータを継続的に学習し続けることで、入
居者にカスタマイズされた室内環境を自動的に提供します
◼ 株式会社竹中工務店と当社は、「構造 （画像はイメージです）
設計支援」や「EQハウス」プロジェク
トをはじめ、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
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成長戦略実現に向けた取り組み②：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支援サービス 「AI株価見守
りサービス」を個人顧客向けに提供開始
◼ AIによる株価トレンド予測が可能に
機械学習手法を用いて、株価データや市況データを学習させた株価トレンド予測AIが、
国内株式上場銘柄の１週間先のトレンドを予測します
◼ 株式の売却タイミングをサポート
株価変動に合わせ、自動で利益確定・損切り価格を管理し、売却条件に達した場合に、株
式の売却タイミングをお知らせします。個別銘柄の細かい売却ポイントの管理や、日々の
株価確認の手間を軽減します
◼ ＳＭＢＣ日興証券株式会社と当社は、 （画像はイメージです）
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
20
1. 事業概要
2. 2020年４月期 第１四半期業績
3. 成長戦略
4. 参考資料
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)
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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
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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
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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。
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