2020年9月期
決算説明資料
株式会社 EduLab
東証一部 ( 証券コード 4427.T )
2020年11月6日
目次
1. 会社概要
2
2. 2020年9月期決算実績
6
3. 2021年9月期見通し
18
4. 成長戦略
24
1
会社概要
2
Group Mission
「教育を科学する」をキーワードに
ラーニングサイエンスとEdTechで
次世代の教育をグローバルに実現します
個別適応型
教育システムで
誰一人取り残すことが
ない学びの提供
ICTの導入により
地方と大都市、
が提供する価値 インターネットと
コンピューターの
教員の質など プラットフォームによる
教育格差の是正 公平な教育機会の提供
3
会社概要
セグメント別売上内訳
注：（ ）内の数字は売上高構成比
会社名 株式会社 EduLab テスト運営・受託事業
1,890百万円
(22.9% )
会社設立 2015年3月（事業創立 2000年4月）
2,519百万円
( 30.5% )
代表取締役社長兼CEO 髙村 淳一
代表者 代表取締役副社長兼COO 松田 浩史
代表取締役副社長兼CFO 関 伸彦
e-Testing/e-Learning事業
事業セグメント
テスト運営・受託事業 8,252 百万円
2020/9期
学力測定技術およびテスト法の開発、能力検査・試験 178百万円
( 2.2% )
の開発・実施・分析、および教育サービスの提供を行
事業内容 うとともに、次世代教育の開発支援のため教育ITソ
リューションとプラットフォームの提供やEdTech分
111百万円
野における新規事業の開発・投資を行う ( 1.4% )
374百万円
従業員数* 247名（2020年9月末） テストシステム提供等 ( 4.5% )
3,178百万円
( 38.5% )
総資産 16,272百万円（2020年9月末）
e-Testing/e-Learning事業
* 連結ベース。当社グループからグループ外への出向者を除き、グループ外から当社への出向者を含む 6,362百万円
( 77.1% )
4
グローバル展開
► EduLab Capital Management Company, LLC/ボストン ► DoubleYard Europe Limited/ダブリン ► JIEM INDIA PRIVATE LIMITED/プネ
⚫ EdTechベンチャー投資 ⚫ AI技術開発 ► SmartCloud Infofusion Pvt. Ltd. /プネ
► DoubleYard Inc./ボストン ⚫ ソフトウエア開発
⚫ インド国内向け教育関連事業
⚫ AI技術開発
►株式会社EduLab*/東京
►株式会社教育測定研究所/東京
アイルランド ►株式会社教育デジタルソリューションズ
米国
中国 日本
► Edutech Lab, Inc./ニューヨーク
インド
⚫米国・欧州展開を見据えた戦略拠点
►Edutech Lab, Inc./ベルビュー
►EduLab Edutech Partners LP/ベルビュー ►Edutech Lab AP Limited/香港
シンガポール ⚫ 中国事業管理会社
⚫R&D拠点
⚫EdTech分野への投資業務 ► 傑愛夢科技有限公司/北京
⚫ 中国国内の市場調査
► 教測網絡科技有限公司/上海
⚫ ソフトウエア開発
► Edutech Lab AP Private Limited
⚫ 東南アジアの事業拠点
► Jiangsu Zhiyou Educational
Technology/無錫
⚫ 自習室事業の運営
* 持株会社
5
2020年9月期
決算実績
6
2020年9月期決算ハイライト － 売上高
売上高は82.5億円。前年比 31.6％の増収
（百万円） e-Testing/e-Learning事業 テスト運営・受託事業
9,000
8,252
+31.6%
8,000
1,890
7,000 e-Testing/e-Learning事業は
6,272
6,000 63.6億円、同66.9％増収
5,154
5,000 2,459
3,968
4,000
3,449
1,030
6,362
テスト運営・受託事業は
3,000
18.9億円、同23.2%減収
2,000 3,812
2,937
1,000
0
2016/9期 2017/9期 2018/9期 2019/9期 2020/9期
7
2020年9月期決算ハイライト－ 営業利益
営業利益は18.6億円。前年比 27.8％増益を達成
営業利益（左目盛） 売上高営業利益率（右目盛）
（百万円）
2,500 24.3% 23.3% 25%
22.7%
2,000
+27.8%
1,869 20%
17.1% 営業利益率は
1,500
1,462
15%
22.7％と20％台を維持
964
1,000 10%
6.5% 期初目標を達成
588
500 335 5%
0 0%
2016/9期 2017/9期 2018/9期 2019/9期 2020/9期
8
2020年9月期決算ハイライト－ EBITDA
EBITDAは26.2億円。前年比 33.6％増を達成
EBITDA 売上高EBITDA率（右目盛）
（百万円）
3,500 35%
31.8%
31.3%
31.0%
3,000 30%
2,622
+33.6%
2,500 25%
EBITDA率は31.8％と
21.5%
1,962 2018年9月期以降
2,000 20%
30％超を維持
1,500
1,228 15%
8.2%
1,000
742 10%
期初目標を達成
424
500 5%
0 0%
2016/9期 2017/9期 2018/9期 2019/9期 2020/9期
9
2020年9月期決算ハイライト－ セグメント利益
2016年9月期からライセンス主体とした事業モデルに転換
当該セグメントであるe-Testing/e-Learning事業は順調に拡大
（百万円） e-Testing/e-Learning事業 テスト運営・受託事業
2,996
3,000
362
2,443
484
2,000
1,684
213
1,221 2,634
1,000 1,959
1,471
335
0
2016/9期 2017/9期 2018/9期 2019/9期 2020/9期
10
2020年9月期 P&L
損益計算書
(単位：百万円)
◼ 新型コロナウイルス感染症拡大の影響下で、英ナビ広
19年9月期 20年9月期 対前年比 告が想定に届かず、また全国学力調査が中止となるな
どマイナスの影響があった。
売上高 6,272 8,252 + 31.6% ◼ 一方、オンライン英語テストのCASECへの需要が高ま
り、また新規事業のテストセンター事業は、事業の開
始が2ヶ月遅れたにもかかわらず想定を上回る規模に拡
EBITDA 1,962 2,622 + 33.6% 大した。
◼ さらに、4月1日に買収を完了した株式会社教育デジタ
売上高EBITDA率 31.3% 31.8% + 0.5pt ルソリューションズが下期の売上・営業利益に想定通
り貢献した。
◼ 結果、売上はe-Testing/e-Learning事業が牽引する形で、
営業利益 1,462 1,869 +27.8％
前年比31.6％増となる82.5億円を計上
◼ 費用面で人員増等に伴う人件費の増加、ソフトウエア
売上高営業利益率 23.3% 22.7% △ 0.6pt 開発投資等に伴う減価償却費の増加、地代家賃の増加
等が発生したが、増収効果により営業利益は同 27.8％
増となる18.6億円を達成
経常利益 1,190 1,605 + 34.8％
◼ 上記の結果、経常利益、当期純利益はそれぞれ34.8％、
42.0％の増益となった
親会社株主に帰属する
当期純利益
787 1,118 + 42.0％
◼ 東証一部市場変更記念配当 1株当たり30円00銭を予定
11
セグメント情報
セグメント別の売上高・セグメント利益
(単位：百万円) ◼ e-Testing/e-Learning事業
● ライセンス収入及び広告収入の増加や、オンライン英語
事業セグメント 19年9月期 20年9月期 対前年比 テスト「CASEC」の需要拡大に加え、テストセンター事
業の本格始動、AI-OCR「DEEP READ」のライセンス収入
増などによりテストシステム提供等の収益が拡大し、前
売上高 3,812 6,362 +66.9%
年比66.9％の増収
e-Testing/
e-Learning
セグメント ● 人員増等に伴う人件費及びソフトウエア開発投資等に伴
損益
1,959 2,633 +34.4%
う減価償却費の増加等が発生したが、増収効果によりセ
グメント利益は同34.4％の増益
売上高 2,459 1,890 △23.2% ◼ テスト運営・受託事業
テスト運営・
受託 ● 受注額がもともと対前年比減少していたことに加え、文
セグメント
損益
483 362 △25.1％ 部科学省による令和２年度全国学力・学習状況調査の中
止の影響も受け、売上高は同23.2％の減収
146百万円 ● 人員増等に伴う人件費及びソフトウエア開発投資等に伴
全社費用 △980 △1,126 増加
う減価償却費の増加等もあり、セグメント利益は同25.1％
の減益
◼ 全社費用
● 主な増加要因として、一過性の特別賞与支給（約40百万
円）、教育デジタルソリューションズ（EDS）買収に伴
う関連費用の発生・販管費の増化・のれん等償却費（約
80百万円）が含まれている 12
e-Testing/e-Learning事業 売上高
サブセグメント別の売上高
◼ 英ナビ・スタディギア
（百万円） テストシステム提供等
CASEC 「スタディギア for EIKEN」のライセンス収入
TEAP CBT
英検Jr. の拡大及び広告収入の増加等により、前年比
7,000 英ナビ・スタディギア
6,362 27.5％の増収
◼ CASEC
6,000
+66.9%
新型コロナウイルス感染症拡大の影響化におい
5,000
3,178 て、オンラインで完結する英語試験に対する
ニーズの高まりを受け、企業・学校向けに受
+29.8% 3,812
4,000 注・販売が順調に推移
+23.9%
2,937 1,157 ◼ テストシステム提供等
3,000
2,370
853 ６月より本格的にサービスを開始したテストセ
2,000 575 ンター事業（1,706百万円）及び手書き文字認識
「DEEP READ」関連ソフトウエア利用に伴うラ
2,519 イセンス収入の増加（552百万円）等が牽引し、
1,000 1,975
1,448
1,158 前年比174.8％の増収
0
2017/9期 2018/9期 2019/9期 2020/9期
13
営業外損益
営業外損益
(単位：百万円) ◼ 主な変動要因は、前年度の為替変動による為替差
対前年比 損、投資有価証券売却益、持分法による投資損失
19年9月期 20年9月期
増減 などに起因する
営業外収益 70 52 △ 18
● 為替差損は前年に円高基調の影響を受け65百万
投資有価 円を計上したが、今期は14百万円となった
証券売却益 68 23 △ 44
● 投資有価証券売却益は、Authessの売却益23百万
その他 1 28 + 26
円を実現したが、前年にTOPICAおよび
営業外費用 341 316 + 25 CodeMonkeyの売却益67百万円を計上していた
ため、今期は減益となった
支払利息 36 37 △ 0
● 次世代型オンラインスクールとして株式会社旺
文社と設立した合弁会社（ EDGeスクール）の損
為替差損 65 14 + 51
益を持分法に基づき営業外費用として計上
投資有価
証券評価損 27 31 △ 3
持分法によ
る投資損失 － 52 △ 52
その他 211 180 + 30
14
貸借対照表サマリー
(単位：百万円)
2019年 2020年 ◼ 現金及び預金が増加したこと等により流動資産は前
増減額
9月末 9月末
期末比 1,440百万円増加
流動資産 9,159 10,600 + 1,440
現預金 6,179 7,508 + 1,328 ◼ 固定資産は 1,984百万円増加。主な内訳として、ソ
その他 2,980 3,092 + 111 フトウエア703百万円、テストセンター事業関連で
固定資産 3,679 5,663 + 1,984 有形固定資産401百万円及び投資その他の資産（敷
ソフトウェア 2,054 2,758 + 703 金）で314百万円、EDS完全子会社化に伴うのれん
投資有価証券 703 880 + 177 及び顧客関連資産で307百万円、投資有価証券177百
その他 921 2,024 + 1,103
万円がそれぞれ増加したことが要因
繰延資産 14 8 △ 5 ◼ 流動負債は716百万円減少。短期借入金等が1,097百
資産 合計 12,853 16,272 + 3,418 万円減少し、流動負債のその他（未払金、預り金）
流動負債 4,499 3,782 △ 716 が297百万円増加した等による
有利子負債 3,360 2,262 △ 1,097
◼ 固定負債は2,902百万増加。長期借入金等が2,800百
その他 1,139 1,520 + 380
万円増加したこと等による
固定負債 1,562 4,464 + 2,902
有利子負債 1,526 4,327 + 2,800 ◼ 2020年10月に公募増資及び第三者割当増資を行い、
その他 35 137 + 102 純資産及び現金残高がそれぞれ約57億円拡大
負債 計 6,061 8,247 + 2,186
（オファリング概要ページ参照）
純資産 計 6,792 8,024 + 1,232
負債純資産 合計 12,853 16,272 + 3,418
15
（ご参考）オファリング概要
＜オファリング概要＞
オファリング金額 約156.8億円（OA含む）
1,774,300株
オファリング株式数
（①公募：461,600株、②売出し：1,0831,300株、③OA：231,400株）
売出価格・引受価格 8,836円／8,460円
約17.5億円／198,100株
並行第三者割当増資 （①旺文社：88,100株、②マイナビ：40,000株、③教育開発出版：40,000株
④増進会ホールディングス：30,000株）
＜資金使途＞
充当先 内容 売上成長目標（3年）
CAGR
教育プラットフォーム開発費用
✓ 教育プラットフォーム 漢検・数検等学習アプリ開発費用
英語以外のテストCBT化に係るシステム投資
20%～
約13億円 その他既存システムの機能拡充に係るシステム投資
DEEP READ、CAERA、CheckPointZ、
✓ AIベース技術ライセンス 自動採点システム等既存技術の機能拡充 30%～50%
約12億円 自動作問システム新規開発
新規直営拠点開設に係る敷金および設備投資
✓ テストセンター 直営拠点におけるソフトウエア開発 30%～
約25億円 テストセンター事業運営上のコンテンツ資産の買取
16
キャッシュフローサマリー
キャッシュ・フローの状況
(単位：百万円) ◼ 営業活動によるキャッシュフローは1,367百万円
◼ 投資活動によるキャッシュフローは1,711百万円。
19年 9月期 20年9月期
主な内訳は以下の通り
● ソフトウエア開発による支出△978百万円（前
営業活動によるキャッシュ・フロー 733 1,367 年度：782百万円）
● テストセンター関連の有形固定資産の取得によ
投資活動によるキャッシュ・フロー △1,478 △1,711 る支出362百万円（前年度：184百万円）
● 敷金の差入による支出305百万円（前年度：133
財務活動によるキャッシュ・フロー 3,804 1,660 百万円）
● 投資有価証券の取得による支出348百万円（前
年度：436百万円）
現金及び現金同等物の期末残高 6,179 7,508
● 連結の範囲の変更を伴う子会社株式の取得によ
る収入310百万円（前年度：実績なし）
◼ 財務活動によるキャッシュフローの主な内訳は以下
の通り
● 借入金及び社債の純収入1,703百万円（前年度：
348百万円）
● 配当金の支払201百万円（前年度：実績なし）
17
2021年9月期
見通し
18
新開示セグメントの概要
2021年9月期より、以下のとおり2事業セグメントから5つの事業セグメントに変更いたします。
2020年9月期まで 2021年9月期以降
e-Learning／e-Testing事業 テスト等ライセンス事業
教育プラットフォーム事業
テストセンター事業
AI事業
テスト運営・受託事業 テスト運営・受託事業
今後の成長戦略でもあり、集中的な資源投入分野として掲げる以下の3分野
・教育プラットフォーム事業
・テストセンター事業
・AI事業
を独立の事業セグメントとして整理し、外部開示を行います。
19
新開示セグメントの内訳
2021年9月期より新開示セグメントに含まれる主な内訳は、以下の通りとなります。
◼ テスト等ライセンス事業
⚫ CASEC、TEAP CBT、英検Jr. 、海外ソフトウェア販売 他
◼ 教育プラットフォーム事業
⚫ 英ナビ！ライセンス、英ナビ！広告、多教科PF 他
◼ テストセンター事業
⚫ 席販売、システム利用料、テスト買取運用
◼ AI事業
⚫ AI-OCR「DEEP READ」、CAERA、NLP、AIG、CheckPointZ、海外ソフト
ウェア販売 他
◼ テスト・運営受託事業
⚫ 学力調査事業、その他受託事業
20
2021年9月期通期予想
(単位：百万円)
20年9月期実績
21年9月期
前年比
◼ 売上高予想は 120億円で、前年比 45.4％増
予想
◼ 営業利益は 22億円、同17.7％増
売上高 8,252 12,000 +45.4%
◼ 1株当たり当期純利益は128.36円、同+2.99円
営業利益 1,869 2,200 +17.7%
営業利益率 23.3% 18.3% △ 5pt
経常利益 1,605 1,850 +15.3%
親会社株主に帰属する
当期純利益
1,118 1,250 +11.8%
1株当たり当期純利益 125.37円 128.36円 +2.99円
21
セグメント別 2021年9月期業績予想（参考指標）
（単位：百万円）
報告セグメント 20年9月期 21年9月期 前期比
テスト等ライセンス事業 売上高 1,177 1,390 +213
セグメント損益 364 520 +156
利益率 30.9% 37.4% +6.5pt
教育プラットフォーム事業 売上高 2,532 3,070 +538
セグメント損益 1,498 1,230 △268
利益率 59.2% 40.1% △19.1pt
テストセンター事業 売上高 1,794 3,050 +1,256
セグメント損益 360 590 +230
利益率 20.1% 19.3% △0.8pt
AI事業 売上高 845 1,330 +485
セグメント損益 510 720 +210
利益率 60.4% 54.1% △6.3pt
テスト運営・受託事業 売上高 2,056 3,330 +1,274
セグメント損益 255 420 +165
利益率 12.4% 12.6% +0.2pt
調整額 売上高 △153 △170 △17
セグメント損益 △1,120 △1,280 △160
合計 売上高 8,252 12,000 +3,748
セグメント損益 1,869 2,200 +331
利益率 22.7% 18.3％ △4.4pt
22
2021年9月期通期予想の主な前提
◼ 教育プラットフォーム事業（前期比+5.3億円）
➢ 教育デジタルショリューションズ（EDS）買収効果の通年寄与や広告事業の平常化を見据えて、増収を計画
➢ また、新たな3つの中核メディア展開・連携強化によるマッチングサービスや、新規学習サービスにより、更な
る売り上げの増加を図る
◼ AI（AI-OCR、レコメンデーションエンジン等）事業（前期比+4.8億円）
➢ 国内のDEEPREADの売上成長の加速に加え、海外でのDEEPREADの拡販、コロナ禍における不正監視のソフト
ウェア・レコメンドエンジンの拡大等、従来のAI-OCR以外の商品での売上拡大や、中国企業との連携による売
り上げの増加を見込む
◼ テストセンター事業（前期比+ 12.5億円）
➢ テストセンターの通年寄与や、買い取った英検の販売、英検以外の検定・試験実施により、事業を拡大
◼ 販管費（前期比＋5.2億円）
➢ DEEPREADの拡販に伴う陣容の拡大等、業容拡大やそれに伴う人員増、税金費用の増加、EDS連結子会社化に
よる費用増等を見込む
◼ 設備投資額（前期比+7.1億円）
➢ 教育プラットフォーム事業（7.5億円）、AI関連（6.3億円）、テストセンター事業（3.3億円）を中心として成
長加速のための投資を行う
23
成長戦略
24
成長戦略：サマリー
テスト・システム等の提供によるライセンス収入を安定的な成長の礎とし、
増え続けている会員基盤を元に教育プラットフォームを拡充
AI関連、テストセンターなどEdTech領域での実績を他分野・他市場へも展開し、
更なる事業拡大を志向
2016年～
1）教育プラットフォーム
◆424万人（注）を超える会員データベースを土台としたメディア事業および多教科サービス展開
2017年～
2）AIベース技術ライセンス
◆既存製品へのAIベースの積極投入と他分野・他市場への技術提供
– AIベースの自動採点、添削システム、EdTech分野以外への展開
2020年～
3）テストセンター
◆テストセンターの全国展開
– インフラ整備、CBT化の加速
2000年～
テスト・システム等ライセンス
◆既存ライセンス系サービスの確実な成長とCBT化の進捗によるライセンス収入の一層の拡大
（注）：2020年6月時点
25
成長戦略
1）教育プラットフォーム
26
英ナビ会員登録会員数の推移
教育プラットフォームの基盤となる英ナビの会員数は堅調に拡大し、
2020年9月末時点で452万人以上 百万人
高校生の占める割合が高く、高校生の約半数が登録
＋35.2％ 4.52
◼ 会員数は堅調に拡大し2020年9月末時点で452万人に 4.15 4.24
◼ 前年比118万人（＋35.2％）伸長 3.73
◼ 高校生の2.3人に1人*（ 130万人 ）が登録済み 3.24 3.36
2.84
2.38
1.86 1.96
1.58
1.37
1.13 1.22
0.89 0.97 1.03
0.83
0.60 0.69 0.73
0.41 0.43 0.52
27
当社プラットフォーム全体像
来春、プラットフォームのシステムおよびサービスをメジャーバージョンアップ
CBTテストセンターとAI技術との相乗効果を最大化し、学習→認定→活用のサイクルを創出
● 「ラーニング領域」だけではなく、そこからの検定申込（特にCBT）への流入を促進するための「テスト領域」、更に取得した資格を進学
（電子出願含む）や就職/転職で活用するための「メディア領域」で構成
● 一例として、英検、漢検、数検の検定公式ラーニングを通じて、会員を飛躍的に拡大し、各検定受験者の増加へつなげると共に、更にラーニ
ング領域の有料会員の獲得、メディア（マッチング）領域での媒体価値向上による新たな収益源を構築
未就学～小学生 中学生 高校生 大学生～社会人 AI
CBTプラットフォーム
テスト領域 オンライン 自動作問
テストセンター アイテムバンク
プロクタリング ／採点
他、資格、検定
未就学～小学生 中学生 高校生 大学生～社会人
プラットフォーム
ラーニング領域 アダプティブ
公式コンテンツ アイテムバンク LMS
AI e-ID
エンジン
(educational-ID)
For English
【資格／行動ログ】
For 算数／数学 e-Portfolio
検定公式算数／数学 Open Badge
For 対策アプリ群
For 漢検 For 数検 For 英検 And More パートナー
コンテンツ群 【デモグラフィック】
GIGAスクール
（コンテンツ）
学習
【属性】
未就学～小学生 中学生 高校生 大学生～社会人 AI 卒業／在学校名
マッチングプラットフォーム 受験者増加
メディア領域 レコメンド
エンジン 模試コンテンツ 大学出願 就活支援
サイクル
400万人以上 活用 認定
検定公式メディア 提携パートナー の現有会員
検定申込 結果確認 連携 ※現英ナビ会員
28
収益源の拡充
新規展開を含む３つの収益源
1. 【既存】英ナビ！広告
2. 【新規】新たな3つの中核メディア展開・連携強化によるマッチングサービス
3. 【新規】学習サービスを強化し、月額課金モデルにシフト
◼ 1. 【既存】英ナビ！広告
英ナビ！広告
メ
デ ◆リストをベースとした広告事業。会員基盤の拡大に伴い、一層の拡大をはかる
ィ
ア
（ ◼ 2. 【新規】新たな３つの中核メディア展開・連携強化によるマッチングサービス
マ １）中高・大学受験市場
ッ
チ 旺文社連携：「旺文社パスナビ」連携強化
ン
グ
） ２）インターン・就職、資格市場
サ 他社連携：他社会員マッチング強化
ー
ビ
ス ３）塾市場
塾ピタ（当社）：塾の生徒募集強化
学 ◼ 3. 【新規】学習サービスを強化し、月額課金モデルにシフト ※学習サービス構成案は次頁参照
習
サ 学習サービス
ー 3大検定の公式学習サービス＋αを廉価な月額定額プランで提供することにより
ビ 競合他社サービスとの差別化をはかる
ス 29
学習サービス構成案
学習サービスをスタディギアブランドに統一
3大検定に加え、数学・英語の無段階学習、高校受験、大学受験等、グローバルな進路も意識した
様々な教材や特典がフルパッケージになっている月額定額の「プライム会員」、
パッケージ・個別サービス毎に利用可能な「プレミアム会員」、そして「無料会員」で構成
スタディギアプレミアム会員＝有料パッケージ／個別サービス群 個別サービス、パッケージのラインナップ
検定公式 受験パック ※申込連動 大学受験模試パック は、パートナー連携により拡充予定
左記のほか
【パッケージ】 英検Jr CBT 英検CBT 漢検CBT 数検CBT 共通テスト 〇〇大学模試
公式パック 公式パック 公式パック 公式パック
◼ 検定公式学習パック ◼ 偉人伝パック
パック パック
◼ サイエンスパック ◼ マンガ 日本の歴史パック
【個別サービス】 英検Jr CBT
Bronze …
英検CBT
5級 …
漢検CBT
5級 …
数検CBT
5級 …
共通テスト
模試
… 〇〇大学
模試
… ◼ 過去問パック ◼ マンガ 世界の歴史パック
etc
レコメンドエンジンも活用した各パッケージ／個別サービス購入への誘導
スタディギアプライム会員（プラットフォームラーニング領域のコア）
月額定額で提供、プラットフォーム最大利用者を見込むベースプラン
※Amazon利用者にとってのAmazon Primeのイメージ※
✓ 英検、漢検、数検のほか、数学・英語の無段階学習、高校・大学受験過去問、模試等の教材が使い放題
✓ 有料 各パッケージ／個別サービス購入時の強力な価格優遇
✓ 検定（CBT）申込先行予約、平日受験特典
✓ AIを活用したアダプティブラーニング
✓ 学習スケジューラー／ログ管理機能
✓ オープンバッジ管理ツールの無償利用 etc
引き上げ
無料会員（広告／機能制限あり） 30
（ご参考）旺文社「大学受験パスナビ」上でのCAERAの活用実績
旺文社「大学受験パスナビ」にCAERAを活用
「大学受験パスナビ」は国内最大級の大学受験情報サービス
大学出願情報表示の個別最適化をCAERAを使って行うプロジェクトを実施
CAERAの導入前と比べ、広告クリック数255%増※を実現
*：当社発行プレスリリース「簡易株式交換による株式会社教育デジタルソリューションズ
の完全子会社化に関するお知らせ（2020年2月20日）」より抜粋
以下の流れで実施
➢ 当該ユーザの直近の検索ログを把握
➢ 全ユーザの過去のログを分析
➢ 全ユーザの直近のログからトレンドを学習
➢ 当該ユーザが出願する可能性が高い、興味を持つ可能性が
高い、と思われる大学を複数表示
・
・
・
31
成長戦略
2）AIベース技術ライセンス
32
AI関連事業の全体像
AIを活用した５つのソフトウェアを展開中
すべてサービスとして提供または実用開始
DEEP READ DEEP READ 文字認識OCR、手書きも高精度で認識可能
非定型帳票の認識等にも対応
レコメンドエンジン
CAERA アダプティブラーニング(教育)、マーチャンダイ
NLP ジング(物流)、広告レコメンドを実現
CAERA
(自動採点)
AI NLP 教育分野における自動採点を実現
今後更に審査業務やテキスト分析エンジンとして
(自動採点)
別業界へ展開
ソフトウェア
AIG 自動作問システム、自社の作問効率化で運用開始
出版社における作問効率化のための実証を開始
AIG CheckPointZ オンライン試験監督システム
CheckPointZ 在宅受験を実現する仕組みとして、大学や検定試
験での導入が決定
33
AI関連事業の事業規模について
2018年にスタートしてから3年で売上高 8.4億円 を達成
新たなソフトウェアを用いた新サービスの導入により、今後もさらなる拡大を志向
◼ 延べ案件数の推移
有償案件数 2018年9月期 2019年9月期 2020年度9月期
本格稼働案件数
2 17 35
(ランニングで売上)
有償案件数 トライアル・カスタマイズ等案
件数 6 24 47
(スポットで売上)
トライアル実施数
無償案件数 44 94 185
◼ 半期ごとの稼働案件数の推移 ■売上高の推移*
（百万円）
35
1000
30
845
800
25
20 600
15 400
10 200
5
0
0 2018年9月期 2019年9月期 2020年9月期
2018年9月期 2019年9月期 2019年9月期 2020年9月期 2020年9月期
上期 下期 上期 下期 *新開示セグメントでの実績値。 34
AI-OCR「DEEP READ」 国内の取り組み
多種多様な業界に提供中
今後、安定したライセンス収益割合を拡大
2020年9月期における業界別
売上タイプ別割合
事業規模割合
流通
3%
ソフトウェア スポット
売上割合
4%
74% 44%
公共
8%
製造 教育
ライセンス
8% 42% 売上割合
26% 56%
BPO
8.5% 2020年9月期 2021年9月期
金融 （目標）
21%
次年度以降安定した収益が確保できるライセンス売上
割合を今後拡大していく予定
主な事例 初期費用が発生するオンプレミス版の展開を
教育：大規模学力調査における活用 競合以上に加速するため、ライセンス売上割合の
金融：オリックス生命での活用 拡大はやや緩やかになる見込み
35
AI-OCR「DEEP READ」 国内の取り組み
急速な拡大を目指す
機能面の大幅なアップデートを計画中
2020年12月に、DEEP READ Ver2をリリース予定
より、使いやすく、業務の効率化を実現する
強力なソフトウェアとしてバージョンアップします
※アップデートの機能一例
精度面
• 更なる精度向上に向けたチューニングを実施
• 対応文字種、はみだし文字や取り消し線にも対応
• サインや署名等にも対応
機能面 サポート面
• すでに一部ユーザに提供している非定型帳票認識 • オンプレミス版の導入サポート機能を充実化し、
機能をサービス化 導入までの大幅なスピードアップを実現
• 別サービスとして提供中の帳票分類機能をDEEP • サービスマニュアルや約款等サポート機能につい
READにバンドル て充実化、サポート機能の大幅向上を実現
36
AI-OCR「DEEP READ」 海外の取り組み
米国においては提携先の拡大を通じ今後販売を拡大
東南アジア、中国については来年度から販売を開始
米国の取り組み USのECMにおけるOCRの
2023年の市場規模予測は、
約2,600億円*
⚫ これまでの取り組み ⚫ 今後の取り組み
➢ Ephesoftとの連携 ➢ 米国におけるOCR市場は今後も成長の見通し
➢ Ephesoftサービス上へDEEP READの提供を開始 ➢ 急速に販売提携、サービス連携をはじめ、他社との提
携を急速に拡大し、拡販を目指す
➢ 別サービスへの横展開も進めていく予定
東南アジアの取り組み 中国の取り組み
⚫ 米国の今後の取り組み同様、販売提携、サービス ⚫ 国有企業との提携について模索中
連携をはじめ、他社との提携を急速に拡大し、拡
販を目指す
* SIS International Research
37
レコメンドエンジン「CAERA」の実績の拡大
AIベースの汎用レコメンドエンジン「CAERA」の展開を加速化
教育分野では既にベテラン教員並みの予測が可能で、テストの効率化に寄与
今後は様々なプラットフォームに搭載予定
レコメンドエンジン ◼ CAERAの教育分野での実践例
「CAERA」 ⚫ レコメンドエンジン「CAERA」を活用することにより、
生徒が正解できるものを事前に予測することが可能に
（精度は85%、ベテラン教員でも90%程度）
◼ 従来のルールベースのエンジンとは異なり、 ⚫ 事前に正答するものはテストから省くことが可能になり、
AIベースの汎用レコメンドエンジン テストの効率化に寄与
◼ CAERAの他分野での実践例
◼ CAERAの特徴は以下のような様々な特性を
組み合わせられること(以下は一例) ⚫ 出版社向け
➢ 時系列の考慮 ➢ 書籍の需要予測による在庫の最適化にCAERAを適用
順序関係を考慮したレコメンドが可能
➢ AIマーチャンダイジングを実現
➢ COLD STARTへの対処
➢ 一部店舗で実証を始めたところ、欠品の大幅減を実現
新商品のレコメンドが可能
⚫ 広告向け
➢ 推薦理由の提示
透明性のあるレコメンドが可能 ➢ パスナビ上での大学広告レコメンドを実施
➢ コンテキストの考慮 ➢ 導入前と比べ広告クリック数255%増を実現
文脈を考慮したレコメンドが可能
◼ 今後様々なプラットフォームに埋め込む予定
➢ セレンディピティ
意外性のあるレコメンドが可能 ⚫ 教育プラットフォーム上での提供をはじめ、
出版社、広告向け等他分野への展開も引き続き拡大
38
NLPの取り組み
教育業界では既に自動採点システムとしてNLPシステムを活用、採点の効率化に寄与
他市場への展開も推進、今後更に加速予定
教育業界 金融業界
採点業務の効率化 審査業務の効率化
大規模採点業務における答案のテキスト化およびNLPによる 大手保険会社における契約審査業務のテキスト化および
コストおよび納期の大幅短縮の実現 NLPによるコストおよび納期の大幅短縮の実現
診断書
データ入力 採点業務 採点結果 契約書 データ入力 審査業務 審査結果
答案 テキスト テキスト
データ 申込書 データ
データ データ
請求書
DEEP NLP DEEP NLP 専門人材
READ AI READ AI の削減
納期の短縮 納期の短縮
30％削減 30％削減
自動 自動 確認 自動 確認 自動 確認
テキスト 審査 採点結果 テキスト 審査 審査結果
各種書類 各種書類
データ データ データ データ
処理人数の削減
処理人数の削減 50％削減 30％削減 更に、医療業界の審査業務等、
他業界への適用・展開も推進
39
自動作問システム(AIG)の取り組み
自動作問システム(AIG（注）)を開発リリース
社内の作問作業の効率化に向けて運用スタート
他社向け提供も開始、出版社の作問効率化に向けた実証スタート
◼ 社内での運用事例
➢ AIGシステムは、4択問題など一部の問題形式にまずは対応
➢ AIにより、問題を量産させ、後から人で確認と修正だけを
行う、というフロー 自動で作問された4択問題のイメージ
◼ 他社向け実証イメージ
➢ 使い方は社内と同様
➢ 実証の中で、トライアル的に活用し、上記フローで
効率化が得られるのか、を実証
◼ 今後について
➢ 対応可能な問題形式を増やし、また、多言語対応も目指す
（注）：Automatic Item Generation 40
オンライン試験監督システム「CheckPointZ」の取り組み
セキュリティの高い在宅受験を可能にする、オンライン試験監督システムをリリース
多数の試験実施団体、大学での導入検討
オンラインテスト普及に伴い、試験監督システムの需要が増加
オンライン試験監督システム オンラインテスト普及を後押しする政策
「CheckPointZ」
「未来の教室」と
GIGAスクール構想
EdTech研究会
◼ AIと人によるダブルチェック 新時代の学びを支える
新学習指導要領
厳密な本人確認と、 先端技術活用推進方策
不正チェックを実現
◼ 実用化が推進
➢ 在宅受験可能な「英検」CBTサービス提供合意 入試、資格を含めた
➢ 旺文社と連携、大学向けサービスを展開 オンラインテストの普及
➢ CASECにオンライン試験監督システムを実装
オンラインテストの オンラインテストの
信頼性向上に寄与 普及による需要の増加
「CheckPointZ」の
導入実績増加
41
AI開発・営業チームのグローバル体制
グローバルな開発・営業体制を構築
全世界で50名強の人員規模まで拡大予定
► Double Yard Inc./ボストン ► Double Yard Europe Limited/ダブリン
⚫AI技術開発 ⚫ AI技術開発拠点
⚫米国の営業拠点
► JIEM INDIA PRIVATE LIMITED/プネ
⚫ AIソフトウエア開発拠点
►株式会社EduLab*/東京
⚫AI技術・ソフトウエア開発
アイルランド
⚫日本の営業拠点
米国
日本
インド
シンガポール
► Edutech Lab AP Private Limited
⚫ 東南アジアの営業拠点
* ホールディングスカンパニー
42
成長戦略
3）テストセンター
43
大学入試の外部検定活用における英検の成長性
大学入試で外部検定を利用している大学のうち、90%以上の大学が英検を採用
また、受験者の大半が実際に英検を入試に利用
英検のCBT化に伴う更なる拡大に期待
大学入試における外部検定採用率
95% 99% 一般入試 推薦・AO入試
100% 82% 86%
79% 79% 78% 78%
80% 69% 67%
61%
54%
60% 43% 41% 42%
37%
40%
20%
0%
英検 TEAP TOEFL IELTS TOEIC GTEC TEAPCBT ケンブリッジ
（CBT除く）
大学入試における外部検定利用率（割合）
英検 TOEFL TOEIC
中央値：91.5% 入試に英検を利用できる88校における、 中央値：0% 中央値：0.1％
19校 受験者の英検利用率の中央値 3校
8割以上 4%
22%
8割未満 69校
入試に英検を利用できる88校における、 69校 74校
78% 96%
受験者の8割以上が英検を利用した 100%
校数及びその割合
TEAP IELTS GTEC ケンブリッジ
中央値：1.1％ 中央値：0.4％ 中央値：1.7％ 中央値：0％
3校
5%
58校 57校 73校 34校
44
95% 100% 100% 100% 出所：2020 旺文社 情報センター
検定試験の市場規模とCBT化の加速
各省庁の施策の後押しもあり2024年度に向けてCBT化が加速
英検のみならず、様々なCBTテストにも活用し、収益機会の拡大を計画
生きる力、学びのその先へ（抜粋） GIGAスクール構想の実現パッケージ（抜粋）
（新しい学習指導要領 文部科学省） （令和の時代のスタンダードな学校へ 総務省）
プログラミング学習・英語4技能化 教育現場のICT化
新たに取り組むこと、これからも重視すること
環境整備の標準仕様例示と調達改革
➢ プログラミング教育
➢ 学校ICT環境の整備調達をより容易に
コンピュータがプログラムによって動き、社会で活用されていることを体験し、 関係省庁の施策との連携
学習します。 ➢ ローカル5Gや教育コンテンツも活用して未来
➢ 外国語教育 クラウド活用前提のセキュリティ の学びを実現
「聞くこと」「読むこと」「話すこと」「書くこと」を総合的に育みます。 ガイドライン公表
➢ 道徳教育 ➢ クラウド活用により使いやすい環境へ 民間企業等からの支援協力募集
自分ごととして「考え、議論する」授業などを通じて道徳性を育みます。 ➢ 民間等の外部支援により導入・
➢ 言語能力の育成 利活用加速
学校ICT利活用ノウハウ集公表
国語を要としてすべての強化等で子供たちの言葉の力を育みます。 etc
➢ 全ての教職員がすぐに使えるように
CBT実施環境整備を通じて、日本におけるCBT化へ寄与
他社既存検定含めた検定市場
約495億円* 第1弾
► 英検協会の既存テストのCBT化促進
• 2020年6月～10月までの累計申込者数 20万人超
自社テスト
CASEC シリーズ
第2弾
約19万人
► 自社テストCASECファミリーの公開会場
• 今期より実施開始
英検ファミリー
18年度 385万人 第3弾
*2018年版 教育産業白書 ► 他社既存検定のCBT化
矢野経済研究所
• 直営テストセンターで数十団体受注済み 45
CBT化ソリューション全体像
単にシステムやテストセンターを提供するだけではなく、
作問~試験実施~採点までのトータルサポートし、理想的なCBT化を実現
長年培われた技術と実績を通じて、CBT化をトータルサポート
IRT技術 × AI × テストセンター
作問・テストシステム技術 作問・採点技術 実施・運営インフラ
◼ 現状のPBTプロセス
調査
問題作成 物流配送 物流回収 採点 レポート
実施
開梱 データ 合否証明
作問 校正 印刷 梱包 配送 実施 回収 採点 検収 配送
確認 化 作成
課 課 課 課 課 課
題 題 題 題 題 題
問題冊子製本 届け切る難しさ 実施負荷・日程調整 紛失のリスク リードタイム リードタイムとコスト
解答用紙制作 （天災・事故） （災害・コロナ禍） （精神的ストレス・災害）採点均質化とコスト 証明書の利活用における物理制約
◼ 当社が考えるCBTプロセス
調査
問題作成 物流配送 物流回収 採点 レポート
実施
開梱 データ 合否証明
作問 校正 印刷 梱包 配送 実施 回収 採点 検収 配送
確認 化 作成
✓ 記述式（Writing）は紙とのハイブリッド型 単純集計
アイテムバンク （問題はPC、解答は紙に記述） クロス集計
（IRTにてパラメーター付き） ✓ テストセンターでの複数日、自由コマ実施 ✓ オープンバッジ パフォーマンス分析
✓ オンラインプロクタリングによる在宅実施 AI採点 ＋ 人採点 （電子成績表） （解答ログ解析）
✓ アダプティブ化による調査時間短縮 （在宅採点含）
※全検振にて証明 ✓ 解答プロセス
過去問 ✓ インタラクティブ問題 ✓ 解答までの時間、等
（選択肢により思考追及）
AIによる自動作問
✓ インテグレイティッド問題
（ Automated Item Generation） 46
（1つの問題で複数要素確認）
CBTプラットフォーム
検定の特性に応じたCBTシステムの提供が可能
① インターネット型
インターネット接続が前提となるCBT（昨今主流になりつつあるタイプ）
ネットワーク接続に関する障害が発生した際に、実行の継続が困難
ネットワーク上でテストが完遂するため、物流コストが安く済む傾向がある
USBの中に
OS、アプリ
を搭載
② ローカル型
ネットワーク接続を前提としないCBT（試験会場での実施を前提とする旧来型）
ネットワークと遮断されているため高セキュリティな環境での実施が可能
高セキュリティである反面、従来の紙の試験を単にコンピュータに置き換えたものに
近いためComputerの特性が活かしきれない
③ ハイブリッド型
インターネット型とローカル型の強みを組み合わせたCBT
受験者の解答や実施ログなどをネットワークを介してサーバに送信することで
試験素材を事前にローカルにダウンロードしておくことで、
ネットワーク障害が起きても試験の継続が可能
タイプ 完全性 可用性 機密性 運用費 利便性
① インターネット型 △ △ △ ◎ ◎
② ローカル型 ○ ○ ◎ △ ×
③ ハイブリッド型 ○ ○ ○ ○ ○
47
AIを活用したオンライン試験監督システム
コロナ禍において、注目を浴びている在宅受験を支えるセキュリティサービスとして、
CheckPointZを提供可能
どのような環境下においても、受験機会を担保し、受験者減における収益低下リスクを減少
◼ 受験者動向チェック
◼ 目線のチェック、試験画面と関係のない場所ばかりを見ていないか
(アイトラッキングの活用)
◼ 試験中に複数人が映っていないか
◼ 他の人との会話をしていないか
(音声チェック)
◼ 画面動作チェック
◼ 試験画面を閉じて再開する等の行為がないか
◼ 別ウインドウを開き、web検索などを行っていないか
◼ タイピング型の解答時に、明らかなペースト行為などが行われていないか
オンライン試験監督メニュー
Super Liteプラン 顔認証/本人確認
Liteプラン 顔認証/本人確認 映像録画/AIチェック
当社CASECで既にサービス展開中 Normalプラン 映像の人チェック
顔認証/本人確認 映像録画/AIチェック
大正大学を筆頭に、複数の大学、専門学校 (抽出)
で今年の入試機会でも導入決定済み Premiumプラン 映像の人チェック 受験部屋チェック
顔認証/本人確認 映像録画/AIチェック
(全件) 遠隔操作チェック
48
テストセンターの拠点数を拡大
入試にも利用可能な高セキュリティのテストセンターを全国で展開
直営会場の拠点数が2020年9月期では43拠点となり、
国内No.1のテストセンター事業者へ
国内No1.の直営拠点数
入試活用可能な高セキュリティの
テストセンター
2020年9月時点
テストセンター施設内イメージ図
直営会場
28都道府県 効率的な試験運用
43拠点
◼ 平日にも受講可能となり、受験者の
利便性・キャパシティ確保に寄与
委託会場 ◼ 同時に複数の検定試験等を実施可能
全国116エリア
200拠点以上 安全性の保証
◼ ガイドラインに基づいた新型コロナ
ウイルス感染予防策を徹底した会場
で、安心して受験可能
2020年度当初計画
直営会場 ◼ CBT化への移行が加速
1～3拠点
49
今後の展開：電子証明（オープンバッジ）発行体系
資格試験団体等
①オープンバッジの発行
申込（有償）
①オープンバッジ発行委託
②資格情報の預託
・オープンバッジ発行主体 ①オープンバッジの発行
（非営利組織）
③資格情報の認証要請に
②資格情報の要請に
基づく確認
基づく許諾取得
①オープンバッジの発行
②オープンバッジの情報管理
③資格情報の提供および管理 ③資格情報の認証要請
入試利用/求人団体等 ④個人情報保護管理
（学校/企業） ⑤情報セキュリティ管理
⑥その他各種サービスの提供 ユーザ
②求職者の資格情報の要請
②求職者の資格情報の提供
ユーザはFacebookやTwitterに保有
バッジ（資格等）をディスプレイできる
50
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は予想に基づいた将来展望についても言及しております。
◼ これらの将来展望に関する表明の中には、様々なリスクや不確実性が内在します。 既に知られたもしくは未
だに知られていないリスク、不確実性その他の要因が、将来の展望に関する表明に含まれる内容と異なる結果
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