2019年9⽉期第2四半期
決算説明資料
株式会社 EduLab
東証マザーズ ( 証券コード 4427 )
2019年5⽉10⽇
⽬次
第⼆四半期決算概況 2
2019年9⽉期第2四半期実績 3
2019年9⽉期通期⾒通し 10
事業トピックス① テストセンター事業 12
事業トピックス② プラットフォーム事業 14
事業トピックス③ AI関連事業 23
Appendix（会社概要と成⻑戦略等） 28
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第二四半期決算概況
1. 2019年9⽉期2Q決算概況 2. 2019年9⽉期2Qの事業動向
n 連結売上⾼ 2,589百万円（前年同期⽐ 28.9％増） n e-Testing/e-Learning、テスト運営・受託とも順調
に拡⼤
n 連結営業利益 305百万円（同 24.8％減）
● 連結売上⾼営業利益率 11.8％（同 8.4pt 低下） n e-Testing/e-Learningでは、英ナビ・スタディギア
が前年同期⽐48.1％増と⼤幅に伸⻑
n 当期純利益 82百万円（同 23.7％減）
n テスト運営・受託事業においては、平成31年度全
● EPS 10.10円
国学⼒・学習状況調査の準備業務等により44.5％の
n IPOに伴う公募及び第三者割当増資による新株式発 ⼤幅増収。ただし前年度貢献した収益性の⾼いプロ
⾏に伴う現⾦及び預⾦の増加等により総資産は ジェクトの影響等でセグメント利益は前年⽐減
11,247百万円に（18年9⽉末⽐ 3,445百万円増）
3. 2019年9⽉期通期⾒通し
n 営業CFは +274百万円、投資CFは △560百万円、上
記公募及び第三者割当増資により財務CFは＋3,320
百万円。現⾦及び現⾦同等物の期末残⾼は 6,159百 n 通期⾒通し期初予想に変更なし
万円（期⾸残⾼より3,034百万円増加）
● 連結売上⾼ 6,810百万円（前年⽐ 71.6％増）
● 連結営業利益 1,408百万円（同 46.0％増）
● 当期純利益 861百万円（同 56.9％増）
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2019年9⽉期
第2四半期実績
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2019年9⽉期第2Q P&Lハイライト
損益計算書
(単位：百万円)
19年9⽉期 当初
対業績予想 対前年同期
n 売上は両セグメントにおいて順調に拡⼤し、主に、
2Q 業績予想
⽐ ⽐※ 英ナビ・スタディギアのライセンス及び多教科プ
実績 （2⽉8⽇）
ラットフォーム収益と、テストシステム提供等のAI
ライセンス収益、全国学⼒調査の準備業務等が貢献
売上⾼ 2,589 2,658 △69 +28.9%
し売上⾼は前年同期⽐で28.9%増加
n 販売管理費が想定を下回るとともに、為替差損、株
営業利益 305 129 +176 △24.8％ 式公開費⽤、シンジケート・ローン費⽤、投資有価
売却等の営業外項⽬も想定内に収まり営業・経常・
営業利益
当期純利益は当初予想を上回った
11.8% 4.9% +6.9pt △8.4pt
率
n 営業外費⽤も含めてほぼ想定通り進捗しており、今
期通期予想については据え置き
経常利益 134 126 +8 △60.7％
親会社株主に帰
属する四半期純 82 53 +29 △23.7％
利益
※ 前年度同四半期の未監査の実績数値との増減⽐較に関する参考値
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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)
n e-Testing/e-Learning事業
事業セグメント 19年9⽉期 2Q 対前年同期⽐※
● ライセンス等収⼊の拡⼤や前期からサービス開始し
た「スタディギア」（多教科プラットフォームサー
ビス）収⼊の増加等により増収
売上⾼ 1,580.6 +20.6%
● 12⽉発⽣の特別賞与⽀給などの⼀般管理費は増加し
e-Testing/ たが増収によりセグメント利益は増益
e-Learning
セグメント損益 677.8 +14.2% n テスト運営・受託事業
● 平成31年度全国学⼒・学習状況調査の準備業務、埼
⽟県学⼒・学習調査等により増収
売上⾼ 1,008.5 +44.5% ● 昨年度貢献した収益性の⾼いプロジェクトの影響及
テスト運営・ び12⽉発⽣の特別賞与⽀給などの⼀般管理費の増加
受託 でセグメント利益は減少
セグメント損益 92.9 △46.0％
n 全社費⽤
● 特別賞与⽀給、上場等に伴う外部専⾨家報酬⽀払、
全社費⽤ △465.4 105百万円増加 ⼀部役員報酬のセグメント費⽤から全社費⽤への配
分変更等により増加
※ 前年度同四半期の未監査の実績数値との増減⽐較に関する参考値
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e-Testing/e-Learning売上
サブセグメント別の売上⾼
(単位：百万円)
n 英ナビ・スタディギア
事業セグメント サブセグメント 19年9⽉期 2Q 対前年同期⽐※ ● 「スタディギアfor EIKEN」のライセンス収⼊等の拡⼤
や、前期からサービス開始した「スタディギア」（多教
科プラットフォームサービス）収⼊の実現及び英ナビ広
英ナビ・ 告の拡⼤等により増収。ただし広告収⼊の伸びは予想に
876.7 +48.1%
スタディギア 届かず
n 英検Jr.
英検Jr. 114.5 △2.1％ ● 商品更新期となった影響で前年対⽐で微減
n TEAP CBT
e-Testing/ ● コンテンツ利⽤ライセンス料が期を通じて貢献し増
TEAP CBT 47.6 +65.0％ 収
e-Learning
n CASEC
CASEC 199.7 △1.1% ● 受注・販売は順調に拡⼤したが、試験の消化が進まず前
年対⽐で微減。ただし進捗としては計画を達成
n テストシステム提供等
テストシステム提供
341.9 △7.8% ● 主に⼿書き⽂字認識「DEEP READ」関連ソフトウェア
等
利⽤についての⾮連結⼦会社からのライセンス収⼊等が
あったが、前年度に貢献のあった収益性の⾼い特定のプ
※ 前年度同四半期の未監査の実績数値との増減⽐較に関する参考値 ロジェクトの影響で前年対⽐で微減
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営業外損益
投資有価 投資有価 (単位：百万円)
証券 証券
売却益等 評価損 n 営業外損益についてはほぼ当期予想の範囲内で推
＋67.8 △27.9
ﾌｧﾝﾄﾞ運営費
移
△65.2
n 営業外収益増の主な要因
営業利益
＋305.3 ● 投資有価証券売却益67.2百万円を実現
為替差損
△35.6 ● CodeMonkey Studios Ltd. （31.9百万円）
株式公開費⽤ ● E.D.H Trading Development and Investment
△34.6 Corporation（TOPICA） （35.3百万円）
コミライン
組成費⽤
△17.0 その他 n 営業外費⽤増の主な要因
△57.7
● 投資先ベンチャー⼀社の持分について引き当て
を計上 （27.9百万円）
経常利益
+134.8 ● 運営開始した⽶国ファンド会社の運営費⽤が発
⽣（⼀時的なファンド組成費⽤18.3百万円を含
む）※
● 当期の特殊要因として上場に伴う株式公開費⽤、
コミットメントライン組成費⽤
※ 但し、当期利益へのインパクトは少数持分出資者の参加により
下期は減少していく予定
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貸借対照表サマリー
貸借対照表
(単位：百万円)
n 主に公募及び第三者割当増資に基づく変化が
18年 9⽉末 19年3⽉末 増減額
中⼼で想定の範囲内となった。前連結会計年
度末⽐では以下の通り
資産 7,802 11,247 +3,445 ● 公募及び第三者割当増資による新株式発⾏に
伴う現⾦及び預⾦の増加等により資産は
3,445百万円増加、純資産は3,499百万円増加
負債 5,274 5,220 △54 ● 固定資産は444百万円増加。主な内訳として
ソフトウェア145百万円、投資その他の資産
（敷⾦）130百万円、ソフトウェア仮勘定35
純資産 2,527 6,027 +3,499
百万円
● 有利⼦負債の減少等により負債は54百万円減
⾃⼰資本⽐率 32.4% 53.3% +20.9pt 少
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キャッシュフローの状況サマリー
キャッシュフローの状況
(単位：百万円)
n 主に公募及び第三者割当増資に基づく変化が
18年 9⽉期 19年9⽉期 2Q
中⼼で想定の範囲内となった
n 営業活動によるキャッシュフローは+274百万円
営業活動によるキャッシュフロー 231 274
● 期中減価償却費237百万円
n 投資活動によるキャッシュフローの主な内訳は
投資活動によるキャッシュフロー △1,134 △560 以下の通り
● ソフトウェア開発△423百万円
● 敷⾦の差⼊△132百万円
財務活動によるキャッシュフロー 1,320 3,320
n 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
期末現⾦及び現⾦同等物 3,125 6,159
● 公募及び第三者割当増資+3,345百万円
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2019年9⽉期
通期⾒通し
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2019年9⽉期第2Q P&L（累計）と通期予想に対する進捗
(単位：百万円)
n 第2Qについてはおおむね当期予想どおり推移して
19年9⽉期 2Q 19年9⽉期通期
（実） （予） おり通期業績予想については変更なし
n ⽂部科学省が実施する平成31年度「全国学⼒・学
売上⾼ 2,589 6,810 習調査」の委託事業は順調に推移し⼤半が下期に
寄与する⾒込み
営業利益 305 1,408
n 通期の営業利益への貢献度としては3Qと4Qでほ
ぼ同額を想定
営業利益率 11.8% 20.7%
経常利益 134 1,290
親会社株主に帰属する
82 861
当期純利益
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事業トピックス①
テストセンター事業
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2020年4⽉に向け全国にテストセンター設置を⽬指す
n 2019年5⽉14⽇に⽇本英語検定協会からプレスリリースがあった通り「⼤学⼊試英語成績提供システム」に対応する
2020年度の実施会場におきまして「テストセンター」を全国に設置し、そこで実施することを決定しました。
n 株式会社EduLab100%⼦会社の株式会社教育測定研究所を通じ、全国47都道府県に1か所以上の会場を構築し、⼤学⼊
試センター利⽤者の内、英語検定協会が実施する外部検定受験者の受⼊を⽬指します。
2019年5⽉14⽇付⽇本英語検定協会プレスレリースからの抜粋
13
事業トピックス②
プラットフォーム事業
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当社教育プラットフォーム事業の特徴
n 幼児から社会⼈まで、属性情報が正確且つ巨⼤な会員データベース
（2019年3⽉末時点で 約285万⼈ ）
n YoYの会員成⻑率 80％（2018年3⽉末〜2019年3⽉末）
n ⾼校⽣の3⼈に1⼈（ 110万⼈ ）が登録済み
n ⾃社 / PF参画パートナーによる多種多様なサービス展開
n PF利⽤収益、広告収益、課⾦収益をミックスし
GPR（Gross Platform Revenue）を最⼤化する事業モデル
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当社教育プラットフォーム事業のビジネスモデル
PF売上 ＋ 広告売上 ＋ 課⾦売上 ＝ GPR（Gross Platform Revenue）
クライアント プライマリーパートナー PF参画パートナー 広告出稿企業
• 広告掲載
PF売上 • プラットフォーム プラットフォーム 提供サービス プラットフォーム
広告売上
レヴェニューシェア 広告掲載 広告料⾦
利⽤料 レヴェニューシェア 参画関連料
• 提供サービス
レヴェニューシェア
当社 教育プラットフォーム事業
課⾦売上 学習サービス
学習サービス
サービス利⽤料 メディアサービス サービス利⽤料
提供
提供
ユーザー サービス利⽤ユーザー 団体利⽤企業（塾/学校など）
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当社教育プラットフォーム事業の重要指標 / KPI
プラットフォームの価値源泉である会員数、各事業KPIの最⼤化を図る
プラット
フォームの 登録会員数285万⼈ YoY80％の会員成⻑率 詳細な属性データ
価値
事業
PFP※事業 メディア事業 学習サービス事業
カテゴリー
広告
クライア
事業KPI 契約社数 × 契約額
ント数 × 平均取引 利⽤者数 × ARPU※
単価
※ Platform Partnershipの略
※ Average Revenue Per Unitの略
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重要KPI：登録会員数
YoYでの会員数の伸びが加速 284.5 万⼈
前年同期⽐＋126.4万⼈（＋80％成⻑）と過去最⾼の伸び ＋ 80％
238.9
196.1
186.1
＋53％ 158.1
137.3
122.2
113.3
103.5
97.7
89.9
83.1
73.6
69.1
60.2
52.2
41.1 43.9
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
末
⽉
3⽉
6⽉
9⽉
⽉
3⽉
6⽉
9⽉
⽉
3⽉
6⽉
9⽉
⽉
3⽉
6⽉
9⽉
⽉
3⽉
12
12
12
12
12
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
年
15
15
15
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16
16
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18
18
19
14
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20
20
20
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20
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20
20
20
20
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重要KPI：累計クライアント数と広告平均取引単価
\6,000 単位：千円 90
80
80 n 2018年度より事業化
\5,000 \4,857
n 2019年度より商品ラインナップを拡充（紙DM、
70
\4,156 動画広告、記事広告、外部配信）
\4,000 60
n 地域、年齢、性別など、属性情報の信頼度が⾼い
対象に配信可能な紙DM及び動画広告へのニーズ
50
が⾼く、クライアント数が増加。
\3,000
40 n 紙DM及び動画広告の取扱の増加とともに平均取
引単価が上昇
\2,000 30
24 n 営業リソース、代理店網を拡充したことにより、
\1,059 \1,122 20 営業パイプラインが拡⼤。下期はさらにクライア
\1,000 11 ントが増加する⾒込み
9
10
\0 0
2018上期 2018下期 2019上期 2019下期（見込）
累計クライアント数 平均広告取引単価（千円）
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重要KPI：累計プライマリーパートナー及びPF参画契約決定社数
n 2019年度より本格的にパートナー開拓活動を開始
n 2019年度上期にPFP第⼀弾として「Eye Candy
（アイキャンディ） 」をリリース
n 2019年度下期にPFP2サービスリリース、その後
順次サービスを投⼊予定
22
n PF参画社の拡⼤にともない、2020年度中に7〜10
サービス程度の新規サービスリリースを⽬指す。
3
4
1 3
1
2018年下期 2019年上期 2019年下期（交渉中含む）
プライマリーパートナー PF参画社
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サービスリリース・パイプライン
2019年下期よりPFPによるリリースが本格化
2020年以降はPF参画社増加に伴い、年7〜10程度のサービスをリリースする⾒込み
2019上期時点 2019下期 2020通期
1〜2サービス
⾃社IP
メディア
サービス
PFP
1〜2サービス
1〜2サービス
⾃社IP
学習
サービス • 英検2次対策学習サービス
PFP （予定）
2〜3サービス
• 中学⽣数学学習サービス
（予定）
• プラットフォーム・ポータル
サイトのリリース CAERA
プラット • 学習ポイントシステム
(Collaborative Adaptive Engine
for Recommendation and Analysis)
フォーム
• マスタリーマップβ版 • アダプティブ・ラーニングエンジン
機能追加
の本格実装
など
• マスタリーマップ正式リリース
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当社教育プラットフォーム事業成⻑のシナリオ
利⽤ユーザーの活性化
有料課⾦ユーザーの増加
PF参画社
広告クライアントの増加
提供学習サービス数の拡充
メディアサービスの強化
学習管理機能の強化
プラットフォーム登録会員数の継続的な増加
GPR※の
継続的な成⻑
※ Gross Platform Revenueの略
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事業トピックス②
AI関連事業
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教育関連⼤規模調査事業での実践事例
教育関連⼤規模調査事業の⼿書き⽂字処理に、DEEP READを活⽤
⼯数を⼤幅削減し、リードタイムの圧縮に成功
n 読取数、速度、精度ともに、 業界最⾼⽔準でのパフォーマンス を達成
総読取画像数 約1.4億画像 読取速度 1秒あたり、1078画像を読取
総読精度 約98% 読取帳票種類数 4種類(数字、⽇本語記述等…)
n 従来フローとDEEP READ導⼊実績の⽐較
従来フローの⼯数 DEEPREAD導⼊後の実績⼯数
全て⼈⼿で⼊⼒、確認作業 DEEP READで全て読取、⼈は確認作業のみ
選択式 20,511(h) 選択式 6,153(h)
短答式 8,667(h) 短答式 520(h)
⼿書き報告書処理 417(h) ⼿書き報告書処理 0(h)
合計 29,594(h) 合計 6,673(h)
1⽇8時間、300⼈が稼働したとき 約77.5%削減 実績値
リードタイム 12.3(⽇) リードタイム 4.2(⽇)
約65.9%削減
※上記フローにおける総コストは、約93％削減 24
DEEPREADプロジェクト案件の増加
今期、複数のプロジェクトにてDEEPREADが本格稼働
トライアルから着実に運⽤フェーズへの移⾏が進⾏中
無償トライアルも実施中だが、有償トライアル・案件数も着実に増加
n 案件数・規模等について
2018年9⽉期 2019年9⽉期 昨対⽐
有償案件数
1~4Q 1~2Q ※今年度は2Qまで
本格稼働案件数
2案件 11案件 +450%
(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案件 12案件 +100%
(スポットで売上)
無償案件数 トライアル実施数 44案件 42案件
n パイプライン
3か⽉~半年間 ※トライアルから本番稼働へは、
凡そ3か⽉~半年間の時間が必要
×50% (お客様社内評価・決裁の時間、
必要に応じて初期開発が必要であるため)
※現在検討中案件も多くあるため、
トライアル実施数 ×60% 本番稼働率は今後向上していく⾒込み
具体検討数
本番稼働数
25
導⼊企業の種別や提携先企業
社内業務(教育事業)での活⽤のみならず、幅広い業界業種にて導⼊実績が増加
提携先も強化
案件業界別割合について
導⼊企業の業界別内訳 l 銀⾏、保険会社等における⼿書き申込書等の帳票
の⼊⼒作業の効率化への活⽤
l 採点業務効率化や、アンケート調査業務等で活⽤ 教育関連 その他 l 各種カード、免許証等の⽒名や番号の⾃動認識へ
l 当社社内PJで活⽤ 4% 13% の活⽤
⾦融関連
25% l 個⼈情報を多く取り扱うため、オンプレミスの導
⼊の実績もあり
BPO
21% l データ⼊⼒作業のアウトソース事業の中での作業
l 社内業務効率化のみならず、DEEP READをエンド SI 効率化のために活⽤
ユーザへの提案も実施 37%
l DEEP READと⼈の作業をハイブリッドに⾛らせ、
l RPAとの連携実績あり 効率化・精度の担保、納期短縮等を同時に実現
l 帳票管理ソリューション・ツール等との連携実績あり l エンドユーザのデータを扱うため、セキュリティ
上の理由から、オンプレミスの導⼊の実績もあり
他社ソリューションとの連携等を通じ営業網の拡⼤
営業スピード加速化
26
※⼀部抜粋・提携先会社は全10社(検討中含)
レコメンドエンジン「Caera」について
レコメンドエンジン「Caera」を活⽤した案件の⽴ち上げに成功、業界問わずに展開を検討中
当社教育事業における活⽤事例：
教育事業では「Caera」をアダプティブラーニングエンジンとして活⽤
n 中国で展開する個別学習塾「⾃習室」にて n 英検対策アプリ「スタディギア」にて
Caeraを提供 Caeraを提供(予定)
l ⽣徒の能⼒(正答率)を予測 l 弱点分析に基づいた学習コンテンツの推薦を実施
l テストの⾼性能化(無駄な問題の除外等)を実施 l ⽬標級とのギャップの提⽰
l テスト時間の削減に成功 l 試験に対する得点レンジの予測も実施
l スケジュールの⾃動⽣成も実現
※今後、当社の他の学習プラットフォームへも提供予定
出版系企業へ導⼊した際のシミュレーション
1⽇あたりの1書籍の平均在庫数 在庫切れ状態の書籍の累積⽇数
20 30
15
68%減
20
10 18.896 28
5 10.643 44%減 10
9
0 0
Caera 現⾏ Caera 現⾏
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Appendix
（会社概要と成⻑戦略等）
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経営⽅針
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を活⽤し、次世代教育を実現する
当社独⾃のラーニングサイエンス技術の展開 EdTech事業分野
e-Testing /
認知 Programing 教育
On-line e-Learning
⾮認知 performance
objective
measurement
客観的評価基準
と評価
AIアプローチ
Big Data Education
X
Technology
個⼈適応型
学習・評価
Flipped Adaptive 次世代スクール 教育インフラ整備
Classrooms Learning マネージメントシステム タブレット・WiFi環境
反転教室
学習
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会社概要
「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を活⽤し
e-Testing/e-Learning事業、テスト運営・受託事業を展開
次世代教育を実現する⽇本発のEdTechカンパニーを⽬指します
セグメント別売上内訳
会社名 株式会社EduLab
テスト運営・受託事業
会社設⽴ 2015年3⽉（事業創⽴ 2000年4⽉） 1,030百万円 (26.0%)
代表者 代表取締役社⻑兼CEO 髙村 淳⼀
事業セグメント e-Testing/e-Learning事業
テスト運営・受託事業
学⼒測定技術およびテスト法の開発、能⼒検査・試験の 売上⾼
開発・実施・分析、および教育サービスの提供を⾏うと
事業内容 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分野におけ
る新規事業の開発・投資を⾏う
3,968万円
（株）教育測定研究所 （2018/9期）
⼦会社 Edutech Lab, Inc.（⽶国）
Edutech Lab AP Limited（中国・⾹港）
Edutech Lab AP Private Limited（シンガポール）
従業員数* 155⼈（外、平均臨時雇⽤者数、555⼈、2019年3⽉末）
e-Testing / e-Learning事業
2,937百万円 (74.0%)
総資産 11,247百万円（2019年3⽉末）
* 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 注：2018/9期の数字は未監査
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e-Testing/e-Learning事業（1）
概観
e-Testing/e-Learning事業 売上⾼
英ナビ・スタディギア
テスト運営・受託事業 1,448百万円 前年⽐＋25.1％
2,937百万円
（2018/9期）
英検Jr.
209百万円 前年⽐＋13.1％
テストシステム提供等 TEAP CBT
853百万円 前年⽐ +48.5％ 83百万円 前年⽐ -29.6％*
CASEC
343百万円 前年⽐＋3.7％
*2017/9期の⼀時的セットアップライセンス収益を除くと +103.5％
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e-Testing/e-Learning事業（2）
英ナビ・スタディギア、英検Jr.
英検協会*等と共同で、英語学習を⽀援するインターネットサービスを開発・提供
英ナビ・スタディギア：英検受験のオンライン申込み、英語学習オンラインサービス「スタディギア for EIKEN」を提供
英検Jr.：英検協会が提供する学校や塾を主要顧客とした英語の教育・テストプログラムの運営を受託
英ナビ・スタディギア 英検Jr.
英検協会と共同で、英検受験者を始めとする英語学習者の 英検協会が実施している学校や塾を中⼼に幼児から⼩学⽣
学習を⽀援するインターネット上のサービスを運営 まで幅広く利⽤されている英語の教育・テストプログラム。
2018年9⽉期より多教科プラットフォームの提供を開始 ペーパー版、オンライン版で提供
収益モデル 収益モデル
• ライセンスフィー • スタディギア有料版の利⽤料 • 有料サービスの受験料
• 各種メディア・広告収⼊ ペーパー版は英検協会より受託
オンライン版は⼿数料を英検協会に⽀払
英ナビサイト 英検Jr.サイト
* 正式名称：英検協会＝公益財団法⼈⽇本英語検定協会
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英検＝実⽤英語技能検定
e-Testing/e-Learning事業（3）
TEAP CBT, CASEC, テストシステム提供等
TEAP CBT：上智⼤学、英検協会と当社グループが共同開発した英語能⼒テスト
CASEC：最新のテスト理論を⽤い、受験者の能⼒を短時間で正確に測定する英語能⼒テスト
テストシステム提供等：英検4-5級スピーキングシステムおよび英検団体サポートシステムの提供等
TEAP CBT テストシステム提供等
「読む」、「書く」、「聞く」、「話す」の4技能を測定で サービス内訳
きる英語能⼒テスト。上智⼤学の他、多くの私⽴⼤学の⼊学
u 英検4 ‒ 5級スピーキングテストのモジュールを提供
試験で採⽤
収益モデル • 英検協会より受験者数に応じてライセンス収⼊
収益モデル • TEAP CBTプラットフォーム、コンテンツの
ライセンスフィーおよびシステム運⽤委託費 u 団体サポートシステム提供サービスは、英検の団体（主に
学校）受験者に対し、インターネットでの申込み⼿段、お
よび受験者・教師へのフィードバックを提供するサービス
収益モデル • 英検協会からのシステム使⽤料
CASEC
u ⾃社サービス・技術の海外販売、等
IRT（項⽬応答理論）とCAT（コンピュータ適応型）の技 収益モデル • 当社CASECおよび海外投資先の
術を⽤いた世界初のテスト。問題の難易度に関わらず、受 ソフトウエア商品の販売等
験者の英語能⼒を短時間で正確に測定することが可能
収益モデル • 直販あるいは代理店経由での販売
スピーキングシステム
受験イメージ
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テスト運営・受託事業
国・地⽅公共団体等の試験実施団体の学⼒調査事業の実施を受託。および英検協会、教育機関、
⺠間企業等を主要顧客に、システム開発、コンテンツ開発を受託、テスト分析・コンサルティングサービスを提供
テスト運営・受託事業 売上⾼ 受託事例
• ⽂部科学省 全国学⼒・学習状況調査
• 埼⽟県学⼒・学習状況調査（IRT：項⽬反応理論を活⽤）
• OECD加盟国の学習到達度調査（PISA）
• 国際成⼈⼒調査（PIAAC）
• 国際数学・理科教育動向調査（TIMSS ）
• 国際教員指導環境調査（TALIS ）
1,030百万円 • ⼤学⼊試センター、センター試験願書受付業務および結果
（2018/9期） 送付業務、等
e-Testing / コンピュータによる採点会場⾵景
e-Learning事業
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国内教育市場環境を取り巻く急速な変化
国内は⽬先⼈⼝減少による影響はあるものの、戦後最⼤規模の⼊試改⾰（2020年）
学習指導要領改訂（2020年）による英語教育の若年化・4技能化
教育のICT化の進捗（2018年〜）等により、当社の成⻑可能性が⾼まっています
2018年〜 学校環境のICT化促進 2020年 ⼤学⼊試改⾰ 2020年 学習指導要領改訂
l デジタル教科書の導⼊ l 「⼤学⼊試共通テスト」導⼊ l ⼩学校5-6年⽣英語教科化
l 各種試験のCBT化 l 英語4技能⺠間試験の l 3-4年⽣英語必修化
l ⾼校 ⼤学、⾼校⼊試への導⼊ l プログラミング学習開始
l 2024年：英語⺠間試験に （ICT化促進）
l ⼩学校
完全移⾏予定
l 中学校
l 2019年度全国学⼒調査で
英語スピーキングCBT実施
外部環境の変化に伴い 教育産業におけるビジネスモデルのパラダイムシフト
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当社の特⻑・強み：サマリー
当社の強みは、テスト産業で蓄積してきた（1）最先端の技術⼒ と、それらを各種業界でソリューション展開するた
めの（2）戦略的ビジネスパートナー、最新技術や海外市場展開を⽀える（3）知⾒・情報収集能⼒、の3点
教育IT分野における 各種事業を強固にする 海外EdTech市場における
最先端の技術⼒ 戦略的ビジネスパートナー 知⾒・情報収集能⼒
教育ITのコンピューター学習の技術 業界をリードする企業とのアライアンス 国内外におけるEdTechベンチャー投資
における弊社の達成実績 による事業推進 と巨⼤教育市場への事業参⼊
第2世代 英語関連事業 EdTechファンド事業
Adaptive Testing
◆ （公財）⽇本英語検定協会 EdTechベンチャー
◆ その他、英語検定事業者 + 投資ファンド
へのLP参加
第3世代 教育コンテンツ関連事業
Adaptive Learning 海外EdTech関連事業
◆ ⼤⼿受験出版社
◆ 通信添削事業者、他
CAERA 中国・アジア事業
中国K12*向け教室
モバイル関連事業 およびオンライン教育
サービス
第4世代 ◆ ⼤⼿携帯キャリア
Intelligent Testing & Learning インド事業
English 4skills ⾦融・BPO関連事業
⾼校向け模試および
NLP * ◆ ⼤⼿BPO事業者 単元テスト事業
◆ ⼤⼿アウトソーシング事業者
*NLP（Natural Language Processing）：⾃然⾔語処理、⼈間が⽇常的に使っている⾃然⾔語をコンピュータに処理させる⼀連の技術 *K12 :幼稚園の年⻑から⾼校卒業までの13年間の教育期間のこと
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特⻑・強み（1）
最先端の技術⼒：教育IT化の技術世代と当社実現サービス
今後加速する教育IT化の波の中、当社は独⾃の技術を⾃社開発しており、
既に第3世代：連続測定（Continuous Measurement）までのサービスを展開。
第4世代：知的測定（Intelligent Measurement）へと更なる進化を進めています
教育IT世代 実現できること 当社提供サービス
第1世代
紙のテストをコンピュータ化したもの
（素点⽅式、偏差値⽅式）単答式の⾃動採点
第2世代
受験者の回答に応じ次の質問を適宜、変えていき
短時間で受験者の能⼒を⾼い精度で測定 CASECで
2001年より対
応
第3世代
学習⽀援にまで踏み込み、テスト結果に基づき
未習得な部分の追試や独習を⾏うことで、効率的
スタディギア、
な学習につなげる
英検Jr.で提供
第4世代
AI技術を活⽤し、従来、⼈が⾏っていた採点等を
⾃動化し、採点効率や採点精度、最適学習カリ 新世代CASEC、
キュラムを実現 English 4 skills
で提供開始
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特⻑・強み（1）
最先端の技術⼒：当社の持つ技術基盤
各世代の教育IT化を⽀えている技術を保有しており
第4世代へ更なる進化をする上で、AI領域で積極的な投資を⾏っています
Item Response Theory(IRT)： Adaptive Engine：
項⽬応答理論 適応型測定・学習
項⽬応答理論では、テスト難易 コンピュータを⽤いて受験者の
度と受験者能⼒を別々に把握し、 回答に応じ次の質問を適宜変え
「ある難易度の問題に対し、あ ていく、コンピュータ適応型テ
る能⼒をもった回答者の回答確 スト（CAT）によって、短時間
率 は X ％ で あ る 」 で受験者の能⼒が⾼い精度で測
ということを根拠に、確率論的 定できます
に受験者の能⼒を求めます
＜実践例＞
埼⽟県学⼒調査 ＜実践例＞
Deep Learning (AI)： Natural Language Process(NLP)：
深層学習 ⾃然⾔語処理
機械学習の⼿法の１つ、⼈⼯ ⾃然⾔語をコンピュータに
知能(AI)の急速な発展の起爆 処理させる技術。
剤となった技術。 応⽤することで、⽂章の解
⾼い精度で様々な認識が可能 析が可能になり、⾃動採点、
となり、⾃動運転や医療技術 ⾃動翻訳、対話システムを
など幅広い分野で応⽤が可能 開発
＜実践例＞ ＜実践例＞
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特⻑・強み（2）
戦略的ビジネスパートナー：教育業界シェア拡⼤と他業界展開を視野
各サービスを事業化していく上で、各業界におけるリーディングカンパニーとのアライアンスを通じ
教育市場における事業シェアを拡⼤するとともに、他業界へのソリューション提供を展開中です
各業界リーディングカンパニーとのアライアンス
他産業市場
⼤⼿BPO事業者
英語検定事業者
⼤⼿アウトソーシング
事業者
通信添削事業者
⽂教市場
⼤⼿携帯キャリア
⼤⼿受験出版社
英語検定試験団体
コンテンツ アプリケーション インフラ
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特⻑・強み（3）
知⾒・情報収集能⼒： EdTech投資とグローバル展開
EdTechで先⾏する北⽶・イスラエル市場でのベンチャー投資実績に加え、教育市場の
⾼成⻑が期待できるアジアでは事業投資を展開。更に、オフショアでのシステム開発等も進めています
当社のグローバル市場展開
上海・無錫
ボストン • 反転学習を取り⼊れた最新の塾事業の展開
• AI拠点の設置、別会社化 • オフショア開発センター運営展開【2018年】
• EdTechベンチャー投資拠点、別会社化 • EdTech事業会社投資活動 <カバーエリア> 中国本⼟
• 中国新規教育事業開発、マーケティング拠点
• 中国AI事業、事業開発拠点
ELHK
• 中国事業資産管理
Edutech Lab
• R&D拠点の設置【2018年度】
ELAP
u ソフトウエア開発
• EdTech事業会社投資
u テストコンテンツ開発
<カバーエリア> 東南アジア、インド
u 採点業務アウトソーシング
• ソフトウエア開発、事業開発拠点
• EdTechカンパニーへのベンチャー投資 • 教育事業開発、マーケティング拠点
u LPからGPへ【2018年度】
中国、東南アジア、インド、⽇本、ヨーロッパへの投 インド
資活動ネットワークの確⽴、アメリカ、ヨーロッパの • Kyoshi ⾼校向け模試、単元テスト事業展開
直接活動 • オフショア開発 / センター運営強化
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成⻑戦略シナリオ：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⻑の礎とし、
増⼤していく会員基盤を元に教育プラットフォームを拡充。
加えて、EdTech領域での実績を他分野・他市場へ展開し、更なるビジネス拡⼤を⽬指します
2017年〜
次世代型AIベース技術ライセンス
既存製品への次世代技術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
学⼒調査、英語SW*テスト等 ⾦融・保険・証券
スタディギア等の既存ラーニング 出版・メディア
⾃習室事業等の海外サービス BPO企業
公共機関・⼤学、等
2016年〜
教育プラットフォーム
230万⼈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
・⼤学広報メディア ・英検等との連携による英語関連サービス強化
・英語および⼀般 ・⼤⼿受験出版社、通信添削事業者等との連携による多教科展開
2000年頃〜2015年〜
テスト・システム等ライセンス
⼤学⼊試改⾰等における事業機会を確実に捉えた既存ライセンス系サービスの確実な成⻑
・スタディギア for EIKEN ・団体サポートシステム
・スピーキングシステム ・CASEC
・英検Jr.
・英語4技能テストシステム（TEAP CBT） *SW：Speaking and Writing
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ライセンス事業：ビジネスモデルの転換
従来は顧客からの要望を踏まえ、受託開発を通じて製品・サービスを提供していましたが、
ノウハウの蓄積を通じて、2015年より⾃社でシステム構築を開始、ライセンス提供へビジネスモデルを転換。
⾃ら事業リスクをとることにより、収益⼒の向上を図っています
設⽴当初〜2015年 2015年〜 ライセンスサービス群
納品後の事業リスクは背負わない 事業リスクを取り、英検と共に成⻑
お客様 英語4技能テストシステム
ビジネス
モデル 教育測定
受託 物 お客様 研究所
スピーキングテストシステム
教育測定研究所 4級・5級
スピーキングテスト
ビジネスモデル
転換
マネタイズ 受託開発費＋保守・運⽤ ライセンスフィー、プロフィットシェア
申込システム
レベニュー 英検
受託案件増加 受験⼈数、団体数、⽉数、等 団体サポートシステム
ドライバー
ラーニングシステム
リスク 価格相場 お客様事業環境の変化
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教育プラットフォーム事業：領域およびサービスの拡充
拡⼤し続ける顧客基盤をベースに、戦略的パートナーとも協⼒して、対象科⽬軸、
顧客セグメント軸、コンテンツサービス軸でサービスを展開し、3次元で事業拡⼤を図ります
資格・・・
協業パートナー
メディア事業展開 社会
多教科へ展開し、 理科 ⼤⼿受験出版社・通信添削事業者
英検受験者以外の会員獲得
算数
国語 コンテンツサービスの拡大 対象科⽬の拡⼤
英語
On Demandサービス
個別課⾦
Premiumサービス
⽉額固定課⾦ スタディギア
for ⼤学受験
Basicサービス
無償* 顧客セグメントの拡⼤
幼稚園 ⼩学校 中学校 ⾼校 ⼤学 社会⼈
スタディギア for EIKEN OLPC
*収益源はプラットフォーム利⽤料（BtoB）および広告収益 スタディギア for CASEC
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次世代型AIベース技術ライセンス事業：他業界への応⽤展開
EdTech分野で蓄積してきたAIベース技術を他業界へ展開。
更なる技術投資を通じて、当社コア技術の進化を⽬指すとともに、収益機会の拡⼤を図ります
当社の持つコア技術と他業界への展開
⾦融業界 農業分野 公共事業
⽣保、BPO事業者等、 農林⽔産に関わる 膨⼤な⼿書き帳票処理の
⼿書き申込書の ⽣産記録×統計分析＝収穫量向上 テキスト化×処理=働き⽅改⾰
テキスト化×審査＝ミス防⽌・LT短縮
国の公的機関によるイノベーション・プ 国の公的機関所管、特殊法⼈における年間
・・・
◆ ⼤⼿国内、外資⽣命保険会社 ログラムで開発を進めている「農業デー 数⼗億円以上のコストが発⽣している⼿書
＜BPO事業者＞ タ連携基盤」にて き帳票におけるデータ化を検証予定。50%
◆ ⼤⼿BPO事業者 Deep Readを活⽤ 程度の削減効果が期待される
◆ ⼤⼿アウトソーシング事業者
EdTechでの実績蓄積とAI活⽤領域拡⼤
⼿書き⽂字認識 クラスタリング処理
⼿書き申込情報
NLP AI
(Natural Language Processing AI)
⾃動採点
： ：
CAERA 学習レコメンド
(Collaborative Adaptive Engine for Recommendation and Analysis) ：
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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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基づいて株式会社EduLabによりなされたものであり、将来の出来事や状況を反映して、将来展望に関するい
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