2019年9月期
決算説明資料
株式会社 EduLab
東証マザーズ ( 証券コード 4427.T )
2019年11月14日
目次
1. 会社概要
2
2. 2019年9月期決算実績
6
3. 2020年9月期見通し
15
4. 成長戦略シナリオ及び事業トピックス
19
1
会社概要
Group Mission
は
「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
⚫ EduLabは創業時からラーニングサイエンスによって正しく測定。
教育に関するあらゆる問題を科学的に解決します。
⚫ EduLabはEdTechを駆使し、先進的なテスト／ラーニング、スクール運営、
学力・教育系の調査分析など、幅広い領域で事業を提供します。
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
2,459百万円
会社設立 2015年3月（事業創立 2000年4月） ( 39.2% )
1,975百万円
( 31.5% )
代表者 代表取締役社長兼CEO 髙村 淳一
e-Testing/e-Learning事業
事業セグメント
テスト運営・受託事業
6,272 百万円
学力測定技術およびテスト法の開発、能力検査・試験の 2019/9期
開発・実施・分析、および教育サービスの提供を行うと 198百万円
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 ( 3.2% )
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
137百万円
( 2.2% )
従業員数* 136人（外、平均臨時雇用者数、573人、2019年9月末）
テストシステム提供等 344百万円
1,156百万円 ( 5.5% )
総資産 12,853百万円（2019年9月末） ( 18.4% )
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 3,812百万円
( 60.8% )
4
グローバル展開
ボストン 上海
►Double Yard ►ソフトウエア開発
⚫ AI技術開発
►EdTechベンチャー投資 無錫
ニューヨーク ► 自習室事業の運営
►欧州展開も見据えた戦略拠点
日本・東京
►EduLab
►教育測定研究所
シアトル
►R&D拠点
香港
►EdTech 分野への投資業務
►中国事業管理会社
インド・プネ シンガポール
►ソフトウエア開発 ►東南アジアの事業拠点
►インド国内向け教材開発
5
2019年9月期
決算実績
2019年9月期決算ハイライト（1）
売上高は62.7億円。前年比 58.0％の増収
（百万円） e-Testing/e-Learning事業 テスト運営・受託事業
7,000
6,272
6,000
+58.0%
e-Testing/e-Learning事業は
5,000 2,459 38.1億円、同29.8％増収
3,968 +138.7%
4,000
3,449
1,030
3,000 1,079 テスト運営・受託事業は
2,000
3,812 24.5億円、同138.7%増収
2,937
2,370
1,000 +29.8%
0
2017/9期 2018/9期 2019/9期
7
2019年9月期決算ハイライト（2）
営業利益は14.6億円。前年比 51.6％増益を達成
（百万円） 営業利益（左目盛） 売上高営業利益率（右目盛）
2,000 24.3% 23.3% 25%
1,462 20% 営業利益率は
1,500 17.1% +51.6%
23.3％と20％台を維持
15%
1,000
964
10% 期初目標を達成
588
500
5%
0 0%
2017/9期 2018/9期 2019/9期
8
2019年9月期 P&L
損益計算書
(単位：百万円)
◼ 売上高は両セグメントにおいて順調に拡大し、主に、
18年9月期 19年9月期 対前年比
英ナビ・スタディギアのライセンス収益及び多教科
プラットフォーム収益とテストシステム提供等のAI
売上高 3,968 6,272 + 58.0%
ライセンス収益が増加。更に、平成31年度全国学
力・学習状況調査及び埼玉県学力・学習状況調査等
EBITDA 1,228 1,962 + 59.7% が大きく売上増に貢献。売上高は前年比 58.0%増加
◼ 販売費及び一般管理費は、一時賞与、事務所移転費
売上高EBITDA率 30.9% 31.3% + 0.3pt 用、地代家賃増等により前期比22.3％の増加となっ
たが、増収効果により営業利益は同 51.6％増加
営業利益 964 1,462 +51.6％
◼ 経常利益は、ファンド運営費用、為替差損、株式公
開費用、融資・借り換え関連費用等により営業外費
売上高営業利益率 24.3% 23.3% △ 1.0pt 用が増加し、同31.7％増益
◼ 当期利益は同43.3％増加
経常利益 904 1,190 + 31.7％
◼ 創業20周年記念配当 1株当たり23円00銭を予定
親会社株主に帰属する
当期純利益
549 787 + 43.3％
9
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
● ライセンス等収入の拡大や前期からサービス開始した「スタ
事業セグメント 18年9月期 19年9月期 対前年比 ディギア」（多教科プラットフォームサービス）収入の増加、
また英検向けシステムの機能拡張に伴う一時的収入もあり 前年
比29.8％の増収
売上高 2,937 3,812 +29.8%
● 12月発生の特別賞与支給などの一般管理費が増加したが、増収
e-Testing/
効果によりセグメント利益は 同33.2％増加
e-Learning
セグメント ● セグメント利益率は 51.4%（前年比 +1.3pt）
損益
1,471 1,959 +33.2%
◼ テスト運営・受託事業
売上高 1,030 2,459 +138.7% ● 平成31年度全国学力・学習状況調査、及び埼玉県学力・学習調
テスト運営・ 査等の受託により 同138.7％増収
受託
セグメント ● 一般管理費も増加したが、増収効果によりセグメント利益は 同
損益
213 483 +126.9％
126.9％増加
● セグメント利益率は 19.7%（前年比 △1.0pt）
260百万円
全社費用 △719 △980 増加 ◼ 全社費用
● 主な増加要因として、一過性の特別賞与支給、上場等に伴う
外部専門家報酬、事務所移転費用等、68百万円が含まれてい
る
● また、一部役員報酬の52百万円はセグメント費用からの移動
10
e-Testing/e-Learning売上
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」のライセンス収入の拡大及び前
TEAP CBT 期からサービス開始した「スタディギア」（多教科プラット
英検Jr.
4,000 英ナビ・スタディギア
+29.8% 3,812 フォームサービス）収入の増加等により3割増収。但し広告収
入の伸びは予想に届かなかった
◼ 英検Jr.
+23.9% 1,156 商品更新期となった影響で前年比微減
2,937
3,000
◼ TEAP CBT
2,370 853 344 コンテンツ利用ライセンス料が期を通じて貢献し増収
137
575 198 ◼ CASEC
2,000
343
受注・販売は順調に拡大したが、売上に計上される試験の進
83
331 捗はほぼ前年並み
209
118
185 ◼ テストシステム提供等
1,000 1,975 主に手書き文字認識「DEEP READ」関連ソフトウェア利用
1,448 についての非連結子会社からのライセンス収入及び中国自習
1,158
室事業のライセンス収入及び一時的なコンサル売上等が貢献。
前年比3割増収
0
2017/9期 2018/9期 2019/9期
11
営業外損益
営業外損益
(単位：百万円) ◼ 主な変動要因は、1）為替変動による為替差損、
対前年比 2）ファンド管理費、3）借換費用、等
18年9月期 19年9月期
増減
◼ 為替に関しては、円高基調のため前期 6百万円
営業外収益 46 70 + 23 あった為替差益が逆に65百万円の為替差損に
投資有価 ◼ ファンドを組成した結果、投資先の拡大による
証券売却益
38 68 + 30
ファンド管理費が前年比78百万円拡大（但し、
その他 8 1 △ 6 6百万円は少数持分株主分）
営業外費用 107 341 △ 234 ◼ その他として、期中に満期を迎えた社債の借換の
ための長期資金の調達による借換費用6.5百万円
支払利息 35 36 △ 0
◼ この他、株式公開費用 34百万円が含まれる
為替差損 - 65 △ 65
投資事業組
15 93 △ 78
合管理費
税額控除外
源泉税
34 31 + 3
株式公開費
- 34 △ 34
用
その他 21 79 △ 58
12
貸借対照表サマリー
(単位：百万円)
2018年 2019年 ◼ 公募及び第三者割当増資による新株式の発行などに
増減額
9月末 9月末
より現金及び預金が増加（3,054百万円）したこと
流動資産 5,002 9,159 + 4,157
及び受取手形及び売掛金の増加（727百万円）等に
現預金 3,125 6,179 + 3,054
より流動資産は前期末比 4,157百万円増加（以下、
その他 1,877 2,980 + 1,103
同）
固定資産 2,772 3,679 + 906
ソフトウェア 1,792 2,054 + 262 ◼ 固定資産は 906百万円増加。主な内訳として、投資
投資有価証券 361 703 + 341 有価証券 341百万円、ソフトウェア 262百万円、有
その他 618 921 + 303
形固定資産 142百万円が増加したことが要因
繰延資産 26 14 △ 12 ◼ 流動負債は 1,133百万円増加。借入金及び社債が
資産 合計 7,802 12,853 + 5,051 718百万円、未払法人税等が 144百万円、買掛金が
流動負債 3,366 4,499 + 1,133 110百万円増加したことによる
有利子負債 2,641 3,360 + 718
◼ 固定負債は 346百万円減少。借入金及び社債が 370
その他 724 1,139 + 414
百万円減少したこと等による
固定負債 1,908 1,562 △ 346
有利子負債 1,896 1,526 △ 370 ◼ 社債の借換えを進めた結果、短期有利子負債は 718
その他 11 35 + 23 百万円増加、長期有利子負債は 370百万円減少
負債 計 5,274 6,061 + 786
純資産 計 2,527 6,792 + 4,264
負債純資産 合計 7,802 12,853 + 5,051
13
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 +733百万円
◼ 投資活動によるキャッシュフローの主な内訳は以
18年 9月期 19年9月期
下の通り
● ソフトウェア開発 △782百万円
営業活動によるキャッシュ・フロー 231 733
● 本社移転に伴う事務所設備等の有形固定資産
の取得による支出 △184百万円
投資活動によるキャッシュ・フロー △1,134 △1,478 ● 投資有価証券の取得による支出 △436百万円(1)
● 貸付による支出による支出 △231百万円
財務活動によるキャッシュ・フロー 1,320 3,804
◼ 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
現金及び現金同等物の期末残高 3,125 6,179
● 公募及び第三者割当増資など +3,378百万円
● 借入金及び社債の純収入額 +348百万円
(1) Ephesoft投資（US$ 3mm）、ファンド投資 60百万円、非連結子
会社出資 44百万円を含む
14
2020年9月期
見通し
2020年9月期通期予想
(単位：百万円)
19年9月期実績
20年9月期
前年比
◼ 売上高予想は 84.5億円で、前年比 34.7％増
予想
◼ 営業利益は 18億円、同23.1％増
売上高 6,272 8,450 +34.7%
◼ 1株当たり当期純利益は126.43円、同+33.08円
営業利益 1,462 1,800 +23.1% ◼ なお，以下の非連結子会社3社については、重要
性が増したことにより2020年9月期から連結の範
囲に含める予定
営業利益率 23.3% 21.3% △ 2.0pt
● DoubleYard, Inc.
経常利益 1,190 1,570 +31.8%
● JIEM INDIA PRIVATE LIMITED
親会社株主に帰属する ● Kyoshi Education Pvt. Ltd.
当期純利益
787 1,110 +41.0%
（※2019年12月にJIEM INDIA PRIVATE LIMITEDと合併予定）
1株当たり当期純利益 93.35円 126.43円 +33.08円
16
2020年9月期通期予想の前提
◼ e-Testing/e-Learning事業／ライセンス収益
► e-Testing/e-Learningにおけるライセンス売上は、ライセンス単価の上昇及びCBT*ライセンスの拡大を中心に5%増を見込む
► テストセンター事業は2020年4月中旬開始予定。初年度は受験者数、数十万人を想定
* PC端末とオンライン環境、高度なセキュリティを完備したテストセンターで、CBTによる各種試験を実施する受験形態。原則的に常時実施の体制構築が可能
◼ e-Testing/e-Learning事業／プラットフォーム収益
► 今期 13億円の売上を計画
◼ e-Testing/e-Learning事業／ AI（AI-OCR、レコメンデーションエンジン等）関連収益
► AIソフトウェアの成長は想定通り加速する見込み
► 中長期的に、早い段階で売上10億円達成を目指す。今期は約 4億円を計画
◼ 販管費は業容拡大に伴う固定費増で4億円の増加を見込む
◼ ヘッドカウント数
136人（2019年9月末）⇒ 213人（2020年9月末想定。内、連結範囲拡大に伴う効果は52人、新規採用分は 25人）
◼ 設備投資額はe-Testing/e-Learning事業で 11億円（テストセンター関連を含む）、
テスト運営・受託事業で 1億円を見込む
17
2020年事業環境の変化
事業環境の変化 当社への影響
◼ 大学入試における民間英語試験活用の延期 ― (a) ◼ 今期
● 2020年→2024年、1年後を目処に方針の決定 （a）による影響は軽微
（b）は事業化により今後の収益の柱に
◼ 従来の紙の試験による同一日一斉受験形態から、 ◼ 中期／今後3年
テストセンター型受験形態への移行ニーズの高ま ● 英検受験者数の想定については大きな変更は無
り ― (b)
し
● 2020年大学入試における民間英語試験活用の準
● 英検のテストセンター型受験、CBT化促進・加
備を契機に、セキュリティレベルの高い、公平、
速に向けた各種施策により、テストセンター型
公正な試験実施インフラ整備の必要性が高まる
受験、CBT化の進展が進むことを想定
（詳細は後述）
● CBTライセンス料、テストセンター利用料が
e-Testing/e-Learning事業の成長の柱に
18
成長戦略シナリオ
及び
事業トピックス
成長戦略シナリオ：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長の礎とし
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、テストセンター事業
AI技術などEdTech領域での実績を他分野・他市場へも展開し、更なる事業拡大を目指します
2000年頃～2015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 事業
トピックス
2020年～
テストセンター事業 （1）
テストセンターの全国展開・インフラ整備
CBT化の加速
2016年～
教育プラットフォーム事業 （2）
200万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
2017年～
次世代型AIベース技術ライセンス （3）
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
20
事業トピックス （1）
テストセンター事業
テストセンター事業サマリー
1）目的・内容
● 英語検定試験のCBT化の加速への対応をインフラ面で進めるために、2024年までに全国約260カ所に整備予定
● 高いセキュリティレベルを完備し、受験生に公平・公正な試験環境を提供
2）収益モデル・見通し
● 初年度（2020年9月期）は英検受験者CBT転換率10%を目指し、自社テストのテストセンター利用も開始
● 年間利用者数に応じた利用料（CBTシステム使用料を含む）を課金する予定
3）将来展開
● 大学入試における英語民間試験の導入延期はあるものの、上記、CBT化は引続き加速すると予想
● 更に、英検のみならず当社及び社外も含め様々なCBTテスト事業にも活用し、収益機会の拡大を計画
22
テストセンター事業基本方針
テストセンター整備でCBTの導入を加速化
2020年教育改革 規制改革
誰一人取り残すことのない
指導要領改訂 『生きる力』 学びの、その先へ 『公正に個別最適化された学び』の実現
プログラミング学習 英語4技能学習 教育現場のICT化
CBT実施環境整備を通じて、日本におけるCBT化へ寄与
IRT技術 × AI × テストセンター
作問技術 作問・採点技術 実施・運営インフラ
他社既存検定含めた検定市場
第1弾
約495億円*
► 英検協会の既存テストのCBT化促進
► 2020年大学入試改革のインフラ整備
自社テスト ⇒ 2024年に向けた準備
CASEC シリーズ
英検ファミリー 約19万人 第2弾
18年度 385万人
► 自社テストCASECファミリーの公開会場
センター志願者
約55万人
第3弾
► 他社既存検定のCBT化
*2018年版 教育産業白書
矢野経済研究所 23
英検協会における今後の方針
民間英語試験の導入は延期するもCBT化は来年4月から本格開始
2019年11月13日 日本英語検定協会プレスリリース
『来年4月からS-CBT（4技能1日完結）の
テストセンター型受験が本格開始』
― 英語4技能検定のCBT化の加速 ―
◼ S-CBTは継続、年齢問わず広く活用可能な検定に
従来型の英検や英検CBTと同様、受験対象者を大学や中高校
入試の受験にも活用可能かつ、生涯学習として英語学習者向
けに年齢制限のない資格検定の位置付けに
◼ 従来年3回の実施から、全国で常時実施を目指す
従来型の英検は年3回、英検CBTの毎月実施に加え、S-CBT
は、さらなる受験機会の拡大を目指し、希望するタイミング
で受験可能とすることを目指す
◼ 予約申込約30万人向け検定料を特別価格で提供
従来型の英検（本会場受験）の検定料よりも安価な金額で受
験が可能（3級を除く）
24
全入時代における入試方法の変化
AO・推薦入試の比率拡大が外部検定利用を後押し
◼ 文部科学省によると、2018年度の大学入学者61万4243人のうち、AO・推薦経由の入学者は過去最高の45.2％。
私立大では10年ほど前からAO・推薦入学者が一般入試を上回り、半数以上を占める。
◼ 国立大学協会は21年度までに、国立大のAO・推薦入試の入学者を現在の15％台から、30％に引き上げる目標を
掲げています。一般入試の定員数を減らし、AO・推薦募集に振り向ける難関私大も。
2020年7月28日 第20回OECD/Japanセミナー 朝日新聞 EduA
文科省 大学入学者選抜改革の動向から抜粋 https://edua.asahi.com/article/12452704
25
英検が大学入試活用実績No.1
文科省による導入は延期となったが、外部検定利用は継続
◼ 株式会社旺文社によると、2018年度大学入試（一般入試、推薦・AO）で利用される英語外部検定は、英検協会
が実施する英検、TEAP、IELTSが多くを占め、英検はほぼすべての大学で利用可能
Ⓡ Ⓡ
大学の英検 優遇校 中高校の英検 優遇校
388校 924校
公益財団法人 日本英語検定協会ホームページより 2019年11月現在
2018年度大学入試（一般入試、推薦･AO）における英語の外部検定利用について、全大学の入試要項の分析
株式会社旺文社 https://www.obunsha.co.jp/news/detail/499
26
テストセンター事業概要
◼ 2020年度においては、47都道府県を網羅し、直営会場1-3拠点、委託会場約100拠点に展開し、英検の
CBT化インフラとしてテストセンターを展開
◼ 2024年度に向けては、大学入試の外部検定活用も見据え、直営17拠点、委託会場約260拠点に展開予定
2024年度
国内トップクラスの拠点数
入試活用可能な
高セキュリティセンター 直営会場
17拠点 新宿センター全体像
委託会場 • 可動式パーティションで大規模実施を収容
（管理者配置効率化）
約260拠点 • 同時に複数検定実施
2020年度 • 身体障害者も受入可能
• 少数検定実施
（面談タイプも可）
直営会場
1～3拠点
委託会場
約100拠点
27
参考：文科省 新学習指導要領
http://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/index.htm
■幼稚園・小・中学校学習指導要領の改訂ポイント ■高等学校学習指導要領の改訂ポイント
28
参考：文科省 新時代の学びを支える先端技術活用推進方策【一部抜粋】
http://www.mext.go.jp/a_menu/other/1411332.htm
29
事業トピックス （2）
プラットフォーム事業
プラットフォーム事業
1）広告メディア事業の伸長
● 売上高は前年比4.5倍と伸長
● クライアントの業種、数ともに順調に増加中
2）プラットホームサービスの拡充
● メディアサービス：無料動画学習メディア「スタディチャンネル」をリリース
● 学習サービス：パートナー開拓が進捗、パートナー提供の新サービスをリリース
● 上期リリース予定のサービスについて
3）KPIアップデート
● 登録会員数が、2018年9月末 196万人→2019年9月末 336万人と急拡大
● 広告実施クライアント数も、同11社→54社と急増
● プライマリーパートナーは、同1社→2社、PF参画社が同1社→3社に増加
31
1）広告メディア事業の伸長
・広告売上高は、クライアント数の増加、案件の大型化に伴い前年比4.5倍に伸長
・前期は大学／専門学校のみだったクライアント業種が、教育サービス事業者、一般業種にも拡大
・特に中／高校生を対象とした教育サービス事業者、入試広報案件が増加
広告メディア売上 会員セグメント別売上
1%
15%
20%
67%
39%
22%
20%
4.5倍 10% 7%
会員数
2018年9月期 2019年9月期 構成比
幼児/小学生 中学生 高校生 大学生 社会人
業種別売上
6%
17% 35
%
47%
59
36% %
クライアント数
2018年9月期 2019年9月期 2018年9月期 2019年9月期 構成比
一般業種
大学 / 短大 / 専門学校など
教育サービス事業者（塾 / 通信教育など）
32
2）プラットフォームサービスの拡充
新規メディアサービスをリリース
・新規メディアサービスとして単元学習動画メディア「スタディチャンネル」をリリース
・新規学習サービスとして小学生向け英語学習サービス「スタディギアEyeCandy」をリリース
メディアサービス 学習サービス
リリース日：2019年9月 リリース日：2019年4月
対象年齢：小 / 中学生 対象年齢：小学生
33
2）プラットフォームサービスの拡充
導入予定の新規メディアサービス
新規メディアサービスとして「塾選びの“不”を解消し、ピッタリの塾とマッチさせる」
ことを目的とした塾情報検索サービス「塾ピタ」を2020年度上期にリリース予定
リリース日：2020年度上期
新規メディアサービス 対象年齢：小～高校生、保護者
34
2）プラットフォームサービスの拡充
今後の方向性
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拡充していきます
資格・・・
協業パートナー
メディア事業展開 社会
理科 大手受験出版社・通信添削事業者
数学／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
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
336万人の顧客基盤
35
3）KPIアップデート
英ナビ会員登録会員数の推移
・会員数はYoYで堅調に拡大し2019年9月末時点で336万人に
・前年9月末比 ＋139.9万人（＋71％）伸長 336 万人
＋71％ 324.5
284.5
238.9
＋60.4％ 196.1
186.1
158.1
137.3
122.2
113.3
103.5
97.7
89.9
83.1
69.1 73.6
60.2
52.2
41.1 43.9
36
3）KPIアップデート
累計クライアント数とPFP及びPF参画契約社数の推移
・累計クライアント数は11→54社まで拡大 ・新規プライマリーパートナーが決定、合計2社に
・サービス提供パートナーであるPF参画社も1→3社に
60
54
50
40 3
30
20
1
11
10 2
1
0
2018/9月期 2019/9月期 2018年9月期 2019年9月期
累計クライアント数 プライマリーパートナー PF参画社
37
事業トピックス （3）
AI関連事業
AI関連事業
１）国内事業の継続的な拡大
● 継続的な案件を増加（本格稼働案件数は 前年比+750%）
● オリックス生命保険さまをはじめとする大規模案件も受託
2）海外事業の本格的な展開開始
● Ephesoftとの資本業務締結による、米国市場への本格展開を開始
● 今後、成長性のあるECMマーケット(2023年には US$ 80Bの見込み)への展開加速
3）その他
● レコメンドエンジン「CAERA」の実績の拡大
● 非ネイティブ発話音声向け音声認識エンジンの開発の成功
● 自動問題作成システムの開発をスタート
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1）国内事業の継続的な拡大
DEEP READプロジェクト案件数の増加
上期に引き続き、複数のプロジェクトにてDEEP READ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加速
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
◼ 延べ案件数の推移
有償案件数 2018年9月期 2019年9月期 前年比
本格稼働案件数
2 17 +750％
(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 +300％
(スポットで売上)
トライアル実施数
無償案件数 44 94 +114％
凡そ3か月~半年間の期間をかけ、
◼ 半期ごとの新規獲得案件数の推移 無償トライアル案件は約50%程度の
案件が有償案件化へ
20
代理店や連携サービスを増やすこと
15 による営業網の拡大により、
着実に新規獲得件数を拡大
10
※2019年9月期 下期に新規連携を
5 果たした代理店・サービスの例
0
2018年9月期 2018年9月期 2019年9月期 2019年9月期
上期 下期 上期 下期 40
1）国内事業の継続的な拡大
事例；オリックス生命保険様との取り組み
オリックス生命社内業務へのDEEP READの全社導入が決定
新規契約に関わる年間約200万枚の帳票処理へまずは本格導入
更に保険審査業務への展開も現在進行中、他業務への横展開を今後も広げていく予定
◼ ポイント１：費用対効果を実証
AI-OCRをはじめ、業務効率化ツールの導入にあたっては、
業務の正確性とセキュリティを同時に満たしながら、確実に
費用対効果を得られるのか、がしばしば大きな課題となりま
す。オリックス生命とEduLabは2019年初旬より綿密な検証
を繰り返し、確実に費用対効果が得られるという効果の実証
に成功しました。
◼ ポイント２：業務プロセスに最適化されたソリューションを
ご提供
現状の業務に最適化するためカスタマイズを行いました。例
えばオペレータが確認するべき項目を70~90%程度削減する
業務フローなどを実現し、AIを最大限活用した業務効率化を
図ることが可能になりました。
◼ ポイント３：他業務展開も進行中
まずは新規契約に関わる業務から、次に保険審査業務に関わ
る業務効率化の検討も進行中。保険審査業務の検討の中では、
非定型帳票の認識なども実施しており、更に他業務への展開
実現のための、新機能の開発や精度向上も今後実施していき
ます。
41
1）国内事業の継続的な拡大
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
◼ 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 を達成し、大幅な工数削減を実現
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、日本語等)
リードタイム圧縮率 約65.9%削減
総コスト圧縮率 約93%削減
◼ 今年度更なる取り組みにチャレンジし、更なる工数削減を目指す
昨年度と今年度の違い
昨年度 今年度
読取の対象 選択式、短い回答 選択式、短い回答、記述回答
読取速度 1秒あたり、1078画像を読取 1秒あたり、2000画像超を読取
目標リードタイム圧縮率 80％超
目標総コスト圧縮率 96%超 42
2）海外事業の本格的な展開開始
Ephesoft社と提携で米ECM*市場に参入
ECM及びRPA**ｿﾘｭｰｼｮﾝを展開するEphesoftと資本業務提携を締結
これにより、DEEP READの海外展開を本格開始
◼ Ephesoftについて
ECM市場において最大の市場である米国に拠点
グローバルの RPA カンパニー、並びに多くの大手 IT ベン
ダーに ECM ソリューションを提供
◼ 業務提携概要
Ephesoft が提供する次世代型のクラウド・ベースのECM
商品において、活字および手書き文字の認識技術をすべて
AI-OCR「DEEP READ」に置き換え
新規顧客の、活字だけではなく「手書き文書の読み取り」
に対する需要を発掘。すでにEphesoftが展開している米国、
オーストラリア、シンガポール、ドイツをはじめとした海
外の手書き文字認識需要に答えることにより、世界的に拡
大するECMおよびRPA市場においてビジネスの拡大を目
指す
* ECM: Enterprise Contents Management（次頁参照）
43
** RPA: Robotics Process Automation; 定型的なデスクワークを自動化すること
2）海外事業の本格的な展開開始
DEEP READを活用し手書き文字の帳票管理も可能に
ECM及びRPAｿﾘｭｰｼｮﾝを展開するEphesoftと資本業務提携を締結
これにより、DEEP READの海外展開を本格開始
◼ ECM（Enterprise Contents Management）とは
以下のようなことが可能になるシステム
文書・コンテンツ(動画や画像など)の一元管理 部署・拠点ごとに文書管理をし、社内情報共有が可能に
文書のタグや内容に基づいた検索により
文書・コンテンツの検索
必要な文書の早期発見が可能に
コンプライアンスの強化 担当者ごとにアクセス制限をかけることが可能に
ERP(統合基幹業務システム)やCRM(顧客管理システム)な
他システム連携
どをはじめとする他システム連携が可能に
◼ EphesoftのECMとの連携イメージ
Ephesoftの対応範囲
Capture Recognize Classify Extract Export
画像ファイルから手書き文字のテキストの抽出ができなかったので、
画像ファイルは他文書と同様の管理が今まではできなかった
手書き文字の含まれる帳票の認識をDEEP READと連携することで、
検索などができなかった画像ファイルも他文書と同様の管理が可能に
44
2）海外事業の本格的な展開開始
拡大するECM市場を照準
ECM及びRPAｿﾘｭｰｼｮﾝを展開するEphesoftと資本業務提携を締結
これにより、DEEP READの海外展開を本格開始
◼ ECMのグローバル市場規模は近年急拡大
ECMのグローバル市場規模 ［SIS International Research調べ］
100000 80,000 Ephesoftでは売上の約3%がOCRコスト
であり、OCRの潜在市場もECM全体の
80000
58,700 約3％と推測できる
60000
40000
27,100 CAGR:
16.72% 2023年時点における、ECMにおける
20000 OCRの市場規模予測は、約2,600億円
0
(USD Million) 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 (年)
これら市場を獲得すべく、Ephesoftとの連
ECMのヨーロッパ市場規模 ［KBV Research調べ］ 携により米国展開を加速
19,982
20000
14,373
15000
更に他社との連携も強めつつ、そのほか地
10000 7,226
CAGR: 域(欧州など)への展開も視野に
5000 17.90%
0
(USD Million) 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 (年) 45
3）その他
レコメンドエンジン「CAERA」の実績の拡大
レコメンドエンジン「CAERA」の展開を加速化
さまざまな事業での実績が増加
◼ レコメンドエンジン「CAERA」について
► 従来のルールベースのエンジンとは異なり、AIベースの汎用レコメンドエンジン
► 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)
セレンディピティ※素敵な偶然、予想外の発見という意味
→意外性のあるレコメンドが可能に
時系列の考慮 COLD STARTへの対処
→順序関係を考慮したレコメンドが可能に
CAERA →新商品のレコメンドが可能に
コンテキストの考慮 推薦理由の提示
→文脈を考慮したレコメンドが可能に →透明性のあるレコメンドが可能に
► このCAERAを業界を問わず展開
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3）その他
レコメンドエンジン「CAERA」×教育
CAERAを教育業界で活用することでアダプティブラーニングを実現
今後様々なプラットフォームに埋め込む予定
◼ アダプティブラーニングとは
► 学習者一人ひとりにあわせた学習すべきものを提供する仕組み
► アセスメント(演習問題)にもレクチャ(動画やテキスト)にも対応可能
► CAERAを活用し、学習者の学習ログを解析しながらAIが次に学習するものを決めることが可能に
◼ CAERAの教育業界での実践例
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)
→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、テストの効率化に寄与
◼ 今後様々なプラットフォームに埋め込む予定
47
3）その他
レコメンドエンジン「CAERA」×物流
CAERAを物流業界で活用することでAIマーチャンダイジングを実現
事例も増加、今後本格展開を予定
◼ AIマーチャンダイジングとは
► AIにより売上の需要予測等をしながら在庫管理を実現
現状 AIを用いたマーチャンダイジング
人/場所 専門職化 人/場所 参照すべき情報量の
＝属人化 CAERA 飛躍的増加
商品検索
販売調査
適正解を
分析
瞬時に提示 適正な商品
配下 適正な時期
適正な場所
人が行う限り、 適正な量
情報とスピードに制約
適正な価格
◼ AIマーチャンダイジングの実践例
► 書籍流通における書店・書籍ごとの最適な在庫数設定への活用(以下、シミュレーション結果)
1日当たりの1書籍の平均在庫数 在庫切れ状態の書籍の累積日数
18,896
44％減 10,643 28 68％減
9
現行 CAERA 現行 CAERA 48
3）その他
様々な分野でのAI事業を加速化
その他多くの分野でもAI事業の立ち上げが加速化
さまざまな事業での実績が増加
◼ 自然言語処理、機械学習を活用し、様々なソリューションの開発に成功
► 音声認識エンジン
◼ テストでの音声認識エンジン活用における課題
• 語学学習者のスピーキング能力を測るテストで自動採点を実現するには、音声認識エンジンが必要
• 世の中に多く存在する音声認識エンジンは母国語発話者を前提としたネイティブ向け
• ネイティブ向けの音声認識エンジンでは学習者の話す発話の認識精度は59.7%程度(当社調べ)
◼ 当社ソリューションによる解決
• 「DEEP READ」を開発したノウハウを活かし、オリジナル音声認識エンジンを開発
• ３カ月という非常に短い期間で、61.3％もの精度で認識するエンジンを実現
• 非ネイティブの発話を収集しながら、非ネイティブに特化させた音声認識エンジンを今後もチューニング
► 自動問題生成
• テスト作問に係るコスト、時間は膨大
• テスト作問の効率化に向け、自然言語処理技術を活用した
テスト問題自動作成(Auto Item Generation)エンジンの開発に着手
• すでにベースラインは完成、実用化に向け継続開発中
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Appendix
プラットフォーム事業
当社教育プラットフォーム事業の特徴
◼ 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9月末時点で 約336万人 ）
◼ YoYの会員成長率 71％（2018年9月末〜2019年9月末）
◼ 高校生の2.3人に1人（ 130万人 ）が登録済み
◼ 自社／PF参画パートナーによる多種多様なサービス展開
◼ 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
顧客満足度の高い
フォームの 登録会員数336万人 詳細な属性データ
サービス群
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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当社教育プラットフォーム事業成長のシナリオ
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
提供学習サービス数の拡充
ントの増加
メディアサービスの強化
学習管理機能の強化
GPR※の
継続的な成長
プラットフォーム登録会員数の継続的な増加
※ Gross Platform Revenueの略
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免責事項
◼ 本資料は、株式会社EduLabの業績等について、株式会社EduLabによる現時点における予定、推定、見込み又
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
を引き起こす可能性がございます。
◼ 株式会社EduLabの実際の将来における事業内容や業績等は、本資料に記載されている将来展望と異なる場合
がございます。
◼ 本資料における将来展望に関する表明は、本資料開示時点（2019年11月14日現在）において利用可能な情報
に基づいて株式会社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
いかなる表明の記載も更新し、変更するものではございません。
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