成⻑可能性に関する説明資料
AI CROSS株式会社
2019年10⽉
©AI CROSS Inc. ALL RIGHTS RESERVED.
会社概要
当社サービスの特徴と強み
将来の成⻑戦略
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会社概要
会社名 AI CROSS株式会社
代表者 原⽥ 典⼦
所在地 東京都港区⻁ノ⾨三丁⽬2番2号⻁ノ⾨30森ビル
設⽴ 2015年 3⽉10⽇
従業員数 31名（2019年7⽉31⽇現在） ※パートタイマー及びアルバイトを含む
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経営陣プロフィール
代表取締役社⻑
原⽥ 典⼦
1998年慶應義塾⼤学経済学部卒業。ドイツ系ソフトウェア企業、SAP でテクニカルコンサ
7 5L
ルタントとして働いた後、システム開発ベンチャー企業に⼊社。同社アメリカ法⼈設⽴の
MI C B P t
ため渡⽶。シアトル、サンノゼ、ニューヨークなどでアメリカのネットビジネス、ITトレ
S oc B B ONL t n n 08
ンドの調査及び提携・アライアンス業務などを⾏う。2015年3⽉より現職。
R A ONV D T
取締役 取締役
菅野 智也 HOE
鈴⽊ さなえ
727
2001年中央⼤学理⼯学部卒業。SMS事 1997年東京⼯業⼤学理学部卒業。⼤学
MI I
業部の営業部⻑として着任した後、 3
卒業後、NEC系情報通信会
L B
BtoBtoC市場での潜在化ニーズの掘り 7 5L
社、ドイツ系ソフトウェア企業SAPで
GI A R
起こし、活⽤モデルの検討・提案及び B MI
サービス業界向けコンサルタントとし
A P B
提携・アライアンス業務にてサービス C B
て働いた後、システム開発ベンチャー
V©C P
推進を担い、2018年1⽉営業部⻑に P
企業に⼊社。分社後、管理体制の構築
T
就任。2018年3⽉より現職。 V I T
を指揮し、2015年3⽉より現職。
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0 477 0 11 0. 87 7 9
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ミッション
Smart Work, Smart Life
テクノロジーで
ビジネススタイルをスマートに
AI CROSSは、企業が最⼤のアウトプットを出せるように
業務効率化のサービスを提供いたします。
それによって、従業員の⽅がSmart Life を実現できる
お⼿伝いをいたします。
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事業に込めた想い
企業も、そこで働くヒトも、もっとスマートに。
当時、わたしが⼀企業の駐在員として働いていたアメリカでは、フルタイムでの在
宅勤務のほか、出産しても数⽇後に職務復帰し、⼦育てをしながら働く⼈など、ビ
ジネスカルチャーとして個⼈の価値観やライフスタイルが最⼤限に尊重されていま
した。
また、「決められたミッションを、期⽇までに、⾼い品質で完成させる」という⾼
いコミットメントのもと、チャットやSMSをフル活⽤した業務の効率化や合理化が
なされており、⽣産性向上と働き⽅がうまく両⽴されていました。
⼀⽅、⽇本のビジネス効率化は直近の『世界競争⼒調査』にもあるように調査対象
国63カ国中、46位で、97年以降で最も低い競争⼒となっており、まだ⽣産性向上へ
の取り組みが⼗分ではないのが現状です。
今後の労働⼈⼝減少問題など、⽇本企業にとって多種多様な価値観やライフスタイ
ルへの対応が急務な中、私たちAI CROSSは先進のテクノロジーを活⽤した業務の効
代表取締役社⻑ 率化、⽣産性をあげるサービスを通して、企業の発展に貢献していきたいと考えて
原⽥ 典⼦
います。
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⽇本企業の課題
⽣産年齢⼈⼝の減少をICT、特にAIで補う必要あり
1995年⼈⼝ピラミッド 2040年⼈⼝ピラミッド予測
（⼈⼝：千⼈） （⼈⼝：千⼈）
ICTサービス変遷と技術関連トピック （※）出典：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所
1995 インターネット普及期 2020 AIを活⽤した働き⽅改⾰拡⼤ 2040
Windows 95登場 Google登場 iPhone登場 ビジネスチャット登場 5G登場 VRオフィス本格化 定年年齢の引き上げ AI：シンギュラリティ 7
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提供サービス
メッセージング ビジネスチャット
サービス サービス
業務効率化 ⽣産性向上
ユーザーへコンタクトをと 働き⽅ コミュニケーションの加速化
と多彩なワークスタイルよる
る企業担当者の業務負荷軽
減や効率化が主たるテーマ
改⾰ ⽣産性向上とコミュニケー
ション加速が主たるテーマ
ICT市場
AI Analytics
サービス
People Engagement® Cloud
業務効率化＊⽣産性向上
データおよびAIを活⽤した
サービスによる⼈事部業務
効率化および⽣産性向上が
主たるテーマ
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業績ハイライト
（単位：百万円）
1,200
2015-2018 受託案件に係る
1,000 C A GR 130 スポット売上
89. 8 ％
990
800
600
636
574
400
392
200
164
0
FY15_To tal FY16_To tal FY17_To tal FY18_To tal FY19_2Q
事業年度 2015 2016 2017 2018 2019.2Q
売上⾼ 164 392 574 1,120 636
営業利益 ー45 ー24 4 100 99
経常利益 ー47 ー26 0.4 95 97
当期（四半
期）純利益 ー47 ー26 3 87 65
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取引社数の推移
2500
導⼊社数
2000 2,000 社突破 2,433社
1500
1,418社
1,048社
1000
500
414社
161社
0
2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2Q
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会社概要
当社サービスの特徴と強み
将来の成⻑戦略
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メッセージングサービス （AIX Message SMS)
ユーザとのコミュニケーションの効率化
つながらない 紙で⾏っていた アプリの認証コード
督促電話の代わりに 顧客アンケートの置き換え 送付
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サービス利⽤開始時期別 収⼊構成
設⽴以降、低い解約率と継続的な利⽤により、
メッセージングサービス事業の安定的な売上の蓄積が実現
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2015/2Q 2015/3Q 2015/4Q 2016/1Q 2016/2Q 2016/3Q 2016/4Q 2017/1Q 2017/2Q
2017/3Q 2017/4Q 2018/1Q 2018/2Q 2018/3Q 2018/4Q 2019/1Q 2019/2Q
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国内メッセージングサービス市場
AI CROSSのほか3社でシェアの98%を占める寡占状態
国内市場シェア（2018） ※
その他 2%
C社
13% 25 %
A社
B社 41%
19%
（※2）出典：ミック経済研究所「ミックITリポート2018年8⽉号,p18-22」 14
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AIX Message SMSの強み
⾼い業界シェア ⾼い国内シェア（※2）
シェアNo.1市場（※1） ⽇本国内シェア（2018）
100.0%
80.0%
60.0% 25 %
40.0%
20.0%
0.0%
⽣・損保／証券 サービス 公共
• 業界ごとのニーズに応じたサービス 国内SMS市場にてNo.2の
プラン選択 ⾼いシェアを実現
（※2）出典：ミック経済研究所「ミックITリポート2018年8⽉
• ⽣・損保／証券、公共、⼀部サービ 号,p18-22」
ス業界にてトップシェア獲得（※1）
（※1）出典：ミック経済研究所「ミックITリポート2018年8⽉号『2022年までの年平均成⻑率（CAGR）40%以上のA2P-SMS市場』
P.21 2017年度 AI CROSS 業種シェアより」
『サービス1「運輸・倉庫・鉄道・船舶・空港、バス・タクシー、ホテル・旅館・娯楽施設、旅⾏・レジャー 』より」
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AIX Message SMS サービスプラン
ドタキャン防⽌ 安否確認
ソリューション ソリューション
＜送信＞ ＜送受信＞
展開例： 展開例：
お知らせ、督促業務 など 予約確認業務、アンケート など
DM効率化 決済 本⼈認証
ソリューション ソリューション ソリューション
＜SMS × DM＞ ＜SMS × 決済代⾏＞ ＜SMS × 本⼈確認＞
展開例：
展開例： 展開例：
レストランでのキャンセル料徴収
イベント案内、利⽤規約確認 など ECサイト、クレジットカード など
⽀払い案内 など
今後は検討企業の業界特性や⽤途に合わせて、
プランを⽔平展開するだけで、拡⼤可能なフェーズとなった。
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AIX Message SMS 導⼊企業 ⼀例
1,500を超える多種多様な利⽤事例
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次世代SMS
RCS（Rich Communication Services）
5Gにより拡⼤するメッセージングサービス市場
SMS RCS
電話番号によるお知らせ／コールバッ 電話番号による動画や画像などの視覚的な
ク連絡／リマインド連絡など 情報発信や問い合わせ対応⾃動化など
企業名表示
送信元を電話番号で表示
ロゴ表示 信頼性
TEXT 1Way Alpha（注）を 認証マーク
除く
基本70文字のテキスト リッチコンテンツ
双方向 UX向上
送達確認
UX
送達確認
（注）TEXT 1Way Alphaとは、AIX
Message SMSのプラン名の一つです。 分析
開封確認
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ビジネスチャットサービス
企業の⽣産性向上を実現するビジネスチャット
プロジェクトの即時対応 システム障害の情報共有 売り場の販売情報の共有
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InCircleのポジショニング
ITリテラシーに依存しない「誰でもすぐ使える」利便性
全従業員を対象とした利⽤を想定
多
主対象：エンジニア
A社 機能を使いこなすには⾼いITリテラ
シーが必要
機能と B社 主対象：IT知識保持者
必要なIT専⾨知識量 機能の使い分けに⼀定以上のIT知
C社 識が必要
主対象：企業で働く全従業員
シンプルなチャットに特化
することで全従業員が利⽤可能
少
従業員ボリューム
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InCircleの特⻑
誰でも、安全に使え、柔軟な環境の選択が可能
シンプル セキュリティ 多様なインフラ
年齢やIT知識に関わらず、誰で 端末、通信、サーバーへの3段 AWS や Azure （ ク ラ ウ ド サ ー
もすぐ使えるため、全社的な⽣ 階の暗号化に加えて、強⼒な管 バー）のほか、オンプレミス版
産性向上が可能。 理機能を搭載。 の選択が可能。
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（単位：千円）
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
0
2015年6⽉
2015年8⽉
2015年10⽉
2015年12⽉
2016年2⽉
2016年4⽉
解約率 ※
2016年6⽉
0.4 ％
2016年8⽉
2016年10⽉
ビジネスチャットサービス業績推移
2016年12⽉
2017年2⽉
2017年4⽉
2017年6⽉
2017年8⽉
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2017年10⽉
2017年12⽉
2018年2⽉
※ 既存契約の取引社数に占める、解約により減少しした取引社数の割合
2018年4⽉
2018年6⽉
ストック化 領域
2018年8⽉
2018年10⽉
2018年12⽉
解約率 ※（⽉次0.4%）の低いB向けSaasモデル
2019年2⽉
2019年4⽉
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2019年6⽉
InCircle 導⼊企業 ⼀例
官公庁や⾦融、医療機関など⾼いセキュリティが求められる
企業や幅広い年齢やキャリアで構成される企業を中⼼に導⼊
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AI Analyticsサービス
チャットデータを複合的にAIで分析
People Engagement® Cloud
ピープル エンゲージメント クラウド
チャットデータ ⾃社AIエンジン 離職リスクの可視化
学習された離職傾向データを元に
AIエンジンが離職可能性を判定
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People Engagement® Cloud の強み
理化学研究所⾰新知能統合研究センター⻑／東京⼤学教授 監修の
もと、アカデミックな開発チームによる⾃社AIエンジンの開発
技術顧問
杉⼭ 将
情報⼯学の博⼠の学位を2001年に東京⼯業⼤学から取得。2014年より東京⼤学
教授。2016年より理化学研究所⾰新知能統合研究センター⻑を併任。機械学習
とデータマイニングの理論研究とアルゴリズムの開発、および、その信号処理、
画像処理、ロボット制御などへの応⽤研究に従事。
執⾏役員 CTO
鈴⽊ 聡 AIエンジニア
⽶川 孝宏
早稲⽥⼤学理⼯学部電⼦通信学科、及び、 東京⼯業⼤学⼯学部電気電⼦⼯学科、及
同⼤学院理⼯学研究科修了。 び、同⼤学院社会理⼯学研究科博⼠課程
富⼠ゼロックス、システム開発ベン でコンピュータと⼈間の脳の間のコミュ
チャー企業にて、IoT関連サービスの開 ニケーションを中⼼に研究した論⽂で博
発を指揮したのち、2007年よりマイクロ ⼠号を取得。近年では機械学習やディー
ソフトのOS開発に携わる。2015年5⽉よ プラーニングなどを応⽤したアルゴリズ
り現職。 ムの研究開発に注⼒。
他、東京⼤学⼤学院卒メンバー・東京⼯業⼤学在学⽣など在籍
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AI＋チャットボット分野で最先端の技術
SMSの配信技術だけでなくAIやチャットボットの技術も
進んでおり、数多くの特許も取得
取得特許件数：9件
▶メッセージ⼀元管理表⽰システム ▶ＳＭＳ配信装置及びＳＭＳ配信⽅法
特許5870204 特開2018-046530
AIチャットボット特許を取得 SMSキャリア判定システム
▶チャット応対システム ▶ショートメッセージサービス⽤
ゲートウェイシステム及び
特許4781101 サーバコンピュータ
▶双⽅向ＳＭＳ配信装置及び 特許6031570
双⽅向ＳＭＳ配信⽅法
▶ショートメッセージサービスシステム
特許6114866
双⽅向SMS特許を取得 特許5985363
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会社概要
当社サービスの特徴と強み
将来の成⻑戦略
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サービスの⽅向性
コミュニケーションインフラサービスから
データ分析サービスへのシフト
コミュニケーション
インフラ データ分析
顧客基盤構築 サービス拡⼤
基盤作り サービス基盤作り
啓蒙活動
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
メッセージングサービス
ビジネスチャットサービス
AI Analyticsサービス
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サービスコンセプト
データ分析によるさらなる働き⽅改⾰推進
Smart AI Engagement
コミュニケーション
データ分析 HRTech
プラットフォーム
ハイパフォーマーの早期発掘
効率的なチーム構成の実現
組織・従業員の健康把握
And more… And more…
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HR Solutionの拡⼤
蓄積データを活かした「ハイパフォーマー発掘」、「効率的な
チーム構成⽀援」、「健康経営」領域へのサービス拡⼤
ハイパフォーマー チーム構成⽀援 健康経営
●幹部候補の早期発掘 ●配属先のマッチ度 ●健康状況の把握
●ロールモデルの把握 ●上司／部下の相性 ●退職要因の除去
●採⽤⽅向性の把握 ●⽣産性向上 ●健康への気づき
●⽣産性向上
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今後の成⻑イメージまとめ
HRTech
データ分析による新サービス拡⼤
既存サービス：ビジネスチャットサービス
HR Solution拡⼤によるライセンス数増加
既存サービス：メッセージングサービス
RCS ＋ SMS市場の拡⼤
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本資料の取り扱いについて
本書には、当社に関連する⾒通し、将来に関する計画、経営⽬標などが記載されて
います。これらの将来の⾒通しに関する記述は、将来の事象や動向に関する現時点
での仮定に基づくものであり、当該仮定が必ずしも正確であるという保証はありま
せん。様々な要因により、実際の業績が本書の記載と著しく異なる可能性がありま
す。
別段の記載がない限り、本書に記載されている財務データは⽇本において⼀般に認
められている会計原則に従って表⽰されています。
当社は、将来の事象などの発⽣にかかわらず、既に⾏っております今後の⾒通しに
関する発表等につき、開⽰規則により求められる場合を除き、必ずしも修正すると
は限りません。
当社以外の会社に関する情報は、⼀般に公知の情報に依拠しています。
本書は、いかなる有価証券の取得の申込みの勧誘、売付けの申込み⼜は買付けの申
込みの勧誘(以下「勧誘⾏為」という。)を構成するものでも、勧誘⾏為を⾏うための
ものでもなく、いかなる契約、義務の根拠となり得るものでもありません。
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