成長可能性に関する説明資料

サイジニア株式会社（6031）
2014年12月19日

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目次

1. 会社概要

P.3

2. 事業概要

P.6

3. 当社の強み

P.9

4. ビジネスモデル

P.16

5. 業績推移

P.20

6. 成長戦略

P.22

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1. 会社概要

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会社概要
会社名

サイジニア株式会社所在地

東京都品川区大井1-24-2

代表取締役社長

吉井 伸一郎事業内容

パーソナライズ・エンジン「デクワス」を利用したインターネットマーケティング支援サービスを提供

沿革

平成17年8月

サイジニア有限会社を北海道江別市に設立

平成19年3月

東京都品川区に本社移転

平成19年4月

サイジニア株式会社へ組織変更

平成20年5月「デクワス.RECO」サービス開始

平成22年10月 「デクワス.AD」サービス開始
平成23年10月 Googleが運営するGoogle Display Network（GDN）のベンダーに認定
これにより「デクワス.AD」をGDNで利用できるサービスを開始
平成24年7月

京セラコミュニケーションシステム株式会社と業務提携を実施

平成24年9月「デクワス.DSP」サービス開始

平成26年2月「デクワス.POD」サービス開始

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社長プロフィール
吉井 伸一郎 （よしい しんいちろう）
文部科学省および日本学術振興会 特別研究員、
ソフ ト バ ン ク・ コ マ ー ス株 式会 社 （ 現・ ソ フ ト バ ン クBB株式会社）情報システム本部研究開発センター長などを経て、2004年から北海道大学大学院情報工学研究科複雑系工学講座の助教授を務める。
専門は、進化的計算理論、機械学習、複雑ネットワーク理論などの複雑系工学の研究に従事。工学博士。
2007年にサイジニア株式会社代表取締役に就任。
北海道生まれCopyright © 2014 Scigineer Inc. All rights reserved.

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2. 事業概要

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事業概要
パーソナライズ・エンジン「デクワス」を利用した、ネットとリアルをまたぐマーケティング支援サービスを提供
パーソナライズ・アドサービス
レコメンデーション
バナー広告

オーディエンス
ターゲティングDSP

集客支援

パーソナライズ・レコメンドサービス
サイト内レコメンデーション

コンバージョン改善

レコメンデーションチラシ

常連客作り「探す」んじゃなくて「出くわす」体験を実現する「デクワス」をコアにした事業展開
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各デクワスサービスの概要
一つのエンジンから生まれる多彩なサービス。どのサービスからでも利用開始可能
広告主ウェブサイト

外部のウェブサイト

送客

購入おすすめレコメンド広告
レコメンド表示ターゲティング配信

再購入促進

見込み客の発見
紙媒体への出力

デクワスエンジンを中核として展開

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3. 当社の強み

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パーソナライズ・エンジン「デクワス」登場の背景
爆発する情報量

検索に代わる代替手段の不在

2001年度を100とした情報増加量の変化

200

180

流通情報量
消費情報量
160

140

120

100
2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009
(年度）

【出所】 総務省 「我が国の情報通信市場の実態と情報流通量の計量に関する調査研究結果（平成21年度）」

情報が膨大で欲しいものが見つけられない
すべてが検索可能であるかも定かではない

テキスト入力可能なこと（＝知っていること）以外検索できない
言語化できないことは見つけられない

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「出くわす」体験を実現する
検索エンジン

3回
検索クエリを作る平均回数

6クリック
検索結果の平均閲覧件数

パーソナライズ・エンジン「デクワス」

0回検索する必要がない世界を目指す

1クリック
欲しいものへ直接リンク【出所】 総務省 情報通信政策研究所「インターネット検索エンジンの現状と市場規模等に関する調査研究」
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複雑ネットワーク理論を応用したコミュニティ発見技術
1 ユーザの様々な行動履歴を観測

4 嗜好の近しい仲間を発見

ユーザーの行動履歴から2 複雑ネットワークを生成

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ユーザ/アイテムごとに3 個別視点でコミュニティを抽出

12当社技術の特徴
Universality

Scalability
大規模なユーザ群や商品点数を解析可能

複雑系・複雑ネットワーク理論

データがたまるほど性能が向上する自動学習でサービス開始後は運用メンテナンスフリー

情報システムインターネット・・・

社会システム

非労働集約型の事業展開が可能
自動学習機能による当社顧客における性能改善の様子
12.00%

・・・

経済システムCTR

人間社会

10.00%
8.00%

企業間取引関係
・・・

化学システム

6.00%
4.00%

代謝ネットワーク

500

450

400

350

300

250

200

150

50

0.00%
0・・・

物理システム100

2.00%

サービス提供日数

Applicability

巨大で複雑なネットワークの性質を解明する先端科学である「複雑ネットワーク理論」を応用

膨大な商品の中から的確なおすすめを実現

大量データの奥底に潜むコミュニティ構造を解析

顧客の業種業態を問わず対応可能
言語非依存のため海外でもサービス展開可能

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13数字で見るデクワス技術
日本と米国で取得している特許数
独自開発技術の先進性
知的財産権のプロテクション

6件

月間で解析しているデータサイズ
解析技術のスケーラビリティ
高いサービス運営能力

約3.2億 約300億
UB
IMP

嗜好性を分析済みのアイテム数
消費活動に関する広範な知見

約2億
アイテム

2014年9月末現在の当社実績値
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14既存のレコメンデーション技術と比べた特徴
スケールフリー性1）を内包していることを前提とした複雑ネットワーク理論だからロングテールアイテムに対応可能

複雑ネットワーク理論による「デクワス」

一般的な協調フィルタリング手法

レコメンデーション表示回数

レコメンデーション表示回数

当社顧客事例におけるA/Bテスト2）時の計測データ

1

10

100

1,00010,000

100,000

1101001,000

商品人気ランク

全方位で対応できる解析能力が顧客の売上増加をもたらす

10,000100,000

商品人気ランク

トップセールスアイテムしか対応できずロングテール商品の売上は改善できない※1） 典型的なスケールが存在しない性質のこと。べき乗則という分布パターンに沿ってデータが観測される、自己組織化する複雑系に共通の性質。
2） 二つの手法を同時に試してどちらが優れているかを検証する方法。図は同一顧客における同一期間での観測データ。
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4. ビジネスモデル

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パーソナライズ・レコメンドサービスの概要
行動履歴の分析に基づきユーザ一人ひとりの趣味嗜好を解析し、個別のおすすめを提示
デクワス.RECO

デクワス.POD

ユーザが気に入る商品やコンテンツをおすすめ表示

おすすめ機能をECだけでなくリアルの世界でも実現

商品点数が多すぎて欲しいものが見つけられない問題を解消し、ECサイトの売上アップを実現する

購入した商品と一緒におすすめ商品をパーソナライズして印刷するサービス

データがたまるほど精度が上がるため、長期にわたって契約が継続し、ストック型の安定収益をもたらす

商品到着の嬉しい瞬間に接触できるため高い確率でECサイトへの誘導と再購入を促すことができる

パーソナライズ･エンジン「デクワス.RECO」の提供

サービスの提供

ECサイト
事業者

サイジニア

広告主

サイジニア

初期導入費用・利用料金の支払い

料金の支払い

収益モデル

収益モデル

• 初期費用• 初期費用• ページビューに応じた従量課金• 月額固定課金• 成果報酬

• 提供数に応じた従量課金• 成果報酬
PODとは「Print On Demand」の略

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パーソナライズ・アドサービスの概要
行動履歴から分析したレコメンデーション広告を配信し、顧客サイトへの集客を促進するサービス
デクワス.ADデクワス.DSP

バナー広告自体をパーソナライズしてユーザをサイトに誘導し、購入率の向上を実現

既存ユーザと興味・関心が類似する潜在顧客を発見、
ターゲティングして配信できる

既存のDSPサービスと連携して利用することが可能

広告枠仕入も最適化し広告の費用対効果をアップ
デクワス.DSPを共同開発

サービスの提供
広告枠の提供

サイジニア

アドネット
ワーク各社

広告主

広告
代理店

サービスの提供

料金の支払い

DSP各社
料金の支払い料金の支払いサービスの提供

料金の支払いロイヤリティの支払い
料金の支払い料金の支払いサービスの提供

料金の支払い広告枠の提供

代理店販売
サービスの提供

媒体

料金の支払い直接販売

京セラ
コミュニケー
ションシステム

広告主

料金の支払い広告枠の提供媒体

アドネットワーク各社

広告枠の提供

直接販売

エンジン提供
代理店販売

サイジニア

サービスの提供

料金の支払いサービスの提供

広告
代理店

料金の支払い

収益モデル• 京セラコミュニケーションシステムへのエンジン提供：- ロイヤリティ収入

収益モデル• 月額固定課金• 広告配信料に対して一定の手数料を課金
DSPとは「Demand Side Platform」の略
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• 直販及び代理店経由でのサービス提供：- デクワスDSPの広告費に一定の手数料を加えて課金- 成果報酬
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デクワスによるパーソナライズサービスの実績
デクワス.PODの実績①

デクワス.PODの実績②

30日以内の再購入率

20%

平均購買単価39％

15％ アップ

サイト全体売上 12％ アップ【出所】日経コンピュータ 2014年9月18日号【出所】デクワス.PODの顧客におけるサービス提供に基づく実績

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5. 業績推移

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業績推移
売上高：

5期連続で過去最高を更新

経常利益：

2014/6期は積極的な先行投資を実施、2015/6期1Qに黒字転換(千円）
600,000

555,448
売上500,000

2013/6期からサービス区分別での売上表記

パーソナライズ・アドサービス売上
パーソナライズ・レコメンドサービス売上

400,000

経常利益
420,936

300,000

275,340

合計

200,000100,000 71,450

210,838
179,138

155,572
175,678

97,561
119,767

134,511

9,054

35,160018,024-19,316-100,000-97,132-108,857-151,613-200,000

2010/6期

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2011/6期

2012/6期

2013/6期

2014/6期

2015/6期1Q

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6. 成長戦略

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今後の取り巻く状況
EC市場の伸長リアルデータのタッチポイントの多様化

2018年度国内EC市場

20.8 兆円
2013年度国内EC市場

11.5 兆円【出所】 野村総合研究所 「国内のICT市場規模予測」

国内の2013年のEC化率は3.7％（経済産業省調べ）

年平均12.6％で市場が成長（2013年度⇒2018年度）

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スマホやIoT（Internet of Things）の普及に伴い取得できるリアルデータが多様化
ビッグデータ活用機会の拡大
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消費者行動からみる消費市場規模
ネットとリアルをまたぐ、O2O（Offline-to-Online、またはOnline-to-Offline）領域の市場が急拡大の見込み

情報収集

リアル

リアル

ネットで調べ
店舗で購入

店舗完結

20 兆円

92 兆円

ネット完結

店舗で調べ
ネットで購入

8 兆円

2 兆円

購買

ネット

ネット

【出所】 野村総合研究所 「ITナビゲーター2014」及び「知的資産創造」（2013年5月号）の資料より作成
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関連市場規模予測
スマホ広告とO2Oのオムニチャネル市場は今後の成長市場
国内RTB広告市場

国内O2O市場規模

（億円）

（兆円）

1,200

60

1,023

PC向け
1,000

50.950

スマホ向け

47.6
43.8

86380051865739.6

4034.937460029.830500392400

20824.491
20372566200355409

449

489

505
10250002012

2013

2014

2015

2016

2017（年）【出所】 マイクロアド「RTB(Real Time Bidding)経由のディスプレイ広告市場規模予測」
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2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017（年度）【出所】野村総合研究所 「O2O市場とO2Oソリューション」
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スマホ/O2O領域での事業展開
3 サービスの提供
多様なチャネルから顧客の事業売上を拡大するマーケティング支援サービスを提供。
特にネットとリアル、モバイルをまたぐ領域に注力。

2 データの解析

POSShopWebMobile

MailPrint

リアルとネットをまたぐ購買意思決定支援サービスを提供

デクワスの解析基盤により、ユーザ/アイテム間の嗜好性関連度を解析。

ネットとリアルを統合した
複雑ネットワーク

リアルタイム処理にも対応可能。

嗜好性を分析

個別領域での複雑ネットワーク

1 データの収集と連結
ネット、リアルおよびモバイルなど
多様なデータを収集・連結して蓄積。
行動履歴解析可能な状態にする。
POS
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WebMobile

Shop
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パーソナライズ・オムニチャネルの実現
パーソナライズ・エンジン「デクワス」をコア技術として、オムニチャネルのパーソナライズを実現する

POS

Shop

WebMobile

MailPrint

オムニチャネル事業
ネット広告事業
レコメンデーション事業

2014年～

2011年～

2008年～

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免責事項及び将来見通しに関する注意事項

本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる「見通し情報」（forward-looking statements）を含みます。これらは、現在における見込み、予測およびリスクを伴う想定に基づくものであり、実質的にこれらの記述とは異なる結果を招き得る不確実性を含んでおります。

それらリスクや不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、金利、通貨為替変動といった一般的な国内および国際的な経済状況が含まれます。

今後、新しい情報・将来の出来事等があった場合であっても、当社は、本発表に含まれる「見通し情報」の更新・修正をおこなう義務を負うものではありません。

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science and engineering