2016年6月期通期 決算説明資料

サイジニア株式会社（6031）

2016年8月26日
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目次

1. 会社概要

P.3

2. 事業概要

P.6

3. 2016年6月期通期 決算概要

P.13

4. 2017年6月期通期業績見込み

P.22

5. 成長戦略

P.24

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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

東京都港区浜松町1-22-5

 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を介した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

平成26年12月

東京証券取引所マザーズ市場へ上場

平成27年1月「アイレコ」サービス開始

平成27年9月「デクワス.POD」に関する特許を取得

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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・ソフトバンクコマース&サービス株式会社）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、人工知能、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

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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

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

レコメンデーションチラシ

※現在は、名称変更をして、ＫＡＮＡＤＥ ＤＳＰ

集客支援

コンバージョン改善

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※現在は、名称変更をして、ＫＡＮＡＤＥ ＤＳＰ
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複雑ネットワーク理論を応用したビッグデータ解析技術
1 ユーザの様々な行動履歴を観測

4 嗜好にフィットする商品をおすすめ

ユーザの行動履歴から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 個別視点で近しい趣味嗜好を抽出

9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

8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3.4億 約380億
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

※2016年8月現在の当社実績値
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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※PODとは「Print On Demand」の略

サービスの提供

サービスの提供

ECサイト
事業者

サイジニア
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• 継続費用

従量課金

広告主

サイジニア

• 継続費用

従量課金

固定報酬

固定報酬

成果報酬

成果報酬

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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※現在は、名称変更して、KANADE DSP

直接販売

媒体

広告枠の提供サービスの提供

広告枠の提供料金の支払い料金の支払い

サイジニア

アドネット
ワーク各社

広告主

広告枠の提供

代理店販売
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

サービスの提供

料金の支払い

DSP各社
料金の支払い媒体料金の支払いアドネットワーク
各社

広告枠の提供広告主エンジンの使用権許諾

代理店販売

サイジニア

サービスの提供

料金の支払い料金の支払い

収益モデル

収益モデル

• 継続費用• エンジンの使用権許諾

広告配信料に対して一定の手数料を課金サービスの提供

料金の支払い
対価

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

サービスの提供

広告
代理店

料金の支払い※DSPとは「Demand Side Platform」の略

保守費用• 直販及び代理店経由でのサービス提供
広告費に対して一定の手数料を加えて課金
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3. 2016年6月期通期 決算概要

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ハイライト
1. 既存事業：採算性の向上
 低採算案件の整理
一例として、以下の低採算案件を終了（金額は、第10期実績に基づく）① EC事業者A：79,000千円/年② EC事業者B：49,000千円/年
 好採算案件への取組強化「デクワス.RECO」の販売注力

2. 新規事業：オムニチャネル及び人工知能への積極的な投資 東芝テック株式会社との提携による「デクワス.POS」の実証実験
 「デクワス.ROBO」のデモンストレーションの実施
 IoT活用おもてなし実証事業への技術提供

3. 人工知能技術に関する研究・開発の一層の推進 人工知能先端研究センターへの参画等による研究開発の推進
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業績推移
（千円）
1,000,000
経常利益

900,000

売上（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）
800,000

700,000

600,000
821,026
500,000
635,959
400,000
420,937
300,000

200,000

155,572

100,000

179,139

142,285

134,511

119,767

97,5629,054

130,082
34,3140-19,316-108,857-97,132-136,883-100,000-200,000-300,000

2011/6期

2012/6期

2013/6期

2014/6期

2015/6期

2016/6期※2013/6期からサービス区分別での売上表記※売上高には、消費税等は含まれておりません。

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売上高推移（千円）

広告需要期による一時的な売上増

350,000

採算性向上のため、一部他社商品の取り扱いを停止

300,000

250,000

200,000

313,629
150,000

229,335
100,000

210,839

226,112
209,703

209,508

185,405

144,82150,0000
2015/6期 1Q

2015/6期 2Q

2015/6期 3Q

2015/6期 4Q

2016/6期 1Q

2016/6期 2Q

2016/6期 3Q

2016/6期 4Q※四半期会計期間（3か月）の数値です。

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※売上高には、消費税等は含まれておりません。

16損益計算書


計画に沿った低採算案件の整理による大幅な売上の減少



主に以下の原因により、計画通りに上記の売上の減少を埋めきれず
アイレコ：一顧客当たり単価の伸び悩み
オムニチャネル：立ち上がりの遅れ（単位：千円）

対前年
増減率15.6 通期実績

16.6 通期実績

売上高

963,312766,041-20.5%

750,000

売上原価

633,661598,723

-5.5%

-

売上総利益

329,650

167,317-49.2%-

販売費及び一般管理費

280,442

302,002

7.7%

-

営業利益

49,207-134,684--150,000

営業外収益

658

263

-59.9%-

営業外費用

15,551

2,462-84.2%-

経常利益

34,314-136,883--150,000

当期純利益

21,680-149,001--151,000

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通期業績予想17貸借対照表
 固定資産 ：増加の主因は、製作途中のサービス用のソフトウェア仮勘定の増加
 流動負債 ：不採算案件の終了に伴い、広告枠の仕入が減少したことによる買掛金の減少

 純 資 産 :当期純損失の計上による繰越利益剰余金の減少（単位：千円）15.6 期末

16.6 期末

対前年同期増減率

資産の部
流動資産

1,071,113

874,949-18.3%

853,824

790,411

-7.4%

固定資産

94,125

105,652

12.2%

資産合計

1,165,239

980,601-15.8%

流動負債

123,947

84,530-31.8%

固定負債

14,8688,193-44.9%

負債合計

138,816

92,723-33.2%

株主資本1,026,422

886,116-13.7%

純資産合計

1,026,422

887,877-13.5%

現金及び預金

負債の部

純資産の部

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東芝テックとの提携による「デクワス.POS」の実証実験
O2O、オムニチャネル施策としてPOSシステム連携。店頭での購買に対応したパーソナライズカタログをその場で印刷。
商品購入
POSレジ

ショッピング

実店舗

購買情報
オンデマンド印刷

リアルタイムレコメンデーション

店頭受渡し

購買情報

再来店・再購入促進
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ECサイトから再購入
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「デクワス.ROBO」のデモンストレーションの実施
ロボットが店員代わりに商品提案。正確な商品知識とパーソナライズ機能でお客様とのエンゲージメントを確立。

ECサイト

ブランドロイヤリティの向上
また買ってみよう

商品知識・嗜好分析

クラウドから提供

実店舗
商品提案力
・
接客力

パーソナライズ
カタログ生成商品購入

これは私の好みにぴったり !

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パーソナライズ・オムニチャネルの実現
ディスカバリーエンジン「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

POSShopWebMobile

RobotPrint

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4. 2017年6月期通期業績見込み

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2017年6月期通期業績見込み
 既存サービスの収益性向上と新規サービスへの積極取組を通じた収益構造改革を推進① 既存サービス：「デクワス.RECO」等の利益率の高いサービスの新規案件の受注獲得に注力② 新規サービス：オムニチャネル、人工知能技術に関する研究・開発に積極的な投資（単位：千円）

対前年増減額

対前年増減率16.6 通期実績

通期業績予想売上高

766,041

780,000

13,9591.8％

売上原価

598,723

---

売上総利益

167,317---

販売費及び一般管理費

302,002---

営業利益-134,684-50,000

84,684

-

営業外収益

263

-

--

営業外費用

2,462---

経常利益-136,883-50,000

86,883-

当期純利益-149,001-51,000

98,001※前年同期の数値は参考値

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5. 成長戦略

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24人工知能の取り組みを加速

1

ビジュアル・コミュニケーション（画像）によるEC支援

2

Deep Learningを使った画像認識技術

バーバル・コミュニケーション（言語）によるEC支援
IBM Watsonを使った対話型チャットボット

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【報道資料】

IBM Watsonを活用した「コグニティブEC」実証実験を開始

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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・修正を行う義務を負うものではありません。

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science and engineering