ＶＡＬＵＥＮＥＸ株式会社
有価証券報告書－第14期(令和1年8月1日－令和2年7月31日)

３【事業の内容】当社グループは、ＶＡＬＵＥＮＥＸ株式会社（当社・東京都文京区）と100％子会社のVALUENEX,Inc.（米国・カリフォルニア州メンロパーク市）の２社から構成されており、世界中に氾濫する大量の情報を「信頼性」「俯瞰性」「客観性」「正確性」「最適性」の５つの独自の視点で融合し価値を創造することを理念としております。当社グループの事業は当社の創業者代表取締役社長である中村達生が独自に開発したアルゴリズム（注１）を基盤にしたビッグデータ（注２）の解析ツールの提供（ASP（注３）サービス）とそれを用いたコンサルティングサービス及びレポート販売であり、これらはひとつのアルゴリズムから派生した事業であることから総称してアルゴリズム事業と称しております。したがい、当社グループは、アルゴリズム事業の単一セグメントのため、セグメント別の記載は省略しております。各サービスの具体的な内容は以下のとおりであります。（ASPサービス）ASPサービスの内容と販売形態ASP型ライセンスサービスであり、TechRadar®Scope（テックレーダースコープ）、TechRadar®Vision（テックレーダービジョン）とDocRadar®（ドックレーダー）からなります。まず、TechRadar®ですが、特許専用の解析ツールであります。これは、指定した技術文書をもとに特許データベースに登録されている全ての特許文書同士を比較したうえで、最大10万件までの特許文献間の類似度（特許データの間のそれぞれの内容がどれだけ近いのか、遠いのか）を自動的に判断し、それを目で見えるようにすること（可視化）により、膨大な特許群を一望に見渡すこと（俯瞰）ができるものであります。この可視化、俯瞰というやりかたは、文字を読んで理解するより、一目見て理解する方が早いという発想によるものであります。また、一般的な特許検索ツールは単語による検索条件に基づき、類似の特許データを検索、集計する等の結果は出すものの、特許データ同士の関係がどのくらい近いのか、遠いのかといった解析は行えません。それに対し、当社グループの解析ツールは、入力条件も、単語のみならず、共通性が高い単語を用いている文書間の距離（どのくらい近いのか、遠いのか）を数量化することが可能であります。ここが当社グループの情報解析ツールの大きな強みであります。解析後のイメージは図１のようなものとなります。これらは１個のドット（点）が１つの特許を表しており、集合している領域は類似の特許が集中している分野であり、空白の領域は特許が存在していない分野というように可視化することができます。この読み解き方ですが、類似の特許が集中している場合は、競合が激しい分野であり、一方で特許が存在していないという場合は、何らかの理由（例えば、法の規制や技術的な制約あるいはまったく発想にないなど）により、競合がない分野であると読み解くことができます。この読み解きにより、例えば、将来の技術開発分野の特定（手つかずの領域に進出等）や買収先の技術領域の探索（強みの技術はどこで競争優位性があるのか等）あるいは潜在的なパートナー企業の探索（自社の技術領域とシナジーのある技術領域を有している企業はどこか）など様々な使い方ができます。図１TechRadar®には、TechRadar®ScopeとTechRadar®Visionがあります。TechRadar®Scopeは特許出願が既に出願されているものではないかの確認や新規事業や潜在市場のアイデアを練る場合に適したツールであり、概念検索（注４）で類似特許を上位最大1,000件まで表示します。一方TechRadar®Visionは大量の情報を分析するためのツールであり、最大100,000件の特許データを高精度に配置、表示します。TechRadar®は、日本語、英語に対応しており、海外における特許解析も可能としております。一方、DocRadar®は基本的にはTechRadar®と同じく最大10万件のテキスト文書情報を類似度評価によって可視化することで、従来、整理が難しくビジネス活用ができなかった文書情報（たとえばアンケートの自由記述など）を、類似度評価によって整理・クラスタリング（注５）、さらに可視化し、文書情報の定量分析を可能にする解析ツールであります。TechRadar®との最大の違いでありますが、TechRadar®が日本、米国、欧州、その他の海外の特許データベースとリンクされているいわば特許のビッグデータ付属の解析ツールであるというのに対し、DocRadar®は、知財ビッグデータは付属されていない知財以外の多様なテキスト文書情報（たとえば、ニーズ・マーケット情報、社内文書、アンケート、インターネット情報、購買情報（POS）、判例情報、技術情報、研究情報など）を解析対象とする解析ツールという点であり、本質的には同じアルゴリズムを基盤としたツールであるといえます。なお、DocRadar®は、日本語、英語に加え、中国語にも対応しております。これらをまとめると表１のとおりとなります。表１解析対象処理容量想定ユーザ層利用用途（例）ASPTecRadar®Scope特許最大1,000件まで経営企画、マーケティング、知財部門等（特定の特許や技術の類似特許を検索・可視化したい方）・技術シーズの評価・競合分析・先行文献調査・無効資料調査TechRadar®Vision最大10万件まで研究開発部門、大学等（業界・技術分野や企業の研究開発領域を俯瞰解析したい方）・業界トレンド・自社の技術的強み・弱み分析・研究開発の空白領域探索DocRadar®その他の文献（論文、新聞記事、SNS、クチコミ等何でも）最大10万件まで経営企画、マーケティング、知財部門、商品開発、研究開発等（特許以外のあらゆるテキストデータから全体的な構造を俯瞰解析したい方）・会社のイメージ調査・関連市場調査現在、当社グループは、当社グループの存在価値を高めるべく、国内外にて各種セミナー、イベントに参加しており、その中で、ブース出展はもとより、代表取締役社長中村達生自らもプレゼンテーションの機会を得ており、その機会をとらえて、新規顧客開拓がなされております。加えて、当社の100％子会社であるVALUENEX,Inc.（米国）もグローバルベースでの販売活動をしております。（コンサルティングサービス）コンサルティングサービスの内容と販売形態基本的に、TechRadar®とDocRadar®は、解析結果がどういう意味を示しているかを自ら読み解く必要がありますが、顧客の要望によっては、解析結果の読み解き結果をも求められる場合があり、その場合は、TechRadar®とDocRadar®を用いたコンサルティングという形で提供しております。顧客は現在、主として大手企業の研究開発部門や経営企画部門であり、コンサルティングサービスから始めて、TechRadar®やDocRadar®の利用へ結びつくことも多く、密接にかかわっているといえます。コンサルティングサービスには、大別して調査コンサルティングとコーチングの２つの提供形態があります。調査コンサルティングは、顧客の要望に応じた調査・解析を当社グループが、顧客に代わってTechRadar®、DocRadar®を用いて実施するものであり、コンサルティングの一環として、コーチングを行う場合もあります。コーチングは顧客の内部の情報解析人材を育成するという観点によるものであります。これらをまとめると以下の表２のとおりとなります。表２解析対象期間想定ユーザ層利用用途（例）コンサルティング調査コンサルティング文献全般（論文、新聞記事、SNS、クチコミ等何でも）1ケ月間から1年間程度経営企画、マーケティング、知財部門等（自らデータ解析する人的、時間的経営資源がない方）・競合分析・自社の技術的強み・弱み分析・会社のイメージ調査・関連市場調査・新規事業探索・技術トレンドコーチング随時経営企画、マーケティング、知財部門、商品開発、研究開発等（顧客内部でデータ解析する人材を育成したい方）（レポート販売）レポート販売の内容と販売形態TechRadar®とDocRadar®により、短期でかつ簡易なレポートを提出するものであります。現在、日本経済新聞社の運営する日経テレコンというデータベースシステムを経由して、一般の顧客へ提供するものと直接、顧客へ提供しているものの２つがあります。前者は、そのときどきの時宜にかなった技術トピックスや投資トピックスを題材に当社グループがTechRadar®とDocRadar®を用いて、解析レポートを作成し、それを日経テレコンのサイトを通じて、販売するというものであり、対象は個人及び法人であります。また、後者は、顧客の有している企業情報やマーケット情報を材料に、当社グループがTechRadar®とDocRadar®を用いて、解析レポートを作成し、その顧客に提供するものであります。［事業系統図］用語解説本項「３事業の内容」において使用しております用語の定義について以下に記します。用語用語の定義(注１）アルゴリズムコンピュータ上の解を得るための具体的手順。(注２）ビッグデータ従来、膨大な量であるため、処理が困難と思われていた大量のデータ。(注３)ASP（ApplicationServiceProvider）アプリケーションソフト等のサービス（機能）をネットワーク経由で提供するプロバイダ（＝provide提供する事業者・人・仕組み等全般）のこと。(注４)概念検索蓄積された種々のデータから、概念が類似する情報を自動的に検索する情報検索の一手法。(注５)クラスタリングデータの集合を部分集合（クラスタ）に切り分けて、それぞれの部分集合に含まれるデータをある共通の特徴により、より分けるデータ解析の一手法。