第一部【企業情報】
第１【企業の概況】
１【主要な経営指標等の推移】
（１）連結経営指標等
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回次 |
第８期 |
第９期 |
第10期 |
第11期 |
第12期 |
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決算年月 |
平成23年６月 |
平成24年６月 |
平成25年６月 |
平成26年６月 |
平成27年６月 |
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売上高 |
（千円） |
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経常利益 |
（千円） |
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当期純利益又は当期純損失（△） |
（千円） |
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△ |
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包括利益 |
（千円） |
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△ |
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純資産額 |
（千円） |
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総資産額 |
（千円） |
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１株当たり純資産額 |
（円） |
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１株当たり当期純利益金額又は１株当たり当期純損失金額（△） |
（円） |
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△ |
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潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額 |
（円） |
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自己資本比率 |
（％） |
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自己資本利益率 |
（％） |
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△ |
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株価収益率 |
（倍） |
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営業活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
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投資活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
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△ |
△ |
△ |
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財務活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
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△ |
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現金及び現金同等物の期末残高 |
（千円） |
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従業員数 |
（人） |
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〔外、平均臨時雇用者数〕 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
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（注）１ 第10期連結会計年度より連結財務諸表を作成しているため、それ以前については記載しておりません。
２ 売上高には、消費税等は含まれておりません。
３ 平成24年12月１日付で、普通株式１株につき２株の株式分割を行いました。第10期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額、１株当たり当期純利益金額又は１株当たり当期純損失金額（△）及び潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額を算定しております。
４ 第12期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額については、潜在株式は存在するものの１株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。
５ 第12期の株価収益率については、１株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。
（２）提出会社の経営指標等
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回次 |
第８期 |
第９期 |
第10期 |
第11期 |
第12期 |
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決算年月 |
平成23年６月 |
平成24年６月 |
平成25年６月 |
平成26年６月 |
平成27年６月 |
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売上高 |
（千円） |
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経常利益 |
（千円） |
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当期純利益又は当期純損失（△） |
（千円） |
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△ |
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持分法を適用した場合の投資利益 |
（千円） |
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資本金 |
（千円） |
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発行済株式総数 |
（株） |
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純資産額 |
（千円） |
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総資産額 |
（千円） |
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１株当たり純資産額 |
（円） |
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１株当たり配当額 |
（円） |
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（うち１株当たり中間配当額） |
( |
( |
( |
( |
( |
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１株当たり当期純利益金額又は１株当たり当期純損失金額（△） |
（円） |
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△ |
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潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額 |
（円） |
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自己資本比率 |
（％） |
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自己資本利益率 |
（％） |
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△ |
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株価収益率 |
（倍） |
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配当性向 |
（％） |
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営業活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
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投資活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
△ |
△ |
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財務活動による キャッシュ・フロー |
（千円） |
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現金及び現金同等物の期末残高 |
（千円） |
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従業員数 |
（人） |
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〔外、平均臨時雇用者数〕 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
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（注）１ 売上高には、消費税等は含まれておりません。
２ 第８期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額については、新株予約権の残高はありますが、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できませんので記載しておりません。
３ 当社株式は、平成23年９月22日をもって、東京証券取引所マザーズ市場に上場しているため、第９期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額は、新規上場日から第９期事業年度末までの平均株価を期中平均株価とみなして算定しております。
４ 第８期の株価収益率については当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できませんので記載しておりません。
５ 第10期より連結財務諸表を作成しているため、持分法を適用した場合の投資利益、営業活動によるキャッシュ・フロー、投資活動によるキャッシュ・フロー、財務活動によるキャッシュ・フローおよび現金及び現金同等物の期末残高は記載しておりません。
６ 平成24年12月１日付で、普通株式１株につき２株の株式分割を行いました。第８期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額、１株当たり当期純利益金額又は１株当たり当期純損失金額（△）及び潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額を算定しております。
７ 第12期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額については、潜在株式は存在するものの１株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。
８ 第12期の株価収益率については、１株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。
２【沿革】
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平成16年３月 |
東京都品川区西五反田にて、株式会社ブレインパッド設立 （資本金10,000千円、品川区西五反田６-24-２） |
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平成16年７月 |
データマイニング業務の受託サービス開始 |
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平成17年８月 |
リアルタイムWeb解析システム“RTmetrics”の販売代理開始 |
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平成18年５月 |
東京都品川区東五反田へ本社移転（品川区東五反田５-２-５） |
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平成18年９月 |
次世代データマイニングツール“KXEN”の販売代理開始 |
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平成18年９月 |
「ルールベース」、「自動レコメンド」の両方に応じた国内唯一の統合レコメンデーションエンジン“Rtoaster”販売開始 |
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平成19年10月 |
財団法人日本情報処理開発協会（JIPDEC、現：一般財団法人日本情報経済社会推進協会）より、「プライバシーマーク」を取得 |
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平成20年１月 |
キャンペーン実施管理システム“smartFOCUS（現：exQuick）”の販売代理開始 |
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平成20年11月 |
株式会社メンバーズと共同開発したリスティング自動最適化支援サービス“saitekicker（現：L2Mixer）”の開始 |
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平成21年６月 |
キャンペーン実施管理システム“smartFOCUS（現：exQuick）”日本語対応版をリリース |
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平成22年２月 |
自社開発の最適化エンジンを利用したリスティング広告出稿の最適化ツール“L2Mixer”を販売開始 |
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平成23年９月 |
東京証券取引所マザーズ上場 |
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平成23年９月 |
カスタマーインテリジェンスプラットフォーム“Campaign Commander”の販売代理開始 |
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平成24年１月 |
広告出稿・プロモーションの費用対効果を予測・最適化・シミュレーションするマーケティングミックスモデリング支援ツール“marketingQED”の販売代理開始 |
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平成24年２月 |
大量データ蓄積＆分析PaaS“Cloudstock”サービスの開始 |
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平成24年５月 |
文脈を理解する独自のセマンティック自然言語処理エンジンを開発（α版提供開始） |
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平成24年９月 |
連結子会社 株式会社ブレインパッドビジネスオペレーションズを設立（出資比率85.0％） |
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平成24年11月 |
データマイニング・ソフトウェア“KXEN InfiniteInsight（現：SAP Predictive AnalyticsⓇ）”の販売代理を再開 |
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平成25年１月 |
広告配信プラットフォーム“Rtoaster Ads”を販売開始 |
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平成25年１月 |
株式会社ブレインパッドビジネスオペレーションズの100％子会社として、中華人民共和国遼寧省大連市に博湃信息服务（大连）有限公司を設立 |
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平成25年１月 |
初のBtoCサービスとして、無料家計簿アプリ「ReceReco」サービス開始 |
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平成25年２月 |
ソーシャルリスニング・プラットフォーム“Crimson Hexagon ForSight™ Platform”の販売代理開始 |
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平成25年３月 |
SaaS型マーケティング・オートメーション・プラットフォーム“Probance Hyper Marketing”の販売代理開始 |
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平成25年７月 |
東京証券取引所 市場第一部に市場変更 |
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平成25年８月 |
データサイエンティスト育成を支援する研修プログラムを開発し、教育サービスを開始 |
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平成25年８月 |
東京都港区白金台へ本社移転（港区白金台３－２－10） |
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平成25年８月 |
株式会社ミディーに出資、連結子会社化（出資比率51.5％） |
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平成25年９月 |
アメリカ合衆国カリフォルニア州に現地法人として、連結子会社 Brainpad US Inc.を設立 （出資比率100.0％） |
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平成26年１月 |
ヤフー株式会社との合弁会社 株式会社Qubitalデータサイエンスを設立（出資比率49.0％） |
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平成26年４月 |
“WPS Software”の販売代理開始 |
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平成26年４月 平成26年７月 平成27年４月 平成27年４月 平成27年６月 平成27年６月 平成27年７月 平成27年７月 |
高速分散型予測エンジン“Skytree Server”の販売代理開始 ビジネス・インテリジェンスツール“Tableau”の販売代理開始 Ｍｙｎｄ株式会社の全株式を取得し、連結子会社化（出資比率100％） 連結子会社 株式会社ミディーより、事業譲受け “MapR”製品の販売代理開始 連結子会社 博湃信息服务（大连）有限公司の事業停止 代表取締役社長に、佐藤清之輔が就任 マーケティング・オートメーションソリューション“Probance One”の販売開始 |
３【事業の内容】
当社グループ（当社及び当社の関係会社）は、「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」を経営理念としており、統計学、数学や機械学習といった様々なデータ解析技術（データマイニング）によるアプローチによって、企業が保有する大量のデータを当社グループのノウハウにより分析し、経営・企画立案者による適切な意思決定が速やかに可能となることを支援する事業を展開しております。そして、ビジネス上の各種施策の合理化・適正化を通じて様々な無理や無駄を省き、顧客企業の生産性と収益が向上するよう、支援しております。
当社グループは、大量データの解析技術である「データマイニング」と「最適化」技術を中核とし、企業内で増加しているデータ（顧客データ以外の社内データを含む）を有効活用するための解決策を提供するとともに、CRM（※）やダイレクトマーケティング上での企業の課題解決を支援しております。また、「Web開発」技術を用いて、「データマイニング」や「最適化」を取り込んだWebサービスの構築を支援しております。
※情報システムを活用して、企業が顧客と長期的な関係を築く手法のこと。
当社グループの有する各技術の具体的な説明は以下のとおりであります。
①「データマイニング」
データマイニングとは、大量のデータ（属性や項目の頻度や傾向など）を分析することで、隠れた知見（規則性、因果関係など）を発見する技術を言います。
当社グループにおいてはデータマイニング技術を、例えば、顧客の属性情報や利用履歴などから、DM（ダイレクトメール）に反応し易い顧客を見つけ出し、それら反応率の高い顧客を中心にDMを送付することで、DMに対する反応率を向上させることなどに利用しております。
②「最適化」
最適化とは、データマイニングで発見された知見を、一定の制約条件を満たした上で、最も適切な計画、設計を作成し選択することを言います。
ソフトウェアで計算するだけで最適な組み合わせを見つけることは困難であるため、当社グループは、それを解決する技術として、大規模な最適化問題の高速な計算方法及び独自のアルゴリズム（※）を開発しております。当社グループにおいては最適化技術を、例えば、商品と顧客の膨大な組み合わせの中から、一定の制約条件（例えば、予算、オペレーターの数、期間）を満たしつつ最も大きな成果（例えば、売上最大化）を期待できる組み合わせを選択することなどに利用しております。
※ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算手順や処理手順のこと。
③「Web開発」
Web開発とは、WebページやWebサイトを作成する技術を言います。
当社グループにおいては、Web開発に、上記のデータマイニングや最適化の技術を取り込み、ユーザーのサイトでの行動履歴などのデータに基づいて、表示内容の自動更新を実現するサービスなどを提供しております。
（当社グループの事業について）
当社グループは、ITとインターネットの普及によって大きく変容している企業の営業・マーケティング活動に対して、当社グループの強みである３つの技術（データマイニング、最適化、Web開発）を総合的に活用し、顧客企業の自動化・省力化・効率化を支援しております。
当社グループの事業は、大きく３つに分かれており、セグメントごとに専門の担当部署を置いております。
なお、〔第５ 経理の状況 １ 連結財務諸表等 (１)連結財務諸表 注記事項〕に掲げるセグメントの区分と同一であります。
１）アナリティクス事業
「アナリティクス事業」では、ITとインターネットの普及等により、企業内に大量に蓄積されるようになった各種データから、企業の営業やマーケティング活動に効果的な情報を導き出すための分析及び最適化作業を、企業に代わって行い、具体的な「施策」を提供しております。当事業の顧客企業は、業種を問わず、広範な顧客基盤や大量の取引履歴を有する大企業が中心となっております。
＜アナリティクス事業における一般的な作業プロセス＞
(a)・・・通常の作業プロセスにおいては、まずは顧客企業との間で分析目的を明確化します。次に、顧客企業内で様々な形態で保有されているデータを受領し、当社グループにおいて分析に適した形式にしたのちに、その規則性や因果関係等を分析します（データマイニング）。当社グループでは、その分析結果に基づき、顧客企業の人員、予算、現場での状況など限られた人的・時間的条件の中で、最も効果の期待できる施策を探ります（最適化）。
(b)・・・具体的な施策を、顧客に提示・納品します。当社グループでは、中間報告、説明会、報告会など、段階的に顧客企業とのコミュニケーションの場を設け、分析結果を実際の運用に活用していくための施策の内容が、より顧客企業の実情に適したものとなるよう検討していきます。
(c)・・・また、顧客企業が実際にその施策を実施した後にも、施策実施後のデータを分析し、更に実行可能な施策はないかを検討する等、検証を行い、顧客企業の要望に応えるよう努めております。
当事業において培われたノウハウや経験の蓄積により、後述の「ソリューション事業」および「マーケティングプラットフォーム事業」において、顧客企業の規模やニーズに合わせた適切なソフトウェアの開発、システム構築あるいはツールを提供することが可能となっております。
２）ソリューション事業
「ソリューション事業」では、顧客企業に対して、データ分析やそれに基づく一連のマーケティング活動を実施する上で利用できるソフトウェアのライセンス提供とシステム構築を行っております。
当社グループは、ソフトウェア開発会社等の販売代理店として、ソフトウェアのライセンス供与を受け、顧客への提供を行っておりますが、顧客企業の所有するシステムや、求める機能等に合わせて独自にカスタマイズを行うことにより、最適なシステムとして納入しております。また、導入後のソフトウェアに対する追加カスタマイズを含めたメンテナンスなどのサービスも提供しております。
一般的に、企業の顧客に対するマーケティング活動は、マーケティング部門が情報システム部門と連携せざるを得ない場合が生じています。情報システム部門には、実際のマーケティングや営業の経験がない場合がありますが、当社グループは、こうした企業に対しても、アナリティクス事業を通じて蓄積した人材とデータ分析ノウハウや経験を活用することで、顧客企業にとって、規模や予算等に最適な仕様のデータ環境を構築する支援や、顧客が使いやすい形で必要なソフトウェアを提供することが可能となっております。
主な取扱製品としては、以下のとおりであります。
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製品名 |
用途 |
概要 |
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SAP Predictive AnalyticsⓇ |
データマイニング・ソフトウェア |
世界で初めてデータマイニングの自動化を可能にしたソフトウェア。機械学習によりデータマイニングを自動化し、高精度の予測を継続的に提供し続けることができる |
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exQuick |
マーケティング・インテリジェンス・ソリューション |
企業に蓄積された様々なデータを統合し、直観的な操作で集計・分析、データ抽出およびレポート作成までを実施できるマーケティング・インテリジェンス・ソリューション |
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製品名 |
用途 |
概要 |
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marketingQED |
マーケティングミックスモデリング 支援ツール |
新聞・雑誌・テレビ・ラジオ・ネットメディア等への広告費用投資や、各種広告プロモーションによる集客・売上等の予測とコスト配分の最適化を実現するソフトウェア |
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Crimson Hexagon ForSight™Platform |
ソーシャルリスニング・ プラットフォーム |
ソーシャルメディアデータを独自の技術で分析し、ブランドや商品に対する顧客インサイトを分析できるソフトウェア |
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Probance Hyper Marketing |
SaaS型マーケティング・ オートメーション・プラットフォーム |
データの統合・整備・蓄積、キャペーンシナリオの作成・運用、効果検証といった一連の作業を支援するマーケティング・オートメーション |
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Probance One |
ECサイトに特化した SaaS型マーケティング・ オートメーション・ソリューション |
上記「Probance Hyper Marketing」の豊富な導入実績に基づいて開発された、EC企業向けに特化したマーケティング・オートメーション |
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WPS Software |
SASの言語で記述されたプログラム実行とデータ操作が可能なプラットフォーム |
SASの言語で記述されたプログラムをそのまま実行し、データ加工、統計処理、グラフ処理などが実行できる、汎用性の高いプラットフォーム |
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Skytree Server |
高速分散型予測エンジン |
Hadoop環境上で動くエンタープライズ向け機械学習エンジンの商用化に成功した数少ないソフトウェア。高速に生み出される高精度なモデルを用いた予測分析が可能 |
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Tableau |
ビジネス・インテリジェンス ツール |
様々なデータを簡単、高速に分析し、ビジュアル化できるビジネス・インテリジェンス ツール |
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MapR |
ビッグデータ蓄積・分析基盤 |
コスト効率良く大規模データの蓄積・保持・高速処理を可能にする商用Hadoopディストリビューションの代表的製品 |
３）マーケティングプラットフォーム事業
「マーケティングプラットフォーム事業」では、アナリティクス事業で蓄積したノウハウを活用したアルゴリズムを用いてツールを自社開発し、SaaS型サービス（※１）にて顧客企業に提供するとともに、付随する保守業務等を行っております。
企業にとって、非対面なコミュニケーションでありながら、ダイレクトに生活者とやりとりができるWebサービスの重要性は、今後ますます増加すると見込まれます。このような背景の中、企業の投資対効果を最終的に改善するためには、オペレーショナルな施策部分について、自動化が必要になります。
当社グループでは、このようなニーズに応えられるように以下サービスを自社開発し、提供しております。
「Rtoaster（アールトースター）」
Webサイトの訪問者の行動履歴をデータとして収集・蓄積し、このデータに基づいて、コンテンツ表示の選択を行うレコメンデーション（推奨）エンジンです。柔軟な設定と豊富な機能により、ランディングページの最適化（サイト訪問者が最初に訪れるページを、訪問者の関心に合わせることで利用の確率を高める機能）から、個別ユーザーの過去の閲覧履歴に合わせた商品推奨まで、Webサイトのパーソナライズ（個別ユーザーに合わせた表示の切り替え）全般に関する多様なニーズに応えます。
「L2Mixer（エルツーミキサー）」
サーチエンジン（※２）の検索結果画面に表示されるリスティング（※３）広告は、キーワード毎に複数の企業が入札を行い、その結果で表示位置が変わり、その表示位置の違いによって効果が異なります（一般に、上位に表示されるほど効果は高い代わりに、高い金額での入札が必要になります）。本製品は、企業のリスティング広告の担当者が、限られた予算の中で最も高い効果を得るために、出稿対象の各キーワードをいくらで入札すべきかについて、最適な組み合わせを過去のデータから分析して求め、自動で入札します。
「Cloudstock（クラウドストック）」
ビッグデータ解析を行う場合には、大量のデータを高速に蓄積・処理するデータベース環境が必要となり、加えてデータ分析をするために必要なツールは比較的高価なものが多いため、企業が自らそのような環境を構築することは、費用的にも運用面でも大きな負担になる傾向があります。本製品は、日々大量に発生していくデータをクラウド上で適切に蓄積・処理し、BIツールで管理・分析を実行するPaaS（Platform as a Service）型のサービスです。自社でインフラ投資をする必要のないPaaS型のため、導入・運用をスピーディーかつリーズナブルに行うことが可能です。
「Semantic Finder（セマンティックファインダー）」
本製品は“消費者の声”であるWeb上での口コミ情報やアンケートなどのテキストデータを解析し、ビジネスに有用な情報を抽出する自然言語処理エンジンです。従来のテキストマイニング（※４）製品では実現が難しいとされていた、テキスト情報が持つ意味そのものを正確に理解し、人間が解釈するのに近い判断を行うことが可能です。
※１．アプリケーションソフト（文書の作成、数値計算など、特定の目的のために設計されたソフトウェア）の機能をインターネットを通じて顧客に提供すること。顧客のパソコンには個々のアプリケーションソフトをインストールする必要がないので、顧客の大きな負担となっていたインストールや管理、更新にかかる費用・手間を節減することができる。
※２．インターネットに存在する情報（Webページ、Webサイト、画像ファイル、ネットニュースなど）を検索する機能およびそのプログラム。
※３．サーチエンジンの検索結果画面に有料でテキスト広告を表示するサービス。リスティング事業者に料金を支払いキーワードを登録すると、大手ポータルサイトなどからそのキーワードで検索したときに、検索結果の上位ページに「スポンサーサイト」などと題して自社サイトの広告が表示される。
※４．定型化されていない文章の集まりを自然言語解析の手法を使って単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して有用な情報を抽出する、データマイニング手法の一種。
［事業系統図］
当社グループの事業の系統図は、以下のとおりであります。
※AS事業（アナリティクス事業）
SOL事業（ソリューション事業）
MP事業（マーケティングプラットフォーム事業）
４【関係会社の状況】
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名称 |
住所 |
資本金 （千円） |
主要な事業の内容 |
議決権の所有割合又は被所有割合 （％） |
関係内容 |
|
（連結子会社） |
|
|
|
|
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㈱ブレインパッドビジネスオペレーションズ |
東京都港区 |
10,000 |
全社 |
直接 85.0 間接 0.0 |
役員の兼任あり。 資金援助あり。 |
|
博湃信息服务（大连） 有限公司（注）２ |
中華人民共和国 遼寧省大連市 |
30,000 |
アナリティクス事業 |
直接 0.0 間接 85.0 |
役員の兼任あり。 |
|
BrainPad US Inc. |
アメリカ合衆国 カリフォルニア州 |
千米ドル 225 |
ソリューション事業 |
直接 100.0 間接 0.0 |
役員の兼任あり。 |
|
Ｍｙｎｄ㈱ （注）３ |
東京都港区 |
9,000 |
マーケティングプラットフォーム事業 |
直接 100.0 間接 0.0 |
役員の兼任あり。 |
|
（持分法適用関連会社） |
|
|
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㈱Qubitalデータサイエンス |
東京都港区 |
100,000 |
アナリティクス事業 |
直接 49.0 間接 0.0 |
役員の兼任あり。 |
（注）１ 「主要な事業の内容」欄には、セグメントの名称を記載しております。
２ 博湃信息服务（大连）有限公司は、平成27年６月30日開催の取締役会において、事業を休止することを決議しております。
３ 平成27年４月１日にＭｙｎｄ株式会社の株式を取得し、同社を連結子会社といたしました。
４ 前連結会計年度において連結子会社でありました株式会社ミディーは当連結会計年度末現在清算中であり、大半の清算手続きが完了し、かつ、重要性が著しく低下したため、連結の範囲から除いております。
５【従業員の状況】
（１）連結会社の状況
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平成27年６月30日現在 |
|
セグメントの名称 |
従業員数（人） |
|
|
アナリティクス事業 |
68 |
〔2〕 |
|
ソリューション事業 |
23 |
〔1〕 |
|
マーケティングプラットフォーム事業 |
47 |
〔6〕 |
|
全社（共通） |
23 |
〔9〕 |
|
合計 |
161 |
〔18〕 |
（注）１ 従業員数は就業人員（当社グループからグループ外への出向者を除く）であり、臨時雇用者数（派遣社員、パートタイマー）は、年間の平均人員を〔〕外数で記載しております。
２ 全社（共通）として記載されている従業員数は、管理部門および研究開発部門に所属しているものであります。
（２）提出会社の状況
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平成27年６月30日現在 |
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従業員数（人） |
平均年齢（歳） |
平均勤続年数（年） |
平均年間給与（千円） |
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155〔17〕 |
33.9 |
２年６ヶ月 |
6,102 |
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セグメントの名称 |
従業員数（人） |
|
|
アナリティクス事業 |
68 |
〔2〕 |
|
ソリューション事業 |
23 |
〔1〕 |
|
マーケティングプラットフォーム事業 |
41 |
〔5〕 |
|
全社（共通） |
23 |
〔9〕 |
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合計 |
155 |
〔17〕 |
（注）１ 平均年間給与は、基準外賃金を含んでおります。
２ 従業員数は就業人員（当社から社外への出向者を除く）であり、臨時雇用者数（派遣社員、パートタイマー）は、年間の平均人員を〔〕外数で記載しております。
３ 全社（共通）として記載されている従業員数は、管理部門および研究開発部門に所属しているものであります。
（３）労働組合の状況
労働組合は結成されておりません。労使関係は円満に推移しております。