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10期 |
第11期 |
第12期 |
第13期 |
第14期 |
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決算年月 |
平成25年6月 |
平成26年6月 |
平成27年6月 |
平成28年6月 |
平成29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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親会社株主に帰属する当期純利益又は親会社株主に帰属する当期純損失（△） |
（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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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 売上高には、消費税等は含まれておりません。
2 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。
3 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。
4 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10期 |
第11期 |
第12期 |
第13期 |
第14期 |
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決算年月 |
平成25年6月 |
平成26年6月 |
平成27年6月 |
平成28年6月 |
平成29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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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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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 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。
3 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。
4 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 |
レコメンドエンジン搭載プライベートDMP“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22年2月 |
運用型広告最適化ツール“L2Mixer”を販売開始 |
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平成23年9月 |
東京証券取引所 マザーズ市場に上場 |
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平成24年5月 |
自然言語処理エンジン「Semantic Finder」を提供開始 |
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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企業および個人向け研修プログラム「ブレインパッド教育講座」を提供開始 |
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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、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により、株式会社Qubitalデータサイエンスを設立（出資比率49.0％） （同社は、平成29年6月期に清算） |
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平成27年4月 平成27年7月 |
Mynd株式会社の全株式を取得し、連結子会社化（出資比率100％） データマネジメントツール“DeltaCube”を提供開始 |
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、数理統計学などの知識や機械学習／深層学習といった先進技術を活用したアナリティクス技術と、アナリティクス技術を取り入れた自社製品やシステム構築を行うエンジニアリング技術を駆使し、データを活用した経営改善のお手伝いを、クライアント企業向けに行っております。
（当社グループの事業について）
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は、顧客企業の有する大量データに関するコンサルティングおよびデータマイニング(企業や社会に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む重要なパターンや法則性を抽出すること)の実行、ならびにデータに基づく企業行動の最適化支援を行っております。
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、ツール選定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は、顧客企業に対して、データ蓄積、分析および分析結果に基づく施策実行に必要なソフトウェアの選定および提供ならびにシステム開発および運用を行っております。
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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カテゴリ |
製品名 |
用途 |
概要 |
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マーケ ティング |
Probance |
マーケティング オートメーション プラットフォーム |
機械学習により顧客ニーズを予測し、パーソナライズコミュニケーションを実現するBtoC向けマーケティングオートメーションプラットフォーム |
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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から、ブランドや商品に対する世界中の顧客エンゲージメントを分析するプラットフォーム |
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可視化 |
exQuick |
マーケティング・ インテリジェンス・ ソリューション |
顧客ごとに最適化されたマーケティングを行い、ROIを最大化するマーケティング・インテリジェンス・ソリューション |
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Tableau |
ビジネス・ インテリジェンス ツール |
あらゆるデータをビジュアル化し、データの持つメッセージを伝えるビジネス・インテリジェンスツール |
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カテゴリ |
製品名 |
用途 |
概要 |
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データ マイニング /機械学習 |
SAPⓇ Predictive Analytics |
ビッグデータ対応 機械学習・予測分析 システム |
データマイニング・機械学習のプロセスを自動化し、圧倒的な効率性を実現した機械学習・予測分析システム |
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WPS Software |
統計解析・ ビッグデータ 加工システム |
SAS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パワフルかつ汎用性が高いプラットフォーム |
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分析基盤 |
Microsoft Azure |
クラウド プラットフォーム |
データの収集・蓄積から、分析、予測、AIを活用したビジネスアクションまで、ビッグデータ活用に必要な一連の機能がクラウド上で提供されるプラットフォーム |
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MapR |
データ分析処理基盤 |
大規模データを、コスト効率よく高速処理できるHadoop製品 |
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SAP HANAⓇ |
インメモリ コンピューティング |
大量のデータを高速分析するために開発されたインメモリコンピューティング |
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SAPⓇ IQ |
ビッグデータ・ ウェアハウス |
分析・検索用途に特化して開発されたデータベースソフトウェア。大容量データをコンパクトに管理し、高速な検索を実現 |
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その他 |
ブレインロボ |
ロボティック・ プロセス・ オートメーション |
人が行う業務を自動化・効率化するロボットオートメーションサービス |
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は、主にデジタルマーケティング領域において、当社が着目したデータ分析系のアルゴリズムから独自性の強いソフトウェアを自社開発し、SaaS型サービスを中心とした顧客企業への提供と、その保守業務等を行っております。
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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カテゴリ |
製品名 |
用途 |
概要 |
|
マーケ ティング |
Rtoaster |
レコメンドエンジン 搭載プライベートDMP |
多彩なマーケティングアクションをデータから実現する、レコメンドエンジン搭載プライベートDMP |
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L2Mixer |
運用型広告 最適化ツール |
最先端の予測モデルと最適化計算による自動入札で、広告運用をシンプルにする広告最適化ツール |
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カテゴリ |
製品名 |
用途 |
概要 |
|
マーケ ティング |
DeltaCube |
データマネジメント ツール |
DMPに蓄積された膨大なデータから、セグメントを導き出すデータマネジメントツール |
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Mynd plus |
自然言語処理エンジン |
人工知能・機械学習・統計学技術を駆使してテキストデータを解析する自然言語処理エンジン |
［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 |
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（連結子会社） |
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Ｍｙｎｄ㈱ |
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。 資金援助あり。 |
（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 前連結会計年度において連結子会社でありました博湃信息服务（大连）有限公司および株式会社ブレインパッドビジネスオペレーションズは、清算したため、連結の範囲から除外しております。
3 前連結会計年度において持分法適用会社でありました株式会社Qubitalデータサイエンスは、清算したため、持分法適用の範囲から除外しております。
５【従業員の状況】
（1）連結会社の状況
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平成29年 6月30日現在 |
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セグメントの名称 |
従業員数（人） |
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アナリティクス事業 |
80 |
〔1〕 |
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ソリューション事業 |
42 |
〔1〕 |
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マーケティングプラットフォーム事業 |
64 |
〔7〕 |
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全社（共通） |
33 |
〔8〕 |
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合計 |
219 |
〔17〕 |
（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29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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217〔17〕 |
34.1 |
2年9ヶ月 |
6,404 |
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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 |
80 |
〔1〕 |
|
ソリューション事業 |
42 |
〔1〕 |
|
マーケティングプラットフォーム事業 |
62 |
〔7〕 |
|
全社（共通） |
33 |
〔8〕 |
|
合計 |
217 |
〔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。
4 従業員数が前事業年度末に比べ45名増加したのは、事業規模の拡大に伴い新規採用を行ったためであります。
（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。