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18期 |
第19期 |
第20期 |
第21期 |
第22期 |
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決算年月 |
2015年12月 |
2016年12月 |
2017年12月 |
2018年12月 |
2019年12月 |
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営業収益 |
（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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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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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22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．営業収益には、消費税等は含まれておりません。
３．第22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22期の自己資本利益率及び株価収益率については、親会社株主に帰属する当期純損失を計上してい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18期 |
第19期 |
第20期 |
第21期 |
第22期 |
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決算年月 |
2015年12月 |
2016年12月 |
2017年12月 |
2018年12月 |
2019年12月 |
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営業収益 |
（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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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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株主総利回り |
（％） |
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（比較指標：TOPIX） |
（％） |
( |
( |
( |
( |
( |
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最高株価 |
（円） |
－ |
4,620 |
3,680 |
2,293 |
1,677 |
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最低株価 |
（円） |
－ |
2,600 |
1,971 |
906 |
967 |
（注）１．営業収益には、消費税等は含まれておりません。
２．持分法を適用した場合の投資利益については、関連会社が存在しないため記載しておりません。
３．第18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、当社株式は非上場であったため、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。また、第22期の潜在株式調整後１株当たり当期純利益については、潜在株式は存在するものの１株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
４．第18期の株価収益率については、当社株式は非上場であったため、記載しておりません。
５．第22期の自己資本利益率、株価収益率については、当期純損失を計上しているため記載しておりません。
６．従業員数は就業人員であり、平均臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイト、人材会社からの派遣社員を含む）は、年間の平均人員を（ ）外数で記載しております。
７．2016年６月16日付で普通株式１株につき100株の割合で株式分割を行っておりますが、第18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額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。
８．当社は2016年９月27日に東京証券取引所マザーズ市場に上場したため、第19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19期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。
また、第18期及び第19期の株主総利回り、比較指標については、記載しておりません。
９．最高株価及び最低株価は東京証券取引所（マザーズ）におけるものであります。
なお、当社は2016年９月27日に東京証券取引所マザーズ市場に上場したため、第18期の株価については記載しておりません。
10．第22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・フロー及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。
２【沿革】
当社は1998年８月に、大阪府吹田市において、現代表取締役であるトーマス・アクイナス・フォーリー及び共同創業者であるフォーリー淳子が、レコメンデーションサービスの提供を目的としてシルバーエッグ・テクノロジー有限会社を設立いたしました。その後、事業基盤の拡大・安定化のため株式会社にて事業展開をするべく、1999年９月にマキシマ・ジャパン株式会社へ営業譲渡を行い、シルバーエッグ・テクノロジー有限会社はシルバーエッグ・ホールディングス有限会社に、マキシマ・ジャパン株式会社はシルバーエッグ・テクノロジー株式会社（以降「旧シルバーエッグ・テクノロジー株式会社」）に商号変更いたしました。マキシマ・ジャパン株式会社は1977年12月に、外食事業を行うことを目的に株式会社大同門として設立し、その後1994年10月に株式会社メイド・ジャパンに商号変更を行い、オンラインデータベースサービスの代理販売事業等を行っておりましたが、1998年６月にマキシマ・ジャパン株式会社に商号変更し休眠会社としていた会社であります。その後、ソフトウェア製品の販売からASPサービスの販売へとサービスの提供方法を転換しており、新たなビジネスモデルで再出発を図ることを目的として、2004年１月に旧シルバーエッグ・テクノロジー株式会社からシルバーエッグ・ホールディングス有限会社に営業譲渡を行い、シルバーエッグ・ホールディングス有限会社はシルバーエッグ・テクノロジー株式会社に、旧シルバーエッグ・テクノロジー株式会社は株式会社ランドネットに商号変更いたしました。なお、当事業年度末現在、当社と株式会社ランドネットにおいて資本関係はございません。
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1998年８月 |
シルバーエッグ・テクノロジー有限会社を大阪府吹田市に設立 |
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1999年９月 |
シルバーエッグ・テクノロジー有限会社からマキシマ・ジャパン株式会社にレコメンデーションサービス事業を譲渡 |
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1999年９月 |
シルバーエッグ・テクノロジー有限会社をシルバーエッグ・ホールディングス有限会社に商号変更 |
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1999年９月 |
マキシマ・ジャパン株式会社をシルバーエッグ・テクノロジー株式会社（旧）に商号変更 |
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2000年11月 |
レコメンドソフトウェア製品「アイジェント・ワンツーワン・サーバ」の提供開始 |
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2003年３月 |
レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス」をリリース |
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2004年１月 |
シルバーエッグ・テクノロジー株式会社（旧）からシルバーエッグ・ホールディングス有限会社にレコメンデーションサービス事業を譲渡 |
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2004年１月 |
シルバーエッグ・ホールディングス有限会社からシルバーエッグ・テクノロジー株式会社（新）に改組 |
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2005年11月 |
モバイルサイト向けレコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・モバイル版」をリリース |
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2006年４月 |
技術開発拠点の設立を目的に、オランダにSilver Egg Technology B.V.を合弁会社として設立 |
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2008年３月 |
東京オフィスを東京都港区に開設 |
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2008年３月 |
レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・コールセンター版」をリリース |
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2009年５月 |
東京オフィスを東京都千代田区へ移転 |
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2012年１月 |
オランダの関連会社Silver Egg Technology B.V.を100％子会社化（非連結） |
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2012年６月 |
レコメンド広告サービス「ホットビュー」をリリース |
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2012年12月 |
東京オフィスを東京都千代田区内で移転 |
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2013年３月 |
「アイジェントＡＳＰサービス」を「アイジェント・レコメンダー」に名称変更 |
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2013年７月 |
韓国に100％子会社Silver Egg Technology Korea（非連結）を設立 |
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2014年８月 |
リアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」をリリース |
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2015年９月 |
韓国100％子会社Silver Egg Technology Korea（非連結）を清算 |
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2015年12月 |
大阪本社を大阪府吹田市内で移転 |
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2016年９月 |
東京証券取引所マザーズに株式を上場 |
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2017年３月 |
ＡＩマーケティング・プラットフォーム「Ａｉｇｅｎｔ７」をリリース |
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2017年８月 |
リアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」の特許を取得 |
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2017年10月 |
東京オフィスを千代田区内で移転 |
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2018年８月 |
ＡＩマーケティングツール「プロスペクター」をリリース |
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2018年11月 |
香港に100％子会社Silver Egg Technology Asia Limited（非連結）を設立 |
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2019年２月 |
香港子会社Silver Egg Technology Asia Limitedに増資し、非連結から連結子会社へ変更 |
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2019年６月 |
オランダ100％子会社Silver Egg Technology B.V.（非連結）を清算 |
３【事業の内容】
当社グループは、ＡＩ（人工知能）技術をベースにしたレコメンド技術（※１）及びそれをベースとしたマーケティング・サービスを提供する事業を行っております。
現在、スマートフォンといった携帯型情報デバイスの普及により、インターネットは、私たちの生活に欠かせないものとなっております。それに伴い、企業活動においても、インターネットを使ったマーケティング活動はこれまで以上に大きな重要性を占めております。このような背景の中、インターネットを利用して商業サイトを営む企業経営者の最大の課題は、いかにして多様な顧客の満足を得て、リピート需要を喚起し、売上の増加を図るかということにあります。従来のマーケティングにおいては、性別、年齢による人口統計的な分類をベースとした分析が主流でありましたが、それでは、インターネット上で刻々と変化する顧客の嗜好やニーズに対応することができず、売上に結びつけることが困難でした。そこで、より個別レベルにおける顧客の好みに応じたコンテンツ（商品や情報など）を個別顧客へ提供する手法として、レコメンデーションというマーケティング手法が注目を集めております。
この新たな手法はパーソナライゼーション（※２）の中の具体的な手法のひとつと考えられており、顧客のウェブサイト上やＰＯＳなどのチャネルから閲覧や購買といった顧客行動をデータとして取り込み、人工知能技術を用いて、自動的に個別顧客の次の行動を予測し提示することで、その顧客が欲している商品や情報を手間をかけずに取得し、大きな顧客満足の提供を可能にするものです。
当社グループは、顧客企業が自らの顧客を知り、顧客に対して最大の価値をすべてのタッチポイント（※３）においてリアルタイムで提供できるように、ＡＩ（人工知能）技術をベースに企業のマーケティングを支援する事業を行っております。
当社グループの主なサービスの特徴は、レコメンドエンジン「アイジェント」の活用による「リアルタイム解析」と「パーソナライズ・ターゲティング」であります。当社の主な顧客は、オンライン上で複数の商品や情報を扱うＥＣサイト（※４）運営企業、ウェブサービス企業となっております。
レコメンドエンジン「アイジェント」について
当社グループの「アイジェント・レコメンダー」をはじめとする各種サービスには、リアルタイム解析を実現した当社独自開発のレコメンドエンジン「アイジェント」が採用されています。レコメンドエンジンは、有効な推奨をするために、有能なセールスマンが個別顧客とのやり取りからその顧客の嗜好を記憶しているように、その個別顧客が過去に行った閲覧履歴や購買履歴等といった行動データを記憶し、学習することにより効果的な推奨を行います。
レコメンド結果を算出するために大量のデータが使われるため、多くのレコメンドエンジンは、日に１度ないし２度定期的なバッチ処理（※５）での解析結果をレコメンド結果として表示しています。しかしながら、これでは、発売されたばかりの新商品がおすすめとして表示されない、また在庫切れの商品があってもおすすめ表示されてしまい、購買機会の喪失を招くことがありました。当社のレコメンドエンジン「アイジェント」では、リアルタイムの解析を実現し、ユーザーが今見ているものに対する最適な商品やコンテンツの表示を可能にしました。
当社グループの事業は、レコメンデーションサービス事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略をしておりますが、当社グループが提供している主なサービスの概要は以下の通りであります。
「アイジェント・レコメンダー」
人工知能と高等数学を組み合わせた当社グループ独自開発のロジックによるリアルタイム・レコメンドサービスであり、当社グループの主力サービスであります。サイトに訪れるユーザーの行動データを「リアルタイム」に取得・解析して、その時点における各ユーザーの嗜好に合わせたおすすめ商品やコンテンツを顧客のサイトやアプリ内といった様々なタッチポイントで表示することができるサービスであります。また、独自のリアルタイム・ユーザー動線分析技術により、単純な商品軸のレコメンデーションに比べ、より一人ひとりの嗜好に合わせたレコメンデーションが可能になっております。
当社グループの提供する管理画面とリリース後のレポーティングサービスにより、費用対効果を明確にすることができます。また、成果報酬型料金体系を採用しており、当該料金体系では顧客企業は本サービスから成果が上がった部分に対してのみ料金を支払うため、導入しやすく顧客の増加につながっております。成果報酬型料金体系の他にも、顧客企業の様々なニーズにこたえるために、ページの表示回数に応じたＰＶベース型料金体系も用意しております。
「アイジェント・レコメンダー」の特長：
・機械学習技術をベースにしたアルゴリズム（※６）
・レコメンドデータのリアルタイム生成
・スケーラビリティ（※７）への対応
・きめ細やかな導入後のサポート
・多様なウェブサイトに合わせた設定が可能なレコメンドタイプ
「レコガゾウ」
アイジェント・レコメンダーのオプションサービスでもあるリアルタイム・レコメンドメールサービス「レコガゾウ」は、配信するHTMLメール（※８）内にタグ（※９）を設置することで、ユーザーがメールを開封した時点で、そのユーザーの嗜好にマッチしたレコメンド結果をリアルタイムで抽出して表示することができるサービスであります。従来のレコメンドメールでは、あらかじめレコメンドエンジン側で抽出したレコメンド結果をメール配信システムに連携させるシステムを作る必要があるために導入ハードルが高いものになっており、またそのためリアルタイムの配信ができずに、レコメンドメールで表示した時点では在庫切れであったというような「タイムラグ」も課題となっておりました。「レコガゾウ」では、これらの「導入ハードルの高さ」と「タイムラグ」などの問題を解消し、より簡単に、よりリアルタイム性の高いレコメンドメールを実現するものであります。
本サービスの基本的な課金体系は、配信リクエスト数に応じた従量課金体系であります。
「ホットビュー」
アイジェント・レコメンダーに使用されているレコメンドエンジンを使用したレコメンド広告サービスであります。通常のディスプレイ広告では誰にでも同じ広告が表示されますが、レコメンド広告では、広告を見ているユーザーのニーズに合致するであろう商品が広告として動的に表示されます。これにより、サイト運営者としては、自社のサイトに興味を持つであろうユーザーを自社サイトにより効果的に誘導することができ、その結果、購入や問い合わせ、資料請求などの購買につながる行動をより効果的に誘導できると考えております。
本サービスは、他社のＤＳＰ（※10）サービスと連携して利用することが可能であります。個別ユーザーの嗜好に合わせたレコメンド広告バナーを生成できる機能とＤＳＰサービスのもつターゲティング機能を組み合わせ、さらに効果的にインターネット広告によるターゲティングの精度を高めることができると考えております。
本サービスの課金体系は、成果報酬型料金体系のほか、広告リクエスト数に応じた従量課金方式があります。
「プロスペクター」
購買履歴などのユーザーの行動データを取得・解析し、特定商品に対して好感を持ちそうなユーザーを抽出する「商品見込み顧客抽出サービス」であります。
従来の不特定多数に配信する広告はコストがかさむだけでなく、「好みに合わない商品広告」を押し付けられる顧客にとっては、逆にブランドへの不信感や離反を生み出す原因となっておりました。「プロスペクター」は、実績ある「アイジェント・レコメンダー」の機械学習技術とノウハウを発展的に活用することで、従来の「年齢」「性別」といったセグメント分析とは異なる、ユーザー個人の嗜好に基づく分析を行うことで、アウトバウンド広告のエリアにおいても高精度パーソナライゼーションを実現いたしました。
本サービスはSaaS形式で提供され、システム構築の手間なくすぐに利用できます。キャンペーン配信機能とレポート機能を備えており、ユーザーの分析からプロモーションの実行、評価までを一貫して提供いたします。
本サービスの基本的な課金体系は、プランに応じた固定料金体系であります。
［事業系統図］
用 語 解 説
※１ レコメンド技術
オンラインショップなどで、利用者の好みにあった物品やサービスを推薦するための技術・手法。ショップの利用者の購入履歴や行動履歴等の情報を分析し、適切な物品やサービスを絞り込んで推薦し、売り上げを高めるのがねらい。
※２ パーソナライゼーション
顧客のウェブ閲覧行動、購買行動などの情報を基に、その顧客に最適な情報を提供すること。またはその技術。
※３ タッチポイント
企業やブランドと顧客とのすべての接点のこと。企業やブランドについて顧客に何らかの印象が残るあらゆる接点が当てはまる。従業員のみでなくウェブサイト、スマートフォン、コールセンター、タブレット、広告など顧客がブランドに接するメディアも含まれる。
※４ ＥＣサイト
インターネット上で商品等を販売するウェブサイト。
※５ バッチ処理
一定期間(もしくは一定量)データを集め、まとめて一括処理を行う処理方式。
※６ アルゴリズム
求める解を導き出すための処理手順のこと。数学的には「算法」「数学モデル」と訳される。ソフトウェアのプログラムは、プログラミング言語で記述されたアルゴリズムのひとつである。
※７ スケーラビリティ
拡張性のこと。コンピュータ等システムの規模や能力を、状況や要求に応じて柔軟に対応できる適応力のことを指す。
※８ HTMLメール
HTML（HyperText Markup Language）は、ウェブページの記述やレイアウトに用いられるマークアップ言語をいい、HTMLメールとは、電子メールの本文をHTMLで記述したものを指す。マークアップ言語とは、文書の一部を「タグ」と呼ばれる特別な文字列で囲うことにより、文章の構造や、修飾情報を、文章中に記述していく記述言語をいう。
※９ タグ
コンピュータで扱う文書（テキストデータ）中に埋め込む特殊な記号や文字列のこと。デザイン、レイアウト、論理構造、意味を記述する。主にHTMLやXMLといったマークアップ言語で用いられる。
※10 ＤＳＰ
デマンドサイドプラットフォーム（Demand-Side Platform）の略。オンライン広告において、広告主（購入者）側の広告効果の最大化を支援するツールのこと。広告枠の買い付けや配信、クリエイティブ分析（広告の認知・表現要素等の分析）までを自動で行い、最適化を行う。
４【関係会社の状況】
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名称 |
住所 |
資本金 |
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） Silver Egg Technology Asia Limited |
3/F, World Trust Hong Kong |
11,310千香港ドル |
先端技術の研究開発及びWebマーケティング事業 |
100.00 |
役員の兼任等 |
（注）特定子会社に該当しております。
５【従業員の状況】
(1）連結会社の状況
2019年12月31日現在
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従業員数（人） |
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（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイト、人材会社からの派遣社員を含む）は、年間の平均人員を（ ）外数で記載しております。
２．当社グループの事業は、「レコメンデーションサービス事業」の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。
(2）提出会社の状況
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2019年12月31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（円） |
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（ |
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（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイト、人材会社からの派遣社員を含む）は、年間の平均人員を（ ）外数で記載しております。
２．平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。
３．当社の事業は、「レコメンデーションサービス事業」の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。
(3）労働組合の状況
当社の労働組合は、結成されておりませんが、労使関係は安定しております。