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 |
2016年３月 |
2017年３月 |
2018年３月 |
2019年３月 |
2020年３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 |
（千円） |
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包括利益 |
（千円） |
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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 |
（円） |
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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14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．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（契約社員、人材会社からの派遣社員を含む。）は年間の平均人員を()外書で記載しております。
４．第14期より連結財務諸表を作成しているため、自己資本利益率は、期末自己資本額に基づき算定しております。
（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 |
2016年３月 |
2017年３月 |
2018年３月 |
2019年３月 |
2020年３月 |
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売上高 |
（千円） |
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経常利益又は経常損失（△） |
（千円） |
△ |
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当期純利益又は当期純損失（△） |
（千円） |
△ |
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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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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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△ |
△ |
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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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株主総利回り |
（％） |
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（比較指標：東証マザーズ株価指数） |
（％） |
( |
( |
( |
( |
( |
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最高株価 |
（円） |
－ |
－ |
－ |
5,550 |
3,780 |
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最低株価 |
（円） |
－ |
－ |
－ |
2,460 |
1,273 |
（注）１．売上高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、第13期以前につきましては、持分法を適用する関連会社がないため記載しておりません。また、第14期より連結財務諸表を作成しているため記載しておりません。
３．１株当たり配当額及び配当性向については、配当を実施していないため記載しておりません。
４．第10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り、期中平均株価が把握できないため、また、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。第11期及び第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、当社株式は非上場であるため、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。
５．当社株式は、2018年６月20日に東京証券取引所マザーズ市場に上場しており、第13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、新規上場日から当期会計期間末日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。
６．第10期の自己資本利益率については、当期純損失を計上しているため記載しておりません。
７．第10期から第12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。
８．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（契約社員、人材会社からの派遣社員を含む。）は年間の平均人員を()外書で記載しております。
９．2018年２月15日開催の取締役会決議により、2018年３月５日付で普通株式１株につき10株の株式分割を行っておりますが、第10期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、１株当たり純資産額及び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を算定しております。
10．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、2018年６月20日付で同取引所に株式を上場しましたので、それ以前の株価については記載しておりません。
11．2018年６月20日付で東京証券取引所マザーズに株式を上場いたしましたので、第10期から第13期の株主総利回り及び比較指標については、記載しておりません。
12．第14期より連結財務諸表を作成しているため、第14期の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】
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年月 |
概要 |
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2006年５月 |
栃木県足利市にてログリー株式会社を資本金3,000千円で設立 |
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2007年５月 |
本社を東京都新宿区に移転 |
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2008年11月 |
本社を東京都中央区に移転 |
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2009年６月 |
レコメンドサービス「newziaコネクト」の提供開始 |
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2012年10月 |
ネイティブ広告配信サービス「LOGLY lift」の提供開始 |
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2013年12月 |
本社を東京都渋谷区に移転 |
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2015年６月 |
株式会社VOYAGE GROUPと資本業務提携を目的として、第三者割当増資を実施 |
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2016年１月 |
台湾において「LOGLY lift」のOEM提供開始 |
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2016年６月 |
本社を東京都渋谷区内で移転 |
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2016年12月 2018年６月 2018年11月 2019年10月 |
メディアサイトのユーザー定着と増加を支援するツール「Loyalfarm」の提供開始 東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場 合弁会社クロストレックス株式会社設立 ユーザー分析DMPサービス「Juicer」の運用開始。データマーケティング事業に参入 |
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2019年12月 |
100%子会社ログリー・インベストメント株式会社設立 |
３【事業の内容】
当社グループは、「イノベーションで世界中の人々にワクワクを」というミッション実現のため、テクノロジーがパラダイムシフトを起こし、生活を豊かにする力を秘めている考えを持ち、独自のテクノロジーでイノベーションを起こす為に成長事業に取り組んでおります。
主な事業内容は、インターネット広告分野に軸足をおき、広告主の「未来の顧客を発掘」し、メディアの「未来の読者を発掘」し、すべての企業の「未来の市場を発掘」することで、企業とユーザーの未来への懸け橋になるべく、ネイティブ広告プラットフォーム「LOGLY lift」を主軸としたネイティブ広告プラットフォーム事業を展開しております。
当社グループはネイティブ広告プラットフォーム事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載はしておりません。
なお、当社グループのサービスを提供している相手は主に、広告主（広告代理店を含む。以下において「広告主」と記載する。）と、媒体社（一般社団法人日本インタラクティブ広告協会（以下において「JIAA」と記載する。)の定義では、情報やサービスを提供するWEBサイトやアプリケーションなどのメディアを所有・運営し、それらの中に設けた広告枠を第三者の広告主に販売して広告を掲載する事業者のことです。）です。また、「LOGLY lift」を利用して配信された広告をインターネット上においてPCやスマートフォンを利用して、「閲覧」または「クリック」する人をユーザーと言います。当社グループの主力事業であるネイティブ広告プラットフォームのサービスは以下の二つのシステムによって支えられております。
（１）基盤となるネイティブ広告プラットフォーム「LOGLY lift」
①ネイティブ広告に関して
当社グループは、2012年10月よりネイティブ広告プラットフォームである「LOGLY lift」を利用したアドネットワーク（複数の媒体社のWEBサイト（WEBページ）を広告配信対象としてネットワークを組み、広告の受注を請け負うサービス。）の中で提供しています。
当社グループが提供するネイティブ広告とは、インターネット広告の１種です。JIAAによるとインターネット広告の種類は以下の６種類に分けられます。
(ア)ネイティブ広告…………デザイン、内容、フォーマットが、媒体コンテンツの形式や機能と同様でそれらと一体化している広告のことです。
(イ)ディスプレイ広告………サイトやアプリ上の広告枠に表示する画像（動画を含む。）、テキストなどの形式の広告のことです。
(ウ)ビデオ広告………………動画ファイル形式（映像・音声）の広告のことです。
(エ)リスティング広告………検索キーワードやコンテンツに連動して表示するテキスト、画像(動画)形式の広告のことです。
(オ)メール広告………………電子メール内に表示される広告のことです。
(カ)タイアップ………………タイアップ広告（媒体社が記事調に制作編集する広告）とスポンサードコンテンツ（広告主がスポンサードする媒体社制作コンテンツ）です。
また、当社グループではネイティブ広告を配信する際に、以下の２通りの広告枠の「表示方法」を採用しております。
(ア)インフィード………………媒体コンテンツの枠内に表示する広告のことです。主に、記事のサムネイル（縮小写真）と記事見出しが並んでいる中央枠に、他の記事と同じような体裁で広告を表示します。
(イ)レコメンドウィジェット…媒体コンテンツページ内に設置するレコメンド枠に表示する広告のことです。記事本文の真下もしくは横に枠を設け、その枠に「記事内容に関連するおすすめ記事」や「広告」等を表示します。
次に当社グループでは、ユーザーがコンテンツの一部である広告に気が付いたときに、ユーザーにとってその広告が、媒体社のWEBサイトを閲覧している時の閲覧理由となる興味・関心と合致しているものにすべきという観点で、システム開発を続けてまいりました。それは、広告枠に表示される広告が、ユーザーにとって興味・関心があるものでなければ、広告はクリックされずに、広告主、媒体社、ユーザーにとっての利益に結び付かないと考えているからです。当社はこの３者の利益を結びつけるために、以下の４通りの「配信方法」によって広告配信を行っております。
②配信方法に関して
(ア)レコメンドウィジェットの効果を高めるための、コンテクスチュアル・ターゲティング配信（文脈解析技術による広告配信）
当社グループのレコメンドウィジェットは、当社グループの競争優位性を支える特長の一つで、レコメンドエンジンの開発は2008年11月に開始し、関連記事提供サービスとして2009年６月に「newziaコネクト（現在は「LOGLY lift」にサービス統合）」をリリースしました。「newziaコネクト」では、自然言語処理を活用した、当社独自の文脈解析技術を用いたマッチング技術を強みとしておりました。当社グループの文脈解析技術は、媒体社のWebサイトから取得した記事内容から本文部分を推測特定します。推定された本文から形態素解析や意味解析を実施した上で、連想検索と呼ぶ文書の類似性を判断する検索インデックス化を行ったり、主要キーワードを抽出したり、サポートベクターマシン（パターン認識による機械学習法の一つであり、データ分類などが可能）を用いてカテゴリ分けをする技術の総称を指しています。その文脈解析技術を用いて本文から主題（メインテーマ）を抽出して記事がどのような主題の下で作成されたか推察することができ、文書の意味を機械的に把握させることができます。ユーザーが見ている記事と過去の記事を比較して関連する過去の記事を機械で自動にマッチングさせ、おすすめ記事として関連記事を広告枠の中に表示させることができるようにしていることを当社の強みとしておりました。具体的には、親子丼のレシピに関する記事を閲覧したユーザーが記事の広告枠の中におすすめ記事や広告として、「別のおすすめ親子丼レシピ」や「親子丼に関する広告商品」が列挙されます。ユーザーはそのおすすめ記事や広告をクリックして、遷移先の記事を閲覧することでさらに別の親子丼レシピを閲覧できたり、親子丼の商品を購入できたりすることが可能になるということです。
現在、「newziaコネクト」の技術や製品基盤は、そのまま「LOGLY lift」に受け継がれており、約10年間にわたる技術蓄積やWEBサイトから蓄積された解析情報、さらには当社サービスを使い続けたクライアントとの取引関係は、現在の強みとなっております。
ユーザーにとってコンテクスチュアル・ターゲティング配信で配信された広告を閲覧することは、媒体社の記事内容と広告主のランディングページ（商品を紹介している広告主の紹介記事など）や媒体社の別の記事の主題が一致したものが閲覧できるということになりますので、ユーザーは媒体記事にマッチした記事を続けて閲覧できることになります。
(イ)ビッグデータ（データ管理・処理ソフトウェアなどで取り扱うことが困難なほど、データのサイズが膨大でかつ複雑なもの）と機械学習を用いた「自動化された広告最適化配信」
当社グループでは過去10年近くにわたる広告配信で得られた、広告枠と広告の組合せによる効果（どの組合せがクリックされやすく、されにくいのかといったクリック率を算定）をビッグデータとして活用しています。そしてこのビッグデータから機械（「LOGLY lift」を稼働させているソフトウェア群）が、配信先の媒体社の広告枠と広告主の広告の組合せが、より効果の高いものとなるように学習によって判別していきます。その学習方法は、機械が算出した広告枠と広告の組合せによるクリック率が高くなるように、ＰＤＣＡ（計画、実行、評価、改善）を機械が自動で行います。当社グループの機械学習によるＰＤＣＡのＰ（計画）は、過去の広告配信データを学習させ、広告枠と広告の組合せによるクリック率を算出することです。Ｄ（実行）は、計画された組合せの通りに広告配信を行うことです。Ｃ（評価）はその広告配信から得られた配信結果をクリック率として算出します。Ａ（改善）は算出されたクリック率と別の広告枠と広告の組合せによるクリック率を比較してよりクリック率の高いものを判別することです。最後にまた、その高いクリック率のものが配信されるように計画が立てられますので、ＰＤＣＡが機械によって自動で繰り返されることとなります。
当社グループではこの一連の流れを「LOGLY lift」による「自動化された広告最適化配信」として、広告配信を行っております。
なお「自動化された広告最適化配信」によって、広告枠と広告のクリック率が自動的に分析され、クリック率のよい広告枠へ広告が自動で配信されますので、ユーザーにとっては広告をクリックしやすくなるというメリットがございます。
(ウ)動画広告配信
広告枠内に動画コンテンツを表示して配信しております。動画広告配信を行った目的としては、今後スマートフォン市場がより拡大していくに伴って、広告配信の手法として広告主からのニーズが高まってくると予想しております。その為、当社グループでも動画広告配信を行うことで広告主のニーズに応えていくことを目的としております。また、動画広告は、ナショナルクライアント（全国的な知名度やブランドを持つ企業の俗称。４マス（テレビ・新聞・ラジオ・雑誌）に広告予算を持つ企業を指すことが多い）の広告を取扱うことができます。ナショナルクライアントの広告は、広告収益が高収益となる案件です。そのため、媒体社から広告枠を仕入れるとき、高い広告収益の分配を媒体社に提供することができるので、ブランド力の高い媒体社との取引を拡大することも目的としております。
当社グループの動画広告配信は、ブラウザからの閲覧だけでなく、スマートフォン向けのアプリ上でも広告枠を設置し、広告枠内で動画コンテンツを再生させております。また、ユーザーの視聴時間やクリック数を計測して広告主へ提示しております。
当社グループの動画広告はレコメンドウィジェット内に配信されるため、通常の動画広告のように強制的に動画広告を見せるのではなく、他のコンテンツの一部として見せることができるようになり、ユーザーは記事を読んだ後、自然に動画広告を視聴することができます。
(エ)純広告配信（媒体社自身が広告を配信する方法）
媒体内のコンテンツ（タイアップ広告等）へ誘導する形式の広告配信を媒体社へ提供しております。媒体社にとっては、媒体社自身で広告を配信することになりますので広告主からの収益を直接得ることができ、媒体社の広告収入につながります。
（２）分析ツール「Loyalfarm」の提供
「Loyalfarm」は、媒体社のWEBサイトに訪れたユーザーの関心度を分析し、訪問する回数が一回限りのユーザーに再訪を促し、ファン（固定的読者）を増加させることを目的とした、媒体社向けのツールです。
当社グループではこの「Loyalfarm」を利用し、メディアを訪れるユーザーの特性（閲覧数（PV）、読了率、回遊率）を分析し、見える化しております。加えて、再訪頻度を分析して、ユーザーに合わせた属性情報（興味・関心・年齢層など）を提供し、メディアごとに会員登録やイベント参加・商品購入までフォローするコンサルティングサービスを行っております。
なお、ネイティブ広告配信サービスにおいては、いわゆる「プレミアムメディア」をいかに確保し、当該メディアに広告を掲載するかが重要となっております。当社グループでは「Loyalfarm」を用いたコンサルティングサービスを行うことで媒体社との繋がりを強固なものにして広告枠の増加につなげています。
「Loyalfarm」はユーザーの再訪要因を分析するツールのため、再訪しやすいコンテンツや訪問頻度による行動特性をユーザーごとに媒体社が把握できるようになっています。媒体社は、そこで把握した結果を広告枠の配信に活かし、ユーザーに快適なコンテンツおよび広告の配置・組み合わせなどを工夫できるため、ユーザーにとっては自分に興味のあるコンテンツや広告を閲覧できるようになります。
（３）ユーザー分析DMP「Juicer」の提供
Juicerはユーザーを知ることを目的とした、無料のユーザー分析DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)です。サイト来訪者１人ひとりの属性やデジタル行動、欲求や願望を分析し、ユーザーが「どこ」の「誰」なのか、可視化します。これらは機械学習などを用いた推定技術などが使われており、その属性やユーザー個別の観点から分析することで、改善すべき課題を見つけることができます。さらに、ポップアップや簡易に設定できるA/Bテスト機能によって、サイト訪問者へより良いコミュニケーションができる仕組みも備えています。
なお、当社グループが提供するネイティブ広告プラットフォーム「LOGLY lift」と連携し、Juicerで取得したビッグデータをもとに、広告出稿が可能となるサービスを開発中です。この連携が実現した場合、ユーザー分析データと文脈解析技術の掛け合わせにより、「LOGLY lift」の広告配信効果の向上が見込まれます。
［事業系統図］
当社の事業系統図は次のとおりであります。
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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ログリー・インベストメント株式会社 |
東京都渋谷区道玄坂一丁目16-3渋谷センタープレイス２F |
10,000 |
企業への投資等、ベンチャーキャピタルに関する事業 |
100 |
役員の兼任 |
（注）有価証券届出書又は有価証券報告書を提出している会社はありません。
５【従業員の状況】
（１）連結会社の状況
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2020年３月31日現在 |
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セグメントの名称 |
従業員数（人） |
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全社（共通） |
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（ |
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合計 |
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（ |
（注）従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（契約社員、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）提出会社の状況
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2020年３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（千円） |
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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（契約社員、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．当社グループはネイティブ広告プラットフォーム事業の単一セグメントであるため、セグメント別の従業員数の記載はしておりません。
（３）労働組合の状況
労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円滑に推移しております。