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回次 |
第14期 |
第15期 |
第16期 |
第17期 |
第18期 |
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決算年月 |
2020年7月 |
2021年7月 |
2022年7月 |
2023年7月 |
2024年7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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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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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又は1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
△ |
△ |
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潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(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) |
△ |
△ |
|
△ |
△ |
|
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.潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、第14期及び第15期は、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。
2.自己資本利益率については、第14期及び第15期は、親会社株主に帰属する当期純損失が計上されているため、記載しておりません。
3.株価収益率は、第14期及び第15期は、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.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。
5.「収益認識に関する会計基準」(企業会計基準第29号 2020年3月31日)等を第16期の期首から適用しており、第16期以降の連結会計年度に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。
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回次 |
第14期 |
第15期 |
第16期 |
第17期 |
第18期 |
|
|
決算年月 |
2020年7月 |
2021年7月 |
2022年7月 |
2023年7月 |
2024年7月 |
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|
売上高 |
(千円) |
|
|
|
|
|
|
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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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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|
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|
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
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|
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|
1株当たり配当額 |
(円) |
|
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|
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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又は1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
△ |
△ |
|
|
△ |
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潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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|
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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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従業員数 |
(人) |
|
|
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|
(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
|
|
株主総利回り |
(%) |
|
|
|
|
|
|
(比較指標:東証グロース市場250指数) |
(%) |
( |
( |
( |
( |
( |
|
最高株価 |
(円) |
2,600 |
1,630 |
1,084 |
2,214 |
1,417 |
|
最低株価 |
(円) |
831 |
1,002 |
650 |
796 |
765 |
(注)1.潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、第14期、第15期及び第18期は、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。
2.自己資本利益率については、第14期、第15期及び第18期は、当期純損失が計上されているため、記載しておりません。
3.株価収益率は、第14期、第15期及び第18期については、1株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
4.1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。
5.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。
6.第14期、第15期、第16期、第17期及び第18期の株主総利回りは2019年7月31日の株価を基準として算定しております。
7.最高株価及び最低株価は、2022年4月3日以前は東京証券取引所マザーズ市場におけるものであり、2022年4月4日以降は東京証券取引所グロース市場におけるものであります。
8.「収益認識に関する会計基準」(企業会計基準第29号 2020年3月31日)等を第16期の期首から適用しており、第16期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。
当社は、代表取締役社長の中村達生が「世界に氾濫する大量の情報を俯瞰的に可視化できないか」という視点に着想を得た独自の解析テクノロジーを事業化したことから始まります。当初、株式会社創知としてスタートいたしました。
当社の会社設立後、現在までの沿革は次のとおりであります。
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2006年8月 |
株式会社創知(現当社)を設立(本店 東京都港区赤坂) |
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2007年4月 |
特許可視化ツールサービス提供開始 |
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2008年5月 |
東京都港区六本木へ本店移転 |
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2009年6月 |
東京都文京区小石川へ本店移転 |
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2012年11月 |
TechRadar® (注1)をクラウドサービスにより提供開始 |
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2013年7月 |
東京都文京区小日向へ本店移転 |
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2013年11月 |
DocRadar® (注2)をクラウドサービスにより提供開始 |
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2014年1月 |
社名をVALUENEXコンサルティング株式会社に変更 |
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2014年2月 |
VALUENEX, Inc.(米国)設立 |
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2014年11月 |
TechRadar®/DocRadar®にダッシュボード機能(注3)追加 |
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2015年7月 |
社名をVALUENEX株式会社に変更 |
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2016年1月 |
VALUENEX, Inc.(米国)の全株式を取得し、100%連結子会社化 |
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2017年7月 |
TechRadar®/DocRadar®のユーザインターフェース2.0バージョン提供開始 |
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2018年10月 |
東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場 |
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2022年4月 |
東京証券取引所の市場区分の見直しにより、マザーズ市場からグロース市場へ移行 |
(注1)当社の解析テクノロジーを利用した特許専用の解析アプリケーションサービス
(注2)当社の解析テクノロジーを利用した論文等の解析アプリケーションサービス
(注3)複数の分析データを一覧表示する機能
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。従いまして、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
VALUENEX Radar(バリューネックスレーダー)というASP型ライセンスサービスのもとで、Documents(ドキュメンツ)、Patents DB(パテンツディービー)、Scope(スコープ)という三つのパッケージとして提供しております。
VALUENEX Radar Documentsは最大10万件の文書情報を文書間の内容の類似度に基づき整理して俯瞰図として可視化することで、全体像の把握と定量的な評価を可能にする解析ツールであります。俯瞰図による可視化は、文字を読んで理解するより一目見て理解する方が早い、さらに文字情報では気付きにくい示唆(インサイト)を得られるという発想によるものであります。
解析後のイメージは図1のようなものとなります。各クラスタ(点)は類似する文書情報の集合体であり、クラスタが密集している領域は類似した文書が集中しており、疎な領域は類似した文書が少ないというように理解できます。この読み解き方ですが、例えば文書が特許情報であれば、クラスタの密な領域は技術的に成熟している分野であり、疎な領域は何らかの理由により、技術的に未開拓の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、将来の研究および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。VALUENEX Radar Documentsは日本語、英語に加え、中国語にも対応しております。
VALUENEX Radar Patents DBはDocumentsの機能に加えて特許データベースを有しております。一方、解析対象は特許に限定されたパッケージとなります。
VALUENEX Radar Scopeは技術的なアイデアや特定の特許に類似する特許を確認したい場合等に使用するツールであり、新規事業や潜在市場のアイデアを練る場合にも活用できます。概念検索(注4)で特許データベースから類似特許を最大1,000件まで高速で収集し俯瞰図として可視化します。
VALUENEX Radar Patents DBとScopeは日本、米国、欧州(一部)およびWIPO(一部)のデータベースを有しており、日本語または英語による特許解析を可能としております。
VALUENEX Radarのお客様は化学、電気、自動車、機械、エネルギー等の業界を中心に、経営者から現場まで、データドリブンな意思決定を進めている企業全体でご活用いただいております。
図1
これらをまとめると表1のとおりとなります。
表1
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|
解析対象 |
処理容量 |
想定ユーザ層 |
利用用途(例) |
|
ASP |
VALUENEX Radar Documents |
全文献 (特許や論文等のテキストデータ全般) |
最大10万件までの大規模解析 |
知財部門、研究企画や技術企画等の研究開発部門、研究企画、技術企画、経営企画、マーケティング等 (あらゆるテキストデータを俯瞰解析したい方) |
・業界動向分析 ・自社/競合分析 ・技術分析(用途探索等) ・技術シナジー分析 |
|
VALUENEX Radar Patents DBオプション |
特許 |
最大10万件までの大規模解析 |
知財部門、研究企画や技術企画等の研究開発部門等(業界の技術や企業の研究開発動向を俯瞰解析したい方) |
・自社/競合分析 ・技術分析(用途探索等) ・技術シナジー分析 |
|
|
VALUENEX Radar Scope |
最大1,000件までの高速解析 |
知財部門、研究企画や技術企画等の研究開発部門等(特定の特許や技術の類似特許を検索・可視化したい方) |
・先行文献調査 ・無効資料調査 ・技術トレンド分析 |
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、新規のお客様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行なっております。
(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
VALUENEX Radarを活用する上では分析のスコープの検討から始まり、対象となる母集団(データセット)の作成、俯瞰図の解釈や指標の設定などが挙げられますが、これら一連のプロセスを当社グループが顧客からの受託調査として請け負うことがあり、その場合は、コンサルティングという形で提供しております。
お客様は、主として大手企業の研究企画や技術企画等の研究開発部門、知財部門、経営企画等であり、コンサルティングサービスとVALUENEX Radarを同時に活用するお客様も多く、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、お客様の要望に応じた調査・解析を当社グループが、お客様に代わってVALUENEX Radar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。コーチングはお客様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 (特許、論文、新聞記事、SNS、 クチコミ等) |
1ケ月間から1年間程度 |
研究企画や技術企画等の研究開発部門、知財部門、経営企画等 (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 ・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 |
研究企画や技術企画等の研究開発部門、知財部門、経営企画等 (お客様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
VALUENEX Radarにより、短期でかつ簡易なレポートを提出するものや書籍執筆により出版社へ提出するものであります。
レポート販売は、企業情報やマーケット情報等を材料に、当社グループがVALUENEX Radarを用いて、解析レポートや書籍を執筆し、お客様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(Application Service Provider) |
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。 |
|
名称 |
住所 |
資本金 |
主要な事業の内容 |
議決権の所有 (又は被所有)割合 (%) |
関係内容 |
|
(連結子会社) |
|
|
|
|
|
|
VALUENEX, Inc.(注) |
米国カリフォルニア州メンロパーク市 |
1,300 千米ドル |
ASP コンサルティング |
100.0 |
営業取引 役員兼務 |
(注)特定子会社に該当しております。
(1)連結会社の状況
|
|
2024年7月31日現在 |
|
|
セグメントの名称 |
従業員数(人) |
|
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アルゴリズム事業 |
35 |
(12) |
|
合計 |
|
( |
(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間の平均人員を( )内にて外数で記載しております。
2.当社グループはアルゴリズム事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。
(2)提出会社の状況
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|
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|
2024年7月31日現在 |
|
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(アルバイトを含む。)は、年間の平均人員を( )内にて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.当社は、アルゴリズム事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。
(3)労働組合の状況
当社グループ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。
(4)管理職に占める女性労働者の割合、男性労働者の育児休業取得率及び労働者の男女の賃金の差異
提出会社及び連結子会社は、「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」(平成27年法律第64号)及び「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」(平成3年法律第76号)の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。