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９期 |
第10期 |
第11期 |
第12期 |
第13期 |
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決算年月 |
2021年９月 |
2022年９月 |
2023年９月 |
2024年９月 |
2025年９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 |
（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） |
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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）従業員数は就業人員であり、従業員数欄（）外書は臨時雇用者数（アルバイトを含み、派遣社員を除く）の年間平均人員であります。
(2）提出会社の経営指標等
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回次 |
第９期 |
第10期 |
第11期 |
第12期 |
第13期 |
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決算年月 |
2021年９月 |
2022年９月 |
2023年９月 |
2024年９月 |
2025年９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 |
（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 |
（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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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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株主総利回り |
（％） |
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（比較指標：TOPIX） |
（％） |
( |
( |
( |
( |
( |
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最高株価 |
（円） |
3,170 |
3,900 |
2,560 |
1,527 |
1,769 |
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最低株価 |
（円） |
904 |
990 |
1,167 |
639 |
613 |
（注）１．１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。
２．従業員数は就業人員であり、従業員数欄（）外書は臨時雇用者数（アルバイトを含み、派遣社員を除く）の年間平均人員であります。
３．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株価であり、2022年4月4日以降は同取引所グロース市場における株価を記載しております。
２【沿革】
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年月 |
事項 |
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2013年６月 |
株式会社フリークアウト（現「株式会社フリークアウト・ホールディングス」以下同様）と株式会社Preferred Infrastructureの合弁にて株式会社インティメート・マージャーを設立 |
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2015年３月 |
Googleの運営するDSPサービスと連携を開始 |
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2018年７月 |
B2B向けリードジェネレーションツール「Select DMP」の提供を開始 |
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2019年１月 |
成果報酬型ディスプレイ広告運用サービス「Performance DMP」の提供を開始 |
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2019年10月 |
東京証券取引所マザーズに上場 |
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2020年３月 |
株式会社新生銀行（現 SBI新生銀行）との共同事業を行うクレジットスコア株式会社を設立 |
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2020年11月 |
株式会社フリークアウト・ホールディングスとの親子関係を解消 |
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2021年８月 |
3rd Party Cookieの代替サービス「IMポストCookieアドネットワーク」の提供を開始 |
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2022年４月 |
東京証券取引所の市場区分再編に伴いグロース市場へ移行 |
３【事業の内容】
インターネットの普及に加え、近年では生成AI技術が急速に発展したことで、企業のデータ活用における選択肢は飛躍的に拡大いたしました。インターネット上を流通する情報量は爆発的に増大し、マーケティングを行う企業が膨大なデータの中から自社商品に真に関心を抱くユーザー群を見つけること、およびAIを活用して業務効率化や意思決定の高度化を図ることがより大きな課題になってきております。
当社グループは、当社及び関係会社(子会社1社)から構成されており、その主な事業内容は、創業以来蓄積してきたオーディエンスデータ(閲覧履歴などの来訪するブラウザが保有する情報全般)(注1)により構成される当社グループ独自のデータマネジメントプラットフォーム(Data Management Platform)(注1)である「IM-DMP」を用いて、データの活用によりクライアント企業のオンライン、オフライン双方のマーケティング及びDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援する事業を行っております。
当社グループは、AI技術の発展に伴い、データ活用の技術的ハードルが低下したことを好機と捉え、AIが学習・分析しやすい「AI-Readyデータ」を提供するインフラ基盤の構築に注力しております。IM-DMPを用いる事で、マーケティング領域においては広告効果が高いと見込まれる消費者の抽出・ターゲティングが可能となるだけでなく、金融、セールス、HRといった「クロステック（X-Tech）」領域においても、データに基づいた与信判断、営業効率化、採用マッチング等の最適化を実現します。
データマネジメントプラットフォーム(Data Management Platform)はDMPと略され、デジタルマーケティングの領域におけるDSP、SSP、アドネットワーク等(注2)の延長線上にあるいわゆる「アドテクノロジー」の1つとして説明されることがありますが、当社グループが提供するIM-DMPはデジタルマーケティングの分野に限定されるものではありません。Webサイトへの来訪時に付与するブラウザ毎のID(当社グループでは「IM-ID」の名称で管理)をキーとすることで、インターネット上で収集したオーディエンスデータを、生成AI等のプラットフォームや企業の基幹システムと連携させることが可能であり、今後は更にデータ活用分野を広げていきます。
また、「個人情報の保護に関する法律」(以下、「個人情報保護法」という。)が改正され、さらにプラットフォームによるCookie(注3)に関するプライバシー対策が強化されております。AppleはブラウザであるSafariのITP(Intelligent Tracking Prevention)アップデートにより3rd Party Cookie及び1st Party Cookieの一部をブロックしております。GoogleはChromeでの3rd Party Cookieサポート終了を取りやめましたが、既に日本国内のブラウザ環境の約6割（SafariやEdge等）ではCookieが利用できない状況にあり、Cookieが利用できるブラウザと利用できないブラウザが混在する「ハイブリッドCookie」時代への対応が不可欠となっております。
このような背景を受けて、当社は基盤となるデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」やネットワークデータ環境の構築支援サービスをアップデートし続け、共通IDソリューション「IM-UID」や機械学習を活用したリアルタイムオーディエンス解析技術、メディア向けのデータ利用同意管理プラットフォーム「IM-CMP」など、3rd Party Cookieに依存しない技術を開発してまいりました。 これら基盤サービスや技術を活用し、Cookieの有無にかかわらず収益機会を最大化する「IMポストCookieアドネットワーク」や、AI活用を前提としたデータインフラ提供を推進しております。
当社グループが展開する事業の特徴は以下のとおりです。なお、当社グループはDMP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。
（１）IM-DMPについて
当社グループが提供するIM-DMPは、インターネット利用者（ユーザー）の属性データベースとしてIM-ID及びIM-UIDから得られる情報によって構築されております。IM-ID及びIM-UIDにデモグラフィックデータ（性別、年齢、職業等）、ジオグラフィックデータ（居住地域等）、サイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）等の属性情報を集積することで、各IDの特徴（実相）を、より鮮明なものにしております。なお、当社グループが保有する属性情報に個人情報は含まれておりません。
このように、多様な属性情報を集積したIM-ID及びIM-UIDを分析・分類し、定期的に更新することで、IM-DMPにおいては、適切なターゲットに、適切なタイミングで、適切なマーケティング手法によりアプローチする提案を行うことができるものであります。
（２）IM-DMPの特徴
当社グループが提供するIM－DMPには、パブリックDMP（注１）として、主に以下の２種類のデータベースが具わっております。
①インターネット利用者の属性データベース
当社グループは、ブラウザに割り当てているIM-ID及びIM-UIDに様々な属性情報を集積しております。それらを用いて集積される情報は以下の２種類に分類されます。
a.確定情報
インターネットリサーチ会社（注４）から購入するデモグラフィックデータ（性別、年齢、職業等）及びデータプロバイダーから購入するジオグラフィックデータ（居住地域等）が確定情報に該当します。
IM-ID及びIM-UIDと確定情報を紐付けて同一対象として認識することが可能になります。
b.類推情報
当社グループが提携するポータルサイト、ニュースサイト、まとめサイト等のWebメディアから取得するWebメディアへの接触情報（＝インターネット上の行動履歴）をもとに、「各IM-ID（又はIM-UID）が何に興味がありそうか」を類推し、サイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）を抽出します。抽出するサイコグラフィックデータは、対象となるWebページの特徴を、例えば「旅行」「転職」等のキーワードに読み替えたもので、これがIM-ID又はIM-UIDに集積・更新されていきます。なお、当社グループが提携するWebメディアから取得する情報は、インターネット利用者が閲覧したWebサイトそのものを特定する情報ではなく、あくまで、閲覧したWebサイトに記載されている内容（語句）を抽出したものです。
②デジタル広告配信ツールとの連携機能
a.IM-ID及びIM-UIDを異なるデータ形式に変換
IM-DMPには、IM-ID及びIM-UIDをアドネットワークやDSP等の様々なデジタル広告の配信ツールで利用可能なデータ形式に変換する機能が具わっています。この機能を用いることで、IM-ID又はIM-UIDが付与されたユーザー群へのアプローチ方法に様々な手法を選択することが可能になります。
デジタルマーケティングの領域においては、WebブラウザのCookieを利用した対象顧客の行動履歴をもとにターゲットを絞って行う「ターゲティング広告」と呼ばれるインターネット広告手法が広く利用されております。当社グループのデータベースを用いることで、ターゲティングの精度を高く保ちつつ、クライアント企業が望む適当な広告配信ツールを利用することが可能です。
広告配信ツール以外にもIM-ID及びIM-UIDを活用することで、Googleアナリティクス、Adobeアナリティクス等のWebサイト分析ツール、サイト来訪者が訪れるWebサイトページの改善を行うLPOツール（Landing Page Optimization：ランディングページの最適化）等に連携することが可能です。
b.IM-ID及びIM-UIDに付加された属性情報を異なるデータベースに付加
会員情報を有するクライアント企業が、自社の会員情報とIM-ID及びIM-UIDを紐付けることで、会員情報にサイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）を付加することが可能になります。この手法を用いれば、例えば、全ての会員ではなく、特定の商品に興味を抱いている会員にだけダイレクトメールを送付することが可能になります。
（３）当社グループの提供するサービスの内容
当社グループは、クライアント企業自身でデータを分析し、活用することが可能な場合には、IM-DMPが搭載するデータのみ提供しております。
しかしながら、IM-DMPを継続的に有効活用するには、高度なデータ分析力とデータ活用先であるマーケティングツールに関する知識が必要です。このため、当社グループでは、クライアント企業自身が持つデータ（1st Party Data）とIM-DMPのデータ（3rd Party Data）を統合し、後述するフィルタリングやターゲティング等広告配信を効率的・効果的に行うために、高度な分析を提供するコンサルティングサービスを提供しております。これにより、クライアント企業は、マーケティング専門人材を自社内に置かなくとも、効率的且つ多様なマーケティング手法を採用することが可能になります。
また、抽出されたデータは、オフラインマーケティングや効果測定等への活用や、リードジェネレーションへの活用、リスク管理といったデジタルマーケティング以外のデータ活用への展開も始めており、様々なソリューションを提供しております。
①データマネジメント・アナリティクスサービス
(ⅰ)データインフラとしてのAI活用及び効率的な広告配信のためのデータ提供
IM-DMPをデジタルマーケティング及び生成AIに活用することで、リターゲティングの効率化や新規顧客向けのターゲティングに加え、AIによる顧客分析の自動化や高度化を行うことができます。近年、広告配信プラットフォームの自動化が進み、企業が広告運用を自社で行う「インハウス化（内製化）」が進展する中で、当社は運用代行ではなく、AIや自動化ツールが最大限のパフォーマンスを発揮するために必要な「良質なデータ基盤（データインフラ）」を提供することに注力しています。
クライアント企業のホームページ、キャンペーンサイト等にJavaScriptタグ(注5)を設置し、来訪者のデータを取得します。取得したデータ（IM-ID又はIM-UID）を、当社グループのデータベースと照合することで、来訪者の属性情報を分析することが可能になります。
さらに現在は、生成AIやクラウドデータ基盤との連携を進めており、高度な専門知識や高額な分析ツールを用いずとも、当社グループのデータを生成AIに入力するだけで、容易に顧客分析やペルソナ作成が可能となる環境を提供しています。IM-ID又はIM-UIDと照合することで、来訪者の属性情報を視覚的に分析することが可能になります。当社グループで来訪者の属性分析を行った後、主に以下の2つの技術を用いてサービスを提供しております。
a.フィルタリング
クライアント企業のWebサイトへの来訪者の中には、競合企業の社員、自社の社員、ボット(注6)等、コンバージョン(注7)しない可能性が非常に高いユーザー群が一定割合存在します。IM-DMPを活用し、これらのユーザーを特定・除外することで、無駄な広告配信費用を削減し、広告配信効率を改善しています。特に昨今の企業のコスト削減意識の高まりを受け、こうしたデータの活用は重要性を増しています。
b.ターゲティング及びAI-Readyデータの提供
IM-DMPに蓄積されたデータは、AIが学習・分析しやすい「AI-Readyデータ」として整備されています。これにより、コンバージョンが発生したユーザーの属性分析だけでなく、生成AIを活用した「類似ユーザーの拡張」や「需要予測」が可能となります。この分析結果をもとに抽出したオーディエンスリスト(注8)をデジタル広告の配信ツールに連携することで、広告効果の高いユーザー群へ効率的な広告配信を実現します。また、当社が運用作業を行うのではなく、データのみを顧客の広告アカウントに連携する「インフラ提供型」のサービスを拡大させています。
(ⅱ)IMポストCookieアドネットワーク及び共通IDソリューションの提供
IMポストCookieアドネットワークでは、3rd Party Cookieに依存しない共通IDソリューション「IM-UID」を活用して広告配信を提供しております。
Google社のChromeにおける3rd Party Cookie廃止は取り止めとなりましたが、現在、日本国内のブラウザ環境の約6割（iPhoneのSafariやEdge等）では既にCookieが利用できない状況にあり、Cookieが利用できるブラウザと混在する「ハイブリッドCookie」時代となっています。IM-UIDを利用することで、Cookie規制の影響を受けずにiPhoneユーザー等へリーチすることが可能となり、既存のプラットフォームでは捕捉できない層へのアプローチ手段として重要性が高まっています。
DSP/SSP等の配信事業者がこのインフラを利用する際にはIM-UIDの利用が必須となり、広告の配信量に応じたIM-UIDのデータ利用料が発生するストック型の収益モデルが拡大しています。
②マーケティング支援サービス
IM-DMPで保有しているIM-ID及びIM-UIDのデータを使った以下のマーケティング施策のサービス提供を行っております。
(ⅰ)データ活用広告配信サービス
IM-DMPを利用したいクライアント企業に対して、効果的な広告配信を行うためのコンサルティングに加え、IM-DMPで保有しているデータを使った広告配信までワンストップでのサービス提供も行っております。より効果的な広告配信を行うためには、配信された広告を見た消費者が実際にコンバージョンに至ったかどうか確認し、その結果を踏まえて更にターゲットを選別するといった継続的な広告の運用が鍵となります。当社グループがIM-DMPに登録されているデータを解析する技術を用いて潜在顧客の特定を行い、広告配信・運用まで担うことで、配信結果を踏まえた更なる潜在顧客の絞り込みが可能となり、より精度の高い広告配信へと繋がります。
(ⅱ)IMポストCookieアドネットワークサービス
従来のCookieを用いたデジタルマーケティングを行っているクライアント企業に対して、IMポストCookieアドネットワークによる広告配信サービスの提供を行っております。将来的に3rd Party Cookieを利用した従来型のターゲティング広告を実施できる機会は減少していくことが予想されており、本サービスを利用することで継続的に効率の高いデジタルマーケティングの施策を実施することができるようになると見込んでおります。
③成果報酬型ディスプレイ広告運用サービス「Performance DMP」
IM-DMPのフィルタリング技術を用いて、クライアント企業の商品に関するディスプレイ広告をコンバージョンし易いと推定されるユーザーを抽出して、クリックや購買行動などの成果獲得を行うサービスです。成果指標の獲得件数に応じて課金されるサービスであるため、ダイレクトレスポンス領域（広告接触者から購買に繋がるレスポンスを得ることを目的とする広告でありブランディング広告と対になる手法）における顧客獲得単価改善施策の一つとして活用することが可能です。
④企業リスト生成サービス「Select DMP」
IM-DMPにて保有しているオーディエンスデータを用いて、顧客企業の商品購入ニーズの高いキーワードを持つ企業群を抽出し、リアルタイムで購入ニーズの高い企業リストを提供しております。これによりクライアント企業は、自社商品に興味がある顧客を効率的に見つけ出し、的確なタイミングでアプローチすることが可能となります。また、クライアント企業の競合商品のキーワードを持つ企業群を抽出することで、自社商品の解約防止にも役立てることが可能です。
〔用語説明〕
（注１） オーディエンスデータ、データマネジメントプラットフォーム（Data Management Platform）
オーディエンスデータは、ブラウザ毎に割り振られたID及びIDに付加される情報全般を言います。
データマネジメントプラットフォーム（Data Management Platform）はDMPと略され、DMPにはプライベートDMP及びパブリックDMPの２種類があります。プライベートDMPは1st Party Data(広告主が保有するオーディエンスデータ)を利用し、パブリックDMPは3rd Party Data(第三者が持つオーディエンスデータ)を利用します。
例えば、英会話教材を販売するクライアント企業の場合、「Webサイトにアクセスしたものの、購入までに至らなかった、年収1,000万円以上の女性」というユーザー群に商品の購入を促したいという場合、1st Party Dataは「Webサイトにアクセスした」「購入までに至らなかった」が該当し、3rd Party Dataは「年収1,000万円以上」「女性」が該当します。1st Party Dataはクライアント企業が自社のWebサイトの情報を分析して収集しますが、3rd Party Dataは外部から取得する必要があります。
既にクライアント企業の商品に興味のあるユーザー群を対象にマーケティングを行う場合はプライベートDMPの活用が有効ですが、パブリックDMPを利用することでプライベートDMPではリーチしづらい新規顧客を発掘することが可能になります。パブリックDMPとプライベートDMPの双方の強みをうまく活用することが、DMPを活用したマーケティングのポイントです。
（注２） DSP、SSP、アドネットワーク
①DSP（Demand Side Platform）：広告主の広告配信効果を最適化するための広告買付プラットフォーム。媒体側の広告収益の最大化を支援するプラットフォームであるSSP（Supply Side Platform）と対になる仕組みであり、両者はRTB（Real Time Bidding）を通して、広告枠の売買をリアルタイムに行っています。
②SSP（Supply Side Platform）：媒体社側から見た広告収益の最大化を支援するプラットフォーム。RTBの技術を活用して、DSPに対してユーザーの１インプレッション毎に広告枠のオークションを行うことで媒体側の広告収益最大化を支援します。
③アドネットワーク：複数の媒体の広告枠を束ねて広告配信ネットワークを形成し、これらの媒体に広告をまとめて配信することにより、広告配信を効率化させる仕組み。
（注３） Cookie
ユーザー情報をWebブラウザに一時的に記録したり参照したりする機能のこと。Cookieの記録として書き込まれる情報の中には、ホームページに訪れた訪問回数や、ユーザーID、パスワード等の会員情報が挙げられます。
（注４） インターネットリサーチ会社
顧客企業のリサーチニーズを反映した調査票をインターネット上で再現した後に、パネルへアンケートを依頼して回答を収集する事業者のこと。
（注５） JavaScript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、意味を記述します。主にHTMLやXMLといったマークアップ言語で用いられます。
（注６） ボット
インターネット上で情報収集を行うため複数のWebサイトを巡回するプログラムのこと。人ではなく機械であるため、コンバージョンの対象とはなり得ません。
（注７） コンバージョン
購入、会員登録、資料請求等、サイト毎に目標とされる成果が達成されること。
（注８） オーディエンスリスト
デジタルマーケティングの対象者を、年齢、職業、居住地等、抽出したい特定の条件によってグループ分けしたユーザー群のこと。
事業系統図は以下のとおりでありますが、関係会社２社については重要性が乏しいため記載を省略しております。
［事業系統図］
４【関係会社の状況】
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名称 |
住所 |
資本金 （百万円） |
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） クレジットスコア株式会社 |
東京都港区 |
29 |
金融業界向けデータソリューションの開発 |
所有 95.00 |
役員の兼任２名 販売取引 管理業務受託 |
|
（その他の関係会社） 株式会社フリークアウト・ ホールディングス |
東京都港区 |
3,552 |
グループ会社株式保有によるグループ経営戦略の策定・管理 |
被所有 40.13 |
－ |
（注）株式会社フリークアウト・ホールディングスは、有価証券報告書の提出会社であります。
５【従業員の状況】
(1）連結会社の状況
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2025年９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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DMP事業 |
57 |
（6） |
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合計 |
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（ |
（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（アルバイトを含み、派遣社員を除く）は、年間の平均人員を （ ）外数で記載しております。
２．当社グループはDMP事業の単一セグメントであるため、セグメント情報との関連については記載しておりません。
(2）提出会社の状況
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2025年９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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( |
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（注）１．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数（アルバイトを含み、派遣社員を除く）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．当社はDMP事業の単一セグメントであるため、セグメント情報との関連については記載しておりません。
(3）労働組合の状況
労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。
(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
当社は、「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。