# 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】

回次 | 第19期 | 第20期 | 第21期 | 第22期 | 第23期
決算年月 | 2019年３月 | 2020年３月 | 2021年３月 | 2022年３月 | 2023年３月
売上高 | (千円) | 1,079,711 | 1,011,356 | 1,166,060 | 1,313,834 | 1,440,271
経常利益又は経常損失(△) | (千円) | 45,009 | △93,668 | △64,335 | 22,670 | 73,258
当期純利益又は 当期純損失(△) | (千円) | 1,241 | △96,859 | △60,804 | 15,485 | 33,996
持分法を適用した 場合の投資利益 | (千円) | － | － | － | － | －
資本金 | (千円) | 1,160,510 | 1,160,510 | 1,160,510 | 1,346,369 | 1,351,881
発行済株式総数 | (株) | 44,394 | 4,439,400 | 4,439,400 | 4,688,700 | 4,725,200
純資産額 | (千円) | 695,829 | 598,970 | 538,166 | 925,370 | 970,391
総資産額 | (千円) | 881,770 | 874,031 | 890,488 | 1,297,455 | 1,278,029
１株当たり純資産額 | (円) | 15,673.95 | 134.92 | 121.22 | 197.36 | 205.36
１株当たり配当額 | (円) | － | － | － | － | －
(１株当たり中間配当額) | (－) | (－) | (－) | (－) | (－)
１株当たり当期純利益又は１株当たり当期純損失(△) | (円) | 27.96 | △21.81 | △13.69 | 3.43 | 7.23
潜在株式調整後 １株当たり当期純利益 | (円) | ― | ― | ― | 3.33 | 7.11
自己資本比率 | (％) | 78.9 | 68.5 | 60.4 | 71.3 | 75.9
自己資本利益率 | (％) | 0.1 | ― | ― | 1.7 | 3.5
株価収益率 | (倍) | ― | ― | ― | 192.42 | 72.97
配当性向 | (％) | ― | ― | ― | ― | ―
営業活動による キャッシュ・フロー | (千円) | ― | 25,180 | 135,720 | 137,007 | 138,659
投資活動による キャッシュ・フロー | (千円) | ― | △281,215 | △80,979 | △56,529 | △87,656
財務活動による キャッシュ・フロー | (千円) | ― | 98,310 | 25,520 | 332,874 | △19,335
現金及び現金同等物 の期末残高 | (千円) | ― | 353,763 | 434,025 | 847,376 | 879,046
従業員数 〔外、平均臨時雇用者数〕 | (名) | 54 | 60 | 67 | 72 | 78
〔7〕 | 〔9〕 | 〔12〕 | 〔10〕 | 〔6〕
株主総利回り | (％) | ― | ― | ― | ― | 72.3
(比較指標：東証マザーズ指数 ) | (％) | (―) | (―) | (―) | (―) | (94.8)
最高株価 | (円) | ― | ― | ― | 1,835 | 910
最低株価 | (円) | ― | ― | ― | 515 | 430

(注) １．当社は、連結財務諸表を作成しておりませんので、連結会計年度に係る主要な経営指標等の推移については記載しておりません。

２．「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22期の期首から適用しており、第22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しております。

３．第20期は、大手コンビニエンスストアとの取引が終了したことにより、経常損失及び当期純損失を計上しております。

４．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。

５．第19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、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、記載しておりません。また、第20期、第21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、当社株式は非上場であるため、また、１株当たり当期純損失であるため、記載しておりません。

６．自己資本利益率については、第20期及び第21期は、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19期、第20期及び第21期の株価収益率については、当社株式が非上場であるため記載しておりません。

８．１株当たりの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。

９．従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイト、人材会社からの派遣社員を含む。)は年間の平均雇用人数を〔　〕内に外数で記載しております。

10．主要な経営指標等の推移のうち、第19期については、会社計算規則（2006年法務省令第13号）の規定に基づき算出した各数値を記載しており、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づく監査を受けておりません。

11．第20期以降の財務諸表については、「財務諸表等の用語、様式及び作成方法に関する規則」（昭和38年大蔵省令第59号）に基づき作成しており、金融商品取引法第193条の２第１項の規定に基づき、EY新日本有限責任監査法人により監査を受けております。

12．第19期については、キャッシュ・フロー計算書を作成しておりませんので、キャッシュ・フローに係る各項目については記載しておりません。

13．当社は、2021年６月23日付けで普通株式１株につき普通株式100株の割合で株式分割を行っておりますが、第20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株当たり当期純損失を算定しております。

14. 第19期から第22期の株主総利回り及び比較指標については、2021年12月16日に東京証券取引所マザーズ市場に上場したため、記載しておりません。第23期の株主総利回り及び比較指標は、2021年３月期末を基準として算定しております。

15．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。なお、2021年12月16日をもって東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場いたしましたので、それ以前の株価については記載しておりません。

### ２ 【沿革】

年月 | 概要
2000年10月 | 三菱商事株式会社の戦略的子会社として、同社が50.3％出資してＣＲＭ事業を主業とするカスタマー・コミュニケーションズ株式会社（資本金400,000千円）を東京都港区芝四丁目に設立 購買者の行動が分析できるカスタマースキャンサービス開始
2001年10月 | 東京都港区高輪二丁目に本社移転
2008年11月 | 株式譲渡により、株式会社プラネットが筆頭株主となる
2009年９月 | 東京都港区芝公園二丁目に本社移転
2014年３月 | 小売業向けに、ID-POSデータ（注１）の分析および消費財メーカーへのデータ開示サービス（注２）を可能にする「ショッピングスキャン」をリリース
2014年５月 | メイン事業をアウトソーシング受託事業から消費者購買データのマーケティングプラットフォームとしてビジネスモデルを刷新 株式会社産業革新機構(現 株式会社ＩＮＣＪ)等を引受先とする第三者割当増資を実施、資本金を979,010千円に増資
2014年９月 | 東京都港区芝大門一丁目の現在地へ本社移転
2014年11月 | 消費財メーカー向けに、ID-POSデータの分析を可能にする消費者の購買行動分析SaaS（注３）「イーグルアイ」をリリース
2015年３月 | 全国各地の消費者の購買傾向を可視化するダッシュボード「ウレコン」をインターネット経由で無償にて提供開始
2016年１月 | 株式会社デジタルガレージと資本業務提携を締結
2016年７月 | 「簡単」「高速」な消費者の購買トレンド分析SaaS「ドルフィンアイ」をリリース
2017年７月 | カスタマー・コミュニケーションズ株式会社から株式会社Ｔｒｕｅ Ｄａｔａへ商号変更
2017年９月 | ニールセンカンパニー合同会社と戦略的提携契約を締結
2018年１月 | 株式譲渡により、ニールセンカンパニー合同会社が株主となる
2018年６月 | 監査等委員会設置会社へ移行
2019年６月 | Google Cloud（注４） パートナープログラムにおいてBuildパートナー（注５）（現：Buildエンゲージメントモデル）の認定を受け、データ管理・分析・運用基盤システムの刷新に着手
2019年11月 | デジタル広告枠のリアルタイムな自動買い付けのターゲティング精度を向上させるために、True Data(リアル店舗の購買データ)と Oracle Data Cloud(オンラインのオーディエンスデータ)の連携を実現し、オンライン・オフライン両データによるターゲティングソリューションの協業開始
2020年４月 | Google Cloud パートナープログラムにおいてCo-Sellパートナー（注６）に認定され、当社とGoogle LLCがSaaS販売の協働体となる（現在はパートナー認定終了）
2020年７月 | 当社のデータ管理・分析・運用基盤システムをクラウド環境へ移行完了。 多様な消費者ビッグデータをかけ合わせて全国各地の生活者の暮らしをデータ化し、AIや商圏分析などマーケティング活用に提供する「ＫＵＲＡＳＨＩ３６０」をリリース
2020年12月 | SAP SEよりCXエコシステム（注７）に連携するスタートアップとしてパートナー認定を受け、協業体制を構築
2021年11月 | Google Cloud パートナープログラムにおいてServiceパートナー（注８）（現：Serviceエンゲージメントモデル）の認定を受け、協業体制を強化
2021年12月 | 東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場
2022年１月 | FPTソフトウェア(本社：ベトナム）と業務提携契約を締結し、同社の子会社であるTRANDATA TECHNOLOGY ENGINEERING JOINT STOCK COMPANYが実施する第三者割当増資の引き受けを行う資本業務提携契約を締結
2022年３月 | 株式会社プラネットと「POSデータクレンジングサービス」を共同で開発し、データ整備のアウトソーシングサービスとして提供を行う業務提携契約を締結
2022年４月 | 東京証券取引所の市場区分の見直しにより東京証券取引所グロース市場に移行
2023年５月 | 経済産業省より「DX認定事業者」として認定

用語の説明

注１ ID-POSデータ

ID付きのPOSデータのことです。POSとはPoint Of Salesの頭文字を取った略語で、「何が売れたのか」を意味するPOSデータに、「誰が」という情報が追加されたものがID-POSデータとなります。

注２ データ開示サービス

小売業が消費財メーカーへ自社データを公開し、データ分析を可能とするサービスです。

注３　SaaS

Software as a Serviceの頭文字を取った略語で、これまでパッケージ製品として提供されていたソフトウエアを、サブスクリプション形式で、インターネット経由でサービスを提供・利用する形態を指します。

注４　Google Cloud

Google LLCが提供するクラウドソリューションの呼称です。

注５　Buildパートナー（現：Buildエンゲージメントモデル）

Google Cloudを活用したソリューションを開発するパートナーを指し、技術支援をはじめとする様々な特典を受けることができます。

注６　Co-Sellパートナー

Google Cloudを活用したソリューションを共同販売するパートナーを指し、より広範な顧客へのリーチが可能となります。

注７　CXエコシステム

SAP SEが展開するCX（カスタマーエクスペリエンス、顧客体験）に関わる製品と当社製品の連携を実現することで、SAP SEは自ら当該製品を開発することなく、当社製品を活用して顧客に迅速に価値を提供し、両社の成長にスピードと新たな収益機会をもたらすビジネスモデルです。

注８　Serviceパートナー（現：Serviceエンゲージメントモデル）

Google Cloudを活用したソリューションをコンサルティングやトレーニング、技術サポート等を含めて顧客に提供するパートナーを指します。

### ３ 【事業の内容】

当社は、「データと知恵で未来をつくる」という企業理念のもと、誰もが新しいデジタル時代の道具であるビッグデータとテクノロジーをマーケティングに活用できるようになり、あらゆる企業や自治体の持続的な成長や業務品質の向上に貢献することを目指しております。

また、当社データを活用することで、企業は過剰な商品数を市場に投下することがなくなり、在庫削減や廃棄ロスの削減によってコスト効率が向上し、大量生産・大量消費時代からの脱却、顧客や社会のサステナビリティに貢献することを目指しております。

一般的には、日本の小売市場は消費者ニーズが多様化し、海外市場と比較して多数の商品が毎日のように上市されては消える特徴を持っていると認識されております。またPOSシステムやポイントカードが普及していることから、購買データをマーケティングに活用する素地は整っていると考えられます。
しかし、小売業や消費財メーカーが実際にビッグデータやテクノロジーをマーケティングに有効活用するためには多くの課題が存在しております。

データ活用は、①データ、②テクノロジー、③活用するためのノウハウ、この３領域が揃ってはじめて可能になります。企業のデジタル活用支援サービスとしては、AIやコンサルティング、システム構築など専門領域に特化する企業が多い中で、当社の特徴は、この３領域のいずれにおいても顧客企業に価値を提供できる力を備えてきたことにあります（注）。

（注）①当社が取り扱う小売業の「データ」は合算して全国約6,500万人、売上金額の合計は年間約4.8兆円の規模に達しております。

②「テクノロジー」はGoogle、SAP、ニールセン、オラクルデータクラウドなどグローバルプラットフォーマーとテクノロジー領域でのパートナー認定取得や協業が進展しております。

③「活用するためのノウハウ」は教育プログラムとして外部に提供し、高校から大学院まで全国の教育機関におけるデータ活用の実践教育を支援しております。

これにより、AIの活用等において指摘されるコールドスタート問題（注）のように、いずれかの領域が不足してデータ活用ができていなかった企業に対してもサービスを提供することが可能であります。

（注）コールドスタート問題：AIなどテクノロジーを導入してもデータが準備できずに活用が進まない事例が散見される問題

#### (1) 事業の概要

当社は主たる事業として、ドラッグストア及びスーパーマーケットなど全国の小売業の顧客ID付きPOSデータ(以下ID-POSデータという)を活用した分析及び開示支援ツールを提供するなど、データマーケティングに関わるサービス提供を行っております。

当社のサービスは、メーカー向けソリューション、リテール向けソリューション、あらゆる産業向けソリューションに分かれております。

メーカー向けソリューションにおいては「イーグルアイ」「ドルフィンアイ」「POS分析クラウド」等のサービスを提供しており、リテール向けソリューションにおいては「ショッピングスキャン」等のサービスを提供しております。

あらゆる産業向けソリューションにおいては、消費者購買に関わるデータや分析レポート、AI等のサービスを提供しております。

##### (2) 当社の変遷

当社の前身はID-POSデータの将来性に着目して2000年に三菱商事株式会社の新規事業として立ち上げられた企業であります。設立後10余年は小売業のサポートを主たる業務内容として事業を展開しており、2006年３月期以降は、毎年の売上高の減少トレンドの中、コスト削減に注力することで黒字を維持する縮小均衡の経営状況にありましたが、小売業の消費財メーカーへのデータ外販支援までの広範なサポートを行うことで、ＤＸ(デジタルトランスフォーメーション)という言葉が生まれる前から、そのサービスの原型を志向していた企業に位置づけられていました。

2012年に現行の経営体制への変更とともに、当社のメイン事業は「消費財メーカー向けデータマーケティング事業となり、小売業はデータ基盤を構成する重要な事業パートナー」と定義し、連携するID-POSデータを拡大し、提供するソリューションの価値向上を図りながら持続的な売上成長を目指す成長路線へと経営方針を転換しました。

取締役会の過半数以上を社外取締役に変更し、監査等委員会設置会社へ移行してコーポレート・ガバナンスを強化、第三者割当増資による資本増強を行い、データを管理・保管するシステムインフラや分析機能を刷新し、プライバシーマーク認証に基づくデータガバナンスを強化しました。また、人材を積極的に採用しながらデータ活用人材への育成を強化し、「データと知恵で未来をつくる」を企業理念（パーパス）に掲げて、小売業や消費財メーカーへのソリューション提供のみならず、あらゆる産業を対象とした消費者ビッグデータに基づくマーケティングソリューションの提供へ、ビジネスモデルも発展を遂げております。

図表　当社の売上推移

（注）CVS（コンビニエンスストア）売上：当社は、2010年より大手CVSへのデータ外販支援事業（データ開示システムの開発およびシステム運用業務の受託）を9年にわたり展開しておりましたが、M&AによるCVS親会社の方針転換（同業務のグループ内製化）により、同社との取引を終了いたしました（売上影響が大きいことから個別に記載いたしております）。

#### (3) サービスの具体的な内容

「ショッピングスキャン」は、小売業の商品ごと、店舗ごとの購買行動を簡易に分析できる小売業向けのID-POSデータ分析ツールであります。
小売業は、ポイントカードの利用に伴って日々蓄積される自社の購買データを分析することで、ファンが付いている商品や買い合わせ傾向などを分析し、売場や販促などのマーケティングに活用しております。

また、「ショッピングスキャン」のデータ開示機能(注)により、小売業は堅牢なデータガバナンスを確保しながら消費財メーカーへのマーケティングデータの販売が可能となり、消費財メーカーは「ショッピングスキャン」にアクセスして小売業における顧客の購買データを分析し、小売業との商談資料に活用しております。このような製販が同じデータを分析して、アイデアを合わせて最適な販売施策を検討するデータ開示の取り組みは、大手小売業を中心に導入が進んでおります。

（注）データ開示機能：小売業から消費財メーカーへのデータ外販および各種分析をフルサポートする機能で、企業間で個別に行ってきたデータの送受信・ならびにその付随業務を当社で一元対応することで、各種マスタデータの管理やデータ精製などの煩雑なメンテナンス業務も企業個々で行う必要がなくなることから、小売業、消費財メーカーそれぞれの業務効率・費用効率向上を可能とするものであります。

当社は「ショッピングスキャン」のような分析ツールを提供するだけでなく、小売業や消費財メーカー向けのデータ活用セミナーの開催やサポートデスクの設置などデータ活用支援をあわせて提供することで、現場のデータマーケティングを活性化し、小売業から消費財メーカーへのデータ外販収益の最大化にも貢献しております。

「ショッピングスキャン」のサービス提供形態は下記の通り、データ活用セミナーの開催やサポートデスク設置などデータ活用支援サービス（一部ケースにおいては入金管理を含む）と組み合わせて、年間契約にて小売業に提供しております。

また、小売業が自社データで分析できる購買は、自社の店舗に来店された顧客の購買行動に限定されるため、「店舗の商圏内に居住しながら来店されない消費者を理解し、来店いただけるようにしたい」「ターゲットとする消費者に効果的にアプローチしたい」「自社の店舗では取り扱っていない商品でも、市場においてファンが付いて売れ行きが伸びている商品を把握して仕入を検討したい」というニーズは解決できません。

仮に小売業のレシートデータを誰かが集めたとしても、データは企業により、同じ商品でも「タンサンインリョウ」「タンサン飲料」「炭酸飲料」というように多様な名称でデータ管理されており、分類についても「飲料分類」「炭酸分類」「炭酸水分類」など多様なため、同一の小売業毎の分析は可能でありますが、別々の小売業のデータを合算して全国や地域など市場全体で消費者分析を行うことは難しいのが現状です。

このため当社では、全国の小売業から集信する「大量かつバラバラな仕様のデータ」を全体での分析を可能とする「標準化されたデータ」に精製し、全国、地域、商圏といった範囲で生活者の購買行動の実態や変化を分析できる消費者購買データベースを構築して、小売業、消費財メーカー、政府・自治体、メディアなど幅広いマーケティング用途に活用できるサービスに変えて提供しております。その主要なサービスが「イーグルアイ」であります。

大量データを集めて分析する難しさに加えて、データの標準化など精製プロセスに多大な労力がかかることが当社ビジネスモデルの模倣困難性となっております。

「イーグルアイ」は、全国および地域単位での消費者の購買動向を早期かつ精緻に把握することを目的とした分析ツールであります。データベースが購入者属性と紐づいたID-POSデータであり、データベースの規模が大きいことから、単なる商品の売れ行きに留まらず、顧客の購買行動に関わる様々な指標データを導き出せるほか、二日前の購買まで検出できる速報性を実現しております。

また、消費者マーケティングに関わる定番の分析機能を搭載しており、調べたい情報を簡単な操作でスピーディーに手元で取り出せるため、資料作成時間の大幅削減も見込めるものであります。さらに、インターネット環境があれば低コストで導入できる利便性に加えて、サポートデスクを開設し、導入後も安心して活用いただける体制が整えられており、商品開発・顧客のターゲティング・販売促進・事業戦略など、消費財メーカーの様々なニーズに対応可能なソリューションであります。

「イーグルアイ」のサービス提供形態は下記の通りであります。年間契約のSaaSとして消費財メーカーなどの企業に提供しており、2023年３月末時点で「イーグルアイ」導入企業数は約130社となり、１企業で約500IDのユーザーにご使用いただくなど、活用が広がった事例もあります。

当社が提供する主なサービスは、以下の通りであります。

サービス名 （主な契約形態） | サービス内容
ショッピングスキャン （年間契約） | インターネットを通じて、小売業向けに、自社のID-POSデータやPOSデータの分析ツールを提供するサービス。小売業が自社データを消費財メーカーに開示できる（自社データの分析を外販する）機能を搭載。
イーグルアイ （年間契約） | インターネットを通じて、消費財メーカー向けに、消費者の全国や地域の購買行動を詳細に分析できるツールを提供するサービス。 データマーケティングのプロフェッショナルにも対応する定番分析メニューを搭載。
ドルフィンアイ （年間契約） | インターネットを通じて、ユーザーが知りたい商品のカテゴリーや地域を選択するだけで、消費者の購買情報が表示されるツールを提供するサービス。 消費財メーカー、小売業、教育機関、メディアなど幅広い企業や組織に提供。
ウレコン （無償） | 全国各地域における消費財500カテゴリーの上位100商品の購買情報をグラフで可視化し、まとめて一覧表示してユーザーへ情報提供するインターネットサービス。
POS分析クラウド （年間契約） | 消費財メーカーなどの企業が社内のPOSデータやID-POSデータを分析するために、データ精製、蓄積、管理、分析など機能一式をクラウドシステムとして提供するサービス。
KURASHI 360 （案件により決定） | 全国各地域の生活者のID-POSデータに、嗜好価値観や自動車など生活者の消費行動に関わる多様なビッグデータ、政府・自治体などが提供するオープンデータをかけ合わせて、地域毎の生活者のタイプや購買傾向の状況、変化などを読み解き、数値化された「暮らしに関わる地域毎のマーケティングデータ」として提供するサービス。
KURASHI AI （案件により決定） | 販促など具体的な施策にデータを活用するために、暮らしに関わるマーケティングデータを分析するAIを提供するサービス。 「顧客のファン化を促進する」「チラシやダイレクトメールなど販促の効果を向上させる」「品揃えを最適化して売上を向上させる」など目的に応じたAIを提供。

(4) 事業の構造

かねてより、日本の消費財メーカーは様々な小売業から購買データを購入し、それらの分析に基づき、各小売業に対して販促提案を行っています。但し、入手する購買データの内容は商品名や店舗情報など情報の質が小売業毎に異なるため、消費財メーカーにとってその活用は各小売業への個別対応に留まっているのが現状であります。

昨今のデジタル活用ニーズの高まりから、各消費財メーカーでは自社内に独自のデータ活用システムを構築しようとする動きが顕著となっていますが、購買データに関して商品・店舗などそれぞれの情報を整備し、各小売業から入手する情報の質と精度を、設定した範囲内に揃えていくことが絶対条件となります。日本市場では日々、多数の新製品が上市され、また製造中止となり、新店・閉店などの情報を反映していくことも必要であり、小売業各社から入手する購買データの整備に加えてこれらの情報管理作業は膨大となります。

こうした作業を消費財メーカーが独自に行うことは困難を極めますが、たとえそれが可能となったとしても、消費財メーカー各社が個別に対応することは、多大な活動の重複を生み出すだけで、日本の産業界にとって極めて非効率な状況となります。POSデータ、ID-POSデータ、さらには他のビッグデータとのかけ合わせとデータの多面化が進むなかで、小売業と消費財メーカーとを結ぶ購買データプラットフォーム企業の存在の必然性はますます高まっております。

このような環境下におきまして、当社の事業として、データガバナンスとセキュリティを確立しながらデータを提供価値に変えて成長する仕組みを構築しました。当社は、以下のようなビジネスコアの確立を進めております。

① 小売業の購買データを、競合他社を凌駕するレベルで集信

② データ精製機能、データガバナンスに基づく蓄積・管理機能、マーケティングに必要な分析機能とともに、当社を経由してSaaSなどで、小売業や消費財メーカーなど企業に一括供給

③ 他の購買データやオープンデータとかけ合わせながら、「顧客の見える化」「ロイヤル顧客や売上の伸びしろの分析」「AI等を活用した多様なマイクロサービスの創出」「オンライン・オフラインの垣根のない(顧客への)さまざまな販促手段へのデータ連携」を、よりわかりやすく、具体的に提供できるビジネスプラットフォームを提供

ビジネスコアを確立することで、企業個々のデータおよびデータを活用するテクノロジーの整備、地域からグローバルまでのサービスの拡大、教育・研修ニーズへの対応まで深耕し、事業拡大を図ること、また、データ活用支援の対象として消費財から観光業、外食産業等の新領域に横展開することで、成長の持続性と費用効率の向上を図ることが、当社が事業成長において目指す姿であります。

現時点で、産業界に上記のビジネスプラットフォームを完結させた企業は存在しませんが、当社が先鞭をつけることで、小売業・True Data・消費財メーカーの3業態それぞれが質・量・コスト効率すべてについて現状を大きく凌駕するwin-win-winの環境を形成することを目標にしております。

図表　事業系統図

大量データを蓄積・保管・分析し、競争力の高いソリューションをクライアントに提供するためには、テクノロジー面で以下の機能を担保することが必須であります。

① 拡張性・処理性能の向上（膨大なデータ量と外部ツールへの連携）

② 安全性（世界レベルのセキュリティ対応）

③ 先進テクノロジー（先進テクノロジーを用いたソリューション・分析メニュー）

このため、当社はテクノロジー面では自社開発にこだわらず、GoogleやＳＡＰなどのグローバルIT企業、ニールセンなど最先端の分析アルゴリズムを持つグローバルマーケティング企業とアライアンスを組み、テクノロジーの世界的な進化を取り込む仕組みを構築しております（※）。さらに当社は、データやソフトウエア、データ活用ノウハウを向上させるための人材などテクノロジーを競争力あるソリューションに変えるための経営資源に投資を行う等、競争力向上に向けた投資の最適化を図っております。

※ 当社はAIなど製品のパフォーマンスをIT企業と競うのでなく、クオリティの高い製品を選別して採用し、その製品に当社データとプログラムを実装したソリューションとすることで、高い付加価値をお客様に提供しております。

当社は提供するサービスのクオリティを高めることが、当社サービスを継続的に活用いただける成果につながり、持続的に事業成長する力を安定化させていく土台になると考えております。

#### (5) ID-POSデータの特性、多様な消費者ビッグデータとのかけ合わせ

POSデータは従来、「商品」の売れ行きを見る購買データとして、日本のみならずグローバルで一般的に利用されております。

ID-POSデータは、ポイントカードなどIDに紐づけたPOSデータ、すなわち「人」を軸とした購買データであり、単なる商品の売れ行きに留まらず、性別や年代別などを切り口とした属性分析、商品を継続して購買する顧客の割合を示すリピート率分析、他の商品から買い替えた顧客の状況を示すスイッチング分析、その商品と一緒に買われている商品を示す併買分析など、マーケティングにおいて購買行動を精緻に分析できるデータとしての強みがあります。

図表　POSデータ、ID-POSデータの特性

また、デジタルトランスフォーメーション時代のデータマーケティングは、消費者を多様なビッグデータで理解して、顧客の最大価値獲得に貢献していく時代に入っております。

ID-POSデータは、消費者ビッグデータの代表格としてグローバルに活用が拡大しており、多様な消費者ビッグデータをかけ合わせる結節点としての活用が進んでまいりました。ID-POSデータに多様な消費者ビッグデータをかけ合わせて、データから顧客の購買の傾向やライフスタイルのタイプなどを分析し、最適なマーケティングに活かす取り組みが始まっております。

図表　消費者ビッグデータのかけ合わせ

図表　ビッグデータの社会的価値の変遷

### ４ 【関係会社の状況】

名称 | 住所 | 資本金又は 出資金 (千円) | 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
(その他の関係会社) |  |  |  | (直接被所有) |
株式会社プラネット | 東京都港区 | 436,100 | EDI基幹プラ ットフォームの構築・提供・運用 | (24.88) | 役員の兼任(１名) システム開発受託 分析ツールの提供

(注) 有価証券報告書提出会社であります。

### ５ 【従業員の状況】

#### (1) 提出会社の状況

|  |  | 2023年３月31日現在
従業員数(名) | 平均年齢(歳) | 平均勤続年数(年) | 平均年間給与(千円)
78 | 39.2 | 5.1 | 6,350
〔6〕

セグメントの名称 | 従業員数(名)
データマーケティング事業 | 78
〔6〕
合計 | 78
〔6〕

(注) １．従業員数は執行役員、正社員、契約社員の総数であり、臨時従業員数は〔 〕内に年間の平均人員数を外数表記しております。

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、データマーケティング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の記載を省略しております。

#### (2) 労働組合の状況

当社において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。