# 第二部 【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１期 | 第２期 | 第３期 | 第４期 | 第５期
決算年月 | 2017年３月 | 2018年３月 | 2019年３月 | 2020年３月 | 2021年３月
売上高 | (千円) | 64,500 | 132,841 | 266,655 | 272,415 | 495,131
経常利益 | (千円) | 12,006 | 5,997 | 42,549 | 13,327 | 46,800
当期純利益 | (千円) | 8,788 | 2,754 | 20,341 | 7,716 | 30,996
持分法を適用した 場合の投資利益 | (千円) | － | － | － | － | －
資本金 | (千円) | 100,000 | 109,079 | 114,224 | 158,709 | 185,017
発行済株式総数 | (株) |  |  |  |  |
普通株式 | 126,000 | 292,603 | 299,103 | 448,279 | 1,173,587
甲種類株式 | 874,000 | 874,000 | 874,000 | 874,000 | 318,000
純資産額 | (千円) | 108,788 | 129,703 | 160,334 | 259,795 | 351,604
総資産額 | (千円) | 125,178 | 148,919 | 220,052 | 338,934 | 497,126
１株当たり純資産額 | (円) | 21.39 | 36.26 | 62.17 | 64.14 | 103.52
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金額 | (円) | 8.79 | 2.42 | 17.44 | 3.10 | 10.72
潜在株式調整後 １株当たり当期純利益金額 | (円) | － | － | － | － | －
自己資本比率 | (％) | 86.9 | 87.1 | 72.9 | 75.8 | 68.5
自己資本利益率 | (％) | 8.1 | 2.3 | 14.0 | 3.7 | 10.4
株価収益率 | (倍) | － | － | － | － | －
配当性向 | (％) | － | － | － | － | －
営業活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | － | － | △6,397 | 89,685
投資活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | － | － | △142,597 | △30,722
財務活動による キャッシュ・フロー | (千円) | － | － | － | 118,945 | 22,089
現金及び現金同等物 の期末残高 | (千円) | － | － | － | 121,432 | 202,484
従業員数 | (名) | 3 | 8 | 11 | 18 | 24
〔外、平均臨時 雇用者数〕 | 〔－〕 | 〔－〕 | 〔1〕 | 〔－〕 | 〔－〕

(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．持分法を適用した場合の投資利益については、当社は関連会社を有していないため記載しておりません。

４．潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額については、潜在株式はあるものの、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。

５．当社株式は非上場であるため株価収益率を記載しておりません。

６．一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。

７．第１期、第２期及び第３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。

８．従業員数は就業人数であり、臨時雇用者数（パートタイマー、アルバイトを含み、契約社員を除く。）は年間の平均人数を〔〕外数で記載しております。また、従業員数には受入出向者を含めております。

９．主要な経営指標等のうち、第１期から第３期については会社計算規則(平成18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、有限責任監査法人トーマツによる監査を受けておりません。

10．前事業年度(第４期)及び当事業年度(第５期)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、有限責任監査法人トーマツにより監査を受けております。

11．当社は2016年６月１日設立のため、第１期は2016年６月１日から2017年３月31日までの10ヶ月となります。

12．当社は2022年１月21日付で普通株式及び甲種類株式１株につき２株の株式分割を行っております。第４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を算出しております。

13. 当社は2022年１月21日付で普通株式及び甲種類株式１株につき２株の株式分割を行っております。そこで、東京証券取引所自主規制法人の引受担当者宛通知「『新規上場申請のための有価証券報告書（Ⅰの部）』の作成上の留意点について」（平成24年8月21日付東証上審第133号）に基づき、第１期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して算定した場合の１株当たり指標の推移を参考までに掲げると、以下のとおりとなります。なお、第１期、第２期及び第３期の数値については、有限責任監査法人トーマツの監査を受けておりません。

|  | 第１期 | 第２期 | 第３期 | 第４期 | 第５期
１株当たり純資産額 | (円) | 10.69 | 18.13 | 31.09 | 64.14 | 103.52
１株当たり当期純利益金額 | (円) | 4.39 | 1.21 | 8.72 | 3.10 | 10.72
潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額 | (円) | － | － | － | － | －
１株当たり配当額 | (円) | － | － | － | － | －

### ２ 【沿革】

年月 | 概要
2016年６月 | セカンドサイト株式会社（資本金100百万円）を設立
2017年７月 | AIプロダクトである機械学習の自動化プラットフォーム「SkyFox」の提供を開始
2017年10月 | 株式会社協和エクシオ（現 エクシオグループ株式会社）と共に、アナリティクス・ソリューションの開発・提供分野で戦略的協業を開始
2018年３月 | 人工知能（AI）を既存システムと連携するためのAI実行プラットフォーム「REDエンジン」の提供を開始
2018年４月 | 新生銀行グループの顧客統計データやオープンデータを活用し、個人の金融ニーズやリスクを予測する「SXスコア」の提供を開始
2019年１月 | 情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の認証を取得
2019年６月 | 株式会社協和エクシオ（現 エクシオグループ株式会社）及びSBペイメントサービス株式会社と資本・業務提携を開始
2020年２月 | アナリティクスコンサルティング事業を行うアナリティクス本部人員増加に伴い神田オフィス（東京都千代田区）を開設
2020年６月 | AIプロダクト開発事業を行うテクノロジー本部人員増加に伴い、本社を秋葉原オフィス（東京都千代田区）から日本橋オフィス（東京都中央区）に移転
2020年10月 | TIS株式会社及び株式会社セブン銀行と資本・業務提携を開始
2020年11月 | 「REDエンジン」を基に、クレジットカード不正検知を行う「不正検知エンジン」の提供を開始
2020年12月 | 「SXスコア」の基礎技術となる「モデル構築システム、情報処理システムおよびプログラム」について特許を取得
2021年８月 | 株式会社ミロク情報サービスと資本・業務提携を、三井住友海上火災保険株式会社と業務提携を開始
2021年12月 | 商号をセカンドサイトアナリティカ株式会社に変更

### ３ 【事業の内容】

当社は、「データから、新たな価値を。」を経営理念として、アナリティクス・AIサービスを提供しております。経営理念には、「データから価値を創造し、顧客企業のビジネスを加速させる。そして日本をデータ活用先進国にしていきたい」という思いが込められております。

当社の事業は、アナリティクスコンサルティングとAIプロダクトから構成されており、ワンストップでアナリティクス・AIの開発・導入・活用・運用のサービスを提供する「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」として事業を展開しております。

#### (1) 事業の概要

当社の事業は、機械学習を活用して個々のビジネス課題を解決するアナリティクスコンサルティング事業と、そのアナリティクスコンサルティングを通じて培われたノウハウ、市場のニーズの理解及び先端の機械学習技術を適用して、汎用的に利用できるシステムを開発し、提供するAIプロダクト事業とによって構成され、その両輪により事業を拡大させていくモデルとなっております。

アナリティクスコンサルティング事業は、顧客の特定のビジネス課題を解決するために、データ分析及び機械学習モデルの構築を支援することで、アナリティクスを基礎としたコンサルティングを提供しております。当社が構築した機械学習モデルを有効に利用し続けるためには、複雑かつ高度な技術や知識が必要であり、当社によるメンテナンス及び運用サポートのニーズが高く、多くの顧客で継続的な関与をしております。

AIプロダクト事業は、アナリティクスコンサルティングを通じて開発された自動化のプログラム及び機械学習モデル構築のノウハウを基に、顧客ニーズに合致した汎用性の高い製品を開発し、自社による販売及び事業パートナーを通じた販売を行っています。

当社は両事業を展開することで、クライアントの様々な経営課題を解決するためのAIサービスをワンストップで提供しております。当社の事業は、データ分析コンサルティングなどのアナリティクスコンサルティングがビジネスの起点として、フロー売上を主軸とした顧客個別対応型事業で知見を集積し、それをAIプロダクトの開発に応用しています。各事業内においても、フロー型ビジネスをストック型ビジネスへとシフトさせる構造を構築しています。

当社は、データアナリティクス・AI(機械学習)、データエンジニアリング及び経営課題解決を三位一体で対応しており、アカデミックなアプローチとものづくり(技術者)の視点、ビジネス目線アプローチの融合を追求しています。先端技術を積極的に導入しつつ、実践に則した課題解決支援策を提供する独自のポジションを追求いたします。

#### (2) 展開するサービス及びソリューション

#### ① アナリティクスコンサルティング事業

アナリティクスコンサルティング事業は、機械学習モデルを構築・活用したデータ分析により、アナリティクスに特化した付加価値の高いコンサルティングサービスを提供するビジネスです。

当社は、コンサルティング力を強みとして顧客の様々な経営課題に対するきめ細やかなサービスを展開しており、独自開発の機械学習アルゴリズムに加え、公表されている論文等を取り入れた機械学習アルゴリズムを活用することで、顧客の業務効率や精度の向上に寄与しております。

#### ② AIプロダクト事業

AIプロダクトにおいて製品化されている製品としては、「REDエンジン」、「アナリティクス・プラットフォーム」、「SXスコア」、「SkyFox」の４つの汎用製品をSaaS型/SI型で展開しています。現状は「REDエンジン」がAIプロダクト売上のおよそ半数を占める主力製品となっております。いずれも初期導入収入と保守・運用等のサブスクリプション収入で構成されるビジネスモデルです。（SXスコアのみ照会数に応じた従量課金制度も設定）

###### (a) REDエンジン

AIは、データから機械学習アルゴリズムに従ってモデルを構築する「学習」と、学習したモデルを用いて予測や推論を行う「適用」の２つフェーズがあります。

REDエンジンは、モデルの「適用」を行うシステムです。一般的に、モデルは学習を継続することで、その予測精度を維持・向上させることができ、AIシステムはこの学習を継続的に行う必要があります。すなわち、モデルをシステム上で実行し、運用していくに当たり、モデルの予測精度が変化していないかのモニタリングや新しいデータで「学習」し直したモデルへの入替え、新しいモデルでのシミュレーションなど、「学習」を通じて変化していくことを前提とした機能が必要となります。このようなAIシステムならではの機能を備えたのがREDエンジンです。その他にも、例えば、クレジットカード決済における不正検知など、モデルの予測精度だけではなく、高い実行速度や同時に多数の処理を実行できる性能などもREDエンジンが実現する機能です。

REDエンジンは、当社が開発した機械学習モデルのみならず、顧客が独自に構築した機械学習モデルを運用していくことも可能です。また、実行するモデルによって、顧客の様々なニーズに特化したエンジンを構築することが可能です。前述しましたクレジットカード等の決済取引において機械学習モデルを即時に適用して不正検知を行う「不正検知エンジン」もその一例です。

当社は、アナリティクスコンサルティング事業や「SkyFox」で構築した機械学習モデルを「REDエンジン」と組み合わせることで、顧客の事業目的に適合した機械学習モデルの構築から、大量データのリアルタイム分析の実行までを一貫して支援することが可能です。

### (b) アナリティクス・プラットフォーム

「アナリティクス・プラットフォーム」は、データ分析を支えるデータ分析基盤を製品化したものです。データ分析を行う上で重要となる、データの蓄積、加工、抽出の機能を提供します。「アナリティクス・プラットフォーム」で行うデータ分析は、必ずしも機械学習を使用しません。SQLによるデータの集計やBIツールを用いた可視化や、レポート配信などが主な目的となります。

当社が構築する「アナリティクス・プラットフォーム」は、主にクラウド環境で稼働する分析基盤であり、大容量かつ増加し続けるデータ量に対しても柔軟に対応できるなど、クラウド環境ならではの拡張性を備え、データ活用する上での実用性とコスト削減を実現できます。もちろん、クラウド環境だけでなく、オンプレミス環境での構築や連携も可能です。当社の「アナリティクス・プラットフォーム」は、パッケージ製品ではなく、各機能をライブラリ化することで、顧客ニーズに合ったかたちで機能を選択して搭載することができるため、客ごとに異なる環境でも、素早くかつ安価にデータ分析環境を構築することができます。

また、「アナリティクス・プラットフォーム」は、「REDエンジン」との相性も良く、データ分析基盤を利用して構築した機械学習モデルを「REDエンジン」に載せて実行したり、「SkyFox」と連携したりすることで、企業のデータ活用の自動化や、AI利活用を推進します。

##### (c) SXスコア

「SXスコア」は、当社が収集したオープンデータ及び新生銀行グループの保有する匿名加工されたデータから機械学習モデルを構築することで、顧客が入力した情報に対しスコアを算出することができるプロダクトです。

「SXスコア」は、あらかじめ用意されたオープンデータ及び匿名加工データを利用することで、顧客自ら情報を収集する手間をかけずに、精度の高いスコアを算出することができます。また年代や性別、居住地域といった個人の特定につながらない情報等からスコアを算出できる点にも特徴があり、個人情報保護の観点からも利用しやすいサービスです。

当社では、スコアを算出するためのデータ加工ならびにモデル構築・選定の技術を特許取得（特許番号 第6803423号）しているため、 本技術を用いたスコアの提供を独占的に行うことが可能です。

###### (d) SkyFox

「SkyFox」は、顧客自らが機械学習モデルを構築できるSaaS型のプロダクトであり、中小企業から大企業まで、幅広い用途でAIを簡単に利用することができます。REDエンジンとは異なり、AIの「学習」と「適用」を汎用的に行うことができる反面、モデルのモニタリング機能や処理性能などは備えておりません。

当社がアナリティクスコンサルティングを行う中で、機械学習モデルの構築過程で自動化できるものを順次自動化し、それを一般にも使えるように製品化したものが「SkyFox」です。「SkyFox」を利用することで、顧客は機械学習モデル構築にかかる手間を大幅に低減することができます。「SkyFox」は、データクレンジングやデータ加工を行い、また当社が収集したオープンデータを無料で使えるので、顧客自ら別途情報収集する必要はありません。

また、「SkyFox」は、様々な用途に転用が可能です。例えば「SkyFox」の機能を選考に使えるように特化した製品「SkyFoxHR」は、エントリーシートに機械学習モデルを適用することで、採用の効率化、選考基準の脱属人化を図る人材解析サービスとして展開しております。当社は今後も機械学習モデルを自動で構築する「SkyFox」シリーズを、様々なニーズに合わせて開発していく予定です。

### (3) 事業系統図

(用語の説明)

当社の事業に関わる用語の定義は以下の通りです。

用語 | 定義
アナリティクス | 統計学やAI技術を用いたデータ分析の総称
AI（人工知能） | Artificial Intelligenceの略で、コンピュータープログラムを用いて人間の知能の持つ機能を実現するための技術やシステム
機械学習 | AIの中核的な技術。データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことで予測・判断を行うための手法・技術
ディープラーニング（深層学習） | 機械学習のいち手法であり、人間の神経細胞の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークをベースとする技術。画像などを精度高く認識することができる
アルゴリズム | コンピュータープログラムにおいて問題を解くための計算方法や手順
SaaS | Software as a Serviceの略で、インターネット経由で、必要な機能を必要な分だけサービスとして利用できるようにしたソフトウェア又はその提供形態
SI | System Integrationの略で、情報システムの企画・設計から導入までを行うサービス
SQL | Structured Query Languageの略で、リレーショナルデータベースを操作するための言語。膨大なデータベースを効率的に操作することができる
オンプレミス | 情報システム（ソフトウェアやハードウェア）を自社内で設置・運用する形態
クラウド | インターネットを通じて利用できる情報システム（ソフトウェアやハードウェア）
IoT | Internet of Thingsの略で、家電等のモノについてインターネットを通じて操作したり、情報を取得する仕組み
アンサンブル | 複数の機械学習モデルを組み合わせて、高性能な一つの機械学習モデルを構築する手法
API | Application Programming Interfaceの略で、異なるシステムを連携して自動でデータを受け渡しするための仕組み

### ４ 【関係会社の状況】

該当事項はありません。

### ５ 【従業員の状況】

#### (1) 提出会社の状況

|  |  | 2022年１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)
34 | [1] | 32.9 | 1.8 | 6,200

(注) １．従業員数は就業人員数であり、従業員数の[ ]外書きは、臨時従業員（アルバイト・パートタイム社員を含む。）の年間平均雇用人数（１日８時間換算）であります。

２．受入出向者については、従業員数には含めておりますが、平均年齢、平均勤続年数及び平均年間給与の算定には含めておりません。

３．平均年間給与は、賞与及び時間外賃金を含んでおります。

４．当社はアナリティクス・AI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。

５．最近日までの１年間において従業員数が10名増加しております。主な理由は、業容の拡大に伴い期中採用が増加したことによります。

#### (2) 労働組合の状況

労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満であり、特記すべき事項はありません。