3905 Datasection Inc.データセクション株式会社(データセクションカブシキカイシャ)

基本情報 (Basic information)

証券コード 3905
会社名 データセクション株式会社
会社名(英字) Datasection Inc.
会社名(ヨミ) データセクションカブシキカイシャ
所在地 品川区西五反田1丁目3番8号
業種 情報・通信業
者法人番号 7010401083082
連結の有無
資本金(百万円) 897
決算日 3月末日
上場区分 上場

業績 (Business result)

売上高 (Net sales)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 575,426,000 1,168,870,000
2019 556,465,000 1,088,030,000
2018 436,735,000 721,072,000
2017 430,451,000 593,845,000
2016 315,804,000 439,841,000
2015 289,078,000 376,416,000

経常利益 (Ordinary profit (loss))

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 21,580,000 5,945,000
2019 26,897,000 95,407,000
2018 3,625,000 45,716,000
2017 62,881,000 71,249,000
2016 24,130,000 36,527,000
2015 75,763,000 85,910,000

当期純利益 (Profit (loss))

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 14,470,000
2019 9,861,000
2018 -2,258,000
2017 32,019,000
2016 18,260,000
2015 55,610,000 63,093,000

当期純利益 (Profit (loss) attributable to owners of parent)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 -17,448,000
2019 37,970,000
2018 16,048,000
2017 36,365,000
2016 26,187,000

包括利益 (Comprehensive income)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 -15,370,000
2019 37,370,000
2018 19,047,000
2017 37,682,000
2016 27,214,000
2015 63,093,000

純資産額 (Net assets)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 2,707,710,000 2,800,180,000
2019 1,781,570,000 1,876,790,000
2018 1,754,990,000 1,830,350,000
2017 1,014,640,000 1,073,110,000
2016 970,864,000 1,011,970,000
2015 943,403,000 965,143,000

総資産額 (Total assets)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 3,642,820,000 4,072,310,000
2019 2,538,590,000 2,729,270,000
2018 1,849,960,000 2,066,280,000
2017 1,093,440,000 1,175,640,000
2016 1,024,720,000 1,066,290,000
2015 1,014,800,000 1,036,710,000

現金及び現金同等物の残高 (Cash and cash equivalents)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 1,688,090,000
2019 1,502,920,000
2018 1,247,920,000
2017 719,166,000
2016 717,509,000
2015 802,061,000

自己資本比率 (Equity-to-asset ratio)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 0.743 0.68
2019 0.702 0.684
2018 0.949 0.877
2017 0.924 0.893
2016 0.947 0.938
2015 0.93 0.931

資本金 (Share capital)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 1,353,020,000
2019 897,184,000
2018 888,825,000
2017 515,530,000
2016 511,642,000
2015 407,045,000

発行済株式総数 (Total number of issued shares)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 13,607,800
2019 11,904,800
2018 11,607,000
2017 10,591,000
2016 10,313,400
2015 9,740,200

従業員数 (Number of employees)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 31 125
2019 41 66
2018 42 67
2017 35 47
2016 33 36
2015 23 28

平均臨時雇用人員 (Average number of temporary employees)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 17 27
2019 11 18
2018 12 19
2017 9 23
2016 4 10
2015 5 6

営業活動によるキャッシュ・フロー (Net cash provided by (used in) operating activities)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 44,033,000
2019 188,400,000
2018 37,722,000
2017 153,550,000
2016 -1,193,000
2015 95,704,000

投資活動によるキャッシュ・フロー (Net cash provided by (used in) investing activities)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 -87,806,000
2019 -545,573,000
2018 -292,701,000
2017 -175,767,000
2016 -102,109,000
2015 -86,311,000

財務活動によるキャッシュ・フロー (Net cash provided by (used in) financing activities)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 228,839,000
2019 612,084,000
2018 784,782,000
2017 20,904,000
2016 19,616,000
2015 604,714,000

株価収益率(PER) (Price-earnings ratio)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 300.09
2019 810.81 210.58
2018 426.39
2017 285.1 251.03
2016 339.66 236.58
2015 117.55 103.59

自己資本利益率(ROE) (Rate of return on equity)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 0.0064
2019 0.0056 0.0206
2018 -0.0002 0.0112
2017 0.0323 0.0355
2016 0.0191 0.0267
2015 0.0915 0.1008

1株当たり当期純利益 (Basic earnings (loss) per share)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 1.16 -1.4
2019 0.84 3.22
2018 -0.2 1.41
2017 3.06 3.48
2016 1.79 2.57
2015 6.38 7.24

1株当たり当期純利益(希薄化後) (Diluted earnings per share)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 1.11
2019 0.78 3.01
2018 1.3
2017 2.76 3.13
2016 1.6 2.26
2015 5.3 6.02

1株当たり純資産額 (Net assets per share)

単体 (Non-consolidated) 連結 (Consolidated)
2020 198.98 203.55
2019 149.65 156.87
2018 151.2 156.17
2017 95.43 99.18
2016 94.14 96.95
2015 96.85 99.08

大株主 (Major shareholders)

2020

保有数 保有率 名前 住所
2,100,000 0.1543 KDDI株式会社 東京都新宿区西新宿2丁目3番2号
856,720 0.063 林 健人 東京都杉並区
747,400 0.0549 日本トラスティ・サービス信託銀行株式会社(信託口) 東京都中央区晴海1丁目8-11
675,000 0.0496 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1丁目6番6号
540,925 0.0398 株式会社アルム 東京都渋谷区渋谷3丁目27-11
381,738 0.0281

Inversiones Loyola SpA

(常任代理人 三田証券株式会社)

Cerro Sombrero 41, Las Condes, Santiago, Chile

(東京都中央区日本橋兜町3番11号)

381,738 0.0281

CCC SpA

(常任代理人 三田証券株式会社)

Almirante Pastene #185, #405, Providencia, Santiago, Chile

(東京都中央区日本橋兜町3番11号)

372,600 0.0274 橋本 大也 神奈川県藤沢市
335,980 0.0247 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
317,100 0.0233 池上 俊介 東京都世田谷区

2019

保有数 保有率 名前 住所
2,100,000 0.1763 KDDI株式会社 東京都新宿区西新宿2丁目3番2号
856,720 0.0719 林 健人 東京都杉並区
734,300 0.0616 日本トラスティ・サービス信託銀行株式会社(信託口) 東京都中央区晴海1丁目8-11
675,000 0.0566 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1丁目6番6号
372,600 0.0312 橋本 大也 神奈川県藤沢市
363,700 0.0305 株式会社SBI証券 東京都港区六本木1丁目6番1号
317,900 0.0267 池上 俊介 東京都世田谷区
270,000 0.0226 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 東京都渋谷区恵比寿4丁目20-3
235,980 0.0198 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
200,000 0.0167 株式会社博報堂 東京都港区赤坂5丁目3-1

2018

保有数 保有率 名前 住所
1,275,980 0.1099 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
887,900 0.0764 池上 俊介 東京都世田谷区
772,600 0.0665 橋本 大也 神奈川県藤沢市
756,720 0.0651 林 健人 東京都杉並区
675,000 0.0581 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1-6-6
270,000 0.0232 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3
200,000 0.0172 株式会社博報堂 東京都港区赤坂5-3-1
167,500 0.0144 アーキタイプ株式会社 東京都港区麻布十番2-8-10
117,000 0.01 小橋 昭彦 兵庫県丹波市
102,200 0.0088 水口 雅之 石川県金沢市

2017

保有数 保有率 名前 住所
1,335,980 0.1261 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
887,900 0.0838 池上 俊介 東京都世田谷区
772,600 0.0729 橋本 大也 神奈川県藤沢市
771,720 0.0729 林 健人 東京都渋谷区
675,000 0.0637 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1-6-6
295,100 0.0279

日本トラスティ・サービス信託銀行株式会社(信託口)

取締役社長 桑名 康夫

東京都港区浜松町2-11-3
270,000 0.0255

デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社

代表取締役社長 島田 雅也

東京都渋谷区恵比寿4-20-3
200,000 0.0189

株式会社博報堂

代表取締役社長 戸田 裕一

東京都港区赤坂5-3-1
167,500 0.0158

アーキタイプ株式会社

代表取締役 中嶋 淳

東京都港区麻布十番2-8-10
115,000 0.0109

日本証券金融株式会社

代表取締役社長 小林 英三

東京都中央区日本橋茅場町1-2-10

2016

保有数 保有率 名前 住所
1,174,100 0.1138 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
1,072,600 0.104 橋本 大也 神奈川県藤沢市
888,900 0.0861 池上 俊介 東京都世田谷区
712,900 0.0691 林 健人 東京都渋谷区
675,000 0.0654 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1-6-6
270,000 0.0261 TBSイノベーション・パートナーズ1号投資事業組合 東京都港区赤坂5-3-6
270,000 0.0261 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3
200,000 0.0193 株式会社博報堂 東京都港区赤坂5-3-1
187,500 0.0181 アーキタイプ株式会社 東京都港区麻布十番2-8-10
150,000 0.0145 吉本 和彦 東京都世田谷区

2015

保有数 保有率 名前 住所
1,174,100 0.1205 澤 博史 神奈川県横浜市港北区
1,012,600 0.1039 橋本 大也 神奈川県藤沢市
727,900 0.0747 池上 俊介 東京都世田谷区
675,000 0.0693 日本生命保険相互会社 東京都千代田区丸の内1-6-6
622,900 0.0639 林 健人 東京都渋谷区
270,000 0.0277

TBSイノベーション・パートナーズ1号投資事業組合 業務執行組合員 TBSイノベーション・パートナーズ合同会社 代表社員 株式会社東京放送ホールディングス

職務執行者 仲尾 雅至

東京都港区赤坂5-3-6
270,000 0.0277 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社 東京都渋谷区恵比寿4-20-3
245,000 0.0251 日本証券金融株式会社 東京都中央区日本橋茅場町1-2-10
238,100 0.0244 株式会社SBI証券 東京都港区六本木1-6-1
200,000 0.0205 株式会社博報堂 東京都港区赤坂5-3-1

事業内容 (Description of business)


3【事業の内容】
1.当社グループのミッション
当社グループは、「Change the Frame 〜テクノロジーで実社会に変革をもたらし、新しい暮らしをつくりあげる〜」というミッションを掲げています。これは、データセクション株式会社の強みはその名のとおりデータ分析の「技術力」であり、その技術を世の中にしっかりと実装することを最重要視しているためです。創業から今日に至るまでデータ分析の領域をテキスト、画像・動画、音声データへと広げて参りました。
創業当初から当社は「自然言語処理」というテキスト解析の技術をベースにビッグデータ(※1)、特にソーシャルメディア(※2)から得られる情報の分析サービスを提供してまいりました。具体的には、消費者のクチコミを把握し、広報・プロモーション業務や世の中の風評リスク対策業務へ活用すべくSaaS(※3)による分析ツールの提供や、これらの分析を人的に行うコンサルティングサービス、更には個別企業向けにカスタマイズ開発を行うソリューションサービスを展開しております。
また、近年ではテキスト解析技術のみならずDeep Learning(※4)による「画像・動画解析」をAI技術にて開発しております。この画像・動画解析技術を活用して様々な新規事業開発を行い、後述の「(1)SaaS」に記載されている店舗内カメラデバイスによる小売店支援ツールである「FollowUP」は現在当社の中核サービスとして位置づけられております。更に、新規事業開発の一つとして音声解析AI領域の合弁会社株式会社iVOICEを設立するなど、引き続きデータ分析技術を活用した多くのサービスを立ち上げて社会に実装していくことに努めております。日々進歩する最先端のAI技術の取得に努め、要素技術を要素技術のまま終わらせずにしっかりとビジネス活用にまで結びつけてまいります。
また、AI技術という手段は様々な業界・業務に活用できる可能性を秘めております。そのためには、しっかりと業界毎、もしくは業務毎の課題を理解した上で技術を実装する必要があります。こうした業界毎の課題や知識・ノウハウを深く把握するための手段として、その業界に強みを持つ企業との資本業務提携やM&Aを視野に入れた事業展開を行ってまいります。

2.具体的なサービスの内容
当社グループは、当社と連結子会社4社及び関連会社1社により構成されております。当社はソーシャルメディアから得られる情報分析についての「SaaS」及び「リサーチコンサルティング」と、AI技術やソーシャルメディアのデータ分析に関するシステム開発を行う「ソリューション」を担っております。また、連結子会社であるソリッドインテリジェンス株式会社は海外特化型の「リサーチコンサルティング」、連結子会社である株式会社ディーエスエスは基幹システムの保守運用受託、システム受託開発に関する「ソリューション」、連結子会社であるJach Technology SpA及びAlianza FollowUP S.A.S.は「SaaS」の主力である「FollowUP」の海外展開をそれぞれ担っております。
なお、当社グループの事業は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が、サービスの名称は「SaaS」、「リサーチコンサルティング」、「ソリューション」としております。これらに加え、AI技術とデータ分析を活用した様々なビジネスモデルのイノベーションを推進するAI新規事業開発を展開しております。

当社グループの主な特徴は以下のとおりです。
・自然言語処理技術、画像動画解析技術、音声解析技術などのデータ解析技術が強みの源泉
・「SaaS」、「リサーチコンサルティング」、「ソリューション」という3つのサービスを提供
・AI、データ分析関連新規ビジネスの創出力

サービスごとの具体的な説明は以下のとおりです。
(1)SaaS
SaaSで提供するサービスには「FollowUP」や「Insight Intelligence」等があります。
①FollowUP
FollowUPは、入店客の店内行動から、販売パフォーマンスの向上や改善の施策を導き出す店舗分析ツールです。店舗の現状を常時把握できる分析機能や、店舗オペレーションの改善に結びつく充実したサポート体制により、売り上げ向上に貢献します。
また、小売業者の新型コロナウイルス感染症対策を支援するため、店舗内(スーパーマーケット、ドラッグストア、アパレル、銀行などの店舗及びショッピングモール)の人数を可視化し、入り口にて入店の可否を表示することで入店制限の自動化を支援する「Store Capacity Control(SCC)」、店舗入場者の発熱やマスク着用の有無を検知し、店舗スタッフの入退室を顔認識で管理することで万が一スタッフに感染者が発生した場合に、いつどの店舗にいたかのトレーサビリティを実現する「HealthyUP」、店舗内で実施する消毒などの感染対策オペレーションのスタッフ教育が行えるeラーニングと、日々の感染対策オペレーションの確実な実行を支援するタスキング機能を提供する「COVID-19 Tasking」などのサービスも提供しております。
②Insight Intelligence
Insight Intelligenceは、「ソーシャル・ビッグデータの傾聴・分析を行うツール」であり、調べたいトピックに対して、ソーシャルメディアのデータ分析をリアルタイムに行うことができるツールであります。
対象顧客としては、一般消費者向けに商品やサービスを提供する大手メーカーやサービス提供会社及び広告会社・PR会社、コンサルティング会社等の広報部、宣伝部、コンサルティング部、営業戦略部、経営戦略部、リスク管理部などで、「広告出稿後の効果測定を行いたい」、「マーケティング戦略に活用したい」、「リスク情報を認知したい」といった顧客の要望に応えるサービスです。
③Insight Intelligence Q
Insight Intelligence Qは、当社がソーシャルメディア分析コンサルティングのサービス提供を通して長年培ってきたノウハウを取り入れ、「マーケター視点のソーシャルリスニングツール」として開発されたものです。
Insight Intelligence Qにより、マーケターが手間暇をかけて行っていたデータ解析の結果をスピーディーに取得することができ、様々な施策に生かすための知見(ファインディングス)を得ることが可能となります。
④その他提供サービス
ソーシャルリスクモニタリングツール「Social Monitor」
ソーシャルメディア上に存在するリスク情報を、素早くかつ効率的に把握できるサービスであります。

(2)リサーチコンサルティング
SaaSのツール活用にとどまらず、ソーシャルメディアのデータをアナリストが分析、コンサルティングするサービスを提供しております。大手広告代理店との共同サービスを基に、ソーシャルメディアのデータ分析の切り口を定型化した手法により、属人的にならない品質の高い分析を提供できる体制を整備しています。当社の連結子会社であるソリッドインテリジェンス株式会社では、外国人が投稿する多言語のソーシャルメディアの分析・コンサルティングサービスを官公庁・自治体・訪日インバウンド事業を展開している企業に提供しています。新型コロナウイルス感染症の拡大により、早期回復を模索するために訪日外国人の意識調査への関心は依然高いままであると認識しております。
ソーシャルメディアのデータ分析・評価は、顧客から定期的に求められることが多く、リサーチコンサルティングにおいても、継続的な売上を期待できる体制となっております。

(3)ソリューション
ソリューションは、顧客が持つ自社内のデータを基に、当社グループに蓄積されているソーシャルメディアのデータや、AI技術を組み合わせて、セミオーダー型にてシステムの受託開発を行うものです。
一般的に大手のシステムインテグレーターにおけるシステム開発においては、「ユーザインターフェース設計」「システム設計」「プログラムコーディング」「プログラムテスト」「システムテスト」「オペレーションテスト」等多くの工程を経て成果物が作り出されるため、開発のための時間とコストが多くなる等により、顧客の修正要望に応えることが難しい状況であると考えられます。
当社グループでは、プロトタイピング手法により、まず成果物の外形を作り出し、その外形から修正を加えていくという手法をとることで、コストをリーズナブルに、短期間で、お客様の要望を満たす成果物を開発することを目指した体制を整えております。

(4)AI新規事業開発
当社グループは、上記のサービスに加え独自のAI技術(Deep Learning)を活用したソリューションを提供しております。サービス内容としましては、AIプラットフォームである「MLFlow(Machine Learning Data Flow)」、太陽光発電施設点検パッケージ「SOLAR CHECK(ソーラーチェック)」などがあります。
また、2020年1月に音声解析AIに関する事業を展開する合弁会社、株式会社iVOICEを設立いたしました。
AIソリューションについて、主な差別化要因として、Deep Learningを活用したAIソリューションに早期から着手していることによるノウハウの蓄積と先行優位性が挙げられると当社では考えております。

3.当社グループの今後の新たな可能性について
前述した、SaaS、リサーチコンサルティング、ソリューションが、当社の現在における主力サービスとなっており、これら既存サービスにおいても継続的な発展が期待できます。また今後は、どの業界も「IT化」が進んだように「機械学習」を生かしたビジネス開発をしていくことが主流となると考えられます。このように「機械学習前提社会」へと変革していく流れを当社が主導し、AI技術とデータ分析のさらなる活用により、様々なビジネスモデルでのイノベーションを創出していく可能性も期待ができます。


AI技術とデータ分析の活用による取り組みの事例
データセクションが保有する、データ解析技術(自然言語処理、画像・動画解析、音声解析)を核に、AI技術の多様な産業領域への適用・拡大が期待されています。今後、更に開発スピードを速めるとともに、AI技術を適用する産業領域の拡大に努めてまいります。
具体的には、以下に示す分野へ取り組んでおります。
a.コミュニケーション分野
音声解析AIを活用した、議事録作成、音声翻訳、合成音声、スマートカンファレンス(リアルタイムで音声をテキスト化・多言語翻訳し、議事作成や情報管理を実現)などのサービスの実装を目指しております。
また、コールセンターの自動応答システムや、音声アシスタント端末など、自然言語によるユーザインターフェイスのコアAI技術獲得を目指しております。
b.小売・流通分野
小売・流通業に対する取り組みとして、AIの画像解析技術を活用した、売上向上及びコスト削減、マーケティング施策の立案などに向けたソリューション開発を進めております。
c.警備・点検分野 ドローン搭載のカメラから映像を受け取り、AIによる映像解析技術を用いて太陽光発電施設点検を完全自動で行うソリューション提供しております。ドローン搭載カメラによる空撮技術とAIによる映像解析の組み合わせは、今後人手の及びにくい建造物の点検などへの導入が期待されているところであり、人手を介して高コストな点検作業を行っている分野への展開を図ります。
d.医療分野
医療分野についての取り組みとして、遠隔地の医療データを収集し、収集した医療データへAI技術を適用することで遠隔医療を推進し、医療・介護の社会負担を軽減するソリューションの開発を進めております。


<用語解説>
※1
ビッグデータ
従来のデータベース管理システム等では記録や保管、解析が困難な大規模なデータの集合です。
※2
ソーシャルメディア
インターネット上で展開される情報メディアのあり方で、個人による情報発信や個人間のコミュニケーション、人の結びつきを利用した情報流通等、社会的な要素を含んだメディアです。
※3
SaaS
ソフトウェアを通信ネットワークなどを通じて提供し、利用者が必要なものを必要なときに呼び出して使う利用形態です。
※4
Deep Learning
データから規則性や判断基準を学習し、それに基づき未知のものを予測、判断する技術です。機械学習や深層学習とも呼ばれています。

[事業系統図]

(図は省略)