4166:かっこ 
目論見書のポイント、AI分析


目次 Index

新規上場・IPO時の
チェックポイント

AI分析 
AI-Analysis

■AI分析

 IPOの情報をAIが統計的に傾向を分析。
 5に近いほど公募価格に対して初値の上昇率が高い傾向を示す。
人気基準 スケール基準 公募売出基準 上場基準 市場環境(公募期間) 事業性基準
4 3 5 5 1 5
※傾向の分析であり、結果を保証するものでは一切ありません。
株式の購入や売却等を勧誘するものではなく、また、投資アドバイスでもありません。
※詳しくは免責事項を確認ください。

■AI分析チャート

<IPO条件の傾向が近い過去上場の銘柄群>

名称 初値
変化率
3843:フリービット
+42.4%
4424:Amazia
+33.0%
4422:VALUENEX
+133.7%
3983:オロ
+129.5%
3624:アクセルマーク
+38.2%
4493:サイバーセキュリティクラウド
+104.7%

会社概要 CompanyOverview

https://cacco.co.jp/



まとめ Summary

新規公開情報 
Initial Public Offering Memo

■上場前時価総額・発行比率・希薄化比率・ロックアップ解除情報

■申込/購入スケジュール情報

■公募売出詳細情報

  複数の幹事証券会社に申込するとより当選しやすくなります
SBI SMBC日興 みずほ あかつき 岩井コスモ 岡三 極東 静銀ティーエム 東洋 松井 マネックス 水戸 楽天
主幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事 幹事

■公募売出条件履歴

更新日 想定価格 仮条件 公募売出価格
初期募集時2020-11-131890円
仮条件決定時2020-12-011860~2020円
価格決定時2020-12-092020円

更新日 公募
国内海外
合計株数
公募
(海外割当)
売出&OA
国内海外
合計株数
売出
(国内割当)
売出
(海外割当)
OA
(国内割当)
OA
(海外割当)
初期募集時2020-11-13245,000042,5005,000037,5000
仮条件決定時2020-12-01245,000042,5005,000037,5000
価格決定時2020-12-09245,000042,5005,000037,5000
 ※:( )は内訳を表す 例:公募(海外割当)の場合、公募の国内割当と海外割当があり、そのうち海外割当分を示す



事業概要 BusinessOverview

事業概要は、
データサイエンスの技術とノウハウをもとに、
アルゴリズム、ソフトウェアの開発・提供をすることで企業の課題解決や支援を行う事業です。
特に、EC分野におけるオンライン決済の不正対策として、
代金未払いとなり得る注文をリアルタイム検知するSaaS型サービス『O-PLUX』が主力製品です。
シナジーのサービスとして、クレジットカード等を用いずに、後払い決済を提要する決済事業者に対して、
後払い決済の審査エンジンとして『O-PLUX』の提供も行っています。
さらに、EC分野以外には、小売・流通業や製造業をはじめとした分野に展開するために、
マーケティング・生産効率向上等に資するアルゴリズムの開発・提供する、

『データサイエンスサービス』を実施しています。



事業情報 Business Memo

事業構成(または売上構成)について
 FY19/12期の売上構成は、


事業(または売上)について
不正検知サービスは、
ECの注文を分析することで、代金未回収となりえる注文をリアルタイムに検知するSaaS型のサービスです。
プロダクト名は、『O-PLUX』、AI・統計学・数理最適化の技術を用いて独自の検知モデルを作成しています。
収益構造は、初期導入料金のスポット収益と、月額定額課金、審査料金の従量課金のストック収益で構成しています。
日本国内のECサイトにおける有償の不正検知サービスの導入件数No1を獲得。
不正対策としては、クレジットカード不正の対策、代引き引換注文での受取拒否、
アフィリエイト報酬を狙ったなりすまし注文などの対策ツールとしてEC事業者への導入が増えています。
また、後払い決済は、事前審査がなく、注文情報のみで審査を行う必要があり、代金未払いなどのリスクが高く、
そのリスクは、決済じ事業者が負うことになるため、その対策としても導入が増えています。

決済コンサルティングサービスは、
後払い決済事業の立ち上げ、運用のコンサルティングです。
このコンサルティングの提供時に、後払い決済の審査エンジンとして『O-PLUX』の導入を進めているため、
決済コンサルティングサービスは、SaaS型の不正検知サービスの増加に貢献もしています。
収益構造は、コンサルティング・システム開発のスポット収益、月額のシステム保守料金のストック収益で構成しています。

データサイエンスサービスは、
企業が保有するビッグデータを、AI・統計学・数理最適化などの技法を用いて、アルゴリズムを開発します。
例えば、アパレルメーカーの実店舗とECの購買データをもとに、
購入別に顧客の特徴から分類し、購入期待値のリストを生成したり、顧客別の施策のための材料データを用意します。



PICKUP

メインプロダクト『O-PLUX』の収益構造は、
ショップ数 × 顧客単価(月額定額の基本料金+従量課金の審査料金)、さらにソリューションのクロスセルが上乗せされる。
ストック収益の割合は、19年12月期に約70%と高いストック性があります。
自社の直接販売と、販売パートナー、紹介パートナーからの間接販売の両面の営業体制があります。

かっこ,『O-PLUX』の収益構造の画像


クロスセルのプロダクトのひとつに不正アクセス検知サービス『O-motion』があります
かっこ,不正アクセス検知サービス『O-motion』の画像



事業が近い企業 Competitor

などがあります  ビジネスパートナーである場合もあり、競合でありつつ、協業しているケースもあるようです