| 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 1 | 2 | 5 | 1 | 5 |
＜IPO条件の傾向が近い過去上場の銘柄群＞
| 名称 | 初値 変化率 |
|---|---|
| +63.8% | |
| +43.6% | |
| +19.6% | |
| +37.9% | |
| +65.8% | |
| +32.5% |
| 大和 | ＳＢＩ | ＳＭＢＣ日興 | みずほ | 野村 | 三菱ＵＦＪモルガン・スタンレー | マネックス | いちよし | 岩井コスモ | 岡三 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 主幹事 | 主幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 | 幹事 |
| 更新日 | 想定価格 | 仮条件 | 公募売出価格 | |
|---|---|---|---|---|
| 初期募集時 | 2021-11-15 | 1620円 | ||
| 仮条件決定時 | 2021-12-02 | 1620～1680円 | ||
| 価格決定時 | 2021-12-10 | 1680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 | 2021-11-15 | 400,000 | 0 | 2,406,000 | 2,040,000 | 0 | 366,000 | 0 |
| 仮条件決定時 | 2021-12-02 | 400,000 | 0 | 2,406,000 | 2,040,000 | 0 | 366,000 | 0 |
| 価格決定時 | 2021-12-10 | 400,000 | 0 | 2,406,000 | 1,055,000 | 985,000 | 366,000 | 0 |
事業概要は、
データサイエンスや機械学習、AIといった最先端の技術を社会に実装し、AIの技術力とビジネス力の双方を駆使して、個社課題の改善のみではなく産業全体の改革を実現することを事業として行っています。
事業(または売上)について
AIソリューション事業は、
需要予測関連ソリューション、マーケティング最適化ソリューション、データ基盤構築ソリューション等のサービスを展開しています。
一過性のAIアルゴリズム受託開発やシステム受託開発、コンサルティングビジネスとは異なり、産業全体の課題に対してAIによる改善効果を創出し、複数の顧客から継続的な収入を得るということが事業の特徴です。
大手企業をパートナーとする同研究開発を通じて、産業共通課題を解決するAI関連のサービスやソリューションを創出し、それらを自社プロダクトとして他企業にも幅広く提供することで収益を計上しています。
各産業の大手企業との提携を通じてそれらの企業が抱えている非公開のデータにアクセスが可能であり、また、データの量や種類が多いほどアルゴリズムの精度が向上するというAI領域の技術的な特徴を活かし、単一の顧客ではなく産業全体の複数社にサービスを提供することで、利益やキャッシュ・フロー等への定量的な改善効果を高めています。
AIソリューションの提供社数が増加するほど膨大なデータの学習によりアルゴリズムの精度が向上していくため、後発プレーヤーの参入に対しても非常に有効な参入障壁として機能することが期待できます。
顧客は当社の支援によって、AIを用いた全社経営課題の解決に関する上流の戦略策定から、実際のAIアルゴリズムの構築、システム実装並びにオペレーションの改善等の下流の執行領域まで、一気通貫で成果を創出することが可能となります。
ソリューションは①learning insight、②demand insight、③home insight、④sales insight、⑤response insight、⑥maintenance insight、⑦Wodom!の７つに分類されます。
①learning insight
大手予備校に対して、問題・ヒント提示を生徒の学習状況に合わせて最適化して提供するadaptive learningのシステム及びアプリケーションの開発を行っています。
②demand insight
「需要予測が難しい」、「製品数（SKU）が多すぎて管理が煩雑」、「欠品と滞留の連続」等の人力業務が限界を迎えて効率化や最適化が困難という課題を抱える顧客に対して、機械学習を用いた需要予測・在庫最適化・発注自動化のAIソリューションを提供しています。
大手ホームセンターへの導入や中長期的にはフードロスや在庫ロスの削減を実現していくとのことです。
③home insight
電力のスマートメータから取得可能なデータを用いて、ビジネスを行っています。
一つ目は、電力データから「フレイル」という虚弱状態（健康な状態と要介護状態の中間に位置）を検知・予測するという自社保有の特許技術を活用し、現在は大手電力会社と共同で新しいサービス開発に取り組んでおり、システム開発やビジネスマネジメント等の収入を得ています。
将来的には、フレイル検知のAIアルゴリズムのライセンス費用やAPIの利用頻度に応じた課金といった安定的な継続収益へ繋げていくとのことです。
二つ目は、電力データを用いて在宅か否かを検知・予測し物流の配送ルートの最適化に繋げるという自社保有の特許技術を活用し、現在は大手物流会社と共同で不在配送比率引き下げのプロジェクトに取り組んでおり、システム開発やビジネスマネジメント等の収入を得ています。
将来的には、在不在判定のアルゴリズムのライセンス費用やAPI課金といった安定的な継続収益へ繋げていくとのことです。
④sales insight
製薬会社のMR向けに、e-Detailシステム（対医師への薬剤説明等の営業行為をオンラインで実施するシステム）をfrontconnectというサービス名で提供しています。
ニーズが高まり、国内・外資系双方の大手製薬会社に複数導入が進んでいます。
製品の特徴としては、(i)医師向けに個別のビデオメッセージが可能、(ⅱ)医師ごとの閲覧・評価等のデータを収集し分析が可能、（ⅲ）製薬業界の厳しいコンプライアンスへの対応、（ⅳ）月額固定ライセンス料の低コスト導入、（ⅴ）即導入・即利用が可能、という点があります。
⑤response insight
ダイレクトメールやカタログ送付などのマーケティング手法について、人間の勘や統計的な手法だけではなく、AIを活用して予測・選定を行うことで、より高い精度及び生産性を実現するAIソリューションを提供しています。
⑥maintenance insight
家電製品の運転状況や、製造装置の運転状況、太陽光発電の稼働状況など、様々な領域における運転や稼働の状態を時系列のデータを元に解析し、AIのアルゴリズムを用いることで、異常が発生する確率や頻度を予測するというソリューションを提供しています。
大手メーカーやインフラ企業、エネルギー関連企業等に対して、ビジネスマネジメントサービスやアセスメントサービス、PoC実施等から売上を得ています。
今後は本導入のシステム開発や導入後の継続的な運用保守等からも売上を計上する予定とのことです。
⑦Wodom!
社内に散在するデータを集積し、AIや機械学習の活用が可能な形でデータの基盤を構築するソリューションを幅広い産業に提供しています。
insightシリーズのAIソリューションを導入する前段階で、データが整備されておらずデータに基づいた経営判断ができていないケースが多く、このような場面でWodom!が活用される事例が増加しているとのことです。
収益モデルについて：
展開するAIソリューションごとに、共同研究開発や初期導入フェーズにおける課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型（非継続）の収益と、AIソリューション導入後のフェーズにおける運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益があります。
AIソリューション別の売上の構成比率：
