| 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 2 | 5 | 5 | 3 |
＜IPO条件の傾向が近い過去上場の銘柄群＞
| 名称 | 初値 変化率 |
|---|---|
| +39.7% | |
| +55.8% | |
| +28.3% | |
| -2.4% | |
| +121.2% | |
| -2.3% |
| 野村 | ＳＢＩ | 三菱ＵＦＪモルガン・スタンレー | 楽天 | いちよし |
|---|---|---|---|---|
| 主幹事 | 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 | 2022-02-22 | 1070円 | ||
| 仮条件決定時 | 2022-03-11 | 980～1070円 | ||
| 価格決定時 | 2022-03-18 | 1070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 | 2022-02-22 | 300,000 | 0 | 890,800 | 735,500 | 0 | 155,300 | 0 |
| 仮条件決定時 | 2022-03-11 | 300,000 | 0 | 890,800 | 735,500 | 0 | 155,300 | 0 |
| 価格決定時 | 2022-03-18 | 300,000 | 0 | 890,800 | 735,500 | 0 | 155,300 | 0 |
事業概要は、
クライアント企業の経営課題解決、競争力強化のために、データを用いて物事を理解・判断する「データインフォームド」を推進するサービスを提供しています。
個別の企業・事業の状況に応じた、データを活用した判断の在り方を検討する「DIコンサルティング」、その判断を継続的に行うために必要な、データ活用の仕組みを構築・運用する「DIプラットフォーム」のサービスを提供しています。また、DIコンサルティング、DIプラットフォームの中で得られたノウハウや独自のツール群を活用し、ソフトウェア・サービスである「DIプロダクト」の提供も行っています。
事業(または売上)について
データインフォームド事業は、
DIコンサルティング、DIプラットフォーム、DIプロダクトに大きく分かれます。
DIコンサルティングは、
まず、クライアント企業の成長戦略や経営課題、経営方針を深く理解し、クライアント企業が抱える解決したい経営課題をヒアリングします。
この課題に対し関連する全件・全量・全粒度のデータを預かり、全件・全量・全粒度のデータを分析ができる状態にクレンジングを行い、データを様々な角度から分析します。
企業の抱える課題は、定性的で、概念的であるケースが多いため、データを用いて論理的・合理的に判断を行うために、課題を、計算可能な問いとして再定義します。
そして、DIの根幹である「人間が判断する」という思想に基づき、機械（AI/アルゴリズム）が、どういう情報加工を行い、どういうアウトプットを提供するべきか、を定義すると共に、機械の担うべき役割の実現性を実際のデータを用いて、機械学習、数理最適化等の分析の方法論を適用して検証します。
実データを用いて分析結果を確認可能なツールを作成したうえで、クライアント企業との議論を重ね、可視化、分析、解釈のサイクルを繰り返すアジャイル型のアプローチで実施しています。
このフェーズの結果として、Data-Informedな業務の在り方が定義され、その業務を実現するための一連のアルゴリズムや簡易ツールが生成されます。
DIプラットフォームは、
コンサルティングのフェーズを経て、生成されたアルゴリズムや分析手法、分析結果レポート等を、クライアント企業が日常の判断に用いることができる仕組みとして構築していくサービスです。
DIプロダクトは、
個別課題解決を提供する中で、新たに創造された解法やアルゴリズム、ツール、ノウハウを活用し、特定業界、あるいは、社会一般に共通する課題に対する解決策として提供可能なプロダクトを開発しています。
具体的なプロダクトには、加盟店マスタ、トチカチ、マイグルなどがあります。
主要取引先について：
大口顧客としてJR西日本が約２９％、アサヒグループHDが約２０％、三菱UFJ銀行が約１４％と大手３社で約６３％の売上構成比率を占めています。大口顧客からの案件増加が止まると成長が鈍化する可能性があります。特にクライアントのキーパーソンの異動などによる契約解除などの可能性があり得ます。
プロダクトについて：
①加盟店マスタ:
カード利用明細書に記載された企業名の業種やブランド等の情報を付加する、クレジットカード会社向けサービスです。
顧客が購入した店舗では、店舗とカード会社との契約により、店舗情報の不均一性が存在します。
顧客購買行動分析に必要な均一表記のマスタを独自の手法で作成し、そのマスタにさらに分析に必要な情報を独自データベースから補うことで、カード会社が正しく分析し、自社の顧客に商品やサービスをより正確にレコメンドできることが期待できるサービスです。
②トチカチ：
特定の500m×500mのエリアにおける人口動態をリアルタイムで提供するサービスです。
ベースデータは、NTTドコモが提供する携帯電話の基地局電波を活用した「モバイル空間統計」のデータを連携し、ギックスが独自に算出した「ある事象の影響がなかった場合のあるべき人口変化（パラレルワールド値）」を提供しています。
実際の人口動態とこのパラレルワールド値の予測値とを分析することで、“街の変化”を理解していくことが可能となります。
③マイグル：
商業施設での施設内回遊や、観光エリアの観光名所・飲食店などのエリア内回遊を促進するスタンプラリーの提供サービスです。
商業施設の運用事業者、観光エリアを抱える地方自治体、鉄道やバスなどの公共交通事業者が主要顧客です。
当サービスでは利用者自身が利用施設やサービスを選択して独自のスタンプシートを作ることが可能であり、参加者の達成率を引き上げる効果が見込まれ、また、参加状況をデータで捕捉可能であることから結果分析の高度化も実現されます。
今後の成長について：
成長は、データ分析に基づくコンサルティングの市場拡大を背景に、既存の大手顧客からの受注継続と単価アップが需要となりそうです。
また新規顧客を開拓するための販売・営業パートナーとの取り組みを強化することで、大口顧客への依存度低下となり経営に安定性が増す可能性が考えられます。
リスクとしては、先ほど述べた大口顧客依存度の高さと経営戦略コンサルやデータサイエンティストの採用難が成長の阻害となりえます。