有価証券報告書-第16期(令和2年1月1日-令和2年12月31日)
当事業年度における当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー(以下、「経営成績等」といいます。)の状況の概要並びに経営者の視点による当社の経営成績等に関する認識及び分析・検討内容は次のとおりであります。なお、以下の記載事項のうち将来に関する事項は、当事業年度末現在において判断したものであります。
(1) 経営成績の状況の概要及び分析・検討内容
当社が属する国内AIビジネス市場において、市場規模は2019年の9,601億円から2025年には1兆9,356億円まで拡大することが見込まれており、その年平均成長率(CAGR)は12.4%と見込まれております。(出所:富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」)
国内AIビジネス市場の中で、当社事業は分析サービス、構築サービス及び人材育成サービス等から構成されるサービス市場並びにアプリケーション市場を主たる市場と捉えており、いずれの市場も今後拡大が見込まれております。
一方、市場を支えるデータサイエンティスト(AI人材)の不足数は、3.4万人(2018年現在)であり、2025年には9.7万人、2030年には14.5万人にまで拡大する見込みです(出所:経済産業省及びみずほ情報総研株式会社)。これに対して、政府は2020年7月に「統合イノベーション戦略2020」を策定し、2025年までにAIの基礎知識を持つ人材を年間25万人育成する目標を掲げ、AI技術等の社会実装を目指しています。
加えて、政府は2020年12月にデジタル庁(仮称)の創設方針を含む「デジタル社会の実現に向けた改革の基本方針」を策定し、行政のデジタル化に向けてデータの蓄積・共有・分析の上、行政サービスの質的向上を目指す等、従来の想定を超える形でDX機運が高まっております。
以上のような環境下、企業内においても、蓄積されたデータを活用し、DXを加速させる企業が増加しております。DXに向けた事業アクションとして、自動運転、スマートファクトリー、5G、キャッシュレス等、各産業におけるAIとビッグデータを活用した新たな事業テーマへの取組みが活発化しており、当社が提供するビッグデータ分析及びAIアルゴリズム開発等のソリューションへのニーズが高まってきております。
このような中、当事業年度において、重点産業におけるリーディングカンパニーとの取引が引き続き深耕しており、分析プロジェクトの受注が好調に推移しております。第2四半期には新型コロナウイルス感染拡大の影響により、分析プロジェクトの開始に向けた顧客内意思決定の遅れ等による売上計上時期の期ずれが発生しましたが、第3四半期以降は回復期に入っており、分析プロジェクトの受注環境は概ね正常化しております。
また、2020年12月期に実施しました外部調査委員会による調査に伴い、調査費用として総額176,822千円を特別損失として、一方、調査費用の発生に対する受取保険金として60,000千円を特別利益として計上しております。
以上の結果、当事業年度の売上高は2,703,698千円(前事業年度比16.3%増)、営業利益は250,425千円(前事業年度比32.1%増)、経常利益は272,572千円(前事業年度比40.8%増)、当期純利益は146,115千円(前事業年度比22.1%減)となりました。
なお、当社は単一セグメントのため、セグメント毎の記載はしておりません。
(2) 財政状態の状況の概要及び分析・検討内容
当事業年度において、資産の部では、プロジェクト型サービスを中心とした当社事業の成長による売上高の増加に伴い売掛金が増加しております。一方、負債の部では、金融機関からの借入金の返済により長期借入金が減少しております。また、純資産の部では、利益剰余金の増加に伴い純資産が増加しております。
以上の結果、当事業年度末の資産の残高は、前事業年度末に比べ53,821千円増加し、3,749,473千円となり、負債の残高は、前事業年度末に比べ91,788千円減少し、387,706千円となりました。また、当事業年度末の純資産合計は、前事業年度末に比べ145,610千円増加し、3,361,766千円となりました。
(3) キャッシュ・フローの状況の概要及び分析・検討内容
当事業年度末における現金及び現金同等物(以下「資金」という)は、前事業年度末に比べて15,210千円減少し、2,603,793千円となりました。
当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は以下のとおりであります。
(営業活動によるキャッシュ・フロー)
営業活動により獲得した資金は87,474千円(前事業年度は28,255千円の獲得)となりました。これは主に税引前当期純利益の計上、仕入債務の増加があった一方、売上債権の増加、たな卸資産の増加があったこと等によるものであります。
(投資活動によるキャッシュ・フロー)
投資活動により使用した資金は6,157千円(前事業年度は20,601千円の使用)となりました。これは主に投資事業組合からの分配金による収入があった一方、先進技術の研究に備えた有形固定資産の取得による支出があったこと等によるものであります。
(財務活動によるキャッシュ・フロー)
財務活動により使用した資金は96,528千円(前事業年度は281,613千円の使用)となりました。これは借入金の返済によるものであります。
(4) 生産、受注及び販売の実績
① 生産実績
当社の事業は、提供するサービスの性格上、生産実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。
② 受注実績
当社の事業は、受注から売上高計上までの期間が短期であるため、当該記載を省略しております。
③ 販売実績
当事業年度における販売実績は、次のとおりであります。
なお、当社は、単一セグメントであるため、セグメント別の販売実績の記載はしておりません。
(注) 1.上記の金額には、消費税等は含まれておりません。
2.主な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は次のとおりであります。
(注) 1.上記の金額には、消費税等は含まれておりません。
2.当該販売実績の総販売実績に対する割合が100分の10未満の場合は記載を省略しております。
(5) 重要な会計方針及び見積り
当社の財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成しております。財務諸表の作成にあたり、期末時点での状況を基礎に、貸借対照表及び損益計算書に影響を与える会計上の見積りを行う必要があります。
当社の財務諸表の作成にあたって採用している重要な会計方針は、「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 (重要な会計方針)」に記載しております。当社の重要な会計方針のうち、見積りや仮定等により財務諸表に重要な影響を与えると考えている項目は次のとおりであります。
① 収益及び費用の計上基準
当社は、受注案件のうち請負契約の案件については、一定の規模・期間の案件で当事業年度末までの進捗部分について成果の確実性が認められる案件については工事進行基準により収益及び費用を計上し、その他については工事完成基準により収益及び費用を計上しております。また、受注案件のうち準委任契約の案件については、役務提供完了時点で収益及び費用を計上しております。
② 繰延税金資産
当社は、繰延税金資産の回収可能性の判断に際しては、将来の課税所得の見積額と実行可能なタックス・プランニングを考慮して、将来の税金負担額を軽減させる効果があると合理的に考えられる範囲で繰延税金資産を計上しております。
なお、新型コロナウイルス感染症の感染拡大の影響については、「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 (追加情報)」に記載しております。
(6) 経営成績に重要な影響を与える要因について
当社の将来の経営成績に重要な影響を与える要因については、「第2 事業の状況 2 事業等のリスク」に記載のとおりです。当社は、これらリスクの発生を回避し、または発生時の影響を抑制するため、事業環境の変化等を注視しつつ、人材確保・育成及び情報セキュリティ対策等に努めてまいります。
(7) 資本の財源及び資金の流動性についての分析
① 資金需要の主な内容
当社の資金需要は、営業活動については、データサイエンティストをはじめとする社員の採用費や人件費、本社等の賃料等、受注獲得のための広告宣伝費や展示会等への出展費用等の運転資金であります。投資活動については、本社移転や拠点設置に伴う内装工事や保証金等であります。また、今後、戦略的な事業規模拡大を図るために資金需要が発生することもあります。
② 調達資金の内訳及び資金使途
調達資金の内訳及び使途は以下のとおりであります。
③ 財務政策
当社は、運転資金、投資資金については、手許現預金や営業キャッシュ・フローで獲得した資金を使用し、不足分については有利子負債での調達を行います。また、余剰資金は具体的な充当機会が発生するまでは安全性の高い金融商品等で運用すると同時に資金効率を図ってまいります。
(1) 経営成績の状況の概要及び分析・検討内容
当社が属する国内AIビジネス市場において、市場規模は2019年の9,601億円から2025年には1兆9,356億円まで拡大することが見込まれており、その年平均成長率(CAGR)は12.4%と見込まれております。(出所:富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」)
国内AIビジネス市場の中で、当社事業は分析サービス、構築サービス及び人材育成サービス等から構成されるサービス市場並びにアプリケーション市場を主たる市場と捉えており、いずれの市場も今後拡大が見込まれております。
一方、市場を支えるデータサイエンティスト(AI人材)の不足数は、3.4万人(2018年現在)であり、2025年には9.7万人、2030年には14.5万人にまで拡大する見込みです(出所:経済産業省及びみずほ情報総研株式会社)。これに対して、政府は2020年7月に「統合イノベーション戦略2020」を策定し、2025年までにAIの基礎知識を持つ人材を年間25万人育成する目標を掲げ、AI技術等の社会実装を目指しています。
加えて、政府は2020年12月にデジタル庁(仮称)の創設方針を含む「デジタル社会の実現に向けた改革の基本方針」を策定し、行政のデジタル化に向けてデータの蓄積・共有・分析の上、行政サービスの質的向上を目指す等、従来の想定を超える形でDX機運が高まっております。
以上のような環境下、企業内においても、蓄積されたデータを活用し、DXを加速させる企業が増加しております。DXに向けた事業アクションとして、自動運転、スマートファクトリー、5G、キャッシュレス等、各産業におけるAIとビッグデータを活用した新たな事業テーマへの取組みが活発化しており、当社が提供するビッグデータ分析及びAIアルゴリズム開発等のソリューションへのニーズが高まってきております。
このような中、当事業年度において、重点産業におけるリーディングカンパニーとの取引が引き続き深耕しており、分析プロジェクトの受注が好調に推移しております。第2四半期には新型コロナウイルス感染拡大の影響により、分析プロジェクトの開始に向けた顧客内意思決定の遅れ等による売上計上時期の期ずれが発生しましたが、第3四半期以降は回復期に入っており、分析プロジェクトの受注環境は概ね正常化しております。
また、2020年12月期に実施しました外部調査委員会による調査に伴い、調査費用として総額176,822千円を特別損失として、一方、調査費用の発生に対する受取保険金として60,000千円を特別利益として計上しております。
以上の結果、当事業年度の売上高は2,703,698千円(前事業年度比16.3%増)、営業利益は250,425千円(前事業年度比32.1%増)、経常利益は272,572千円(前事業年度比40.8%増)、当期純利益は146,115千円(前事業年度比22.1%減)となりました。
なお、当社は単一セグメントのため、セグメント毎の記載はしておりません。
(2) 財政状態の状況の概要及び分析・検討内容
当事業年度において、資産の部では、プロジェクト型サービスを中心とした当社事業の成長による売上高の増加に伴い売掛金が増加しております。一方、負債の部では、金融機関からの借入金の返済により長期借入金が減少しております。また、純資産の部では、利益剰余金の増加に伴い純資産が増加しております。
以上の結果、当事業年度末の資産の残高は、前事業年度末に比べ53,821千円増加し、3,749,473千円となり、負債の残高は、前事業年度末に比べ91,788千円減少し、387,706千円となりました。また、当事業年度末の純資産合計は、前事業年度末に比べ145,610千円増加し、3,361,766千円となりました。
(3) キャッシュ・フローの状況の概要及び分析・検討内容
当事業年度末における現金及び現金同等物(以下「資金」という)は、前事業年度末に比べて15,210千円減少し、2,603,793千円となりました。
当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は以下のとおりであります。
(営業活動によるキャッシュ・フロー)
営業活動により獲得した資金は87,474千円(前事業年度は28,255千円の獲得)となりました。これは主に税引前当期純利益の計上、仕入債務の増加があった一方、売上債権の増加、たな卸資産の増加があったこと等によるものであります。
(投資活動によるキャッシュ・フロー)
投資活動により使用した資金は6,157千円(前事業年度は20,601千円の使用)となりました。これは主に投資事業組合からの分配金による収入があった一方、先進技術の研究に備えた有形固定資産の取得による支出があったこと等によるものであります。
(財務活動によるキャッシュ・フロー)
財務活動により使用した資金は96,528千円(前事業年度は281,613千円の使用)となりました。これは借入金の返済によるものであります。
(4) 生産、受注及び販売の実績
① 生産実績
当社の事業は、提供するサービスの性格上、生産実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。
② 受注実績
当社の事業は、受注から売上高計上までの期間が短期であるため、当該記載を省略しております。
③ 販売実績
当事業年度における販売実績は、次のとおりであります。
なお、当社は、単一セグメントであるため、セグメント別の販売実績の記載はしておりません。
| 事業の名称 | 販売高(千円) | 前年同期比(%) |
| データソリューション事業 | 2,703,698 | 116.3 |
| 合計 | 2,703,698 | 116.3 |
(注) 1.上記の金額には、消費税等は含まれておりません。
2.主な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は次のとおりであります。
| 相手先 | 前事業年度 | 当事業年度 | ||
| 販売高(千円) | 割合(%) | 販売高(千円) | 割合(%) | |
| 株式会社ARISE analytics | 565,760 | 24.3 | 584,400 | 21.6 |
| 株式会社マクニカ | 266,081 | 11.4 | 54,314 | 2.0 |
(注) 1.上記の金額には、消費税等は含まれておりません。
2.当該販売実績の総販売実績に対する割合が100分の10未満の場合は記載を省略しております。
(5) 重要な会計方針及び見積り
当社の財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成しております。財務諸表の作成にあたり、期末時点での状況を基礎に、貸借対照表及び損益計算書に影響を与える会計上の見積りを行う必要があります。
当社の財務諸表の作成にあたって採用している重要な会計方針は、「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 (重要な会計方針)」に記載しております。当社の重要な会計方針のうち、見積りや仮定等により財務諸表に重要な影響を与えると考えている項目は次のとおりであります。
① 収益及び費用の計上基準
当社は、受注案件のうち請負契約の案件については、一定の規模・期間の案件で当事業年度末までの進捗部分について成果の確実性が認められる案件については工事進行基準により収益及び費用を計上し、その他については工事完成基準により収益及び費用を計上しております。また、受注案件のうち準委任契約の案件については、役務提供完了時点で収益及び費用を計上しております。
② 繰延税金資産
当社は、繰延税金資産の回収可能性の判断に際しては、将来の課税所得の見積額と実行可能なタックス・プランニングを考慮して、将来の税金負担額を軽減させる効果があると合理的に考えられる範囲で繰延税金資産を計上しております。
なお、新型コロナウイルス感染症の感染拡大の影響については、「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 (追加情報)」に記載しております。
(6) 経営成績に重要な影響を与える要因について
当社の将来の経営成績に重要な影響を与える要因については、「第2 事業の状況 2 事業等のリスク」に記載のとおりです。当社は、これらリスクの発生を回避し、または発生時の影響を抑制するため、事業環境の変化等を注視しつつ、人材確保・育成及び情報セキュリティ対策等に努めてまいります。
(7) 資本の財源及び資金の流動性についての分析
① 資金需要の主な内容
当社の資金需要は、営業活動については、データサイエンティストをはじめとする社員の採用費や人件費、本社等の賃料等、受注獲得のための広告宣伝費や展示会等への出展費用等の運転資金であります。投資活動については、本社移転や拠点設置に伴う内装工事や保証金等であります。また、今後、戦略的な事業規模拡大を図るために資金需要が発生することもあります。
② 調達資金の内訳及び資金使途
調達資金の内訳及び使途は以下のとおりであります。
| 種類 | 調達時期 | 資金使途及び金額 | 支出予定時期 | |||
| 第1回無担保転換社債型新株予約権付社債 | 2016年12月 | ① 運転資金 | 1,260,000千円 | ～2021年12月 | ||
| ② 設備投資資金 | 180,000 | |||||
| ③ 戦略的な事業規模拡大資金 | 948,856 | |||||
| ④ 発行諸費用 | 21,034 | |||||
| 合計 | 2,409,890 | |||||
| 第三者割当による新株式の発行 | 2018年5月 | ① 自動運転領域におけるデータ分析・アルゴリズム・AIの開発等の実装フェーズにおいて知識を有する人材の新規採用に伴う人件費 | 313,200千円 | 2018年6月1日～ 2022年12月31日 | ||
| ② 上記採用に伴って人材紹介会社に支払う紹介費用 | 82,560 | |||||
| ③ 発行諸費用 | 4,000 | |||||
| 合計 | 399,760 | |||||
③ 財務政策
当社は、運転資金、投資資金については、手許現預金や営業キャッシュ・フローで獲得した資金を使用し、不足分については有利子負債での調達を行います。また、余剰資金は具体的な充当機会が発生するまでは安全性の高い金融商品等で運用すると同時に資金効率を図ってまいります。
10年以上蓄積したファイナンスデータとAIを掛け合わせて、投資の意思決定を加速させるポジションです。
