Appier Group

３ 【事業の内容】

(1)  当社グループの概要

「ソフトウェアをよりスマートに、AIでROIを向上させる」が当社グループのミッションです。

現在はあらゆるサービスやソリューションでAIの活用が進んでおり、急速に進展するAI革命の真只中にあります。AI時代におけるこの大きなチャンスを活かし、当社はビジネスドメインであるマーケティング分野において、AIモデル及びプロダクト開発のための研究開発投資とAI学習の経験の蓄積により、顧客企業のROI（投資リターン）向上を実現してきました。Appierのビジョンである”Making AI easy by making software intelligent”に沿ってAIを活用したソリューションを容易に統合し活用することで、顧客企業が競争力を維持するだけでなく、この変革期にあるAI時代における重要なプレーヤーとなることを支援しています。

当社グループは、AIマーケティングのソリューションをSaaS(注１)モデルで提供するパイオニアを自負しており、マーケティング及びセールス活動の全領域を支援するソリューションを提供しています。

現在、多くの組織は非常に価値があるデータを持っていながら、そのデータを有効に活用できていません。データの断片化、AI人材の不足という課題があることが背景です。当社グループのAIプラットフォーム（当社グループが提供するソリューションの総体をいいます。以下同じ。）は、まず、深層学習(ディープラーニング)技術(注２)により、様々なソースから得られたフォーマットが異なるデータを統合することで、データの断片化という第一の課題を解決します。続いて、この統合されたデータを活用して、最先端のAIモデルを自動的に構築するソフトウェアを提供することで、AI人材不足という第二の課題を解決します。さらに、当社のAIプラットフォームは、AIモデルを容易に利用することが可能であり、様々なアプリケーションと連携できるので、顧客企業のマーケティング活動をROIを向上させながら効率的に実行することができます。このような技術が、当社グループのAI SaaSソリューションに組み込まれています。

当社グループのAIプラットフォーム上で提供されるソリューションは、最先端のAIモデルによって消費者の行動や興味関心を予測するという特徴を持ち、データが真の価値を発揮することを可能にします。そして、マーケティング及びセールスの領域におけるファネル（注４）の各段階での課題に対応したものになっています。

当社グループは、顧客企業に次の価値を提供しています。

(1) 最先端のAIを簡単に活用できるようにすることで、AIを業務プロセスに組み込むための開発時間とコストを大幅に圧縮することができます。

(2) 後記「(４) 当社グループのソリューション」で述べるとおり、当社のAIソリューションを用いることで、デジタルマーケティングとセールスの領域の課題を一気通貫で解決することが期待できます。当社のソリューションは、ファネルの各段階で顧客企業の課題に簡単に対応することができます。また、他のファネル段階への展開を容易にするために、データは相互にリンクされています。

(3) 将来予測を行う当社グループのAIソリューションを利用することによって、従来、過去データのみに基づいて実施されていたマーケティング上の意思決定を、ユーザーの行動を予測して先回りするものに変えることができ、顧客企業は、これにより投資を行う前にリターンを予測することが可能になるだけでなくマーケティング投資のROIを向上させることができます。

(注) １．Software as a Serviceの略。インターネット等の通信ネットワークを通じて、利用者が必要なものを必要な分だけサービスとして利用できるようにしたソフトウェアまたはその提供形態。

２．ニューラルネットワーク(注３)により機械学習技術を実装するための手法の一種

３．生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル

４．「じょうご」の意。後記「(4) 当社グループのソリューション」で述べるとおり、当社グループでは、潜在的なユーザーの予測及び獲得からユーザーの維持及び関係構築、販売に至るマーケティングのすべてのプロセスを「フル・ファネル」と表現しています。

(2)  当社グループの歴史

当社グループは、2012年６月に、米国のハーバード大学やスタンフォード大学在籍時に四足自立歩行ロボットや自動運転自動車の開発など、AI、データ分析、分散処理システム等分野での研究経験を有するAIサイエンティストとコンピュータプログラムのエンジニアメンバーが、AIを活用した企業のマーケティングにおけるソリューションの研究開発を台湾で開始したことに始まります。マーケティングとセールスこそが企業とユーザーとの最初の接点であり、全てのビジネスの出発点であると考えたからです。

当社グループは、機械学習やAIの研究で実績を残したAIサイエンティストが技術面を牽引しています。エンジニアの多くがAI、ビッグデータ又はコンピューターサイエンスの領域における博士号又は修士号を有しています。また、当社グループの役員又は従業員が執筆した300以上の論文が、トップジャーナル、カンファレンス、ワークショップ(アルバータ大学の定義に拠ります。)において発表されています。国際的かつ著名なデータ・マイニング・コンテストであるKDDカップにおいて、当社グループの従業員が参加したチームが７回優勝したという実績もあります。これらのことから、当社グループは、フォーチュン誌から中国本土を除くアジアを拠点とする企業で唯一の「AI革命を牽引する50社(2017年)」(注１)及びガートナーから「AIクールベンダー(2017年)」(注２)に選出される等、AI企業として高い評価を受けて参りました。

また、事業面でも経験豊富なメンバーが在籍しており、技術の強み、事業経験、顧客中心主義の文化が組み合わされたユニークな企業文化を有しています。

・2014年に、当社グループ初のソリューションである「CrossX」の提供を開始しました。

・2014年から2015年には、台湾だけでなく日本と韓国にも事業を拡大しました。また、東南アジア各国への進出を進めています。

・2018年には、インドのベンチャー企業であるQuantumgraph Solutions Private Limitedを買収し、そのソリューションを再設計しAI機能を追加することで、「AIQUA」を立ち上げました。

・2019年には、日本のベンチャー企業であるEmotion Intelligence株式会社を買収しました。同社のソリューションにさらに最先端の機械学習技術を追加することで、「AiDeal」を立ち上げました。

・2020年以降には、中国での事業活動を強化し、欧州、米国地域へと拡大しました。

・2021年には、台湾のベンチャー企業である邦妮科技有限公司(BotBonnie Inc.)を買収し、会話型のエンゲージメント・マネジメント・プラットフォーム「BotBonnie」の提供を開始しました。

・2022年には、米国のベンチャー企業であるWoopra, Inc.を買収し、AIを搭載しした次世代CDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）「AIRIS」の提供を開始しました。

現在、当社グループは、東京の他、大阪、ソウル、台北、香港、北京、米国カリフォルニア州、アムステルダム、パリ、シンガポール、クアラルンプール、ホーチミン、マニラ、ジャカルタ、バンコク等の15ヵ国・地域に17のオフィス(2024年12月末時点)を構え、1,872の企業グループ(注３)に直接もしくは代理店経由にてサービスを提供しております。当社の本社所在地は東京ですが、当社グループの開発拠点は主に台湾です。

主要な関係会社(AISaaS事業)

開発の拠点：Appier,Inc.

グループ会社の統括本社機能：Appier Pte. Ltd.

販売活動を行っている子会社：Appier Japan株式会社、Appier,Inc.等

(注) １．2017年にCBインサイツが多様な健全性・成長性指標に基づき選出した「世界で最も有望なAIスタートアップ企業100社」(「AI100」)の中から、資金調達額の多かった上位50社。なお、当社グループは2018年にもAI100に選出されている。

２．東アジア地域で優れたAIソリューションを提供している企業として2017年にガートナーが選出したもの。

３．2024年12月末時点で当社グループと契約しており、当社グループのソリューションを１種類以上利用している企業グループの総数。有償・無償のトライアル、デモ使用、M&Aにより獲得した顧客は含まない。複数のブランドで当社グループの同一のソリューションを利用している企業は、１社としてカウント。複数のブランドで当社グループの複数のソリューションを利用している企業は、利用している当社グループのソリューションの数ごとに個別の顧客企業としてカウント。

(3) 当社グループのAIプラットフォームができること

近年の経済情勢を見ると、以下の３点を主な理由として、データを利活用したビジネスの需要が高まっており、ビッグデータ(注１)を収集・解析・活用し、経営判断に役立てることがますます重要になっています。

①　デジタルデバイスの普及・浸透：スマートフォン、タブレット等を中心とした個人が所有するデジタルデバイスの普及

②　技術革新：クラウドコンピューティング(注２)、ビッグデータ解析技術、深層学習技術等におけるイノベーション

③　データの利用可能性の拡大：検索エンジンやeコマースを通じたトランザクション・データ(注３)及びソーシャルメディア等を通じて生成された画像・動画等の非構造化データ(注４)の増加

とりわけ、マーケティング領域においては、ユーザーに関するビッグデータを分析、活用することにより、ウェブサイト又はモバイルアプリケーションを通したより効果的なマーケティングが可能となりました。また、AIソフトウェアを用いて企業が保有するカスタマーデータからより有意義な知見を抽出して理解を深めることや、既存の又は潜在的なカスタマー等とのマーケティング・コミュニケーションにAIソフトウェアを活用して、個人に対して最適にパーソナライズされた提案を行い、エンゲージメントを高める取り組みも進んでおります。

このようにデータの利活用の重要性やAIに対するニーズが高まる一方、現実のビジネスにおいては以下のような課題があり、多くの組織ではデータを有効に活用できていません。

①　データは複数のソースやデバイスに分断されており、大量の異なるデータを管理し、統合することは難しく調査対象の包括的な理解が得られない

②　AIを十分に活用し、ビジネスの意思決定にAIを役立てるには、高度な訓練を受けた専門家が必要

③　AIやデータサイエンティストを組織に融合させることは容易ではなく、事業に良い影響をもたらすことは難しく、また、価値を生み出すAIアプリケーションを開発することには困難を伴う

この点において、当社グループの開発したAIプラットフォームは、これらの社会的課題に以下のように対応します。

①　データ統合の自動化：ディープラーニング技術により、様々なソースやデバイスから得たフォーマットが異なるデータを統合してデータの価値を高め、広範に利用できるデータを自動的に生成します。

②　機械学習を用いたAI予測モデルの自動構築：高度な機械学習(注５)を用いたAI予測モデルを自動的に構築し、企業は社内でデータ・サイエンスチームを立ち上げることなく、自社の課題解決に集中することが可能になります。

③　簡単に利用可能なSaaSプラットフォーム：システム環境に依らず利用可能なプラットフォームであるSaaSのプラットフォームとして提供することで、初期投資を抑えながらAIを用いてデータを直ちに利活用し、顧客企業のマーケティング担当者が自分で分析を行うことを可能にしております。

そして、当社グループでは、多数の顧客企業が最先端のAIモデルに容易にアクセスできるSaaSのAIソリューションこそが、AIの潜在能力を最大限に引き出すことができると考えています。

このように、様々なソースやデバイスから入手したデータを自動で統合することでユーザーのプロファイルを作成し、断片的な情報しかなかったデータから包括的なユーザーの情報を得ることを可能にしております。その際、ユーザーのウェブサイトの訪問履歴やアプリの使用履歴等を自然言語処理(注６)とディープラーニングにより解析することで、データがない領域があったとしても、周辺領域に対するユーザーの嗜好の理解を基に当該未開拓の領域に対する興味・関心の有無について予測することで、より広範なトピックに対するユーザーの行動を予測することを可能にしております。

当社グループのソリューションを使用して現実世界における企業の課題を解決した具体例な事例として以下が挙げられます。

①　データ統合の自動化：例えば、顧客企業である化粧品ブランドのアプリ・Webサイト、CRM（注７）からのストリーミングデータ（注８）を統合しユーザーのプロファイルを生成します。当該ユーザーの行動パターンと興味・関心といったデータを統合、更には商品の閲覧や購入等のユーザーのWebサイトやアプリ上での行動データ等を統合することで、包括的なユーザーのプロファイルを作成します。

②　機械学習を用いたAI予測モデルの自動構築：包括的なユーザーのプロファイルに基づきユーザーがいつ、何を、どのように購入したいのかを予測する機械学習を用いたAI予測モデルを自動構築することで、例えばこの閲覧したユーザーは、例えば、日焼け止めUVカットのファンデーションを購入する可能性が高いと、高い精度で予測してマーケティングを実施することが可能になります。

③　パーソナライズされた提案：最もユーザーにマッチする商品を自動的にWebサイトやアプリに表示させることによって提案します。

（注） １．従来のデータベース管理システム等では記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群

２．インターネット等のコンピューターネットワークを経由して、コンピューター資源をサービスの形で提供する利用形態

３．業務に伴って発生した出来事の詳細を記録したデータ

４．文書データ、電子メール、写真、動画等、定型的に扱えないデータ

５．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

６．人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術

７．顧客との良好な関係を構築し、顧客価値を高めるためのマネジメント

８．多数のデータソースによって継続的に生成されるデータ

(4) 当社グループのソリューション

当社グループは、企業と価値あるエンドユーザーを結びつけるためのAIベースのソリューションを提供し、当社の顧客の多くを占める消費者向けサービスを提供する企業に対して、潜在的なユーザーの予測及び獲得からユーザーの維持及び関係構築、販売に至るマーケティングのすべてのプロセスを一気通貫でサポートできるソリューションを揃えております。

当社グループでは、このコンセプトをマーケティングとセールスのプロセスの「フル・ファネル」と呼んでいます。このアプローチにより、マーケティングとセールスの各段階で、顧客企業の課題解決を支援することができると考えています。また、SaaSのプラットフォームとして提供することで、AIでこれらの課題を解決するために必要な開発時間とコストを大幅に削減することができます。

当社グループのソリューションは、顧客企業に以下のような価値を提供しています。

① 企業レベルでは、完全に自動化されたデータの統合とAIモデルの自動構築の技術により、AIの導入を容易にします。

② CMO(Chief Marketing Officer)やマーケティング責任者には、将来のユーザー行動を予測し、そこから得られる知見を提供します。これにより、従来、過去データのみに基づいて実施されてきたマーケティング上の意思決定を、ユーザーの行動を予測して先回りするものに変えることができます。また、投資額に対してどれだけのリターンがあるかを事前に予測することを可能にします。

③ マーケティング担当者には、日々の業務課題に合わせたフル・ファネルのソリューションを提供します。当社グループのAIソリューションは、デジタルマーケティングに伴う様々な手作業を自動化し、マーケティング担当者がより戦略的な意思決定に集中することを可能にします。

そして、顧客企業が当社のソリューションを利用すればするほど、AIが学習するデータ量が増加し、より正確な予測をすることができるようになります。これにより、顧客企業はマーケティング投資のROIが向上し、当社ソリューションをさらに多く利用することで、結果的に当社ソリューションへのロイヤルティが高まると考えられます。

また、CrossXは、当社グループの担当者が、顧客企業と共有したマーケティング戦略をもとに、AIの提案を受けながらユーザー獲得のためのマーケティングキャンペーンを実施し、顧客企業はその実施結果等をプラットフォーム上のレポートにより確認することができます。それに対して、AIXPERT、AIQUA、BotBonnie、AiDeal、AIXON及びAIRISは、顧客企業が自ら利用できるプラットフォームを提供するものです。

顧客企業は、そのニーズに応じて、当社グループのソリューションを１つだけ利用することも、複数利用することも可能ですが、各ソリューションが高度に連携・統合されていることから、組み合わせて使うことによって、時には、これまで想定していなかった知見や気づきを得ることができます。そして、当社ソリューションから得たデータや気づきを他の分野で活用することも可能です。

①　CrossX（クロスエックス）、AIXPERT（アイエクスパート）：ユーザーのライフタイムバリュー（LTV、生涯価値）を予測し、最も価値の高いユーザーを獲得することを可能にすることで、マーケティング投資を予測可能なリターンに転換

CrossXは、一般消費者を顧客とする企業がマーケティングの初期段階で直面する「マーケティング投資に見合う高いリターンが期待できるユーザーを獲得する」という課題を解決するためのソリューションです。これは、マーケティング・ファネル図でいうと、最上段の「潜在ユーザーの予測及び獲得」にあたります。

従来、企業のマーケティング担当者はコストと時間をかけてマニュアル作業によるA/Bテスト(注１)を繰り返してきました。CrossXは、AIが最も生涯価値(LTV)の高い潜在的ユーザーを高い精度で予測し、当該潜在的ユーザーのターゲティングに基づくマーケティングキャンペーンを行うことで、顧客企業は高い投資対効果（ROI）を実現することができます。

顧客企業がCrossXの利用を開始すると、最初にユーザーデータの取り込み及び機械学習を行います。ユーザーのプロファイル、サイトデータ、ユーザー行動などの１万以上のデータの組み合わせが、当社グループのマルチタスク型ディープラーニングモデルに入力され、質の高いユーザーを見つけるだけでなく、「サイト訪問」「ユーザー登録」「購入」などの複数の重要な目標を達成するユーザーや、生涯価値(LTV)などの将来の行動やパターンを予測し、顧客企業に高いROIをもたらすユーザーを予測することができます。予測はこれで終わりではなく、獲得したデータに対して、繰り返し機械学習を行い、予測モデルを改善し続けます。

当社グループのAIは様々な地域・業種のユーザーデータを10年超にわたり学習し続けており、精度の高い予測をすることができる点が参入障壁となっています。

そして、CrossXはAIによる高LTVユーザーのターゲティング結果に基づき、各種メディアプラットフォーム上でターゲットを絞った広告配信を自動で行うことで、効率的に高LTVユーザーを獲得します。広告配信に要するメディアコストは当社グループの売上原価となりますが、AIアルゴリズムの改善により予測精度が高まると、同じ成果を出すために要するメディアコストが少なくなるため、当社グループの売上総利益率の改善に貢献します。

CrossXは利用量に基づく価格体系であり、当社グループの売上収益は、顧客企業から割り当てられるマーケティング予算の金額に基づき決定します。CrossXのAIはキャンペーン実施前にユーザーの獲得単価、獲得するユーザーのLTV、獲得可能なユーザー件数等のKPIを予測することができるため、顧客企業はマーケティング投資の実行前にリターンを予測することができます。CrossXを利用した結果、顧客企業の期待を上回るROIを達成することができれば、次回以降のキャンペーンにおける利用量の増加が期待できます。

CrossXは2014年に提供を開始した当社初のプロダクトであり、当社の売上収益のうち、最も大きな割合を占めています。

AIXPERTは、CrossXと同様にAIを利用した高LTVユーザー獲得のソリューションですが、違いとしては顧客企業自身が複数のチャネルで展開するマーケティングキャンペーンの結果をモニタリングしながら、AIが予測結果に基づき広告予算の配分等のパラメーターの調整を提案し運用改善と管理を一括で行うことができるプラットフォームを利用する点にあります。また、顧客企業のマーケティング担当者によるすべての意思決定をAIが自動的に行う「マーケティングの自動運転」を行うことも可能です。

AIXPERTはサブスクリプション方式の価格体系であり、顧客企業がプラットフォーム経由で行うマーケティングキャンペーンのボリュームに基づき月額料金が決定します。

②　AIQUA(アイコア)、BotBonnie（ボットボニー）：AIがパーソナライズしたメッセージを最適なタイミングで全チャネルにプロアクティブに配信し、エンゲージメントの質を向上

一般消費者を顧客とする企業は、ユーザーを獲得した次の段階として、マーケティング・ファネル図の上から２番目にあたる「ユーザーの維持及び関係構築」という課題に直面します。(1)複雑な内容のメッセージを作成し、複数のチャネルを管理するための手作業の負担が掛かる、(2)ユーザー毎に最適にパーソナライズされたメッセージを適切なタイミングで送ることができない、(3)ユーザーとの関係性構築のためのチャネルが不適切でロイヤルティの高いユーザーに変えることが出来ない、などが一般消費者向けの事業を行う企業で良く見られるエンゲージメントの課題です。

従来のマーケティング・オートメーション・ソリューションは、例えば、ユーザーの行動を基に事前に定めたルールに合致した場合に、所定のメッセージを自動で送信するというものです。このため、ユーザーにメッセージを届ける理想的なタイミングを逃してしまったり、もはや関心がなくなってしまったメッセージを送信してしまうという課題が生じています。

AIQUAは、これらの課題を解決するためのAIソリューションです。2018年にインドのベンチャー企業であるQuantumgraph Solutions Private Limitedを買収し、そのソリューションを再設計しAI機能を追加することでAIQUAを立ち上げました。

従来のマーケティング・オートメーション・ソリューションと異なり、AIが組み込まれているAIQUAは、ユーザーの取りうる行動や興味関心を予測し、ユーザー毎に最適にパーソナライズされたメッセージを最適なタイミングで提供することで、ユーザーとのエンゲージメントを強化することが可能です。

AIQUAには以下の特徴があります。

(1) Webプッシュ通知、Eメール、SMS、メッセンジャーアプリといった多様なコミュニケーションチャネルを簡単に利用することが可能です。

(2) AIアルゴリズムが、当該ユーザーにとって最適にパーソナライズされたメッセージやお薦め情報を自動的に作成します。

(3) AIアルゴリズムが、読まれる可能性が高いと予測されるチャネルから、高い成果を達成すると予測される最適な送信タイミングで、メッセージを自動送信します。

当社グループは、AIQUAをサブスクリプション方式で提供しています。契約期間は一般的には１年又は複数年単位であり、アクティブユーザーの総数に応じて段階的に定めている定額の料金をお支払いいただいております。

更に、当社グループは、台湾の邦妮科技有限公司（BotBonnie Inc.）の買収に伴い、2021年6月にBotBonnieの提供を開始しました。BotBonnieの提供開始により、カスタマーエンゲージメントに関する製品ラインアップをメッセンジャー領域まで拡大しました。また、これにより当社グループは会話型コマースとカスタマーサポート領域に進出することとなり、これは当社グループのフルファネルマーケティングとビジネスソリューションに対する顧客中心のアプローチに沿った動きです。

BotBonnieは、オムニチャネルの会話型マーケティング・プラットフォームであり、メッセンジャープラットフォームにおける複雑なカスタマージャーニーを賢くナビゲートできるよう設計され、当社グループのAIを活用したソリューション群を強化しています。通常、企業がメッセンジャープラットフォームを通じてパーソナライズされた顧客サービスを生成し、顧客との望ましい関係を構築するためには、多大な労力が必要です。BotBonnieは、ビジュアルビルダーを使用して、パーソナライズされた顧客サービスを簡単に作成することができます。さらに、BotBonnieはInstagram、Facebook Messenger、LINE等の主なソーシャルメディアプラットフォームと統合しており、顧客エンゲージメントのカバー範囲を拡大するだけでなく、AIが会話データから得たインサイトによりセールスプロモーションを含めたアクションを強化することができます。

当社グループは、BotBonnieをサブスクリプション方式で提供しています。契約期間は一般的には１年又は複数年単位であり、顧客企業のソーシャルメディアアカウントの登録者数に応じて段階的に定めている定額の料金をお支払いただいております。

③　AiDeal(アイディール)：購入を躊躇するユーザーを予測し、そのユーザーに限定してインセンティブを提供することで収益性を維持しつつ売上の最大化を実現

既存ユーザーとのエンゲージメントが維持・強化されると、ユーザーに購入等の取引を行ってもらうことが次の課題となります。これは、マーケティング・ファネル図でいうと、上から３番目の「取引の実行」にあたります。

一般消費者を対象とする企業の大きな課題として、例えばeコマース企業の場合、カートに入れられた商品の多くが最終的に購入されずに終わるという問題があります。その理由は、ECサイト間の切り替えに手間とコストがかからないため、一般消費者が実店舗と比べて、購買を躊躇することが多いからです。そのため、多くのECサイトでは、購買を促すためにクーポン等のインセンティブを付与することが増えています。

しかし、インセンティブの付与には２つの課題があります。一つ目は、インセンティブを一律に付与したり、間違ったユーザーセグメントに対して付与したりすると、利益率が低下する一方で、売上や利益の総額が必ずしも増加するわけではないことです。また、インセンティブを必要以上に付与すると、ブランドイメージを損なう可能性もあります。二つ目の課題は、適切なツールの活用や分析ができていないため、どのセグメントをターゲットにしてインセンティブを付与すべきかを効果的に把握することができないことです。

AiDealは、これらの課題を解決するAIソリューションです。2019年に日本のEmotion Intelligence株式会社を買収し、同社のソリューションに最先端の機械学習技術を追加することで、購入を躊躇するユーザーを予測し、そのユーザーだけに最も適切なインセンティブを付与し、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現するプラットフォームです。

AiDealは、AIによって、ユーザーのモバイル画面へのタッチやスワイプ方法、カーソルの位置、スクロールの量など、サイト全体でのユーザーのリアルタイムでの挙動に関するデータを分析し、ユーザーが製品やサービスの購入を決定するに至るトリガーを見つけ出し、購入をためらっているユーザーを予測します。その上で、当該ユーザーに対し、カスタマイズされた効果的なインセンティブ(期間限定のディスカウントなど)を付与し、購入に導くことで、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現します。

このように、AiDealは、データに基づき適切なインセンティブを付与することで、ディスカウントやクーポンなどのコストを抑えながらも売上を増やすことを企図するものです。

AiDealは、eコマース企業のみならず、登録や申込みフォームを書きかけたままにしているユーザーに対して、それを完了させるように促すことも可能であり、活用事例が様々な業種に拡がっています。

当社グループは、AiDealをサブスクリプション方式で提供しています。契約期間は一般的には１年又は複数年単位であり、取引量に応じて段階的に定めている定額の料金をお支払いいただいております。

④　AIXON(アイソン)、AIRIS（アイリス）：様々なソースから得られる消費者データをリアルタイムに統合し、直感的なデータの可視化を実現。自動機械学習によって、ユーザーの行動を総合的に予測

一般消費者を対象とする企業は、ユーザーデータの分析により得られる知見をビジネスに有効利用したいと考えた際に、(1)データが複数のソースや異なるフォーマットでバラバラに分断されている、(2)正確なAIモデルを構築するには時間とコストがかかる、(3)効果的なマーケティングアクションに繋がるような実用的な知見がデータサイエンティストから提示されない、という課題に直面します。これは、マーケティング・ファネル図でいうと、上から４番目の「ユーザーの予測」にあたります。

AIXONは、これらの課題を解決するために設計された、データサイエンス機能を持つAI搭載の予測分析プラットフォームです。これを用いることにより、顧客企業は、自社でデータサイエンティストを抱えることなく、膨大なユーザーデータを統合・強化して、機械学習モデルを用いたシナリオに基づいてターゲットとなるオーディエンス（注２）の行動予測を自動的に行うことが可能となります。また、AIXONは、AIが導き出した結論の論拠を、顧客企業に分かりやすく説明することができます。

AIXONには以下の強みがあります。

(1) データの統合と自動処理による導入の容易さ

分かりやすいビジュアル化されたインターフェースを使うことで、簡単にデータをつなぎこむことができます。当社のディープラーニング技術により、異なるソースの異なるフォーマットのデータをリアルタイムで統合し、AI予測モデルが必要とするデータを自動的に抽出し処理することが可能です。

(2) 自動でのAI予測モデルの構築

AIXONは、自動でシナリオベースのAI予測モデルを構築することができます。この予測を用いることで、データサイエンティストチームを介さずに、ユーザーの行動を予測することができ、実際のビジネスの問題解決に集中することができます。例えば解約予測などのシナリオを選択すると、AIXONが最適なAI予測モデルを自動的に選択し、更にモデルの強化のためのトレーニングを自動で行います。

AIXONの画面上で予測したい内容等を簡単に設定、調整することが可能であり、予測結果は顧客管理データベースやマーケティングオートメーションシステムなど、顧客が選択した先に即座に出力することができます。

(3) 説明可能なAI

AIXONは、顧客が使用するためのプロファイルとAIの意思決定内容をテキストで表示し、AIモデルの中で最も重要な変数と、特定の選択と意思決定が行われる理由を示すことができます。AI分析の要因を説明できることは、AI技術への信頼を醸成し「ブラックボックス」とみなされることを避けるために重要です。

当社グループは2022年に米国のWoopra,Inc.を買収することにより、Appierの高度なAI予測機能と、Woopra社の直感的なデータ可視化の技術を統合した、AI搭載の次世代カスタマー・データ・プラットフォーム(CDP)であるAIRISの提供を開始しました。

AIRISは以下の特徴を持っています。

(1) リアルタイムのデータ取り込み

複数のソースからリアルタイムでデータを取り込み、不備を修正し、整理することで、AIを活用して統合された360度の顧客プロファイルを作成します。

(2) ノーコードで瞬時にビジュアル化分析

カスタマイズ可能なビジュアル化機能を備えたテンプレートからインサイトダッシュボードをすばやく構築し、組織全体のデータを可視化しマーケティング担当者がインサイトを得るまでの時間を大幅に短縮することができます。

(3) AIを活用した顧客行動の予測

マーケティング担当者は、顧客の行動予測に基づき、ユーザーの優先順位付けやターゲティングを行うことが可能です。正確なセグメンテーションにより、高度にパーソナライズされたエンゲージメントを実現することができます。

また、顧客企業がAIXON・AIRISと他のソリューションを同時に活用することでさらに大きなシナジーがもたらされます。例えば、AIXONが予測するユーザーの潜在的な解約リスクや潜在的な購買行動などに対して、AIQUAを活用してユーザーに対するエンゲージメントをただちに実施することで、将来の損失を回避し、売上を増加させることが可能となります。このようにプラットフォーム内の複数のソリューションを利用することにより、顧客企業により大きな価値をもたらし、当社グループの顧客の維持にも貢献します。

当社グループは、AIXON及びAIRISをサブスクリプション方式で提供しています。契約期間は一般的には１年又は複数年単位であり、このプラットフォームを使って顧客企業が行った予測の件数及びアクティブユーザーの総数に応じて段階的に定めている定額の料金をお支払いいただいております。

(注) １．キャンペーンのバリエーションを複数用意し、それぞれにオーディエンスを振り分けて、結果が良くなるバリエーションを検証するマーケティング実験の手法

２．マーケティングメッセージの受け手

［事業系統図］

４ 【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】

(1) 経営成績等の状況の概要

当社グループの財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー(以下「経営成績等」という。)の状況の概要は次のとおりであります。

①　経営成績の状況

「ソフトウェアをよりスマートに、AIでROIを向上させる」が当社グループのミッションです。

当連結会計年度の売上収益は34,057百万円（前連結会計年度比28.9%増）となりました。これは、アップセル・クロスセルによる既存顧客からの売上収益の拡大、地域及び顧客業種の拡大による新規顧客からの売上収益の拡大によるものであります。また、2024年12月におけるARR（注１）は36,259百万円となり、2023年12月の28,641百万円から26.6%拡大しました。

当連結会計年度の売上総利益は17,802百万円（前連結会計年度比29.9%増）となり、売上総利益率は52.3%（前連結会計年度比0.4%ポイント上昇）となりました。売上総利益率の改善は、継続的な技術革新への取り組みによるものであります。

事業規模の拡大及び為替影響により、営業費用（販売及びマーケティング費用、研究開発費、一般管理費）の金額は増加していますが、対売上収益比率は前年同期の50.1%から47.5%へと、2.6%ポイント低下しました。研究開発費はプロダクト差別化のための研究開発活動の強化及び為替影響により、対売上収益比率が前年同期比で1.8%ポイント上昇しました。一方、販売及びマーケティング費用と一般管理費の対売上収益比率は、生産性改善及び効率性向上により、それぞれ2.8%ポイント及び1.5%ポイント低下しました。その結果、EBITDA（注３）は4,916百万円（前連結会計年度比2,082百万円増）、営業利益は1,981百万円（前連結会計年度比1,180百万円増）となりました。また、税引前当期利益は2,062百万円（前連結会計年度比999百万円増）、親会社の所有者に帰属する当期利益は2,927百万円（前連結会計年度比1,925百万円増）となりました。

(注) １．Annual Recurring Revenueの略。年間経常収益。利用量ベースの価格体系で提供するソリューションについては、関連する期間における１か月平均のリカーリング売上収益（注２）を12倍し、サブスクリプション方式で提供するソリューションについては、関連する期間の最終月のリカーリング売上収益を12倍することで年換算して得られた金額です。2024年12月のARRは、利用量ベースの価格体系で提供するソリューションについては2024年７月から2023年12月のリカーリング売上収益の１か月平均を12倍し、サブスクリプション方式で提供するソリューションについては2024年12月のリカーリング売上収益を12倍して算出しております。

２．リカーリング顧客（利用量ベースの価格体系で提供するソリューションについては、①当社グループのソリューションを４四半期以上連続で使用している顧客企業及び②直近１年以内の新規顧客企業で当社グループのソリューションを３カ月以上連続で使用している顧客企業を、サブスクリプション方式で提供するソリューションについては、当社グループと１年以上の契約を締結している顧客企業をいいます。）からの売上収益

３．EBITDA＝営業利益＋減価償却費及び無形資産償却費＋営業費用に含まれる税金費用

②　財政状態の状況

当連結会計年度の財政状態は以下のとおりであります。

(資産)

当連結会計年度末の総資産は44,637百万円であり、前連結会計年度末に比べて6,785百万円増加しております。流動資産は前連結会計年度末に比べて3,070百万円増加しており、主な増加要因は増収に伴う営業債権及び契約資産の増加（前連結会計年度末比4,006百万円増）、為替の変動によるその他の金融資産の増加（同854百万円増）であり、主な減少要因は定期預金の払戻による減少（同1,277百万円減）、無形資産の取得等による現金及び現金同等物の減少（同638百万円減）であります。非流動資産は前連結会計年度末に比べて3,715百万円増加しており、主な増加要因は資産化の要件を満たす開発費用の資産計上によるのれん及び無形資産の増加（同3,181百万円増）、回収可能な繰延税金資産の計上による増加（同927百万円増）であり、主な減少要因は使用権資産の償却による減少（同489百万円減）であります。

(負債)

当連結会計年度末の負債合計は10,322百万円であり、前連結会計年度末に比べて1,561百万円増加しております。流動負債は前連結会計年度末に比べて2,122百万円増加しており、主な増加要因は金融機関からの追加借入による借入金の増加（前連結会計年度末比900百万円増）、売上原価の増加に伴う営業債務の増加（同924百万円増）であります。非流動負債は前連結会計年度末に比べて561百万円減少しており、主な減少要因はリース負債の返済による減少（同555百万円減）であります。

(資本)

当連結会計年度末の資本合計は34,315百万円であり、前連結会計年度末に比べて5,224百万円増加しております。主な増加要因は為替の変動によるその他の資本の構成要素の増加（前連結会計年度末比3,035百万円増）、当期利益の獲得による利益剰余金の増加（同2,927百万円増）であり、主な減少要因は自己株式の取得による増加（同1,000百万円増）であります。

③　キャッシュ・フローの状況

当連結会計年度末における現金及び現金同等物は、5,496百万円（前連結会計年度末比638百万円減）となりました。

当連結会計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次のとおりであります。

（営業活動によるキャッシュ・フロー）

営業活動の結果得られた資金は1,929百万円となり、前連結会計年度と比べ収入が295百万円減少しました。主な収入の増加要因は、非資金損益調整後の税引前利益の増加（前連結会計年度比1,974百万円増）であり、主な収入の減少要因は運転資本の増加（同2,006百万円増）であります。

(投資活動によるキャッシュ・フロー)

投資活動の結果使用した資金は2,241百万円となり、前連結会計年度と比べ4,212百万円支出が増加しました。主な収入の減少要因は定期預金の純減による収入の減少（前連結会計年度比4,498百万円減）、主な支出の増加要因は無形資産の取得による支出の増加（同962百万円増）であり、主な支出の減少要因は純損益を通じて公正価値で測定する金融資産の取得による支出の減少（同811百万円減）であります。

(財務活動によるキャッシュ・フロー)

財務活動の結果使用した資金は792百万円となり、前連結会計年度と比べ支出が1,459百万円減少しました。主な支出の減少要因は短期借入による収入の増加（前連結会計年度比2,400百万円増）であり、主な支出の増加要因は自己株式の取得による支出の増加（同1,000百万円増）であります。

④　生産、受注及び販売の実績

ａ．生産実績

当社グループは、AIテクノロジー企業として、AIプラットフォームを活用した各種ソリューションを提供しており、提供するサービスの性格上、生産実績の記載に馴染まないため、記載しておりません。

ｂ．受注実績

当社グループは、受注から役務提供の開始までの期間が短いため、受注実績に関する記載は省略しております。

ｃ．販売実績

当連結会計年度の販売実績をセグメントごとに示すと、以下のとおりであります。

(注) １．AISaaS事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。

２．最近２連結会計年度の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以下のとおりであります。

３．株式会社サイバーエージェント及びその子会社向けの販売金額には、当社グループのデジタルマーケティングソリューションのエンドユーザーの販売代理店としての売上収益を含んでおります。当連結会計年度においては、一部のエンドユーザーの売上収益が別の販売代理店経由となったこと等により、同社グループに対する売上収益が減少しております。

(2) 経営者の視点による経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容

経営者の視点による当社の経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討内容は以下のとおりであります。

文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において判断したものであります。

①　重要な会計上の見積り及び見積りに用いた仮定

当社グループの連結財務諸表は、IFRSに基づき作成されております。この連結財務諸表の作成にあたって、決算日における財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に影響を与えるような会計上の見積り及び判断を必要としております。当グループは、過去の実績や状況を踏まえ合理的と判断される前提に基づき、会計上の見積りを行っておりますが、見積りの不確実性により、実際の結果がこれら見積りと異なる可能性があります。

なお、当社グループの連結財務諸表の作成にあたって行っている重要な会計上の見積り及び見積りに用いた仮定については、「第５　経理の状況　１　連結財務諸表等　(1) 連結財務諸表　連結財務諸表注記事項　５．重要な会計上の見積り及び判断」に記載しております。

②　目標とする客観的な指標等の推移

　当社グループは、「１　経営方針、経営環境及び対処すべき課題等、(3) 目標とする客観的な指標等」に記載の指標等に着目しております。そこで、当社グループにおいては、当該目標の達成状況を判断するための客観的な指標として、売上収益成長率、ARR及びARR成長率を重視し、また、これらに関連する指標として、売上総利益成長率、NRR、月次顧客解約率及び月次顧客収益解約率に着目しております。

これらの指標のうち、ARR、NRR、月次顧客解約率及び月次顧客収益解約率の近時の推移は以下のとおりです。2024年12月におけるARRは36,259百万円となり、2023年12月の28,641百万円からの成長率は26.6%となっています。2024年12月期のNRR（米国ドルベース）は118.7%であることから、継続利用する顧客による当社グループのソリューションの利用の拡大が示されています。月次顧客解約率は2024年12月は0.389%と2023年12月の0.604%から改善しており、顧客の継続性が強まっていることを示しています。

ARR

NRR、月次顧客解約率及び月次顧客収益解約率

なお、当社グループが経営上の目標達成状況を判断するために用いている客観的な指標（ARR、NRR、解約率等）の中には、第三者の監査等を受けていない社内データを基礎とするものや、一定期間の実績を通年に換算したものなどが含まれており、当社グループの事業及び業績の実態を正確に表していない可能性があります。

③　経営成績の分析

(売上収益)

当連結会計年度の売上収益は34,057百万円（前連結会計年度比28.9%増）となりました。これは、アップセル・クロスセルによる既存顧客からの売上収益の拡大、地域及び顧客業種の拡大による新規顧客からの売上収益の拡大によるものであります。また、2024年12月におけるARRは36,259百万円となり、2023年12月の28,641百万円から26.6%拡大しました。

(売上原価、売上総利益)

当連結会計年度の売上原価は16,255百万円（前連結会計年度比27.9%増）、売上総利益は17,802百万円（前連結会計年度比29.9%増）となり、売上総利益率は52.3%（前連結会計年度比0.4%ポイント上昇）となりました。売上総利益率の改善は、継続的な技術革新への取り組みによるものであります。

(販売及びマーケティング費用、研究開発費、一般管理費、その他の収益、その他の費用、営業利益)

事業規模の拡大及び為替影響により、営業費用（販売及びマーケティング費用、研究開発費、一般管理費）の金額は増加していますが、対売上収益比率は前年同期の50.1%から47.5%へと、2.6%ポイント低下しました。研究開発費はプロダクト差別化のための研究開発活動の強化及び為替影響により、対売上収益比率が前年同期比で1.8%ポイント上昇しました。一方、販売及びマーケティング費用と一般管理費の対売上収益比率は、生産性改善及び効率性向上により、それぞれ2.8%ポイント及び1.5%ポイント低下しました。

その他の収益は390百万円(前期比56百万円増)、その他の費用は29百万円(同21百万円増)となりました。

上記の通り営業費用（販売及びマーケティング費用、研究開発費、一般管理費）の金額は増加したものの、売上収益に対する比率は低下しており、コスト構造は改善しております。この結果、営業利益は1,981百万円（前期比1,180百万円増)となりました。

(金融収益、金融費用、税引前利益)

当連結会計年度における金融収益は448百万円(前期比99百万円減)、金融費用は367百万円(同82百万円増)となりました。金融収益の減少は主に定期預金等の利息収入の減少によるものであり、金融費用の増加は主に為替差損の増加によるものであります。この結果、税引前利益は2,062百万円（同999百万円増)となりました。

(法人所得税費用、当期利益)

当連結会計年度における法人所得税費用は865百万円のマイナス（利益方向）となりました。税引前利益は増加しましたが、2024年12月期に回収可能性が高まった繰延税金資産の計上をしたため、法人所得税費用がマイナスとなりました。この結果、当期利益は2,927百万円(同1,925百万円増)となりました。

④　財政状態の分析

財政状態の分析については、「第２　事業の状況　４　経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析　(1) 経営成績等の状況の概要　②　財政状態の状況」に記載のとおりであります。

⑤　キャッシュ・フローの分析

キャッシュ・フローの分析については、「第２　事業の状況　４　経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析　(1) 経営成績等の状況の概要　③　キャッシュ・フローの状況」に記載のとおりであります。

⑥　資本の財源及び資金の流動性に関する情報

当社グループの主な資金需要は、当社グループの業容拡大のための研究開発活動や営業活動に係る人件費です。これらの資金需要に対しては、投資活動及び財務活動によるキャッシュ・フローの支出超過、並びに営業活動によるキャッシュ・フローが収入超過の状況を踏まえ、自己資金を基本としております。

⑦　経営成績に重要な影響を与える要因について

当社グループ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　３　事業等のリスク」に記載のとおりであります。

28．セグメント情報

(1) 報告セグメントの概要

当社グループの事業セグメントは、当社の構成単位のうち分離された財務情報が入手可能であり、取締役会が、経営資源の配分の決定及び業績を評価するために、定期的に検討を行う対象となっているものであります。

当社グループは、AISaaS事業による単一セグメントであるため、記載を省略しております。

(2) セグメント収益及び業績

当社グループは単一セグメントであるため、記載を省略しております。

(3) 製品及びサービスに関する情報

外部顧客への収益実績の内訳は以下のとおりであります。

(4) 地域に関する情報

地域別売上収益は、主に顧客の拠点や所在地及び識別可能なブランドの所在地に基づいて集計しております。当該基準は注記「18．売上収益」における地域別開示とは異なる可能性があります。また、金融資産及び繰延税金資産以外の非流動資産の地域別内訳は、当社グループ各社の所在地に基づいて集計しております。

上記基準による前連結会計年度の日本における収益は5,604百万円であります。金融資産及び繰延税金資産を除く非流動資産の前連結会計年度末時点の残高は12,261百万円であり、そのうちシンガポールが6,443百万円、台湾が1,763百万円、日本が1,101百万円であります。

上記基準による当連結会計年度の日本における収益は5,040百万円であります。金融資産及び繰延税金資産を除く非流動資産の前連結会計年度末時点の残高は14,926百万円であり、そのうちシンガポールが9,462百万円、台湾が1,290百万円、日本が966百万円であります。

(5) 主要な顧客に関する情報

2023年12月期及び2024年12月期の当社グループの主要な顧客に関する売上収益は以下のとおりであります。