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Appier Group

スコア35.9/100

企業情報

2025-12-31 時点
代表者
代表取締役CEO 游 直翰
本社所在地
東京都港区愛宕二丁目5番1号
設立年月日
2019-01-01
上場日
2021-03-30
従業員数(連結)
791人
従業員数(単独)
0人
公式サイト
www.appier.com

事業内容

(1)  当社グループの概要当社グループのミッションは、「自律型AIでROIを向上させる」です。現在、あらゆるサービスやソリューションでAIの活用が進展しており、世界は急速に進展するAI革命の真只中にあります。

当社は、このAI時代における大きな変革の機会を捉え、ビジネスドメインであるマーケティング分野において、業種特化・顧客中心型の自律型AIモデルを高性能化するための豊富な経験の蓄積、データを用いたAIの訓練と改善の積み重ね及びプロダクト開発のための研究開発投資を通じて、顧客企業のROI(投資リターン)向上を実現してきました。

当社グループは、マーケティング分野におけるAIソリューションを提供するパイオニアとして、マーケティングからセールス活動まで顧客接点の全領域を支援するソリューションを提供し、企業の収益最大化に貢献してきました。

また近年では、AaaS(Agentic AI as a Service)を提供するAIネイティブ企業として、自律型AIが分断されていたデータを瞬時に統合・連携させることで、市場の変化をリアルタイムに捉える、自律的で適応力の高いオムニチャネルマーケティングを提供しています。

これにより、当社の自律型AIは顧客企業にとって24時間365日稼働する自律的なマーケティングパートナーとなり、事業戦略の立案から実行まで継続してサポートすることで、明朗で説得力のある意思決定が可能になります。

多くの企業は価値あるファーストパーティデータを保有しながらも、「データの断片化」と「AI人材の不足」という課題により、有効に活用することができていません。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、この課題を解決します。

まず深層学習(ディープラーニング)技術(注1)を活用し、フォーマットが異なる多様なデータをシームレスに統合することで、「データの断片化」の問題を解消します。さらに、統合されたデータに基づいて、最先端のAIモデルを自動で構築するソフトウェアを提供することで、高度な「AI人材不足」の課題も解消します。

加えて、当社のAIプラットフォームは、構築されたAIモデルを現場ですぐに活用することができるだけでなく、他のマーケティングアプリケーションとの連携が容易です。これにより、顧客企業のマーケティング活動の効率性を飛躍的に高め、ROIを向上させることができます。

当社グループのAIプラットフォームが提供するソリューションは、予測AI(Predictive AI)モデル及び生成AI(Generative AI)モデルだけでなく、あらゆるAIモデルを統合して自律的にタスクを完遂する自律型AI (Agentic AI)を内包しています。

これにより、単なる高精度な「消費者行動・興味関心の予測」に留まらず、予測に基づいたクリエイティブの自動生成や自律的な業務のリアルタイムな遂行を可能にします。これにより、データは真の価値を発揮し、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3)の各段階における課題解決を支援します。

当社グループは、AIとデータ活用における革新を通じて、顧客企業に以下の戦略的価値を提供します。(1) ROIの最大化: AIが自律的に学習・実行することで、「過去データの基づく意思決定」から「ユーザー行動を予測して先回りする意思決定」へと転換させます。

これにより、投資実行前に予測ROIを把握し、マーケティング投資のROIを最大化します。(2) 時間とコストの劇的な削減: 自律型AI(Agentic AI)の活用を容易に導入することができ、業務プロセスへの統合にかかる時間とコストを大幅に削減します。

(3) ファネル全段階の最適化: デジタルマーケティングとセールス領域の課題を一気通貫で解決します。相互にリンクしたデータ基盤により、ファネル全段階の最適化を可能にします。

(注) 1.ニューラルネットワーク(注2)により機械学習技術を実装するための手法の一種2.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3.「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、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を活用した企業向けマーケティング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。

マーケティング分野に注力したのは、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ためです。当社グループは、AIや機械学習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。

研究開発人員の多くがAI・ビッグデータ・コンピューターサイエンス領域で博士号または修士号を取得しています。また、当社グループの役員・従業員が執筆した300本以上の論文が、トップジャーナル、カンファレンス、ワークショップにおいて発表されています。

さらに、世界的に著名なデータマイニングコンテスト「KDDカップ」では、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。

こうした実績により、当社グループはフォーチュン誌から「AI革命を牽引する50社(2017年)」(注1)に、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きました。

事業面においても経験豊富なメンバーを擁し、技術力・事業経験・顧客中心主義を組み合わせた独自の企業文化を形成しています。当社グループの主要な歩みは以下のとおりです。・2014年:当社グループ初のプロダクトである「CrossX」の提供を開始。・2014年~2015年:台湾から日本と韓国に事業を拡大。

さらに東南アジア各国に進出。・2018年:インドのQuantumgraph Solutions Private Limitedを買収し、AI機能を追加した「AIQUA」の提供を開始。

・2019年:日本のEmotion Intelligence株式会社を買収し、最先端の機械学習技術を追加した「AiDeal」の提供を開始。・2020年:中国での事業活動を強化し、欧州・米国に展開。

・2021年:台湾の邦妮科技有限公司(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。

・2022年:米国のWoopra, Inc.を買収し、AIを搭載した次世代CDP(カスタマー・データ・プラットフォーム)「AIRIS」の提供を開始。

・2025年:フランスのADYOUNEED SASを買収し、最適な広告クリエイティブを自動生成できるAI搭載プラットフォーム「AdCreative.ai」の提供を開始。

現在、当社グループは、東京の他、大阪、ソウル、台北、香港、北京、カリフォルニア、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(2025年12月末時点)を構え、2,111の企業グループ(注3)に直接または代理店経由でAI プラットフォームを提供しています。

主要な関係会社(AaaS事業)開発の拠点:Appier,Inc.等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。3.2025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) AIプラットフォームが解決する現代の課題と可能性 近年のデジタルマーケティングは、スマートデバイスの普及、eコマース、ソーシャルメディアの拡大に伴い、劇的な進化を遂げています。企業が取り扱うデータは急増し、オムニチャネル化と画像・動画等の非構造化データの増加により、その複雑性は増大しています。

このような潮流の中、深層学習(ディープラーニング)や生成AI(Generative AI)から自律型AI (Agentic AI)といったAI技術の進展は、企業のデータ利活用ニーズを「データを収集・解析し意思決定に繋げる」段階から「設定された目標に対して、AIが自ら計画を立て、ツールを使い完遂する」へと質的に変容させました。

しかしながら、多くの企業は、この変革期において以下の二大課題に直面し、成長機会を逸しているのが現状です。

1.データの分断化と複雑化及び限られた質の高いデータへのアクセス: 顧客行動が複数ソースに分断され、形式が異なる大量のデータを瞬時に統合・管理すること、価値あるデータを独自でアクセスすることは困難です。

2.AI人材の不足と実行コスト: AIをビジネスに貢献させるための高度な専門人材が不足しており、投資対収益に直結する価値あるAIモデル及び自律型AIの開発および組織への融合には多大な時間とコストを要します。

当社グループAIプラットフォームの革新:自律型AIによる解決当社グループのAIプラットフォームは、これらの社会的課題に対し、以下のように対応します。

・AIによるデータ統合の自動化: ディープラーニング技術により、分断された異なるフォーマットのデータを瞬時に統合し、広範に利用可能な包括的なユーザープロファイルを自動生成します。これにより、データがない領域でも周辺嗜好に基づいた高精度な予測が可能になります。

・AIによる実行の自律化: 最先端の機械学習と自律型AIを活用し、様々なAIモデルの自動構築を実現。データサイエンティスト不在でも、AIが自律的に学習・実行することで、企業の課題解決とROI最大化に集中できる環境を提供します。

・迅速な導入: システム環境に依存しないプラットフォームとして提供することで、マーケティング担当者は初期投資を抑え、即座に最先端のAI活用(予測、生成、実行)を開始できます。

当社グループは、自律型AIソリューションをAaaS(Agentic AI as a Service)形式で提供することにより、多数の顧客企業が最先端のAIモデルを容易に活用することができ、AIの潜在能力が最大限に引き出されると考えています。

このように、当社プラットフォームは様々なソースやデバイスから取得したデータを自動で統合することで、断片的な情報から包括的なユーザーのプロファイルを生成します。その際、ユーザーの自社ウェブサイトへの訪問履歴やアプリの使用履歴等を自然言語処理(注1)とディープラーニングにより解析します。

これにより、データがない領域であっても、周辺領域におけるユーザーの嗜好を基に、未開拓分野への興味・関心を予測することができます。こうした分析により、より広範なトピックに対するユーザーの行動を高精度に予測することが可能となっています。

当社グループのソリューションを活用して、企業の課題を解決した具体例な事例は以下のとおりです。① データ統合の自動化:化粧品ブランドのアプリ・Webサイト、CRM(注2)からのストリーミングデータ(注3)を統合し、ユーザープロファイルを生成。

ユーザーの行動パターン、興味・関心、商品の閲覧・購入履歴等のWebサイトやアプリ上での行動データを統合することで、包括的なユーザープロファイルを生成。② AI予測モデルの自動構築:包括的なユーザープロファイルに基づき、ユーザーが「いつ、何を、どのように購入するか」を予測するAI予測モデルを自動構築。

例えば、あるユーザーが日焼け止めUVカットファンデーションを購入する可能性を高精度で予測し、適切なマーケティングを施策を実行することが可能。③ パーソナライズされた提案:最も関連性の高い商品を自動的にWebサイトやアプリに表示することで、コンバージョン率を向上。

(注) 1.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2.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3.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ています。

特に、当社の顧客の多くを占める消費者向けサービス企業に対して、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、さらには販売に至るまで、マーケティングの全プロセスを一気通貫で支援するソリューションを揃えています。

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全体を包括する「フル・ファネル」と呼んでいます。このアプローチにより、各段階における顧客企業の課題解決を支援することができます。

また、AaaS(Agentic AI as a Service)プラットフォームとして提供することで、AI活用の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、顧客企業に以下の価値を提供しています。

① 企業レベルでの容易なAI導入:完全に自動化されたデータ統合とAIモデル自動構築の技術により、企業全体で容易にAIを導入。

② CMO(Chief Marketing Officer)やマーケティング責任者の意思決定支援: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することで、従来の過去データのみに基づくマーケティング上の意思決定を、ユーザー行動を予測して先回りする意思決定へと進化。

また、投資額に対するリターンを事前に予測することが可能。③ マーケティング担当者の業務支援:日々の業務課題に対応したフル・ファネルのソリューションを提供。デジタルマーケティングにおける煩雑な手作業を自動化することで、マーケティング担当者はより戦略的な意思決定に集中することが可能。

さらに、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、予測精度が高まります。これにより、顧客企業のマーケティング投資のROIが一層向上し、ソリューションの利用拡大につながることで、当社ソリューションに対する顧客ロイヤルティが強化されると考えています。

広告クラウドは、当社グループの開発した自律型AIが、顧客企業の設定したマーケティング戦略をもとに、自ら計画を立てユーザー獲得のためのマーケティングキャンペーンを遂行し、顧客企業はその実施結果等をソフトウェア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、パーソナリゼーションクラウド・データクラウドは、自律型AIが既存顧客とのCRMの強化のためのエンゲージメント及びユーザーの行動予測からマーケティング施策立案を行うソフトウェアです。

顧客企業は自社のニーズに応じて、1つのソリューションのみを利用することも、複数を組み合わせて利用することも可能です。各ソリューションは高度に連携・統合されているため、組み合わせて利用することにより、従来得られなかった新たな知見や気づきを獲得することができます。

さらに、得られたデータや知見を他の分野で活用することも可能です。提供するプロダクトを最適化し、プロダクト間のシナジーを最大化するため、当社グループはプロダクトを「広告クラウド」「パーソナライゼーションクラウド」「データクラウド」という3つのカテゴリーに分類しています。

① 広告クラウド CrossX、AIXPERT: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プロダクトです。

これは、マーケティング・ファネル図における最上段の「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、成果を改善するために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自動で実行することで、顧客企業が高い投資対効果(ROI)を実現できるよう支援します。

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ます。

これにより、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。

さらに、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。

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ユーザー獲得のためのプロダクトですが、顧客企業が自らソフトウェアを活用し、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をモニタリングできる点に特長があります。

AIは予測結果に基づき、広告予算の配分やパラメーター調整を提案し、運用改善と管理を一括で行うことができます。また、AIがマーケティング担当者に代わってすべての意思決定を自動的に行う「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、顧客企業がプロダクト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。

AdCreative.ai:最適な広告クリエイティブを自動生成できるAI搭載プラットフォーム当社グループは、2025年3月にフランス企業ADYOUNEED SASを買収し、同社が開発・提供するデジタル広告クリエイティブ制作プラットフォーム「AdCreative.ai」をプロダクトラインに追加しました。

AdCreative.aiは、最先端のAI技術を活用し、デジタル広告クリエイティブを革新するAI搭載プラットフォームです。

高度な生成AIモデルと包括的な独自のデータセットを活用することで、クリエイティブ制作のプロセスを効率化し、多様なデジタルチャネル・個別ユーザー向けに最適化されたROI改善効果の高い広告素材を自動生成することができます。

AdCreative.aiの特長は、コンバージョンに最適化された広告クリエイティブを生成する点であり、エンゲージメント指標を最大化し、優れたROIを実現するよう設計されています。

また、高度な分析機能とパフォーマンス計測ツールを備えており、顧客はデータに基づいたクリエイティブ戦略の意思決定を行うことができます。さらに、競合分析機能を通じて価値のある市場におけるインサイトを提供し、業界内でより効果的な広告戦略を実行することを支援します。

また、AdCreative.aiは、当社グループの主力AIネイティブソリューションである「広告クラウド」だけでなく「パーソナライゼーションクラウド」「データクラウド」に統合されており、データから得られるインサイトを活用して、パーソナライズされたクリエイティブをリアルタイムで生成することができます。

これにより、顧客企業は、市場環境や消費者ニーズの変化に迅速に対応することができ、顧客企業のROIをさらに高めます。・広告クラウド:Eコマース業界において、AdCreative.aiは生成AIを活用し、個別ユーザーに合わせたコンバージョン率の高い広告クリエイティブを短時間かつリアルタイムで生成します。

これにより、従来は数週間を要していた制作期間を大幅に短縮し、Appierの広告配信プラットフォームを通じて迅速かつ大規模な広告展開を実現します。

・パーソナライゼーションクラウド:AdCreative.aiが生成する画像・動画等は、AIQUAやBotBonnieなどのプロダクトを通じて、ユーザーの属性や行動履歴に応じた最適なタイミング・内容で配信されます。

これにより、1対1の大規模パーソナライズドコミュニケーションを可能とし、顧客エンゲージメントとロイヤリティを高めます。・データクラウド:データクラウドとの統合により、データを基にしたクリエイティブの最適化がさらに進化します。

リアルタイムに特定された高ポテンシャル顧客セグメントに対して、AdCreative.aiは各セグメントに最適化された広告クリエイティブをリアルタイムで自動生成することにより、マーケティング効果を高めます。

AdCreative.aiはサブスクリプション方式の価格体系であり、顧客企業がプロダクト経由で行うクリエイティブ自動生成のボリュームに基づき月額料金が決定します。

② パーソナライゼーションクラウド AIQUA、BotBonnie: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。

主な課題として、(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こと、(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こと、(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こと、が挙げられます。

従来のマーケティング・オートメーション・ツールは、ユーザーの行動に基づき、事前に設定されたルールに合致した場合にメッセージを自動送信する仕組みが一般的でした。

しかし、この方式では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、すでに関心を失ったメッセージを送信してしまうという課題が生じます。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Quantumgraph Solutions Private Limitedを買収し、同社のプロダクトを再設計のうえAI機能を追加することで、AIQUAを立ち上げました。

AIQUAは、ユーザーの行動や興味関心をAIが予測し、ユーザーごとに最適化されたメッセージを最適なタイミングで配信することで、エンゲージメントを高めることが可能です。主な特徴は以下のとおりです。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可能(2) AIアルゴリズムにより、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すすめ情報を自動的に作成(3) 読まれる可能性が高いチャネルおよび最適な送信タイミングをAIが予測し、メッセージを自動配信 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総に応じた段階的な定額料金を設定しています。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。

これにより、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、会話型コマースやカスタマーサポート領域にも進出し、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おける顧客中心のアプローチをさらに強化しました。

BotBonnieは、オムニチャネル対応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効率的にナビゲートできるよう設計されています。

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体験を提供するためには、多大な労力を要しますが、BotBonnieは、ビジュアルビルダーを活用することで、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ことができます。

また、AIが会話データから得たインサイトを活用し、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登録者数に応じた段階的な定額料金を設定しています。

AiDeal: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、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課題があります。

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しないことです。また、過剰なインセンティブ付与はブランドイメージを損なう可能性もあります。

二つ目は、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、同社のプロダクトに最先端の機械学習技術を組み合わせることで、AiDealを開発しました。

AiDealは、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することで、収益性を維持しつつ売上の最大化を実現するプロダクトです。

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の仕方、カーソルの動き、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ます。

これにより、ユーザーが製品やサービスの購入を決断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・申込みフォームを途中で離脱したユーザーに対して、入力完了を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、取引量に応じた段階的な定額料金を設定しています。④ データクラウド AIXON、AIRIS: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。

これにより、顧客企業はデータサイエンティストを社内に抱えることなく、膨大なユーザーデータを統合・強化し、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)の行動を自動的に予測することができます。

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ビジュアル化された分かりやすいインターフェースを通じて、複数のソースや異なるフォーマットのデータを簡単に接続することができます。

当社のディープラーニング技術により、リアルタイムでデータを統合し、AI予測モデルに必要な情報を自動的に抽出・処理することが可能です。(2) 自動的な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、実際のビジネス課題解決に集中することができます。例えば、解約予測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ツールなど、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AIAIXONは、AIの意思決定プロセスをテキストで可視化し、モデル内で重要な変数や特定の判断理由を明示します。AI分析の根拠を説明できることは、AI技術への信頼性を高め、「ブラックボックス化」を防ぐうえで重要な要素です。

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、不備の修正や整理を行うことで、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が予測したユーザーの潜在的な解約リスクや潜在的な購買行動に対して、AIQUAを活用してタイムリーなエンゲージメントを実施することで、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、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、このプロダクト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た段階的な定額料金を設定しています。

(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]。

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従業員データ推移

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

スコア

2026/04/15 算出
総合スコア

35.87/ 100

安定性50.67
成長性39
配当力38
割安度0
財務健全性59

スコア推移

ランキング業種: 情報・通信業

スコアランキング

総合スコア
全業種2,623位/ 3,705社
業種別377位/ 592社
全体2,623位/ 3,705社
業種377位/ 592社
安定性
全業種3,061位/ 3,705社
業種別433位/ 592社
全体3,061位/ 3,705社
業種433位/ 592社
成長性
全業種1,493位/ 3,705社
業種別319位/ 592社
全体1,493位/ 3,705社
業種319位/ 592社
配当力
全業種2,315位/ 3,705社
業種別263位/ 592社
全体2,315位/ 3,705社
業種263位/ 592社
割安度
全業種2,281位/ 3,705社
業種別429位/ 592社
全体2,281位/ 3,705社
業種429位/ 592社
財務健全性
全業種2,301位/ 3,705社
業種別430位/ 592社
全体2,301位/ 3,705社
業種430位/ 592社

企業データランキング

従業員数(連結)791人
全業種1,692位/ 3,189社
業種別151位/ 469社
全体1,692位/ 3,189社
業種151位/ 469社

四半期業績

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書・四半期報告書をもとに作成

財務サマリー

指標2020年2021年2022年2023年2024年2025年
損益
売上高企業の本業での収入の合計90億127億
↑41.1%
194億
↑53.4%
264億
↑36.0%
341億
↑28.9%
437億
↑28.4%
営業利益本業で稼いだ利益。売上高から原価と販管費を引いたもの-5,671万-5億
↓748.0%
-2億
↑62.2%
-3億
↓46.1%
-3億
↓28.8%
-2億
↑32.7%
経常利益営業利益に金融収支等を加えた、通常の事業活動による利益-5,709万-5億
↓838.9%
-8,369万
↑84.4%
-3億
↓299.5%
-4億
↓6.2%
-3,500万
↑90.1%
純利益税金や特別損益を差し引いた最終的な利益。株主に帰属する利益-15億-12億
↑18.9%
2,132万
↑101.8%
10億
↑4598.1%
29億
↑192.2%
26億
↓12.6%
収益性
EPS1株あたり純利益。純利益÷発行済株式数で算出。高いほど収益力が高い-16.0円-12.0円
↑25.3%
0.2円
↑101.8%
9.8円
↑4590.5%
28.7円
↑191.4%
25.1円
↓12.4%
ROE自己資本利益率。株主の出資金でどれだけ利益を生んだかの指標。8%以上が目安-9.24%-3.90%
↑57.8%
0.10%
↑102.6%
3.60%
↑3500.0%
9.20%
↑155.6%
7.20%
↓21.7%
ROA総資産利益率。全資産を使ってどれだけ利益を出したかの指標。5%以上が目安-11.73%-3.78%
↑67.8%
0.06%
↑101.6%
2.65%
↑4316.7%
6.56%
↑147.5%
4.23%
↓35.5%
営業利益率売上高に対する営業利益の割合。本業の収益力を示し、10%以上なら優良-0.63%-3.80%
↓503.2%
-0.94%
↑75.3%
-1.01%
↓7.4%
-1.00%
↑1.0%
-0.53%
↑47.0%
キャッシュフロー
営業CF本業から実際に入ってきた現金。プラスが大きいほど稼ぐ力が強い-8億-7億
↑11.1%
10億
↑233.4%
22億
↑123.3%
19億
↓13.3%
33億
↑69.7%
投資CF設備投資や企業買収等に使った現金。成長企業は通常マイナスが大きい-27億-91億
↓235.4%
-38億
↑58.4%
20億
↑152.3%
-22億
↓213.7%
-43億
↓93.3%
財務CF借入・返済・配当金支払い等による現金の動き12億144億
↑1139.6%
-5億
↓103.6%
-23億
↓332.7%
-8億
↑64.8%
70億
↑989.0%
フリーCF企業が自由に使えるお金。営業CF+投資CFで算出。配当や成長投資の原資-35億-98億
↓177.0%
-28億
↑71.7%
42億
↑251.1%
-3億
↓107.4%
-11億
↓239.4%
財務
総資産企業が保有する全ての資産(現金・設備・投資等)の合計124億312億
↑151.8%
359億
↑15.2%
379億
↑5.3%
446億
↑17.9%
605億
↑35.5%
自己資本返済不要な資本。株主からの出資金と利益の蓄積で構成される157億302億
↑92.3%
302億
↓0.1%
299億
↓0.9%
287億
↓4.0%
286億
↓0.3%
自己資本比率総資産に占める自己資本の割合。高いほど財務が安定。40%以上が目安61.90%73.20%
↑18.3%
72.90%
↓0.4%
76.90%
↑5.5%
76.90%
↑0.0%
61.40%
↓20.2%
配当
一株配当1株あたりの年間配当金額。株主への利益還元額----2.0円2.3円
↑12.5%
配当性向純利益のうち配当に回す割合。30〜50%が健全な目安。高すぎると持続性に懸念----6.97%8.95%
↑28.4%

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

配当履歴

年間配当
2.3円
連続増配
1年
非減配
1年

一株配当の推移

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

※ 株価データは前営業日の終値です。リアルタイムの値ではありません。PER・PBR等のバリュエーション指標も終値ベースで算出されています。

スコアの算出方法

総合スコアは5軸(安定性・成長性・配当力・割安度・財務健全性)をそれぞれ100点満点で評価し、加重平均で算出します。

総合 = 安定性×25% + 成長性×20% + 配当力×25% + 割安度×20% + 財務健全性×10%
各軸の詳しい算出基準を見る →

※ 各軸100点満点。データ不足の場合は該当項目が0点になります。