回次 |
第10期 |
第11期 |
|
決算年月 |
平成28年7月 |
平成29年7月 |
|
売上高 |
(千円) |
|
|
経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
|
△ |
親会社株主に帰属する当期純利益又は 親会社株主に帰属する当期純損失(△) |
(千円) |
|
△ |
包括利益 |
(千円) |
|
△ |
純資産額 |
(千円) |
|
|
総資産額 |
(千円) |
|
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
|
|
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
|
△ |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
|
|
自己資本比率 |
(%) |
|
|
自己資本利益率 |
(%) |
|
|
株価収益率 |
(倍) |
|
|
営業活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
△ |
△ |
投資活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
△ |
△ |
財務活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
△ |
|
現金及び現金同等物の期末残高 |
(千円) |
|
|
従業員数 |
(人) |
|
|
(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
(注)1.売上高には、消費税等は含まれておりません。
2.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、第10期は潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であるため、期中平均株価が把握できませんので記載しておりません。また、第11期は潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できませんので、また、1株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。
3.第11期の自己資本利益率については、親会社株主に帰属する当期純損失が計上されているため、記載しておりません。
4.株価収益率については、当社株式は非上場であるため、記載しておりません。
5.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。
6.第10期、第11期の連結財務諸表については、「連結財務諸表の用語、様式及び作成方法に関する規則」(昭和51年大蔵省令第28号)に基づき作成しており、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づき、EY新日本有限責任監査法人の監査を受けております。
7.平成30年3月9日開催の取締役会決議により、平成30年3月28日付で普通株式1株につき300株の株式分割を行っておりますが、第10期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して1株当たり純資産額及び1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額を算定しております。
回次 |
第7期 |
第8期 |
第9期 |
第10期 |
第11期 |
|
決算年月 |
平成25年7月 |
平成26年7月 |
平成27年7月 |
平成28年7月 |
平成29年7月 |
|
売上高 |
(千円) |
|
|
|
|
|
経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
△ |
|
|
|
△ |
当期純利益又は当期純損失(△) |
(千円) |
△ |
|
|
|
△ |
資本金 |
(千円) |
|
|
|
|
|
発行済株式総数 |
(株) |
|
|
|
|
|
純資産額 |
(千円) |
|
|
|
|
|
総資産額 |
(千円) |
|
|
|
|
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
|
|
|
|
|
1株当たり配当額 |
(円) |
|
|
|
|
|
(うち1株当たり中間配当額) |
( |
( |
( |
( |
( |
|
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
△ |
|
|
|
△ |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
|
|
|
|
|
自己資本比率 |
(%) |
|
|
|
|
|
自己資本利益率 |
(%) |
|
|
|
|
|
株価収益率 |
(倍) |
|
|
|
|
|
配当性向 |
(%) |
|
|
|
|
|
従業員数 |
(人) |
|
|
|
|
|
(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
(注)1.売上高には、消費税等は含まれておりません。
2.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、第7期及び第11期は潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であるため、期中平均株価が把握できませんので、また、1株当たり当期純損失金額であるため記載しておりません。また、第8期、第9期及び第10期までは潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であるため、期中平均株価が把握できませんので記載しておりません。
3.第7期及び第11期の自己資本利益率は、親会社株主に帰属する当期純損失であるため、記載しておりません。
4.株価収益率については、当社株式は非上場であるため、記載しておりません。
5.1株当たり配当額及び配当性向については、配当を実施していないため記載しておりません。
6.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、年間平均人員を( )内にて外数で記載しております。
7.第10期及び第11期の財務諸表については、「財務諸表等の用語、様式及び作成方法に関する規則」(昭和38年大蔵省令第59号)に基づき作成しており、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づき、EY新日本有限責任監査法人の監査を受けております。
なお、第7期、第8期及び第9期の財務諸表については、「会社計算規則」(平成18年法務省令第13号)の規定に基づき算出した各数値を記載しております。また、当該各数値については、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づくEY新日本有限責任監査法人の監査を受けておりません。
8.当社は、平成30年3月9日開催の取締役会決議により、平成30年3月28日付で普通株式1株につき300株の株式分割を行っておりますが、第10期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、1株当たり純資産額及び1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額を算出しております。
9.上記8.のとおり、平成30年3月28日付で普通株式1株につき300株の株式分割を行っております。
そこで、東京証券取引所自主規制法人(現 日本取引所自主規制法人)の引受担当者宛通知「『新規上場申請のための有価証券報告書(Ⅰの部)』の作成上の留意点について」(平成24年8月21日付東証上審第133号)に基づき、第7期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して算出した場合の1株当たり指標の推移を参考までに掲げると、以下のとおりとなります。
なお、第7期、第8期及び第9期の数値(1株当たり配当額についてはすべての数値)については、EY新日本有限責任監査法人の監査を受けておりません。
回次 |
第7期 |
第8期 |
第9期 |
第10期 |
第11期 |
|
決算年月 |
平成25年7月 |
平成26年7月 |
平成27年7月 |
平成28年7月 |
平成29年7月 |
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
63.96 |
65.61 |
82.62 |
84.38 |
53.89 |
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
△13.38 |
1.66 |
17.00 |
1.76 |
△21.41 |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
- |
1株当たり配当額 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
- |
(うち1株当たり中間配当額) |
(-) |
(-) |
(-) |
(-) |
(-) |
当社は、代表取締役社長の中村達生が「世界に氾濫する大量の情報を俯瞰的に可視化できないか」という視点に着想を得た独自の解析テクノロジーを事業化したことから始まります。当初、株式会社創知としてスタートいたしました。
当社の会社設立後、現在までの沿革は次のとおりであります。
平成18年8月 |
株式会社創知(現当社)を設立(本店 東京都港区赤坂) |
平成19年4月 |
特許可視化ツールサービス提供開始 |
平成20年5月 |
東京都港区六本木へ本店移転 |
平成21年6月 |
東京都文京区小石川へ本店移転 |
平成24年11月 |
TechRadar® (注1)をクラウドサービスにより提供開始 |
平成25年7月 |
東京都文京区小日向へ本店移転 |
平成25年11月 |
DocRadar® (注2)をクラウドサービスにより提供開始 |
平成26年1月 |
社名をVALUENEXコンサルティング株式会社に変更 |
平成26年2月 |
VALUENEX,Inc.(米国)設立 |
平成26年11月 |
TechRadar®/DocRadar®にダッシュボード機能(注3)追加 |
平成27年7月 |
社名をVALUENEX株式会社に変更 |
平成28年1月 |
VALUENEX,Inc.(米国)の全株式を取得し、100%連結子会社化 |
平成29年7月 |
TechRadar®/DocRadar®のユーザインターフェース2.0バージョン提供開始 |
(注1)当社の解析テクノロジーを利用した特許専用の解析アプリケーションサービス
(注2)当社の解析テクノロジーを利用した論文等の解析アプリケーションサービス
(注3)複数の分析データを一覧表示する機能
当社グループは、VALUENEX株式会社(当社・東京都文京区)と100%子会社のVALUENEX, Inc.(米国・カリフォルニア州メンロパーク市)の2社から構成されており、世界中に氾濫する大量の情報を「信頼性」「俯瞰性」「客観性」「正確性」「最適性」の5つの独自の視点で融合し価値を創造することを理念としております。
当社グループの事業は当社の創業者代表取締役社長である中村達生が独自に開発したアルゴリズム(注1)を基盤にしたビッグデータ(注2)の解析ツールの提供(ASP(注3)サービス)とそれを用いたコンサルティングサービス及びレポート販売であり、これらはひとつのアルゴリズムから派生した事業であることから総称してアルゴリズム事業と称しております。したがい、当社グループは、アルゴリズム事業の単一セグメントのため、セグメント別の記載は省略しております。
各サービスの具体的な内容は以下のとおりであります。
(ASPサービス)
①ASPサービスの内容と販売形態
ASP型ライセンスサービスであり、TechRadar® Scope (テックレーダー スコープ)、TechRadar® Vision (テックレーダー ビジョン)とDocRadar®(ドックレーダー)からなります。
まず、TechRadar®ですが、特許専用の解析ツールであります。これは、指定した技術文書をもとに特許データベースに登録されている全ての特許文書同士を比較したうえで、最大10万件までの特許文献間の類似度(特許データの間のそれぞれの内容がどれだけ近いのか、遠いのか)を自動的に判断し、それを目で見えるようにすること(可視化)により、膨大な特許群を一望に見渡すこと(俯瞰)ができるものであります。この可視化、俯瞰というやりかたは、文字を読んで理解するより、一目見て理解する方が早いという発想によるものであります。また、一般的な特許検索ツールは単語による検索条件に基づき、類似の特許データを検索、集計する等の結果は出すものの、特許データ同士の関係をどのくらい近いのか、遠いのかといった解析は行えません。それに対し、当社グループの解析ツールは、入力条件も、単語のみならず、共通性が高い単語を用いている文書間の距離(どのくらい近いのか、遠いのか)を数量化することが可能であります。ここが当社グループの情報解析ツールの大きな強みであります。
解析後のイメージは図1のようなものとなります。これらは1個のドット(点)が1つの特許を表しており、集合している領域は類似の特許が集中している分野であり、空白の領域は特許が存在していない分野というように可視化することができます。この読み解き方ですが、類似の特許が集中している場合は、競合が激しい分野であり、一方で特許が存在していないという場合は、何らかの理由(例えば、法の規制や技術的な制約あるいはまったく発想にないなど)により、競合がない分野であると読み解くことができます。この読み解きにより、例えば、将来の技術開発分野の特定(手つかずの領域に進出等)や買収先の技術領域の探索(強みの技術はどこで競争優位性があるのか等)あるいは潜在的なパートナー企業の探索(自社の技術領域とシナジーのある技術領域を有している企業はどこか)など様々な使い方ができます。
図1
TechRadar®には、TechRadar® ScopeとTechRadar® Visionがあります。TechRadar® Scopeは特許出願が既に出願されているものではないかの確認や新規事業や潜在市場のアイデアを練る場合に適したツールであり、概念検索(注4)で類似特許を上位最大1,000件まで表示します。一方TechRadar® Visionは大量の情報を分析するためのツールであり、最大100,000件の特許データを高精度に配置、表示します。
TechRadar®は、日本語、英語に対応しており、海外における特許解析も可能としております。
一方、DocRadar®は基本的にはTechRadar®と同じく最大10万件のテキスト文書情報を類似度評価によって可視化することで、従来、整理が難しくビジネス活用ができなかった文書情報(たとえばアンケートの自由記述など)を、類似度評価によって整理・クラスタリング(注5)、さらに可視化し、文書情報の定量分析を可能にする解析ツールであります。
TechRadar®との最大の違いでありますが、TechRadar®が日本、米国、欧州、その他の海外の特許データベースとリンクされているいわば特許のビッグデータ付属の解析ツールであるというのに対し、DocRadar®は、知財ビッグデータは付属されていない知財以外の多様なテキスト文書情報(たとえば、ニーズ・マーケット情報、社内文書、アンケート、インターネット情報、購買情報(POS)、判例情報、技術情報、研究情報など)を解析対象とする解析ツールという点であり、本質的には同じアルゴリズムを基盤としたツールであるといえます。
なお、DocRadar®は、日本語、英語に加え、中国語にも対応しております。
これらをまとめると表1のとおりとなります。
表1
|
|
解析対象 |
処理容量 |
想定ユーザ層 |
利用用途(例) |
ASP |
TecRadar® Scope |
特許 |
最大1,000件まで |
経営企画、マーケティング、知財部門等 (特定の特許や技術の類似特許を検索・可視化したい方) |
・技術シーズの評価 ・競合分析 ・先行文献調査 ・無効資料調査 |
TechRadar® Vision |
最大10万件まで |
研究開発部門、大学等 (業界・技術分野や企業の研究開発領域を俯瞰解析したい方) |
・業界トレンド ・自社の技術的強み・弱み分析 ・研究開発の空白領域探索 |
||
DocRadar® |
その他の文献 (論文、新聞記事、 SNS、クチコミ等何でも) |
最大10万件まで |
経営企画、マーケティング、知財部門、商品開発、研究開発等 (特許以外のあらゆるテキストデータから全体的な構造を俯瞰解析したい方) |
・会社のイメージ調査 ・関連市場調査 |
現在、当社グループは、当社グループの存在価値を高めるべく、国内外にて各種セミナー、イベントに参加しており、その中で、ブース出展はもとより、代表取締役社長 中村達生自らもプレゼンテーションの機会を得ており、その機会をとらえて、新規顧客開拓がなされております。加えて、当社の100%子会社である
VALUENEX, Inc.(米国)もグローバルベースでの販売活動をしております。
② 料金体系
TechRadar®及びDocRadar®のサービス料金体系でありますが、月額固定料金の年間契約を基本としております。その対象とするデータの量と解析対象の範囲(日本のみか、海外も含むかなど)により、料金は異なります。
(コンサルティングサービス)
① コンサルティングサービスの内容と販売形態
基本的に、TechRadar®とDocRadar®は、解析結果がどういう意味を示しているかを自ら読み解く必要がありますが、顧客の要望によっては、解析結果の読み解き結果をも求められる場合があり、その場合は、TechRadar®とDocRadar®を用いたコンサルティングという形で提供しております。
顧客は現在、主として大手企業の研究開発部門や経営企画部門であり、コンサルティングサービスから始めて、TechRadar®や DocRadar®の利用へ結びつくことも多く、密接にかかわっているといえます。
コンサルティングサービスには、大別して調査コンサルティングとコーチングの2つの提供形態があります。調査コンサルティングは、顧客の要望に応じた調査・解析を当社グループが、顧客に代わってTechRadar®、DocRadar®を用いて実施するものであり、コンサルティングの一環として、コーチングを行う場合もあります。コーチングは顧客の内部の情報解析人材を育成するという観点によるものであります。
これらをまとめると以下の表2のとおりとなります。
表2
|
|
解析対象 |
期間 |
想定ユーザ層 |
利用用途(例) |
コンサルティング |
調査コンサルティング |
文献全般 (論文、新聞記事、SNS、 クチコミ等何でも) |
1ケ月間から1年間程度 |
経営企画、マーケティング、知財部門等 (自らデータ解析する人的、時間的経営資源がない方) |
・競合分析 ・自社の技術的強み・弱み分析 ・会社のイメージ調査 ・関連市場調査 ・新規事業探索 ・技術トレンド |
コーチング |
随時 |
経営企画、マーケティング、知財部門、商品開発、研究開発等 (顧客内部でデータ解析する人材を育成したい方) |
② 料金体系
顧客の要望される案件に対する当社グループの要員数と工数に単価を乗じて算定いたします。
(レポート販売)
① レポート販売の内容と販売形態
TechRadar®とDocRadar®により、短期でかつ簡易なレポートを提出するものであります。
現在、日本経済新聞社の運営する日経テレコンというデータベースシステムを経由して、一般の顧客へ提供するものと直接、顧客へ提供しているものの2つがあります。
前者は、そのときどきの時宜にかなった技術トピックスや投資トピックスを題材に当社グループがTechRadar®とDocRadar®を用いて、解析レポートを作成し、それを日経テレコンのサイトを通じて、販売するというものであり、対象は個人及び法人であります。
また、後者は、顧客の有している企業情報やマーケット情報を材料に、当社グループがTechRadar®とDocRadar®を用いて、解析レポートを作成し、その顧客に提供するものであります。
② 料金体系
日経テレコンによるレポートは1件ごとの従量料金であります。また日経テレコン以外によるレポートも基本的に1件ごとの従量料金であります。
[事業系統図]
用語解説
本項「3 事業の内容」において使用しております用語の定義について以下に記します。
|
用語 |
用語の定義 |
(注1) |
アルゴリズム |
コンピュータ上の解を得るための具体的手順。 |
(注2) |
ビッグデータ |
従来、膨大な量であるため、処理が困難と思われていた大量のデータ。 |
(注3) |
ASP(Application Service Provider) |
アプリケーションソフト等のサービス(機能)をネットワーク経由で提供するプロバイダ(= provide 提供する 事業者・人・仕組み 等全般)のこと。 |
(注4) |
概念検索 |
蓄積された種々のデータから、概念が類似する情報を自動的に検索する情報検索の一手法。 |
(注5) |
クラスタリング |
データの集合を部分集合(クラスタ)に切り分けて、それぞれの部分集合に含まれるデータをある共通の特徴により、より分けるデータ解析の一手法。 |
名称 |
住所 |
資本金 |
主要な事業の内容 |
議決権の所有 (又は被所有)割合 (%) |
関係内容 |
(連結子会社) |
|
|
|
|
|
VALUENEX, Inc.(注) |
米国カリフォルニア州メンロパーク市 |
150 千米ドル |
ASP コンサルティング |
100.0 |
営業取引 役員兼務 |
(注)特定子会社に該当しております。
(1)連結会社の状況
平成30年8月31日現在 |
セグメントの名称 |
従業員数(人) |
|
アルゴリズム事業 |
18 |
(11) |
合計 |
18 |
(11) |
(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、最近1年間の平均人員を( )内にて外数で記載しております。
2.当社グループはアルゴリズム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)提出会社の状況
平成30年8月31日現在 |
従業員数(人) |
平均年齢(歳) |
平均勤続年数(年) |
平均年間給与(円) |
17(11) |
34.9 |
1.8 |
6,484,699 |
(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(アルバイトを含む。)は、最近1年間の平均人員を( )内にて外数で記載しております。
2.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。
3.当社は、アルゴリズム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。
(3)労働組合の状況
当社グループの労働組合は結成されておりませんが、労使関係は安定しております。