(はじめに)
当社は、2002年2月に大木塁氏が、経営コンサルタント業務のコンピュータシステムの企画、開発、及び保守に関するコンサルタント業務を主たる目的として東京都世田谷区に創業した「有限会社ビックツリーキャピタル」が起源となっております。その後、「有限会社ビックツリーキャピタル」は2004年10月に「株式会社ビッグツリーキャピタル」に商号変更した後、2015年6月に「株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」(以下「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」という。)に商号変更いたしました。また、2017年2月にはベトナムに、連結子会社である「ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング ベトナム」を設立いたしました。
2018年7月にインテグラル株式会社及びインテグラル株式会社が運営する投資ファンド(インテグラル3号投資事業有限責任組合及びInnovation Alpha L.P.)の出資により株式会社IBTを設立し、2019年1月に「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」を消滅会社とする吸収合併を行うと同時に商号変更を行い、現在の「株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」となりました。
また、本店所在地を株式会社IBTの東京都千代田区から、実質上の存続会社である「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」の本社所在地である東京都港区に移転、同社の資産、負債及び権利義務の一切を引き継ぎました。
当吸収合併において、実質上の存続会社は「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」であり、本書提出日現在においても「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」の事業を継続して行っている状況にあります。
以上の当社の事業運営の変遷を図示いたしますと、次のようになります。
〔事業運営主体の変遷図〕
〔事業の変遷図〕
回次 |
国際会計基準 |
||
第3期 |
第4期 |
||
決算年月 |
2019年12月 |
2020年12月 |
|
売上収益 |
(千円) |
|
|
営業利益 |
(千円) |
|
|
税引前利益 |
(千円) |
|
|
親会社の所有者に帰属する当期利益 |
(千円) |
|
|
親会社の所有者に帰属する当期包括利益 |
(千円) |
|
|
親会社の所有者に帰属する持分 |
(千円) |
|
|
資産合計 |
(千円) |
|
|
1株当たり親会社所有者帰属持分 |
(円) |
|
|
基本的1株当たり当期利益 |
(円) |
|
|
希薄化後1株当たり当期利益 |
(円) |
|
|
親会社所有者帰属持分比率 |
(%) |
|
|
親会社所有者帰属持分当期利益率 |
(%) |
|
|
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 |
(名) |
|
|
(注)1.上記指標は、国際会計基準(以下「IFRS」という。)に基づいて作成しております。なお、当社は、第4期よりIFRSによる連結財務諸表を作成しております。また、第3期についても2019年1月1日を移行日としたIFRSに基づく連結経営指標等をあわせて記載しております。
2.売上収益には、消費税等は含まれておりません。
3.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。
4.従業員数は正社員の就業人員(グループ外から当社グループへの出向者を含む。)であり、臨時雇用者数(契約社員)は、従業員数の100分の10未満であるため、記載を省略しております。
5.第3期及び第4期のIFRSに基づく連結財務諸表については、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づき、EY新日本有限責任監査法人により監査を受けております。
6.第4期の営業活動によるキャッシュ・フローは、第3期における課税所得の急激な拡大に伴い第4期に納付税額が増加したため、売上高は増加しているものの減少しております。
回次 |
日本基準 |
||||
第1期 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
||
決算年月 |
2018年11月 |
2018年12月 |
2019年12月 |
2020年12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) |
△ |
△ |
|
|
持分法を適用した場合の投資利益又は投資損失(△) |
(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又は1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
△ |
△ |
|
|
潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(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 |
(名) |
|
|
|
|
(注)1.当社は2018年7月31日設立のため、第1期は2018年7月31日から2018年11月30日までの4か月と1日間の変則決算となっております。
2.2018年12月7日開催の臨時株主総会決議により、決算期を11月末日から12月末日に変更いたしました。従って、第2期は、決算期変更により2018年12月1日から2018年12月31日までの1か月間の変則決算となっております。
3.売上高には、消費税等は含まれておりません。
4.第1期及び第2期の自己資本利益率については、当期純損失のため記載しておりません。第1期及び第2期は、(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングの全株式を取得するための費用等が発生したため、当期純損失となっております。
5.第1期及び第2期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益は、希薄化効果を有している潜在株式が存在しないこと、当社株式は非上場であり期中平均株価が把握できないことから、記載しておりません。第3期及び第4期については、潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、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ないため、記載しておりません。
6.1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。
7.当社は、2018年12月26日開催の臨時株主総会決議により、2018年12月27日付で普通株式1株につき100株の株式分割を行っておりますが、第2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又は1株当たり当期純損失を算定しております。
8.当社株式は非上場であるため株価収益率を記載しておりません。
9.従業員数は正社員の就業人員(グループ外から当社グループへの出向者を含む。)であり、臨時雇用者数(契約社員)は、従業員数の100分の10未満であるため、記載を省略しております。
10.第3期及び第4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により監査を受けております。なお、第1期及び第2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ますが、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づく監査を受けておりません。
11.当社は、2018年12月27日付で普通株式1株につき100株の割合で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1期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して算定した場合の1株当たり指標の推移を参考までに掲げると、以下のとおりであります。
なお、第1期及び第2期の数値(1株当たりの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1期 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
|
決算年月 |
2018年11月 |
2018年12月 |
2019年12月 |
2020年12月 |
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
482.71 |
481.73 |
477.19 |
502.61 |
1株当たり当期純利益又は1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
△17.29 |
△0.98 |
33.30 |
25.34 |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
1株当たり配当額 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
(うち1株当たり中間配当額) |
(-) |
(-) |
(-) |
(-) |
(参考情報)
前述の(はじめに)に記載のとおり、2019年1月に株式会社IBTが(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングを吸収合併し、株式会社IBTから株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングに商号変更しております。
参考として、我が国において一般に公正妥当と認められる企業会計基準(以下、「日本基準」という。)に基づいて作成された2016年11月期から2018年12月期に係る(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングの主要な経営指標等は以下のとおりであります。
回次 |
日本基準 |
|||
(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング(単体) |
||||
第15期 |
第16期 |
第17期 |
||
決算年月 |
2016年11月 |
2017年11月 |
2018年12月 |
|
売上高 |
(千円) |
2,903,542 |
3,150,782 |
4,448,570 |
経常利益 |
(千円) |
401,689 |
587,225 |
519,939 |
当期純利益 |
(千円) |
261,690 |
402,074 |
258,105 |
資本金 |
(千円) |
88,000 |
88,000 |
88,000 |
発行済株式総数 |
(株) |
500 |
500 |
500 |
純資産額 |
(千円) |
830,929 |
1,167,581 |
1,325,168 |
総資産額 |
(千円) |
1,383,596 |
1,727,994 |
2,003,005 |
1株当たり純資産額 |
(円) |
1,661,859.56 |
2,335,163.30 |
2,650,337.41 |
1株当たり配当額 |
(円) |
- |
- |
- |
(1株当たり中間配当額) |
(-) |
(-) |
(-) |
|
1株当たり当期純利益 |
(円) |
523,380.15 |
804,148.77 |
516,211.31 |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
- |
- |
- |
自己資本比率 |
(%) |
60.1 |
67.6 |
66.2 |
自己資本利益率 |
(%) |
37.4 |
40.2 |
20.7 |
株価収益率 |
(倍) |
- |
- |
- |
配当性向 |
(%) |
- |
- |
- |
従業員数 |
(名) |
105 |
127 |
183 |
(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については、希薄化効果を有している潜在株式が存在しないため、記載しておりません。
3.1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。
4.2018年11月30日開催の臨時株主総会決議により、決算期を11月末日から12月末日に変更いたしました。従って、第17期は、決算期変更により2017年12月1日から2018年12月31日までの13か月間の変則決算となっております。
5.当社株式は非上場であるため株価収益率を記載しておりません。
6.従業員数は正社員の就業人員(グループ外から当社グループへの出向者を含む。)であり、臨時雇用者数(契約社員)は、従業員数の100分の10未満であるため、記載を省略しております。
7.従業員数には使用人兼務役員を含んでおります。
8.主要な経営指標等のうち、第15期から第17期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、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。
9.サービス別の売上高を参考数値として、以下に記載いたします。なお、下記では2017年12月1日から2018年11月30日までの12か月間とした参考数値もあわせて記載しております。
回次 |
日本基準 |
国際会計基準 |
||||
(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング(単体) |
株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング(連結) |
|||||
第16期 |
第17期 |
‐ |
第3期 |
第4期 |
||
決算年月 |
2017年11月 |
2018年12月 |
2018年11月 |
2019年12月 |
2020年12月 |
|
売上高合計 |
(千円) |
3,150,782 |
4,448,570 |
4,069,011 |
6,007,475 |
6,455,942 |
クラウド・インテグレーション |
(千円) |
2,413,174 |
3,089,835 |
2,835,340 |
3,868,532 |
4,185,099 |
AIオートメーション |
(千円) |
164,840 |
620,398 |
559,527 |
1,201,464 |
1,284,793 |
人材プラットフォーム |
(千円) |
572,767 |
738,337 |
674,144 |
937,478 |
986,048 |
「第1[企業の概況](はじめに)」に記載のとおり、当社は、2018年7月に設立され、その後、2019年1月に「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」を吸収合併し事業を承継しております。
以下では、「有限会社ビックツリーキャピタル」の設立から、当社による「(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング」の吸収合併を経た現在に至る沿革を記載しております。
(当社)(形式上の存続会社)
年月 |
変遷の内容 |
2018年7月 |
(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングの株式取得を目的として株式会社IBT(現当社)を設立 |
2019年1月 |
株式会社IBTを存続会社、(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングを消滅会社とする吸収合併を実施 |
2019年1月 |
株式会社IBTの商号を株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングに変更 |
2019年1月 |
本社を東京都港区麻布台に移転 |
2019年4月 |
SI事業部とデジタル事業部が統合し、DX事業部と名称変更 |
2020年1月 |
大阪府大阪市北区に西日本オフィス開設 |
2020年6月 |
札幌オフィスを北海道札幌市中央区に移転 |
2020年10月 |
本社を現住所に移転 |
((旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング)(実質上の存続会社)
年月 |
変遷の内容 |
2002年2月 |
東京都世田谷区若林に有限会社ビックツリーキャピタルを資本金3,000千円で設立 |
2004年10月 |
有限会社ビックツリーキャピタルから株式会社ビッグツリーキャピタルへ商号変更 |
2005年3月 |
本社を東京都千代田区麹町に移転 |
2005年11月 |
本社を東京都千代田区一番町に移転 |
2006年10月 |
ISMS取得 |
2010年9月 |
本社を東京都港区六本木に移転 |
2014年3月 |
札幌オフィスを北海道札幌市中央区に開設 |
2015年6月 |
株式会社ビッグツリーキャピタルから株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングへ商号変更 |
2017年2月 |
ベトナムにビッグツリーテクノロジー&コンサルティング ベトナム(連結子会社)を設立 |
2017年6月 |
米国にシリコンバレーオフィス開設 |
当社グループは、当社及び連結子会社1社で構成され、DXセグメントとHRセグメントの2つのセグメントを運営しております。当社グループは「DX Accelerator(注)」を経営理念として掲げており、2002年の創業以来、一貫して「Technology」と「Consulting」スキルを融合させることで、顧客のビジョンを共に創造すべく活動してまいりました。
(注)顧客の売上向上や顧客の先にいるエンドユーザーの行動変化を実現するDX(デジタルトランスフォーメーション)を、顧客のパートナーとして一緒に実現する存在でありたいという想いを込めて、当社グループの経営理念として掲げております。
昨今、デジタル技術を用いて業務のみならずビジネスモデル・環境までをも変容させるDXは一般的な用語となり、多くの国内企業にとって重要な経営課題と位置付けられることが増えてまいりました。従来のITプロジェクトにおいては、ハードウェアを保有する大手SIer(注)がプライムコントラクター(一次請け)になり、準大手SIerは当該企業からの下請事業を行っておりましたが、近年クラウドサービスの誕生によりITプロジェクト自体の構造が大きく変容し、プロジェクト規模が細分化された一方で、プロジェクト数は増加し、スピーディかつ高い技術力で顧客のニーズに応えていくことが重要となりました。そのため、顧客が求めるDXプロジェクトにおいては、中規模案件を高スピードで実現する必要があり、近年、プロジェクトの難易度が高まってきております。
(注)SIerは、システムインテグレーターの略称であり、情報システムの構築や統合を請け負い、企画、設計、開発、構築、導入、保守、運用などを行う業者を指す。
当社グループでは、提供する各サービスによって、高度なテクノロジーの活用と競争を勝ち抜くためのスピードが求められるデジタル時代において、各業界の顧客のDXを強力に推し進めているものと認識しております。
なお、次の2セグメントは「第5 経理の状況 1 連結財務諸表等 (1)連結財務諸表 注記事項」に掲げるセグメントの区分と同一であります。
会社別 |
セグメント名 |
事業名 |
主要サービス |
当社 |
DXセグメント |
クラウド・インテグレーション事業(注1) |
クラウド、デジタルマーケティング等 |
AIオートメーション事業(注2) |
RPA、AI/OCR等 |
||
HRセグメント |
人材プラットフォーム事業 |
IT人材調達支援 「BTCエージェント(注3)」 |
|
ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング ベトナム (連結子会社) |
DXセグメント |
「当社」の「DXセグメント」内容と同じ |
「当社」の「DXセグメント」内容と同じ |
(注1)クラウド・インテグレーションとは、クラウドサービスを活用した企業の情報システムの構築のこと
(注2)AIは人工知能のこと
(注3)BTCは当社名であるビッグツリーテクノロジー&コンサルティングの略。以降のBTCも同様
当社グループの事業全体の特徴として、「攻めのIT(注)」への注力が挙げられます。日本国内では長らく社内業務の効率化・利便性の向上の観点から、基幹システム等従来型の業務システムの運用維持を目的としたIT投資、いわゆる「守りのIT」への投資に主眼が置かれていたと認識しております。当社は、デジタル技術の進展や社会情勢の変化により、企業価値を向上させるいわゆる「攻めのIT」投資の必要性が増していると考えます。「攻めのIT」における投資対象は、顧客のバックオフィス領域よりもプロフィットセンター(企業・組織の中で利益の創出に貢献する部門)が主であり、デジタル技術は新たなビジネスモデルやユーザー体験を創造する事に活用され、顧客の「DX」の実現に繋がると考えております。例えば、小売業においてはECの構築及び改善を通じて、単なる販路の拡大のみならず顧客の購買体験そのものを変える為の「攻めのIT」投資が行われていると、当社グループでは認識しております。当社グループでは、このような顧客の「DX」実現において、単純に決まった汎用ツールやパッケージソフトを提供するのではなく、顧客独自のデータ・ビジネスフローに合わせた最適なシステムをクラウドを活用して構築をすることで、顧客の先にいるエンドユーザーの行動変化を効果的に推進することを得意としております。
(注)新事業への進出や既存ビジネスの強化など、企業価値を向上させるためのIT投資のこと。
こうした「攻めのIT」「DX」は顧客ニーズ対応への速いスピードと高い難易度に特徴がある中で、当社グループは知見・実績が豊富なビジネスパートナーとして、DX推進のキーとなる「アジリティ(俊敏性)(注)」を実現するための確かな実行力(Technology、Culture、Consulting)を有し、「攻めのIT」「DX」をメインプレーヤーとして手掛けることが可能であると考えております。
(注)経営方針の変更や時代のニーズ変化などに迅速に対応するために必要な開発手法・体制のこと。
当社グループでは「Codebase」という独自の開発環境を有しており、開発、テスト、リリースまでを一元管理することで開発の生産性を高めております。Codebaseは、AIによる品質判定と開発環境へのフィードバックの実施、テスト時のログの集約作業の自動化、及びリリース時のコードの集約作業の自動化等の特長を有しており、当社グループの開発プロセスの高速化によるビジネススピードの最大化に寄与しております。
また、特定のベンダーやソフトウェアに依存せず、先進技術も含めた様々なテクノロジーの特性を組み合わせた「スクラッチ型でのシステム開発(注)」をメインに行っております。つまり、当社グループでは、多様なクラウドやツールの導入により、顧客に対してマルチツールをベストミックスさせた形でサービス提供することが可能であると考えております。
(注)顧客独自の機能を自由に搭載できるシステム開発
[当社グループにて導入が可能なクラウドとツール(2021年11月末時点)]
クラウド |
Alibaba Cloud、Amazon Web Services(注1)、 Microsoft Azure(注2)、Google Cloud Platform |
RPA |
AUTOMATION ANYWHERE、BizRobo、blueprism、PEGA、Ui Path、WINACTOR |
OCR |
ABBYY、DEEP READ、DX Suite、DynaEye、LAQOOT、Net Smile、Scan Robo、Tegaki |
AI |
FAST ACCOUNTING、Keras、PyTorch、TensorFlow、AMATERAS RAY |
ノーコード・ローコード(注3) |
Microsoft Power Platform |
(注1)当社は「AWS 100 APN Certification Distinction」に認定されております。「APN Certification Distinction」はAWSパートナーネットワーク(APN)に所属し、AWS認定資格の保有数が一定数を超えた場合に認定され表彰制度となります。
(注2)当社は「Microsoft Partner Gold Cloud Platform」コンピテンシーに認定されております。Cloud Platformコンピテンシーは、Microsoft Azureを利用したサービスの設計・構築に関して専門的な知見と実績を有するパートナー企業を認定する制度です。
(注3)ノーコードとは、プログラムコードを記述するコーディング作業なしに画面設計のみでアプリを利用できるツールや環境のことで、ローコードはわずかなコーディング作業のみでアプリ開発が可能なツールや環境のことをさします。
このようなサービス提供により、顧客のビジネス起点で機動力の高いシステムを作り上げることができ、顧客は、DXの推進に必要な柔軟性や、競争優位の源泉となる差別化を実現することができるものと考えております。また、顧客からの様々な要望を一つ一つ実現するために、日々進化するテクノロジーを自社のアセットとして継続的に研鑽し続け、高い技術力を保有することにより、顧客を成長に導く選択肢を提案可能であると考えております。
また、一般的な国内ITサービスではコンサルティングと開発を別部署とし、コンサルタントは経営視点での提案、開発者は技術中心の提案に偏る傾向がありますが、当社グループでは「コンサル×開発」の二刀流人材を育成しております。これにより、スピーディな要件理解・開発が求められるアジャイル開発においては、効率が低下するなどの理由により、他社では対応が難しい顧客ニーズに対しても応えられる高品質・高効率な体制が整えられているものと考えております。
以上より、当社グループでは、大手SIerが積極的に取り扱わない1~10億円程度の案件をターゲットとしており、顧客調整能力、技術力や開発スピードの観点で準大手SIerが手掛けにくい難易度の高い案件を中心に手掛けることによって、今後もDX市場の拡大をリードしていくことが可能であると考えております。
また、継続的な顧客獲得・成長を実現する体制・戦略としては、社内ネットワークや自社マーケティングを活用し、より採算性の高い知見が蓄積できる案件にフォーカスすることで、顧客がリピーターとなり、新機能の追加等継続的な受注を実現するとともに、別領域での受注獲得に繋げることができると考えております。
各セグメントの詳細は以下のとおりであります。
(1)DXセグメント
a クラウド・インテグレーション事業
a-1 クラウドサービス
近年、ビジネスのデジタル化に取組む企業は着実に増加している中で、国内の多くの企業がレガシーシステム(旧来型の技術基盤により構築されたシステム)を抱えていることがDXの足かせとなっているといわれております。当社グループは、レガシーシステムからクラウドへの移行を支援するクラウドトランスフォーメーション、レガシーシステムをクラウド化するに留まらずアプリケーションもクラウド上での利用を前提に設計するクラウドネイティブ(注1)開発、アプリケーション機能の開発のみならず運用管理も一体となって提供するマネージドサービス等、顧客のステージ・ニーズに合わせて様々なソリューションを提供することで顧客のデジタル化、結果的には顧客組織のアジリティ向上を支援いたします。
■クラウドトランスフォーメーション
ビジネスのデジタル化に取り組む企業は着実に増加しつつあり、デジタル化に未着手の企業は少数派となっております。
一方、国内の多くの企業がレガシーシステムを抱えていることがDXの足かせとなっていると考えられます。ここでレガシーシステムとは「業務プロセスを含むシステムの全貌と機能の意義がわからない状態」にあるシステムと定義されております。
これら企業がレガシーシステムから脱却できずにいる背景には、技術面の老朽化、システムの肥大化・複雑化、ブラックボックス化といった課題の解消が困難であることが挙げられます。
レガシーシステムのインフラストラクチャーだけを刷新し、アプリケーションは現状維持したままクラウドへ移行しても、ビジネスのデジタル化は実現しません。アプリケーションのクラウドネイティブ化、開発・運用プロセスの効率化といったその先を見据えた戦略が重要です。一方で、即座にレガシーシステムをクラウドネイティブ化することの難易度は高く、段階を経て移行するクラウドジャーニーを明確にして実施しなければ目的であるデジタル化の足かせになりかねません。DXに向けた体制準備として組織のアジリティ向上のために、レガシーシステムのインフラストラクチャーだけを刷新する「リフト」、その後アプリケーションやその開発・運用スタイルを少しずつクラウドネイティブ化していく「シフト」を組み合わせていくことが、DXの実現には必要不可欠と考えております。
■クラウドネイティブ開発
クラウドネイティブへの「シフト」を実現する技術として、クラウドネイティブなアプリケーションのためのオープンソースソフトウェアの開発を進めている団体 Cloud Native Computing Foundation(CNCF)は、「マイクロサービス(注2)アーキテクチャ」「コンテナ(注3)」といったキーワードを挙げております。(出所:CNCF Cloud Native Definition v1.0)
マイクロサービスアーキテクチャとは、アプリケーション全体を一つの塊として管理する従来のスタイルからシステムを細かい「サービス」に分解し、それぞれのサービスを連携させることでシステムを機能させるというものです。サービスに分解することで、サービスごとに負荷分散やスケーラビリティを持たせることができ、機能追加や機能変更も可能になり、万が一、あるサービスに障害が発生しても、その影響を局所的に抑えることができるといったことが可能になります。
そして、細分化されたサービスはコンテナに割り当てられ、コンテナ上で稼働します。コンテナとは、アプリケーションの仮想化技術の一つでCNCFによる標準化が進められており、高い可搬性・再利用性・柔軟性・自由度といったメリットある一方で、複数の細分化されたサービス・コンテナを一つのシステムとして管理する必要があり、運用管理が煩雑になってしまうというデメリットも内在しております。
当社グループでは、このデメリットを補うため、クラウドベンダーが提供している各種マネージドサービスを駆使し、アプリケーション開発だけでなく、その運用・エンハンスのプロセス、セキュリティ、ガバナンス確立やコンプライアンスの確保といった、DX時代に求められる様々な取組みを支援いたします。
■マネージドサービス
「マネージドサービス」とは、機能だけではなく、運用管理も一体となって提供されるサービスです。PaaS(注4)系のサービスが該当します。
しかしながら、クラウドベンダーが提供するサービスには、マネージドサービスではないIaaS(注5)系のものも多くあります。例えばAmazon EC2ではコンピューティングリソースは提供されますが、OSへのセキュリティパッチの適用やストレージのバックアップ、障害の監視、障害発生時の回復作業といった運用管理は利用者の責任で実施しなければなりません。このようなサービスを利用する際には、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスを確保するため、そのリソースの可視化と管理の強化が必要です。
当社グループは、クラウドベンダーが提供する監視機能や自動化機能などを駆使して、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス等の確保に向けた取組みを支援いたします。
a-2 デジタルマーケティングサービス
テクノロジーの発展により、顧客の意識や行動の可視化が急速に進んでおります。大量のデータに基づいた精度の高いデジタルマーケティングの戦略立案、スピーディなデジタルプラットフォームの構築、データ分析に基づく改善を繰り返し、マーケティングの成果を最大化することが、企業の競争力確保に必須となっております。当社グループでは、これまで強みとしてきた「攻めのIT」を支えるテクノロジーとコンサルティングの知見を活かし、戦略立案、プラットフォーム構築からビッグデータ解析、運用改善まで、顧客のあらゆる課題解決を支援し、デジタルマーケティングを成功させ、結果的には売上向上の実現に協力してまいります。
■デジタルマーケティング戦略
デジタルマーケティングを効果的に活用するためには、導入前の戦略立案が重要になります。
当社グループでは、店舗、イベント、DM、SNS、Webサイト、ECサイトなど個々のチャネル最適化だけでなく、複数のチャネルを横断して顧客データを一元化し、実際に購買するまでの行動や心理状態を分析することで、どのようなチャネルでどのようなマーケティングを行うかの戦略を立案し、顧客一人一人にパーソナライズされた最適なマーケティングを実現します。
■マーケティングテクノロジー導入
昨今のマーケティングテクノロジーの進化はめざましく、市場には様々な分野・機能のテクノロジーが存在します。当社グループでは、顧客の現状課題や顧客特性・顧客行動等に基づく、最適なテクノロジーの選定から導入コンサルティング、設定/開発までをワンストップで支援いたします。また、マーケティングテクノロジー導入後は効果測定を含めた改修等、戦略的な運用を支援いたします。
■ビッグデータ(注6)活用
テクノロジーの進化により、企業側は様々な顧客情報(個人データ、購買・契約データ、デジタルチャネル上の行動データ、位置データ等)に基づくマーケティングが可能です。扱えるデータが大量になった一方、これらのデータをどのようにマーケティングに活かしていくか、ビッグデータの分析・可視化を行うことが求められております。
当社グループでは、BIツール・ダッシュボードツールの導入コンサルティング、及びこれらを活用したビッグデータ分析・マーケティング戦略の立案を行っております。
b AIオートメーション事業
b-1 RPAインテグレーション
RPA(Robotic Process Automation)は、人によるパソコン上の操作を自動化させるための基本となるソリューションです。RPAは通常のシステム導入と比較すると、短期間かつ小規模からの導入が可能であること、また昨今のビジネス環境の変化を背景に各社導入が進んでおります。しかし、導入によるビジネスメリット創出のためには、各社の課題に合った最適なRPA製品の選定・導入、自動化対象となる業務プロセス全体の整理・見直し、操作対象システムに関する知見、運用を見据えたロボット管理体制の構築など、テクノロジーとコンサルティングの両視点を持った導入推進が必要です。
当社グループでは、大規模システム開発で培ってきた高レベルなRPA技術を持つコンサルタント・エンジニアの専任体制を構築しており、AUTOMATION ANYWHERE、BizRobo、blueprism、PEGA、Ui Path、及びWINACTORという多岐に渡るRPAツールを取扱うマルチツールベンダーとして、顧客に最適なRPA製品の選定・導入コンサルティングやPoC(注7)、ロボット設計、運用保守まですべてのフェーズにワンストップで対応しております。
また、AIやOCRの活用、クラウドでのRPA利用といった技術的難易度の高い課題にも対応し、Remodel(現業務の効率化)のステージとして、コスト削減による将来のDXの投資資源を確保するという成果を提供しております。
■RPAインテグレーション
RPAソリューションには、製品ごとに特徴があり、顧客のニーズや環境に応じて、最適なソリューションを選定頂くことが重要です。当社グループは、RPAソリューションの特徴を熟知したRPAアーキテクト(注8)を有し、特定のRPAソリューションに縛られるのではなく、複数のソリューションの中から、顧客にとって最適な製品もしくは製品の組み合わせと考えられる提案を行い、導入を支援いたします。
■OCR(注9)+RPA
OCRは、近年のRPAの普及とOCR技術の向上に伴い、RPAだけでは効率化しきれない“紙業務の効率化”を実現するソリューションとして注目されております。
実際の業務で扱う帳票の種類やパターンの分析による最適なOCR製品の選定やロボット開発に加えて、識字率だけでなく作業効率や費用対効果の観点から勘案した最適な業務プロセスのコンサルティングまでワンストップで対応しております。
b-2 AIサービス
ディープラーニング(注10)の登場によって第三次AIブームが発生している現在、世界中の企業でAIへの期待が膨らんでおります。また、AIオートメーション市場の潮流は下図のように高度化が進んでいると考えております。
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主な業務範囲 |
具体的な作業範囲や利用技術 |
ステージ1 (RPA) |
定型作業の自動代行 |
・複数のWebアプリやWindowsアプリ等を横断して実行 ・ルールに基づいた作業 ・自己判断不可 |
ステージ2 (RPA+OCR&AI) |
一部非定型作業の自動代行 |
・パターン認識・マシンラーニング ・人間を介して自己学習 ・限定的な情報での自己判断可能 |
ステージ3 (OCR&AI) |
高度な自立化 |
・複数のソースのデータに基づき自己判断可能 ・自然言語処理 ・高度なアナリティクス |
そのため、AIをビジネスで活用していくためには、AIのテクノロジーを理解するだけでなく、ビジネスモデルや業務プロセスといった幅広い視点からテクノロジーに落とし込む幅広い力が求められます。
当社グループでは、これまでのテクノロジーとコンサルティングの知見を活かし、ディープラーニング/マシンラーニングによるオーダーメイドのAIモデル構築のほか、大手ベンダー(Google、Amazon、IBMなど)から提供されているAPI活用を含め、トータルでのAIインテグレーションサービスを提供しております。
■需要予測
企業の持つ受注情報をもとに、将来における需要の予測を行う技術です。
企業の特性に応じて受注情報のほか、季節や天候などのビッグデータとディープラーニングを組み合わせることで精度の高い予測を行うことができます。
例えば、薬局やECサイトの事例では需要に応じた送料の変動による配送計画の平準化、過去の販売データに基づく需要予測による在庫の軽減や機会損失の削減等により、業務効率の改善を図っております。
また、発注業務の最適化・自動化や、ダイナミックプライシング(注11)などにより、収益最大化の実現に貢献ができると考えております。
■組み合わせ最適化
巡回ルートの作成やシフト勤務のスケジュール作成など、様々な組み合わせ問題を解決します。
特に組み合わせが膨大になるケースでは、効率的に最適な組み合わせを求めるために様々なアルゴリズムが用いられます。
例えば、自動車産業における事例では、自動車衝突シミュレータのパラメータ設定作業をAIによる自動調整により省力化をする等、企業固有のビジネスケースに合わせて最適な方法でのアプローチが可能なものと考えております。
■画像認識・解析
画像や動画の持つ特徴から対象物(顔など)を認識する技術です。
ディープラーニング技術によって高度なパターン認識が可能となり、画像に描写される顔が誰の顔であるかを識別したり、紙に書かれた文字情報をデータ化したりするなど、様々なシーンで活用されております。
■自然言語処理
自然言語処理は、言葉をコンピューターに処理させる一連の技術です。
機械翻訳、チャットボット、単語の意味解析や文章の文脈解析などを行うことができ、音声認識や画像認識(OCR)と組み合わせることで、活用の範囲が広がります。
また、当社グループではAIソリューションによる更なる売上成長のため、2019年よりAI-CoE(注12)を立上げ、常時10名程度が知見の蓄積を開始し、クイックな技術キャッチアップを可能とする組織体制を整備しております。
そこで蓄積した知見を基に、実オポチュニティへの展開を見据え、まず、社内システムや初期的案件において、スピーディにトライアルを実施し、実サービスへの落とし込み、技術向上の取組みを行ってまいりました。これまでの実績としては、社内の開発基盤におけるバグ検知等の仕組みに活用するためのCodebaseへの組込み、ホテルの空室状況を考慮したプライシングを可能とするダイナミックプライシングツールの開発、知見蓄積の一貫で続けていた顔認識精度向上の取組みの結果、公開済の学術論文対比で当時の世界No.1の年齢推定精度水準に到達した顔認識システム開発(注13)等が挙げられます。
2020年以降は、本書提出日現在において、40件の具体的な営業活動を実施し、既存顧客を中心としたニーズの把握、積極的な提案活動により、13件の実案件化に至っております。
(2)HRセグメント
DXを推進していく上で必要な、コンサルタントやアーキテクト、システムエンジニアといった市場に不足しているIT人材の調達を支援するために「BTCエージェント」という人材調達サイトを運営しており、これは、高度なスキルを持つフリーランス向けの人材紹介・マッチングサービスであります。
コンサルタント、プロジェクトマネージャー、PMO(プロジェクトマネジメントオフィス)の人材調達には「BTCエージェント for コンサルタント」、システムエンジニア、プログラマーの人材調達には「BTCエージェント for エンジニア」と職種に応じた専門サイトを運営することで、市場価値の高いプロフェッショナルなフリーランス人材を業務委託契約(準委任契約)で当社グループ案件と他社案件の双方に対して提供しております。その登録人材数は2021年9月末時点で3,335名となっており、高度人材のニーズにマッチした案件により登録者は拡大しております。登録人材数の推移は以下のとおりです。
2017年11月期 |
2018年11月期 |
2019年12月期 |
2020年12月期 |
2021年12月期 (9月末時点) |
658名 |
1,063名 |
2,036名 |
2,761名 |
3,335名 |
当社グループでは、本社での新卒や中途採用、札幌・ハノイ拠点での採用といった自社での採用だけでなく、「BTCエージェント」を当社グループでも活用することで、フリーランス人材を直接囲い込むことにより、柔軟に人材を確保する体制を構築しております。
同セグメントの売上高は、フリーランス及び外部協力企業のエンジニアを提供した顧客企業より、当社グループが提供するサービスの対価として受領しております。
これらの事業展開の結果として、当社グループは2002年の創業来、増収傾向を継続しており、その軌跡を図に表すと以下のとおりです。
(売上高 単位:億円)
(注) 2018年以前は、日本基準に基づいて作成された(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングの数値となります。また(旧)株式会社ビッグツリーテクノロジー&コンサルティングは、2018年11月30日開催の臨時株主総会決議により決算期を11月末日から12月末日に変更いたしましたが、図に示す2018年の数値は2017年12月から2018年11月までの12か月の数値を集計したものとなります。なお2017年及び2018年の売上高は未監査となります。
[事業系統図]
事業系統図は、以下のとおりであります。
[用語解説]
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用語 |
解説 |
注1 |
クラウドネイティブ |
様々なクラウドサービスを利用して開発・構築された、クラウドでの運用を前提としたシステムやサービスのこと。 |
注2 |
マイクロサービス |
クラウドネイティブ開発のアプローチの一つであり、個別に開発された小さなサービスを組み合わせて、一つのサービスを提供すること。用途・目的ごとに小さなサービスを作っておくことで、変化に強くて柔軟性の高い、アプリケーション開発が可能になる。 |
注3 |
コンテナ |
クラウドネイティブ開発のアプローチの一つであり、稼働中のオペレーティングシステム(OS)の一部を分離して他と隔離された専用のエリアを用意し、その上でソフトウェアを動作させること。 |
注4 |
PaaS |
Platform as a Serviceの略語。 インターネットを経由して、アプリケーションを実行するためのプラットフォームを提供するサービスのこと。 |
注5 |
IaaS |
Infrastructure as a Serviceの略語。 インターネットを経由して、CPUやメモリなどのハードウェア、サーバーやネットワークなどのITインフラを提供するサービスのこと。 |
注6 |
ビッグデータ |
従来のツールやアプリケーションで処理することが困難な巨大・膨大で複雑なデータ集合のこと。 |
注7 |
PoC |
Proof of Concept(概念実証)の略であり、新たなアイデアやコンセプトの実現可能性やそれによって得られる効果などについて、開発の前段階で実験的に行う検証工程のこと。 |
注8 |
アーキテクト |
システムの全体設計や、中核システムの設計・仕様策定、全体のプロジェクト管理など、全般的なシステム構造の設計を行うことができる技術者のこと。 |
注9 |
OCR |
Optical Character Recognitionの略語。 画像で読み取った文字をテキストデータに変換する技術のこと。 |
注10 |
ディープラーニング |
システムがデータの特徴を学習して事象の認識や分類を行う「機械学習」の手法のこと。 |
注11 |
ダイナミックプライシング |
消費者の需要と供給に応じて価格を変動させること。 |
注12 |
AI-CoE |
CoEは、Center of Excellenceの略。重要テーマのノウハウを一部メンバーに集中的に蓄積し迅速に実案件に繋げることを目的として組成したチームのこと。 |
注13 |
世界No.1の精度水準に到達した顔認識システム開発 |
「世界トップ学会」と各メディア等でも称されているCVPRの採択論文「C3AE:Exploring the Limits of Compact Model for Age Estimation」(2019年4月)で発表された年齢誤差精度をBTC作成モデルにて改善に成功したことを根拠としている。当社グループ社員にて作成した、プレプリント「FOSS:Multi-Person Age Estimation with Focusing on Objects and Still Seeing Surroundings」(2020年10月)にも詳細を記載している。 |
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) |
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ビッグツリーテクノロジー&コンサルティング ベトナム |
ベトナムハノイ市 |
千ドン 907,200 |
DX関連システムの開発 |
100.0 |
DX関連システムの開発の委託 役員の兼任 1名 |
(注)1.当社の過半数の株式を所有するインテグラル3号投資事業有限責任組合(インテグラル株式会社の関連ファンド)は、企業会計基準適用指針第22号「連結財務諸表における子会社及び関連会社の範囲の決定に関する適用指針」第16頁(4)の規定により、連結財務諸表規則に基づく親会社には該当いたしません。なお、当社が採用するIFRSにおいては、「第5 経理の状況 1 連結財務諸表等 連結財務諸表注記 35.関連当事者」に記載のとおり、当該会社が直近上位の親会社であり、最終的な支配者はインテグラル株式会社であります。
2.有価証券届出書又は有価証券報告書を提出している会社はありません。
(1)連結会社の状況
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2021年11月30日現在 |
セグメントの名称 |
従業員数(名) |
DXセグメント |
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HRセグメント |
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報告セグメント計 |
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全社(共通) |
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合計 |
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(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(契約社員)は、従業員数の100分の10未満であるため、記載を省略しております。
2.全社(共通)として記載されている従業員数は、当社の管理部門に所属しているものであります。
(2)提出会社の状況
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2021年11月30日現在 |
従業員数(名) |
平均年齢(歳) |
平均勤続年数(年) |
平均年間給与(千円) |
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2021年11月30日現在 |
セグメントの名称 |
従業員数(名) |
DXセグメント |
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HRセグメント |
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報告セグメント計 |
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全社(共通) |
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合計 |
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(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数(契約社員)は、従業員数の100分の10未満であるため、記載を省略しております。
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.全社(共通)として記載されている従業員数は、当社の管理部門に所属しているものであります。
(3)労働組合の状況
当社グループにおいて労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。