【東京市場IPO③】承認銘柄の事業内容を軽く見てみる（3銘柄目）
12日目です。
当該記事の背景は、以下記事の冒頭をご参照ください。
※そういえば、このシリーズ通して言えることですが、銘柄の良し悪しを断定する意図は一切ございません。ただ、ビジネスモデルをさらっとまとめてみているだけでございます。
今日は、皆様が読みやすくなることを信じて、冒頭部分から目次構成にしたいと思います。
冒頭
12日、とりあえず続きました。私は「12」という数字が大好きです。なので個人的に節目です。
12が好きすぎて、学生時代サッカーでゴールキーパーをやっていましたが、スターティングメンバーに入っても、12番のキーパーユニフォームを選んでいました。（通常「1」の場合が多いですが）
ゴールキーパーと言えば、以下の動画は夢中になってみました。とにかく、すごいですよね。
閑話休題。
12日間、noteやってみて思うことをつらつら書く気はないのですが、
（そんなnote腐るほどありますし、12日じゃ、なんの参考にもなりませんし、何日連続で書いてもダッシュボードのスクショ出す気もないです(笑)）
ただ、自戒として、書いておきます。
「あまり、noteに意識を持っていかれないようにする」
ほんと、当たり前のこと書いて申し訳ありません。
ただ、ダッシュボードっていう仕組みがうまくできているなーと感じていて、「この記事はViewの初速が悪い」（昨日の私ですね）「Viewのわりにスキが少ないなぁ」とか如実に、気持ちが左右されていました。
自己顕示欲にダイレクトアタックしてくるんですよね。
昨日ふと、これを気にしていると疲れるなと感じた次第です。
文才もない私の文章を、見ていただいている人、スキしてくれる人への感謝を忘れずに、私が書きたいと思ったもの、書いていこうと思います。
ディスクレーマー
さて、掲題本論へと参りましょう。
その前にいつもの方が仕事をしたいと申しておりますので、以下を参照いただいた上で、読み進めていただければ幸甚でございます。
・当該記事は、投資の勧誘を目的とするものではありません。 ・一般に公開されている情報を元に、記載をしており、嘘を書いているつもりはありませんが、誤解等があった場合、追記修正する可能性もございます（情報に基づいて被ったいかなる損害についても、記載者は一切の責任を負いません） ・あくまで投資判断はご自身の判断でお願いいたします
ああ！違う！お兄様の方はお呼びじゃないです！
本物が出てきてくれました。
さて、リスクヘッジマンが仕事をしたところで、本論へ参りましょう。
本日は、2/24承認の2銘柄のうちの一つ、「Appier Group 株式会社」に関してやってまいります。
①概要
社名：Appier Group 株式会社
事業内容： 最先端の機械学習を活用した AI 技術によって、マーケティングとセールスの領域において、企業の持つデータが真の価値を発揮することを
可能にする AI プラットフォームの提供
上場市場：東証マザーズ
承認日：2021年2月24日
上場日：2021年3月30日
普段、あまり触れないのですが、
引受証券に「BofA」「UBS」なんかの、普段日本のIPOでは見ない、珍しいところが入っているメガ案件ですね。（目論見書記載価格まで見に行ってませんが、オファリング株数のみで見ると）
（（心の声）・・・・・なんでバンカメとかUBS入ってるんだろう・・・
出所：Ⅰの部より
・・（Ⅰの部確認）あれ、これ台湾で会社出来て、ケイマンの親会社からインバージョンして日本法人でIPOしてるぞ・・・これは触ってはいけない深淵だ、無知をさらすぞ・・・・）
という、心の声は置いておいて、あまり触ったことのない領域ですし、
「さらっと事業内容を触れる」という、本旨に反するので、何も見なかったことにしておきます。
②事業内容
以下については、出所：Ⅰの部から記載、太字は記載者追記（一部中略）
「将来の事象を予測する人工知能(AI)を用いて、データに基づく意思決定に従い、顧客企業の事業が成長・成功することを支援する」ことが当社グループのミッションです。当社グループは、将来、全ての企業のソフトウェアにAIが搭載され、企業の意思決定がより正確で自動的にかつユーザーの行動を先回りするような形で実行されるようになると想定しています。当社グループは、デジタルマーケティングとセールスの領域のソフトウェアの変革から事業を開始しました。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います。AIによって自動的に消費者の行動を予測するという特徴をもった、マーケティング及びセールスの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、人材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、第一の課題であるデータの断片化
という問題を解決します。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、顧客企業のビジネスに好影響をもたらします。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モデルによって将来予測を行うという特徴を持ち、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。
① 潜在ユーザーの予測及び獲得：CrossX
AIが最も生涯価値の高いユーザーを予測し最適なチャネルで獲得することで望ましい投資対効果を実現
② ユーザーの維持及び関係構築：AIQUA
AIによるユーザーの将来行動予測に基づき、ユーザーとのエンゲージメントをAIによって個人に対して最適にパーソナライズされた形で効率的にあらゆるチャネルを通じて実行
③ 購買・アクションへの動機付け：AiDeal
購入をためらっているユーザーをAIが発見し、当該ユーザーに対し効果的なオファー（期間限定のディスカウントなど）を提案し購入まで導くことで、収益性の向上を実現
④ オーディエンス・インテリジェンス：AIXON
導入しやすい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。ユーザーの行動を予測する最先端のAIを活用した予測モデルを自動で構築することが可能
③事業系統図及び導入企業例
出所：Ⅰの部より
出所：会社HPより 他「世界中の800以上の企業がブランド強化を目的にAppierを導入しています」とのこと
④所感
ここまで、読み進めていただいた方、
「なるほど！わからん！」
と思われているかもしれませんが、私も同じ気持ちです。
ただ、頑張ってさらっと触れていきたいと思います。
出所：Ⅰの部より
以上の図が分かりやすいかと思います。
当該企業の根源となる技術は”AI”となっており、AIを活用し、導入企業の顧客分析を行い、最適なマーケティング手法を提示するプロダクトを、SaaSモデルで提供している企業という感じでしょうか。
購買行動を上手く促すマーケティングが実現可能なのでしょう。
導入企業は世界レベルの企業であり、導入実績が豊富で、技術の高さ、提供ツールの質の高さの裏打ちになるのではないでしょうか。
KPIのトラックレコード開示は特になさそうです。
一応ARR、NRRの単年における数値及び伸びは文章で開示があります。
（ここまでⅠの部で業績の動き解説しているの珍しい気がします）
（以下の出所：Ⅰの部より）
2020年12月におけるARR（注４）は9,438百万円となり、2019年３月の5,551百万円からの年換算複利成長率は35.4%となっています。2020年12月におけるリカーリング売上収益比率（注６）は95.8%（前年同月比5.3%増）となり継続利用する顧客からの収益割合が高まっているだけでなく、2020年12月期のNRR（注７）は118%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。2020年12月期の売上収益は8,970百万円（前期比24.2%増）となっています。これは営業体制の強化を行い、かつ、継続的にソリューションの改善に努めたことにより、全地域において新規顧客獲得が進み、かつ、既存顧客からの取引規模が拡大したことによるものであります。なお、2020年12月期第４四半期（2020年10月から2020年12月）の売上収益を４倍して年換算した売上収益ランレートは11,175百万円となっています。また、同期の売上総利益は4,125百万円（前期比41.5%増）となっています。これは、CrossXのアルゴリズムの正確性が増したことに伴いより効率的なマーケティングキャンペーンの実施が可能になったこと、かつ、売上総利益率の高いAIQUA、AiDeal及びAIXONからの売上が増えたため、売上総利益率が改善したことによるものです。その結果、売上総利益率の前年同期比増加率は、売上収益の前年同期比増加率を上回っています。
NRRについてはこちら
また、AIの行動実績件数も触れています。
2021年２月時点において、当社グループのAIプラットフォームでは、１日当たり、約290億件の将来予測を行い、約18億件のトレーニングデータを学習し、3,000種類超のAI予測モデルの構築を行っております。
気になるポイントは、SaaS企業の一般的なポイントかと思いますが、
・ストック、フローの比率
（そもそも、導入時にコストがどんなもんなのか）
・導入企業数推移（トラックレコード）
・チャーンレート
という感じでしょうか。
長くなり、大変恐縮です。
本日はここら辺で、おさらばします。
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