ＡＬＢＥＲＴ Research Memo（3）：プロジェクト型サービスをはじめとする3つの事業サービスを展開

■会社概要

2. 事業内容
ALBERT<3906>は、1)顧客ごとに特化したビッグデータ分析、アルゴリズム開発、AIのシステム実装等を提供するプロジェクト型サービス、2)幅広い顧客を対象とするAIを搭載した汎用的な自社プロダクトの提供、3)データサイエンティストの育成支援、の3つの事業サービスを展開している。

(1) プロジェクト型サービス
プロジェクト型サービスにおける同社の強みは、ビッグデータ分析に基づき開発した精度の高いアルゴリズムをスクリプト化し顧客企業のシステムに実装するまで、AI開発プロセスを一気通貫で提供していることが挙げられる。加えて、高品質なサービスを提供するため高いスキルを持ったデータサイエンティストを多く抱えているほか、スキル向上のための独自の育成プログラムを自社内で整備している点も強みとなる。2018年12月期以降、トヨタ自動車やKDDIなど大手企業との資本業務提携を相次いで締結したことで、同社の技術力の高さが改めて認知されるようになり、引き合いも増加している。

同社ではAI活用意欲の強い産業に注力すべく、自動車、製造、通信、流通・インフラ、金融の5分野を重点産業と位置付け、各業界のCATALYSTパートナーを中心に重点顧客に関しては継続的に新規プロジェクトの受注を獲得し、収益に結び付けている。また、その他の新規案件については会社のホームページを通じた問い合わせを起点とした受注活動を行っている。

ビジネスモデルとしては、プロジェクトごとのフロー型ビジネスとなり、売上高はプロジェクトに係る人数や難易度、期間等で決まる。ここ最近はデータサイエンティストの需給がひっ迫するなかで、プロジェクトの大型化、長期化が進んでいるほか、難易度が上がっていることもあり、単価は上昇傾向にある。

なお、同社では従来、データサイエンティストの稼働率の目安として75%前後を適正水準としてプロジェクトに配置し、残り25%を個々のスキルアップのための調査・研究時間に充てることで、売上成長と同時に全社員の技術力のスキルアップ及びサービス品質の向上に取り組んできたが、2020年12月期から適正稼働率を75～80%とやや上方修正した。データサイエンティストの人員が増加し、調査・研究に費やす時間も会社全体で見れば相当数の時間を投下していることになり、事業の効率性の面から見直す必要があると判断したためだ。こうした課題を解決するため、同社は2020年1月より新たにAI分野における先進・先端技術の調査・研究及び開発を行う専門チームを組成し、当該専門チームが行ったリサーチを社内で共有する体制とした。これにより稼働率の引き上げ余地が生まれ、売上高及び売上総利益率の向上につながることになる。

(2) 自社プロダクト
自社プロダクトサービスでは、2016年12月にリリースしたAI・高性能チャットボットサービス「スグレス」と、2018年10月にリリースしたAI・画像認識サービス「タクミノメ」の2つのサービスを中心に展開している。ビジネスモデルとしては、初期導入費用と月額利用料（または従量課金）を売上として計上するストック型ビジネスとなる。

「スグレス」の特徴は、独自の自然言語処理技術と自動学習機能による性能の高さ、導入・運用の簡便さ、LINEや有人チャットとの連携など各種機能が充実している点にあり、大手企業や自治体で導入が進んでいる。性能の高さについては、2018年8月よりKDDIが「スグレスwith KDDI」のブランド名でサービスを開始したことからもうかがえる。KDDIではチャットボットサービスを販売するにあたって、複数のチャットボット製品を検証しており、性能とコストパフォーマンスの高さから「スグレス」の導入を決定している。また、2020年7月にはトヨタグループでITソリューション事業を展開する(株)トヨタシステムズとも営業代理店契約を締結した。現在、トヨタグループでは9社に導入されているが、今後グループ各社への導入が一段と進むものと期待される。「スグレス」の初期導入費用は標準機能500,000円～、月額利用料はチャットボットの表示回数によるものの、94,000円～となっている。

「タクミノメ」は2019年2月に用途に応じて、「タクミノメ 異常検知」と「タクミノメ アノテーション※」に分けて正式リリースしている。「タクミノメ 異常検知」は工場の製造ラインの検査工程での画像認識技術とAIアルゴリズムを使って不良品等を発見するサービスとなる。従来、人が目視検査していた工程を自動化できるため、人材不足等を解消するサービスとなり、製造業を顧客ターゲットとして導入実績を積み上げている。また、「タクミノメ アノテーション」は画像の被写体を正確に認識して、タグ情報を自動で付けていくサービスとなり、自社でアノテーションを行っている企業や、AIによる画像認識技術をビジネスに活用したい企業向けのサービスとなる。このため、製造業以外にも通信、金融、流通など様々な業界でニーズがあると見られる。

※テキストや音声、画像などあらゆる形態のデータにタグ付けする作業のこと。機械学習アルゴリズムはタグが付いたデータを取り込むことでパターンを認識する。


同社では、2020年5月より「タクミノメ」の一部サービスである画像認識AI構築ツール・アノテーションツールについて、月額20万円で利用可能なライトプランの提供を開始した。また、画像認識AI 構築ツールでは従来の「画像分類」「異常検知」に加えて、「物体検出」「領域検出」といった新機能を追加した。その他の新たなサービスとして「画像生成サポート」が「タクミノメ」に加わった。画像認識AI構築では、ある程度の量の画像データが必要となるが、「画像生成サポート」は「画像認識の対象となる不良品の画像が少なく、画像認識AIを構築できない」といった課題等を解決するサービスとして、今後の需要拡大が期待される。

(3) データサイエンティスト育成支援
自社で開発したデータサイエンティストの育成プログラム「データサイエンティスト養成講座」が、2018年8月に経済産業省による「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」に認定※され講座を開設している。2019年12月期にはデータサイエンス教育部を新設し、業務提携先の企業からの依頼を受けサービスを提供していたが、2020年12月期からは見込み顧客に対するサービスも提供していく方針に切り替えた。データサイエンティストの育成支援を通じて顧客企業との関係を構築することで、プロジェクトの受注獲得の可能性が高まるほか、受注後のプロジェクト開発もスムーズに進むと考えたためだ。同事業における業績面での直接的な影響は軽微なものの、新規顧客の獲得という面での効果は大きいと見られる。データサイエンティストなどAI人材に関しては不足感が強く、人材の育成・確保が重要な経営課題となっているだけに、AI人材の育成ノウハウを持つ同社にとっては強みとなる。

※「データサイエンティスト養成講座（R言語上級編）」「データサイエンティスト養成講座（Python上級編）」の2講座が認定された。認定を受けたのは15事業者21講座となる。認定期間は2018年10月より3年間。


なお、データサイエンティストとは、データサイエンス力及びデータエンジニアリング力をベースに、データから価値を創出し、ビジネス課題に対する答えを導き出すプロフェッショナル人材のことを同社では指している。各業界においてデータサイエンティストが不足するなか、同社は積極的な採用活動を実施しており、2020年6月末時点で233名が在籍（派遣・契約社員、アルバイト、業務委託含む）、質・量ともに国内トップクラスの陣容となっている。なお、正社員のうち博士号取得者の比率が11%、修士号取得者が54%を占めている。2018年12月期に大手企業との資本業務提携を相次いで発表し、業績が急回復したこともあって採用活動は順調で、2020年春には新卒で29名（前年実績14名）が入社し、中途採用も含めて前期末比で38名増加している。2020年末時点では240名強の体制まで拡大する予定となっている。

（執筆：フィスコ客員アナリスト　佐藤　譲）




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