Gixo Ltd. · TSE:9219
Gixo — Q2 FY2026 Earnings Presentation
48 slides from Gixo's earnings presentation, Jan 30, 2026
Slide 1: 2026年6月期 第2四半期決算説明資料
株式会社ギックス（東証グロース 9219） 2026年6月期 第2四半期決算説明資料 2026年1月30日 Copyright © 2026 GiXo Ltd.
Slide 2: エグゼクティブサマリー（定量情報）
エグゼクティブサマリー（定量情報） 売上高 ： 1,331百万円（前年同期比：＋10.5％） コア営業利益 ： 50百万円（前年同期：△27百万円） 売上高・ コア営業利益 売上高が増加したことに加え、コスト統制を強化したことにより、コア営業利益は 2Q業績 大きく黒字化 サマリー * なお、10月1日（2Q開始日）よりメイズ社の業績を取り込んでおります。また、メイズ社の株 式取得に関する仲介手数料は2Qに発生しております 中間配当 期初予想通り、1株当たり26.5円の中間配当を実施 売上高・ いずれも期初予想を据え置き コア営業利益 売上高：3,500～4,000百万円、コア営業利益：240
Slide 3: エグゼクティブサマリー（定性情報）
エグゼクティブサマリー（定性情報） 上期の成果・今後の方針は下記のとおり 収益構造の改善と再現性の向上 • コア営業利益は前年同期比で大きく改善し黒字化 • コスト統制・KPIマネジメントを通じた、利益ボラティリティ抑制体制が本格稼働 事業構造の転換を前提とした成長投資の実行 • 短期稼働型から長期ストック型・プロダクト型へのシフトが進行（中期方針に沿った転換） • 単体売上は一時的に停滞するも、売上の質と持続性を重視した構造転換を優先 中長期成長に向けた打ち手を同時並行で推進 • 「AI wrapping」をはじめとする新サービスの立ち上げ。AIブームもあり引き合い好調 • メイズ社の子会社
Slide 4: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第2四半期実績、通期業績・配当予想 3. Appendix a. “データインフォームド”な世界とターゲット市場 b. 経営目標・事業内容・ビジネスモデル・競争優位性 c. 提供サービス概要 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 3
Slide 5: ギックスの歩み
ギックスの歩み 上場期（2022年6月期）から2025年6月期の期間に売上高はCAGR31.4%で拡大 2024年8月 ㈱GROWTH VERSEと資本業務提携 * 棒グラフは売上高の推移 2024年9月 フォトコンテストサービス「Camecon（カメコン）」を譲受 2025年4月 顧客理解に特化した統合サービス「CU/ADS」ローンチ 2025年4月 ㈱メイズの子会社化を発表 2023年8月 ㈱ギディア設立、ブランディング/クリエイティブ デザイン事業譲受 2023年10月 西日本旅客鉄道㈱との合弁会社設立 2022年3月 東証マザーズ（現 グロース市場）上場 2021年5月 日本ユニシス㈱
Slide 6: PURPOSE あらゆる判断を、Data-Informedに。
PURPOSE あらゆる判断を、Data-Informedに。 私たちは、世界はもっと合理的であるべきだ、と考えています。 世界中の、いたるところで行われている、様々な「判断」が、今よりも合理的なものになれば、 多くの無理・無駄・ムラが無くなり、社会運営はよりスムーズなものになるでしょう。 私たちは、もっと効率的で、もっと生産性が高く、もっともっと豊かな社会をつくりたい。 そうした気持ちを表現したのが、パーパス「あらゆる判断を、Data-Informedに。」です。 Data-Informed（データインフォームド）は、人間が主役のデータ活用です。 データのみによって一義的に答えが導かれるので
Slide 7: 会社概要
会社概要 名称 株式会社ギックス 設立 2012年12月12日設立 事業内容 データインフォームド事業 経営陣 代表取締役CEO ：網野 知博 取締役（社外） ：田村 誠一 代表取締役COO ：花谷 慎太郎 取締役（社外） ：高阪 のぞみ 取締役 ：渡辺 真理 資本金 資本金 ： 292,867千円 資本準備金含む ： 1,458,061千円 ※2025年12月末現在 グループ会社 株式会社ギディア 株式会社メイズ 事業場所 東京本社 （三田国際ビル） 大阪オフィス（グラングリーン大阪） 事業提携先 • BIPROGY株式会社（資本業務提携契約） • Beyondge株式会社（業務提携契約）
Slide 8: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第2四半期実績、通期業績・配当予想 3. Appendix a. “データインフォームド”な世界とターゲット市場 b. 経営目標・事業内容・ビジネスモデル・競争優位性 c. 提供サービス概要 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 7
Slide 9: 2026年6月期 第2四半期 実績（前年同期対比）
2026年6月期 第2四半期 実績 （前年同期対比） ◼ 売上高が増加したことに加え、コスト統制を強化したことにより、コア営業利益は大きく黒字化 ◼ 2Qよりメイズ社が連結会社となり、売上高・コア営業利益とも押し上げ ◼ メイズ社の株式取得に関する仲介手数料発生、および、メイズ社ののれん償却費発生のため、連結会計の営業利益を押し下げる 要因に（詳細は次頁） ◼ M&Aに伴うローン手数料・借入利息、新株予約権発行費等の資金調達関連の営業外費用が重なり、純利益はマイナスに Non-GAAP指標（コア） GAAP（連結会計） 第13期 第14期 第13期 第14期 増減額 増減額 （2025年6月期
Slide 10: 2026年6月期 第2四半期 実績（利益）
2026年6月期 第2四半期 実績 （利益） ◼ グループの事業活動により生み出される『コア営業利益』は大きく改善し黒字化 ◼ メイズ社株式取得に関連する費用（仲介手数料等）、および、のれん償却費は下記のとおり M&Aの規模が昨年度実施のものと比較し拡大したことから、関連するコストも増加し、コア営業利益・営業利益 の金額差が拡大 第13期（2025年6月期） 第14期（2026年6月期） 2Q累計 実績 増減額 (率) 2Q累計 実績 （百万円） コア営業利益 △27 ＋78 (－) 50 M&A関連費用 △8 － △38 のれん償却費 △1 － △8 営業利益 △37 ＋41 (－) 3 C
Slide 11: KPIツリー
KPIツリー より利益のボラティリティを低下させることを目的として、営業利益を起点としたKPIツリーを作成し、 重要なKPIを設定するとともに、方針・施策へ落とし込み 営業利益 コア営業利益 単体コア営業利益 単体売上高 顧客数 クライアント単価の上昇、 取引高の高いクライアントの増加 × KPI① 顧客単価 × 年間取引高区分別 顧客・売上構成 各費用が適正な水準となるようコントロール 単体コア営業利益率 （コスト統制を強化） KPI② 費用内訳・1人当たり売上高情報 ＋ 子会社営業利益 子会社売上高 M&A方針に沿った対象先のソーシング・DDの推進 KPI ③ × 各プロセス実施件数 営業
Slide 12: 単体売上高の前年同期比較・売上成長に向けた対応策
単体売上高の前年同期比較・売上成長に向けた対応策 ◼ ギックス単体の売上高は前年同期対比で微減 短期稼働型案件の獲得・維持が軟調 2025年6月期 2026年6月期 増減額 既存プロジェクトに関連する後継案件の営業・提案の強化や、 （百万円） 2Q累計 実績 2Q累計 実績 増減率 新規クライアントへの提案力強化が必須 △29 売上高 1,172 1,143 △2.5 % 【上期実施済み・下期に向けた対応策】 ◼ 体制の変更・強化 ◼ 中期的にストック型・プロダクト型の売上の比率を上げる • 2025年7月に執行役員に就任した矢部の管轄範囲を2025年 ことを目指している。特に長期ストック型は
Slide 13: KPI①｜年間取引高区分別 顧客・売上構成
KPI①｜年間取引高区分別 顧客・売上構成 社数は前年同期と同数である一方で、『A区分が減少・B区分が増加』の構成差が発生 ただし、B区分の社数が増加していることから、元々企図していた取引先の分散は徐々に顕在化 施策： 従来と同じく、「クライアント単価」を基準に3つに区分し、一気通貫支援によるアップセル（C区分からB区分 へ、B区分からA区分への移行）を目指す。A区分、B区分クライアントを増やすことでリスク分散も企図 年間取引高区分別 顧客構成（2Q累計） 年間取引高区分別 売上構成（2Q累計） 3 1 8 13 74% 56% 82% 80% 2 2 4 6 55 52 34% 29 30
Slide 14: KPI②｜費用内訳・1人当たり売上高情報
KPI②｜費用内訳・1人当たり売上高情報 売上高はYoY、QoQともに減少している中、コスト統制の強化により単体コア営業利益も一定水準を確保 1人当たり売上高については、横ばいで推移 施策： コスト統制を強化しながら1人当たり売上高* を向上させ、一定の利益水準を確保できる管理体制を構築 2024/6期 2025/6期 2026/6期 四半期別 単体売上高・費用内訳・1人当たり売上高 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 1,000 15.9 14.7 （百万円） 単体売上高 507 516 558 472 520 652 577 558 582 560 14.0 15.
Slide 15: KPI③｜各プロセス実施件数
KPI③｜各プロセス実施件数 ソーシング・TOP面談ともに引き続き積極的に実施 2025年10月1日付で株式会社メイズを子会社化し、現在PMIを強力に推進中 施策： できる限り多くの案件のソーシングを実施し、当社M&A方針に沿った案件を抽出 【M&A方針】 ◼ 対象事業： ◼ M&A実績（各プロセス実施件数） 既存事業および周辺事業のリソース・バリューチェーン補完 2026年6月期 2024年6月期 2025年6月期 （両社にとって掛け算のM&Aとなる機能補完関係） 2Q累計 • Business Innovation人材（コンサルタント、データサイエン ティスト）、System Innova
Slide 16: Topic｜「AI wrapping」サービス開始
Topic｜「AI wrapping」サービス開始 分散した既存システムを対話型AIで包括的に統合する新サービス「AI wrapping（AIラッピング）」の提供開始 多くの企業では多種多様なシステムが分散稼働するなかで、業務効率化とUX（ユーザー体験）向上が課題に 【企業様の課題】 ✓ 各システムに個別にAIを適用しても、根本的・全体的な改善にはつながらない ✓ 自社のレガシーなシステム群に、どのようにAIやAI Agentを組み込んでいくか道筋が見えない ✓ 現状のままではAIの効果を最大限に引き出せないのではないかという懸念が払拭できない ◼ 「AI wrapping」の特徴 ▍ 導入ス
Slide 17: Topic｜業務提携先との取り組み深化
Topic｜業務提携先との取り組み深化 業務提携先であるBeyondge株式会社との協業が拡大（大企業向けサービスを共同提供） “自走するデジタル組織”の実現を全面サポートする新サービ 連続M&Aをデータやテクノロジーを活用しながら包括的に支 ス「DIGITAL BOOST」 援する新サービス「M&A BOOST」 • DXが急速に進展しAI活用が重要な経営イシューとなるなか、 • 持続的な成長を生み出すためには、買収対象を継続的に探索 AI・デジタル人材を内製化し“自走するデジタル組織”を構築 し、複数のM&Aを戦略的に積み上げる「連続M&A（プログラ するため、 AI・デジタル人材が最大限
Slide 18: Topic｜「AI整備見積りシステム」の共同特許取得
Topic｜「AI整備見積りシステム」の共同特許取得 トヨタモビリティパーツ株式会社と共同開発した「AI整備見積りシステム」の特許を共同で取得 「AI整備見積りシステム（T’aime）」仕組みイメージ サービスアドバイザー ユーザー （フロント業務スタッフ） AI整備見積り システム 車両情報を入力 ユーザー向け AI診断書 AI診断書 （スタッフ向け・ ユーザー向けの2種） • 整備提案内容をわかりやす • バラつきのない均一な見積り 約80項目の く記載 • 顧客情報等の記載で時間短縮 整備内容を診断 • 待ち時間に整備提案内容を • エンジニアの作業負荷削減 確認でき効率的 ◼ 整備履歴
Slide 19: Topic｜LINEを活用したマイグルの展開強化
Topic｜ LINEを活用したマイグルの展開強化 LINEを活用したキャンペーン実施に加え、LINE新機能への対応など、展開・機能を強化 佐藤健LINE公式アカウントで実施される「Netflixシリーズ『グラ LINEヤフーの新機能「LINEタッチ」に対応開始 スハート』デジタルスタンプラリー」に採用 • 「LINEタッチ」は、LINE公式アカウントやLINEミニアプリへ • 俳優・佐藤健のLINE公式アカウントを通じてファンとの接点を のアクセスを、より直感的かつスムーズに実現する新機能。 強化する施策 ユーザーは店頭や施設内のNFCタグにスマートフォンをかざ • SNSの閲覧、動画視聴、
Slide 20: Topic｜M&A実績
Topic｜M&A実績 システム開発事業等を行う株式会社メイズの株式取得は10月1日に実行 一部ギックスでデリバリーするプロジェクトにおいてメイズ社メンバーに参加いただくなど、データ基盤構築体制 を強化を含めPMIを実施中 ※なお、メイズ社が保有していた介護デイサービス事業については、2026年1月1日付で事業売却を実施いたしました。 これによる業績への影響は軽微です。 名称 株式会社メイズ 事業内容 システム開発事業・労働者派遣事業、旅行業 特徴 1995年の創業後30年にわたり、主にシステム開発事業・労働者派遣 事業を継続 エンジニア数：40名弱 2024年12月期業績 売上高 ： 708
Slide 21: 2026年6月期 通期業績予想（据え置き）
2026年6月期 通期業績予想（据え置き） 通期業績予想については期初開示から変更しておりません Non-GAAP指標（コア） GAAP（連結会計） 第14期 第14期 第14期 第14期 （2026年6月期） （2026年6月期） 進捗率 （2026年6月期） （2026年6月期） 進捗率 2Q累計 実績 業績予想 2Q累計 実績 業績予想 （百万円） 3,500 33.3% 3,500 33.3% 売上高 1,331 1,331 ～4,000 ～38.0% ～4,000 ～38.0% 130 営業利益 50 240 20.9% 3 ～150 － 10 当期純利益 － － － △27 － ～
Slide 22: 配当予想（据え置き）
配当予想（据え置き） 配当方針に則し、以下の通り配当を実施する予定です。 なお、中間配当については2026年1月30日開催の取締役会で決議されました。2026年3月27日を配当支払開始日と して実施いたします。 １株当たり年間53.5円の普通配当を実施予定 2026年6月期 中間26.5円 ※実施決定済み 配当額 期末27.0円 ※予定 なお、今後の成長に向けた投資の必要性とその原資となる内部留保を確保する重要性に鑑み、 当社の創業者3名（代表取締役CEO 網野、代表取締役COO 花谷、上級執行役員 田中）は 配当が実施された場合は、当該配当金の受け取りを辞退いたします。 Copyright
Slide 23: 2026年6月期 第2四半期決算 財務諸表
2026年6月期 第2四半期決算 財務諸表 損益計算書（単位：千円） 貸借対照表（単位：千円） キャッシュ・フロー計算書（単位：千円） 2025年 2026年 2025年 2026年 2025年 2026年 6月期 2Q 6月期 2Q 6月期末 6月期 2Q末 6月期 2Q 6月期 2Q 売上高 1,205,162 1,331,640 流動資産合計 1,873,027 2,147,195 営業活動による △264,764 172,733 キャッシュ・フロー 現金及び預金 1,184,841 1,488,749 売上原価 839,044 876,373 投資活動による 固定資産合計 237,89
Slide 24: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第2四半期実績、通期業績・配当予想 3. Appendix a. “データインフォームド”な世界とターゲット市場 b. 経営目標・事業内容・ビジネスモデル・競争優位性 c. 提供サービス概要 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 23
Slide 25: データインフォームド（DI）な世界
データインフォームド（DI）な世界 再現性の高い業務判断を行うためには、勘・経験・度胸（KKD）を “データ” によって補強する必要がある 当社は、データの蓄積、加工および判断への活用方法を、一気通貫でサポートすることにより、クライアントの判 断を“データインフォームド”なものへと変革する 現在 “データインフォームド”な世界 ビジネス判断に耐え得る データインフォームド＝KKD×データ 速度/品質のデータが提供されない 即時性の高い 勘 過去事象データ タイムリーに 情報を見たい データは 保持していません 経験 将来予測データ 度胸 最適解データ データ提供 分析者 の仕組み 意思決定者
Slide 26: ポジショニング｜業務判断にデータ活用を織り込む
ポジショニング｜業務判断にデータ活用を織り込む データを用いて論理的に考え、合理的に判断する「データインフォームド」の考え方を、日常的な業務判断領域に 適用することで、大きな効果を発揮する ビジネス判断の種別 DIによる 既存市場の概況 拡大余地 インパクト 経営判断 経営コンサルティングなどの既 低 大 年に数回程度の、 存プレイヤーによって手厚くサ 大手企業向けの戦略コンサ ポートされている領域 ルティング市場 極めて大きな意思決定 業務判断 在庫や発生費用等の観点で、組 業種・業態別の業務効率改 中 中 現場で日常的に行われて 織全体での膨大な無駄の温床と 善（BPR/RPA）市場 いる
Slide 27: ターゲット市場規模
ターゲット市場規模 国内ビッグデータ／アナリティクス市場は 2024年：2兆749億円 と予測 国内ビッグデータ／アナリティクス市場 ユーザー支出額予測 企業のビジネスの可視化需要によるビジネスインテ （十億円） 4,000 リジェンス（BI）市場の継続的拡大、データ活用環 実績 境整備に即した構造化データウェアハウス／非構造 3,500 年平均成長率： 予測 化データストア等の成長が背景 3,000 14.3% 3兆541億円 今後も生成AI／予測型AI利用の拡大とこれに伴う データ需要の増加等が見込まれることから 2,500 2兆749億円 ◼ 2027年まで年平均成長率14.3% 2,0
Slide 28: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第2四半期実績、通期業績・配当予想 3. Appendix a. “データインフォームド”な世界とターゲット市場 b. 経営目標・事業内容・ビジネスモデル・競争優位性 c. 提供サービス概要 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 27
Slide 29: 経営目標
経営目標 ビジョン 顧客理解No.1カンパニーを目指す 財務目標（2028年6月期） 売上高 80億円、コア営業利益* 9.3億円＋α * コア営業利益：グループの事業活動により生み出される本業の営業利益。詳細はp.37を参照。 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 28
Slide 30: 事業領域の特定
事業領域の特定 私たちは「顧客理解No.1カンパニー」を目指し、クライアントの事業成長を支えます PURPOSE 事業領域 あらゆる判断を、 顧客理解*1に基づく Data-Informedに。 判断のDI化*2 世の中には、さまざまな「判断」が存在します。 ギックスは、「あらゆる判断」をData-Informedにすることを目指しますが、 現時点での主たる事業領域は「顧客理解に基づく判断のDI化」である、と定めます。 *1 顧客とは、当社クライアント企業にとっての顧客（エンドユーザー、会員等）を指す *2 DI化：Data-Informed化（英字：Data-Informatize）のこと。
Slide 31: 顧客理解を促進するギックスの事業アーキテクチャ
顧客理解を促進するギックスの事業アーキテクチャ クライアント企業の顧客理解を推し進めるために、私たちはデータとビジネスに橋を架け、システムとビジネス を融合したサービスを提供します 「データ人材」と「ビジネス人材」の役割分担 担う役割 データを取り扱う役割 データ分析をビジネスにつなぐ役割 橋を架ける ＝データ人材 ＝ビジネス人材 データとビジネスをつなぐ架 け橋となり、クライアント企 データの 業の事業成長を実現に導く 7 データ処理 6 理解 5 分析設計 4 見たい切り口 3 知りたいこと 2 得たい成果 1 事業課題 アウトプット 事業視点 打ち手の 課題解決/ 8 作成 9 事実の提
Slide 32: 新サービス領域
新サービス領域 「顧客理解」を核としたビジネス変革（Business Innovation）と、それを下支えする「変化に適応可能な仕組 み」を提供するシステム変革（System Innovation）の両輪で、クライアント企業の事業成長をサポートします また、いずれのサービスにおいてもプロジェクトのストック型への変革による安定的な売上確保を目指します System Innovation Business Innovation データインフォームドな顧客理解に基づいた 業務・業界の急激な変化に柔軟に適応できる 「顧客にとって最適な打ち手」を導き出し、 「ビジネスの足を引っ張らないシステム」を構築
Slide 33: ギックスの得意領域と競争優位性
ギックスの得意領域と競争優位性 データインフォームド（DI）を軸に、ビジネスとシステムの両面から、戦略企画からビジネス実装までを一気通貫 で担うことで、パートナー企業の事業変革・成長を実装段階まで押し上げることが可能 ◼ 4つの提供サービス群と、それぞれの特徴・強みの源泉 Business Innovation System Innovation DXの一連支援（構想～ビジネス実装までの一気通貫） データインフォームド支援（判断を変えるデータ活用） ー 事業として自走・成長する状態に至るまで伴走 ー ー 事業判断として実際に機能する状態まで伴走 ー 【源泉】自社で事業を作り、運営し続けてきた当
Slide 34: 財務目標
財務目標 2028年6月期のターゲットは下記の通り 売上高 80 億円 コア営業利益 9.3億円 ＋α ◼ 『2022年6月期を基準としてCAGR40%』の目標は維持 ◼ グループの事業活動により生み出される『コア営業利益』 ◼ オーガニックな成長のみならず、インオーガニックな成長 を目標値として定める も含む 積極的なM&Aを実施していく方針である一方、M&A関連一時費用 やのれん償却費の見積りは困難 8,000 ただし、この数値以上のコア営業利益を確保するものとして各種取 り組みを推進する コア営業利益 グループの事業活動により生み出される利益 （調整項目） 2,117 2,300 1,6
Slide 35: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第2四半期実績、通期業績・配当予想 3. Appendix a. “データインフォームド”な世界とターゲット市場 b. 経営目標・事業内容・ビジネスモデル・競争優位性 c. 提供サービス概要 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 34
Slide 36: ADS（アッズ）
ADS（アッズ） ▍ System Innovationを実現する「Adaptable Data System（ADS）」 • 激しく変化するビジネス環境に伴い、業務は機動的に変化することが求められる。そうしたビジネス・業務の変化に対して柔軟 に適応可能な仕組み（ADS）の用意が必要 • 各社の状況に応じたAdaptableなシステムを提言・システム導入を推進 理想形 現実解 1st Step 全てのシステムが、ビジネス・業務 手を入れにくい基幹系システムがレ 既存の仕組みを最大限に生かしつつ、 の変化に対して適応可能 ガシーのままでも、情報系領域は全 業務高度化のコアである分析領域を （Ad
Slide 37: CU/ADS（クアッズ）
CU/ADS （クアッズ） ▍ 顧客理解に特化した「Adaptable Data System for Customer Understanding（CU/ADS）」 • これまで、個別プロジェクトにおいて個別領域の最適化を行ってきた中で構築してきた様々なコンポーネント 、メソドロジー等 のアセットを組み合わせ、全体最適を実現するための統合サービスとしてリリース • CU/ADSの構築により、クライアントがビジネス・業務変化を柔軟に受け止め、事業成長を加速させることを目指す Adaptable Adaptable Data Data Data Enhancement Content Timin
Slide 38: レベニューマネジメント高度化伴走支援
レベニューマネジメント高度化伴走支援 ▍ レベニューマネジメントに必要なデータ分析から、高度化のためのデータインフォームドな業務サイク ルの構築サポートまでを継続支援 • レベニューマネジメントとは、需要予測をもとに価格・在庫・シフト等を調整し、利益の最大化を図る手法。航空業界やホテル業界 をはじめ、様々な業界で導入されている • 本サービスでは、当社のデータインフォームドのノウハウを活かし、既に運用されているレベニューマネジメントをさらに高度化す るための、適切なデータ分析や業務サイクルの構築サポートを継続支援することで、クライアント企業の利益最大化を目指す 第一弾として、ANAグループブラ
Slide 39: AI整備見積りシステム
AI整備見積りシステム ▍ トヨタモビリティパーツとギックスの２社共同で、AI整備見積りシステム*を開発、サービス提供開始 • 安全性を最優先としながら作業効率を上げるシステムの開発のため、約4年をかけて共同開発 • 入庫前段階の顧客に対し、データに裏付けられた整備内容の提案・見積もりが可能となるほか、入庫後の整備作業においてもAI の診断結果をもとに作業計画の改善を図ることで、エンジニアの作業負荷削減を実現することが可能 * AI整備見積りシステム - 自動車ディーラー・自動車整備工場向けに提供する、 AIによる車の部品交換・整備予測を支援するシステム - 車両情報をシステムに入力するだけで
Slide 40: ゾクセイマーケティング
ゾクセイマーケティング ▍ 世界をゾクセイ（属性）で理解する • ゾクセイ研究所は、当社の創業当初からのアプローチである「顧客の行動データを集計し、ゾクセイ（属性）として管理するこ とにより、顧客理解を深める」に焦点を当てる。この活動を体系的にまとめ継続的に研究することで 、行動の種類だけでなくそ の背後にある顧客心理まで含めて類推し、打ち手につながる分析・施策を実現 ◼ 顧客を理解し、顧客を表現するために、ゾクセイを活用する • 2016年に「2次属性®」の商標を取得 • 2次属性とは、各種データを用いて、ヒト、モノ、出来事の特徴を抽象化・概念化して付与したもの • 活用データは、主に、行動
Slide 41: （参考）ゾクセイの考え方
（参考）ゾクセイの考え方 より高次なゾクセイを付与・活用することで、顧客理解*を高度化することが可能 1次属性 1.5次属性 2次属性 3次属性 4次属性 or more 静的特徴 行動ベースの静的特徴 行動ベースの動的特徴 2次属性の展開 3次属性の展開・返却 行動（時系列） そのヒト・モノに紐づく そのヒト・モノの履歴情 連続的な行動（ビヘイビ 左記特徴を用いて、別の さらに別の対象物に対し 固有の特徴 報に基づき「ある時点」 ア）ログから導き出され 対象物に対して、付与さ て付与、もしくは、元の で固定化された特徴 る特徴 れる特徴 対象物に返却される特徴 • 性別 • 初回来店日・登録
Slide 42: 「マイグル」ゲーミフィケーション×データ習慣化促進プラットフォーム
「ゲーミフィケーション×データ」による習慣化促進プラットフォーム 「マイグル」 マイグルは、オフラインとオンラインの行動データやゼロパーティデータを起点に、来店・回遊・接触頻度といった“購買 の手前”にある行動を可視化。チャレンジ、アンケート、インセンティブなどの“ミッション”を通じて、小さな行動変化を 積み重ね、継続利用＝習慣化を設計します。 スタンプ・ポイント獲得機能 インセンティブ関連機能 データ分析・その他支援機能 QR読み取り GPS アンケート回答 抽選ゲーム 引換券 CRM ユーザー チェックイン セグメント 特定Webサイト 動画視聴 ファイル クーポン お買物券 リアルタイム
Slide 43: マイグルのサービス内容・特長
マイグルのサービス内容・特長 QR読み取り アンケート回答 動画視聴 マイグル上でアンケートをとること 任意の動画を視聴することでスタン QRコードを読み込むことでスタンプ ができる機能。アンケートをチャレ プを付与することができる機能。PR を付与することができる機能。GPS ンジクリア条件としても設定ができ 動画など、顧客に視聴させたい動画 の制限と合わせたGPS＋QR読み取り る。回答データはリアルタイムに蓄 がある場合、チャレンジクリア条件 機能も可能。 積される。 として設定することが多い。 ファイルアップロード 友達スタンプ 抽選ゲーム ファイルをアップロードすることで マイグル上
Slide 44: マイグル｜採用実績
マイグル｜採用実績 ▍これまで数多くの商業施設様にて採用実績あり（一部抜粋、過年度実績含む） 三菱地所 JR東日本 イオン • maruyama class（北海道） • アズ熊谷（埼玉） • イオングループ（全国） • 仙台泉プレミアム・アウトレット（宮城） • グランデュオ蒲田（東京） • イオンファンタジー（全国） • 泉パークタウン タピオ（宮城） • グランスタ東京（東京） • イオン熊谷（埼玉） • アクアシティお台場（東京） • グランスタ八重洲（東京） • そよら浜松西伊場（静岡） • 南砂町ショッピングセンターSUNAMO（東京） • グランスタ八重北（東京） • イオン三好
Slide 45: マイグル事例①｜他社アプリへの連携
マイグル事例①｜他社アプリへの連携 ▍ JR西日本公式アプリ「WESTER」 ▍ JAL公式アプリ「JALマイレージバンクアプリ」 • 移 動 生 活 ナ ビ ア プ リ • マイルを「ためる」「つかう」ための様々な機 「 WESTER 」 の 「 お ト ク に 能を集約した「JALマイレージバンクアプリ」 GO!」メニューに「マイグル」 • さ ら な る 活 性 化 と 、新 規 ユ ー ザ ー 獲 得・ ア ク を連携することで、多種多様な ティブ会員増加を目指した顧客接点強化施策と デジタルスタンプラリーキャン して「マイグル」を導入 ペーンを通じて、リアルとデジ タルを組み合わせた
Slide 46: マイグル事例②｜エンターテイメント領域におけるマイグルの活用
マイグル事例②｜エンターテイメント領域におけるマイグルの活用 ▍ Mrs. GREEN APPLE デジタルスタンプラリー ▍ 「吉本新喜劇座員総選挙2025」 • ユニバーサルミュージックが3月24日～4月6日に実施した、 • マイグルの各種機能を用いたデジタルキャンペーン施策の Mrs. GREEN APPLE「MGA DIGITAL STAMP RALLY」 実施を通じた新たなファンの獲得・コミュニケーション接 にマイグルが採用 点の強化による長期的なファンとの関係構築強化を目指し て採用 • Mrs. GREEN APPLEのLINE公式アカウントを活用したデ ジ タ ル ス タ ン
Slide 47: 本資料の取扱いについて
本資料の取扱いについて 本資料は、情報提供のみを目的として当社が作成したものであり、当社の有価証券の買付けまた は売付け申し込みの勧誘を構成するものではありません。 本資料に含まれる将来予想に関する記述は、当社の判断及び仮定並びに当社が現在利用可能な情 報に基づくものです。将来予想に関する記述には、当社の事業計画、市場規模、競合状況、業界 に関する情報及び成長余力等が含まれます。そのため、これらの将来予想に関する記述は、様々 なリスクや不確定要素に左右され、実際の業績は将来に関する記述に明示または黙示された予想 とは大幅に異なる場合があります。 また本資料には、当社の競争環境、業界のトレンドや
Slide 48: あらゆる判断を、Data-Informedに。
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