Slide 1: 2026年6月期 第3四半期決算説明資料
株式会社ギックス（東証グロース 9219） 2026年6月期 第3四半期決算説明資料 2026年4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 ： 2,114百万円（前年同期比：＋17.7％） コア営業利益 ： 134百万円（前年同期実績：△92百万円） 3Q業績 売上高・ サマリー 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 大きく黒字化 * 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 期初予想を修正 売上高 ： 3,500～4,000百万円 ⇒ 2,700～2,800百万円 コア営業利益 ： 240百万円 ⇒ 18～98百万円 売上高・ コア営業利
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） 成果・今後の方針は下記のとおり 1Q-3Qの収益構造の改善と4Qの見通し • コア営業利益は前年同期比で大きく改善し黒字化。生産性向上やコストコントロールの効果が顕在化し、利益ボラティリティ抑制に向 けた基盤は構築されつつある。なお、固定費と外部リソースの最適配分により、さらなる改善余地も認識 • 一方で4Q単独では、クライアント企業の期初タイミングに加え、プロジェクト開始時期の後ろ倒し等の影響により、売上計上が翌期 以降に一部シフトする見込み 中期方針策定に向けて アセットモデルを軸に生産性を高め、再現性のある成長を積み上げていく方針として、コア営業利益の
Slide 4: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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: 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 ※2026年3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 6: ギックスの歩み
ギックスの歩み 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㈱（現 BIPROGY㈱）と 資本業務提携 2020年1月 “データ・AI×ゲーミフィケー
Slide 7: 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 8: ギックスが目指す価値創出サイクル
ギックスが目指す価値創出サイクル クライアント企業内で「意思決定と運用が回り続ける構造」を構築するとともに、プロジェクトを通じて得た知見をアセッ トとして蓄積・再利用することで、価値創出そのものが拡張していくモデルへの転換を推進中 人の力で生み出した価値を、仕組みとアセットで再現・拡張し、価値創出そのものをスケールさせていく クライアント企業 意思決定が回る 運用が回る 成果が出続ける コンサルティング、 プロジェクトを プロダクト、 システム開発での支援 通じた知見 パッケージの導入 AIで強化された人 AIを組み込んだ仕組み コンサルタント、エンジニアを 知識・経験を 最先端のAI技術を仕
Slide 9: 1社・1部署から始まる価値展開プロセス（縦横展開）
1社・1部署から始まる価値展開プロセス（通称：縦横展開） 1社・1部署のプロジェクトで創出した価値をアセット化し、他部門・他企業・他業界へと展開 AI活用による生産性向上とAIアセットの活用で、高速かつ高効率に横展開を実現 当社の顧客開拓の流れ（イメージ） 凡例 人 仕組み 業界α 業界β 業界γ 新規 X社 … Y社 Z社 開拓 〇〇部 ××部 ▲▲部 人 ① 仕組み ② AIアセットを社内展開 創 ③ 成功モデルの業界内展開 出 価 値 機能追加 事例 を ④ 汎用化アセット 構築 部 の他業界展開 内 展 開 … … … … … … プロジェクトで価値創出 AIアセット化 顧客・業界横断
Slide 10: 提供サービスの考え方
提供サービスの考え方 現場での価値創出を通じてAI・データアセットを蓄積し、それを人と仕組みで再利用することで生産性を高め、さらに外部 パートナーとの協働によりスケールを実現 AIで強化された人 AIを組み込んだ仕組み スケール 生産性の高い人月ビジネス 仕組活用によるレバレッジ 他社協働で拡張 Business DIコンサル 分析ラボ マイグル ロイヤルティ Innovation ティング （DIaaS） （Mygru） ・マイグル プロダクト データで意思決定を データ分析・AI活用を伴走 顧客行動を変える 顧客関係性を ビジネス変革 高度化する支援を実施 支援し、課題解決を加速 仕組み
Slide 11: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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. 10
Slide 12: 2026年6月期 第3四半期 実績（前年同期対比）
2026年6月期 第3四半期 実績（前年同期対比） ◼ 売上高成長に加え、コスト統制の効果が顕在化し、コア営業利益は黒字転換。収益構造の改善が着実に進展 ◼ 2Qよりメイズ社が連結子会社となり、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（今期のみ発生）、および、メイズ社ののれん償却費（来年度以降も発生）があったものの、連 結会計の営業利益も確保（各影響額詳細は次頁） ◼ 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ありながらも、純利益も黒字で着地 Non-GAAP指標（コア） GAAP（連結会計） 第13期 第14期 第13
Slide 13: 2026年6月期 第3四半期 実績（利益）
2026年6月期 第3四半期 実績（利益） ◼ 本業の収益力を示すコア営業利益は大幅に改善し黒字化し、収益体質の改善が進展 ◼ 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 差は拡大 第13期（2025年6月期） 第14期（2026年6月期） 3Q累計 実績 増減額 （率） 3Q累計 実績 （百万円） コア営業利益 △92 ＋226 (－) 134 M&A関連費用 △15 － △38 のれん償却費 △2 － △16 営業利益 △110 ＋189 (
Slide 14: KPIツリー
KPIツリー 利益を起点に、AIアセットを軸とした成長構造をKPIとして定義 価値創出からスケールまでのプロセスを可視化し、再現性のある利益成長をマネジメント 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 価値展開プロセス（通称：縦横展開） の進展 × KPI① 顧客単価 × 年間取引高区分別 顧客・売上構成 単体コア営業利益率 アセット活用による生産性 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方針に沿ったソーシング・DDの推進 × KPI ③ 各プロセス実施件数 営業利益率 ＋ M&A費用 ＋ のれん償却費 Copyright © 2
Slide 15: KPI①｜縦横展開（年間取引高構成）
KPI①｜縦横展開（年間取引高構成） Aクライアントへの依存構造からの転換が進み、Bクライアントの社数および売上比率が拡大 1社・1部門で創出した価値を起点とした“縦横展開モデル”が着実に機能し、価値創出の再現性と拡張性が高まっている 施策：1社1部門から創出した価値を起点に、社内展開・同業展開・他業界展開を推進。クライアントをA・B・C区分で 管理し、段階的に取引を拡張することで、価値創出の再現性と拡張性を高める 年間取引高区分別 顧客構成（3Q累計） 年間取引高区分別 売上構成（3Q累計） 3 2 10 16 79% 62% 83% 80% 2 3 8 4 62 57 34 36 30%
Slide 16: KPI②｜AIアセットを起点とした生産性
KPI②｜AIアセットを起点とした生産性（1人当たり売上高・費用構造） AIアセットの活用により生産性が向上し、売上成長とコスト統制を両立 単体コア営業利益は10四半期ぶりの水準まで回復し、1人当たり売上高の改善など、生産性向上の兆しが顕在化 施策：案件単位の収益性を管理しつつ、AIアセットの活用により生産性向上とコスト最適化を両立。人員拡大に依存せず、 既存リソースのレバレッジを高めることで、安定的に利益を創出する収益管理モデルへ移行 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
Slide 17: KPI③｜M&Aによる価値創出サイクルの強化
KPI③｜M&Aによる価値創出サイクルの強化（量から質へ） M&Aは規模拡大ではなく、価値創出サイクル（人・仕組み・アセット・クライアント）を強化し、成長の回転力を高める ための戦略投資 【M&A方針】 ◼ M&Aパイプライン進捗 ◼ 選定基準： （サイクル強化に向けた活動指標） M&Aは、価値創出サイクルの4つのコンポーネント（人・仕組 み・アセット・クライアント）の強化を目的とする 2026年6月期 2024年6月期 2025年6月期 3Q累計 IM（情報取得） 54件 86件 59件 クライアントベース・接点を増やすM&A クライアント企業 TOP面談 3社 13社 8社 人を 仕組みを
Slide 18: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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. 17
Slide 19: 2026年6月期 通期業績予想（前期比）
2026年6月期 通期業績予想（前期比） 前期比では、売上高は堅調に増収。各利益も大幅に改善し、特にコア営業利益では一定の水準を確保できる体制へ ◼ 売上高 ：主にメイズ子会社化により増収を確保 ◼ コア営業利益 ：生産性向上やコストコントロールの効果が顕在化し、大きく黒字化 ◼ 営業利益 ：一時的なM&A関連費用やのれん償却費の計上により概ね収支均衡水準を見込む ※現在もプロジェクトの獲得・遂行に注力していることから、レンジ方式での開示としております Non-GAAP指標（コア） GAAP（連結会計） 第13期 第14期 第13期 第14期 （2025年6月期） （2026年6月期） 増減率
Slide 20: 2026年6月期 通期業績予想（期初業績予想対比）
2026年6月期 通期業績予想（期初業績予想対比） 2025年8月14日に開示した業績予想を修正いたします ◼ 売上高 ：期初に想定していたM&A案件の未実現、加えて、単体においても案件大型化に伴う受注リードタイムの 長期化や、4Qにおける大型プロジェクトの開始遅延が影響し、期初計画を下回る見込み ◼ 各利益 ：主に単体売上高未達により利益は下振れしたものの、コストコントロールの徹底により、コア営業利益は 一定水準を確保 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） 増減率 （2026年6月期） （202
Slide 21: 2026年6月期 通期業績予想（3Q実績対比）
2026年6月期 通期業績予想（3Q実績対比） 3Q累計における進捗率は下記のとおり • 4Qは多くのクライアント企業の期初にあたるタイミング（季節要因） • 加えて、クライアント企業のプロジェクト開始時期の後ろ倒し（契約手続きによる影響も含む）等が生じ、売上計上が 翌期以降に一部シフトする見込みである一方で、費用のみ先行して発生 4Q単独では営業利益ベースでマイナスとなる見込み 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 （百万円） 3Q累計
Slide 22: 2026年6月期 配当予想（据え置き）
2026年6月期 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。 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 © 2026 GiXo Ltd. 21
Slide 23: 2026年6月期 第3四半期決算 財務諸表
2026年6月期 第3四半期決算 財務諸表 損益計算書（単位：千円） 貸借対照表（単位：千円） 2025年 2026年 2025年 2026年 6月期 3Q 6月期 3Q 6月期末 6月期 3Q末 売上高 1,796,917 2,114,072 流動資産合計 1,873,027 2,155,472 現金及び預金 1,184,841 1,180,925 売上原価 1,289,532 1,349,810 固定資産合計 237,898 611,585 売上総利益 507,384 764,262 資産合計 2,110,925 2,767,058 販売費及び一般管理費 617,484 684,577 流
Slide 24: 中期的な運営方針について
中期的な運営方針について 売上成長を優先したフェーズから、AIアセットの蓄積と再利用を前提に、利益を安定的に創出できる収益構造へ転換 業績推移（通期） 業績推移（四半期） 2,500 750 800 400 2,000 600 600 300 1,500 450 400 200 1,000 300 200 100 500 150 0 0 0 0 売上高（左軸） 売上高（左軸） -200 -100 -500 -150 コア営業利益（右軸） 成長投資フェーズ 収益構造転換フェーズ コア営業利益（右軸） （売上優先） （利益優先） -1,000 -300 -400 -200 2022/6期 2023
Slide 25: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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. 24
Slide 26: 提供サービスの考え方（再掲）
提供サービスの考え方（再掲） 当社の価値創出モデルに基づき、3Qにおいて複数のサービスをローンチ・高度化 AIで強化された人 AIを組み込んだ仕組み スケール 生産性の高い人月ビジネス 仕組活用によるレバレッジ 他社協働で拡張 Business DIコンサル 分析ラボ マイグル ロイヤルティ Innovation ティング （DIaaS） （Mygru） ・マイグル プロダクト データで意思決定を データ分析・AI活用を伴走 顧客行動を変える 顧客関係性を ビジネス変革 高度化する支援を実施 支援し、課題解決を加速 仕組み 積み上げる仕組み 起点の 協働事業 （TMP社、 レガシー LINEヤ
Slide 27: 「分析ラボ」Data-Informed as a Service（DIaaS）
「分析ラボ」Data-Informed as a Service（DIaaS） Data-Informedな意思決定を組織に定着させるため、DIコンサルティングを発展させた「分析ラボ 人 仕組み スケール （Dl as a Service）：月額利用料型サービス」を提供 Business Innovation 単なる分析支援ではなく、意思決定と実行が回り続ける仕組みを構築し、組織能力として定着さ System せる Innovation ギックス 分析ラボ 意思決定できる組織へ AIで強化された データに基づく意思決定が日常業務に定着 コンサルタント 読み解き・ AI 判断 仮説を 判断できる
Slide 28: マイグルファミリーの新サービス｜ロイヤルティ・マイグル
マイグルファミリーの新サービス｜ロイヤルティ・マイグル 購買頻度・購買金額の低いライトユーザーを対象に、ゲーミフィケーション* により行動データを 人 仕組み スケール 取得し、AIによる継続的な最適化を通じてパーソナライズ提案を高度化し、ロイヤルティ向上を Business Innovation 実現 System Innovation 周辺サービスとの連携 新たな「常設」タイプとして ロイヤル化 従来型マイグルとクロスセル パーソナライズされた提案 マイグル （ダイナミック・ミッション、1to1 従来のイベントベースのキャンペーンで クーポン/チケット等） AI基盤 はなく、常に活用いただ
Slide 29: セマンティックレイヤー構築サービス
データインフォームド推進サービス｜セマンティックレイヤー構築サービス データとビジネスの“意味”を統一し、人とAIが同じ前提で判断できる基盤を構築 人 仕組み スケール データを“見える化”するだけではなく、“判断できる状態”に変えるためのサービス Business Innovation BIツールやデータ基盤と連携し、データの意味の統一と構造化を担うことで、既存投資の活用を最 System Innovation 大化する補完・高度化サービスとして、各種ツールベンダーとアライアンスを推進 データ利活用の14ステップ* 7 データ処理 6 データの理解 5 分析設計 4 見たい切り口 3 知りた
Slide 30: プロダクト起点の他社協働事業
プロダクト起点の他社協働事業 すでに顧客基盤を持つパートナー企業の事業に対して、当社のAIアセットを組み込むことで、その 人 仕組み スケール Business 事業自体の価値を引き上げ、その結果、パートナー企業は売上・顧客価値を拡大し、当社はその成 Innovation 果に連動する形で収益を獲得 System Innovation 自社単独では到達できないスピードと規模でのスケールを目指す 代表事例：パートナー協働モデル「エンターテイメント・マイグル」 AI技術×ビジネス エンターテイメント・ パートナー企業の事業にAIアセットを ギックス LINEヤフー社 マイグル 組み込み、複数領域で
Slide 31: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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. 30
Slide 32: 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 33: 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 34: 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リ （十億円） 4,000 ジェンス（BI）市場の継続的拡大、データ活用環境整備 実績 に即した構造化データウェアハウス／非構造化データス 3,500 年平均成長率： 予測 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 35: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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: 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.12を参照。 Copyright © 2026 GiXo Ltd. 35
Slide 37: 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 38: サービス領域
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 39: 目次
目次 1. 会社概要 2. 2026年6月期 第3四半期実績 3. 通期業績予想および中期方針策定に向けて 4. 価値創出を実現する新サービスの概要 5. 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. 38
Slide 40: 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 41: 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 Timing
Slide 42: 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 43: 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、行動履
Slide 44: （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 45: 「マイグル」プラットフォーム
“データ・AI×ゲーミフィケーション”によるプラットフォーム「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 プッ
Slide 46: 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 47: 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 48: 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 49: マイグル事例②｜エンターテイメント領域
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」にマイ 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 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 ルスタンプラリー開催
Slide 50: 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 51: あらゆる判断を、Data-Informedに。
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