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1 成長可能性に関する説明資料 2018 年 4 月 20 日 HEROZ 株式会社 (4382) 1

2 私たちの志 人工知能 (AI) 革命を起こし 未来を創っていく 2

3 1. 会社概要 2. ビジネスモデルと競争優位性 3. 成長戦略 3

4 会社概要 会社名 所在地 設立 2009 年 4 月 HEROZ 株式会社 (HEROZ, Inc.) 東京都港区芝 PMO 田町 2F 資本金 1.1 億円 (2018 年 1 月末時点 ) 代表取締役 事業内容 林隆弘 高橋知裕 人工知能 (AI) を活用したインターネットサービスの企画 開発 運営 2018 Mizuho Innovation Award 受賞 2017 当社エンジニアが開発した将棋 AI Ponanza が現役将棋名人に勝利 竹中工務店 ハーツユナイテッドグループ コーエーテクモゲームスと資本業務提携 2016 JVA2016 中小企業庁長官賞受賞 バンダイナムコエンターテインメントと資本業務提携 2014 Red Herring Global Top 100 Winner 受賞 デロイトトーマツ日本テクノロジー Fast50 成長率第 1 位受賞 2012 年将棋ウォーズ 2017 年 HEROZ Kishin 2009 年設立 Q ( 注 ) グラフは経常利益推移 HEROZ Kishin とは BtoB 向け AI サービスです ( 棋神に由来 ) 4

5 頭脳ゲームで世界の AI トップランナー チェス AI 将棋 AI 囲碁 AI 指し手の可能性 = 約 DeepBlue( 97) が 人間に勝利 指し手の可能性 = 約 当社エンジニア開発の人工知能が現役プロ棋士に勝利 ( 13) 名人に勝利 ( 17) 指し手の可能性 = 約 Googleが約 500 億円でDeep Mind 社を買収 ( 14) AlphaGoが現役プロ棋士に勝利 ( 16 17) IBM Google 5

6 マネジメントチーム 代表取締役 CEO 林隆弘 早稲田大学卒業日本電気株式会社 (NEC) 技術開発職入社 IT 戦略部 経営企画部に在籍 HEROZ 株式会社設立 将棋の実績アマ六段 ( 全国優勝により当時最高段位を獲得 ) 将棋ウォーズ七段アマチュア一般棋戦優勝 ( 個人での全国優勝は 7 回経験 ) 羽生永世七冠との席上対局実績あり 代表取締役 COO 高橋知裕 早稲田大学卒業日本電気株式会社 (NEC) 技術開発職入社 BIGLOBE 経営企画部に在籍 HEROZ 株式会社設立 取締役 CFO 浅原大輔 経営企画部長 京都大学大学院卒ペンシルベニア大学ウォートンスクール MBA ( 卒業生代表スピーチ ) ゴールドマン サックス投資銀行部門 6

7 AI ビジネスの国内市場予測 市場規模 ( 億円 ) 成長率 ( 年率換算 CAGR) 2020/ % 2030/ % 約 1 兆円 約 2 兆円 1,500 億円 2015 年度 2020 年度予測 2030 年度予測 出所 : 富士キメラ総研 2016 人工知能ビジネス総調査 2016 年 11 月 7

8 業績推移 ( 単位 : 百万円 ) 2017 年 4 月期 2018 年 4 月期第 3 四半期累計期間 売上高 877 営業利益 88 経常利益 94 当期 ( 四半期 ) 純利益 94 営業利益率 10% 純利益率 11% 売上高 871 営業利益 305 経常利益 303 当期 ( 四半期 ) 純利益 223 営業利益率 35% 純利益率 26% AI(BtoC) サービス : 将棋ウォーズ が引き続き安定した収益を記録 AI(BtoB) サービス : HEROZ Kishin 初期設定フィー / 継続フィーともに収益を伸ばす 営業利益率は 2017 年 4 月期 10% 2018 年 4 月期 3Q 累計 35% を記録 8

9 1. 会社概要 2. ビジネスモデルと競争優位性 3. 成長戦略 9

10 AI ビジネスのきっかけは 将棋 AI 開発における 機械学習 / ディープラーニング のイノベーション 機械学習導入以前 プログラマによる手作業 将棋を将棋と捉え プログラマが人間の思考を言語化 将棋 & プログラムに精通必要 機械学習導入以降 1. コンピューターによる全幅探索 2. 機械学習による評価関数 歩 歩 歩 銀 歩 金 玉桂香が直角二等辺三角形なら 10 点 将棋を図と捉え ビックデータから機械学習で判断 意思決定を行う評価関数を生成 将棋の知識なしで制作可能 香 玉 桂 金 角 玉歩金が直角三角形なら 30 点 他分野に応用可能な技術 10

11 BtoB サービス : 棋譜を企業データに置き換えてサービス化 将棋の棋譜 設計データ 金融データ等 HEROZ Kishin ディープラーニング等の機械学習を行う MLaaS (Machine Learning as a Service) 将棋 AI 建設 AI 金融 AI 等 MLaaS:Machine Learning as a Service とは? SaaS(Software as a Service) や IaaS(Infrastructure as a Service) のように 機械学習 / ディープラーニングをサービスとして提供するビジネスモデル 11

12 BtoB サービス :HEROZ Kishin に含まれるエンジンと適用例 人工知能関連技術 研究開発力 ( ディープラーニング等 ) 各種技術 開発運営ノウハウ ( 大規模サーバー等 ) 建設 人材 品質管理 頭脳ゲームエンジン ゲーム開発エンジン 経路最適化エンジン 配置最適化エンジン 予測エンジン 構造設計支援 求職者と企業のマッチング テストの自動化 HEROZ Kishin( 棋神 ) 金融 ロボット エンターテイメント 最適解探索エンジン 分類エンジン 異常検知エンジン 文章処理エンジン 画像認識エンジン 市場予測 経路探索 頭脳ゲーム AI 等 AI 実装のプロダクト創出 & 現実的な開発 運営を実現 12

13 BtoB サービス : 領域ごとの AI サービスと使用エンジン 領域提供している AI の内容使用エンジン 金融 建設 人材 品質管理 ロボット エンターテイメント その他 ( メディア領域等 ) 株価等の市場予測を行う AI や ユーザーの投資行動を分析し投資パフォーマンス向上に資するフィードバックを行う AI 物件の構造や類似物件の設計情報等を活用して最適な構造設計を行う AI 求職者と求人企業のマッチング精度を向上させる AI サイト分析からテスト工程の生成 実行といったソフトウェア検証 ( デバッグ ) を行う AI ロボットを効率良く動かし目的を達成する AI 機械学習により頭脳ゲームにおいてユーザーの対戦相手となる AI ユーザーの行動分析を行いその精度やユーザーの継続率を向上させる AI 右記機能別エンジンを組み合わせた AI 予測エンジン分類エンジン 分類エンジン最適解探索エンジン 分類エンジン最適解探索エンジン 分類エンジン異常検知エンジン画像認識エンジン 予測エンジン経路最適化エンジン画像認識エンジン 頭脳ゲームエンジンゲーム開発エンジン 予測エンジン配置最適化エンジン 13

14 BtoB サービス : 収益モデルと高いスイッチングコスト 将棋 AI の研究開発 将棋 AI で培った AI 技術の標準化 HEROZ Kishin =MLaaS(Machine Learning as a Service) を構築 蓄積されたデータを HEROZ Kishin へ 機械学習を実施し アウトプット ビジネスでアウトプットを活用 インプットとするデータを変えるだけで幅広い産業で様々な課題に対して効率的に AI サービスを提供できる体制を構築 成果を測定し 再び機械学習を実施 大規模サーバ構築を含む包括的な AI サービスを提供 繰り返すことで アウトプットの精度が向上 継続的な安定収益と高いスイッチングコストを実現 収益構造 : 初期設定フィーと継続フィー 14

15 BtoC サービス : アプリユーザーからの課金収入 AI を活かした BtoC コンテンツ課金モデル 人工知能関連技術を活かし 将棋 チェス バックギャモン等の頭脳ゲームを世界中に展開中 IPの特性を最大限に活用した協業も展開中 将棋ウォーズ どうぶつしょうぎウォーズ 囲碁ウォーズ CHESS HEROZ ( 英語 ) BackgammonAce ( 英語 ) ポケモンコマスター (Pokémon Duel) 収益構造 : ユーザーからの AI 等の課金収入 15

16 HEROZ の優位性 1 将棋で培われた実績のある AI 技術 ( 実 " 戦 " 的 AI) 2 実 戦 に裏付けられた AI エンジニア人材 3 パートナー戦略による高いスイッチングコスト 16

17 当社エンジニア開発の将棋 AI が 現役プロ棋士に勝利 ( 13) 名人に勝利 ( 17) 17

18 将棋 AI 分野での機械学習 / ディープラーニング (DL) 名人 機械学習の導入 AI がデータの特徴を自ら学習し 評価値を自動生成! 人間の知識に頼らない学習が可能! 2013 年当社エンジニア開発 Ponanza 史上初プロ棋士に勝利 2017 年当社エンジニア開発 Ponanza 史上初名人に勝利 歩 歩 歩 トッププロ 歩 銀 金 玉 金 角 香 桂 アマ初段 プログラミング プログラマが将棋の良い指し手の考え方をロジック化 強化学習 DL の出現 AI 同士の自己対戦による棋譜の自動生成 インプットに頼らない自律学習が可能! vs 初心者 1900 年代 2000 年 2004 年 2013 年 2017 年 出所 : 当社作成 実は自分もポナンザとネットで 3 4 局指したんですけど 全部負けてしまいました もちろん負けたくないと思いましたけど 将棋の長い歴史の中でコンピューターと棋士が戦った一瞬に居合わせられたことは良かったと思います ( 藤井聡太四段 : 当時 現在は六段 ) 出所 :2016 年 6 月 10 日スポーツ報知 18

19 HEROZ の優位性 1 将棋で培われた実績のある AI 技術 ( 実 " 戦 " 的 AI) 2 実 戦 に裏付けられた AI エンジニア人材 3 パートナー戦略による高いスイッチングコスト 19

20 AI アルゴリズム開発集団が進化をリード エンジニアの属性 ( 構成比 ) 最終学歴 業務 スキル それ以外 36% 博士卒 23% その他の 開発 27% 修士卒 41% AI アルゴリズム開発 73% 社員の約 2/3 がエンジニア ( 構成比は エンジニア数に対する比率 ) 平成 30 年 3 月 15 日時点 20

21 HEROZ の優位性 1 将棋で培われた実績のある AI 技術 ( 実 " 戦 " 的 AI) 2 実 戦 に裏付けられた AI エンジニア人材 3 パートナー戦略による高いスイッチングコスト 21

22 資本業務提携先への HEROZ Kishin 導入事例 建設 構造設計支援 エンターテイメント 頭脳ゲーム AI 等 品質管理 テストの自動化 HEROZ Kishin 平成 28 年 12 月株式会社バンダイナムコエンターテインメントと人工知能を活用した事業を行うために資本業務提携を締結 平成 29 年 7 月株式会社コーエーテクモゲームス および株式会社ハーツユナイテッドグループと人工知能を活用した事業を行うために資本業務提携を締結 平成 29 年 8 月株式会社竹中工務店と人工知能を活用した事業を行うために資本業務提携を実施 22

23 1. 会社概要 2. ビジネスモデルと競争優位性 3. 成長戦略 23

24 事業の経験 将棋 AI で培った技術を産業向け AI サービスに展開 経営陣 主要メンバーのバックグラウンド 将棋 AI 事業の経験 強み 将棋力技術者の求心力 AI の技術 提案力 提携構築力 提携企業のビッグデータ 主力ビジネス BtoC 将棋 AI 各種頭脳ゲーム AI BtoB 産業向け AI サービスの提供 収益貢献 安定成長 成長分野 24

25 事業戦略 成長に向けたビジョン 将棋の棋譜 設計データ 金融データ等 売上高 HEROZ Kishin ディープラーニング等の機械学習を行う MLaaS (Machine Learning as a Service) AI BtoB ( 成長市場 ) 将棋 AI 建設 AI 金融 AI 等 BtoC BtoB IPO サーバ等への投資による競争力拡大 コア技術である AI を建設 金融などの分野に積極展開 世界最大級 ( 会員数 420 万人以上 ) のスマートフォン将棋ゲームアプリ 将棋ウォーズ を開発 運営 AI 関連技術を活かして チェス バックギャモン等の頭脳ゲームを展開 AI BtoC ( 安定的なCF) 時間 25

26 ご留意事項 本資料は HEROZ 株式会社の業界動向及び事業内容について HEROZ 株式会社による本資料の発表日現在における予定 推定 見込み又は予想に基づいた将来展望についても言及しております これらの将来展望に関する表明の中には 様々なリスクや不確実性が内在します 既に知られたもしくは未だに知られていないリスク 不確実性その他の要因が 将来の展望に関する表明に含まれる内容と異なる結果を引き起こす可能性がございます HEROZ 株式会社の実際の将来における事業内容や業績等は 本資料に記載されている将来展望と異なる場合がございます 本資料における将来展望に関する表明は 本資料の発表日現在において利用可能な情報に基づいてHEROZ 株式会社によりなされたものであります 今後 新しい情報 将来の出来事等があった場合であっても HEROZ 株式会社は 本発表に含まれる将来展望に関するいかなる表明の記載内容の更新 修正の義務を負うものではありません 26

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