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2016年12月期 決 算 説 明 会 資 料

＜東証マザーズ：3961＞

2017年２月22日

1

目 次

Ⅰ．当社の概要 ２

Ⅲ．2016年12月期 決算概要 14

Ⅳ．2017年12月期 業績予想 28

V．Appendix 40

Ⅱ．事業の概要 ６

2

Ⅰ．当社の概要

3

Ⅰ．当社の概要_会社概要

社 名 シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 （英訳名 Silver Egg Technology CO., Ltd.）

設 立 1998（平成10）年8月

代 表 者 代表取締役社長 トーマス・アクイナス・フォーリー

本 社 大阪府吹田市江坂町一丁目23番43号

資 本 金 242百万円（2016年12月末現在）

業 績 ●営業収益：738百万円 ●経常利益：130百万円（ともに、2016年12月期）

従 業 員 数 35人（2016年12月末時点 ※パート・アルバイトは含んでおりません）

主な事業内容 AI（人工知能）を用いたマーケティング支援事業 ～AI技術をベースにしたレコメンド技術および それをベースとしたWebマーケティング・サービスの開発・提供

加 盟 団 体

●RecSys （ACM Recommender Systems）

●PyCon JP（一般社団法人PyCon JP）

●AIR （人工知能研究会）

●JIAA （一般社団法人日本インタラクティブ広告協会）

代表取締役社長

トーマス・アクイナス・フォーリー

●1985年5月 Digital Equipment Corporation入社 ● 1996年10月 ジェンシム・ジャパン株式会社 社長就任 ● 1998年8月 シルバーエッグ・テクノロジー有限会社 (シルバーエッグ・ホールディングス有限会社）設立 CEO就任 ●1999年1月 シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 代表取締役会長 兼 CEO就任 ●2001/09 代表取締役社長就任（現任）

略 歴

4

1998年８月 大阪府吹田市にて創業（レコメンデーションサービスの提供を目的に）

2000年11月 レコメンドソフトウェア製品「アイジェント・ワンツーワン・サーバ」の提供開始

2003年３月 レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス」をリリース

（2013年、「アイジェント・レコメンダー」に名称変更）

2005年11月 モバイルサイト向けレコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・モバイル版」をリリース

2006年４月 オランダにSilver Egg Technology B.V.を合弁会社として設立

（⇒ 2012年に100％子会社化）

2008年３月 東京オフィスを開設（港区 ⇒ その後、千代田区へ移転）

2008年３月 レコメンドサービス「アイジェントＡＳＰサービス・コールセンター版」をリリース

2012年６月 レコメンド広告サービス「ホットビュー」をリリース

2014年８月 リアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」をリリース

2015年12月 大阪本社を同吹田市内で移転

2016年９月 東京証券取引所マザーズ市場へ上場

＊事業基盤の拡大・安定化のため株式会社化を図った1999年から2004年の間の取り組みは、上記沿革から割愛 ＊海外拠点展開については、上記沿革から次の内容を割愛 2013年7月、韓国に100％子会社Silver Egg Technology Korea（非連結）を設立 （その後、2014年12月に休眠、2015年9月に精算）

【当社の現在の拠点】

●シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 ○ 大阪本社 （大阪府吹田市） ○ 東京オフィス （東京都千代田区） ○ 東京データセンター（東京都品川区）

●Silver Egg Technology B.V. （オランダ、フローニンゲン市）

Ⅰ．当社の概要_沿革

5

皆様からのご支援をもちまして、2016年９月27日に東京証券取引所マザーズ市場へ上場いたしました。

Ⅰ．当社の概要_Topics

6

Ⅱ．事業の概要

7

Big Data + AI + WWW

Personalization

ビッグデータ解析をリアルタイムに行う AI（人工知能）によるレコメンデーション技術

VISION

MISSION

インターネットをインテリジェントに！

人工知能クラウド型サービスで、あらゆるタッチポイントにおけるリアルタイム・パーソナライゼーションの実現。

Recommendation ＝

Ⅱ．事業の概要_事業の位置づけ

8

第１次ブーム 1956年~1969年 【探索と推論】 ⇒チェスを指す人工知能 ⇒数学の定理証明

第２次ブーム 1980年~1988年 【大容量データベース】 ⇒第５世代COMP（通産省） ⇒エキスパートシステム ⇒ニューラルネットワーク

第３次ブーム 1989年~現在 【状態判定が可能】 ⇒機械学習（ディープラーニング） ⇒ビッグデータ収集蓄積 ⇒統計的自然言語処理 ⇒アルファ碁

2045年 【シンギュラリティ】 ⇒人工知能は人間の能力を超える!?

1998年創業

Ⅱ．事業の概要_人口知能の歴史

9

【個人サービス】

・医療・診断 ・金 融

・推奨システム

【コミュニケーション】

・対話型サービスアシスタント

【移 動】

・自動運転 ・ライドシェア ・物流自動化

【製 造】

・産業用ロボット ・著作物・創作物

ビッグデータ

センサーデータ WEBサイトデータ ログデータ SNSデータ

カスタマーデータ マルチメディアデータ

Ⅱ．事業の概要_人口知能の主な領域

10

消費者 （ECサイト利用者）

【当社のクライアント】

Webサービス事業者 ・運営者 e

当社（シルバーエッグ・テクノロジー）

AIを用いたマーケティング支援事業

●従来のマーケティング：性別、年齢による人口統計的な分類をベースとした分析が主流 ⇒ インターネット上で刻々と変化する顧客の嗜好やニーズに対応することができず、売上に結びつけることが困難

●新たなマーケティング手法＝リアルタイムレコメンデーション：より個別レベルにおける顧客の好みに応じた コンテンツ（商品や情報など）を個別顧客へ提供 ⇒ 顧客のウェブサイト上やPOSなどのチャネルから閲覧や購買といった顧客行動をデータとして取り込み、人工 知能技術を用いて、自動的に個別の顧客の次の行動を予測し提示することで、その顧客が欲している商品 や情報を手間をかけずに取得し、大きな顧客満足の提供を可能にし、Webサービスの競争優位性を確立 するもの

Ⅱ．事業の概要_事業の内容

11

【サービスを支えるコア技術】

レコメンドエンジン

「アイジェント」

【主力サービス】

【オプションサービス＆派生サービス】

リアルタイム・レコメンドサービス

●顧客のサイトやアプリ内など様々なタッチポイントにおいて、各ユーザーのその時点における 嗜好に合わせたお勧めの商品やコンテンツを表示することができるサービス ●様々なサポートを充実させると共に、成果報酬型の料金体系を主とするなど、顧客との “共存共栄志向”の強いサービス体系を確立 リアルタイム

解析 時系列 解析

ユーザー 動線解析

高度な数学を応用する機械学習技術を組み合わせ、 リアルタイムでユーザーの行動履歴（購買と閲覧）を分析し、次のニーズを自動で予測する、当社独自開発の技術

配信するHTMLメール内にタグを設置することで、ユーザーがメールを開封した時点における嗜好にマッチしたレコメンド結果をリアルタイムで抽出し表示することができる 「リアルタイム・レコメンドメールサービス」

アイジェント・レコメンダー

ホットビュー

レコガゾウ

ユーザー個々のニーズに合致するであろう商品を広告として動的に表示することで、ユーザーをより効果的に自社サイトへ誘導、購買につながる行動へと誘導することができる 「レコメンド広告サービス」

Ⅱ．事業の概要_サービス体系

12

① AI技術を活用したリアルタイム分析 を実現

② 独自のリアルタイム・ユーザー動線 分析技術を開発

③ 様々な最先端技術を組み合わせる ことで、予測精度の向上を実現

サービス的優位性 技術的優位性 最先端のテクノロジー クライアントとの共存共栄志向

④ サービスの拡張性 （クライアント目線の技術・サービス開発）

⑤ 顧客企業にとって、導入しやすい 料金体系を提供

⑥ コンサルティングサービス （充実したサポート力）

Ⅱ．事業の概要_当社の強み・優位性

13

当社の特徴・強み

レコメンドの機能

リアルタイム性 リアルタイム性の実現 ●ユーザーの行動(閲覧、購買)に合わせて、リアルタイムアップデート ●その瞬間瞬間にユーザーにとって最適な物件をレコメンド

レコメンド ロジック

精度を支える４種のロジック ●閲覧閲覧相関 ●閲覧購買相関 ●同時購買相関 ●過去購買相関

個別のユーザー への精度

個々のユーザーに合わせた精度を実現 ●閲覧動線分析により、個々の閲覧動線を加味した、最適なレコメンドが可能

導入後の対応 コンサルティング クライアントとの“共存共栄志向”に基づき、標準サービスに含めた料金体系を実現

●クライアントの売上成長を実現するための継続的改善案や次の新たな展開案を随時提案 ●他社との差別化を図り、クライアントの囲い込みにつなげる武器の一つ アフターフォロー

サイト運営者側の運用負担

負担が低く、導入の意思決定がしやすい料金体系を実現 ●最適なレコメンドの実現によって、余分な運用負担の発生を防ぐ ●顧客とリスクをシェアする発想で、成果が上がった部分に対してのみ課金する「成功報酬型」 が中心

導入社数 導入社数は200以上（2016年12月末現在） ●大手を含むECを中心とした取引 ●アフターフォローまで含めた取引関係を構築

Ⅱ．事業の概要_当社の特徴

14

Ⅲ．2016年12月期 決算概要

15

営業収益 738百万円 （前年同期比：23.3％増 業績予想比： 0.3％減）

営業利益 138百万円 （前年同期比：84.7％増 業績予想比：16.7％増）

✓既存業界の深堀（Go Deep）及び新規業界への展開により増収確保

✓人員増加コスト（採用費含）、本社移転コスト、通信関連コスト（AWS）

上場関連コスト等を吸収し増益確保

✓営業収益、営業利益共に 3期連続 増収増益確保

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_ハイライト

16

2015年12月期末 （第18期）

2016年12月期末 （第19期） 対前期

増減率 対前期 増減額

金額 構成比 金額 構成比

流動資産 308,746 94.4％ 754,738 97.5％ 144.5％ 445,992

現金及び預金 206,147 63.1％ 605,850 78.2％ 193.9％ 399,703

固定資産 18,202 5.6％ 19,740 2.5％ 8.4％ 1,537

資産合計 326,948 100.0％ 774,478 100.0％ 136.9％ 447,530

流動負債 73,271 22.4％ 109,967 14.2％ 50.1％ 36,695

固定負債 0 0.0％ 0 0.0％ ー ー

負債合計 73,271 22.4％ 109,967 14.2％ 50.1％ 36,695

純資産合計 253,676 77.6％ 664,511 85.8％ 162.0％ 410,834

負債・純資産合計 326,948 100.0％ 774,478 100.0％ 136.9％ 447,530

（単位：千円・％） 株式上場により現金及び預金が大幅に増加

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_貸借対照表

17

2015年12月期 （第18期）

2016年12月期 （第19期） 対前期

増減率 対前期 増減額

金額 構成比 金額 構成比

営業収益 599,495 100.0％ 738,947 100.0％ 23.3％ 139,452

営業費用 524,683 87.5％ 600,744 81.3％ 14.5％ 76,061

営業利益 74,812 12.5％ 138,202 18.7％ 84.7％ 63,390

経常利益 74,845 12.5％ 130,766 17.7％ 74.7％ 55,921

当期純利益 48,351 8.1％ 81,290 11.0％ 68.1％ 32,939

（単位：千円・％）

新規取引社数の増加により主力サービスである「アイジェント・レコメンダー」が好調 ⇒営業収益、営業利益ともに増加

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_損益計算書＜前期比較＞

18

業績予想 2016年11月11日リリース

2016年12月期 （第19期） 業績予想

増 減 比 業績予想 増 減 額

金額 構成比 金額 構成比

営業収益 741,460 100.0％ 738,947 100.0％ △0.3％ △2,512

営業費用 623,069 84.0％ 600,744 81.3％ △3.6％ △22,324

営業利益 118,391 16.0％ 138,202 18.7％ 16.7％ 19,811

経常利益 118,391 16.0％ 130,766 17.7％ 10.5％ 12,375

当期純利益 75,652 10.2％ 81,290 11.0％ 7.5％ 5,638

（単位：千円・％）

オプションサービスである広告サービス「ホットビュー」が、当初予想を下回り 営業収益が若干の未達

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_損益計算書＜業績予想比較＞

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300000

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800000

2012/12 2013/12 2014/12 2015/12 2016/12

311,474

354,046

484,478

599,495

738,947

（千円）

113.7%

136.8%

123.7%

123.3%

BtoC-EC市場の拡大に伴い 毎期堅調に増収確保！

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_営業収益の推移

20

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200000

300000

400000

500000

600000

700000

2012年度 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度

293,280

■人件費

■手数料関連費

■通信費

■その他

351,485

426,070

524,683

600,744

221,973

254,625

301,064

81,468

32,691

89,937

117,078

47,106

105,872

141,038

56,639

102,002

人材採用と通信インフラ基盤を強化

（千円）

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_営業費用の推移

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80000

100000

120000

140000

160000

2012/12 2013/12 2014/12 2015/12 2016/12

2,561

58,407

74,812

138,202

（千円）

✓2013/12期は人材先行投資により減収

2,280.3%

128.1%

184.7%

18,193

14.1%

✓3期連続増益確保！

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_営業利益の推移

22

0

20000

40000

60000

80000

100000

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160000

180000

総合通販 アパレル 人材 コスメ 不動産

（千円）

業 種 2012年度 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度

総合通販 51.5% 42.5% 33.9% 27.0% 22.6%

アパレル 16.2% 14.5% 16.6% 20.3% 25.2%

人材 7.7% 9.8% 11.0% 15.0% 16.8%

コスメ 8.8% 9.2% 8.4% 6.7% 6.8%

不動産 0.1% 0.2% 0.4% 1.7% 2.9%

合 計 84.4% 76.2% 70.4% 70.6% 74.4%

アパレル・人材業界強化！

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_主要業種別営業収益の推移 「アイジェント・レコメンダー」

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50

100

150

200

250

2012年度 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度

（社）

80

103

128

143

201 業界の横展開により200社超え！

※顧客数は年度内取引社数を集計しております

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_顧客社数の推移 「アイジェント・レコメンダー」

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Ⅲ．2016年12月期 決算概要_サービス提供実績

25

◆既存事業の収益拡大

✓ Newポータルサイトリリース ⇒リアルタイム性の効果発揮！

✓ フラッシュマーケティングサイトへ導入 ⇒リアルタイム性の効果発揮！

✓ アパレル業界へのGo Deep ⇒ファストファッション系・セレクトショップ系サービスリリース

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_トピックス（1/3）

26

◆レコメンデーション技術を活用した新規事業、新商品・サービスの開発

✓ 不動産業界（紹介）・金融業界への新展開 ⇒日本初！FX（外国為替証拠金取引）向けサービスリリース

✓ LINE向けパーソナライズドサービスリリース ⇒サイバーエージェント社、トライコーン社との連携

✓ Web接客ツールサイトへ導入 ⇒Flipdesk(Supership社)、KARTE(プレイド社)との連携

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_トピックス（2/3）

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◆システム安定性の確保・技術革新への対応

✓ レコメンドシステム世界会議（RECSYS）参加 ⇒最新のテクノロジー、トレンド等の情報キャッチアップ

✓ AWSクラウドサービスへのマイグレーション ⇒大阪データセンター閉鎖

✓ アイジェント・レコメンダー＆レコガゾウ Ver.Up

Ⅲ．2016年12月期 決算概要_トピックス（3/3）

28

Ⅳ．2017年12月期 業績予想

29

国内BtoC-EC（消費者向け電子商取引）市場は堅調な成長を持続

【市場規模】

インターネット利用者数と人口普及率

【消費者の状況】

インターネット利用端末の種類

●市場規模は約13.8兆円（2015年）

●消費者のインターネット利用環境は、

普及率82.8％（2014年末）

⇒ 利用端末として「スマートフォン」 が急伸

＊資料出所：「平成 27 年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る 基盤整備（電子商取引に関する市場調査）報告書」（平成28年6月） 経済産業省 商務情報政策局 情報経済課

（％） （億円）

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_国内市場動向

30

世界のBtoC-EC市場は国内を上回る成長速度

世界のBtoC-EC市場規模 世界の各国別BtoC-EC市場規模 ●市場規模は2兆USドル（2016年）

⇒ 2019年には約3兆5千億USドル

（2019年見込み）

●日本の市場規模は第4位

⇒ 日本の市場規模に比して… ・中国は7.5倍 ・米国は3.8倍 ・英国・ドイツは日本と同程度の規模

（兆USドル）

（億USドル） ＊資料出所：「平成 27 年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る 基盤整備（電子商取引に関する市場調査）報告書」（平成28年6月） 経済産業省 商務情報政策局 情報経済課

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_海外市場動向

31

① システムの安定性の確保 ② 技術革新への対応 ③ 人材の確保

１．収益基盤の拡大

① 既存事業の収益拡大 ② レコメンデーション技術を活用した 新規事業、新商品・サービスの開発 ③ グローバル展開への対応

２．経営基盤の強化

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_成長戦略

32

個々の業界に対して‘’Go Deep‘’戦略の継続 パートナー企業との連携強化

アパレル

人 材

不動産

車

旅 行

オランダ Op拡大

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_アクションプラン（1/3）

33

顧 客 サ ー ビ ス の 強 化

コンサルサービスの改善・品質向上

KPI自動監視システム

サポートデスク充実 ユーザー会定期開催

オプション・クロスセル 販売強化

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_アクションプラン（2/3）

34

AIをベースとした マーケティング・オートメーション

インテリジェント・マーケティング・ オートメーションの開発

技術革新

次世代レコメンドエンジンの 開発＆近日リリース！

スカンクワークスPJ開始 インフラ基盤強化 ポータルサイト 拡張・強化

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_アクションプラン（3/3）

35

2016年12月期 （実績）

2017年12月期 （計画） 業績予想

増 減 比 業績予想 増 減 額

金額 構成比 金額 構成比

営業収益 738,947 100.0％ 881,315 100.0％ 19.3％ 142,368

営業費用 600,744 81.3％ 720,499 81.8％ 19.9％ 119,754

営業利益 138,202 18.7％ 160,816 18.2％ 16.4％ 22,613

経常利益 130,766 17.7％ 160,816 18.2％ 23.0％ 30,049

当期純利益 81,290 11.0％ 93,016 10.6％ 14.4％ 11,725

（単位：千円・％）

新しい業界への拡大及び深耕により、営業収益の増加を図る

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_損益計算書（前期実績比較）

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900000

1000000

2013/12 2014/12 2015/12 2016/12 2017/12

738,947

（千円）

前年19.3％の増収計画

4年間で約2.5倍の成長見込み

354,046

484,478

599,495

881,315

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_営業収益の推移

37

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300000

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500000

600000

700000

800000

2013年度 2014年度 2015年度 2016年度 2017年度

■人件費

■手数料関連費

■通信費

■その他

351,485

426,070

524,683

600,744

221,973

254,625

301,064

81,468

32,691

89,937

117,078

47,106

105,872

141,038

56,639

102,002

720,499

344,537

145,042

94,492

136,426

引き続き、人材採用と通信インフラを強化！

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_営業費用の推移

38

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100000

120000

140000

160000

180000

前年より16.4％の増益計画

⇒ ４期連続の増益見込み

2013/12 2014/12 2015/12 2016/12 2017/12

（千円）

2,561

58,407

74,812

160,816

138,202

Ⅳ．2017年12月期 業績予想_営業利益の推移

39

免責事項及び将来見通しに関する注意事項 本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる｢見通し情報｣(forward-looking statements)を含みます｡これらは、現在における見込み、予測およびリスクを伴う想定に基づくものであり、実質的にこれらの記述とは異なる結果を招き得る不確実性を含んでおります。 それらリスクや不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、金利、通貨為替変動といった一般的な国内および国際的な経済状況が含まれます。 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、当社は本発表に含まれる｢見通し情報｣の更新･修正をおこなう義務を負うものではありません。

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社

大阪府吹田市江坂町１丁目23番43号 ファサード江坂ビル10F お問合せ先 IR担当（弊社管理部） 06-6386-1931（代表） http://www.silveregg.co.jp/

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Ⅴ．Appendix

41

① AI技術を活用したリアルタイム解析を実現 ～人工知能と高等数学を組み合わせたロジックによるリアルタイム・レコメンドサービス

リアルタイム解析の実現により、ユーザーが今見ているものに対する最適な商品やコンテンツの表示を可能に

AI技術の力 リアルタイム解析の力

有能なセールスマンが個別の顧客とのやり取りからその顧客の嗜好を記憶しているように、 その個別の顧客が過去に行った閲覧履歴や購買履歴等といった行動データを記憶し、学習することにより効果的な推奨を実施

最適なパーソナライゼーション を実現

これにより 従来の問題点「購買機会の損失」

の恐れを解消

Ⅴ．Appendix_技術的優位性（1/3）

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■リアルタイムユーザー動線分析の概要

過去の閲覧経路を見ることで、 店頭での接客のように 個別ユーザーの嗜好にあった 商品のレコメンドを実現

例えば… 「ボーダーワンピース」という同じ 商品を見ている場合でも、 そこに至る過程で ・“ワンピース”を探している人、 ・“ボーダーのアイテム”を探して いる人 とでは嗜好性が異なる ↓ 当社のユーザー動線分析によって、嗜好に合わせたレコメンドが可能

② 独自のリアルタイム・ユーザー動線分析技術を開発 ～単純な商品軸のレコメンデーションとは異なり、より一人ひとりの嗜好に合わせたレコメンデーションを実現

パーソナライズ・ ターゲティング

Ⅴ．Appendix_技術的優位性（2/3）

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③ 様々な最先端技術を組み合わせることで、予測精度の向上を実現 ～自動テストを含め常に最先端技術の実験導入・検証を繰り返しながら、システムの随時バージョンアップを推進

リアルタイム ユーザー動線分析

ベイジアン協調 フィルタリング

× カーネル法

× 強化学習

レコメンドレシピ設定

レコメンドタイプ × 相関 ×

フィルタリング ×

オプション機能

●予測精度の向上

●サイト・ページ毎に 最適なレコメンド

自動テスト等によるシステムの随時バージョンアップ 精度の恒常的向上

Ⅴ．Appendix_技術的優位性（3/3）

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① サービスの拡張性 ～クライアントの立場から、集客から顧客維持まで一貫サポートを実現

サイトに限らず、 スマホサイト/POS/アプリなど 様々なタッチポイントでの レコメンドを提供

集客から 顧客維持段階に至るまで マーケティングステージに 合わせて常に最適なレコメンドを一貫して行う スマートターゲティングを実現

プレアクセス オンアクセス ポストアクセス

リターゲティング 広告

レコメンド 広告

サイト内 レコメンド

サイト内 検索

メール マガジン

集客（流入） 接客（回遊） コンバージョン 顧客維持（リテンション）

各種デバイスへ

各種タッチポイントへ

Ⅴ．Appendix_サービス的優位性（1/3）

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主な料金体系 成果報酬型

② 顧客企業にとって、導入しやすい料金体系を提供 ～顧客企業とリスクをシェアし、顧客企業の成長が当社の収益拡大にもつながる“共存共栄志向”の経営

本サービスから成果が上がった部分に対して料金を支払う

【顧客企業にとってのメリット】

1. 顧客企業との間でリスクとリワードをシェア

2. 顧客企業と一緒に成果を改善していく インセンティブ

3. PV課金ではないため、様々なページで テスト導入しながら、PDCAを回していく ことが可能

レコメンドの効果を最大化するために、豊富な経験をもつレコメンドのエキスパートが、継続的なPDCAによる改善活動を提案・実施

Ⅴ．Appendix_サービス的優位性（2/3）

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③ コンサルティングサービス ～充実したサポート力によるアフターフォロー

●日次でレコメンド成果を確認できる管理画面 ●レコメンド効果の推移を確認できる月次レポート

コンサルティング情報の提供

幅広いサポートの提供

継続的なPDCAによる改善活動

「SETユーザー会」の運営・実施

レコメンドやウェブマーケティングに積極的なクライアントの集いを当社が運営・実施 ●現在のレコメンド業界の状況や技術トレンド等の説明 ●新たなサービスのご案内 ●クライアント間の情報交換の場、勉強会的な位置づけも

●導入サポート ●レコメンド設定や開通テスト ●レシピ設定のためのABテスト ●キャンペーンや施策のサポート ●レコメンド効果数値のポータル画面でのモニタリング ●ガジェットポータルの提供

＊前述のとおり

アフターフォローまで含む充実したサポート力を武器に、１社１社と深く長い 取引を持続することで、様々な業種業態での豊富な経験とノウハウを蓄積

Ⅴ．Appendix_サービス的優位性（3/3）

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① 既存事業の収益拡大

収益基盤の基礎として、主力サービスである「レコメンデーションサービス事業」の安定的・継続的な発展を目指す

●継続的なユーザビリティの改善 ●安定的なサービスの提供

●サービスの質的向上の追求 ●クライアントからの信頼の更なる向上

既存事業の収益基盤の拡大

Ⅴ．Appendix_収益基盤拡大策（1/3）

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② レコメンデーション技術を活用した新規事業、新商品・サービスの開発

急激な事業環境の変化に対応し、更なる収益の拡大を図るために、 事業規模の拡大と新たな収益源の確保を推し進める

●新規・既存クライアントとの連携強化 ●潜在需要のいち早い読み込み

レコメンデーション技術を向上させることによって新たな商品・サービス開発を積極化

更なる収益基盤の拡大

Ⅴ．Appendix_収益基盤拡大策（2/3）

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③ グローバル展開への対応

当社の特徴 の一つ

Silver Egg Technology B.V. （オランダ、100％子会社／非連結）

国際性 ●インターナショナルなスタッフ構成 ●国際展開へのバリアフリー

● 主に技術開発面で当社を支援する オフショア開発拠点

● 技術職を中心にスタッフを編成

【今後の戦略】

グローバルな事業展開を行うクライアントとの取り組みで、海外における実績が積み上がっている

この実績を基礎に、海外の 新規クライアント開拓を推進

今後の収益拡大に向け、グローバルな事業展開の拡大を検討

Ⅴ．Appendix_収益基盤拡大策（3/3）

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① システムの安定性の確保

インターネットを通じてサービスを提供する事業者として、 システム管理やシステム基盤の更なる強化を図る

安定的なサービス提供を確保するためには、サービス提供に係るシステムの安定的な稼働が重要

データセンターにおける サーバの稼働状況の

常時監視

基本 認識

システム管理・ システム基盤の 更なる強化

Ⅴ．Appendix_経営基盤強化策（1/3）

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② 技術革新への対応

技術革新を常に取り込み、自社製品・サービスに迅速に反映することで、 先進性・安定性の確保を図る

新たなインターネット端末等の技術革新に対して適時に対応を進めることが、事業展開上重要

基本 認識

業界内の 主要ベンダーや 技術コミュニティ

サービスの 先進性・安定性

の確保

最新情報を 定期的に 入手

自社製品に 迅速に反映

Ⅴ．Appendix_経営基盤強化策（2/3）

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③ 人材の確保

今後の更なる事業拡大に向け、技術系スタッフなどの優秀な人材の 確保と育成を推し進める

技術系スタッフの採用は特に、獲得競争が激化し、安定的な人材確保が困難な状況が続くことを予想

●採用における競争力の強化 ●魅力ある職場環境の構築 ●社員の能力やモチベーション向上

●研修制度の強化 ●福利厚生の充実 ●人事制度の整備・運用 など

基本 認識

Ⅴ．Appendix_経営基盤強化策（3/3）

Fin