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Shares strategy presentation for investors and stakeholders

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  1. 1. シェアーズ
  2. 2. Googleのミッション ”世の中の情報を整理し、 世界中の人々が アクセスできて使えるよう にすること”
  3. 3. Sharesのミッション ”世の中の企業情報を整理し、 ビジネスパーソンが アクセスできて 生産性を劇的に高めること”
  4. 4. 企業情報のGoogle =
  5. 5. 事業性評価して 融資しなさい
  6. 6. 経験が浅くて できない,,,
  7. 7. ”関西スーパー” レポート 関西スーパー株式会社の 事業情報を集めよう! ”関西スーパー” レポート
  8. 8. 関西スーパー(東京商工リサーチ)
  9. 9. 関西スーパー(東京商工リサーチ) 52点:融資対象外?
  10. 10. 関西スーパー(帝国データバンク)
  11. 11. 75点:優良融資先候補? 関西スーパー(帝国データバンク)
  12. 12. 追加借入余力分析 +9億円 現在 最大 8億円 17億円 当社の追加借入余力は+9億円です 事業ステージ分析 当社は積極投資ステージにいます 安定性のレンズ ▪ 当社は継続課金型ビジネスです ▪ 営業キャッシュフローは安定しています ・・・ 成長性のレンズ ▪ 当社は競合よりも成長してます ▪ 過去の投資は成長に結びついています ・・・ 各種基礎分析 関西スーパーマーケット
  13. 13. 市場にある 従来型の企業分析レポート 結果 過去 未来 過去の業績 未来の業績 何で稼いだ? いくら稼げる? 分析の流れ
  14. 14. Sharesの企業分析 結果 原因 過去 未来 過去の業績 未来の業績 過去の事業構造 未来の事業構造 何で稼いだ? なぜ稼げた? いくら稼げる? 今後どうなる? 分析の流れ 過去と未来の 事業構造まで 深く分析する!
  15. 15. 顧客 製品・サービス (製品・サービスを生む) ビジネスプロセス 種別 地域 必須度合い 汎用/カスタマイズ 売切/貸与 受注→納品の長さ 契約の継続性 製品・サービス自体の継続性 取引依存関係 設備投資状況 自社での完結度 リソース 人的リソース 設備・情報リソース 項目 特性値の選択肢 製品・サービス種別 B to C ・ B to B 全世界 ・ 一部海外 ・ 日本のみ ・ 一部地域 必須品 ・ 便利品 ・ 贅沢品 汎用品 ・ カスタマイズ 有形 ・ 無形(情報) ・ 無形(体験) 売切 ・ 貸与 即時-数ヶ月 ・ 1年以内 ・ 数年 ワンタイム ・ 継続課金前提 商品に中毒性 ・ 使い込むと慣れる ・ 蓄積すると価値が高まる 特定顧客依存 ・ プロセス上依存 ・ 依存なし なし ・ 製品への投資 ・ 社内システムへの投資 全行程自社 ・ 一部工程アウトソース(OS) ・ ほぼOS 在籍年数短 ・ 長 有 ・ なし 事業構造分析を可能にする アルゴリズムのカラクリ
  16. 16. 顧客 製品・サービス (製品・サービスを生む) ビジネスプロセス 種別 地域 必須度合い 汎用/カスタマイズ 売切/貸与 受注→納品の長さ 契約の継続性 製品・サービス自体の継続性 取引依存関係 設備投資状況 自社での完結度 リソース 人的リソース 設備・情報リソース 項目 特性値の選択肢 製品・サービス種別 B to C ・ B to B 全世界 ・ 一部海外 ・ 日本のみ ・ 一部地域 必須品 ・ 便利品 ・ 贅沢品 汎用品 ・ カスタマイズ 有形 ・ 無形(情報) ・ 無形(体験) 売切 ・ 貸与 即時-数ヶ月 ・ 1年以内 ・ 数年 ワンタイム ・ 継続課金前提 商品に中毒性 ・ 使い込むと慣れる ・ 蓄積すると価値が高まる 特定顧客依存 ・ プロセス上依存 ・ 依存なし なし ・ 製品への投資 ・ 社内システムへの投資 全行程自社 ・ 一部工程アウトソース(OS) ・ ほぼOS 在籍年数短 ・ 長 有 ・ なし 企業秘密です 事業構造分析を可能にする アルゴリズムのカラクリ
  17. 17. 事業特性(一部抜粋) 企業例 言わば… B to C 設備なし 贅沢品 任天堂蓄積なし 急上昇・急落がある ギャンブル B to B/C 設備なし 贅沢品 アイスタイル 蓄積効果 あり 長く続くほど安定品質になるが、 急落の可能性が残る 紙の百科事典 B to B 設備あり 必須品 村田製作所など汎用品 急拡大も急落もしにくい 堅実公務員 B to B 他社への 取引依存あり 便利品 リスクモンスター PCデポ など 自社への 蓄積なし 他社がプロセスの重要部を握る のっかり & & & & & & & & & & & & 事業構造分析を可能にする アルゴリズムのカラクリ 企業秘密です
  18. 18. 売上高の予想モデル 営 業 利 益 の 予 想 モ デ ル ①長期線形 ②短期線形 ③-1 率の増加・減少 (ノーマル) ③-2 率の増加・減少 (安定性中) ③-3 率の増加・減少 (安定性強) ④シクリカル ①原価・販管費 分解 ②業績サンプル から推測 ③率の 増加・減少 ④率一定 中古通販モデル バイク王、ブックオフ 買い控え影響モデル エンチョー、ナフコ SIerモデル クレスコ、NTTデータ 見守りモデル ツクイ、セコム システム 保守モデル ジーダット、データアプリ BtoB卸モデル 富士興産、ラサ商事 ソフト・サービス 産業モデル 電通、サイジニア ものづくり機器・ 機械モデル 不二サッシ、イワブチ 身の回り 衣食住モデル いなげや、ウエルシア アセット活用モデル 歌舞伎、東祥 インフラモデル JR東日本、東急不動 企業数小のため 将来的に分類 企業数小のため 将来的に分類 人力サービス業 モデル 翻訳センター、パソナ ITシステム 開発モデル サイボウズ、ジョルダン ITプラット フォーマーモデル クックパッド、フィスコ 専門・カスタム サービスモデル M&Aキャピタル、 アセット サービスモデル 共同印、ホッカン 企業数小のため 将来的に分類 贅沢、嗜好品モデル 極楽湯、東急レク BtoCアセット サービスモデル きょくよう、市進HD 企業数小のため 将来的に分類企業秘密です 事業構造分析を可能にする アルゴリズムのカラクリ
  19. 19. 企業秘密です 事業構造分析を可能にする アルゴリズムのカラクリ
  20. 20. チームメンバー アルゴリズム設計 A.I./エンジニアリング
  21. 21. 現在のトラクション データ量 上場企業 (3600社) 未上場企業 財務 分析 A.I. 経営支援 ツール 事業構造 分析 現在の プロジェクト 国内の 最大大手データベ ンダーから 数千万円の プロジェクトを 受注
  22. 22. 今後のロードマップ (競合優位性の確立) データ量 上場企業 (3600社) 未上場企業 財務 分析 A.I. 経営支援 ツール 事業構造 分析 2018年 上旬 2018年下旬 現在の プロジェクト データ量を 増やすことに より、 圧倒的な 競合優位性を 確立
  23. 23. データ量 上場企業 (3600社) 未上場企業 財務 分析 A.I. 経営支援 ツール 事業構造 分析 精度向上 精度上 今後のロードマップ (競合優位性の確立) 精度向上する ことにより 経営支援 を可能にする 2018年下旬〜
  24. 24. 企業情報のGoogle =
  25. 25. Appendix
  26. 26. シェアーズ独自の分析により、 投融資判断を支援 地方銀行 投融資判断 特に新興企業などの リスクプロファイルの 企業 情報ベンダー 信用情報 財務情報を補完する インテリジェンス ビジネスモデル分析 シェアーズ独自の基準を用いて ビジネスモデルを評価 分析エンジン 活用方法 財務分析 ビジネスシステムに沿って企業 の効率性・競争力を分析 AIによる事業特性分析 AIを用いて自動的に企業の現在 の事業ステージを判断 アウトプット 安定性・成長性 企業価値を直接決定 する2要素を特定 最適資本政策 事業特性および事業 ステージに応じた評価 経営上の論点 各種分析から改善 余地・経営課題を抽出 対象は100万件超の未上場企業

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