新規上場!PKSHA TechnologyのIPOの初値予想

更新日: IPO

PKSHA Technology

PKSHA Technology(3993)のIPOが決定しています。ブック・ビルディング期間は2017年9月6日(水)~9月12日(火)、上場日は2017年9月22日(金)です。

新規上場する市場は東証マザーズで、想定価格は1,690円(1単元16.9万円)です。仮条件は1,700円~2,400円と窓を開けて上振れました。

公開価格は仮条件の上限である2,400円となりました。予想PERは111.9倍、予想PBRは6.42倍(BPS 373.62)です。

初値予想は大幅なプラスリターンです。大手初値予想会社の初値予想は以下の通りです。

  • 4,300〜5,000円(仮条件の上限比+79.2%~+108.3%)
  • 5,000〜8,000円(仮条件の上限比+108.3%~+233.3%)

初値予想会社の直前初値予想は以下の通りとなっています。

  • 5,000円(公開価格比+108.3%)
  • 5,600円(公開価格比+133.3%)

PKSHA Technologyは「未来のソフトウエアを形にする」をコーポレートミッションに掲げ、社内で開発したアルゴリズムモジュールを用いたアルゴリズムライセンス事業を展開しています。

監査法人は有限責任 あずさ監査法人です。本社所在地は東京都文京区本郷 2-35-10 本郷瀬川ビル 4Fです。

PKSHA Technologyとは

PKSHA Technology(パークシャ・テクノロジー)は、下記の4つのステップでデジタル技術が社会に普及していくと考えており、知的な処理を行う未来のソフトウエアが社会に普及していくと考えています。

  1. エンタープライズの時代:ソフトウェアがハードウェアに閉じ込められていた時代
  2. インターネットの時代:ソフトウェアがウェブに接続された時代
  3. アルゴリズムの時代:ソフトウェアが知能化していく時代(※現在)
  4. ロボットの時代:ソフトウェアがハードウェアを制御する時代

技術的には平成24年の機械学習技術の研究分野で技術革新が起こり、「深層学習技術」が登場しました。

これを機にインターネットに接続されたソフトウエアが、アルゴリズムに置き換わりはじめており、ソフトウエアが以前よりも知的な処理を行うようになってきています。

平成29年現在はアルゴリズムの時代の黎明期にあると考えており、今後、より知的な処理を行うソフトウエアが増加し社会に普及していくとPKSHA Technologyは考えています。

社会的背景からも、アルゴリズムを用いたソフトウエアのニーズが高まっている情勢が横たわっています。

第一に、国内においては、人口が減少しており2030年には1.16億人、2055年には0.8億人まで減少すると予想されています(出所:総務省統計局「日本の統計2017 人口の推移将来人口」)。

労働人口が減少するなか、人が行っている業務をソフトウエアに置き換えることで、労働生産性を維持・向上させる社会的要請が高まっています。

現在、日本の労働人口の約49%に、アルゴリズムを用いたソフトウエアによる代替可能性があると言われています(出所:野村総合研究所「ニュースリリース」平成27年12月)。

アルゴリズムソフトウエアが活用される領域は中長期的に拡大し続けると考えています。

第二に、アルゴリズムが学習するデータ量も増加すると考えられ、国内のIoT市場売上規模は、2015年の約6.2兆円から、2020年には約13.8兆円に達すると予測されています(出所:IDC Japan 株式会社「国内IoT市場 テクノロジー別予測、2016年~2020年」)。

様々なIoT端末から収集されるデータはアルゴリズムソフトウエアに入力され、アルゴリズムの品質は中長期に高まり続ける構造を持ち、社会のアルゴリズムソフトウエアの活用ニーズはより一層高まると考えています。

従業員数は28名、平均年齢は30.8歳、平均勤続年数は1.0年、平均年間給与は632.6万円です。

アルゴリズムライセンス事業の概要

PKSHA Technologyは技術分野としては、機械学習技術・自然言語処理技術・深層学習技術を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しています。

アルゴリズムモジュールは、様々なソフトウエア及びハードウエア上に組み込まれ、動作します。

PKSHA Technologyは、それらの提供を通じて、顧客企業の業務の半自動化・自動化を通じた業務効率化、またはサービス・製品の付加価値の向上、サービス自体のモデル革新の実現を支援しています。

アルゴリズムモジュールの販売形態は2つあり、一つは、顧客企業が保有するソフトウエアもしくはハードウエアに組み込むケース(以下、ケースA)です。

もう一つは、自社のソフトウエアに組み込み、アルゴリズムソフトウエアとして販売するケース(以下、ケースB)です。

なお、収益構造は、初期設定時に受領するイニシャルフィーと、設定後月額で受領するライセンスフィーの2つから構成されています。販売形態ごとの売上構成は下記の通りです。

構成第3期第4期第5期3Q
金額(千円)前年同期比(%)金額(千円)前年同期比(%)金額(千円)
A:アルゴリズムモジュール292,489264.4%389,506133.20%394,497
B:アルゴリズムソフトウエア70,158 -310,150
合計292,489 264.4% 459,665157.20%704,648

アルゴリズムモジュールの内容と販売形態

PKSHA Technologyは技術分野としては、機械学習技術・自然言語処理技術・深層学習技術を中心にアルゴリズムモジュールを複数開発しています。

PKSHA Technologyの主なアルゴリズムモジュールは以下のとおりです。

アルゴリズムモジュール名機能利用用途(例)
テキスト理解モジュール
<Dialogue_1>
テキストデータの意味理解社内文書からの特定文書の抽出
例:テキスト内容を理解、テキストを分 類・類型化コールセンターログの分析・見える化
対話モジュール
<Dialogue_2>
自然言語処理技術での対話・応答の制御チャット上の自動対話
例:最適な対話シナリオを選択、音声認識への拡張も可能ロボットとの自動対話
画像/映像解析モジュール
<Recognizer>
画像・映像データ内の物体認識店頭カメラの自動認識機能
例:カメラ等のイメージングデバイスの知能化技術
推薦モジュール
<Recommender>
レコメンデーションによる情報出しわけECサイト上の商品推薦
例:ユーザーの好みに合わせてコンテンツを推薦ウエブサイト上の情報推薦
予測モジュール
<Predictor>
時系列情報に対して未来予測を行うECサイトのユーザーの購買予測
例:過去の行動履歴からの行動予測金融機関での与信スコアの構築
異常検知モジュール
<Detector>
異常値の検知工場の検品処理の自動化・半自動化
例:機器の故障検知、不適切コンテンツの検知
強化学習モジュール
<Reinforcer>
行動履歴から学習を行う顧客シナリオの自動・半自動選択
例:行動履歴を解析し行動を選択する行動選択の自動・半自動化

アルゴリズムモジュールを顧客企業のソフトウエアまたはハードウエアに組み込みご利用いただくケースにおいては、初期設定を行った後、PKSHA Technologyのアルゴリズムモジュールの利用が開始され、業務の一部に組み込まれることとなります。

本ケースにおいてPKSHA Technologyのアルゴリズムモジュールを利用する顧客企業は、金融、電力、広告、小売、医療、製造、セキュリティなど多岐に渡っています。

PKSHA Technologyはアルゴリズムモジュールを活用した複数のアルゴリズムソフトウエアを開発しています。

アルゴリズムソフトウエアの販売

各業界に付加価値を創造するために、アルゴリズムソフトウエアの販売という形態でサービス提供を行っています。なお、PKSHA Technologyの代表的なソフトウエアは次のとおりです。

CELLOR(セラー)

「CELLOR」は、機械学習技術を用いたCRMソリューションです。

小売業やサービス業など、優良顧客の離反防止や新規顧客のロイヤル化を目的としたCRMソリューションを提供しています。

データ分析に多くの時間やコストをかけていたものについて、自動化または半自動化することによりデータ分析の時間やコストが削減できます。

それだけではなく、分析結果を基に、ユーザーに広告等を配信することにより優良顧客の離反防止や新規顧客のロイヤル化を行っています。

PKSHA Vertical Vision(パークシャヴァーティカルビジョン)

「PKSHA Vertical Vision」は、業界や使途の特化型(Vertical型)の深層学習技術を用いた画像・動画像の識別エンジンであり、企業向けに販売を行っています。

今後、様々な業界・領域にカメラを中心としたイメージング機器が普及していくと想定されています。

それらの様々なイメージング機器と連携して動作し、物体検知や物体認識を実現することでイメージング機器のサービス品質を高め、サービスモデルの変革を支援します。

なお、業界や使途を特化することにより、汎用型の画像・動画像の識別エンジンに比べて、特定の業界や使途において、高い画像・動画像の識別精度の実現を目指しています。

BEDORE(ベドア)

「BEDORE」は、チャット対応・FAQ対応の自動化ソリューションです。

PKSHA Technologyが保有する業界固有表現辞書(日本語)と、システム構成を業界別に汎用的にすることで、これまで人手で行われていた接客・コールセンター・FAQ対応の自動化・半自動化を実現しています。

アルゴリズムソフトウエア名内容使用アルゴリズム利用用途(例)
CELLOR機械学習技術を用いたCRMソリューション推薦モジュールモバイルアプリを用いたデータ分析の自動化、また分析結果を用いたユーザーへの広告等の配信
強化学習モジュール
Vertical Vision領域特化型の動画像認識エンジン画像/映像解析モジュール店頭カメラの自動認識機能等の知能化・自動化
異常検知モジュール
BEDORE自然言語処理技術を用いた汎用型対話エンジン対話モジュールコールセンター接客対応の自動化・半自動化
テキスト理解モジュール
推薦モジュール

アルゴリズムライセンス事業の技術的な特徴

PKSHA Technologyが開発しているアルゴリズムには主に機械学習技術が用いられています。

機械学習技術とは、データを蓄積・活用しアルゴリズムの性能を向上させる技法のことであり、デジタルデータが急増している情報化社会において重要性が急速に高まっています。

これまで、ソフトウエアはソフトウエア技術者が一行一行プログラミングを行うことにより作られるのが一般的でした。

しかし、機械学習技術を用いると、データを活用して人が記述することが困難な複雑なソフトウエアプログラムをコンピューターにより自動的に記述することができます。

特に、画像認識、言語解析、音声認識などの人工知能技術分野のソフトウエアは、ソフトウエア技術者がプログラミングを行うことで地道に精度向上を図ってきた長い歴史があります。

しかし、平成24年に機械学習技術の研究分野で起こった技術革新以降、ソフトウエア技術者はアルゴリズムの大枠のみを記述すればよくなりました。

後は大規模なデータをソフトウエアに入力し学習させることで多くの変数の値が最適化されていくことを通じ、アルゴリズムの大部分をコンピューターにより自動的に記述することが可能になりました。

このような手法で構築されるアルゴリズムは、旧来的な手法で構築されていたアルゴリズムよりも大幅に精度向上することがわかっており、近年様々な領域で研究と産業応用が進んでいます。

https://www.youtube.com/watch?v=WCiHBa_glnk

一般的なアルゴリズムと機械学習アルゴリズムの違い

機械学習技術とは、ソフトウエア技術者により一行一行全て記述される一般的なアルゴリズムとは異なり、データを集め、それを学習させることでパラメータ調整を行い、ソフトウエアを構築する技法になります。

したがって、よい機械学習アルゴリズムを開発するには、目的に沿ったデータを集めることが重要であり、また使えば使うほど(データが増加すればするほど)精度が向上していくという好循環構造を持ちます。

PKSHA Technologyはこの技術特性を正しく理解し、事業成長に効率的につながる事業展開の戦略・戦術を採用していくことを目指しています。

また、PKSHA Technologyが開発しているアルゴリズムには自然言語処理技術や深層学習技術を用いたものもあります。

自然言語処理技術とは、人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術を指します。

PKSHA Technologyでは特に、機械学習技術を用いたアプローチを採用しており、自然言語を対象に機械学習技術を用いたアルゴリズムを事業対象としています。

人工知能(AI)のイメージ図

深層学習技術とは、機械学習技術の一分野であり多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法であり様々な分野でのアルゴリズムの精度が向上し、多様な分野で活用が進んでいます。

この領域もPKSHA Technologyは重要な技術領域と捉え技術開発・研究開発・製品化を進めています。

PKSHA Technologyは、既存のソフトウエアの大部分は、長い目で見るとこのような手法により構築されるアルゴリズムソフトウエアに置き換わっていくと考えており、研究開発と市場ニーズとのタイミングがあった業界での社会実装を加速しています。

また、市場拡大や人口減少に伴い各業界の就業人口が不足するタイミングや業界動向、業界ニーズに合わせて柔軟に対応し、アルゴリズムソフトウエアを市場投入していく方針でいます。

アルゴリズムライセンス事業の特徴

PKSHA Technologyのアルゴリズムライセンス事業の主な特徴としては、以下のとおりです。

パートナーシップ戦略:業界のリーデイングカンパニーとの事業提携

PKSHA Technologyが提供するアルゴリズムソフトウエアは、データを繰り返し学習しながらより自ら精度を高めていくソフトウエアです。

業界最大規模の教師データを持つ業界のリーデイングカンパニーとの連携により、当該業界におけるソフトウエアを開発しています。

それらの研究開発の中から、汎用性のある技術やノウハウをモジュール化し、ソフトウエアを開発し提供することにPKSHA Technologyの強みがあり、PKSHA Technologyの特徴があります。

アルゴリズムソフトウエアならではの高い継続率

アルゴリズムソフトウエアはユーザーが使うとデータがアルゴリズムにフィードバックされ、アルゴリズムの精度が向上するという特徴を持ちます。

その好循環のデータの流れがプロダクトの品質を高めるため、一般的なソフトウエアに比べ、高い継続利用率を維持することが可能となっています。

エンジニア・研究者の獲得・育成

機械学習技術/深層学習技術領域のアルゴリズム構築技術を有するアルゴリズムエンジニアや、莫大なトラフィックを捌くことができるソフトウエアエンジニアは、国内において多くないと考えています。

PKSHA Technologyの事業においては、エンジニア・研究者コミュニティへのアクセスをもとに、大多数(本書提出日現在、設立時から累計で74.3%)を社員紹介によるリファラル採用を実現しています。

また、エンジニアの働きやすい、また働きたい環境を整えることを通じて、エンジニアの獲得・育成を行っています。

組織構造等

PKSHA Technologyは各アルゴリズムモジュールの機能を「組み合わせる」ことによるソリューションを提供しています。

業界が持つニーズに対し、アルゴリズムを用いた自動化や高品質化が実現できる領域に対しての解決方法を、効果的・効率的に実現することを目指しています。

それらを実現していく上でのアルゴリズムモジュール群を保有していること、エンジニア中心の組織構造を構築している点(全従業員に占めるエンジニアの割合は90.3%)にエッジ・優位性があると、PKSHA Technologyは考えています。


PKSHA TechnologyのIPOの諸データ

新規発行による手取金の使途については、以下に充当する予定です。

  • アルゴリズムモジュール及びアルゴリズムソフトウエアの技術開発、アルゴリズムの精度向上、機能拡充等を目的とした研究開発投資及びソフトウエアの開発投資に係る資金
  • 今後の事業規模拡大のための優秀な人材の確保等を目的とした採用教育費並びにエンジニア及び外部エンジニアの人件費等
  • 顧客企業数等の増加に伴う通信トラフィック増加やアルゴリズムモジュール及びアルゴリズムソフトウエアの技術開発、アルゴリズムの精度向上、機能拡充に対応するため、外部サーバ費用及び内部サーバ費用等
  • サービスの知名度及び認知度向上のための広告宣伝費

PKSHA Technologyの業績推移

業績面では売上高は凄まじい勢いで成長しています。経常利益・純利益は減益の年度もあるものの、大局的には右肩上がりの傾向となっています。

PKSHA Technologyの業績推移

営業キャッシュフローは純利益を上回っている年度と下回っている年度があります。

連結での主要な経営指標等の推移は下表のとおりです。前期の自己資本利益率(ROE)は43.02%であり、自己資本比率は85.82%です。

回次第1期第2期第3期第4期
決算年月平成25年9月平成26年9月平成27年9月平成28年9月
売上高(千円)10,804110,640292,489459,665
経常利益(千円)14549,209149,174157,750
当期純利益(千円)4231,405100,241116,188
資本金(千円)1,0001,0001,00080,050
発行済株式総数(株)10,00010,00010,00010,527
純資産額(千円)1,04232,632133,278410,011
総資産額(千円)6,09862,110233,573474,128
BPS(円)104.23,263.2513.3338.65
1株配当(円)
EPS(円)4.23,140.5110.0211.39
自己資本比率(%)17.0952.5457.0685.82
自己資本利益率(%)4.12186.52120.8443.02
株価収益率(倍)
配当性向(%)
営業CF(千円)127,46235,278
投資CF(千円)△31,542△33,872
財務CF(千円)161,202
現金等(千円)127,497290,106
従業員数(名)3819

市場トレンド

市況面では、上場直前3ヶ月間のインデックスが上昇トレンドの状況だと初値リターンが高い傾向となっています。

東証マザーズ指数は2016年は長らくTOPIX・日経平均と比較すると軟調な展開でしたが、日銀の金融政策決定会合で、日経平均ETFの買い入れ額を減らしてTOPIXを増やしたのを契機に、東証マザーズも動意づきました。

トランプ氏が米国大統領選で勝利したことで大暴落となったものの、翌日以降は急速に反発して、それ以降は堅調な推移となっています。

特に2017年に入ってからモメンタムに加速がつき、3月中旬以降は急調整したものの、急激に切り替えしました。

足元では反落して軟調な展開となっています。一時的な調整で反発したら、IPOにおいて追い風です。逆に調整が継続したら向かい風となります。

東証マザーズ指数のチャート(2017年5月19日~2017年8月18日)
(※マネックス証券より)

上場規模

PKSHA TechnologyのIPOの規模は最大で約57億円であり、東証マザーズとしても超小型です。小型であればある程、初値リターンは良い傾向があります。

公募株式数は2,070,400株、売出株式数は0株、オーバーアロットメント(OA)は311,100株です。

公開比率(オファリングレシオ)は最大で約22%とやや低めです。公開比率が低ければ低いほど、初値リターンが高い傾向があります。公募株式数に占める売出の割合は0%です。

貸株人である上野山勝也、株主かつPKSHA Technology役員である山田尚史及び佐藤裕介並びにPKSHA Technology株主であるNKリレーションズ合同会社及び株式会社LUCE Capital、未来創生投資事業有限責任組合の投資一任業者であるスパークス・アセット・マネジメントには、原則として180日間のロックアップがかかっています。株価上昇による解除条項はありません。

株主であり未来創生投資事業有限責任組合が委託した信託財産である株式会社SMBC信託銀行信託口12100440における指図権者兼未来創生投資事業有限責任組合に係る投資一任業者であるスパークス・アセット・マネジメントは、ロックアップは1.5倍で解除されます。

上記のほか、PKSHA Technologyは、取引所の定める「有価証券上場規程施行規則」の規定に基づき、上場前の第三者割当等による募集株式等の割当に関し、割当を受けた者との間で継続所有等の確約を行っています。

株主名保有割合ロックアップ
上野山勝也44.58%
山田尚史14.61%
NKリレーションズ合同会社12.45%
(株)SMBC信託銀行信託口121004008.12%
浅利圭佑7.20% 
(株)LUCE Capital5.42%
松尾豊2.19% 
佐藤裕介1.03%
(株)NTTドコモ0.88% 
伊藤忠商事(株)0.58% 

初値予想

PKSHA Technologyの事業は、社内で開発したアルゴリズムモジュールを用いたアルゴリズムライセンス事業ということで、IPOにおける業種の人気度は最上級です。

AI(人工知能)、機械学習、深層学習技術、IoT市場といったキラーワードを事業に包含しており、新規性が高い事業活動を展開しています。

人口減少の傾向にあり人手不足が取り沙汰されているわが国において、人工知能・ロボットの発達による代替はテーマ性も高いです。

売出がゼロで100%公募であり、純粋な成長のための資金調達という側面はプラスポイントです。成長性も高く、既に黒字化を達成しており、自己資本比率が約86%でROE約43%という恐ろしい数字を達成しています。

予想PERは111.9倍、予想PBRは6.42倍であり、類似企業と比較すると中間的です。成長性が高いので問題はありません。

コード銘柄名PERPBR配当利回り
2327新日鉄住金SOL15.501.822.14%
3653モルフォ41.366.350.00%
3984ユーザーローカル95.6213.680.00%

約50億円という上場規模は東証マザーズとしては超大型であり、重量感はマイナスポイントです。

上位株主にはVCが名を連ねていますが、ロックアップがかかっています。1.5倍といった解除条件も付帯していません。

東証マザーズの50億円以上の大型IPOの初値結果は以下のとおりです。

  • ビーグリー:+0.1%
  • アイモバイル:-6.8%
  • ベイカレント・コンサルティング:-6.5%
  • アカツキ:-8.0%
  • ビジョン:+10.7%
  • グリーンペプタイド:-8.0%
  • メタップス:-7.9%
  • イトクロ:+4.1%
  • ヘリオス:+22.5%
  • Gunosy:±0%
  • サンバイオ:-14.5%
  • Aiming:+12.2%
  • ファーストブラザーズ:+2.5%
  • イーレックス:+11.2%
  • リボミック:-20.4%
  • VOYAGE GROUP:+40.0%
  • CYBERDYNE:+130.0%
  • アキュセラ・インク:+27.8%
  • シグマクシス:+0.3%
  • オンコリスバイオファーマ:+34.6%
  • じげん:+191.7%
  • ペプチドリーム:+216.0%
  • UMNファーマ:-8.0%
  • ライフネット生命:-7.0%
  • ダブル・スコープ:-8.0%
  • テラプローブ:-7.5%
  • エフオーアイ:-9.4%
  • グリー:+51.5%
  • カービュー:+5.5%
  • ユー・エス・ジェイ:-4.9%
  • ゲームオン:-8.0%
  • GCA:+28.1%
  • ミクシィ:+90.3%

東証マザーズの大型IPOは、CYBERDYNEやミクシィのようなテーマ性がある銘柄か、バイオ旋風が吹き荒れている時のバイオ銘柄以外は軟調な傾向があります。

この点、日本語処理技術の面では独壇場と推察されており、わが国における屈指のAIベンチャー企業と高く評価されています。仮条件の大幅上昇、公開株数の大幅削減は絶大なプラス材料です。

以上を総合考慮して、初値予想は大幅なプラスリターンです。


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証券会社名割当株式数割当比率
SMBC日興証券1,784,10086.02%
SBI証券62,2003.00%
大和証券41,4002.00%
三菱UFJモルガン・スタンレー証券41,4002.00%
みずほ証券41,4002.00%
いちよし証券20,7001.00%
岩井コスモ証券20,7001.00%
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<投資スタンス>
強気
(※強気・やや強気・中立・やや弱気・弱気の5段階)

過去のIPO初値予想の履歴

過去のIPO初値予想の履歴

銘柄名(2015年)発表時BB直前結果
Keeper技研やや強気やや強気49.1%
ケネディクス商業リート投資法人中立やや強気13.3%
ファーストロジック強気強気52.5%
ファーストブラザーズやや弱気やや弱気2.5%
ホクリヨウ中立中立8.9%
ALBERT強気強気115.7%
シリコンスタジオやや強気やや強気102.0%
コラボス強気強気137.6%
エムケイシステム強気強気332.0%
ショーケース・ティービー強気強気193.9%
ヘルスケア&メディカル投資法人やや強気やや強気54.5%
エスエルディー強気強気15.3%
ヒューマンウェブやや強気やや強気11.7%
イード強気強気46.4%
ファーストコーポレーションやや強気やや強気25.0%
RSTechnologies中立中立-23.6%
シンデン・ハイテックスやや強気やや強気12.2%
ハウスドゥやや強気やや強気47.2%
Aiming中立中立12.2%
モバイルファクトリー強気強気99.4%
日本動物高度医療センターやや強気やや強気44.2%
プラッツやや強気やや強気70.2%
sMedioやや強気やや強気58.7%
サンバイオ弱気弱気-14.5%
海帆やや強気やや強気76.5%
Hameeやや強気やや強気67.2%
日本スキー場開発中立中立9.9%
シーアールイー弱気弱気-7.3%
三機サービス中立中立37.1%
レントラックス強気強気53.1%
リンクバルやや強気やや強気27.9%
ジグソー強気強気236.4%
Gunosy中立中立0.0%
デザインワン・ジャパンやや強気やや強気50.9%
テラスカイ強気強気350.0%
ヘリオス中立弱気22.5%
スマートバリュー強気強気344.9%
マーケットエンタープライズ強気強気167.0%
デジタル・インフォメーション・テクノロジー強気強気246.2%
エコノス弱気中立120.0% 
中村超硬弱気弱気11.8%
メニコンやや強気やや強気73.5%
冨士ダイス弱気弱気50.9%
ファンデリー強気強気102.1%
ナガオカ中立中立40.6%
サムティ・レジデンシャル投資法人中立中立 -2.9%
富士山マガジンサービス強気強気126.4%
クレステックやや強気やや強気82.4%
平山やや強気やや強気29.5%
アイリッジ強気強気429.2%
デクセリアルズ弱気弱気-3.1%
ジャパン・シニアリビング投資法人やや強気やや強気-10.5%
イトクロ中立中立4.1%
PCIホールディングスやや強気やや強気169.6% 
エスケーホーム中立やや強気13.8%
パルマ強気強気70.5%
メタップス中立中立-7.9%
ラクト・ジャパン中立中立0.0%
土木管理総合試験所中立中立-2.4%
アクアライン強気強気21.7% 
ベステラやや強気やや強気25.0%
STUDIOUSやや強気やや強気20.0%
JESCOホールディングス中立中立5.4%
ピクスタ強気強気34.8%
アイビーシー強気強気251.0%
ブランジスタやや強気強気43.8%
AppBankやや強気強気45.8%
グリーンペプタイド弱気弱気-8.0%
GMOメディアやや強気やや強気101.1%
パートナーエージェントやや強気強気217.5%
バルニバービやや強気やや強気130.0%
日本郵政中立中立16.5%
ゆうちょ銀行中立中立15.9%
かんぽ生命保険中立中立33.1%
ロゼッタ強気強気433.1%
あんしん保証強気強気292.5%
ベルシステム24HD弱気弱気-5.0%
ネオジャパン強気強気401.7%
いちごホテルリート投資法人投資法人中立中立-1.8%
インベスターズクラウドやや強気やや強気93.3%
鎌倉新書やや強気強気 180.6%
ラクス強気強気228.7%
ランドコンピュータやや強気やや強気103.4%
ダブルスタンダード強気強気128.8%
オープンドアやや強気やや強気23.3%
ミズホメディーやや強気やや強気156.5%
ツバキ・ナカシマ弱気弱気4.5%
アートグリーン中立中立46.2%
フリューやや強気弱気0.6%
ビジョン中立中立 10.7%
アークン強気強気262.1%
マイネット強気やや強気19.3%
ソネット・メディア・ネットワークス強気強気139.1%
ソーシャルワイヤー強気強気56.9%
ケイアイスター不動産弱気弱気6.8%
プロパティエージェントやや強気やや強気115.0%
一蔵中立弱気2.1%
  • この記事を書いた人

まつのすけ

14年に渡ってクレカ・電子マネー等のキャッシュレス決済を探求。日本のキャッシュレス化に貢献することが目標です。55枚のクレジットカードを保有し、支払年会費の総額は113万円。実生活において徹底的に活用した経験を活かして、記事を執筆しております。

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