新規上場!テクノスデータサイエンス・エンジニアリング(7046)のIPOの初値予想

更新日:   IPO

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テクノスデータサイエンス・エンジニアリング

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング(7046)のIPOが決定しています。ブック・ビルディング期間は2018年12月3日(月)~12月7日(金)、上場日は12月18日(火)です。

新規上場する市場は東証マザーズで、想定価格は2,900円(1単元29.0万円)です。公募価格は12月10日(に決定します。

仮条件は2,900円~3,200円と上振れました。予想PERは52.8~58.2倍です。

初値予想は大幅なプラスリターンです。以下のレンジを想定しています。

5,800〜7,500円(仮条件の上限比+81.3%~+134.4%)

直前初値予想は以下の通りです。

5,100円(公開価格比+59.4%)

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは「ビッグデータ・AIソリューションサービス」と「AI製品等によるロイヤリティサービス」を展開しています。

監査法人は太陽有限責任監査法人で、本社所在地は東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27階です。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングとは

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは高度なAI技術の獲得を目指し、「新しい価値を創造し、変化をもたらす次世代のチャレンジャー」を経営ビジョンとして定めています。

インターネットやセンサー機器を通じて蓄積されるビッグデータは、新市場の創出のみに活用されるだけでなく、企業経営全般にわたって改革を生み出します。

事例

製造業における故障予知や消耗品消費予測、金融におけるFintechによる技術革新、デジタルマーケティング領域における消費者行動分析、業務用途に応じたパフォーマンス解析

これら企業活動に大きな影響を及ぼすビッグデータに潜む価値を見出すためには、「ビッグデータ活用技術」及び「AI技術」が必要であり、双方ともに専門技術を保有する人材が不可欠となります。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、AI技術をコアバリューとするデータサイエンティストや、様々な業界・業務に精通した知識及びビッグデータ活用技術を保有するエンジニアを擁しています。

デジタルイノベーションを推進し、データ経営を目指す企業の業務改革や新事業創造を支援することで、産業界の発展に貢献することを志向しています。

従業員数は97名、平均年齢は34.5歳、平均勤続年数は2.4年、平均年間給与は542.7万円です。

ビッグデータ・AIソリューションサービス

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングはデータ経営を目指す企業向けに総合的なソリューションサービスを提供しています。

企業のデジタルイノベーションを共に創出していくため、顧客企業が進める事業戦略に沿う形で新サービスの開発、業務改革の推進など協創型ビジネスを推進しています。

データ経営コンサルティングサービス

顧客企業がビッグデータを活用し、経営課題が解決できるよう、上流のコンサルティング領域からアプローチし、データ経営実現にむけた戦略立案を行います。

デジタル戦略領域に長けたテクノスデータサイエンス・エンジニアリングの担当者を通じて、当該企業の現状及び問題を整理し、「データ経営方針」・「データ経営ロードマップ」・「デジタル戦略組立て」・「デジタル戦略人材の確保」・「解析方針策定」など課題及び対策を明確にし、必要なノウハウを提供します。

データ解析支援サービス

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングデータサイエンティストが、コンサルティングサービスにより抽出された顧客企業のビジネス課題を把握の上、数理課題に置き換えて分析を実施し、分析結果をフィードバックします。

この分析結果等に基づき、ビジネス課題の解決を目的としたデータの解析運用を支援しています。

データ活用人材教育及び組織組成支援サービス

顧客企業の様々な業態・要望に合わせ、データサイエンティストやビジネスインテリジェンスツールを活用するデータ活用人材の候補者を育成するための教育プログラムを提供しています。

さらに実務担当者のみならず、決定権限を有する経営者層へも教育も行っており、データ分析をビジネスから経営判断への応用に至るまで内製化することを目指す企業向けに組織組成を支援しています。

デジタル戦略システム構築サービス

企業経営においては、ITと経営をつなぎ合わせる領域に課題を抱えていることが多く見られます。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングでは、様々な業界・業務に関する知識・ノウハウを有するエンジニアが顧客企業の進める事業戦略に沿う形で新サービスの開発、業務改革の推進などの事業参加型ビジネスを推進しています。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのサービスでは、ビッグデータを活用する技術を用いることで、顧客企業のシステム構想・企画支援を始め、セキュリティ・パフォーマンスなどを考慮した最適なプラットフォーム選定、システム設計を行います。

集計、可視化、分析、予測、最適化、シミュレーションなどを目的とする仕組みとして、以下のようなステップでデジタル戦略システムを構築し、顧客企業が求める高度で複雑な経営課題解決を支援しています。

  • 企業内外に散在しているデータを集約・統合し、有益なビッグデータとして活用するためのデータウェアハウス(DWH)
  • 現場の見える化、経営の見える化を実現するためのビジネスインテリジェンス(BI)
  • 蓄積された大量データを高速に分析することで、データに埋もれている新たな気づきをもたらすためのビジネスアナリティクス(BA)など

AI製品等によるロイヤリティサービス

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング独自AI製品「scorobo」シリーズや他社AI製品などの製品販売、または業務特有のAIモジュールを顧客企業向けに提供し、使用料及び運用保守料を受領するストック型サービスを推進しています。

AIモジュールとは、AIシステムを構成する機能となるツールであり、それ単体で活用するよりも業務システムやアプリケーション等と組み合わせて動かすものをいいます。

当該サービスは収益基盤を築き上げるサービスとして最も注力しています。

自社AI製品「scorobo」等を活用したロイヤリティサービス

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、ディープラーニング技術など機械学習等を活用した独自のAI製品「scorobo」を提供しています。

現在、業界特有の経営課題を解決するため、株価予想や経済指標予測を行うフィンテック領域向け製品「scorobo for Fintech」や、デジタルマーケティング領域向け製品「scorobo for Marketing」や「scorobo for SNS」を提供しています。

今後、様々な業務に対応する「scorobo」シリーズを展開していく方針です。

顧客購買行動分析を通じた需要予測、製造業完成品での故障検知・予測、工場製造ラインにおける異常検知、人事採用業務におけるマッチング、人事管理業務における離職予測、株価トレンド予測、経済指標・市場予測、与信業務(貸し倒れ予防)、異常検知を目的とした画像解析など、顧客企業のビジネス要件に応じて提供する業務特有のAIモジュールの充実を図っています。

ディープラーニングとは、従来よりも多くの層を持ったニューラルネットワークを用いる機械学習のアルゴリズムです。

従来、研究者が手動で設定していた特徴抽出に代わって、大量のデータから学習させ自己組織化させるアプローチ方法です。

ニューラルネットワークは、人間の脳のしくみ(ニューロン間のあらゆる相互接続)から着想を得たもので、脳機能の特性のいくつかをコンピュータ上で表現するために作られた数学モデルです。

ニューロンとは神経細胞のことで、脳には数多くの神経細胞が存在しており、その結びつきにより情報が伝達され、記憶が定着します。

神経細胞は細胞体、軸索、樹状突起からなり、ニューロン(神経単位)とは、細胞体と軸索と樹状突起で一つの単位として考えたときの呼び方です。

他社AI製品等を活用したロイヤリティサービス

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは自社製品展開にとどまらず、他社AI製品を活用したサービスも展開しています。

具体的には、アナリティクス統合ソフトウェア領域で世界でも高いシェアを占めるSAS製品や、ソーシャルネットワーク分析ツールであり、MIT(マサチューセッツ工科大学)のメディアラボから誕生したAI製品「Netbase」、またChatBotや音声アシスタント等の対話サービスに対して、自動応答機能を提供するAI製品「COGNIGY」が挙げられます。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、米国シリコンバレーや欧州・アジアを始めとして、国内外にあるベンチャー企業のリサーチを進めています。

当該企業が持つテクノロジー及びプロダクトが、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの新たなソリューションサービスとして適用できるかどうかの妥当性を調査し、導入が相応しいと判断した場合は、ビジネス化を図ることとしています。

なお、米国シリコンバレーにおけるベンチャー企業調査については、株式会社テクノスジャパンのグループ会社であるTGCA(Tecnos Global Company of America)から製品等の調査結果の報告を受ける等の協力体制を構築しています。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのIPOの諸データ

新規発行による手取金の使途については、自社AI製品「scorobo」シリーズの研究開発費、技術社員の教育・研修等の費用及び有能な技術者の獲得費用に充当する予定です。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの業績推移

業績面では売上高は美しい右肩上がりとなっています。営業利益・経常利益は減益の年度があるものの、大局的には右肩上がりの傾向となっています。

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの業績推移

営業キャッシュフローは純利益を下回っています。

前期の自己資本利益率(ROE)は13.4%であり、自己資本比率は78.3%です。主要な経営指標等の推移は下表のとおりです。

回次第1期第2期第3期第4期第5期
決算年月平成26年3月平成27年3月平成28年3月平成29年3月平成30年3月
売上高(千円)600312,985508,129818,4271,018,588
経常利益(千円)-21,40523,87846,186110,638103,223
当期純利益(千円)-13,84914,98530,87478,79375,000
資本金(千円)50,00050,000375,000375,000553,500
発行済株式総数(株)1,0001,0007,5007,5001,005,000
純資産額(千円)36,15051,136407,011467,054649,305
総資産額(千円)38,74186,706471,120580,316829,264
BPS(円)36,15051,13754,268311.37349.09
1株配当(円)2,5002,5005
EPS(円)-13,84914,98616,95552.5344.55
自己資本比率(%)93.35986.480.578.3
自己資本利益率(%)34.313.51813.4
株価収益率(倍)
配当性向(%)14.723.85.6
営業CF(千円)46,58653,723
投資CF(千円)-662-2,547
財務CF(千円)-18,750107,250
現金等(千円)373,646531,766
従業員数(名)844586991

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2月以降は長らく上昇トレンドが続き、2006年の高値を目指して爆進中となっていましたが、ここ数ヶ月は下降トレンドが続いていました。

しかし、足元では反発しつつあります。下降トレンドが継続したら向かい風となり、底打ちして堅調な相場に回帰すれば、IPOにおいて追い風となります。

東証マザーズのチャート(2018年8月16日~2018年11月15日)
(※マネックス証券より)

上場規模

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのIPOの規模は最大で約17.9億円であり、東証マザーズとしても小型です。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190,000株、売出株式数は346,000株、オーバーアロットメント(OA)は80,000株です。

公開比率(オファリングレシオ)は最大で約28%とやや高めです。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65%です。

株主であり売出人かつ貸株人である株式会社テクノスジャパン並びに株主である城谷紀子、野池清文及び佐藤晃並びに株主であり役員である城谷直彦及び小関高行並びに株主であり執行役員である秋元崇、池田拓史及び後藤司並びに株主であり従業員である奥出聡、白井孝秀、和田吉満、山崎宗隆、林健吾、船澤智恵美、西原麻里、岩下慎一郎、中田芳裕、瀧山博之、結束晃平及び伊藤晶には原則として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。

上記のほか、テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、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。

株主名株数保有割合ロックアップ
(株)テクノスジャパン806,00043.33%
城谷直彦160,0008.60%
(株)エヌ・ティ・ティ・データ160,0008.60%制度
あいおいニッセイ同和損害保険(株) 160,0008.60%制度
城谷紀子80,0004.30%
奥出聡80,0004.30%
テクノスデータサイエンス・エンジニアリング従業員持株会74,0003.98%制度
野池清文60,0003.23%
白井孝秀60,0003.23%
佐藤晃20,0001.08%

初値予想

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングの事業は「ビッグデータ・AIソリューションサービス」と「AI製品等によるロイヤリティサービス」ということで、IPOにおける業種の人気度は最上級です。

事業内容はビッグデータ、AI、ディープラーニングというキラーワードのど真ん中です。

予想PERは52.8~58.2倍であり、類似企業と比較すると割安感があります。

コード銘柄名PERPBR配当利回り
3655ブレインパッド95.7725.480.00%
3666テクノスジャパン36.936.551.81%
3905データセクション2,656.665.180.00%
3906ALBERT279.0428.480.00%
3925ダブルスタンダード48.5318.480.60%
3984ユーザーローカル71.1410.830.00%

田中建設工業との2社同時上場になり、過密日程のIPOとなる点はマイナスポイントです。

約17.9億円という上場規模は東証マザーズとしては中型です。上位株主にVCはなく、満遍なくロックアップがかかっています。

東証マザーズの15億~25億円の中型IPOの初値結果は以下のとおりです。

  • リーガル不動産:+42.9%
  • ギフト:+77.5%
  • イーソル:+138.1%
  • CRGホールディングス:+63.6%
  • and factory:+56.0%
  • GA technologies:+130.3%
  • キャンディル:+52.5%
  • ライトアップ:+32.1%
  • アイペット損害保険:+57.9%
  • RPAホールディングス:+207.7%
  • フェイスネットワーク:+128.6%
  • ジーニー:+98.1%
  • SKIYAKI:+147.1%
  • シルバーライフ:+85.2%
  • ロードスターキャピタル:+37.4%
  • シェアリングテクノロジー:+86.9%
  • GameWith:+133.9%
  • オロ:+129.5%
  • ジャパンエレベーターサービスHD:+61.8%
  • イントラスト:+35.6%
  • スタジオアタオ:+25.7%
  • ユーザーベース:+15.9%
  • シンクロ・フード:+41.4%
  • 串カツ田中:+13.5%
  • デファクトスタンダード:+41.1%
  • ベガコーポレーション:+25.0%
  • エボラブルアジア:+48.3%
  • LITALICO:+88.0%
  • フィット:-7.9%
  • ソネット・メディア・ネットワークス:+139.1%
  • マイネット:+19.3%
  • ダブルスタンダード:+128.8%
  • インベスターズクラウド:+93.3%
  • AppBank:+45.8%
  • デザインワン・ジャパン:+50.9%
  • リンクバル:+27.9%
  • モバイルファクトリー:+99.4%
  • イード:+46.4%
  • KeePer技研:+49.1%
  • インターワークス:+16.7%
  • クラウドワークス:+73.2%
  • GMOTECH:+135.2%
  • 弁護士ドットコム:+215.4%

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。

主幹事はいちよし証券です。その他は、大和証券、みずほ証券、SBI証券、極東証券、マネックス証券、エース証券で申し込めます。

証券会社名割当株式数割当比率
いちよし証券391,20072.99%
大和証券96,40017.99%
みずほ証券16,1003.00%
SBI証券16,1003.00%
極東証券5,4001.01%
マネックス証券5,4001.01%
エース証券5,4001.01%

テクノスデータサイエンス・エンジニアリングのIPOの当選のコツについては、以下で徹底解説しています。

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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)

  1. 強気:対面証券・ネット証券で全力申込
  2. やや強気:ネット証券で申込、対面証券では原則申込(回数制限やS級狙いで回避することも)
  3. 中立:ネット証券、回数制限・S級銘柄の当落に影響がない対面証券(大量獲得を狙える場合は妙味あり)
  4. やや弱気:ネット口座以外は原則回避(ただし、マイナス覚悟の勝負で申し込むことも) ※安全重視ならSBI証券のみ
  5. 弱気:SBI証券以外は回避(対面証券はバーター取引ならOK)

過去のIPO初値予想の履歴

-IPO