データセクション株式会社の成長可能性に関する説明資料です。
| 主幹事証券会社 | 大和証券 |
| 証券コード | 3905 |
| 東証マザーズ | 2014年12月24日 – |
成長可能性に関する説明資料
はじめに
会社概要
役員構成は、取締役6名でうち社外取締役1名、取締役会長もいらっしゃいます。監査役は基本通りの3名。
役職と役員名のインデントが揃っていない気がするのは気のせいだろうか。
会社概要ページに所在地の記載がないのも珍しいと思います。
データセクションとは
データセクションとは、ソーシャルメディア情報を収集し、それを活用したSaaSサービスを提供し、業務に精通した部隊がコンサルティングを行い、それを早く形にする開発を行い、安定した運用を行う組織集団。
データセクションの特長
要素を全て兼ね備えているのが『データセクションの強み』
ソーシャル・ビッグデータの方向性
ソーシャルメディアを活用した事業は今後様々な領域に拡大していくと考えているため、そうした社会の中のインフラになることが目標です。
Twitterから見る『幸せ』を感じるランキング
『幸せ』とともに語られている名詞をTwitterからランキングすると、①イケメン、③彼氏、⑪愛、⑫友達、⑯結婚、となった。
Twitterから見る『食べたい』ランキング
同様に『食べたい』とともに語られている名詞をTwitterからランキングした。
Twitterから見る『肉 食べたい』時系列グラフ
29（ニク）の日には、Twitter上に『肉 食べたい』というツイートが増加する。
Twitterから見る『ラーメン 食べたい』時系列グラフ
TV番組でのラーメン特集やアニメの放送でツイートが増加した。
ソーシャルビックデータを活用した現状の分析事例
【事例①】人気タレントのクチコミ比較分析 ～話題量～
芸能人別のソーシャルメディア上での露出度が把握可能
【事例①】人気タレントのクチコミ比較分析 ～属性・TV番組露出量～
機械学習のノウハウにより、ソーシャルメディア上の男女・年代推定が可能
【事例①】人気タレントのクチコミ比較分析 ～クチコミ内容比較～
各芸能人ごとに共起される「名詞」や「形容詞」を明らかにすることで、特徴をつかむ
【事例②】ファネル分析 ～データ抽出条件～
ブランドとの関係性において、どこに課題があるのかを分析
【事例②】ファネル分析 ～競合商品との比較～
ソーシャルの定性的データを接触、体験、ファン化した層に定量的に分析することが可能
【事例③】ソーシャルハザードサイネージ ～画像データ活用～
ソーシャルメディアの「リアルタイム性」という特徴を活かし、即時に情報収集する仕組みをダッシュボードにて実現
首都高の火事、東急東横線の脱線事故などの情報が警察への通報よりも早く、画像によりいち早く情報を掴めるサービスを、報道、自治体、官公庁防災等に展開
【事例④】海外ソーシャルメディア分析事例 ～ベトナム 即席麺関連～
ベトナムに進出している乾麺メーカーのA社に関するソーシャルメディアのクチコミを分析
当社グループの新たな可能性について
データセクションの今後の可能性
ソーシャルビッグデータ活用の新規拡大領域の具現化
- マスメディアの新たな価値創出
- レコメンデーション活用
- 画像、動画等、リアルタイム性を活用した新サービス
- 人材育成ソリューション
データエクスチェンジコンソーシアムの中核として業界を牽引
日本でのビッグデータの活用促進のためにデータエクスチェンジコンソーシアムを設立し、業界の中核を担う
【参加企業例】
味の素／オリックス／カルチュア・コンビニエンス・クラブ／キッコーマン／クロス・マーケティング／ゴルフダイジェストオンライン／清水建設／大日本印刷／トランスコスモス／日産自動車／日本ゲームカード／日本電気／ビデオリサーチ／よしもとクリエイティブ・エージェンシー等
業績の推移
売上高は申請期の基準で3億、IPO後も4億円弱くらい。当期純利益は、申請期の基準で4,000万円。
計画値も並べて成長性を見せてほしかった。
注意事項
まとめ
上場後の初値は公募価格520円に対して、900円が付きました！
