IPO株の銘柄分析&予想

「PKSHA Technology」のIPO情報総まとめ!スケジュールから幹事証券、注目度、銘柄分析、他の機械学習技術関連企業との比較や予想まで解説![2017年10月2日 情報更新]

2017年8月18日公開(2022年3月29日更新)
ザイ・オンライン編集部
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会社名 PKSHA Technology
(ぱーくしゃ てくのろじー)
市場・コード/業種 東証マザーズ・3993/情報・通信業
上場日 9月22日
申込期間(BB期間) 9月6日~9月12日
おすすめ証券会社 SMBC日興証券SBI証券大和証券岩井コスモ証券マネックス証券岡三オンライン証券
フィスコ分析による
市場の注目度
★★★★最高★5つ
初値(初値騰落率) 5480円(+128.33%)
最新チャート 【クリックで最新チャートへ】

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【目次】(クリックで該当する情報へ移動します)
▼いつ申し込んで、いつ購入する?(ブックビルディング期間、上場日など)
▼どこの証券会社で申し込める?(幹事証券会社)
▼いくらで買える?(仮条件・公募価格・予想PER・初値・初値騰落率など)
▼発行株数・単元数・公開規模は?

▼どんな会社?
▼業績データ/業績コメント
▼企業の詳細情報/銘柄紹介
▼投資のポイント

 

PKSHA TechnologyのIPOは、いつ申し込んで、いつ購入する?
(ブックビルディング期間、上場日など)

■スケジュール
仮条件提示 9月5日
ブックビルディング(抽選申込)期間 9月6日~9月12日
公開価格決定 9月13日
購入申込期間 9月14日~9月20日
払込日 9月21日
上場日 9月22日

PKSHA TechnologyのIPOは、どこの証券会社で申し込める?
(主幹事証券会社・幹事証券会社・委託販売証券会社など)

■取り扱い証券会社(2017年9月14日時点。割当は変更になる場合があります)
証券会社名
(※青文字はクリックで詳細ページへ)
引受シェア 口座開設
SMBC日興証券(主幹事証券)
[最短3日で取引可能]
74.2
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SBI証券
[最短翌日に取引可能]
2.1
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大和証券
[最短翌日に取引可能]
1.4
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岩井コスモ証券
[最短3日で取引可能]
0.7%
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マネックス証券
[最短2日後に取引可能]
0.7%
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岡三オンライン証券
[最短7日後に取引可能]
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三菱UFJモルガン・スタンレー証券 1.4%  
みずほ証券 1.4%  
いちよし証券 0.7%  
岡三証券 0.7%  
極東証券 0.7%  
※海外販売分 15.8%  

PKSHA TechnologyのIPOは、いくらで買える? 割安/割高?
(仮条件・公募価格・予想PER・初値・初値騰落率など)

■価格情報
想定発行価格(※1) 1690
仮条件
[予想PER(※2)
1700~2400
98.2倍~138.6倍]
公募価格 2400円
初値 5480円
初値騰落率 +128.33%
予想トレーディングレンジ(※3) 2000円~5000円
最新チャート 【クリックで最新チャートへ】
※1 有価証券届出書提出時。※2 予想EPS=今期(IPO時)予想純利益÷上場時発行済株式数、から計算したもの。※3 期間は上場後1年を想定。
■類似会社3社の予想PER(2017年9月1日終値の株価と会社側予想から計算)
会社名 ※クリックで最新チャートへ 予想PER
【3社平均】 83.3倍
シルバーエッグ<3961> 70.6倍
ユーザローカル<3984> 96.6倍
メタップス<6172> 82.7倍(連)

 予想EPSから割り出した仮条件の予想PERと、類似会社3社の平均PERと比較すると、本銘柄の公開価格は類似会社より割高と判断できる。

PKSHA Technologyの発行株数・単元数・公開規模は?

■株数などに関する情報
発行済株式数(上場時) 1327万5400株(予定)
公開株式数 公募257万400株
(オーバーアロットメントによる売出38万5500株)
想定公開規模(※1) 50.0億円(OA含む)
※1 有価証券届出書提出時における想定発行価格で計算。

PKSHA Technologyはトヨタも注目するAIベンチャー

「PKSHA Technology」の公式サイトより

 機械学習技術等を利用したアルゴリズムの開発及びライセンス提供を行う。売上高の20.9%がNTTドコモ<9437>向け、同11.3%がリクルートHD<6098>向け、同10.2%が電通<4324>向け。NTTドコモとは2016年に業務資本提携している。代表取締役の上野山氏は大学で機械学習技術の応用研究に従事していた。

 当初こそ公開規模の大きさや今期予想ベースのPER水準の高さが警戒され、個人投資家の初値期待は必ずしも高くなかった。しかし、トヨタ自動車<7203>による株式取得が報じられ、注目度が急速に高まっているようだ。大手企業も注目する人工知能(AI)ベンチャーとして人気を集めるだろう。

 公開規模については50億円前後となる見込み。ただ、前述のとおりトヨタ自動車が10億円分を上限として株式を取得する予定となっている。また、9/22に同時上場する企業はない。

◆「PKSHA Technology」IPOに申し込めるおすすめ証券会社
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PKSHA Technologyの業績データ

■業績推移(単位:百万円・% )
決算期 売上高
(伸び率)
経常利益
(伸び率)
純利益
(伸び率)
2013/9単 10
(―)
0
(―)
0
(―)
2014/9単 110
(924.1%)
49
33837.2%
31
74673.8%
2015/9単 292
(164.4%)
149
203.1%
100
219.2%
2016/9単 459
(57.2%)
157
(5.7%)
116
(15.9%)
2017/9連予 890
(―)
342
(―)
230
(―)
2017/6 3Q連 704
(―)
367
(―)
250
(―)
予想EPS(※)
/配当
単独:-円 連結:17.32円/0.00円
※予想EPSは「今期(IPO時)予想純利益÷上場時発行済株式数」で計算したもの。

PKSHA Technologyの業績コメント

 2017年9月期の業績は、売上高が8.9億円、経常利益が3.4億円の見通しとなっている。2016年9月期は連結財務諸表を作成していないため単純比較はできないが、実質増収増益となる見込み。

 なお、業績予想の前提条件としては、契約締結済(確定案件)または契約交渉中のもの(見込み案件)に限定して計上しており、クライアントとの折衝が進んでいない新規案件については計上していない。

 足元では、同社グループの属する事業領域である人工知能(AI)領域においては、ICTの進化、深層学習技術等の新技術の研究が進んだことで注目を集め、国内市場規模は2015年度の1500億円から2020年度には1兆20億円まで増加すると予想されており、市場環境は依然良好な状況が続いている。

 こうした環境のなかで、同社グループは、既存案件の積み上げ及び新規案件の獲得を推し進めるとともに、新たなアルゴリズムソフトウエアの開発や優秀な人材の確保を進めるなど積極的な投資を行っており、堅調な業績推移が見込まれる。

PKSHA Technologyの詳細情報

■基本情報
所在地 東京都文京区本郷二丁目35番10号 本郷瀬川ビル 4F
代表者名(生年月日) 代表取締役 上野山 勝也(昭和57年7月18日生)
設立 平成24年10月16日
資本金 2億465万円(平成29年8月18日現在)
従業員数 新規上場会社28人 連結会社30人(平成29年6月30日現在)
事業内容 機械学習技術等を利用したアルゴリズムの開発及びライセンス提供
■売上高構成比率(2016/9期 実績)
品目 金額 比率
アルゴリズムライセンス事業 459 百万円 100.0%
合計 459 百万円 100.0%
■大株主上位10位
順位 株主名 保有株数 保有シェア
1 上野山 勝也 543万2000株 50.74%
2 山田 尚史 178万株 16.63%
3 NKリレーションズ合同会社 151万7000 14.17%
4 株式会社SMBC信託銀行信託口12100440 99万株 9.25%
5 株式会社LUCE Capital 66万 6.17
6 株式会社NTTドコモ 10万7000株 1.00%
7 伊藤忠商事株式会社 7万1000株 0.66%
8 佐藤 裕介 5万株 0.47%
8 ? 5万株 0.47%
10 松尾 豊 3万3000株 0.31%
合計   106万9000 99.86%
■その他情報
手取金の使途 (1)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
(2)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
(3)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
(4)当社サービスの知名度及び認知度向上のための広告宣伝費
(5)平成32年9月期の外部サーバ費用及び内部サーバ費用の一部
に充当する予定
関係会社 株式会社BEDORE (連結子会社) アルゴリズムライセンス事業
VC売却可能分(推定)

社 -株(売出し・保有期間などの制限があるもの以外)

直近有償第三者割当 年月日 2016年10月31日
割当先 株式会社NTTドコモ、伊藤忠商事株式会社
発行価格 1400円 ※株式分割を考慮済み
◆「PKSHA Technology」IPOに申し込めるおすすめ証券会社
SMBC日興証券[最短3日で取引可能]
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SBI証券[最短翌日に取引可能]
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PKSHA Technologyの銘柄紹介

 同社グループは、同社及び連結子会社である株式会社BEDOREの計2社で構成されている。同社グループでは、「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る。

 同社は、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みている。技術的には、2012年の機械学習技術の研究分野で起こった技術革新すなわち「深層学習技術」の登場を機に、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ると考えている。

 2017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。また、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と考えている。

 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る(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る。

 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おり(出所:野村総合研究所「ニュースリリース」2015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る。

 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る(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る。

<アルゴリズムライセンス事業の概要>

 同社グループ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る。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、動作する。同社グループは、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る。

 アルゴリズムモジュールの販売形態は2つあり、1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である。もう1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である。なお、収益構造はどちらのケースの場合でも同様に、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る。

PKSHA Technologyの投資のポイント

 発表当初は公開規模の大きさや今期予想ベースのPER水準の高さが警戒され、個人投資家の初値期待は必ずしも高くなかった。しかし、一部メディアでトヨタ自動車<7203>による株式取得が報じられ、注目度が急速に高まっているようだ。大手企業も注目する人工知能(AI)ベンチャーとして人気を集めるだろう。第4次産業革命の中核技術の1つである「AI」に関連する銘柄は株式市場でも根強い人気がある。

 2014年以降のマザーズ上場案件で公開規模が40億円以上60億円未満だった11社の公開価格に対する初値上昇率は平均+15.5%とさえない。ただ、2016年3月上場で保育関連として人気化したグローバルグループ<6189>は、6社同日上場ながら+60.0%と堅調な初値を付けた。

 同社グループは社内で開発したアルゴリズムモジュールを様々なソフトウェアとハードウェア機器に組み込み、それらを利用するユーザーの体験を新しくするアルゴリズムソリューションを展開する。販売形態は2つあり、1つは顧客企業が保有するソフトウェアもしくはハードウェアに組み込むケースで、もう1つは自社のソフトウェアに組み込み、アルゴリズムソフトウェアとして販売するケース。

 前期実績で売上高の20.9%がNTTドコモ<9437>向け、同11.3%がリクルートHD<6098>向け、同10.2%が電通<4324>向け。NTTドコモとは2016年に業務資本提携している。代表取締役である上野山勝也氏は、同社設立以前は大学で機械学習技術の応用研究に従事していたが、2012年に機械学習技術の研究分野で起こった技術革新をきっかけに同社を設立した。

 業績面について、2017年9月期は売上高が8.9億円、経常利益が3.4億円の見通しとなっている。前期の単体業績との比較では増収増益となる見込み。足元の収益規模は小さいが、急ピッチの成長が続いている。

 想定仮条件水準の今期予想PERは92~103倍程度と非常に高いものの、2018年9月期の業績予想をベースとした価格設定とみられる。AI関連とされる類似企業を見ると、そのテーマ性や成長期待を背景に高バリュエーションとなっている銘柄が目立つ。

 公開規模については50億円前後となる見込み。また、上位株主にはノーリツ鋼機<7744>グループの投資会社に加え、スパークス・グループ<8739>が運営し、トヨタ自動車や三井住友銀行が出資する「未来創生ファンド」が見られ、これらも将来的な売り圧力として意識される可能性がある。

 しかし、前述のとおり取得金額10億円に相当する株式数を上限として、トヨタ自動車を同社が指定する販売先(親引け先)として要請する予定となっている。この分については市場流通しないものと想定してよいだろう。また、9月は現時点で9社の上場が予定されているが、9/22に同時上場する企業はない。

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[データ提供・銘柄分析]フィスコ 

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主幹事数(上)/取扱銘柄数(下) ネット配分・抽選方法 口座数
2023 2022 2021
19社
52社
24社
47社
26社
80社
10%:1人1票の平等抽選
最大5%:「ステージ別抽選」
※1
345万
【ポイント】
大手証券の中でもIPOに力を入れており、例年、主幹事数・取り扱い銘柄数ともに全証券会社中でトップクラス! また、国内五大証券会社のひとつだけあり「日本郵政グループ3社」や「JR九州」「ソフトバンク」などの超大型IPOでは、主幹事証券の1社として名を連ねることも多い。10%分の同率抽選では、1人1単元しか申し込めないので資金量に関係なく誰でも同じ当選確率となっているのがメリット。さらに、2019年2月からは、預かり資産などによって当選確率が変わる「ステージ別抽選」がスタート。平等抽選に外れた人を対象にした追加抽選で、最高ランクの「プラチナ」だと1人25票が割り当てられて当選確率が大幅にアップする。
※1 預かり資産残高などによって決まる「ステージ」ごとに、別途抽選票数が割り当てられる。
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◆SBI証券
主幹事数(上)/取扱銘柄数(下) ネット配分・抽選方法 口座数
2023 2022 2021
21社
91社
13社
89社
21社
122社
60%:1単元1票の平等抽選
30%:「IPOチャレンジポイント」順に配分
10%:知識・経験・資力と取引状況を踏まえて配分
1245万
【ポイント】
ネット証券にもかかわらず、主幹事数、取扱銘柄数ともに大手証券会社に引けをとらない実績を誇る。特に取扱銘柄数がダントツで、2023年は全96社中91社と約95%のIPO銘柄を取り扱った。つまり、SBI証券の口座さえ持っていれば、ほとんどのIPO銘柄に申し込めると考えていいだろう。個人投資家への配分の100%がネット投資家へ配分されるのも魅力。1単元1票の抽選なので、多くの単元を申し込むほど当選確率は高くなる当選確率がアップする「IPOチャレンジポイント」が、資金量・取引量と関係なく、IPOに申し込み続ければ誰にでも貯められるのもメリットだ。また、スマートフォン専用サイトでIPOの申し込みや情報確認ができるのも便利。
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