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ユーソナー株式会社:2026年12月期第1四半期決算説明資料文字起こし(11)

*09:41JST ユーソナー株式会社:2026年12月期第1四半期決算説明資料文字起こし(11)
ユーソナー<431A>

生成AIが当社にとって強力な追い風であるという点について、ご説明します。当社では、大きく2点の理由から、生成AIの台頭をポジティブに捉えています。
1点目の理由は、生成AIの自社活用によって、当社の競争優位性と生産性をさらに高めることができている点です。具体的には、データベースの競争優位性の強化が挙げられます。当社が長年培ってきたデータには、デジタルな情報だけでなく、人海戦術による集めたアナログな情報が多数含まれています。このアナログな情報は、AIがネット上をクロールするだけでは集めることができないものです。かつ、私たちは30年以上データを蓄積しておりますので、今となってはもう遡って集めることができないような過去の情報も多数保有しています。これらの独自のデータベースと、今現在ウェブ上にある情報とをうまく組み合わせることで、他社にはない圧倒的な優位性を持つデータベースを構築することができます。ウェブ上にある膨大な情報については、私たち自身が生成AIを使って収集・処理することで、これまではなかなか集められなかったデータもより多く、スムーズに蓄積できるようになりました。このように、ウェブ上の情報とアナログの情報を組み合わせることにより、私たちのデータベースはさらに強力なものへと進化しています。
加えて、SaaSプロダクトを開発するプロセスにおいても、効率化や品質向上の面で生成AIが大きく貢献しています。要件定義、画面設計、コード生成の各フェーズにおいて生成AIを活用することで、開発工数を大幅に短縮できています。さらに、開発後のテストプロセスにおいても生成AIを活用し、品質を向上させることに成功しました。
また、社内環境としては、自社開発した生成AIを全社員がいつでも利用できる環境を構築しています。これにより、全従業員が日常的に生成AIを使いこなし、生成AIに慣れ親しむ文化を醸成できています。
2点目の理由は、お客様の企業において生成AIやAIエージェントの導入・検討が急速に進んでおり、それが私たちにとって大きなビジネスチャンスになっている点です。生成AIというものは、正しい情報をインプットすれば正しいアウトプットを返しますが、逆に間違ったインプットを入れてしまうと、間違ったアウトプットを生成してしまいます。したがって、AIの出力精度を高め、ハルシネーション(嘘の出力)を防ぐためには、AIが正しく理解できる、品質の極めて高いデータをインプットする必要があります。
今、多くの企業で「AIを正しく利活用するために、まずは社内のデータベースを綺麗に整備しなければならない」という機運が高まっています。その結果、データをクレンジングし、名寄せを行うことができる当社への引き合いが急増しているのです。私たちは、このAIの波を、これまでのDXに続く大きな市場のトレンドとして捉えています。
よく市場では「アンソロピック・ショック(Anthropic Shock)」のように、生成AIの進化によって既存のSaaSプロダクトが代替されてしまうのではないか、という議論がなされています。しかし、当社のSaaSはAIに代替されるような単純なSaaSではありません。なぜなら、私たちのコアバリューはアプリケーションではなく、データベースそのものにあるからです。これまでは、お客様がお持ちの各DXツールと当社のデータベースを連携させてご活用いただいていましたが、もし今後、お客様が生成AIをメインで使っていく世界になるのであれば、私たちはその生成AIが正しく賢く動くための「ベースデータ」を提供するという立ち位置になります。
つまり、私たちが目指している方向性としては、生成AIという先端技術そのものを足元から支える、AI時代のデータベースインフラ企業です。おそらく、従来のDXツール以上に、AIの方が遥かに膨大で正確なデータを必要とします。データが必要とされればされるほど、私たちにとってはより多くのチャンスが生まれることになりますので、生成AIに関しては非常にポジティブな追い風であると確信しております。

Snowflakeマーケットプレイスへのユーソナーデータ連携についてご説明します。こちらは昨年から実施している施策ではありますが、改めてご説明します。Snowflakeは、クラウド上でデータを統合し、安全に共有・分析できるデータプラットフォームを提供する代表的な企業でございまして、全世界で12,000社のお客様がいらっしゃる、最近、非常に注目されている会社様でございます。国内においても、このSnowflakeを利用している企業が増加しています。
ポイントとなってくるのが、自社の保有するデータベースと、他のデータベースとを連携させる形で、より利活用していこうという点になります。例えば、飲食店の会社様がいらっしゃって、自分たちの過去の取引情報、つまり「いつ、何月何日に何人のお客様がご来店されて、どのくらいの売上が立ったか」といった情報を自社で持っているとします。そこで、その情報だけで分析するのではなく、外部にある天気の情報と連携することによって、「晴れている日にはこれだけの売上が達成できて、雨の日にはこのくらいの売上だった」というように、天気と売上との間で一定の相関関係を見出すことができるようになります。そうなれば、今後の売上動向についても予測することができるようになってくると思います。このような形で、自社の保有する情報と外部の情報とを繋ぎ合わせることによって、新たな洞察を得ようとするのが、このSnowflakeの利活用の仕方で大きなポイントになってくるところです。
私たちも法人データベースLBCをSnowflake上に置いています。お客様にご契約いただければ、そのSnowflake上の法人データベースにアクセスする権利がお客様に付与されますので、お客様は常に最新のLBCの情報を、いつでもタイムリーに取得することができます。そしてそれを活用しながら、自社のお客様のデータベースと連携して分析や活用をすることが可能になってきます。
もう一つ言いますと、このSnowflakeにはデータ分析するための生成AIも実装されていますので、自然言語で問いを入れることによって、即座にその回答を得ることができます。そのため、生成AIを利活用することが可能なサービスであるとも言えると思います。Snowflakeとの連携によって、当社のLBCを活用するシーンがさらに広がっていくことを期待しております。

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