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【実況!決算説明会】マイネット<3928>---3Q決算(3/3)

材料
2018年11月22日 15時46分

このコンテンツは、マイネット<3928>の2018年12月期第3四半期(2018年7-9月期)の決算説明会の音声を文字に起こしたものです。なお、実際の説明会で使用された資料は、同社のウェブサイトをご覧下さい。3本に分けたコンテンツの3本目です。

今特に注力して取り組んでいるAI基盤の強化についてお話をさせてください。AIというものが成長するためには、何より大事なのはデータです。しかもそのデータというものが、データフローとして、絶えずAIを磨き上げてくれることが重要になります。

もう一つ、そのデータがいかに独自性のあるデータであるか。他に誰でも使えるデータではなく、当社だからこそ持っているというデータであること、これがとても大事です。ここにおいて我々が今実現していることは国内最大のゲームタイトル数をリアルタイムに運営をしています。

リアルタイムデータがどんどんとデータフローとして蓄積されています。それを使って、ゲーム空間内での需要予測、ゲーム空間の自動運転、ゲームバランスといったものを最適化するためのAIを作り上げることができます。この国内最大数のゲーム空間のリアルタイムデータが蓄積されているからこそ、他社には真似することのできない機械学習やAI化の基盤というものを作ることができており、当社最大の強みです。まだマーケットの皆さんには伝わらないと思いますが、これから3年5年10年かけて証明していきます。ただ、我々がこのゲームを集めて、データを集めて、そのデータの力で勝ち抜こうとしているというところが、他のゲーム会社と全く異なる当社のアプローチです。ゲームサービス業というこの業態だから実現する勝ち方なんですね。

AI時代の到来とともに、中の人間やツールたちも合わせたものにしていかなくてはいけません。そのために現在650人総AI人材化というのをプログラムとして進めております。mynet.aiというAIの開発チームとAIスタジオという4タイトルを運営しているAI型のチームがおります。ここにいる50名に先行でAI型の仕事の仕方、ワークフローとAI人材育成をスタートしています。そして来年から650人全員に向けて、この総AI人材化のプログラムを展開していくという準備を今着々と進めています。AI人材というのは、全員がAI開発者になるという意味ではありません。もちろん全体のうちの1割程度、本当にAI開発者としてAIエンジニアとして動いていく人間ももちろん出てきます。ですが、大事なのはAIを使う側としてプロであること。当社の言葉で言うと、650人全員がAIの上司になれる状態になっていることです。そのためには、様々な基本的な専門用語というものをしっかりと熟知した状態でなければいけません。ゲームに適用されるようなAIはどのような種類のものかを知っている必要があります。そして何より一番最初の読み・書き・そろばんとして、データドリブンで仕事ができる、会社全体としてもデータドリブンカルチャーというものがしっかりと備わっているということがすごく重要です。ここから2020年AI時代になっていくに際して、データドリブンカルチャーの徹底的な浸透を進めに行こうとしています。その上で、半数ぐらいの人間は機械学習を使って仕事ができるという状態にしていきます。今ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんね。機械学習AIの活用による仕事はとても民主化が進んでいます。エンジニアではなくても機械学習のモデルをつくれるようなツールが世に出てきています。そういったものを我々は早期に先回りし導入をしてエンジニアではなくても機械学習を使って最適な需要予測をしたり、モデルを作ってユーザーさんにとっての最適なバランスを作り上げていくことができる状態にしています。

これから着実に5年10年の時間をかけて、成果が出てくるものではございますが、しっかりとAI時代に合わせた人材育成というのに力を入れることに注力しています。

次にツールです。先ほどのGSアセットのAI化を同時に進めています。AIとRPA及び自社開発とアライアンスです。自社開発でまずAI自動運転型、ゲーム空間の中のバランスづくり、需要予測については内製を進めております。AI自動運転開発をmynet.aiで行います。

そしてRPAの部分については、業務のスマート化です。AIやロボットを使った業務のスマート化。そのツールをゲームサービス専用のRPAシステムの開発を自社で行って、すでに2タイトルで先行導入し期内に4タイトルまで広がる予定でございます。それを来期以降38タイトル全体に広げていくということを進めようとしております。

外部アライアンス先の方々とご一緒するというのも大事にしております。AI開発に関しては、当社の38タイトルのデータ、これを機械学習用に、データ基盤化を行っております。そのデータ基盤を使って当社の提携先(ないしは時に出資先)というようなAIスモール・AIスタートアップの方々に当社の38タイトルデータを使ってAIを磨いていただいています。その上でもちろん当社へ提供してもらいつつ、その企業さんも成長することによって、当社も出資した時の果実を得るという連携構造を作りに行っております。

また、先ほど文系の人でも機械学習ができるというお話をお伝えしましたが特に海外系の先端的なAIツールなどは積極的に導入しながら業務を進めています。

次に仕入の進捗です。まず市場について。最近ゲームセクター全体の市場の話をされるときは、成長が鈍化してますみたいな論点で話をされることが多いです。しかし、実は当社のようなセカンダリ、ゲームサービス仕入型のモデルの領域に関しては、まだまだ伸びています。当社が得意とする月商規模2000万円から2億円のレンジです。2億円以上のタイトルは、ゲームメーカーさんはあまりお売りになりませんので、それよりアンダーになってきます。それらのタイトルの数自体はまだまだどんどんどんどん増えている状態にあります。この背景としては、大規模タイトル、モンストやパズドラ、それらが流石に成長が鈍化してきている中で、そこにいらっしゃったユーザーさんが様々なゲームに分散していくという現象が起きております。そういったものや、最初は5億円だったけども、2年目3年目で2億円台になってくるというタイトルもやはり増えてきています。それによって、この当社の得意領域のタイトル数は増加していく傾向にまだまだございます。

そんな中で、今回、4タイトル仕入れることができました。エンディングが2タイトルございましたので38タイトルという状態になっております。

また、この仕入れたタイトルに対して当社が行っていることとして、単純に落ちていくだけではなく、しっかりとタイトルをグロースさせることを合理的にアクションすることを行っております。タイトルごとにグロースチームというものを組成します。データに基づいてそのタイトルに残されているポテンシャルをしっかり分析し、そのポテンシャルがあると判断できたものに対してグロースチームを組成して再度グロースさせる。グロース規模、売上規模を上げに行くというアクションを取るということをしております。実際それをやったことによって、リリースから3年以上経っているタイトルにおいて、再度売上を上げるということを実現しています。101%成長を実現しているタイトルなども出てきているという状況でございます。

投資回収の状況です。14年-15年分はすでに回収済みで16年分についてもおおよそ、24ヶ月が経つ前に満了しそうという状況になっております。そのあとまだまだタイトルがございますのでそのあとの仕上がりについてはすべて100%以上の状態になってきます。17年、18年でございますが18年も安定的です。ただ、17年の買い取り分等に関して、少しビハインドしているというのが現状でございます。これらに関してはすでに減損を済ましているものたちがほとんどと言いますか、ビハインド分は減損しているものになっております。

企業買収型で行ったものについてです。(株)ポケラボは超優良ですね。あと(株)グラニに関しても、今年4月に買収した後、想定以上の回収速度ですでに進んでいます。あいにくクルーズ(株)のゲーム事業の買収、こちらがインシデントの対象タイトルたちですが、こちらについては一度減損させていただいてはおりますが、まだもちろん回収を諦めていません、最終的には、全部回復してくれましたので、その上でこれからしっかりと時間をかけてこの残り分を回収し切れるように、努力していきたいと思っております。

新規事業、こちらも着々と進んでいます。着々と進んで、そろそろ、次の時か、次の次の時ぐらいにはもう一段、具体的な発表をさせていただける状況になるかなと思っております。

あらためて、当社は、現在作っておりますこのゲームサービス事業というものをより強固にしっかりと10年20年成長する事業の業態として確立させることというのを目指しています。そこに向かって着実に進んでおります。その上で、ゲームサービス業という足場をしっかりと持った状態で、さらに次なる領域ナンバーワンの事業を作り上げていく。そうして当社がメガベンチャーたる存在になっていること。これが我々の中期のビジョンでございます。まずは、この瞬間においてしっかりとゲームサービス業で成長を重ねていける状態をしながら、次なるチャレンジにもしっかりとアプローチしていく。そんな姿であり続けたいと考えております。

以上でございます。私からの話は終了させていただきます。ご清聴ありがとうございました。

《FA》

提供:フィスコ

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