パークシャテクノロジー【3993】のIPO抽選申込どうする?

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パークシャテクノロジー【3993】のIPO抽選申込どうする?

 

 

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更新: 2017/09/13

IPO銘柄の紹介

 

コード 3990
会社名

(株)PKSHA Technology
※パークシャテクノロジーと読みます

市場 マザーズ
事業内容

AIで注目されている深層学習技術の他、
一般的な機械学習、自然言語処理技術などの
アルゴリズムをモジュール化してライセンス提供。
及び、自社製ソフトの販売。
(※CELLOR、BEDORE、
PKSHA Vertical Vision)

上場日 2017/09/22
初値 -

 

 

需要申告(ブックビルディング)スケジュール

 

パークシャテクノロジーの株式割り当て抽選への参加は誰でも可能ですが、まず以下の期間に指定の証券会社で需要申告する必要があります。=>IPOの応募の流れやルールなどはこちらを参考

 

2017/9/06(水)~9/12(火)まで

=>最新IPOスケジュールをカレンダーで確認

 

IPOの申し込み期間は約7日間と短くなっていますので申し込み忘れにご注意下さい。

※申し込み可能な証券会社は、ページ最下部で紹介しています。

 

 

IPO抽選対象の株数

 

2,955,900株

 

(内訳)

公募: 2,570,400株
オーバーアロットメントによる売り出し: 385,500株

 

過去数年のデータをもとにした市場別の株数のおおよそ規模感

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想定発行価格と仮条件の価格

(※2017/09/13更新)

想定発行価格 1690円
仮条件の価格 1700~2400円

 

約24万の資金があれば需要申告(ブックビルディング)で申し込みできます。

 

point<管理人コメント>
仮条件の上限は、想定価格よりかなり上がりました(710円=+42.01%)。AI銘柄としてかなり注目度の高い銘柄ですが、初値の上昇期待は少し下がったかもしれません。それでも人気は高いと思うので、恐らく仮条件の上限価格で決まる可能性は高いと思います。成り行き(ストライクプライス)又は、上限価格で指定しておかないと需要申告時点の抽選から除外される可能性は高いので注意して下さい。

 

 

株主の構成とロックアップ期間など

 

上位株主の所有割合と一定期間、株の売却ができないロックアップ条件の詳細になります。
 

氏名、又は名称 役職、関係性など 所有割合 ロックアップ
上野山 勝也 代表取締役 44.58% 180日間
山田 尚史 取締役 14.61% 180日間
NKリレーションズ
合同会社
業務提携先 12.45% 180日間
株式会社SMBC
信託銀行信託口
12100440
※1 8.12% 約束あり
浅利 圭佑 顧問税理士 7.20%  
株式会社
LUCE Capital
代表取締役の
資産管理会社
5.42% 180日間
松尾 豊 社外協力者
(大学職員)
2.19%  
佐藤 裕介 監査役 1.03% 180日間
株式会社
NTTドコモ
業務提携先 0.88%  
伊藤忠商事
株式会社
業務提携先 0.58%  
銭 錕   0.41%  
下村 勇介 従業員 0.25%  
藤原 弘将 従業員 0.25%  
井上 洋太 従業員 0.21%  
佐野 智章 従業員 0.17%  
吉岡 哲俊 取締役 0.17%  

※1 未来創生投資事業有限責任組合が委託した信託財産で、投資一任業者はスパークス・アセット・マネジメント株式会社

 

180日のロックアップ期間:2018/03/20まで

「株式会社SMBC信託銀行信託口12100440」はロックアップ期間中に譲渡・売却をおこなわない旨を約束。

ロックアップ期間中でも主幹事会社は、裁量で解除できる権限を有しています。

 

第三者割当等に関して割当を引き受けたものとの間で継続所有等の確約あり。

 

 

新規発行と増資による手取金の使途

 

新規発行による手取金の概算額 3,972,957,000円
 

(使途の内訳)

アルゴリズムモジュール技術開発 1,504,403,000円
優秀な人材採用費、外部エンジニアの人件費 812,280,000円
外部、内部のサーバー費用 1,029,599,000円
知名度認知度向上における広告宣伝費 50,000,000円

 

残額 576,675,000円
※残額は2020年9月期の外部、内部サーバー費用の一部に充当する予定

 

具体的な充当時期までは、安全性の高い金融商品等で運用する方針。

 

 

直近の決算状況と業績の推移

pa-kushaa-tekunoroji-ipo-gyouseki

※2016/10に会社分割により株式会社BEDORE(連結子会社)を設立。

  2013/09 2014/09 2015/09 2016/09 2017/06
(第3四半期)
売上高
(百万円)
11 111 292 460 705
経常利益
(百万円)
0 49 149 158 368
当期純利益
(百万円)
0 31 100 116 250
1株当たり
配当額(円)
- - - - -
1株当たり
当期純利益(円)
4 3140 10 11 23

※単位(百万円)、(円)の小数点以下端数は全て四捨五入で表示しています。

 

↓ 前年同期比へ置き換えたものがこちら

  2013/09 2014/09 2015/09 2016/09 2017/06
(第3四半期)
売上高の
前年同期比
- 909.09% 163.06% 57.53% 53.26%
経常利益の
前年同期比
- - 204.08% 6.04% 132.91%

 

point

まだ売上規模は小さいですが着実に売上を伸ばし、利益もしっかり確保しているのが分かります。 ライセンスビジネスやITサービスという事業特性上、軌道に乗れば利益は出しやすいのかもしれません。
そして直近では利益の伸びが顕著で、利益率の高さは際立っていると思います。

 

 

パークシャテクノロジーの強み

 

※独自の見解などを含みます。

  1. 業界最大規模の教師データをもつ業界のリーディングカンパニーとの連携をしている
    ※教師データとは、機械学習の元となるデータ。主要顧客の詳細は以下後述。
  2. 一般的なソフトウェアと違い機械学習するソフトウェアはユーザーが使うほど精度が向上していく
  3. 数少ない機械学習、深層学習技術を持つエンジニアを社員紹介採用により獲得している
    ※優秀な人材確保、離職率が低いなどのメリットが有る
  4. 効果的、効率的に組みわせるためのアルゴリズムモジュール群を揃えている。
  5. エンジニア中心(約90%)の組織構造で核となる技術に注力している
  6. 研究開発は東京大学や東北大学の助教を経験していたメンバーの他、専門性を有するメンバーを中心におこなっている
  7. 自社製品による売上高の割合(約44%)も高く伸びている。
    ※独自サービスの企画力や営業力もあり?
  8. アルゴリズムモジュールのライセンスを提供している顧客企業は「金融、広告、小売、医療、製造、セキュリティ」など多岐に渡っている

 

point

アルゴリズムの精度を高めるにはその技術以上に、どれだけ元となる生のデータを収集して学習させるかがとても重要になってきます。

 

以下は、主要顧客の売上割合になります。

  売上高(千円) 割合
NTTドコモ 96060000 20.90%
リクルート
ホールディングス
52000000 11.31%
電通 46883000 10.20%

※2016/09/30時点
※割合は総売上高を元に上記売上高で算出したもの

 

日本でも指折りの大手企業で多くの顧客データや各業界におけるデータを保有している企業です。これらの主要顧客がアルゴリズムモジュールを利用すれば利用するほど精度が高まるので、該当分野、業務に対しては強みはどんどん増していくものと思われます。

 

パークシャテクノロジーでは、アルゴリズムモジュールといういわば、部品の一部を提供するだけでなく自社の製品を提供しています。
以下、他社製品へのライセンス提供と自社製品の売上高に対する割合になります。
pa-kushaa-tekunoroji-uriagewariai
他社へ技術を提供している企業では、自社製品の売上が小さかったりするものですが、
自社製品も頑張っているのが分かります。

 

しかも直近の売上高推移を確認すると、
自社製品の伸びが顕著になっているのが分かります。
pa-kushaa-tekunoroji-uriagedaka

直近の業績で利益率が大きく伸びた要因が見えてくると思います。 

自社製品の方が利益率は高いのが当然ですね。

 

その他には、アルゴリズムモジュールが利用は「金融、広告、小売、医療、製造、セキュリティ」など多くの分野で利用されているため、その技術の利用価値が幅広いことが確認できると思います。
またフィードバックなどにより、さらなる精度向上にもつながるため多くの分野で利用されているという実績は大きな強みになります。

 

 

パークシャテクノロジーの成長余力

 

※独自の見解などを含みます。

  1. 技術者増員による新たなアルゴリズムの機能拡充で売上拡大が期待できる
  2. 自社製ソフトについて小売やコールセンター以外の新規産業分野への参入
  3. 月額で受領するライセンス契約の場合、利用者数の増加により売上は積み上がっていく
    ※初期に受領する場合と月額で受領する場合の2つのライセンス形態があり。
  4. エンジニア中心の組織構造となっているため営業力の拡大余地は大きい
  5. 深層学習技術はAIなどで今注目の技術であるためこれからの市場拡大に応じた売上拡大が期待できる
  6. 広告宣伝費の投入により売上拡大が期待できる。
  7. 今注目のIOT機器への導入を加速させていくことで市場拡大にともなう売上拡大が期待できる
    ※IOTセクターの売上比率は不明ですがまだこれからだと思われます。
  8. 主要顧客に大手企業が存在しており他サービスへの利用展開に期待?

 

point

労働生産性向上させる社会的要請の高まりにより、これからアルゴリズムに置き換えられていくものは多いと思います。 AIやIOTの市場規模は拡大していますので、それにともない売上の成長も期待できると思います。

 

 どれだけ他と差別化できるほどの技術力があるのかどうかは専門家ではないので分かりませんが、主要顧客を含む大手企業の資本提携しているくらいですので技術に対する注目度や信頼度は高いのだろうなと思います。

 

中核となる技術に資金を集中投入しているのが分かりますが、自社製品などの営業力や展開などには大きな成長余地があると思いますので上場による資金調達や認知度向上による好影響を期待したいところです。

 

 

初値上昇の期待について管理人コメント

 

point<管理人コメント>
AI、IOTは現在のトレンドであり大変注目を集めています。業績もよく技術に対する信頼度も高いとなれば、注目度は高いと思います。
ロックアップもあり、ベンチャーキャピタルによる売り出しも心配がありません。

 

直前のIPO(ニーズウェル)からは2日後ですが、今年のIPO状況や、過去の状況をふまえるとタイミングについては特別気になりません。

 

ただし、マザーズ市場の上場のなかでも公開株数は、かなり多い方になりますので初値上昇への影響もあると思いますので気になるところです。

 

・2017年でパークシャテクノロジーと同じ規模以上の公開株数だった銘柄の初値一覧

コード 銘柄名 上場 公開株数 公募価格 初値 騰落率
4597 ソレイジア・ファーマ 03/24 22353100 185 234 26.49%
3981 ビーグリー 03/17 5217800 1880 1881 0.05%
6544 ジャパンエレベーター
サービスホールディングス
03/17 3335000 550 890 61.82%

上記はすべてパークシャテクノロジーの公開株数を大きく上回っていますが、公募割れはしていません。
もしかしたら、他のマザーズ銘柄と比べて大幅上昇しない可能性はあるかもしれませんが、人気の業種ですし初値はそれなりにプラスで期待したいところです。

 

 

IPOの申し込みが可能な証券会社はこちら

 

  証券会社名
主幹事 SMBC日興証券
引受 SBI証券
引受 大和証券
引受 三菱UFJモルガン・
スタンレー証券
引受 みずほ証券
引受 いちよし証券
引受 岩井コスモ証券
引受 岡三証券
引受 極東証券
引受 マネックス証券

 

引受証券では、ネット証券で完全平等抽選であるマネックス証券などは忘れずに申込みしておくとよいです。

 

 

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口コミ評価など

 

 

 

 

point<注意>
IPOに関する情報は、購入申し込み期間直前まで改定される場合があります。必ず最新の目論見書で内容をご自分で確認してから申し込むようにして下さい。ここで紹介した内容に間違いなどがあったとしても責任は持てませんで自己責任においてしっかり確認してください。
=>目論見書の見方はこちらを参考にして下さい








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