当社の決算説明会にご参加くださいまして、ありがとうございます。CFOの橋本です。本日は、私より2026年5月期 第2四半期の実績と、通期業績見通しについてご説明をさせていただきます。成長戦略については後ほどCEOの寺田よりご説明します。まず、2026年5月期 第2四半期実績についてです。4ページをご覧ください。2026年5月期 第2四半期累計実績のハイライトを3点、ご説明します。1点目、売上高は前年同期比26.5%増となり、堅調な成長を維持しました。また、連結でのARRは、2025年11月末時点で259億円となりました。2点目、調整後営業利益は、一定の費用投下を行った中でも大幅な増益となりまして、上期での過去最高益となりました。3点目、経理DXサービスBill Oneは高成長が継続しまして、MRRの四半期純増額は、前期の第3四半期を底に連続で拡大いたしました。また、第2四半期の新規受注金額は、事業を開始して以降、四半期ベースで最高金額となっています。5ページ目以降は、第2四半期3ヶ月の実績についてご説明をします。売上高は前年同期比25.1%増と、堅調に成長しました。売上総利益率は、主にBill Oneのデータ化オペレーション効率の向上によって、前年同期比で2ポイント改善しています。調整後営業利益は、売上拡大や売上総利益率の改善に加えて、売上高販管費率の低下によって、前年同期比294%の大幅な増益となっています。その結果、調整後営業利益率は18.7%となり、四半期で過去最高水準となっています。また、これらを背景に経常利益以下の段階損益についても大幅な増益となりました。6ページで、調整後営業利益の詳細についてご説明をします。売上高は堅調に推移しまして、原価率の改善により売上総利益率は2ポイント上昇しています。販管費の内訳ですが、人件費が5億7,700万円増加したものの、売上高比率は3.3ポイント低下しました。広告宣伝費率は1.4%低下しています。さらに、前年同期に発生していた本社移転関連費用や、本社移転前の場所と新しい場所での二重家賃がなくなったことで、地代家賃・移転関連費用は2億7,900万円減少しています。その結果、販管費率は11.3ポイント低下し、調整後営業利益の大幅な増益につながりました。セグメント別の概況について7ページをご覧ください。Sansan／Bill One事業、Eight事業ともに売上高は堅調に伸び、調整後営業利益は大幅な増益となりました。続いて、8ページからセグメント別の詳細についてご説明します。Sansan／Bill One事業の売上高は、前年同期比25.8%増となりました。サービス別では、Sansanが18.8%増と、第1四半期と同水準の成長を維持しています。また、Bill Oneは40.1%増となり、高成長が継続しました。その他には、Contract Oneとグループ会社のログミー社の業績が計上されていますが、いずれも好調に成長しています。そのうち、Contract Oneの売上高は前年同期比93.6%増となりまして、契約件数は99%増の569件となっています。結果、調整後営業利益は前年同期比287.4%の大幅な増益となりました。サービス別では、Sansanが前年同期比27.5%増となりました。また、Bill Oneは調整後営業利益が2億9,800万円の赤字にとどまり、前年同期と比べて約13億円改善しています。SansanのKPIについて9ページでご説明をします。左側のストック売上高は前年同期比17.4%増と、堅調な実績となりました。中央のグラフで示しました契約件数は、前年同期比12.1%増、四半期での純増数は366件となり、第1四半期から成長率が加速しました。また、契約当たり月次ストック売上高は4.5%増となり、安定的に推移しました。右側の直近12ヶ月平均の月次解約率がやや上昇しておりますが、これは主に前期第4四半期での解約率上昇の影響を受けたものです。以降の解約率は安定した水準であり、そもそも1%を下回る低水準であることから特段問題はありません。また、ご参考までに第2四半期における新規受注状況についてご説明をします。ここで示す新規受注金額とは、解約による減少分を反映した、今後新たに追加で計上されるストック売上高に近い指標です。この中には、すでに第2四半期の売上高に反映されているものや、第3四半期以降に計上が開始されているものが含まれています。前年の第2四半期は、高単価な中堅・大企業の受注が重なり、新規受注金額が四半期ベースで過去最高の水準となっていました。本年の第2四半期は、その前年同期に対しては14.2%減となったものの、第1四半期比では13.1%増となっておりまして、引き続き高い水準を維持しています。続いて、Bill OneのKPIについて10ページでご説明します。左側のMRRについて、2025年11月の実績は前年同期比37.3%増の10億6,900万円となりました。四半期での純増額は緩やかな拡大が継続していましたが、今回の純増額8,300万円は、1年ぶりにその水準を更新する堅調な実績となっています。次に、中央で示しました有料契約件数は前年同期比38.9%増、四半期での純増数は347件となり、こちらも前期の第3四半期以降、300件を超える安定的な成長が続いています。一方、有料契約当たり月次ストック売上高は、小規模顧客の獲得が増加したことで前年同期比1.3%減となりましたが、引き続き高水準ですので特段の問題とは捉えておりません。右側の直近12ヶ月平均の月次解約率は0.35%となり、低水準となりました。第2四半期の新規受注金額については、前年同期比16.9%増、第1四半期比で57.8%増となり、Bill Oneの事業を開始して以降、四半期ベースで過去最高の水準となりました。営業体制や販売手法を強化した結果、請求書受領だけでなく経費精算のサービスも堅実に伸び始めておりまして、第3四半期以降のさらなるMRR成長の確度が高まっているというふうに捉えています。次に、Eight事業についてご説明します。11ページをご覧ください。BtoCサービスの売上高は、前年同期比11.6%増と堅調に推移しました。BtoBサービスの売上高は、ビジネスイベントの堅調な成長や、採用関連サービスの好調な成長などによって、前年同期比で27.7%増となりました。また、収益性を意識した事業運営のもと、売上高が堅調に推移したことで、調整後営業利益は前年同期比336.9%増と、大幅な増益となりました。続いて、通期業績見通しの進捗についてお話をします。13ページをご覧ください。第2四半期累計実績は、売上高、調整後営業利益ともに業績見通しに対して順調に進捗をしています。特に、調整後営業利益については、売上高が堅調に推移したことに加えて、コストの効率化なども進んだことから、上期の進捗としては期初の想定を上回る水準となっています。ここでお伝えの通り、前年同期比でも大きな増益となっておりまして、これは当社の利益創出におけるレバレッジが高まっていることを示すもので、中期財務方針で掲げたさらなる利益率向上への道筋がより確かなものになってきているというふうに捉えています。一方で、計画対比の観点では、この上期実績には投下予定だった費用の一部が下期にずれた影響も含んでおりまして、従前お伝えしていた上期・下期における利益計上見通しの比率には変更が生じています。通期で見た場合には、来期以降のさらなる売上高と利益成長の実現に向けて、必要な投資を継続していく方針に変わりはなく、上期に使用しなかった一部のコストについては下期に投下する予定です。そのため、現時点において通期業績見通しに変更はありません。14ページをご覧ください。中期財務方針について、足元の業績は順調に進捗しておりまして、現時点において数値に変更はありません。私からの説明は以上になります。続いて、成長戦略については寺田よりお話をいたします。

CEOの寺田です。私からは、生成AI時代における当社の強み、そして成長戦略についてご説明をいたします。16ページをご覧ください。生成AIの急速な普及によって、「SaaS is Dead」、SaaSはすべてAIに置き換わるのではないかという懸念を耳にすることが増えてきたかなというふうに思います。一方で、実際の企業の現場では、生成AIを導入したものの、正直期待したほどの成果が出ていないという声も同時に増えています。なぜなのか。理由は非常に明確で、ビジネスにおいて生成AIは、その企業の活動に紐づく情報が正しく構造化、正規化され、使える状態となったデータが存在して初めて、その組み合わせにおいて大きな力を発揮するツールであるから、そう考えています。生成AIはですね、ネット上にある公開情報を容易に参照しまとめてくれるわけですけれども、企業が持っている特有の独自の一次情報そのものを自ら入手し参照することはできません。例えば、誰と商談したのか、どの取引に対してどんな請求書が届いているのか、契約で何を合意したのかといった情報は、企業活動の事実に基づく一次情報であり、生成AIはそれらの情報を加工・分析することはできても、企業の現場に入り込んで入手することはできません。したがって、生成AI時代においては、一次情報を継続的に入手できる構造を持っているか、それがSaaSの競争優位性を分ける重要な評価軸の1つになると考えています。ここからは、なぜ当社サービスが生成AIにリプレイスされず、むしろ成長の追い風になると考えているのか、ポイントを絞ってご説明します。17ページをご覧ください。なぜ当社サービスが一次情報を取得できるのか。大前提として、ユーザー目線で捉えた時に、私たちのサービスは単にデータを入力する、生成AIが使うためのデータを作る、そういったツールではありません。営業、経理、法務といった企業の日常業務で発生する具体的な課題を解決するサービスとして使われています。例えば、営業活動のために顧客情報を管理したい、請求書の処理を正しく早く終わらせたい、契約内容を把握してリスクコントロールしたい、こうした日常業務を効率化するために使われています。そのために、ユーザーが当社サービスに付与する情報は、業務プロセスの入り口に位置する一次情報です。Sansanでは、誰と誰が会ったのかという営業活動の起点となる情報、これはCRMやSFAが動く前提となる企業と顧客の最初の接点です。Bill One、請求書や領収書に記載された金額や支払条件といった取引情報、以降の経理業務のすべてがこの情報を前提に設計されます。そしてContract One、契約書という企業の意思決定情報、そこで合意された内容は、その後の取引に長く影響し続ける非常に重要な情報です。これらは生成AIが公開情報から入手することができない、その企業特有の、その企業固有の唯一無二の情報であり、まさに一次情報そのものです。つまり当社サービスを利用し、一次情報を付与する行為が業務効率化プロセスに深く組み込まれているからこそ、当社サービスは必然的かつ継続的に一次情報を入手できる構造にあるのです。そしてこの一次情報は、主には非定型なアナログ情報であるため、従前よりご説明してきたアナログ情報をデータ化する技術も重要となってきます。18ページをご覧ください。ではその一次情報のデータ化自体も、なぜ生成AIだけでは困難であるか。一次情報のデータ化とAIのアプローチについてご説明します。当社が取り扱う一次情報は、非定型かつアナログ形式であることが大半です。具体的には、名刺は企業や個人ごとにレイアウトが異なり、請求書は会社ごとにフォーマットが違います。また、契約書は文章の形式や合意内容とともに完全に自由記述です。このように形式が統一されず、構造化もされていない状態が一次情報の実態です。一般的な生成AIは、これまでに学習してきた大量のデータや文章のパターンを推測し、そこから最適な回答を導き出すことに優れていますが、同時に空白や欠落を補完する性質があるため、生成AIのみを用いてデータ化を行うと、誤った情報の生成、いわゆるハルシネーションが避けられません。項目名の取り違いや数値のミス、存在しない情報の補完は、営業、経理、法務といった領域では致命的になります。これらの領域で求められるのは推測ではなく、事実そのもののデータ化です。そのデータ化に必要なのは、厳密なルールから作られた一次情報を学習するAI、つまり生成AI以前のいわゆる機械学習AIと、ルールに基づいてロジック判定する技術です。これらの技術により、膨大なデータからパターンを学習し、取得した一次情報を正規化・構造化します。ただし当社が従前よりお伝えしてきた通り、最終的には人による品質保証がなければ、100%に近い正確なデータ化を実現することはできないため、この機械学習AIと手入力を組み合わせたオペレーションが必要です。こうした前提を踏まえた上で、19ページをご覧ください。改めて、当社のアナログ技術をデータ化する技術、当社のアナログ情報をデータ化する技術についてご説明します。当社は長年、機械学習によって進化するAI、それを支える標準化されたデータ化ルール、そして人による最終品質管理の仕組みを磨き上げてきました。その過程では、画像処理や自然言語処理といった生成AI以前の機械学習AI、さらには名刺の読み取りに特化した独自OCRの開発などに取り組んできました。これこそが生成AIが普及した今の時代においても、揺らぐことのない当社の競争優位性です。将来データ化の一部で一般的な生成AIがより有効になる状態、例えばハルシネーションが改善されているなど、そういった局面が来たとしても、それを実装・運用できるのは、正確なデータ化と品質管理をやり切ってきた当社に大きなアドバンテージがあるものと考えています。実際、独自生成AI「VOICI」という新たな技術開発に成功しており、直近のデータ化コスト削減に大きなインパクトをもたらしています。今後も長年磨き上げてきた技術やノウハウをもとに、データ化技術の進化を実現していきます。ここからは、各サービスの特徴と成長戦略を説明します。20ページをご覧ください。まずはSansanです。SaaSの性質を大きく「データ寄り」「プロセス寄り」に2分類すると、このSaaSはデータ、ナレッジ寄りのSaaSに位置づけられます。扱っているのは単なる顧客の連絡先情報ではなく、企業活動の文脈、コンテキストそのものです。例えば、誰といつ会ったのか、どの企業とどういう関係性があるのか、どの商談がどの人の行動を起点に進んだのかといった営業活動の前提となる一次情報をデータ化して蓄積しています。こうして蓄積された情報を構造化・正規化し、さらには230万件の企業情報などを付加することでデータの質を高め、組織全体の活動を支える基盤データへと発展させます。この基盤データは生成AIとの相性が非常に高く、例えば商談優先順位の提示、過去の経験に基づく提案作成といった形で、AI活用による価値創出が広がっていきます。それを実現する機能として、現在Sansan MCPサーバー、Sansan AI Agentの提供を進めており、すでに大手企業でPoCが進行しています。Sansan MCPサーバーはChatGPTなど外部の生成AIとSansanのビジネスデータを接続し、高度なデータ活用を可能にする機能です。また、Sansan AI Agentは統合されたビジネスデータをシンプルな指示で利用できるようにし、営業やマーケティング領域の組織力向上を実現する支援機能です。このようにSansanは、企業内に蓄積された営業文脈そのものを生成AIが扱えるビジネスデータへと進化させていきます。そしてこれは生成AI時代における重要な成長ドライバーになると捉えています。21ページでは、Bill Oneについてご説明します。Bill Oneは当社サービスの中でも、業務フローそのものを効率化・自動化するプロセス寄りのSaaSに位置づけられます。生成されたデータの2次活用を前提としたサービスではなく、経理の業務フローそのものをいかに効率化できるかが本質的な価値です。その上で、生成AI時代においてBill Oneが進化できる理由は、経理プロセスの最上流に位置する一次情報を確実に押さえている点にあります。受け取った請求書を処理する業務においては、請求書の受け取りから起票、明細等との照合、承認、仕訳といった多数の工程が連続していますが、現在も多くが手作業で対応されています。AI活用による自動化が想定以上に進んでいない要因は明確で、その1つにはそもそも正確な一次情報、そのデータが揃っていないことが挙げられます。Bill Oneは、紙やPDFで届く請求書という一次情報を確実に受け取り、高精度にデータ化しており、今ではこれまで実現できなかった明細情報のデータ化にも成功しています。こうした高精度な一次データが揃ったことで、AI自動照合、AI自動起票といった新機能を開発できるようになり、従来は自動化が難しかった領域へ次々とアクセスできています。ちょっと失礼いたします。失礼しました。重要なポイントはですね、AIによる自動化は正しい一次情報と業務プロセスの連続性が揃って初めて成立するという点です。Bill Oneはこの構造を入力から押さえているからこそ、企業全体の経理プロセスを上流から下流まで一気通貫で自動化するプラットフォームへと進化し始めています。従来の画像認識技術や自然言語処理といった機械学習AIと、ルールベースによるロジック判定を中核とした高度なデータ化を起点に、生成AIとの組み合わせで経理業務のプロセスを自動化していく、これは生成AI時代における大きな成長余地そのものだと考えています。最後に、22ページをご覧ください。改めてご説明しますと、当社のサービスに共通しているのは、企業活動の根幹にある業務の入り口、そこで生じる一次情報を押さえているということです。一次情報のデータ化や構造化・正規化は、その後の工程にあるあらゆるシステムや生成AIが大きな価値を発揮する大前提ということでもあります。この一次情報の取得・データ化・活用は、生成AI時代における当社の強固な競争優位性であり、成長基盤として今後さらに強化していきたいと考えています。また、現在はSansan、Bill One、Contract Oneはそれぞれ独立したサービスとして提供していますが、将来的にはこれらの関連性をさらに深めていくことを構想しています。そして長期的には、営業、経理、法務といった個別業務を超えて、あらゆる企業活動の起点から意思決定までを支えるビジネスインフラになることを目指しています。私からの説明は以上です。ありがとうございました。

マッコーリーの山科です。聞こえますでしょうか？はい、ご指名ありがとうございます。2点ございまして、まず1点目がですね、一部の会計士さん、税理士さんであるとか、請求書だとか、そういったものの処理をClaude Codeでやるようなことがちょっと自分で、ローコードで開発するような形になってるケースっていうのがちょっと出てきてるようにお見受けするんですが、このあたりが御社の事業で影響するかどうかというところで今、御社からどう見えてるかというのをまずご説明いただければと思います。2問目を続けていいですか？はい。じゃあ2問目はですね、ちょっとCACについて下期から来期にかけてどうご覧になってるかということで、まあ需要が強いっていうこともありますし、あと御社の中で効率化が進んでるっていうこともあるので、どちらの方がどういう、改善に結びついてCACがどう改善していくのかって、今どういうアウトルックでご覧になってるかというところ、以上2点お願いいたします。

はい、ありがとうございます。じゃあ1点目私から、2点目橋本から回答申し上げますが、Claudeはじめいろんな生成AIを使って業務効率化というのは当社社内でもかなりいろいろやってる方だと思ってるので肌感はあると思うんですけど、生成AI時代以前からいろんなOCRも含めていろんなツールを使いながら自動化していくというのは常にある業務だと思っています。もちろんその一部の、例えば小規模事業者とかですと、そういうものでリテラシーが高い企業がそれを使って必要十分な業務が組めてるという状況もあり得るかなというふうには思います。ただ一方で我々自身がそのマーケットに向き合ってる中においては、やっぱりリジッドなというか、ちゃんとしたデータ化プロセスをもとにしたちゃんとした業務設計ができるBill Oneということを受け入れていただいてますので、それ自体が何かこうマーケットにおいて1つの脅威になってる感覚はなくて、むしろ我々ClaudeなりChatGPTなりいろんなものを使ってますけれども、そういうものを組み込んだ私たちのサービスとして業務効率化に役立てているというのが肌感でございます。

はい、では2点目私の方からご回答申し上げます。CACについては、3ヶ月ごとに短期で見るというよりは1年間均して見るのかなというふうに思ってます。我々の捉えているCACは広告宣伝費用も含んだ形になってますので、テレビコマーシャルを含むマスマーケティングをやった山のところでですね、一旦大きくはなるんですけども、12ヶ月測るとある程度安定しているというか、それが徐々に改善している、CACが小さくなっているという感覚もあります。で、いくつか論点あると思うんですけども、ポイントあると思うんですけども、直近やはり大きく見えているのは営業人員、営業に関連する業務のフロントオフィスの人員そのものがかなりAIを使ってですね、自分たちの業務を効率化していく動きっていうのは非常に顕著に見えてるかなというふうに思ってまして、実際フィールドセールスなんかは1Qに比べると2Qは、残念ながら人数が減ってしまったんですけども、それでも高い受注を実現できているので、効率性は上がってますし、逆に言うとCACは下げられているのかなというふうに捉えています。

はい、ありがとうございます。お客さんの観点でのですね、AIの活用等々ということを含めると、御社のプロダクト、サービスに対する需要って強まってるように理解してるんです、このあたりが何て言うんですかね、リードの獲得だとか有利になる、あるいは簡単になってるというようなことってのはございますでしょうか？

肌感としてそのリードの獲得とAIの関連性という意味では、あまりなんか、何かインパクトがあるような感覚はしていないですけれども、まあAIそのものを使える形で提案していく、先ほどお話しした話とちょっと被りますが、業務で使うとなるとデータベースとしてのSansanなりBill OneなりContract Oneということも大事ですので、そのへんの提案はそこにデータ化とデータベースがあって、AIを組み合わせることでより業務が効率化していく。例えばBill Oneの場合だと「業務をなくす」というのをキーワードにしてますけれども、そのコンセプトは高く受け入れられているかなというふうに思います。

はい、わかりました。ありがとうございます。

ありがとうございます。

あ、あの、お世話になっております。モルガン・スタンレー証券のヤンです。はい。私からも2問お願いしたいと思います。いずれも利益についてなんですけれども、まず1問目は、下期の利益の考え方についてお伺いしたくて、先ほどコストの期ズレとか成長投資したいとの話もあっ、あったんですけど、具体的にどのぐらいの規模感で何に使うんでしょうか？そしてこれらのコストを踏まえて、利益計画のレンジは今現実的にどこをターゲットしているのでしょうか？それは1問目で、2問目はもうちょっと全体的な話なんですけど、全般的に去年の下期から利益の着地は四半期ごとに凸凹してるように見えます。御社の場合は売上は安定的に積み上げてるんですけれども、利益はどうしても四半期でアップダウンがありまして、なぜその利益はそうなっていて、あと御社はどこかのタイミングでもうちょっと安定的に成長、利益の方も拡大していくか、そういう考えがあるんでしょうか？はい、以上です。

はい、では私の方からお答えさせていただきます。1点目、下期に向けた利益水準というところなんですけれども、通期で見た場合には先ほど申し上げました通り、期初に公表している業績ガイダンスから変更はないかなというふうには思っています。で、その中で、あえてカラーをお伝えするとすると、売上の成長率のレンジは22から25%ということでお伝えはしていましたが、これは問題なく達成、達成できる、そのレンジ内で収まると思っていますし、今のところはその中間ポイントぐらいで着地するのかなというふうには思っています。で、利益の方は、こちらも先ほどのプレゼンテーションの中にもありましたけれども、上期にやろうと思っていた施策が一部下期にズレたということもあり、あるいは採用なんかも若干遅れていることもあってですね、コストが使い切れなかったというのはございます。ですが、下期に向けて採用もう一段踏んでいくということもありますし、一部マスマーケティングも実行することから、業績ガイダンスの中で着地する、利益、調整後営業利益率で言うと13から16%の中で落ち着くのかなというふうには思ってます。で、その中で言うと、レンジの比較的上の方で着地するんじゃないかなというのが今の見立てです。で、その投資の内容については、主に広告費、人件費になるんですけども、広告費も期初の計画、65億円今期は投じますということでお伝えはしていましたが、そこに収まるぐらいなのかなという感覚です。で、2点目のご質問、利益が多少凸凹していますよねということなんですが、こちらも四半期ごとに利益を安定化させるというのは、できれば、できるに越したことはないんですけれども、そこが手段というよりはやっぱり中長期の利益の額自体を最大化させると、で、そのためには一定の投資を一定期間において行うことが効率的かなというふうには思ってますので、そのマスマーケティングを中心に多少特定の期間に集中して行う傾向は今後も一定続くんじゃないかなというふうに思っています。ですので、クオーターごとというよりは、年度を通して利益水準がどの程度かというのを見ていただけたらなというふうに思いますし、我々自身は本当にピュアなSaaSのビジネスモデル、PL構造ですので、通期の業績ガイダンスを外すことはほとんどないのかなというふうには思ってますので、12ヶ月ぐらいのタイムフレームの中で見ていただけるとありがたいなというふうには思ってます。

わかりました。ありがとうございます。ちょっとすいません、1点目のフォローアップなんですけど、御社は生成AIの取り組みいろいろやってまして、この生成AIに関しても投資が必要だと思うんですけれども、それも今のレンジの範囲内で収められるっていう理解でよろしいですか？

そうですね、それに対してなんか数百億かかりますとかそういう話では全然ないと思ってますので、レンジの中に収まるというご理解で結構です。

わかりました。ありがとうございます。

質問の機会ありがとうございます。CLSA証券の野田と申します。2点質問ございまして、1点目は寺田さんの方にちょっとお話を伺いできればと思っているんですけども、先ほどのSansanのそのデータベースの進化ってお話がございまして、現状ですね、寺田さんの方からこうご覧になられて、企業、エンタープライズを中心にお仕事、ビジネスされてるんですけども、企業のこのAIの活用に対する動きっていうのは、現状どういったステージにあるのか、何かケーススタディみたいなものがもしあればご紹介いただければというふうに思っているのと、それに関連しまして、今回今後そのMCPサーバーですとかAI Agent、Sansanオリジナルのものをこう提供されていくっていうふうなストーリーだと思いますけども、実際的なこの潜在的なこの機能をスケールができるような時期、ARPUに実際こう影響を与えてくるような時期っていうのは現状どういうふうに見てらっしゃるのか。過去この営業DXプラットフォームとしてのトランスフォームやってこられましたけども、そんなになんかこう他の機能がたくさん使われてクロスセルがこう拡大しているような印象はあまりないんですけども、そのへんもし間違っていれば解説いただければと思っているのが1点目でございます。で、2点目Bill Oneについてなんですけども、クロスセル、時期どういうふうにこう見てらっしゃるのか改めてお伺いできればと思います。現状有償アカウント積み上がって高いんですけども、SMB中心なのかなと。なので、今後クロスセルですとかエンタープライズ獲得進んでいくような時期、かつARPU拡大できそうな時間軸ってどういうふうに見てらっしゃるのか、こちら2点お願いいたします。

はい、ちょっともしかしたら質問の意図が掴めてない場合は補足いただければと思うんですけど、そうですね、企業全般、マクロな意味でAI活用どうですかというご質問だとすると、僕らが見えているところは非常にこう自分たちのことと自分たちのサービスを通じたお客さんの動きということになろうかなと思います。ただその観点で拡大して申し上げると、先ほどもちょっと申し上げましたけど、やっぱプライベートデータ、企業独自の一次情報というのをちゃんと接続していかないと、優秀な検索エンジンの延長になっちゃうってことは企業側もだいぶわかってきてるのかなというふうに思いますんで、そこに我々自身はこのSansanというデータベースを提案しているというのが今の現状です。で、SansanにおけるAI活用って昔から随分やっていて、今だと例えばSansan AI AgentというものがSansanのアップセル商材的に今提案することが多いです。MCPサーバー自体は、新時代におけるAPIみたいなもんだなというふうに思ってますので、Sansan AI Agentは、お客さんの中に置いては、例えばSansanとContract OneのデータをSansan AI Agent上で見ていくというような業務フローを組む会社さんもありますし、当社においても、例えばSansanの中で、ある種AI Agentが動いていて、とある企業について質問したらSansan、Bill One、Contract One、Salesforceみたいなものからデータを持ってきて、どんな関係がこれまでありますよということを回答してくれるというようなことが動いていて、先ほど橋本も触れましたけど営業現場ではかなり使われていて、業務効率化にも繋がっていると。そういうのを自分たちで体現するとともにお客さんに提案しているというのが現状です。で、ARPUの拡大等々に関してはちょっとまだ何か申し上げられるのにはちょっと早えのかなというふうに思うんですけれども、究極的にはSansan、Bill One、Contract Oneが1つのスイートになって、トータルスイートになってくっていうのはこれ何年も前から申し上げてんですけど、これが僕自身の野望でもあって、AIが本当にここまで来たからそれも夢じゃないかなというふうに思ってますんで、いずれなんかこうSansan全体としてのARPUを語れるようになってったらなというふうに思います。2点目のBill Oneのクロスセルという言い方されてましたけど、Bill One自体はエンタープライズ進行はだいぶ進んできていて、実際足元でもかなり大型案件っていうのは取れてきているなというふうに思います。で、これがクロスセルによるものかと言うと、必ずしもそうでもないかなと思いますが、Sansanが持っているある種大企業のエグゼクティブとのリレーションなんかを生かしながら、そのチャネルを使ってクロスセルという意味でやってるという解釈もできるかなというふうには思っています。

はい、わかりました。ありがとうございます。

あ、はい。大和証券大岩です。よろしくお願いします。はい、あの、好決算で株価も12%割ってておめでとうございます。あの、1点だけなんですけれども、その御社のちょっと別の観点で、あの、その企業を評価すると、御社のその保有してる名刺データを、あの、その、他企業とコラボしてもっと生かせる、はい、あの、アップサイドってありますか？以上です。

はい。正確に申し上げますと、私たちはお客様のデータをお預かりしているという立場でございますので、我々自体が保有しているという言い方にはならず、お客様情報をお預かりして、それを有効に活用できる状態でサービスとして提供するという立ち回りだと思っています。で、その意味において言えば、例えばもう古くからやってますけどSansanのデータをSalesforceに連携させますよとか、他のマーケティングオートメーションツールに連携させますよとかっていうのは、まさにお客様にとってお客様のデータをお預かりして、そのプラットフォームに接続する形でお客様が違うデータベース、違うプラットフォームで生かしていくということにおいては、ずっとやってきたことなんで、これ自体は今後も続けていくということになろうかと思います。

あ、はい。よくわかりました。ありがとうございます。

ありがとうございました。

ありがとうございました。