Appier Groupは何で稼いでいる？

３ 【事業の内容】

(1) 当社グループの概要
当社グループのミッションは、「自律型AIでROIを向上させる」です。
現在、あらゆるサービスやソリューションでAIの活用が進展しており、世界は急速に進展するAI革命の真只中にあります。当社は、このAI時代における大きな変革の機会を捉え、ビジネスドメインであるマーケティング分野において、業種特化・顧客中心型の自律型AIモデルを高性能化するための豊富な経験の蓄積、データを用いたAIの訓練と改善の積み重ね及びプロダクト開発のための研究開発投資を通じて、顧客企業のROI（投資リターン）向上を実現してきました。
当社グループは、マーケティング分野におけるAIソリューションを提供するパイオニアとして、マーケティングからセールス活動まで顧客接点の全領域を支援するソリューションを提供し、企業の収益最大化に貢献してきました。また近年では、AaaS（Agentic AI as a Service）を提供するAIネイティブ企業として、自律型AIが分断されていたデータを瞬時に統合・連携させることで、市場の変化をリアルタイムに捉える、自律的で適応力の高いオムニチャネルマーケティングを提供しています。これにより、当社の自律型AIは顧客企業にとって24時間365日稼働する自律的なマーケティングパートナーとなり、事業戦略の立案から実行まで継続してサポートすることで、明朗で説得力のある意思決定が可能になります。

多くの企業は価値あるファーストパーティデータを保有しながらも、「データの断片化」と「AI人材の不足」という課題により、有効に活用することができていません。当社グループのAIプラットフォーム（当社グループが提供するソリューションの総体をいいます。以下同じ。）は、この課題を解決します。まず深層学習(ディープラーニング)技術(注１)を活用し、フォーマットが異なる多様なデータをシームレスに統合することで、「データの断片化」の問題を解消します。さらに、統合されたデータに基づいて、最先端のAIモデルを自動で構築するソフトウェアを提供することで、高度な「AI人材不足」の課題も解消します。加えて、当社のAIプラットフォームは、構築されたAIモデルを現場ですぐに活用することができるだけでなく、他のマーケティングアプリケーションとの連携が容易です。これにより、顧客企業のマーケティング活動の効率性を飛躍的に高め、ROIを向上させることができます。

当社グループのAIプラットフォームが提供するソリューションは、予測AI（Predictive AI)モデル及び生成AI（Generative AI)モデルだけでなく、あらゆるAIモデルを統合して自律的にタスクを完遂する自律型AI (Agentic AI）を内包しています。これにより、単なる高精度な「消費者行動・興味関心の予測」に留まらず、予測に基づいたクリエイティブの自動生成や自律的な業務のリアルタイムな遂行を可能にします。これにより、データは真の価値を発揮し、マーケティング及びセールスの領域におけるファネル（注３）の各段階における課題解決を支援します。

当社グループは、AIとデータ活用における革新を通じて、顧客企業に以下の戦略的価値を提供します。
(1) ROIの最大化: AIが自律的に学習・実行することで、「過去データの基づく意思決定」から「ユーザー行動を予測して先回りする意思決定」へと転換させます。これにより、投資実行前に予測ROIを把握し、マーケティング投資のROIを最大化します。
(2) 時間とコストの劇的な削減: 自律型AI(Agentic AI)の活用を容易に導入することができ、業務プロセスへの統合にかかる時間とコストを大幅に削減します。
(3) ファネル全段階の最適化: デジタルマーケティングとセールス領域の課題を一気通貫で解決します。相互にリンクしたデータ基盤により、ファネル全段階の最適化を可能にします。

(注) １．ニューラルネットワーク(注２)により機械学習技術を実装するための手法の一種
２．生物の神経ネットワークの構造と機能を模倣するという観点から生まれた、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデル
３．「じょうご」の意。後記「(4) 当社グループのソリューション」で述べるとおり、当社グループでは、潜在的なユーザーの予測及び獲得からユーザーの維持及び関係構築、販売に至るマーケティングのすべてのプロセスを「フル・ファネル」と表現しています。

(2) 当社グループの歴史
当社グループは2012年６月、米国のハーバード大学やスタンフォード大学在籍時に、四足歩行ロボットや自動運転自動車の開発など、AI・データ分析・分散処理システム分野での研究経験を有するAIサイエンティストとコンピュータプログラムのエンジニアメンバーが、AIを活用した企業向けマーケティングソリューションの研究開発を台湾で開始したことに始まります。マーケティング分野に注力したのは、マーケティングとセールスこそが企業とユーザーとの最初の接点であり、全てのビジネスの出発点であると考えたためです。

当社グループは、AIや機械学習の研究で実績を残したAIサイエンティストが技術面を牽引しています。研究開発人員の多くがAI・ビッグデータ・コンピューターサイエンス領域で博士号または修士号を取得しています。また、当社グループの役員・従業員が執筆した300本以上の論文が、トップジャーナル、カンファレンス、ワークショップにおいて発表されています。さらに、世界的に著名なデータマイニングコンテスト「KDDカップ」では、当社グループの従業員が参加したチームが７回優勝したという実績もあります。こうした実績により、当社グループはフォーチュン誌から「AI革命を牽引する50社(2017年)」(注１)に、ガートナーから「AIクールベンダー(2017年)」(注２)に選出される等、AI企業として高い評価を受けてきました。
事業面においても経験豊富なメンバーを擁し、技術力・事業経験・顧客中心主義を組み合わせた独自の企業文化を形成しています。

当社グループの主要な歩みは以下のとおりです。
・2014年：当社グループ初のプロダクトである「CrossX」の提供を開始。
・2014年～2015年：台湾から日本と韓国に事業を拡大。さらに東南アジア各国に進出。
・2018年：インドのQuantumgraph Solutions Private Limitedを買収し、AI機能を追加した「AIQUA」の提供を開始。
・2019年：日本のEmotion Intelligence株式会社を買収し、最先端の機械学習技術を追加した「AiDeal」の提供を開始。
・2020年：中国での事業活動を強化し、欧州・米国に展開。
・2021年：台湾の邦妮科技有限公司(BotBonnie Inc.)を買収し、会話型のエンゲージメント・マネジメント・プラットフォーム「BotBonnie」の提供を開始。
・2022年：米国のWoopra, Inc.を買収し、AIを搭載した次世代CDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）「AIRIS」の提供を開始。
・2025年：フランスのADYOUNEED SASを買収し、最適な広告クリエイティブを自動生成できるAI搭載プラットフォーム「AdCreative.ai」の提供を開始。

現在、当社グループは、東京の他、大阪、ソウル、台北、香港、北京、カリフォルニア、アムステルダム、パリ、シンガポール、クアラルンプール、ホーチミン、マニラ、ジャカルタ、バンコク等の15ヵ国・地域に17のオフィス(2025年12月末時点)を構え、2,111の企業グループ(注３)に直接または代理店経由でAI プラットフォームを提供しています。

主要な関係会社(AaaS事業)
開発の拠点：Appier,Inc.等
グループ会社の統括本社機能：Appier Pte. Ltd.
販売活動を行っている子会社：Appier Japan株式会社、Appier,Inc.等

(注) １．2017年にCBインサイツが多様な健全性・成長性指標に基づき選出した「世界で最も有望なAIスタートアップ企業100社」(「AI100」)の中から、資金調達額の多かった上位50社。なお、当社グループは2018年にもAI100に選出されている。
２．東アジア地域で優れたAIソリューションを提供している企業として2017年にガートナーが選出したもの。
３．2025年12月末時点で当社グループと契約しており、当社グループのソリューションを１種類以上利用している企業グループの総数。有償・無償のトライアル、デモ使用、M&Aにより獲得した顧客は含まない。複数のブランドで当社グループの同一のソリューションを利用している企業は、１社としてカウント。複数のブランドで当社グループの複数のソリューションを利用している企業は、利用している当社グループのソリューションの数ごとに個別の顧客企業としてカウント。

(3) AIプラットフォームが解決する現代の課題と可能性

近年のデジタルマーケティングは、スマートデバイスの普及、eコマース、ソーシャルメディアの拡大に伴い、劇的な進化を遂げています。企業が取り扱うデータは急増し、オムニチャネル化と画像・動画等の非構造化データの増加により、その複雑性は増大しています。
このような潮流の中、深層学習（ディープラーニング）や生成AI（Generative AI）から自律型AI (Agentic AI)といったAI技術の進展は、企業のデータ利活用ニーズを「データを収集・解析し意思決定に繋げる」段階から「設定された目標に対して、AIが自ら計画を立て、ツールを使い完遂する」へと質的に変容させました。
しかしながら、多くの企業は、この変革期において以下の二大課題に直面し、成長機会を逸しているのが現状です。
１．データの分断化と複雑化及び限られた質の高いデータへのアクセス: 顧客行動が複数ソースに分断され、形式が異なる大量のデータを瞬時に統合・管理すること、価値あるデータを独自でアクセスすることは困難です。
２．AI人材の不足と実行コスト: AIをビジネスに貢献させるための高度な専門人材が不足しており、投資対収益に直結する価値あるAIモデル及び自律型AIの開発および組織への融合には多大な時間とコストを要します。

当社グループAIプラットフォームの革新：自律型AIによる解決
当社グループのAIプラットフォームは、これらの社会的課題に対し、以下のように対応します。
・AIによるデータ統合の自動化: ディープラーニング技術により、分断された異なるフォーマットのデータを瞬時に統合し、広範に利用可能な包括的なユーザープロファイルを自動生成します。これにより、データがない領域でも周辺嗜好に基づいた高精度な予測が可能になります。
・AIによる実行の自律化: 最先端の機械学習と自律型AIを活用し、様々なAIモデルの自動構築を実現。データサイエンティスト不在でも、AIが自律的に学習・実行することで、企業の課題解決とROI最大化に集中できる環境を提供します。
・迅速な導入: システム環境に依存しないプラットフォームとして提供することで、マーケティング担当者は初期投資を抑え、即座に最先端のAI活用（予測、生成、実行）を開始できます。

当社グループは、自律型AIソリューションをAaaS（Agentic AI as a Service）形式で提供することにより、多数の顧客企業が最先端のAIモデルを容易に活用することができ、AIの潜在能力が最大限に引き出されると考えています。
このように、当社プラットフォームは様々なソースやデバイスから取得したデータを自動で統合することで、断片的な情報から包括的なユーザーのプロファイルを生成します。その際、ユーザーの自社ウェブサイトへの訪問履歴やアプリの使用履歴等を自然言語処理(注１)とディープラーニングにより解析します。これにより、データがない領域であっても、周辺領域におけるユーザーの嗜好を基に、未開拓分野への興味・関心を予測することができます。こうした分析により、より広範なトピックに対するユーザーの行動を高精度に予測することが可能となっています。

当社グループのソリューションを活用して、企業の課題を解決した具体例な事例は以下のとおりです。
① データ統合の自動化：化粧品ブランドのアプリ・Webサイト、CRM（注２）からのストリーミングデータ（注３）を統合し、ユーザープロファイルを生成。ユーザーの行動パターン、興味・関心、商品の閲覧・購入履歴等のWebサイトやアプリ上での行動データを統合することで、包括的なユーザープロファイルを生成。
② AI予測モデルの自動構築：包括的なユーザープロファイルに基づき、ユーザーが「いつ、何を、どのように購入するか」を予測するAI予測モデルを自動構築。例えば、あるユーザーが日焼け止めUVカットファンデーションを購入する可能性を高精度で予測し、適切なマーケティングを施策を実行することが可能。
③ パーソナライズされた提案：最も関連性の高い商品を自動的にWebサイトやアプリに表示することで、コンバージョン率を向上。

（注） １．人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターに処理させる一連の技術
２．顧客との良好な関係を構築し、顧客価値を高めるためのマネジメント
３．多数のデータソースによって継続的に生成されるデータ

(4) 当社グループのソリューション
当社グループは、企業と価値あるエンドユーザーを結びつけるためのAIベースのソリューションを提供しています。特に、当社の顧客の多くを占める消費者向けサービス企業に対して、潜在的なユーザーの予測及び獲得からユーザーの維持及び関係構築、さらには販売に至るまで、マーケティングの全プロセスを一気通貫で支援するソリューションを揃えています。
当社グループでは、このコンセプトをマーケティングとセールスのプロセス全体を包括する「フル・ファネル」と呼んでいます。このアプローチにより、各段階における顧客企業の課題解決を支援することができます。また、AaaS（Agentic AI as a Service）プラットフォームとして提供することで、AI活用のために必要な開発時間とコストを大幅に削減することができます。

当社グループのソリューションは、顧客企業に以下の価値を提供しています。
① 企業レベルでの容易なAI導入：完全に自動化されたデータ統合とAIモデル自動構築の技術により、企業全体で容易にAIを導入。
② CMO(Chief Marketing Officer)やマーケティング責任者の意思決定支援：将来のユーザー行動を予測し、そこから得られる知見を提供することで、従来の過去データのみに基づくマーケティング上の意思決定を、ユーザー行動を予測して先回りする意思決定へと進化。また、投資額に対するリターンを事前に予測することが可能。
③ マーケティング担当者の業務支援：日々の業務課題に対応したフル・ファネルのソリューションを提供。デジタルマーケティングにおける煩雑な手作業を自動化することで、マーケティング担当者はより戦略的な意思決定に集中することが可能。

さらに、顧客企業が当社のソリューションを利用すればするほど、AIが学習するデータ量が増加し、予測精度が高まります。これにより、顧客企業のマーケティング投資のROIが一層向上し、ソリューションの利用拡大につながることで、当社ソリューションに対する顧客ロイヤルティが強化されると考えています。

広告クラウドは、当社グループの開発した自律型AIが、顧客企業の設定したマーケティング戦略をもとに、自ら計画を立てユーザー獲得のためのマーケティングキャンペーンを遂行し、顧客企業はその実施結果等をソフトウェア上のレポートにより確認することができます。それに対して、パーソナリゼーションクラウド・データクラウドは、自律型AIが既存顧客とのCRMの強化のためのエンゲージメント及びユーザーの行動予測からマーケティング施策立案を行うソフトウェアです。

顧客企業は自社のニーズに応じて、１つのソリューションのみを利用することも、複数を組み合わせて利用することも可能です。各ソリューションは高度に連携・統合されているため、組み合わせて利用することにより、従来得られなかった新たな知見や気づきを獲得することができます。さらに、得られたデータや知見を他の分野で活用することも可能です。

提供するプロダクトを最適化し、プロダクト間のシナジーを最

１ 【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】
文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社グループが判断したものであります。

(1) 経営方針
当社グループのミッションは、「自律型AIでROIを向上させる」です。
現在、あらゆるサービスやソリューションでAIの活用が進展しており、世界は急速に進展するAI革命の真只中にあります。当社は、このAI時代における大きな変革の機会を捉え、ビジネスドメインであるマーケティング分野において、業種特化・顧客中心型の自律型AIモデルを高性能化するための豊富な経験の蓄積、データを用いたAIの訓練と改善の積み重ね及びプロダクト開発のための研究開発投資を通じて、顧客企業のROI（投資リターン）向上を実現してきました。
当社グループは、マーケティング分野におけるAIソリューションを提供するパイオニアとして、マーケティングからセールス活動まで顧客接点の全領域を支援するソリューションを提供し、企業の収益最大化に貢献してきました。また近年では、AaaS（Agentic AI as a Service）を提供するAIネイティブ企業として、自律型AIが分断されていたデータを瞬時に統合・連携させることで、市場の変化をリアルタイムに捉える、自律的で適応力の高いオムニチャネルマーケティングを提供しています。これにより、当社の自律型AIは顧客企業にとって24時間365日稼働する自律的なマーケティングパートナーとなり、事業戦略の立案から実行まで継続してサポートすることで、明朗で説得力のある意思決定が可能になります。

(2) 経営環境
インターネット及びモバイルデバイスの普及によるデータの爆発的増加とAIへのニーズ
インターネット及びモバイルデバイスの急速な普及に伴い、検索や商取引等の膨大なトランザクション・データや、画像・動画等の非構造化データが爆発的に増加しています。これらのデータを保管・処理する技術も飛躍的に進化しており、企業がデータに基づいた意思決定を行う必要性は益々高まっていると考えています。
そのような環境の中で登場したAIソフトウェアは、各種デバイス、センサー、アプリケーション等を通じて収集される膨大なデータを統合し、より複雑な分析や処理を可能にしました。特にマーケティング領域においては、PCに加えてスマートフォンやタブレット等のモバイルデバイスを通じて収集されたユーザーデータを分析・活用することにより、ウェブサイトやモバイルアプリを通じたより効果的なマーケティングが可能となりました。
また、AIソフトウェアを用いて企業が保有するカスタマー・データからより有意義な知見を抽出し、顧客理解を深めるとともに、既存顧客や潜在顧客とのマーケティング・コミュニケーションにAIソフトウェアを活用することで、よりパーソナライズされた提案を行い、エンゲージメントを高める取り組みも進展しています。

AI活用の重要性に対する認識の高まり
近年、企業の様々な事業部門においてAI活用の重要性に対する認識が高まっており、多くの企業が既にAIを導入している、または導入を計画しているといわれています。しかし、既にAIを効果的に活用できている企業は依然として限られており、専門的な技術や知見を有する人材の不足が、AI導入における最も一般的な課題となっていると考えています。

内製AI組織ではなく、AIプラットフォームの活用が拡大する可能性
AI人材は不足しており、企業が自社内で大規模なAIデータサイエンティストチームを構築し、AIの活用を内製化するのは容易ではありません。そのため、当社のような外部ベンダーが提供するAIプラットフォームを導入するケースが今後さらに増加すると見込まれます。

デジタル化の加速
一般消費者や企業活動がデジタル領域にシフトする中で、良質なデータが大量に生成されています。新型コロナウイルスの流行を契機として、このデジタル化の動きは更に加速しました。こうした環境のもと、AIを導入してデータを分析・活用しようという動きが一層促進されていると考えています。

AIによる予測がマーケティング・セールス投資の中心に
マーケティングやセールスへの投資は、従来その投資対効果を事前に正確に予測することが難しい分野でした。しかし、AIを活用することで、データに基づいた精度の高い投資対効果の予測が可能となります。将来的には、マーケティングやセールスへの投資において、AIを活用したアプローチが中心となると考えています。

デジタルマーケティングにおけるAIによる自動化と効率化
現在のデジタルマーケティングでは、担当者が各種設定を手作業で調整するなど、労働集約的な業務プロセスがいまだ多く残っています。AIは過去のデータに基づき最適解を予測できるため、その普及によりデジタルマーケティング業務の自動化と効率化が進み、マーケティングROIの向上につながると考えています。

顧客企業のニーズを満たすことができない既存のソリューション
当社グループのAIを活用したソリューションは、既存のソリューションでは十分に対応できない顧客企業の課題に対して、以下の点において適切に対処することができると考えています。

①　ユーザーの予測及び獲得

従来の多くのソリューションでは、デジタルマーケティング担当者が結果を改善するために手作業でA/Bテストを繰り返す必要があります。AIによる予測を活用することで、手作業に要する時間とコストを削減し、過去のデータから最適な結論を迅速に導き出すことができます。

②　ユーザーの維持及び関係構築

従来のマーケティング・オートメーション・ツールの多くは、事前に設定されたルールに基づいて対応する手法を採用しており、ビジネスチャンスを逃すリスクがあります。AIによる行動予測を用いることで、ユーザーの将来行動を先読みし、最適なタイミングでエンゲージメントを行うことにより、そのようなリスクを軽減することができます。

③　取引の実行

一般的に、購買を促すためのインセンティブは、ユーザー全員に一律に付与されるか、マーケティング担当者の経験や勘に基づいて特定ユーザーに付与されるケースが多く見られます。これらの手法では効果的に売上を拡大できず、収益性を損なうおそれがあります。当社グループのAI予測を活用することで、購買をためらっているユーザーを特定し、対象を限定したインセンティブを付与することが可能となります。

④　ユーザーの予測

AaaS（Agentic AI as a Service）ソリューションの場合、一定の品質が確保され、コストも明確であるのに対し、コンサルティング会社やAIシステム会社が構築する自社内製型の分析システムでは、開発に関与するAI人材のスキルが一定ではない場合が多く、時間とコストがかかるうえ、想定どおりのシステムが構築できないリスクが高まります。

ファーストパーティーデータ中心の世界におけるAIの重要性の高まり
当社グループの強力なAIプラットフォームは、リアルタイムに予測を行い、顧客企業がビジネス上の目標を達成するために必要なユーザーの獲得、維持、エンゲージメントを支援することができます。これらの予測は、外部のサードパーティーデータを利用せず、顧客企業がウェブサイト、アプリ、CRMデータベースなどから提供するファーストパーティーデータのみに基づいて行われます。
ファーストパーティーデータは、品質・関連性・精度のいずれにおいてもサードパーティーデータを上回ります。しかし、当社グループのプラットフォームを利用しない場合、断片的でサイロ化した膨大なデータを統合し、有効活用することは技術的に困難です。その結果、ユーザーIDやユーザー行動を同期させてユーザーの興味関心を把握するためにサードパーティーデータに依拠するか、あるいは膨大なデータを時間のかかる手作業で整理し、過去の分析結果や経験に基づき意思決定を行わざるを得ない状況が多く見られます。
当社グループのAI技術は、顧客企業が保有するファーストパーティーデータを自動的に統合し、ディープラーニング技術を活用して高精度なリアルタイム予測を実現します。これにより、ファーストパーティーデータの価値を最大限に引き出し、データ主導の意思決定を可能にします。
ファーストパーティーデータの活用は、デジタルマーケティング分野における最も重要なトレンドの一つとなっており、当社グループはこの領域でリーディングプレーヤーとなることができると考えています。

AI SaaSソリューションからAIコパイロット及びAIエージェントへの進展
当社グループの提供するAIソリューションは、AI SaaSソリューションからAIコパイロット、さらにはAIエージェントへと進化しています。
AIコパイロットは、業務を自動化しインサイトを生成するだけでなく、キャンペーン効果の要約、顧客セグメントの提案、次のアクションの推奨などのインテリジェンス活動を人間の承認及び指示をうけながら加速させます。
AIエージェントは、次の大きな変革であり、アプリケーションやデータを超えて自律的に目標設定し、具体的な戦略を計画、決定、実行を一気通貫で行うだけでなく、自ら結果を検証して改善する学習機能を備えています。
このように、当社のAIソリューションがAIツールの提供からAIが業務全体を担うモデルへと進化することにより、企業の業務にかかる時間を大幅に短縮するだけでなく精度と一貫性が向上し、安全性と説明責任を確保しながら測定可能な投資効果（ROI）を改善することができると考えております。

大きなチャンスのある市場
AIの市場規模は今後も拡大が見込まれており、その成長の大部分はソフトウェア分野によるものと予想されています。
当社グループは、IDCの定義による「カスタマーリレーションシップマネジメント」セグメントと「データ分析及びAIソフトウェア」セグメントにおける当社グループのTAM（注１）について、2026年に約1,234億米国ドルまで拡大すると見込んでいます。

(注) １．Total Addressable Marketの略。当社グループが想定する最大の市場規模を意味する用語。

(3) 目標とする客観的な指標等
当社グループは、利益を伴う成長を重視しており、新規顧客及び既存顧客からの安定的な売上収益の拡大による中長期的な成長に加え、オペレーティング・レバレッジの改善に伴う営業利益及び当期利益の拡大が重要であると考えています。
このため、当社グループでは、目標達成の進捗を客観的に把握するための指標として、売上収益及び売上収益成長率、営業利益及び営業利益率を重視しています。

(4) 当社グループの強み

①　機械学習を用いたAI技術の継続的なイノベーション

当社グループは、AI分野において数々の表彰を受けています。フォーチュン誌からは、中国本土を除くアジアを拠点とする企業で唯一、「AI革命を牽引する50社（2017年）」に選定されました。さらに、2017年と2018年には、CBインサイツから「世界で最も有望なAIスタートアップ企業100社」に２年連続で選出されています。また、国際的なデータ・マイニング・コンテストであるKDDカップにおいて、2008年から2020年の間に当社グループの従業員が参加したチームが７回優勝しています。

当社グループのプラットフォームは、機械学習を活用した革新的なAI技術を基盤としており、以下の強みを有しています。
・深層表現学習技術(注１)：当社グループの機械学習を活用したAIプラットフォームは、深層表現学習技術を有しており、この技術を活用することで、新たな言語への展開を容易に行うことができます。
・自動化された機械学習：分析対象のデータ量が増加すると、システムとAIアルゴリズムが自動的に拡張され、データサイエンティストの人手を介すること無く、AIモデルが自動的に構築されます。
・オンラインリアルタイム学習：従来の機械学習技術とは異なり、リアルタイムでの分析が可能な技術を有しています。これにより、ユーザーの嗜好の変化に速やかに適応し、データの適切性や予測結果の正当性に関わる問題を直ちに処理することができます。
・転移学習(注２)：新しい顧客、業種、予測に対応するため、当社グループは先駆的にプラットフォームに転移学習を導入しました。これにより、AIモデル間で学習済みの「コンセプト」を効率的に伝達し、学習時間の短縮を実現しています。

そして、当社グループはAaaS（Agentic AI as a Service）形式のプラットフォームを提供しており、安定したパフォーマンスを発揮できる堅牢なシステム設計を有しています。

(注) １．データから特徴検出や分類に必要な表現を自動的に発見し、テキストだけでなく画像や動画のソースからも深い意味を抽出することができる技術
２．ある領域で学習したAIモデルを別の領域に活用し、AIモデルの学習を効率化する技術

②　AIのエキスパートとビジネスのベテランによる経営陣

当社グループの共同創業者の１人であり代表取締役CEOである游直翰は、米国スタンフォード大学で修士号を、米国ハーバード大学で博士号を取得している世界レベルのAIサイエンティストです。共同創業者兼取締役CIOの蘇家永は、大規模システム開発に関する豊富な経験を持ち、当社グループの技術とプロダクト開発を牽引しています。さらに、共同創業者兼取締役COOの李婉菱は、免疫学者や医学分野の研究者としての経歴を持ち、「オペレーションへの科学的アプローチ」を事業運営に取り入れています。
当社グループの技術部門には、研究分野で強いバックグラウンドを持つ経験豊富なAIおよびデータサイエンティストが多数在籍しています。役員及び従業員によるトップジャーナル、カンファレンス、ワークショップ（注３）における発表論文数は300本を超えており、国際的なデータ・マイニング・コンテストでの実績を持つ（注４）人材を多数擁しています。また、エンジニアの多くがAI、ビッグデータ、コンピューターサイエンス分野における博士号又は修士号を有しています。これらの人材により、当社グループにはAI業界の課題に立ち向かうための向上心、オープンマインド、ダイレクトコミュニケーションを重視する企業文化が根付いています。
さらに、ビジネスの執行面においても、ソフトウェア及びテクノロジー分野を含む大手企業で営業や財務の上級管理職を務めた経験を持つメンバーが多数在籍しています。また、他の取締役やアドバイザーの専門的な知見も活かせる強みを持っています。

(注) ３．アルバータ大学による定義
４．国際的なデータ・マイニング・コンテストであるKDDカップにおいて、当社の従業員が参加したチームが７回優勝

③　プラットフォームの価値を高めるネットワーク効果

当社グループは、相互に補完的かつ緊密に連携した複数のソリューションをプラットフォームとして提供しており、強力なネットワーク効果を生み出しています。
まず、顧客企業が当社グループのソリューションを採用すると、利用に応じてAIが学習するデータ量が増加します。これにより、AIアルゴリズムの精度が向上し、顧客企業のROI改善につながります。その結果、顧客企業は当該ソリューションをより一層利用するようになるとともに、別のソリューションを追加導入する意欲が高まります。
さらに、複数のソリューションを併用することで、AIが学習するデータの種類が多様化し、網羅性が高まります。その結果、AIアルゴリズムの予測精度が一層向上し、プラットフォームの価値が高まるという好循環が生まれます。
このようなネットワーク効果は、多様な業種の様々な利用方法に対応してきた当社グループのソリューションの経験の蓄積から生まれたものであり、他社が短期間で再現することは困難であると考えています。
また、デジタルマーケティングやセールスの領域で実証してきたように、当社グループは最先端の機械学習を活用したAIモデルを既存のソフトウェアやソリューションに適用することで、これまで実現できなかった新たなソリューションを提供してまいりました。このように、当社グループはソフトウェア業界に変革をもたらす能力を有していると考えています。

さらに、既存顧客からの利用拡大による好循環に加え、営業生産性の向上も継続しています。大規模なエンタープライズ顧客にフォーカスする戦略により、営業担当者１人当たりの売上収益を増加させています。各顧客が利用量を拡大し、より多くのソリューションを利用することで、１顧客当たりの売上総利益が増加します。これにより、販売及びマーケティング投資のROI

３ 【事業等のリスク】
本書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある事項には、以下のようなものがあります。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、投資者の投資判断上、重要であると考えられる事項につきまして、投資者に対する積極的な情報開示の観点から以下のとおり記載しております。なお、文中の将来に関する事項は、当連結会計年度末現在において当社グループが判断したものであり、将来において発生の可能性があるすべてのリスクを網羅することを保証するものではありません。

(1) 市場の成長性に関するリスク
当社グループの成長戦略の成否は、マーケティング領域におけるAaaS（Agentic AI as a Service）ソリューションに対する需要が伸び続けることに大きく依存しています。企業によるAIを活用したマーケティングの市場は、北東アジア地域、米国及びEMEA地域、グレーターチャイナ地域をはじめとする当社グループが事業を展開している地域を含め世界的に新しいため、規制（特に個人情報保護に関する法規制）、景気動向、AIをマーケティングに使用すること並びに個人に関するデータを収集、分析及び利用することに対する企業の意識や需要、かかるソリューションに対する企業、ユーザー及び規制当局の評価等により、期待どおりに成長しない可能性があります。
また、当社グループの成功は、クラウド型のソフトウェア・ソリューションの普及に依存していますが、当社グループが事業を展開するマーケティング領域において、企業によるかかるソリューションの需要が今後も増加し続けるかは不確実です。とりわけ、多くの企業は、既に多額の費用と人材を投入してオンプレミス型のソフトウェア・ソリューションを自社の事業に組み込んでおり、移行費用への懸念等により、クラウド型のソフトウェア・ソリューションを導入することに消極的となる可能性があります。
これらの要因により、当社グループがターゲットとする市場が拡大しない場合や、拡大の速度が当社グループの見込みよりも緩やかである場合、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

(2) 業績に関するリスク
当社グループが属するAIマーケティング市場は未だ成熟しておらず急速に発展している段階にあり、また、顧客企業によるマーケティング活動の季節性その他の当社グループのコントロールの及ばない様々な要因に左右されるため、当社グループの売上収益は大きく変動する可能性があり、また、不測の追加費用や損失が発生する可能性があります。これらの要因により、当社グループの業績に重大な影響を与え、将来利益を計上できない可能性があります。

(3) マクロ経済に関するリスク
当社グループの売上収益の大部分は、北東アジア地域、米国及びEMEA地域、及びグレーターチャイナ地域から計上しており、当社グループの売上収益は過去増加しているものの、当社グループの業績はこれらの地域の経済情勢の影響を受けます。その見通しは不確実性が高く、様々な要因によって悪影響を受ける可能性があります。例えば、地政学的リスクの増大等により世界経済が低迷する場合、当社グループの主要な販売地域にも悪影響を及ぼす可能性があります。
これらの要因等により、これらの地域の経済情勢が悪化した場合、当社グループのプロダクトに対する需要が減少し、新規顧客企業の獲得及び既存顧客企業の維持に悪影響を及ぼす可能性があり、当社グループの事業、業績及び財政状態に大きく悪影響を及ぼす可能性があります。

(4) 顧客企業の維持・獲得に関するリスク
当社グループの将来の成長は、新規顧客企業の獲得及び既存顧客企業の維持の成否に左右されます。当社グループが新規顧客企業を獲得できるか否かは、当社グループのソリューションの品質・価格・評判、競業他社の戦略や、当社グループのブランドやマーケティングの有効性等の要因に依存しており、今後も顧客企業を獲得し続けることができるかは不確実です。特に、当社グループの顧客企業基盤は多様な業界に及ぶものの、現時点ではEコマース及びデジタルコンテンツの業界の占める割合が高く、これら以外の業界に顧客企業層を拡大するにあたって、当該業界における顧客にとって魅力的な形で当社グループのソリューションを開発又は展開できない可能性や、当該業界における既存の競合企業との実質的な差別化ができない可能性、当該業界における新たな規制に対応するための追加の費用が発生する可能性等があります。加えて、当社グループは新規顧客企業の獲得のために多額の販売及びマーケティング費用を支出しなければならない可能性があり、また、支出に見合った売上収益の増加を実現できる保証はありません。
また、当社グループの売上収益の大部分は既存顧客企業から継続的に発生するリカーリング型の売上であり、既存顧客企業の維持及び単価の上昇は当社グループの業績に重要な要素となりますが、これまでと同水準の月次顧客解約率及び月次顧客収益解約率等を保つことができるとの保証はありません。
新規顧客企業の獲得及び既存顧客企業の維持が当社グループの見込みどおりにいかない場合、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

(5) 市場規模の推計に関するリスク
当社は、TAMについて、一定の仮定及び前提の下、TAMについては顧客分析のためのAIソフトウェア市場の規模及び成長率についてのIDCによる推計を用いて推計しています(前記「１　経営方針、経営環境及び対処すべき課題等　(2) 経営環境」をご参照ください。)。当社は推計に当たり当社が信頼できると考えるデータを用いておりますが、推計値の正確性には限界があります。かかる将来予想に用いられたデータ、仮定又は前提が不正確又は不適切であった場合、実際の当該潜在的市場の規模は推計より大きく下回る可能性があります。
さらに、仮に潜在的市場の推計値が正確であった場合でも、当社グループのソリューションがすべての企業のニーズに応えることができるという保証はなく、また、当該潜在的市場の機会を捉えて当社グループが順調に事業を拡大できない可能性があります。

(6) 事業のグローバル展開に伴うリスク
当社グループは、収益機会の拡大に向けて、今後はアジア全域をカバーするとともに米国及び欧州においても事業の展開を拡大することを企図しています。
複数の国・地域における事業の継続及び拡大にあたっては、現地における人材採用等を行う必要がありますが、かかる採用等を計画通りに実施できる保証はありません。また、言語、地理的要因、法制・税制を含む各種規制（特に、個人情報その他のデータやAIの利用に関連する現地の法令）、経済的・政治的不安定、文化・ユーザーの嗜好・商慣習の違い、為替変動、データの使用可能性等の様々な潜在的リスク、事業展開に必要な人材の確保の困難性、及び展開国において競争力を有する競合他社との競争リスク等が存在します。当社グループは既に世界各国の15の国・地域で事業を展開しておりますが、このようなリスクに適切に対処できない場合、当社グループの事業のグローバル展開に影響を及ぼし、業績及び財政状態に悪影響を与える可能性があります。

(7) 先行投資から得られる効果が期待通りに実現しないリスク
当社グループは、既存のソリューションの強化と新たなソリューションの開発に重点を置いており、今後も研究開発人員の採用等に引き続き多額の投資を行うとともに、顧客企業基盤の拡大のために販売・マーケティングにもさらなる投資を行っていく予定です。投資の実施に際しては、投資から得られるリターンを重視しています。当社グループは、歴史的に多額の研究開発費を投下してきており、今後も収益性の向上に努めながらも、投資を継続する方針です。
しかし、サービスの開発・改良サイクルの性質上、投資を行う時点と、当該投資により開発・改良したサービスを顧客企業に提供することができるようになる時点との間には時間差が生じる可能性があり、開発・改良したサービスに対する顧客企業の需要は、当初の見込みを大幅に下回る可能性があります。当社グループは当連結会計年度末時点において、11,397百万円のソフトウェア開発資産を計上しており、当該ソフトウェア開発資産に係る減損処理等が当社グループの業績及び財政状態に悪影響を与える可能性があります。

(8) 当社プロダクト及び技術革新等に関するリスク
マーケティング領域におけるAaaS（Agentic AI as a Service）ソリューションは急速に進化しており、当社グループが成功するためには、これまでと同様に、既存のプロダクトの品質をあげること及び高性能な新しいプロダクトを開発し続けることが必要です。新たなプロダクトの開発や既存のプロダクトの改良において、AI等の技術の進歩に追いつくことができないこと等により当社のプロダクトが消極的な評価を受けた場合や他社に対する競争優位性を失った場合、当社グループの顧客企業基盤の維持・拡大及び利用プロダクトの拡張に悪影響を及ぼす可能性があり、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。また、当社グループのプロダクトには問題がない場合であっても、他社のAI関連プロダクトに問題が生じた場合、AI関連プロダクト全体への信頼性やAI関連プロダクト市場の成長性に悪影響を与える可能性があります。

(9)顧客企業の需要に関するリスク
当社グループが事業を成長し続けるためには、顧客企業の需要を正確に把握し、適時適切に対応して新たなプロダクトの開発や既存のプロダクトの改良を行う必要があります。変化する顧客企業の需要に迅速に対応できず、当社グループのプロダクトを継続的に開発・改良することができない場合、特定の販売地域の顧客企業の需要等に合ったプロダクトを導入できない場合、又は当社グループの新たなプロダクトを顧客企業が導入するのに過度に時間や手間を要する(若しくはそのように認識される)場合、顧客企業基盤の維持・拡大及び利用プロダクトの拡張並びに新たなプロダクトの導入に悪影響を及ぼす可能性があり、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

(10)競合に関するリスク
当社グループが事業を営むマーケティング領域におけるAaaS（Agentic AI as a Service）ソリューションの市場は比較的新しく、既存又は新規の競合他社との間での競争は今後ますます激化することが予想されます。現在又は将来の競合他社は、当社グループよりも長い事業歴、より豊富な財源や技術力、より効率的な事業モデル、より高い知名度等を有している可能性があります。さらに、それらの競合他社が、当社グループの顧客企業(潜在的顧客企業を含む。)との間に強固な関係を有していたり、市場に関する広範な知見を有していたりする可能性もあります。
また、当社グループのプロダクトの競争力は、高度なAIを提供する能力、顧客企業の目標達成に対する有効性、導入における迅速さ及び使用における容易さ、カスタマーサポートの質と信頼性、使用にかかる総コスト、迅速な経営判断、ブランド認知度等、多くの要素に依拠していますが、当社グループがこれらの要素における競争力を維持できるかは不確実性が伴います。
さらに、競争の激化により、当社グループは、受注の減少や市場シェアの低下が生じる可能性に加え、価格を引き下げ、価格体系を変更することが必要となる可能性があります。
当社グループがこれらの競争に打ち勝つことができない場合、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

(11)事業成長に伴うリスク
当社グループは、2014年６月にCrossXの提供を開始し、その後もサービスを拡大してきましたが、事業の歴史は浅く、またマーケティング領域におけるAaaS（Agentic AI as a Service）ソリューションの市場も急拡大してきた新しい市場であることから、当社グループの事業が今後もこれまでと同じ速度で成長する保証はありません。また、今後、事業の拡大に合わせて必要な研究開発人員や営業人員等の人材を確保できる保証はありません。
一方、当社グループの事業が急速な成長を続ける場合、経営管理、内部管理、従業員の管理等を含む事業運営に大きな負担が生じる可能性があり、当社グループがかかる負担の増大に適切に対処できなかった場合には、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

(12)価格体系に関するリスク
当社グループの主力プロダクトであるCrossXは、利用量ベースの価格体系で顧客企業に提供される仕組みとなっています。これらの仕組みの下では、当社グループの売上収益は、顧客企業から割り当てられるマーケティング予算の金額に基づき決まりますが、どれほどの予算を獲得できるかは当社のAIアルゴリズムの正確性にも依存しています。当社のAIアルゴリズムが顧客企業に対して十分なROI向上の成果を出せなかった場合には、当社グループの売上収益は減少し、その結果、利益率に悪影響を与えることになります。
また、当社グループの他のプロダクトについては、一定程度使用量が増えるごとに段階的に価格が引き上げられる方式を含む月額又は年額課金型のサブスクリプション方式を採用しています。この方式の下では、期間中に高頻度で利用する顧客企業が当社の想定よりも多い場合には、サーバー費用の増加により利益率が悪化する可能性等があります。
さらに、将来的に価格体系や単価の変更や引き上げを行う際、それが顧客企業に受け入れられない場合には、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響を及ぼす可能性があります。

(13)代理店への依存に関するリスク
当社グループの売上収益の一部は、代理店を通じての販売によるものです。代理店と協力して顧客企業の獲得を行い、最終顧客と直接のビジネスを行っておりますが、当社グループとこれら代理店との関係が悪化した場合や、代理店が当社グループのソリューションを販売するための販売手数料を値上げした場合等には、当社グループの収益性が低下する等、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

また、当社グループが今後新たな地域へ販売を拡大する際にも代理店の販路に依拠する可能性がありますが、かかる代理店が当社と競合する他社の製品やサービスを優先的に販売する可能性があります。さらに、代理店が当社グループのソリューションについて顧客企業に誤った説明をしたことや、法令等に違反したことにより、訴訟を提起され又は当社グループの評判が損なわれる等の可能性があります。これらの要因により、当社グループの評判、事業、業績及び財政状態に悪影響が生じる可能性があります。

(14)外部クラウドサーバーへの依存に関するリスク
当社グループのプロダクトは、外部クラウドサーバー(Amazonが提供するAmazon Web ServicesやGoogleが提供するGoogle Cloud等)を使用して顧客企業に提供しており、かかるソリューションの提供には、外部クラウドサーバーの安定的な稼働が不可欠となっています。しかし、システムエラー、人為的な破壊行為、自然災害等や当社グループの想定していない事象の発生により外部クラウドサーバーが停止した場合や、コンピューター・ウイルスやハッカーの侵入その他の不具合等によりシステム障害が生じた場合、又は契約が解除される等により外部クラウドサーバーの利用が継続できなくなった場合には、顧客企業への損害の発生、当社グループの評判の毀損や当社グループによる追加費用負担の発生等により、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響を与える可能性があります。

(15)インターネット接続・利用に関するリスク
当社グループが提供するソリューションの利用は、当社グループの顧客企業によるインターネットの通信環境に影響を受けます。当社グループが依拠するインフラとしてのインターネットに障害等が発生した場合には、当社グループの事業、業績及び財政状態に悪影響を与える可能性があります。
また、ネットワーク事業者によるインターネット接続サービスの内容や価格の変更、法規制等の動向によって、当社グループが提供するソリューションの質が低下し、当社グループの評判、事業、業績及び財政状態に影響を与える可能性があります。

(16)個人情報保護規制に関するリスク
当社グループのプロダクトでは、現時点においては、日本の個人情報の保護に関する法律(以下「個人情報保護法」といいま

(2) 【役員の状況】

１．2026年３月26日（有価証券報告書提出日）現在の当社の役員の状況は以下のとおりです。
男性6名　女性2名　(役員のうち女性の比率25.0％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

代表取締役CEO

游　直翰
Chih-Han Yu

1979年４月３日

2012年６月

Appier, Inc. Director(現任)

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2014年７月

Appier Japan株式会社取締役就任
(現　代表取締役)

2019年２月

当社代表取締役就任(現任)

(注)３

14,254,472
(注)６

取締役COO

李　婉菱
Wan-Ling Lee

1980年10月14日

2012年12月

Appier, Inc.　Director就任

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2019年２月

当社取締役就任(現任)

2025年６月

First Insurance Co., Ltd.
Director就任（現任）

(注)３

5,951,548
(注)７

取締役CIO

蘇　家永
Chia-Yung Su

1982年３月21日

2012年６月

Appier, Inc. Director

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2019年２月

当社取締役就任(現任)

(注)３

3,960,720

取締役

涂　正廷
Jeng-Ting Tu

1980年７月22日

2004年１月

SpringSoft Inc.入社

2008年11月

HTC Corporation入社

2016年９月

Appier, Inc.入社

2019年８月

当社取締役就任(現任)

(注)３

239,750

取締役
監査等委員

簡　立峰
Lee-Feng Chien

1963年３月25日

1993年８月

中央研究院入所

2002年８月

国立台湾大学教授就任

2006年３月

Google, Inc. (現Google LLC)入社
台湾オフィスManaging Director

2019年２月

当社取締役監査等委員就任(現任)

2020年２月

iKala Interactive Media Inc. Director
就任(現任)

2022年３月

TWLeap Venture　Partner就任（現任）

2022年６月

Airoha Technology Corp.
Independent Director就任（現任）

2022年８月

KKday Holdings株式会社
Independent Director就任（現任）

2023年６月

Uni-President Group
Independent Director就任（現任）

2023年７月

Institute of Information Industry
Director就任（現任）

2024年９月

ChungHwa Telecom Co.
Director就任（現任）

2025年５月

ASUSTeK Computer Inc.
Director就任（現任）

(注)４

―

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

取締役
監査等委員

本村　天

1976年９月30日

1999年４月

株式会社ジャフコ入社

2004年10月

株式会社KIACON入社

2005年11月

株式会社チップワンストップ入社

2010年１月

株式会社産業革新機構(現　株式会社産業革新投資機構)入社

2018年３月

ニューフロンティアキャピタルマネジメント株式会社
CVC投資マネージャー就任

2018年11月

TGVest Capital入社
Managing Director就任

2018年11月

TGVest Capital株式会社入社
代表取締役就任

2019年８月

当社取締役監査等委員就任(現任)

2025年７月

TGVest Capital株式会社
アドバイザリーディレクター就任(現任)

(注)４

―

取締役
監査等委員

何　經華
Ching-Hua Ho

1956年５月10日

1990年10月

Sybase Inc. Major Account Director, Mid-Atlantic Region

1995年９月

Oracle Corporation Managing Director Oracle Taiwan

2000年１月

Broadvision, Inc. JSVP/GM Asia Pacific and Japan

2002年４月

UFSoft, Inc. CEO

2006年12月

Kingdee Software Inc. CEO

2008年９月

JPC, Inc. Director（現任）

2010年９月

Camelot Inc. COO

2018年９月

Mayo Human Capital Inc. Director（現任）

2022年３月

当社取締役監査等委員就任(現任)

(注)５

―

取締役
監査等委員

余　若凡
Jo-Fan Yu

1975年１月29日

2001年１月

検察官（台湾）

2008年10月

ING Life Insurance Company入社

2009年６月

Baker & McKenzie入所

2015年１月

Google LLC入社

2017年５月

Baker & McKenzie　パートナー就任

2024年１月

Taiwan Network Information Center　CEO就任（現任）

2024年５月

DotAsia Organisation Limited
Director就任（現任）

2025年３月

当社取締役監査等委員就任(現任)

(注)４

―

計

24,406,490

(注) １．取締役　簡立峰、本村天、何經華、余若凡は、監査等委員である社外取締役であります。
２．当社の監査等委員会の体制は以下のとおりであります。
委員長　簡立峰、委員　本村天、委員　何經華、委員　余若凡
３．2025年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2025年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
４．2025年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2026年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
５．2024年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2025年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
６．同氏及び取締役COO李婉菱が支配するPlaxie Inc.を通じて同氏が実質保有する当社普通株式12,847,852株を加算しています。
７．同氏及び代表取締役CEO游直翰が支配するPlaxie Inc.を通じて同氏が実質保有する当社普通株式4,291,758株を加算しています。
８．取締役COO李婉菱は、代表取締役CEO游直翰の配偶者であります。

２．2026年３月27日開催予定の定時株主総会の議案として、「取締役（監査等委員である取締役を除く）４名選任の件」及び「監査等委員である取締役1名選任の件」を提案しており、当該議案が承認可決されると、当社の役員の状況及びその任期は以下のとおりとなる予定です。なお、役員の役職等については、当該定時株主総会の直後に開催が予定されている取締役会の決議事項の内容（役職等）を含めて記載しています。

男性6名　女性2名　(役員のうち女性の比率25.0％)

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

代表取締役CEO

游　直翰
Chih-Han Yu

1979年４月３日

2012年６月

Appier, Inc. Director(現任)

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2014年７月

Appier Japan株式会社取締役就任
(現　代表取締役)

2019年２月

当社代表取締役就任(現任)

(注)３

14,254,472
(注)６

取締役COO

李　婉菱
Wan-Ling Lee

1980年10月14日

2012年12月

Appier, Inc.　Director就任

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2019年２月

当社取締役就任(現任)

2025年６月

First Insurance Co., Ltd.
Director就任（現任）

(注)３

5,951,548
(注)７

取締役CIO

蘇　家永
Chia-Yung Su

1982年３月21日

2012年６月

Appier, Inc. Director

2013年10月

Appier Pte. Ltd. Director就任(現任)

2019年２月

当社取締役就任(現任)

(注)３

3,960,720

取締役

涂　正廷
Jeng-Ting Tu

1980年７月22日

2004年１月

SpringSoft Inc.入社

2008年11月

HTC Corporation入社

2016年９月

Appier, Inc.入社

2019年８月

当社取締役就任(現任)

(注)３

239,750

取締役
監査等委員

簡　立峰
Lee-Feng Chien

1963年３月25日

1993年８月

中央研究院入所

2002年８月

国立台湾大学教授就任

2006年３月

Google, Inc. (現Google LLC)入社
台湾オフィスManaging Director

2019年２月

当社取締役監査等委員就任(現任)

2020年２月

iKala Interactive Media Inc. Director
就任(現任)

2022年３月

TWLeap Venture　Partner就任（現任）

2022年６月

Airoha Technology Corp.
Independent Director就任（現任）

2022年８月

KKday Holdings株式会社
Independent Director就任（現任）

2023年６月

Uni-President Group
Independent Director就任（現任）

2023年７月

Institute of Information Industry
Director就任（現任）

2024年９月

ChungHwa Telecom Co.
Director就任（現任）

2025年５月

ASUSTeK Computer Inc.
Director就任（現任）

(注)４

―

役職名

氏名

生年月日

略歴

任期

所有株式数
(株)

取締役
監査等委員

本村　天

1976年９月30日

1999年４月

株式会社ジャフコ入社

2004年10月

株式会社KIACON入社

2005年11月

株式会社チップワンストップ入社

2010年１月

株式会社産業革新機構(現　株式会社産業革新投資機構)入社

2018年３月

ニューフロンティアキャピタルマネジメント株式会社
CVC投資マネージャー就任

2018年11月

TGVest Capital入社
Managing Director就任

2018年11月

TGVest Capital株式会社入社
代表取締役就任

2019年８月

当社取締役監査等委員就任(現任)

2025年７月

TGVest Capital株式会社
アドバイザリーディレクター就任(現任)

(注)４

―

取締役
監査等委員

何　經華
Ching-Hua Ho

1956年５月10日

1990年10月

Sybase Inc. Major Account Director, Mid-Atlantic Region

1995年９月

Oracle Corporation Managing Director Oracle Taiwan

2000年１月

Broadvision, Inc. JSVP/GM Asia Pacific and Japan

2002年４月

UFSoft, Inc. CEO

2006年12月

Kingdee Software Inc. CEO

2008年９月

JPC, Inc. Director（現任）

2010年９月

Camelot Inc. COO

2018年９月

Mayo Human Capital Inc. Director（現任）

2022年３月

当社取締役監査等委員就任(現任)

(注)５

―

取締役
監査等委員

余　若凡
Jo-Fan Yu

1975年１月29日

2001年１月

検察官（台湾）

2008年10月

ING Life Insurance Company入社

2009年６月

Baker & McKenzie入所

2015年１月

Google LLC入社

2017年５月

Baker & McKenzie　パートナー就任

2024年１月

Taiwan Network Information Center　CEO就任（現任）

2024年５月

DotAsia Organisation Limited
Director就任（現任）

2025年３月

当社取締役監査等委員就任(現任)

(注)４

―

計

24,406,490

(注) １．取締役　簡立峰、本村天、何經華、余若凡は、監査等委員である社外取締役であります。
２．当社の監査等委員会の体制は以下のとおりであります。
委員長　簡立峰、委員　本村天、委員　何經華、委員　余若凡
３．2026年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2026年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
４．2025年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2026年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
５．2026年３月27日開催の定時株主総会終結の時から、2027年12月期に係る定時株主総会の終結の時までであります。
６．同氏及び取締役COO李婉菱が支配するPlaxie Inc.を通じて同氏が実質保有する当社普通株式12,847,852株を加算しています。
７．同氏及び代表取締役CEO游直翰が支配するPlaxie Inc.を通じて同氏が実質保有する当社普通株式4,291,758株を加算しています。
８．取締役COO李婉菱は、代表取締役CEO游直翰の配偶者であります。

②　社外役員の状況
ａ．社外取締役との関係
ａ) 員数
当社の社外取締役は４名であり、うち４名が監査等委員であります。
ｂ) 当社との人的関係、資本的関係又は取引関係その他の利害関係
監査等委員である簡立峰は、台湾国立大学の教授として培ったコンピューターサイエンス関連分野の豊富な見識及びGoogle LLCの台湾オフィスにおけるマネジメント経験から、ビジネス及びテクノロジーに関する助言・提言を期待できるものと考えております。当社グループとの人的関係又は取引関係等の利害関係はありません。
監査等委員である本村天は、ベンチャーキャピタルのManaging Directorとしての職務経験並びに他の会社における役員としての豊富な経験、及びそれらを通して培われた幅広い見識を有しており、経営全般についての助言・提言を期待して選任しております。当社グループとの人的関係又は取引関係等の利害関係はありません。
監査等委員である何經華は、エンタープライズ向け業務ソフトウェアを提供する複数の企業においてCEOとしての豊富な経営経験及び幅広い識見を有しており、エンタープライズ・ソフトウェア市場におけるダイナミズムを俯瞰し、当社の事業戦略及び販売戦略に対する有益な助言を得られるものと期待して選任しております。当社グループとの人的関係又は取引関係等の利害関係はありません。
監査等委員である余若凡は、Taiwan Network Information CenterのCEO、Baker McKenzieのパートナー弁護士、Google LLCにおける社内弁護士等の豊富な

２ 【沿革】
当社は、2018年４月に当社グループの中間持株会社として設立されました。設立から現在に至るまでの沿革は、次のとおりであります。
なお、当社は、2021年２月に、当社の親会社であったAppier Holdings,Inc.(英領ケイマン諸島)が既存株主に対して当社の株式を分配したことに伴い、当社が当社グループの最終親会社としての持株会社となりました。

(1) 当社設立前(参考情報)

年月

概要

2012年６月

中華民国(以下「台湾」という。)法人であるAppier,Inc.（注）において、当社代表取締役CEOの游直翰らが人工知能(AI)を活用した企業のマーケティングにおけるソリューションの研究開発を開始

2014年３月

Appier Pte.Ltd.を設立

2014年５月

当社グループの最終持株会社として、英領ケイマン諸島にAppier Holdings,Inc.を設立

2014年６月

最も生涯価値の高いユーザーを予測し、高い投資対効果を実現することができるユーザー獲得のプラットフォーム「CrossX」を提供開始

2014年７月

Appier Japan株式会社を設立

2014年12月

ホーチミンオフィス設立

2015年４月

シドニーオフィス設立

2015年７月

マニラオフィス設立

2015年９月

ムンバイ、デリー、ジャカルタ、香港オフィス設立

2015年12月

ソウル、クアラルンプールオフィス設立

2017年５月

バンコクオフィス設立

2017年７月

AI予測モデルを自動的かつ簡単に構築し、容易にオーディエンスの行動予測を行うことを可能にするデータサイエンスプラットフォーム「AIXON」の提供を開始

大阪オフィス設立

(2) 当社設立以後

年月

概要

2018年４月

当社グループの中間持株会社として、東京にAppier Group合同会社を設立

2018年５月

マーケティングオートメーション事業を手がけるQuantumgraph Solutions Private Limited.を買収

2018年６月

Appier Beijing Co.,Ltd.を設立

2018年10月

Quantumgraph Solutions Private Limited.の買収で獲得した技術を活用し、再設計とAI機能の追加を行い、AIを活用して、ユーザーにパーソナライズされたメッセージを作成し、最も効率的にあらゆるチャネルを通じて、ユーザーとのエンゲージメントを実行するプラットフォーム「AIQUA」の提供を開始

2019年１月

Appier Group合同会社を組織変更し、Appier Group株式会社を設立

2019年８月

AI搭載のマーケティング・プラットフォームの強化を目指し、Emotion Intelligence株式会社を買収

2019年10月

Emotion Intelligence株式会社の買収で獲得した技術を活用し、購入をためらっているユーザーを特定し、売上の最大化と購入の動機付けをもたらすプラットフォームである「AiDeal」の提供を開始

2019年12月

Appier UK Co.,Ltd.を設立

2020年２月

Appier US LLCを設立

パリオフィス設立

2020年５月

Appier Japan株式会社がEmotion Intelligence株式会社を吸収合併

2021年２月

当社の親会社であったAppier Holdings,Inc.が既存株主に対して当社の株式を分配したことに伴い、当社が当社グループの最終親会社としての持株会社となる

2021年３月

東京証券取引所マザーズに株式を上場

2021年６月

邦妮科技有限公司(BotBonnie Inc.)を買収し、会話型のエンゲージメント・マネジメント・プラットフォーム「BotBonnie」の提供を開始

2022年４月

東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所グロース市場へ移行

2022年10月

カスタマージャーニー分析、マーケティングオートメーション、データマネジメントのためのプラットフォームを提供するWoopra,Inc.を買収

2022年12月

ファーストパーティデータに対応するAI搭載次世代CDP「AIRIS」の提供を開始

2022年12月

東京証券取引所プライム市場への上場市場区分変更

2023年１月

Appier Netherlands B.V.を設立

2025年３月

ADYOUNEED SAS (AdCreative.ai)を買収し、最適な広告クリエイティブを自動生成できるAI搭載プラットフォーム「AdCreative.ai」の提供を開始

（注）既存法人をAppier,Inc.と改称