ユーソナー、売上高・ARRともに成長　データベース・人的投資に伴い原価や販管費増も業績予想の進捗は非常に堅調

会社概要

長竹克仁氏（以下、長竹）：ご視聴ありがとうございます。私はユーソナー代表取締役社長CEOの長竹です。それでは、2026年12月期第2四半期の決算説明を始めます。

まず、会社概要についてお話しします。当社はユーソナー株式会社といい、1990年に設立されました。データベースマーケティングの領域において、約36年間事業を継続している会社です。この36年間という期間は、当社によるデータベース構築の価値や、事業を継続してきた実績として、みなさまへのアピールポイントになっていると思います。

法人データベース“LBC”

長竹：実際の事業内容で当社が特に訴求したいのは、自社構築の法人データベース「LBC（Linkage Business Code）」です。このデータベースは、単独で企業情報が存在しているのではなく、企業間のつながりを持つ構造になっており、「Linkage Business Code」と名付けています。後ほど、そのデータベース構造の詳細についてもご紹介します。

このデータベースは、独自の属性情報が120項目以上含まれています。また、ストーリーと呼ばれる属性情報を含めると、一企業に対して最大で2,000項目の行動データを付与することが可能な、当社オリジナルの法人データベースです。

法人データベースの、いわば決定版といえるもので、日本に存在するほぼすべての法人情報をカバーしています。対象は、エンタープライズと呼ばれる上場企業や著名企業から、中堅・中小企業、零細企業、個人事業主まで含まれています。

さらに、当社のデータベースは、企業単位だけでなく、拠点情報、いわゆる事業所や工場、営業所といった出先機関や店舗までを含めて紐づけられた構造を持っています。

そこまで含めると、データベースの登録拠点数は1,250万拠点となり、当社のデータベースには重複なく構築されています。

さらに、非民間系の情報も多く含まれており、医療機関や学校法人、地方自治体、官公庁、宗教法人など幅広い情報を管理しています。このデータベースは、セールスやマーケティングのほか、データ基盤構築のためのデータ整備用辞書として活用されるケースが非常に多くあります。

データソースについては後ほど詳しくお話ししますが、その範囲は多岐にわたります。1つのソースデータに基づいて更新を行う形式ではなく、複数の多様なデータソースを使用し、デジタル手法からアナログ手法まで幅広い方法で更新を行い、データを収集している点も当社のデータベースの特徴です。

LBCの価値の源泉となる情報収集力

長竹：データ収集についてご説明します。基本的にデータベースというと、多くの方は「デジタルの手法で集めればいいんじゃないか」「集められるんじゃないか」と考えると思います。当然、それを否定するものではありませんし、デジタルを活用することで、データ収集の効率が向上することは事実です。

そのため、当社もデジタルの手法を活用し、ネット上の情報を収集しています。この方法を取り入れることで、更新も容易になると考えています。

ただ、デジタルの手法だけでは集めきれない情報もあり、そこには価値があると考えています。特にデジタルで集めづらい情報は、紙ベースになっているものです。開示請求を行い、判子を押してデータを収集するケースや、紙にしか存在しない情報を手作業でコツコツとデータベースにまとめるといった作業を行っています。

デジタルによるデータ収集とアナログによるデータ収集を融合させている点が、当社の強みです。この方法で30年間、データベースを構築してきました。

長い時間をかけて積み上げてきたクレンジングのノウハウが強み

長竹：この方法には、いくつかの利点があります。例えば、ニッチと呼ばれる、インターネット上にはなかなか存在しない情報を集めることが可能です。ただし、手入力で人にデータを入力させる人海戦術で進めているため、誤ったデータが含まれることもあります。

誤ったデータとは、人が入力する際の変換ミスなどを指します。スライドで例を挙げると「企業名ナレッジマスター」がわかりやすいですが、例えばキユーピーさまの「ユ」は本来、大きな文字で登録されるべきところを、小さな文字で登録してしまうケースがあります。また、キヤノンさまの場合も同様です。

さらに、イトーヨーカ堂さまの「堂」は本来、漢字で表記するべきところを、伸ばし棒にしてしまうこともあります。

日本電気株式会社さまも有名ですが、NECという略称やカタカナ表記の「ニッポンデンキ」や「ニホンデンキ」で登録されてしまうケースがあります。人が確認すれば「この会社さまは日本電気株式会社さまだな」とわかりますが、機械上では重複が発生してしまいます。

このように、正しい情報と誤った登録が紐づいたデータベース、いわゆる辞書データベースを作成しています。人が登録した際の誤りを収集し、それを辞書化しています。辞書データには表記のゆれだけでなく、縦の時系列的なデータベースも含まれています。

例えば社名の変遷や、移転時の旧住所・新住所、さらにM&Aによる会社統合や資本関係の変化に伴う屋号や事業所の変更など、このような情報を我々はコツコツと集積しています。

よくある例として、名刺情報を撮影してそのままCRMツールと連携すると、紙の情報とCRMツール内の情報に乖離が生じ、重複が発生する場合があります。しかし、当社の辞書データベースを活用することで、古い社名で登録された情報を最新の正しい情報に変換し、重複を防ぎながらCRMデータベースを構築することが可能です。

さらに、当社の辞書データを利用することで、手間をかけずにワンストップで構築できるという強みがあります。この辞書データベースは非常に大規模で、豊富なデータを確保しています。

系列の可視化

長竹：冒頭で「LBC（Linkage Business Code）」についてお話ししましたが、当社のデータベースは、つながりがわかるデータベース構造になっています。ここでは甲乙ホールディングスという会社を例に挙げていますが、14の拠点があり、資本関係に基づいて紐づけされ、階層化されたデータベース構造になっています。

取引のある拠点に色をつけると、グループ内で取引がある拠点とない拠点が一目でわかります。データベース構造は会社間の関係性だけでなく、拠点の紐づけ情報も含んでいるため、拠点単位でサービスを納品している場合や、取引先企業の情報としても、幅広く活用できます。

このスライドでは、甲乙ホールディングス、甲乙フィナンシャルサービス、甲乙物流の3社で取引が確認されています。そのため、横展開営業の際に、グループ内の取引実績を基に紹介を受け、甲乙システムズや甲乙銀行へセールスを展開することが可能です。このように横展開営業がしやすくなり、セールスの効率が向上します。

さらに、このデータベースは与信管理にも活用できます。グループ関係に基づいて与信を設定することが可能で、法人取引では一般的な売掛金の管理について、1社ごとの限度額設定だけでなく、グループ全体としての取引金額や与信限度額を把握することができます。これにより、親会社が事業上の問題を抱えた場合でも、影響範囲を含めた管理が可能です。

資本関係に応じて紐づけされ階層化されたこのデータベース構造は、親子関係が無限に階層化されています。そのため、親会社から孫会社、曾孫会社、玄孫会社まで、階層をどこまでも追うことができます。このデータベース構造は、攻めと守りの両面で利用できる仕組みです。

当社のビジネスモデル

長竹：こうしたデータベースを独自に作り、「ソナーサービス」としてプロダクト化し、展開しています。このデータベース自体のモデルケースを作成し、「このように使えますよ」と示すため、使いやすいUIをプロダクトとして提供しています。

核となっているのは、1,250万拠点の法人データベース「LBC」です。このデータベースをもとに3つのソリューションを展開しています。そのうちの1つが「ユーソナー」というソリューションです。

「ユーソナー」というソリューションは、AIを活用したい企業さまに提供されています。このソリューションでは、SFAやCRM、MAなどのデータウェアハウスや基盤を構築する中で、データベースの精度、重複状態、属性の情報付与などを整える必要があります。

AIを活用する際、参照するデータの精度が低かったり誤っていたりすると、そのデータを基にしたAIも正しくない答えをあたかも正しいかのように出力してしまう場合があります。そのため、参照データの精度は非常に重要です。そのデータ基盤を当社が構築して提供しているのが、「ユーソナー」です。

もう1つの重要なポイントは、作成したデータベースを、いかに正確に、そして現場の方々が必要とする状態で抽出するかという部分です。これはABM（Account Based Marketing）の支援の一環であり、ニーズのある企業の特定やリストの作成の機能を「プランソナー」というかたちで提供しています。

また、現場で活躍されているセールスの方々については、パソコンを開いてデータを抽出したり、「これから訪問する企業はどんな企業なんだ？」と閲覧するのでは、機動力が損なわれる可能性があります。それを解消するために、モバイル端末上でデータを閲覧できるツールが「mソナー」となります。

モバイル端末にはスマートフォンのカメラが搭載されているため、名刺情報を取得することも可能で、名刺管理機能も備えています。これら3つのツールを、当社は一連のソリューションとして提供しています。

2026年12月期第2四半期（累計）業績ハイライト

長竹：これを踏まえ、上半期の業績ハイライトについてご説明します。まず、売上高の成長は継続的に達成できています。

全社の売上高は前年同期比4億9,300万円、13.8パーセント増の40億7,700万円となりました。主力の「ソナーサービス」が非常に高く評価され、前年同期比5億1,200万円、17.2パーセント増の34億9,200万円を達成し、引き続き成長を続けています。

また、当社がKPIとして重視しているARRについても順調に成長しており、2026年6月期末のARRは前年同期比10億4,300万円、21.2パーセント増の59億7,400万円となりました。新規受注が順調に進み、契約件数は前年同期比111件増の1,027件となっています。

さらに、クロスセルが奏功し、ARPAも前年同期比3万6,000円増の48万4,000円へと増加しました。

併せて解約率ですが、0.24パーセントという低水準を引き続き維持できています。

3つ目は営業利益の増加です。営業利益は前年同期比で1億900万円、13.4パーセント増加の9億3,100万円となりました。人的投資の強化に伴い販管費が増加しましたが、それにも関わらず増益となったのもポイントになっています。

2026年12月期第2四半期（累計）業績進捗

長竹：前年同期比で売上高の成長を継続することができました。データベース投資や人的投資に伴い原価や販管費は増加しましたが、営業利益は大きく増加したため、業績予想に対する進捗は堅調に推移しています。

サービス別売上構成比

長竹：サービス別の構成比についてです。当社は法人データベース「LBC」を活用した「ソナーサービス」を主力事業として展開しています。全社売上高のうち、ストック型の売上高が全体の80パーセントを占めており、安定した収益基盤を実現しています。

上半期の売上高は40億7,700万円で、そのうち「ソナーサービス」の売上高が34億9,200万円となっています。そのうちストックは28億7,000万円で、「ソナーサービス」の売上高におけるストック収入比率は82パーセントと高く、安定した収益基盤を実現できていると考えています。

KPIハイライト① At a glance

長竹：KPIハイライトについてお伝えします。大事にしている指標の1つがARRです。スライドの上段左から3番目にあるとおり、ARRは59億7,000万円で、成長率は21.2パーセントを達成しました。

また、スライド下段左から2番目のChurn Rateは0.24パーセントと、低い解約率を引き続き維持しています。ARRの成長と低い解約率を組み合わせることで、積み上げ型のビジネスモデルが安定した基盤につながっていることが、ARRからも証明できていると考えています。

KPIハイライト② 売上高の四半期内訳

長竹：「ソナーサービス」のストックについても四半期ごとに着実に積み上げています。

KPIハイライト③ 契約件数

長竹：大手企業を中心に、さまざまな業界で「ソナーサービス」の導入が進んでいます。契約件数は右肩上がりに成長しており、導入企業についても業界のリーディングカンパニーと呼ばれるようなすばらしい企業との取引が増加していると考えています。

こうしてロゴを掲載させていただいている企業さまには、心より感謝申し上げます。

KPIハイライト④ ARPA

長竹：CS（カスタマーサクセス）においても非常に顕著な成果が見られ、既存プロダクトに対する新規のクロスセルがCS起点で多く生まれています。その結果、顧客単価の増加につながっていると考えています。

クロスセル比率はまだ37パーセントであり、ここにはさらなる伸びしろがあると考えています。

KPIハイライト⑤ 平均解約率/ARR

長竹：解約率は0.24パーセントと低い状態を維持できていますので、引き続きこの水準を保てるよう努力していきます。

また、ARRはしっかりと伸ばしていかなければならないと強く思っており、この成長ができているということは、当社のサービスが評価されている証だと考えています。

KPIハイライト⑥ 社員数・離職率の推移

長竹：人材は非常に重要です。現在、営業職やシステム開発職を中心に採用を進めていますが、直近では離職率がやや上昇した部分もあるため、人的投資を強化しています。

賃金の上昇やインセンティブの見直しを実施しながら、従業員満足度を向上させるための人的投資を進めています。

サービス導入事例

長竹：今回は新しい事例として、フリー株式会社さまの事例をご用意しました。会計を始めとするクラウドサービスを展開されている大手企業ですが、会社を立ち上げたばかりの若い企業への支援にも力を入れている企業です。そのため、スモールビジネス企業へのリーチを強く求めていました。

スモールビジネス企業は、データの精度やセールスをするための情報、いわゆるデータ属性の部分に課題を抱えていました。しかし、当社のデータベースを活用することで、データ属性の精度向上が実現し、新規顧客の開拓をご支援できるようになりました。

導入前の課題としては、既存の手法では新たな情報を十分に集めることが難しい点や、SFAとデータベースを統合し基盤データを構築する際、スモール企業さまで名寄せが困難である点が挙げられていました。そこで、当社のソリューションである「ユーソナー」を導入いただくことで、新規開拓のための新たな情報をご提供できるようになりました。

データを統合するための精緻なデータ基盤を構築するための名寄せ、いわゆるデータ整理の部分で、当社の「LBC」がうまく活用された事例です。

このソリューションを活用することで、顧客データベースを常に最新の状態に保つことが可能となり、これを利用してメールアプローチや架電、電話対応などが行われています。さらに、今後はAIを活用しながら営業展開を効率的に進めることができるというのが、フリーさまの事例となっています。

また、当社では共同セミナーの実施やプレスリリースの発表も行っており、フリーさまの事例は非常にありがたいものとなっています。

u脳

長竹：続いて、新しいサービス展開として「u脳」を提供しています。「u脳」は、「ユーソナー」の脳を活用した企業支援型のAIで、こちらもリリース済みです。

特徴として、通常のAIはネット検索、つまりWeb上の情報を主な情報源とする場合が多いですが、当社のAIは、そうしたネット上の情報だけでなく、当社が収集したプライベートデータを活用し、閉じた空間の中でハルシネーションを起こさずに自社情報を守りながら、高度な企業支援を行います。

これにより、ネクストアクションやサマリーを的確に提示することが可能です。

実装パターンについては、第1弾、第2弾、第3弾というかたちでさまざまに計画しており、第1弾として「mソナー」に導入しています。このツールは、モバイル端末上で当社の法人情報を確認できるほか、名刺管理も可能です。「mソナー」では「企業」タブと「担当者」タブにそれぞれ「u脳」というAIを搭載しています。

このAIは、当社法人データベースに加え、各ユーザー企業さま固有の名刺情報や取引情報、営業活動、および商品やサービスに関するデータを学習することで、営業施策をリコメンデーションする仕組みとなっています。

さらに、総合的な所見やネクストアクション、「ここはちょっと要注意の企業さんですよ」という情報や、企業動向、最新の人事異動情報などから「この方にアプローチをすると、良いお話が進むんじゃないでしょうか？」というようなリコメンデーションも提供しています。

現在、導入企業さまも多数あり、当社自身でもこのツールを活用してセールス活動を行っています。その結果、セールスイネーブルメントが一層進み、プレセールスの時間短縮や、確度の高いセールスへの活用が実現できていると自負しています。

リアルタイム商談支援

長竹：次に、リアルタイムの商談支援サービス「瞬間インテント」のリリースについてです。最近はCMも放映しており、YouTubeの広告やタクシー広告でご覧になった方もいらっしゃるかもしれません。

このサービスはインテントデータの新しい活用方法となっており、まずWebサイトに来訪した企業を即座に特定します。そして、自社のホームページを閲覧中の企業がわかる仕組みです。その企業をWeb画面にポップアップで表示し、例えばSalesforce上で来訪した企業を即時に通知し、Web会議をすぐにできるようなかたちでサービスを提供しています。

通常であれば、スライドのだるま落としの図でも説明していますが、商談に至るまでにはマーケティング、インサイドセールス、リード生成、フィールドセールスを経てようやく商談成立となります。

しかし、このサービスでは、インサイドセールス、リード生成、フィールドセールスといった工程をスパッと省略し、マーケティングから商談までをすぐにつなげる仕組みとなっており、大幅な時間削減や、より関心の高い相手との接続が可能になります。

これにより、商談機会の最大化や営業スピードの効率化・向上が実現し、スピードが向上することで生産性の向上にもつながります。

また、興味のある方々にのみご案内を行うため、セールスやマーケティングが押し売りにならない仕組みになっています。もちろん、セールス・マーケティングには努力や根性も重要ですが、そればかりでは現場の方々が疲弊してしまう恐れがあります。

そうではなく、「欲しい人に欲しいタイミングで欲しい商品・サービスのご案内をしてあげる」という取り組みが可能であることが、「うれしい」体験につながっていると考えています。

ユーザベース社との業務提携

長竹：続いて、本日プレスリリースを行った内容についてお話しします。当社は株式会社ユーザベースさまと業務提携を締結しました。

ユーザベースさまは当社と近い業界で、これまでもABM（アカウントベースドマーケティング）領域を相互に盛り上げるために切磋琢磨してきた企業です。このたび提携を通じて、営業・マーケティング領域におけるターゲティングから実行、さらに効果検証まで、一貫して支援する体制を構築するに至りました。

当社はデータベースを保有している企業であり、ABM領域を主に担う役割を果たします。具体的には、顧客のデータベースの統合やリッチ化を基盤として行い、不足している属性情報を当社が付与するかたちを取ります。また、既存顧客の傾向を分析しながら現状を把握するとともに、新規顧客開拓も視野に入れ、潜在顧客の特定を進めていきます。

そうして作成したターゲットリストに基づき、ユーザベースさまが施策の実行や効果測定を担い、コンサルティングを通じてさらに利活用を促進する役割を担います。このように、相互に協力し合う体制を構築しました。

本件については本日、当社およびユーザベースさまのホームページでリリースを公開しました。また、各PR会社さまのIRサイトにも発表していますので、ぜひご覧いただき、「おもしろい取り組みだな」と感じていただければ幸いです。

当社の会社概要、事業内容、業績のハイライトについてご説明しました。ご清聴ありがとうございます。

質疑応答：「LBC」の競争優位性およびKPIについて

荒井沙織氏（以下、荒井）：「生成AIの普及によって、法人データの価値はますます高まっています。一方で、大手IT企業や海外SaaS企業も、データ関連市場へ参入しています。5年後、10年後を見据えた場合、競合他社が容易に模倣できない『LBC』の競争優位性はどこにあり、経営陣はどのようなKPIでその優位性を測定しているの