企業概要と最近の業績
株式会社アドバンスト・メディア
2025年3月期の連結業績は、売上高が8,443百万円（前期比10.8%増）、営業利益が614百万円（前期比141.7%増）となり、増収増益を達成しました。
経常利益は610百万円（前期比156.3%増）、親会社株主に帰属する当期純利益は507百万円（前期比288.0%増）と、利益面で大幅な成長を遂げています。
これは、主力のソリューション事業において、企業のDX化需要を背景に、月額課金型のクラウドサービスの売上が順調に拡大したことが主な要因です。
特にコンタクトセンター向けや医療向けの音声認識ソリューションが好調に推移しました。
また、プロダクト事業においても、議事録作成支援の「AmiVoice ScribeAssist」などの販売が堅調でした。
利益面では、増収効果に加え、プロジェクトの採算性向上や経費の効率的な使用が寄与しました。
ビジネスモデルの9つの要素
価値提案
業界特化型の音声認識エンジンを提供し、現場の専門用語や独特なワークフローに合わせた高い認識精度を実現
医療や製造など、ミスの許されない重要業務に対応できるAI技術で、省力化や安全性向上をサポート
大量の通話データを分析し、コールセンターの品質向上や顧客満足度アップにつなげるソリューションを展開
【理由】
AI音声認識技術は汎用的に利用できるイメージがありますが、実際には業界ごとの専門用語や独自の作業手順に対応するためのチューニングが不可欠だからです。
そこでアドバンスト・メディアは、高精度を追求するために分野別の認識辞書やカスタマイズを重視し、企業ごとに最適化されたソリューションを提供してきました。
その結果、「使えるAI」として信頼性が高まり、市場からの評価と需要を獲得しているのです。
主要活動
AI音声認識技術の研究開発を行い、新たなアルゴリズムの導入や認識精度向上のためのデータ学習を継続
製品およびサービスとして提供するために、導入支援や運用サポートを確立
企業が音声認識を活用しやすいよう、クラウドサービスやオンプレミスなど多様な形態での提供を模索
【理由】
AI分野は技術の進歩が非常に速いため、継続的な研究開発とシステム更新が欠かせないからです。
特に音声認識は膨大な学習データを必要とするため、そこに投資を集中させることで高精度化を実現しています。
また、企業ごとの要望に即応するカスタム開発とサポート体制を整えることで、長期的な顧客関係を築くことに成功していると考えられます。
リソース
独自に蓄積された大量の学習データと、常にアップデートされるAI音声認識エンジン「AmiVoice」
音声処理やAIアルゴリズムに精通したエンジニア・研究者を中心とした人的リソース
多様な業界の知見を活かせるコンサルタントや導入サポート担当の組織体制
【理由】
音声認識の精度向上には、大量のデータと高度なアルゴリズムの両方が必要だからです。
アドバンスト・メディアは早期から音声認識分野に参入しており、多くの導入実績や実際の運用データを蓄積できました。
さらに、そのデータをもとにAIエンジンを自社開発し、継続的にアップデートを行うことで、競合他社との差別化を生む強力なリソースを構築してきました。
パートナー
医療機関や製造業、コールセンター業務を熟知する専門企業との連携
音声認識をシステムに組み込むためのITベンダーやSIerとの協業
新規分野への展開を狙うスタートアップや大学との共同研究や実証実験
【理由】
音声認識技術の価値を最大化するためには、特定分野の専門知識や実務ノウハウが欠かせないからです。
そこで業界ごとの専門パートナーやIT企業と協力することで、導入先企業が抱える課題をピンポイントで解決できる体制を構築してきました。
また、新規技術や未開拓分野にも積極的に挑戦するために、大学やスタートアップとの連携にも注力することでさらなる技術革新を進めています。
チャンネル
自社営業チームを通じた直接営業と、顧客企業との密接なコミュニケーション
公式ウェブサイトからの問い合わせやオンラインセミナーを通じた情報発信
業界パートナーを経由した共同提案や展示会出展による認知度向上
【理由】
AI音声認識は導入メリットが明確とはいえ、実際に企業がどのように活用するかイメージできないケースも少なくないからです。
そこで自社営業が直接的に提案を行い、顧客のニーズを深堀りしながら最適なソリューションを提示する手法が重要視されています。
また、オンラインの活用や展示会でのデモンストレーションを通じて広く認知を得ることで、潜在顧客を獲得しているのです。
顧客との関係
B2Bモデルを中心として、長期的なカスタマーサクセスを重視
運用開始後の技術サポートやコールセンターへの問い合わせ対応など、アフターフォローを充実
各企業のユーザー部門が主体的に活用できるよう、教育プログラムやトレーニングを提供
【理由】
AIソリューションは導入がゴールではなく、実際に運用して成果を出すことが重要だからです。
アドバンスト・メディアでは、導入後のサポート体制を手厚くすることで顧客との信頼関係を長期的に維持し、追加導入やサービス拡張につなげています。
B2Bモデルであるがゆえに、継続契約やアップグレードなどから得られる安定的な収益を生む仕組みが確立されているのです。
顧客セグメント
医療機関など専門用語が多く、正確な入力や記録が求められる現場
コールセンターなど、大量の通話データを分析し顧客満足度を高めたい企業
製造業など、現場作業者の手を離さずに情報入力や指示確認を行いたい分野
その他、音声認識技術が業務効率化やコスト削減に寄与する可能性のある領域全般
【理由】
各分野での音声認識導入ニーズは、現場作業の効率化やヒューマンエラーの削減など具体的な課題から生じているからです。
特に医療や製造のように専門性が高い分野では、正確な音声認識が大きな付加価値をもたらします。
またコールセンターでは、顧客満足度とコスト構造の改善が見込めることから、こうしたセグメントへのアプローチが効果的と判断されています。
収益の流れ
音声認識ソフトウェアや関連システムのライセンス販売
カスタマイズや導入支援などのサービス提供
定額制サブスクリプションモデルやクラウド利用料
長期的なメンテナンス契約やアップデートサポートからの収益
【理由】
音声認識技術は一度導入すれば終わりではなく、継続的なサポートとアップデートが必要とされるからです。
そのため、初期導入費用だけでなく、月額費用や更新費用などから収益を得る仕組みが自然に形成されました。
また、顧客側も運用に伴うアップデートやサポートを重視するため、ライセンスとサービスの両面で収益が得られるモデルが適しているといえます。
コスト構造
研究開発費としてのAIアルゴリズム強化やデータ学習への投資
高度な知識を持つエンジニアやサポートスタッフの人件費
営業活動やマーケティング、展示会出展などの販促費用
継続的にシステムを運用・改善するためのインフラ費用
【理由】
AI技術は日進月歩で進化しているため、研究開発費用は会社の成長エンジンそのものといえるからです。
高度に専門化された人材の確保と育成にもコストがかかるものの、それが高精度の音声認識サービスを提供する源泉となっています。
また、B2Bであっても顧客獲得には営業・マーケティングが必須です。
技術面だけでなく継続的に市場へアプローチし、信頼性を広げていく費用もコスト構造の重要な要素となっています。
自己強化ループ
アドバンスト・メディアの自己強化ループは、高精度なAI音声認識を提供することで顧客企業の満足度を高め、その実績が新たな導入企業を呼び込む構造に支えられています。
医療やコールセンターなど、業界特有の課題解決が実現すれば、その成功事例が強い訴求力を持つようになり、さらに多くの企業が関心を持つようになります。
そして導入企業が増えれば増えるほど、同社は多様な音声データを収集し、それを学習データとして活用することでエンジンの精度が一段と向上します。
この精度向上が評判を呼び、また新しい顧客セグメントへリーチするチャンスを生み出すという好循環が回り続けます。
こうしたサイクルが同社の成長戦略を後押しし、将来的にはより多くの分野で音声認識が導入される可能性を高めているのです。
採用情報
同社の初任給や平均休日、採用倍率は現時点で非公開とされています。
ただ、AI技術の研究開発や企業向けのソリューション提供など、専門性の高い業務を幅広く展開していることから、エンジニアやコンサルタント、導入サポートなど多岐にわたる職種の募集が想定されます。
AI分野は人材需要が拡大しており、新たなプロジェクトやサービス拡大に合わせて採用活動も活発化する可能性が高いと考えられます。
株式情報
アドバンスト・メディアは東証グロース市場に上場しており、銘柄コードは3773です。
配当金は現時点で非公開となっています。
2025年1月30日時点の1株当たり株価は1,155円で推移しており、AIやデジタル化のトレンドが続く限り、業績や将来の成長性に注目が集まりやすいといえるでしょう。
未来展望と注目ポイント
今後の展開としては、医療領域における音声認識の高度化が期待されています。
医師や看護師が音声入力によってカルテを作成し、より正確で効率的な診療を可能にするシステムの需要はますます高まるでしょう。
また、コールセンターの自動応答システムやチャットボットとの連携により、オペレーターの負担軽減や顧客体験の向上にも寄与する可能性があります。
さらに、製造現場では、作業員が作業しながら音声で指示を入力したり、手が離せない環境下で稼働状況をリアルタイムに記録するなど、多彩な活用方法が見込まれています。
AI音声認識技術が幅広い業種に普及するにつれ、アドバンスト・メディアのサービス範囲はさらに拡大していくと考えられます。
今後は5GやIoTとの連携、さらには自然言語処理技術の進化も見据えた多角的なサービス展開が進み、同社のビジネスモデルと成長戦略が一層注目されることでしょう。
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