パーク シャ テクノロジー 株価。 PKSHA Technology(パークシャ)【3993】株の基本情報|株探(かぶたん)

PKSHA Technology(パークシャテクノロジー)が上場へ!初値の行方は?

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保有株式数の は新株予約権の潜在株式数。 まず、最大当選枚数は29,559枚と多めで、想定価格1,690円で計算した吸収価格は約49. 95億円・想定時価総額は. 224. 4億円と東証マザーズ銘柄の中では大型サイズのIPO銘柄となります。 また、一部ロックアップのかけられていない株主がいる点もマイナスで、IPOで初値上昇の要件である「希少性」は乏しく、やはり需給的にはやや重たく、初値より株価急上昇にはなりずらいことが予想されます。 さらに現状のPER・PBRの指標的には、想定価格1690円では割高感があります。 逆にプラスな点としては、 創業後の4年間ずっと黒字を継続させており、売上高等の業績も綺麗に右肩上がりで、成長性を感じさせること。 また、1982年生まれの東京大学卒、ボストンコンサルティンググループ出身の若手経営者、代表取締役の上野山氏をはじめ、優秀な社員を抱えていることをアピールしており、期待値が高いこと。 業種的には、「機械学習・言語解析技術を用いたアルゴリズム・ソリューション」を大企業向けに提供しており、将来性を感じさせる点などです。 やはり公開株式数が多いため需給はかなり重たそうですが、イグジット狙いの売出はゼロで、将来性を感じさせる点は多くあります。 チャレンジポイント狙いのSBI証券をはじめ、申し込み自体に悩む必要はなさそうです。 IPOで株式を購入するためには、まず証券会社の口座を持っていないと申し込めません。 今回の主幹事は SMBC日興証券ですが、以下はPKSHA TechnologyのIPO幹事の中で、その他にもネットで気軽に申し込みができる証券会社です。 IPOで当選を狙うのであれば、複数応募により当選確率を上げていきましょう。 SMBC日興証券 SBI証券と並んで新規公開株式数がダントツなので、IPO投資をするなら口座開設必須の証券会社です。 抽選は完全平等抽選で、完全平等抽選の場合は1口座に対して誰もが1チャンスなので「 誰でも平等に当選チャンス」があります。 関連記事 2015年に創業100周年となった老舗証券です。 2016年度の実績は、新規公開株83銘柄中25銘柄と約3割のIPOに食い込んでいます。 複数の証券会社で申し込みでIPOの当選確率を上げるにはもってこいの証券会社です。 口座開設、口座維持費用も無料。 ここのIPOは公平な完全抽選制です。 IPO引き受け数の多さの割には他の大手証券会社と比べ認知度はまだ低いため、意外と穴場かもしれません。 マネックス証券でのIPOの抽選は全て平等な証券会社です。 『本気で当てたい』IPO銘柄の際には、複数の証券会社での申し込みが基本です。 こちらも開設しておくとよいでしょう。 今回、岡三オンライン証券よりPKSHA Technology株のIPO取り扱いが発表されました! 岡三オンライン証券は、IPO申し込みに、事前入金0円の証券会社です。 当ブログ経由でのタイアップキャンペーンも実施中で、まだ口座を保有されていない方は、この機会に是非開設されてみてはいかがでしょうか。 関連記事 運営者: じろきん なんちゃって自営業を破綻させ、家庭も壊した千葉県在住のバツイチアラフォー 子ども2名・養育費支払い中。 現在は運よくサラリーマンに復帰。 優待・配当銘柄を中心に複利運用による雪だるま式資産増殖にチャレンジ…と言いながら、資産ほぼゼロになってからの大復活な旅の途中。 貯金は得意 天引き。 日本株 NISA ・取得単価 ・1887 日本国土開発 100株 625円 ・3512 日本フェルト 100株 450円 ・4755 楽天 100株 1,113円 ・5976 ネツレン 100株 873円 ・6091 ウエスコホールディングス100株 319円 ・7643 ダイイチ 100株 698円 ・8002 丸紅 100株 674円 ・8591 オリックス 100株 1,574円 ・8789 フィンテックグローバル100株 156円 ・8848 レオパレス21 100株 205円 ・8912 エリアクエスト 100株 150円 ・9434 ソフトバンク 100株 1436円 米国株 NISA ・取得平均単価 ・CISCO49株 46. 2ドル ・UL 24株 54. 18ドル ・KHL 17株 29. 04ドル ・T 13株 32. 51ドル ・MO 9株 45. 25ドル ・KO 6株 48. 13ドル ・TTM 6株 7. 85ドル ・VZ 2株 61. 01ドル ・BRK-B 1株 185. 47ドル ・HDB 1株 64. 41ドル ・ABBV 1株 89. 53ドル ・BYND 1株 75. 20ドル ・QCOM 1株 80. 03ドル ・DAL 1株 22. 15ドル 米国株 特定 ・取得平均単価 ・KHL 42株 35. 0092ドル ・ABBV 7株 70. 7114ドル ・VZ 4株 60. 78ドル ・MO 4株 43. 45ドル ・KO 2株 50. 11ドル ・UL 1株 52. 05ドル 検索.

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いま、人工知能(AI)がシリコンバレーを始め、世界中で大きな注目を集めています。 グーグルやマイクロソフトなど世界的な大企業が投資を加速させるこの業界において、日本でも、これから大きく注目されるであろう会社があります。 それが株式会社PKSHA Technology(パークシャテクノロジー)です。 今回はPKSHA Technologyがどのような会社なのか、ご紹介します。 この研究室の松尾豊氏は、日本のAI研究における第一人者と呼ばれおり、PKSHA Technologyに技術顧問として協力しています。 サッカーの香川選手、過去にはテニスの錦織圭選手など錚々たる人物が選ばれており、AI分野における山田氏への注目の大きさが窺えます。 さらに4期目にはリクルートと電通が加わり、創業間もないベンチャーでありながら、日本トップクラスの企業から高く評価されていることがわかります。 今後、AI普及によりさらなる高収益を記録しても不思議ではありません。 例えばLINE上で提供されるカスタマーサービス。 このサービスはユーザーの質問にAIが自動で回答し問題を解決してくれるというもので、PKSHA Technologyの技術が活用されています。 PKSHA Technologyは「未来のソフトウェアを形にする」ことをミッションとして事業展開をしています。 未来のソフトウェアとはアルゴリズムであり、社会のシステムにアルゴリズムを浸透させることで様々な社会問題の解決を図ろうとしています。 折よく日本は人口減少社会にあり、労働人口の減少に伴いAIの需要は大きくなっています。 予測では2015年に1500億円規模だったAI市場は、2020年には1兆円規模なると見られており、急拡大するAI市場に、代替労働力という社会的要請も加わり、確かな技術力をもつPKSHA Technologyへの期待はさらに大きくなるでしょう。 参考: 関連記事:.

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(株)PKSHA Technology【3993】:掲示板

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PROFILE 上野山 勝也(うえのやま・かつや) 株式会社PKSHA Technology 代表取締役 1982年生まれ。 東京大学大学院工学系研究科修了後の2007年、新卒でボストン コンサルティング グループに入社。 約4年間、コンサルタントとしてビジネス・インテグレーション等のプロジェクトに携わった後、米国にてグリー・インターナショナルの立ち上げに参画。 Webプロダクトの大規模ログ解析業務を担った。 その後、東京大学に復学し、松尾豊特任准教授の研究室にて機械学習を学び、工学博士号取得。 2012年、PKSHA Technology(パークシャテクノロジー)を創業し、機械学習、言語解析技術を用いたアルゴリズムソリューションを大企業向けに提供している。 設立5年で上場を実現した、東大発のAI分野の技術ベンチャー AIの歴史は、意外に長い。 概念としてのAIが提唱されたのは、1947年にさかのぼる。 その後、2度のブームと冬の時代を経てAIは着実に発展してきた。 そして現在は、ディープラーニング(深層学習)技術の出現による第3次ブームの最中だ。 日本は少子高齢化による労働力不足といった社会課題に直面していることから、国際競争力強化のためにも早急なAIの社会実装が期待されている。 AI革命は特定の分野だけではなく全ての産業におよび、その構造を大きく変えようとしているのだ。 こうした中、トヨタ自動車、NTTドコモ、LINE、リクルートホールディングスといった業界を代表する企業と取引を行い、2017年9月に東証マザーズに上場を果たしたAIベンチャーがPKSHA Technology(パークシャテクノロジー、以下パークシャ)だ。 2012年10月、日本のAI研究をリードする東京大学の松尾研究室出身者によって起業され、アカデミック領域で高い専門性を有するメンバーが在籍していることが強みである同社。 2012年の創業以来黒字経営を続け、業績は右肩上がりだ。 創業者である上野山勝也氏は、東大卒業後に新卒でコンサルティングファームに勤務した後、東大に復学し、最先端の機械学習技術を学んだという経歴を持つ。 具体的な用途としては、チャットアプリの自動対話、ECサイトでの利用者の好みに合わせた商品レコメンド、画像・映像識別エンジンによる医療画像診断などだ。 例えばLINEの法人向けカスタマーサポートサービスにおける日本語の自動応答領域では、パークシャのカスタマーサービス領域の汎用型対話エンジンが連携している。 【1】自然言語処理技術を用いた汎用型対話エンジンは、チャットやFAQ対応の自動化を実現。 【2】業界やユースケース特化型の深層学習技術を用いた画像/映像認識エンジンは高い識別精度を誇る。 「これまでは、人間がキーボードで入力することにより、コンピュータに情報をインプットしてきました。 しかしディープラーニングの出現により、ソフトウエアに帰納的推論能力を埋め込むことが可能となりました。 人間がわざわざ情報を入力して命令を出さずとも、コンピュータ側が音声や画像など様々なものを認識することが可能となったのです。 コンピュータインターフェイスも劇的に変わり、新しい製品・サービスが数多く出現するでしょう」(上野山氏、以下同) そのような時代の中でパークシャは『未来のソフトウエアを形にする』をビジョンとしてデジタル進化を加速させ、アルゴリズムの力で社会課題の解決を目指す。 具体的な戦略としては、「アルゴリズム製品の品質強化」と「適応する領域の拡大」の二軸だと上野山氏は語る。 「我々が提供するアルゴリズムは、使えば使うほどヒトが持つ知識・経験を学習し、精度が上がるという特性を持つソフトウエアです。 そのため一度導入すると使い続けてもらいやすい。 この特性を活かしてアルゴリズムを進化させ、品質を向上させていくというのが1つ目の軸です。 また、現在はコールセンターやマーケティングといった領域でアルゴリズムを提供していますが、今後は少子高齢化による労働力の減少といった社会的背景により、人材不足となる領域が出現してくるはずです。 こうした新たな領域に合わせて、製品を横にずらして事業を展開していく。 これが2つ目の軸です」 ビジネスの世界を経験した後、大学に復学。 そして起業へ。 上野山氏がデジタル技術に興味を抱いたのは、修士時代に行ったシリコンバレーでの体験からだという。 「知人がシリコンバレーのツアーを勧めてくれて、面白そうだと思って行ってみたんです。 そこでデジタルの第一線で活躍する人たちの仕事を間近で見て衝撃を受けました。 インターネットってこんなにすごいんだって。 日本にいたら絶対にできなかった経験でしたね」この衝撃的な体験が、後のキャリア選択にもつながっていく。 修士課程修了後はボストン コンサルティング グループ(BCG)に入社し、コンサルタントとして4年勤務する。 BCGを志望した理由は、最も面白い仕事ができそうだと感じたからだという。 「まだ世の中を知らない頃から、10年20年先のキャリアをプランニングしても意味がない。 そこで、数年の短期スパンを一区切りと考え、その中で最も濃い経験ができそうな場を選択しました」 BCGではデジタル業界を中心にしながらも、伝統的な製造業のコンサルティングにも携わった。 それぞれ異なる強みを持つ多様なプロフェッショナル達とチームを組み、問題解決に挑む、非常に濃密な時間を過ごした。 その中で、デジタル業界に携わる面白さを再確認しつつ、製造業の世界でもデジタル業界のノウハウが求められていることに気付いたという。 そして東京大学に復学。 日本のAI研究における第一人者である松尾豊氏の研究室にて博士号を取得する。 「デジタルの世界で生きていこうということは決めていましたが、復学当時は会社を立ち上げようという決意までには至りませんでした。 ひとつ大きなきっかけとなったのは、2012年に起きた深層学習技術(ディープラーニング)のブレークスルーです。 この出来事に背中を押され、研究室のメンバーで起業に至りました。 崖から身を投げるような決死の覚悟とはちょっと違いますね。 デジタル技術が好きでそれを続けていたら、ふわっと飛行機が離陸するような自然な流れで起業に至りました」 10年後の未来図を描こうとするより、キャリアを切り拓くコンパスを持て AIの発展により、近い将来これまで人間が担ってきた仕事の多くが機械に奪われてしまうという予測がある。 世の中がめまぐるしく変化する時代、上野山氏はどのようにキャリアを築いていくべきだと考えているのだろうか。 「マサチューセッツ工科大学教授・MITメディアラボ所長の伊藤穰一氏の『地図よりもコンパスを持て』、まさにこの言葉に尽きると思います。 10年先のキャリアプランを立てようとする人がいますが、変化の激しい今の時代、10年後の未来を予測することは到底不可能です。 こんな話をすると『好きなことが見つかりません』と学生さんから相談されます。 その理由は、情報革命前の親の世代から、『皆同じが良い』『大企業が良い』という画一的な価値観を押し付けられているからではないでしょうか。 しかし今は、自分が好きなものを大事にする時代。 皆が良いと言う『一般解』のパラダイムから脱却して、自分が良いと思う『個別解』を大事にするべきです。 好きなことが見つからない理由はもう一つ、異文化や異なる価値観とのぶつかり合いを経験していないからです。 だから学生さんたちには『他者と格闘しよう』とよく話すんですけどね。 研究室に籠って同質的な相手としか接していない人も多い。 例えて言うなら、画面が白黒の状態です。 しかし他者と格闘すれば、色んな感情の動きがあります。 すると、『これはめちゃくちゃ好き』『これは大嫌い』『これは得意』と、白黒の画面にビビットな色が付いていくんです。 その色の濃淡が自分の固有性であり、キャリアを築くコンパスになるのではないでしょうか。 大人は『仕事やキャリアに好き嫌いするな』と言いますが、それは違うと思います。 何の感情も色もない世界より、カラフルな世界の方がハッピーですよね。 起業を考えている人に対しても、同じことが言えます。 自分の中の好き嫌い・得意不得意を貪欲に探索し続けることは、アントレプレナーシップを養うことと似ていると思います。 『自分が好きだけど、皆が嫌い』とか『皆は面白いというけど、自分は大嫌い』というように、一般解と個別解の価値観にズレがあるところに、チャンスが潜んでいるかもしれません」 同時に2つの組織に所属する選択肢も.

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