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法人向け
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合は お問い合わせください。
株式会社シンカーは、ロイヤル顧客の拡大を通じてクライアント企業の事業成長を支援するマーケティングDX支援企業です。同社は「データマーケティング事業」と「AIソリューション事業」の二つの柱で、デジタル化時代における顧客体験の変化に対応する支援を提供しています。 データマーケティング事業では、顧客理解を出発点とし、マーケティング施策の設計から運用、改善までを一気通貫で支援します。特に、自社で保有する1st Party Dataを最大限に活用するための環境構築とデータ活用支援に強みを持ち、広告手数料の最適化を通じて既存のマーケティング予算枠内で効果を最大化するビジネスモデルを展開しています。顧客データの統合・整備から、行動データ、購買データ、接点データ、さらにはAIによる一次情報までを網羅し、顧客の行動と心理を統合的に理解することでロイヤル顧客の定義・可視化を行います。この深い顧客理解を基に、広告運用、CRM運用、各種マーケティング施策のPDCAサイクルを回し、LTV（顧客生涯価値）の最大化とロイヤル顧客の拡大を実現します。ディーゼルジャパンやFABRIC TOKYOといった企業の導入事例では、ROI 400%の達成や広告経由でのCV数140%増加といった具体的な成果を上げています。 AIソリューション事業では、同社の中核となるAIエンジン「ヒトトナリAI」をはじめとする多様なAIプロダクトを提供しています。「ヒトトナリAI」は、顧客の購買履歴やサイト閲覧といった行動データに加え、顧客の声や感情、文脈といった一次情報を生成AIで構造化し、顧客の「行動」と「心理」をあわせて捉えることで、これまで見えなかった顧客理解を可能にします。この技術は、ベルシステム24との共同開発により、コンタクトセンターの通話データやチャットログなどのVOC（顧客の声）データから顧客ニーズを推定し、最適な商品提案や新規顧客獲得のための広告配信、営業活動・顧客対応の運用改善に活用されています。また、AIカスタマージャーニー分析ツール「CASTORY」は、Web・アプリ・電話・メール・来店といったオンライン・オフラインの顧客行動データを統合し、AIが自動でカスタマージャーニーを分析・可視化することで、顧客体験上の問題点と改善インパクトを特定します。電通デジタルのCDPソリューション「DOMA」との連携も実現しており、より解像度の高い顧客理解とマーケティング施策への活用を可能にしています。その他、「Customer Rank Forecast」による未来の顧客分布予測や、「AI予測×アウトバウンド」による顧客スコアリングとアウトバウンド成果最大化支援も行っています。アイスタイル様向けSaaS型AI分析ツール「@cosme Copilot」の開発支援や、東芝テック様のサイトリニューアルにおけるCASTORY活用事例など、幅広い業界で実績を積み重ねています。 同社の最大の強みは、データエンジニアリング能力とマーケティング現場への直接的な反映力です。ITシステム部門とマーケティング部門の間のデータ活用を担うマーケティングオペレーション領域に創業以来注力し、長年のノウハウを蓄積しています。Treasure Data CDP、Snowflake、AWS、Azure、GCP、Databricksなど、様々なクラウドサービスを組み合わせたモダンデータスタックでの顧客データ基盤構築実績も豊富です。これらの技術力とコンサルティング力を融合し、クライアント企業のマーケティングDXを推進し、ロイヤル顧客の拡大と持続的な事業成長に貢献しています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
純利益
4,714万円
総資産
2.6億円
従業員数（被保険者）
18人 · 2026年7月
29期分（2024/03〜2026/07）
ROE単体
57.7% · 2026年2月
9期分（2018/06〜2026/02）
ROA単体
18.4% · 2026年2月
9期分（2018/06〜2026/02）
自己資本比率単体
31.88% · 2026年2月
9期分（2018/06〜2026/02）
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株式会社シンカーは特許1件・商標1件を保有しています。商標は電子機器・ソフトウェア（第9類）、特許はコンピュータ技術などの分野が中心です。
特許
1件
登録 1
商標
1件
登録 0
※登録商標の指定商品・役務の区分です。企業の事業分野そのものではありません。
情報処理システムおよび情報処理方法登録2020・請求項15項
ユーザの行動の類似性に関する指標値の導出に関し、指標値の精度が低下することを防止しつつ、導出に利用するユーザの行動に関する情報の情報量が多大になることを抑制する。
