当社連結子会社における「新事業戦略」に関するお知らせ

令和６年２月２日


各 位


会 社 名 大黒屋ホールディングス株式会社
代表者名 代表取締役社長 小 川 浩 平
（コード番号 6993 東証スタンダード市場）
問合せ先 財務経理部長 堀 内 治 芳
（TEL．03-6451-4300）


当社連結子会社における「新事業戦略」に関するお知らせ


本日、当社連結子会社である株式会社大黒屋（以下「大黒屋」といいます。）において、
AI 即時査定を中心とした「新事業戦略」を策定いたしましたので、お知らせします。
詳細につきましては、別添添付資料をご参照下さい。
なお、当該資料につきましては、当社ウェブサイト（http://www.daikokuyajp.com/）に
も掲載しておりますので、併せてご覧ください。


以 上
 大黒屋ホールディングス株式会社
東証スタンダード 証券コード 6993




AI即時査定を中心とした
ブランドリユースグローバルNo.1へ


2024年２月２日

代表取締役社長 小川浩平
● 大黒屋が実現する世界

Brand : A / model : A
Price : 123,000円
日本経済を元気にするのは、
資産の可視化だ。

大黒屋が実現するのは、
いつでもどこでも、
Brand : B / model : B
スマホをかざすだけで
Price : 39,030円
その価値が一瞬で見える世界。

資産価値を把握できれば、
証券や不動産のように
時計やバッグが運用可能に。 Brand : C / model : C
下取りをフル活用して Price : 1,482,000円
新商品が安価に手に入る。

日本中に眠る莫大な資産を
市場に開放することで、
日本経済の循環を目指します。
● エグゼクティブサマリ

市場環境

✓ 日本市場全体の傾向として、企業間の顧客囲い込み・経済圏の確立が進み、顧客獲得が激化。
✓ OMOの取り組みが進む中、不要となった店舗などの顧客タッチポイントの活用が課題に。
✓ 国内のかくれ資産は約66兆円と推計されるが、その理由に価値の不知が占めると想定。”価値の可視化”により当該資産が市場に現れる可能性が高い。

ビジネスモデル

”AI即時査定”による買取サービスをパートナー企業に提供し経済圏・GMV拡大を支援
パートナー企業メリット
✓ 消費者が手軽に保有資産の時価を把握できるサービ
スを提供することにより、売却から購入まで一気通 ✓ 買取代金として自社顧客に資金提供。経済圏強化・
貫で中古品売買を促進
GMV拡大
✓ 様々な他業種パートナー企業との協業施策により、
✓ 店舗等の顧客タッチポイントの有効活用
パートナー企業各社の顧客に買取サービスを提供


なぜ大黒屋ができるのか

✓ 大黒屋の競争優位性としては、AIによる画像認識・ダイナミックプライ 下記、AIを活用した新技術を確立
シングに必要なデータセットを長年構築してきたこと 1. 画像認識技術：写真から数秒で商品のブランド・モデルを確定
✓ 今後は、他社と提携しデータセットを更に厚くしAI学習を進めていくこ 2. ダイナミックプライシング技術：商品に対して最新の価格を提示
とで、査定精度・商材カテゴリ種類を向上させ、当該サービサーとして 3. 自然言語処理技術：チャット上で店頭対応のようなスムーズな応答
の地位を確立


多くの企業との協業により、循環型社会の推進を目指していく。 3
ビジネス構想について
● 市場環境｜顧客囲い込みの激化
現在の日本市場では、ポイントや特典などにより経済圏を創造することで自社顧客を囲い込む企業が増加している。
しかし、顧客視点では様々な経済圏がある中で選択できる状況であり、各社はいかに顧客とのタッチポイントを作
り、自社経済圏への囲い込みをするかという点に苦慮している。

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● 事業モデル｜AI査定買取による囲い込みソリューション
大黒屋のAIによる即時査定システムを顧客基盤や実店舗を持つありとあらゆる企業に提供し、各パートナー企業の
顧客に対して購買資金を提供し、SDGs・循環型社会の推進を強化。来客を増やし、買取代金を各プラットフォーム
へ送金することにより、GMVを増加させる。


循環型社会の推進を強化
小売（百貨店・小規模店舗等） 金融(銀行・証券等)

チャット型 窓口・店頭 証券購買資金の提供
商品購買資金の提供 AI買取査定 での
下取り機会創出 小口融資の拡大
の提供 直接買取
GMV増加 AI査定 GMV増加
by 大黒屋




二次流通資産（不動産・自動車等） サービス業（旅行・エンタメ等）
API接続 お客様の
査定対象品種 モノ資産を サービス
AI査定の
の拡大 可視化 購買資金の提供
対象物を拡大
GMV増加 GMV増加

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● 事業モデル｜提供方法

従来のLINE買取サービスでは、LINEで写真のやり取りなどはあるものの、裏側でスタッフが値付けしており査定に数時
間を要していた。今回は完全AIによる即時査定により、パートナー企業の簡易窓口でも簡易査定でき、大黒屋本部に商
品を送付することにより、パートナー企業の顧客に対し買取サービスを提供できる。

資産総額だけでなく、各アイ チャット上で簡単に売却でき、
クローゼット写真から
テムの資産推移をダイナミッ パートナー企業に
自動でアイテムを認識し、
クプライシングで表示。売買 買取代金を送付
資産価格を即座に算出。
のタイミングを検討可能に。



かんたん自宅資産チェッカー かんたん自宅資産チェッカー かんたん自宅資産チェッカー



ご自宅のクローゼットの
写真をアップしてください！
資産価値を推定します。
… Brand A model A
Brand A model A Brand B Model B
XXX,XXX〜円
XXX,XXX〜円 XXX,XXX〜円


この商品をどうされますか？
Brand A model Aの資産推移

売却 価格推移を確認
Brand A model Aの
資産推移を表示します
売却

AI査定士が資産価値を
推定した結果、 XXX,XXX円にて売却が
以下のアイテムが 完了しました。
見つかりました。 お客様の〇〇銀行口座に
入金されました。

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● 事業モデル｜パートナー企業メリット
パートナー企業は、買取サービスを通じて、従来の既存店舗等タッチポイントの有効活用・顧客接点の強化が可能
になる。また、買取代金として自社顧客に資金提供することとなり、自社経済圏のGMV拡大、囲い込みの強化が期
待できる。さらに、SDGsに資する取り組みを始めることにより、企業ブランドの強化が図れる。


パートナー企業のメリット



タッチポイントの有効活用 経済圏のGMV拡大 SDGsに資する取り組み
顧客接点の強化 囲い込み強化 企業ブランド強化

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● なぜ大黒屋ができるのか｜画像認識AI技術

大黒屋では、約8年前からブランド品のデータ収集を進め、データアナリストやエンジニアの手でAI技術に最も重要な教
師データのクレンジングや前処理を地道に積み重ねてきた。Google Vision AIと、同社が長年に亘り培ってきたブラン
ド品データを組み合わせ、入力された商品画像データをもとに、ブランド・商品カテゴリーを瞬時に高い精度で特定。



８年間にわたり、約50万点の アルゴリズムと現場知識を掛け合わせ 画像認識AIにデータを学習させ、
商品画像＋属性データを蓄積 AI学習用のデータをクレンジング(前処理) ブランド品に特化した、
画像認識データセットを作成
モデルAとモデルA’は分ける？ 同一ブランドの
同様のものとする？ 表記方法を統一



photo No. category brand model
属性データ ECデータ
000 handbag abc mno
画像データ C2Cプラットフォームデータ この特徴を持つ商品画像が対応するのは…
111 jewelry def pqr …
category brand model
222 gold ghi stu

333 watch jkl vwx handbag abc mno




カテゴリー：
handbag
1枚の写真から、 ブランド：
abc
数秒で商品属性情報を瞬時に モデル：
判定するシステムが実現 mno

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● なぜ大黒屋ができるのか｜画像認識AI技術

ChatGPTなどのテキスト型AI技術と異なり、画像認識には膨大なピクセルデータの学習が必要。大黒屋は、過去の豊富
な画像データ（販売用に様々な角度から商品を写したデータ）を８年間に渡り蓄積しており、データサイエンティスト
と現場の査定技術者のコラボレーションにより中古ブランド品に特化した画像認識学習用データベースを作成。




Chat GPT 等のテキストデータAI 画像認識AI

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0100101001011001 1011110101010 学習のために

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膨大なデータ量が必要

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● なぜ大黒屋ができるのか｜ダイナミックプライシング技術

グローバル規模で管理している何千もの当社商品査定データと過去2年間分の二次流通市場のデータを組み合わせ、
最新の市場価格を瞬時に提示。参照価格データは常に最新にアップデートされる。




二次流通市場購買データ*

消費者が、自らの持ち物に
どのくらいの資産価値があるか
瞬時に判断できるシステムを構築

* オークションからリテール販売までのデータを含む
￥123,456


大黒屋での買取・販売実績データ

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● さらなる展望_データ連携
大黒屋の過去買取データ、KYC（本人確認）データ・行動データの情報基盤に基づき、今後パートナー企業に対し
て、顧客・商品クラス別のリコメンデーション・リターゲティング・キュレーションを提供する。




リコメンデーション
過去買取商品データ
例：

資産性が高いと思われる
顧客に金融融資

本人確認データ
リターゲティング キュレーション

例： 例：

一度買取を検討した
ユーザー情報データ 顧客の好みに応じて
顧客に対して他資産の
他商品をキュレート
買取を打診

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ビジネス環境について
● 市場環境

中古品の市場規模は拡大していく見込みであり、今後も注力すべき市場である




【日本】中古品市場規模 【グローバル】中古品市場規模



単位:兆円 単位:兆円

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CAGR:4.1% 4.0
138.6
4 140 CAGR:13.6%
4 3.3
2.9 120
3 2.7
2.4 2.4 100
3 2.2
2.0 2017
実績 80 2022
実績
2 56.8
推計
2030 推計

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【出典】リサイクル通信より当社作成 【出典】Maximize Market Researchより当社作成
（1ドル=140円換算）

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● 市場環境

国内の「かくれ資産」は約66兆円と推計されるが、「資産の本当の価値を知らないこと」が、かくれ資産を売却しない
理由の多くを占めると想定。バリュエーションサービスを展開することで当該資産が市場に現れる可能性が高い

国内かくれ資産*額推計推移 使わなくなったものを売らない理由

単位:兆円 50% 45.4%
80 40%
66.7 28.8% 26.4%
70 30% 24.0%
60 20% 14.6% 14.3%
6.9% 6.8%
50 43.7 10%

40 0%
系列1
実績
金 売 捨 や 梱 き 抵 セ 使 さ
30 額 っ り 購 包 な 知
て 売 れ 抗
ん
キ ど わ ら び
に て る る 取 入 し い 感 ュ う れ し 売
20 な も り 者 た と な れ
方 よ に が
な
リ し る い い
ら 大 が り が と り し あ テ て の ・ な
な し 面 の と く 人 い
10 楽 た る ィ も が に シ
い た 倒 … り … 嫌 ョ と
0 ッ
ク

---

【出典】マーケティング・リサーチ会社クロス・マーケティングより当社作成
【出典】メルカリより当社作成

*かくれ資産・・・1年以上使用しておらず、理由なく家庭内に保管
しているモノを不要品とし、不要品保管数量調査および「メルカ
リ」の平均取引価格により不要品を金額換算した数値



査定額が簡易に分かり、売却の手間をかけないサービスを展開することで、
かくれ資産が市場に出てくる余地が十分ある

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● 競合環境

競合他社と比較し、バリュエーションサービスの各項目において当社が優位性を保有


凡例
〇＝提供中or提供可能
△＝開発中
×＝未対応
●各社バリュエーションサービス提供状況


提供サービス

個別
チャット対応 画像査定 買取契約 他社提携有無
リコメンド




提
供 競合V社
企
業

競合K社

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● 競争優位性

大黒屋の優位性は、AI鑑定・ダイナミックプライシングに必要なデータセットを長年構築してきたこと
他社と提携することで、データセットを更に厚くし、AI学習を進めていき、強固な優位性を確立予定



競合他社
現状 今後


自社収集データ 自社収集データ×アノテーション (オープンデータ＋自社収集データ＋他社提供データ)×アノテーション


不十分なデータセット 十分なデータセット 十分なデータセット 十分なデータセット
（中古ブランド品） （中古ブランド品） （中古ブランド品） （その他中古品）



サンプルA サンプルA サンプルA
サンプルA • 様々な角度の画像 • 様々な角度の画像 • 様々な角度の画像
• 画像 • ブランド • ブランド • ブランド
• ブランド • モデル • モデル • モデル
• モデル • サイズ • サイズ • サイズ
• カラー • カラー • カラー
• 状態 • 状態 • 状態
• 価格 • 価格 • 価格
• 取引年月日 • 取引年月日 • 取引年月日




AI画像認識モデルの構築が可能 取扱い商材が多く精度も高い
AI画像認識モデルの構築が困難
（実現済） AI画像認識モデルの構築が可能

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● ポジショニング

提携先数を増やし、データ収集量を格段に増加させることによって、
バリュエーション精度・商材カテゴリ種類を向上させ、当該サービサーとしての地位を確立する


当社が目指す
バリュエーションサービスのポジション

大黒屋の戦略
多
• データを長年収集・加工してきたことにより、高精度
な画像認識AIを構築でき、査定時間の最小化を実現
競合K社
• 今後、提携先数増加によるデータ収集量を各段に増加
させ、バリュエーション精度や商材カテゴリを増加さ
≒




商 提 せ、地位を確立する
＋材
精カ 携
度テ 先
ゴ
リ
数

競合V社


少

長 査定時間 短
≒画像鑑定非対応

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● 成長ステップ方針

国内中古ブランド品のバリュエーションサービスに留まらず、取扱い商材の拡大や海外展開を狙う




既存市場 新規市場

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既 中古ブランド品×国内展開 中古ブランド品×海外展開
存
商 国内CtoCPF等と提携し、 アメリカや香港等を皮切りにAPI提供等を行い
品 顧客の買取/販売需要を創出・促進 海外顧客の買取/販売需要を創出・促進

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新
規
新規カテゴリ×国内展開 新規カテゴリ×海外展開
商
品 不動産や車など、取扱商材を拡大 不動産や車など、取扱商材を拡大

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● 免責事項および将来の見通しに関する注意事項



◼ 本資料は、将来の見通しなどに関する記述を含んでおり、これら将来の見通しに関する記述 は、現時点で入手可能な
情報に基づいた当社の判断により作成されております。


◼ 本資料は、当社子会社である大黒屋の事業計画等をご理解いただくための情報提供のみ を目的としており、株式の購
入や売却等の投資勧誘を目的とするためのものではありません。 投資に関するご判断は、利用者ご自身の責任におい
て行われますようお願い致します。


◼ また、これらの記述は、将来の大黒屋を始めとする当社グループの業績を保証するものではな く、予測困難なリスク
や不確実性が含まれています。従いまして、実際の業績等は、これらの 要因によって見通しと異なる結果になること
があります。


◼ 当社は、将来の経営環境や前提要因の変更もしくは新たな情報などを反映して、将来の見 通しに関する記述を更新し
たり改訂したりする義務を負いません。

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