CONFIDENTIAL — 事業計画書 2026年2月
即金金融型リユース事業
AI真贋鑑定 × 即時払い × ブランド品換金インフラ
当日
換金スピード(50%)
65〜75%
市場売価比 買取率
Month7
BEP達成目標
720億円
Year5 想定時価総額
1
事業戦略サマリー
ビジョン・ミッション
ビジョン: ブランド品を「資産」として即日換金できる社会インフラを構築する。
ミッション: AI真贋鑑定と即時送金の組み合わせにより、手間ゼロ・最短即日で手元資金を確保できる「動産流動化サービス」を提供する。
ユーザー体験は「売る」ではなく「今日、換金する」。
バリュープロポジション
| ターゲット | 課題 | 解決策 |
|---|---|---|
| 急な出費が発生したブランド品オーナー | 売却に数週間かかる | 申込当日に50%振込 |
| フリマ出品が面倒な30〜50代 | 撮影・交渉・梱包の手間 | 写真送信のみ |
| 信頼できる売却先を求める層 | 個人間取引のリスク | AI+専門鑑定士の二重確認 |
サービスフロー
1
写真送信・AI一次鑑定(30秒)
撮影ガイドに従い8〜20枚を送信。AI が真贋スコア・コンディション・市場価格を即時算出。
2
価格提示・承諾 → 即時払い 50%(〜60秒)
ユーザーが承諾すると銀行口座へ即時着金。市場価格の65〜75%の下限保証額をあらかじめ提示。
3
着払い発送(5営業日以内)
QRコード付き発送ラベルを発行。ヤマト・佐川の着払いで発送。
4
到着・二次鑑定(24時間以内)
AI + 専門鑑定士による実物確認。開梱動画を本人に共有。
5
最終金額確定 → 残金支払い
最終査定額を確定し、残り50%を即時振込。申込翌日には全額着金が目標。
マネタイズ構造
25〜35%
再販スプレッド(市場価格比)
15〜25%
粗利率(在庫保有モデル)
8〜12%
粗利率(即横流しモデル)
副次収益
プレミアム会員 月額980円 / 法人向け一括査定API(SaaS)/ 海外越境EC手数料
2
市場ポジション分析
市場規模(同心円)
SOM
135億
135億
TAM
SAM
9,000億円TAM — 国内中古ブランド品市場全体
2,700億円SAM — 即日換金ニーズ層(30%)
135億円SOM — Year3 目標シェア(5%)
競合比較表
| 比較軸 | メルカリ(CtoC) | リユースショップ | 質屋・ブランドオフ | 本サービス ★ |
|---|---|---|---|---|
| 換金速度 | 平均2〜4週間 | 即日 | 即日 | 申込当日50%・翌日残金 |
| 買取価格(市場比) | 85〜90%(売れれば) | 40〜55% | 30〜45% | 65〜75% |
| 手間 | 撮影・交渉・梱包(6〜8ステップ) | 店舗持込 | 店舗持込 | 写真送信→発送(2ステップ) |
| 信頼性 | 個人間・偽物リスク | 法人・基準不透明 | 法人・低価格感 | AI+鑑定士の二重確認・根拠開示 |
| ターゲット層 | 20〜40代デジタルネイティブ | 幅広い・近隣住民 | 急ぎ資金調達層 | 30〜55代・資産保有層・時間価値重視 |
ポジショニングマップ
← 低価格買取高価格買取 →
高即金性 ↑低即金性 ↓
質屋
リユースショップ
メルカリ
★ 本サービス
「高即金性 × 高買取価格」の右上象限は競合ゼロ。本サービスが独占。
3
収益モデル詳細
モデル比較:3モデル
| 指標 | ★AIさざげ×既存モール | 在庫保有(自社EC) | 即横流し |
|---|---|---|---|
| 粗利率(売上対比) | 20〜30% | 18〜28% | 8〜12% |
| 必要運転資本 | 中(在庫分のみ) | 高(取扱高の100〜200%) | 低(取扱高の5〜10%) |
| 在庫リスク | 中 | 高 | なし |
| 在庫回転日数 | 7〜21日(マルチモール効果) | 45〜90日 | 実質0〜3日 |
| さざげ工数 | AI自動(5分/件) | 手動(30〜60分/件) | 不要 |
| 推奨フェーズ | 今すぐ(在庫あり) | Series A以降 | 初期〜PMF検証期 |
方針転換: 既存在庫(100〜500点)はAIさざげ自動化×マルチモール出品で即時消化。自社ECプラットフォーム構築は後回しにしてモール手数料(10〜15%)と交換に開発コスト・時間をゼロに抑える。
商品別粗利試算(在庫保有モデル)
| 商品 | 市場価格 | 買取額 | 粗利額 | 粗利率 |
|---|---|---|---|---|
| LV バッグ | 8万円 | 5.6万円 | 1.4万円 | 17.8% |
| エルメス バーキン | 150万円 | 108万円 | 33.3万円 | 22.2% |
| ロレックス サブマリーナ | 120万円 | 87.6万円 | 25.4万円 | 21.2% |
結論: 高額品(50万円以上)ほど粗利額・粗利率が高く、事業の収益性を牽引。低価格帯商品の即横流しは赤字リスクあり。
マネタイズフロー図
👤
ユーザー申込
→
買取
市場価格の
65〜75%
65〜75%
→
スプレッド
25〜35%
粗利源泉
→
再販売
海外EC・
提携買取店
提携買取店
→
粗利
15〜25%
15〜25%
営業利益へ
収益モデル数式
【★AIさざげ×既存モール出品モデル(推奨・今すぐ実行)】
粗利 = 再販価格 - 最終買取額 - 運営コスト合計
運営コスト合計 = 物流費_受取(600〜1,500円)
+ 物流費_発送(800〜2,000円)
+ AI鑑定費(200円/件)
+ 実物鑑定費(1,500〜3,000円/件)
+ KYC費用(300円/件)
+ 送金手数料(買取額×0.3%)
+ AIさざげ生成費(50〜100円/件) ← NEW
+ 出品手数料(再販価格×10〜15%) ← モール手数料(メルカリ/ヤフオク)
+ 保険料(買取額×0.1%)
粗利率 = 粗利 / 再販価格 × 100
→ 自社EC比で手数料5〜7%増だが、開発コスト・運用コストゼロで相殺
【買取額計算】
即時払い額 = 提示買取額 × 50%
残金払い額 = 最終確定買取額 - 即時払い済み額
最終買取額 = 市場価格 × 買取率(65〜75%)
【AIさざげ自動化フロー(新規追加)】
写真8〜20枚(鑑定時取得済み)
→ GPT-4o Vision: タイトル生成・状態説明・付属品リスト
→ XGBoost: 出品価格算出(相場±5%以内)
→ マルチモール同時出品API: メルカリShops / Yahoo!ショッピング / BASE
所要時間: 手動60分 → AI自動5分/件(92%削減)
4
キャッシュフローモデル
Month7〜8
BEP到達予測
1,400万円
BEP月間取扱高
▲667万円
最大累計赤字(Month7)
月次P&L試算(Year1 / 在庫保有モデル)
前提: Month1取扱高500万円・月次成長率20%・粗利率20%・固定費220万円/月
| 月 | 取扱高 | 粗利 | 固定費 | 営業利益 | 累計CF |
|---|---|---|---|---|---|
| M1 | 500万 | 95万 | 240万 | ▲166万 | ▲167万 |
| M2 | 600万 | 114万 | 240万 | ▲148万 | ▲314万 |
| M3 | 720万 | 137万 | 240万 | ▲126万 | ▲441万 |
| M4 | 864万 | 164万 | 240万 | ▲103万 | ▲544万 |
| M5 | 1,037万 | 197万 | 240万 | ▲76万 | ▲620万 |
| M6 | 1,244万 | 236万 | 240万 | ▲43万 | ▲664万 |
| M7 | 1,493万 | 284万 | 240万 | ▲4万(BEP) | ▲667万 |
| M8 | 1,792万 | 340万 | 240万 | +44万 | ▲623万 |
| M9 | 2,150万 | 409万 | 240万 | +101万 | ▲522万 |
| M10 | 2,580万 | 490万 | 240万 | +169万 | ▲354万 |
| M11 | 3,096万 | 588万 | 240万 | +251万 | ▲103万 |
| M12 | 3,715万 | 706万 | 240万 | +349万 | +246万 |
必要初期資本: 累計最大赤字667万円+運転資本1,000万円(Month7時点)=最低1,700万円。シード調達目標は3億円(開発・採用・マーケ費用を含む)。
月次営業利益の推移(M1〜M12)
赤 = 赤字 / 緑 = 黒字転換(M8〜)
半額即払いリスク:必要先行資金
| 月間取扱高 | 即払い先行資金 | 合計必要資金(在庫保有) | 合計必要資金(即横流し) |
|---|---|---|---|
| 1,000万円 | 350万円 | 583万円 | 380万円 |
| 3,000万円 | 1,050万円 | 1,750万円 | 1,140万円 |
| 1億円 | 3,500万円 | 5,833万円 | 3,800万円 |
5
リスクマトリクス
| リスク項目 | 発生確率 | 影響度 | 優先度 | 主要対策 |
|---|---|---|---|---|
| 偽物混入 | 中(3〜8%) | 高 | 最高 | AI鑑定95%精度+専門鑑定士二次確認+鑑定士賠償保険 |
| 盗品リスク | 低〜中(0.1〜1%) | 高 | 高 | eKYC必須+品番シリアル登録+古物営業法帳簿義務 |
| 価格下落リスク | 高(常時) | 中 | 高 | 買取額を査定額の50〜65%に抑制+在庫回転14日以内+提携オークション活用 |
| 即時払い後未着 | 低〜中(0.5〜2%) | 高 | 高 | 初回買取上限5万円設定+与信スコア管理+引当金(買取額の2〜3%) |
| 不正利用(なりすまし) | 中 | 高 | 最高 | eKYC必須+デバイスフィンガープリント+多重申請検知+反社DB照合 |
| 流動性リスク | 中 | 高 | 高 | 運転資金3ヶ月分確保+ファクタリング枠設定+当座貸越確保 |
| 競合参入(メルカリ等) | 高 | 中 | 中 | AI精度護城河+累積鑑定データの参入障壁+ブランド公認パートナー化 |
リスクヒートマップ(発生確率 × 影響度)
横軸:発生確率 / 縦軸:影響度
低確率
中確率
高確率
影響度:高
盗品リスク
即払い未着
即払い未着
偽物混入
不正利用
流動性リスク
不正利用
流動性リスク
⚠ 最優先
影響度:中
—
—
価格下落
競合参入
競合参入
影響度:低
軽微なUXバグ
—
—
高リスク(即時対応)
中リスク(監視)
低リスク(許容)
⚠ アラートトリガー(即時対応):
偽物混入率 > 1% → 受付一時停止 / 商品到着率 < 95% → 法的対応 / 資金残高 < 月次必要額の150% → 新規制限
偽物混入率 > 1% → 受付一時停止 / 商品到着率 < 95% → 法的対応 / 資金残高 < 月次必要額の150% → 新規制限
6
金融・法務整理
必要な許認可
| 法規制 | 対応要否 | ポイント |
|---|---|---|
| 古物営業法 | 必須 | 古物商許可申請(約40日)・非対面eKYC必須・帳簿3年保存 |
| 犯罪収益移転防止法 | 必須 | 古物商として特定事業者。本人確認・取引記録7年保存・疑わしい取引届出 |
| 資金決済法 | Phase3で要検討 | 現時点で登録不要。自社ウォレット・他商品購入機能追加時に要確認 |
| 消費者契約法・特商法 | 表示義務あり | 通信販売の法定表示。非対面買取はクーリングオフなし |
| 個人情報保護法 | 必須 | eKYC取得情報は厳格管理。マイナンバーの番号収集は禁止 |
KYCベンダー比較
| 項目 | TRUSTDOCK | Liquid | Jumio |
|---|---|---|---|
| 初期費用 | 50〜200万円 | 100〜300万円 | $10,000〜 |
| 1件あたり | 200〜500円 | 300〜700円 | $2〜8 |
| 反社チェック連携 | あり | あり(帝国DB) | なし(別途) |
| 古物商実績 | あり | あり | 限定的 |
| 審査速度 | 1〜5分 | 1〜3分 | 30秒〜2分 |
| 推奨 | Phase1(コスト優先) | Phase1(実績優先) | Phase2〜(海外展開時) |
送金インフラ比較(Phase別推奨)
| 項目 | 銀行即時振込(モアタイム) | ウォレット系API | 自社ウォレット構築 |
|---|---|---|---|
| 1件あたりコスト | 150〜400円 | 100〜300円 | 50〜150円(スケール後) |
| 規制制約 | なし | 機能次第で要確認 | 前払式支払手段・資金移動業 要確認 |
| UX | 最良(既存口座に入金) | 良 | 良(エコシステム囲い込み) |
| 実装難易度 | 低〜中 | 中 | 高 |
| 推奨フェーズ | Phase1〜2 | Phase2 | Phase3(月1万件超) |
推奨構成: Phase1はGMO PGまたは住信SBIネット銀行APIで銀行即時振込。Phase3で自社ウォレット+資金移動業登録。
7
プロダクト設計
アプリUI イメージ(査定〜入金フロー)
心理設計(「換金」体験の演出)
| 一般的な表現 | 本サービスの表現 |
|---|---|
| 「売る」 | 「換金する」「資産化する」 |
| 「買取申請」 | 「価値診断を受ける」 |
| 「査定」 | 「AI鑑定」 |
| 「発送」 | 「委託する」 |
即時払いの「おお体験」設計
承諾ボタン押下 → アニメーション3秒「AI鑑定完了 ✓」 → 60秒カウントダウン →「¥32,000 振込完了!」 (大きな金額表示 + 紙吹雪エフェクト + バイブ) → LINE/Xシェアボタン
撮影ガイド(バッグの場合)
| # | 撮影箇所 | 必須 |
|---|---|---|
| 1 | 正面全体(自然光推奨) | 必須 |
| 2 | 背面全体 | 必須 |
| 3〜4 | 側面(左・右) | 必須 |
| 5 | 底面 | 必須 |
| 6 | 金具・刻印クローズアップ | 必須 |
| 7 | 内側・シリアルナンバータグ | 必須 |
| 8 | 付属品(箱・カード・保存袋) | 必須 |
| 9〜20 | 傷・汚れ箇所・素材テクスチャ等 | 任意 |
8
技術アーキテクチャ概要
システム構成図
技術スタック
| レイヤー | 技術選定 |
|---|---|
| フロントエンド | Next.js 14 (PWA) + TypeScript + Tailwind CSS |
| バックエンドAPI | NestJS (TypeScript) + FastAPI (Python / AI) |
| AI鑑定 | GPT-4o Vision → EfficientNet-B4 Fine-tuned |
| ロゴ検出 | YOLO v11 |
| OCR(シリアル番号) | EasyOCR + 独自後処理 |
| 価格推定 | XGBoost Regression + 市場価格スクレイピング |
| AIさざげ自動化 ★NEW | GPT-4o Vision → 出品原稿生成 + マルチモール出品API(メルカリ/Yahoo/BASE) |
| レイヤー | 技術選定 |
|---|---|
| インフラ | AWS ECS Fargate + Terraform + GitHub Actions |
| DB | Aurora PostgreSQL + Redis + Pinecone (ベクトル) |
| メッセージキュー | Apache Kafka |
| 決済/送金 | GMO PG + 住信SBIネット銀行API |
| eKYC | TRUSTDOCK または Liquid |
| 通知 | Firebase (Push) + Twilio (SMS) + SendGrid |
AI鑑定 精度ロードマップ
| フェーズ | 偽物検出率(再現率) | 適合率 | 方式 |
|---|---|---|---|
| MVP(3ヶ月) | 85%以上 | 90%以上 | GPT-4o Vision + 人間鑑定(全件必須) |
| Phase2(12ヶ月) | 92%以上 | 95%以上 | Fine-tuned モデル主体 + 人間確認 |
| Phase3(24ヶ月) | 97%以上 | 98%以上 | AI完全自動化(高額品のみ人間確認) |
Human-in-the-Loop 設計: AIスコア 95%以上 → 自動承認 / 80〜94% → 鑑定士30分確認 / 80%未満 → 実物精密鑑定
9
MVP設計
MVP IN(必須機能)
| # | 機能 |
|---|---|
| 1 | 会員登録・SMS認証 |
| 2 | eKYC(運転免許 / マイナンバー) |
| 3 | 銀行口座登録・本人照合 |
| 4 | ブランド・カテゴリ選択UI(バッグ・財布・時計に限定) |
| 5 | 撮影ガイド付き写真アップロード(8枚以上) |
| 6 | AI一次鑑定(GPT-4o Vision) |
| 7 | 価格レンジ提示 + 承諾フロー |
| 8 | 即時払い 50%(銀行振込) |
| 9 | QRコード発送ラベル発行 |
| 10 | 倉庫受取・手動二次鑑定フロー(管理画面) |
| 11 | 最終金額確定・残金振込 |
| 12 | プッシュ通知・SMS通知 |
| 13 | 取引履歴確認画面 |
| 14 | 管理画面(案件管理・鑑定ワークフロー) |
MVP OUT(後回し)
| 機能 | 理由 |
|---|---|
| 独自AI Fine-tuned モデル | 学習データ蓄積に3〜6ヶ月必要 |
| 自社ECプラットフォーム(オリジナルストア) | 既存モール出品で代替。PMF後に移行検討 |
| ブランド品ローン・担保融資 | 金融ライセンス取得が必要 |
| AML自動スクリーニング | MVP期は手動確認でカバー |
| 多言語対応(英語・中国語) | 国内市場検証後 |
| ポイント・会員ランク制度 | 実績後 |
| API外部公開(パートナー) | セキュリティ設計固めてから |
MVP 成功指標(KPI)
| KPI | Week12 | ローンチ3ヶ月後 |
|---|---|---|
| 取扱件数 | β 50件 | 月200件 |
| 取扱高 | β 500万円 | 月2,000万円 |
| NPS | — | 50以上 |
| AI鑑定精度 | 85%以上 | 90%以上 |
| 即時払い成功率 | 99%以上 | 99.5%以上 |
| 申請→即時払いリードタイム | 平均60分以内 | 平均30分以内 |
10
ガントチャート(W1〜W24)
Phase 1: MVP開発(W1〜W12)
タスク名
W1
W2
W3
W4
W5
W6
W7
W8
W9
W10
W11
W12
【法務・許認可】COO/法務
古物商許可申請
★M1
AMLポリシー文書化
利用規約・プライバシーポリシー
【KYC・本人確認】CTO/ベンダー
KYCベンダー選定・PoC
API連携・本番構築
★M2
【送金インフラ】CTO
銀行振込API選定・実装
★M3
【AI鑑定システム】AIエンジニア
データ収集・プロトタイプ
★M4
【フロント/バックエンド】エンジニア
UX設計・インフラ構築
コア機能実装(申請〜送金)
【テスト・QA】
E2Eテスト・セキュリティ診断
★M5
Phase 2: ローンチ〜スケール(M4〜M9)
| 期間 | 主要タスク | マイルストーン |
|---|---|---|
| M4(W13) | クローズドβローンチ(招待10名)・フィードバック収集 | ★M6: クローズドβ完了 |
| M5 | バグ修正・UX改善・鑑定士採用・SNS広告開始 | — |
| M6 | オープンβ一般公開・SEOコンテンツ立ち上げ | 月間GMV 700万円 |
| M7(W25〜28) | AI精度改善(90%目標)・在庫保有モデル移行検討 | ★M7: 月次BEP達成(GMV1,400万円) |
| M8 | 時計カテゴリ追加・VCピッチ開始・エンジニア採用 | Series A DD準備 |
| M9(W35〜36) | Series Aクロージング・ジュエリーカテゴリ追加 | ★M8: Series A 3億円 |
マイルストーン一覧
| # | マイルストーン | 目標時期 | 達成条件 | 担当 |
|---|---|---|---|---|
| M1 | 古物商許可取得 | W7 | 許可証受領 | COO/法務 |
| M2 | KYC本番接続完了 | W10 | 本番eKYCエラー率1%未満 | CTO |
| M3 | 送金APIテスト完了 | W11 | 実振込10件成功・モアタイム確認済み | CTO |
| M4 | AI鑑定プロト完成 | W10 | 主要5ブランドで精度80%以上 | AIエンジニア |
| M5 | MVP内部テスト完了 | W12 | E2E全件パス・Critical脆弱性ゼロ | QA |
| M6 | クローズドβローンチ | Month4 | 10名以上が買取申請完了 | CEO/CMO |
| M7 | 月次BEP達成 | Month7 | 月間GMV 1,400万円・営業利益プラス | CEO/COO |
| M8 | Series Aクロージング | Month9 | 調達額3億円以上・投資家2社以上 | CEO |
11
3年ロードマップ
Year 1 — PROVE IT
Q1
ブランドバッグ特化でMVPローンチ
月次200件・NPS 50達成
Q2
独自AIモデル v1.0 デプロイ
精度88%・財布/小物追加
Q3
月次1,000件達成
BEP通過・在庫保有モデル移行
Q4
累計取扱高15億円・Series A
月次2,000件・粗利率18%
Year 2 — SCALE IT
Q1
時計・ジュエリーカテゴリ追加
月次3,000件・自社EC開設
Q2
法人向けサービス展開
API外部公開・AML完全自動化
Q3
月次6,000件・大阪拠点開設
AIモデル v2.0(精度95%)
Q4
累計GMV 120億円・月次8,000件
ウォレット機能MVP・粗利率20%
Year 3 — EXPAND IT
Q1
デジタルウォレット本格展開
前払式支払手段登録・月次12,000件
Q2
ブランド品担保ローン開始
貸金業登録・月次18,000件
Q3
香港・シンガポール展開
Series B 50億円・海外売上30%
Q4
累計GMV 500億円・IPO準備
月次25,000件・粗利率22〜25%
3年間 KPI推移
| KPI | Year1末 | Year2末 | Year3末 |
|---|---|---|---|
| 月間GMV | 2,800万円 | 1.2億円 | 4億円 |
| 月間取扱件数 | 2,000件 | 8,000件 | 25,000件 |
| 登録ユーザー数 | 35,000人 | 150,000人 | 500,000人 |
| 粗利率 | 18% | 20% | 22〜25% |
| AI鑑定精度 | 92% | 95% | 97%以上 |
| 海外売上比率 | 0% | 5% | 30% |
12
資金調達計画
Seed ラウンド
3億円
調達目標額
| 用途 | 金額 | 比率 |
|---|---|---|
| 技術開発(AI・バックエンド) | 8,000万 | 27% |
| 採用(エンジニア3+鑑定士2) | 6,000万 | 20% |
| マーケティング | 5,000万 | 17% |
| 運転資金(買取立替) | 5,000万 | 17% |
| 法務・コンプライアンス | 3,000万 | 10% |
| オペレーション・予備費 | 3,000万 | 10% |
Pre-money: 6〜9億円 / 希薄化率: 25〜33%
使途内訳(横棒)
技術開発 8,000万
採用 6,000万
マーケ 5,000万
運転資金 5,000万
法務 3,000万
予備費 3,000万
Series A
15億円
調達目標額
| 用途 | 金額 | 比率 |
|---|---|---|
| 運転資金増強 | 5億 | 33% |
| 技術開発(AI高度化・ウォレット) | 3億 | 20% |
| 採用(30名規模へ) | 2.5億 | 17% |
| マーケティング(全国展開) | 2億 | 13% |
| 法務・規制対応 | 1億 | 7% |
| インフラ・オペレーション | 1.5億 | 10% |
Pre-money: 45〜60億円 / 希薄化率: 20〜25%
Series B
50億円
調達目標額
| 用途 | 金額 | 比率 |
|---|---|---|
| 運転資金大幅増強 | 20億 | 40% |
| 海外展開(香港・シンガポール) | 8億 | 16% |
| M&A・提携 | 7億 | 14% |
| 技術投資(ウォレット・与信) | 5億 | 10% |
| 金融業登録・規制対応 | 5億 | 10% |
| IPO準備費用・IR | 5億 | 10% |
Pre-money: 200〜300億円
チーム体制・採用ロードマップ
| 役職 | 採用時期 | 必須スキル | 報酬 |
|---|---|---|---|
| CEO | 創業時 | Fintech/リユース経営経験・エクイティ調達実績 | エクイティ中心 |
| CTO | 創業時 | ML・Fintech API・SRE・Python/TypeScript | エクイティ+給与 |
| Head of Auth(鑑定責任者) | M1〜M2 | 主要5ブランド以上の鑑定実務5年以上・資格保有 | 給与中心 |
| COO/法務 | 創業時 | 古物営業法・資金決済法・個人情報保護法の実務 | エクイティ+給与 |
| CMO/営業 | M4以降 | D2Cマーケ・SNS運用・PR実績 | 給与中心 |
| CFO | Series A後 | 金融機関・スタートアップCFO経験・IPO知識 | 給与+ストックオプション |
13
Exitシナリオ
720億円
(Year5・PSR 12倍)
IPO 標準シナリオ
450億円
(Year3・GMV×1.5倍)
M&A 早期シナリオ
約60x
MOIC
Seed投資家リターン(Year5 IPO)
評価額成長イメージ(年次推移)
Seed投資家想定リターン:約60x MOIC(Year5 IPO時、希薄化考慮後)
M&A 買収候補シナリオ
| 候補 | 買収動機 |
|---|---|
| 楽天グループ | 楽天ペイ・カードへのブランド品担保与信データ統合 |
| PayPay(Zホールディングス) | ウォレット残高消費先としてのブランド品購買フロー |
| SMBCグループ | 個人向け動産担保融資の担保評価AI |
| メルカリ | AI鑑定精度×即時買取のカテゴリ強化 |
| コメ兵HD | リアル店舗×AIの融合・仕入れコスト削減 |
| Rebag / Vestiaire(海外) | アジア市場進出の日本拠点 |
評価モデル試算(Year3〜5)
| 指標 | Year3 | Year4 | Year5 |
|---|---|---|---|
| 年間GMV | 120億円 | 192億円 | 300億円 |
| 年間売上(粗利20%) | 24億円 | 38億円 | 60億円 |
| M&A評価(GMV×1.5倍) | 180億円 | 288億円 | 450億円 |
| M&A評価(売上×10倍) | 240億円 | 380億円 | 600億円 |
| IPO時価総額(PSR×12倍) | 288億円 | 456億円 | 720億円 |
CONFIDENTIAL — 即金金融型リユース事業計画書
生成日: 2026年2月17日 | 6エージェント並列分析による統合出力