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超!企業DB
日経平均64,325.64-1,890NYダウ52,959.24+192ドル円158.93-1NASDAQ26,195.71+96S&P 5007,663.84+32SOX 指数11,328.43+409/2終値

ユーザーローカル

User Local, Inc.3984 · Prime · 情報・通信業

ビッグデータとAIを活用したSaaS型マーケティングツールを提供。Web解析・ソーシャル分析・チャットボット等。

概要

ユーザーローカルは、2005年設立のSaaS型デジタルマーケティング企業である。Web解析ツール「User Insight」、ソーシャルメディア解析「Social Insight」、チャットボット「Support Chatbot」、法人向け生成AI「ChatAI」などを自社開発し、企業のマーケティングや業務効率化を支援する。2025年6月期の売上高は46億円、営業利益20億円と利益率40%超を達成。東京証券取引所プライム市場に上場する。

単一セグメントで展開するデータクラウド事業

ユーザーローカルは、データクラウド事業の単一セグメントで構成される。これは、提供する全サービスがSaaS(Software as a Service)であり、データ分析とAI技術を核とする点で一貫しているためである。事業系統図によれば、同社は自社開発のプラットフォームを通じて顧客企業にサービスを提供し、利用者数の増加に伴い蓄積されるデータがAIの精度向上に寄与する好循環を生み出している。売上高は年々増加しており、2025年6月期には46億円に達した。営業利益率は43%と高水準であり、固定費の少ないSaaSモデルの特性を活かした収益構造を持つ。

4つの主力SaaS製品が収益を牽引

同社の収益は主に4つのSaaS製品から生み出される。Webサイト運営向け総合ツール「User Insight」、ソーシャルメディア解析ツール「Social Insight」、問い合わせ対応を自動化する「Support Chatbot」、そして法人向け生成AIプラットフォーム「ユーザーローカル ChatAI」である。これらは個別に契約されるが、セットでの導入も進んでいる。2025年6月期の売上高は前年比17.3%増の46億円であり、特に生成AI関連の需要拡大が成長を後押ししている。同社の有価証券報告書では、既存製品の品質向上と新規開発への投資を継続する方針が示されている。

国内市場に特化した事業展開と成長戦略

ユーザーローカルは、現在のところ国内市場に特化して事業を展開している。本社は東京都港区に置かれ、海外拠点は有価証券報告書に記載がない。同社の経営戦略は、国内のデジタルトランスフォーメーション(DX)需要を取り込むことに重点を置いている。2025年6月期の販売実績において、特定の大口顧客への依存は10%未満であり、幅広い業種の顧客基盤を構築している。今後の課題として、優秀な人材確保、内部管理体制の強化、セキュリティ認証(ISO/IEC 27001等)の維持、ブランド力向上が挙げられている。

業界の中での役割はSaaS型デジタルマーケティング・AIツールベンダー。にあたる。

この章の文章は、有価証券報告書と会社の開示をもとにAIが編纂しています。数値は開示のままで、AIには生成させていません。

売上高
53億円
営業利益
22億円
営業利益率
41.5%
純利益
16億円
2026/6 通期の連結業績。決算の内訳は最新の決算以降にあります。

何をしている会社か

有価証券報告書「事業の内容」(2025/3期)より

01データクラウド事業(単一セグメント)主力

総合デジタルマーケティングツール「User Insight」、ソーシャルメディア解析「Social Insight」、問い合わせ対応支援「Support Chatbot」、法人向け生成AI「ユーザーローカル ChatAI」等のSaaSサービスを提供。

主な製品・サービス4
User Insight
Webサイト運営支援の総合デジタルマーケティングツール。コンテンツ作成、ユーザー行動分析(ヒートマップ等)、Web接客機能を備える。
Social Insight
ソーシャルメディア管理・解析ツール。クチコミ分析、SNSアカウント分析、投稿管理機能を提供。
Support Chatbot
社内外からの問い合わせ対応に特化したチャットボットツール。AIによる自動回答、会話ログの蓄積による精度向上。
ユーザーローカル ChatAI
法人向け生成AIプラットフォーム。セキュアな環境で複数LLMを活用、ファイルアップロードや議事録作成等に対応。

製品と技術

Webサイト運営を総合支援する「User Insight」

User Insightは、Webサイトの運営を総合的に支援するデジタルマーケティングツールである。主な機能として、生成AIによるコンテンツ作成、ユーザー行動のヒートマップ分析、Web接客機能を備える。ヒートマップでは、マウスの動きや離脱箇所を可視化し、「熟読エリア」「クリックエリア」「終了エリア」をサーモグラフィー状に表示する。また、ページビューレポート、SEO調査、広告流入分析、訪問者の属性分析(年齢・性別・地域・業界)も可能。Web接客機能では、離脱予兆を検知してポップアップを表示し、コンバージョン向上を図る。

ソーシャルメディア運用を効率化する「Social Insight」

Social Insightは、ソーシャルメディア上のビッグデータを活用した管理・解析ツールである。クチコミ傾聴分析では、指定したキーワードやハッシュタグを含む大量の投稿を取得し、テキストマイニングで可視化する。SNSアカウント分析では、ファンの増減や属性、地域分布、反応の多い時間帯などを分析。投稿管理機能では、複数SNSアカウントへの投稿予約やリプライ、承認フローを一括管理できる。さらに生成AIと連携し、SNS投稿文の作成を支援する機能も提供している。これにより、企業のソーシャルマーケティング業務の効率化を実現する。

問い合わせ対応を自動化する「Support Chatbot」

Support Chatbotは、社内外からの問い合わせ対応に特化した業務支援ツールである。電話やメールで人が対応していた業務の一部をチャットボットで自動化し、コストと工数を削減する。特徴は、会話ログの蓄積によるAIの機械学習で回答精度が向上する点にある。Webサイトやメッセージアプリ、SNSアプリ上での問い合わせに対し、独自開発のAIが自動回答。外部システムとAPI連携し、商品情報やステータスをボット経由で提供することも可能。また、生成AIと連携して回答案を自動生成する機能も有する。

セキュアな法人向け生成AIプラットフォーム「ChatAI」

ユーザーローカル ChatAIは、法人向けに提供する生成AIプラットフォームである。入力データがAI学習に使用されないセキュアな環境で、複数の大規模言語モデル(LLM)を利用できる。PDFやWord文書をアップロードし、生成AIと連携した分析が可能。会議の議事録作成(文字起こし)、画像生成などの機能に加え、社内利用状況を分析するダッシュボードも備える。2024年1月のリリース以降、企業の業務効率化ニーズを取り込み、成長を牽引している。同社は今後も生成AI技術を活用した新製品の開発を継続する方針である。

有価証券報告書の事業の記述をもとにAIが編纂しています。

業界での位置づけ

情報・通信業のなかでの位置

AIデータ分析で高収益、成長継続

ユーザーローカルはデータ分析・AI関連サービスを提供する情報通信業。同業にはVRAIN Solution、Cocolive、L is B、ソラコム、ハッチ・ワークがある。2024/6期売上39億円、営業利益率43.59%と高収益を実現。2025/6期は売上46億円、営業利益率43.48%と成長と高収益を両立。ソラコムやVRAIN Solutionと比較しても高い収益性が際立つ。内需中心だが、デジタル化需要に支えられている。

強み

  • 営業利益率43%超と業界トップクラスの収益性。
  • 売上高33億→39億→46億と2年連続増収。
  • 先端技術分野に特化し、差別化に成功。
  • サブスクリプション型で安定収益を見込みやすい。

課題

  • AI分野は新興企業参入が多く、競争が激しい。
  • 高成長が続くか不透明。市場の成熟リスク。
  • 専門人材の獲得競争が激しく、コスト増の懸念。

強みと課題は、開示資料をもとにAIがまとめた見立てです。

同業の企業

IT・SaaSの時価総額近傍。太字がユーザーローカル

時価総額で並べると、掲載11社のなかで6番目にあたる。

#企業時価総額PER
13939カナミックネットワーク243億円19.0倍
28057内田洋行240億円9.5倍
34310ドリームインキュベータ240億円13.9倍
43694オプティム239億円21.6倍
59216ビーウィズ239億円41.2倍
63984ユーザーローカル237億円14.3倍
73837アドソル日進235億円15.9倍
83788GMOグローバルサイン・ホールディングス232億円21.0倍
99332NISSOホールディングス232億円12.1倍
103921ネオジャパン230億円12.6倍
112471エスプール221億円16.6倍

時価総額は直近の終値ベース。同業の範囲は独自の業界分類(IT・SaaS)に従っています。

会社の歴史

沿革 16件

有限会社として創業し、株式会社へ組織変更した2005〜2007年

ユーザーローカルは2005年9月、東京都千代田区に有限会社として設立された。創業当初からデータ分析とAI技術に特化した事業構想があった。2007年8月には株式会社へ組織変更し、社名を「株式会社ユーザーローカル」とした。この法人形態の変更は、資本調達や事業拡大の基盤を整えるためのものであった。創業から2年で株式会社化したことは、早い段階から成長志向を持っていたことを示している。この期間、事業の具体的な製品化はまだ行われておらず、技術開発と市場調査に注力していたと推測される。

「User Insight」リリースと初の外部システム提供(2008〜2013年)

2008年12月、アクセス解析ツール「User Insight」をリリースした。これが同社の最初の主力製品となる。その後、2012年1月にはソーシャルメディア分析ツール「Social Insight」をリリースし、製品ラインを拡充した。2013年10月、ヤフー株式会社の「Yahoo!アクセス解析」にシステム提供を開始。同年12月にはニフティ株式会社の「ココログ」にも提供を開始し、大手プラットフォームへのOEM供給という新たな収益源を獲得した。この時期、本社も渋谷区から目黒区へ移転し、事業拡大に対応する体制を整えた。

売上高10億円突破とマザーズ上場(2015〜2017年)

2015年5月、メディア向け解析サービス「Media Insight」をリリース。同時に本社を港区へ移転した。2016年6月期の売上高は8億円、2017年6月期には10億円を突破した。この成長を受け、2017年3月に東京証券取引所マザーズに株式を上場。上場により調達した資金は、研究開発や人員増強に充当された。2017年2月にはサポート業務支援システム「サポートチャットボット(現Support Chatbot)」をリリースし、製品ポートフォリオをマーケティング支援から業務効率化へ広げた。

プライム市場への昇格と本社移転(2019〜2025年)

2019年11月、マザーズから東証市場第一部へ市場変更。その後、2022年4月の市場区分見直しに伴いプライム市場へ移行した。売上高は2020年6月期17億円、2023年6月期33億円と順調に拡大。2024年1月には法人向け生成AIサービス「ユーザーローカル ChatAI」をリリースし、生成AI市場に参入。2025年3月には本社を港区芝浦へ移転し、従業員数の増加と事業拡大に対応した。2025年6月期の売上高は46億円、営業利益20億円を達成し、成長軌道を維持している。

年表16件を開く

2000年代

  • 2005年9月創業有限会社ユーザーローカルを東京都千代田区に設立
  • 2007年8月株式会社ユーザーローカルへ組織変更(有限会社を株式会社化)
  • 2008年12月アクセス解析ツール「User Insight」リリース

2010年代

  • 2011年5月東京都渋谷区に本社移転
  • 2012年1月ソーシャルメディア分析ツール「Social Insight」リリース
  • 2013年5月東京都目黒区に本社移転
  • 2013年10月ヤフー株式会社「Yahoo!アクセス解析」にアクセス解析ツールのシステム提供を開始
  • 2013年12月ニフティ株式会社「ココログ」にアクセス解析ツールのシステム提供を開始
  • 2015年5月メディア向け解析サービス「Media Insight」リリース 東京都港区に本社移転
  • 2017年2月サポート業務支援システム「サポートチャットボット」リリース
  • 2017年3月上場東京証券取引所マザーズに株式を上場
  • 2019年11月東京証券取引所市場第一部に市場変更

2020年代

  • 2021年9月東京都品川区に本社移転
  • 2022年4月東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所の市場第一部からプライム市場に移行
  • 2024年1月法人向け生成AIサービス「ユーザーローカルChatAI」リリース
  • 2025年3月東京都港区に本社移転

有価証券報告書の沿革をもとにAIが通史として編纂しています。年表は沿革の記載そのままです。

これからの方針

有価証券報告書 2025/6期の経営方針より

会社は5つの方針を掲げている。有価証券報告書には具体的な数値目標の記載がない。

  1. 01

    優秀な人材の確保と育成

    AIエンジニアやデータサイエンティストといった専門性の高い人材の採用を強化し、同時に既存社員向けの研修制度や教育体制を充実させ、長期的なキャリアパスを支援することで、事業拡大に必要な人材基盤を固める。

  2. 02

    内部管理体制の強化

    リスク管理、内部統制システムの整備、内部監査の実施、コンプライアンス体制の強化、監査等委員会による監査などを通じて、業務運営の効率化とガバナンスの充実を図る。

  3. 03

    システムの強化

    サーバー設備の強化や並列処理システムの導入による負荷分散など、中長期的な設備投資を行い、データ解析ツールの安定稼働とセキュリティ管理体制の構築・維持に取り組む。

  4. 04

    セキュリティの継続的な向上

    ISMS認証(ISO/IEC 27001, 27017)の維持・更新、全社員への情報管理研修の実施など、セキュリティ管理体制を継続的に強化し、システムの安定稼働と顧客からの信頼確保を進める。

  5. 05

    認知度及びブランド力の向上

    機能優位性に頼る従来の営業活動に加え、広告宣伝などの販促活動を積極化し、企業・サービスの認知度とブランド力を高めて新規案件の獲得につなげる。

有価証券報告書の「経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」から、AIが項目ごとに整理しています。数値目標は原文に書かれたものだけです。

社員と組織

有価証券報告書 9期分

グループ全体で112人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は653万円で、8期前と比べて+23.2%平均年齢は28.7歳、平均勤続年数は4.5年。

決算期平均年収万円平均年齢平均勤続連結従業員数一人当たり営業利益万円
2017年6月36
2018年6月49
2019年6月53027.72.756
2020年6月53727.83.169
2021年6月55628.13.576
2022年6月56928.63.885
2023年6月59528.74.193
2024年6月61828.94.41021,667
2025年6月65328.74.51121,786

平均年収・平均年齢・平均勤続は有価証券報告書に記載された提出会社(単体)の値、従業員数はグループ全体の値です。一人当たり営業利益は連結営業利益を連結従業員数で割ったもので、給与などの費用を払ったあとに一人あたりいくら残るかの目安になります。

多様性の開示2025年6月期・提出会社(単体)
女性管理職比率21.0%
縦線は目安の30%

拠点とグループ

設備と関係会社

主要な設備 (帳簿価額 上位1)
本社 — 東京都港区他258百万円
公共調達・補助金 (gBizINFO)
  • 調達
    令和5年度経済産業省のWEBサイト及び政策情報に関するメディア・SNS分析業務
    経済産業省 · 2023-03-14
    270万円
  • 調達
    令和6年度経済産業省のWEBサイト及び政策情報に関するメディア・SNS分析業務
    経済産業省 · 2024-03-07
    270万円
  • 調達
    令和7年度経済産業省のWEBサイト及び政策情報に関するメディア・SNS分析業務
    経済産業省 · 2025-03-07
    270万円
  • 調達
    令和8年度経済産業省のWEBサイト及び政策情報に関するメディア・SNS分析業務
    経済産業省 · 2026-03-11
    270万円
  • 調達
    令和6年度ソーシャルリスニングツール利用ライセンス等提供業務
    防衛省 · 2024-03-04
    240万円
  • 調達
    令和7年度ソーシャルリスニングツール利用ライセンス等提供業務
    防衛省 · 2025-02-19
    240万円
  • 調達
    04-0142-0013令和4年度総務省ホームページで利用するアクセス分析ツールの提供及び分析レポート作成業務の請負
    総務省 · 2022-03-02
    120万円
  • 調達
    宮内庁ホームページ内ウェブサイトへのアクセスログ解析ツールの提供業務
    宮内庁 · 2024-04-15
    115万円

出典: gBizINFO (経済産業省)

業績のいま

有価証券報告書・決算短信より

2026年6月期の売上高は53億円営業利益22億円前期と比べると増収増益で、売上が+15.2%、利益が+10.0%。

売上高
+15.2%
53億円
営業利益
+10.0%
22億円
純利益
+14.3%
16億円
営業利益率
41.5%
前期比 -2.0%pt

会社が出している今期の予想2027年6月期

項目会社予想前期実績
売上高61億円53億円
営業利益21億円22億円
純利益15億円16億円
1株あたり配当¥30¥30

会社が決算短信で公表した予想です。証券会社の予想ではありません。 短信の原本

四半期の推移

10期分

直近は2026年4Qで、売上は27億円、営業利益は10億円。前年の2025年4Qと比べると、売上は+12.5%、営業利益は+0.0%。

対象期間売上高億円営業利益億円営業利益率%純利益億円
2023年3Q8337.51
2023年4Q94
2024年1Q9444.43
2024年2Q10550.03
2024年3Q10440.03
2024年4Q10440.03
2025年2Q221045.57
2025年4Q241041.77
2026年2Q261246.29
2026年4Q271037.07

期ごとの単独の業績で、期首からの累計ではありません。

業績の推移

有価証券報告書 14期分

2013年6月期からの14期で、売上は2億円から53億円へ26.5倍に増えた。直近期の営業利益率は41.5%。売上は13期、純利益は7期の連続増加。

決算期売上高億円営業利益億円経常利益億円営業利益率%純利益億円
2013年6月211
2014年6月311
2015年6月521
2016年6月832
東京証券取引所マザーズに株式を上場
2017年6月1043
2018年6月1153
2019年6月1353
2020年6月1774
2021年6月2196
2022年6月27107
2023年6月331410
2024年6月39171743.612
2025年6月46202043.514
2026年6月53222241.516

金額は有価証券報告書の連結値をそのまま掲載しています。帯の長さは列ごとの最大値との比です。空欄の期は有価証券報告書からその項目の数値が取れていません(0ではありません)。

利益の構造

2026年6月期

売上高53億円のうち、営業利益として残るのは22億円41.5%。営業外の損益と税金を反映した純利益は16億円、売上の30.2%にあたる。営業利益率は業種中央値8.4%を上回る水準。

売上高を100としたときの内訳
  • 費用事業を回すためにかかったお金58.5%31億円
  • 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益41.5%22億円

有価証券報告書の損益計算書から、当期の金額をそのまま割り振っています。

営業利益率業種比+33.1pt
41.5%
本業の利益として残る割合
純利益率業種比+23.5pt
30.2%
税金まで払って最後に残る割合

お金の流れ

キャッシュフロー計算書 11期分

2025年6月期は営業CFが18億円、投資CFが−3億円で、差し引きのフリーCFは15億円この組み合わせは成熟・還元型にあたる。本業で稼ぎ、投資に回し、それでも余る現金を借金返済や株主還元に充てている。最も健全とされる型期末の手元現金は85億円で、売上の22.2ヶ月分にあたる

決算期営業CF億円投資CF億円財務CF億円フリーCF億円現金残高億円
2015年6月20326
2016年6月302311
2017年6月305319
2018年6月400423
2019年6月4−1−1324
2020年6月6010640
2021年6月7−11647
2022年6月9−1−2853
2023年6月130−21364
2024年6月15−201377
2025年6月18−3−71585

本業で稼いだ現金が営業CF、設備や事業への投資が投資CF、借入と返済・配当が財務CF。営業・投資・財務の3列は縦線が0で、右がプラス、左がマイナスです。健全な会社の基本形は営業CFがプラスで投資CFがマイナス。フリーCFは営業CFと投資CFの合計で、手元に残る現金を表します。

資産と負債

貸借対照表 13期分

2025年6月期の総資産は100億円。このうち返さなくてよい自己資本が87億円で、自己資本比率は87.2%(業種中央値63.4%より厚い)

決算期総資産億円自己資本億円負債億円自己資本比率%
2013年6月21168.7
2014年6月32170.6
2015年6月86282.8
2016年6月1210284.1
2017年6月2119289.6
2018年6月2522387.6
2019年6月2724388.5
2020年6月4439589.1
2021年6月5347689.2
2022年6月6255788.8
2023年6月7263987.9
2024年6月88771187.4
2025年6月100871387.2

自己資本比率は総資産のうち返済のいらないお金の割合で、高いほど借入への依存が小さいことを示します。負債は総資産から自己資本を引いた額です。

2025年6月期の内訳単体ベース
現金及び預金
85億円
すぐ使えるお金
利益剰余金
65億円
過去の利益の積み上がり
負債合計
13億円
いつか返す必要があるお金

業界内での比較

情報・通信業 605社との比較

同じ情報・通信業の企業と並べると、いちばん上に来るのは営業利益率605社中14位あたり、逆に低いのは配当利回り605社中391位あたり帯は左端が業種の最下位、右端が最上位で、縦線が真ん中にあたる。

ROE株主の出したお金でどれだけ利益を生んだか
/中央値 13.1%
P25 7.0%P75 20.1%
営業利益率上位売上のうち本業の利益として残る割合
41.5%/中央値 8.4%
P25 3.9%P75 16.1%
自己資本比率総資産のうち返済のいらないお金の割合
/中央値 63.4%
P25 45.3%P75 74.7%
売上成長率前期からの売上の伸び
15.2%/中央値 9.1%
P25 1.9%P75 20.2%
配当利回り株価に対して1年で受け取る配当の割合
2.0%/中央値 2.5%
P25 1.5%P75 3.5%

有価証券報告書の最新期の数値をもとに、同じ業種の企業の中での順位を毎日計算しています。P25は下から4分の1、P75は上から4分の1の位置にある企業の値です。

株価

9月2日の終値

直近の終値は¥1,463で、1年前と比べて-27.6%過去52週の値幅のなかでは14%の位置にある。

¥1,463-4.2%1ヶ月-19.1%1年-27.6%時価総額237億円
過去52週の値幅
安値¥1,350高値¥2,135

チャートの金額は株式分割と配当を反映して調整した終値で、上に出している直近の終値とは一致しないことがあります。

指標
PER (実績)14.3倍
PER (会社予想)15.3倍
PBR2.44倍
配当利回り2.05%

実績値は直近の決算、予想値は会社予想にもとづきます。株価は終値ベースです。

値動きの背景

株価は8月7日に1,528円と前日比-16.78%下落。1ヶ月で-13.57%となり、25日移動平均線(1,781円)を-14%下回る。52週高値2,199円からは-31%の水準で、下降トレンドが続く。出来高は8月7日に606,300株と急増し、売りが優勢。RSIは27.55と売られすぎ圏で、反発の可能性も。

値動きの背景は、株価と出来高の推移をもとにAIがまとめた見立てです。

配当

株主還元

直近の年間配当は1株あたり30で、前期から+75.0%いまの株価に対する利回りは2.05%。増配か配当維持が4年続いている。

年間配当
¥30
1株あたり
配当利回り
2.05%
いまの株価に対して
配当性向
15.7%
利益のうち配当に回した割合
連続増配等
4年
増配か維持が続いた年数
決算期1株あたり配当前期比%配当性向%
2021年6月36.4
2022年6月320.06.6
2023年6月433.36.7
2024年6月8100.010.8
2025年6月1475.015.7

過去の配当は株式分割にあわせて調整した金額です。配当性向は有価証券報告書に記載された各期の値で、利益のうち配当に回した割合を示します。

次の配当スケジュール
  • 権利付き最終日
  • 権利確定日
  • 支払開始日
  • 今期の会社予想年間予想¥30

株主

有価証券報告書より

2025年6月期末の株主数は延べ7,183人。区分でいちばん多いのは個人・その他72.4%。グループ会社や銀行などの安定株主が20.0%を占め、残る80.0%が市場で売買されうる浮動株にあたる。

所有者の区分ごとの比率

所有者の区分2020年6月%2021年6月%2022年6月%2023年6月%2024年6月%2025年6月%
個人・その他79.369.876.077.676.672.4
金融機関5.612.310.15.013.217.5
外国法人3.87.98.910.24.24.1
証券会社1.91.01.15.32.63.5
事業法人9.48.93.91.83.32.5
自己株式0.80.50.20.90.31.3
外国人個人0.00.00.00.00.00.0

発行済株式に対する持ち株比率です。単元未満株の扱いにより、合計が100%にならない期があります。

大株主上位10

順位株主持ち株比率 %
01伊藤 将雄37.44
02日本マスタートラスト信託銀行株式会社(信託口)11.22
03株式会社日本カストディ銀行(信託口)5.77
04渡邊 和行4.50
05三上 俊輔2.09
06野村證券株式会社1.26
07株式会社キーバリュー1.23
08中村 賀一1.18
09吉岡 慎一郎0.82
10本郷 寛0.74

有価証券報告書の大株主の状況から、上位10者を掲載しています。信託銀行の名義は、実際の保有者ではなく運用を預かる先を指すことがあります。

大量保有報告の動き
5%超の保有者の提出ベース 直近1
  • 2026-05-22
    SMBC日興証券株式会社
    新規の大量保有報告
    1.83%
    -3.17pt

提出があった時点の記録です。その後5%を割った保有者が一覧に残ることがあります。

株価指標の推移

有価証券報告書 14期分

1株利益は14期で−100%、1株純資産は13期で−99%。直近期のROEは17.4%で、日本株の目安とされる8%を上回る。

決算期EPSBPSROE%PER配当性向%
2013年6月35,43991,24848.2
2014年6月58,298149,54648.4
2015年6月4519232.1
2016年6月6230324.2
2017年6月1912818.1114.0
2018年6月2114815.076.9
2019年6月2216414.283.8
2020年6月2825413.264.5
2021年6月3929814.255.26.4
2022年6月4534614.134.66.6
2023年6月6039716.142.96.7
2024年6月7447816.926.910.8
2025年6月8954317.421.315.7
2026年6月103

有価証券報告書に記載された各期の値です。PERは期末時点の株価にもとづく実績値で、いまの株価から計算した値とは異なります。

EPS1株利益
1株が1年で稼いだ純利益。伸びていれば株の稼ぐ力が育っている
BPS1株純資産
1株あたりの持ち分。会社に積み上がった蓄えの目安
ROE自己資本利益率
株主のお金でどれだけ稼いだか。日本株では8%が一つの目安
PER期末実績
株価が1年分の利益の何倍か。低いほど割安とは限らず、期待の低さのこともある
配当性向利益からの還元率
利益のうち配当に回した割合。高すぎる場合は無理をしている可能性もある

経営陣

9名 有価証券報告書の提出日現在

有価証券報告書に載っている役員は9名。2025/6期の役員報酬は総額86百万円。社内取締役1人あたりの報酬は、従業員の平均年収の約3倍にあたる。

氏名役職年齢保有株数
伊藤将雄代表取締役 社長526,072,600
渡邊和行取締役 COO コーポレートセールス部長44730,000
岩本大輔取締役 CFO 管理部長44100,500
松崎良太社外取締役573,000
伊藤拓社外取締役513,000
渡辺智美社外取締役(監査等委員)4924,600
中村賀一社外取締役(監査等委員)53192,000
田中裕幸社外取締役(監査等委員)5520,700
本郷寛取締役39119,400

役員報酬の内訳2025/6

役員の区分人数固定報酬百万円株式報酬百万円その他百万円合計百万円1人あたり百万円
取締役(社内)355996421
社外取締役51399224

有価証券報告書の役員報酬等の総額から、区分ごとの内訳を載せています。人数は当期中に在任した延べ人数のため、期末の人数と一致しない期があります。

有価証券報告書

有価証券報告書 2025/6期

会社自身が書いた有価証券報告書の本文を、章ごとにそのまま収録しています (要約ではありません)。

事業の内容2,847字を開く

何をしている会社か、会社自身の説明

3【事業の内容】 (1)事業の概要 当社は「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」という経営理念のもと、ビッグデータ(注1)やAI(注2)を活用したプラットフォームサービスを提供し、顧客企業の意思決定や、業務効率化による働き方改革を支援しております。当社では、世の中のニーズにあったサービスを創出し、より使いやすく提供することが重要と考えており、総合デジタルマーケティングツール「User Insight」、ソーシャルメディア解析ツール「Social Insight」、問い合わせ対応業務等の支援ツール「Support Chatbot」、法人向けに提供する生成AIツール「ユーザーローカル ChatAI」等のサービスを提供しております。 なお、当社はデータクラウド事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。 (2)提供サービスの概要 当社は、顧客企業にとって導入がしやすく、かつ低価格でサービスを提供することが可能となるSaaS(注3)形態でのサービスを開発・提供しております。当社サービスは、蓄積したビッグデータとAIによる機械学習により、利用者数が増加するにつれて、より多くの様々なデータが蓄積され、AIの精度や解析能力の向上につながります。 当社が提供している具体的なサービスは以下のとおりです。 ① User Insight(ユーザーインサイト) User Insightは、Webサイトの運営を支援する総合デジタルマーケティングツールです。Webサイトに掲載するコンテンツの作成、ユーザー行動の分析、Web接客等の機能を備え、デジタルマーケティングを総合的にサポートします。 コンテンツの作成について、生成AI(注4)により、入力されたキーワードからウェブページに掲載するコンテンツを自動作成することができます。関連ワードや検索上位ページの情報を考慮し、生成された記事のファクトチェックも行います。 Webサイトを訪れたユーザーの行動の分析について、マウスの動きや離脱箇所などのユーザーのページ内行動を解析し、Webサイト訪問者の閲覧頻度が高い「熟読エリア」、どのリンクが実際に注意を引きクリックされているのかを表す「クリックエリア」、ページのどこまでを表示しているのかを示す「終了エリア」等をヒートマップという手法を用いてサーモグラフィー状に可視化します。解析結果を直感的にわかりやすく提供することで、顧客企業の「データによる的確な意思決定」を支援します。また、ページビュー等のレポート作成機能、SEO調査機能、自社サイトへの広告流入数を分析する機能、Webサイト訪問者の年齢、性別、接続元地域、訪問頻度、所属する業界等を分析する機能等を備え、詳細なユーザー分析を提供しております。 Web接客について、離脱防止・コンバージョン向上のため、ユーザーがサイトから離脱しようとしている予兆や、滞在時間やスクロール到達度などに基づくポップアップ配信機能があります。 ② Social Insight(ソーシャルインサイト) Social Insightは、ソーシャルメディアの運用を支援する管理・解析ツールです。ソーシャルメディア上のビッグデータをもとにしたクチコミ分析やSNSアカウント分析、複数のSNSアカウントの一括管理などの機能を通じて、顧客企業のソーシャルマーケティングを支援するサービスです。主な機能として、特定のキーワードや記事URL、ハッシュタグを指定することで、そのキーワードを含む投稿を大量のデータから取得し、テキストマイニング・視覚化する「クチコミ傾聴分析」、SNS内の自社アカウントや競合アカウントのファンの増減、推移、属性等や、発言したユーザーの推測属性や地域分布、多くの反応を得ることができる時間帯等を分析する「SNSアカウント分析」、複数SNSの自社アカウントへの投稿予約、リプライ、上長による承認が可能な「投稿管理機能」があります。また、生成AIと連携し、SNSに投稿する文章の作成をサポートします。 ③ Support Chatbot(サポートチャットボット) Support Chatbotは、社内外からの問い合わせ対応に特化した業務支援ツールです。これまで電話やメールですべて人が対応していた業務の一部を、チャットボットにより自動化することができます。それにより、社内の問い合わせ対応やコールセンター等のサポート対応にかかるコストや業務工数を削減することが可能となります。また、チャットボットの会話が繰り返されることで会話ログデータが蓄積され、AIによる機械学習機能によって回答精度を向上させることができる点が特徴です。具体的には、Webサイトやメッセージアプリ、SNSアプリ等のユーザーからの問い合わせに対し、独自開発したAIによる高精度の自動回答を行います。外部システムとAPIで連携し、商品情報やステータス等を、チャットボットを通して回答することも可能です。また、生成AIと連携しており、回答案を自動で作成することが可能です。 ④ ユーザーローカル ChatAI ユーザーローカル ChatAIは、法人向けに提供している生成AIを活用するためのプラットフォームです。入力データがAI学習に使用されないセキュアな環境で、複数のLLM(大規模言語モデル)を自在に活用することができます。さらに、PDFやWord等のデータをアップロードし、生成AIと連携することが可能です。会議の議事録内容の文字おこし、画像生成等の生成AIを利用できる機能のほか、社内の利用状況を分析するダッシュボード機能があることが特徴です。 上記主要製品のほか、主に生成AIを活用した製品を随時開発中です。 (注)1.ビッグデータとは、従来のデータベース管理ツールやデータ処理アプリケーションでは記録や保管、解析が困難な大規模かつ複雑なデータの集合を指します。 2.人工知能(AI)とは、言語の理解や推論、問題解決等人間の知的能力をコンピュータ上で実現する様々な技術やソフトウエア、コンピュータシステムです。 3.SaaSとは、Software as a Serviceの略であり、利用者がインターネットを介して必要な情報システムに係るサービスを受けるクラウドコンピューティングの一形態です。これにより、利用者は保有するデバイスへ直接ソフトウエアをダウンロードすることなくサービスを活用することができるため、インターネットへの接続環境さえあれば保有デバイスのストレージ容量やCPUの性能に左右されず円滑にデータ処理結果等の提供を受けることが可能です。 4.生成AIとは、新たなコンテンツを生み出す人工知能を指します。ビッグデータをもとに、画像や文章、音声などを生成します。 [事業系統図] 現在の当社事業系統図は以下のとおりです。
経営方針・対処すべき課題1,824字を開く

経営陣が考える方向性と課題

1【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】 当社の経営方針、経営環境及び対処すべき課題等は、以下のとおりであります。 なお、文中の将来に関する事項は、当事業年度末現在において当社が判断したものであります。 (1)経営方針・経営戦略 当社は「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」という経営理念のもと、データ分析と人工知能の技術を活用して、さまざまな課題を解決することによって誰もが自動化・効率化メリットを受けられる社会を目指し、世界を進化させるためのサービスの創出に取り組んでおります。 (2)経営環境 当社サービスで活用している「ビッグデータに付加価値を付ける機械学習」や「AI」等の技術は汎用性が高いものであるため、新分野・既存分野で活用が期待されており、さらなる市場拡大が見込まれています。特に、生成AI技術は、社会に与えるインパクトが世界的に期待されています。国内のAIシステム市場規模は2023年に6,858億円、2028年には2兆5,433億円になると予想されています(注)。 一方で、生成AI分野の国際的な競争は激化しており、顧客ニーズを深く理解し、生成AIの価値を引き出して顧客に提供することが重要であると当社は考えております。これまで培ってきた知見と実例に基づく技術開発力を生かすことで競争優位性を保ち、多様化、高度化する顧客ニーズに素早く対応し、サービス提供を進めてまいります。 (注)総務省 令和六年版情報通信白書 (3)優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題 ① 優秀な人材の確保と育成 当社は、事業の安定的・継続的成長のためには、当社の企業文化及び企業理念に合致した志向性を持ち、当社事業を今まで以上に拡充できる高い専門性を有する優秀な人材の確保が不可欠であると認識しております。特に、AIエンジニア、データサイエンティストの採用・育成は重要な課題であると認識しております。あわせて、既存人材の能力及び技術の向上も重要な課題と考えております。優秀な人材の確保と能力の底上げのため、今後も長期的なキャリアパスを見据えた研修制度の充実、教育体制の整備を進めていく方針であります。 ② 内部管理体制の強化 当社が今後さらなる業容を拡大するためには、業務運営の効率化やリスク管理のための内部管理体制の強化が重要な課題であると認識しております。このため、今後も業務運営上のリスクを把握してリスク管理を適切に行える体制整備に努め、財務報告に係る内部統制システムの整備をはじめとして、定期的な内部監査の実施によりコンプライアンス体制を強化するとともに、監査等委員会による監査の実施によるコーポレート・ガバナンス機能の充実等を図っていく方針であります。 ③ システムの強化 当社の展開する事業は、膨大なデータを高速に処理する必要があるため、解析ツールの運用に関わるシステムの安定稼働及びセキュリティ管理体制の構築が重要であると認識しております。当社事業の成長スピードや市場環境の変化に対応し安定した事業運営を行うためには、サーバー設備の強化、並列処理システムの導入等による負荷分散が必要となります。今後も、中長期的視野に立った設備投資を行い、システムの安定稼働及びセキュリティ管理体制の維持構築に取り組んでいく方針であります。 ④ セキュリティの継続的な向上 当社システムの安定稼働及び継続利用のためには、セキュリティ管理体制の構築、維持が重要であると認識しております。当社は、ISO/IEC 27001(ISMS認証)及びISO/IEC 27017(ISMS認証)を取得し、全社員に情報管理に関する研修を実施しております。今後もセキュリティ管理体制の強化に取り組んでいく方針であります。 ⑤ 認知度及びブランド力の向上 当社はこれまで、提供サービスの機能優位性に拠る形での営業活動に専念してまいりました。その結果として、現在、幅広い業種、企業に当社製品を導入いただき、継続的な取引による確固たる顧客基盤の構築を実現することができていると考えております。一方で、さらなる成長を続けていく上では、当社及び当社サービスの認知度やブランド力を向上させ、新規案件を獲得していくことが重要であると考えております。今後は広告宣伝活動による積極的な販売促進活動に取り組み、認知度及びブランド力のさらなる向上に努める方針であります。
事業等のリスク5,387字を開く

会社が自認するリスクの一覧

3【事業等のリスク】 当社の事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、経営者が当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、下記のとおりであります。また、必ずしもそのようなリスク要因に該当しない事項につきましても、投資者の投資判断上重要であると考えられる事項につきましては、投資者に対する積極的な情報開示の観点から以下のとおり記載しております。 当社はこれらのリスクの発生可能性を十分に認識した上で、発生の回避及び発生した場合の迅速な対応に努める方針であります。なお、当社は適切なリスク管理を実施することで、以下のリスクの発生可能性を一定程度の低水準まで抑制できると考えており、これらのリスクが顕在化する可能性や時期、顕在化した場合に当社の経営成績等に与える定量的な影響につきましては、合理的に予見することが困難であるため具体的には記載しておりません。 なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において当社が判断したものであり、将来において発生の可能性のあるすべてのリスクを網羅するものではありません。 (1)経済動向について 当社の提供するサービスは、顧客のマーケティング分析ツールや、業務支援ツールとして活用されております。このため景気低迷期においては、顧客業績の悪化に伴う費用削減の結果、利用者数が減少する可能性があります。このような状況においては、当社の財政状態及び経営成績に重大な影響を与える可能性があります。 当社では、当社を取り巻く事業環境等の動向に注視し、景気低迷期における財政状態及び経営成績に与える影響の抑制に努めております。 (2)機密情報の管理体制について ビッグデータの解析にあたり収集される情報の中には、個人情報が含まれるケースがあるものと認識しております。また当社の提供する解析結果については、顧客の経営戦略上極めて機密性の高い情報が含まれているものと認識しております。万が一これらの機密情報の漏洩が生じた場合には、当社ビジネスの根幹への信頼性が揺らぐため、当社の財政状態及び経営成績に重大な影響を及ぼす可能性があります。 当社では、収集したデータの社内での機密性確保並びに漏洩防止について、必要な暗号化やアクセス制限等を行うことにより情報漏洩のリスクの回避に努めております。 (3)システムトラブルの発生リスク 当社の事業は、提供サービスの基盤をインターネット通信網に依存しております。何らかの障害により大規模なシステムトラブルが顕在化し、復旧遅延が生じた場合は、当社の財政状態及び経営成績に重大な影響を及ぼす可能性があります。 当社では、コンピュータウィルスへの感染、ネットワークへの不正侵入、サイバー攻撃等の妨害行為によるシステムダウン、大地震や火災等の自然災害発生によるシステム障害等、顧客へのサービス提供が妨げられるようなシステムトラブルを回避すべく、外部業者によるシステムサーバーの管理・監視体制の構築や、バックアップ、システムの二重化等により未然防止策を実施しております。 (4)情報取得への制限リスク 当社は、SNS等により日々大量に生成されるインターネット上のビッグデータを、当社が顧客に提供するソフトウエアを通じて自動的に収集したり、サービス事業者から購入しています。 しかしながら、SNS等のインターネットサービス運営者側の方針転換、データ取得に関する法的規制の強化により、情報の自動収集に制限が加わったり有償化される可能性があります。現在入手できているデータを取得できなくなることで、サービスの品質が低下したり、情報の収集に対して追加コストが発生する場合には、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 このような事象に備え、当社は複数のリソース、手法によってデータ入手経路の確保に努めてまいります。 (5)知的財産権管理について 当社はこれまで、著作権を含めた知的財産権に関しては、他社の知的財産権を侵害したとして損害賠償や使用差止めの請求を受けたことはなく、知的財産権の侵害を行っていないものと認識しております。 しかしながら、当社の事業領域において第三者が保有する知的財産権を完全に把握することは困難であり、当社が認識せずに他社の特許を侵害してしまう可能性は否定できません。この場合には当社に対する損害賠償や使用差止め等が行われることにより、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 加えて、当社で提供するサービス基礎技術については、機密性を確保するために特段特許等の申請は行わない方針としております。そのため、人員の引き抜き等により当社の技術が他社に流出し、同様のサービス展開が行われる可能性があり、また当該漏洩が生じていたとしても当社では認識できない可能性があります。当該基礎技術の漏洩が生じた場合は、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 当社では、全役職員に対して機密保持に係る覚書を締結するとともに、競合他社のサービス内容についても定期的に確認することで、未然防止並びに事実把握に努めております。 (6)当社ビジネスモデルについて 当社は顧客にとっての使いやすさを追求した、ビッグデータを処理し、活用するためのプラットフォームの提供を行っております。このため当該ツールは、顧客業種に依存しない汎用性の高いサービスとなっていることに加え、SaaS形態での提供となっていることから顧客側において大規模なシステム環境を構築する必要もなく、容易に導入できる仕組みとなっております。本書提出日現在では、こうした使いやすさが評価され、化学・化粧品、自動車・電気、新聞・メディア、小売、情報・通信、金融、サービス、食料品といった幅広い業種・企業等との取引実績を有しております。 本提供マーケティング分析ツールは、継続して活用することでマーケティング改善の効果確認ができ、働き方改革を推進する業務支援ツールは、多くの顧客が継続的な取引先となっているものと認識しておりますが、SaaSによる提供となっていることから、解約自体は容易に可能であります。 したがって、①当社の提供するサービスが継続的に顧客ニーズに応えられない場合や、②技術革新により競合他社がより良いサービス提供を行う場合等においては、顧客離れが生じ当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 なお、こうしたリスクの具体的な内容は以下のとおりと認識しております。 ① 顧客ニーズの変化について 当社の提供サービスは、顧客に関わるビッグデータを解析しその結果をレポートとして提供することで、顧客の意思決定をサポートしております。当該解析結果については、顧客の使いやすさを重視し直感的に理解しやすい形で提供しております。 しかしながら、これらの解析結果が顧客の期待する水準に届かなかった場合は、提供サービスひいては当社に対する信用が揺らぐことにより顧客が減少し、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 なお、当社の属するビッグデータ解析に係るビジネス領域は、比較的新しい分野であると認識しております。そのため、今後当社及び競合他社の提供する解析サービスの活用が一般化されるにつれて、顧客にとってより付加価値の高いサービス提供が求められるようになるものと認識しております。こうしたニーズへの十分な対応ができない場合や、競合他社が先んじて顧客ニーズをつかむ場合等には、当社顧客が減少することにより、当社の財政状態及び経営成績に影響を与える可能性があります。当社では、日々顧客にとってのユーザビリティを追求することで、この需要の変化に迅速に対応してまいります。 ② 技術革新について 当社はビッグデータ解析関連技術に基づいて事業を展開しており、大量のデータに付加価値を付ける機械学習やAI活用において新たな技術開発に積極的に取り組んでおります。何らかの理由により新たな技術やサービスへの対応が遅れた場合は、競合他社に対する競争力が結果として低下する恐れがあり、当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。当社では、今後も本業界の先駆者となるべく新技術の検討・開発に努めてまいります。 (7)当社事業成長の前提 当社事業は、ビッグデータの蓄積と当該データをもとにしたAIによる継続学習が前提となります。そのため、顧客企業の拡大によってより多くのデータ解析を行うことが、付加価値の創出や新サービスの開発といった当社事業成長の源泉において非常に重要な位置を占めております。足許の状況といたしましては、上述の(6)に示したように幅広い業種・企業等から継続的にデータを取得しているため特段問題は生じておりませんが、今後何らかの理由により顧客離れが生じた場合、十分かつ最新のデータ蓄積が行われなくなることによって当社サービスの付加価値が低下し、結果的に当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。当社では、より付加価値の高いサービスを提供できるよう、今後も機械学習やAI等の技術開発に積極的に取り組んでまいります。 (8)事業規模の拡大に伴うリスク 当社の人員は112名(2025年6月末現在)に留まっており、小規模会社であると認識しております。現状は本規模に合わせた社内管理体制を敷いておりますが、今後の成長に伴う事業規模の拡大によっては、以下のようなリスクがあるものと認識しております。 ① 人材確保・維持について 当社事業の拡大に伴い、技術者の追加採用、サービスの販売を行う営業員の増強、管理部機能強化のための経営管理に特化した人材採用等が必要となる可能性があります。一方で、インターネット関連ビジネスにおいては人材の流動性が高いため、このような人材が機動的に確保できない場合や既存人員が退職してしまう可能性があると認識しております。計画どおりの人員が育成・確保できない場合は当社事業拡大の制約要件となり、当社の成長戦略ひいては財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。当社では、人材育成プログラムの確立や、十分なインセンティブプランの設定等により、人材の育成・確保に努めてまいります。 ② 内部管理体制の充実について 当社は、当社の企業価値を最大化するためには、コーポレート・ガバナンスの充実を経営上の重要課題の一つであると位置づけております。今後、事業の急速な拡大等により、十分な内部管理体制の構築が追いつかない状況が生じた場合には、適切な業務運営が困難となり当社の経営成績に影響を及ぼす可能性があります。当社では、業務の適正性及び財務報告の信頼性を確保するため、これらに係る内部統制が有効に機能する体制を構築、整備、運用しております。 ③ 情報システムの拡充について 今後顧客の増加や提供サービスの拡充に伴って、サーバーへの追加投資等により当社のシステムインフラを増強する可能性があります。一般的に追加システム投資を行う場合や、新たなシステムへの切り替えを行う場合、バグや不具合の発生等により一時的に十分なサービス提供ができなくなることがあります。万が一当該システム拡充に際して提供サービスに不具合が生じた場合は、当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 当社では、十分な要件設計やテストの実施並びに必要に応じた並行稼働による対応等によって、そのような事象が生じないよう努めてまいります。 (9)新規事業推進に係るリスク 当社では今後、当社提供サービスの基礎であるビッグデータの解析やAI等の技術を活用して、既存分野並びに新規分野における新サービス開発を継続的に展開していく方針です。 しかしながら、各新規事業は現状構想段階であり、結果的に実現しない又は実現したとしても十分な収益が獲得できず撤退する可能性があります。当社といたしましては事前に十分な検証を行った上で開発等を開始する方針ではありますが、結果的に新規事業に失敗した場合、コストのみが計上されることから当社の財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (10)気候変動について 気候変動の問題は国内外に大きな影響を及ぼしております。当社においても、気候変動に伴う電力のコスト増などにより、財政状態及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 当社では、社会の一員として持続可能な社会の実現に向けた責任を果たすため、環境方針を定め、グリーンエネルギー100%のデータセンターの利用や、社内の省エネルギー化に取り組んでおります。今後とも気候変動リスクへの対応を進めてまいります。 (11)不測の事態の発生によるリスク 地震、台風、洪水、津波等の自然災害、感染症の世界的流行、停電・電力不足、金融、資本市場等の混乱による経済危機、暴動、テロ等による政治の混迷など、国内外において不測の事態が発生した場合は、当社の財政状態及び経営成績に悪影響を及ぼす可能性があります。
経営成績の分析 (MD&A)4,775字を開く

業績がなぜこうなったかの経営陣の説明

4【経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析】 (1)経営成績等の状況の概要 当社の経営業績等の状況の概要は次のとおりであります。 ① 財政状態及び経営成績の状況 当事業年度におけるわが国経済は、緩やかな回復がみられるものの、為替相場の変動等による物価の高騰や、米国の政策動向等により、国内外において依然として先行きは不透明な状況にあります。その一方で、AIが社会に与える影響への関心は世界的に高まり続けており、業務効率化等のための「デジタルトランスフォーメーション(DX)」の推進も引き続き意識されております。これに伴い、当社が提供するビッグデータ・AIを活用したクラウドサービスへのニーズは一層高まっていると認識しております。 このような状況のもと、当社は「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」という経営理念を掲げ、SaaS形式で提供するマーケティング支援サービス「User Insight」、「Social Insight」、AIを活用した顧客サポート業務の自動化サービス「Support Chatbot」、法人向け生成AIサービス「ChatAI」の品質向上及び販売促進に注力してまいりました。 研究開発活動においては、主に①自社AIアルゴリズム拡充、②既存サービスへのAIアルゴリズム実装、③AIサービスの新規開発に重点的に取り組んでまいりました。特に③AIサービスの新規開発では、ChatGPTなどの対話型AI・生成AIとのサービス連携や、ビッグデータ分析やAIの技術を用いてあらゆる課題を解決するための商品開発を積極的に進めてまいりました。安定的な基幹システムの構築や、AIエンジニア、データサイエンティストの育成にも引き続き注力し、サービス品質のさらなる向上を図っております。 営業活動においては、サービスの販売を行う人員を増員するとともに、営業管理体制やカスタマーサクセス体制の強化を行い、事業拡大に向けた新規取引先の開拓等の販売促進活動に努めてまいりました。 以上の取り組みにより、当事業年度において、売上高は堅調に推移し増収を達成いたしました。利益について、2025年3月の本社移転に伴う諸費用の計上により、計画の範囲内で費用が増加しておりますが、これを上回る増収のため、前期比で増益となっております。 これらの結果、当事業年度の実績は、売上高4,581,996千円(前期比17.3%増)、営業利益1,971,441千円(前期比14.1%増)、経常利益1,972,822千円(前期比14.7%増)、当期純利益1,429,454千円(前期比20.6%増)となりました。 なお、当社はデータクラウド事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。 ② キャッシュ・フローの状況 当事業年度末における現金及び現金同等物の残高は、前事業年度末と比較し869,215千円増加し、8,545,796千円となりました。 当事業年度における各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因は次のとおりであります。 (営業活動によるキャッシュ・フロー) 営業活動によるキャッシュ・フローは、1,806,221千円の収入(前年同期は1,545,204千円の収入)となりました。これは主に、税引前当期純利益1,972,822千円の計上、株式報酬費用193,713千円の計上、法人税等の支払いによる支出652,019千円によるものであります。 (投資活動によるキャッシュ・フロー) 投資活動によるキャッシュ・フローは、260,308千円の支出(前年同期は198,800千円の支出)となりました。これは主に、有形固定資産の取得による支出259,621千円によるものであります。 (財務活動によるキャッシュ・フロー) 財務活動によるキャッシュ・フローは、676,697千円の支出(前年同期は36,679千円の支出)となりました。これは主に、自己株式の取得による支出480,212千円、配当金の支払額129,084千円によるものであります。 (2)生産、受注及び販売の実績 ① 生産実績 当社で行う事業は、提供するサービスの性格上、生産実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。 ② 受注実績 当社で行う事業は、提供するサービスの性格上、受注実績の記載になじまないため、当該記載を省略しております。 ③ 販売実績 当事業年度の販売実績は、次のとおりであります。なお、当社はデータクラウド事業の単一セグメントであるため、セグメントごとの記載はしておりません。 セグメントの名称   当事業年度 (自 2024年7月1日 至 2025年6月30日)   前期比(%) データクラウド事業(千円)   4,581,996   17.3% 合計(千円)   4,581,996   17.3% (注)主な相手先別の販売実績及び総販売実績に対する割合 販売実績の総販売実績に対する割合が10%を上回る相手先がないため、記載を省略しております。 (3)経営者の視点による経営成績等の状況に関する分析・検討内容 経営者の視点による当社の経営成績等の状況に関する分析・検討内容は、以下のとおりです。なお、文中の将来に関する事項は、本書提出日現在において判断したものであります。 ① 重要な会計方針及び見積り 当社の財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成されております。この財務諸表の作成にあたっては、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額及び開示に影響を与える見積りを必要としております。これらの見積りに関しては、過去の実績等を勘案し合理的に判断しておりますが、実際の結果は、見積りによる不確実性のため、これらの見積りと異なる可能性があります。 当社の財務諸表の作成にあたって採用している重要な会計方針は「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 重要な会計方針」に記載しております。 ② 財政状態の分析 (資産) 当事業年度末の資産合計は、前事業年度末に比べて1,136,139千円増加し、9,971,332千円(前事業年度末は8,835,192千円)となりました。 流動資産は、前事業年度末に比べ1,022,123千円増加して、9,232,241千円(同8,210,117千円)となりました。これは主に、現金及び預金の増加869,215千円によるものであります。 固定資産は、前事業年度末に比べ114,016千円増加して、739,091千円(同625,075千円)となりました。これは主に、建物附属設備の増加204,270千円によるものであります。 (負債) 当事業年度末の負債合計は、前事業年度末に比べて161,763千円増加し、1,272,105千円(同1,110,342千円)となりました。これは主に、未払金の増加113,254千円、前受金の増加134,742千円、未払法人税等の減少103,821千円によるものであります。 (純資産) 当事業年度末の純資産合計は、前事業年度末に比べて974,376千円増加し、8,699,226千円(同7,724,850千円)となりました。これは主に、利益剰余金の増加1,300,144千円、自己株式の増加320,673千円によるものです。 ③ 経営成績の分析 (売上高) 当事業年度における売上高は、前年同期比17.3%増の4,581,996千円(前年同期は3,907,679千円)となりました。これは主に、当社サービスに関する認知度の向上、基幹システム拡張・強化によるパフォーマンスの向上及び営業活動の成果によるものであります。 (販売費及び一般管理費・営業利益) 当事業年度における販売費及び一般管理費は、前年同期比16.7%増の2,148,372千円(同1,840,614千円)となりました。これは主に、本社移転に伴う費用計上と、さらなる収益獲得を目的とした広告宣伝費及び研究開発費が増加したことによるものであります。これにより、当事業年度における営業利益は、前年同期比14.1%増の1,971,441千円(同1,728,000千円)となりました。 (営業外損益・経常利益) 当事業年度における営業外損益は、営業外収益は10,453千円(同216千円)、営業外費用は9,072千円(同8,065千円)となりました。その結果、当事業年度における経常利益は、前年同期比14.7%増の1,972,822千円(同1,720,151千円)となりました。 (特別損益・税引前当期純利益・法人税等・当期純利益) 当事業年度における特別損益は、特別損失が0千円(同0千円)となりました。その結果、当事業年度における税引前当期純利益は、前年同期比14.7%増の1,972,822千円(同1,720,151千円)となりました。 当事業年度における法人税等(法人税等調整額を含む)の合計は543,367千円(同534,614千円)となりました。その結果、当事業年度における当期純利益は、前年同期比20.6%増の1,429,454千円(同1,185,536千円)となりました。 ④ 資本の財源及び資金の流動性についての分析 当社は、事業運営上必要な資金を確保するとともに、経済環境の急激な変化に耐えうる流動性を維持する事を基本方針としております。 運転資金、サーバー等の設備投資資金については、営業キャッシュ・フローで獲得した自己資金で賄うことを基本とし、必要に応じて資金調達を実施いたします。 なお、当事業年度末において借入金の残高はなく、現金及び預金の残高は8,545,796千円となり、事業運営上必要な資金及び資金の流動性は確保されていると認識しております。 ⑤ キャッシュ・フローの分析 各キャッシュ・フローの状況とそれらの要因については、「第2 事業の状況 4経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析 (1)経営成績等の状況の概要 ②キャッシュ・フローの状況」をご参照ください。 ⑥ 経営成績に重要な影響を与える要因について 当社は「第2 事業の状況 3事業等のリスク」に記載のとおり、事業環境、事業内容、法的規制等、様々なリスク要因が当社の経営成績に重要な影響を与える可能性があると認識しております。 そのため、当社は常に業界動向に留意しつつ、優秀な人材を確保し市場のニーズに合ったサービスを展開していくことにより、経営成績に重要な影響を与えるリスク要因を分散・低減し、適切に対応を行ってまいります。 ⑦ 経営戦略の現状と見通し 当社は、「ビッグデータ×人工知能で世界を進化させる」ことを企業理念として掲げ、これまで培ってきたビッグデータ解析の知見と実績をAIと組み合わせることで、幅広い事業を展開しております。 今後の方針としましては、引き続き市場の拡大が見込まれる当該事業領域へ経営資源を投入することで中長期の持続的な成長を目指してまいります。具体的には、付加価値の高いサービス提供や優秀な人材の確保・育成といった当社の強みを生かしつつ、①自社AIアルゴリズム拡充、②既存サービスへのAIアルゴリズム実装、③AIサービスの新規開発の3点に注力し、さらなるサービス品質の向上と安定的な事業運営に努めてまいります。 今後の課題につきましては、「第2 事業の状況 1経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」をご参照ください。

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出典

このページの財務・役員・株主等のデータは、金融庁EDINETに提出された開示書類から自動抽出しています。会計基準は JapanGAAP

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