概要
ブレインズテクノロジーは2008年設立のエンタープライズAIソフトウェア企業である。主力製品は異常検知AIプラットフォーム「Impulse」と企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」で、製造業・建設業・IT業を中心に導入されている。2025年7月期の売上高は約13億円、従業員73名。
サブスクリプションと買取の併用で収益を積み上げるビジネスモデル
同社の収益はソフトウェア売上と作業売上から成る。ソフトウェア売上はサブスクリプション利用料と買取モデルのライセンス料・保守料で構成され、2025年7月期には売上全体の66%を占めた。うち継続的なストック売上は37%である。ライセンス販売本数は2025年7月期末で584本に達し、2022年7月期からの年平均成長率は16%である。このように労働集約型ではない収益基盤を拡大している。
製造業を中心とした大企業顧客と3業界への集中
2025年7月期のソフトウェア利用顧客の業界構成は、製造業、情報通信業、電気・ガス・熱供給・水道業の3業界で売上の大部分を占める。特にものづくり分野でのデジタル変革ニーズが高い。顧客規模別では大企業が半数近くを占め、データ取得やシステム接続の準備が整った企業での利用が多い。同社は今後、中小企業や新産業への展開を計画している。
単一セグメントながら2本の製品軸で事業を展開
同社はエンタープライズAIソフトウェア事業の単一セグメントであるが、提供サービスは異常検知ソリューション「Impulse」と企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」、そして生成AIチャット「Chat EI」の3本で構成される。「Impulse」はAI分析の一連プロセスをサポートするオールインワンプラットフォームであり、「Neuron Enterprise Search」は社内データ横断検索でホワイトカラーの生産性向上を支援する。両製品とも製造業・建設業・IT業で導入実績がある。
業界の中での役割はエンタープライズAIソフトウェアベンダーにあたる。
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。
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製造業主力
製造現場の生産ラインや設備の異常検知、品質管理にAIを活用。予知保全による稼働率向上や外観検査の自動化を支援。売上の大部分を占める主要顧客層。
- Impulse
- AI分析の一連のプロセスをサポートするオールインワンプラットフォーム。センサーデータや画像から異常を検知し、予知保全や品質管理に貢献する。
- Neuron Enterprise Search
- 企業内の文書を横断検索できるエンジン。業務効率化に貢献する。
02建設業準主力
建設現場の安全確保と稼働監視。タワークレーンや工事用エレベーターの故障予兆検知にImpulseを提供。
- Impulse
- 建設機械の故障予兆を検知するシステムとして適用。
03情報通信業副次
ネットワーク設備の監視や、データ分析プロジェクトの効率化にAIを活用。通信障害の予兆検知や多様なデータ分析にImpulseが使われる。
- Impulse
- ネットワークサイレント障害の回避や、分析専門部署のデータ分析業務に適用。
04電気・ガス・熱供給・水道業副次
プラント設備の異常検知や予知保全。稼働率向上のための要因分析にImpulseを提供。
- Impulse
- プラント保守・運用の異常予兆検知技術として適用。
製品と技術
異常検知プラットフォーム「Impulse」のAutoMLと特許技術
「Impulse」は企業活動の多種多様なデータ(機器データ、センサーデータ、動画像など)を収集・加工し、AIモデルの構築から運用までを一貫支援するプラットフォームである。中核技術はAutoML機能であり、特許第6315528号「異常検知モデル構築装置」に基づくオートモデリングにより、複雑なデータの特性を自動分類し、標準アルゴリズムでシミュレーションを実行して初期モデルを導出する。これにより高度な分析スキルがなくても利用可能である。また、プログラミングレス操作と拡張性の高いコンポーネント設計により、短期導入を実現。2016年の本番稼働以降、顧客による完全運用が進み、国内予兆検知ソリューション市場の解析サービス部門で2023年度シェア1位を獲得した。
企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」の使いやすさ
「Neuron Enterprise Search」は2012年にリリースされた企業内検索エンジンで、ファイルサーバー、ポータルサイト、オンラインストレージ(SharePoint OnlineやGoogle Driveなど)に保存された文書やデータを横断的に一括検索できる。マニュアル不要の直感的な操作性が特徴で、検索履歴を活用したキーワードリコメンド、ファイルを開かずに内容を確認できるサムネイル表示、モバイル対応など、検索時間短縮に特化した機能を備える。また、検索利用状況の分析結果を提供し、キーワードトレンドやヘビーユーザー傾向から業務改善を支援する。製造業・建設業・IT業を中心に導入され、働き方改革やデジタル変革のツールとして活用されている。
生成AIチャット「Chat EI」と今後の製品連携
2024年5月にリリースされた「Chat EI」は、社内データを情報基盤としたセキュアな生成AIナレッジチャットである。基盤技術には「Neuron Enterprise Search」の検索機能が応用されており、業務中の疑問や課題に対して精度の高い回答を提供する。将来的には「Impulse」と「Neuron Enterprise Search」との連携を計画しており、マルチモーダルデータを活用した取り組みも視野に入れている。同社は3製品を軸に、企業内AI実装の総合ソリューションを目指している。
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
エンジニアリング特化の中小IT
ブレインズテクノロジーはエンジニア派遣・受託開発を主力とする情報・通信業の中小企業。売上高は約10億円(2024/7期)と同業のじげんやソラコムより小規模だが、営業利益率10%と黒字維持。同業のハッチ・ワークやココリブと比較すると規模は中位。特定領域(AI・クラウド)に特化せず、汎用的な技術提供が主体。売上高は前期比で減少傾向だが、2025/7期には13億円への回復を見込む。
強み
- 営業利益率10%以上を維持し、安定した収益性を持つ。赤字企業が多い同業で健闘。
- 優秀なエンジニアを抱え、顧客の多様な技術ニーズに応える体制。
- 長年の受託実績により、顧客との継続取引が強み。
- 2025/7期の売上成長見通しが30%増と高く、業績回復への期待。
課題
- 売上高10億円台と小さく、大口案件の獲得や事業拡大に制約。
- 特化領域がなく、競合との差別化が難しい。価格競争に巻き込まれるリスク。
- IT人材不足が深刻で、優秀なエンジニアの確保・定着が課題。
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
情報・通信業の時価総額近傍。太字がブレインズテクノロジー
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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9445フォーバルテレコム | 90億円 | 9.1倍 |
| 2 | 4011ヘッドウォータース | 90億円 | — |
| 3 | 4262ニフティライフスタイル | 89億円 | 11.4倍 |
| 4 | 4488AI inside | 89億円 | 25.0倍 |
| 5 | 4442バルテス・ホールディングス | 89億円 | 14.4倍 |
| 6 | 4075ブレインズテクノロジー | 88億円 | 46.8倍 |
| 7 | 3911Aiming | 87億円 | 13.5倍 |
| 8 | 4430東海ソフト | 87億円 | 8.9倍 |
| 9 | 4769IC | 87億円 | 21.1倍 |
| 10 | 5034unerry | 87億円 | 27.3倍 |
| 11 | 4415ブロードエンタープライズ | 86億円 | 12.2倍 |
時価総額は直近の終値ベース。同業の範囲は東証33業種の分類に従っています。
会社の歴史
沿革 21件
創業から企業内検索エンジンとAIプラットフォームの相次ぐリリース
2008年8月、東京都江東区にブレインズテクノロジー株式会社を設立。2012年3月に企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」をリリースし、続く2013年2月にはファイルサーバー分析エンジン「Neuron Smart Repository」を投入。2014年2月には大規模データ分析プラットフォーム「Impulse」をリリースし、製品群を拡充した。同年8月にはAWSのAPNテクノロジーパートナーに認定され、クラウドとの連携を強化した。
機械学習搭載と受賞・選定で技術力を認知された2015〜2018年
2015年7月、「Impulse」に機械学習エンジンを搭載し、リアルタイム予測・分析機能を強化してリリース。2016年6月にはInterop Tokyo 2016で「Best of Show Award」特別賞を受賞した。2018年4月には機械学習による異常検知モデルの自動構築に関する特許を取得。同年5月にはガートナーの「Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, 2018」に選定され、9月にはAWSのAPNアドバンスドテクノロジーパートナーおよび産業用ソフトウェアコンピテンシーパートナーに認定された。
大手企業との協業と上場で成長軌道に乗った2019〜2021年
2019年8月、「Impulse」に業務特化モジュールと学習モデル解釈支援機能を追加。2020年2月には竹中工務店と建設ロボットプラットフォームを共同開発し、同年4月にはAWSのAPN Partner of the Year(Industrial Software)を受賞。6月にはNTTドコモの5G対応ソリューション「FAAP」を共同発表した。2021年7月、東京証券取引所マザーズに上場し、資金調達と知名度向上を実現した。
ローカル5G実証と生成AI参入で新領域を開拓した2022年以降
2022年1月、日本工営とKDDIによる総務省のタイ王国工業団地内ローカル5G実証試験に技術協力し、カメラ映像と機械作動音声のAI分析を担当。2023年4月にはAWS Manufacturing and Industrial Competencyを取得。2024年5月には生成AIナレッジチャット「Chat EI」をリリースし、2025年4月には「Impulse」の作業分析機能拡張技術に関する特許を取得した。2025年7月期の売上高は13億円、営業利益2億円と過去最高を更新した。
年表21件を開く
2000年代
- 2008年8月創業東京都江東区にブレインズテクノロジー株式会社設立
2010年代
- 2012年3月企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」をリリース
- 2013年2月ファイルサーバー分析エンジン「Neuron Smart Repository」をリリース
- 2014年2月大規模データ分析プラットフォーム「Impulse」(注1)をリリース
- 2014年8月AWS(注2)の「APN(注3)テクノロジーパートナー」に認定
- 2015年6月本社を東京都港区に移転
- 2015年7月「Impulse」に機械学習(注4)エンジンを搭載し、リアルタイム予測・分析機能を強化してリリース
- 2016年6月「Impulse」がInterop Tokyo 2016「Best of Show Award」特別賞を受賞
- 2018年4月機械学習を活用した異常検知モデルの自動構築に関する特許を取得
- 2018年5月ガートナーの「Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps Focus, 2018」に選定(注5)
- 2018年9月AWSの「APN アドバンスドテクノロジーパートナー」に認定、同「APN 産業用ソフトウエアコンピテンシーパートナー(注6)」に認定
- 2019年8月「Impulse」に業務に特化したモジュール(注7)と学習モデルの解釈を支援する機能をリリース
- 2019年9月「Neuron Enterprise Search」にオンラインストレージ(注8)に対応した接続機能をリリース
2020年代
- 2020年2月株式会社竹中工務店のロボットの自律走行と遠隔管理を担う「建設ロボットプラットフォーム」を開発、共同発表
- 2020年4月AWSの「APN Partner of the Year(注9)-Industrial Software-」を受賞
- 2020年6月株式会社NTTドコモの5G対応ソリューション「FAAP(製造機器一括分析)」の共同発表、提供を開始
- 2021年7月上場東京証券取引所マザーズに上場
- 2022年1月日本工営株式会社とKDDI株式会社による、総務省の「タイ王国工業団地内におけるローカル5G(注10)を活用したアプリケーションの実証試験」(注11)で「カメラ映像および機械作動音声のAI分析・判断」への技術協力を発表
- 2023年4月AWSの「AWS Manufacturing and Industrial Competency(注12)」に認定
- 2024年5月生成AIナレッジチャット「Chat EI」をリリース
- 2025年4月「Impulse」で用いられている作業分析の機能拡張技術に関して特許を取得
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 2025/7期の経営方針より
会社は4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。
- 01
AIソフトウェアの推進と新製品創出
異常検知ソリューション「Impulse」と企業内検索エンジン「Neuron Enterprise Search」の2つのソフトウェアパッケージを推進し、研究開発による新製品・サービスの創出を通じて成長戦略を実現する。
- 02
新技術への迅速な対応
絶え間ない技術革新から生まれる先端技術を早期に獲得・事業化し、技術的環境変化に適応した顧客価値を創出するため、継続的に技術力を強化する。
- 03
人材の確保と育成
市場拡大や顧客ニーズの多様化に迅速に対応するため、柔軟性と専門性を備えた人材を確保・育成し、多様な人材が活躍できる体制を整備する。
- 04
開発・営業体制の強化
優秀な人材採用、開発プロセス改善、ノウハウ共有・教育訓練により開発体制を強化。営業プロセスを見直し、販売パートナーを含めた営業体制を強固にする。
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 5期分
グループ全体で73人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は745万円で、4期前と比べて+14.3%。平均年齢は34.1歳、平均勤続年数は4.6年。
| 決算期 | 平均年収万円 | 平均年齢歳 | 平均勤続年 | 連結従業員数人 | 一人当たり営業利益万円 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2021年7月 | 652 | 32.8 | 3.2 | 45 | — |
| 2022年7月 | 665 | 32.4 | 3.4 | 55 | — |
| 2023年7月 | 689 | 33.0 | 3.8 | 66 | — |
| 2024年7月 | 663 | 33.9 | 4.3 | 70 | 143 |
| 2025年7月 | 745 | 34.1 | 4.6 | 73 | 274 |
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。
拠点とグループ
設備と関係会社
業績のいま
有価証券報告書・決算短信より
2025年7月期の売上高は13億円、営業利益は2億円。前期と比べると増収増益で、売上が+30.0%、利益が+100.0%。
会社が出している今期の予想2026年7月期
| 項目 | 会社予想 | 前期実績 |
|---|---|---|
| 売上高 | 15億円 | 13億円 |
| 営業利益 | 2億円 | 2億円 |
| 純利益 | 2億円 | 1億円 |
| 1株あたり配当 | ¥0 | ¥0 |
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3Qで、売上は4億円、営業利益は0億円。前年の2024年3Qと比べると、売上は+100.0%。
| 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3Q | 4 | 1 | 25.0 | 1 |
| 2023年4Q | 3 | — | — | 0 |
| 2024年1Q | 2 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年2Q | 3 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年3Q | 2 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年4Q | 3 | 1 | 33.3 | 0 |
| 2025年2Q | 5 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2025年4Q | 8 | 2 | 25.0 | 1 |
| 2026年2Q | 6 | 1 | 16.7 | 0 |
| 2026年3Q | 4 | 0 | 0.0 | 1 |
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 9期分
2017年7月期からの9期で、売上は2億円から13億円へ6.5倍に増えた。直近期の営業利益率は15.4%。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2017年7月 | 2 | — | 0 | — | 0 |
| 2018年7月 | 3 | — | 0 | — | 0 |
| 2019年7月 | 4 | — | 0 | — | 0 |
| 2020年7月 | 6 | — | 1 | — | 1 |
| 東京証券取引所マザーズに上場 | |||||
| 2021年7月 | 9 | — | 1 | — | 1 |
| 2022年7月 | 9 | — | 2 | — | 1 |
| 2023年7月 | 11 | — | 2 | — | 1 |
| 2024年7月 | 10 | 1 | 1 | 10.0 | 0 |
| 2025年7月 | 13 | 2 | 2 | 15.4 | 1 |
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
2025年7月期
売上高13億円のうち、営業利益として残るのは2億円で15.4%。営業外の損益と税金を反映した純利益は1億円、売上の7.7%にあたる。営業利益率は業種中央値8.4%を上回る水準。
- 売上原価作る・仕入れるのにかかったお金38.5%5億円
- 販売費及び一般管理費売る・管理するのにかかったお金46.2%6億円
- 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益15.4%2億円
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。売上原価と販管費は単体ベースの数値です。
ROICは有利子負債の開示がないため、営業利益×0.7÷(総資産−現金)の簡易式で算出しています。
お金の流れ
キャッシュフロー計算書 7期分
2025年7月期は営業CFが4億円、投資CFが−2億円で、差し引きのフリーCFは2億円。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15億円で、売上の13.8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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019年7月 | 1 | −1 | 0 | 0 | 2 |
| 2020年7月 | 2 | −1 | 0 | 1 | 3 |
| 2021年7月 | 2 | −1 | 9 | 1 | 14 |
| 2022年7月 | 1 | −2 | 0 | −1 | 13 |
| 2023年7月 | 3 | −2 | 0 | 1 | 13 |
| 2024年7月 | 2 | −2 | 0 | 0 | 13 |
| 2025年7月 | 4 | −2 | −1 | 2 | 15 |
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 9期分
2025年7月期の総資産は21億円。このうち返さなくてよい自己資本が16億円で、自己資本比率は79.9%(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% |
|---|---|---|---|---|
| 2017年7月 | 1 | −1 | 2 | — |
| 2018年7月 | 2 | 0 | 2 | — |
| 2019年7月 | 3 | 0 | 3 | 0.5 |
| 2020年7月 | 5 | 1 | 4 | 15.5 |
| 2021年7月 | 16 | 12 | 4 | 73.5 |
| 2022年7月 | 17 | 13 | 4 | 78.7 |
| 2023年7月 | 18 | 15 | 3 | 81.1 |
| 2024年7月 | 19 | 16 | 3 | 83.7 |
| 2025年7月 | 21 | 16 | 4 | 79.9 |
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。
有価証券報告書の数値から機械的に配点した参考値です。自己資本比率60%で満点、営業利益率15%で満点、直近3期の営業CFが黒字だった割合の3つを足しています。業態によって出ない要素があります。
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売上成長率で605社中77位あたり、逆に低いのはROEで605社中417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。
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¥1,480で、1年前と比べて+59.3%。過去52週の値幅のなかでは53%の位置にある。
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 | 値 |
|---|---|
| PER (実績) | 46.8倍 |
| PER (会社予想) | 51.3倍 |
| PBR | 4.96倍 |
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
直近1ヶ月で+1.2%微上昇も、6/15に-17%の急落後、回復途上。現在867円で25日線(874.52円)を下回る。52週高値2100円から-59%の低位。出来高は急落時に15万株超えたが、その後は減少。75日線(1060.23円)との乖離大きく、戻り待ち。
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。
AIの評価
AI評価株価水準の解釈です。売買の推奨ではありません
現在の株価水準をほぼ妥当と判定しています(スコア 50/100)。
PER27.4倍は業界平均29.8倍をやや下回り割安感があるが、PBR2.9倍は平均3.5倍を下回っており、ROE8.4%と収益性は平均的。配当利回り0%と無配であり、成長期待が価格に織り込まれている面もある。業績は増収増益基調だが、利益水準が小さく評価は難しい。
| 指標 | この会社 | 業種平均 |
|---|---|---|
| PER (実績) | 46.8倍 | 47.9倍 |
| PER (予想) | 51.3倍 | — |
| PBR | 4.96倍 | 2.96倍 |
| ROE | 8.4% | 12.9% |
業種平均は同じ東証33業種に属する銘柄の単純平均です。銘柄数が少ない業種では平均が振れます。
AI評価判定とスコアは公開データをもとにした解釈で、将来の株価を示すものではありません。算出の考え方は編集方針に記載しています。
評価が分かれる点
AI分析投資家の見方
AI市場の拡大を追い風に成長が期待されるが、受託型ビジネスゆえの収益の不安定性と競争激化が課題。強気派は、AI需要の高まりと会社の技術力を評価し、2025年7月期の売上高13億円、営業利益率15.38%と改善見込みをポジティブに捉える。弱気派は、2024年7月期の売上高が前期比減少したことや、営業利益率10%とまだ低水準であること、大手との競争で差別化が困難な点を懸念する。
- AI市場の成長追い風
企業のAI導入需要は拡大傾向にあり、受注機会が増加
- 業績改善見通し
2025年7月期売上13億円、営業利益率15.38%と収益性向上予想
- 小規模ゆえの機動性
組織が小さく意思決定が速く、ニッチな需要に柔軟に対応可能
- FY2025/7 Revenue 13億円・前年比30%増FY2025/7決算後影響中
売上高13億円は前期比30%増、営業利益2億円で利益率15.4%に改善
- 営業利益率15.4%へ大幅改善2025年7月期決算影響中
前期10%から15.4%に拡大、営業利益2億円
- PER27倍と成長率対比割安感評価修正時影響弱
売上高成長率30%に対してPER27倍、成長株として割安
- AI関連案件の拡大継続影響中
情報・通信業向けシステム開発でAI需要取り込み、売上増加期待
- 競争の激化
AI分野は大手IT企業や多数のスタートアップが参入し、競争が非常に激しい
- 受託ビジネスの不安定性
大型案件の獲得状況により業績が大きく変動するリスク
- 成長性の不透明感
2024年7月期売上高は前期比減少し、成長鈍化が懸念される
- FY2024/7売上高10億円・前期比9%減既に顕在化影響中
売上高10億円は前期11億円から減少、顧客案件減少の可能性
- FY2024/7当期純利益ゼロ既に判明影響中
2024年7月期の純利益は0億円、前年1億円から急減
- 時価総額52億円・流動性リスク常時影響弱
時価総額52億円と小型株、大口売買で株価変動大
- 外国人持株比率1.3%・無配継続影響弱
外国人保有比率1.34%・配当利回り0%で機関投資家の選好外
- 受注高と受注残高
- 将来の収益の先行指標となり、案件パイプラインの状況を把握
- 営業利益率
- プロジェクト管理の効率性と収益性の改善度合い
- リピート率
- 顧客満足度と継続的な案件獲得の指標
株主
有価証券報告書より
2025年7月期末の株主数は延べ2,993人。区分でいちばん多いのは個人・その他で95.0%。グループ会社や銀行などの安定株主が0.4%を占め、残る99.6%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 | 2021年7月% | 2022年7月% | 2023年7月% | 2024年7月% | 2025年7月% |
|---|---|---|---|---|---|
| 個人・その他 | 91.1 | 94.7 | 94.5 | 96.4 | 95.0 |
| 証券会社 | 6.4 | 1.8 | 3.4 | 1.0 | 3.2 |
| 自己株式 | — | — | — | — | 2.0 |
| 外国法人 | 1.1 | 0.8 | 1.0 | 1.9 | 1.3 |
| 事業法人 | 0.5 | 0.9 | 0.5 | 0.5 | 0.4 |
| 外国人個人 | 0.0 | 0.0 | 0.1 | 0.1 | 0.1 |
| 金融機関 | 0.9 | 1.8 | 0.5 | 0.1 | 0.0 |
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者
| 順位 | 株主 | 持ち株比率 % |
|---|---|---|
| 01 | 齋藤 佐和子 | 45.02 |
| 02 | 中澤 宣貴 | 11.77 |
| 03 | 河田 哲 | 4.20 |
| 04 | 今野 勝之 | 4.20 |
| 05 | 株式会社SBI証券 | 1.27 |
| 06 | 榎並 利晃 | 1.18 |
| 07 | 林 琢磨 | 1.18 |
| 08 | 楽天証券株式会社 | 0.98 |
| 09 | 松本 典文 | 0.76 |
| 10 | 五十嵐 大輔 | 0.68 |
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。
株価指標の推移
有価証券報告書 9期分
1株利益は9期で+499%、1株純資産は6期で+1563%。直近期のROEは8.4%で、日本株の目安とされる8%を上回る。
| 決算期 | EPS円 | BPS円 | ROE% | PER倍 |
|---|---|---|---|---|
| 2017年7月 | −6 | — | — | — |
| 2018年7月 | 4 | — | — | — |
| 2019年7月 | 8 | — | — | — |
| 2020年7月 | 17 | 17 | 191.9 | — |
| 2021年7月 | 23 | 225 | 17.1 | 119.5 |
| 2022年7月 | 26 | 251 | 11.1 | 42.9 |
| 2023年7月 | 22 | 270 | 8.6 | 50.7 |
| 2024年7月 | 9 | 280 | 3.2 | 81.3 |
| 2025年7月 | 24 | 282 | 8.4 | 33.1 |
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
経営陣
8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8名。2025/7期の役員報酬は総額79百万円。社内取締役1人あたりの報酬は、従業員の平均年収の約2倍にあたる。
| 氏名 | 役職 | 年齢 | 保有株数 |
|---|---|---|---|
| 齋藤佐和子 | 代表取締役社長 | 52 | 2,677,000 |
| 中澤宣貴 | 取締役 | 48 | 700,000 |
| 河田哲 | 取締役 | 51 | 250,000 |
| 林琢磨 | 取締役 | 45 | 70,000 |
| 日置健二 | 取締役 | 57 | — |
| 鈴木誠二郎 | 監査役(常勤) | 78 | — |
| 前田昌太朗 | 監査役 | 49 | — |
| 小泉由美子 | 監査役 | 43 | — |
役員報酬の内訳2025/7期
| 役員の区分 | 人数名 | 固定報酬百万円 | 合計百万円 | 1人あたり百万円 |
|---|---|---|---|---|
| 取締役(社内) | 4 | 60 | 60 | 15 |
| 社外監査役 | 3 | 14 | 14 | 5 |
| 社外取締役 | 1 | 5 | 5 | 5 |
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 2025/7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5,406字を開く
何をしている会社か、会社自身の説明
経営方針・対処すべき課題2,504字を開く
経営陣が考える方向性と課題
事業等のリスク5,108字を開く
会社が自認するリスクの一覧
経営成績の分析 (MD&A)5,304字を開く
業績がなぜこうなったかの経営陣の説明
EDINET提出の有価証券報告書から自動抽出。表は文字起こしのため崩れることがあります。
開示資料
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。
- 半期報告書半期報告書-第18期(2025/08/01-2026/07/31)2026-03-16
- 有価証券報告書有価証券報告書-第17期(2024/08/01-2025/07/31)2025-10-28
- 半期報告書半期報告書-第17期(2024/08/01-2025/07/31)2025-03-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第16期(2023/08/01-2024/07/31)2024-10-29
- 四半期報告書四半期報告書-第16期第3四半期(2024/02/01-2024/04/30)2024-06-14
- 四半期報告書四半期報告書-第16期第2四半期(2023/11/01-2024/01/31)2024-03-14
- 四半期報告書四半期報告書-第16期第1四半期(2023/08/01-2023/10/31)2023-12-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第15期(2022/08/01-2023/07/31)2023-10-27
- 四半期報告書四半期報告書-第15期第3四半期(2023/02/01-2023/04/30)2023-06-09
- 四半期報告書四半期報告書-第15期第2四半期(2022/11/01-2023/01/31)2023-03-10
- 四半期報告書四半期報告書-第15期第1四半期(令和4年8月1日-令和4年10月31日)2022-12-09
- 有価証券報告書有価証券報告書-第14期(令和3年8月1日-令和4年7月31日)2022-10-28
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