概要
株式会社シノプスは、流通業向けAIサービス「sinops(シノプス)」シリーズを提供する企業である。1987年に画像処理装置の生産・販売を目的として大阪で創業し、1996年から物流最適化システムの販売を開始、その後需要予測・自動発注システムに特化して成長した。2018年12月に東証マザーズに上場、2022年4月に東証グロースに市場区分を変更した。2025年12月期の売上高は20億円、営業利益3億円、従業員数は110名。本社は大阪府豊中市。
単一事業セグメントで展開するsinopsシリーズ
シノプスの事業は「sinops事業」の単一セグメントである。その収益は4つのサービスから構成される。第一に、需要予測・自動発注などの機能をクラウド型で提供する「クラウドサービス」、第二にソフトウエアパッケージを一括販売する「パッケージ販売」、第三に導入企業のシステム連携や運用構築を支援する「導入支援サービス」、第四に日常運用をサポートする「サポートサービス」である。2025年12月期の売上高構成比は、クラウド業務が1,111,519千円と全体の54.5%を占め、導入支援業務が411,960千円(20.2%)、サポート業務が399,910千円(19.6%)、パッケージ販売業務が117,326千円(5.7%)と続く。クラウドサービスの有償店舗数は3,363店舗、有償アカウント数は13,278に達する。
需要予測技術を核とした流通三層への展開
同社の経営戦略の柱は、小売業・卸売業・製造業の流通三層を需要情報で連携するディマンド・チェーン・マネジメント(DeCM)の構築である。小売業向けには需要予測型自動発注システム「sinops-R6」を中心に、棚割アプリ「sinops-Pad」、賞味期限チェックアプリ「sinops-Dcont」などを持つ。卸売業向けにはキャッシュ・フロー最適化システム「sinops-W」、製造業向けには中長期需要予測システム「sinops-M」を展開。これらの製品群はすべて「sinops」ブランドで統一され、需要予測・在庫最適化のコア技術を共有している。特に食品スーパーマーケット向けのシェア率は36.7%(2025年12月時点)と高い。
成長の柱として育成する新サービス群
中長期的な企業価値向上のため、シノプスは2つの新事業を推進している。一つは「DeCM-PF」で、伊藤忠商事との業務提携(2022年1月締結)のもと小売業の需要予測データを卸・製造業に連携し、食品バリューチェーンを最適化するプラットフォームである。2025年中に「特売リードタイム長期化サービス」など3サービスを収益化し、参画企業は100社を超えた。もう一つは人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」シリーズで、2024年4月に提供開始。作業ログを収集・分析し、人時生産性の改善を支援する。2026年1月にはWLMS推進部を設置し、経営リソースを集中している。
富士キメラ総研調査で3年連続シェア1位
シノプスは、株式会社富士キメラ総研「業種別IT投資動向/DX市場の将来展望 2026年版 IT投資編」(2025年12月発刊)において、「需要予測や自動発注ツールを対象とした食品ロス削減ソリューション市場」でシェア1位(2024年度実績)を獲得した。同市場での1位は2022年度の調査開始以来3年連続となる。このシェアは、同社の需要予測・自動発注サービスが食品ロス削減に寄与していることの証左である。同社は経営指標としてシェア率、ARR(年経常収益)、売上高、営業利益の4指標を掲げ、2025年12月期のARRは1,586,546千円(前年比18.8%増)であった。
20億円の売上高と営業利益3億円の財務体質
2025年12月期の売上高は2,040,717千円(前期比14.9%増)、営業利益は309,231千円(同99.6%増)、経常利益311,870千円(同101.5%増)、当期純利益217,039千円(同100.5%増)と大幅な増益を達成した。総資産は2,438,065千円、自己資本比率は77.9%(純資産1,898,353千円/総資産2,438,065千円)。営業活動によるキャッシュ・フローは389,107千円の収入で、投資活動に103,158千円、財務活動に配当金支払い100,128千円を支出し、現金及び現金同等物は800,070千円となった。収益基盤であるクラウド業務の販売高は1,111,519千円(前期比19.3%増)と順調に拡大している。
業界の中での役割は流通業向けITソリューション企業にあたる。
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小売業主力
小売業向けには、日配食品からグロサリー・雑貨まで幅広いカテゴリの需要予測・自動発注システムを提供。特に、チラシ特売など価格変動が激しい日配・惣菜での実績が多い。欠品・値引き・廃棄ロスを同時に削減し、人手不足を解消する。
- sinops-CLOUD
- クラウド型で提供されるAIサービス。リアルタイム在庫、惣菜・日配・グロサリー・パン・精肉などカテゴリ別の自動発注、AI値引き、客数予測など、顧客が必要な機能を単位で利用できる。
- sinops-R6
- 小売業向け需要予測・自動発注システム。エキスパート法によるAI機能を搭載。販売実績・価格・天候などから需要を予測し、カニバリゼーションも考慮した最適発注を実現。
- sinops-Pad
- iPad/Windowsタブレット上で棚割を直感的に修正できるシステム。棚割情報を現場と一致させ、最適発注の精度を高める。
- sinops-Dcont
- 賞味期限チェック作業を効率化するアプリ。短時間で正確さが求められるチェック業務を支援し、期限切れ販売のリスクを低減する。
- sinops-MD
- 店舗ごとの販売実績から最適な品揃えと陳列数を提案するシステム。sinops-Rと連携し、収益最大化を支援する。
- sinops-DM
- 本部送り込み企画を支援し、企画商品の最適な配荷店舗と数量を自動算出するシステム。特売ロスを削減する。
- sinops-WLMS
- 作業ログを収集・分析し、勤務シフトや作業スケジュール作成、教育支援を行う人的資源最大化AIサービス。人時生産性の改善に貢献する。
- sinops-CLOUD 外食
- 外食業に特化した自動発注サービス。過去の売上情報から原材料の最適な発注数量を予測する。
02卸売業準主力
卸売業向けには、需要予測に基づく自動発注で最適在庫を維持し、キャッシュフローを改善するシステムを提供。仕入条件や賞味期限、物流負荷を考慮し、在庫削減と人手不足解消に貢献する。
- sinops-W
- 卸売業向けキャッシュフロー最適化システム。毎日需要予測を行い発注点を自動更新し、最適在庫を維持。仕入条件や賞味期限、作業時間などを考慮する。
- sinops-IM
- 複数拠点間の在庫偏在をなくす移送指示システム。sinops-Wと連携し、過剰在庫の自動算出と移送指示を実現する。
03製造業副次
製造業向けには、エリア別の製品需要を予測し生産計画の精度向上に貢献するシステムを提供。小売・卸売の需要データと連携することで、食品バリューチェーン全体の最適化を目指す。
- sinops-M
- 製造業向け中長期需要予測システム。エリア別の製品需要を予測し、生産計画の精度向上を支援。シリーズ他製品と連携し、サプライチェーン全体のロスを削減する。
製品と技術
小売業向け需要予測・自動発注システム「sinops-R6」
「sinops-R6」は、エキスパート法によるAI機能を搭載した小売業向け需要予測・自動発注システムである。過去のデータから商品ごとに販売価格別の数量PI(1,000人あたり販売数)を自動計算し、特売時のカニバリゼーション(共食い状態)も考慮して発注数を抑制する。これにより欠品による機会ロスだけでなく、値引きロスや廃棄ロスを同時に改善する。特に牛乳・卵・豆腐・惣菜・パンなど賞味期限が短く価格変動の大きい日配食品カテゴリでの実績が多く、同社の主力製品である。パッケージ販売型のほか、クラウドサービス「sinops-CLOUD」としても提供される。
クラウド型AIサービス「sinops-CLOUD」シリーズ
「sinops-CLOUD」は、需要予測・自動発注のノウハウを1機能・1カテゴリ・1店舗から利用できるクラウド型サービスである。基本機能の「リアルタイム在庫」を基盤に、惣菜・日配・グロサリー・パン・精肉などカテゴリ別の特化型サービスをラインアップする。2025年には食品製造業向け「sinops-CLOUD M」と食品表示ラベル作成支援「sinops-CLOUD FoodCAS」が加わった。ユーザーは初期費用を抑えてスピーディに導入でき、発注時間の削減、欠品率・廃棄ロス・在庫金額の削減といった導入効果を実感できる構成となっている。
棚割メンテナンスアプリ「sinops-Pad」
「sinops-Pad」は、iPad/Windowsタブレット上で棚割(商品の陳列計画)を直感的に修正できるシステムである。従来の棚割システムでは本部と現場の間に乖離が生じやすかったが、タブレット操作により現場の棚割データを正確に本部で把握できるようになる。正確な棚割は最適発注の前提条件であり、「sinops-R6」と連携することで発注精度を高める。同アプリは発注端末としての機能も持ち、店舗従業員の作業効率向上に寄与する。
卸売業向け在庫最適化システム「sinops-W」
「sinops-W」は卸売業向けのキャッシュ・フロー最適化システムである。毎日需要予測を行い、発注点を自動更新することで最適在庫を維持する。仕入条件・賞味期限・商品受け入れ作業時間などを考慮し、過剰在庫を抑制しながら欠品も防ぐ。さらに「sinops-IM」と連携することで、拠点間の在庫偏在を解消する移送指示を自動化できる。卸売業の在庫削減によるキャッシュ・フロー改善と人手不足解消を両立する。
製造業向け中長期需要予測システム「sinops-M」
「sinops-M」は製造業向けの中長期需要予測システムである。エリア別の製品需要を予測し、生産計画の精度向上を支援する。同社の小売業向け「sinops-R」や卸売業向け「sinops-W」と連携することで、流通三層を貫くディマンド・チェーン・マネジメント(DeCM)を実現し、大幅な生産ロス改善が可能となる。2024年10月にはクラウド版「sinops-CLOUD M」も提供開始し、製造業の需要予測・自動発注をより手軽に利用できるようにした。
人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」
「sinops-WLMS」(Work Log Management System)は、小売業の「作業」と「ヒト」に焦点を当てた人的資源最大化AIサービスである。2024年4月に提供開始され、「sinops-LOG」「sinops-LEARN」「sinops-WORK」の3シリーズで構成される。従業員の作業ログを収集・分析し、最適な勤務シフト・作業スケジュールの作成、予実管理、人材育成を支援する。より少ない人時数で最大のパフォーマンス(収益向上)を実現する現場マネジメントを目指し、2025年には複数社での実証実験を実施。2026年1月にWLMS推進部を設置し、本格展開を進めている。
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
画像処理AIで成長する独立系
当社は画像処理AIソフトウェアを手掛ける独立系IT企業。売上高18億円(2024/12期)と小規模だが、営業利益率11.11%と収益性は高い。2025/12期には売上高20億円、営業利益率15%と成長を見込む。同業のソラコム(147A)がIoTプラットフォームで異なる分野、VRAIN Solution(135A)がAIソリューションで競合するが、当社は画像認識に特化し差別化。
強み
- 画像認識・解析技術に強みを持ち、ニッチ分野で高い競争力。
- 営業利益率11%超と高く、効率的なビジネスモデルを実現。
- AI市場拡大を背景に、需要取り込みが期待できる。
- 組織が小さく、意思決定が速く、技術トレンドに素早く対応。
課題
- 18億円と規模が小さく、大口案件獲得が必要。
- Googleなど大手AI企業と比べてリソースで劣る。
- AIエンジニアの需要が高く、優秀な人材の獲得競争が激しい。
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。太字がシノプス
時価総額で並べると、掲載11社のなかで3番目にあたる。
| # | 企業 | 時価総額 | PER |
|---|---|---|---|
| 1 | 3816大和コンピューター | 45億円 | 16.8倍 |
| 2 | 3823THE WHY HOW DO COMPANY | 45億円 | — |
| 3 | 4428シノプス | 44億円 | 24.4倍 |
| 4 | 4334ユークス | 44億円 | 19.1倍 |
| 5 | 3933チエル | 44億円 | 6.3倍 |
| 6 | 3935エディア | 44億円 | 9.7倍 |
| 7 | 7527システムソフト | 44億円 | — |
| 8 | 2303ドーン | 44億円 | 17.3倍 |
| 9 | 3768リスクモンスター | 43億円 | 18.9倍 |
| 10 | 9476中央経済社ホールディングス | 43億円 | 12.0倍 |
| 11 | 4261アジアクエスト | 43億円 | 30.7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 36件
画像処理装置の会社として1987年に創業
1987年10月、画像処理装置の生産・販売を目的として、大阪府大阪市淀川区に株式会社リンクが設立された。創業時の事業は現在のsinopsシリーズとは異なるが、後に物流・在庫最適化へと事業転換する基盤となった。1995年10月には本社を大阪市中央区谷町に移転、1996年10月に物流最適化システム「S-PLAN21」の販売を開始し、物流・在庫分野への本格参入を果たす。
在庫最適化システムの拡充と商標「sinops」の確立
1997年10月に卸売業向け在庫最適化システム「Zaiko-21」、1998年10月にロケーション最適化システム「棚ロケ-21」を発売。2004年4月には通販業向け自動発注支援システム「Zaiko-WEB」を開始し、2006年3月に小売業向け自動発注システム「sinops-R4」、同年12月に卸売業向け「sinops-W4」を発売した。2009年10月には日配食品に対応した「sinops-R5」をリリース。2010年11月に「sinops(シノプス)」を商標登録し、製品ブランドを統一した。この間、2001年4月に本社を大阪市中央区南新町、2012年12月に大阪市北区梅田へ移転している。
スマートデバイス対応と品揃え最適化への展開
2011年10月、棚割メンテナンスアプリ「sinops-Pad」を販売開始。iPad/Windowsタブレット上で棚割を直感的に修正できるシステムで、現場と本部の棚割ギャップを解消する。2013年10月には発注端末アプリ「sinops-GOT」と品揃最適化システム「sinops-MD」を発売。2016年5月には賞味期限チェックアプリ「sinops-Dcont」を提供し、店舗オペレーションをカバーする製品群を拡充した。2017年4月にはエキスパート法によるAI機能を搭載した需要予測型自動発注システム「sinops-R6」を発売、現在の主力製品となる。
東証マザーズ上場と社名変更(2018〜2019年)
2018年12月、東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場。上場に先立ち2017年10月に東京営業所を開設し、首都圏での営業基盤を整えた。2019年4月、社名を「株式会社シノプス」に変更し、ブランド名と統一した。同年11月にはワンストップ自動発注サービス「sinops-BPO」を開始し、店頭作業の受託サービスにも進出。2020年5月には緊急時自動発注サービス「sinops-BCP」、同年6月にはクラウドサービス「sinops-CLOUD」を開始し、クラウドシフトを加速した。
特許取得と伊藤忠商事との業務提携(2020〜2022年)
2020年10月、東京都の「ICT等を活用した食品ロス削減事業」公募に採択され、公共分野での実績を獲得。2021年7月には「中食・惣菜向け需要予測・自動発注ロジック」の特許を取得し、技術力を強化した。2022年1月、伊藤忠商事株式会社と業務提携契約を締結。これにより共同でDeCM-PFの開発・提供を進めることとなる。同年4月、東証の市場区分見直しに伴いグロース市場に移行。同年7月、東京営業所を移転し東京オフィスに名称変更した。
人時生産性改善とDeCM-PFの本格化(2023〜2025年)
2023年12月、伊藤忠商事と共同で「DeCM-PF」のサービスを開始。2024年4月には人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」シリーズを提供開始し、新たな収益の柱を目指す。同年7月、本社を大阪府豊中市に移転。同年10月には食品製造業向け需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD M」を開始。2025年3月、代表取締役社長が南谷洋志氏から岡本数彦氏に交代。同年4月には食品表示ラベル作成支援サービス「sinops-CLOUD FoodCAS」を提供開始し、製品ラインアップを拡充した。
売上高20億円達成とシェア3年連続1位
2025年12月期の売上高は20億円(前期比14.9%増)に達し、営業利益は3億円(同99.6%増)と過去最高を更新した。富士キメラ総研の調査では「需要予測や自動発注ツールを対象とした食品ロス削減ソリューション市場」で3年連続シェア1位を獲得。食品スーパーマーケット向けシェア率は36.7%、ARRは1,586,546千円(前年比18.8%増)と順調に成長している。クラウドサービスの有償店舗数は3,363店舗、有償アカウント数は13,278に増加し、既存顧客のアップセル・クロスセルも進展した。
年表36件を開く
1980年代
- 1987年10月創業画像処理装置の生産・販売を目的として、大阪府大阪市淀川区に株式会社リンク設立
1990年代
- 1995年10月本社を大阪府大阪市中央区谷町に移転
- 1996年10月物流最適化システム「S-PLAN21」販売開始
- 1997年10月卸売業向け在庫最適化システム「Zaiko-21」販売開始
- 1998年10月物流センター内ロケーション最適化システム「棚ロケ-21」販売開始
2000年代
- 2001年4月本社を大阪府大阪市中央区南新町に移転
- 2004年4月通販業向け自動発注支援システム「Zaiko-WEB」販売開始
- 2006年3月小売業向け自動発注システム「sinops-R4」販売開始
- 2006年12月卸売業向けキャッシュ・フロー最適化システム「sinops-W4」販売開始
- 2009年10月日配食品に対応した自動発注システム「sinops-R5」販売開始
2010年代
- 2010年11月「sinops(シノプス)」商標登録
- 2011年10月棚割メンテナンスアプリ「sinops-Pad」販売開始
- 2012年12月本社を大阪府大阪市北区梅田に移転
- 2013年10月発注端末アプリ「sinops-GOT」販売開始
- 2013年10月品揃最適化システム「sinops-MD」販売開始
- 2016年5月賞味期限チェックアプリ「sinops-Dcont」販売開始
- 2017年4月需要予測型自動発注システム「sinops-R6」販売開始
- 2017年7月「sinopsロゴ」商標登録
- 2017年10月東京都千代田区に東京営業所開設
- 2018年1月コンビニ向け発注数自動追加システム「EO1」の特許取得
- 2018年12月上場東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場
- 2019年4月商号変更社名を「株式会社シノプス」に変更
- 2019年11月ワンストップ自動発注サービス「sinops-BPO」サービス開始
2020年代
- 2020年5月緊急時自動発注サービス「sinops-BCP」サービス開始
- 2020年6月クラウドサービス「sinops-CLOUD」サービス開始
- 2020年10月東京都の「ICT等を活用した食品ロス削減事業」公募に採択
- 2021年7月「中食・惣菜向け需要予測・自動発注ロジック」の特許取得
- 2022年1月伊藤忠商事株式会社と業務提携契約締結
- 2022年4月東証グロースに市場区分変更
- 2022年7月東京営業所を移転し、東京オフィスに名称変更(東京都千代田区)
- 2023年12月伊藤忠商事株式会社と「DeCM-PF」サービス開始
- 2024年4月人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」シリーズを提供開始
- 2024年7月本社を大阪府豊中市に移転
- 2024年10月食品製造業向け需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD M」を提供開始
- 2025年3月代表取締役社長が南谷洋志氏から岡本数彦氏に交代
- 2025年4月食品表示ラベル作成支援サービス「sinops-CLOUD FoodCAS」を提供開始
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 2025/12期の経営方針より
会社は5つの方針を掲げている。そのうち4項目には、達成する数字が明記されている。
- シェア率食品スーパーマーケット向けシェア率36.7%
- ARR2025年12月末時点のMRRを12倍した値
- 売上高(目標値の明記なし)
- 営業利益(目標値の明記なし)
有価証券報告書の原文に書かれた目標だけを載せています。達成度の評価や推計は加えていません。
- 01
流通チェーン全体の在庫最適化
小売・卸売・製造の流通三層向けに在庫最適化AIサービス「sinopsシリーズ」を提供し、食品バリューチェーン全体の無駄を削減する。
- 02
DeCM-PFのプラットフォーム化
サプライチェーン全体のインフラを目指す「DeCM-PF」を伊藤忠商事と連携し拡張。リードタイム長期化や物量コントロールのサービスを収益化し、2025年中にサービス基盤を確立する。
- 03
人的資源最大化AIサービスの展開
「sinops-WLMS」シリーズで小売業の人時生産性改善を支援。先行導入社の実績を基にノウハウを蓄積し、2028年度以降の本格展開に向けた土台を構築する。
- 04
既存サービスと新カテゴリ開拓
収益基盤「sinops-CLOUD」を食品スーパーの惣菜カテゴリ中心に拡販。生鮮カテゴリでも実証実験を進め、既存事業の安定成長と将来投資を両立する。
- 05
サステナビリティ経営の推進
sinopsによる在庫最適化で食品ロス削減やサプライチェーンの無駄削減に貢献。地球環境の維持と持続可能な社会実現を目指す。
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 8期分
グループ全体で110人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は669万円で、7期前と比べて+17.5%。平均年齢は36.3歳、平均勤続年数は4.8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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2018年12月 | — | — | — | 60 | — |
| 2019年12月 | 569 | 34.2 | 3.6 | 70 | — |
| 2020年12月 | 531 | 34.9 | 4.4 | 74 | — |
| 2021年12月 | 580 | 34.9 | 4.9 | 81 | — |
| 2022年12月 | 680 | 35.0 | 5.0 | 96 | — |
| 2023年12月 | 643 | 35.7 | 5.1 | 111 | — |
| 2024年12月 | 673 | 35.8 | 4.8 | 104 | 192 |
| 2025年12月 | 669 | 36.3 | 4.8 | 110 | 273 |
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12月期の売上高は20億円、営業利益は3億円。前期と比べると増収増益で、売上が+11.1%、利益が+50.0%。
会社が出している今期の予想2026年12月期
| 項目 | 会社予想 | 前期実績 |
|---|---|---|
| 売上高 | 23億円 | 20億円 |
| 営業利益 | 4億円 | 3億円 |
| 純利益 | 3億円 | 2億円 |
| 1株あたり配当 | ¥17 | ¥17 |
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2Qで、売上は10億円、営業利益は1億円。前年の2025年2Qと比べると、売上は+0.0%、営業利益は−50.0%。
| 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1Q | 3 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2023年2Q | 5 | 1 | 20.0 | 1 |
| 2023年3Q | 4 | 1 | 25.0 | 0 |
| 2023年4Q | 5 | — | — | 1 |
| 2024年1Q | 4 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年2Q | 4 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年4Q | 10 | 2 | 20.0 | 1 |
| 2025年2Q | 10 | 2 | 20.0 | 1 |
| 2025年4Q | 10 | 1 | 10.0 | 1 |
| 2026年2Q | 10 | 1 | 10.0 | 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 12期分
2014年12月期からの12期で、売上は4億円から20億円へ5.0倍に増えた。直近期の営業利益率は15.0%。売上は5期連続で増加。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014年12月 | 4 | — | 0 | — | 0 |
| 2015年12月 | 5 | — | 0 | — | 0 |
| 2016年12月 | 7 | — | 1 | — | 1 |
| 東京都千代田区に東京営業所開設 | |||||
| 2017年12月 | 8 | — | 2 | — | 1 |
| 東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場 | |||||
| 2018年12月 | 9 | — | 2 | — | 1 |
| 社名を「株式会社シノプス」に変更 | |||||
| 2019年12月 | 11 | — | 3 | — | 2 |
| 2020年12月 | 9 | — | 0 | — | 0 |
| 2021年12月 | 12 | — | 2 | — | 1 |
| 2022年12月 | 15 | — | 2 | — | 2 |
| 2023年12月 | 17 | — | 3 | — | 2 |
| 2024年12月 | 18 | 2 | 2 | 11.1 | 1 |
| 2025年12月 | 20 | 3 | 3 | 15.0 | 2 |
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12月期
売上高20億円のうち、営業利益として残るのは3億円で15.0%。営業外の損益と税金を反映した純利益は2億円、売上の10.0%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55.0%11億円
- 販売費及び一般管理費売る・管理するのにかかったお金30.0%6億円
- 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益15.0%3億円
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 10期分
2025年12月期は営業CFが4億円、投資CFが−1億円で、差し引きのフリーCFは3億円。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8億円で、売上の4.8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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016年12月 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 |
| 2017年12月 | 1 | −1 | 0 | 0 | 2 |
| 2018年12月 | 1 | −1 | 5 | 0 | 8 |
| 2019年12月 | 0 | −1 | 1 | −1 | 8 |
| 2020年12月 | 2 | −1 | 2 | 1 | 11 |
| 2021年12月 | 5 | −1 | 0 | 4 | 14 |
| 2022年12月 | 2 | −1 | −2 | 1 | 13 |
| 2023年12月 | 3 | −8 | 0 | −5 | 8 |
| 2024年12月 | 1 | −2 | −1 | −1 | 6 |
| 2025年12月 | 4 | −1 | −1 | 3 | 8 |
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 12期分
2025年12月期の総資産は24億円。このうち返さなくてよい自己資本が19億円で、自己資本比率は77.8%(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% |
|---|---|---|---|---|
| 2014年12月 | 3 | 1 | 2 | 17.1 |
| 2015年12月 | 3 | 1 | 2 | 23.3 |
| 2016年12月 | 5 | 2 | 3 | 40.4 |
| 2017年12月 | 6 | 3 | 3 | 50.7 |
| 2018年12月 | 12 | 10 | 2 | 77.1 |
| 2019年12月 | 16 | 13 | 3 | 82.7 |
| 2020年12月 | 17 | 13 | 4 | 76.9 |
| 2021年12月 | 20 | 14 | 6 | 72.2 |
| 2022年12月 | 20 | 15 | 5 | 76.9 |
| 2023年12月 | 22 | 18 | 4 | 80.2 |
| 2024年12月 | 22 | 18 | 4 | 81.5 |
| 2025年12月 | 24 | 19 | 5 | 77.8 |
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自己資本比率で605社中111位あたり、逆に低いのはROEで605社中336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¥699で、1年前と比べて-25.7%。過去52週の値幅のなかでは23%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) | 24.4倍 |
| PER (会社予想) | 16.0倍 |
| PBR | 2.29倍 |
| 配当利回り | 2.43% |
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
株価は直近1カ月で1.19%上昇し、8月19日に680円となったが、25日線(705円)を下回っている。75日線(661円)は上回るものの、200日線(717円)は下回っており、中長期のトレンドは弱い。52週高値999円からは約32%下落し、52週安値611円に近い水準。RSIは37.3と弱気圏にあり、戻りは鈍い。出来高は直近で4900株と低調で、売買は盛り上がりを欠く。
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 55/100)。
PERが19.56倍と同業界平均30.2倍を下回り、予想PER15.6倍とさらに低く、割安感がある。PBR2.27倍は平均3.55倍を下回る一方、ROE11.85%と平均並みの収益性。配当利回り2.5%は平均2.7%をわずかに下回るが、配当性向46%と安定した還元。売上高は緩やかに増加し、営業利益率も改善傾向。成長性は限定的だが、バリュエーションは概ね妥当水準と判断。
| 指標 | この会社 | 業種平均 |
|---|---|---|
| PER (実績) | 24.4倍 | 47.9倍 |
| PER (予想) | 16.0倍 | — |
| PBR | 2.29倍 | 2.96倍 |
| ROE | 11.8% | 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
売上高は増加傾向にあるが、2024年12月期の純利益は1億円と低調。強気派は、医療IT化への追い風と営業利益率の改善を評価する。弱気派は、競争激化と利益率の低さを懸念し、成長の持続性に疑問を呈する。
- 営業利益率の改善
2023年12月期の11.1%から2025年12月期予想の15%へ向上。
- 医療IT市場の拡大
政府の医療DX推進により電子カルテ需要が高まる見込み。
- 安定収益
保守サポート収入が継続的で、売上の安定性が高い。
- 2025年12月期営業利益3億円、前期比50%増通年影響中
営業利益は2億円から3億円へ増加、売上高も20億円に拡大
- 予想PER15.6倍と実績19.56倍から改善決算発表後影響弱
時価総額43億円、予想PER15.6倍は来期の増益を見込む
- 営業利益率15%と2期連続で上昇通年影響中
営業利益率は11.11%→15%へ上昇、収益構造が改善
- 株価1年で30%下落し割安感継続影響弱
年初来下落率-30.16%、PBR2.27倍まで低下し反発余地
- 競争の激化
大手IT企業や新興が医療IT市場に参入し、価格競争が強まる。
- 利益の伸び悩み
2024年12月期の純利益は1億円と前期と同水準で、収益拡大が鈍い。
- 株価の下落
1年間で株価が30%下落し、市場の期待が低下している。
- 純利益2億円と3期連続で伸び悩み通年影響中
純利益は2億→1億→2億円と低調、大きな成長が乏しい
- 外国人保有1.54%と超低く需給細い継続影響弱
外国人持ち株比率は1.54%で、売買が薄く株価変動が大きい
- PER19.56倍と高く業績未達なら下落決算発表後影響中
時価総額43億円に対し実績PER約19.6倍、減益ならさらに割高
- 配当利回り2.5%と投資魅力度低い継続影響弱
配当利回りは2.5%と低く、株主還元の拡大が期待しにくい
- 売上高
- システム受注と保守収入の動向を把握する基本指標。
- 営業利益率
- 収益性の改善が続くかを確認するため。
- 新規顧客獲得数
- 市場シェア拡大の度合いを測るため。
配当
株主還元
直近の年間配当は1株あたり17円で、前期から+6.7%。いまの株価に対する利回りは2.43%。増配か配当維持が2年続いている。
| 決算期 | 1株あたり配当円 | 前期比% | 配当性向% |
|---|---|---|---|
| 2023年12月 | 13 | — | 39.1 |
| 2024年12月 | 15 | 15.4 | 86.2 |
| 2025年12月 | 16 | 6.7 | 46.0 |
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。
- 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¥17
株主
有価証券報告書より
2025年12月期末の株主数は延べ2,427人。区分でいちばん多いのは個人・その他で55.5%。グループ会社や銀行などの安定株主が39.7%を占め、残る60.3%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12月% | 2021年12月% | 2022年12月% | 2023年12月% | 2024年12月% | 2025年12月% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 個人・その他 | 52.4 | 51.5 | 53.4 | 55.6 | 55.1 | 55.5 |
| 事業法人 | 38.0 | 37.6 | 37.4 | 38.9 | 38.2 | 37.5 |
| 証券会社 | 1.7 | 3.6 | 3.6 | 2.5 | 2.4 | 3.3 |
| 金融機関 | 3.6 | 3.2 | 1.2 | 2.1 | 2.7 | 2.2 |
| 外国法人 | 4.0 | 3.7 | 4.0 | 0.3 | 1.1 | 1.1 |
| 外国人個人 | 0.3 | 0.4 | 0.4 | 0.4 | 0.4 | 0.5 |
| 自己株式 | — | 0.0 | 0.8 | 0.6 | 0.5 | 0.2 |
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 | 合同会社南谷ホールディングス | 33.63 |
| 02 | 南谷 のどか | 7.51 |
| 03 | 加藤 めぐみ | 7.51 |
| 04 | 南谷 純 | 7.51 |
| 05 | 南谷 清江 | 2.44 |
| 06 | 南谷 洋志 | 2.09 |
| 07 | 株式会社日本カストディ銀行(信託口) | 2.01 |
| 08 | 情報技術開発株式会社 | 1.60 |
| 09 | 伊藤忠商事株式会社 | 1.60 |
| 10 | 株式会社SBI証券 | 1.36 |
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。
- 2026-06-25合同会社南谷ホールディングス変更報告33.63%
- 2026-05-28合同会社南谷ホールディングス新規の大量保有報告33.63%
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 12期分
1株利益は12期で−100%、1株純資産は12期で−100%。直近期のROEは11.8%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 | 配当性向% |
|---|---|---|---|---|---|
| 2014年12月 | 29,078 | 118,166 | 28.1 | — | — |
| 2015年12月 | 17,982 | 136,148 | 14.1 | — | — |
| 2016年12月 | 15 | 39 | 55.5 | — | — |
| 2017年12月 | 22 | 62 | 43.3 | — | — |
| 2018年12月 | 26 | 167 | 20.4 | 55.4 | — |
| 2019年12月 | 32 | 215 | 17.1 | 109.0 | — |
| 2020年12月 | 1 | 216 | 0.6 | 1162.9 | — |
| 2021年12月 | 16 | 233 | 7.3 | 68.0 | — |
| 2022年12月 | 25 | 250 | 10.3 | 46.2 | — |
| 2023年12月 | 33 | 284 | 12.5 | 30.1 | 39.1 |
| 2024年12月 | 17 | 283 | 6.1 | 44.3 | 86.2 |
| 2025年12月 | 35 | 304 | 11.8 | 22.3 | 46.0 |
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
11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11名。2025/12期の役員報酬は総額106百万円。社内取締役1人あたりの報酬は、従業員の平均年収の約4倍にあたる。
| 氏名 | 役職 | 年齢 | 保有株数 |
|---|---|---|---|
| 南谷洋志 | 代表取締役会長 | 71 | 2,236,057 |
| 岡本数彦 | 代表取締役社長 | 52 | 28,640 |
| 武谷克裕 | 取締役 管理部管掌 | 57 | 2,419 |
| 角田吉隆 | 取締役 | 71 | 1,302 |
| 畠山隆雄 | 取締役(監査等委員) | 71 | 13,788 |
| 木村安壽 | 取締役(監査等委員) | 77 | 27,848 |
| 南山学 | 取締役(監査等委員) | 67 | 3,608 |
| 久保祐 | 取締役CFO | 68 | 10,600 |
| 佐武修一 | 取締役(監査等委員) | 50 | 8,732 |
| 原浩之 | 取締役(監査等委員) | 63 | — |
| 吉田潤史 | 取締役(監査等委員) | 65 | 2,000 |
役員報酬の内訳2025/12期
| 役員の区分 | 人数名 | 固定報酬百万円 | その他百万円 | 合計百万円 | 1人あたり百万円 |
|---|---|---|---|---|---|
| 取締役(社内) | 3 | 75 | 6 | 82 | 27 |
| 社外取締役 | 3 | 14 | 1 | 15 | 5 |
| 取締役(社内) | 1 | 8 | 1 | 9 | 9 |
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 2025/12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7,015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3,123字を開く
経営陣が考える方向性と課題
事業等のリスク6,230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)5,473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40期(2026/01/01-2026/12/31)2026-08-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第39期(2025/01/01-2025/12/31)2026-03-26
- 半期報告書半期報告書-第39期(2025/01/01-2025/12/31)2025-08-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第38期(2024/01/01-2024/12/31)2025-03-27
- 半期報告書半期報告書-第38期(2024/01/01-2024/12/31)2024-08-14
- 四半期報告書四半期報告書-第38期第1四半期(2024/01/01-2024/03/31)2024-05-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第37期(2023/01/01-2023/12/31)2024-03-25
- 四半期報告書四半期報告書-第37期第3四半期(2023/07/01-2023/09/30)2023-11-13
- 四半期報告書四半期報告書-第37期第2四半期(2023/04/01-2023/06/30)2023-08-14
- 四半期報告書四半期報告書-第37期第1四半期(2023/01/01-2023/03/31)2023-05-12
- 有価証券報告書有価証券報告書-第36期(2022/01/01-2022/12/31)2023-03-29
- 四半期報告書四半期報告書-第36期第3四半期(令和4年7月1日-令和4年9月30日)2022-11-14
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