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日経平均64,325.64-1,890NYダウ52,980.73+214ドル円158.84-1NASDAQ26,208.82+109S&P 5007,666.58+35SOX 指数11,332.81+449/2終値

シノプス

4428 · Growth · 情報・通信業

小売・卸・製造の流通三層に需要予測と自動発注のAIサービスを提供する、在庫最適化の専門企業。

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。

売上高
20億円
営業利益
3億円
営業利益率
15.0%
純利益
2億円
2025/12 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。

主な製品・サービス8
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。

主な製品・サービス2
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。

主な製品・サービス1
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
13816大和コンピューター45億円16.8倍
23823THE WHY HOW DO COMPANY45億円
34428シノプス44億円24.4倍
44334ユークス44億円19.1倍
53933チエル44億円6.3倍
63935エディア44億円9.7倍
77527システムソフト44億円
82303ドーン44億円17.3倍
93768リスクモンスター43億円18.9倍
109476中央経済社ホールディングス43億円12.0倍
114261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。

会社が掲げている数値目標
  • 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。

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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平均勤続連結従業員数一人当たり営業利益万円
2018年12月60
2019年12月56934.23.670
2020年12月53134.94.474
2021年12月58034.94.981
2022年12月68035.05.096
2023年12月64335.75.1111
2024年12月67335.84.8104192
2025年12月66936.34.8110273

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12月期・提出会社(単体)
女性管理職比率21.1%
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 — 大阪府豊中市39百万円

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%。

売上高
+11.1%
20億円
営業利益
+50.0%
3億円
純利益
+100.0%
2億円
営業利益率
15.0%
前期比 +3.9%pt

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1Q300.00
2023年2Q5120.01
2023年3Q4125.00
2023年4Q51
2024年1Q400.00
2024年2Q400.00
2024年4Q10220.01
2025年2Q10220.01
2025年4Q10110.01
2026年2Q10110.01

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400
2015年12月500
2016年12月711
東京都千代田区に東京営業所開設
2017年12月821
東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場
2018年12月921
社名を「株式会社シノプス」に変更
2019年12月1132
2020年12月900
2021年12月1221
2022年12月1522
2023年12月1732
2024年12月182211.11
2025年12月203315.02

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。

売上高を100としたときの内訳
  • 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。

粗利率
45.0%
売上から原価を引いて残る割合
営業利益率業種比+6.6pt
15.0%
本業の利益として残る割合
純利益率業種比+3.4pt
10.0%
税金まで払って最後に残る割合
ROE業種比1.2pt
11.8%
株主のお金がどれだけ利益を生んだか
ROA
8.3%
資産全体がどれだけ利益を生んだか
ROIC
19.1%
事業に使うお金がどれだけ利益を生んだか

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10012
2017年12月1−1002
2018年12月1−1508
2019年12月0−11−18
2020年12月2−12111
2021年12月5−10414
2022年12月2−1−2113
2023年12月3−80−58
2024年12月1−2−1−16
2025年12月4−1−138

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31217.1
2015年12月31223.3
2016年12月52340.4
2017年12月63350.7
2018年12月1210277.1
2019年12月1613382.7
2020年12月1713476.9
2021年12月2014672.2
2022年12月2015576.9
2023年12月2218480.2
2024年12月2218481.5
2025年12月2419577.8

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。

2025年12月期の内訳単体ベース
現金及び預金
13億円
すぐ使えるお金
利益剰余金
11億円
過去の利益の積み上がり
負債合計
5億円
いつか返す必要があるお金
財務の健全性
100
/ 100
安定性自己資本比率40 / 40
収益力営業利益率30 / 30
現金創出営業CFの黒字継続30 / 30

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605社中111位あたり、逆に低いのはROE605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。

ROE株主の出したお金でどれだけ利益を生んだか
11.8%/中央値 13.1%
P25 7.0%P75 20.1%
営業利益率売上のうち本業の利益として残る割合
15.0%/中央値 8.4%
P25 3.9%P75 16.1%
自己資本比率上位総資産のうち返済のいらないお金の割合
77.8%/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
11.1%/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
2.4%/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¥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。

¥699-1.5%1ヶ月+0.3%1年-25.7%時価総額44億円
過去52週の値幅
安値¥611高値¥997

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)24.4倍
PER (会社予想)16.0倍
PBR2.29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
PBR2.29倍2.96倍
ROE11.8%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。

プラスに働く材料7
  • 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

    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

    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

    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

    年初来下落率-30.16%、PBR2.27倍まで低下し反発余地

マイナスに働く材料7
  • 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

    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

    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

    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

    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

次の決算で確かめる点
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。

年間配当
¥17
1株あたり
配当利回り
2.43%
いまの株価に対して
配当性向
46.0%
利益のうち配当に回した割合
連続増配等
2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%
2023年12月1339.1
2024年12月1515.486.2
2025年12月166.746.0

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。

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¥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52.451.553.455.655.155.5
事業法人38.037.637.438.938.237.5
証券会社1.73.63.62.52.43.3
金融機関3.63.21.22.12.72.2
外国法人4.03.74.00.31.11.1
外国人個人0.30.40.40.40.40.5
自己株式0.00.80.60.50.2

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

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。

大量保有報告の動き
5%超の保有者の提出ベース 直近2
  • 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EPSBPSROE%PER配当性向%
2014年12月29,078118,16628.1
2015年12月17,982136,14814.1
2016年12月153955.5
2017年12月226243.3
2018年12月2616720.455.4
2019年12月3221517.1109.0
2020年12月12160.61162.9
2021年12月162337.368.0
2022年12月2525010.346.2
2023年12月3328412.530.139.1
2024年12月172836.144.386.2
2025年12月3530411.822.346.0

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712,236,057
岡本数彦代表取締役社長5228,640
武谷克裕取締役 管理部管掌572,419
角田吉隆取締役711,302
畠山隆雄取締役(監査等委員)7113,788
木村安壽取締役(監査等委員)7727,848
南山学取締役(監査等委員)673,608
久保祐取締役CFO6810,600
佐武修一取締役(監査等委員)508,732
原浩之取締役(監査等委員)63
吉田潤史取締役(監査等委員)652,000

役員報酬の内訳2025/12

役員の区分人数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)37568227
社外取締役3141155
取締役(社内)18199

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

3【事業の内容】 当社は「われわれは在庫に関わる"人"、"もの"、"金"、"時間"、"情報"を最適化するITソリューションを提供し、限りある資源を有効活用することで、広く社会に貢献する。」を基本理念とし、在庫を抱える流通業の発展と活性化に貢献するサービスを提供する事業運営を行っております。その実現のために「世界中の無駄を10%削減する」をビジョンに掲げ、需要情報を需要起点で小売業・卸売業・製造業の流通三層に一気通貫で連携するディマンド・チェーン・マネジメント(以下「DeCM」という)(※1)構築を経営戦略の柱としております。このDeCMを実現するために、当社は流通業向けAIサービス「sinops(シノプス)」シリーズを提供しております。 ■「sinopsシリーズ」の事業領域 なお、当社の事業は「sinops事業」の単一セグメントであり、①「sinopsシリーズ」をクラウド型で提供するクラウドサービス、②「sinopsシリーズ」を一括販売型で提供するパッケージ販売、③「sinops」の導入効果を最大化するためのシステム構築及び運用構築を支援する導入支援サービス、④「sinops」の日常運用を支援するサポートサービスの4つのサービスを軸に事業を展開しております。また、当社には、エンドユーザーに対する直接販売及び販売パートナーによる販売の2種類の販売形態があります。 ※1 ディマンド・チェーン・マネジメント 需要側(消費者等)から得られる情報を基点として商品開発、生産・供給計画、流通、販売体制等を統合的に編成する情報管理システムのことです。具体的には、POSデータ等の情報をもとに需要予測を行い、生産管理や在庫管理を最適化することを目指すシステムです。 (1)クラウドサービス クラウドサービスは、「sinops-CLOUD」の利用料にサポートサービスが含まれております。「sinops-CLOUD」は、基本機能である「リアルタイム在庫」を中心に需要予測・自動発注・店舗オペレーション改善に関する機能を展開しており、ユーザーは必要な機能を1機能・1カテゴリ・1店舗から利用開始できます。ユーザーとしては、初期費用を抑えたうえでスピーディに利用開始できるため、短期間で導入効果を得られます。「sinops」の導入効果は、①発注時間の削減、②欠品率の削減、③値引・廃棄ロスの削減、④在庫金額の削減といった4つの指標を設定しており、ユーザーが導入効果を実感できるサービスとなっております。 (2)パッケージ販売 当社のパッケージ販売は、小売業向け需要予測・自動発注システム「sinops-R6」を中心に、品揃え計画・棚割計画・棚割メンテナンス・発注端末・本部送り込み支援・賞味期限管理等の機能が統合されたソフトウエアパッケージ群を一括販売型で提供しております。また、卸売業向けキャッシュ・フロー最適化システム「sinops-W」、製造業向け中長期需要予測システム「sinops-M」といったように、流通三層それぞれに適したパッケージ製品を展開しております。当社のパッケージ販売の特徴は、他社事例を参考にした費用対効果の提示ではなく、顧客の実データを利用したシミュレーション結果に基づきsinops導入の費用対効果を具体的な金額で提示することにあります。 (3)導入支援サービス 導入支援サービスは、「sinopsシリーズ」を導入する企業に対して、基幹システムとのデータ連携、本部・店舗・拠点での運用構築支援及びインターフェイスなどのカスタマイズ開発のサービスを提供しております。当社の導入支援サービスの特徴としては、ただシステムを連携するのではなく、導入企業が「sinops」の導入効果を高めるための支援を行うことにあります。また、クラウドサービスもしくはパッケージ販売した企業には、必ず導入支援サービスを提供し、導入企業が「sinopsシリーズ」の導入効果を出すことを最重要視しております。 (4)サポートサービス サポートサービスは、「sinopsシリーズ」の導入支援サービスが完了した企業に対して、日々の問い合わせ対応、稼働・運用状況の監視、障害発生時のリカバリ作業及びKPIの維持・向上サービスを提供しております。 ■製・商品及びサービスの特徴 (1)「sinopsサービス」をクラウド型で提供する「sinops-CLOUD」 「sinops-CLOUD」は、需要予測・自動発注サービスのノウハウを、1機能・1カテゴリ・1店舗から利用できるクラウド型流通業向けAIサービスです。クラウド型でサービスを提供し、ユーザーは必要な機能だけを利用することができます。 (2)需要予測型自動発注システム「sinops-R6」 「sinops-R6」はエキスパート法によるAI機能(※2)を搭載した小売業向け需要予測・自動発注システムです。特に牛乳・卵・豆腐・袋麺などの日配食品や、惣菜、パンなど、賞味期限が短く、かつ、週に何度かのチラシ特売により価格も頻繁に変わるカテゴリへの自動発注における実績が多くあります。例えば、ある牛乳を50円引きで特売すると何割販売数が増えるのかの予測はもちろん、代わりに日頃最もよく売れている牛乳がその影響を受け何割販売数が減るのかというカニバリゼーション(共食い状態)を正確に予測する必要があります。カニバリゼーションを考慮しなければ、余った商品に値引きシールを貼って販売せざるをえなくなり、その作業の無駄と値引きによる損失が発生してしまいます。さらに悪化し、廃棄するとその損失は収益に大きな影響を与えることになります。 「sinops-R6」は過去のデータから商品ごとに販売価格別に数量PI(1,000人あたりの販売数)を自動計算するのみならず、影響を受けるライバル商品の数量PIも合わせて計算し必要に応じて発注数を抑制しますので、欠品による機会ロスのみならず、値引きロスや廃棄ロスをも合わせて改善することができます。 ※2 エキスパート法によるAI機能 エキスパート法とは、専門知識のない人あるいは初心者でも専門家と同じレベルの問題解決が可能となるよう、その領域の専門知識をもとに動作するコンピュータシステムのことです。システムは専門家のかわりに特定の分野に特化した知識をもとに推論を行い、専門家のようにアドバイスや診断を行います。 (3)店舗での発注業務をタブレット1つで完結「sinops-Pad」 「sinops-Pad」は、iPad/Windowsタブレット上で棚割(※3)を修正できるシステムであり、従来の棚割システムでは非常に面倒だった棚割修正をタブレット上で直感的に操作できるシステムです。その結果、棚割データが現場と一致しやすくなり、最適発注を継続するための重要な要素である棚割情報を正確に把握できるようになります。 ※3 棚割 棚割とは、商品を陳列棚のどこに、いくつ陳列するかを計画することをいいます。 「sinops-Pad画面」 (4)人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」 「sinops-WLMS」(Work Log Management System)は、「作業」と「ヒト」に焦点をあて、人時生産性改善・向上を目的とした人的資源最大化AIサービスです。曖昧になりがちな「人の働き」をデータ化・解析し、最適な稼働計画、予実管理、人材育成を提案します。より少ないコスト(人時数)で最大のパフォーマンス(収益向上)を実現するための現場マネジメントを支援します。 (5)食品バリューチェーン最適化サービス「DeCM-PF」 経営戦略の柱であるDeCM構築に向けて、段階的に「DeCM-PF」のサービス提供を開始しています。「DeCM-PF」はディマンド側である小売業の実績や計画に基づいてAIが算出した需要予測データを、卸売業や製造業に連携することで食品流通の課題を解決し、食品バリューチェ―ンを最適化するプラットフォームです。「特売リードタイム長期化サービス」の活用等により卸売業の在庫調整業務の負荷軽減や、車両及びドライバーの手配の計画性の向上、物流センターの過剰在庫や欠品リスクの抑制に貢献します。 ■「sinopsシリーズ」について 対象   製品名   概要   内容   提供価値 小 売 業   sinops-CLOUD(※4)   クラウドサービス   「sinopsサービス」をクラウド型で提供するサービスです。リアルタイム在庫を基本機能として、日配・惣菜向けの自動発注システムやAI値引きサービス等を提供しております。   ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・在庫削減による  キャッシュ・フロー改善 sinops-R   自動発注システム   「sinopsサービス」を小売業向けにパッケージ販売型で提供するサービスです。販売実績・価格・売り方・天候などの様々な要素から需要を予測し、最適発注を実現します。日配食品からグロサリ・雑貨まで幅広いカテゴリの需要予測・自動発注が可能です。   ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・在庫削減による  キャッシュ・フロー改善 sinops-Pad   棚割メンテナンスアプリ   iPad/Windowsタブレット上で棚割を修正できるシステムです。従来の棚割システムでは非常に面倒だった棚割修正がタブレット上で直感的に操作でき、本当の棚割状況を本部で確認できるようになります。   ・棚割修正作業の効率化 ・発注端末費用の削減 ・店舗との棚割ギャップ解消 sinops-Dcont   賞味期限チェックアプリ   短時間で実施しなければならず、ミスが許されない賞味期限チェック作業を効率化するシステムです。   ・賞味期限チェック作業の削減 ・賞味期限切れ販売の削減 sinops-MD   品揃最適化 システム   店舗ごとの販売実績から最適な品揃え・最適陳列数を提案するシステムです。「sinops-R」と連携することで、収益を最大化する品揃え計画の立案が可能になります。   ・個店採算性の向上 sinops-DM   本部送り込み支援システム   本部送り込み(※5)企画を支援し、企画商品をどの店舗にいくつ配荷したら最適かを自動算出するシステムです。「sinops-R」と連携することで、特売ロスを削減することが可能です。   ・特売ロスの削減 sinops-BPO   ワンストップ自動発注サービス   「sinops」に関連する店頭作業を業務受託するサービスです。   ・発注作業の効率化 sinops-WLMS   人的資源最大化AIサービス   小売業の作業ログを収集・分析し、勤務シフトや作業スケジュールの作成、教育支援を行うことで、人時生産性改善・向上に貢献するシステムです。   ・人時生産性の改善、向上 対象   製品名   概要   内容   提供価値 卸 売 業   sinops-W   キャッシュ・フロー最適化システム   毎日需要予測を行い、発注点を自動更新することで最適在庫を維持し続ける自動発注システムです。仕入条件・賞味期限・商品受け入れ作業時間といった様々なことを考慮し、キャッシュ・フローを最適化できます。   ・在庫削減による  キャッシュ・フロー改善 ・自動化による人手不足解消 ・機会ロス削減による売上向上 sinops-IM   移送指示最適化 システム   「sinops-W」と連携することで過剰在庫を算出し、拠点間の在庫偏在をなくすように移送指示を行うシステムです。どの拠点に在庫があるかを電話で確認する必要がなくなり、自動で出てくる移送指示を承認するだけで作業が完了します。   ・在庫削減による  キャッシュ・フロー改善 ・無駄な発注の削減 製 造 業   sinops-M   中長期需要予測 システム   エリア別の製品需要を予測し、製造業の生産計画の精度向上に貢献するシステムです。シリーズの「sinops-R/W」と連携することでDCMを確立でき、大幅な生産ロス改善を実現します。   ・生産ロスの削減 ※4 sinops-CLOUD各サービスについて 対象   製品名   概要   内容   提供価値 小 売 業   sinops-CLOUD リアルタイム 在庫   クラウドサービス   タイムリーな在庫・売上情報が分かるシステムです。需要予測・自動発注サービスの基盤となるサービスです。   ・店舗従業員の作業効率向上 ・需要予測・自動発注精度  の向上 sinops-CLOUD 惣菜   クラウドサービス   惣菜に特化した自動発注サービスです。アウトパック惣菜(※6)、インストア惣菜(※7)のどちらにも対応し、リアルタイム在庫機能と連携することで時間帯別の需要に合わせた最適発注を行います。   ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 sinops-CLOUD FoodCAS   クラウドサービス   惣菜等の食品表示ラベルの作成支援サービスです。原材料情報から、添加物、栄養素、原価を自動計算。専門担当者がいない店舗でも、食品表示ラベルを容易に作成できます。   ・自動化による人手不足解消 ・店舗独自の惣菜メニュー開発  が可能になることによる売上  向上、廃棄ロス削減 sinops-CLOUD 日配   クラウドサービス   日配食品に特化した自動発注サービスです。値引き・欠品・カニバリゼーションも加味し、売上・粗利を最大化する最適発注を行います。   ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 sinops-CLOUD グロサリー   クラウドサービス   グロサリーに特化した自動発注サービスです。棚割りシステムと自動連携することで、ボリューム感を考慮した発注数を起案します。   ・欠品率、在庫金額の改善 ・自動化による人手不足解消 sinops-CLOUD パン   クラウドサービス   パンに特化した自動発注サービスです。値引き・欠品も加味し、売上・粗利を最大化する最適発注を行います。   ・売上、粗利の最大化 ・自動化による人手不足解消 sinops-CLOUD 精肉   クラウドサービス   精肉に特化した自動発注サービスです。高精度需要予測により、不定貫の精肉カテゴリに対応。プロセスセンターとの連携により店舗での発注業務を改善できます。   ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・自動化による人手不足解消 ・生産計画制度の向上 sinops-CLOUD 外食   クラウドサービス   外食業に特化した自動発注サービスです。過去売上情報をもとに原材料の最適な発注数量を予測します。   ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 sinops-CLOUD AI値引   クラウドサービス   AIによる適正値引きアラートサービスです。適切なタイミング・値引率をAIが算出することで、ロス削減・売上向上に貢献します。   ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・自動化による人手不足解消 sinops-CLOUD 客数予測   クラウドサービス   高精度で来客数予測ができるサービスです。競合店の開店・閉店や地域の催事を考慮することができるうえ、45日先まで予測が可能です。   ・販売予測、生産計画制度  の向上 ・シフト作成の効率化 ・自動化による人手不足解消 sinops-CLOUD 包材   クラウドサービス   包装資材向けの自動発注サービスです。食品製造業の生産実績、製品マスタなどのデータを用いて、今後の生産計画を予測し、必要な包装資材の発注数を算出します。   ・適切なタイミングでの  包装資材の発注・補充 sinops-CLOUD 本部送込   クラウドサービス   本部送り込み企画を支援し、企画商品をどの店舗にいくつ配荷したら最適かを自動算出するサービスです。特売ロスを削減することが可能です。   ・特売ロスの削減 ※5 本部送り込み 本部送り込みとは、小売業において、本部のバイヤーが企画・仕入れた商品を本部主導で各店舗へ送り込むことをいいます。 ※6 アウトパック惣菜 アウトパック惣菜とは、メーカーや工場など店舗の外で調理・パッケージングした惣菜のことです。店舗では陳列のみを行います。 ※7 インストア惣菜 インストア惣菜とは、食品スーパーの店内で調理・パッケージングした惣菜のことです。sinopsは、レシピ・原材料データをもとに発注数を算出します。 ■事業系統図
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

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 当社は「われわれは在庫に関わる“人”、“もの”、“金”、“時間”、“情報”を最適化するITソリューションを提供し、限りある資源を有効活用することで、広く社会に貢献する。」を基本理念に掲げ、「世界中の無駄を10%削減する」というビジョン達成のために、小売業・卸売業・製造業の流通三層の在庫を最適化するための流通業向けAIサービス「sinopsシリーズ」を提供しております。 (2)経営環境 当事業年度におけるわが国経済は、継続する物価上昇、地政学リスクや継続的な円安の進行、米国の関税政策による世界情勢への影響の懸念など、依然として先行き不透明な状況が続いております。当社の主要顧客である小売業においては、労働需給のひっ迫や賃上げ圧力の高まりなどによる人件費・物流費の上昇や、業種業態を超えた顧客の獲得競争に加え、益々多様化する消費者ニーズへの対応が引き続き求められており、業界を取り巻く環境は引き続き厳しさを増しております。さらに、物流業界での「2024年問題」により食品流通の持続性確保に向けた課題への対応が本格化し、持続可能な開発目標(SDGs)の採択に基づいた食品ロス削減運動も引き続き社会課題としての対応が求められております。そのため、省力化・食品ロス削減・物流改善に貢献できる当社の需要予測・自動発注サービスに対するニーズは引き続き高く、小売業における人手不足・物流課題の解決に向けたIT投資についても増加していくものと見込まれます。 (3)経営戦略等 当社は中長期的な企業価値向上を見据え、食品バリューチェーンの最適化に向けた「DeCM-PF」や、小売業の人時生産性改善・向上を目的とした人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」を今後の成長の柱として重点的に推進しております。両事業は、当社のコア技術である需要予測および在庫情報を基盤としており、数年単位の継続的な投資を通じて、将来的な収益の柱へと育成してまいります。一方で、当社の収益基盤である「sinops-CLOUD」については、食品スーパーにおいて開拓余地の大きい惣菜カテゴリを中心に積極的な販売を継続いたします。また、技術的難易度が高く競合他社の参入が限定的な生鮮カテゴリにおいても、実証実験を推進しております。これにより、既存事業による安定的な業績成長を維持しつつ、将来の非連続な成長に向けた投資を継続してまいります。 (4)経営上の目標の達成状況を判断するための客観的な指標等 当社が目標とする経営指標は、シェア率(注1)、ARR(注2)、売上高、営業利益の4指標であります。 (5)優先的に対処すべき事業上及び財務上の課題 当社は、以下を重要な経営課題と認識しております。 ①新規ユーザー獲得 事業領域拡大には、小売業の需要予測・在庫情報がコア技術として必須となるため、引き続き小売業のシェア獲得を目指して、需要予測型自動発注サービスに注力してまいります。特に注力している食品スーパーマーケット向けのシェア率は36.7%と高水準を維持しております。富士キメラ総研による調査においても「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(注3)を獲得しました。本市場におけるシェア1位獲得は、2022年度の調査開始以来、3年連続となります。 ②既存ユーザーのアップセル・クロスセル 既存ユーザーがsinopsの導入効果を高め続けられるよう、従来のサポート体制に加えて顧客満足度向上に向けた施策を強化しております。また、食品スーパーマーケットにおける需要予測・自動発注の利用度は発注カテゴリごとに大きく異なり、利用率の低い惣菜カテゴリやシステム化の難易度が高い生鮮カテゴリは成長を牽引する分野となります。「sinops-CLOUD」シリーズを強化し、惣菜・精肉といった新たな需要予測・自動発注サービスを提供することでsinopsの付加価値をさらに高めてまいります。 ③「DeCM-PF」のサービス基盤確立 「DeCM-PF」のサービスの1つである「特売リードタイム長期化サービス」に加えて、「定番品リードタイム長期化サービス」「物量コントロールの3つのサービス」を目標通りに2025年中に収益化いたしました。参画いただける企業数も100社超まで進捗しております。2026年は伊藤忠商事株式会社と連携し「DeCM-PF」のサービス拡張・プラットフォーム化を推進してまいります。当社の目指す「DeCM-PF」は小売業者を中心としたサプライチェーン全体のインフラ構築です。製造業者から導入メリットに応じた利用料をいただき、その一部を小売業者に還元するシェアモデルを実施しており、短期的な売上成長には繋がりにくい一方で、このプラットフォームが完成すると、他社の追随を許さない競争優位性となると考えております。 ④人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」の展開 2024年に人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」シリーズの「sinops-LOG」「sinops-LEARN」「sinops-WORK」を提供開始し、2025年は複数社での実証実験を行いました。2026年はすでに運用開始している先行導入数社における実績をベースに、導入支援ノウハウ・製品ブラッシュアップを推進してまいります。「人的資源の最大化」の圧倒的な成功事例を創出することで、2028年度以降の本格展開に向けた土台を構築してまいります。また、恒常的な人手不足により高まっている市場ニーズに応え、「sinops-WLMS」事業をさらに加速させるべく、2026年1月から新規事業開発部をWLMS推進部に改称し、経営リソースを集中させております。 ⑤サステナビリティ経営の推進 sinopsによる在庫最適化に取り組むことで、SDGs目標12「つくる責任・つかう責任」で謳われる食品ロス削減をはじめとした、サプライチェーン全体の無駄を削減してまいります。また、「小売業におけるsinops活用による食品ロス削減が環境に与える影響」を調査する、東京都市大学との共同研究結果なども発表しております。sinops事業を推進することで、地球環境の維持・向上及び持続可能な社会の実現に貢献してまいります。 (注1)シェア率は、以下計算式で算出しております。 シェア率(%)=「sinops」導入企業の年間売上高計÷ターゲット企業の年間売上高計 ※ターゲット企業とは、ダイヤモンド・チェーンストア「日本の小売業1000社ランキング」に掲載されている売上高400億円以上の小売業(百貨店、コンビニを除く)。 (注2)Annual Recurring Revenueの略語。2025年12月末時点のMRR(Monthly Recurring Revenue)を12倍にして算出。MRRは対象月の月末時点における有償契約ユーザー企業に係る月額料金の合計額(一時収益は含まない)。 (注3)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16日発刊)の「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」においてシェア1位(2024年度実績)を獲得。
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

3【事業等のリスク】 本書に記載した事業の状況、経理の状況等に関する事項のうち、投資者の判断に重要な影響を及ぼす可能性のある事項には、以下のようなものがあります。 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)事業環境について ① 市場環境について 当社は、第39期事業年度においては、売上高全体に占める食品スーパーマーケット向けの売上高の割合が80%以上と高い水準にあります。今後、食品スーパーマーケット業界以外での導入実績を増やすことでリスクを低減する方針ではありますが、当社が想定している事業展開が図れない場合には、当該業界の業況等によりIT・システムへの投資が減少する等した場合に、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 技術革新への対応について 当社は、需要予測・自動発注サービス分野において多くの導入実績がある強みを活かし、既存顧客のニーズを積極的に汲み取り、ユーザーエクスペリエンス(注)のさらなる向上に努めてまいります。また、技術の最新動向をキャッチアップし、効果的に事業に反映することで技術的優位性の強化を実現してまいります。しかしながら、当社の想定を超える革新的な技術や著しい市場環境の変化等が生じた場合に、当社が当該変化に適時に対応することができなかった場合には、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (注)ユーザーエクスペリエンスとは、製品・サービスの利用を通じてユーザーが得る体験を指します。 ③ 新規業界への進出について 当社は、今後も持続的な成長と収益源の多様化を進めるために、食品スーパーマーケット業界以外の新規業界にも積極的に進出していきたいと考えております。しかしながら、新規業界へ進出した際には、その業界固有のリスク要因が加わると共に、新規業界での成功実績を積み上げていく過程では、その業界特有の商習慣をはじめとして様々な予測困難なリスクが発生する可能性があります。その結果、当社が想定している事業展開が図れない場合には、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 競合の変化について 当社の「sinops事業」の対象領域である需要予測・自動発注サービス領域においては、流通業の深刻な人手不足や食品ロスに対する注目度の高まりもあり、他社の新規参入により競合が激化する可能性があります。当社では引き続き顧客ニーズを汲み取った製品・サービスの提供を進める方針でありますが、競合企業の営業方針、価格設定及び提供する製品・サービス等は、当社が属する市場に影響を与える可能性があります。これらの競合企業に対して効果的な差別化を行うことができず、当社が想定している事業展開が図れない場合には、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (2)事業活動について ① 需要予測ロジックミスによる顧客への影響について 当社の需要予測・自動発注サービス「sinops」は、過去実績をもとに需要予測数を計算し、最低限必要と想定される発注数を発注勧告データとしてユーザー側に提供するサービスです。「sinops」はあくまで発注勧告数を提供するシステムであり、発注数の確定はユーザー側で行いますが、需要予測ロジックの計算式に誤りがあり、ユーザー側に異常な発注勧告数を提供し、ユーザー側における発注業務が円滑に実施できなくなる可能性があります。当社では「sinops」の需要予測ロジック精度向上のために継続的に研究開発を行うことはもちろん、過去実績がない商品の販売や異常気象等の特殊事情が発生した場合にはユーザーの手動発注に切り替える等の対策を講じております。このような対策にもかかわらず、ユーザーの発注業務への影響が広範囲に渡り、復旧に相当時間を要した場合、関連する損害についての賠償請求を受ける可能性や、当社の信頼性や企業イメージが低下し、顧客の獲得・維持が困難になる可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 人為的ミス・外的要因等によるサービスの中断・品質低下について 当社が提供する製品・サービスに関して、人為的なミス、ハードウェアや通信回線の不具合等が発生した場合、これに起因して製品・サービスを継続的に提供できなくなること、又は製品・サービスの品質が低下すること等の重大なトラブルが発生する可能性があります。特に、当社の需要予測・自動発注サービスが、人為的ミスや当社がコントロールできない外的要因を起因としてユーザーに異常な発注勧告データを提供する、もしくは発注勧告データそのものを提供できなくなる等により、ユーザー側における発注業務が円滑に実施できなくなる可能性があります。当社では、前日中に一旦予備の発注勧告データをユーザー側に送る仕様とする等、突発的なトラブルによってユーザー側の発注業務に重大な影響を及ぼさないようにするための対策を講じておりますが、このような対策にもかかわらず、製品・サービスの中断・品質低下による影響が広範囲にわたり、復旧に相当時間を要した場合、関連する損害についての賠償請求を受ける可能性や、当社の信頼性や企業イメージが低下し、顧客の獲得・維持が困難になる可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 特定の製品への依存について 第39期事業年度における売上高のうち、小売業向けサービスの売上高が80%以上を占めております。当社ではクラウド型AIサービス「sinops-CLOUD」等の新製品開発を積極的に進め、顧客のニーズに合った製品を提供し続ける対応を行っております。しかし、製品開発を計画通りに行うことができない、又は、主力製品以外の新製品が顧客に支持されない等の理由により、当社の製品が競争力を失った場合には、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 既存ユーザー企業の継続率及び単価向上について 当社のクラウドサービスは、サブスクリプション型のリカーリングモデルであることから、当社の継続的な成長には、新規顧客の獲得のみならず、既存顧客の維持及び単価向上が重要と考えております。 既存顧客の維持については、その継続率が非常に重要な要素であり、機能の追加開発やサポートの充実により、継続率の維持・向上を図っております。予算及び経営計画には、実績を基に一定の解約率を踏まえた継続率を見込んでおりますが、当社サービスの魅力の低下、競合他社に対する競争力の低下、追加機能やサポートに対する満足度の低下等により、当社の想定を大幅に下回る継続率となる可能性があります。 単価向上については、当社は、ユーザー企業あたりの利用サービス数の増加、既存顧客へのアップセルやクロスセルを促進する戦略をとっております。しかしながら、当社サービスが顧客ニーズに合致しないこと等により、想定した顧客単価の向上が実現しない可能性があります。 その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ システム等に関するリスクについて 当社のクラウドサービスは、外部クラウドサーバのAmazon Web Services社が提供するサービス(以下、「AWS」という。)にて一部提供しており、AWSの安定的な稼働が当社の事業運営上、重要な事項となっております。当社ではAWSが継続的に稼働しているかを常時監視しており、障害の発生又はその予兆を検知した場合には、当社の役職員に連絡が入り、早急に復旧するための体制を整えております。しかしながら、システムエラー、人為的な破壊行為、自然災害等や当社の想定していない事象の発生によりAWSが停止した場合や、コンピュータ・ウイルスやクラッカーの侵入やその他の不具合等によりシステム障害が生じた場合、又はAmazon Web Services社との契約が解除される等によりAWSの利用が継続できなくなった場合には、顧客への損害の発生、当社の追加費用負担、又は当社ブランドの毀損等により、当社の事業及び経営成績に影響を与える可能性があります。 ⑥ 情報の流出について 当社は、事業を展開する上で、顧客情報(個人情報を含みます。)やその他の機密情報を取り扱っております。当社の故意・過失又は悪意を持った第三者のサイバー攻撃等により、これらの情報の流出や消失等が発生する可能性があります。こうした事態が生じた場合、関連する損害についての賠償請求を受ける可能性や、当社の信頼性や企業イメージが低下し、顧客の獲得・維持が困難になる可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑦ 知的財産権について 当社は、保有する特許の保護、他社との差別化のための特許の獲得に努めていますが、これらが十分に行えない場合、関連する事業に悪影響を及ぼす可能性があります。また、当社は製品の開発・生産に必要な第三者の特許の使用許諾権の確保に努めていますが、将来、必要な許諾権が得られない可能性や不利な条件での使用を余儀なくされる可能性があります。いずれの場合も当社の業績と財務状況に悪影響を及ぼす可能性があります。 一方で、当社は、自動発注システムにおけるアプリケーション、ビジネスモデルに関する特許権、実用新案権又はサービスに係る商標権等の知的財産権の調査等は可能な限り対応しておりますが、第三者の知的財産権を完全に把握することは困難であり、当社が認識せず他社の知的財産権を侵害してしまう可能性は残されます。2025年12月31日現在まで当社では事業に関連した特許その他知的財産権に関わる訴訟を提起されたことはありませんが、当社の認識外で第三者の知的財産権を侵害してしまった場合や、将来、当社の事業に関連した特許その他の知的財産権が第三者にて成立した場合、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。 ⑧ 受注損失の発生について 当社の導入支援サービスは、目標とする導入効果をユーザーと合意した上で導入支援プロジェクトの完了条件を決め、想定される難易度及び工数に基づいて見積りを作成し、適正な利益率を確保した上でプロジェクトを受注しております。導入効果の目標値については、ユーザーの実データをもとにした効果シミュレーション、自動発注対象範囲、遵守すべき運用ルール等を取り決めた上で設定しておりますが、全てのプロジェクトに対して正確に導入効果を見積ることは困難であり、想定以上に導入効果が出ない可能性があります。また、プロジェクト中にユーザーと目標値の認識違いが発生しないように、情報共有の徹底に努めておりますが、ユーザーとプロジェクトの完了条件に認識違いが発生する可能性があります。当初想定した利益率を確保するために、完了条件の認識合わせ・要員管理・進捗管理・予算管理等のプロジェクト管理を行っておりますが、予期せぬトラブルやスケジュール変更等により工数が大幅に増加し、受注損失が発生する場合があります。当社では導入支援サービスの分割検収を行うことで業績への影響を最小限に抑えるように努めておりますが、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。 ⑨ 製品保証の発生について 当社は、将来のビジネス展開を考慮し、ユーザーの導入効果を出すことを最優先としております。そのため、すでに「sinops」を利用しているユーザーに対しても、さらに導入効果を向上させることを目的に、当社自らの判断で再度導入支援サービスを無償提供することがあります。ユーザーからの要望ではないため、契約上の義務が発生しているわけではありませんが、無償の導入支援サービスに係る見込原価に対して、製品保証が発生する場合があります。その結果、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 固定資産の減損リスクについて 当社は各sinops-CLOUD製品を無形固定資産のソフトウエアとして計上しております。当該製品はクラウドサービス提供するために自社で開発したものであり、クラウド事業の資産としてグルーピングされるものでありますが、販売計画どおりにsinops-CLOUD製品の販売ができない場合等は想定どおりの収益を獲得できず、当該製品の開発に要したコストを回収することができなくなった場合、ソフトウエアの減損損失が発生する可能性があります。この事象が発生した場合、当社の経営成績及び財政状態に影響を及ぼす可能性があります。 (3)組織体制について ① 特定の役員・社員への依存について 当社は2025年12月31日現在、取締役7名(うち監査等委員3名)、従業員110名と組織規模が小さく、内部管理体制や業務執行体制も当該組織規模に応じたものとなっております。従って、当社の役員や従業員が病気や怪我等により業務を遂行する上で支障が生じた場合や転職等により人材が社外に流出した場合には、当社の業務に支障が生じる可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 人材の確保・育成について 当社において優秀な人材の確保・育成及び定着は最重要課題であり、将来に向けた積極的な採用活動、人事評価制度の整備や研修の実施等の施策を通じ、社内リーダー層への幹部教育、新入社員及び中途入社社員の育成・定着に取り組んでおります。しかしながら、これらの施策が効果的である保証はなく、必要な人材を確保できない可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ 内部管理体制について 当社は、企業価値の継続的かつ安定的な増大を図るためにはコーポレート・ガバナンスが有効に機能することが不可欠であり、同時に適切な内部管理体制の構築が必要であると認識しております。当社では、内部監査や内部通報制度への対応、さらには法令や社内規程等の遵守の徹底を行っておりますが、事業の急速な拡大により、十分な内部管理体制の構築が追いつかない事態が生じる場合には適切な業務運営が困難となり、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 (4)その他 ① 自然災害について 顧客の情報資産が格納されるサーバは複数箇所に分散管理することでリスクを分散させておりますが、データセンターやその周辺ネットワーク設備等に被害を及ぼす災害・事故等が発生し、情報資産の消失又はサービスの提供が維持できない状態に至った場合には、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 風評について 当社は、法令遵守違反等の不適切な行為が発覚した場合は速やかに適切な対応を図っておりますが、当社に対する悪質な風評がマスコミ報道やインターネット上の書き込み等により発生・流布した場合は、それが正確な事実に基づくものであるか否かに関わらず、当社の信頼性や企業イメージが低下し、顧客の獲得・維持が困難になる可能性があります。その結果、当社の事業及び経営成績に影響を及ぼす可能性があります。
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

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 当事業年度における当社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フロー(以下「経営成績等」という。)の状況の概要は次のとおりであります。 ①経営成績の状況 当事業年度は、小売業のシェア獲得を目指して、小売業のDXに貢献する需要予測型自動発注サービスの拡販を継続してまいりました。特に注力している食品スーパーマーケット向けのシェア率は36.7%と高水準を維持しております。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16日発刊)の「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」においても、シェア1位(2024年度実績)を獲得しました。本市場におけるシェア1位獲得は、2022年度の調査開始以来、3年連続となります。 需要予測型自動発注サービスの拡販により、当社の導入実績は、2025年12月31日時点でARR(注1)は1,586,546千円(前年同期比18.8%増)、小売業全体でのシェア率は18.8%(同0.1pt増)、契約企業数は120社(同3社減)、クラウドサービスの有償店舗数3,363店舗(同149店舗増)(注2)、クラウドサービスの有償アカウント数は13,278アカウント(同1,243アカウント増)(注3)となっております。 また、前事業年度に引き続き、需要予測分野に加え、中長期の新しい収益の柱とするべく事業領域を拡大する施策も進めております。食品ディマンドチェーンマネジメント構築については、伊藤忠商事社と共同で提供している「DeCM-PF(ディーシーエムプラットフォーム)」の収益拡大を図るとともに、最終的にメーカー物流最適化を行うための段階的な機能拡大も進めております。小売業の人時生産性改善・向上を目的とした人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS(シノプス ダブリュエルエムエス)」シリーズについては、既存・新規ユーザーへの提案、実証実験を行い、収益化への取組みを着実に進めております。 その結果、当事業年度における売上高は2,040,717千円(前期比14.9%増)、営業利益は309,231千円(同99.6%増)、経常利益は311,870千円(同101.5%増)、当期純利益は217,039千円(同100.5%増)となりました。 (注1)Annual Recurring Revenueの略語。2025年12月末時点のMRR(Monthly Recurring Revenue)を12倍にして算出。MRRは対象月の月末時点における有償契約ユーザー企業に係る月額料金の合計額(一時収益は含まない)。 (注2)有償契約でクラウドサービスを利用している店舗数(旧レンタルサービス、有償の短期間クラウド契約を除く)。 (注3)有償契約しているクラウドサービス利用数(旧レンタルサービス、有償の短期間クラウド契約を除く)。 ②財政状態の状況 (資産) 当事業年度末における総資産は2,438,065千円(前事業年度末比272,834千円の増加)となりました。主な要因は、長期預金が500,000千円減少した一方で、現金及び預金が687,520千円、売掛金が56,169千円、前払費用が41,347千円増加したこと等によるものであります。 (負債) 負債は539,711千円(前事業年度末比139,675千円の増加)となりました。主な要因は、未払法人税等が81,272千円、未払消費税等が42,723千円、未払金が12,914千円増加したこと等によるものであります。 (純資産) 純資産は1,898,353千円(前事業年度末比133,159千円の増加)となりました。主な要因は、当期純利益として217,039千円を計上した一方で、配当金の支払いにより利益剰余金が99,776千円減少したこと等によるものであります。 ③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(以下「資金」という。)は、前事業年度末と比べて187,520千円増加し、800,070千円となりました。 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) 営業活動の結果得られた資金は389,107千円(前期は115,918千円の収入)となりました。主な増加要因として、税引前当期純利益311,870千円、減価償却費126,478千円があった一方で、主な減少要因として仕入債務の減少額11,507千円、法人税等の支払額47,456千円、があったこと等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) 投資活動の結果支出した資金は103,158千円(前期は211,235千円の支出)となりました。要因は、有形固定資産の取得による支出3,027千円、無形固定資産の取得による支出100,130千円があったこと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) 財務活動の結果支出した資金は100,128千円(前期は122,680千円の支出)となりました。要因は、配当金の支払額100,128千円があったことによるものであります。 ④生産、受注及び販売の実績 a.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。 b.受注実績 当事業年度の受注実績を業務区分別に示すと、次のとおりであります。 業務区分   当事業年度 (自 2025年1月1日   至 2025年12月31日) 受注高(千円)   前期比(%)   受注残高(千円)   前期比(%) パッケージ販売業務   60,037   47.2   9,814   14.6 導入支援業務   402,697   88.0   114,011   92.5 サポート業務   391,463   103.2   156,594   94.9 クラウド業務   1,159,701   119.6   467,199   111.5 合計   2,013,899   104.2   747,620   96.5 (注)当社は「sinops事業」の単一セグメントであるため、業務区分別の実績を記載しております。 c.販売実績 当事業年度の販売実績を業務区分別に示すと、次のとおりであります。 業務区分   当事業年度 (自 2025年1月1日 至 2025年12月31日) 販売高(千円)   前期比(%) パッケージ販売業務   117,326   150.6 導入支援業務   411,960   102.5 サポート業務   399,910   109.7 クラウド業務   1,111,519   119.3 合計   2,040,717   114.9 (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につきましては、前事業年度、当事業年度ともに、販売実績が総販売実績の100分の10以上を占める相手先がないため、記載を省略しております。 (2)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認識及び分析・検討内容は次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判断したものであります。 ①重要な会計上の見積り及び当該見積りに用いた仮定 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、見積り、判断並びに仮定を用いることが必要となりますが、これらは期末日における資産・負債の金額、開示期間の収益・費用の金額及び開示情報に影響を与えます。ただし、これらの見積り、判断並びに仮定は、実際の結果とは異なる場合があります。 当社の財務諸表の作成にあたって重要な会計方針及び見積り及び当該見積りに用いた仮定のうち、重要なものについては、「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1)財務諸表 注記事項 重要な会計上の見積り」に記載しております。 ②経営成績の分析 当事業年度の売上高は2,040,717千円(前期比14.9%増)、営業利益は309,231千円(同99.6%増)、経常利益は311,870千円(同101.5%増)、当期純利益は217,039千円(同100.5%増)となりました。 (単位:千円) 前事業年度   当事業年度   増減額   増減率 売上高   1,776,478   2,040,717   264,238   14.9% パッケージ売上高   77,914   117,326   39,411   50.6% 導入支援売上高   401,877   411,960   10,083   2.5% サポート売上高   364,677   399,910   35,232   9.7% クラウド売上高   932,008   1,111,519   179,511   19.3% 売上原価   1,050,488   1,161,914   111,425   10.6% 売上総利益   725,990   878,803   152,812   21.0% 営業利益   154,914   309,231   154,317   99.6% 経常利益   154,773   311,870   157,097   101.5% 当期純利益   108,239   217,039   108,799   100.5% (売上高) クラウド売上高は、既存ユーザーにおけるアップセル及びクロスセルの進捗が収益拡大を牽引し、1,111,519千円(前期比179,511千円増・19.3%増)となりました。導入支援売上高は、導入支援件数は増加しているものの、前年同期に大規模案件の導入支援を行っていたことが主要因となり、411,960千円(前期比10,083千円増・2.5%増)にとどまりました。サポート売上高は、既存ユーザーの店舗追加が進んだことが主要因となり、399,910千円(前期比35,232千円増・9.7%増)となりました。パッケージ売上高は、既存ユーザーの製品ライセンス追加があったことが主要因となり、117,326千円(前期比39,411千円増・50.6%増)となりました。 その結果、当事業年度における売上高は2,040,717千円(前期比264,238千円増・14.9%増)となりました。 (売上総利益) 当事業年度は、クラウド売上高の拡大に伴う通信費の増加を製品改善による効率化で抑制したほか、その他の費用項目も一過性の費用増等が発生せず概ね計画通りに推移したことにより、売上原価が前期比111,425千円増加(前期比10.6%増)にとどまりました。また、成長基盤であるストック売上(クラウド売上高とサポート売上高の合計)が1,511,430千円(同214,744千円増・16.6%増)となり、ストック単体での売上総利益率も向上しております。加えて、パッケージ売上高が117,326千円(同39,411千円増・50.6%増)と増加したことも寄与しました。その結果、売上総利益が878,803千円(前期比152,812千円増・21.0%増)となりました。 (営業利益・経常利益) 当事業年度は、事業拡大に伴う人件費の増加等の一方で、研究開発中であった新製品や既存製品改善機能の製品化が進んだことによる研究開発費の減少等があり、販売費及び一般管理費が前期比1,504千円減少(前期比0.3%減)となりました。その結果、営業利益が309,231千円(前期比154,317千円増・99.6%増)、経常利益が311,870千円(前期比157,097千円増・101.5%増)となりました。 (当期純利益) 当事業年度における当期純利益は217,039千円(前期比108,799千円増・100.5%増)となりました。 なお、当社は「sinops事業」の単一セグメントであるため、セグメント情報に関連付けた記載を行っておりません。 ③財政状態の分析 当事業年度の財政状態につきましては、「(1)経営成績等の状況の概要 ②財政状態の状況」に記載のとおりであります。 ④キャッシュ・フローの状況の分析 当事業年度のキャッシュ・フローの状況につきましては、「(1)経営成績等の状況の概要 ③キャッシュ・フローの状況」に記載のとおりであります。 ⑤資本の財源及び資金の流動性 資本の財源及び資金の流動性につきましては、事業運営上必要な資金の流動性と資金の源泉を安定的に確保することを基本方針としております。 当社の資金需要は、主として人件費、「sinops」の新製品開発にかかる研究開発費、知的財産の取得に係る費用及び運転資金であります。運転資金は原則として営業活動によるキャッシュ・フローによって賄われておりますが、状況に応じて直接金融並びに間接金融を利用していく方針であります。

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出典

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