概要
AI inside株式会社は、2015年8月に東京都渋谷区で設立されたAIテクノロジー企業である。主力製品はディープラーニングによる手書き文字認識AI-OCRサービス「DX Suite」で、企業の業務プロセスにおけるデータ入力を自動化する。2019年12月に東証マザーズ(現グロース)に上場。2026年3月期の売上高は47億円、従業員数は130名。クラウドとエッジコンピューティングの両方でAIソリューションを提供し、近年は生成AIやLLMを活用したプラットフォーム「Leapnet」へと事業領域を拡大している。
主力のAI-OCRサービス「DX Suite」
当社の主力製品はAI-OCRサービス「DX Suite」である。これは、人がルールを設計する従来の文字認識技術を排除し、ディープラーニングによって文字画像データを自動学習する手書き文字認識AIを搭載する。内部アプリケーションとして、定型・非定型帳票を読み取る「Intelligent OCR」と、複数種類の帳票を仕分ける「Elastic Sorter」を持つ。料金は月額従量制のリカーリング型モデルが中心で、初期費用は提供期間にわたり按分計上される。2026年3月期時点で累計98億回以上の読み取り実績を持ち、システム開発、銀行、保険、物流、製造など業種を問わず導入されている。
リカーリング型を軸とする収益構造
当社の収益モデルは、サービスの継続利用に応じて定期的に発生するリカーリング型と、特定の取引ごとに計上されるセリング型に分かれる。2026年3月期の売上高47億円のうち、リカーリング型は44億円(構成比94.5%)、セリング型は2.6億円である。リカーリング型売上高は前年同期比107.1%と成長を続けており、経営上の最重要指標として位置づけられている。解約率(チャーンレート)も低水準で推移しており、契約件数は3,203件(前期比146件増)に達した。この安定したリカーリング収益が、研究開発や新製品投入の原資となっている。
エッジコンピューティングとクラウドの両軸展開
当社は、クラウドサービス「AI inside Cloud」に加え、ユーザー環境内でAI処理を完結させるエッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」シリーズを自社開発している。これは官公庁や地方公共団体など、プライバシー重視の顧客向けに提供される。Cubeシリーズは電源とLANケーブルを接続するだけで利用可能で、特別なインテグレーションを不要とする。2025年4月には5製品にラインナップを刷新した。また、ソフトウェア基盤「AI inside Computing Engine」により、サーバー環境のコンテナ化と自動運用を実現し、コスト削減とスケーラビリティ向上に貢献している。
生成AI・LLM分野への進出とプラットフォーム戦略
2023年以降、当社は生成AI分野に本格的に参入した。2023年6月には研究組織「XResearch」を創設し、マルチモーダルAI統合基盤「AnyData」の提供を開始。同年7月には日本語LLM「PolySphere-1」をリリースし、以降「PolySphere-2」「PolySphere-3」「PolySphere-4」へとアップデートを重ねている。2025年7月にはAIエージェントプラットフォーム「Leapnet」のEA版を提供開始し、2026年5月に正式版へ移行予定。これらの取り組みは、NEDOの「GENIAC」プロジェクトに第二期・第三期と連続採択されるなど、国からの支援も受けている。
業界の中での役割はAIソリューション提供企業(エンタープライズ向け)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」(2026/3期)より
事業別の売上と利益
2026/3期| 事業 | 売上 | 構成比 | 利益 | 利益率 |
|---|---|---|---|---|
| リカーリング型 | 45億円 | 93.8% | — | — |
| セリング型 | 3億円 | 6.3% | — | — |
有価証券報告書のセグメント情報から、外部顧客への売上とセグメント利益をそのまま掲載しています。全社費用・セグメント間取引の消去は含みません。
01全業種(企業向け)主力
銀行、証券、保険、小売、エネルギー、物流、製薬、不動産、製造、印刷など、業態を問わず企業にAI-OCRサービス「DX Suite」を提供。手書き文字認識AIにより帳票をデータ化し、業務効率化に貢献。クラウド版に加え、オンプレミス向けエッジコンピューティングハードウェア「AI inside Cube」も提供。
- DX Suite
- ディープラーニングによる手書き文字認識AIを搭載したAI-OCRサービス。定型・非定型帳票を自動でデータ化し、企業の事務処理を効率化する。
- Intelligent OCR
- 定型帳票・非定型帳票を読み取りデジタルデータ化するサービス。手書き文字認識AIにより、各種申込書や請求書などを自動でデータ化する。
- Elastic Sorter
- 複数種類の帳票をAIが仕分けるサービス。免許証や保険証など混在する書類を種類ごとに分類し、OCR処理を効率化する。
- AI inside Cube
- クラウドに依存せずユーザー環境でAI処理を行うエッジコンピューティング用ハードウェア。電源とLANケーブルを接続するだけで利用でき、オンプレミス環境でのAI導入を容易にする。
- AI inside Computing Engine
- AIを稼働させるためのソフトウェアインフラ基盤。サーバー環境をコンテナ化し、自動スケーリングやソフトウェアの一元管理を可能にする。
02官公庁・地方公共団体準主力
プライバシー保護やセキュリティの観点からオンプレミス環境での利用ニーズが高い官公庁・地方公共団体向けに、「AI inside Cube」を提供。クラウドに依存せず、庁内でのAI処理を実現する。
- AI inside Cube
- オンプレミス環境でAI-OCRを実現するエッジコンピューティング機器。電源とLANケーブルを接続するだけで利用でき、特別なインテグレーションを必要としない。
03企業全体(AIプラットフォーム)準主力
企業が保有する業務知見やデータを活用し、AIエージェントの構築・運用を可能にするプラットフォーム「Leapnet」を提供。LLMネイティブで、PDFや画像など多様なデータを扱い、API連携にも対応。パートナーとともに複合AIソリューションを提供する。
- Leapnet
- LLMネイティブなAIプラットフォーム。企業の業務知見やデータを活用してAIエージェントを構築・運用でき、自然言語での指示やAPI連携が可能。
製品と技術
AI-OCR「DX Suite」の構成と読み取り技術
「DX Suite」は、当社の核となるAI-OCRサービスである。内部には定型・非定型帳票を読み取る「Intelligent OCR」と、複数種類の帳票をAIで仕分ける「Elastic Sorter」の2つのアプリケーションが含まれる。Intelligent OCRは、事前に読み取り箇所を指定できる定型帳票(申込書、受発注帳票など)と、レイアウトが不定な非定型帳票(請求書、領収書、住民票など)の両方を、事前設定なしでデータ化できる。Elastic Sorterは、免許証や保険証など複数種の書類が混在したスキャンデータから、種類ごとに自動仕分けを行う。これらのAIはディープラーニングにより学習され、ユーザーの利用に伴い精度が向上する。2026年3月期時点で累計98億回以上の読み取り実績を持つ。
エッジAIハードウェア「AI inside Cube」シリーズ
「AI inside Cube」シリーズは、クラウドに依存せずユーザー環境でAI処理を実行するエッジコンピューティング機器である。当社が自社開発・製造しており、電源とLANケーブルを接続するだけで「DX Suite」の全機能をオンプレミスで利用できる。2025年4月の刷新により、5製品のラインアップとなった。小型の「Cube mini」から高性能な「Cube Pro」まで性能段階が用意され、官公庁や地方公共団体など情報セキュリティ要件の厳しい顧客向けに販売される。料金は月額定額のリカーリング型で提供され、導入時のインテグレーション工数を大幅に削減できる点が特徴である。
AI統合基盤「Leapnet」とLLM「PolySphere」シリーズ
「Leapnet」は、当社が2025年7月にEA版を公開し、2026年5月に正式提供を開始したAIプラットフォームである。従来の「AnyData」「Heylix」などの技術を統合したLLMネイティブな環境で、企業の業務知見やデータを活用したAIエージェントの構築・運用を可能にする。自然言語による指示でエージェントを作成でき、API連携により既存システムへの組み込みも容易である。プラットフォーム上では、当社独自開発の日本語大規模言語モデル「PolySphere」シリーズが動作する。初代「PolySphere-1」から2025年10月の「PolySphere-4」までアップデートを重ね、ドキュメント処理特化の性能を高めている。これらの技術はNEDOのGENIACプロジェクトに採択され、国の支援も受けている。
ソフトウェア基盤「AI inside Computing Engine」
「AI inside Computing Engine」は、当社のクラウド・エッジ両方のAIサービスを支えるソフトウェアインフラ基盤である。サーバー環境をコンテナ化し、一度構築した環境を数十秒で複製・展開できる。これにより、大量リクエストに対して自動でサーバーを増減させるオートスケーリングが可能となる。コンテナ内のソフトウェアやAIは依存関係なく入れ替え可能で、複数種類のAIを最適に運用できる。従来の手動サーバー構築に比べ、コストと時間を大幅に削減する。この基盤上で「DX Suite」をはじめとする全サービスが動作しており、低コスト構造の実現に貢献している。
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
AI内製化支援で成長、競合激化で収益率低下
AIソリューションを提供するSaaS企業。売上高は2024年3月期42億→2026年3月期47億円と低成長。営業利益率は9.1%→6.4%と低下。同業のVRain Solution(135A)やCocolive(137A)と競合。差別化はAIモデルの内製化を支援するプラットフォームだが、競合が多く価格競争に巻き込まれている。また大手IT企業の参入により市場でのポジションが揺らぐ。新規顧客獲得ペースが鈍っており、収益性改善が急務。
強み
- 自社開発のAIモデル構築プラットフォームで企業の内製化を支援。
- 高度なAIエンジニアを有し、カスタマイズ対応が可能。
- 業種を問わず多くの導入実績を持ち、ノウハウを蓄積。
- SaaSモデルでスケーラブルなビジネス展開が可能。
課題
- AI関連ベンダー増加で価格競争が激化、受注単価が低下。
- 拡販費用増で利益率が低下、収益構造の改善が必要。
- Google・Microsoftなど大手のAIプラットフォームとの競合が困難。
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AI inside
時価総額で並べると、掲載11社のなかで5番目にあたる。
| # | 企業 | 時価総額 | PER |
|---|---|---|---|
| 1 | 3991ウォンテッドリー | 92億円 | 10.9倍 |
| 2 | 4374ROBOT PAYMENT | 92億円 | 15.8倍 |
| 3 | 9445フォーバルテレコム | 90億円 | 9.1倍 |
| 4 | 4011ヘッドウォータース | 90億円 | — |
| 5 | 4488AI inside | 89億円 | 25.0倍 |
| 6 | 4262ニフティライフスタイル | 89億円 | 11.4倍 |
| 7 | 4442バルテス・ホールディングス | 89億円 | 14.4倍 |
| 8 | 4075ブレインズテクノロジー | 88億円 | 46.8倍 |
| 9 | 3911Aiming | 87億円 | 13.5倍 |
| 10 | 4430東海ソフト | 87億円 | 8.9倍 |
| 11 | 4769IC | 87億円 | 21.1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 33件
ディープラーニングOCRで創業した2015年
2015年8月、AI inside株式会社は東京都渋谷区に設立された。創業当初から、企業の業務プロセスにおいて人が行うデータ入力をAIで代替することを目指し、ディープラーニングによる手書き文字認識AIの研究開発を開始した。従来のルールベースの文字認識技術を一切排除し、コンピュータが自動的に文字画像からルールを学習する方式を採用した。この技術は、NVIDIA Inception Programのパートナー企業として2016年12月に認定されるなど、早期から高い評価を得た。
「DX Suite」投入とNTTとの連携拡大(2017-2019年)
2017年11月、当社初の本格サービスとしてAI-OCR「Intelligent OCR」を含む「DX Suite」を提供開始。2018年9月には帳票仕分けAI「Elastic Sorter」を追加し、サービスの幅を広げた。2019年1月には東日本電信電話(NTT東)と共同でOEM製品「AIよみと~る」を発表、同年3月にはNTTデータと連携し地方公共団体向けに閉域ネットワークLGWAN対応版を提供開始。同年12月には西日本電信電話(NTT西)ともOEM契約を結び、「おまかせAI OCR」を発表。このように通信キャリアとの協業を軸に顧客基盤を拡大した。
東証マザーズ上場とエッジ機器投入(2019-2021年)
2019年12月、当社は東京証券取引所マザーズ(現グロース)に株式を上場した。同年6月には非定型帳票対応の「Multi Form」とエッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を発売。2020年11月には小型版「AI inside Cube mini」、2021年9月には高性能版「AI inside Cube Pro」とラインアップを拡充した。2021年4月にはノーコードAI開発ツール「Learning Center」とワークフロー機能「Workflows」α版を提供開始し、AIの民主化に向けた製品群を整えた。この間、売上高は2020年3月期の16億円から2021年3月期には46億円へ急成長した。
子会社化と資本提携の変遷(2020-2023年)
2020年12月、当社は株式会社ショーケースとの資本業務提携を実施し、同社を関係会社とした。2022年5月には株式会社aiforce solutionsの全株式を取得し子会社化した後、吸収合併。しかし、2023年9月にはショーケースとの資本業務提携を解消した。これらの動きは、AIソリューションの強化と事業ポートフォリオの最適化を目的としたものとみられる。2021年6月にはガバナンス体制を監査役会設置会社から監査等委員会設置会社へ移行し、上場企業としての体制を整えた。
生成AI時代への転換点(2023-2024年)
2023年6月、当社は生成AI・LLMの研究開発と社会実装を担う「XResearch」を創設。同時に「Learning Center」を統合したマルチモーダルAI統合基盤「AnyData」を提供開始した。同年7月には日本語LLM「PolySphere-1」をAnyData上で運用開始、10月にはAIエージェント「Heylix」を正式版としてリリース。2024年1月には「DX Suite」に生成AI機能「Extensions」を追加し大型アップデートを実施。同年8月には後継モデル「PolySphere-2」を提供開始し、ドキュメント処理に特化したLLMとして位置づけた。
GENIAC採択とプラットフォーム統合(2024-2026年)
2024年10月、当社はNEDOの「ポスト5G情報通信システムの開発(GENIAC)」に第二期として採択された。2025年7月には第三期「競争力ある生成AI基盤モデルの開発」にも採択。2025年4月には「AI inside Cube」を5製品に刷新し、同年5月には「DX Suite」にAIエージェントを標準搭載。2025年6月から10月にかけてLLMを「PolySphere-3」「PolySphere-4」へと連続アップデートした。2025年7月には新たなAI収益プラットフォーム「Leapnet」のEA版を公開し、2026年5月に正式提供を開始する予定である。
年表33件を開く
2010年代
- 2015年8月創業東京都渋谷区にAI inside 株式会社設立、AI手書き文字認識サービスを提供開始
- 2016年12月NVIDIA Inception Program(注1)のパートナー企業として認定
- 2017年10月業務拡張のため、本社を東京都渋谷区渋谷三丁目の渋谷第一生命ビルディングに移転
- 2017年11月「DX Suite」、AI-OCR(注2)サービス「Intelligent OCR」を提供開始
- 2018年9月帳票の仕分けAIサービス「Elastic Sorter」を提供開始
- 2019年1月東日本電信電話株式会社と「DX Suite」OEM製品「AIよみと~る」を共同発表、提供開始
- 2019年3月株式会社エヌ・ティ・ティ・データと、行政専用の閉域ネットワークであるLGWANを活用 した「DX Suite」を、地方公共団体向けに提供開始
- 2019年6月非定型帳票AI-OCRサービス「Multi Form」を提供開始
- 2019年6月エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」を提供開始
- 2019年12月西日本電信電話株式会社と「DX Suite」 OEM製品「おまかせAI OCR」を共同発表、提供開始
- 2019年12月上場東京証券取引所マザーズ(現東証グロース)に株式を上場
2020年代
- 2020年11月エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube mini」を提供開始
- 2020年12月株式会社ショーケースを関係会社とする資本業務提携を実施
- 2021年4月ノーコードAI開発ツール「Learning Center」を提供開始
- 2021年4月「DX Suite」やAIアプリが使える「Workflows」を発表、α版の提供開始
- 2021年6月監査役会設置会社から監査等委員会設置会社に移行
- 2021年9月高性能エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube Pro」を提供開始
- 2022年5月M&A株式会社aiforce solutionsの全株式を取得し子会社化、及び吸収合併
- 2023年6月生成AI・LLMの研究開発と社会実装を行う「XResearch」を創設
- 2023年6月M&A「Learning Center」を統合したマルチモーダルなAI統合基盤「AnyData」を提供開始
- 2023年7月M&A日本語LLMサービス「PolySphere-1」の運用をAI統合基盤「AnyData」で実現
- 2023年9月株式会社ショーケースとの資本業務提携を解消
- 2023年10月AIエージェント「Heylix」を正式版として提供開始
- 2024年1月「DX Suite」に生成AIを活用した「Extensions」機能を追加し大型アップデート
- 2024年8月日本語のドキュメント処理に特化した大規模言語モデル「PolySphere-2」開発を提供開始
- 2024年10月NEDOが公募した「ポスト 5G 情報通信システムの開発(GENIAC)」に採択(第二期)
- 2025年4月エッジコンピューティング用ハードウェア「AI inside Cube」の製品ラインナップを5製品に刷新し提供開始
- 2025年5月「DX Suite」にAIエージェントを標準搭載し全ユーザへ提供開始
- 2025年6月独自開発の大規模言語モデル(LLM)「PolySphere-2」を「PolySphere-3」へアップデート
- 2025年7月NEDO が公募した「競争力ある生成AI基盤モデルの開発(GENIAC)」に採択(第三期)
- 2025年7月AIで新たな収益源を生み出すプラットフォーム「Leapnet」のEA版を提供開始
- 2025年10月独自開発の大規模言語モデル(LLM)「PolySphere-3」を「PolySphere-4」へアップデート
- 2026年5月M&AAI統合基盤「Leapnet」の正式提供を開始
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 2026/3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。
- 01
基礎研究を含む研究開発の強化
短期的な技術開発に偏らず、本質的な次世代技術を開発するため、応用研究だけでなく基礎研究にも積極的に取り組み、世界のAIを牽引する企業を目指す。
- 02
製品開発の強化による高精度AI提供
ユーザーからのフィードバックを追加学習に活かし、精度が向上する好循環サイクルを構築。より高精度・高価値なAIを提供し続ける。
- 03
パートナー連携によるリカーリング売上拡大
パートナー販売比率をさらに高めるとともに、複合AIソリューションを提供し幅広い顧客基盤を構築。初期費用を低価格化し導入拡大を図る。
- 04
付加価値の高いAIソリューションで課題解決
認識AIと予測AIを組み合わせた複合AIソリューションを提供し、顧客や社会の潜在課題を解決。企業活動全体の効率化を担い、事業拡大を実現する。
- 05
情報管理体制と優秀な人材の確保
機密情報・個人情報の保護体制を強化し、社内規程の厳格な運用や教育を実施。企業理念に共感する優秀な人材を継続的に採用し、離職率低減に努める。
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 7期分
グループ全体で130人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は932万円で、6期前と比べて+46.2%。平均年齢は39.4歳、平均勤続年数は3.0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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2020年3月 | 638 | 34.8 | 1.3 | 67 | — |
| 2021年3月 | 777 | 34.7 | 1.6 | 102 | — |
| 2022年3月 | 1,013 | 35.9 | 2.0 | 116 | — |
| 2023年3月 | 839 | 36.2 | 2.1 | 139 | — |
| 2024年3月 | 879 | 37.6 | 2.7 | 121 | — |
| 2025年3月 | 987 | 39.9 | 3.0 | 123 | 325 |
| 2026年3月 | 932 | 39.4 | 3.0 | 130 | 231 |
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
2026年3月期の売上高は47億円、営業利益は3億円。前期と比べると増収減益で、売上が+6.8%、利益が-25.0%。
会社が出している今期の予想2027年3月期
| 項目 | 会社予想 | 前期実績 |
|---|---|---|
| 売上高 | 52億円 | 47億円 |
| 営業利益 | 5億円 | 3億円 |
| 純利益 | 4億円 | 4億円 |
| 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2027年1Qで、売上は12億円、営業利益は2億円。前年の2024年1Qと比べると、売上は+20.0%、営業利益は+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4Q | 10 | — | — | 1 |
| 2024年1Q | 10 | 1 | 10.0 | 0 |
| 2024年2Q | 10 | 1 | 10.0 | 3 |
| 2024年3Q | 11 | 1 | 9.1 | 2 |
| 2024年4Q | 11 | — | — | 0 |
| 2025年2Q | 21 | 2 | 9.5 | 1 |
| 2025年4Q | 23 | 2 | 8.7 | −6 |
| 2026年2Q | 23 | 2 | 8.7 | 2 |
| 2026年4Q | 24 | 1 | 4.2 | 2 |
| 2027年1Q | 12 | 2 | 16.7 | 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 11期分
直近期の営業利益率は6.4%。売上は4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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016年3月 | 0 | — | −1 | — | −1 |
| 2017年3月 | 0 | — | −1 | — | −1 |
| 2018年3月 | 3 | — | −3 | — | −3 |
| 東京証券取引所マザーズ(現東証グロース)に株式を上場 | |||||
| 2019年3月 | 4 | — | −2 | — | −2 |
| 2020年3月 | 16 | — | 4 | — | 4 |
| 2021年3月 | 46 | — | 23 | — | 17 |
| 株式会社aiforce solutionsの全株式を取得し子会社化、及び吸収合併 | |||||
| 2022年3月 | 33 | — | 6 | — | 4 |
| 「Learning Center」を統合したマルチモーダルなAI統合基盤「AnyData」を提供開始 | |||||
| 2023年3月 | 38 | — | 3 | — | −5 |
| 2024年3月 | 42 | — | 4 | — | 5 |
| 2025年3月 | 44 | 4 | 4 | 9.1 | −5 |
| AI統合基盤「Leapnet」の正式提供を開始 | |||||
| 2026年3月 | 47 | 3 | 5 | 6.4 | 4 |
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3月期
売上高47億円のうち、営業利益として残るのは3億円で6.4%。営業外の損益と税金を反映した純利益は4億円、売上の8.5%にあたる。営業利益率は業種中央値8.4%を下回る水準。
- 売上原価作る・仕入れるのにかかったお金17.0%8億円
- 販売費及び一般管理費売る・管理するのにかかったお金76.6%36億円
- 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益6.4%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 9期分
2026年3月期は営業CFが8億円、投資CFが−17億円で、差し引きのフリーCFは−9億円。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36億円で、売上の9.2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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2018年3月 | −3 | −1 | 5 | −4 | 2 |
| 2019年3月 | 0 | 0 | 6 | 0 | 8 |
| 2020年3月 | 6 | −1 | 13 | 5 | 25 |
| 2021年3月 | 21 | −15 | 17 | 6 | 48 |
| 2022年3月 | −2 | −2 | 0 | −4 | 44 |
| 2023年3月 | 8 | −21 | 0 | −13 | 32 |
| 2024年3月 | 7 | 6 | 0 | 13 | 46 |
| 2025年3月 | 8 | −2 | −1 | 6 | 51 |
| 2026年3月 | 8 | −17 | −6 | −9 | 36 |
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 11期分
2026年3月期の総資産は68億円。このうち返さなくてよい自己資本が49億円で、自己資本比率は72.6%(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% |
|---|---|---|---|---|
| 2016年3月 | 0 | 0 | 0 | 75.9 |
| 2017年3月 | 1 | 1 | 0 | 79.9 |
| 2018年3月 | 4 | 3 | 1 | 80.0 |
| 2019年3月 | 10 | 6 | 4 | 62.6 |
| 2020年3月 | 30 | 23 | 7 | 76.7 |
| 2021年3月 | 75 | 42 | 33 | 56.3 |
| 2022年3月 | 68 | 47 | 21 | 69.1 |
| 2023年3月 | 67 | 44 | 23 | 65.2 |
| 2024年3月 | 72 | 50 | 22 | 68.8 |
| 2025年3月 | 69 | 45 | 24 | 65.2 |
| 2026年3月 | 68 | 49 | 19 | 72.6 |
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186位あたり、逆に低いのはROEで605社中447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¥2,228で、1年前と比べて-29.5%。過去52週の値幅のなかでは22%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) | 25.0倍 |
| PER (会社予想) | 24.3倍 |
| PBR | 1.78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
株価は6月19日の2066円から上昇基調で、7月15日には2200円まで上昇しましたが、その後はもみ合い、7月31日には2177円と小幅高となりました。1ヶ月で+5.5%と堅調で、25日線(2106.72円)を上回り、75日線(2228円)にはまだ届きません。52週高値(4245円)からは約48.7%低く、52週安値(1903円)からは約14.4%高い位置です。出来高は7月15日に15,300株と増加しましたが、その後は5,000〜1万株で推移しています。RSIは57.1で中立圏にあり、上昇トレンドは継続中です。
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
現在の株価水準を割安と判定しています(スコア 65/100)。
PER 24.51倍は同業平均の30.01倍を下回り、PBR 1.74倍は平均3.45倍に比べ大幅に低い。一方ROE 7.4%と低く、無配当。収益性や株主還元の弱さがバリュエーションの安さに反映されているが、資産面では割安感がある。
| 指標 | この会社 | 業種平均 |
|---|---|---|
| PER (実績) | 25.0倍 | 47.9倍 |
| PER (予想) | 24.3倍 | — |
| PBR | 1.78倍 | 2.96倍 |
| ROE | 7.4% | 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需要の拡大に伴い事業成長が期待される一方、競争激化や収益の不安定さが懸念される。直近の業績は売上高が増加傾向にあるものの、純利益は振れが大きく、利益率の改善が課題。強気派はAI市場の成長と自社の専門性を評価し、弱気派は競争環境と収益のボラティリティを問題視する。
- AI市場の成長
AI需要の拡大でDX投資が増加し、受注拡大が期待される。
- 専門性の高さ
AI導入のコンサルティングから開発まで一貫対応できる体制が強み。
- 売上高の増加
直近の売上高は増加傾向にあり、成長軌道にある。
- 売上高47億円と3期連続で過去最高通年影響中
売上高は前期比6.8%増の47億円。増収基調が継続し、業績の下支え要因となる。
- 最終損益が黒字転換、純利益4億円通年影響中
前期の最終赤字5億円から黒字転換し4億円の純利益。最終損益が9億円改善。
- 営業黒字を維持、営業利益3億円通年影響弱
営業利益は前期比25%減も3億円と黒字を維持。赤字転落回避で下値は限定的。
- ROE7.4%と自己資本利益率は高水準継続影響弱
ROEは7.4%と小型株ながら一定の資本効率を確保。PBR1.74倍と成長期待も内包。
- 競争の激化
AI分野は参入障壁が低く、競合他社が多く存在する。
- 収益の不安定さ
純利益の変動が大きく、安定的な利益確保が難しい。
- 利益率の低さ
営業利益率は1桁台前半で、高収益構造とは言い難い。
- 営業利益が前期比25%減の3億円通年影響中
営業利益は4億円→3億円に減少。収益力の低下が懸念される。
- 営業利益率が6.38%と低下傾向通年影響中
営業利益率は前期9.09%から6.38%へ2.71ポイント低下。収益性の悪化が続く。
- 前期に最終赤字5億円を計上不定影響中
2025年3月期に最終赤字5億円。収益のボラティリティが高く、再発リスクがある。
- 時価総額87億円と小型株継続影響弱
時価総額87億円と流動性が低く、売買が細りやすい。
- 売上高成長率
- AI市場の需要を取り込めているかの指標となる。
- 営業利益率
- 競争環境下での収益性の維持・改善を確認するため。
- 受注残高
- 将来の売上高の先行指標となり、需要の持続性を測る。
株主
有価証券報告書より
2026年3月期末の株主数は延べ3,628人。区分でいちばん多いのは個人・その他で84.1%。グループ会社や銀行などの安定株主が8.9%を占め、残る91.1%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3月% | 2022年3月% | 2023年3月% | 2024年3月% | 2025年3月% | 2026年3月% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 個人・その他 | 64.8 | 81.7 | 78.9 | 74.4 | 77.6 | 84.1 |
| 事業法人 | 6.9 | 5.9 | 4.0 | 6.1 | 6.0 | 8.0 |
| 証券会社 | 7.5 | 2.3 | 8.7 | 7.5 | 8.8 | 5.4 |
| 金融機関 | 9.2 | 6.8 | 6.9 | 6.0 | 5.7 | 0.9 |
| 外国人個人 | 0.0 | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.6 | 0.8 |
| 外国法人 | 11.6 | 3.0 | 1.2 | 5.8 | 1.4 | 0.8 |
| 自己株式 | 2.7 | 2.5 | 1.0 | 0.7 | 0.5 | 0.4 |
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 | 渡久地 択 | 47.06 |
| 02 | 上田八木短資株式会社 | 4.50 |
| 03 | 中沖 勝明 | 2.81 |
| 04 | 大日本印刷株式会社 | 2.50 |
| 05 | 楽天証券株式会社 | 1.78 |
| 06 | 松井証券株式会社 | 1.38 |
| 07 | 福田 久也 | 1.25 |
| 08 | 株式会社SBI証券 | 1.01 |
| 09 | 倉員 伸夫 | 0.88 |
| 10 | 株式会社日本カストディ銀行(信託口) | 0.76 |
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 11期分
1株利益は11期で+100%、1株純資産は11期で−87%。直近期のROEは7.4%で、日本株の目安とされる8%を下回る。
| 決算期 | EPS円 | BPS円 | ROE% | PER倍 |
|---|---|---|---|---|
| 2016年3月 | −24,916 | 9,705 | — | — |
| 2017年3月 | −62,294 | 44,668 | — | — |
| 2018年3月 | −126 | 110 | — | — |
| 2019年3月 | −61 | 193 | — | — |
| 2020年3月 | 130 | 648 | 28.9 | 124.1 |
| 2021年3月 | 451 | 1,104 | 51.0 | 78.9 |
| 2022年3月 | 108 | 1,225 | 9.2 | 49.0 |
| 2023年3月 | −132 | 1,108 | — | — |
| 2024年3月 | 136 | 1,258 | 11.5 | 56.9 |
| 2025年3月 | −126 | 1,145 | — | — |
| 2026年3月 | 89 | 1,250 | 7.4 | 24.8 |
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
6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6名。2026/3期の役員報酬は総額153百万円。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 |
|---|---|---|---|
| 渡久地択 | 代表取締役社長CEO | 42 | 1,882,368 |
| 岩松秀樹 | 取締役COO | 51 | 2,400 |
| 烏野裕明 | 取締役CFO | 51 | 3,500 |
| 佐藤孝幸 | 取締役(監査等委員) | 56 | — |
| 加川亘 | 取締役(監査等委員) | 72 | — |
| 蔵元左近 | 取締役(監査等委員) | 50 | — |
役員報酬の内訳2026/3期
| 役員の区分 | 人数名 | 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) | 6 | 56 | 69 | 125 | 21 |
| 社外取締役 | 4 | 6 | 22 | 28 | 7 |
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 2026/3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4,983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1,779字を開く
経営陣が考える方向性と課題
事業等のリスク6,593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)4,680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。
- 有価証券報告書有価証券報告書-第11期(2025/04/01-2026/03/31)2026-06-25
- 半期報告書半期報告書-第11期(2025/04/01-2026/03/31)2025-11-13
- 有価証券報告書有価証券報告書-第10期(2024/04/01-2025/03/31)2025-06-26
- 半期報告書半期報告書-第10期(2024/04/01-2025/03/31)2024-11-12
- 有価証券報告書有価証券報告書-第9期(2023/04/01-2024/03/31)2024-06-28
- 四半期報告書四半期報告書-第9期第3四半期(2023/10/01-2023/12/31)2024-02-13
- 四半期報告書四半期報告書-第9期第2四半期(2023/07/01-2023/09/30)2023-11-13
- 四半期報告書四半期報告書-第9期第1四半期(2023/04/01-2023/06/30)2023-08-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第8期(2022/04/01-2023/03/31)2023-06-23
- 四半期報告書四半期報告書-第8期第3四半期(2022/10/01-2022/12/31)2023-02-13
- 四半期報告書四半期報告書-第8期第2四半期(令和4年7月1日-令和4年9月30日)2022-11-14
- 四半期報告書四半期報告書-第8期第1四半期(令和4年4月1日-令和4年6月30日)2022-08-12
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