概要
株式会社Laboro.AIは2016年創業のAIソリューション企業である。顧客企業の成長戦略に合わせたオーダーメイドのAI開発と事業変革コンサルティングを主力とし、2023年7月に東京証券取引所グロース市場に上場した。2025年9月期の連結売上高は19億円、従業員数は100名。
カスタムAIとシステム開発の二軸で構成される事業
当社グループは「カスタムAIソリューション事業」と「システム開発事業」の二つのセグメントで構成される。カスタムAIソリューション事業は、顧客企業固有の戦略や課題に合わせたAIソリューションを開発し、導入を通じた事業変革のコンサルティングを提供する。システム開発事業は、2025年9月期に子会社化した株式会社CAGLAが担い、自動車など製造業向けのシステム開発やUI/UXデザインを行う。カスタムAI事業が売上の大半を占め、2025年9月期のセグメント売上高は18.9億円である。
バリューアップ型AIテーマに特化した市場戦略
当社は、業務効率化にとどまらず、新規製品・サービスの創出やビジネスモデル変革に直結するAIテーマを「バリューアップ型AIテーマ」と定義し、ここに経営資源を集中する。特に「研究開発型産業分野」(半導体、材料、化学など)と「社会基盤・生活者産業分野」(消費材、流通、交通など)の二つを重点領域としている。この戦略により、顧客企業の中長期的な成長を支える難易度の高いプロジェクトを受注し、強固な顧客基盤を築いている。
ソリューションデザインの手法体系と専門人材
当社は、AI技術の深い理解と顧客企業の事業課題への洞察を両立する能力を「ソリューションデザイン」と呼び、これを手法体系として組織内で共有している。この体現者として、「ソリューションデザイナ」や「エージェントトランスフォーメーションプロデューサー」といった専門人材を育成している。彼らは顧客企業のプロジェクトチームと合同で、企画構想から開発・導入・継続的チューニングまでを一気通貫で行う。
資本業務提携による成長基盤の強化
当社は複数の有力企業と資本業務提携を結び、技術力と事業基盤を拡充してきた。2021年7月には株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズと、2022年6月には株式会社博報堂と提携。2022年9月には三井化学、ゼンリン、日本ガイシ、SCREENホールディングスから出資を受けた。これらの提携により、各産業の代表的な企業との協業関係を深め、AIプロジェクトの共同実施や営業連携を進めている。
業界の中での役割は企業のバリューアップ型AIテーマに特化したAI開発・コンサルティング企業にあたる。
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」(2026/3期)より
事業別の売上と利益
2025/9期| 事業 | 売上 | 構成比 | 利益 | 利益率 |
|---|---|---|---|---|
| カスタムAIソリューション事業 | 19億円 | 100.0% | 3億円 | 15.8% |
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研究開発型産業(半導体・産業機械・材料・化学・ライフサイエンス・自動車)主力
研究開発から事業化までのR2BプロセスにAIを応用し、新製品創出やビジネスモデル変革を支援。半導体や材料などの顧客と長期プロジェクトに取り組み、強固な関係を構築。
研究開発型産業のR2Bプロセス変革で高い参入障壁を構築
主要顧客SCREENホールディングス、SCREENアドバンストシステムソリューションズ、日本ガイシ、THK
- 最適化ソリューションズ
- 製造・建設・物流などリアル産業の計画策定や設計業務を高度化する複数のソリューション群。
- 強化学習による振動制御ソリューション
- 建設物や精密機械の振動を強化学習AIで制御するソリューション。
- ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション
- 自然言語処理で企業の研究開発成果の販売先・協業先を探索・発見する。
02社会基盤・生活者産業(消費財・流通・交通・メディア・金融・エンタメ)主力
消費者向けサービスや社会インフラ分野で、新規デジタルサービス開発や1to1コミュニケーション活性化、交通運行・都市管理の最適化などのAI活用を支援。
主要顧客博報堂
- AGT-Xソリューション
- 企業変革を目的としたAIエージェントの企画・開発をワンストップで伴走支援するソリューション。
- 不良・異常検出ソリューション
- ディープラーニングの画像認識で不良品や異常箇所を検出し、検査業務を効率化。
- 安全管理ソリューション
- 動画映像から特定の対象物や行動を認識し、注意喚起や安全監視を実現。
- 物体カウントソリューション
- 画像や映像から人や物体の個数を効率的にカウント。
- 文章分類・タグ付けソリューション
- 大量のドキュメントをAIが分類・タグ付けし、内容把握を容易にする。
- マッチングソリューション
- 人と職の情報から最適なマッチングをニューラルネットワークで実現。
- 類似画像検索ソリューション
- 画像自体を解析することで、キーワードや色合いだけでは見つからない類似画像を検索。
- L-Vision
- AIカメラが人・物・空間を認識し、ビジネス課題の解決につなげるソリューション。
03自動車をはじめとする製造業準主力
システム開発事業として、製造業向けにシステム開発やUI/UXデザインを提供。グラフデータベース技術に強みを持ち、データ管理システムの構築も手掛ける。
製品と技術
フルカスタムのAIソリューション開発「AI-ソリューションデザイン」
顧客企業の戦略や課題に合わせて、要件定義から開発・導入までをフルカスタムで行うサービスである。深層学習、強化学習、自然言語処理など最先端の機械学習技術を応用し、新規製品やサービスの創出を支援する。これまでに大林組向け振動制御システムや、味の素向け栄養管理サービス「勝ち飯®AI」などの事例がある。
生成AI活用のセミカスタム「エージェントトランスフォーメーション」
大規模言語モデルなど生成AIの技術基盤を用い、セミカスタムでAIソリューションを開発するサービスである。顧客組織へのAI導入と事業変革のコンサルティングを一体で提供し、AIエージェントの自律業務遂行など新しい価値の創出を目指す。2025年12月にリリースした『AGT-Xソリューション』はこの領域の最新サービスである。
独自開発の日本語BERTモデル「LaboroBERT」シリーズ
2020年4月、当社はオリジナルの日本語版BERTモデル『LaboroBERT』を公開した。高性能な日本語自然言語処理を実現し、その後軽量版『Laboro DistilBERT』も公開。これらのモデルは、顧客向けの文章分類やタグ付け、検索などのソリューション開発に活用されており、当社の自然言語処理技術の基盤となっている。
産業応用を想定した領域別ソリューション群
当社は業界横断的に利用可能な個別ソリューションも展開する。2017年の『マッチングソリューション』、2018年の『文章分類・タグ付けソリューション』、2020年の『不良・異常検出ソリューション』、2021年の『強化学習による組合せ最適化ソリューション』、2022年のカメラ一体型『L-Vision』、2023年の『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』、2025年の『最適化ソリューションズ』など、7つのソリューションをリリースしている。
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
会社が挙げる強い分野
- 研究開発型産業(半導体・産業機械・材料・化学・ライフサイエンス・自動車)研究開発型産業のR2Bプロセス変革で高い参入障壁を構築
有価証券報告書(2026/3期)で会社自身が述べている位置付けです。第三者による調査ではありません。
情報サービス、小規模だが黒字化見通し
Laboro.AIは情報・通信業に属し、売上高は10億円台と小規模。同業のVR*A*N SolutionやCocoliveと比較して規模は小さいが、2025/9期に営業利益率10.53%の黒字化見込み。業界内ではニッチ分野に特化している可能性。
強み
- 2025/9期営業利益率10.53%と高い収益性。
- 2023/9期14億円→2025/9期19億円と増収。
- 情報・通信業に属し、AI関連サービスを提供。
- 10%超の営業利益率は業界平均以上。
課題
- 売上高20億円未満で、競合に比べ規模が小さい。
- 小規模ゆえに成長の持続性が課題。
- AI分野は競争が激しく、差別化が重要。
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Laboro.AI
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 | 3777環境フレンドリーホールディングス | 143億円 | 223.8倍 |
| 2 | 9428クロップス | 142億円 | 15.1倍 |
| 3 | 3810サイバーステップホールディングス | 142億円 | — |
| 4 | 3031ラクーンホールディングス | 142億円 | 16.9倍 |
| 5 | 3657ポールトゥウィンホールディングス | 140億円 | — |
| 6 | 5586Laboro.AI | 139億円 | 90.0倍 |
| 7 | 3934ベネフィットジャパン | 138億円 | 13.5倍 |
| 8 | 4013勤次郎 | 137億円 | 13.1倍 |
| 9 | 4299ハイマックス | 135億円 | 12.0倍 |
| 10 | 4055ティアンドエスグループ | 127億円 | 23.0倍 |
| 11 | 9658ビジネスブレイン太田昭和 | 127億円 | 11.9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 28件
人工知能技術の専門会社として2016年に創業
2016年4月、東京都文京区に資本金1,000千円で株式会社Laboro.AIを設立した。設立目的は人工知能技術を用いたソリューション開発とAI活用に関するコンサルティングである。翌2017年5月には本社を東京都中央区に移転し、同年9月には初のプロダクトとなる『マッチングソリューション』をリリースした。
初のカスタムAIプロジェクトと日本語BERTモデルの公開
2019年から2020年にかけて、沖電気工業との感情推定技術の共同研究、パーソルテクノロジースタッフへのマッチングソリューション提供、日本総合研究所への文章分類ソリューション提供、大林組への深層強化学習を用いた振動制御システム開発など、カスタムAIの実績を積んだ。2020年4月にはオリジナル日本語版BERTモデル『LaboroBERT』を公開し、12月には軽量版『Laboro DistilBERT』も公開した。
独自技術の開発と資本業務提携による事業拡大
2021年1月にはRustベースの深層強化学習フレームワーク『Border』の開発を開始。同年3月には味の素がカスタムAIを用いた「勝ち飯®AI」β版をリリース。2021年7月にSCREENアドバンストシステムソリューションズと資本業務提携を結び、2022年6月には博報堂とも同様の提携を締結。2022年7月にはカスタムAI搭載カメラソリューション『L-Vision』をリリースした。
東証グロース市場への上場と相次ぐ資本提携
2022年9月、三井化学、ゼンリン、日本ガイシ、SCREENホールディングスから出資を受けた。2023年3月には『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』をリリースし、同年7月に東京証券取引所グロース市場に株式を上場した。上場により資金調達力を高め、さらなる成長を目指す。
グループ拡大と構造調整の2024年~2025年
2024年7月、X-AI.Labo株式会社の株式を取得し関連会社化した。同年12月、大林組向けに開発した構造体の制振システムが特許を取得。2025年4月には株式会社CAGLAを子会社化し、システム開発事業を開始。一方、2025年9月にはX-AI.Laboの株式をグロービングに譲渡し合弁を解消、新たな業務提携に切り替えた。
新ソリューションのリリースと国際学会での成果
2025年8月、国際学会「ISWC 2025 Challenge Track」で主著論文が採択され、最先端技術の研究開発力を示した。同年12月には『最適化ソリューションズ』と『AGT-Xソリューション』をリリースし、AIソリューションのラインアップを拡充した。これらの動きは、カスタムAI開発のノウハウをパッケージ化し、事業のスケール化を進める戦略の一環である。
年表28件を開く
2010年代
- 2016年4月創業人工知能技術を用いたソリューション開発、人工知能の活用に関するコンサルティングを目的として東京都文京区に株式会社Laboro.AI(資本金1,000千円)を設立
- 2017年5月東京都中央区に本社を移転
- 2017年9月『マッチングソリューション』(注2)リリース
- 2018年1月『文章分類・タグ付けソリューション』(注2)リリース
- 2018年4月沖電気工業株式会社と感情推定技術の共同研究
- 2019年2月パーソルテクノロジースタッフ株式会社へ『マッチングソリューション』を用いたカスタムAIを提供
- 2019年8月株式会社日本総合研究所へ『文章分類・タグ付けソリューション』を用いたカスタムAIを提供
- 2019年12月株式会社大林組へ深層強化学習を用いたカスタムAIの提供により振動制御システムを開発
2020年代
- 2020年4月オリジナル日本語版BERT(注3)モデル『Laboro.AI日本語版BERTモデル(LaboroBERT)』公開
- 2020年11月非破壊検査株式会社へ『不良・異常検出ソリューション』を用いたカスタムAIを提供
- 2020年12月オリジナル日本語版BERT(注3)モデル『Laboro DistilBERT』公開
- 2021年1月Rustベースの深層強化学習フレームワーク『Border』(注2)を開発開始
- 2021年3月カスタムAI提供により開発されたウェブサービス「勝ち飯®AI」β版を味の素株式会社がリリース
- 2021年4月公益性の高いテーマに対してカスタムAIを無償提供するプロボノ活動開始
- 2021年7月株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズと幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携
- 2021年8月プロボノ活動(社会貢献活動として無償でプロジェクトを行う取組)として山口県 指定無形文化財「鷺流狂言」の伝承・普及へカスタムAIを提供
- 2021年12月『強化学習による組合せ最適化ソリューション』(注2)リリース
- 2022年6月株式会社博報堂と幅広いAI関連プロジェクトを共同実施する内容の資本業務提携
- 2022年7月カスタムAI搭載カメラソリューション『L-Vision』(注2)リリース
- 2022年9月三井化学株式会社(出資主体はMCIイノベーション投資事業有限責任組合)、株式会社ゼンリン(出資主体はZFP第1号投資事業有限責任組合)、日本ガイシ株式会社、株式会社SCREENホールディングスとの資本提携
- 2023年3月『ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション』(注2)リリース
- 2023年7月上場東京証券取引所グロース市場に株式を上場
- 2024年7月X-AI.Labo株式会社の株式を取得し関連会社化
- 2024年12月大林組へAI開発支援を行った建設物の揺れを制御する「構造体の制振システム」が特許取得
- 2025年4月M&A株式会社CAGLAの株式を取得し子会社化
- 2025年8月最先端の技術が集まる「ISWC 2025 Challenge Track」にて主著論文採択
- 2025年9月グロービング株式会社との合弁契約を解消し、X-AI.Labo株式会社の株式の全持分をグロービング株式会社に譲渡。グロービング株式会社との間で新たな業務提携契約を締結
- 2025年12月『最適化ソリューションズ』(注2)リリース『AGT-Xソリューション』(注2)リリース
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 2025/9期の経営方針より
会社は3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
バリューアップ型AIテーマへの特化
新規製品・サービス創出やビジネスモデル変革に直結するAIテーマ(バリューアップ型)に注力。一般的な受託開発やコンサルと差別化し、長期安定的な収益を目指す。
- 02
研究開発型と社会基盤・生活者分野への重点投資
半導体・化学など研究開発型産業と、流通・交通など社会基盤・生活者産業の2分野に焦点を当て、AIによるR2B変革や新サービス創出を推進する。
- 03
優秀人材の獲得・育成と技術資産の蓄積
難易度の高いプロジェクトで人材を惹きつけ、独自の「ソリューションデザイン」ノウハウを体系化。AI開発フレームワークなど再利用可能な技術資産を蓄積し横展開する。
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 3期分
グループ全体で100人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は968万円で、2期前と比べて−0.8%。平均年齢は36.2歳、平均勤続年数は2.4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 |
|---|---|---|---|---|
| 2023年9月 | 976 | 36.3 | 1.8 | 56 |
| 2024年9月 | 990 | 35.9 | 2.0 | 71 |
| 2025年9月 | 968 | 36.2 | 2.4 | 100 |
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9月期の売上高は19億円、営業利益は2億円。前期と比べると増収増益で、売上が+26.7%、利益が+0.0%。
会社が出している今期の予想2026年9月期
| 項目 | 会社予想 | 前期実績 |
|---|---|---|
| 売上高 | 26億円 | 19億円 |
| 営業利益 | 4億円 | 2億円 |
| 純利益 | 3億円 | 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
9期分
直近は2026年3Qで、売上は6億円、営業利益は0億円。前年の2023年3Qと比べると、売上は−40.0%、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3Q | 10 | 2 | 20.0 | 1 |
| 2023年4Q | 4 | — | — | 0 |
| 2024年1Q | 3 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年2Q | 4 | 1 | 25.0 | 0 |
| 2024年4Q | 8 | — | — | 1 |
| 2025年2Q | 10 | 2 | 20.0 | 1 |
| 2025年4Q | 9 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2026年2Q | 13 | 2 | 15.4 | 1 |
| 2026年3Q | 6 | 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 8期分
2019年3月期からの8期で、売上は2億円から19億円へ9.5倍に増えた。直近期の営業利益率は10.5%。売上は3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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019年3月 | 2 | — | 1 | — | 0 |
| 2019年9月 | 1 | — | 0 | — | 0 |
| 2020年9月 | 4 | — | 1 | — | 1 |
| 2021年9月 | 7 | — | 1 | — | 1 |
| 2022年9月 | 7 | — | −1 | — | 0 |
| 東京証券取引所グロース市場に株式を上場 | |||||
| 2023年9月 | 14 | — | 2 | — | 1 |
| 2024年9月 | 15 | — | 2 | — | 1 |
| 株式会社CAGLAの株式を取得し子会社化 | |||||
| 2025年9月 | 19 | 2 | 2 | 10.5 | 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9月期
売上高19億円のうち、営業利益として残るのは2億円で10.5%。営業外の損益と税金を反映した純利益は1億円、売上の5.3%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31.6%6億円
- 販売費及び一般管理費売る・管理するのにかかったお金57.9%11億円
- 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益10.5%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。
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 5期分
2025年9月期は営業CFが2億円、投資CFが3億円で、差し引きのフリーCFは5億円。この組み合わせは「現金積み上げ型」にあたる。本業・資産売却・調達のすべてで現金が入ってきている。大型買収や再編の前触れのことも。期末の手元現金は20億円で、売上の12.6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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2021年9月 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 |
| 2022年9月 | −2 | −1 | 10 | −3 | 10 |
| 2023年9月 | 1 | 0 | 9 | 1 | 19 |
| 2024年9月 | 0 | −4 | 0 | −4 | 15 |
| 2025年9月 | 2 | 3 | 0 | 5 | 20 |
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 8期分
2025年9月期の総資産は28億円。このうち返さなくてよい自己資本が25億円で、自己資本比率は90.6%(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% |
|---|---|---|---|---|
| 2019年3月 | 2 | 1 | 1 | 47.1 |
| 2019年9月 | 1 | 0 | 1 | 41.6 |
| 2020年9月 | 3 | 1 | 2 | 35.0 |
| 2021年9月 | 4 | 2 | 2 | 50.4 |
| 2022年9月 | 13 | 12 | 1 | 88.6 |
| 2023年9月 | 25 | 22 | 3 | 90.3 |
| 2024年9月 | 26 | 24 | 2 | 92.3 |
| 2025年9月 | 28 | 25 | 3 | 90.6 |
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9位あたり、逆に低いのはROEで605社中485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¥871で、1年前と比べて-16.2%。過去52週の値幅のなかでは39%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) | 90.0倍 |
| PER (会社予想) | 51.7倍 |
| PBR | 5.13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904円で、前日比+5.73%と上昇し、25日線(846.24円)を約6.8%上回っています。75日線(833円)や200日線(851円)も上回っており、短期・中期的な上昇トレンドにあります。52週高値1067円からは約15%下の水準で、戻りが続いています。8月14日には出来高が35万株と急増し、その後も高水準を維持しており、強い買いが入っています。RSIは70.48とやや過熱気味で、短期的な調整に注意。
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
現在の株価水準をやや割高と判定しています(スコア 35/100)。
PER 85.43倍と業界平均30.09倍を大幅に上回り、PBR 4.87倍も平均3.53倍より高い。ROE 5.8%と収益性は低く、株価水準は割高感が強い。無配で配当利回りはゼロ、株主への還元は乏しい。業績は増収増益傾向にあるが、その成長期待が株価に織り込み済みで、割高な評価は持続可能か疑問。成長性を考慮しても現在の評価はやや過大。
| 指標 | この会社 | 業種平均 |
|---|---|---|
| PER (実績) | 90.0倍 | 47.9倍 |
| PER (予想) | 51.7倍 | — |
| PBR | 5.13倍 | 2.96倍 |
| ROE | 5.8% | 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
AI市場の成長に伴い、売上は増加傾向にあるが、収益性は低く、2025年9月期の売上高19億円、営業利益率10.53%と企業規模は小さい。強気派は、AI需要の拡大で成長が加速すると期待する。弱気派は、競争激化で収益性が悪化し、時価総額に比べて利益が伴わないと懸念する。将来の成長性と現在の収益性のギャップが争点。
- AI需要の拡大
市場全体の成長で、売上が増加基調にある
- 高い成長率
直近の売上成長率は20%超と高い伸びを示す
- 買収や提携の可能性
同業他社や周辺企業との連携で事業を拡大する余地
- 売上高19億円、前年度比26.7%増2026年9月期決算影響強
売上高15→19億円と拡大。AI関連サービスの需要増が続く。
- 営業利益2億円、利益率10.53%2026年9月期決算影響中
営業利益2億円、営業利益率10.53%と黒字を確保。高付加価値事業が寄与。
- AI需要拡大と売上高19億円不定影響中
売上高は14→15→19億円と3期連続増加。成長市場を背景に受注拡大の可能性。
- 外国持株比率0.71%の低さからの買い増し継続影響弱
外資比率0.71%と極めて低い。AIテーマで海外投資家の物色対象になり得る。
- 収益性の低さ
営業利益率が10%程度で、規模の経済が働いていない
- 競争が激しい
AI分野は多数の新興企業が参入し、差別化が難しい
- 株価下落
過去1年で株価が31%下落し、バリュエーション調整が続く
- PER85.43倍とバリュエーション過大継続影響強
純利益1億円に対し時価総額132億円、PER85.43倍。業績が伴わないと調整リスク。
- PBR4.87倍の高水準継続影響中
PBR4.87倍と純資産の約5倍。ROE5.8%に対して割高感がある。
- 無配当で株主還元なし通年影響弱
配当利回りはデータ上ゼロ。成長投資に集中するため短期的な還元期待は薄い。
- 株価1年で31.1%下落のトレンド継続影響弱
株価は1年で▲31.14%。下落トレンドが続けば需給悪化の懸念。
- 売上高成長率
- 事業規模の拡大ペースを測るため
- 営業利益率
- スケールメリットが出るかどうかを確認するため
- 顧客数・契約数
- サービスの普及度と継続性を評価するため
株主
有価証券報告書より
2025年9月期末の株主数は延べ11,844人。区分でいちばん多いのは個人・その他で84.5%。グループ会社や銀行などの安定株主が12.6%を占め、残る87.4%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 | 2023年9月% | 2024年9月% | 2025年9月% |
|---|---|---|---|
| 個人・その他 | 78.2 | 85.1 | 84.5 |
| 事業法人 | 13.1 | 13.0 | 12.5 |
| 証券会社 | 2.6 | 1.1 | 2.1 |
| 外国法人 | 5.2 | 0.4 | 0.5 |
| 外国人個人 | 0.1 | 0.3 | 0.3 |
| 金融機関 | 0.8 | 0.0 | 0.1 |
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 | 椎橋 徹夫 | 23.95 |
| 02 | 藤原 弘将 | 23.95 |
| 03 | 株式会社博報堂 | 7.37 |
| 04 | 松藤 洋介 | 5.32 |
| 05 | 株式会社SCREENホールディングス | 2.21 |
| 06 | 株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズ | 1.45 |
| 07 | 山口 浩司 | 0.96 |
| 08 | 福田 朋秋 | 0.86 |
| 09 | 日本碍子株式会社 | 0.74 |
| 10 | 楽天証券株式会社 | 0.54 |
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 8期分
1株利益は8期で−100%、1株純資産は8期で−100%。直近期のROEは5.8%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 |
|---|---|---|---|---|
| 2019年3月 | 15,804 | 35,039 | 58.2 | — |
| 2019年9月 | −15,533 | 19,506 | −57.0 | — |
| 2020年9月 | 5 | 9 | 74.5 | — |
| 2021年9月 | 5 | 18 | 39.5 | — |
| 2022年9月 | −3 | 83 | −5.8 | — |
| 2023年9月 | 10 | 142 | 8.2 | 100.4 |
| 2024年9月 | 8 | 150 | 5.8 | 112.9 |
| 2025年9月 | 9 | 160 | 5.8 | 105.0 |
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
経営陣
7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7名。2025/9期の役員報酬は総額53百万円。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 |
|---|---|---|---|
| 椎橋徹夫 | 代表取締役CEO | 43 | 3,811,000 |
| 藤原弘将 | 代表取締役COO兼CTO | 43 | 3,811,000 |
| 菅野寛 | 取締役 | 67 | — |
| 岩崎俊博 | 取締役 | 69 | — |
| 前田晴美 | 常勤監査役 | 63 | — |
| 井ノ浦克哉 | 監査役 | 39 | — |
| 田中洋子 | 監査役 | 47 | — |
役員報酬の内訳2025/9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) | 2 | 32 | 32 | 16 |
| 社外取締役 | 5 | 21 | 21 | 4 |
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 2025/9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13,683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6,951字を開く
経営陣が考える方向性と課題
事業等のリスク6,518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)6,091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11期(2025/10/01-2026/09/30)2026-05-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第10期(2024/10/01-2025/09/30)2025-12-19
- 半期報告書半期報告書-第10期(2024/10/01-2025/09/30)2025-05-12
- 有価証券報告書有価証券報告書-第9期(2023/10/01-2024/09/30)2024-12-25
- 四半期報告書四半期報告書-第9期第2四半期(2024/01/01-2024/03/31)2024-05-13
- 四半期報告書四半期報告書-第9期第1四半期(2023/10/01-2023/12/31)2024-02-09
- 有価証券報告書有価証券報告書-第8期(2022/10/01-2023/09/30)2023-12-21
- 四半期報告書四半期報告書-第8期第3四半期(2023/04/01-2023/06/30)2023-08-14
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