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日経平均64,325.64-1,890NYダウ53,020.8+254ドル円158.87-1NASDAQ26,203.91+104S&P 5007,667.95+36SOX 指数11,316.82+289/2終値

TDSE

TDSE Inc.7046 · Growth · サービス業

AI・データ活用の専門企業。コンサルティングとプロダクトの両軸で、顧客のデジタル変革を支援する。

概要

TDSEは2013年10月にビッグデータ事業を目的として設立されたデータサイエンス専門企業である。東京証券取引所グロース市場に2018年12月上場。2026年3月期の売上高は30億円、従業員170名。社員の8割以上がデータサイエンティストとエンジニアで構成され、理系修士以上が9割を占める。コンサルティングサービスとプロダクトサービスの二軸で、データ分析・AIモデル構築から生成AIエージェント導入までを一気通貫で提供する。

コンサルティングとプロダクトの二軸構造

TDSEの事業は、データ経営を目指す企業向けの「コンサルティングサービス」と、自社・他社AI製品を組み合わせた「プロダクトサービス」に二分される。コンサルティングサービスは、DX/AIアセスメント、分析設計・AIモデル構築、システム実装、保守・チューニング、教育までをカバーし、従来型の機械学習に加えて生成AIやAIエージェントの設計・組み込みも含む。プロダクトサービスは、自社ブランド「TDSEシリーズ」(TDSE KAIZODE、QAジェネレーター、TDSE Eye)に加え、米QUID社のソーシャルメディア分析製品、独Cognigy社の対話型AIプラットフォーム、さらにDifyやDatabricksなど生成AIエージェント関連製品を展開する。両サービスは相互に知見を還元し、コンサルティングで得たノウハウを製品改善に、製品がコンサルティングの高度化を支える好循環を形成する。

ストック型収益と成長指標

プロダクトサービスは継続契約に基づくサブスクリプション型が中心で、ストック収益の柱として位置づけられる。コンサルティングサービスはプロジェクト型(フロー収益)だが、長期化・大規模化により安定性を高めている。同社は売上高を最重要KPIとし、生成AIエージェント関連サービスの売上構成比とストック型収益比率を経営管理指標に据える。2023年度からの中期経営計画「MISSION2025」ではコンサルティングの持続的成長とプロダクト育成を掲げ、2026年度からの「SHIFT2028」では生成AIエージェント領域へのシフトを明確化。営業組織と技術組織の再編も実施し、AIエージェント本部を設立した。

国内最高峰の人材構成

TDSEの社員はデータサイエンティストとエンジニアが8割以上を占め、データサイエンティスト職の9割が理系修士以上、その内5割が博士後期課程進学者・博士学位取得者である。早稲田大学との産学連携(2013年開始)や、日本マイクロソフト、Google、NTTデータ、あいおいニッセイ同和損害保険などとの協業実績を持つ。人材強化組織を設置し、スキル獲得と業績連動の人事評価制度を運用。技術習得のための教育カリキュラムを充実させ、自律的人財育成を進めている。この専門性の高さが、高度なAI課題への対応力を支える。

グローバルなパートナー網

同社は自社製品開発と並行して、海外ベンチャーの先端技術を積極的に取り込む方針をとる。2014年に米NetBase Solutionsとマスターリセラー契約、2018年に独Cognigy GmbHとグローバル販売契約、2019年に米DataRobotとパートナー契約、2024年には米Databricksのサービスパートナー認定取得および中国LangGenius(Dify開発元)と国内初パートナー契約を締結した。QUID製品(旧NetBase)は2023年にブランド統一され、Quid MonitorやQuid Discoverとして提供。これらの海外製品は、ソーシャルメディア分析、カンバセーショナルAI、機械学習プラットフォーム、生成AIアプリ開発など多岐にわたる。

業界の中での役割は企業向けAI・データ活用ソリューションの提供者にあたる。

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
30億円
営業利益
2億円
営業利益率
6.7%
純利益
2億円
2026/3 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」(2026/3期)より

01全業種(製造、金融、小売など)主力

データ経営を目指す企業に対して、DX戦略立案からAIモデル構築、システム実装まで一気通貫で支援する。製造業の故障予知や小売の需要予測など、業種を問わずデータ活用の課題を解決する。

国内最高峰のデータサイエンティスト集団と自負

主な製品・サービス6
DX/AIアセスメント
DX推進に向けて課題整理と分析テーマの優先度付けを支援する。
DX/AIコンサルティング
データ活用のロードマップを描き、実行フェーズへの移行を支援する。
分析設計/分析・AIモデル構築
機械学習や生成AIを用いた分析・学習モデルを構築する。
システム構築/実装
AI分析をシステムに実装し、基幹システムと連携させる。
保守/チューニング
実装したAI・システムの保守運用と性能調整を行う。
教育
データ活用人材の育成研修や生成AIリテラシー向上の教育を提供。

02ソーシャルメディアマーケティング市場準主力

マーケティング部門向けに、ソーシャルメディア分析・活用サービスを提供する。SNS上の消費者レビューや口コミを分析し、マーケティング戦略を支援する。

主な製品・サービス2
Quid Monitor
ソーシャルメディア上の情報を収集・分析するツール。生成AI機能を搭載。
Quid Discover
膨大なソーシャルデータからインサイトを抽出する分析ツール。

03カスタマーサービス・コンタクトセンター市場準主力

コールセンターの自動化を目指す企業向けに、対話型AIプラットフォームを提供する。顧客対応の自動応答やオペレーター支援を実現する。

主な製品・サービス1
Cognigy
カンバセーショナルAIプラットフォーム。OpenAI・Claude・Gemini等のLLMに対応し、コールセンター業務の自動化を支援する。

04AIプラットフォーム市場副次

生成AIエージェントの構築・運用を検討する企業向けに、生成AIプラットフォームやデータ基盤を提供する。技術検証から本番運用までを支援する。

主な製品・サービス5
Dify
生成AIアプリケーションを開発・運用するためのオープンソースプラットフォーム。
Databricks
データレイクハウス型のデータ基盤。AI・分析基盤として活用される。
TDSE KAIZODE
消費者レビューとLLMを組み合わせた分析製品。
QAジェネレーター
LLM学習用ドキュメントを自動成型するNLP技術を応用したAI製品。
TDSE Eye
AI画像解析製品。

製品と技術

自社ブランド「TDSEシリーズ」の製品群

TDSEは2021年の商号変更以降、自社製品を「TDSEシリーズ」としてブランド統一している。レビュー分析に特化した「TDSE KAIZODE」は消費者の声とLLMを組み合わせたAIエージェントであり、顧客ニーズの抽出を自動化する。QA自動生成ツール「TDSE QAジェネレーター」はオントロジー技術と生成AIを活用し、マニュアルやFAQを自動生成する。画像解析プラットフォーム「TDSE Eye」はディープラーニングを用いた画像認識エンジンで、電力インフラの設備診断などに適用されてきた。これらの製品はコンサルティングで培われたノウハウを共通化したもので、多くの企業に共通する課題を解決する。

ソーシャルメディア分析とカンバセーショナルAI

プロダクトサービスの主力として、米QUID社の製品群(Quid Monitor、Quid Discover、Quid Compete)を提供する。これらはソーシャルメディア上のデータをAIで分析し、ブランドモニタリングや競合分析を可能にする。2023年にはChatGPT機能を用いた「AI Search」と生成AIによる「AI Summary」を搭載し、分析結果の自動要約を実現した。また、独Cognigy社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」は、コールセンター業務の自動化で豊富な実績を持ち、OpenAI・Claude・Geminiなど複数のLLMに対応。2021年には熊本市やコロナワクチン接種予約ボットで活用された。

生成AIプラットフォームとデータ基盤の拡充

2024年以降、TDSEは生成AIエージェント領域の製品を急速に拡充している。中国LangGenius社の「Dify」は、LLMを活用したAIアプリケーションをノーコードで開発できるプラットフォームであり、同社は日本初のパートナーとして販売・導入支援を行う。また米Databricks社の統合データ分析基盤「Databricks」は、データレイクハウス上での機械学習モデル開発や生成AI活用を支える。さらに、ジーデップ・アドバンス社との協業により「Dify」をNVIDIA DGX B200プライベートクラウド上で利用するサービスや、Microsoft「Copilot Studio」活用支援サービスも開始。これらの製品群は、AIエージェント本部のもとで設計・構築・業務組み込みまで一貫して提供される。

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

サービス業のなかでの位置

会社が挙げる強い分野

  • 全業種(製造、金融、小売など)国内最高峰のデータサイエンティスト集団と自負

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。

国内サービス業で中規模、収益改善途上

当社はサービス業に属し、売上高は約25〜30億円規模で、同業他社と比較すると中堅のポジションにある。直近の売上は増加傾向だが、営業利益率は7%前後で推移しており、同業のジンジブやイシンと比べるとやや低い水準にある。しかし、売上高は安定的に成長しており、サービス業界内での存在感は一定以上あると考える。一方、マテリアルグループやダイブグループのような高成長企業と比べると、収益性や成長率の面で見劣りする部分がある。今後は、既存事業の効率化と新規分野の開拓を通じて、収益性の改善が課題となる。

強み

  • 過去3期連続で売上高が増加しており、安定的な成長軌道を維持している。
  • 直近の営業利益率は7%台を確保し、黒字経営を継続している。
  • サービス業界に特化した事業展開により、専門性とノウハウを蓄積している。
  • 今期の売上高は前期比増収を見込み、会社計画の達成に向けた意欲を示している。

課題

  • 同業他社との競争が激しく、価格競争による収益圧迫が懸念される。
  • 同業他社と比較して営業利益率が低く、収益性の改善が必要。
  • サービス業界全体の人材不足が深刻であり、優秀な人材の確保が課題。

強みと課題は、開示資料をもとにAIがまとめた見立てです。

同業の企業

サービス業の時価総額近傍。太字がTDSE

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
19767日建工学30億円10.4倍
29212Green Earth Institute30億円43.1倍
37359東京通信グループ30億円9.3倍
49376ユーラシア旅行社30億円54.1倍
56577ベストワンドットコム30億円
67046TDSE29億円15.8倍
76046リンクバル29億円
83326ランシステム29億円27.6倍
9192Aインテグループ28億円
102499日本和装ホールディングス28億円16.6倍
112300きょくとう28億円48.8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 35件

ビッグデータ事業開始と産学連携の2013年

2013年10月、ビッグデータ事業を目的にテクノスデータサイエンス・エンジニアリング(株)として設立。同年12月には早稲田大学とのビッグデータ活用研究に関する産学連携を開始し、学術界との関係を早期に構築した。創業時のコアはデータ分析の専門性にあり、後のコンサルティングサービスの基盤がこの時期に形成された。

AI製品投入とマイクロソフト協業の2014~2015年

2014年9月、米NetBase Solutionsとマスターリセラー契約を結び、グローバル規模のソーシャルデータ分析サービスを開始。2015年1月には自社開発の統計アルゴリズム活用AI製品「scorobo」の販売を開始した。同年9月には日本マイクロソフトとMicrosoft Azureを用いたIoT分野での協業を発表し、クラウド基盤との連携も進めた。この時期に自社製品と他社製品の両面でのプロダクトサービスが揃い始める。

エンジニアリング強化と大手企業資本参加の2016~2017年

2016年4月、社名をテクノスデータサイエンス・エンジニアリング(株)に変更し、エンジニアリング事業の強化を明確化した。2017年9月には(株)エヌ・ティ・ティ・データとあいおいニッセイ同和損害保険(株)が資本参加し、両社と業務提携。同年11月には東京電力パワーグリッド(株)とディープラーニング技術を用いた架空送電線診断システムの共同開発を開始し、インフラ分野へのAI応用を具体化した。

株式上場とグローバル製品拡充の2018~2019年

2018年11月、独Cognigy GmbHと業務連携し、対話型AIプラットフォーム「Cognigy」のグローバル販売契約を締結。翌12月に東京証券取引所マザーズ市場(現グロース)へ上場し、資金調達と認知度向上を図った。2019年2月には米DataRobotとパートナー契約を結び、機械学習プラットフォーム「DataRobot」を通じたAIコンサルティング及び人材育成支援サービスを開始。上場を機に海外製品のラインナップが急速に拡大した。

公共分野への展開と商号変更の2020~2021年

2020年6月、Google Cloud上でCognigyを活用したサービス提供を開始。同年11月には東北電力ネットワーク向けに架空送電線画像解析AIを導入した。2021年5月、熊本市がCognigyを活用したAIチャットボット(多言語観光案内)を導入、同年9月にはコロナワクチン接種予約ボットで事前問診を自動化するなど公共セクターでの実績が増えた。2021年12月、商号を「TDSE(株)」へ変更し、同時に自社生成AI製品「TDSE QAジェネレーター」の提供を開始。ブランド統一と製品化を同時に進めた。

市場区分移行と中期経営計画始動の2022~2023年

2022年4月、東京証券取引所の市場区分見直しに伴いマザーズからグロース市場へ移行。同年11月には画像解析プラットフォーム「TDSE Eye」を提供開始した。2023年4月、2023~2025年度の3ヵ年中期経営計画「MISSION2025」を開始。同月、OpenAI社のGPTを活用したCognigy最新バージョンをリリース。7月にはSNS競合分析ツール「Rival IQ」(現Quid Compete)の提供を開始し、10月にはNetBaseをQuid Monitorへブランド変更するなどQUID統一ブランドへ移行した。

生成AIエージェントへの集中と新中計の2024~2026年

2024年3月、Databricksのサービスパートナー認定を取得し、統合データ分析基盤サービスの提供を開始。4月にリサーチ型テキストマイニングツール「TDSE KAIZODE」を発売。9月には生成AIプラットフォーム「Dify」の開発元である中国LangGeniusと国内初のパートナー契約を締結。10月には(株)三菱総合研究所と業務提携。2025年4月にAIエージェント本部を設立、6月にはジーデップ・アドバンスとセキュアな生成AI活用サービスを開始。2026年4月、新中期経営計画「SHIFT2028」を始動し、営業組織と技術組織を再編して生成AIエージェント領域への事業強化を打ち出した。

年表35件を開く

2010年代

  • 2013年10月創業ビッグデータ事業を開始するため、当社設立。
  • 2013年12月早稲田大学とのビッグデータ活用研究に関する産学連携開始。
  • 2014年9月NetBase Solutions, Inc.とマスターリセラー契約提携、グローバル規模のソーシャルデータ分析サービスを開始するため、同社のAI製品「NetBase」(注)1 取扱い開始。
  • 2015年1月統計アルゴリズム(注)2 を活用したAI (注)3 製品「scorobo」販売開始。
  • 2015年9月日本マイクロソフト㈱とMicrosoft Azure を利用したIoT分野で協業。
  • 2016年4月商号変更エンジニアリング事業強化の目的からテクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱に社名変更。
  • 2017年9月㈱エヌ・ティ・ティ・データとあいおいニッセイ同和損害保険㈱が資本参加し、両社と業務提携。
  • 2017年11月東京電力パワーグリッド㈱とディープラーニング技術を活用した架空送電線診断システムの共同開発開始。
  • 2018年11月Cognigy GmbH社と業務連携、同社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」(注)4 のグローバル販売契約締結。
  • 2018年12月上場東京証券取引所マザーズ市場(現グロース)に株式上場。
  • 2019年2月DataRobot,Inc.とパートナー契約締結。機械学習プラットフォーム製品DataRobot (注)5 を通じたAIコンサルティング及び人材育成支援サービスで連携。

2020年代

  • 2020年6月Google LLCが提供するGoogle Cloud上で「Cognigy」を活用したサービス提供。
  • 2020年11月東北電力ネットワーク㈱向け、架空送電線画像解析AIの導入。
  • 2021年5月熊本市、「Cognigy」を活用したAIチャットボットを導入。~多言語観光案内の自動化~
  • 2021年9月「Cognigy」を活用したコロナワクチン接種予約ボットを導入。~ 事前問診取得の自動化~
  • 2021年12月商号変更「TDSE㈱」へ商号変更。(旧商号「テクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱」)
  • 2021年12月生成AIとオントロジー技術を活用したQA自動生成サービス『TDSE QAジェネレーター』(注)6 の提供開始。
  • 2022年2月㈱はせがわのDX推進支援 対話型AIによる問い合わせ・来店予約の自動化を実現。
  • 2022年4月東京証券取引所の市場区分の見直しによりマザーズ市場からグロース市場へ移行。
  • 2022年11月画像解析プラットフォーム「TDSE Eye」(注)7 を提供開始。
  • 2023年4月2023~2025年度の3ヶ年に亘る中期経営計画「MISSION2025」を開始。
  • 2023年4月OpenAI社のGPTを活用した「Cognigy」最新バージョンをリリース。
  • 2023年7月SNS 上の競合分析を可能とする「Rival IQ」(現Quid Compete)の提供開始。
  • 2023年8月「NetBase」に ChatGPT 機能を用いた『AI Search』搭載。
  • 2023年10月「NetBase」のサービス名変更『Quid Monitor』へ、関連製品もすべてQUIDブランドへ変更。
  • 2023年11月独自生成 AI 製品『TDSE QA ジェネレーター』クラウド版を提供。
  • 2023年11月複数の大規模言語モデル(LLM)を活用する『LLM 活用支援サービス』の提供開始。
  • 2024年3月M&ADatabricks Inc.のサービスパートナー認定取得と統合データ分析基盤「Databricks」(注)8 のサービス提供開始
  • 2024年4月リサーチ型テキストマイニングツール『TDSE KAIZODE』(注)9 を提供開始。
  • 2024年5月QUID製品、生成AI機能「AI Summary」及びTikTokアカウント分析機能アップグレード。
  • 2024年9月生成AIプラットフォーム「Dify」(注)10 の開発元、LangGenius,Inc.と国内初パートナー契約を締結。
  • 2024年10月㈱三菱総合研究所とAI・ビッグデータ活用領域で業務提携。
  • 2025年4月創業AIエージェント本部設立。
  • 2025年6月㈱ジーデップ・アドバンスとセキュアな生成 AI 活用を可能とするサービス開始。
  • 2026年4月新中期経営計画「SHIFT2028」を始動、生成AIエージェント領域への事業展開を強化するため、営業組織と技術組織を再編

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。そのうち3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
  • 売上高(KGI)2028年度まで38~43億円
  • 生成AIエージェント売上比率2028年度まで60%
  • ストック売上比率2028年度まで30%

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

    コンサルとプロダクトの好循環創出

    コンサルティングとプロダクトの両サービスを相互補完させ、コンサルで得た生成AIエージェントの知見をプロダクトに活かし、プロダクトで提供する生成AI製品がコンサルを高度化する好循環を形成し、両サービスでの生成AIエージェント関連比率を継続的に高める。

  2. 02

    コンサル: 大規模・長期化と生成AI拡張

    コンサルティングサービスでは「大規模×長期化」を基本戦略とし、顧客との長期的な関係で複数テーマを受注して売上を拡大。従来型AIに加え、生成AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで対応範囲を拡張し、占める割合を継続的に高める。

  3. 03

    プロダクト: ストック型収益の拡大

    プロダクトサービスでは、自社AI製品「TDSEシリーズ」に加え、DifyやCognigyなどの生成AIエージェント関連製品を拡充し、継続課金型のストック収益を拡大する。先進技術企業との連携や協業企業とのサービス開発も推進し、ビジネス拡大を図る。

  4. 04

    構造転換: 成長軸・収益構造・実行体制

    中期経営計画「SHIFT 2028」で3つの構造転換を実施。(i)従来型AIから生成AIへ成長軸を転換、(ii)フロー型からストック型へ収益構造を転換、(iii)分散組織から集約・融合型の実行体制へ転換することで、持続的成長を目指す。

  5. 05

    組織強化: 攻めと守りの両軸

    「攻め」として営業組織の集約とAIエージェント技術組織への再編、「守り」として予実管理の確度向上と経営透明性のためのプロセス指標による進捗管理を実施し、次世代の意思決定支援企業への進化とガバナンス再設定を図る。

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 8期分

グループ全体で170人が働いている。提出会社(単体)の平均年収は677万円で、7期前と比べて+21.2%平均年齢は36.4歳、平均勤続年数は4.5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
2019年3月55935.32.793
2020年3月56735.13.0103
2021年3月56334.33.3111
2022年3月59535.43.8114
2023年3月70135.53.9130
2024年3月72035.64.1145
2025年3月65036.14.2159126
2026年3月67736.44.5170118

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2026年3月期・提出会社(単体)
女性管理職比率3.2%
縦線は目安の30%
男性育休取得率100.0%
縦線は目安の85%
女性の賃金(男性=100)85.3%
100なら男女で差がない状態

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 — 東京都新宿区28百万円
公共調達・補助金 (gBizINFO)
  • 調達
    ソーシャルリスニングツール利用ライセンス等提供業務
    防衛省 · 2022-11-30
    188万円

出典: gBizINFO (経済産業省)

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30億円営業利益2億円前期と比べると増収増益で、売上が+11.1%、利益が+0.0%。

売上高
+11.1%
30億円
営業利益
+0.0%
2億円
純利益
+100.0%
2億円
営業利益率
6.7%
前期比 -0.7%pt

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32億円30億円
営業利益1億円2億円
純利益1億円2億円
1株あたり配当¥10¥10

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8億円、営業利益は0億円。前年の2024年1Qと比べると、売上は+33.3%。

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4Q71
2024年1Q600.00
2024年2Q6116.71
2024年3Q7114.30
2024年4Q61
2025年2Q1317.71
2025年4Q1417.10
2026年2Q1400.00
2026年4Q16212.52
2027年1Q800.00

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

2015年3月期からの12期で、売上は3億円から30億円へ10.0倍に増えた。直近期の営業利益率は6.7%。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
2015年3月300
エンジニアリング事業強化の目的からテクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱に社名変更。
2016年3月500
2017年3月811
東京証券取引所マザーズ市場(現グロース)に株式上場。
2018年3月1011
2019年3月1421
2020年3月1411
「TDSE㈱」へ商号変更。(旧商号「テクノスデータサイエンス・エンジニアリング㈱」)
2021年3月1312
2022年3月1721
2023年3月2432
Databricks Inc.のサービスパートナー認定取得と統合データ分析基盤「Databricks」(注)8 のサービス提供開始
2024年3月2532
AIエージェント本部設立。
2025年3月27227.41
2026年3月30226.72

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30億円のうち、営業利益として残るのは2億円6.7%。営業外の損益と税金を反映した純利益は2億円、売上の6.7%にあたる。営業利益率は業種中央値7.5%を下回る水準。

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63.3%19億円
  • 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%9億円
  • 営業利益費用を引いたあとに残った本業の利益6.7%2億円

有価証券報告書の損益計算書から、当期の金額をそのまま割り振っています。売上原価と販管費は単体ベースの数値です。

粗利率
36.7%
売上から原価を引いて残る割合
営業利益率業種比0.9pt
6.7%
本業の利益として残る割合
純利益率業種比+1.6pt
6.7%
税金まで払って最後に残る割合
ROE業種比4.2pt
7.6%
株主のお金がどれだけ利益を生んだか
ROA
6.7%
資産全体がどれだけ利益を生んだか
ROIC
15.6%
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

2026年3月期は営業CFが2億円、投資CFが0億円で、差し引きのフリーCFは2億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21億円で、売上の8.4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
2017年3月00004
2018年3月10115
2019年3月2−15112
2020年3月1−85−79
2021年3月010−51014
2022年3月200216
2023年3月200218
2024年3月1−10018
2025年3月200220
2026年3月200221

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

2026年3月期の総資産は30億円。このうち返さなくてよい自己資本が24億円で、自己資本比率は79.7%(業種中央値53.4%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%
2015年3月11059.0
2016年3月54186.4
2017年3月65180.5
2018年3月86278.3
2019年3月1514187.7
2020年3月2013766.5
2021年3月1816288.2
2022年3月2117483.3
2023年3月2319479.9
2024年3月2421385.0
2025年3月2722580.8
2026年3月3024679.7

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。

2026年3月期の内訳単体ベース
現金及び預金
21億円
すぐ使えるお金
利益剰余金
12億円
過去の利益の積み上がり
負債合計
6億円
いつか返す必要があるお金
財務の健全性
83
/ 100
安定性自己資本比率40 / 40
収益力営業利益率13 / 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

サービス業 534社との比較

同じサービス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534社中50位あたり、逆に低いのは配当利回り534社中504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
7.6%/中央値 11.8%
P25 6.0%P75 18.9%
営業利益率売上のうち本業の利益として残る割合
6.7%/中央値 7.5%
P25 3.5%P75 12.7%
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
79.7%/中央値 53.4%
P25 36.8%P75 69.7%
売上成長率前期からの売上の伸び
11.1%/中央値 7.2%
P25 1.6%P75 16.0%
配当利回り下位株価に対して1年で受け取る配当の割合
0.8%/中央値 3.1%
P25 1.9%P75 4.1%

有価証券報告書の最新期の数値をもとに、同じ業種の企業の中での順位を毎日計算しています。P25は下から4分の1、P75は上から4分の1の位置にある企業の値です。

株価

9月2日の終値

直近の終値は¥1,316で、1年前と比べて-18.2%過去52週の値幅のなかでは20%の位置にある。

¥1,316-3.8%1ヶ月+1.2%1年-18.2%時価総額29億円
過去52週の値幅
安値¥1,200高値¥1,777

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)15.8倍
PER (会社予想)32.4倍
PBR1.16倍
配当利回り0.76%

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1300円で、25日移動平均線の1309.88円をわずかに下回り、75日線の1307.71円も下回っています。52週高値の1799円からは約27.7%下落し、52週安値の1200円からは約8.3%上昇しました。出来高は6月30日に2.2万株と増加しましたが、その後は数千株が中心で、流動性が低いです。RSIは56.94と中立圏です。

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

現在の株価水準をほぼ妥当と判定しています(スコア 52/100)

実績PERは15.56倍で業界平均の22.43倍を下回るものの、予想PERは32倍と高く、将来の収益拡大が期待されています。PBRは1.14倍で、業界平均の3.17倍を大きく下回り、資産面では割安です。一方、配当利回りは0.77%と業界平均の2.72%を下回り、株主還元が弱い点が難点です。ROEは7.6%で、同業界と比較して低めです。売上高は増加していますが、営業利益率は7.41%から6.67%へと低下しており、収益力の改善が課題です。総合的に、ほぼ妥当な水準と判断しました。

指標この会社業種平均
PER (実績)15.8倍23.4倍
PER (予想)32.4倍
PBR1.16倍3.51倍
ROE7.6%12.5%

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

売上高は緩やかに増加しているが、営業利益率はやや低下傾向にある。強気派は、EC市場の成長に伴うツール需要の拡大と、専門性の高さによる競争優位を評価する。弱気派は、競合の増加やサービス価格競争の激化、さらに収益性の低下に着目し、成長の持続性に疑問を呈する。

プラスに働く材料7
  • EC市場の成長

    EC市場は拡大傾向にあり、ツールやサービスへの需要が増加する可能性。

  • 専門性の高さ

    Shopify関連の専門知識と実績で、他社との差別化が可能。

  • 少人数での高効率

    少人数体制で専門性の高いサービスを提供し、利益率を維持。

  • 売上高30億円と増収、シェア拡大期待決算発表後影響

    売上高は27億→30億円と11.1%増加。伸びている市場で、シェア拡大が進めば利益増につながる。

  • PBR1.15倍と純資産に近く下値が硬い継続影響

    PBRは1.15倍と解散価値に近く、株価の下値は限定的。資産価値がサポートになる。

  • 株価が1年で14.4%下落し、出遅れ感不定影響

    過去1年の株価は-14.4%と大きく下落し、業績面の悪材料が織り込み済みなら反発が期待できる。

  • 純利益2億円に回復、最悪期を脱出決算発表後影響

    純利益は1億→2億円と回復し、底入れ感がある。今期もこの水準を維持できれば業績不安が後退する。

マイナスに働く材料7
  • 競争激化の懸念

    類似ツールや低価格サービスの登場で、競争が激化する可能性。

  • 収益性の低下

    営業利益率は低下傾向にあり、今後も続くかもしれない。

  • 顧客依存のリスク

    特定のECプラットフォームや大手顧客への依存が高い可能性。

  • 次期予想PER32倍と大幅な減益見通し決算発表後影響

    現在のPERは15.58倍だが、次期予想PERは32倍。市場は業績の大幅悪化を予想しており、その通りの決算なら株価は下落する。

  • 営業利益率が7.41%→6.67%と低下通年影響

    営業利益率は0.74ポイント低下。コスト増が続けば、増収でも減益になる。

  • 外国人保有比率0.97%と超低水準で需給が悪化しやすい継続影響

    外国人保有比率は0.97%とほぼゼロ。売買が細く、マーケットメイク不在なら上値が重い。

  • 営業利益2億円で頭打ち、成長性の欠如通年影響

    営業利益は2億円で2期連続横ばい。売上高は増加しているが利益に結びつかず、成長性が見えにくい。

次の決算で確かめる点
売上高成長率
EC市場の成長を享受しているかを確認。
営業利益率
競争環境下での収益性の維持を確認。
Shopify関連売上比率
特定プラットフォームへの依存度を監視。

配当

株主還元

直近の年間配当は1株あたり10で、前期から+0.0%いまの株価に対する利回りは0.76%。

年間配当
¥10
1株あたり
配当利回り
0.76%
いまの株価に対して
配当性向
12.0%
利益のうち配当に回した割合
連続増配等
0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%
2020年3月1022.7
2021年3月20100.021.5
2022年3月10−50.013.9
2023年3月100.012.2
2024年3月100.010.4
2025年3月100.015.3
2026年3月100.012.0

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¥10

株主

有価証券報告書より

2026年3月期末の株主数は延べ1,592人。区分でいちばん多いのは個人・その他59.2%。グループ会社や銀行などの安定株主が33.9%を占め、残る66.1%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58.660.355.857.960.259.2
事業法人25.025.225.327.628.125.8
金融機関9.07.98.28.77.98.1
証券会社3.84.05.03.63.36.0
自己株式6.86.56.05.65.24.9
外国法人3.62.55.62.00.10.6
外国人個人0.00.00.00.20.30.4

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

順位株主持ち株比率 %
01株式会社テクノスジャパン17.27
02城谷 直彦7.55
03あいおいニッセイ同和損害保険株式会社7.27
04株式会社NTTデータ7.27
05城谷 紀子3.64
06株式会社SBI証券2.64
07楽天証券㈱共有口1.59
08東垣 直樹1.45
09TDSE従業員持株会1.18
10上嶋 秀治1.14

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1
  • 2026-04-08
    株式会社テクノスジャパン
    新規の大量保有報告
    17.27%

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+11%、1株純資産は12期で+344%。直近期のROEは7.6%で、日本株の目安とされる8%を下回る。

決算期EPSBPSROE%PER配当性向%
2015年3月7525634.3
2016年3月8527113.514.7
2017年3月5331118.023.8
2018年3月4534913.45.6
2019年3月7665914.662.813.1
2020年3月446356.840.522.7
2021年3月9377613.221.721.5
2022年3月728309.016.913.9
2023年3月829049.437.712.2
2024年3月9799910.221.010.4
2025年3月661,0596.419.815.3
2026年3月831,1357.615.212.0

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

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。2026/3期の役員報酬は総額89百万円。社内取締役1人あたりの報酬は、従業員の平均年収の約3倍にあたる。

氏名役職年齢保有株数
東垣直樹代表取締役社長4532,860
池野成一取締役 執行役員常務577,137
結束晃平取締役 執行役員常務427,265
宮本竜哉取締役622,000
桜井えり子監査役(常勤)624,600
徳賀芳弘監査役70
城谷佳佑監査役42

役員報酬の内訳2026/3

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)456136817
監査役1999
社外監査役2884
社外取締役1444

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4,688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】 私たちの身の回りのあらゆる情報がデジタルデータとして蓄積されたビッグデータは、デジタルマーケティング領域における消費者行動分析、ユーザー指向に合わせたレコメンド、製造業における故障予知や消耗品の消費予測、金融におけるFintechによる技術革新など、業務の生産性向上だけでなく、新市場の創出にも活用され、企業経営全般におけるデジタルを用いた企業変革につながっております。 しかしながら、昨今の企業経営を取り巻く環境は、生成AI・AIエージェント技術の急速な進展により大きく変容しております。従来のデータ分析・予測モデル提供にとどまらず、生成AIを活用した判断・実行・運用までを支援する能力までも、企業のAI活用パートナーに求められる時代となっています。当社は創業以来、データサイエンスの専門性を核として様々な業界・業種の企業の課題解決を支援してきた実績を基盤としておりますが、コンサルティング領域・プロダクト領域のいずれにおいても生成AIエージェントに関連するサービスの比率を徐々に高めております。 当社は、データおよびAI活用のノウハウをコアバリュー(注)とするデータサイエンティストやエンジニアが、データ経営を目指す企業の業務改革や新事業構築を支援しております。提供するサービスは「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」に分類されますが、コンサルティングサービスには生成AIエージェントに関連するコンサルティングが含まれ、プロダクトサービスにはDifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品が含まれます。両サービスにおいて生成AIエージェント関連の割合が相乗的に高まっていくことが、当社の事業成長の基本的な方向性です。 (注)コアバリューとは、企業がビジネスを推進するにあたり、中核として重要視するもの、または価値観をいいます。 ※ 本報告書では、顧客に提供するものについてご説明する際は「コンサルティングサービス」「プロダクトサービス」という表現を、それ以外については「コンサルティング事業」「プロダクト事業」という表現としております。 (1)サービス 当社のビジネスは単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しておりますが、「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」の2つに分類されます。 図:事業全体像 図:事業体系図 《 コンサルティングサービス 》 コンサルティングサービスは、データ経営を目指す企業向けにAIを中心とした統合型ソリューションを提供するサービスです。顧客企業が進める事業戦略に沿う形で、データ活用のテーマ抽出からデータ分析・AIモデル構築・AIシステム実装・教育まで一気通貫した支援を行います。従来型のAIモデル構築・データ分析に加え、生成AIを活用したコンサルティングも本サービスに含まれており、AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで含めた支援へと対応範囲を広げています。 ① DX/AIアセスメント DX推進に向けて、顧客が目指す姿と現状の課題を整理し、それら課題の中からデータ分析で解消できる課題の特定と分析・生成AIテーマの設定を支援します。さらに洗い出された複数の分析・生成AIテーマについて、当社の知見を活かしながら期待できる効果と実行難易度によって優先度付けを行います。 ② DX/AIコンサルティング DX/AIアセスメントや分析支援と連動しながら、ビジネス価値創出に向けてロードマップを描き、実行フェーズへ移行する支援を行います。当社のデータサイエンスとエンジニアリングの知見を元に、データ分析およびデータ活用に関連するシステム基盤や運用体制なども考慮した全体像を描くご支援を提供します。生成AIエージェントの導入戦略立案・ユースケース設計も本メニューに含まれます。 ③ 分析設計/分析・AIモデル構築 分析テーマに対して、具体的な分析やAIの設計をデータサイエンティストが策定し、実際に分析やAIの構築を実施します。従来型の機械学習・統計解析モデルに加え、生成AIを活用したRAG(Retrieval-Augmented Generation)構築やファインチューニングなど高度なAI実装を提供します。また顧客のデータ活用人材育成の一環として、具体的な分析テーマをもとに顧客に対するOJTを実施するケースもあります。 ④ システム構築/実装 データサイエンティストが構築したAIや分析プロセスについて、エンジニアがシステムへの実装、基幹システムとの連携などを支援します。またロードマップに基づく分析基盤の構築や基盤上のデータ整備なども実施します。AIエージェントのシステム組み込みや業務フローへの統合についても、本サービスの対応範囲に含まれます。 ⑤ 保守/チューニング 実装したAIやシステムの保守・チューニングを実施します。 ⑥ 教育 DXの全社推進やデータ活用人材の内製化の要望に対応するため、当社のノウハウを活かした実践的な研修コンテンツ、育成コンテンツをご提供しております。生成AIの活用リテラシー向上から、AIエージェント開発の実践的なスキル習得まで幅広い教育メニューを展開しております。 《 プロダクトサービス 》 プロダクトサービスは、当社独自のAI製品「TDSEシリーズ」や他社AI製品などの製品販売、または業務特有のAIモジュール(注)を顧客企業向けに提供するサービスです。ソーシャルメディア分析製品・対話型AIプラットフォーム・生成AIプラットフォームなど、多様な製品群を展開しており、DifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品も本サービスに含まれます。継続利用・契約に基づくストック型収益を担う領域として位置づけており、生成AIエージェント関連製品の拡充により、プロダクトサービス全体に占める生成AIエージェント関連の割合が高まっていく見込みです。 (注) AIモジュールとは、AIシステムを構成する機能となるツールであり、それ単体で活用するよりも業務システムやアプリケーション等と組合せて動かすものをいいます。 ① 自社AI製品「TDSEシリーズ」 当社はブランド戦略の一環として、自社及び自社プロダクトの認知度を向上させる目的から、「TDSEシリーズ」として自社ブランドの展開を進めております。消費者レビューとLLMを組み合わせた分析製品「TDSE KAIZODE」、LLMの学習に使うドキュメントを自動成型するNLP技術を応用したAI製品「QAジェネレーター」、AI画像解析製品「TDSE Eye」等を提供しており、今後も生成AI機能との統合による競争力向上を進めてまいります。今後もプロジェクトを通じて蓄積されたAI技術ノウハウを活用し、多くの顧客企業で共通しているビジネス課題に応じた製品およびサービスの充実を図ってまいります。 ② 海外等他社AI製品を活用したサービス 当社は自社製品展開だけでなく、他社AI製品を活用したサービスも展開しています。ソーシャルメディアマーケティング市場では、主力製品となる米QUID社製品(「Quid Monitor」「Quid Discover」等)を提供しており、生成AI機能「AI Search」「AI Summary」を搭載し顧客の事業効率化を支援しております。カンバセーショナルAI市場では、コールセンター業務の自動化の実績が多い対話型AIプラットフォーム製品「Cognigy」(OpenAI・Claude・Gemini等LLM対応)を提供しています。また生成AIプラットフォーム「Dify」、データ活用基盤「Databricks」をはじめとする生成AIエージェント関連製品の取り扱いを拡充しており、当社プロダクトサービスにおける生成AIエージェント関連の製品群として展開しております。 当社は、米国シリコンバレーや欧州・アジアを始めとして、国内外にあるベンチャー企業のリサーチを進めており、当該企業が持つテクノロジー及びプロダクトが、当社の新たなソリューションサービスとして適用できるかどうかの妥当性を調査し、導入が相応しいと判断した場合は、ビジネス化を図ることとしております。 図:当社プロダクトサービスの展開イメージ (2) 事業の特徴 ① 3つのコアコンピタンス 当社は、創業より企業の経営課題解決を支えるAI/データ活用の専門集団として、コンサルティングからプロダクト提供までを行い、500社超の企業を支援しています。今後も更なる発展に向けて、当社の事業推進の優位性である以下のコアコンピタンスを更に強化してまいります。 図:コアコンピタンス ② 国内最高峰のデータサイエンティスト集団 当社の社員は、8割以上がデータサイエンティストとエンジニアで構成されています。データサイエンティスト職の9割が理系修士以上、その内5割が後期課程進学者・博士学位取得者で構成され、先進国の研究所で解析技術・知識を得た多彩な人財が多数おり、国内最高峰のデータサイエンティスト集団と自負しております。 これら有能な人財を確保することに加え、切磋琢磨しながら技術向上が進む態勢や文化、そして教育方法も改善を続けており、他社にない優位性を持ち備えています。 ③ 人財教育に向けた取組 組織 技術要員の採用および育成を強化するため、人財強化組織を設置しており、採用と教育のクオリティを高め、業務のスピードアップを図っています。 風土 人財強化に繋がる教育ノウハウが豊富に蓄積されており、技術習得に関する教育カリキュラムを充実させ、また社外メンバーとも渡り合えるよう自律的人財へ促す風土作りも進めております。 取組 スキル獲得と業績成果に応じた解像度の高い人事評価/報酬制度を運用しています。一方で社員モチベーション維持・向上に役立てるため、社員満足度を定期的に確認、各階層とのコミュニケーションを行い、各種施策を見直し、会社と社員間においてフラットな風土作りを目指します。 ④ ビジネス課題ファーストな技術力と実績 創業以来、様々な業界・業種におけるコンサルティングにより経験してきたプロジェクト実績、AI技術、ノウハウを蓄積しております。これらを当社の知的財産として活用することで、コンサルティングの高度化・効率化を図るとともに、経験の浅い技術社員への早期育成にも活用しております。プロジェクト運営上必要となる先端技術の調査・取込みは率先して進め、生成AIエージェントを含む最新のAI技術を顧客の課題解決に役立つ実用的なノウハウとして積み上げております。 ⑤ コンサルティングからプロダクト開発まで一気通貫の実現体制 当社は、企業への実用化実績の知見を通じて、共通課題を抽出し、自社製品開発に取り込む体制を構築しております。コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見がプロダクトサービスの製品開発に反映され、プロダクトサービスで提供する生成AIエージェント製品がコンサルティングサービスの高度化を支えるという好循環を実現しております。常に新たな技術が誕生するAI市場に属する当社は何よりも変化に柔軟であることが必要であり、両サービスが連携しながら顧客企業の事業運営を支援してまいります。
経営方針・対処すべき課題7,936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】 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、「データを活用した可能性に溢れた豊かな社会」をビジョンとして掲げ、社会や顧客企業に対して「データに基づいて意思決定を高度化する」ことを当社のミッションであり、社会的役割と位置付けております。生成AI・AIエージェント技術の進展により、分析結果を踏まえた判断・実行・運用までを支援することが可能となった現在、当社はデータサイエンスの専門性とAIエージェント実装力を組み合わせ、企業の意思決定をより一層高度化・加速化する支援を提供してまいります。 (当社サービスの考え方) 当社は経営戦略の方針として、コンサルティングサービスとプロダクトサービスの相乗効果を狙っており、双方の顧客へアプローチするだけでなく、コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見をプロダクトサービスの拡充に活かすという好循環を目指しております。両サービスにおいて生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めていくことが、当社の安定成長と収益性向上を実現する基本的な方向性です。 (コンサルティングサービスの考え方) コンサルティングサービスは、当社の事業基盤を支える中核サービスです。創業以来培ってきたデータサイエンスの専門性を基盤として、DX/AIアセスメントからデータ分析・AIモデル構築・システム実装・教育まで一気通貫でのサービス提供を推進します。売上拡大にむけては「大規模×長期化」を基本戦略とし、顧客企業との長期的な信頼関係のもとで複数テーマを実行することで受注金額の拡大を図ってまいります。また蓄積したライブラリーを活用したプロジェクト運営の効率化と利益率の継続的な向上を追求します。 従来型のAIモデル構築・データ分析に加え、生成AIを活用したコンサルティング、AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで含めた支援へと対応範囲を拡張しており、コンサルティングサービスに占める生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めてまいります。 (プロダクトサービスの考え方) プロダクトサービスは、継続利用・契約に基づくストック型収益を担う成長サービスとして注力してまいります。当社独自AI製品「TDSEシリーズ」の展開に加え、QUID製品・Cognigy・Dify・Databricksなど先端技術を保有する国内外のAI製品を活用したサービスを展開しております。DifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品の拡充を進めており、プロダクトサービスに占める生成AIエージェント関連の割合を継続的に高めてまいります。 先進のAI技術を持った国内外企業の調査・連携は継続しており、当該企業が保有するサービス及びプロダクトを取り込んだソリューション展開を図っていくことで、ビジネス拡大を図ってまいります。またサービス開発においては、データ保有企業やサービス企画企業など当社と補完関係を築くことのできる協業企業とともに、サービス開発及び提供を進めてまいります。 (両サービスのシナジーを組成する取組) コンサルティングサービスとプロダクトサービスは相互に補完・連携する構造です。コンサルティングサービスで得た生成AIエージェント活用の知見・実績がプロダクトサービスの製品開発・拡販に反映され、プロダクトサービスで提供する生成AIエージェント製品がコンサルティングサービスの高度化・効率化を支えます。この好循環によって両サービスにおける生成AIエージェント関連の割合が相乗的に高まり、当社の持続的な成長につながります。 これらの方針のもと、売上高を最重要の経営管理指標として位置づけ、着実かつ堅固な成長の確保に取り組んでまいります。あわせて、生成AIエージェント関連サービスの売上構成比およびストック型収益の比率を重要な経営管理指標として捉え、事業運営してまいります。 (2)中期経営計画 ① 前中期経営計画「MISSION 2025」の振り返り 当社は「MISSION 2025」(2023年度~2025年度)において、コンサルティングサービスを中核とした安定的な成長を維持しつつ、プロダクトサービスの育成および生成AI・AIエージェント関連サービスへの取り組みを進めてまいりました。また、成長の選択肢を検討する中で、当社としては、まず本業における実行力と再現性を着実に高めることが、持続的成長の基盤であるとの認識を強めるに至っています。これらの成果と課題認識が、「SHIFT 2028」策定の出発点となっています。 経営管理面においては、次期の重点課題として、計画精度の向上(計画の堅実設定とKPI起点の進捗管理による予実管理の確度強化)および情報開示の再構築(KPI・リスクシナリオの定期開示)に取り組んでまいります。 ② 新中期経営計画「SHIFT 2028」のビジョンと方向性 市場環境の不確実性が高まる中、企業においては迅速かつ的確な意思決定を行う能力そのものが競争力となっています。当社はこれまでデータ分析やモデル構築を強みとして顧客企業の高度な意思決定を支援してきましたが、生成AIおよびAIエージェントの進展により、分析結果を踏まえた判断・実行・運用までを含めて支援することが可能となりました。ビジョン・ミッションの達成に向け、当社が中長期に成長した姿を目指すことから、2026年4月より新たな3ヵ年の中期経営計画「SHIFT 2028」(2026年4月~2029年3月)を推進しております。 「SHIFT 2028」のビジョン 『次世代労働力としてのエージェント(データとAIの集合知)と、人が共存・共創する社会へのシフト』を掲げ、生成AI・AIエージェントを活用することで、人の意思決定を拡張し、企業経営のスピードと質を高める支援を提供していきます。 ③ 「SHIFT 2028」の基本方針 ― 3つの構造転換 「SHIFT 2028」では、今般の生成AI・AIエージェントの進展を技術トレンドではなく、当社のサービス構造および収益モデルを本質的に転換する契機として捉えています。本計画では、テクノロジー、ビジネスモデル、実行体制の三つの観点から、段階的な構造転換を進めていきます。 種 類   内 容 ⅰ)成長軸の転換 従来型AI→生成AI   ・従来型AIで培ったアルゴリズム設計・データ活用・業務理解の知見を基盤に、生成AIの活用領域へ事業の重心を移す・分析提供にとどまらず、判断・実行・運用までを含めた意思決定支援を強化・コンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方において生成AIエージェント関連の割合を継続的に高める ※[指標]生成AI売上構成比を経営管理指標へ ⅱ)収益構造の転換 フロー型→ストック型   ・プロダクトサービスを中心にストック型収益の比重を段階的に高める・QUID・KAIZODEの機能拡充とAIEO対応。Dify・Cognigy等の生成AIエージェント製品の継続利用・基盤運用を増加・安定性とスケーラビリティの高い収益構造への移行で、持続的成長基盤を確立 ※[指標]ストック売上比率を経営管理指標へ ⅲ)実行体制の転換 分散組織→集約・融合   ・営業機能をトップ関与のもと全社集約。生成AIエージェントへの顧客ニーズを起点とした提案活動を強化・技術組織を生成AI・AIエージェントに特化する形で再編。知見を全社で共有・活用できる体制へ刷新・営業と技術が役割を明確にしつつ高い連携を実現するクロスファンクショナル体制へ ※[指標]組織再編完了2026 / 生成AI案件人材増強 ④ 組織強化にむけた基本取組 「MISSION2025」で得られた学びを元に、次世代成長と信頼向上にむけた再構築を進めます。「SHIFT2028」では、次世代にむけた意思決定支援企業への進化[攻め]と経営管理・ガバナンスの再設定[守り]の両軸で組織強化を図ります。 区分   内 容 攻めの領域   トップマネジメントが機能する営業組織の集約と機能 AIエージェント事業の技術組織への統合と生成AI領域での再編 守りの領域   経営管理の精緻化に向けた予実管理の確度向上 経営の透明性を担保するための各種プロセス指標による進捗管理 ※詳細な戦略及び施策内容については、2026年5月14日に公開した「事業計画及び成長可能性に関する事項」にて詳しく説明しております。また経営戦略における新サービス・製品の展開については適切なタイミングで各種媒体を通じて開示してまいります。 ⑤ 3ヵ年ロードマップ 「SHIFT 2028」では、フェーズ別に以下の変化と全体像を描き、段階的な成長を実現してまいります。 年 目   内 容 2026年度(初年度) 構造改革による設計改善   会社の「設計図」を作り直す年目的:何をどう伸ばす会社であるかを明確に、基盤を整える ・営業&技術構造改革・ストック型収益の再定義と収益源準備・生成AIエージェントビジネス基盤構築 2027年度(2年目)設計改善後の成長加速   整えた設計図で「実際に伸ばす」年目的:1年目で整えた基盤を使い、成長と効率を数字で示す ・提案力強化・ストック型収益拡大・テンプレート量産 2028年度(最終年度) 成長加速を経てモデル確立   積み上げた成果を価値として成長する年目的:成長の実績を市場に認識させ、企業価値を引き上げる ・成果連動型確立・ストック30%達成・生成AIエージェント60%達成・売上38~43億円実現 ⑥ 目標とする経営指標 新中期経営計画「SHIFT 2028」において、売上高を最重要となる経営管理指標(KGI)として位置づけ、着実かつ堅固な成長の確保に取り組んでまいります。あわせて、コンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方にわたる生成AIエージェント売上比率およびストック型収益の売上比率を段階的に高め、成長率の高い領域へのシフトを進めます。これらは当社のサービス構造転換の進捗を測る補助指標(KPI)として位置づけ、事業運営を行ってまいります。 最重要経営管理指標(KGI) KGI   2025年度実績   2028年度目標   年平均成長率(CAGR) 売上高   30億円   38~43億円   2028年度/2025年度年平均8.2%~12.7%成長 重要経営管理指標 KPI   定義    2025年度実績   2028年度目標 生成AIエージェント売上比率   生成AI・エージェント関連サービスおよびプロダクトが関与する売上高の売上高全体に対する割合   約30%   60% ストック売上比率   継続利用・契約に基づくストック型収益の売上高全体に対する割合   約20%   30% ※2028年度の最終目標は設定しますが、初年度である2026年度および次年度の2027年度はビジネス基盤の構築と段階的な成長を図る経過年度と位置づけるため、当該年度の数値目標は非開示とします。 (3)経営環境 経済全体では地政学リスク・インフレ懸念など先行き不透明さが継続しているものの、企業のデジタル技術やAI技術の活用に対する投資意欲は依然として強く、AI市場は中長期的に大きく成長することが予測されています。市場環境の不確実性が高まる中において、企業の迅速かつ的確な意思決定能力そのものが競争力となっており、人のみで判断する従来のモデルからデータとAIの集合知を活用した新たな意思決定モデルへの移行が加速しています。 特にAI市場に占める生成AI領域の割合が高まり、生成AIに関わるサービス醸成に伴い、従来型AIと生成AIの併用が進展し、業務改革やイノベーション創出が進むものと考えられます。当社はコンサルティングサービス・プロダクトサービスの双方において生成AIエージェント関連の対応範囲を継続的に広げており、この市場環境の変化を当社の成長機会として捉えております。 ① AI市場・生成AI市場の成長 AI市場は引き続き高い成長が見込まれており、とりわけ生成AI領域の市場規模拡大が著しい状況です。生成AIに関わるサービス醸成に伴い、従来型AIと生成AIの併用が進展し、業務改革やイノベーション創出が加速するものと考えられます。さらにAIエージェント技術の実用化が進むことで、従来は人手に依存していた判断・実行・運用の各プロセスへのAI組み込みが現実のものとなっており、AIが「次世代の労働力」として機能する時代への移行が進んでおります。当社のコンサルティングサービス・プロダクトサービスのいずれにおいても、この市場成長を取り込む機会が拡大しています。 ※株式会社富士キメラ総研「2026デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」(2026年3月公表)から当社作成 ② ビジネス領域別AI市場の成長 また、ビジネス領域別でAI市場成長を分析すると、AIエージェントを活用した業務自動化・プロセス改革のニーズが急速に拡大しており、製造・金融・流通・サービスなど広範な産業でAI活用投資が増加しています。企業はデータ活用基盤の整備にとどまらず、AIエージェントによる意思決定支援・自律的業務実行の実装へと投資の重点を移しつつあります。これら生成AIの需要増大はストック型収益拡大の追い風となっており、人月ビジネスに依存しない継続課金型ビジネスモデルへの移行を求める当社のサービス構造転換の方向性と合致しています。 ※株式会社富士キメラ総研「2026デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望」(2026年3月公表)から当社作成 ③ 生成AI・エージェント市場の競合環境と当社の位置づけ 生成AI・AIエージェント市場では、大手IT企業・コンサルティングファーム・スタートアップなど多様なプレイヤーが参入し、競争が激化しています。一方で、データサイエンスの高度な専門性を核としたコンサルティングサービスと、主要AIプラットフォームとのパートナーシップに基づく生成AIエージェント対応製品群を組み合わせて提供できる事業者は限られており、当社はこの強みと500社超の顧客基盤を活かして差別化された市場地位を確立してまいります。 コンサルティングサービスにおいては、従来型AIの需要が生成AIに代替される局面もある一方で、高精度な予測モデルや業界固有のAI活用では引き続き専門性の高いコンサルティングニーズが持続すると見込まれます。当社は従来型AIで培った専門性を生成AI・AIエージェント技術と統合し、分析提供にとどまらず判断・実行・運用までを見据えた意思決定支援を提供することで、顧客企業の多様かつ変化するニーズに継続的に対応してまいります。 (4)対処すべき課題 当社はコンサルティング事業を中核とした安定顧客基盤を維持しつつ、SNSマーケティング市場において高成長が期待されるプロダクト事業、および生成AI・エージェント領域にむけた取り組みの一環としてAIエージェント事業を立ち上げ、成長事業の核となるよう取り組んでまいりました。その結果、プロダクト事業およびAIエージェント事業は、当社の売上構成において新たな成長寄与領域としての確かな手応えを得るに至っております。一方で顧客企業の経営層の関心がAI精度向上から現場ですぐ使えるAIによる効率化ニーズの高まりや意思決定スピードの加速を背景に、従来の分析提供にとどまらず、生成AIを用いた判断・実行までを見据えた支援への進化が求められる局面にあることも明確になりました。また成長の選択肢を検討する中で、当社としては、まず本業における高品質・開発期間の長いオーダーメイドAI構築から、生成AIを組み合わせたAI活用へ切り替えることが、持続的成長の基盤であるとの認識を強めるに至っています。これらの成果と課題認識を踏まえ、新たな中期経営計画「SHIFT 2028」を策定いたしました。 「SHIFT 2028」のテーマ 次世代労働力としてのエージェント(データとAIの集合知)と、人が共存・共創する社会へのシフト 「SHIFT 2028」では、今般の生成AI・エージェント市場の進展を当社の事業構造および収益モデルを本質的に転換する契機として捉えています。本計画では、テクノロジー、ビジネスモデル、実行体制の三つの観点から、段階的な構造転換を進めてまいります。 ① 成長軸の転換(従来型AIから生成AIへ) 当社の技術的な成長軸を従来型AIから生成AIへと明確に転換します。従来型AI分野で培ってきたアルゴリズム設計、データ活用、業務理解に関する知見を基盤に、生成AIの活用領域へ事業の重心を移し、従来型AIと生成AIを組み合わせた高付加価値なソリューション提供を推進します。これにより、分析提供にとどまらず、判断・実行までを見据えた意思決定支援を強化し、生成AI・エージェントを中核とした事業領域への展開を進めていきます。 ② 収益構造の転換(フロー型からストック型へ) 収益構造については、フロー型収益を中心としたモデルから、プラットフォーム・インフラを含むストック型収益の比重を段階的に高める方向へ転換します。生成AIの普及を背景に、短期的には、売上の積み上げに着目し、安定性・継続性・再現性の高い売上構成へと転換することで、収益基盤の強化を図ります。これにより、継続的な価値提供が可能なビジネスモデルの確立を進めていきます。その上で中長期的には、生成AIやエージェントの高度化ならびにそれらを起点とした案件創出を通じて付加価値を拡張し、将来的に長期間にわたり利益を生み出し続けることができる事業構造の構築を目指します。 ③ 営業組織および技術組織の再設計による実行力強化 このため、営業機能については、トップマネジメントが関与する体制のもとで全社的に集約し、生成AI・エージェントに対する顧客ニーズを起点とした提案活動を強化します。既存顧客および新規顧客への対応を全体戦略として統合的にマネジメントすることで、顧客理解の深化、提案の質とスピードの向上、ならびに売上ポートフォリオ転換の着実な実行を図ります。 あわせて、技術組織についても、生成AI・エージェントを中心とした開発機能の再編を進め、技術知見や開発成果を全社で共有・活用するとともに生産性の高い体制へ刷新します。これにより、技術進化への対応力を高めるとともに、営業活動と連動した製品・サービス開発を可能とし、技術と営業がそれぞれの役割を明確にしながら、高い連携を実現する組織運営を目指します。 これら方針のもと、売上高を主要な経営管理指標として位置づけ、着実かつ堅固な成長の確保に取り組んでまいります。あわせて、生成AI・エージェント関連案件およびプロダクトが関与する売上の構成比を段階的に高め、成長率の高い領域へのシフトを進めていき、その進捗を測る指標として、生成AI・エージェント関連サービスの売上構成比や、ストック型収益の比率を補助指標として捉え、事業運営してまいります。
事業等のリスク2,776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】 有価証券報告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、文中における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、当社の事業等に係るリスクをすべて網羅するものではありません。 (1) 事業環境に関するリスク ① 技術革新の影響について 当社は、ビッグデータ活用技術及びAI技術に基づく事業を展開しておりますが、当該分野は新技術の開発が相次いでおり、変化の激しい業界となっております。当社は、顧客ニーズに応じた競争力のあるサービスを提供できるよう、人財の採用・育成や技術、ノウハウ等の取得に注力しておりますが、当社サービスに代わる競合他社の代替サービスが登場し、当社の競争力に影響を与える場合は、当社の事業に影響を与える可能性があります。 ② 景気動向及び業界動向の変動による影響について 当社がサービスを行うAI関連市場は今後急速に拡大すると当社では確信しております。このような状況下であるものの、景気動向や業界動向の変化等により顧客企業の事業環境や業績が悪化した場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 ③ システム障害について 当社の事業は、サービスの基盤をインターネット通信網や大規模なコンピュータサーバー群に依存しております。そのため、顧客へのサービス提供が妨げられるようなシステム障害の発生やサイバー攻撃によるシステムダウン等を回避すべく、稼働状況の監視及びシステムの冗長化やセキュリティ対策等による未然防止策を実施しております。このように対応は行っているものの、大規模なシステム障害等が発生した場合は、当社の事業に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 知的財産権におけるリスク 当社は、ビッグデータ解析及びAIにおける技術革新、知的財産権ビジネスの拡大等に伴い、知的財産権の社内管理体制を強化し、第三者の知的財産権侵害の可能性は可能な範囲で調査しております。当社にて十分な対応を行っているものの、万一他社の特許を侵害してしまった際には、ロイヤリティの支払や損害賠償請求等により、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ プロジェクトの検収時期の変動あるいは赤字化によるリスク 当社は、プロジェクトにおいて想定される工数等を基に見積もりを作成し受注をしております。見積作成にあたっては、顧客の要求する仕様に対する認識の相違や想定工数の大幅な乖離が生じないよう慎重に工数の算定をしております。しかしながら、プロジェクトの業務量は、顧客企業から受領するデータの内容・品質等に左右されるため、事前に正確な工数を見込むことは困難であります。そのため見積もり作成時に想定されなかった不測の事態等により、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑥ ソーシャルメディア活用に関するリスク 当社は業務上、ソーシャルメディアから日々大量に生成されるデータを取得しております。しかしながら、ソーシャルメディア運営者の方針転換等により情報提供等の方針が変更となった場合、サービス品質の低下や情報の取得に対する追加コストの発生等により、当社サービスに影響を及ぼす可能性があります。また、ソーシャルメディアデータの取得・利用に関しては、著作権法、個人情報保護法その他の関連法令、並びに国内外の規制・ガイドラインの整備・変更が継続的に行われております。今後、新たな法令の制定や既存の法令・規制の改正等により、当社サービスを提供する上での情報収集やサービスの提供方法自体に何らかの制約を受けることとなった場合、当社サービスに影響を及ぼす可能性があります。 (2) 当社の事業体制に関するリスク ① 人財の確保について 当社は、今後のさらなる事業拡大及び多様化に対応するため、専門的な情報技術や業務知識を有する優秀な人財を確保していくことが必要であると考えております。しかしながら、優秀な人財の確保が計画どおりに進まない場合や社外に流出した場合には、競争力の低下や事業拡大の制約要因が生じる可能性があり、結果として、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 ② 特定の取引先の依存について 当社は株式会社ファーストリテイリング、株式会社リクルートへの売上高が2026年3月期売上高に対してそれぞれ、18.1%、15.5%となっております。同社との関係性は良好でありますが、同社の事情や経営施策によっては取引が大きく減少することにより、当社の業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、企業価値を最大化すべく、コーポレート・ガバナンスの充実を経営の重要課題の一つと位置づけ、監査役監査及び内部監査室による内部監査の実施、規程・マニュアルを制定し、当該規程等に則り、想定されるリスクに関する情報を適時かつ組織横断的に集約し、適切なリスク管理を推進しております。 このような対応にも関わらず、法令等に抵触する事態や不正行為等が発生した場合は、当社の事業に影響を及ぼす可能性があります。 ④ 業務委託先の確保について 当社は、自社の人財の確保及び育成に注力している一方、プロジェクトを成功させるためには、プロジェクトの各局面に応じて適切な業務委託先を確保することも必要であると考えております。そのため、業務委託先との関係を強化し、柔軟に事業規模を拡大する仕組みの構築に取り組んでおります。しかしながら、プロジェクトに対する業務委託先の関与割合が高まった場合には、顧客が要求する品質水準に達するまでに、契約時点では予見不能な追加コストが発生する可能性や、当社の品質水準を満たす業務委託先を選定できない場合や業務委託先の経営不振等によりプロジェクトが遅延する可能性があり、その場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 ⑤ 仕入先について 当社が仕入販売しているソフトウエア商品については、当該仕入先の経営方針および事業計画等が変更された場合、顧客に対する商品およびサービスの提供に支障が生じる可能性があります。主要製品の仕入先である NetBase Solutions, Inc.、株式会社LangGeniusの経営方針の変化がある場合、当社の業績に影響を及ぼす可能性があります。 (3)自然災害に関するリスク ① 自然災害などによるリスク 大地震・火災・洪水等の自然災害の発生により、当社の事業活動が中断し、サービスに遅延が生じるおそれがあります。これにより、売上が減少し、事業の回復に多大な費用が生じた場合、当社業績に大きく影響を及ぼす可能性があります。
経営成績の分析 (MD&A)5,145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 当事業年度における国内経済は、緩やかな回復基調が続きましたが、米国の通商政策に伴う国際経済環境への影響、国際情勢による地政学的リスクの影響等もあり、依然として先行き不透明な状況が続いております。一方で、情報サービス産業においては、企業の競争力強化、生産性向上のためのDX関連投資の意欲は引き続き高い状況にあり、とりわけ、生成AIやAIエージェントを活用したDX市場は拡大しております。 このような状況の下、当社は2023年に策定した中長期目標の第1フェーズである2024年3月期から2026年3月期までの3カ年を対象とした「MISSION 2025」の最終年度にあたる中、「MISSION 2025」で掲げるコンサルティングサービスの持続的な成長を達成し、並行してプロダクトサービスのラインナップを全社挙げて強化するというテーマの実現に向けて事業を推進いたしました。また、生成AI市場の急成長を背景に、AIエージェント技術の導入と実用化を推進するため、企業向けAIエージェントサービスの提供を開始いたしました。 コンサルティングサービスでは、技術面においては、生成AI領域の拡大に向けたソリューション作成、「Databricks」活用によるデータマネジメント領域の強化を行いました。営業面においては、今期増強した営業組織と新たに設立したプリセールス活動の専任組織による営業強化、生成AIや「Databricks」に関するマーケティング強化、協業企業とのアライアンスを活用した受注獲得に取り組みました。 プロダクトサービスでは、仕入製品としては製品力に優れ世界的な有名企業で活用されているQUID製品の販売強化、当社オリジナル製品であるレビュー分析に特化したAIエージェント「TDSE KAIZODE」(以下「KAIZODE」)の付加価値向上に取り組みました。 AIエージェントサービスでは、「Dify」を軸とする最新の生成AI技術を踏まえたAIエージェントに関するソリューション開発及びデリバリー強化に取り組んでおります。また、ジーデップ・アドバンス社と協業し、「Dify」を用いた生成AIの開発をNVIDIA DGX B200のプライベートクラウド上で利用するサービス、Microsoft の AI エージェント開発プラットフォーム「Copilot Studio」活用支援サービスを開始いたしました。 以上のとおり取組んできた結果、当事業年度の業績においては、売上高は、プロダクトサービス及びAIエージェントサービスが順調に拡大したことにより、3,005,502千円(前期比11.4%増)となりました。利益面では、コンサルティング事業強化のための人件費、新設のAIエージェント部門立ち上げに伴う人件費等が増加しましたが、売上高が増加したことにより、営業利益は214,286千円(前期比7.8%増)、経常利益は232,482千円(前期比15.4%増)、当期純利益は174,566千円(前期比27.8%増)となりました。 なお各四半期会計期間では、以下のとおりとなっております。 第1四半期会計期間   第2四半期会計期間   第3四半期会計期間   第4四半期会計期間 売上高   670,732千円   745,234千円   755,194千円   834,340千円 営業利益   6,574千円   36,196千円   104,920千円   66,595千円 経常利益   3,954千円   42,858千円   117,893千円   67,776千円 四半期純利益   2,477千円   28,999千円   80,996千円   62,093千円 ② 財政状態の状況 当事業年度末における資産合計は、前事業年度末と比べ247,199千円増加し2,979,065千円となりました。 (流動資産) 流動資産の残高は、前事業年度末と比べ262,968千円増加し2,728,803千円となりました。これは主に現金及び預金が188,412千円、売掛金及び契約資産が26,668千円及び前渡金が41,584千円それぞれ増加したこと等によるものであります。 (固定資産) 固定資産の残高は、前事業年度末と比べ15,768千円減少し250,262千円となりました。これは減価償却費53,742千円の計上による償却資産の減少があるものの、原状回復費用の再見積りに伴う建物の増加24,926千円及び繰延税金資産が19,577千円それぞれ増加したこと等によるものであります。 当事業年度末における負債合計は、前事業年度末と比べ80,862千円増加し603,686千円となりました。 (流動負債) 流動負債の残高は、前事業年度末と比べ55,869千円増加し558,693千円となりました。これは税控除等の影響により未払法人税等が28,559千円減少したものの、取引拡大に伴い前受金が52,905千円増加した他、賞与引当金が38,143千円の増加等によるものであります。 (固定負債) 固定負債の残高は、前事業年度末と比べ24,992千円増加し44,992千円となりました。これは資産除去債務の再見積りによるものであります。 当事業年度末における純資産合計は、前事業年度末と比べ166,337千円増加し2,375,379千円となりました。これは主に当期純利益174,566千円を計上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2,143,904千円となり、前事業年度末1,955,492千円と比べ188,412千円増加しました。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、193,532千円(前事業年度は197,348千円の獲得)となりました。これは主に税引前当期純利益233,258千円(前事業年度は201,197千円)及び取引の時間経過に伴う前受金の増加等のプラス要因、取引の拡大に伴う前渡金の増加及び法人税等の支払等のマイナス要因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) 投資活動の結果得られた資金は、7,559千円(前事業年度は11,700千円の使用)となりました。これは主に保険積立金の解約による収入等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) 財務活動の結果使用した資金は、22,116千円(前事業年度は22,064千円の使用)となりました。これは主に配当金の支払によるものであります。 (2) 生産、受注及び販売の実績 ① 生産実績 当社が行う事業は、提供するサービスの性格上、生産実績の記載に馴染まないため、記載しておりません。 ② 受注実績 当事業年度における受注実績は、次のとおりであります。 セグメントの名称   受注高(千円)   前年同期比(%)   受注残高(千円)   前年同期比(%) ビッグデータ・AIソリューション事業   3,244,253   120.8   920,811   135.0 合計   3,244,253   120.8   920,811   135.0 ③ 販売実績 当事業年度における販売実績は、次のとおりであります。 セグメントの名称   販売高(千円)   前年同期比(%) ビッグデータ・AIソリューション事業   3,005,502   111.4 合計   3,005,502   111.4 (注) 主な相手先別の販売実績及び当該販売実績の総販売実績に対する割合は次のとおりであります。 相手先   前事業年度   当事業年度 販売高(千円)   割合(%)   販売高(千円)   割合(%) ㈱ファーストリテイリング   552,457   20.5   544,519   18.1 ㈱リクルート   623,745   23.1   464,803   15.5 (3) 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当社が判断したものであります。 ① 重要な会計方針及び見積り 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り重要となる会計方針は「第5 経理の状況 1 財務諸表等 (1) 財務諸表 注記事項 重要な会計方針」に記載のとおりであります。 その作成には、経営者による会計方針の選択・適用、資産・負債及び収益・費用の報告金額及び開示に影響を与える見積りを必要としております。経営者は、これらの見積りについて合理的に判断しておりますが、実際の結果は、見積りによる不確実性のため、これらの見積りと異なる場合があります。 ② 経営成績等の状況に関する認識及び分析・検討結果 (売上高) 当事業年度の売上高は、AIエージェントサービスの好調な立ち上がり及びプロダクトサービスにおけるQUID製品の販売強化等により前事業年度比11.4%増の3,005,502千円となりました。 (売上原価、売上総利益) 当事業年度における売上原価は、前事業年度比7.2%増の1,901,139千円となりました。これは主に人員増に伴う労務費の増加及びプロダクトサービスの伸長に伴う商品仕入の増加等によるものであります。 この結果、当事業年度の売上総利益は、前事業年度比19.4%増の1,104,362千円となりました。 (販売費及び一般管理費、営業利益) 当事業年度における販売費及び一般管理費は、前事業年度比22.5%増の890,076千円となりました。これは主に事業強化及び新設部門立ち上げに伴う人件費関連費用の増加等によるものであります。 この結果、当事業年度の営業利益は、前事業年度比7.8%増の214,286千円となりました。 (営業外損益、経常利益) 当事業年度における営業外収益は、前事業年度比467.5%増の18,520千円となりました。 この結果、当事業年度の経常利益は、前事業年度比15.4%増の232,482千円となりました。 (特別損益、当期純利益) 当事業年度における特別利益は776千円となりました。 この結果、当事業年度の当期純利益は、前事業年度比27.8%増の174,566千円となりました。 ③ キャッシュ・フローの状況の分析 キャッシュ・フローの状況の分析につきましては、「第2 事業の状況 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 ③ キャッシュ・フローの状況 」に記載しております。 当社の資本の財源及び資金の流動性については、次のとおりであります。 当社の事業活動における運転資金需要の主なものは、労務費、外注費及び商品仕入のほか、販売費及び一般管理費等の営業費用、研究開発のための費用であります。当事業年度における現金及び現金同等物の残高は、税引前当期純利益の増加等により、前事業年度末より188,412千円増加の2,143,904千円となりました。流動比率は488.4%と、流動性を十分に確保しております。運転資金や投資資金については、自己資金により調達することを基本としておりますが、必要に応じて金融機関等より調達を行うこととしております。 ④ 経営方針・経営戦略上の目標の達成状況を判断するための指標 当社の経営方針・経営戦略については、「第2 事業の状況」「1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」「(1)経営方針」に記載の通りです。経営上の目標の達成状況を判断するための指標は、「第2 事業の状況」「1 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等」「(2) 中期経営計画」に記載の通りであり、責任を明確化した組織運営および経営管理を行ってまいります。

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

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本ページは公的開示と市場データに、群青で示した解釈を重ねて構成しています。財務・株価の数値は開示・市場データをそのまま表示し、AIには生成させていません。 AI評価 (割安判定・スコア) は解釈です — 詳しくは編集方針をご覧ください。