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。
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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 |
|---|---|---|---|
| 1 | 9767日建工学 | 30億円 | 10.4倍 |
| 2 | 9212Green Earth Institute | 30億円 | 43.1倍 |
| 3 | 7359東京通信グループ | 30億円 | 9.3倍 |
| 4 | 9376ユーラシア旅行社 | 30億円 | 54.1倍 |
| 5 | 6577ベストワンドットコム | 30億円 | — |
| 6 | 7046TDSE | 29億円 | 15.8倍 |
| 7 | 6046リンクバル | 29億円 | — |
| 8 | 3326ランシステム | 29億円 | 27.6倍 |
| 9 | 192Aインテグループ | 28億円 | — |
| 10 | 2499日本和装ホールディングス | 28億円 | 16.6倍 |
| 11 | 2300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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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 | 平均年齢歳 | 平均勤続年 | 連結従業員数人 | 一人当たり営業利益万円 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019年3月 | 559 | 35.3 | 2.7 | 93 | — |
| 2020年3月 | 567 | 35.1 | 3.0 | 103 | — |
| 2021年3月 | 563 | 34.3 | 3.3 | 111 | — |
| 2022年3月 | 595 | 35.4 | 3.8 | 114 | — |
| 2023年3月 | 701 | 35.5 | 3.9 | 130 | — |
| 2024年3月 | 720 | 35.6 | 4.1 | 145 | — |
| 2025年3月 | 650 | 36.1 | 4.2 | 159 | 126 |
| 2026年3月 | 677 | 36.4 | 4.5 | 170 | 118 |
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
- 調達188万円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
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、営業利益は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%。
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4Q | 7 | — | — | 1 |
| 2024年1Q | 6 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2024年2Q | 6 | 1 | 16.7 | 1 |
| 2024年3Q | 7 | 1 | 14.3 | 0 |
| 2024年4Q | 6 | — | — | 1 |
| 2025年2Q | 13 | 1 | 7.7 | 1 |
| 2025年4Q | 14 | 1 | 7.1 | 0 |
| 2026年2Q | 14 | 0 | 0.0 | 0 |
| 2026年4Q | 16 | 2 | 12.5 | 2 |
| 2027年1Q | 8 | 0 | 0.0 | 0 |
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 | 3 | — | 0 | — | 0 |
| 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 | 5 | — | 0 | — | 0 |
| 2017年3月 | 8 | — | 1 | — | 1 |
| 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 | 10 | — | 1 | — | 1 |
| 2019年3月 | 14 | — | 2 | — | 1 |
| 2020年3月 | 14 | — | 1 | — | 1 |
| 「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 | 13 | — | 1 | — | 2 |
| 2022年3月 | 17 | — | 2 | — | 1 |
| 2023年3月 | 24 | — | 3 | — | 2 |
| 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 | 25 | — | 3 | — | 2 |
| AIエージェント本部設立。 | |||||
| 2025年3月 | 27 | 2 | 2 | 7.4 | 1 |
| 2026年3月 | 30 | 2 | 2 | 6.7 | 2 |
金額は有価証券報告書の連結値をそのまま掲載しています。帯の長さは列ごとの最大値との比です。空欄の期は有価証券報告書からその項目の数値が取れていません(0ではありません)。
利益の構造
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2億円で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。
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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 |
| 2018年3月 | 1 | 0 | 1 | 1 | 5 |
| 2019年3月 | 2 | −1 | 5 | 1 | 12 |
| 2020年3月 | 1 | −8 | 5 | −7 | 9 |
| 2021年3月 | 0 | 10 | −5 | 10 | 14 |
| 2022年3月 | 2 | 0 | 0 | 2 | 16 |
| 2023年3月 | 2 | 0 | 0 | 2 | 18 |
| 2024年3月 | 1 | −1 | 0 | 0 | 18 |
| 2025年3月 | 2 | 0 | 0 | 2 | 20 |
| 2026年3月 | 2 | 0 | 0 | 2 | 21 |
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 | 1 | 1 | 0 | 59.0 |
| 2016年3月 | 5 | 4 | 1 | 86.4 |
| 2017年3月 | 6 | 5 | 1 | 80.5 |
| 2018年3月 | 8 | 6 | 2 | 78.3 |
| 2019年3月 | 15 | 14 | 1 | 87.7 |
| 2020年3月 | 20 | 13 | 7 | 66.5 |
| 2021年3月 | 18 | 16 | 2 | 88.2 |
| 2022年3月 | 21 | 17 | 4 | 83.3 |
| 2023年3月 | 23 | 19 | 4 | 79.9 |
| 2024年3月 | 24 | 21 | 3 | 85.0 |
| 2025年3月 | 27 | 22 | 5 | 80.8 |
| 2026年3月 | 30 | 24 | 6 | 79.7 |
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。
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で534社中50位あたり、逆に低いのは配当利回りで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。
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。
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) | 15.8倍 |
| PER (会社予想) | 32.4倍 |
| PBR | 1.16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 | — |
| PBR | 1.16倍 | 3.51倍 |
| ROE | 7.6% | 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。
- 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中
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弱
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、出遅れ感不定影響弱
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中
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。
- 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強
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%と低下通年影響中
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弱
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中
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。
- 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円で、前期から+0.0%。いまの株価に対する利回りは0.76%。
| 決算期 | 1株あたり配当円 | 前期比% | 配当性向% |
|---|---|---|---|
| 2020年3月 | 10 | — | 22.7 |
| 2021年3月 | 20 | 100.0 | 21.5 |
| 2022年3月 | 10 | −50.0 | 13.9 |
| 2023年3月 | 10 | 0.0 | 12.2 |
| 2024年3月 | 10 | 0.0 | 10.4 |
| 2025年3月 | 10 | 0.0 | 15.3 |
| 2026年3月 | 10 | 0.0 | 12.0 |
過去の配当は株式分割にあわせて調整した金額です。配当性向は有価証券報告書に記載された各期の値で、利益のうち配当に回した割合を示します。
- 権利付き最終日—
- 権利確定日—
- 支払開始日—
- 今期の会社予想年間予想¥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・その他で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 | 58.6 | 60.3 | 55.8 | 57.9 | 60.2 | 59.2 |
| 事業法人 | 25.0 | 25.2 | 25.3 | 27.6 | 28.1 | 25.8 |
| 金融機関 | 9.0 | 7.9 | 8.2 | 8.7 | 7.9 | 8.1 |
| 証券会社 | 3.8 | 4.0 | 5.0 | 3.6 | 3.3 | 6.0 |
| 自己株式 | 6.8 | 6.5 | 6.0 | 5.6 | 5.2 | 4.9 |
| 外国法人 | 3.6 | 2.5 | 5.6 | 2.0 | 0.1 | 0.6 |
| 外国人個人 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2 | 0.3 | 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 | 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 |
| 09 | TDSE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。
- 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 | EPS円 | BPS円 | ROE% | PER倍 | 配当性向% |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015年3月 | 75 | 256 | 34.3 | — | — |
| 2016年3月 | 85 | 271 | 13.5 | — | 14.7 |
| 2017年3月 | 53 | 311 | 18.0 | — | 23.8 |
| 2018年3月 | 45 | 349 | 13.4 | — | 5.6 |
| 2019年3月 | 76 | 659 | 14.6 | 62.8 | 13.1 |
| 2020年3月 | 44 | 635 | 6.8 | 40.5 | 22.7 |
| 2021年3月 | 93 | 776 | 13.2 | 21.7 | 21.5 |
| 2022年3月 | 72 | 830 | 9.0 | 16.9 | 13.9 |
| 2023年3月 | 82 | 904 | 9.4 | 37.7 | 12.2 |
| 2024年3月 | 97 | 999 | 10.2 | 21.0 | 10.4 |
| 2025年3月 | 66 | 1,059 | 6.4 | 19.8 | 15.3 |
| 2026年3月 | 83 | 1,135 | 7.6 | 15.2 | 12.0 |
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 | 45 | 32,860 |
| 池野成一 | 取締役 執行役員常務 | 57 | 7,137 |
| 結束晃平 | 取締役 執行役員常務 | 42 | 7,265 |
| 宮本竜哉 | 取締役 | 62 | 2,000 |
| 桜井えり子 | 監査役(常勤) | 62 | 4,600 |
| 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期
| 役員の区分 | 人数名 | 固定報酬百万円 | その他百万円 | 合計百万円 | 1人あたり百万円 |
|---|---|---|---|---|---|
| 取締役(社内) | 4 | 56 | 13 | 68 | 17 |
| 監査役 | 1 | 9 | — | 9 | 9 |
| 社外監査役 | 2 | 8 | — | 8 | 4 |
| 社外取締役 | 1 | 4 | — | 4 | 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 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
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
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
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
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13期(2025/04/01-2026/03/31)2026-06-26
- 半期報告書半期報告書-第13期(2025/04/01-2026/03/31)2025-11-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第12期(2024/04/01-2025/03/31)2025-06-26
- 半期報告書半期報告書-第12期(2024/04/01-2025/03/31)2024-11-14
- 有価証券報告書有価証券報告書-第11期(2023/04/01-2024/03/31)2024-06-27
- 四半期報告書四半期報告書-第11期第3四半期(2023/10/01-2023/12/31)2024-02-14
- 四半期報告書四半期報告書-第11期第2四半期(2023/07/01-2023/09/30)2023-11-14
- 四半期報告書四半期報告書-第11期第1四半期(2023/04/01-2023/06/30)2023-08-10
- 有価証券報告書有価証券報告書-第10期(2022/04/01-2023/03/31)2023-06-26
- 四半期報告書四半期報告書-第10期第3四半期(2022/10/01-2022/12/31)2023-02-14
- 四半期報告書四半期報告書-第10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10期第1四半期(令和4年4月1日-令和4年6月30日)2022-08-10
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