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TDSE株式会社
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JINGI 解析 / 無料
読解タイプキャッシュリッチ×高自己資本の堅実型
解析準備中。
✓ 実質キャッシュ超過21.4億(価格未投入)✓ 自己資本比率79.7%✓ 直近5期連続増収✓ 営業CFが純益を裏打ち(CFO/純益 平均1.15x)
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実質キャッシュ超過21.4億(価格未投入)。時価総額比は株価入力後に確定(DEC-008 価格入力型)
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直近5期連続増収。売上 17.2→30.1億
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営業CFが純益を裏打ち(CFO/純益 平均1.15x)。計上益がキャッシュで裏付けられる=利益の質が高い
JINGIの解析は有価証券報告書など一次開示の事実に接地した構造読解です。「所有に値する事業か・静かにすり減る事業か」を読むためのもので、割安/割高の断定・目標株価・特定銘柄の売買推奨ではありません。最終的な投資判断はご自身の責任で行ってください。
RESULTS 直近業績(26/03期・単年)
損益(PL)
売上高
30.1億
前年比 +11.4%
営業利益
2.1億
前年比 +7.8%
経常利益
2.3億
前年比 +15.4%
純利益
1.7億
前年比 +27.8%
財政状態(BS)
総資産
29.8億
前年比 +9.0%
純資産
23.8億
前年比 +7.5%
現金
21.4億
前年比 +9.6%
有利子負債
0.0億
前年比 +0.0%
キャッシュフロー(CF)
営業CF
1.9億
前年比 -1.9%
投資CF
0.1億
黒字転換
財務CF
-0.2億
—
フリーCF
1.9億
—
直近1年の実額と前年比(億円)。PL=稼ぐ力/BS=財務の厚み/CF=現金の出入り。推移は下の各カードで確認できます。出所: 有報 連結PL/BS/CF
FINANCIALS 業績推移(5期・有報)
| 指標 | 22/03 | 23/03 | 24/03 | 25/03 | 26/03 |
|---|---|---|---|---|---|
| 売上高(百万) | 1,724 | 2,416 | 2,521 | 2,699 | 3,006 |
| 営業利益(百万) | — | — | — | 199 | 214 |
| 経常利益(百万) | 220 | 267 | 275 | 201 | 232 |
| 純利益(百万) | 148 | 169 | 200 | 137 | 175 |
| EPS(円) | 72.2 | 81.8 | 96.6 | 65.6 | 83.5 |
| 1株配当(円) | 10.0 | 10.0 | 10.0 | 10.0 | 10.0 |
| 営業利益率(%) | — | — | — | 7.4 | 7.1 |
| ROE(%) | 9.0 | 9.4 | 10.2 | 6.4 | 7.6 |
| 自己資本比率(%) | 83.3 | 79.9 | 85.0 | 80.8 | 79.7 |
BALANCE SHEET 財政状態推移(5期・有報)
| 指標 | 22/03 | 23/03 | 24/03 | 25/03 | 26/03 |
|---|---|---|---|---|---|
| 総資産(百万) | 2,052 | 2,340 | 2,440 | 2,732 | 2,979 |
| 純資産(百万) | 1,708 | 1,869 | 2,075 | 2,209 | 2,375 |
| 流動資産(百万) | — | — | — | 2,466 | 2,729 |
| 流動負債(百万) | — | — | — | 503 | 559 |
| 現金(百万) | 1,614 | 1,776 | 1,792 | 1,955 | 2,144 |
| 有利子負債(百万) | — | — | — | 1 | 1 |
| ネットキャッシュ(百万) | — | — | — | 1,955 | 2,143 |
| BPS(円) | 830.5 | 903.8 | 999.0 | 1,058.7 | 1,134.8 |
| 自己資本比率(%) | 83.3 | 79.9 | 85.0 | 80.8 | 79.7 |
総資産の伸びと純資産の厚み、現金と有利子負債の差(ネットキャッシュ)で財務の安全性を読む。自己資本比率が高く現金>有利子負債なら財務は相対的に堅い(借入依存が小さい)。出所: 有報 連結貸借対照表
CASH FLOW キャッシュフロー推移(5期)
| キャッシュフロー | 22/03 | 23/03 | 24/03 | 25/03 | 26/03 |
|---|---|---|---|---|---|
| 営業CF(百万) | 224 | 195 | 107 | 197 | 194 |
| 投資CF(百万) | -13 | -13 | -69 | -12 | 8 |
| 財務CF(百万) | -41 | -21 | -22 | -22 | -22 |
営業CFがプラスで安定=利益がきちんと現金化。営業CFが継続してマイナスなら本業が現金を生めていない兆候(投資CFのプラスは資産売却による場合あり)。出所: 有報 連結CF計算書
解析 / 時間軸 グラフで見る(5年の軌跡)
水準の一点でなく軌跡で読む(原則8)。稼ぐ力 → 現金 → 1株の価値 → 財政状態の順に並べています。各グラフはカーソルを載せると年ごとの数値が出ます。詳細な数値は各セクションの表に併記。
表示形式:(選択は次回も保持・%系は補助線のまま)
① 稼ぐ力 ― 成長・収益性・資本効率
売上高純利益
規模(売上)と最終利益。売上が伸び利益も連動して増えているか。差の開き=利益率の変化。
粗利率営業利益率純利益率
利益率が安定〜上昇なら価格決定力・コスト管理が効く。低下は競争激化や一過性費用を疑う。
ROEROAROIC
資本効率。ROEが高くてもROAが低ければレバレッジ依存。ROIC(投下資本利益率)は本業が投下資本をどれだけ稼ぎに変えたか=事業そのものの効率。
② 現金の生成と使い方(キャッシュフロー)
営業CF投資CF財務CF
営業CFがプラスで安定=本業が現金を生む。投資CF−は成長投資、財務CF−は返済・還元。
フリーCF
オーナー利益の目安。継続プラスなら配当・自社株買い・無借金化の原資。マイナス続きは要警戒。
設備投資減価償却
再投資の強度。設備投資が減価償却を上回る=成長投資の局面、下回る=維持・回収局面。資産の重い/軽いビジネスかも見える。
営業CF/純利益
1倍前後以上なら利益がきちんと現金化。継続して1倍を大きく下回ると会計利益と現金の乖離を疑う。
③ 1株の価値と株主還元
EPS
1株あたりの稼ぐ力。右肩上がりが理想。増資による希薄化で伸び悩むなら発行株数も確認。
1株配当配当性向
配当の増加基調と配当性向(利益の何%を配当)。高すぎ(100%超)は無理な配当、低すぎは内部留保重視。
④ 財政状態・安全性(バランスシート)
総資産純資産
規模の拡大と純資産(自己資本)の厚み。純資産が着実に増えていれば毀損より蓄積のフェーズ。
BPS自己資本比率
BPS(1株純資産)の積み上がり=内部留保の蓄積。自己資本比率が高いほど財務の安全度が高い。
流動資産流動負債流動比率
短期の支払い余力。流動資産が流動負債を十分上回る(流動比率が高い)ほど短期の安全性が高い。
固定資産固定負債固定比率
長期の資産と負債(固定資産=総資産−流動資産、固定負債=総負債−流動負債)。固定比率(固定資産÷自己資本)が100%以下なら長期資産を自己資本で賄えており財務は保守的。
現金有利子負債
手元資金と借金の推移。現金が有利子負債を上回れば実質無借金。借金が膨らむトレンドは財務リスク。
ネットキャッシュ
現金から借金を引いた実質手元資金。プラスで増加=手元の純現金が厚いことを表す。マイナスは有利子負債が現金を上回る状態。
出所: 有価証券報告書(主要な経営指標等・本表)を構造化し算出。原則8=時間軸で読む。情報提供であり売買推奨ではありません。
解析 / 時間軸 5年軌跡(スナップショットが隠す推移)
| 指標 | 22/03 | 23/03 | 24/03 | 25/03 | 26/03 |
|---|---|---|---|---|---|
| 純利益率(%) | 8.6 | 7.0 | 7.9 | 5.1 | 5.8 |
| ROE(%) | 9.0 | 9.4 | 10.2 | 6.4 | 7.6 |
| ROA(%) | 7.2 | 7.2 | 8.2 | 5.0 | 5.9 |
| 総資産回転(回) | 0.84 | 1.03 | 1.03 | 0.99 | 1.01 |
| 営業CF率(%) | 13.0 | 8.1 | 4.3 | 7.3 | 6.4 |
| 営業CF/純益(倍) | 1.51 | 1.16 | 0.54 | 1.45 | 1.11 |
| 配当性向(%) | 13.8 | 12.2 | 10.3 | 15.3 | 12.0 |
| 売上 前年比(%) | — | 40.2 | 4.4 | 7.0 | 11.3 |
| 純資産 前年比(%) | — | 9.4 | 11.0 | 6.5 | 7.5 |
単年の水準でなく軌跡(時間軸)で読む層。増収率・純資産の前年比・営業CF率の年次推移から、加速か失速か・蓄積か毀損かを見る。出所: 有報 主要な経営指標等(5期)。原則8=時間軸。
DIVIDEND 配当・株主還元(実績5期)
22/03
¥10.0
23/03
¥10.0
24/03
¥10.0
25/03
¥10.0
26/03
¥10.0
配当性向 12.0%・連続増配 —年。出所: 有報 1株当たり配当(EDINET)
解析 / 数値 数値で見る質(FCF・資本効率・複利)
FCF(オーナー利益)
1.9億
ROIC
—%
粗利率
36.7%
アクルーアル比率
-0.7%
売上CAGR
14.9%
EPS CAGR
3.7%
FCF・資本効率(ROIC/EV倍率)・複利(CAGR)・利益の質(アクルーアル)を一次データから算出。売上CAGRとEPS CAGRの差は成長が1株利益に乗っているかの目安、アクルーアル比率が大きく+なら会計利益とキャッシュの乖離に留意。赤字・CF流出時は該当指標を算定せず「—」で示す。情報提供であり売買推奨ではありません。
解析 / 数値(全量) 全数値指標
利益の質・収益性
純利益率
5.8%
ROA
5.9%
総資産回転
1.01回
実効税率
25.2%
現金変換(CFO/営業益)
0.90倍
CFO/純益(平均)
1.15倍
累計営業CF
9.2億
FCFマージン
6.4%
資本効率・複利
維持capex(capex/減価)
0.00倍
BPS CAGR
8.1%
ソルベンシー・還元・希薄化
流動比率
4.88倍
純負債/EBITDA
-8.00倍
インタレストカバレッジ
—倍
債務返済年数
0.0年
配当性向
12.0%
連続増配
—年
希薄化率
—%
すべて一次データ(有報)から算出。赤字・CF流出時は該当指標を算定せず「—」で示す(割高・割安の断定はしません)。情報提供であり売買推奨ではありません。
解析 偏差値プロファイル(全社比較)
掲載企業の母集団の中で、この企業が各指標でどこに位置するかを偏差値(平均50・標準偏差10)で表示。高いほど良いに方向を統一(純負債・アクルーアル等は低いほど高偏差値)。縦線=平均(50)。
50
50
51
50
52
50
50
54
52
48
50
51
49
母数が多いほど統計的に安定します(現状は掲載数が母数・指標により母数は異なる)。出所: 有価証券報告書(EDINET)の一次データから算出。情報提供であり売買推奨ではありません。
解析 のれん・無形/減損リスク
のれん
—億
顧客関連資産
—億
無形合計 0.0億(のれん+顧客関連)=ほぼ無し(純資産比 0.0%)。買収で積んだ無形が乏しく、事業が悪化しても減損で自己資本を削るリスクは小さい(買収に依存しない自前の事業)。出所: 有報 連結BS
解析 大株主・浮動株(出入口)
浮動株比率
44.0%
発行済−上位10−自己株
支配株主
株式会社テクノスジャパン
18.1% 保有
自己株式
4.85%
106,800株 ・簿価0.4億
| 大株主 | 比率 |
|---|---|
| 1. 株式会社テクノスジャパン | 18.1% |
| 2. 城谷 直彦 | 7.9% |
| 3. あいおいニッセイ同和損害保険株式会社 | 7.6% |
| 4. 株式会社NTTデータ | 7.6% |
| 5. 城谷 紀子 | 3.8% |
| 6. 株式会社SBI証券 | 2.8% |
| 7. 楽天証券㈱共有口 | 1.7% |
| 8. 東垣 直樹 | 1.6% |
| 9. TDSE従業員持株会 | 1.3% |
| 10. 上嶋 秀治 | 1.2% |
上位10で 53.7%・発行済 2,200,000株・自己株 106,800株・浮動株 969,200株・株主 1,592名。所有者別(単元): 外国人 1.0% / 機関 14.1% / 個人 59.2%。浮動株が薄く出来高次第で値が飛びやすい=出入口の狭さに留意。出所: 有報 大株主の状況/所有者別状況
STRUCTURE 構造的に隣接する企業
同一の会計監査人や共有する法人株主が確認できませんでした=構造的に独立(機関投資家ネットワークの外)。同族・少数支配や独立系監査人の企業に多く、それ自体が構造上の特徴です。出所: 有報 大株主の状況/会計監査人
解析 / 統治 統治・資本の使い方
経営陣(取締役会)の持株比率—
政策保有株式(簿価合計)0.0百万円(0銘柄)
役員報酬総額 / 役員数89.6百万円 / 8名
平均年間給与(提出会社)677万円(前期比 +4.2%)
従業員数(連結)170名
監査報酬 / 非監査報酬18.2百万円 / —
平均勤続年数4.5年
女性管理職比率3.2%
従業員1人当たり売上17.7百万円
従業員1人当たり営業利益1.3百万円
政策保有株式の対純資産比0.0%
政策保有株式の多寡は資本効率と少数株主への向き合い方の手掛かり、役員報酬・平均年収の推移はコスト構造と人的資本の変化を映す。監査報酬に対する非監査報酬比は監査人の独立性、平均勤続年数・女性管理職比率は組織の定着と多様性の手掛かり。経営陣(取締役会)の持株比率は経営の当事者性(自社株のskin-in-the-game)=創業者主導かプロ経営かの手掛かり、従業員1人当たり営業利益は労働生産性、政策保有株式の対純資産比は自己資本のうち持ち合いに固定された割合(高いほど資本効率の重石)。出所: 有報(コーポレート・ガバナンス/従業員の状況)。
PROFILE 会社概要
解析 / 参考 バリュエーション算定(現在株価を入力)
証券サイト等で見た現在株価を入力すると、PER・実質PER・利回り・概算時価総額を即時計算します。表示値は入力した現在株価に基づく参考値で、当サイトはリアルタイム株価を配信していません。
円
概算時価総額
—
株価×発行済
PER(実績)
—
株価÷EPS
PBR(実績)
—
株価÷BPS
実質PER
—
現金控除後
益回り(EBIT/EV)
—
EBIT÷企業価値
配当利回り
—
1株配当÷株価
概算時価総額=現在株価 × 発行済株式総数(有報 26/03期末 基準・2,200,000株)。基準日以降の自己株消却・新株発行で実際と差が出ることがあります。PER・PBR・実質PER・各利回りは1株ベースのため、この差の影響を受けません。実質PER・益回りの純現金・営業利益は有報基準。情報提供であり、割安/割高の断定や売買の推奨ではありません。
解析 / 監視 適時開示タイムライン(定点観測の起点)
2026-06-29臨時報告書 ↗
2026-06-26内部統制報告書-第13期(2025/04/01-2026/03/31) ↗
2026-06-26確認書 ↗
2026-06-26有価証券報告書(2026年3月期) ↗
2026-04-03臨時報告書 ↗
2025-11-14確認書 ↗
2025-11-14半期報告書-第13期(2025/04/01-2026/03/31) ↗
2025-06-30臨時報告書 ↗
2025-06-26確認書 ↗
2025-06-26内部統制報告書-第12期(2024/04/01-2025/03/31) ↗
2025-06-26有価証券報告書(2025年3月期) ↗
新しい開示が出るたびに仮説(テーゼ)を読み直す定点観測の情報元。有価証券報告書は決算期(○年○月期)を添えて過去分も並びます(年で絞り込み可)。各行から EDINET の提出書類を開けます。有料プランでは開示が積まれるたび「テーゼは生きているか」を再検証します。出所: EDINET 提出書類一覧
SOURCE 一次開示 原文(有価証券報告書・抜粋)
事業の内容— EDINETより引用 ↗
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
生産・受注・販売の状況— EDINETより引用 ↗
1.製品及びサービスごとの情報単一の製品・サービスの区分の外部顧客への売上高が損益計算書の売上高の90%を超えるため、記載を省略しております。
主要な販売先— EDINETより引用 ↗
3.主要な顧客ごとの情報 (単位:千円)顧客の氏名又は名称売上高関連するセグメント名㈱リクルート623,745ビッグデータ・AIソリューション事業㈱ファーストリテイリング552,457ビッグデータ・AIソリューション事業
事業等のリスク— EDINETより引用 ↗
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。
経営者による分析(MD&A)— EDINETより引用 ↗
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3,244,253120.8920,811135.0合計3,244,253120.8920,811135.0 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3,005,502111.4合計3,005,502111.4 (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552,45720.5544,51918.1㈱リクルート623,74523.1464,80315.5 (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
経営方針・経営環境・課題— EDINETより引用 ↗
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
重要な契約— EDINETより引用 ↗
5 【重要な契約等】ビッグデータ・AIソリューション事業に関する契約 相手先の名称国名初回契約締結日契約期間契約内容NetBase Solutions, Inc.米国2014年9月26日2021年7月29日から2022年7月28日まで1年毎の自動更新販売代理店契約NetBase Solutions, Inc. が所有する製品の国内における販売権の取得等。Cognigy GmbHドイツ2018年8月1日2018年8月1日から2019年7月31日まで1年毎の自動更新販売代理店契約Cognigy GmbHが所有する製品の販売権の取得等。㈱LangGenius日本2025年8月26日2025年8月26日から2026年8月25日まで1年毎の合意更新販売代理店契約LangGenius社が所有するDifyライセンスの販売権の取得等。
配当政策— EDINETより引用 ↗
3 【配当政策】当社は、株主の皆様に対し会社の業績に応じた適正な利益還元に加え、経営基盤の強化と将来の事業展開に備えるため内部留保の充実を図ることが重要と考えております。この方針に従い、剰余金の配当は会社の業績や財務状況、配当性向等を総合的に勘案のうえ決定しております。当社の剰余金の配当は、年1回の期末配当を基本としており、剰余金の配当等会社法第459条第1項各号に定める事項については、法令に別段の定めがある場合を除き、取締役会の決議によって定める旨を定款に定めております。また、将来の中間配当の実施に備え、剰余金の配当基準日は、期末配当は毎年3月31日、中間配当は毎年9月30日とする旨を定款に定めております。内部留保の使途につきましては、今後予想される経営環境の変化に対応する事業展開に備えた事業基盤の強化、技術者拡充の採用活動、技術高度化のための教育活動等に充てることにいたします。当期の期末配当につきましては、上記方針を踏まえ、2026年5月14日開催の取締役会において普通配当10円とすることを決議いたしました。なお、当事業年度の剰余金の配当は、次のとおりであります。 決議年月日配当金の総額(千円)1株当たり配当額(円)2026年5月14日取締役会20,93110
上記は JINGI の解析ではなく、EDINET 提出の有価証券報告書からの引用(一次情報の検証用)。各「EDINETより引用 ↗」からこの銘柄の実際の提出書類を開いて原本を確認できます。JINGI 独自の解析・読解は上部の各カードが本体です。出所: 金融庁 EDINET でこの有報を開く(docID S100YJTH)↗ 有価証券報告書(EDINETコード E34487)・公共データ利用規約 PDL1.0。
FACTS よくある質問(基本情報)
TDSE株式会社の証券コード(銘柄コード)は?
7046です。
7046(TDSE株式会社)のEDINETコードは?
E34487です。金融庁 EDINET でこのコードから有価証券報告書などの一次開示を確認できます。
7046(TDSE株式会社)の代表者は誰ですか?
代表取締役社長 東垣 直樹です(有価証券報告書の表紙記載)。
7046(TDSE株式会社)の本社所在地は?
東京都新宿区西新宿三丁目20番2号です。
7046(TDSE株式会社)の監査法人(会計監査人)は?
太陽有限責任監査法人です。
7046(TDSE株式会社)の筆頭株主は?
株式会社テクノスジャパンで、保有比率は約18.1%です(2026-03-31基準)。
7046(TDSE株式会社)の発行済株式数は?
有報(2026-03-31基準)で2,200,000株です(発行済株式総数)。うち自己株が106,800株、市場で流通する浮動株は969,200株です。
7046(TDSE株式会社)の株主数は?
2026-03-31基準で1,592名です。上位10名で53.7%を保有し、浮動株比率は44.0%です。
7046(TDSE株式会社)の決算期は?
3月期です。
発行済株式数・株主数は有報の基準日時点の値です。企業の読解・評価は上部の各カードが本体です。出所: 有価証券報告書(EDINET)/市場統計。情報提供であり、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
GLOSSARY 用語ガイド(指標の意味と、投資での見方)
株価・割安度
事業価値(時価総額+純有利子負債)を本業の稼ぎで割った倍率。
投資での見方:借金も込みで会社全体をいくらで買えるか。低いほど、稼ぎに対する会社全体の値段が小さいことを表す(水準は業種で異なる)。
投資での見方:借金も込みで会社全体をいくらで買えるか。低いほど、稼ぎに対する会社全体の値段が小さいことを表す(水準は業種で異なる)。
⚠ 外部から出す限界:EBITDAは「どこまで費用を足し戻すか(調整後EBITDA)」で変わり、会社公表値と外部算出値が食い違うことがある。減価償却を除くため、設備集約型では実態より稼ぐ力を大きく見せやすい(水準は業種で異なる)。
収益性・効率
投じた資本がどれだけ利益を生んでいるか(%)。
投資での見方:高く安定なら「稼ぐ仕組み」が強い=強み(他社にない優位性)の目安。
投資での見方:高く安定なら「稼ぐ仕組み」が強い=強み(他社にない優位性)の目安。
⚠ 外部から出す限界:外部から有報だけで出すROICは簿価ベースの近似。投下資本に現金・のれん・費用処理された無形投資(研究開発・ブランド)をどう含めるかで数字が変わり、事業に使う資本と余剰資本を外から完全には切り分けられない。水準の絶対値でなく、同じ定義での軌跡と同業比較で読むのが誠実な使い方。
税引前利益に対して実際に負担した税金の割合。
投資での見方:極端に低い年は一過性の要因かを確認。
投資での見方:極端に低い年は一過性の要因かを確認。
⚠ 外部から出す限界:繰延税金・税制優遇・過年度修正で単年は大きく振れる。極端な年は一過性の要因かを、複数年でならして見る。
成長・複利
キャッシュ・利益の質
営業で得た現金から設備投資を引いた、株主が自由に使える現金。
投資での見方:会計上の利益より「本当に手元に残る現金」。配当・自社株買い・成長投資の原資。
投資での見方:会計上の利益より「本当に手元に残る現金」。配当・自社株買い・成長投資の原資。
⚠ 外部から出す限界:営業CFから設備投資を引いて出すが、その設備投資の「維持」分と「成長」分を外から切り分けられない。厳密なオーナー利益は維持capexベースだが、外部近似では総capexを使うため、成長投資が重い会社では小さめに出やすい。
会計上の利益がどれだけ現金になっているか。各期の表示は営業CF÷営業利益、「平均」は黒字期のみの営業CF÷純益で、分母が異なるため各期の単純平均とは一致しません。
投資での見方:1倍前後が健全。継続して低いと利益の質に疑問。
投資での見方:1倍前後が健全。継続して低いと利益の質に疑問。
⚠ 外部から出す限界:ズレ自体は計算できるが、その意味(利益の質の低さか、事業特性か)は業種・会計方針の文脈依存で、数字だけでは判断できない。
会計上の利益とキャッシュのズレの大きさ。
投資での見方:大きくプラスは「利益は出ているが現金が伴わない」=利益の質が低い兆候。
投資での見方:大きくプラスは「利益は出ているが現金が伴わない」=利益の質が低い兆候。
⚠ 外部から出す限界:利益とキャッシュのズレは計算できるが、それが「利益の質が低い」のか「先行投資型・季節性など正常な事業特性」なのかは、業種と会計方針を知らないと誤読する(建設・受注産業は構造的に大きくなる)。数字だけで質を断じない。
会計上の利益が、実際の現金の裏付けをどれだけ持っているか。営業CF(実際に入った現金)と純利益(会計上の利益)のズレ(アクルーアル)で測る。
投資での見方:利益と現金が近い、または現金が上回るほど質が高い傾向。継続して現金が利益に届かないと利益の実在性に注意(水準は業種・成長段階で異なる)。
投資での見方:利益と現金が近い、または現金が上回るほど質が高い傾向。継続して現金が利益に届かないと利益の実在性に注意(水準は業種・成長段階で異なる)。
財務の健全性
現金から有利子負債を引いた、正味の手元現金(=実質キャッシュ)。
投資での見方:厚いほど手元の純現金が多いことを表す。マイナスは有利子負債が現金を上回る状態。
投資での見方:厚いほど手元の純現金が多いことを表す。マイナスは有利子負債が現金を上回る状態。
総資産から負債を引いた株主帰属分。厳密には自己資本(親会社株主帰属)に非支配株主持分・新株予約権を加えたもの。
投資での見方:厚いほど株主資本が大きい。利益の蓄積で継続的に増えるのが一つの見方。
投資での見方:厚いほど株主資本が大きい。利益の蓄積で継続的に増えるのが一つの見方。
純有利子負債が本業の稼ぎ(EBITDA)の何年分か。
投資での見方:低いほど借金の重さが軽い。高いと財務リスク。
投資での見方:低いほど借金の重さが軽い。高いと財務リスク。
⚠ 外部から出す限界:分母のEBITDAは調整の幅があり(調整後EBITDA問題)、減価償却を除くため設備集約型では借金の重さを軽く見せやすい。
設備を維持するのに必要な投資額の目安(対 減価償却)。
投資での見方:減価償却を大きく超える投資が続くと現金が残りにくい。
投資での見方:減価償却を大きく超える投資が続くと現金が残りにくい。
⚠ 外部から出す限界:維持のための設備投資と成長のための設備投資の切り分けは、外部からは原理的にできない(有報の投資CFに出るのは総額のみ)。減価償却を代理変数にした粗い近似で、これに依存するFCF(オーナー利益)の精度も同じ限界を負う。
株主還元・希薄化
統治(ガバナンス)
市場・流動性
理論株価の手法
正常化EPSに成長を織り込んで割り引いた理論株価(EPS×(1+成長率)÷(割引率−成長率))。
投資での見方:割引率>成長率のときだけ成立。成長率が割引率に近いほど値は大きく振れる。
投資での見方:割引率>成長率のときだけ成立。成長率が割引率に近いほど値は大きく振れる。
投資の読み方
このページで使う指標について、何を意味するかと、投資でどう見ればよいかを、なるべくやさしくまとめました。指標名にマウスを重ねる(スマホは指標名をタップ)と、その場で説明が出ます。情報提供であり、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
SOURCE / 出典
基本情報・財務・大株主・ガバナンス・開示原文は 金融庁 EDINET(有価証券報告書・EDINETコード E34487)の一次データを構造化。各数値は一次開示で検証できます——上のリンクから EDINET で当社の提出書類を確認できます。本ページは情報提供であり、特定銘柄の売買を推奨するものではありません。