提出日
2025-06-27
2025-06-27
同じ企業の2つの年度について、有価証券報告書に記載された内容の整理結果を並べて確認できます。
| 項目 | 2025年度 | 2025年度 |
|---|---|---|
| 提出日 | 2025-06-27 | 2025-06-27 |
| docID | S100W8BK | S100W8BK |
| リスク開示の整理 | 同社はソフトウェアテストを主軸とし、近年は生成AIを活用したツール開発やM&Aによる事業拡大に注力しています。主力のソフトウェアテスト事業は堅調で、高付加価値なエンタープライズ領域へのシフトを進めています。リスク要因としては、IT人材の確保競争、競合他社との技術・資本力の差、および特定の経営者への依存が挙げられますが、AIへの投資加速や多角化戦略によりこれらのリスクに対するレジリエンスを高める方針です。 | 同社はソフトウェアテストを主軸とし、近年は生成AIを活用したツール開発やM&Aによる事業拡大に注力しています。主力のソフトウェアテスト事業は堅調で、高付加価値なエンタープライズ領域へのシフトを進めています。リスク要因としては、IT人材の確保競争、競合他社との技術・資本力の差、および特定の経営者への依存が挙げられますが、AIへの投資加速や多角化戦略によりこれらのリスクに対するレジリエンスを高める方針です。 |
| 投資・研究開発・成長施策の整理 | 同社は、従来の労働集約型ソフトウェアテスト事業から、生成AIや自動化ツールを活用した「知財・技術主導型」のビジネスモデルへの転換を鮮明に打ち出しています。特に生成AIを用いたテスト設計ツールの開発に積極投資を行い、競合との差別化と生産性向上を図る戦略をとっています。また、M&Aを通じて事業領域を拡大し、人材不足や技術革新によるリスクに対するレジリエンスを高める方針です。 | 同社は、従来の労働集約型ソフトウェアテスト事業から、生成AIや自動化ツールを活用した「知財・技術主導型」のビジネスモデルへの転換を鮮明に打ち出しています。特に生成AIを用いたテスト設計ツールの開発に積極投資を行い、競合との差別化と生産性向上を図る戦略をとっています。また、M&Aを通じて事業領域を拡大し、人材不足や技術革新によるリスクに対するレジリエンスを高める方針です。 |
| 経営方針・課題の整理 | ソフトウェアテストを基盤とし、生成AI技術を活用したツールの開発やM&Aによる多角化を通じて、労働集約型から知的財産主導型の高付加価値モデルへの転換を目指す成長戦略。 | ソフトウェアテストを基盤とし、生成AI技術を活用したツールの開発やM&Aによる多角化を通じて、労働集約型から知的財産主導型の高付加価値モデルへの転換を目指す成長戦略。 |
2025-06-27
2025-06-27
S100W8BK
S100W8BK
同社はソフトウェアテストを主軸とし、近年は生成AIを活用したツール開発やM&Aによる事業拡大に注力しています。主力のソフトウェアテスト事業は堅調で、高付加価値なエンタープライズ領域へのシフトを進めています。リスク要因としては、IT人材の確保競争、競合他社との技術・資本力の差、および特定の経営者への依存が挙げられますが、AIへの投資加速や多角化戦略によりこれらのリスクに対するレジリエンスを高める方針です。
同社はソフトウェアテストを主軸とし、近年は生成AIを活用したツール開発やM&Aによる事業拡大に注力しています。主力のソフトウェアテスト事業は堅調で、高付加価値なエンタープライズ領域へのシフトを進めています。リスク要因としては、IT人材の確保競争、競合他社との技術・資本力の差、および特定の経営者への依存が挙げられますが、AIへの投資加速や多角化戦略によりこれらのリスクに対するレジリエンスを高める方針です。
同社は、従来の労働集約型ソフトウェアテスト事業から、生成AIや自動化ツールを活用した「知財・技術主導型」のビジネスモデルへの転換を鮮明に打ち出しています。特に生成AIを用いたテスト設計ツールの開発に積極投資を行い、競合との差別化と生産性向上を図る戦略をとっています。また、M&Aを通じて事業領域を拡大し、人材不足や技術革新によるリスクに対するレジリエンスを高める方針です。
同社は、従来の労働集約型ソフトウェアテスト事業から、生成AIや自動化ツールを活用した「知財・技術主導型」のビジネスモデルへの転換を鮮明に打ち出しています。特に生成AIを用いたテスト設計ツールの開発に積極投資を行い、競合との差別化と生産性向上を図る戦略をとっています。また、M&Aを通じて事業領域を拡大し、人材不足や技術革新によるリスクに対するレジリエンスを高める方針です。
ソフトウェアテストを基盤とし、生成AI技術を活用したツールの開発やM&Aによる多角化を通じて、労働集約型から知的財産主導型の高付加価値モデルへの転換を目指す成長戦略。
ソフトウェアテストを基盤とし、生成AI技術を活用したツールの開発やM&Aによる多角化を通じて、労働集約型から知的財産主導型の高付加価値モデルへの転換を目指す成長戦略。
※ この比較は、各年度の有価証券報告書分析を横並びで表示するものです。 企業評価・投資判断・将来予測を行うものではありません。
金額項目は有価証券報告書XBRLから機械抽出した値です。 比率・スコアには抽出値をもとに計算した参考値が含まれます。 計算値は「計算」と明記しています。
| 項目 | 2025年度 | 2025年度 |
|---|---|---|
| 財務スコア |
5 / 5
計算
|
5 / 5
計算
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| スコア信頼性 |
標準
抽出条件
|
標準
抽出条件
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| 対象区分 |
通常企業
抽出条件
|
通常企業
抽出条件
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| 会計基準 |
IFRS系
抽出条件
|
IFRS系
抽出条件
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| 連結/単体 |
連結
抽出条件
|
連結
抽出条件
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| 売上高 |
108.0億円
抽出
|
108.0億円
抽出
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| 営業利益 |
9.4億円
抽出
|
9.4億円
抽出
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| 経常利益 |
9.4億円
抽出
|
9.4億円
抽出
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| 当期純利益 |
5.9億円
抽出
|
5.9億円
抽出
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| 営業CF |
6.0億円
抽出
|
6.0億円
抽出
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| 投資CF |
-8.7億円
抽出
|
-8.7億円
抽出
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| 財務CF |
4.4億円
抽出
|
4.4億円
抽出
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| 総資産 |
65.1億円
抽出
|
65.1億円
抽出
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| 純資産 |
32.6億円
抽出
|
32.6億円
抽出
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| 自己資本 |
32.5億円
抽出
|
32.5億円
抽出
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| 現金等 |
19.2億円
抽出
|
19.2億円
抽出
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| 有利子負債 |
16.1億円
計算
|
16.1億円
計算
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| 自己資本比率 |
49.9%
抽出(有報掲載値優先)
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49.9%
抽出(有報掲載値優先)
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| 純資産比率 |
50.1%
計算
|
50.1%
計算
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| 営業利益率 |
8.7%
計算
|
8.7%
計算
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| 純利益率 |
5.5%
計算
|
5.5%
計算
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| ROE |
18.1%
計算
|
18.1%
計算
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| ROA |
9.1%
計算
|
9.1%
計算
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| 営業CFマージン |
5.6%
計算
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5.6%
計算
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| 有利子負債比率 |
24.7%
計算
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24.7%
計算
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| 現金等比率 |
29.4%
計算
|
29.4%
計算
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| 利益率信頼性 |
高
抽出条件
|
高
抽出条件
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