提出日
2025-06-20
2026-06-24
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 | 2026年度 |
|---|---|---|
| 提出日 | 2025-06-20 | 2026-06-24 |
| docID | S100W0KU | S100YI9P |
| リスク開示の整理 | 同社はID-POSデータを活用したデータマーケティングを主軸としており、高い参入障壁(データの標準化・クレンジング)とストック型収益構造により安定した経営基盤を有しています。当期は先行投資による費用増で利益が減少していますが、流動性は高く、ガバナンス体制も強固です。 | 同社はID-POSデータを基盤としたデータマーケティング事業を展開しており、独自のクレンジング技術とノウハウにより高い参入障壁を構築しています。ストック型モデルによる安定した収益構造を持ち、直近の業績も大幅な増収増益を達成しており、財務面でも潤沢なキャッシュを保有しています。一部、データ提供元の集中や特定個人への依存といったリスクはありますが、強固なビジネス基盤と成長戦略により、投資リスクは低いと判断されます。 |
| 投資・研究開発・成長施策の整理 | 同社はID-POSデータを核とした独自のデータマーケティングプラットフォームを展開。DX推進を軸に、AIや機械学習といった先端技術を自社データと融合させることで、単なる分析ツールを超えた「価値提供型」のビジネスモデルを構築している。グローバル企業との提携により技術的な裏付けを確保しつつ、ストック型の収益基盤を強化する成長戦略をとっており、データの希少性と高度な活用ノウハウを競争優位性の源泉としている。 | 同社は、国内最大級のID-POSデータを基盤とした「データ分析」から、AIを融合させた「意思決定支援」への転換を推進している。独自のクレンジング技術とグローバル企業との提携により、高度な予測やリテールメディア領域への展開を進めており、ストック型モデルによる高収益・安定成長を目指す構造を持つ。 |
| 経営方針・課題の整理 | 同社はID-POSデータを基盤としたマーケティングプラットフォームを展開。強固なストック型ビジネスモデルと、データ精製・標準化における高い技術的優位性を武器に、データの量・質・活用ノウハウの3軸で差別化を図る。今後は提携先の拡大やAI連携によるソリューションの多角化により、さらなる成長を目指す。 | 同社は、独自に構築した大規模なID-POSデータを基盤に、AIを融合させた「意思決定支援」への転換を進める。ストック型モデルによる安定した収益構造と、大手企業との提携による強固な販路確保により、データマーケティングのインフラとしての地位確立を目指す。 |
2025-06-20
2026-06-24
S100W0KU
S100YI9P
同社はID-POSデータを活用したデータマーケティングを主軸としており、高い参入障壁(データの標準化・クレンジング)とストック型収益構造により安定した経営基盤を有しています。当期は先行投資による費用増で利益が減少していますが、流動性は高く、ガバナンス体制も強固です。
同社はID-POSデータを基盤としたデータマーケティング事業を展開しており、独自のクレンジング技術とノウハウにより高い参入障壁を構築しています。ストック型モデルによる安定した収益構造を持ち、直近の業績も大幅な増収増益を達成しており、財務面でも潤沢なキャッシュを保有しています。一部、データ提供元の集中や特定個人への依存といったリスクはありますが、強固なビジネス基盤と成長戦略により、投資リスクは低いと判断されます。
同社はID-POSデータを核とした独自のデータマーケティングプラットフォームを展開。DX推進を軸に、AIや機械学習といった先端技術を自社データと融合させることで、単なる分析ツールを超えた「価値提供型」のビジネスモデルを構築している。グローバル企業との提携により技術的な裏付けを確保しつつ、ストック型の収益基盤を強化する成長戦略をとっており、データの希少性と高度な活用ノウハウを競争優位性の源泉としている。
同社は、国内最大級のID-POSデータを基盤とした「データ分析」から、AIを融合させた「意思決定支援」への転換を推進している。独自のクレンジング技術とグローバル企業との提携により、高度な予測やリテールメディア領域への展開を進めており、ストック型モデルによる高収益・安定成長を目指す構造を持つ。
同社はID-POSデータを基盤としたマーケティングプラットフォームを展開。強固なストック型ビジネスモデルと、データ精製・標準化における高い技術的優位性を武器に、データの量・質・活用ノウハウの3軸で差別化を図る。今後は提携先の拡大やAI連携によるソリューションの多角化により、さらなる成長を目指す。
同社は、独自に構築した大規模なID-POSデータを基盤に、AIを融合させた「意思決定支援」への転換を進める。ストック型モデルによる安定した収益構造と、大手企業との提携による強固な販路確保により、データマーケティングのインフラとしての地位確立を目指す。
※ 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 | 2026年度 |
|---|---|---|
| 財務スコア |
5 / 5
計算
|
5 / 5
計算
|
| スコア信頼性 |
標準
抽出条件
|
標準
抽出条件
|
| 対象区分 |
通常企業
抽出条件
|
通常企業
抽出条件
|
| 会計基準 |
unknown
抽出条件
|
unknown
抽出条件
|
| 連結/単体 |
単体
抽出条件
|
単体
抽出条件
|
| 売上高 |
15.5億円
抽出
|
18.7億円
抽出
|
| 営業利益 |
4,847万円
抽出
|
1.0億円
抽出
|
| 経常利益 |
4,917万円
抽出
|
1.1億円
抽出
|
| 当期純利益 |
1,323万円
抽出
|
8,051万円
抽出
|
| 営業CF |
3,715万円
抽出
|
1.9億円
抽出
|
| 投資CF |
-1.0億円
抽出
|
-7,420万円
抽出
|
| 財務CF |
-1,022万円
抽出
|
-287万円
抽出
|
| 総資産 |
13.6億円
抽出
|
15.3億円
抽出
|
| 純資産 |
10.8億円
抽出
|
11.6億円
抽出
|
| 自己資本 |
10.8億円
抽出
|
11.6億円
抽出
|
| 現金等 |
8.6億円
抽出
|
9.7億円
抽出
|
| 有利子負債 |
-
計算
|
-
計算
|
| 自己資本比率 |
79.3%
抽出(有報掲載値優先)
|
75.9%
抽出(有報掲載値優先)
|
| 純資産比率 |
79.3%
計算
|
75.9%
計算
|
| 営業利益率 |
3.1%
計算
|
5.4%
計算
|
| 純利益率 |
0.8%
計算
|
4.3%
計算
|
| ROE |
1.2%
計算
|
6.9%
計算
|
| ROA |
1.0%
計算
|
5.2%
計算
|
| 営業CFマージン |
2.4%
計算
|
10.1%
計算
|
| 有利子負債比率 |
-
計算
|
-
計算
|
| 現金等比率 |
63.1%
計算
|
63.3%
計算
|
| 利益率信頼性 |
高
抽出条件
|
高
抽出条件
|