セカンドサイトアナリティカ株式会社

証券コード: 5028.T / 対象年度: 2025 / 提出日: 2026-03-24
年度切替

このページは、EDINETに提出された有価証券報告書をもとに、 企業のリスク認識・投資領域・経営方針を自動整理したものです。

β版のため、一部の表現に機械的な要約や不自然な記述が含まれる場合があります。 投資判断ではなく、企業理解の入口としてご利用ください。

詳細整理

以下は、有価証券報告書の記載内容をもとに、リスク、経営方針、 投資・研究開発に関する情報を整理したものです。

各スコアは、有価証券報告書の記載内容を整理するための参考指標です。 5段階表示で、スコアが高いほど各項目の性質が強く出ていることを表します。 ただし、投資判断、企業価値、将来業績を評価・予測するものではありません。

特に「リスク開示注意度」は、高いほど良いという意味ではありません。 有報上で注意して読むべきリスク記述が多い、具体的、または重い可能性があるという意味です。

スコアの詳しい見方
リスク開示注意度
スコアが高いほど、有価証券報告書に記載されたリスク開示について、 注意して読むべき記述の多さ・具体性・重さが強いことを表します。 企業そのものの危険度や倒産リスクを示すものではありません。
方針具体度
スコアが高いほど、経営方針、対処すべき課題、資本政策、 リスク対応などが具体的に記載されていることを表します。 方針の良し悪しや実現可能性を判定するものではありません。
投資・変化姿勢
スコアが高いほど、設備投資、研究開発、新規事業、DX、海外展開、 事業構造の変化など、将来に向けた取り組みの記載が強いことを表します。 成長性や投資成果を予測するものではありません。
財務スコア(計算)
スコアが高いほど、有価証券報告書XBRLから取得できた主要財務指標に基づく 参考上の安定性・収益性などが相対的に良好に見えることを表します。 XBRLからの機械抽出値をもとに計算しており、 企業の財務力を完全に評価するものではありません。

リスク開示の整理

リスク開示注意度: 2 / 5

有報ナビによる整理

アナリティクスコンサルティングとAIプロダクトを両輪とする独自のポジションを確立。フロー型からストック型への転換を進めており、成長性が期待される。主なリスクは高度な専門人材(データサイエンティスト等)の確保難と、創業メンバーへの高い依存度であるが、これらは業界特有の課題として認識されている。

経営方針・課題の整理

方針具体度: 4 / 5

有報ナビによる整理

同社は「アナリティクスを活用したビジネス価値創造企業」として、コンサルティングとAIプロダクトの両輪で事業を展開。特に、フロー型のコンサル案件をストック型の製品へと昇華させる戦略が明確であり、アカデミアとの連携による技術的優位性の確保にも注力している。成長に向けた課題として人材確保と組織体制の強化を掲げており、持続的な成長を目指す意欲の高い経営方針を有している。

成長方針

コンサルティング事業で得た知見をAIプロダクトへ展開し、ストック型ビジネスへの転換を図る。また、非構造化データへの対応範囲拡大や、アカデミアとの連携による技術優位性の確立、パートナー企業との協業強化を通じて成長を目指す。

資本政策

営業活動による自己資金を主軸とし、必要に応じて金融機関からの借入やエクイティ・ファイナンスをバランスよく調達する。流動性については、月々の支出の約2ヶ月分を常時確保することを基本方針とする。

リスク対応方針

高度な専門人材(データサイエンティスト等)の確保に向けた採用・教育体制の強化、知的財産権の保護のための特許出願、ISMS取得による情報管理の徹底、特定個人への依存を低減する組織体制の構築、およびクラウド基盤の安定稼働に向けた対策を実施。

投資・研究開発・成長施策の整理

投資・変化姿勢: 4 / 5

有報ナビによる整理

同社は、アナリティクスコンサルティングで得た知見をAIプロダクトへと昇華させる「価値創造」モデルを推進。アカデミアとの連携により高度な技術力を確保しつつ、フロー型からストック型へのビジネス転換と、非構造化データを含む解析領域の拡大を通じて競争力の強化を図る成長投資型の戦略をとっている。

設備投資の方向性

分析サーバーやデータセンター、システムの安定稼働に向けた基盤整備への投資を継続。技術的な裏付けに基づく安定したサービス提供のための設備投資を実施。

研究開発・商品開発

公式なR&D項目としての記載は限定的だが、アカデミアとの密接な連携を通じて最新のアルゴリズムや知見を獲得し、それを実用的なAIプロダクト(R2Engine等)へ迅速に落とし込む研究開発サイクルを構築。

投資・変化テーマ

  • AIプロダクトの高度化
  • ストック型ビジネスへの転換
  • アカデミア連携による技術獲得
  • 非構造化データ解析の拡大
  • データサイエンティストの確保と育成

関連キーワード

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 統計解析
  • R2Engine
  • 非構造化データ
  • AWS

財務指標の簡易整理

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。

財務スコア(計算): 5 / 5

抽出・計算条件

スコア信頼性: 標準 利益率信頼性: 高 対象: 連結 会計基準: IFRSまたはIFRS類似

損益

項目 区分
売上高 14.4 億円 抽出
営業利益 1.7 億円 抽出
経常利益 1.7 億円 抽出
税引前利益 1.7 億円 抽出
当期純利益 1.2 億円 抽出

財政状態

項目 区分
総資産 12.7 億円 抽出
純資産 9.7 億円 抽出
自己資本 9.7 億円 抽出
現金等 3.7 億円 抽出
有利子負債 3,000 万円 計算 / 複数XBRLタグの合算値

キャッシュフロー

項目 区分
営業CF 5,036 万円 抽出
投資CF -7,571 万円 抽出
財務CF -1.2 億円 抽出

主な比率

項目 区分
自己資本比率 76.30% 抽出(有報掲載値) / 有報掲載値を優先
純資産比率 76.25% 計算 / 純資産 / 総資産
営業利益率 11.92% 計算 / 営業利益 / 売上高
純利益率 8.48% 計算 / 当期純利益 / 売上高
ROE 12.61% 計算 / 当期純利益 / 自己資本
ROA 9.62% 計算 / 当期純利益 / 総資産
営業CFマージン 3.51% 計算 / 営業CF / 売上高
有利子負債比率 2.37% 計算 / 有利子負債 / 総資産
現金等比率 29.19% 計算 / 現金等 / 総資産

参考比率

項目 区分
自己資本比率(有報掲載) 76.30% 抽出(有報掲載値)
自己資本比率(計算参考) 76.25% 計算
純資産比率(計算参考) 76.25% 計算

この企業の分析履歴

分析タイムラインを見る

この企業について、有報ナビで確認できる年度別の分析一覧です。 年度を選択すると、その年度の分析ページに切り替わります。

年度 提出日 docID 表示
2025 表示中 2026-03-24 S100XSMG この年度を見る
2024 2025-03-28 S100VG8F この年度を見る
最新年度と比較

※ 過去年度の分析は、当時提出された有価証券報告書をもとにした履歴情報です。 現在の企業状況とは異なる場合があります。

出典

データ元
EDINET 有価証券報告書
docID
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技術情報

分析バージョン
2026Q2
使用モデル
gemma4:12b

このページについて

本ページは、有価証券報告書の内容をもとに自動生成した企業理解用のページです。 内容の正確性・完全性を保証するものではありません。

投資判断を行う場合は、必ずEDINETの原文、有価証券報告書、決算短信、 会社公表資料などをご確認ください。

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