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: 2024 / 提出日: 2025-03-28

現在、過去年度の有価証券報告書に基づく分析を表示しています。

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

同社はアナリティクスとAIを軸とした独自のポジションを確立しており、コンサルティングからプロダクト展開まで一気通貫のモデルを有しています。SBI新生銀行との提携により強固な経営基盤を持ち、高い利益率と良好なキャッシュフローを維持しています。主なリスク要因は、高度な専門人材(データサイエンティスト等)の確保競争と技術流出ですが、これらに対して教育や制度整備などの対応策を講じています。

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

「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、コンサルティングで得た知見をAIプロダクトへ昇華させる循環型モデルを構築。アカデミア連携による技術の高度化と、ストック収益へのシフトによる経営基盤の安定化を両立する成長戦略を描いている。

成長方針

1. ストックビジネスへの転換(コンサルからAIプロダクトへの移行)、2. 解析対象の拡大(非構造化データへの対応)、3. アカデミアとの連携による先端技術の迅速な社会実装と技術優位性の確立。

資本政策

自己資金、銀行借入、エクイティ・ファイナンスをバランス良く調達する方針。SBI新生銀行との資本業務提携に基づき、優先配当等の権利を持つ無議決権の甲種類株式を含む独自の資本構造を維持しつつ、事業拡大に向けた資金確保を行う。

リスク対応方針

高度な専門人材の確保・育成に向けた給与・福利厚生の充実、ISMS取得による情報管理体制の強化、特定個人への依存を低減する組織体制の構築、パートナー企業との連携強化による顧客基盤の拡大。

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とAIプロダクトの両輪で事業を展開しており、高度な技術を実用的なビジネス価値へ変換する独自のポジションを確立している。アカデミア連携による技術の社会実装と、フロー型からストック型へのモデル転換が成長戦略の中核であり、データサイエンティスト等の専門人材確保が今後の競争力維持の鍵となる。

設備投資の方向性

システム安定性の確保に向けた設備投資および、クラウド基盤(AWS)を活用したサービス提供体制の維持に重点を置く。

研究開発・商品開発

公式な研究開発項目は記載されていないものの、アカデミアとの連携を通じて最新の機械学習・統計解析技術を実用化し、独自のプロジェクトライブラリやAIプロダクトへ昇華させるサイクルを構築している。

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
  • 非構造化データの解析拡大
  • データサイエンス人材の確保と育成

関連キーワード

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 統計解析
  • アナリティクスコンサルティング
  • R2Engine
  • 非構造化データ

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: 単体 会計基準: 不明

損益

項目 区分
売上高 11.4 億円 抽出
営業利益 1.6 億円 抽出
経常利益 1.6 億円 抽出
税引前利益 1.6 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 10.6 億円 抽出
純資産 8.1 億円 抽出
自己資本 8.1 億円 抽出
現金等 5.1 億円 抽出

キャッシュフロー

項目 区分
営業CF 1.6 億円 抽出
投資CF -2,526 万円 抽出
財務CF 2,322 万円 抽出

主な比率

項目 区分
自己資本比率 76.50% 抽出(有報掲載値) / 有報掲載値を優先
純資産比率 76.47% 計算 / 純資産 / 総資産
営業利益率 14.01% 計算 / 営業利益 / 売上高
純利益率 10.23% 計算 / 当期純利益 / 売上高
ROE 14.36% 計算 / 当期純利益 / 自己資本
ROA 10.98% 計算 / 当期純利益 / 総資産
営業CFマージン 13.64% 計算 / 営業CF / 売上高
現金等比率 48.40% 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) 76.50% 抽出(有報掲載値)
自己資本比率(計算参考) 76.47% 計算
純資産比率(計算参考) 76.47% 計算

この企業の分析履歴

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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。

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年度 提出日 docID 表示
2025 2026-03-24 S100XSMG この年度を見る
2024 表示中 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
S100VG8F 外部サイト(EDINET公式サイト)を開きます

技術情報

分析バージョン
2025
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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