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会社の説明から読み取った方向です。規模
20
億円（2029年3月期の営業利益目標）書きぶり
条件付き
どれだけ断定的に書かれているかです。経営計画として書かれたこと
策定売上高+19.3%
基準 29,580目標35,300百万円
営業利益+83.0%
基準 1,093目標2,000百万円
営業利益率+2.0pt
基準 3.7目標5.7%
当期純利益+117.4%
基準 460目標1,000百万円
ROE+0.8pt
基準 16.9目標17.7%
線は、書類が示す基準の水準から目標の水準までの上がり幅です。傾きは、この書類の中で最も大きい伸び幅を基準にしています。％で示される指標は、差をポイント（pt）で表しています。点線の数値は、会社が伸び幅を示していないため、公表された2つの数値から算出したものです。
分野別の投資額分野 試験研究費 / 金額 1億円規模 / 対象 建設土木事業、分野 4つのNo.1クラスへの経営資源の重点投資 / 金額 非開示、分野 リスキリング投資 / 金額 非開示
資本の使い方について述べたこと
配当性向・DOEの方針安定的かつ継続的な配当の実施を基本方針とし、業績動向および財務状況等を総合的に勘案して適切な株主還元を実施。数値目標・対象期間は非開示。配当性向は利益のうち配当に回す割合、DOEは純資産に対する配当の割合です。
重点施策
01① 地方自治体コンサル No.1クラス
02② 現場IoTシステム No.1クラス
03③ 教育人材派遣事業 No.1クラス
04④ 地質データベース No.1クラス
051. 事業シフト＋集中化
062. 戸建住宅の地域密着型強化
073. デジタル改善で間接費削減
081. AI活用型システム受託開発
092. DX支援SES高付加価値化
103. IoT外販拡大
111. 行政DX支援強化
122. 地方創生×まちポ展開
133. Schoo連携メニュー4種展開
141. 教育人材特化への転換
152. 教員1万人ネットワーク強化
163. Schoo連携で教員AI活用教育
17Schoo連携メニュー本格展開
18リスキリング／自治体コンサル拡充／デジタル人材採用
計画の前提国内DX投資は2024年5.2兆円から2030年9.2兆円へ約1.8倍に拡大。出典：富士キメラ総研『2025 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望 市場編』に関するプレスリリース。、AI・ロボット等利活用人材は2022年の236万人から2040年に782万人へ需要が拡大し、2040年の供給は443万人。出典：経済産業省『2040年の就業構造推計（改訂版）について』。、公立学校の教員不足は2021年2,065人から2025年3,827人へ約1.9倍に悪化。出典：文部科学省の教師不足に関する実態調査。、新設住宅着工は2023年81.9万戸から2025年74.0万戸へ減少し、縮小フェーズ。出典：国土交通省『建築着工統計調査』。、第1次国土強靱化実施中期計画は2026～2030年に20兆円強。出典：内閣官房『第1次国土強靱化実施中期計画』。、建設現場DX市場は2024年586億円から2030年1,250億円へ約2.1倍に拡大。出典：矢野経済研究所の建設現場DX市場調査。
セグメント別目標セグメント コンサルティング事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 4,368百万円 / 営業利益 886百万円 / 営業利益率 20.3%、セグメント システム開発事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 7,905百万円 / 営業利益 619百万円 / 営業利益率 7.8%、セグメント 人材事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 2,089百万円 / 営業利益 383百万円 / 営業利益率 18.3%、セグメント 建設土木事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 21,190百万円 / 営業利益 728百万円 / 営業利益率 3.4%
非財務目標指標 デジタル人材比率 / 目標値 50%程度 / 時期 2029年3月期、指標 デジタル人材総人員 / 目標値 700名規模 / 時期 2029年3月期、指標 Lv1リテラシー保有 / 目標値 80% / 時期 2029年3月期、指標 デジタル人材比率 / 目標値 80%程度 / 時期 2032年3月期、指標 デジタル人材総人員 / 目標値 1,000名規模 / 時期 2032年3月期、指標 Schoo提携活用による新規案件 / 目標値 130案件程度 / 時期 2029年3月期、指標 自治体取引数 / 目標値 約500先 / 時期 2029年3月期、指標 自治体数 / 目標値 135自治体 / 時期 2029年3月期、ロードマップ記載、指標 AI活用授業 指導教員 / 目標値 250名規模 / 時期 2029年3月期、指標 AI活用授業 指導教員 / 目標値 500名 / 時期 2032年3月期、指標 API契約社数 / 目標値 300社 / 時期 2032年3月期、指標 案件従量 / 目標値 約3,500件 / 時期 2032年3月期
対象市場の規模市場 国内DX投資 / 規模 2024年5.2兆円、2030年9.2兆円 / 成長率 約1.8倍 / 出典 富士キメラ総研『2025 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望 市場編』に関するプレスリリース、市場 建設現場DX市場 / 規模 2024年586億円、2030年1,250億円 / 成長率 約2.1倍 / 出典 矢野経済研究所 建設現場DX市場に関する調査、市場 新設住宅着工 / 規模 2023年81.9万戸、2025年74.0万戸 / 成長率 ▲9.6% / 出典 国土交通省『建築着工統計調査』、市場 インフラ老朽化対策 / 規模 2026～2030年に20兆円強 / 成長率 非開示 / 出典 内閣官房『第1次国土強靱化実施中期計画』
会社が挙げているリスク
グループ企業に対する管理強化（新規）
人材の確保（新規）
製品・サービスの瑕疵（施工不良等）（継続）
検収時期の遅延（新規）
情報のセキュリティ管理（継続）
原材料の市況変動（継続）
有利子負債の依存度（継続）
投資・M&A（継続）
訴訟（新規）
事故・災害等（新規）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 計画の名称 | 中期経営計画（MTG2028） |
| 計画期間 | 2027年3月期～2029年3月期 |
| 計画に対する動き | 策定 |
| 売上高目標 | 29,580百万円 → 35,300百万円（+19.3%） |
| 営業利益目標 | 1,093百万円 → 2,000百万円（+83.0%） |
| 営業利益率目標 | 3.7% → 5.7% |
| 当期純利益目標 | 460百万円 → 1,000百万円（+117.4%） |
| ROE目標 | 16.9% → 17.7% |
| 配当性向・DOEの方針 | 安定的かつ継続的な配当の実施を基本方針とし、業績動向および財務状況等を総合的に勘案して適切な株主還元を実施。数値目標・対象期間は非開示。 |
| 分野別の投資額 | 分野 試験研究費 / 金額 1億円規模 / 対象 建設土木事業、分野 4つのNo.1クラスへの経営資源の重点投資 / 金額 非開示、分野 リスキリング投資 / 金額 非開示 |
| セグメント別目標 | セグメント コンサルティング事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 4,368百万円 / 営業利益 886百万円 / 営業利益率 20.3%、セグメント システム開発事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 7,905百万円 / 営業利益 619百万円 / 営業利益率 7.8%、セグメント 人材事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 2,089百万円 / 営業利益 383百万円 / 営業利益率 18.3%、セグメント 建設土木事業 / 時期 2029年3月期 / 売上高 21,190百万円 / 営業利益 728百万円 / 営業利益率 3.4% |
| 非財務目標 | 指標 デジタル人材比率 / 目標値 50%程度 / 時期 2029年3月期、指標 デジタル人材総人員 / 目標値 700名規模 / 時期 2029年3月期、指標 Lv1リテラシー保有 / 目標値 80% / 時期 2029年3月期、指標 デジタル人材比率 / 目標値 80%程度 / 時期 2032年3月期、指標 デジタル人材総人員 / 目標値 1,000名規模 / 時期 2032年3月期、指標 Schoo提携活用による新規案件 / 目標値 130案件程度 / 時期 2029年3月期、指標 自治体取引数 / 目標値 約500先 / 時期 2029年3月期、指標 自治体数 / 目標値 135自治体 / 時期 2029年3月期、ロードマップ記載、指標 AI活用授業 指導教員 / 目標値 250名規模 / 時期 2029年3月期、指標 AI活用授業 指導教員 / 目標値 500名 / 時期 2032年3月期、指標 API契約社数 / 目標値 300社 / 時期 2032年3月期、指標 案件従量 / 目標値 約3,500件 / 時期 2032年3月期 |
| 計画の前提 | 国内DX投資は2024年5.2兆円から2030年9.2兆円へ約1.8倍に拡大。出典：富士キメラ総研『2025 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望 市場編』に関するプレスリリース。、AI・ロボット等利活用人材は2022年の236万人から2040年に782万人へ需要が拡大し、2040年の供給は443万人。出典：経済産業省『2040年の就業構造推計（改訂版）について』。、公立学校の教員不足は2021年2,065人から2025年3,827人へ約1.9倍に悪化。出典：文部科学省の教師不足に関する実態調査。、新設住宅着工は2023年81.9万戸から2025年74.0万戸へ減少し、縮小フェーズ。出典：国土交通省『建築着工統計調査』。、第1次国土強靱化実施中期計画は2026～2030年に20兆円強。出典：内閣官房『第1次国土強靱化実施中期計画』。、建設現場DX市場は2024年586億円から2030年1,250億円へ約2.1倍に拡大。出典：矢野経済研究所の建設現場DX市場調査。 |
| 重点施策 | ① 地方自治体コンサル No.1クラス、② 現場IoTシステム No.1クラス、③ 教育人材派遣事業 No.1クラス、④ 地質データベース No.1クラス、1. 事業シフト＋集中化、2. 戸建住宅の地域密着型強化、3. デジタル改善で間接費削減、1. AI活用型システム受託開発、2. DX支援SES高付加価値化、3. IoT外販拡大、1. 行政DX支援強化、2. 地方創生×まちポ展開、3. Schoo連携メニュー4種展開、1. 教育人材特化への転換、2. 教員1万人ネットワーク強化、3. Schoo連携で教員AI活用教育、Schoo連携メニュー本格展開、リスキリング／自治体コンサル拡充／デジタル人材採用 |
| 対象市場の規模 | 市場 国内DX投資 / 規模 2024年5.2兆円、2030年9.2兆円 / 成長率 約1.8倍 / 出典 富士キメラ総研『2025 デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望 市場編』に関するプレスリリース、市場 建設現場DX市場 / 規模 2024年586億円、2030年1,250億円 / 成長率 約2.1倍 / 出典 矢野経済研究所 建設現場DX市場に関する調査、市場 新設住宅着工 / 規模 2023年81.9万戸、2025年74.0万戸 / 成長率 ▲9.6% / 出典 国土交通省『建築着工統計調査』、市場 インフラ老朽化対策 / 規模 2026～2030年に20兆円強 / 成長率 非開示 / 出典 内閣官房『第1次国土強靱化実施中期計画』 |
| 認識するリスク | グループ企業に対する管理強化（新規）、人材の確保（新規）、製品・サービスの瑕疵（施工不良等）（継続）、検収時期の遅延（新規）、情報のセキュリティ管理（継続）、原材料の市況変動（継続）、有利子負債の依存度（継続）、投資・M&A（継続）、訴訟（新規）、事故・災害等（新規） |
| 公表日 | 2026年6月30日 |
この書類が述べていない項目（8件）
ROIC目標自己株式取得の方針資本コストPBR・株価に関する自己評価投資計画の総額前計画の実績見直し・取り下げの理由取締役会決議日
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。2026年3月期の業績改善をMTG2028の出発点とし、4つのNo.1領域への経営資源集中、デジタル人材の育成、自治体・地域企業への事業展開を通じて、現場デジタルプロバイダーへの土台を固めるため。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。