読む価値
36軽微
0〜100。会社の良し悪しではなく、読む価値の大きさです。向き
中立
会社の説明から読み取った方向です。規模
—
書類が数値を示している場合のみ表示します。書きぶり
確定を避けている
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
売上高+35.3%
基準 1,089目標1,473百万円
営業利益+100.0%
基準 38目標76百万円
当期純利益+11.1%
基準 27目標30百万円
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。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。
投資計画の総額金額 22/6期207、23/6期316、24/6期85（各年度の資金使途合計）
分野別の投資額分野 運転資金の増加（人件費等） / 金額 22/6期163、23/6期307、24/6期55、分野 運転資金の増加（通信費） / 金額 22/6期19、23/6期9、24/6期10、分野 研究開発費 / 金額 22/6期25、23/6期0、24/6期20、分野 借入金の返済 / 金額 22/6期0、23/6期0、24/6期0、分野 設備投資 / 金額 22/6期0、23/6期0、24/6期0
重点施策
01成長戦略 1. プロダクトの新規創出
02成長戦略 2. 各プロダクトごとの事業拡大
03成長戦略 3. 共通プログラムのクロスセル
041. プロダクト数
052-1. 平均顧客単価
062-2. 顧客数
073. 共通プログラム
08非労働集約的な売上の拡大を目指す
09M&A等を積極的に活用
計画の前提AIソリューションごとに、商談のフェーズ、契約締結状況、案件獲得の確度及び継続の蓋然性等を見積もり、金額を積み上げることで策定、前期実績及び事業拡大も踏まえた今期の売上対比の水準等も勘案しつつ、人員計画を策定しており、人員数及び人件費の単価について一定の想定を置いた上でコストを算出
対象市場の規模市場 国内AIソリューション / 規模 2019年0.9兆円、2025年予測1.9兆円 / 出典 株式会社富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」、市場 SDGsにより創出されるICT関連市場（中国を除くアジア太平洋先進国） / 規模 2030年予測10.4兆円 / 出典 三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」、市場 2030年の国内AI関連市場 / 規模 86.9兆円 / 出典 EY総合研究所「人工知能が経営にもたらす創造と破壊」、市場 国内eラーニング市場 / 規模 2020年度2,880億円、前年比22%拡大 / 出典 矢野経済研究所「国内eラーニング市場に関する調査結果」、市場 国内需要予測市場 / 規模 2025年に300億円超 / 出典 富士キメラ総研「2020人工知能ビジネス総調査」、MM総研「人工知能（AI）技術のビジネス活用状況について」、市場 国内クラウド基盤（IaaS/PaaS）サービス市場 / 規模 2024年に1.7兆円 / 出典 矢野経済研究所「クラウド・ITアウトソーシング市場の現状と展望」
会社が挙げているリスク
プロジェクトの進捗等：各フェーズで多数のプロジェクトが早期終了する場合や、想定以上に工数が発生するリスク
横展開可能なAIソリューションを開発するための、最初の段階に関するリスク（本文の提示部分では記載が途中で終了）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 計画の名称 | 事業計画及び成長可能性に関する事項 |
| 売上高目標 | 1,089（2021年6月期実績） → 1,473（2022年6月期計画） |
| 営業利益目標 | 38（2021年6月期実績） → 76（2022年6月期計画） |
| 当期純利益目標 | 27（2021年6月期実績） → 30（2022年6月期計画） |
| 投資計画の総額 | 金額 22/6期207、23/6期316、24/6期85（各年度の資金使途合計） |
| 分野別の投資額 | 分野 運転資金の増加（人件費等） / 金額 22/6期163、23/6期307、24/6期55、分野 運転資金の増加（通信費） / 金額 22/6期19、23/6期9、24/6期10、分野 研究開発費 / 金額 22/6期25、23/6期0、24/6期20、分野 借入金の返済 / 金額 22/6期0、23/6期0、24/6期0、分野 設備投資 / 金額 22/6期0、23/6期0、24/6期0 |
| 計画の前提 | AIソリューションごとに、商談のフェーズ、契約締結状況、案件獲得の確度及び継続の蓋然性等を見積もり、金額を積み上げることで策定、前期実績及び事業拡大も踏まえた今期の売上対比の水準等も勘案しつつ、人員計画を策定しており、人員数及び人件費の単価について一定の想定を置いた上でコストを算出 |
| 重点施策 | 成長戦略 1. プロダクトの新規創出、成長戦略 2. 各プロダクトごとの事業拡大、成長戦略 3. 共通プログラムのクロスセル、1. プロダクト数、2-1. 平均顧客単価、2-2. 顧客数、3. 共通プログラム、非労働集約的な売上の拡大を目指す、M&A等を積極的に活用 |
| 対象市場の規模 | 市場 国内AIソリューション / 規模 2019年0.9兆円、2025年予測1.9兆円 / 出典 株式会社富士キメラ総研「2020 人工知能ビジネス総調査」、市場 SDGsにより創出されるICT関連市場（中国を除くアジア太平洋先進国） / 規模 2030年予測10.4兆円 / 出典 三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」、市場 2030年の国内AI関連市場 / 規模 86.9兆円 / 出典 EY総合研究所「人工知能が経営にもたらす創造と破壊」、市場 国内eラーニング市場 / 規模 2020年度2,880億円、前年比22%拡大 / 出典 矢野経済研究所「国内eラーニング市場に関する調査結果」、市場 国内需要予測市場 / 規模 2025年に300億円超 / 出典 富士キメラ総研「2020人工知能ビジネス総調査」、MM総研「人工知能（AI）技術のビジネス活用状況について」、市場 国内クラウド基盤（IaaS/PaaS）サービス市場 / 規模 2024年に1.7兆円 / 出典 矢野経済研究所「クラウド・ITアウトソーシング市場の現状と展望」 |
| 認識するリスク | プロジェクトの進捗等：各フェーズで多数のプロジェクトが早期終了する場合や、想定以上に工数が発生するリスク、横展開可能なAIソリューションを開発するための、最初の段階に関するリスク（本文の提示部分では記載が途中で終了） |
| 公表日 | 2021年12月（年月のみ） |
この書類が述べていない項目（14件）
計画期間計画に対する動き営業利益率目標ROE目標ROIC目標配当性向・DOEの方針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セグメント別目標非財務目標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。本開示を行う理由自体は明示されていない。資金使途については、会社は「成長戦略の実行・実現に向けた投資」と説明している。
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。