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会社の説明から読み取った方向です。規模
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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
年次の再掲売上高+25.0%
基準 1,413目標1,766百万円
営業利益-63.0%
基準 54目標20百万円
営業利益率-2.8pt
基準 3.9目標1.1%
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。
前の計画はどうなったか売上高1,400、営業利益▲129、当期純利益▲157（2022年6月期通期予想） → 売上高1,413、営業利益▲54、当期純利益▲82（2022年6月期通期実績）（売上高+0.9%、営業利益・当期純利益は赤字縮小（率は非開示））+0.9%公表された2つの数値から算出
投資計画の総額金額 316（23/6期計画）、204（24/6期計画）、合計520
分野別の投資額分野 運転資金の増加（人件費等） / 金額 307（23/6期計画）、174（24/6期計画）、分野 運転資金の増加（通信費） / 金額 9（23/6期計画）、10（24/6期計画）、分野 研究開発費 / 金額 0（23/6期計画）、20（24/6期計画）、分野 借入金の返済 / 金額 0（23/6期計画）、0（24/6期計画）、分野 設備投資 / 金額 0（23/6期計画）、0（24/6期計画）
重点施策
01「積極投資フェーズ」
02「事業化 第1号『産業の内側への入り込み』」
03「新たなプロダクト・事業化の探索」
04SCM領域における総合ソリューションの創出を目指す
05注力領域としての積極的なR&Dの実施
06需要予測、在庫管理、発注業務 等の専門性の追求
07R&Dの対象として、製造業向けの横展開を可能とする“demand insight for Manufacturers” の市場投入を目指していく
08Joint R&Dモデルによって、開発初期から一定の収益性を確保しつつ新たなプロダクトを開発
計画の前提事業の成長率や人材の確保といった要素を考慮し、レンジ方式にて開示
対象市場の規模市場 国内AIソリューション / 数値 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） / 数値 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 / 数値 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 国内造船業界 / 数値 市場規模1.9兆円、営業利益率▲3.8% / 出典 業界動向サーチの造船カテゴリ記載企業群、SPEEDA
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 計画の名称 | 事業計画及び成長可能性に関する説明資料 |
| 計画に対する動き | 年次の再掲 |
| 売上高目標 | 1,413（2022年6月期実績） → 1,625 ～ 1,766（2023年6月期業績予想）（15.0 ～ 25.0%） |
| 営業利益目標 | ▲54（2022年6月期実績） → 1 ～ 20（2023年6月期業績予想）（ー） |
| 営業利益率目標 | ▲3.9%（2022年6月期実績） → 0.1 ～ 1.1%（2023年6月期業績予想）（ー） |
| 投資計画の総額 | 金額 316（23/6期計画）、204（24/6期計画）、合計520 |
| 分野別の投資額 | 分野 運転資金の増加（人件費等） / 金額 307（23/6期計画）、174（24/6期計画）、分野 運転資金の増加（通信費） / 金額 9（23/6期計画）、10（24/6期計画）、分野 研究開発費 / 金額 0（23/6期計画）、20（24/6期計画）、分野 借入金の返済 / 金額 0（23/6期計画）、0（24/6期計画）、分野 設備投資 / 金額 0（23/6期計画）、0（24/6期計画） |
| 計画の前提 | 事業の成長率や人材の確保といった要素を考慮し、レンジ方式にて開示 |
| 重点施策 | 「積極投資フェーズ」、「事業化 第1号『産業の内側への入り込み』」、「新たなプロダクト・事業化の探索」、SCM領域における総合ソリューションの創出を目指す、注力領域としての積極的なR&Dの実施、需要予測、在庫管理、発注業務 等の専門性の追求、R&Dの対象として、製造業向けの横展開を可能とする“demand insight for Manufacturers” の市場投入を目指していく、Joint R&Dモデルによって、開発初期から一定の収益性を確保しつつ新たなプロダクトを開発 |
| 前計画の実績 | 売上高1,400、営業利益▲129、当期純利益▲157（2022年6月期通期予想） → 売上高1,413、営業利益▲54、当期純利益▲82（2022年6月期通期実績）（売上高+0.9%、営業利益・当期純利益は赤字縮小（率は非開示）） |
| 対象市場の規模 | 市場 国内AIソリューション / 数値 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） / 数値 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 / 数値 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 国内造船業界 / 数値 市場規模1.9兆円、営業利益率▲3.8% / 出典 業界動向サーチの造船カテゴリ記載企業群、SPEEDA |
| 公表日 | 2022年8月31日 |
この書類が述べていない項目（13件）
計画期間当期純利益目標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見直し・取り下げの理由認識するリスク取締役会決議日
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。事業の成長率や人材の確保といった要素を考慮し、業績予想をレンジ方式で開示している。また、事業化規模へ成長したdemand insightへのプロダクト投資を増強する方針としている。
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。