読む価値
43定例
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
強弱が混在
会社の説明から読み取った方向です。規模
15
百万円書きぶり
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
年次の再掲売上高+0.3%
基準 4,453目標4,468百万円
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。
前の計画はどうなったか非開示 → 前回計画の5施策はすべて○（想定通りの進捗または想定外だが十分な進捗あり）。2026年8月期は通期営業黒字を達成し、営業利益は50百万円
重点施策
01AIによる生産性革命を、最前線で乗りこなす
02顧客の業務構造をAIで再設計
03CASTER NEOシリーズへの刷新
04AIを安全かつ実践的に使いこなし、実務に『実装できる人材』の育成強化
計画の前提生産年齢人口は2025年の7,310万人から2040年に6,213万人となり、15年間で約1,096万人減少する見込み、AIエージェント基盤市場の2024～2029年度CAGRは142.8％と予測、国内BPO市場は2024年度5.07兆円、前年度比+4.0％、中小企業のAI導入率は約12％で、大企業との格差の要因はツールの有無ではなく活用の知見不足
対象市場の規模国内BPO市場：2024年度5.07兆円、前年度比+4.0％。出典：矢野経済研究所『BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場に関する調査（2025年）』、国内BPO市場予測：2026年度5.4兆円、2027年度5.5兆円、2028年度5.7兆円、2029年度5.8兆円。出典：矢野経済研究所『BPO市場に関する調査（2025年）』、AIエージェント基盤市場：2024～2029年度CAGR 142.8％。出典：ITRプレスリリース（2025年8月21日）、人材関連ビジネス市場：2024年度9.7兆円、前年度比3.4％増。出典：矢野経済研究所『人材ビジネス市場に関する調査（2025年）』、BtoC-EC市場：2024年26.1兆円。出典：令和6年度電子商取引に関する市場調査
会社が挙げているリスク
AI活用のノウハウ不足・導入担当人材の不在
業務の複雑化・属人化
生成AI活用に必要なリテラシーやスキルの不足
既存システムとの連携やデータ接続の難しさ
コンテキスト設計、設定、ツール連携の負荷
セキュリティリスク
初期コスト・ランニングコスト
紙・PDFなど非構造化データへの対応
PoC後に期待した効果を得られず本格導入に至らないリスク
見直し・取り下げの理由
前回資料の成長戦略で掲げた方針を継続・深化させ、AIとヒトが協働するハイブリッド型BPaaSモデルへとシフトするため。AIによる生産性革命により、従業員1人あたりの担当顧客数を増やして粗利率向上を図るため。
| 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 |
| 計画期間 | 開始年度 非開示 / 最終年度 2027年8月期 |
| 計画に対する動き | 年次の再掲 |
| 売上高目標 | 2026年8月期実績：4,453 → 2027年8月期予想：4,468（+0.3%） |
| 計画の前提 | 生産年齢人口は2025年の7,310万人から2040年に6,213万人となり、15年間で約1,096万人減少する見込み、AIエージェント基盤市場の2024～2029年度CAGRは142.8％と予測、国内BPO市場は2024年度5.07兆円、前年度比+4.0％、中小企業のAI導入率は約12％で、大企業との格差の要因はツールの有無ではなく活用の知見不足 |
| 重点施策 | AIによる生産性革命を、最前線で乗りこなす、顧客の業務構造をAIで再設計、CASTER NEOシリーズへの刷新、AIを安全かつ実践的に使いこなし、実務に『実装できる人材』の育成強化 |
| 前計画の実績 | 非開示 → 前回計画の5施策はすべて○（想定通りの進捗または想定外だが十分な進捗あり）。2026年8月期は通期営業黒字を達成し、営業利益は50百万円 |
| 見直し・取り下げの理由 | 前回資料の成長戦略で掲げた方針を継続・深化させ、AIとヒトが協働するハイブリッド型BPaaSモデルへとシフトするため。AIによる生産性革命により、従業員1人あたりの担当顧客数を増やして粗利率向上を図るため。 |
| 対象市場の規模 | 国内BPO市場：2024年度5.07兆円、前年度比+4.0％。出典：矢野経済研究所『BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）市場に関する調査（2025年）』、国内BPO市場予測：2026年度5.4兆円、2027年度5.5兆円、2028年度5.7兆円、2029年度5.8兆円。出典：矢野経済研究所『BPO市場に関する調査（2025年）』、AIエージェント基盤市場：2024～2029年度CAGR 142.8％。出典：ITRプレスリリース（2025年8月21日）、人材関連ビジネス市場：2024年度9.7兆円、前年度比3.4％増。出典：矢野経済研究所『人材ビジネス市場に関する調査（2025年）』、BtoC-EC市場：2024年26.1兆円。出典：令和6年度電子商取引に関する市場調査 |
| 認識するリスク | AI活用のノウハウ不足・導入担当人材の不在、業務の複雑化・属人化、生成AI活用に必要なリテラシーやスキルの不足、既存システムとの連携やデータ接続の難しさ、コンテキスト設計、設定、ツール連携の負荷、セキュリティリスク、初期コスト・ランニングコスト、紙・PDFなど非構造化データへの対応、PoC後に期待した効果を得られず本格導入に至らないリスク |
| 公表日 | 2026年10月27日 |
この書類が述べていない項目（14件）
営業利益目標営業利益率目標当期純利益目標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投資計画の総額分野別の投資額セグメント別目標非財務目標取締役会決議日
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。生産年齢人口の減少と人手不足により人手依存モデルの限界が強まる一方、AIの導入・運用には業務設計やシステム連携などの負荷があるため。AIによる生産性向上で従業員1人あたりの担当顧客数を増やし、中長期的な粗利率の向上を図るため。
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。