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FY2025実績
純利益
FY2025実績
比率
FY2025
広告運用や顧客分析のソフトを提供し、企業のデジタル施策を支える。AIを使った最適化が主な価値提案である。収益の見え方は、どの用途で採用が続くかと、顧客の更新や稼働の流れを安定して拾えるかで変わりやすい。単発の売り切りだけでなく、既存顧客との継続接点をどう深めるかが事業の厚みを左右しやすい。人手で担ってきた工程が多い領域では、AI や自動化に置き換わりにくい部分を残せるかも中長期の焦点になる。
顧客データと運用実績の蓄積は強みだが、生成AIで類似機能が広く使えるようになりやすい。堀は慎重に見たい。優位が続く条件は、品質や納期、提案力のような日々の運営差を顧客に体感させ続けられることにある。一方で、情報整理や定型対応の比重が高い部分は AI による代替や内製化の圧力を受けやすく、見かけより防御力が薄いこともある。そのため、単なる知名度よりも、顧客の運営に入り込む深さを保てるかが評価の分かれ目になる。
企業のデジタル施策は続くが、広告運用自体がAIエージェントで内製化される可能性も高い。伸びが需要拡大より単価下落に吸収されやすい。伸びしろは、既存顧客の中で採用範囲を広げる動きと、隣接用途へ無理なく横展開できるかにかかりやすい。ただし AI が作業代替や探索効率化を進める領域では、需要が増えても単価や役割が薄まり、売上の質が想像ほど強くならないおそれがある。結局は、需要の追い風を受けるだけでなく、自社の役割を濃くして粗さの少ない成長に変えられるかが重要になる。
スコアは「リスクが小さい」ことではなく、「リスクに対する財務・構造的耐性の高さ」を評価したものです。
広告運用や分析はAIエージェントで内製しやすく、需要や単価の圧力になりやすい。この状態が続くと、案件の回転や稼働の勢いが鈍り、利益率の見え方も弱くなりやすい。とくに人手で処理してきた工程の比重が高い場合は、顧客の内製化や AI 活用が進むほど価格交渉力が落ち、評価の重しになりやすい。
広告予算が絞られると、導入や利用の伸びが鈍りやすい。この状態が続くと、採算や運営の安定感が鈍り、利益率の見え方も弱くなりやすい。とくに人手で処理してきた工程の比重が高い場合は、顧客の内製化や AI 活用が進むほど価格交渉力が落ち、評価の重しになりやすい。
汎用モデルの進化で、差別化しにくい機能が増えやすい。この状態が続くと、採算や運営の安定感が鈍り、利益率の見え方も弱くなりやすい。とくに人手で処理してきた工程の比重が高い場合は、顧客の内製化や AI 活用が進むほど価格交渉力が落ち、評価の重しになりやすい。
業績を構造的に変える可能性のある具体的な上振れ経路のみ。種まき新規事業・ニュースに出た小さな特許・抽象的な期待論は対象外。
顧客の基幹ワークフローに深く入り込めれば、置き換えにくさを高めやすい。見通しとしては、既存の強みを隣接領域へ広げられるかが重要になる。AI に置き換えられやすい定型部分から離れ、判断や設計、運営責任の重い領域へ寄れれば、単価と顧客接点の両方を守りやすい。
独自データの活用が進めば、汎用AIとの差を示しやすい。見通しとしては、既存の強みを隣接領域へ広げられるかが重要になる。AI に置き換えられやすい定型部分から離れ、判断や設計、運営責任の重い領域へ寄れれば、単価と顧客接点の両方を守りやすい。
解約の低さや運用成果が示されれば、テーマ先行から質の評価へ移りやすい。見通しとしては、今の基盤を収益の厚みに変えられるかが重要になる。AI に置き換えられやすい定型部分から離れ、判断や設計、運営責任の重い領域へ寄れれば、単価と顧客接点の両方を守りやすい。
還元より製品開発と営業投資が優先される。評価の中心はテーマ性ではなく継続利用の強さだ。資本配分を見るうえでは、株主還元の強弱そのものより、競争力を守る投資と無理なく両立できているかが大切になる。人材や販促、システム整備への再投資が弱いと顧客接点が薄れやすく、還元の見栄えだけでは持続力を示しにくい。安定した本業の積み上がりが確認できる局面ほど、還元策にも説得力が生まれ、資本政策全体への信頼が高まりやすい。
リスク耐性スコア 4/10 より算出
直近3期のいずれかでFCFが赤字のため、DCF法による算定を見送り
直近3期FCF: 2025年度 -11億円 / 2024年度 -3億円 / 2023年度 42億円
2段階配当割引モデル(2-Stage DDM)。ベースDPS=¥2。
2段階残余利益モデル。BPS₀=¥365、配当性向10%でBPS追跡。
PERマルチプル法。ピークEPS=¥25、総合スコア3.8から指数関数的に倍率算出。
過去BPSデータの連続性に問題があるため、PBR法による価値算定を見送り(長期データ不足(10年未満))
黒字年の長期データ不足のためPER法による価値算定を見送り
10年後の株価を 5000通りの未来シナリオでシミュレーション。 業績の成長・横ばい・衰退・倒産の確率を過去データから推定し、1株利益の動きと適正株価の幅を予測します。 (最終計算: 2026-05-10)
| 入力値 / 各モデルの結果 | 下振れ | 中央 | 上振れ |
|---|---|---|---|
| 必要利回り(株主資本コスト) | 8.29% | 11.79% | 16.29% |
| 成長持続年数(競争優位性に連動) | 7年 | 10年 | 13年 |
| EPS/BPS-first MC 適正株価(中央) | ¥386 | ||
| 10年後EPS/BPS×出口評価(中央) | ¥386 | ||
| スタート時の状態 | S(名目永続成長率 3.0%、直近売上成長 32.0%) | ||
※ 試算精度について:現在は 5000通りのシミュレーションで、売上成長・利益率・株数からEPSとBPSを作り、配当は総リターンに、内部留保と自社株買いはBPS/株に反映します。10年後EPS/BPSに対して出口PER/PBR/PSRを評価し、赤字パスでは黒字時のPERを使わず、資産・売上倍率ベースの低い評価に切り替えます。さらにTOB、競争優位低下、景気後退、赤字からの回復、利益率変化、希薄化、バリュエーション変化などの事象タグを各銘柄の露出度に応じて発生させています。TOBは時価総額が大きい銘柄ほど発生確率を下げています。
| 評価モデル | 悲観 (32%) | 中立 (42%) | 楽観 (26%) | 加重平均 |
|---|---|---|---|---|
| DCF | — | — | — | — |
| 配当割引 | ¥12 | ¥30 | ¥60 | ¥32 |
| 残余利益 | ¥133 | ¥388 | ¥740 | ¥398 |
| PERマルチプル | ¥176 | ¥302 | ¥453 | ¥301 |
| PBR分位法 | — | — | — | — |
| PER分位法 | — | — | — | — |
| モデル平均 | ↑ 各モデルの確率加重平均 | ¥244 | ||
¥107 FV¥244 割高
¥418 ¥523
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