サイボウズ（4776）の仕掛品の推移 - 全期間
- 【期間】
- 通期
- 全期間
連結
- 2010年1月31日
- 1259万
- 2011年1月31日 -66.75%
- 418万
- 2012年1月31日 -60.17%
- 166万
- 2012年4月30日 -91.73%
- 13万
- 2012年7月31日 +34.06%
- 18万
- 2012年10月31日 +588.11%
- 127万
- 2012年12月31日 -18.15%
- 104万
- 2013年3月31日 -49.42%
- 52万
- 2013年6月30日 +70.59%
- 89万
- 2013年9月30日 +406.01%
- 454万
- 2013年12月31日 +11.39%
- 506万
- 2014年3月31日 -70.99%
- 147万
- 2014年6月30日 -10.07%
- 132万
- 2014年9月30日 -27.16%
- 96万
- 2014年12月31日 +45.69%
- 140万
- 2015年3月31日 -95.44%
- 64,000
- 2015年6月30日 +240.63%
- 21万
- 2015年9月30日 -43.58%
- 12万
- 2015年12月31日 +999.99%
- 250万
- 2016年3月31日 -87.2%
- 32万
- 2016年6月30日 -100%
- 0
- 2016年9月30日
- 0
- 2016年12月31日
- 100万
- 2017年3月31日 +100%
- 200万
- 2017年6月30日 -100%
- 0
- 2017年9月30日
- 0
- 2017年12月31日
- 100万
- 2018年3月31日 -100%
- 0
- 2018年6月30日
- 0
- 2018年9月30日
- 200万
- 2018年12月31日 +200%
- 600万
- 2019年3月31日 -100%
- 0
- 2019年6月30日
- 0
- 2019年9月30日
- 500万
- 2019年12月31日 +80%
- 900万
- 2020年3月31日 -100%
- 0
- 2020年6月30日
- 700万
- 2020年9月30日 ±0%
- 700万
- 2020年12月31日 +14.29%
- 800万
- 2021年3月31日 +25%
- 1000万
- 2021年6月30日 +20%
- 1200万
- 2021年9月30日 +16.67%
- 1400万
- 2021年12月31日 +57.14%
- 2200万
- 2022年3月31日 -100%
- 0
- 2022年6月30日
- 0
- 2022年9月30日
- 200万
- 2022年12月31日 -100%
- 0
- 2023年3月31日
- 100万
- 2023年6月30日 -100%
- 0
- 2023年9月30日
- 200万
- 2023年12月31日 +50%
- 300万
- 2024年3月31日 -66.67%
- 100万
- 2024年6月30日 -100%
- 0
- 2024年9月30日
- 100万
- 2024年12月31日 +100%
- 200万
- 2025年3月31日 ±0%
- 200万
- 2025年6月30日 +200%
- 600万
- 2025年9月30日 +50%
- 900万
- 2025年12月31日 +22.22%
- 1100万
個別
- 2010年1月31日
- 354万
- 2013年12月31日 -90.56%
- 33万
- 2014年12月31日 +318.81%
- 140万
- 2015年12月31日 +85.03%
- 259万
- 2016年12月31日 -22.96%
- 200万
- 2017年12月31日 -50%
- 100万
- 2018年12月31日 +600%
- 700万
- 2019年12月31日 +57.14%
- 1100万
- 2020年12月31日 -27.27%
- 800万
- 2021年12月31日 +175%
- 2200万
- 2022年12月31日 -90.91%
- 200万
- 2023年12月31日 +100%
- 400万
- 2024年12月31日 -50%
- 200万
有報情報
- #1 会計方針に関する事項（連結）
- ② 棚卸資産2025/03/28 15:30
仕掛品
主として個別法による原価法(収益性の低下による簿価切下げの方法)を採用しております。 - #2 重要な会計方針、財務諸表（連結）
- 2.棚卸資産の評価基準及び評価方法2025/03/28 15:30
仕掛品
個別法による原価法(収益性の低下による簿価切下げの方法)を採用しております。
10年以上蓄積したファイナンスデータとAIを掛け合わせて、投資の意思決定を加速させるポジションです。
