3858 ユビキタスAI

3858
2026/04/06
時価
33億円
PER 予
-倍
2010年以降
赤字-328.25倍
(2010-2025年)
PBR
1.62倍
2010年以降
1.34-20.98倍
(2010-2025年)
配当 予
0%
ROE 予
-%
ROA 予
-%
資料
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ユビキタスAI(3858)の売上高 - ソフトウェアサービスの推移 - 全期間

【期間】

連結

2016年6月30日
9133万
2016年9月30日 +107.03%
1億8907万
2016年12月31日 +50.9%
2億8532万
2017年3月31日 +49.94%
4億2781万
2017年6月30日 -76.77%
9937万
2017年9月30日 +103.88%
2億259万
2017年12月31日 +41.28%
2億8623万
2018年3月31日 +43.41%
4億1048万
2018年6月30日 -75.23%
1億168万
2018年9月30日 +81.25%
1億8430万
2018年12月31日 +59.88%
2億9467万
2019年3月31日 +38.29%
4億751万
2019年6月30日 -78.72%
8670万
2019年9月30日 +98.2%
1億7184万
2019年12月31日 +64.01%
2億8185万
2020年3月31日 +55.14%
4億3727万
2020年6月30日 -87.24%
5578万
2020年9月30日 +145.83%
1億3714万
2020年12月31日 +76.32%
2億4181万
2021年3月31日 +64.83%
3億9857万
2021年6月30日 -82.98%
6781万
2021年9月30日 +126.94%
1億5390万
2021年12月31日 +59.46%
2億4541万
2022年3月31日 +63.89%
4億221万
2022年6月30日 -88.51%
4620万
2022年9月30日 +159.4%
1億1986万
2022年12月31日 +45.92%
1億7490万
2023年3月31日 +83.98%
3億2179万
2023年6月30日 -82.83%
5526万
2023年9月30日 +122.61%
1億2303万
2023年12月31日 +197.97%
3億6658万
2024年3月31日 +85.92%
6億8154万
2024年9月30日 -36.22%
4億3468万
2025年3月31日 +140.05%
10億4348万

有報情報

#1 その他、連結財務諸表等(連結)
当連結会計年度における半期情報等
中間連結会計期間当連結会計年度
売上高(千円)1,748,5034,138,789
税金等調整前当期純利益又は税金等調整前中間純損失(△)(千円)△60,516120,537
2025/06/30 16:05
#2 セグメント情報等、連結財務諸表(連結)
「データアナリティクス事業」は、株式会社ライトストーンにおける、統計・数値データ解析ソフトウェアの販売等に関するセグメントであります。
2.報告セグメントごとの売上高、利益又は損失、資産、その他の項目の金額の算定方法
報告されている事業セグメントの会計処理の方法は、連結財務諸表を作成するために採用される会計方針に準拠した方法であります。
2025/06/30 16:05
#3 事業の内容
海外ソフトウェアの輸入販売、テクニカルサポート、及びカスタマイズ開発を行っております。100種類以上の海外ソフトウェア製品を取り扱っており、下表はその中で主要な製品であります。
カテゴリ製品・サービス名概要
品質向上支援ツール① CodeSonar② CodeSentry③ beSTORM X④ GSIL① CodeSecure社製のソフトウェア解析ツールで、ソースコードの不具合や脆弱性を静的に検出します。② CodeSecure社製のオープンソースソフトウェアに含まれる脆弱性を検出しSBOM形式でレポートするツールです。③ あらゆるプロトコル、プラットフォームAPI、機器へのファジングとペネトレーションテストを実施するセキュリティ検証ツールです。④ 車載ECUのソフトウェア開発をハードウェアに依存せずソフトウェアシミュレーションベースで行えるツールです。
AIソリューション① BreezoMeter② Ekkono SDK③ VIA④ AtomBeamⓇ⑤ NeutrinoTM⑥ ZETANE⑦ brighterAI①世界中の空気質に関するビッグデータ(PM2.5、NO2、SO2、オゾン、花粉等)をリアルタイムで分析・予測・追跡するサービスです。②IoTシステムのエッジサイドの機械学習に特化して開発されたライブラリです。従来型の事前に学習させるモデルだけではなく、設置・稼働環境の変化をデバイス上で学習し続ける増分学習(Incremental Learning)の機能が特長です。③AI 自動外観検査システム開発用のソフトウェアです。VIA を使用することで、お客様はAI 人材を必要とせず、簡単に外観検査プロセスを自動化できます。④IoT データ圧縮・セキュア通信AI ソリューションです。特許取得技術AI データ・コンパクションにより、従来のファイルデータ圧縮技術とは全く異なる方法で、セキュリティを確保しつつ非常に効率的にデータをエンコードし最小化することで、IoT/M2M データ伝送量を70-90% 削減します。⑤ディープラーニングモデル最適化ソフトウェアです。自社内の DNN モデルとデータセットを Neutrino™ に設定し、コマンドを一つ実行するだけで、自動的に最適化した DNN モデルを生成します。⑥AIのロバスト性を向上させるAI開発支援ツールと効率的なAI開発を実現するニューラルネットワーク可視化ツールです。⑦静止画や動画から人の顔やナンバープレートを検出し、個人を特定されないように高精度匿名加工または次世代匿名加工をするソフトウェアサービスです。
OSSライセンス&セキュリティ管理ツールFossIDOSS管理ツールは、OSSを解析してライセンスを識別し、関連する脆弱性情報を提供します。SBOMの作成・管理にも使用できます。
c.ソフトウェアサービス事業
組込みソフトウェア等各種ソフトウェアのエンジニアリングサービスと、米国Gracenote社と協業し、音楽関連のデータコンテンツのライセンスの提供を行っております。
2025/06/30 16:05
#4 事業等のリスク
⑥ ソフトウェアの不具合による顧客の損失について
当社グループのソフトウェアの不具合による顧客の損失については、契約上、当社グループの損害賠償額の上限を当社グループが収受した契約対価に限定するように努めておりますが、このような事態が発生した場合、直接的に売上高の取消による損失が発生するのみならず、信用失墜により当社グループの業績及び今後の事業展開に影響を及ぼす可能性があります。
⑦ DTLAからの高度機密情報の提供について
2025/06/30 16:05
#5 収益認識関係、連結財務諸表(連結)
1.顧客との契約から生じる収益を分解した情報
当社グループの売上高は、顧客との契約から生じる収益であり、当社グループの報告セグメントを収益の認識時期に分解した場合の内訳は、以下のとおりであります。
前連結会計年度(自 2023年4月1日 至 2024年3月31日)
2025/06/30 16:05
#6 報告セグメントごとの売上高、利益又は損失、資産、負債その他の項目の金額の算定方法(連結)
告セグメントごとの売上高、利益又は損失、資産、その他の項目の金額の算定方法
報告されている事業セグメントの会計処理の方法は、連結財務諸表を作成するために採用される会計方針に準拠した方法であります。
報告セグメントの利益は、営業利益ベースの数値であります。
セグメント間の内部収益及び振替高は市場実勢価格に基づいております。
報告セグメントごとの売上高、利益又は損失の算定においては、サービス毎の売上高、利益の集計を行っておりますが、報告セグメントの資産の算定においては、複数サービスを展開する拠点を全社資産に分類しております。2025/06/30 16:05
#7 報告セグメントの概要(連結)
当社グループは、取り扱う製品・サービスについて国内及び海外の包括的な戦略を立案し、事業活動を展開しております。
したがって、当社グループは、製品・サービス別のセグメントから構成されており、「ソフトウェアプロダクト事業」、「ソフトウェアディストリビューション事業」、「ソフトウェアサービス事業」及び「データアナリティクス事業」の4つを報告セグメントとしております。
「ソフトウェアプロダクト事業」は、組込みネットワークソフトウェア及びセキュリティ関連ソフトウェア製品並びにリアルタイムOS関連製品、データベース製品、高速起動製品等の主に自社開発によるデバイス組込み用ソフトウェアの開発及び販売等に関するセグメントであります。
2025/06/30 16:05
#8 売上高、地域ごとの情報(連結)
2025/06/30 16:05
#9 従業員の状況(連結)
(1)連結会社の状況
2025年3月31日現在
ソフトウェアディストリビューション事業25(9)
ソフトウェアサービス事業77(2)
データアナリティクス事業19(3)
(注)1.従業員数は就業人員であり、臨時雇用者数は、年間の平均人員を( )外数で記載しております。
2.全社(共通)として記載されている従業員数は、営業部、管理部門等に所属しているものであります。
2025/06/30 16:05
#10 経営方針、経営環境及び対処すべき課題等(連結)
この中期経営計画においては、オーガニック領域(既存事業による売上成長)、インオーガニック領域(連続的M&Aによる売上成長)による成長を目指し、オーガニック領域においては、毎年5%成長を見込むとともに、安定的な成長キャッシュフロー創出を目指します。インオーガニック領域においては、年度ごとの目標設定は行わず、M&Aによる売上成長を見込んでおります。
これらの結果、2028年3月期に、オーガニック+インオーガニックで売上高50億円以上、CAGR10%程度の成長を目指しております。
オーガニック領域は、Operational Excellence(生産性向上)、Sales Enablement(営業力強化)、Group Synergy(アップセル/クロスセル)、Steady Growth(安定成長)による重点施策を推進することで、High Profitability(高収益化)の実現を目指し、未来への投資資金の創出を図ってまいります。
2025/06/30 16:05
#11 経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析(連結)
(注)売上高は、セグメント間取引を消去しております。
② キャッシュ・フローの状況
2025/06/30 16:05
#12 関係会社との営業取引による取引高の総額及び営業取引以外の取引による取引高の総額の注記
※1 関係会社との取引高
前事業年度(自 2023年4月1日至 2024年3月31日)当事業年度(自 2024年4月1日至 2025年3月31日)
営業取引による取引高
売上高7,690千円765千円
仕入高・外注費31,538千円13,508千円
2025/06/30 16:05
#13 顧客との契約から生じる収益の金額の注記(連結)
※1 顧客との契約から生じる収益
売上高については、顧客との契約から生じる収益及びそれ以外の収益を区分して記載しておりません。顧客との契約から生じる収益の金額は、連結財務諸表「注記事項(収益認識関係)1.顧客との契約から生じる収益を分解した情報」に記載しております。
2025/06/30 16:05

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