2019〜2025年度は連結財務諸表を作成しておらず、単体の数字です。
下の「他の会社と比べる」で会社Bを選ぶと、ここに2社目が並び、グラフの系列と表の行が増えます。
2025年度の売上収益は14億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3465番目、サービス業542社のうち523番目の大きさです。2020年度から2025年度までの売上収益の年平均成長率は+33.6%です。平均年間給与は652.3万円（2025年度・提出会社単体）で、サービス業538社のうち189番目。平均年齢は37.8歳、平均勤続年数は3.0年です。
事業の大きさと稼ぐ力
働く人の数字
順位は大きい順。平均年齢と平均勤続年数は大きいほうが良いとは言えないため、順位を付けずに業種の中央値と並べています。利益率・ROE・自己資本比率は業種による違いが大きいため、同じく業種の中央値と並べています。 平均年間給与・平均年齢・平均勤続年数は提出会社（単体）ベース、従業員数は連結ベースです。評価・推奨ではありません。
会社Bを選ぶと、下のグラフ・事業の構成・推移表に2社目が並びます。会社Aを変えると、そのままほかの会社のページに切り替わります。
カウリスと同業2社を、ダッシュボードで並べるアスア・ＢＣＣと、売上・営業利益・平均年間給与などの推移を重ねて比べられます指標を選ぶとグラフが入れ替わります。会社Bを入れると系列が2本になります。
有価証券報告書【セグメント情報等】からの売上構成比。会社Bを入れると横に並びます。
カウリス 最新期の売上構成比
有価証券報告書に事業の区分の記載がありません（単一セグメント）。
当社は「情報インフラを共創し、世界をより良くする」というミッションのもと、先端技術を活用した実用的なサービスを創り続け、犯罪のビッグデータをアルゴリズムと掛け合わせた法人向けクラウド型不正アクセス検知サービス「Fraud Alert」（フロードアラート）を提供するとともに、2025年９月には、同様に犯罪・不正対策分野におけるデータ活用を強みとした新規事業として、本人確認・顧客管理領域に対応する「Grid Data KYC」（グリッドデータケーワイシー）をリリースいたしました。
当社のアプローチは、従来の不正検知サービスと大きく異なるのが、ミッションの中にある「共創」という点にあります。これまでは個社ごとにモニタリングし、検知するというアプローチが主流ですが、個社で解決するには時間もコストもかかることから顧客横断・業界横断でデータを流通させ日本全体の犯罪データをプラットフォーム化し国民の生命・財産を守ることを目指しています。
当社はマネー・ローンダリング及びサイバーセキュリティ対策事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。
「Fraud Alert」は、マネー・ローンダリング対策・サイバーセキュリティ対策等として 、銀行、証券会社等の資金移動業、並びに、膨大な個人ユーザー（以下「エンドユーザー」。）を有する通信キャリア、ガス等のインフラ事業者、その他のサービス事業者（以下「顧客」。）に対して、サービス提供しております。顧客の利用シーンは、個人ユーザーが、顧客のウェブサイト（以下「顧客サイト」。）や、スマホアプリにエンドユーザーが訪問し、口座開設（アカウント開設）や、残高照会・送金などの取引を実施する際であり、このときに不正利用の可能性をモニタリングしております。具体的には、端末から取得される情報をFraud Alertのアルゴリズムで算出し、なりすましではないか、自社・他社において不正利用履歴がないか、などを算定し、法人顧客にリアルタイムでアラートを上げるサービスです。特に、資金移動業社においては、個社ごとに、自社に還流するキャッシュが正当なものかどうかを判断する要素が限られるため、送金元における利用履歴を活用することで判定精度を向上させたい、というニーズから本サービスは生まれております。キャッシュは流通するため、個社で、検知しにくいマネー・ローンダリングを、顧客横断・業界横断でデータ流通させ、早期検知・不正予防する点が提供価値となっております。
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が2023年２月に公表した2022年度情報セキュリティの脅威に対する意識調査(注１)によると、パスワードの使い回しのパソコン利用者が約４割、スマートフォン利用者では約５割に上る中、不正アクセスの手口は巧妙化し情報漏えいが増加しています。それに比例し、不正に取得したアカウント情報を利用したなりすましやアカウントの乗っ取りなど、本人以外による不正なログイン・アクセスが増加しています。特にフィッシングによる被害件数は2022年から2023年にかけて4.5倍超に増加（注２）し、オンラインの不正利用や、様々な詐欺が国民生活に身近なものとなっております。
（注１）出典：IPA（独立行政法人情報処理推進機構）「2022年度情報セキュリティに対する意識調査［倫理編］［脅威編］」報告書（2023年２月16日公表）
https://www.ipa.go.jp/security/reports/economics/ishiki2022.html （注２）出典：警察庁「フィッシングによるものとみられるインターネットバンキングに係る不正送金被害の急増について（注意喚起）」（2023年12月25日公表）
https://www.npa.go.jp/bureau/cyber/pdf/20231225_press.pdf 当社の利用実績として、2025年12月期においては、月間約6.0億件のログインのモニタリングを行っており、そのうち約3.64％のアクセスは本人らしさが低いものとして検知しております。例えば、ロケーション情報の異なるアクセス（例：東京からログインがあった１分後に大阪から同じアカウント情報を使ったアクセス）や、１つの端末に５つ以上の口座が紐づくアクセス（例：同じパソコンで５つ以上の口座のインターネットバンキングにアクセス）、並びにFraud Alertにブラックリストとして登録されている端末情報（顧客が危険と判断し、Fraud Alertのブラックリストデータベースに登録した端末情報）からのアクセスなどです。また、警視庁・各県警から、当社顧客に凍結依頼があった銀行口座に紐づく端末情報をブラックリストデータベース登録も行っておりますが、総務省、警察庁及び経済産業省の調査(注３)によると、2025年の不正アクセス行為の認知件数は7,190件あり、そのうち９割弱がインターネットバンキングでの不正送金等につながっております。ログインの際に、不正なエンドユーザーを検知し水際で防ぐ対策が求められています。
（注３）出典：総務省、警察庁、及び経済産業省「不正アクセス行為の発生状況及びアクセス制御機能に関する技術の研究開発の状況」（2026年３月12日公表）
https://www.npa.go.jp/bureau/cyber/pdf/R080312_access.pdf 「Fraud Alert」は、インターネットバンキングなどの各種サービスにおけるWEBサイトに、JavaScriptのコードを数行埋め込むことでアクセス解析されたデータを取得し、解析結果を元にした追加認証やメール通知など、ログイン後の挙動をカスタマイズできるサービスになります。
これによって、通常のID・パスワード認証に加え、エンドユーザーの個人情報を用いず、端末から取得するエンドユーザーの各種パラメータ（IPアドレス、端末情報、OS、ログイン場所、時間、アクセス履歴、ページ内遷移など250以上）からエンドユーザーの行動履歴をデータベース化し、ログインやアクセスが本人のものかを独自の検知アルゴリズムでリアルタイムにアクセス解析を実施し、「本人らしさ」を判定します。不正が疑われるログイン試行や不正アクセスを未然に検知してサイバー犯罪者が本人なりすましにより不正アクセスすることを未然に防止するものと考えております。
「Fraud Alert」は、Webブラウザ、Mobileブラウザ、スマートフォンアプリに対応しており、同一口座がどの端末からログインしているのかを検知し、端末レベル、口座レベル、IPアドレスレベルで、不正利用の検知が可能であり、さらに顧客間で、悪意のあるアクセス、過去に他社で不正利用に使われた端末を捕捉することが可能となります。
（注４）APIとは、Application Programming Interfaceの省略表記で、アプリケーションの機能やデータ等を他のアプリケーションから呼び出して利用するための接続仕様・仕組みのこと。
また、ユーザーのID・パスワードの使い回しが依然として見受けられている今、ID・パスワードによる認証だけでは安全なセキュリティが確保できません。他社から漏えいしたアカウント情報により、なりすましやアカウントの乗っ取り被害が及ぶことも十分に考えられます。一方で、毎回二要素・多要素認証により認証を行うことは、高いセキュリティを確保できるものの、エンドユーザーへの負荷が大きく利用してもらえなくなる可能性もあります。さらに認証ごとにコストがかかる場合、サービスの成長と共に運用コストが膨らむ結果になります。当社は、エンドユーザーの行動パターンや位置情報などを元に、何らかのリスクがあると判断された場合にのみ追加認証を要求する「リスクベース認証」に注目しており、「Fraud Alert」では、上記のエンドユーザーのアクセス環境から”本人らしさ”を判定し、不正アクセスのリスクを検知致しますので、このリスクのある場合にだけ顧客側から追加認証を発動させるため、エンドユーザーに負荷をかけずに顧客はサービスを提供できます。さらに、二要素認証などと組み合わせることでコストの削減に寄与すると考えております。
また、毎日処理する不正検知データから当社独自の「ホワイトリスト（正しい本人が利用していると特定された端末やアカウント）」、「ブラックリスト（不審者データベース）」が作成され、当社の顧客ネットワーク全体でブラックリストを共有（注５）することにより業界全体で不正アクセスを防ぐことを実現しています。例えばクラウド上の共通ロジックでなりすましリスクを検知し、攻撃者情報をブラックリスト化して顧客間で共有することが可能となり、マネー・ローンダリング口座の検知をするなどに活用されています。導入時の必要コスト（サーバー設置費用、システム改修費用等）が抑えられる点や、サービス開始までの導入に要する時間が短期間（JavaScriptコード埋込型の場合１ヶ月程度、API連携型の場合は顧客都合による）であること、不正ユーザー情報の蓄積データベースへの共有APIが当社の強みとして挙げられます。
クラウド型でリスクベース認証を提供する類似サービスは導入コストが高く、導入後に専属のコンサルタントによるチューニングが必要となります。一方、「Fraud Alert」は、都度改定される金融庁のガイドラインへの対応や、顧客企業との情報連携を通じた不正利用者の端末傾向を分析した上で検知ルールをチューニングしており、顧客企業のモニタリングの負担を軽減できるのも特徴となっております。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年3月提出・S100XV0K）。事業系統図は省いています。
会社が開示資料に書いたことを、そのまま引用しています。評価・予想・推奨は含みません。
中期経営計画
一次資料ベース中期の数値目標は有価証券報告書に記載がない。決算説明資料などで別途公表している場合がある。
有価証券報告書【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】より
配当の方針、株主優待、大株主を、有価証券報告書の記載のまま並べています。評価・推奨ではありません。
当社は、株主への利益還元を重要な経営課題の一つと位置づけ、株主の皆様に長期的かつ安定して当社株式を保有していただくため、安定した配当を継続的に行っていきたいと考えております。
そのうえで、当社は、株主資本に対して一定の水準で還元を行う指標としてDOE（株主資本配当率）を採用することで、より安定的な配当の継続を図るとともに、資本効率を意識した配当方針としており、DOE1.5％以上を目安としてまいります。なお、剰余金の配当等の決定機関は取締役会としております。
この基本方針に基づき、当期の剰余金の配当につきまして、１株当たり4.8円とさせていただきました。
内部留保資金の使途については、今後の事業展開への備えとしております。
なお、剰余金の配当を行う場合、年１回の期末配当を基本方針としており、その決定機関は取締役会であります。また、当社は毎年６月末日を基準日として、取締役会の決議によって、中間配当をできる旨を定款に定めております。
有価証券報告書【配当政策】より（2026年3月提出）
| 年度 | 1株配当（円） | 配当性向（%） |
|---|---|---|
| 2025 | 4.80 | 11.2 |
有価証券報告書【主要な経営指標等の推移】より。株式分割をした年は、有報の1株配当が分割の前後で遡って直されていないため、前の年と並べて比べられません。
「株主に対する特典」は「該当事項はありません。」と記載されています。
有価証券報告書【提出会社の株式事務の概要】「株主に対する特典」の記載です。提出日時点の内容で、その後に変わっていることがあります。最新の内容は会社の発表で確かめてください。
| 順位 | 株主 | 持株比率（%） |
|---|---|---|
| 1 | 株式会社rhizome | 46.17 |
| 2 | 島津敦好 | 6.89 |
| 3 | GMOインターネットグループ株式会社 | 4.35 |
| 4 | 造田洋典 | 3.06 |
| 5 | INTERACTIVE BROKERS LLC | 2.91 |
| 6 | CITICORP TRUSTEE (SINGAPORE) LIMITED PHILLIP GROBAL RISING YIELD INNOVATORS FUND | 2.29 |
| 7 | 野村信託銀行株式会社（信託口） | 2.06 |
| 8 | 株式会社日本カストディ銀行（信託口） | 1.96 |
| 9 | 大久保久幸 | 1.78 |
| 10 | 関西電力送配電株式会社 | 1.65 |
有価証券報告書【大株主の状況】より。持株比率は、発行済株式（自己株式を除く）に対する割合です。上位10名の合計は73.18%。信託銀行の名義には、投資信託や年金などの資金がまとめて入っています。
表示する指標をチェックで選べます。逆算 が付く指標は、開示値から計算したものです。
選択中 5 指標 ／ 候補 47 指標（有価証券報告書・決算説明資料・逆算）
← 横にスクロールできます →
| 指標 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 売上収益億円 | — | — | — | — | — | — | — | 2 | 3 | 5 | 8 | 10 | 12 | 14 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 2 | 3 | 4 | 4 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 28.3 | 29.7 | 33.7 | 29.1 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | -1 | -2 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| EPS円 | — | — | — | — | — | — | — | -29.0 | -37.9 | -2.1 | 39.4 | 45.6 | 44.6 | 42.9 |
空欄は「未収録」です。会社が開示していないか、まだ読み込んでいないかのどちらか。推計値では埋めません。
推移は、有価証券報告書の冒頭にある【主要な経営指標等の推移】から5期分ずつ取っています。売上高・経常利益・純利益・純資産・総資産・自己資本比率・1株情報・従業員数などが1つの表に並んでいるので、3期分の有報で最大14期そろいます。
有価証券報告書の【従業員の状況】から取れる数字と、そこからの逆算。投資の観点でも、企業研究の観点でも同じ表を見ることになります。
平均年間給与は提出会社（単体）ベースです。連結全体の数字ではありません。従業員数は連結ベースなので、この2つは母集団が違います。割り算をするときはその点に注意してください。
女性管理職比率・男性の育児休業取得率・男女の賃金の差異は、2023年3月期の有報から【従業員の状況】に載るようになった数字です。提出会社（単体）の値で、公表の義務が無い会社は記載していないことがあります。
男女の賃金の差異は、男性の平均賃金を100としたときの女性の平均賃金です。職種や役職の構成の違いを含んだ平均どうしの比べなので、同じ仕事の賃金の差ではありません。男性の育児休業取得率は、その年度に配偶者が出産した人の数で割るため、100%を超えることがあります。
有価証券報告書の表紙と【役員の状況】より（2026年3月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年3月提出・S100XV0K）。会社が書いたとおりに載せています。
売上収益の最新の値が近い順に6社。サービス業の541社から選んでいます。
数値はすべて会社が公表した資料に紐づけています。出典のない数値はこのページに載せません。
一次資料 開示資料に記載のある値 逆算 開示された値から計算した値 デモ 画面確認用の仮データ
検索窓の扱いについて。入力された文字列は、あらかじめ収録した企業一覧との照合にだけ使っています。入力値をそのまま画面に書き戻したり、URL・問い合わせ文・生成AIへの指示文に混ぜたりはしません。
画面の描画は例外なく textContent で行い、innerHTML は一切使っていません。eval と new Function も使っていません。入力は40文字までで、日本語・英数字・一部記号以外は受け付けません。配信時は _headers で Content-Security-Policy を設定しています。
資料の読み込みを生成AIで行う場合も、PDFの中身は「指示」ではなく「データ」として扱い、抽出結果は必ず出典ページ番号とセットで保存して、人が突き合わせられる状態にします。
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決算説明資料および中期経営計画の著作権は各社に帰属します。本ページは資料そのものを転載せず、数値の引用と出典の明示にとどめています。