2015〜2017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。
当社グループは「テクノロジーを用いて暮らしと医療をアップデートする」を掲げ、ライフテックカンパニーとして、AIクラウド＆コンサルティング（AICC）事業およびライフ＆プロパティソリューション（L&P）事業の二つを軸に事業を展開しております。有価証券報告書【事業の内容】より（2026年6月提出）
2025年度の売上収益は329億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち1720番目、不動産業124社のうち67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+35.0%です。平均年間給与は737.1万円（2025年度・提出会社単体）で、不動産業124社のうち60番目。平均年齢は35.6歳、平均勤続年数は2.6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。
ＳＲＥホールディングスと同業2社を、ダッシュボードで並べるＲＥＶＯＬＵＴＩＯＮ・フェイスネットワークと、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。
▶ ＲＥＶＯＬＵＴＩＯＮ・フェイスネットワークと3社で重ねる（決算ダッシュボード）→
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。
当社グループは、当社と連結子会社15社（SRE AI Partners株式会社、株式会社メディックス、その他13社）により構成されております。また、ソニーグループ株式会社はその他の関係会社であります。
当社グループは「テクノロジーを用いて暮らしと医療をアップデートする」を掲げ、ライフテックカンパニーとして、AIクラウド＆コンサルティング（AICC）事業およびライフ＆プロパティソリューション（L&P）事業の二つを軸に事業を展開しております。
当社グループの特徴は、「実業を内包した業界特化型ライフテックカンパニー」として、ソニーグループの知見とリアル実業を融合し、不動産・ヘルスケア・金融領域において「AI×実務支援（BPO・コンサル）」の一気通貫モデルを展開している点にあります。
1. 事業モデルの概要
当社グループの二つの事業セグメントは密接に関係しており、その繋がりこそが当社の特徴および強みとなっております。
まず、ライフ＆プロパティソリューション（L&P）領域では、不動産の仲介・コンサルティング業務を通じて広範な物件データや人的ネットワーク、市場ノウハウを蓄積するとともに、ソニーグループなどの有力アライアンス先が有する顧客ネットワークと連携し、シニアレジデンスなどのヘルスケア施設を含めた様々な物件の企画・開発を行います。こうして取得・開発した物件は、マーケティングやアライアンスを活用し稼働率の最大化を図り物件価値を十分に向上させた上で、子会社が運用する不動産ファンド（オフバランスビークル）へ売却し、売却後も運用報酬によるリカーリング収益へと転換することで、安定的かつ持続的な収益の積み上げを実現しております。
次に、AIクラウド＆コンサルティング（AICC）では、L&Pのヘルスケアや不動産の現場で日々蓄積されるデータやノウハウ・専門家の判断ロジックを体系化し、AIクラウドソリューションまたはBPaaSソリューションとして具現化していきます。当初は不動産領域で確立したこのモデルを、ヘルスケアなどの各専門領域へと派生・深化させ、幅広い業界特化型ツールを展開しております。こうして開発された業界特化型ソリューションは外販によって新たな収益源になるとともに、自社の実業にも還元されることで現場の生産性向上を促進します。
「実業の現場知見をAIに昇華し、強化されたAIを現場に戻す」という循環を通じて、二つの事業が互いの競争力を高め合う独自の事業モデルを構築しております。
2. 社会課題への対応
少子高齢化を背景に、労働力不足と医療・相続ニーズの拡大が進行しております。当社グループは、不動産で磨いた「リアル×テクノロジー」をヘルスケア・金融などの社会インフラ領域へ展開し、社会課題の解決を成長機会へと転換しております。具体的には以下の課題に取り組んでおります。
・高齢層の増加（医療・介護・相続ニーズの拡大）への対応：ヘルスケア・介護現場のDXとオペレーション支援、健康寿命ニーズに応じた医療機関の運営支援
・生産年齢人口の急減（深刻な人手不足）への対応：相続・承継・採用支援へのテクノロジー活用による業務効率化、ならびにAI＋BPaaSによる業務自動化
3. BPaaSアーキテクチャと競争優位性
当社グループは、単なるITツールの提供にとどまらない「実業×AI」の自社一気通貫モデルにより、模倣困難なBPaaSを実現しております。ヘルスケア・金融・不動産といった当社の対象領域は、法規制や商慣習が複雑であり、汎用的な生成AIでは業務プロセスの抜本的な変革対応が難しい領域です。当社グループは実業を自ら運営することで現場の判断ロジックや業務フローを深く理解し、それらを直接AIに還元できる優位性を有しており、AIモデルが利用されるほど精度が高まる再現性の高い成長構造を構築しております。
当社のBPaaSアーキテクチャは以下の5層で構成されます。
レイヤー ／ 内容 ／ 区分
Layer 1 ／ BPaaSオペレーション（ヘルスケアBPO・不動産業務プロセスをAI＋人力で受託、成果物を納品） ／ 自社提供
Layer 2 ／ AIクラウド（不動産AI査定・ヘルスケア業務管理ツールを内部活用＆外部販売） ／ 自社開発
Layer 3 ／ AIエージェント／自動化エンジン（AIを業務ステップに組み込み業務フローを自動化） ／ 共通基盤
Layer 4 ／ 業界特化AI（自社一次データでGemini・ChatGPT・Claudeを自社用にチューニング） ／ AI基盤
Layer 5 ／ クラウドインフラ（AWS/Azure/GCP等を利用、当社は投資せずコスト管理のみ） ／ 外部調達
4. セグメントの概要
（1）AIクラウド＆コンサルティングセグメント
AIクラウド＆コンサルティングセグメント（AICC）は、業界特化型AIと実業オペレーションから得られるデータを循環させる当社独自のビジネスモデルを中核領域とし、当社グループの中期的な成長を牽引しております。同セグメントは以下の2つのサブセグメントで構成されます。
① ライフ＆ヘルスケアソリューション（LH）
医療・介護・ヘルスケア領域の事業会社・施設を対象に、現場オペレーションに基づく業務データや請求関連データを活用した業界特化型AIクラウドサービスおよびBPaaSソリューションを提供しております。ヘルスケア領域を中心に事業会社のグループ化や関連業務の取得を進めた結果、実務に根差したデータ基盤が一段と強化されており、AI学習に必要なデータの質と量が向上しております。ソニーフィナンシャルグループ株式会社とのシニアレジデンス等を対象とした取り組みを通じ、医療・介護双方の拠点における運営データを取得する体制も整備されております。
② プロップテックソリューション（PT）
不動産業務に特化したAIクラウドサービスを提供しております。主要プロダクトであるAI査定CLOUDをはじめ、査定・各種手続きなど不動産業務特有の煩雑なプロセスに対し、現場での判断ロジックを学習したAIが有効に機能し、ストック収益が着実に積み上がっております。単一機能の提供にとどまらず、業務全体の再設計や運用高度化を支援するAX/DXパートナーとしての位置付けを一段と強化するとともに、BPaaSへの展開を進めております。
（2）ライフ＆プロパティソリューションセグメント
ライフ＆プロパティソリューションセグメント（L&P）は、AIを活用した不動産仲介サービス、賃料および価値向上を狙う物件選定、ファンド運用を組み合わせた事業展開により、安定的かつ継続的な収益成長を実現しております。同セグメントは以下の2つのサブセグメントで構成されます。
① 不動産開発（デベロップメント）
独自のソーシング・ネットワークを活用した不動産の企画・開発・売却を行っております。マンション・オフィス・ショッピングセンター・ホテル・シニアレジデンスなどのヘルスケア関連施設を含む多様なアセット種別を対象とし、戦略的リーシングおよび賃料向上施策によるアセットポテンシャルの最大化を進めております。開発・取得した物件はアセットマネジメント子会社が運用する不動産ファンドへ売却し、フロー収益からストック収益への転換を図っております。
② アセットマネジメント
子会社を通じて不動産ファンドを運用し、取得報酬・期中報酬・売却報酬等のアセットマネジメントフィーをストック収益として積み上げております。2026年3月末時点のAUM（預かり資産額）は1,552億円に到達しており、直近の年平均成長率は約55%と高成長を維持しております。景気変動耐性のあるヘルスケア施設も含むAUMの増大が継続的な安定収益の積み上げにつながり、当社の株主還元（増配）の原資として機能しております。
5. ソニーグループとのアライアンス
当社の主要株主であるソニーグループ株式会社（持株比率23.1%）との連携は、事業成長の重要な基盤となっております。ソニー生命のライフプランナー（2,000名以上・加入者400万人以上）との情報連携をし、優良物件の発掘・開発から、アセットマネジメントによる継続収益化まで、アライアンスネットワークを活用した高効率な事業モデルを構築しております。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年6月提出・S100YJPC）。事業系統図は省いています。
親会社と、主な子会社・関連会社。有価証券報告書の【関係会社の状況】から作っています。上場している会社は、その会社の有報の数字を並べています。
売上 263億円・利益 12億円
売上 1億円・利益 -4億円
連結子会社 15社（有報に社名が載る主な会社は2社）。事業ごとの売上・利益・従業員は【セグメント情報】と【従業員の状況】（2025年度）。子会社の割合は議決権の所有割合（間接所有を含む）。上場していない子会社の売上・利益が載るのは連結売上の10％を超える会社だけで、従業員数と平均年間給与は有価証券報告書に載りません。
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「この環境のもと、当社グループは、業界特化型AIとBPaaSソリューションの展開を加速させ、翌期売上高27.2％増・営業利益25.1％増の成長を目指してまいります。」
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、株主に対する利益還元も経営の重要課題であると認識しております。しかしながら、当社は成長途上にあり、経営の変化に対応するため財務体質を強化し、事業拡大のための内部留保の充実等を図ることが株主に対する最大の利益還元につながると考え、これまで株主還元を実施しておりませんでした。
2018年３月期に営業黒字を達成して以降利益拡大を続ける中で、株主への利益還元を行いながら資本効率の向上を図ることを目的とし、2024年３-４月に経営環境の変化にも対応した機動的な株主還元として、当社初となる約５億円の自己株式取得を実施いたしました。
自己株式取得とは異なる株主還元の手法である剰余金の配当についても検討を行う中で、当社の手掛ける各事業の状況はそれぞれ段階が異なるため、事業ごとの方針を定めることとなりました。
不動産や金融業界からIT、ヘルスケア領域など幅広い業界のDX推進を支援する「AI クラウド＆コンサルティング」事業は引き続き、成長段階にあります。積極的な利益の再投資による事業拡大に伴う更なる利益成長と、それによる株主価値の向上こそが株主への還元につながると考えております。
一方で、「ライフ＆プロパティソリューション」事業については、アセットマネジメント子会社におけるファンドスケール化の加速等により、安定収益であるストック収入型収益が拡大しておりますので、これらの安定的な収益は株主へと利益還元することとし、セグメント利益に対して当社に適用される法人税率を除いたみなし当期純利益に対して35％程度を目標に、経営成績に応じた利益還元を継続的に行う方針であります。
なお、当社の剰余金の配当は、期末配当の年１回を基本的な方針としており、会社法第459条第１項の規定に基づき、取締役会の決議をもって剰余金の配当等を行うことができる旨を定款に定めております。
また、当社は、取締役会の決議により、中間配当を行うことができる旨を定款に定めており、剰余金の配当基準日は、期末配当は３月31日、中間配当は９月30日とす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6月提出）
| 年度 | 1株配当（円） | 配当性向（%） |
|---|---|---|
| 2024 | 15 | 49.0 |
| 2025 | 18 | 86.6 |
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 | ソニーグループ株式会社 | 23.26 |
| 2 | 株式会社日本カストディ銀行（信託口） | 16.64 |
| 3 | 日本マスタートラスト信託銀行株式会社（信託口） | 8.61 |
| 4 | 木田 裕介 | 2.39 |
| 5 | 西山 和良 | 2.20 |
| 6 | 日本証券金融株式会社 | 1.40 |
| 7 | NORTHERN TRUST CO.(AVFC) RE FIDELITY FUNDS | 1.30 |
| 8 | NOMURA INTERNATIONAL PLC A/C JAPAN FLOW | 1.22 |
| 9 | MSIP CLIENT SECURITIES | 1.13 |
| 10 | 三菱ＵＦＪｅスマート証券株式会社 | 1.12 |
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59.26%。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 | — | — | — | 12 | 21 | 26 | 29 | 39 | 73 | 136 | 185 | 242 | 267 | 329 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | 4 | 7 | 11 | 14 | 17 | 22 | 31 | 42 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | 14.7 | 19.4 | 14.4 | 10.3 | 9.1 | 9.1 | 11.6 | 12.7 |
| 当期利益億円 | — | — | — | -5 | -2 | 3 | 3 | 5 | 7 | 9 | 11 | 14 | 17 | 18 |
| EPS円 | — | — | — | -13,025.6 | -4,971.7 | 21.9 | 18.9 | 33.5 | 43.8 | 57.4 | 71.1 | 85.8 | 105.5 | 114.3 |
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6月提出）。
売上収益の最新の値が近い順に6社。不動産業の124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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