2016〜2025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。
当社は「未来のゲームチェンジャーの『まずやってみよう』をカタチに」という経営ビジョンを掲げ、当社の有するデータサイエンスの技術とノウハウをもとに、アルゴリズム及びソフトウエアを開発・提供することで、企業の課題解決やチャレンジを支援する「SaaS型アルゴリズム提供事業」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3月提出）
2025年度の売上収益は8億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3526番目、情報・通信業591社のうち574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−0.3%です。平均年間給与は702.0万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち201番目。平均年齢は36.9歳、平均勤続年数は6.0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。
かっこと同業2社を、ダッシュボードで並べるＺｅｎｍｕＴｅｃｈ・ＧＭＯプライム・ストラテジーと、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。
▶ ＺｅｎｍｕＴｅｃｈ・ＧＭＯプライム・ストラテジーと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。
かっこ 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「未来のゲームチェンジャーの『まずやってみよう』をカタチに」という経営ビジョンを掲げ、当社の有するデータサイエンスの技術とノウハウをもとに、アルゴリズム及びソフトウエアを開発・提供することで、企業の課題解決やチャレンジを支援する「SaaS型アルゴリズム提供事業」を展開しております。
特に、EC分野において、近年急増するオンライン決済での不正対策として、代金未払いとなり得る注文をリアルタイムに検知するSaaS型サービス「O-PLUX（オープラックス）」を主力製品とする「不正検知サービス」を展開しており、当社事業の中核サービスと位置づけております。
また、「不正検知サービス」とシナジー効果を発揮するサービスとして、クレジットカード等を用いずに、商品の受け取り後に支払いができるBNPLを提供するBNPL事業者に向けて、システム提供及びコンサルティングを行う「決済コンサルティングサービス」を展開しており、BNPLの審査エンジンとして「O-PLUX」をご利用いただくことで、ワンストップのサービスを提供しております。
加えて、「SaaS型アルゴリズム提供事業」をEC分野のみならず、小売・流通業や製造業をはじめとした様々な分野において展開するべく、マーケティングや生産効率向上等に資するアルゴリズムを開発・提供する「データサイエンスサービス」を展開しております。
当社が、SaaS型アルゴリズム提供事業において提供している各サービスの具体的な内容は、以下のとおりです。
なお、当社は、SaaS型アルゴリズム提供事業の単一セグメントであるため、サービス別に記載しております。
（具体的なサービスの内容）
(1) 不正検知サービス
当社は、当社の有するデータサイエンス及びセキュリティの技術・ノウハウをもとに、以下のとおり不正検知サービスを展開しております。
a．不正検知サービス「O-PLUX」
「O-PLUX」は、ECにおける注文データを分析することで、代金未回収となり得る注文をリアルタイムに検知するSaaS型の不正検知サービスです。当社の有するAI・統計学・数理最適化といったデータサイエンスの技術で独自の検知モデルを構築し、日本語独特の表記ゆれを名寄せする正規化機能（注１）や、注文のあった端末を特定するデバイス特定機能（注２）などの機能により、単純なブラックリスト照合や担当者の目視による審査ではなしえなかった検知精度を実現いたしました。また、購入時にパスワード入力等を求める本人認証サービスと違い、画面遷移なく審査可能なため、購入者の操作性・利便性を損ねることなく不正対策が可能です。「O-PLUX」は、これらの機能・性能をご評価いただき、日本国内のECサイトにおける有償の不正検知サービスの累計導入件数№１を獲得しております。（株式会社東京商工リサーチが実施した「ECサイト不正検知サービスに関する累計導入数調査」による。調査対象時点は2025年３月末日時点。）
＜EC事業者の不正対策＞
近年、クレジットカード番号等の情報を盗まれ不正に使われる「番号盗用被害」が急増し、被害額は500億円以上（注４）、うち番号盗用が9割超を占めております。ECにおいて番号盗用等によるクレジットカードの不正利用が発生した場合、カード保有者からの取引取消申請（チャージバック）により売上が取り消され、発送済みの商品も回収が困難なため、EC事業者は売上と商品の二重損失を被ります。さらに、不正利用が継続する加盟店では決済承認率が低下し、正当な取引まで通りにくくなるリスクもあります。一方、本人認証サービス（EMV 3-Dセキュア）の導入だけでは、認証時の離脱（かご落ち）による売上機会の損失に加え、代金引換注文での受取拒否や後払い決済での未払い、アフィリエイト報酬を狙ったなりすまし注文等、クレジットカード不正以外の不正手口には対応が困難です。「O-PLUX」は、これらEC取引における様々な不正注文をリアルタイムに検知する不正対策ツールとして、EC事業者への導入が進んでおります。
b．不正ログイン検知サービス「O-MOTION」
「O-MOTION」は、会員サイト等において、本人になりすました不正なアクセスをリアルタイムに検知するSaaS型の不正ログイン検知サービスです。独自のデバイス情報・操作情報を駆使した不正判定により、User Agent（注３）、Cookie等を用いた従来型の検知では判別しきれなかった不正も判定・検知が可能です。その性能をご評価いただき、インターネットバンキングにおける不正送金や、2019年6月から施行されたいわゆる「チケット不正転売防止法」によって規制の対象となった不当なチケット買い占めによる高値転売の対策として、金融機関、大手チケットサイト等にご導入いただいております。
(2) 決済コンサルティングサービス
当社の決済コンサルティングサービスは、主にBNPLを提供するBNPL事業者に向けて、当社のBNPLに関するノウハウをもとに、決済システムの提供及びBNPL事業の立上げ・運用のコンサルティングを行っています。
BNPLは、購入者にとって利便性が高い一方、それを提供するBNPL事業者にとっては、代金未払い等の回収リスクが高く、高精度な審査が不可欠となるため、当社は、「決済コンサルティングサービス」の提供とともに、BNPLの審査エンジンとして「O-PLUX」をご利用いただくことで、BNPLの構築をワンストップで支援しております。
(3) データサイエンスサービス
当社のデータサイエンスサービスは、マーケティングや業務生産性などの課題に対し、企業が保有するビッグデータを、AI、統計学、数理最適化等データサイエンスにおける最適な技法を用いて分析し、アルゴリズムを開発・提供するサービスです。基礎集計フェーズ、解析フェーズ、システム構築フェーズなど、フェーズごとに料金を設定することにより、透明性の高いサービスを提供しております。本サービスの主な事例は以下のとおりとなります。
(a) アパレルメーカーの実店舗とECすべてを対象とした購買データをもとに、買い方別に顧客の特徴をクラスタリング（データを機能やカテゴリごとに分けて集めること）。月次での購買期待値順会員リスト生成と、クラスタ別の施策やコミュニケーション立案材料の提供。
(b) コールセンターの翌月の日・時間帯単位での需要を予測。現状の対応能力から、経営指標に応えられる応答率と、従業員の勤務希望、労働条件といった複数の制約を満たす人員配置計画を計算し、自動提供。
（当社のビジネスモデルについて）
当社の不正検知サービスにおける収益構造は、定額課金である月額料金及び審査件数に応じた従量課金である審査料金からなるストック収益と、初期導入料金等のスポット収益で構成されており、2025年12月期において、売上高全体に占めるストック収益の割合は、79.7％となります。
ストック収益の成長を実現するために、当社のデータサイエンスの技術による更なる精度向上に加え、国内製品・自社製品ならではのモニタリング・サポート体制を提供することで顧客価値向上を実現し、利用企業及び審査件数の増加、並びに高い継続率の維持の実現を目指してまいります。
（注）１．表記の異なる同一情報（例えば、「赤坂一丁目５番31号」と「赤坂１－５－31」）を一定のルールに基づいて変形し、表記を揃える機能のこと。
２．IPアドレス、cookie、言語設定等の端末に関する様々な情報や設定をもとに、注文のあった端末を特定する機能のこと。
３．ブラウザがWebサーバーに対して自動的に通知しているブラウザやOSの種類、バージョンなどの情報を組み合わせた識別子のこと。
４．一般社団法人日本クレジット協会「クレジットカード不正利用被害の発生状況」
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年3月提出・S100XTRE）。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「(2)経営上の目標の達成状況を判断するための指標当社は、売上高の継続的かつ累積的な増加を実現するため、不正検知サービスにおけるストック収益の金額を重要指標としております。(3)経営環境及び中長期的な経営戦略消費者向け電子商取引（BtoC-EC）市場は、…」
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と同時に、財務体質の強化及び競争力の確保を経営の重要課題の一つとして位置づけております。しかしながら、現状では、当社は成長過程にあると考えており、内部留保の充実を図り、事業の効率化と事業拡大のための投資に充当していくことが株主に対する最大の利益還元につながると考えております。このことから、創業以来配当は実施しておらず、今後においても将来の事業展開と経営体質の強化を目的に必要な内部留保を確保していくことを基本方針としております。将来的には、各事業年度の経営成績を勘案しながら株主への利益還元を検討してまいる方針ですが、現時点において配当実施の可能性及び、その実施時期につきましては未定であります。
内部留保資金につきましては、財務体質の強化、事業の効率化及び継続的な事業拡大のための資金として有効に活用していく所存であります。
なお、剰余金の配当を行う場合は、会社法第459条第１項に基づき、期末配当は12月31日、中間配当は６月30日を基準日として、剰余金の配当等を取締役会の決議により定めることが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）
「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 | Symbolキャピタル合同会社 | 17.01 |
| 2 | 岩井 裕之 | 15.94 |
| 3 | 中沢 雄太 | 8.12 |
| 4 | 亀山 誠 | 7.61 |
| 5 | 楽天証券株式会社 | 2.43 |
| 6 | モルガン・スタンレーＭＵＦＧ証券株式会社 | 2.08 |
| 7 | 山本 裕治 | 1.88 |
| 8 | 田邉 友祐 | 1.86 |
| 9 | ＪＰモルガン証券株式会社 | 1.82 |
| 10 | 中山 勝史 | 1.48 |
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60.29%。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）
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| 指標 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 売上収益億円 | — | — | — | — | 5 | 7 | 7 | 7 | 8 | 10 | 11 | 10 | 7 | 8 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | 1 | 1 | 2 | 2 | -1 | -2 | -1 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | 13.3 | 16.6 | 18.8 | 16.4 | -11.3 | -33.4 | -16.2 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | -2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -3 | -3 | -1 |
| EPS円 | — | — | — | — | -270.5 | 64.2 | 34.5 | 49.0 | 55.4 | 45.9 | 38.2 | -121.1 | -94.1 | -50.5 |
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・S100XTRE）。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。情報・通信業の591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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