2017〜2022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、「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」というビジョンのもと、AIを活用した人材評価・教育支援、人的資本データの可視化、予測市場、ブロックチェーン関連サービス及び日本企業のグローバル人材・事業展開支援を行っています。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7億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3536番目、情報・通信業591社のうち579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+5.1%です。平均年間給与は625.5万円(2025年度・提出会社単体)で、情報・通信業585社のうち349番目。平均年齢は41.4歳、平均勤続年数は4.5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。
Institution for a Global Societyと同業2社を、ダッシュボードで並べるVALUENEX・ビープラッツと、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。
▶ VALUENEX・ビープラッツと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、「人を幸せにする評価と教育で、幸せを作る人、をつくる。」というビジョンのもと、AIを活用した人材評価・教育支援、人的資本データの可視化、予測市場、ブロックチェーン関連サービス及び日本企業のグローバル人材・事業展開支援を行っています。
当社グループの事業の中核は、個人の能力や可能性を、学歴や経験年数といった従来型の単一指標ではなく、気質、コンピテンシー、スキル、行動特性、将来成果に関する多面的なデータによって可視化することにあります。企業に対しては、人的資本経営、採用、配置、育成、昇進、組織開発を支援し、学校や自治体に対しては、子どもたちの創造力、協調性、主体性など、これからの社会で重要となる非認知能力の評価・育成を支援しています。
これまで当社グループは、AIによるバイアス補正技術を活用した評価システム「GROW」「GROW360」「Ai GROW」を中心に、国内外の企業、学校、自治体、国際機関にサービスを提供してきました。その結果、130万人を超える人材関連データを蓄積しており、これは当社グループの重要な競争優位性の一つとなっています。当社の評価技術は、回答者自身の気質を潜在的な認知バイアスを除去して測定する技術や、他者評価に含まれる忖度・甘辛評価等のバイアスをAIで補正する技術に強みを有しており、関連特許も取得しています。また、当社の取り組みはハーバード・ビジネス・スクールのPeople Analyticsに関するケースとして取り上げられるなど、国内外で一定の評価を得ています。
近年、企業においては人的資本開示の制度化、生成AIの普及、グローバル人材獲得競争の激化を背景に、人材を「コスト」ではなく「将来価値を生む資本」として捉え、定量的に把握・育成・活用するニーズが急速に高まっています。一方、学校教育においても、記憶力や偏差値に偏った従来型の評価から脱却し、子ども一人ひとりの多様な能力や可能性を可視化する評価・教育への転換が求められています。当社グループは、こうした社会変化を成長機会と捉え、人的資本データを軸とした複数の事業領域を展開しています。
第一に、企業向けには、人的資本経営を支援する人材評価・分析サービスを提供しています。「GROW360」は、社員や採用候補者の気質、コンピテンシー、スキルを科学的に測定し、AIにより評価バイアスを補正することで、公平で一貫した人材評価を可能にします。これにより、企業は採用、育成、配置、リーダー選抜、後継者育成などの意思決定を、経験や勘に過度に依存するのではなく、データに基づいて行うことができます。人的資本開示が進む中で、当社グループは企業の人的資本の状態を可視化し、企業価値向上につながる人材戦略の実行を支援しています。また、足元で人間に加えてAIエージェントを組み合わせ、企業価値を最大化することを目指す企業もでてきており、弊社はこのサービスのパイオニアとして「GROW360」を進化させた「GROW360+」で提供しています。
第二に、教育機関・自治体向けには、「Ai GROW」を通じて、児童・生徒・学生の非認知能力や行動特性を可視化し、教育改善や個別最適化された学びを支援しています。生成AIの普及により、知識の暗記や定型的な処理能力だけではなく、創造性、協働力、課題発見力、主体性などの重要性が高まっています。また、非認知能力が高まると、結果として認知能力が向上することも分かっており、幅広い層にアピールできるサービスに成長してきています。当社グループは、学校現場においてこれらの能力を測定し、教育活動に活用できる仕組みを提供することで、将来の社会で活躍する人材の育成に貢献しています。
第三に、当社グループは、企業の意思決定を高度化する新たな領域として、予測市場プラットフォーム「Signals」を展開しています。予測市場は、参加者が将来の出来事や事業成果に関する予測を行い、その集合知を価格や確率として可視化する仕組みです。当社グループは、これを企業内外の専門家、社員、顧客、パートナーの知見を集約する仕組みとして活用し、需要予測、事業成果予測、政策・規制リスク、地政学リスク、サプライチェーンリスク、人材・組織課題など、経営上重要なテーマに関する意思決定支援へ応用していきます。
特に、従来のアンケートや会議では表面化しにくい現場の知見や専門家の見通しを、インセンティブ設計を通じて引き出し、経営判断に利用可能なデータへ変換できる点に、予測市場の大きな可能性があります。当社グループは、これまで培ってきた人材評価、AI、データ分析、ブロックチェーンに関する知見を組み合わせることで、単なる意見収集ツールではなく、企業の将来予測と意思決定を支援する新たなデータ基盤として「Signals」の事業化を進めています。
第四に、当社グループは、日本企業のグローバル人材戦略およびインドにおけるGCC(Global Capability Center)設立・活用支援にも取り組んでいます。生成AIの普及により、ソフトウェア開発、データ分析、AI運用、業務プロセス高度化などの機能を、国境を越えて最適配置する動きが加速しています。特にインドは、豊富なデジタル人材、高い英語運用力、グローバル企業のGCC集積を背景に、日本企業にとって重要な成長拠点となりつつあります。
当社グループは、これまでの人的資本評価・教育支援で培った人材データ、評価技術、企業ネットワークを活用し、同時に企業の戦略に応じた人的資本のTo BeとAs Isを計測し、どのようなスキル人材を採用するかを企業にサービスとして提供してきています。こうした資産を基礎に、日本企業によるインドGCCの立ち上げ、現地人材の採用・評価・育成、既存GCCの高度化、ならびに日本本社との連携強化を支援していきます。これは、国内人材不足への対応にとどまらず、日本企業がAI時代におけるグローバル競争力を高めるための重要な事業機会であると考えています。
第五に、当社グループは、ブロックチェーン技術を活用した個人データ管理、学習・キャリア履歴の真正性担保、人的資本データの利活用に関する研究開発およびコンサルティングを行っています。2020年以降、慶應義塾大学経済学部附属経済研究所FinTEKセンターとの共同研究等を通じて、個人が主体的かつ安全に自らのデータを管理・活用できる仕組みの実証に取り組んできました。
当社グループの事業は、単独の人材評価サービスにとどまるものではありません。AIによる公平な評価、人的資本データの蓄積、教育・育成支援、予測市場による集合知の可視化、ブロックチェーンによるデータの信頼性確保、そしてインドGCC支援を通じたグローバル人材活用を組み合わせることで、企業・学校・個人の意思決定を高度化するデータインフラを構築することを目指しています。
当社グループは、これらの取り組みにより、企業に対しては人的資本経営と事業成長の両面を支援し、教育機関に対しては多様な能力を育む評価と教育を提供し、個人に対しては自らの能力や可能性をより正しく社会に示す機会を提供します。これにより、当社サービスは個人と組織のエンパワーメントを支援し、Society5.0時代における産業データ基盤へと発展していくものと考えています。
また、当社グループの事業は、SDGsで掲げられる17の目標のうち、特に「4. 質の高い教育をみんなに」「5. ジェンダー平等を実現しよう」「8. 働きがいも経済成長も」「10. 人や国の不平等をなくそう」に貢献するものです。AI、データ、ブロックチェーン、予測市場、グローバル人材活用を組み合わせることで、当社グループは「分断なき持続可能な社会を実現するための手段を提供する」という企業パーパスの実現を目指してまいります。
なお、当社グループは、人材評価・育成支援に関するアセスメントサービス、予測市場プラットフォーム、ブロックチェーン関連コンサルティング及びインドGCC支援等の事業において、独自のアルゴリズムや技術要素を活用したプロダクト開発を進めています。知的財産の確保を通じて競争優位性の構築を図っており、現在、日本国内において6件、海外において1件の特許を取得しています。主な技術分野は以下のとおりです。
・潜在意識を推定する心理測定技術(IAT(*))に関するシステム
・公正で効率的な人事評価を支援するためのアルゴリズム
・採用情報等の個人データを安全かつ分割管理するブロックチェーン活用技術
・評価結果の定量的な提示を可能にする人物評価支援技術
・NFT技術を用いた学習・職歴等の履歴管理に関する情報処理技術
・求職者の希望待遇と能力スコアを視覚化し、採用オファー提示を可能にする人材採用技術これらの知財は、当社グループの中核サービスにおける技術的差別化を可能とするものであり、今後の新規事業開発や海外展開においても、重要な戦略的資産として位置付けています。
特許名称 / 事業との関連性(事業の内容文脈)
潜在意識推定システム (日本・アラブ首長国連邦) / 人材の心理特性可視化に基づくマッチング支援、アセスメント技術の中核要素
人事評価サポートシステム (日本) / 人事評価の自動化・定量化による業務効率化と制度の透明性向上
情報管理装置 (日本) / 採用・評価データの個人情報保護を目的とした、ブロックチェーン技術による安全な分割・管理手法
人物評価支援システム (日本) / 人材アセスメントの精度向上、定量的な人物比較を可能にするシステム
情報処理システム (日本) / 学習履歴・職務履歴情報をNFT等で証明・管理しつつ、プライバシー保護を図るWeb3型人材サービスを支援
出典:有価証券報告書【事業の内容】(2026年6月提出・S100YIQZ)。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 3億円・利益 1億円
売上 3億円・利益 1億円
売上 0億円・利益 -2億円
連結子会社 1社(有報に社名が載る主な会社は1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「…2029年3月期に売上収益2,200百万円・営業利益率約16%を目指します。」
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と同時に、財務体質の強化や事業拡大及び競争力の確保を経営の重要課題と認識しつつ、業績の推移、財務状況、事業計画に基づく資金需要等を総合的に勘案し、内部留保とのバランスをとりながら、経営成績に合わせた利益配分を基本方針としております。
当社は現在、成長過程にあると考えており、そのため内部留保の充実を図り、いっそうの事業拡大を目指す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。今後においても当面の間は内部留保の充実を図り、内部留保資金につきましては優秀な人材の確保や新技術の導入及び独自製品開発に向けた投資に充当し、企業価値の向上に努める方針であります。上記の方針に基づき、当事業年度の配当につきましては無配としております。
将来的には、収益力の強化や事業基盤の整備を実施しつつ、内部留保の充実状況及び企業を取り巻く事業環境を勘案した上で、株主に対して安定的かつ継続的な利益還元を実施する方針でありますが、現時点においては配当実施の可能性及びその実施時期については未定であります。
なお、当社は、剰余金の配当を行う場合には、年1回の剰余金の配当を期末に行うことを基本としており、期末配当の決定機関は株主総会であります。また、当社は、取締役会の決議によって、毎年9月30日を基準日として中間配当をす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6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 | 福原 正大 | 11.86 |
| 2 | 株式会社SBI証券 | 11.33 |
| 3 | 岩永 泰典 | 6.81 |
| 4 | 株式会社ウィザス | 6.08 |
| 5 | 楽天証券株式会社共有口 | 5.99 |
| 6 | プルータス・コンサルティング株式会社 | 5.24 |
| 7 | GMOクリック証券株式会社 | 1.93 |
| 8 | 谷家 衛 | 1.57 |
| 9 | 觜崎 誠二 | 1.10 |
| 10 | 佃 政弘 | 1.07 |
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53.02%。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 | — | — | — | — | — | 1 | 2 | 3 | 5 | 7 | 7 | 9 | 6 | 7 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | — | 0 | 0 | -1 | -0 | -3 | -2 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | — | 1.8 | 5.5 | -12.1 | -2.4 | -50.2 | -34.4 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | — | -1 | -2 | -2 | 0 | 0 | -1 | -0 | -3 | -3 |
| EPS円 | — | — | — | — | — | -20,420.5 | -31,399.7 | -67.5 | 0.9 | 10.9 | -28.4 | -4.7 | -74.6 | -61.3 |
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)。
有価証券報告書【沿革】より(2026年6月提出・S100YIQZ)。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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