True Data

4416 / 日本基準 / 3月期

2017〜2025年度は連結財務諸表を作成しておらず、単体の数字です。

東証グロース情報・通信業一次資料ベース
収録 38 / 43 指標

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。

当社は主たる事業として、ドラッグストアやスーパーマーケットなど全国の小売業から集信される顧客ID付きPOSデータ(以下、「ID-POSデータ」という)を基軸として、データマーケティングに関わるサービスを提供しております。有価証券報告書【事業の内容】より(2026年6月提出)

同業2社と並べて動かすソフトウェア・SaaSの順位を再生

数字で見るTrue Data

2025年度の売上収益は19億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3407番目、情報・通信業591社のうち517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+9.9%です。平均年間給与は639.5万円(2025年度・提出会社単体)で、情報・通信業585社のうち328番目。平均年齢は41.7歳、平均勤続年数は6.2年です。

事業の大きさと稼ぐ力

売上収益19億円全体で上位95%(3,585社中)情報・通信業では517番目(591社中)2020→2025年度で年+9.9%(計算値)2025年度
当期利益1億円全体で上位85%(3,684社中)情報・通信業では459番目(591社中)2025年度
営業利益率逆算5.5%情報・通信業の中央値 8.3%(591社)2025年度
ROE6.9%情報・通信業の中央値 12.0%(585社)2025年度
自己資本比率75.9%情報・通信業の中央値 62.4%(591社)2025年度

働く人の数字

平均年間給与639.5万円全体で上位57%(3,658社中)情報・通信業では328番目(585社中)2025年度
平均年齢41.7歳情報・通信業の中央値 38.1歳(585社)2025年度
平均勤続年数6.2年情報・通信業の中央値 6.3年(585社)2025年度
従業員数(連結)93人情報・通信業の中央値 273人(591社)2020→2025年度で+38.8%(計算値)2025年度

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。

他の会社と比べる

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。

入力は収録済みの企業一覧との照合にのみ使われます。

True Dataと同業2社を、ダッシュボードで並べるメディア工房・アイフリークモバイルと、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

▶ ソフトウェア・SaaS業界の上場企業の順位の入れ替わりを再生する →

01

業績の推移

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。

▶ メディア工房・アイフリークモバイルと3社で重ねる(決算ダッシュボード)→

02

事業の構成と内容

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。

True Data 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)。

True Dataの事業の内容(有価証券報告書の記載)

当社は、「データと知恵で未来をつくる」という企業理念のもと、誰もが新しいデジタル時代の道具であるビッグデータとテクノロジーをマーケティングに活用できるようにすること、そしてあらゆる企業や自治体の持続的な成長や業務品質の向上に貢献することを目指しております。

また、当社データを活用することで、企業は市場への過剰な商品投下を抑制し、在庫削減と廃棄ロス削減を通じてコスト効率を向上させることが可能になります。これにより、大量生産・大量消費の時代からの脱却を促し、顧客と社会のサステナビリティへの貢献を目指します。

日本の小売市場は消費者ニーズの多様化により、海外市場と比較して多数の商品が毎日のように上市されては消える流動性の高い市場構造を有しております。POSシステムやポイントカードの普及により、購買データの蓄積は進んでいるものの、小売業や消費財メーカーがビッグデータやテクノロジーを経営やマーケティングの意思決定において有効活用するためには依然として多くの課題が存在すると認識しております。

データ活用は、①データ、②テクノロジー、③活用するためのノウハウ、この3領域が揃ってはじめて可能になります。企業のデジタル活用支援サービスとしては、AIやコンサルティング、システム構築など専門領域に特化する企業が多い中で、当社の特徴は、この3領域の全てにおいて顧客企業に価値を提供できる力を備えてきたことにあります(注)。

(注)①当社が取り扱う小売業の「データ」は合算して全国6,500万人規模に達し、国内最大級のデータエコシステムを構築しております。

②「テクノロジー」はGoogle、SAP、ニールセン、Salesforceなど、グローバルプラットフォーマーやAIスタートアップとテクノロジー領域でのパートナー認定取得や協業が進展しております。

③「活用するためのノウハウ」は教育プログラムとして外部に提供し、高校から大学院まで全国の教育研究機関におけるデータ活用の実践教育を支援しております。

これにより、AIの活用等において指摘されるコールドスタート問題(注)のように、いずれかの領域が不足してデータ活用ができていなかった企業に対してもサービスを提供することが可能であります。

(注)コールドスタート問題:AIなどテクノロジーを導入してもデータが準備できずに活用が進まない事例が散見される問題

(1) 事業の概要

当社は主たる事業として、ドラッグストアやスーパーマーケットなど全国の小売業から集信される顧客ID付きPOSデータ(以下、「ID-POSデータ」という)を基軸として、データマーケティングに関わるサービスを提供しております。

その提供領域は、対象や目的に応じ、メーカー向けソリューション、リテール向けソリューション、リテールメディアその他の3領域に分かれております。

メーカー向けソリューションにおいては、「イーグルアイ」「ドルフィンアイ」等のサービスを提供しております。

リテール向けソリューションにおいては、「ショッピングスキャン」等のサービスを提供しております。

リテールメディアその他においては、広告用購買データを活用した広告配信におけるターゲティング・効果検証等のリテールメディア関連サービス、消費者購買に関わるデータや分析レポート、AI技術を用いたデータ活用支援サービスを提供しております。

(2) 当社の変遷

当社の前身はID-POSデータの将来性に着目して2000年に三菱商事株式会社の新規事業として立ち上げられた企業であります。設立後10余年は小売業のサポートを主たる業務内容として事業を展開しており、2006年3月期以降は、毎年の売上高の減少トレンドの中、コスト削減に注力することで黒字を維持する縮小均衡の経営状況にありましたが、小売業の消費財メーカーへのデータ外販支援までの広範なサポートを行うことで、DX(デジタルトランスフォーメーション)という言葉が生まれる前から、そのサービスの原型を志向していた企業に位置づけられていました。

2012年に現行の経営体制への変更とともに、当社は消費財メーカー向けデータマーケティング事業を主軸に据え、小売業をデータ基盤を構成する重要な事業パートナーと定義いたしました。以降、連携するID-POSデータを拡大し、提供するソリューションの価値向上を図りながら持続的な売上成長を目指す成長路線へと経営方針を転換いたしました。

ガバナンス面では、取締役会の過半数を社外取締役に変更し、監査等委員会設置会社へ移行して経営の透明性と監督機能を強化いたしました。また、第三者割当増資による資本増強を行い、データを管理・保管するシステムインフラや分析機能を刷新し、DX認定の取得やプライバシーマーク認証に基づくデータガバナンス体制を構築してまいりました。さらに、事業拡大に伴う情報資産の管理体制強化を目的として、情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)の国際規格である「ISO/IEC 27001」の認証を取得し、顧客企業がより安心してサービスを利用できる体制を盤石なものとしております。

現在は、「データと知恵で未来をつくる」という企業理念(パーパス)のもと、人材採用とデータ活用人材への育成を強化しております。小売業や消費財メーカーのみならず、あらゆる産業の意思決定を支える「消費者ビッグデータに基づくマーケティングソリューション」の提供へとビジネスモデルを発展させ、デジタル時代の意思決定基盤(OS)としての役割を担うべく、さらなる進化を遂げております。

図表 当社の売上推移

(注)CVS(コンビニエンスストア)売上:当社は、2010年より大手CVSへのデータ外販支援事業(データ開示システムの開発及びシステム運用業務の受託)を9年にわたり展開しておりましたが、M&AによるCVS親会社の方針転換(同業務のグループ内製化)により、同社との取引を終了いたしました(売上影響が大きいことから個別に記載いたしております)。

(3) サービスの具体的な内容

「ショッピングスキャン」は、小売業の商品ごと、店舗ごとの購買行動を容易に分析できる小売業向けのID-POSデータ分析ツールであります。

小売業は、ポイントカードの利用に伴って日々蓄積される自社の購買データを分析することで、ファンが付いている商品や買い合わせ傾向などを分析し、売場構築や販促施策などのマーケティング意思決定の高度化を図っております。

また、「ショッピングスキャン」のデータ開示機能(注)により、小売業は堅牢なデータガバナンスを確保しながら消費財メーカーへのマーケティングデータの販売が可能となります。消費財メーカーは「ショッピングスキャン」を通じて、小売業の購買データを分析し、小売業との商談資料に活用しております。このように、製販双方が同一のデータに基づいて最適な販売施策を共創するデータ開示の取り組みは、大手小売業を中心に導入が進んでおります。

(注)データ開示機能:小売業による消費財メーカーへのデータ外販及び各種分析をフルサポートする機能です。従来、企業間で個別に行ってきたデータの送受信並びにその付随業務を当社が一元的に対応を行います。これにより、各企業は各種マスタデータの管理やデータ精製などの煩雑なメンテナンス業務を各々で行う必要がなくなることから、小売業、消費財メーカーそれぞれの業務効率・費用効率向上を可能とするものであります。

当社は「ショッピングスキャン」のような分析ツールの提供に留まらず、小売業や消費財メーカー向けのデータ活用セミナーの開催やサポートデスクによる伴走支援などデータ活用支援サービスをあわせて提供することで、現場のデータマーケティングを活性化し、小売業のデータ外販収益の最大化にも貢献しております。

なお、「ショッピングスキャン」は年間契約のストック型モデルとして提供しており、データ活用セミナーの開催やサポートデスク設置などのデータ活用支援サービス(一部ケースにおいては入金管理を含む)と組み合わせたパッケージとして小売業へ導入されております。

一方で、小売業が自社で保有する購買データのみでは、自社の店舗に来店した顧客の購買行動の把握に限定されます。そのため、「店舗の商圏内に居住しながら来店していない消費者を理解し、来店いただけるようにしたい」「ターゲットとする消費者に効果的にアプローチしたい」「自社の店舗に置いていないが、市場では支持を得ている商品を発掘したい」といった外部環境を包含したニーズは解決できません。

仮に小売業のレシートデータを収集したとしても、企業により商品名称や商品分類が異なる(同じ商品でも「タンサンインリョウ」「タンサン飲料」「炭酸飲料」というように名称が異なる、あるいは「飲料分類」「炭酸分類」「炭酸水分類」など分類方法が異なる)ため、これらのデータを統合して全国や地域など市場全体を俯瞰した消費者分析を行うことは極めて困難です。

このため当社では、全国の小売業から集信する「大量かつバラバラな仕様のデータ」を独自のマスタ及びクレンジング技術によって「標準化されたデータ」へと精製しております。これにより、全国、地域、商圏単位で生活者の購買行動を可視化できる消費者購買データベースを構築して、小売業、消費財メーカー、政府・自治体、メディア等の幅広い意思決定を支援できるソリューションへと昇華させて提供しております。その主要なサービスが「イーグルアイ」であります。

大量データを集めて分析する難しさに加えて、データの標準化など精製プロセスに多大な労力とノウハウを要することが当社ビジネスモデルの模倣困難性となっております。

「イーグルアイ」は、全国及び地域単位での消費者の購買動向を早期かつ精緻に把握し、企業の意思決定を支援することを目的とした分析ツールであります。本サービスの基盤は購入者属性が紐づくID-POSデータであり、単なる商品の売れ行きに留まらず、顧客の購買行動に関わる様々な指標データを導き出せるほか、当社独自の精製プロセスにより二日前の購買まで検出できる速報性を実現しております。

出典:有価証券報告書【事業の内容】(2026年6月提出・S100YI9P)。事業系統図は省いています。

03

True Dataのグループの関係

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。

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。

04

中期経営計画

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

中期経営計画に言及があるが、数値目標は有価証券報告書に記載がない。数値は決算説明資料側にあるとみられる。

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

05

株主と配当

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。

True Dataの配当政策

当社は、株主への利益還元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、当社はまだ成長途上であると考えており、成長投資に向けた財務体質の強化に加え、内部留保の確保を行い、事業の拡大と事業の効率化を図るための投資を実施していくことが中長期的な株主価値の最大化につながると考えております。

当事業年度におきましては、当期純利益は5期連続の黒字を計上したものの、未だ利益剰余金がマイナスであるため、無配とさせて頂きました。将来的には、内部留保の充足状況や企業を取り巻く事業環境等を勘案したうえで、株主に対し、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、剰余金の配当を行う場合には、年1回の配当を基本的な方針としており、配当の決定機関は、取締役会であります。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ます。

有価証券報告書【配当政策】より(2026年6月提出)

True Dataの株主優待

2026年6月提出の有報

「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。

True Dataの大株主(上位10名)

2026年3月末
True Dataの大株主
順位株主持株比率(%)
1株式会社プラネット24.29
2第一生命保険株式会社9.08
3AGB Nielsen Media Research B.V.6.60
4米倉 裕之3.78
5セキ株式会社3.71
6株式会社タケオホールディングス3.51
7株式会社博報堂3.51
8株式会社博報堂プロダクツ3.51
9伊藤忠商事株式会社2.47
10楽天証券株式会社共有口1.78

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62.24%。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。

06

主要な指標の推移(最大14期)

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。

表示する指標を選ぶ(5 / 47)閉じる

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)

損益

財務

資本効率

キャッシュ

株主還元

人的資本

投資

← 横にスクロールできます →

主要な指標の推移
指標20122013201420152016201720182019202020212022202320242025
売上収益億円—————101110121314161619
営業利益億円————————-101101
営業利益率%————————-5.51.75.34.03.15.5
当期利益億円—————00-1-100101
EPS円—————19.928.0-21.8-13.73.47.212.72.816.6

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。

07

人的資本

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。

1人当たり売上高20.1百万円2025年度・逆算
1人当たり営業利益1.1百万円2025年度・逆算
平均年齢41.7歳2025年度
平均勤続年数6.2年2025年度

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。

True Dataの女性管理職比率・男性の育休取得率・男女の賃金の差異

女性管理職比率16.0%2025年度業種の中央値 14.2%(情報・通信業379社)2023:19.2 2024:18.5 2025:16.0
男性の育児休業取得率80.0%2025年度業種の中央値 86.6%(情報・通信業314社)2023:33.3 2024:50.0 2025:80.0
男女の賃金の差異66.6%2025年度業種の中央値 75.7%(情報・通信業341社)2023:70.0 2024:76.6 2025:66.6
女性役員比率37.5%2025年度業種の中央値 14.3%(情報・通信業500社)2022:25.0 2023:37.5 2024:37.5 2025:37.5役員8名のうち女性3名

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。

08

会社の概要と沿革

代表者
代表取締役社長 米倉裕之
本店の所在地
東京都港区芝大門一丁目10番11号
決算期
3月
市場・業種
東証グロース / 情報・通信業
役員
8名(うち女性3名)

有価証券報告書の表紙と【役員の状況】より(2026年6月提出)。

True Dataの沿革

  1. 2000年10月三菱商事株式会社の戦略的子会社として、同社が50.3%出資してCRM事業を主業とするカスタマー・コミュニケーションズ株式会社(資本金400,000千円)を東京都港区芝四丁目に設立 購買者の行動が分析できるカスタマースキャンサービス開始
  2. 2001年10月東京都港区高輪二丁目に本社移転
  3. 2008年11月株式譲渡により、株式会社プラネットが筆頭株主となる
  4. 2009年9月東京都港区芝公園二丁目に本社移転
  5. 2014年3月小売業向けに、ID-POSデータ(注1)の分析及び消費財メーカーへのデータ開示サービス(注2)を可能にする「ショッピングスキャン」をリリース
  6. 2014年5月メイン事業をアウトソーシング受託事業から消費者購買データのマーケティングプラットフォームとしてビジネスモデルを刷新 株式会社産業革新機構(現 株式会社INCJ)等を引受先とする第三者割当増資を実施、資本金を979,010千円に増資
  7. 2014年9月東京都港区芝大門一丁目の現在地へ本社移転
  8. 2014年11月消費財メーカー向けに、ID-POSデータの分析を可能にする消費者の購買行動分析SaaS(注3)「イーグルアイ」をリリース
  9. 2015年3月全国各地の消費者の購買傾向を可視化するダッシュボード「ウレコン」をインターネット経由で無償にて提供開始
  10. 2016年7月「簡単」「高速」な消費者の購買トレンド分析SaaS「ドルフィンアイ」をリリース
  11. 2017年7月カスタマー・コミュニケーションズ株式会社から株式会社True Dataへ商号変更
  12. 2017年9月ニールセンカンパニー合同会社と戦略的提携契約を締結
  13. 2018年6月監査等委員会設置会社へ移行
  14. 2019年6月Google Cloud(注4)パートナープログラムにおいてBuildパートナー(注5)(現:Buildエンゲージメントモデル)の認定を受け、データ管理・分析・運用基盤システムの刷新に着手
沿革の続き(あと24件・2026年まで)
  1. 2020年7月当社のデータ管理・分析・運用基盤システムをクラウド環境へ移行完了 多様な消費者ビッグデータをかけ合わせて全国各地の生活者の暮らしをデータ化し、AIや商圏分析などマーケティング活用に提供する「KURASHI360」をリリース
  2. 2020年12月SAP SEよりCXエコシステム(注6)に連携するスタートアップとしてパートナー認定(注7)を受け、協業体制を構築
  3. 2021年11月Google Cloud パートナープログラムにおいてServiceパートナー(注8)(現:Serviceエンゲージメントモデル)の認定を受け、協業体制を強化
  4. 2021年12月東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場
  5. 2022年1月FPTソフトウェア(本社:ベトナム)と業務提携契約を締結し、同社の子会社であるTrandata Technology Engineering Joint Stock Company(現:Techup Communication Joint Stock Company)が実施する第三者割当増資の引き受けを行う資本業務提携契約を締結
  6. 2022年4月東京証券取引所の市場区分の見直しにより東京証券取引所グロース市場に移行
  7. 2023年5月経済産業省より「DX認定事業者」として認定
  8. 2023年5月楽天グループ株式会社が提供する、オフラインでの購買データに基づく ID マーケティングソリューション「RMP – Omni Commerce」(注9)におけるメニューである「Instore Tracking」(注10)に対し、当社の統計化した全国規模のオフライン購買データの連携を開始
  9. 2023年9月小売業が新規出店を計画する際の売上を予測する「SalesSensor(セールスセンサー)」をリリース
  10. 2023年12月小売業の売上の伸びしろを可視化する小売業向け AI ツール「Potential Scan」をリリース
  11. 2024年8月消費財メーカー向けツール「Eagle Eye DashBoard(イーグルアイダッシュボード)」をリリース
  12. 2024年11月アドバンテージ・パートナーズ株式会社から事業譲受、間接費の最適化支援サービスを提供開始
  13. 2024年11月FPT IS、TECHUPCOMと共同で、日本の消費財メーカー向けにベトナム市場におけるテストマーケティングサービスのベータ版をリリース
  14. 2024年12月東京海上スマートモビリティ株式会社と業務提携に向けた基本合意を締結
  15. 2024年12月伊藤忠商事株式会社と食品メーカー及び小売業向けのデータマーケティング支援事業に関する資本業務提携契約を締結
  16. 2025年3月株式会社Hakuhodo DY ONE と共同で、購買データを活用したブランドマーケティング支援サービス「WISE Ads BrandBooster」をリリース
  17. 2025年5月アルフレッサ ヘルスケア株式会社の購買データ分析クラウドサービス「Ms-POS」をリリース
  18. 2025年6月株式会社博報堂、株式会社DearOneと共同で、リテールデータ、リテールメディア、リテールアプリを統合し顧客体験を向上する「Dual CX Loop for Retail」をリリース
  19. 2025年6月間接材コスト適正化支援サービスの提供において日販テクシード株式会社とパートナー連携契約を締結
  20. 2025年7月SMN株式会社が提供するデジタルマーケティングサービスに広告用購買データの連携を開始
  21. 2025年10月情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格「ISMS認証」を取得
  22. 2025年11月株式会社MBKデジタルの広告ソリューションに広告用購買データの連携を開始
  23. 2025年12月株式会社あらたと戦略的業務提携契約を締結
  24. 2026年2月購買データ×AI領域に特化したCVC事業を開始
  25. 用語の説明
  26. 注1 ID-POSデータ
  27. ID付きのPOSデータのことです。POSとはPoint of Salesの頭文字を取った略語で、「何が売れたのか」を意味するPOSデータに、「誰が」という情報が追加されたものがID-POSデータとなります。
  28. 注2 データ開示サービス
  29. 小売業が消費財メーカーへ自社データを公開し、データ分析を可能とするサービスです。
  30. 注3 SaaS
  31. Software as a Serviceの頭文字を取った略語で、これまでパッケージ製品として提供されていたソフトウエアを、サブスクリプション形式で、インターネット経由でサービスを提供・利用する形態を指します。
  32. 注4 Google Cloud
  33. Google LLCが提供するクラウドソリューションの呼称です。
  34. 注5 Buildパートナー(現:Buildエンゲージメントモデル)
  35. Google Cloudを活用したソリューションを開発するパートナーを指し、技術支援をはじめとする様々な特典を受けることができます。
  36. 注6 CXエコシステム
  37. SAP SEが展開するCX(カスタマーエクスペリエンス、顧客体験)に関わる製品と当社製品の連携により、SAP SEは自ら当該製品を開発することなく、当社製品を活用して顧客に迅速に価値を提供し、両社の成長にスピードと新たな収益機会をもたらすビジネスモデルです。
  38. 注7 パートナー認定
  39. SAPプラットフォームやSAPテクノロジーを活用したソリューション及びパッケージ開発を行うパートナー認定制度を指します。
  40. 注8 Serviceパートナー(現:Serviceエンゲージメントモデル)
  41. Google Cloudを活用したソリューションをコンサルティングやトレーニング、技術サポート等を含めて顧客に提供するパートナーを指します。
  42. 注9 RMP - Omni Commerce
  43. 楽天グループ株式会社が運営するサービス。オフライン購買データを起点に宣伝・販促・顧客育成を図るソリューションで、各企業が実店舗領域におけるプロモーションを実施できる様々なメニューを提供します。
  44. 注10 Instore Tracking
  45. 楽天グループ株式会社が運営する「RMP - Omni Commerce」の提供メニューの一つ。オンライン広告の効果を実店舗購買に基づいて計測できるメニューです。

有価証券報告書【沿革】より(2026年6月提出・S100YI9P)。会社が書いたとおりに載せています。

情報・通信業で規模の近い会社

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。

情報・通信業の会社を条件で探す →

出典と収録状況

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

  1. 有価証券報告書 計5本(EDINET)から収録。1本に5期分の【主要な経営指標等の推移】が載るため、重複する年度は新しい報告書の値を採用している。docID: S100OBXN、S100R03X、S100TNGQ、S100W0KU、S100YI9P一次資料

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。

本ページは公開情報を整理したものです。特定の銘柄の取得・処分を推奨するものではなく、投資判断についての助言・評価・予想は含みません。
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。