2017〜2021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「AIソリューション事業」、「フィナンシャル・アドバイザリー事業」及び「マーケティング支援事業」の３事業を報告セグメントとしております。有価証券報告書【事業の内容】より（2026年9月提出）
2025年度の売上収益は228億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち1997番目、情報・通信業591社のうち144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+83.8%です。平均年間給与は1,011.0万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち31番目。平均年齢は37.6歳、平均勤続年数は1.4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。
ＪＤＳＣと同業2社を、ダッシュボードで並べるアイティフォー・スペースシャワーＳＫＩＹＡＫＩホールディングスと、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。
▶ アイティフォー・スペースシャワーＳＫＩＹＡＫＩホールディングスと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、「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「産業の価値源泉に深く入り込み、その潜在力をデータ・AI・テクノロジーで解き放つ。」というビジョンを実現すべく、現場と知をつなぐ"産業の変革者"としてAIエージェントやデータサイエンスを核に日本の基幹産業の変革を進め、最先端のAI技術を社会に実装することを目指しております。各産業における企業のAI投資が急拡大しているなか、AX（AI Transformation）やAIが現実世界の動きを認識して最適な行動を起こす「Physical AI」といった領域が成長分野として注目されています。当社グループにおいても自社のAIソリューションを活用したDX/AI導入の支援と、新たなAIエージェント開発など最先端AI技術の活用・社会実装を加速させることで、日本のあらゆる産業における企業変革と抜本的な生産性を向上させるべく、長期パートナーシップを前提とする戦略的なアライアンスをベースにしたJoint R&Dや成長投資として積極的な人材採用と育成による三位一体のチーム体制の強化等の取り組みを進めております。
当社グループは「AIソリューション事業」、「フィナンシャル・アドバイザリー事業」及び「マーケティング支援事業」の３事業を報告セグメントとしております。
・AIソリューション事業
当社を取り巻くAIに関する市場環境においては、モデル開発での機能要件は一定レベルに達し社会実装を加速するフェーズに入り、その競争は実装力での勝負にシフトしていることから、当社の実装力がより価値を生む段階にきております。そのような環境のなか、JDSCの競争力の源泉である「ビジネス(Dep Str)・データサイエンス(FDDS)・開発(FDE)の三位一体のチーム体制」「パートナーとの共創、社会実装の現場へのアクセス」「学術・テック・現場の知見を融合した高度な技術基盤」を活かして、全社変革のためのDX/AIエージェント、産業特化型のAIソリューションに加えPhyisical AIを、クライアントニーズに合わせて現場実装やAI-BPO、Joint R&D型で実現してまいります。
・フィナンシャル・アドバイザリー事業
「社会を変える事業を創るためのファイナンスをプロデュースする」というミッションのもと、企業買収や資金調達などのファイナンス領域の知見を活用し、特に需要が拡大しているスタートアップのM&Aにおいて、売却価額最大化に専念したファイナンシャル・アドバイザリー（FA）サービスの提供を通じてスタートアップ企業を支援してまいります。
・マーケティング支援事業
ダイレクトメールの企画、制作、発送代行等のマーケティングサービスの提供を行い、さらにはDX推進やAI活用等の施策により高付加価値化を推進することで顧客企業のダイレクトマーケティングの課題解決を目指す事業が対象となります。
当社グループは各産業の大手企業との提携を通じてそれらの企業が抱えている非公開のデータにアクセスが可能であるという点で、他の企業と比べて情報優位なポジションを有しております。また、データの量や種類が多いほどアルゴリズムの精度が向上するというAI領域の技術的な特徴を活かし、単一の顧客ではなく産業全体の複数社にサービスを提供することで、利益やキャッシュ・フロー等への定量的な改善効果を高めております。AIアルゴリズムの所有権は当社が有しており、AIソリューションの提供社数が増加するほど膨大なデータの学習によりアルゴリズムの精度が向上していくため、後発プレーヤーの参入に対しても非常に有効な参入障壁として機能することが期待されます。
また当社グループは個別企業の一過性の課題解決ではなく産業全体の課題解決を通じたSDGsの達成を志向しております。企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIビジネス市場は2025－2029年の間に2.4兆円から6.9兆円に拡大する（出典：IDC「Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026V1」）と予測されております。また、産業共通課題の解決という観点で見ると、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する（出典：三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」）と試算されており、当社グループの事業機会は非常に大きいと考えております。
産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。
顧客は当社グループの支援によって、AIを用いた全社経営課題の解決に関する上流の戦略策定から、実際のAIアルゴリズムの構築、システム実装並びにオペレーションの改善等の下流の執行領域まで、一気通貫で成果を創出することが可能となります。当社グループのAIソリューションは、利益やキャッシュ・フロー等の観点で定量的な改善効果を創出することを重視していることから、顧客は経営課題の解決やSDGsの達成を実現しやすくなります。AIソリューションの顧客との共同研究開発並びに初期導入フェーズにおいて、課題特定や全社戦略策定の支援、PoC（＊10）の実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じてフロー型（非継続）の収益を得ております。また、AIソリューション導入後のフェーズにおいて、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型（継続）の収益を計上しております。
(1) 当社グループの特徴と優位性
当社グループの特徴と優位性は「AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見」、「AIによる解決策の提示から実装まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力」及び「大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル」にあります。
① AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見
当社グループは東京大学の大学院工学系研究科の松尾豊教授や田中謙司教授、同大学院情報学環の越塚登教授の３名を顧問または社外取締役として招聘しており、それぞれの研究室と共同で特許権を取得する等、密接に連携しながら技術領域の研究開発を行っております。
当社グループはビジネスデベロップメント、データサイエンス及びエンジニアリングの三位一体のチーム体制により、産業課題の掘り起こし、AIによる解決策の提示、AIアルゴリズムの開発及びAIソリューションの実装までを包括的に推進しております。当社グループの一部メンバーは東京大学の最先端の研究室に在籍しながら国際的にも最前線の研究活動を行っております。また、当社グループのメンバーが東京大学と共同で執筆した国際学会論文や共同で取得した特許権は、いずれも当社グループのAIソリューションの構築に大きく貢献しております。また、パートナー企業との協業により、先端技術へのアクセスや活用を行っております。
② AIによる解決策の提示から実装まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力当社グループは技術面に優れたチームに加えて、コンサルティングや課題発見、プロジェクトマネジメント、事業開発等に優れたチームを構築しており、単にAIを技術として提供するだけでなく、産業や顧客の課題を解決し実際に定量的な改善効果を創出することを重視しております。
当社グループにはコンサルティングや投資銀行、外資系メーカー等のプロフェッショナルファーム出身のメンバーが多数在籍しております。また、エンジニアでありながらMBAを保有してビジネス領域の知見を有する人材や、データサイエンティストでありながらビジネス推進も含めたプロジェクト全体の責任者の役割を担う人材もおり、定量的な改善効果の創出に必須となるビジネススキルの高さが特徴となっております。また、その他もファイナンスやマーケティング等の幅広い専門領域の知見を有しており、グループ全体で顧客の課題解決及び成果創出を進めております。
顧客にとってAIの導入やDXの推進は、技術力が高いベンダーを選定したとしても容易に進まないケースが多いため、高い技術力を有するメンバーとビジネス領域に知見を有するチームが共同となり顧客を一気通貫で支援することで、利益やキャッシュ・フロー等について定量的な改善効果を創出しやすい体制を構築しております。また、顧客の変革を前線で先導し、確実な成果へ導くForward型の人材にさらに進化をさせており、元々強みとしていた実装力をより強化しております。結果として、当連結会計年度の継続顧客の割合（注：当事業年度に売上が発生した顧客のうち４四半期連続で売上が発生した顧客の割合）は約６割となっており、顧客の満足度は非常に高い状態となっております。
③ 大手企業との共同開発（Joint R&D）と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル当社グループは各産業の大手企業と強固なパートナーシップを結びながら共同でAI活用を推進しており、Joint R&Dフェーズとして既に多数の顧客から収益を得ております。当該フェーズにおける顧客へのサービス提供を通じて、産業固有の課題やデータを収集できるというメリットに加えて、データによる学習を通じて自社が保有するAIのアルゴリズムを強化することが可能となります。さらに、単独での開発と比較すると、共同開発は大手企業の予算や人的リソースを活用できるため、開発費用が大きく抑制され、当社グループの生産性及び収益性が向上する要因となっております。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年9月提出・S100Z461）。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。
メールカスタマーセンター株式会社議決権 100.0%
連結売上の10％を超える子会社は、有価証券報告書【関係会社の状況】の注記に損益が載ります。子会社単体の数字で、グループ内の取引を含みます。円以外の通貨で書かれたものは載せていません。
売上 45億円・利益 5億円・従業員 209人
売上 4億円・利益 1億円・従業員 10人
連結子会社 3社（有報に社名が載る主な会社は3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。
当社グループは、株主に対する利益還元を経営上の重要課題と認識しておりますが、財務体質の強化に加えて事業拡大のための内部留保の充実等を図り、収益力強化のための投資に充当することが株主に対する最大の利益還元につながるものと考えております。
そのため、当連結会計年度においても、上記方針に沿って配当は実施しておりません。また、創業以来配当は実施しておらず、当面は機動的に有効投資ができるよう内部留保の充実を図る方針であります。
内部留保資金については、財務体質の強化や人材への投資・育成といった収益基盤の構築、新規AIソリューションの開発や新たな産業や企業との取り組みといった収益の多様化等に充当することを検討しております。
投資の結果、事業の成長、資本効率の改善等による中長期的な株式価値の向上を実現し、業績・財務状況及び事業環境等を勘案したうえで、株主に対して安定的かつ継続的に剰余金の配当を実施してまいりたいと考えておりますが、現時点において配当実施の可能性及びその時期については未定であります。
定款において剰余金の配当を中間配当及び期末配当で行う旨を定めておりますが、配当を行う場合は期末配当にて年１回の剰余金の配当を行うことを基本方針としております。また、配当の決定機関は取締役会であります。
有価証券報告書【配当政策】より（2026年9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 | 加藤 聡志 | 24.93 |
| 2 | 特定金外信託受託者 株式会社SMBC信託銀行 | 11.08 |
| 3 | ソフトバンク株式会社 | 10.13 |
| 4 | AZ-COM丸和ホールディングス株式会社 | 3.70 |
| 5 | SCSK株式会社 | 2.62 |
| 6 | 淵 高晴 | 2.48 |
| 7 | 橋本 圭輔 | 1.77 |
| 8 | MSCO CUSTOMER SECURITIES | 1.68 |
| 9 | ダイキン工業株式会社 | 1.48 |
| 10 | 中部電力株式会社 | 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61.33%。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 | 5 | 11 | 14 | 19 | 165 | 231 | 228 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | — | 0 | -1 | 1 | 1 | 6 | 6 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | — | 3.6 | -3.9 | 3.6 | 0.3 | 2.5 | 2.8 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | — | — | -0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -3 | 3 | 8 |
| EPS円 | — | — | — | — | — | — | -808.2 | -9.3 | 2.4 | -6.6 | 0.1 | -21.0 | 25.3 | 53.3 |
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9月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年9月提出・S100Z461）。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。
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。