2015〜2025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「私たちの生活 私たちの世界を よりよい未来につなぐトビラになる」を企業理念として掲げ、この企業理念に基づき、「誰かがやらなければならないが、誰もが実現できていない社会的課題の解決を革新的なテクノロジーで実現すること」を事業方針の軸としております。有価証券報告書【事業の内容】より（2026年1月提出）
2025年度の売上収益は28億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3271番目、情報・通信業591社のうち463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+17.8%です。平均年間給与は623.8万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち359番目。平均年齢は34.6歳、平均勤続年数は3.7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。
トビラシステムズと同業2社を、ダッシュボードで並べるＷＩＺＥ・ジョルダンと、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。
▶ ＷＩＺＥ・ジョルダンと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。
トビラシステムズ 最新期の売上構成比
有価証券報告書のセグメント情報に、区分別の売上高の記載がありません。区分別に開示されているのが売上総利益や当期利益だけの会社があります。
当社は「私たちの生活 私たちの世界を よりよい未来につなぐトビラになる」を企業理念として掲げ、この企業理念に基づき、「誰かがやらなければならないが、誰もが実現できていない社会的課題の解決を革新的なテクノロジーで実現すること」を事業方針の軸としております。
当社は、この事業方針のもと、迷惑電話や迷惑メッセージ等の迷惑情報に関するデータベース（以下「迷惑情報データベース」）を基盤として、当該データベースを活用したサービスの開発・提供を行っております。
＜迷惑情報データベース＞
独自の機械学習サイクルを備えたデータベーステクノロジー(※１)を活用し、利用者が特段意識することなく、犯罪の脅威から安心安全な生活を守れるよう犯罪抑止に効果的なセキュリティ商品・サービスを提供しております。疑わしい電話番号・SMS・URLの情報を、警察等の公的機関からの連携、サービス利用者からのフィードバック、インターネットでの情報収集等で網羅的に収集・集積(※２)し、習慣性判定を行うAI技術で迷惑電話番号等を抽出（※３）することで、迷惑情報データベースを日々更新しております。当該迷惑情報データベースは、年間50億件以上（※４）の電話・メール・SMSについて判定処理を行っており、その規模及び精度は高水準となっております。また、本データベースは、通信事業者向け迷惑電話フィルタリングサービスやスマートフォン向けアプリケーション、法人向け迷惑電話対策ソリューション等、当社が提供する各種サービスに共通して利用される中核基盤として、当社の競争力を支える重要な役割を担っております。
※１ デジタル技術の進化に伴い、様々な情報がデータベースにログ情報として蓄積できるようになりました。当社では、独自の調査とデータ収集活動により収集した様々なデータベースを統合・解析し、機械学習を活用した分析を行うことにより、リスク検知に有用な情報として加工する技術を有しており、このことを「データベーステクノロジー」と表現しております。
※２ 2025年10月末現在において、企業や店舗、公共施設等の電話番号情報を565万件以上、うち迷惑電話番号に関する情報を約３万件データベース化しております。また、これらの情報は日々更新され、高品質なデータベースの維持・向上に努めております。
※３ 当社では、警察等の公的機関による情報提供、利用者からの着信拒否・許可といったフィードバック情報や、当社による独自の調査活動を通じて、電話番号ごとに迷惑度合いの点数化を行い、データベースに蓄積しております。このデータベースに蓄積された情報から、特殊詐欺など犯罪に利用された電話番号やしつこいセールスの電話番号など、迷惑電話をかける可能性のある番号を、統計や機械学習を用いた当社独自のアルゴリズムにより自動的に迷惑電話番号候補として抽出し、当社技術者が迷惑電話番号リストへの登録要否を最終判断することをもって、迷惑電話番号リストを作成・更新しております。
※４ 2024年11月１日～2025年10月31日において、当社の迷惑情報データベースを用いて判定した電話、メール、SMSの件数当事業年度より、当社の今後の事業展開、経営資源配分、管理体制の実態の観点から、事業区分及び事業活動を適切かつ明瞭に表すことを目的として、報告セグメントを従来の「迷惑情報フィルタ事業」の単一セグメントから、「セキュリティ事業」、「ソリューション事業」の２区分に変更しております。
事業の具体的な内容は次のとおりであります。
(1) セキュリティ事業
当社は、迷惑情報データベースを活用し、電話やショートメッセージサービス（SMS）を利用した振り込め詐欺、特殊詐欺、フィッシング詐欺などの抑止に効果的なセキュリティ事業を展開しております。
当社では、常に最新の迷惑電話の活動状況に関する調査を行うことを目的とし、当社の迷惑情報データベースの利用者が行う着信許可・拒否登録、利用者のアプリやサービスから得られるログ情報、警察等の公的機関による情報提供、及び当社の調査活動等、日々膨大なデータを収集・蓄積しております。
「トビラフォン」は、これらの収集・蓄積されたデータを元に当社独自の迷惑電話番号抽出技術を用いることで、利用者に着信した電話が迷惑電話かどうかの判別を行い、迷惑電話と判別された電話番号について、自動的に着信拒否や警告レベルに応じた「危険」「警告」の表示が適用される従来にはないセキュリティシステムです。また、公的機関や法人の電話番号など公開された電話番号もデータベース化されており、あらかじめ携帯電話の電話帳に登録されていなくても、自動的に発信者情報を表示する仕組みにより、安心して通話できる社会の実現に貢献しております。
当社は、これらの技術開発について積極的な研究開発活動と知財戦略を行ってきており、本書提出日現在において国内外にて14件の特許を取得しております。
さらに、モバイル向けの迷惑情報フィルタ機能の向上及びユーザーへの提供価値を高めるため、2021年８月には広告コンテンツをブロックするアプリ「280blocker」を提供していた合同会社280blockerの全持分を取得し、同社を吸収合併いたしました。これにより、当社のセキュリティ事業は、迷惑電話・SMS対策に加え、Web閲覧時の迷惑Web広告対策まで全方位でカバーできるようになっております。
セキュリティ事業は、「モバイル向け」、「固定電話向け」、「その他」の３つのサービスから構成されており、サービス別の内容は次のとおりであります。
① モバイル向け
ソフトバンク株式会社、株式会社NTTドコモ、KDDI株式会社といった国内の主な通信キャリアと提携し、各通信キャリアが提供するオプションパックに含まれる複数のサービスの１つとして、当社の迷惑情報データベースを活用したアプリを各通信キャリアのアプリという形で、エンドユーザーに提供しております。
オプションパックは、「あんしんパックモバイル」や「セキュリティパックプレミアム」等の名称で販売されており、他社が提供するセキュリティ対策サービスとセットで提供されております。携帯電話の利用者の多くは、携帯電話の契約を行う際に、通信キャリアの店頭でオプションパックの商品内容について対面での説明を受けることが多く、当該説明を踏まえてオプションパック加入の是非を検討しております。
各通信キャリアのオプションパックに加入した契約者は当社の迷惑情報データベースを活用したアプリをダウンロードすることで迷惑電話フィルタ機能を利用することができるようになるほか、モバイル端末の電話帳等に登録をしていない電話番号であっても、当社の電話番号データベースに蓄積された情報を基に公共施設や企業等の名称を自動的に表示する機能を利用することが可能となります。
また、当社独自のアルゴリズムにより収集・分析した迷惑メールデータベースを活用し、詐欺につながるテキスト情報を含むメールやSMSをフィルタする「迷惑メールフィルタ機能」の提供も行っております。迷惑メールデータベースは、利用者に届くメールやSMS情報を収集・分析し、迷惑URLとして出現頻度の高いURLや、迷惑メールとしての特徴を持つ本文情報から、独自のアルゴリズムにより危険な疑いのあるURL情報等をパタン抽出し、それらの情報について社内調査を行ったうえで構築されております。
当社は、通信キャリアと定額又は従量課金による契約を締結しており、通信キャリアが提供するオプションパックの契約数又は利用者数に応じた収益モデルにより、継続的かつ安定的な収益基盤を確立しております。
当社は、これら３社グループと提携することで各社の顧客基盤にアプローチすることができておりますが、機種変更等による買い替えや契約内容の見直し等に伴うオプションパックへの加入需要を取り込むこと等で、モバイル向けフィルタサービスの利用者数・契約者数が増加していくことを期待しております。
当社は通信キャリアに加え、株式会社ジェーシービーをはじめとする金融機関等にも迷惑情報データベースを提供しております。また、2025年10月29日には、法人向け詐欺メール・SMS訓練サービス「サギトレ」の提供を開始いたしました。
主要なアプリ・サービス一覧
事業者 ／ 対象機器 ／ オプションパック ／ アプリ・サービス ／ アイコン
KDDI㈱ ／ Android・ iPhone ／ Pontaパス UQ mobile 安心セキュリティセット ／ 迷惑メッセージ・ 電話ブロック
㈱NTTドコモ ／ Android・ iPhone ／ あんしんセキュリティ スタンダードプラン/トータルプラン あんしんパックモバイル ／ あんしんセキュリティ
ソフトバンク㈱ ／ Android・ iPhone ／ セキュリティパックプレミアム ／ セキュリティOne
かんたんスマホ シリーズ (Y!mobile) ／ なし (機能標準搭載) ／ 迷惑電話対策
JCOM㈱ ／ Android・ iPhone ／ 迷惑電話・メッセージブロック ／ MY J:COM
デジタルアーツ㈱ ／ Android・ iPhone ／ － ／ i-フィルター 10
② 固定電話向け
当社は、家庭用の固定電話向けにも迷惑電話防止サービスを提供しております。
従来の電話回線向けの製品として、電話機外付け型端末「トビラフォン」を展開しており、自治体等が実施する実証実験事業における外付け型端末の販売及びレンタルを主たる商流としております。当該実証実験は、特殊詐欺被害防止施策の一環として、自治体等が地域住民に対して「トビラフォン」を無償で貸与し、その効果を検証するものであります。当社は、「トビラフォン」の提供に加え、パンフレットやレポートの作成、アンケートの実施等を通じて、当該実証実験の運営を支援しております。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年1月提出・S100XH6J）。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。
持分法適用関連会社など 1社。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「指標2028年10月期目標売上高6,000百万円営業利益1,700百万円当期純利益1,100百万円ROE（自己資本利益率）22.0％以上(3)中長期的な会社の経営戦略当社は、「中期経営計画2028」の中で当社の強みを生かして以下の５つの重点施策を推進してまいります。」
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、株主の皆様に対する利益還元を経営の最重要課題の１つと位置づけたうえで、財務体質の強化と積極的な事業展開に必要な内部留保の充実を勘案し、配当性向35%を基本方針としております。また、中期経営計画期間中は一株当たり20.00円を下限と設定しております。
当事業年度の剰余金の配当につきましては、上記基本方針と2025年10月期の業績を踏まえ、１株当たり21.30円といたしました。
内部留保金の使途につきましては、今後の事業展開への備えと成長サービスへの積極投資として投入していくこととしております。
なお、剰余金の配当を行う場合には、年１回の期末配当を基本方針としており、配当の決定機関は取締役会です。また、当社は、中間配当を取締役会の決議により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1月提出）
| 年度 | 1株配当（円） | 配当性向（%） |
|---|---|---|
| 2020 | 10.80 | 34.5 |
| 2021 | 12.90 | 34.6 |
| 2022 | 10.60 | 34.6 |
| 2023 | 17 | 34.6 |
| 2024 | 20 | 34.6 |
| 2025 | 21.30 | 34.6 |
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 | 明田 篤 | 45.63 |
| 2 | ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＢＲＯＫＥＲＳ ＬＬＣ | 7.78 |
| 3 | 株式会社日本カストディ銀行（信託口） | 6.31 |
| 4 | ＢＮＹＭ ＡＳ ＡＧＴ／ＣＬＴＳ ＮＯＮ ＴＲＥＡＴＹ ＪＡＳＤＥＣ | 3.32 |
| 5 | 有限会社石雄 | 1.74 |
| 6 | ＴＨＥ ＢＡＮＫ ＯＦ ＮＥＷ ＹＯＲＫ ＭＥＬＬＯＮ １４００４２ | 1.58 |
| 7 | 木下 圭一郎 | 1.31 |
| 8 | 株式会社ＳＢＩ証券 | 0.87 |
| 9 | 坂倉 翼 | 0.84 |
| 10 | 楽天証券株式会社共有口 | 0.78 |
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70.20%。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 | — | — | — | 2 | 3 | 6 | 8 | 10 | 12 | 14 | 17 | 21 | 24 | 28 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | 2 | 4 | 5 | 6 | 5 | 7 | 8 | 9 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | 27.2 | 41.3 | 40.4 | 40.7 | 32.2 | 33.1 | 34.6 | 32.0 |
| 当期利益億円 | — | — | — | -0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 3 | 5 | 6 | 6 |
| EPS円 | — | — | — | -58,473.6 | 25,855.9 | 12.1 | 15.9 | 25.5 | 31.3 | 37.3 | 30.7 | 49.1 | 57.8 | 61.6 |
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。
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1月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年1月提出・S100XH6J）。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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