2014〜2025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。
当社はブランド戦略の一環として、自社及び自社プロダクトの認知度を向上させる目的から、「ＴＤＳＥシリーズ」として自社ブランドの展開を進めております。消費者レビューとLLMを組み合わせた分析製品「TDSE KAIZODE」、LLMの学習に使うドキュメントを自動成型するNLP技術を応用したAI製品「QAジェネレーター」、AI画像解析製品「TDSE Eye」等を提供しており、今後も生成AI機能との統合による競争力向上を進めてまいります。今後もプロジェクトを通じて蓄積されたAI技術ノウハウを活用し、多くの顧客企業で共通しているビジネス課題に応じた製品およびサービスの充実を図ってまいります。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30億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3246番目、サービス業542社のうち461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677.1万円（2025年度・提出会社単体）で、サービス業538社のうち153番目。平均年齢は36.4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。
ＴＤＳＥと同業2社を、ダッシュボードで並べるバリュークリエーション・エコモットと、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。
▶ バリュークリエーション・エコモットと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。
ＴＤＳＥ 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）。
私たちの身の回りのあらゆる情報がデジタルデータとして蓄積されたビッグデータは、デジタルマーケティング領域における消費者行動分析、ユーザー指向に合わせたレコメンド、製造業における故障予知や消耗品の消費予測、金融におけるFintechによる技術革新など、業務の生産性向上だけでなく、新市場の創出にも活用され、企業経営全般におけるデジタルを用いた企業変革につながっております。
しかしながら、昨今の企業経営を取り巻く環境は、生成AI・AIエージェント技術の急速な進展により大きく変容しております。従来のデータ分析・予測モデル提供にとどまらず、生成AIを活用した判断・実行・運用までを支援する能力までも、企業のAI活用パートナーに求められる時代となっています。当社は創業以来、データサイエンスの専門性を核として様々な業界・業種の企業の課題解決を支援してきた実績を基盤としておりますが、コンサルティング領域・プロダクト領域のいずれにおいても生成AIエージェントに関連するサービスの比率を徐々に高めております。
当社は、データおよびAI活用のノウハウをコアバリュー（注）とするデータサイエンティストやエンジニアが、データ経営を目指す企業の業務改革や新事業構築を支援しております。提供するサービスは「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」に分類されますが、コンサルティングサービスには生成AIエージェントに関連するコンサルティングが含まれ、プロダクトサービスにはDifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品が含まれます。両サービスにおいて生成AIエージェント関連の割合が相乗的に高まっていくことが、当社の事業成長の基本的な方向性です。
（注）コアバリューとは、企業がビジネスを推進するにあたり、中核として重要視するもの、または価値観をいいます。
※ 本報告書では、顧客に提供するものについてご説明する際は「コンサルティングサービス」「プロダクトサービス」という表現を、それ以外については「コンサルティング事業」「プロダクト事業」という表現としております。
（1）サービス
当社のビジネスは単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しておりますが、「コンサルティングサービス」と「プロダクトサービス」の２つに分類されます。
図：事業全体像
図：事業体系図
《 コンサルティングサービス 》
コンサルティングサービスは、データ経営を目指す企業向けにAIを中心とした統合型ソリューションを提供するサービスです。顧客企業が進める事業戦略に沿う形で、データ活用のテーマ抽出からデータ分析・AIモデル構築・AIシステム実装・教育まで一気通貫した支援を行います。従来型のAIモデル構築・データ分析に加え、生成AIを活用したコンサルティングも本サービスに含まれており、AIエージェントの設計・構築・業務組み込みまで含めた支援へと対応範囲を広げています。
① DX/AIアセスメント
DX推進に向けて、顧客が目指す姿と現状の課題を整理し、それら課題の中からデータ分析で解消できる課題の特定と分析・生成AIテーマの設定を支援します。さらに洗い出された複数の分析・生成AIテーマについて、当社の知見を活かしながら期待できる効果と実行難易度によって優先度付けを行います。
② DX/AIコンサルティング
DX/AIアセスメントや分析支援と連動しながら、ビジネス価値創出に向けてロードマップを描き、実行フェーズへ移行する支援を行います。当社のデータサイエンスとエンジニアリングの知見を元に、データ分析およびデータ活用に関連するシステム基盤や運用体制なども考慮した全体像を描くご支援を提供します。生成AIエージェントの導入戦略立案・ユースケース設計も本メニューに含まれます。
③ 分析設計/分析・AIモデル構築
分析テーマに対して、具体的な分析やAIの設計をデータサイエンティストが策定し、実際に分析やAIの構築を実施します。従来型の機械学習・統計解析モデルに加え、生成AIを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）構築やファインチューニングなど高度なAI実装を提供します。また顧客のデータ活用人材育成の一環として、具体的な分析テーマをもとに顧客に対するOJTを実施するケースもあります。
④ システム構築/実装
データサイエンティストが構築したAIや分析プロセスについて、エンジニアがシステムへの実装、基幹システムとの連携などを支援します。またロードマップに基づく分析基盤の構築や基盤上のデータ整備なども実施します。AIエージェントのシステム組み込みや業務フローへの統合についても、本サービスの対応範囲に含まれます。
⑤ 保守/チューニング
実装したAIやシステムの保守・チューニングを実施します。
⑥ 教育
DXの全社推進やデータ活用人材の内製化の要望に対応するため、当社のノウハウを活かした実践的な研修コンテンツ、育成コンテンツをご提供しております。生成AIの活用リテラシー向上から、AIエージェント開発の実践的なスキル習得まで幅広い教育メニューを展開しております。
《 プロダクトサービス 》
プロダクトサービスは、当社独自のAI製品「ＴＤＳＥシリーズ」や他社AI製品などの製品販売、または業務特有のAIモジュール（注）を顧客企業向けに提供するサービスです。ソーシャルメディア分析製品・対話型AIプラットフォーム・生成AIプラットフォームなど、多様な製品群を展開しており、DifyやCognigyをはじめとする生成AIエージェント関連製品も本サービスに含まれます。継続利用・契約に基づくストック型収益を担う領域として位置づけており、生成AIエージェント関連製品の拡充により、プロダクトサービス全体に占める生成AIエージェント関連の割合が高まっていく見込みです。
(注) AIモジュールとは、AIシステムを構成する機能となるツールであり、それ単体で活用するよりも業務システムやアプリケーション等と組合せて動かすものをいいます。
① 自社AI製品「ＴＤＳＥシリーズ」
当社はブランド戦略の一環として、自社及び自社プロダクトの認知度を向上させる目的から、「ＴＤＳＥシリーズ」として自社ブランドの展開を進めております。消費者レビューとLLMを組み合わせた分析製品「TDSE KAIZODE」、LLMの学習に使うドキュメントを自動成型するNLP技術を応用したAI製品「QAジェネレーター」、AI画像解析製品「TDSE Eye」等を提供しており、今後も生成AI機能との統合による競争力向上を進めてまいります。今後もプロジェクトを通じて蓄積されたAI技術ノウハウを活用し、多くの顧客企業で共通しているビジネス課題に応じた製品およびサービスの充実を図ってまいります。
② 海外等他社AI製品を活用したサービス
当社は自社製品展開だけでなく、他社AI製品を活用したサービスも展開しています。ソーシャルメディアマーケティング市場では、主力製品となる米QUID社製品（「Quid Monitor」「Quid Discover」等）を提供しており、生成AI機能「AI Search」「AI Summary」を搭載し顧客の事業効率化を支援しております。カンバセーショナルAI市場では、コールセンター業務の自動化の実績が多い対話型AIプラットフォーム製品「Cognigy」（OpenAI・Claude・Gemini等LLM対応）を提供しています。また生成AIプラットフォーム「Dify」、データ活用基盤「Databricks」をはじめとする生成AIエージェント関連製品の取り扱いを拡充しており、当社プロダクトサービスにおける生成AIエージェント関連の製品群として展開しております。
当社は、米国シリコンバレーや欧州・アジアを始めとして、国内外にあるベンチャー企業のリサーチを進めており、当該企業が持つテクノロジー及びプロダクトが、当社の新たなソリューションサービスとして適用できるかどうかの妥当性を調査し、導入が相応しいと判断した場合は、ビジネス化を図ることとしております。
図：当社プロダクトサービスの展開イメージ
（２） 事業の特徴
① ３つのコアコンピタンス
当社は、創業より企業の経営課題解決を支えるAI/データ活用の専門集団として、コンサルティングからプロダクト提供までを行い、500社超の企業を支援しています。今後も更なる発展に向けて、当社の事業推進の優位性である以下のコアコンピタンスを更に強化してまいります。
図：コアコンピタンス
② 国内最高峰のデータサイエンティスト集団
当社の社員は、８割以上がデータサイエンティストとエンジニアで構成されています。データサイエンティスト職の９割が理系修士以上、その内５割が後期課程進学者・博士学位取得者で構成され、先進国の研究所で解析技術・知識を得た多彩な人財が多数おり、国内最高峰のデータサイエンティスト集団と自負しております。
これら有能な人財を確保することに加え、切磋琢磨しながら技術向上が進む態勢や文化、そして教育方法も改善を続けており、他社にない優位性を持ち備えています。
③ 人財教育に向けた取組
組織 技術要員の採用および育成を強化するため、人財強化組織を設置しており、採用と教育のクオリティを高め、業務のスピードアップを図っています。
風土 人財強化に繋がる教育ノウハウが豊富に蓄積されており、技術習得に関する教育カリキュラムを充実させ、また社外メンバーとも渡り合えるよう自律的人財へ促す風土作りも進めております。
取組 スキル獲得と業績成果に応じた解像度の高い人事評価／報酬制度を運用しています。一方で社員モチベーション維持・向上に役立てるため、社員満足度を定期的に確認、各階層とのコミュニケーションを行い、各種施策を見直し、会社と社員間においてフラットな風土作りを目指します。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年6月提出・S100YJTH）。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「最重要経営管理指標（ＫＧＩ）KGI2025年度実績2028年度目標年平均成長率（CAGR）売上高30億円38～43億円2028年度／2025年度年平均8.2％～12.7％成長重要経営管理指標KPI定義2025年度実績2028年度目標生成AIエージェント売上比率生成AI・エージェント関連サービスおよびプロダクトが関与する売上高の売上高全体に…」
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、株主の皆様に対し会社の業績に応じた適正な利益還元に加え、経営基盤の強化と将来の事業展開に備えるため内部留保の充実を図ることが重要と考えております。この方針に従い、剰余金の配当は会社の業績や財務状況、配当性向等を総合的に勘案のうえ決定しております。
当社の剰余金の配当は、年１回の期末配当を基本としており、剰余金の配当等会社法第459条第１項各号に定める事項については、法令に別段の定めがある場合を除き、取締役会の決議によって定める旨を定款に定めております。また、将来の中間配当の実施に備え、剰余金の配当基準日は、期末配当は毎年３月31日、中間配当は毎年９月30日とする旨を定款に定めております。
内部留保の使途につきましては、今後予想される経営環境の変化に対応する事業展開に備えた事業基盤の強化、技術者拡充の採用活動、技術高度化のための教育活動等に充てることにいたします。
当期の期末配当につきましては、上記方針を踏まえ、2026年５月14日開催の取締役会において普通配当10円とすることを決議いたしました。
有価証券報告書【配当政策】より（2026年6月提出）
| 年度 | 1株配当（円） | 配当性向（%） |
|---|---|---|
| 2020 | 20 | 21.5 |
| 2021 | 10 | 13.9 |
| 2022 | 10 | 12.2 |
| 2023 | 10 | 10.4 |
| 2024 | 10 | 15.3 |
| 2025 | 10 | 12.0 |
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 | 株式会社テクノスジャパン | 18.15 |
| 2 | 城谷 直彦 | 7.94 |
| 3 | あいおいニッセイ同和損害保険株式会社 | 7.64 |
| 4 | 株式会社NTTデータ | 7.64 |
| 5 | 城谷 紀子 | 3.82 |
| 6 | 株式会社SBI証券 | 2.78 |
| 7 | 楽天証券㈱共有口 | 1.68 |
| 8 | 東垣 直樹 | 1.57 |
| 9 | TDSE従業員持株会 | 1.28 |
| 10 | 上嶋 秀治 | 1.22 |
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53.74%。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 | — | — | 3 | 5 | 8 | 10 | 14 | 14 | 13 | 17 | 24 | 25 | 27 | 30 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | 1 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 3 | 2 | 2 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | 5.7 | 14.4 | 9.2 | 3.9 | 12.6 | 11.0 | 10.8 | 7.4 | 7.1 |
| 当期利益億円 | — | — | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 |
| EPS円 | — | — | 74.9 | 84.8 | 52.5 | 44.6 | 76.4 | 44.1 | 93.1 | 72.2 | 81.8 | 96.6 | 65.6 | 83.5 |
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6月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年6月提出・S100YJTH）。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。サービス業の541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。