2015〜2019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、当社及び関係会社(子会社1社)から構成されており、その主な事業内容は、創業以来蓄積してきたオーディエンスデータ(閲覧履歴などの来訪するブラウザが保有する情報全般)(注1)により構成される当社グループ独自のデータマネジメントプラットフォーム(Data Management Platform)(注1)である「IM-DMP」を用いて、データの活用によりクライアント企業のオンライン、オフライン双方のマーケティング及びDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援する事業を行っております。有価証券報告書【事業の内容】より（2025年12月提出）
2025年度の売上収益は34億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3201番目、サービス業542社のうち449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+10.5%です。平均年間給与は651.7万円（2025年度・提出会社単体）で、サービス業538社のうち190番目。平均年齢は31.4歳、平均勤続年数は3.6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。
インティメート・マージャーと同業2社を、ダッシュボードで並べるＳｃｈｏｏ・ジェイテックと、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。
▶ Ｓｃｈｏｏ・ジェイテックと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。
インティメート・マージャー 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）。
インターネットの普及に加え、近年では生成AI技術が急速に発展したことで、企業のデータ活用における選択肢は飛躍的に拡大いたしました。インターネット上を流通する情報量は爆発的に増大し、マーケティングを行う企業が膨大なデータの中から自社商品に真に関心を抱くユーザー群を見つけること、およびAIを活用して業務効率化や意思決定の高度化を図ることがより大きな課題になってきております。
当社グループは、当社及び関係会社(子会社1社)から構成されており、その主な事業内容は、創業以来蓄積してきたオーディエンスデータ(閲覧履歴などの来訪するブラウザが保有する情報全般)(注1)により構成される当社グループ独自のデータマネジメントプラットフォーム(Data Management Platform)(注1)である「IM-DMP」を用いて、データの活用によりクライアント企業のオンライン、オフライン双方のマーケティング及びDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援する事業を行っております。
当社グループは、AI技術の発展に伴い、データ活用の技術的ハードルが低下したことを好機と捉え、AIが学習・分析しやすい「AI-Readyデータ」を提供するインフラ基盤の構築に注力しております。IM-DMPを用いる事で、マーケティング領域においては広告効果が高いと見込まれる消費者の抽出・ターゲティングが可能となるだけでなく、金融、セールス、HRといった「クロステック（X-Tech）」領域においても、データに基づいた与信判断、営業効率化、採用マッチング等の最適化を実現します。
データマネジメントプラットフォーム(Data Management Platform)はDMPと略され、デジタルマーケティングの領域におけるDSP、SSP、アドネットワーク等(注2)の延長線上にあるいわゆる「アドテクノロジー」の1つとして説明されることがありますが、当社グループが提供するIM-DMPはデジタルマーケティングの分野に限定されるものではありません。Webサイトへの来訪時に付与するブラウザ毎のID(当社グループでは「IM-ID」の名称で管理)をキーとすることで、インターネット上で収集したオーディエンスデータを、生成AI等のプラットフォームや企業の基幹システムと連携させることが可能であり、今後は更にデータ活用分野を広げていきます。
また、「個人情報の保護に関する法律」(以下、「個人情報保護法」という。)が改正され、さらにプラットフォームによるCookie(注3)に関するプライバシー対策が強化されております。AppleはブラウザであるSafariのITP(Intelligent Tracking Prevention)アップデートにより3rd Party Cookie及び1st Party Cookieの一部をブロックしております。GoogleはChromeでの3rd Party Cookieサポート終了を取りやめましたが、既に日本国内のブラウザ環境の約6割（SafariやEdge等）ではCookieが利用できない状況にあり、Cookieが利用できるブラウザと利用できないブラウザが混在する「ハイブリッドCookie」時代への対応が不可欠となっております。
このような背景を受けて、当社は基盤となるデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」やネットワークデータ環境の構築支援サービスをアップデートし続け、共通IDソリューション「IM-UID」や機械学習を活用したリアルタイムオーディエンス解析技術、メディア向けのデータ利用同意管理プラットフォーム「IM-CMP」など、3rd Party Cookieに依存しない技術を開発してまいりました。 これら基盤サービスや技術を活用し、Cookieの有無にかかわらず収益機会を最大化する「IMポストCookieアドネットワーク」や、AI活用を前提としたデータインフラ提供を推進しております。
当社グループが展開する事業の特徴は以下のとおりです。なお、当社グループはDMP事業の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。
（１）IM-DMPについて
当社グループが提供するIM-DMPは、インターネット利用者（ユーザー）の属性データベースとしてIM-ID及びIM-UIDから得られる情報によって構築されております。IM-ID及びIM-UIDにデモグラフィックデータ（性別、年齢、職業等）、ジオグラフィックデータ（居住地域等）、サイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）等の属性情報を集積することで、各IDの特徴（実相）を、より鮮明なものにしております。なお、当社グループが保有する属性情報に個人情報は含まれておりません。
このように、多様な属性情報を集積したIM-ID及びIM-UIDを分析・分類し、定期的に更新することで、IM-DMPにおいては、適切なターゲットに、適切なタイミングで、適切なマーケティング手法によりアプローチする提案を行うことができるものであります。
（２）IM-DMPの特徴
当社グループが提供するIM－DMPには、パブリックDMP（注１）として、主に以下の２種類のデータベースが具わっております。
①インターネット利用者の属性データベース
当社グループは、ブラウザに割り当てているIM-ID及びIM-UIDに様々な属性情報を集積しております。それらを用いて集積される情報は以下の２種類に分類されます。
a.確定情報
インターネットリサーチ会社（注４）から購入するデモグラフィックデータ（性別、年齢、職業等）及びデータプロバイダーから購入するジオグラフィックデータ（居住地域等）が確定情報に該当します。
IM-ID及びIM-UIDと確定情報を紐付けて同一対象として認識することが可能になります。
b.類推情報
当社グループが提携するポータルサイト、ニュースサイト、まとめサイト等のWebメディアから取得するWebメディアへの接触情報（＝インターネット上の行動履歴）をもとに、「各IM-ID（又はIM-UID）が何に興味がありそうか」を類推し、サイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）を抽出します。抽出するサイコグラフィックデータは、対象となるWebページの特徴を、例えば「旅行」「転職」等のキーワードに読み替えたもので、これがIM-ID又はIM-UIDに集積・更新されていきます。なお、当社グループが提携するWebメディアから取得する情報は、インターネット利用者が閲覧したWebサイトそのものを特定する情報ではなく、あくまで、閲覧したWebサイトに記載されている内容（語句）を抽出したものです。
②デジタル広告配信ツールとの連携機能
a.IM-ID及びIM-UIDを異なるデータ形式に変換 IM-DMPには、IM-ID及びIM-UIDをアドネットワークやDSP等の様々なデジタル広告の配信ツールで利用可能なデータ形式に変換する機能が具わっています。この機能を用いることで、IM-ID又はIM-UIDが付与されたユーザー群へのアプローチ方法に様々な手法を選択することが可能になります。
デジタルマーケティングの領域においては、WebブラウザのCookieを利用した対象顧客の行動履歴をもとにターゲットを絞って行う「ターゲティング広告」と呼ばれるインターネット広告手法が広く利用されております。当社グループのデータベースを用いることで、ターゲティングの精度を高く保ちつつ、クライアント企業が望む適当な広告配信ツールを利用することが可能です。
広告配信ツール以外にもIM-ID及びIM-UIDを活用することで、Googleアナリティクス、Adobeアナリティクス等のWebサイト分析ツール、サイト来訪者が訪れるWebサイトページの改善を行うLPOツール（Landing Page Optimization：ランディングページの最適化）等に連携することが可能です。
b.IM-ID及びIM-UIDに付加された属性情報を異なるデータベースに付加会員情報を有するクライアント企業が、自社の会員情報とIM-ID及びIM-UIDを紐付けることで、会員情報にサイコグラフィックデータ（趣味、嗜好、興味、関心事項等）を付加することが可能になります。この手法を用いれば、例えば、全ての会員ではなく、特定の商品に興味を抱いている会員にだけダイレクトメールを送付することが可能になります。
（３）当社グループの提供するサービスの内容
当社グループは、クライアント企業自身でデータを分析し、活用することが可能な場合には、IM-DMPが搭載するデータのみ提供しております。
しかしながら、IM-DMPを継続的に有効活用するには、高度なデータ分析力とデータ活用先であるマーケティングツールに関する知識が必要です。このため、当社グループでは、クライアント企業自身が持つデータ（1st Party Data）とIM-DMPのデータ（3rd Party Data）を統合し、後述するフィルタリングやターゲティング等広告配信を効率的・効果的に行うために、高度な分析を提供するコンサルティングサービスを提供しております。これにより、クライアント企業は、マーケティング専門人材を自社内に置かなくとも、効率的且つ多様なマーケティング手法を採用することが可能になります。
また、抽出されたデータは、オフラインマーケティングや効果測定等への活用や、リードジェネレーションへの活用、リスク管理といったデジタルマーケティング以外のデータ活用への展開も始めており、様々なソリューションを提供しております。
①データマネジメント・アナリティクスサービス
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2025年12月提出・S100XBTQ）。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。
連結子会社 1社（有報に社名が載る主な会社は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。
（１）配当の基本的な方針
当社は、将来の事業展開に即応できる財務体質の強化を重要課題として位置付けております。現在は成長過程にあると考えていることから、経営基盤の安定化を図るために内部留保を充実させ、新規事業の早期展開、事業拡大、事業効率化のために投資を行い、企業価値向上を図ることが、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。
（２）毎事業年度における配当の回数についての基本的な方針当社は、内部留保の充実を図り、再投資していく方針であるため、現時点において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。
（３）配当の決定機関
配当の決定機関について、中間配当は取締役会であり、期末配当は株主総会であります。
（４）当事業年度の配当決定に当たっての考え方及び内部留保資金の使途当社は、上記（１）の方針に従い、創業以来配当を行っておらず、当事業年度においても剰余金の配当は実施しておりません。内部留保資金につきましては、上記（１）の目的を実行するにあたり、有効に活用してまいります。
（５）中間配当について
当社は、会社法第454条第５項に規定する中間配当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（2025年12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 | 株式会社フリークアウト・ホールディングス | 40.10 |
| 2 | 簗島 亮次 | 13.60 |
| 3 | 株式会社ＳＢＩ証券 | 2.38 |
| 4 | 楽天証券株式会社 | 2.07 |
| 5 | 株式会社インテージホールディングス | 2.00 |
| 6 | 株式会社ＳＢＩ新生銀行 | 1.61 |
| 7 | ＧＭＯクリック証券株式会社 | 1.23 |
| 8 | 松井証券株式会社 | 0.87 |
| 9 | 野村證券株式会社 | 0.74 |
| 10 | 石井 誠 | 0.69 |
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65.29%。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 | — | — | — | 3 | 8 | 14 | 16 | 22 | 20 | 20 | 28 | 30 | 30 | 34 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | 5.0 | 6.7 | 2.8 | 2.6 | 3.4 | 4.7 | 2.9 | 6.8 |
| 当期利益億円 | — | — | — | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| EPS円 | — | — | — | 952.3 | 1,186.1 | 40.2 | 17.3 | 40.2 | 7.1 | 9.7 | 21.9 | 30.8 | 17.3 | 47.3 |
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（2025年12月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2025年12月提出・S100XBTQ）。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。
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