2017〜2018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、「日本のITサービスを変えるテクノロジーコンサルティング」を経営理念に掲げ、ITコンサルティングとITシステム開発の双方向からクライアント企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）(*1)を支援するデジタルトランスフォーメーション事業を展開しております。デジタルトランスフォーメーション事業の特色は、クライアントのデジタル戦略の推進を強力にサポートするDXパートナーとして、当社が保有する技術知見によってクラウドネイティブ環境、生成AIやデータ分析基盤、さらには業務プロセス自動化ソリューションなどのテクノロジーを活用し、クライアントのビジネスモデル変革や新たなサービス開発に最適なシステム像を描き、クライアントの企業価値の最大化に貢献できることと考えております。有価証券報告書【事業の内容】より（2025年10月提出）
2025年度の売上収益は27億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3278番目、情報・通信業591社のうち466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+12.7%です。平均年間給与は619.2万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち367番目。平均年齢は36.0歳、平均勤続年数は4.9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。
デリバリーコンサルティングと同業2社を、ダッシュボードで並べるハッチ・ワーク・ファインズと、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。
▶ ハッチ・ワーク・ファインズと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。
デリバリーコンサルティング 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）。
当社グループは、「日本のITサービスを変えるテクノロジーコンサルティング」を経営理念に掲げ、ITコンサルティングとITシステム開発の双方向からクライアント企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）(*1)を支援するデジタルトランスフォーメーション事業を展開しております。デジタルトランスフォーメーション事業の特色は、クライアントのデジタル戦略の推進を強力にサポートするDXパートナーとして、当社が保有する技術知見によってクラウドネイティブ環境、生成AIやデータ分析基盤、さらには業務プロセス自動化ソリューションなどのテクノロジーを活用し、クライアントのビジネスモデル変革や新たなサービス開発に最適なシステム像を描き、クライアントの企業価値の最大化に貢献できることと考えております。
デジタルトランスフォーメーション事業では、デジタルマイグレーション、データストラテジー及びインテリジェントオートメーションの３つのサービス及びソリューションを提供しております。具体的には、DX全般におけるデジタル化の構想やシステム開発を中心に推進する「デジタルマイグレーション」、企業のデータ活用を戦略的に進める「データストラテジー」、現場の業務効率化のためのITツールの導入を進める「インテリジェントオートメーション」という３つのサービス・ソリューションを有しており、そのすべてにテクノロジーコンサルティングの知見を活用しております。また、今期において、当社は新たに独自のコンサルティングサービス「データリテラシーエンジニアリング（DLE）」の提供を開始いたしました。本サービスは、企業がデータドリブン経営を実現するために必要となるデータリテラシーの向上を支援するものです。組織のデータリテラシー現状分析サービス「データリテラシーサーベイ」を通して従業員の知識・スキル・職場意識などを多角的に測定・診断することで、組織ごとの課題を可視化し、最適な改善施策の立案につなげます。サーベイにて導出された分析結果をもとに、PoC設計からOJT導入、組織展開、文化定着までの段階的なアプローチを通じて実効性の高い変革を推進いたします。これにより、組織内のデータ利活用における共通言語の整備、データ基盤構築、制度設計、ガバナンス体制の確立といった仕組みづくりを包括的に支援し、顧客企業の持続的なデータ活用力の強化と競争優位性の確立に貢献してまいります。
(デジタルマイグレーション)
クライアントのデジタル化推進（デジタルマイグレーション）に必要な開発体制の立ち上げから、クライアントの自立、DX習慣化までを行います。クライアントの構想するデジタル活用の早期実現と、その後の継続的なビジネス拡張について、「構想」、「進行」、「実装」の３つのフェーズにおいてコンサルティングからシステム構築まで提供しております。
① デジタルアーキテクト～「構想」
高い専門性と経験を兼ね備えたITプロフェッショナルとして、顧客が直面している様々な経営課題を解決し、ビジネスの変革を実現する柔軟さを持つシステム全体のアーキテクチャを設計します。
ITサービスから個別のシステムまで、クラウド、SaaSなど技術の新旧にとらわれず、最適なテクノロジーを選定し、クライアントのゴール（目標）を達成するシステムの全体像をデザインし、DXの構想づくりを支援しております。
コアテクノロジーの特徴と効果を把握し、システムの実装や顧客接点デジタル化において、拡張性、安定性及び堅牢性の高いシステムとなるよう、全体像をデザインします。
② デジタルPMO～「進行」
DXに特化したPMO（プロジェクト・マネジメント・オフィス）サービスとして、クライアントのDXプロジェクト運営を担い、実現を目指します。DXプロジェクトでは、複数のテクノロジーや開発ベンダーが並走する中で、デジタルサービス全体のコンセプトを維持しながら安定的に実装と改善を進めることが必要となります。デジタルPMOは、クライアントと各種開発チームの間に立ち、テクノロジーの特徴を把握した上で、円滑な進行と高度なコミュニケーションを実現し、各開発チームの技術力に合わせた工程を設計し着工を早期化します。また、対象となる技術、作業や環境を標準化し、教育と評価を実施することや、開発体制の構築をプロジェクト計画に組み込むことで、クライアントの目標に合わせた着実な開発内製化の実現を支援しております。情報不足やスキル不足といったDXプロジェクト推進の阻害要因を、技術力と内製化支援で速やかに排除し、クライアントが初期設定したゴール（目標）を達成するためのプロジェクトの進行役となります。
③ クラウドマイグレーション～「実装」
Salesforce(*2)、AWS(*3)、Tableau(*4)等の主流テクノロジーの活用と、システム開発を組み合わせることで、CX（顧客体験）を向上させるためのデジタル環境の実装を支援しております。
EC（電子商取引）やソーシャルのような顧客接点があり、顧客の行動履歴データから打ち手を算出するBI（ビジネスインテリジェンス）(*5)、AIと各々顧客接点が連動することで、CXの全体最適を実現し、クライアントのデジタルサービスの成長を長期的に支援しております。
(データストラテジー)
データ・テクノロジーを駆使することで、インサイト（クライアントが潜在的に持っているビジネス目標）の抽出から、データのマネタイズ（ビジネス価値創出）まで、企業が保有するデータの有効活用方法をコンサルテーションし、クライアントビジネス変革を包括的に支援しております。
① データアーキテクト
クラウド用にデザインされたデータウェアハウスサービスを活用し、クラウドBI化戦略をサポートしております。オンプレミスで構築されたBIシステムを、クラウド環境へ移行することでコストを削減し、性能やデータ容量面における柔軟性を獲得することを可能にします。使われないBIシステムに陥る原因の多くはシステムパフォーマンスが不十分であるためと言われており、具体的には、必要な情報を導き出すための応答性能が悪いことがBIシステム利用の阻害要因となります。パフォーマンス診断によりボトルネックを的確に見極め、合理的に性能を改善していきます。
② インサイトデリバリー
事業課題から最適なデータ活用シナリオを定義し、その実現に必要なシステム化構想やBIツールの選定を行っております。また、最適なソフトウエア・サービスの選定、多様なソースからのデータ取得・統合、DWH（データウェアハウス）(*6)やデータマート(*7)の設計・構築、レポートやダッシュボードの設計・開発など、BIシステムの構築に求められるあらゆる工程を支援しております。
③ AI＆アナリティクス
当社はAI＆アナリティクス分野を強化し、企業におけるデータドリブン経営の実現を支援しております。従来のダッシュボード型の分析に加え、ビジュアライゼーションと自然言語による検索や生成AIを活用したインサイト提示を組み合わせることで、利用者が直感的に必要な情報へアクセスできる仕組みの構築、および業務活用を支援しています。これにより、経営層から現場担当者までが迅速に意思決定を行える環境を整備するとともにデータ利活用の裾野を広げています。さらに、AIによる異常検知や予測分析を活用し、業務のリスクを未然に把握することでリスク管理や品質改善を支援しています。加えて、データの横断的な分析から新たな傾向や顧客ニーズを発見することで、新規事業創出の可能性を広げる取り組みも推進しています。当社は今後もAIとアナリティクスの統合的な活用を進め、多様な業界における顧客企業の競争力強化と持続的な成長に貢献してまいります。
(インテリジェントオートメーション)
DXの最初期段階に当たる現場業務のデジタル化により、作業の効率化を支援します。コンサルティング企業として、ITツールの充実した導入支援はもちろん、DXへの拡大ソリューションまで提供します。
セルフRPAツール「ipaSロボ」をベースとした業務自動化ソリューションとコンサルティング会社ならではの業務自動化支援を組み合わせたユニークなサービスを提供しております。
① 業務自動化支援
RPA導入の成果を最短で創出するための導入計画立案から、0→1を実現する成功体験支援、1→10（成功の量産）を支援する伴走型サポートまで、業務を分析した上で対象業務についてRPAのスクリプト作成を行うといった、コンサルティング会社ならではの実効性のある支援を行います。
② ipaSロボ（業務自動化ソリューション）
業務自動化ソリューションipaSロボは、RPA技術を活用し、PCで動作するあらゆるシステムに対し、人が行っていたマウス並びにキーボード操作を記録し、作業を自動化することができる業務自動化ツールです。
従来の業務自動化ツールは操作できるシステムやアプリケーションに制約がある場合が多いですが、当社のipaSロボは高度な画像認識機能により画面上に表示された画像・項目・値を正確に認識しながら操作を自動化するので、画面が表示されるものであればどのようなシステムやアプリケーションでも自由に制御することができます。
また、自動化ツールで最も時間のかかる作業が、操作を記録し編集する作業です。ipaSロボでは複雑な分岐・繰り返し処理を入れる場合でもプログラミング不要で記録・編集できるため、迅速なスクリプト開発を可能としています。
③ AIスキャンロボ
AIスキャンロボは、ネットスマイル株式会社により提供されている、少量多品種の帳票読取処理に適したAI-OCRサービスです。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2025年10月提出・S100WXTF）。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「また、強固な経営基盤及び高利益体質を構築すべく、営業利益及び営業利益率を重要な経営指標と位置づけ、経営の効率化を図ってまいります。(3）経営環境及び経営戦略当社がターゲットとするDX市場は、株式会社富士キメラ総研が2024年3月に発表した「2024デジタルトランスフォーメーション市場の将来展望市場編」によると、…」
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、株主に対する利益還元を適切に行っていくことが重要であると認識しており、将来的には、内部留保とのバランスを考慮して安定した配当を実施していくことを基本方針としております。しかしながら、現在、当社は事業も成長段階にあることから、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、事業拡大のための投資に充当していく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。このため、現時点において配当実施の可能性及びその実施時期等については未定であり、当事業年度においても配当を実施せず、内部留保の確保を優先いたしました。
内部留保資金につきましては、継続的な事業拡大を行うために、優秀な人材の採用及び高度な専門性を有する人材育成のため研修等教育制度の整備を図ることに投資してまいりたいと考えております。
なお、当社では、剰余金の配当を行う場合、年１回の期末配当を基本方針としており、期末配当の決定機関は株主総会となっております。また、当社は毎年１月31日を基準日として、取締役会の決議によって、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（2025年10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 | 阪口 琢夫 | 31.72 |
| 2 | 株式会社メディアシーク | 18.03 |
| 3 | ＭＦアセット株式会社 | 10.79 |
| 4 | トランス・コスモス株式会社 | 7.50 |
| 5 | Ｓｏｌｖｖｙ株式会社 | 1.66 |
| 6 | 楽天証券株式会社 | 1.50 |
| 7 | 平井 美穂子 | 1.04 |
| 8 | ＪＰモルガン証券株式会社 | 1.00 |
| 9 | デリバリーコンサルティング 従業員持株会 | 0.97 |
| 10 | 木村 卓司 | 0.93 |
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75.14%。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 | — | — | — | — | — | 8 | 8 | 11 | 15 | 18 | 21 | 22 | 27 | 27 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | — | 1 | 3 | 4 | 1 | 2 | 1 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | — | 8.1 | 15.5 | 16.6 | 2.4 | 7.8 | 1.9 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | — | -0 | -1 | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 |
| EPS円 | — | — | — | — | — | -1,586.8 | -1,506.7 | 2.5 | 31.4 | 47.5 | 51.9 | 6.2 | 32.9 | 7.3 |
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10月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2025年10月提出・S100WXTF）。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。
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