2018〜2019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（当社、当社の子会社及び関連会社）は、当社、連結子会社15社（株式会社エンハンス、株式会社cory、MicroAd Taiwan, Ltd.他12社）で構成され、「Redesigning The Future Life」というビジョンのもと、データとテクノロジーの力によって、マーケティングを変革し、人々の生活をより良いものに、より充実したものにすることを目指して事業運営を行ってまいりました。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157億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち2255番目、サービス業542社のうち231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+7.5%です。平均年間給与は665.0万円（2025年度・提出会社単体）で、サービス業538社のうち169番目。平均年齢は31.5歳、平均勤続年数は5.7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。
マイクロアドと同業2社を、ダッシュボードで並べるＯｒｃｈｅｓｔｒａ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ・ブロードメディアと、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。
▶ Ｏｒｃｈｅｓｔｒａ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ・ブロードメディアと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。
マイクロアド 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（当社、当社の子会社及び関連会社）は、当社、連結子会社15社（株式会社エンハンス、株式会社cory、MicroAd Taiwan, Ltd.他12社）で構成され、「Redesigning The Future Life」というビジョンのもと、データとテクノロジーの力によって、マーケティングを変革し、人々の生活をより良いものに、より充実したものにすることを目指して事業運営を行ってまいりました。
当社グループの事業はデータプラットフォーム事業の単一セグメントでありますが、セグメントを構成する主要なサービスとして、①データプロダクトサービス、②コンサルティングサービスの２つのサービスによって事業展開しております。
「データプロダクトサービス」は、自社開発したプロダクト販売による収穫逓増型のビジネスモデルの事業にあたり、「コンサルティングサービス」は、主に他社の広告サービスの代理販売を軸とした労働集約的なビジネスモデルの事業になります。それぞれのビジネスモデルと、提供する事業の関係は下図のとおりです。特に当社では収益性の高い「データプロダクトサービス」に属する「UNIVERSE」へ注力しており、当該領域のプロダクト開発への投資を積極的に行うことで、データプラットフォーム事業の拡大を目指してまいります。
「データプロダクトサービス」は、企業のマーケティング課題を解決するための、デジタル広告ソリューション群になります。外部から仕入れたデータを活用し、消費者の行動特性をとらえ、その行動データに基づいた広告配信を行うことで、企業の様々なマーケティング課題の解決をおこなう「UNIVERSE」と、デジタルサイネージによる広告配信サービスを提供しております。なお、当社は2024年10月31日付で、当社が保有する株式会社MADSの株式の一部を譲渡いたしました。これに伴い、株式会社MADSは当社の連結子会社から外れ、持分法適用会社となりました。「データプロダクトサービス」に属する「UNIVERSE」のビジネスモデルは下図の通りです。
「データプロダクトサービス」に属する「デジタルサイネージ」のビジネスモデルは下図の通りです。
「コンサルティングサービス」は、企業のデジタルマーケティングにおける課題を解決する為に当社グループの製品に加え、他社の製品を組み合わせて提供することで、企業のマーケティング活動の支援を行う海外向けコンサルティングサービスと、インターネットメディア企業の広告収益の最大化を支援するメディア向けコンサルティングサービスを提供しております。それぞれのビジネスモデルは下図の通りです。
また、当社のデータプラットフォーム事業を構成する、二つのサービスそれぞれの特徴は以下のとおりです。
（１）データプロダクトサービス
データプロダクトサービスは、１.UNIVERSE、２. 株式会社MADSが提供する「デジタルサイネージサービス」の二つのサービスを総称したものを指します。
1.UNIVERSE
消費者の購買行動や消費行動のプロセスは、業界や業種によって多種多様であり、消費者は多様なプロセスを経て、企業の製品やサービスの認知・購買に至ります。UNIVERSEは、そのような多様な購買・消費行動を分析し、その分析データを活用して、顧客企業の様々なマーケティングの課題解決を行うサービスです。UNIVERSEでは、自社開発した二つのプラットフォームによって構成されております。
一つ目がデータプラットフォームである「UNIVERSE DATA PLATFORM」になります。「UNIVERSE DATA PLATFORM」では、消費者のライフスタイルの変化をとらえるデータや、消費者の性別・年齢等を推定したデモグラフィックデータなどの一般的なデータ群と、様々な購買・消費行動をとらえるための、業界・業種に特化したデータ群が蓄積されております。具体的なデータ例としては、自動車購買までの消費行動を分析する際に活用するデータとして、各種自動車関連のインターネットメディアの閲覧履歴等のデータや、飲料・食品業界の消費行動を分析する際に活用するデータとして、コンビニ、スーパーマーケット等の実店舗での決済データやポイント利用データ等になります。これらのデータは、2025年９月時点で225の外部データ保有企業・メディアからデータを収集・集約して構成されております。また2024年第３四半期から（株）UNCOVER TRUTH(以下、UT社)が連結化したことにより、UT社が保有する企業の顧客データなどの分析や活用が可能になりました。それら大量のデータを組み合わせて分析を行うことで、消費者の様々な購買消費行動の分析を行います。
二つ目が広告プラットフォームである「UNIVERSE Ads」になります。顧客企業のマーケティング課題を解決する為に「UNIVERSE DATA PLATFORM」によって分析されたデータを活用し、UNIVERSE Adsを通して適切な消費者に広告配信を行います。UNIVERSE Adsは「RTB（Real Time Bidding）」（注１）という技術を用いて、消費者毎にリアルタイムに最適な広告を選択し、オークション形式で広告配信を行うプラットフォームです。UNIVERSE Adsでは社内外の様々なSSP（注２）と接続することで、多くの消費者へ広告配信を行うことが可能です。広告配信技術であるRTBでは、オークションによって広告配信金額が決定する為、顧客企業のマーケティングの費用対効果を最大化する為には、最適な消費者に、最適な金額でオークションへの入札を行う必要があります。そこで、UNIVERSE Adsでは、AIを活用した最適化アルゴリズムを導入しております。AIによる分析では、企業の製品・サービスのカテゴリ、掲載面の品質やコンテンツの内容、配信を行う時間、広告クリエイティブ（注３）の種類（静止画・動画・ネイティブ広告（注４）等）など、広告の費用対効果を決定づける数十の変数を解析し、最適なアルゴリズムのモデルを構築することで、リアルタイムに最適解を導き出し、広告配信（入札）を行っております。この独自のAIアルゴリズムは配信・入札アルゴリズムを改善するための専任のデータサイエンティストが、様々なモデルの比較検討を行いながら日々改良を重ねております。加えて、UNIVERSE DATA PLATFORMとのリアルタイムなデータ連携によって、特定の製品カテゴリの比較検討を開始した消費者や、最終的な購買検討段階に移行した消費者、特定商品の購買意欲が急激に高まった瞬間など、消費者ひとりひとりの製品認知・購買プロセスの段階に応じて広告配信を行うことで、顧客企業のマーケティング課題を解決します。
顧客企業へのサービス提供を行う際には、業界・業種毎のプロダクトとして、二つのプラットフォームを組み合わせた製品を多数展開しております。主要なプロダクトとして、BtoB業種に特化した「シラレル」、飲料・食品業界に特化した「Pantry」、医療・製薬業界に特化した「IASO」、自動車業界に特化した「IGNITION」、エンタメ業界に特化した「Circus」などがあります。これらのプロダクトを顧客企業が利用し、広告配信を行う上で、「UNIVERSE」のアカウントを発行いたします。なお、当社プロダクトを利用する企業は、その企業が提供する製品ブランドやサービス毎に広告宣伝費を設定しているケースが多いため、単一企業であっても製品ブランドやサービス毎に複数のアカウントを発行しております。
UNIVERSEにおける、二つのプラットフォームと各プロダクトの構造を図示したものが下記になります。
また、2025年９月時点で、これらの業界業種毎のプロダクトは19業種まで拡大しております。それぞれの業種毎の売上シェアは下図の通りとなっております。特定の企業や業種に大きく依存することなく、様々な企業に対して、当社製品を提供しております。※売上シェアは2025年度９月期実績広告代理店との取引においては2025年度９月期実績で約920社の代理店と取引を行っております。
また、これらの販売チャネルを通じて開設された「UNIVERSE」のアカウント数は2025年度９月期実績で、約3,300アカウントとなっております。
2. デジタルサイネージサービス
屋外広告や、交通広告のデジタル化の促進と、インターネットを通じたネットワーク化による一元的な広告配信サービスとして、株式会社MADSによる「MONOLITHS」の提供を行っております。「MONOLITHS」はデジタルサイネージ（注５）を設置しているロケーションオーナー（注６）向けのCMS(注７)で、ロケーションオーナーは「MONOLITHS」によりデジタルサイネージに掲出するコンテンツをWebブラウザよりリアルタイムで配信管理することができます。「MONOLITHS」の機能の一つとして広告配信機能があり、ロケーションオーナーは「MONOLITHS」の管理画面上より広告枠の設定が可能で、ロケーションオーナー独自でデジタルサイネージ広告事業を展開する際のアドサーバーとしての機能と、その広告枠をアドネットワーク(注８)の広告在庫として提供する機能を有しています。
株式会社MADSは「MONOLITHS」を通じた広告在庫をアドネットワーク化しており、これらの広告枠を広告主企業や広告代理店に販売しております。「MONOLITHS」アドネットワークは、天気、気温などの外部データとの連携が可能で、従来の屋外広告・交通広告では実現が難しかった天気、気温などの変化によってサイネージに掲出する広告内容をリアルタイムに変更させるなどの配信管理が可能です。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2025年12月提出・S100XBWH）。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。
MicroAd Taiwan, Ltd.
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。
連結子会社 15社（有報に社名が載る主な会社は15社）。持分法適用関連会社など 2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。
当社は、設立以来配当を実施した実績はありませんが、株主に対する利益還元につきましては、重要な経営課題として認識しております。
現在、当社グループは成長過程にあると認識しており、内部留保の充実に注力する方針であります。内部留保資金につきましては、優秀な人材の採用と育成のための費用や当社サービスの収益力強化・維持のための開発費用等に充当することにより、なお一層の事業拡大をめざすことが、将来における安定的かつ継続的な利益還元に繋がるものと考えております。
今後の剰余金の配当につきましては、各期の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況を勘案したうえで株主に対して利益還元を実施していく方針ではありますが、現時点において配当実施の可能性及びその時期等については未定であります。また、機動的な資本政策の実施などを目的として自己株式の取得も適宜検討していきます。
なお、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ます。配当の決定機関としては、機動的な利益還元ができるよう取締役会決議でも剰余金の配当を行うことができる旨を定款に定めております。また、当社は、取締役会の決議により一事業年度に１回、毎年３月31日を基準日として中間配当をする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 | 株式会社サイバーエージェント | 48.86 |
| 2 | 株式会社SWAY | 5.67 |
| 3 | 株式会社SBI証券 | 2.22 |
| 4 | 楽天証券株式会社 | 1.94 |
| 5 | STATE STREET BANK AND TRUST COMPANY 505044 | 1.76 |
| 6 | 福田久也 | 1.23 |
| 7 | 渡辺健太郎 | 1.14 |
| 8 | マイクロアド従業員持株会 | 0.92 |
| 9 | 竹内康仁 | 0.75 |
| 10 | 野村證券株式会社 | 0.61 |
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65.09%。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 | — | — | — | — | — | — | 72 | 60 | 109 | 117 | 122 | 129 | 137 | 157 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 2 | 6 | 8 | 3 | 6 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 1.6 | 5.1 | 6.5 | 2.2 | 3.9 |
| 当期利益億円 | — | — | — | — | — | — | -11 | -3 | 0 | -0 | 5 | 6 | 3 | 2 |
| EPS円 | — | — | — | — | — | — | -269.7 | -76.9 | 1.8 | -1.6 | 19.7 | 20.9 | 10.3 | 7.1 |
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・S100XBWH）。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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