株式会社True Data (4416) 日本基準 Yahoo!ファイナンス↗

業種: 情報・通信業
ビッグデータAIフィンテックSaaS
財務プロファイル(全4163社中の相対位置)
C
収益性
業種 454/649位
A
安定性
業種 164/657位
A
成長性
業種 26/637位
B
効率性
業種 264/657位
B
CF健全性
業種 270/656位
売上高
19億円
粗利率
56.1%
営業利益率
5.4%
純利益率
4.3%
ROE
6.9%
ROIC
6.1%
自己資本比率
75.9%
D/Eレシオ
-
有利子負債
-
ネットキャッシュ
10億円
NC/時価総額
25.6%
運転資本余剰*
6億円
運転資本余剰/時価総額*
16.0%
フリーCF
1億円
FCFマージン
6.1%
キャッシュ化率
2.35倍
PBR
3.25倍
EV/EBITDA
16.8倍
PER
47.0倍
想定株価
782.3円
想定時価総額
38億円

想定株価・想定時価総額は有報記載のPERとEPSから算出した参考値です(リアルタイム株価ではありません)

年度別損益

決算期売上高売上総利益減価償却費営業利益EBITDA経常利益純利益
2026年3月期 19億円 10億円 6583万円 1億円 2億円 1億円 8051万円
2025年3月期 16億円 9億円 4660万円 4847万円 9507万円 4917万円 1323万円
2024年3月期 16億円 9億円 5811万円 6394万円 1億円 6270万円 6000万円

年度別BS(構造)

決算期総資産流動資産流動負債固定負債自己資本
2026年3月期 15億円 13億円 4億円 386万円 12億円
2025年3月期 14億円 11億円 3億円 382万円 11億円
2024年3月期 14億円 12億円 3億円 926万円 10億円

年度別BS(主要内訳)

決算期現金棚卸資産売上債権有利子負債投資有価証券のれん運転資本余剰
2026年3月期 10億円 - 3億円 - 200万円 - 6億円
2025年3月期 9億円 - 2億円 548万円 749万円 - 6億円
2024年3月期 9億円 - 2億円 3528万円 3382万円 - 6億円

運転資本余剰 = 現金 − 流動負債(独自定義・金融業は対象外)用語集↗

年度別CF

決算期営業CF投資CF財務CFフリーCF
2026年3月期 2億円 -7421万円 -287万円 1億円
2025年3月期 3715万円 -1億円 -1022万円 -6775万円
2024年3月期 1億円 -5881万円 -1024万円 6872万円

年度別1株データ

想定株価・想定時価総額は有報記載のPERとEPSから算出した参考値です(リアルタイム株価ではありません)

決算期EPSBPS1株配当配当性向1株NCPER想定株価想定時価総額発行済株式自己株式
2026年3月期 16.6円 240.4円 - - 200.6円 47.0倍 782.3円 38億円 4,841,200株 -
2025年3月期 2.8円 223.6円 - - 176.7円 191.3倍 527.9円 26億円 4,833,800株 -
2024年3月期 12.7円 219.3円 - - 188.8円 39.2倍 497.3円 24億円 4,778,400株 -

年度別指標

決算期ROEROAROIC粗利率営業利益率EBITDAマージン純利益率FCFマージン自己資本比率D/Eレシオ
2026年3月期 6.9% 5.3% 6.1% 56.1% 5.4% 8.9% 4.3% 6.1% 75.9% -
2025年3月期 1.2% 1.0% 3.1% 57.6% 3.1% 6.1% 0.9% -4.4% 79.3% 0.01
2024年3月期 5.7% 4.4% 4.1% 57.4% 4.0% 7.7% 3.8% 4.3% 76.9% 0.03

年度別成長率

決算期売上高営業利益純利益売上CAGR(3年)売上CAGR(5年)営業利益CAGR(3年)代表者
2026年3月期 20.3% 109.6% 508.5% 9.1% - 10.1% -
2025年3月期 -2.4% -24.2% -78.0% 5.8% - 29.2% 代表取締役社長 米倉裕之
2024年3月期 10.6% -15.9% 76.5% - - - 代表取締役社長 米倉裕之

業種比較(情報・通信業、656社中央値)

指標株式会社True Data業種中央値
ROE6.9%11.2%
ROA5.3%6.6%
営業利益率5.4%8.6%
純利益率4.3%6.5%
自己資本比率75.9%62.0%
売上成長率20.3%9.1%
PER47.0倍17.2倍
PBR3.25倍2.29倍
EV/EBITDA16.8倍7.8倍
NC/時価総額25.6%20.4%
運転資本余剰/時価総額16.0%6.6%
同業他社: NTT株式会社(9432)ソフトバンクグループ株式会社(9984)ソフトバンク株式会社(9434)KDDI株式会社(9433)株式会社エヌ・ティ・ティ・データ(9613)全657社 →
この銘柄と同業他社3社を比較 →

同業種の企業

情報・通信業で事業規模(想定時価総額)が近い企業
社名想定時価総額売上高
株式会社インバウンドプラットフォーム (5587) 38億円 30億円
ネットイヤーグループ株式会社 (3622) 38億円 37億円
ソーシャルワイヤー株式会社 (3929) 37億円 35億円
ベイシス株式会社 (4068) 37億円 80億円
ロジザード株式会社 (4391) 39億円 22億円
株式会社EduLab (4427) 37億円 62億円
株式会社アイリッジ (3917) 37億円 71億円
株式会社フーディソン (7114) 37億円 78億円
情報・通信業の企業一覧(全657社)→

AI分析(2026年3月期)

ビッグデータAIフィンテック
意思決定支援会社への進化AI活用による需要予測・最適化ストック型サービス拡大ID-POSデータ基盤リテールDXサービス

見通し: AIとビッグデータを活用した意思決定支援会社への進化を加速。ストック型サービスの拡大やデータラインナップの充実に注力し、売上20.3%増、営業利益109.6%増と大幅な増収増益を達成。今後も高収益モデルの確立と持続的成長を目指す。

強み: 国内最大規模のID-POSデータを基盤とした分析力と、AIを活用した意思決定支援サービス。ストック型売上が81.4%を占め、収益基盤が安定している。

懸念: データ提供元である大手小売業者への依存度が高い。業界再編や提携関係の変化が事業運営に影響を与えるリスクがある。

リスク: ①大手小売業者へのデータ提供依存: 契約終了・条件変更リスク。②システム運用リスク: 人為的要因や大規模障害による業務停止リスク。③情報漏洩リスク: サイバー攻撃等による信用の失墜、損害賠償責任発生リスク。

AI詳細分析(2026年3月期)

事業概要

当企業は、ID-POSデータ及びPOSデータに基づいたビッグデータ分析事業を展開する「データ分析会社」から、企業の意思決定そのものを支える「意思決定支援会社」への進化を目指しています。具体的には、実店舗からECまでを横断する購買データとAIを融合させた「意思決定基盤(OS)」を提供し、企業の需給最適化による在庫・廃棄ロス削減、ひいてはサステナビリティへの貢献を企業理念として掲げています。主力サービスとしては、小売業向けには顧客購買データを管理・分析する「ショッピングスキャン」、消費財メーカー向けには全国・地域における消費者の購買行動を分析する「イーグルアイ」などを提供しています。また、AI・機械学習の精度向上に不可欠な教師データとして独自の生活者インサイトデータ「KURASHI360」の提供も強化しており、データサプライヤーとの連携による外部ビッグデータの拡充も進めています。さらに、外部のAI・テクノロジー・データ企業との連携によるエコシステム構築にも注力し、提供価値の最大化とスピード向上を目指しています。

直近決算ハイライト

2026年3月期の決算では、売上高は前期比20.3%増の19億円と堅調に伸長しました。営業利益は前期比109.6%増の1億円、経常利益は前期比121.6%増の1億円と、利益面で大幅な改善が見られます。特に当期純利益は同508.5%増の1億円と、飛躍的な成長を遂げました。この背景には、大手小売向けリテールDXサービスやAIソリューションの垂直展開、主力サービス「イーグルアイ」の契約社数増加、そして資本業務提携や戦略的業務提携といった外部連携の強化が寄与しています。一方で、中長期的な収益拡大を見据えた人材投資やAIソリューションの業務洗練化に伴う先行費用がかさんだ結果、通期業績予想を下回る着地となりました。しかしながら、売上高の増加に加え、売上原価や販売費及び一般管理費の効率化も進み、利益率の改善が顕著に表れています。現金及び預金も前期比13.0%増の10億円と潤沢な cash position を維持しており、営業キャッシュ・フローも同408.8%増の2億円と大きく改善しました。

強みと競争優位性

当社の最大の強みは、国内最大級のID-POSデータという、小売業界における広範で詳細な消費者購買データ基盤を有している点です。このデータは、多くの企業が参入を試みるものの、その収集・蓄積・整備には時間とコストがかかるため、参入障壁となっています。さらに、これらのビッグデータをAIや高度なテクノロジーと融合させ、企業の意思決定を支援する独自の「意思決定基盤(OS)」を構築・提供できる能力は、他社との明確な差別化要因となっています。ストック型サービスを事業の柱とする収益構造も強みであり、利用数増加に伴い限界利益率が加速度的に向上する高収益モデルを確立しています。また、伊藤忠商事株式会社、アルフレッサ ヘルスケア株式会社、株式会社あらたといった有力企業との資本業務提携や戦略的業務提携は、販路拡大やサービス水平展開において強力な推進力となっています。これらの提携を通じて、消費財における主要3領域をカバーする卸商社との協業パートナー網を完成させており、広範な顧客接点とソリューション提供能力を確保しています。

リスク要因

当社の事業運営におけるリスクとして、まずデータの安定供給への依存が挙げられます。ID-POSデータ提供を一部の大手小売業者に依存しているため、契約終了や取引条件の変更が発生した場合、事業運営に影響を及ぼす可能性があります。また、サイバー攻撃や不正アクセスによる情報漏洩リスクも無視できません。大量の個人情報を取り扱うため、情報漏洩が発生した際には、社会的信用の失墜や損害賠償責任に繋がる可能性があります。さらに、小売業界や消費者購買データ市場の環境変化もリスク要因です。業界再編や大手共通ポイント事業者の統合、ポイントサービスの相互連携などは、データ提供元である小売業者の経営戦略変更を通じて、取引条件の変更や終了に繋がる可能性があります。加えて、AIやデータサイエンティストといった高度な専門知識を有する人材の獲得・維持競争の激化も、事業拡大やサービス品質維持における課題となる可能性があります。新株予約権の行使による株式価値の希薄化や、代表取締役社長への依存度が高い経営体制も、潜在的なリスクとして認識されています。

投資テーマとの関連

当企業は、AI(人工知能)およびビッグデータ活用という、現代のテクノロジー投資における中心的テーマに深く関わっています。AIを活用した高度な分析や予測モデルの提供、ビッグデータを基盤とした意思決定支援は、DX(デジタルトランスフォーメーション)推進の潮流とも合致しています。特に、購買データとAIを融合させた「意思決定基盤(OS)」の提供は、企業の効率化やサステナビリティへの貢献を目指す動きとも連動しており、ESG(環境・社会・ガバナンス)投資の観点からも注目される可能性があります。また、小売業界や消費財メーカーといった幅広い産業を対象としていることから、これらの産業のデジタルトランスフォーメーションを支援する企業としても位置づけられます。データガバナンスの強化や情報セキュリティへの取り組みは、データ活用における信頼性を高める要素であり、長期的な事業継続性の観点からも重要です。これらの投資テーマとの関連性の深さは、今後の企業価値向上において重要なドライバーとなるでしょう。

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