株式会社クオンツ総研ホールディングス (9552) IFRS Yahoo!ファイナンス↗

業種: サービス業
財務プロファイル(全4163社中の相対位置)
A
収益性
業種 14/610位
B
安定性
業種 207/614位
D
成長性
業種 511/599位
A
効率性
業種 5/614位
C
CF健全性
業種 286/613位
売上高
166億円
粗利率
60.4%
営業利益率
28.8%
純利益率
16.6%
ROE
52.1%
ROIC
55.9%
自己資本比率
64.9%
D/Eレシオ
0.14
有利子負債
7億円
ネットキャッシュ
34億円
NC/時価総額
4.8%
運転資本余剰*
14億円
運転資本余剰/時価総額*
2.1%
フリーCF
6億円
FCFマージン
3.8%
キャッシュ化率
0.36倍
PBR
13.38倍
EV/EBITDA
12.7倍
PER
27.2倍
想定株価
1304.8円
想定時価総額
705億円

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
2025年9月期 166億円 100億円 5億円 48億円 53億円 50億円 27億円
2024年9月期 165億円 120億円 5730万円 84億円 85億円 84億円 58億円
2023年9月期 86億円 66億円 2597万円 46億円 46億円 45億円 26億円

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
2025年9月期 81億円 63億円 27億円 3億円 53億円
2024年9月期 120億円 110億円 30億円 2151万円 90億円
2023年9月期 83億円 77億円 27億円 5521万円 56億円

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
2025年9月期 41億円 - 10億円 7億円 - - 14億円
2024年9月期 102億円 - 4億円 5876万円 - - 72億円
2023年9月期 74億円 - 1億円 1億円 - - 48億円

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BS(IFRS参考値)

決算期 その他金融資産(流動)※参考値 その他金融資産(非流動)※参考値
2025年9月期 9億円 7億円
2024年9月期 - -
2023年9月期 - -

IFRS特有のタグ。有価証券・デリバティブ・預け金等を合算した値で、純粋な投資有価証券ではないため参考値扱い。

年度別CF

決算期営業CF投資CF財務CFフリーCF
2025年9月期 10億円 -4億円 -67億円 6億円
2024年9月期 55億円 -3億円 -24億円 52億円
2023年9月期 40億円 -4億円 -1億円 36億円

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
2025年9月期 48.0円 94.4円 5.0円 10.4% 62.9円 27.2倍 1304.8円 705億円 54,101,335株 50,600株
2024年9月期 98.8円 154.4円 - - 173.3円 30.2倍 2984.4円 1742億円 59,312,793株 938,600株
2023年9月期 45.9円 96.6円 - - 126.4円 75.0倍 3441.8円 1996億円 57,983,115株 200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
2025年9月期 52.1% 33.8% 55.9% 60.4% 28.8% 31.9% 16.6% 3.8% 64.9% 0.14
2024年9月期 64.2% 48.2% 64.9% 72.6% 50.8% 51.2% 35.0% 31.2% 75.1% 0.01
2023年9月期 47.3% 31.8% 56.2% 76.6% 53.0% 53.3% 30.6% 41.2% 67.2% 0.02

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
2025年9月期 0.3% -43.2% -52.5% 61.9% - 31.4% 代表取締役社長 佐上峻作
2024年9月期 91.5% 83.6% 118.7% - - - 代表取締役社長 佐上峻作
2023年9月期 121.0% 117.7% 99.5% - - - 代表取締役社長 佐上峻作

業種比較(サービス業、613社中央値)

指標株式会社クオンツ総研ホールディングス業種中央値
ROE52.1%10.3%
ROA33.8%5.1%
営業利益率28.8%7.4%
純利益率16.6%4.9%
自己資本比率64.9%53.6%
売上成長率0.3%7.3%
PER27.2倍15.2倍
PBR13.38倍1.69倍
EV/EBITDA12.7倍7.0倍
NC/時価総額4.8%13.9%
運転資本余剰/時価総額2.1%2.6%
同業他社: 日本郵政株式会社(6178)株式会社リクルートホールディングス(6098)楽天グループ株式会社(4755)パーソルホールディングス株式会社(2181)株式会社電通グループ(4324)全614社 →
この銘柄と同業他社3社を比較 →

同業種の企業

サービス業で事業規模(想定時価総額)が近い企業
社名想定時価総額売上高
株式会社丹青社 (9743) 733億円 1072億円
株式会社ベクトル (6058) 674億円 638億円
TREホールディングス株式会社 (9247) 744億円 1192億円
株式会社トーカイ (9729) 757億円 1597億円
弁護士ドットコム株式会社 (6027) 643億円 163億円
応用地質株式会社 (9755) 638億円 763億円
株式会社カーブスホールディングス (7085) 781億円 376億円
株式会社ナガセ (9733) 617億円 642億円
サービス業の企業一覧(全614社)→

異常検知フラグ

2024年9月期: 現金過多 (現金/総資産>70%)
2023年9月期: 現金過多 (現金/総資産>70%)
2022年9月期: 極端なFCFマージン現金過多 (現金/総資産>70%)

AI分析(2025年9月期)

AIマッチングアルゴリズムDX推進完全成功報酬制コンサルティング事業人材採用・育成

見通し: M&A市場の拡大とDX推進による効率化で、売上は微増ながらもコンサルティング事業の先行投資により利益は大幅減益。来期以降は、採用・育成強化とAIマッチング精度の向上による1人あたり売上向上を目指す。

強み: AIマッチングアルゴリズムによる業務効率化と7.2ヶ月の平均成約期間。完全成功報酬制で顧客ハードル低下。

懸念: M&A仲介事業への依存度が高く、市場低迷や法規制、競合激化による影響が大きい。人材採用・育成の遅延リスク。

リスク: M&A市場の低迷(発生可能性低、影響度大)、同業他社との激しい競合(発生可能性高、影響度大)、法的規制の変更(発生可能性中、影響度大)。特に競合激化とM&A市場の動向が業績に直結する。

AI詳細分析(2025年9月期)

事業概要

M&A仲介事業を主軸に、テクノロジーを活用してM&A市場の変革を目指す企業です。企業理念に「M&A Techにより未来のM&A市場を創造する」を掲げ、AIやDXを駆使して従来のM&A仲介に内在するアナログな手法を刷新し、成約スピードの向上と手数料の抑制を実現することで、より多くの企業がM&Aを選択肢として検討できる社会の創出を目指しています。事業承継問題や後継者不在といった日本国内の深刻な経営課題に対し、M&Aによる事業承継支援を通じて社会貢献を図っています。近年は、コンサルティング事業やオペレーティング・リース事業といった新たな事業領域への拡大も進めており、M&A仲介事業以外の収益機会の創出や顧客基盤の多角化も図っています。2023年3月にはホールディングス体制へ移行し、事業拡大に対応できる組織体制を構築しました。2025年9月期の連結売上収益は166.0億円(前期比0.3%増)でした。

直近決算ハイライト

2025年9月期の連結業績は、売上収益が166.0億円(前期比0.3%増)と微増に留まりました。これは、主力のM&A仲介事業が前期比7.1%減の151.5億円と減収となったものの、コンサルティング事業が同485.4%増の14.5億円と大幅に伸長したことが相殺された結果です。一方で、営業利益は47.8億円(前期比42.1%減)と大幅な減益となりました。これは、コンサルティング事業等の先行投資が増加したことに対し、売上収益の伸びが限定的であったことが主な要因です。親会社の所有者に帰属する当期利益も27.5億円(前期比51.4%減)となりました。セグメント別では、M&A仲介事業のセグメント利益は57.5億円(前期比32.8%減)となり、コンサルティング事業は7.9億円のセグメント損失を計上しました。M&A仲介事業ではM&Aアドバイザーを78名増員し、390名体制となったものの、成約件数は234件、1件あたり平均成約手数料は64.7百万円と、前期比で減少しました。

強みと競争優位性

同社の最大の強みは、AIマッチングアルゴリズムを自社開発し、M&A仲介業務の効率化を徹底している点にあります。これにより、従来は経験や人脈に依存していた買手候補企業のリストアップからアプローチまでのプロセスを大幅に短縮し、平均成約期間を7.2ヶ月にまで短縮しています。このAIアルゴリズムと基幹業務システムは、12,000回を超える改修を経ており、他社が模倣困難な参入障壁を築いています。また、完全成功報酬制の料金体系を採用することで、譲渡希望企業からの依頼ハードルを下げ、多くの案件を獲得できる体制を構築しています。さらに、AIによるデータに基づいたマッチング提案は、属人的な判断への依存を低減し、客観的かつ精度の高いマッチングを実現しています。これらのテクノロジーへの積極的な投資と、それによって実現される業務効率化は、優秀な人材の早期育成と組織拡大を支える基盤となっています。

リスク要因

M&A仲介市場の低迷は、景気悪化や災害等により買収ニーズが縮小した場合に影響を与える可能性があります。また、M&A仲介業務は参入障壁が比較的低いため、同業他社との競争激化が経営成績に影響を及ぼすリスクがあります。法規制の変更や中小企業庁のM&A支援機関登録制度の要件変更等もリスク要因となり得ます。事業内容に関するリスクとしては、完全成功報酬制のため案件の成約時期や規模によって業績が大きく変動する可能性があります。AI技術の急速な進化への対応遅れも競争力低下につながる懸念があります。さらに、収益の大部分をM&A仲介事業に依存している点も、市場の大きな変動があった際には脆弱性となり得ます。組織体制面では、優秀な人材の採用・育成、情報セキュリティ管理体制の維持、そして創業者であり大株主でもある代表取締役社長への経営依存度が高いことも、将来的な経営成績に影響を与える可能性のあるリスクとして認識されています。

投資テーマとの関連

同社は、AI技術をM&A仲介業務に積極的に活用している点で、AI・DXといった先端技術への投資テーマと関連が深いです。特に、自社開発したAIマッチングアルゴリズムは、業務効率化と精度向上に大きく貢献しており、テクノロジーによる既存産業の変革という側面を持ち合わせています。また、日本国内における深刻な後継者問題や中小企業の事業承継ニーズの高まりを背景に、M&A市場の拡大が期待されており、これは「事業承継」や「地域経済活性化」といったテーマとも関連しています。政府による事業承継支援策の後押しも、同社の事業成長にとって追い風となる可能性があります。M&A仲介市場の拡大は、企業の成長戦略や事業再編を支援する上で不可欠なサービスであり、経済全体の活性化にも寄与するテーマと言えます。

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