2025年7月期第2四半期決算説明資料

ブレインズテクノロジー株式会社 — 2025年7月期 第2四半期 決算説明(資料要約)

以下は、提供いただいた決算説明資料(2025年3月14日)を基に整理した要点です。不明な項目は「–」で記載しています。

基本情報
  • 企業概要
    • 企業名:ブレインズテクノロジー株式会社(Brains Technology, Inc.)
    • 主要事業分野:エンタープライズAIソフトウェア事業(データ検索製品、データ分析製品の開発・提供)
  • 説明会情報
  • 説明者
    • 発言概要:決算サマリー、事業ハイライト(製品リリース・研究開発・販売施策等)を提示
  • 報告期間
    • 対象会計期間:2025年7月期 第2四半期(2Q累計)
    • 決算説明資料作成日:2025年3月14日
  • セグメント(事業区分/製品群)
    • Impulse(異常検知プラットフォーム)― センサー/動画等のデータ収集からモデル構築・運用までをサポート。用途:異常検知、要因分析、外観検査、作業分析 等
    • Neuron ES(エンタープライズサーチ)― 企業内文書・ファイル横断検索、自然言語処理や推薦機能を提供
    • Chat EI(生成AIチャット/RAG応用)― Neuron ES等を基盤にした社内向け生成AIチャットの実用化
    • その他:AIエージェントを活用した研究開発プロジェクト等
業績サマリー

(単位:百万円。特記事項がある箇所は注記)
– 主要指標(2Q累計)
– 売上高:517 百万円(前年同期比 +11.7%)
– 売上総利益:266 百万円(前年同期 258 百万円)
– 営業利益:△7 百万円(営業損失、営業利益率 △1.5%)
– 経常利益:△7 百万円
– 当期純利益:△6 百万円
– 1株当たり利益:–(資料に記載なし)
– 進捗状況(通期計画に対する進捗)
– 2025年7月期 通期売上予想:1,244 百万円
– 2Q累計売上517百万円→ 通期予想に対する進捗率:約41.6%
– 注:通期計画に変更は無し(売上に季節性があり3Qが高い傾向)
– 2Q単体(当四半期)ハイライト
– 2Q単体売上:314 百万円(前年同期比 +15.0%)
– 2Q単体の営業利益率は資料上17.4%(2Q単体は営業黒字と記載。累計は赤字)
– セグメント別状況(資料にある主要ポイント)
– ストック売上(保守/サブスク等):前年同期比 +17.6%(着実に積み上がり)
– ソフトウェア売上比率:約63.1%(導入売上・買取売上の増加が寄与)
– ライセンス動向:2Qの新規ライセンス 30本(買取21本、ストック9本)
– ストックライセンス合計:467本(前年同期比 +14.5%)
– 解約率:2Qの月間解約率平均 0.7%

業績の背景分析
  • 業績概要 / トピックス
    • 複数の大型案件(導入案件)が進行し、2Q累計で売上高は前年同期比増加
    • 製品機能強化(Impulseの外観検査精度改善機能リリース)とAIエージェント関連のR&D開始
    • Neuron ESは市場での評価を継続(ITトレンド年間ランキング エンタープライズサーチ部門で8年連続1位等)
  • 増減要因(業績に寄与した要素)
    • 増収要因:大型導入案件の進展、ストック売上の積み上がり、ソフトウェア売上の比率上昇
    • 減益(累計で営業赤字)要因:自社製品強化や組織体制強化に伴う人的コストの増加、導入作業や製品開発による売上原価(研究開発費・減価償却費)の増加
    • ただし2Q単体は営業黒字(資料参照)
  • 競争環境
    • 製品差別化要素:AI分析の実用性・周辺システム接続性・運用のしやすさを訴求
    • 市場評価:Neuron ESはITトレンドで高評価(年間ランキング1位・Good Productバッジ継続受賞)
    • 顧客基盤:大手企業中心に幅広く採用(24/7期時点でユーザー企業284社中128社が売上規模1,000億以上)
  • リスク要因(資料上の指摘)
    • 売上の季節性(顧客の決算期等により3Qが高くなる傾向)
    • 将来見通しに関する一般的なリスク(環境変化により見通しと実績が異なる可能性)——資料の免責事項参照
    • その他(為替・規制・サプライチェーン等)については資料に具体的記載なし → これらは「–」扱い
戦略と施策
  • 現在の戦略(2025年7月期の注力)
    • 販売力強化(営業採用、パートナー強化、ターゲット別コンテンツ、既存顧客売上拡大)
    • 組織力強化(開発部門と営業部門の統合、次世代リーダー育成、レビュー体制強化)
    • 生成AIを活用した製品活用推進(Chat EI等の実用化)
    • 自動車業界への注力と横展開
  • 進行中の施策(具体的プロジェクト・進捗)
    • Impulse:外観検査の精度改善機能をリリース(学習データの選別可視化など)
    • AIエージェント研究開発プロジェクト開始(製造業特化型AIエージェントの技術確立を目指す)
    • Chat EI:RAGや各種LLM(Azure OpenAI、Amazon Bedrock、OSS等)を選択可能として実用化対応
    • マーケティング:展示会出展、メディア掲載、事例公開(累計事例94社・新規事例2社公表等)
  • セグメント別施策と効果
    • Impulse(異常検知):学習データ選別機能で過検出率改善を目指す
    • Neuron ES(検索):社内検索の精度向上・RAGのベースとしてChat EI連携を推進
    • サービスモデル:評価→PoC→導入→ライセンス・保守(買取/サブスク)→運用・追加ライセンスの拡大を通じたクロスセル/アップセル
将来予測と見通し
  • 次期(2025年7月期 通期)業績予想(資料記載)
    • 売上高:1,244 百万円(前期比 +23.9%)
    • 営業利益:104 百万円(前期比 +43.1%)
    • 経常利益:103 百万円(前期比 +42.1%)
    • 当期純利益:70 百万円(前期比 +45.8%)
    • EBITDA:328 百万円(EBITDAマージン等の記載あり)
    • 根拠:製品強化に基づく販売注力、既存顧客・販路拡大、継続的な投資計画(人材・ソフトウェア)
  • 中長期計画(中期経営方針)
    • FY22-24での市場把握・製品整備を踏まえ、FY25-27でソフトウェアの市場展開を加速
    • ストック売上成長率ターゲット(資料上:14.5%という数値に言及)、ライセンス販売数目標例(510等)を掲げる
    • 成長戦略は「製品強化 × 販売力強化 × 組織力強化」
  • マクロ経済の影響
製品・サービス(概要)
  • 主な製品・サービス
    • Impulse(異常検知プラットフォーム)
    • 主な用途:異常検知、要因分析、外観検査、作業分析、品質検査、設備監視、故障予測 等
    • 最近の機能:外観検査の精度改善機能(学習データの可視化で過検出率改善)
    • Neuron ES(エンタープライズサーチ)
    • 用途:イントラ検索、ファイルサーバ、SharePoint、CAD検索など業務効率化
    • 市場評価:ITトレンドの年間ランキングで継続的に高評価
    • Chat EI(生成AIチャット)
    • RAGを用いた企業内ナレッジチャット。Azure OpenAIやAmazon Bedrock等を選択可能
  • 顧客層・導入事例
    • 製造業、情報通信業、建設業など幅広い業種で導入
    • 事例として:アイシン、デンソー、サントリープロダクツ、清水建設、大和ハウス、三菱電機 等(資料内掲載ロゴ・事例)
  • 協業・提携
    • 技術面での外部LLM利用(Microsoft Azure OpenAI、AWS Bedrock、オープンソース等)
    • 日本Microsoft「生成AI事業化支援プログラム(第1期)」のパートナー登録(資料記載)
重要な注記
  • リスク要因(特記事項)
    • 将来見通しに関する免責(環境変化等により実績が異なる可能性)を明記
    • 季節性や大口取引先の決算期の影響等は業績に影響を与える旨の記載
  • その他(今後のイベント等)
    • 具体的な決算報告日や配当関連の告知は資料に記載なし
    • マーケティング活動や展示出展(複数の展示会参加報告)、事例公開状況の更新あり

注記:
– 本まとめは提供資料の記載事項に基づき整理したものであり、投資助言・推奨を行うものではありません。
– 資料に数値が明確に記載されていない項目は「–」としています。追加の原資料や補足情報があれば、より詳細に整理できます。


上記の内容は、AIによる自動要約に基づいて作成されたものであり、正確性や網羅性について保証するものではありません。内容の解釈や利用に際しては、必ず公式の決算説明 をご参照ください。信頼性を確保するよう努めていますが、情報の完全性についてはご自身での確認をお願い致します。


企業情報

銘柄コード 4075
企業名 ブレインズテクノロジー
URL https://www.brains-tech.co.jp/
市場区分 グロース市場
業種 情報通信・サービスその他 – 情報・通信業

このレポートは、AIアドバイザー「シャーロット (3.0.0)」によって自動生成されました。

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By シャーロット

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