INST_FLOW FUNDAMENTAL REPORT
4418
JDSC
グロース(内国株式)
INST_FLOW ANALYSIS
投資判断ダッシュボード
収益性・成長性・財務・割安性と独自判定をまとめて確認できます。
ファンダメンタル評価
収益性 データなし
成長性 単年度
財務 データなし
安定性 データなし
割安性 データなし
株主還元 データなし
財務チェック
営業CFデータなし
フリーCFデータなし
現金比率データなし
自己資本比率データなし
営業利益率データなし
INST_FLOW判定
総合スコア
取得待ち
総合判定
取得待ち
判定理由
業績・株価推移
売上高
データなし
営業利益
データなし
経常利益
データなし
純利益
データなし
成長率サマリー
最新実績の前年比と、直近4期を使った3年平均成長率を表示します。
成長率を計算しています
3年CAGRは期首と期末がともにプラスの場合のみ算出します。
業績トレンド
複数年度の実績と会社予想から、業績の方向性を自動判定します。
業績トレンドを判定しています
業績グラフ
年次実績と通期会社予想の推移を表示します。
売上高
グラフを読み込んでいます
営業利益
グラフを読み込んでいます
EPS
グラフを読み込んでいます
実績
会社予想
業績推移
| 年度 | 売上高 | 営業利益 | 経常利益 | 純利益 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|
| 財務データを読み込んでいます | |||||
会社予想
| 対象期間 | 売上高 | 営業利益 | 経常利益 | 純利益 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|
| 会社予想を読み込んでいます | |||||
四半期推移
| 期間 | 売上高 | 営業利益 | 経常利益 | 純利益 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|
| 四半期データを読み込んでいます | |||||
企業概要
4418 JDSCは東証33業種では「情報・通信業」、17業種では「情報通信・サービスその他」に分類されるグロース(内国株式)の上場企業です。 規模区分は「-」です。 直近の財務データでは、売上高は20.25億円、営業利益は20.25億円、営業利益率は100.00%、ROEは99.88%、自己資本比率は57.0%です。 キャッシュフローでは、営業キャッシュフローは20.25億円、フリーキャッシュフローは20.25億円となっています。 INST_FLOWの総合判定は「強い」(スコア6)です。判定理由として、FCFプラス、自己資本比率高い、最終利益プラス、営業利益率高いが挙げられています。 このページでは、JDSCの業績、収益性、財務健全性、キャッシュフローおよびINST_FLOW独自判定を確認できます。
企業情報
- 代表者
- 代表取締役社長 加藤 聡志
- 本社所在地
- 東京都文京区小石川一丁目4番1号 住友不動産後楽園ビル16階
- 電話番号
- 03-6773-5348
- 設立年月
- 2022-11
- 上場年月
- 2021-12
- 資本金
- 1,311万円
- 決算期
- 2025-06-30
- 従業員数
- 124人
- 臨時従業員数
- 16人
- 平均年齢
- 36.3歳
- 平均勤続年数
- 1.6年
- 平均年間給与
- 960.6万円
- EDINETコード
- E37175
- 公式サイト
- https://jdsc.ai/
会社概要
当社グループは「UPGRADE JAPAN」をミッションとして掲げ、「AIでデータの真価を解き放ち産業の常識を塗り替える」というヴィジョンを実現すべく、データサイエンスや機械学習、AIといった最先端の技術を社会に実装することを目指しております。日本の現状として、企業が各社の利益追求のために個別の課題解決をDX (Digital Transformation)により実現するというアプローチが主流でありますが、個社では解決できない産業共通課題の解決やSDGs(*8)実現のためにデータ・AIを産業横断で活用するという流れがより一層加速すると考えております。当社は、AIの技術力とビジネス力の双方を駆使して、個社課題の改善のみではなく産業全体の改革(IX=Industrial Transformation)や産業共通のSDGs達成に貢献し、UPGRADE JAPANを実現することを目指しております。 当社グループは「AIソリューション事業」、「フィナンシャル・アドバイザリー事業」及び「マーケティング支援事業」の3事業を報告セグメントとしております。 ・AIソリューション事業 「データの真価を解き放ち、革新の連鎖を起こしていく」というヴィジョンを実現すべく、各産業の大手企業へのサービス提供を通じ、データサイエンスや機械学習、AIといった最先端の技術を社会に実装することを目指す事業が対象となります。各産業を代表する大手企業をパートナーとする共同研究開発を通じて、産業共通課題を解決するAI関連のサービスやソリューションを多数創出し、それらを自社プロダクトとして他企業にも幅広く提供することで収益を計上しております。当社の事業は一過性のAIアルゴリズム(*9)受託開発やシステム受託開発、コンサルティングビジネスとは異なり、産業全体の課題に対してAIによる改善効果を創出し、複数の顧客から継続的な収入を得るという特徴を有しております。 ・フィナンシャル・アドバイザリー事業 「社会を変える事業を創るためのファイナンスをプロデュースする」というミッションを掲げ、企業買収や資金調達などのファイナンス領域の知見を活用し大手企業やスタートアップを支援することで社会変革をもたらすことを目指す事業が対象となります。 ・マーケティング支援事業 ダイレクトメールの企画、制作、発送代行等のマーケティングサービスの提供を行い、さらにはDX推進やAI活用等の施策により高付加価値化を推進することで顧客企業のダイレクトマーケティングの課題解決を目指す事業が対象となります。 当社グループは各産業の大手企業との提携を通じてそれらの企業が抱えている非公開のデータにアクセスが可能であるという点で、他の企業と比べて情報優位なポジションを有しております。また、データの量や種類が多いほどアルゴリズムの精度が向上するというAI領域の技術的な特徴を活かし、単一の顧客ではなく産業全体の複数社にサービスを提供することで、利益やキャッシュ・フロー等への定量的な改善効果を高めております。AIアルゴリズムの所有権は当社が有しており、AIソリューションの提供社数が増加するほど膨大なデータの学習によりアルゴリズムの精度が向上していくため、後発プレーヤーの参入に対しても非常に有効な参入障壁として機能することが期待されます。 当社グループは個別企業の一過性の課題解決ではなく産業全体のSDGsの達成を志向しております。個別企業の課題解決という観点では、あらゆる産業においてAI活用による課題解決への需要が高まっており、国内のAIビジネス市場は2022-2027年の間に1.3兆円から2.0兆円に拡大する(出典:株式会社富士キメラ総研「2022 人工知能ビジネス総調査」)と予測されております。しかしながら、産業共通課題の解決という観点で見ると、SDGsにより創出されるICT関連市場が中国を除くアジア太平洋先進地域で2030年に10.4兆円に拡大する(出典:三菱総合研究所「デジタル化の社会的・経済的効果について」)と試算されており、当社グループの事業機会は非常に大きいと考えております。 産業全体の複数社にAIソリューションを提供することが可能であるため、個社の受託開発やコンサルティング等のビジネスと比較して、AI市場/SDGs市場の成長をより強く享受することが可能となります。また、単一の産業やプロダクトに依存しない収益構造であるため、特定産業の景気動向や成長スピードに左右されない優位なポジショニングを有しております。 顧客は当社グループの支援によって、AIを用いた全社経営課題の解決に関する上流の戦略策定から、実際のAIアルゴリズムの構築、システム実装並びにオペレーションの改善等の下流の執行領域まで、一気通貫で成果を創出することが可能となります。当社グループのAIソリューションは、利益やキャッシュ・フロー等の観点で定量的な改善効果を創出することを重視していることから、顧客は経営課題の解決やSDGsの達成を実現しやすくなります。AIソリューションの顧客との共同研究開発並びに初期導入フェーズにおいて、課題特定や全社戦略策定の支援、PoC(*10)の実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じてフロー型(非継続)の収益を得ております。また、AIソリューション導入後のフェーズにおいて、運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型(継続)の収益を計上しております。 (1) 当社グループの特徴と優位性 当社グループの特徴と優位性は「AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見」、「AIによる解決策の提示から実行まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力」及び「大手企業との共同開発(Joint R&D)と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル」にあります。 ① AIアルゴリズムに関する技術面での豊富な知見 当社グループは東京大学の大学院工学系研究科の松尾豊教授や田中謙司教授、同大学院情報学環の越塚登教授の3名を顧問または社外取締役として招聘しており、それぞれの研究室と共同で特許権を取得する等、密接に連携しながら技術領域の研究開発を行っております。 当社グループはビジネスデベロップメント、データサイエンス及びエンジニアリングの三位一体のチーム体制により、産業課題の掘り起こし、AIによる解決策の提示、AIアルゴリズムの開発及びAIソリューションの実装までを包括的に推進しております。当社グループの一部メンバーは東京大学の最先端の研究室に在籍しながら国際的にも最前線の研究活動を行っております。また、当社グループのメンバーが東京大学と共同で執筆した国際学会論文や共同で取得した特許権は、いずれも当社グループのAIソリューションの構築に大きく貢献しております。2020年に開催された機械学習の著名な世界的コンペティションであるKaggle(*11)に当社の正社員の一部が参加し、トップチームは全世界で上位0.6%の成績を収めて表彰を獲得する等、当社グループのAI領域における技術力の高さは対外的にも示されております。 ② AIによる解決策の提示から実行まで一気通貫で支援するビジネス面での高い執行能力 当社グループは技術面に優れたチームに加えて、コンサルティングや課題発見、プロジェクトマネジメント、事業開発等に優れたチームを構築しており、単にAIを技術として提供するだけでなく、産業や顧客の課題を解決し実際に定量的な改善効果を創出することを重視しております。 当社グループにはコンサルティングや投資銀行、外資系メーカー等のプロフェッショナルファーム出身のメンバーが多数在籍しております。また、エンジニアでありながらMBAを保有してビジネス領域の知見を有する人材や、データサイエンティストでありながらビジネス推進も含めたプロジェクト全体の責任者の役割を担う人材もおり、定量的な改善効果の創出に必須となるビジネススキルの高さが特徴となっております。また、その他もファイナンスやマーケティング等の幅広い専門領域の知見を有しており、グループ全体で顧客の課題解決及び成果創出を進めております。 顧客にとってAIの導入やDXの推進は、技術力が高いベンダーを選定したとしても容易に進まないケースが多いため、高い技術力を有するメンバーとビジネス領域に知見を有するチームが共同となり顧客を一気通貫で支援することで、利益やキャッシュ・フロー等について定量的な改善効果を創出しやすい体制を構築しております。結果として、当連結会計年度の継続顧客の割合(注:当事業年度に売上が発生した顧客のうち4四半期連続で売上が発生した顧客の割合)は6割を超えており、顧客の満足度は非常に高い状態となっております。 ③ 大手企業との共同開発(Joint R&D)と産業横展開を両立する生産性の高いビジネスモデル 当社グループは各産業の大手企業と強固なパートナーシップを結びながら共同でAI活用を推進しており、Joint R&Dフェーズとして既に多数の顧客から収益を得ております。当該フェーズにおける顧客へのサービス提供を通じて、産業固有の課題やデータを収集できるというメリットに加えて、データによる学習を通じて自社が保有するAIのアルゴリズムを強化することが可能となります。さらに、単独での開発と比較すると、共同開発は大手企業の予算や人的リソースを活用できるため、開発費用が大きく抑制され、当社グループの生産性及び収益性が向上する要因となっております。 また、共同開発の契約においては、一部例外を除き、開発したAIソリューション及びアルゴリズムを自社保有のプロダクトとして産業内外の複数の他企業に提供することが可能となっており、単一の顧客から一過性の収入を得る受託開発やコンサルティングと比較して持続的な事業拡大を実現しやすいビジネスモデルを実現しております。収益性についても、各産業において1社目のパートナー企業と共同で創出したAIソリューションを2社目以降に横展開する際には、既に存在するプロダクト及びアルゴリズムの活用が可能であることからプロジェクトの粗利率が改善する傾向にあり、横展開が進むほど収益性が向上するビジネスモデルとなっております。 結果として、特定業界に依存することなく各産業の大手企業との共同研究開発が多数進展しており、複数のAIソリューションにおいて産業内の横展開が進んでおります。アルゴリズムの精度が向上しサービスやソリューションがもたらす価値が高まること等を背景に、継続顧客が増加すると同時に、顧客1社あたりから得られる収益も上昇しやすい構造となっております。 (2) 事業展開するAIソリューション 当社グループは、展開するAIソリューションごとに、共同研究開発や初期導入フェーズにおける課題特定や全社戦略策定の支援、PoCの実施、AIアルゴリズムの構築及びシステム実装等の準委任型の役務提供を通じたフロー型(非継続)の収益と、AIソリューション導入後のフェーズにおける運用保守料やサービス利用料、ライセンス利用料、コンソーシアム会費等のストック型(継続)の収益を得ております。 産業ごとの共通課題に対してAIソリューションを創出しプロダクト化していくビジネスモデルであるため、今後もAIソリューションの数は増加する見込みであります。 [事業概要] [グループ事業展開]
沿革
年月 概要 2018年7月 データサイエンス(*1)やAI(*2)、機械学習(*3)を活用したITシステムの開発・運用、事業投資・運営を目的として、株式会社日本データサイエンス研究所(現 当社)を設立 2019年2月 駿台予備学校を運営する学校法人駿河台学園及びエスエイティーティー株式会社と業務提携 2019年3月 再配達を減少させるための配送実験を行い、スマートメータ(*4)から得られる電力データをもとにAIが配送ルートを示すシステム構築を目指す「不在配送ゼロ化AIプロジェクト」を公開 2019年4月 中部電力株式会社と株式会社インターネットイニシアティブによる合弁会社である合同会社ネコリコ及び東京大学越塚研究室と共同で、スマートホームソリューションの高度化に資する、 電力データ活用のための実証実験・共同研究において技術提携をすることを合意。 「home insight」として研究開発を開始 2019年10月 東京大学大学院工学系研究科 松尾豊教授がアカデミックパートナー(現 顧問)に就任し、東京大学との技術面での連携を強化 2020年1月 「home insight」の技術を活用し、合同会社ネコリコと東京大学大学院情報学環 越塚登研究室と共同で、AIと電力データを用いたフレイル(*5)の検知に関する実証実験について公表 2020年3月 製薬企業・医療機器メーカー向けのコミュニケーションツール「frontconnect」(「sales insight」)を、株式会社アンテカニスから譲受け提供開始 2020年6月 需要予測・在庫最適化・発注自動化ソリューション「demand insight」の提供開始 マーケティング最適化ソリューション「response insight」の提供開始 データ基盤構築サービス「Wodom!」の提供開始 2020年7月 「home insight」の技術を活用し、佐川急便株式会社、東京大学大学院 越塚登研究室・田中謙司研究室、横須賀市及びグリッドデータバンク・ラボ 有限責任事業組合との5者共同で、「AI活用による不在配送問題の解消」に関する共同研究及び世界初の実証実験の実施について合意 2020年10月 ダイキン工業株式会社及び中部電力株式会社等を引受先とする第三者割当増資を実施し、提携関係を強化 2020年11月 商号を株式会社JDSCに変更 一般社団法人 日本経済団体連合会に入会 2021年3月 顧客の機密情報及び顧客が保有する個人情報が含まれるデータ管理等、情報セキュリティ体制や情報管理体制を強化する目的でプライバシーマーク(*6)を取得 学校法人駿河台学園と共同開発した教育業界初の「難関国公私立大入試・個別試験対策ICT教材」がリリース開始。「learning insight」として研究開発を加速 2021年5月 東京大学大学院の工学系研究科の准教授である田中謙司氏が社外取締役に就任し、東京大学の知の社会還元と実装を行う体制を強化 2021年7月 製品の不具合を監視し、運転データを活用して不具合を未然に検出することを目指す新たなAIソリューション「maintenance insight」の研究開発を大手メーカーと開始 2021年10月 「DX×PE」(*7)をコンセプトに掲げ、第一線で活躍する投資プロフェッショナルとDXプロフェッショナルから構成されるプライベート・エクイティ・ファンドD Capital 1号投資事業有限責任組合への出資及び事業連携を実施 2021年12月 東京証券取引所マザーズに株式を上場 2022年3月 ダイキン工業株式会社と共同で、空調機器のIoTデータを用いた不具合監視・運転異常予兆検出AI(maintenance insight)を開発 2022年4月 東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所のマザーズ市場からグロース市場に移行 2022年5月 プライベート・エクイティ・ファンドのIAパートナーズ株式会社との戦略的な業務提携を実施 2022年10月 株式会社ファイナンス・プロデュースとの戦略的な資本業務提携及び連結子会社化を実施 2022年11月 船舶の生涯価値向上に貢献するプラットフォームを構築する合弁会社seawise株式会社を設立 2022年11月 太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを株式会社JERAと共同開発 2023年4月 中部電力の自治体向けフレイル検知サービス「eフレイルナビ」に、特許を持つ「電力データ解析によるフレイル検知AI技術」を提供開始 2023年5月 テクノロジー企業成長率ランキング「Technology Fast 50 2022 Japan」で14位を受賞 2023年10月 メールカスタマーセンター株式会社の連結子会社化を実施 2023年11月 モルゲンロットとの戦略的な業務提携契約を締結 2023年12月 新ソリューション「agri insight」を提供開始-東急不動産の営農型太陽光発電施設でデータ取得を継続し、最適な営農手法の確立を目指す 2024年2月 内閣府主催「第6回日本オープンイノベーション大賞」において、東京大学大学院、中部電力株式会社、合同会社ネコリコ、三重県東員町と共同で取り組んだ『「電力データ×AIでのフレイル検知」産官学連携で高齢化社会課題に挑む』で、選考委員会特別賞を受賞 2024年3月 女性活躍推進企業として「えるぼし」最高位の3つ星認定を取得 2024年5月 SCSK株式会社との資本業務提携及び第三者割当による新株式の発行を公表 2024年6月 海事産業のDXと働き方改革を推進するソリューションを開発。LLM(大規模言語モデル)で、問い合わせ工数を約97%短縮 2024年7月 国内初の技術実証公募として環境省に採択された「再生可能エネルギー推進技術等の評価・実証事業」を東急不動産と共同で推進 2024年7月 「令和6年度 事業者向け行政手続の各府省庁調査」をデジタル庁より受託。行政手続の改善を通じ、行政のアップグレードに貢献 2024年9月 三井物産グループの東洋船舶株式会社とJDSCが共同開発した大規模言語モデル(LLM)活用ソリューション「AI番頭」のサービスを開始 2024年11月 アーキテクト・ディベロッパーとJDSCがAIとデータサイエンスによる不動産業界のDXで協業。物件仕入や営業、建築、管理における業務高度化を共同で推進 2025年3月 「AWS生成AI実用化推進プログラム」のモデル開発に採択。各ソリューションの技術向上を加速し、産業のアップグレードを推進 2025年3月 米iSEEK社と業務提携し、「CADseek」の正規提供を開始。製造業のECM/SCMの課題解決を加速 2025年3月 SCSK株式会社と共同でデータプラットフォーム「SuccessChain for DataPlatform」を開発。 製造業サプライチェーンマネジメントの高度化・効率化を支援 2025年5月 デジタル庁の「令和7年度補助金申請システムの利用促進・調査研究」を受託。行政手続の改善を通じ行政のアップグレードに貢献 2025年5月 AZ-COM丸和グループ株式会社との資本業務提携及び第三者割当による新株式の発行を公表 2025年5月 ダイフクとDXに関する戦略的パートナーシップを締結。物流・生産現場の課題解決へ、高度な自動化技術の開発などを加速 2025年6月 LIXIL製造工場にて設備保全支援AIアルゴリズムを構築。工場全体の生産性向上を可能とする、データ活用型スマートファクトリー変革を支援 2025年6月 J業界最高峰の技能が連携する新しい製造プラットフォームを主宰。「ものづくり Job Shop コンソーシアム(MOJO)」が始動 用語集 用語 内容 *1 データサイエンス 統計、科学的手法、人工知能及びデータ分析などの複数の分野を駆使してデータから価値を引き出す行為であり、高度なデータ分析を実行するためのデータのクレンジング、集約、操作などをいい、分析用のデータの準備も含まれる。 *2 AI Artificial Intelligenceの略称であり、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を、コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたものをいう。 *3 機械学習 コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいう。 *4 スマートメータ 電力をデジタルで計測して通信機能を併せ持つ電子式電力量計をいう。 *5 フレイル 健康な状態と要介護状態の中間に位置し、身体的機能や認知機能の低下が見られる状態をいう。 *6 プライバシーマーク 個人情報の保護体制に対する第三者認証制度をいう。 *7 DX×PE DXとは、Digital Transformationの略称であり、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立することをいう。 PEとは、Private Equityの略称であり、未公開企業や不動産に対して投資を行い事業価値や企業価値の向上によるリターン創出を図る投資家や投資ファンドのことをいう。 DX×PEとは、DXの実行によってリターン創出を目指すPEのことをいう。 *8 SDGs SDGsとは、Sustainable Development Goals(持続可能な開発目標)の略称であり、2015年9月の国連サミットで採択されたもので国連加盟193か国が2016年 から2030年の15年間で達成するために掲げた目標をいう *9 アルゴリズム ある特定の問題を解いたり、課題を解決したりするための計算手順や処理手順をいう。 *10 PoC Proof of Conceptの略称であり、実証を目的とした、試作開発の前段階における検証やデモンストレーションをいう。 *11 Kaggle 企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合うコンペティションをいう。 *12 SKU Stock keeping Unitの略称であり、在庫管理における、単品単位をいう *13 API Application Programming Interface (アプリケーション・プログラミング・インタフェース) の略称であり、アプリケーションやソフトウェアの構築と統合 (インテグレーション) に使われるツール、定義、プロトコルをいう。 *14 CVR Conversion Rateの略称であり、施策が顧客獲得にどの程度繋がったかの指標をいう。
従業員情報
(1) 連結会社の状況 2025年6月30日現在 セグメントの名称 従業員数(人) AIソリューション事業 113 (13) フィナンシャル・アドバイザリー事業 7 (0) マーケティング支援事業 32 (0) 報告セグメント計 152 (13) 全社(共通) 11 (2) 合計 163 (16) (注)1.従業員数は就業人数であり、臨時従業員数(アルバイト・パート社員、人材会社からの派遣社員を含む。)は、年間の平均人員を( )外数で記載しております。 2.全社(共通)として記載されている従業員数は、コーポレート部門に所属しているものであります。 (2) 提出会社の状況 2025年6月30日現在 従業員数(人) 平均年齢(歳) 平均勤続年数(年) 平均年間給与(千円) 124 (16) 36.3 1.6 9,606 事業部門の名称 従業員数(人) AIソリューション事業 113 (13) 全社(共通) 11 (2) 合計 124 (16) (注)1.従業員数は就業人数であり、臨時従業員数(アルバイト・パート社員、人材会社からの派遣社員を含む。)は、年間の平均人員を( )外数で記載しております。 2.全社(共通)として記載されている従業員数は、コーポレート部門に所属しているものであります。 3.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。 (3) 労働組合の状況 当社において労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。 (4) 管理職に占める女性労働者の割合、男性労働者の育児休業取得率及び労働者の男女の賃金の差異 提出会社及び連結子会社は、「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」(平成27年法律第64号)及び「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」(平成3年法律第76号)の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。 (5) 労働者の一月当たりの平均残業時間 当事業年度の労働者の一月当たりの平均残業時間は22.61時間であります。
事業セグメント
(注)1.セグメント利益の調整額は、セグメント間取引消去であります。 2.セグメント利益の合計額は、連結損益計算書の営業利益と一致しております。 3.セグメント資産及び負債は、取締役会に対して定期的に提供されておらず、経営資源の配分決定及び業績評価の検討対象になっていないため記載を省略しております。
主要株主
| 順位 | 株主名 | 所有株式数 | 持株比率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 加藤 聡志 | 3,936,900株 | 29.28% |
| 2 | 特定金外信託受託者 株式会社SMBC信託銀行 | 1,749,300株 | 13.01% |
| 3 | 淵 高晴 | 1,028,000株 | 7.65% |
| 4 | SCSK株式会社 | 413,200株 | 3.07% |
| 5 | 株式会社SBI証券 | 367,820株 | 2.74% |
| 6 | 橋本 圭輔 | 278,600株 | 2.07% |
| 7 | 鳥井 俊之 | 264,100株 | 1.96% |
| 8 | BNYM SA/NV FOR BNY M FOR BNYM GCM CLI ENT ACCTS M ILM FE (常任代理人 株式会社三菱UFJ 銀行) | 247,228株 | 1.84% |
| 9 | ダイキン工業株式会社 | 233,100株 | 1.73% |
| 10 | 中部電力株式会社 | 233,100株 | 1.73% |
データ取得状況
銘柄マスター・直近財務・INST_FLOW判定データを反映済みです。複数年度推移、配当履歴、株主構成、事業別構成は順次追加します。
よくある質問
JDSCはどのような会社ですか?
4418 JDSCは、グロース(内国株式)に上場、東証33業種では「情報・通信業」に分類される企業です。このページでは、JDSCの業績、財務、収益性、キャッシュフローおよび主要指標を確認できます。
JDSCのPERは何倍ですか?
JDSCのPERは21.80倍です。PERは株価が1株当たり利益の何倍まで買われているかを示す指標です。単独で判断せず、成長性や業種平均との差も合わせて確認する必要があります。
JDSCのROEは何%ですか?
JDSCのROEは99.88%です。ROEは株主資本を利用して、どの程度利益を生み出したかを示す指標です。
JDSCの自己資本比率は何%ですか?
JDSCの自己資本比率は57.00%です。自己資本比率は総資産に占める自己資本の割合で、財務の安定性を確認する代表的な指標です。
JDSCの営業利益率は何%ですか?
JDSCの営業利益率は100.00%です。営業利益率は売上高に対して本業の利益がどの程度残ったかを示します。
INST_FLOWによるJDSCの評価は?
INST_FLOWによるJDSCの総合判定は「強い」、スコアは6です。これは公開データを基にした独自評価であり、将来の株価や投資成果を保証するものではありません。