ＳＨＩＦＴ - 2026年８月期 第１四半期決算説明資料 ★★★
icebreaker基本情報
- 会社コード: 36970
- 会社名: ＳＨＩＦＴ
- タイトル: 2026年８月期 第１四半期決算説明資料
- 発表日時: 2026年01月14日 15:30
- PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260114533757.pdf
- YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/3697.T
FY2026-Q1ハイライト
成長角度の向上への取り組み
連結損益計算書
売上は通期目標に対し順調に推移
Q1は積極的な採用投資を実施、Q2の高成長の土台を作る
| FY2026 Q1（単位：百万円） | Col2 | 前年同期（FY2025 Q1）実績 増減率 | Col4 | 直前四半期（FY2025 Q4）実績 増減率 | Col6 |
|---|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 34,845 | 30,174 | 15.5% | 34,407 | 1.3% 150,000 |
| 売上総利益 | 11,319 | 10,024 | 12.9% | 11,974 | 11,974 |
| 売上総利益率 | 32.5% | 33.2% | △0.7pt | 34.8% | 34.8% |
| 販管費 | 8,502 | 6,507 | 30.7% | 8,246 | 8,246 |
| 営業利益 | 2,817 | 3,517 | △19.9% | 3,728 | 3,728 |
| 営業利益率 | 8.1% | 11.7% | △3.6pt | 10.8% | 10.8% |
| 調整後営業利益 | 3,316 | 4,067 | △18.4% | 4,196 | 4,196 |
| 調整後営業利益率 | 9.5% | 13.5% | △4.0pt | 12.2% | 12.2% |
| 経常利益 | 2,778 | 3,313 | △16.2% | 3,552 | 3,552 |
| 調整後経常利益 | 3,277 | 3,863 | △15.2% | 4,020 | 4,020 |
| 税前利益 | 2,778 | 3,150 | △11.8% | 3,556 | 3,556 |
| 親会社株主に帰属する四半期純利益 | 1,795 | 1,976 | △9.2% | 2,658 | 2,658 |
| 親会社株主に帰属する調整後四半期純利益 2,294 2,527 |
親会社株主に帰属する調整後四半期純利益 2,294 2,527 |
親会社株主に帰属する調整後四半期純利益 2,294 2,527 |
△9.2% | 3,126 | 3,126 |
販売管理費
Q2以降の順調な営業状況を踏まえ積極採用を推進
上期は採用費を中心に戦略投資継続
| （単位：百万円） | FY2026 Q1 実績 対売上高比 | Col3 | 前年同期（FY2025 Q1）実績 対売上高 増減率 | Col5 | 直前四半期（FY2025 Q4）実績 対売上高 増減率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 人件費 | 4,330 12.4% |
4,330 12.4% |
3,612 12.0% 19.9% |
3,612 12.0% 19.9% |
4,304 12.5% 0.6% |
| 採用費 | 1,560 | 4.5% | 674 2.2% 131.4% |
1,298 3.8% 20.1% |
|
| 広告宣伝費 | 180 0.5% |
180 0.5% |
77 0.3% 133.5% |
77 0.3% 133.5% |
166 0.5% 8.8% |
| 地代家賃 | 410 1.2% |
410 1.2% |
364 1.2% 12.7% |
364 1.2% 12.7% |
427 1.2% △3.9% |
| 支払報酬 | 247 0.7% |
247 0.7% |
354 1.2% △30.3% |
354 1.2% △30.3% |
183 0.5% 34.5% |
| のれん償却費 | 338 1.0% |
338 1.0% |
359 1.2% △6.1% |
359 1.2% △6.1% |
336 1.0% 0.3% |
| 減価償却費 | 181 0.5% |
181 0.5% |
184 0.6% △1.6% |
184 0.6% △1.6% |
264 0.8% △31.3% |
| 顧客関連資産償却 | 87 0.3% |
87 0.3% |
95 0.3% △7.9% |
95 0.3% △7.9% |
88 0.3% △0.8% |
| システム利用料 | 374 1.1% |
374 1.1% |
257 0.9% 45.7% |
257 0.9% 45.7% |
332 1.0% 12.5% |
| その他 | 790 2.3% |
790 2.3% |
527 1.7% 49.9% |
527 1.7% 49.9% |
841 2.4% △6.1% |
| 合計 | 8,502 24.4% |
8,502 24.4% |
6,507 21.6% 30.7% |
6,507 21.6% 30.7% |
8,246 24.0% 3.1% |
「SHIFT3000」への道筋
売総率改善の状況
売上高成長のための営業力強化
AIの徹底活用で、売上・売総率・営利率を向上
サービス別『AI戦略』
AI時代も人材が重要
人事・採用戦略
投資・M&A戦略
売総率改善の状況
【売総率改善】稼働率の状況
コンサル／開発の稼働率悪化は戦略的な一時要因
アサイン管理高度化は定着し、中核のテスト領域では高稼働率
| Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Col2 | Col3 | Col4 | Col5 | Col6 | Col7 | Col8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | Q1 Q1 12月見込み 94.8% 89.3% 約92% -5.5pt +約3pt | 約92% 約3pt | 約92% 約3pt |
| 94.8% - | 94.8% - | 94.8% - | 89.3% 5pt | 89.3% 5pt | 89.3% 5pt | 89.3% 5pt | 約92% 3pt |
| 94.8% - | - | 5. | 5pt | + | 3pt |
| Col1 | Col2 | Col3 | 約3pt | Col5 |
|---|---|---|---|---|
| 約88% 約1pt | 約88% 約1pt | |||
| 86.8% 7pt | 86.8% 7pt | 86.8% 7pt | 86.8% 7pt | 約88% 1pt |
| 86.8% 7pt | + | 1pt | ||
| 86.8% 7pt |
土台部分のテストは問題なし
Q1は昨対で改善
12月は93%台まで改善見込
| 91.9% + | Col2 | Col3 | 92.3% 0.4pt | Col5 | Col6 | 約93% 1 pt |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 91.9% + | + | 0. | 4pt | +約 | 1pt |
営業力強化
【営業力強化】顧客ポートフォリオ
顧客の売上規模とサービス提供状況で象限を定義
| 顧客月額単価 | プロジェクト月額単価 | 営業効率 売上/営業工数 |
|---|---|---|
| 7.8 百万円/月 | 5.4 百万円/月 | 33 百万円/人月 |
| 総売上金額（第一四半期） | 顧客月額単価 | プロジェクト月額単価 | 営業効率 売上/営業工数 |
|---|---|---|---|
| 943 百万円/月 ~~1~~ | 34.2 百万円/月 | 6.5 百万円/月 | 87 百万円/人月 |
| 顧客月額単価 | プロジェクト月額単価 | 18 上高500億円未満 社 営業効率 売上/営業工数 |
|---|---|---|
| 4.7 百万円/月 | 3.7 百万円/月 | 26 百万円/人月 |
| 総売上金額（第一四半期） | 顧客月額単価 | プロジェクト月額単価 | 営業効率 売上/営業工数 |
|---|---|---|---|
| 総売上金額（第一四半期） | |||
| 3,501 百万円/月 | 20.7 百万円/月 | 4.6 百万円/月 | 52 百万円/人月 |
※1 国内登記の売上規模別構成はSHIFT調べ
【営業力強化】顧客ポートフォリオ別の営業戦略
象限別に営業戦略を定義。各象限の営業の仕組み化を進め
営業リソース拡大とともに、売上のさらなる拡大を目指す
| 第第4 営業 象限 年 1 016 万円 収, 年 43 8 .主要歳サ ービス 齢 １ ROIを明確化 | Col2 | 営業 | Col4 | Col5 | Col6 |
|---|---|---|---|---|---|
| 主要サービス ROIを明確化 １ 年 収 1,016万円 年 齢 43.8歳 営業 第4 象限 第 | 年 収 1,016万円 | 年 収 1,016万円 | 年 収 1,016万円 | 年 収 1,016万円 | 年 収 1,016万円 |
| 主要サービス ROIを明確化 １ 年 収 1,016万円 年 齢 43.8歳 営業 第4 象限 第 | 年 収 1,016万円 | 年 収 1,016万円 | 主要サービス ROIを明確化 3.8歳 | 主要サービス ROIを明確化 3.8歳 | 起点で確実に参画 することで信頼獲得 |
| ベテラン営業の安心感で 大手企業へ 営業 デリバリ専属チ ーム化 で ・ ー 、 、 顧問も活用し 品質というブランドで開拓 顧客全課題解決に向けたマルチサ ビス提供 ー 、 営業スペック チ ーム体制 顧客 金融 取引事例 大規模プロジェクト型TCoE ー 営業 デリバリ 顧問 トDo示唆・数字連携 大規模PJ ✓大型基幹の刷新ニーズ検知 ✓ROIを意識したPrj遂行 売上高1兆円以上 課題・予算情報の連携 FY 120 626（予） ✓顧客カルテの作成 、更新 ✓上流からのTCoE型化 約 億円 営業 営業 ﾍﾞ 設 製ﾝﾀ 計 造ﾞｰA ﾍﾞ 設 製ﾝﾀ 計 造ﾞｰB ﾍﾞ 設 製ﾝﾀ 計 造ﾞｰC ✓ C経 S営層や他部署リ ード獲得 ✓ナレッジ 年 収蓄積から 1のA ,I 1化 62 万円 年 収 C数 S1値 ウ管 ォッ ,理 チ143 万 ワン円 バン SEP 営業 C 部X 長O 層層 約FY 820 022 ワンバン＆SEP 参画 百万円 TCoE ✓プロジェクト品質全体の進捗管理 、CSウ年ォッチ 53 3 年 41 5 技術的複なサポート 現場層 運用 運用 運用 単 齢 . 歳 第2 第1 齢 . 歳 CS情報数の連携 デリバリ FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 サ 象限 象限 ー サ 若手中心で 主要商材を中心 に ビ 営業 第3 第第4 営業 ー 部署横断で課題解決へ 、 ス 年 853 象限 象限 年 1 016 ビ 小型 ～大型案件を短サイクルで受注 収 万円 収 , 万円 ス CIO/CTOを徹底サポ ート 年 37 9 年 43 8 歳 .主要歳サ ービス起点で確実に参画 成果創出に直結する顧客カルテを 齢 . 齢 １ ２ 採用選考 内定 入社 トレ ーニング ・OJT 活躍 ROIを明確化することで信頼獲得 活かした顧客理解の深化 売上高1兆円未満 入社1年目の一人あたり 顧客カルテ 商材理解 年間平均受注金額 PMO ①人・関係性 さらに 意思決定者／嗜好／接点履歴 3 7 単一サービス参画 テスト 顧客部署数 顧客部署数 素 養 業界理解 サ ービス理解 ﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸ ロープレ KPI . ※新卒を億 除いた円 FY2/ 0年 25実績 AI活用 信頼獲得 セキュリティ ② 進行プ 中案ロ 件ジ ／ェ 投ク 資ト 状・ 況予算 ・ ス 課題志向 行動力 進捗管理 平均立上り期間 ③組織・中長期テーマ キ 方針／構造／次の論点 仮説構築力 巻き込み力 スコア化 2 .3 ヶ月 さらなる効率化 サービス数 サービス数 ※入社から初受注までの期間 | Col2 |
|---|---|
【営業力強化】単体売上成長率
前四半期より始めた単体の営業改革が、Q2より効果が顕在化
Q3も順調にPLを積上げ、Q2からの高成長を維持する見込み
FY2026 Q2 単体売上シナリオ
～
248 252 億円
単体
売上想定
レンジ
| 見込み 125 ％ | Col2 |
|---|---|
| 125％ 見込み 見込み | 125％ 見込み |
| 見込み | 見込み |
| 124％ |
※上記の売上シナリオは各時点のパイプライン金額（未受注含む）に、過去の同時期以降に増加させた売上金額を参考値として加算することで算出した推定値。 受注確定した正確な売上予測ではなく、不確定であるため、参考情報としてご理解ください
【営業力強化】KPI
Q1は閑散期ではあるものの、離脱縮小率が減少
営業改革の成果とともに、各種KPIが上昇傾向
| Col1 | 4 360 , |
|---|---|
| 4,267 | 4,267 |
| FY2026 Q1 _ | 昨対 |
|---|---|
| 2.3pj／社 | +5.5% |
| Col1 | Col2 | Col3 | Col4 |
|---|---|---|---|
| 増加率 | 減少率 | ||
| 減少率-26.9% (QonQ：△1.3pt) | 減少率-26.9% (QonQ：△1.3pt) |
| デリバリ | Col2 |
|---|---|
| 1 4,267 4,360 2,710 2,810 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体月額プロジェクト単価 連結月額プロジェクト単価 月額プロジェクト単価 プロジェクト数 （千円） （件） 季節性があるも 上昇傾向 単体プロジェクト数 グループ会社プロジェクト数 1,550 1,605 2,301 2,315 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 アカマネで大型 案件が増えた 大型案件増で 季節性が発生 単体プロジェクト数／社 FY2026_Q1 昨対 2.3pj／社 +5.5% ※今回決算よりプロジェクト数の計算方法をユニークプロジェクト数から平均数／月にしています | 1 4,267 4,360 2,710 2,810 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体月額プロジェクト単価 連結月額プロジェクト単価 月額プロジェクト単価 プロジェクト数 （千円） （件） 季節性があるも 上昇傾向 単体プロジェクト数 グループ会社プロジェクト数 1,550 1,605 2,301 2,315 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 アカマネで大型 案件が増えた 大型案件増で 季節性が発生 ※今回決算よりプロジェクト数の計算方法をユニークプロジェクト数から平均数／月にしています |
| 4,267 4,360 2,710 2,810 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体月額プロジェクト単価 連結月額プロジェクト単価 （千円） 季節性があるも 上昇傾向 アカマネで大型 案件が増えた 大型案件増で 季節性が発生 ※今回決算よりプロジェクト数の計算 | 4,267 4,360 2,710 2,810 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体月額プロジェクト単価 連結月額プロジェクト単価 （千円） 季節性があるも 上昇傾向 アカマネで大型 案件が増えた 大型案件増で 季節性が発生 ※今回決算よりプロジェクト数の計算 |
| 4,267 4,360 2,710 2,810 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体月額プロジェクト単価 連結月額プロジェクト単価 （千円） 季節性があるも 上昇傾向 アカマネで大型 案件が増えた 大型案件増で 季節性が発生 ※今回決算よりプロジェクト数の計算 | 1 グループ会社プロジェクト数 1,550 1,605 2,301 2,315 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 単体プロジェクト数／社 FY2026_Q1 昨対 2.3pj／社 +5.5% 方法をユニークプロジェクト数から平均数／月にしています |
成長角度向上への勝ちパターン
本丸である基幹システムRFP獲得に向け新たな勝ちパターンを設計
さらなる事業成長に向け、サービス体系を再編
従来型の一般的な勝ちパターン
with AIによって獲得した現場起点での新たな勝ちパターン
FY2026売上目標 540 億円
FY2026売上目標 635 億円
基幹とのあらゆる連携業務に対して、
FY2026売上目標
45 億円
サービス別売上高
主軸サービスを「コンサル」「開発」「テスト」「BPaaS」と区分して
IT市場16兆円、BPO市場40兆円に攻め込む
マーケットの伸び
| FY2026(予) | Col2 | Col3 |
|---|---|---|
| 昨対 +15.4% | 昨対 +15.4% | |
| 1,500億円 | ||
| 1,500億円 |
| FY2026ｰQ1 | Col2 |
|---|---|
| 昨対 +15.5% | |
| 348億円 進捗率23.2% + | + |
連結 売上
180 億円
540 億円
635 億円
45 億円
100 億円
| Col1 | 昨対 17 3 + % . 昨対 11 4 + % . 昨対 13 7 + % . 昨対 22 4 + % . |
|---|---|
| 38億円 進捗率21.3% | + |
| 122億円 進捗率22.6% | + |
| 151億円 進捗率23.7% | + |
| 9億円 進捗率21.0% + | + |
| 26億円 進捗率25.9% + | 26億円 進捗率25.9% + |
※サービス別売上には原価回収基準などの会計処理を適応をしていないため、合計売上は連結売上と一致しません
サービス別『AI戦略』
AIの徹底活用で、売上・売総率・営利率を向上
世の中のAIの動向
システム開発におけるAI期待は高いが、依然IT・AI人材不足は変わらず
| 29% | Col2 | Col3 |
|---|---|---|
| 29% | 29% | 16% |
| 10 | Col2 | Col3 | Col4 | Col5 |
|---|---|---|---|---|
| 10 | ||||
| 10 | 0 | % 16% |
40% | 0 |
| AIを活用した システム開発における期待は？ | Col2 | 外注費削減 人件費削減 提案の質 成果物の質 29% 16% | Col4 | 期待は「コスト削減」 45 % |
|---|---|---|---|---|
| SHIFTへの AIでの期待値は？ | SHIFTにAIで期待 77% | |||
| 既に 削減 2年 以内 2年 以降 3年 以降 5年 以降 | 既に 削減 2年 以内 2年 以降 3年 以降 5年 以降 | |||
| AIでシステム開発外注費が 削減できると考える時期は？ | 平均削減開始期待値 | |||
| AIでシステム開発外注費が 削減できると考える時期は？ | 3.1年後 | |||
| AIでシステム開発外注費が 削減できると考える時期は？ |
| Col1 | 21% | Col3 | Col4 |
|---|---|---|---|
| 21% | |||
| 21% | 21% | 32% |
SHIFTお取引先への インタビュー結果より
1 2 3 4 5
| AI活用が進む中で直近この2年で IT外注費はどうなるか？ | Col2 | 増加 現状維持 やや減少 減少 16% 52% 28% | IT外注費は減らない 67 % | Col5 |
|---|---|---|---|---|
| AIが普及してきた“現状” IT・AI人材は足りている？ | 不足 外注を活用 不足 AIに期待 確保 きる | 不足 外注を活用 不足 AIに期待 確保 きる | ||
| AIが普及してきた“現状” IT・AI人材は足りている？ | IT・AI人材は未だ不足 62% |
※SHIFT顧客667社へのインタビュー
SHIFT 『AIについての考え方』
AI活用して成果を出す企業に必要な“AI活用3元素”
SHIFT 『AIについての考え方』
“AI活用3元素“を備えた組織が、新時代をけん引する
“AI活用3元素”
| パタ ン ー | あるべき姿 | よく見られるパタ ン ー | Col4 | Col5 | Col6 | Col7 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| パターン | あるべき姿 | 『空想ﾊﾟﾗﾀﾞｲｽ 型』 | 『ガジェット 先行型』 | 『職人型』 | 『的外れ型』 | 『AI妄信型』 |
| パターン | あるべき姿 | 頭でっかちな コンサルタイプ | 技術力自慢の テックベンチャータイプ | 現場が非常に強い サムライ集団 | 独自路線を行きがちな 現場集団 | AI展開を急ぐ トップダウン先行タイプ |
| イメージ | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB | 企画力 現場 浸透力 AI技術・ DB |
| 特徴 | AIで企業成長させ 3つの“AI要素”を 全て兼ね揃えてい る | 企画やプレゼン 資料は美しいが、 実際には事業への 適用には至らず | 優秀なAIｴﾝｼﾞﾆｱ を囲い込み 論文発表レベルの モデルは作るが、現 場適用に興味ない | 現場が圧倒的に強 く、経営者が技術 を本質的には理解 していないので、現 場を信じすぎて小さ な改革にとどまる | AI技術あり、現場 には浸透しているも のの、大局的には 軸を外しており惜し い。世の中はそれで は変わらない | AI導入には積極 的で、企画をして 進めるも、導入が ゴールになり定着に は予算を割かない |
| 課題 | AI活用が本丸の 業務で徹底活用で き、事業成長に繋 がっている | 「口先とスライド」 だけが先行し 実態が伴わない | 先に豪華な額縁を 買ってから、それに 合う絵を必死で 描いているイメージ | 属人化が激しく スケールせずAI化 がただの「Excel の延長」へ | 利益改革や市場 変革にはつながらな い「部分最適の 積上」 | 「誰も使わない 高価な負債」が 残る |
SHIFT 『AI売上高』
AI売上高 をQ1時点で70億円／年の規模
FY2026で 100億円を目指す
【AI取り組み】AI×開発
開発
短納期×高生産性×高売総率のAIモダナイモデル構築。
強い市場ニーズをとらえ、売上獲得フェーズへ
従来型開発モデル AIモダナイモデル
アプローチ
開発期間
工数
売上 /売総率
※ 実績値をベースにした モデルPJ試算
13か月 9.3か月
100.1人月 54.7人月
浸透力
1.4億円/40% +28 1.0億円/60%
【AI取り組み】AI×テスト
テスト
PoCフェーズは完了し、ビジネスモデルは構築完了
今後、足元10~20%の適用を足掛かりに全展開を目指す
平均 テストPJ単価
稼働 テストPJ数/年
テスト売上/年
| Col1 | + | Col3 |
|---|---|---|
| 工数 | 工数 | 期間 |
| 5.0人月 | 5.0人月 | 2.0か月 |
・DB
ケースの
AI設計
最大60%効率化
| 期間 工数 期間 0 8 か月 2 0 人月 0 4か月 + . . . ポイント① 4か月 →1 2か月圧縮による ポイント② . 案件回転率↑ 企画力 品質サ ビスとし ー 単 | 期間 |
|---|---|
| 4か月→1.2か月圧縮による 案件回転率↑ 0.8か月 2.0人月 0.4か月 + ポイント① 品質サービスとし 単 ポイント② 期間 工数 期間 企画力 | 0.4か月 |
| 4か月→1.2か月圧縮による 案件回転率↑ ポイント① | 4か月→1.2か月圧縮による 案件回転率↑ ポイント① |
人事 採用
【人事・採用改革】人員の状況
コンサルタント・AIエンジニア数は順調に増加。
AI開発におけるAIエンジニアも約800人規模へ
連結：パートナー
連結： エンジニア_有期雇用
連結： エンジニア_正社員
【人事・採用改革】 AI時代における人材採用
質の高い採用を継続。AI時代に必要な人材採用へシフト
| Col1 | Col2 |
|---|---|
| 連結 | 連結 |
採用人数
単体プロ・ハイ比率は37％超へ
【人事・採用改革】人材採用の状況
引き続き優秀な人材が続々入社
AI×事業領域のサービス化を進める
AIサービス強化 を進める人材 事業領域を推進 する人材
多様な業界のクライアントに伴走する
コン サル系
外部評価
『人的資本経営』『AI』に関する取り組みが継続的に評価されている
日経ビジネス誌でのSHIFT単独特集への反響が大きく
“解剖本”が発行 される
HRテクノロジー アワード 大賞
内製開発したAIツールや生成AIの利活用に対して高評価
生成AI大賞 2025 特別賞
大阪府 行政
AIエージェント コンソーシアム参画
Digital HR Competition 2025 グランプリ
第20回日本ファシリティ マネジメント大賞(JFMA賞) 優秀FM賞
独立行政法人 高齢・障害・求職者雇用支援機構 理事長努力賞 （個人）
第60回 NHK障害福祉賞 最優秀 （個人）
投資 M&A戦略
【投資戦略】M&A ～ニッセイコム社～
プライムかつ技術力のある会社を狙った初の案件（カーブアウト）
【投資戦略】M&A ～ニッセイコム社～
PKGや運用保守などの安定感のあるビジネスモデルを展開
安定した売上・顧客基盤を作っているソリューション 豊富な顧客
ERP / 人事給与 / 販売管理 30%超が大学などの公共系や健保組 合向けとニッチに強いソリューション
中堅・中小企業 向けの スクラッチ開発力 を有する
ストックとなる開発及びPKGの 保守運用 を展開
健康保険組合向け の 事務代行BPO
ハードウェアの販売
製造
流通
公共
ヘルスケア
・約 700社
・約 社 1,100
・ 国立大学91校 で導入 業界シェア50％ 超
・ 49団体・加入者88万人 業界シェア5位
開 発
パッケージ
開発
保守運用
BPO
その他 （ハード）
売上： 206 億円※1
※1 ソリューション売上は管理会計上の数値であり、合計しても財務会計の数値とは異なる
【投資戦略】ニッセイコム社に対するPMI方針
「事業安定」×「効率化余地あり」の新M&A戦略のモデルケース
早期にPMIを進め、リターンを最大化させる
従来のPMI これからの新型PMI
売上／売総利益を伸ばす「成長支援PMI」
営業・採用・技術を全力サポート立ち上げ AIの活用と適切な企業運営
売上／売総利益を伸ばす「成長支援PMI」 コスト構造を変える「業務効率化PMI」
PMI
業態
従来M&A （下請けSES） （プライムPKGベンダー）
スピード 3~5 年 1~2 年
EBITDA マルチプル
約 5.3x 約 3.0x 約 9.0x 約 6.0x
約 9.0x
売上高
約 200 億円
1次 請け
営業力 （商流）
採用力 （人員純増数）
技術力 （エンジニア単価）
販管費率
10人 ／年
100 万円／月
強固な顧客基盤アリ
AIと仕組みで 営業生産性向上
AIと仕組みで 採用生産性向上
豊富な ハイスキルエンジニア
年間 10~20%成長
商流大幅改善
76人純増 ／年※1
73 万円／月※2
18 %（しっかり投資）
※1ジョイン後3年経過のSIerのうち、支援対象企業のみ※2ジョイン後3年経過のSIerのみ
【投資戦略】自己株式取得
株価状況を踏まえ、最大100億円規模の自己株取得を実施
取得後の方針
本件はあくまで 投資 であるため、
現時点では消却は行わず、 金庫株として保有 する
※悲観シナリオも加味した短期間で期待できる株価をベースに再放出した場合の単年Cash-inと初期投資額
【投資戦略】FY2026期末の想定
減損リスクが小さく、アップサイドを狙えるローリスク・ミドルリターン案件
自己株取得を含めた投資後においても大きな懸念なし
FY2026 FY2026
期初想定 M&A／自己株式取得後
PL
BS
のれん・PPA 対純資産比率
売上高
調整後 営業利益
調整後EPS
のれん・PPA 102 億円 254 億円 BS観点
DEレシオ （NetDEレシオ）
※1 PMIは段階的に進むため、初年度PMI貢献は3か月分で試算※2 償却年数9年で試算 ※3 FY26想定純資産より算出※4 ニッセイコム社4月連結取り込み前提の想定値 なお、ニッセイコム社の連結取り込みの時期および連結後の業績動向等が現時点では未確定であるため、業績予想の修正は行っておりません。今後の状況の進展に応じて、業績に重要な影響が生じることが判明した場合には、適切に開示を行います。
まとめ
SHIFTの今後の取り組み
まずは「SHIFT2000」達成に向け戦略を推進
「SHIFT3000」達成時には収益性を大きく改善させる
「SHIFT2000」 「SHIFT3000」
FY2026 FY2028
FY2030~
3,000 億円
コーポレート部門
※その他売上 170億円
※その他売上 110億円
※ニッセイコム社4月連結取り込み前提の想定値 なお、ニッセイコム社の連結取り込みの時期および連結後の業績動向等が現時点では未確定であるため、 業績予想の修正は行っておりません。 今後の状況の進展に応じて、業績に重要な影響が生じることが判明した場合には、適切に開示を行います。
BO
AI 変革
インダストリーの拡大 ※組織再編によりFY2025からインダストリー区分を変更
連結
※当ページは表示単位を億円とし、合計値の誤差を少なくするため小数点第一位を四捨五入しています。 ※FY2025 Q2開示より区分けを変更しているため、Q2以前の開示と数字に差異があります。ERPは各ｲﾝﾀﾞｽﾄﾘｰおよびERP系のグループ会社の売上高の合算になります。各インダストリーやグループ会社の数字にも含まれており、合計数値は連結数値と一致いたしません。
顧客分類ごとの状況
単体
顧客分類別売上高
営業強化・サービス力強化により、 ロイヤルカスタマー数・売上を拡大
取引社数※1※2
FY2025-Q1
FY2026-Q1
① 新規開拓
312
② リピート 顧客
③ ロイヤル カスタマー
312 273 顧客
万円/月
万円/月
347 万円/月
1,158 万円/月
353 万円/月
1,129 万円/月
+0 %
※2 四半期最終月から遡って12か月で算出
| ※1※2 全体 +16% ① 28% - ② +14% ③ +20% 87 3% 84 6% . . FY2025 Q1 FY2026 Q1 - - | 全体 +8% ① -13% 28 .6% 35 30% . ② +14% 38 6% . 36 33% . ③ +24% 28 36% 32 8% . . FY2025 Q1 FY2026 Q1 - - ロイヤルカスタマー リピ ート顧客 新規顧客 |
|---|---|
| リピート顧客 ロイヤルカスタマー 新規顧客 | リピート顧客 ロイヤルカスタマー 新規顧客 |
※1 ①新規開拓顧客：これまで売上がなく、直近12か月以内で初めて取引のあった顧客 ②リピート顧客：1年以上前から取引があり、直近12か月で売上が一度でもあった顧客 ③ロイヤルカスタマー：1年以上前から取引があり、年間通じて定常的に取引がある顧客
各種KPI
各種単価KPIは季節変動がありつつも上昇傾向
| （千円） | 顧客単価 | Col3 | コンサルタント ・エンジニア単価 | Col5 | Col6 | Col7 | Col8 | Col9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | |
| 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2021 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2022 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2023 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2024 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2025 F | Q1 Y202 |
| 1,014 1,035 858 868 600 700 800 900 1,000 1,100 1,200 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY202 単体エンジニア単価 連結エンジニア単価 戦略投資による稼働率低下が要因 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2021 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2022 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2023 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2024 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2025 FY | Q1 202 |
| （千円） | 顧客単価 | Col3 |
|---|---|---|
| 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 | 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 | 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 |
| 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 | 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 | 8,191 8,934 5,733 5,971 11,582 11,289 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 11,000 12,000 13,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 単体顧客単価 連結顧客単価 ロイヤルカスタマー単価 |
| Col1 | 2 810 , | Col3 |
|---|---|---|
| 2,710 | 2,710 | 2,710 |
| （件） | Col2 | Col3 |
|---|---|---|
| 1,550 1,605 2,301 2,315 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025 FY2026 プロジェクト数 単体プロジェクト数 グループ会社プロジェクト数 | プロジェクト数 | プロジェクト数 |
※今回決算よりプロジェクト数の計算方法をユニークプロジェクト数から平均数／月にしています
| （人） | Col2 | コンサルタント ・エンジニア数 | Col4 | Col5 | Col6 | Col7 | Col8 | Col9 | Col10 | Col11 | Col12 | Col13 | Col14 | Col15 | Col16 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| コンサルタント・エ 10,176 10,583 1,866 1,874 1,232 1,230 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY202 13,274 13,68 連結：エンジニア_正社員 連結：エンジニア_有期雇用 連結：パートナー | コンサルタント・エ 10,176 10,583 1,866 1,874 1,232 1,230 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY202 13,274 13,68 連結：エンジニア_正社員 連結：エンジニア_有期雇用 連結：パートナー | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ |
| コンサルタント・エ 10,176 10,583 1,866 1,874 1,232 1,230 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY202 13,274 13,68 連結：エンジニア_正社員 連結：エンジニア_有期雇用 連結：パートナー | コンサルタント・エ 10,176 10,583 1,866 1,874 1,232 1,230 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY202 13,274 13,68 連結：エンジニア_正社員 連結：エンジニア_有期雇用 連結：パートナー | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | コンサルタント・エ | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | 単体：エンジニア_正社員 単体：エンジニア_有期雇用 単体：パートナー 5,463 5,735 1,234 1,218 416 426 Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY2026 7,113 7,379 6 7 | |
| コンサルタント・エ 10,176 10,583 1,866 1,874 1,232 1,230 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025FY202 13,274 13,68 連結：エンジニア_正社員 連結：エンジニア_有期雇用 連結：パートナー | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2020 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2021 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2022 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2023 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2024 | Q1 Q2 Q3 Q4 FY2025 FY | Q1 202 | Q1Q2Q3Q4 FY2020 6 | Q1Q2Q3Q4 FY2021 | Q1Q2Q3Q4 FY2022 | Q1Q2Q3Q4Q FY2023 | 1Q2Q3Q4 FY2024 | Q1Q2Q3Q FY2025F | 4Q1 Y20 |
各種KPI算定に係る前提条件について
- エンジニア単価：※ 単体売上高は、稼働状況を考慮して、実態に合わせた稼働売上高で算定しています ※ 連結売上高は、収益認識基準を適用した売上高で算定しています
- エンジニア数：※ 末日時点での雇用契約及び業務委託・派遣契約が有効な人員数です ※ バックオフィスの人数は含んでいません
- 月額顧客単価：※単体売上高は、稼働状況も鑑みて、実態に合わせた稼働売上で算出し、業績管理上適切でないと認められる一部の事業（ライセンス販売や教 育サービス等）にかかる売上高及び顧客数は含めておりません ※連結売上高は、収益認識基準を適用した売上高で算出しています
- 月間取引顧客数：※売上高を計上した顧客数と、売上高を計上していないが稼働があった顧客数を四半期で合計した数
将来見通しに関する注意事項
本発表において提供される資料ならびに情報は、いわゆる「見通し情報」（forward-looking statements）を含みます。これらは、現在における見込み、予測およびリスクを伴う想定に基づくものであり、実質的にこれらの記述とは異なる結果を招き得る不確実性を含んでおります。それらのリスクや不確実性には、一般的な業界ならびに市場の状況、金利、通貨為替変動といった一般的な国内および国際的な経済状況が含まれます。今後、新しい情報や将来の出来事等があった場合であっても、当社は本発表に含まれる「見通し情報」の更新・修正を行う義務を負うものではありません。
株式会社ＳＨＩＦＴ
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投資判断(AI生成)
投資評価: ★★★
評価の理由:
FY2026 Q1は売上高が前年同期比15.5%増と堅調に推移し、通期目標達成に向けた順調な滑り出しを示しています。特に、積極的な採用投資（採用費が前年同期比131.4%増）により、Q2以降の成長基盤を構築している点は評価できます。売上高に対する販管費比率が30.7%増と大幅に増加した結果、営業利益率は11.7%から8.1%へと大きく低下しましたが、これは「積極的な採用投資」という戦略的な先行投資の結果であり、Q2以降の成長を見据えた一時的なものと解釈できます。
一方で、売上総利益率は前年同期の33.2%から32.5%に微減しており、稼働率の低下（Q1実績89.3%）が影響している可能性があります。経営陣は「コンサル／開発の稼働率悪化は戦略的な一時要因」とし、12月には93%台への改善を見込んでいますが、この改善が実現しない場合、利益率の回復が遅れるリスクがあります。
M&A（ニッセイコム社）については、安定的なストック収益基盤の獲得と、SHIFTの営業力・採用力・技術力を活用した「成長支援PMI」によるシナジー創出を目指しており、これは事業ポートフォリオの多様化と安定化に寄与する可能性があります。ただし、M&Aによるのれん・PPAが約102億円発生しており、将来的な減損リスクやのれん償却負担増には注意が必要です。
全体として、成長のための先行投資フェーズであり、売上成長は維持されているものの、利益率の低下とM&Aによるバランスシートへの影響が懸念されるため、平均的な評価とします。
投資判断の根拠：
保有。Q1の利益率低下は戦略的投資によるものであり、Q2以降の売上回復と利益率改善の兆しが見られるかどうかが重要です。特に、採用投資がQ2以降の売上成長にどれだけ寄与するか、また、稼働率が計画通りに回復するかを注視する必要があります。M&Aによる安定収益の獲得はポジティブですが、PMIの進捗とのれんの動向を継続的に監視する必要があります。
重要なポイント：
1. 先行投資による利益率低下: Q1の営業利益率低下は、Q2以降の成長のための積極的な採用投資によるものであり、今後の売上成長への寄与度合いが評価の鍵となる。
2. 稼働率の回復: 売上総利益率の低下（33.2%→32.5%）は稼働率の低下（89.3%）が要因であり、経営陣が示す12月93%台への回復が実現するかどうか。
3. M&AのPMI効果: ニッセイコム社買収による安定収益基盤の獲得と、SHIFTの営業・採用・技術力によるシナジー効果の早期発現が期待される。
4. AI戦略の具体化: AI活用による開発モデルの生産性向上（工数削減、売総率向上）と、テスト領域でのビジネスモデル構築の進捗。
会社への質問(AI生成)
[Q1: Q1の営業利益率が前年同期比で大幅に低下しましたが、Q2以降の利益率回復シナリオについて、具体的なKPI（例：稼働率、平均単価）の目標値と、それが達成された場合の営業利益率のレンジを教えてください。]
[Q2: ニッセイコム社買収に伴うのれん・PPAが約102億円発生していますが、このM&Aによる将来の減損リスクについて、どのような兆候を監視し、どのようなPMIの進捗をもってリスクが低いと判断しますか。]
[Q3: 営業力強化策として顧客ポートフォリオ別の戦略が示されていますが、特に「第4象限（売上高1兆円未満、年収1,016万円）」の顧客に対する営業リソース配分と、その象限における受注単価や受注サイクルにどのような変化を期待していますか。]
売上倍増のための施策(AI生成)
| 施策名 | 成功率（％） | インパクト | 評価コメント |
|---|---|---|---|
| ニッセイコム社との営業・技術連携によるクロスセル強化 | 75% | S | 買収したニッセイコム社の安定顧客基盤（ERP、公共系など）に対し、SHIFTのコンサルティング力やAI活用開発サービスをクロスセルする。特に、既存の保守運用顧客への高付加価値サービス導入を加速させる。 |
| AIモダナイズモデルの全社展開と単価向上 | 80% | A | 開発工数削減と売総率向上を実現するAIモダナイズモデルを、既存顧客および新規顧客の全開発案件に適用する。これにより、エンジニア単価を維持しつつ、プロジェクトあたりの利益率を向上させる。 |
| 営業力強化策の成果最大化と顧客単価向上 | 70% | A | 顧客ポートフォリオ別の営業戦略を徹底し、特に「ロイヤルカスタマー」への深耕（顧客単価向上）と「第4象限」へのリソース集中により、新規顧客獲得と既存顧客単価の双方を押し上げる。 |
| テスト領域におけるAI活用による案件回転率向上 | 65% | B | テストPJの期間短縮（4ヶ月→1.2ヶ月圧縮）を実現し、案件回転率を向上させる。これにより、限られたリソースでより多くの案件を処理し、売上を積み上げる。 |
最優先戦略(AI生成)
最優先戦略：ニッセイコム社との営業・技術連携によるクロスセル強化
売上を倍増させるためには、既存事業の成長に加え、新たな収益源の確保と安定化が不可欠です。今回の決算で発表されたニッセイコム社の買収は、そのための重要な柱となります。最優先すべきは、このM&Aによるシナジーを早期に最大化することです。
ニッセイコム社は、ERPや公共系（大学など）向けパッケージ保守運用など、安定したストック収益基盤を持つ企業です。一方、SHIFTは高付加価値のコンサルティングやAIを活用した開発・テストサービスに強みを持っています。この両社の強みを組み合わせることで、売上倍増への道筋が明確になります。
具体的な施策としては、ニッセイコム社の約700社の顧客基盤に対し、SHIFTの営業リソースと技術力を連携させ、既存の保守・運用案件から、より高単価なコンサルティングやAIを活用したシステム刷新（モダナイズ）案件への転換を図ります。特に、パッケージ保守運用で得られる顧客の課題や予算情報を活用し、SHIFTの「営業力強化」で示された顧客カルテ作成やROI明確化のノウハウを適用することで、クロスセルの成功率を高めます。
この戦略の成功率は75%と評価しましたが、これはSHIFTが持つ「AI活用による生産性向上」と「営業力強化」のノウハウを、ニッセイコム社の安定した顧客基盤に適用できるかどうかにかかっています。PMIのスピードが鍵となり、早期に営業・技術連携の仕組みを構築できれば、安定的なストック収益をベースに、高成長のコンサルティング・開発売上を積み上げることが可能となり、売上倍増の強力なドライバーとなります。
ITコンサルからの提案(AI生成)
ニッセイコム社とのクロスセル強化と、AIモダナイズモデルの全社展開を支援するため、ITコンサルタントとして以下の具体的な支援策を提案します。
1. 統合CRM/SFAプラットフォームの構築とデータ連携基盤の整備
- 目的: SHIFTとニッセイコム社の営業・デリバリーデータを統合し、クロスセル機会の特定と案件進捗の可視化を可能にする。
- 支援内容: 両社の既存システム（CRM/SFA、保守運用管理システムなど）のデータ構造を分析し、統合データレイクを構築します。特に、ニッセイコム社の保守・運用顧客の利用状況データと、SHIFTのコンサルティング案件パイプラインを紐づけるダッシュボードを開発します。
- 期待される効果: 営業担当者が顧客の現状（保守内容、課題、予算情報）をリアルタイムで把握し、適切なタイミングでクロスセル提案を行うことが可能になります。これにより、営業効率が向上し、クロスセル成功率が高まります。
2. AIモダナイズモデルの標準化・自動化によるデリバリー効率化
- 目的: AI活用による開発モデル（短納期・高生産性）を全社的に展開し、デリバリーの標準化と生産性向上を実現する。
- 支援内容: 既存のAIモダナイズモデルのプロセスを分析し、開発・テスト・デプロイメントの各フェーズにおける自動化ツールやフレームワークを導入します。特に、コード生成、テスト自動化、インフラ構築のプロセスを標準化し、エンジニアの属人性を排除します。
- 期待される効果: 開発期間と工数を削減し、売上総利益率を向上させます。また、標準化されたプロセスにより、新規採用エンジニアの早期戦力化も促進されます。
3. 稼働率最適化のためのリソース・アサインメント・プラットフォームの高度化
- 目的: 経営陣が戦略的に投資した採用リソースを最大限に活用し、稼働率を計画通りに回復・向上させる。
- 支援内容: 現在のアサイン管理システムを高度化し、AIを活用した需要予測とリソース最適配置アルゴリズムを導入します。これにより、プロジェクトのスキル要件、納期、エンジニアのスキルレベル、稼働状況をリアルタイムでマッチングし、最適なアサインメントを提案します。
- 期待される効果: 稼働率の低下を抑制し、戦略的投資（採用）の効果を早期に売上・利益に結びつけることが可能になります。
