Ｇ－ＡＲアドバンスト - 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: 55780
- 会社名: Ｇ－ＡＲアドバンスト
- 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13日 16:00
- PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260113532537.pdf
- YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/5578.T
決算説明資料
ＡＲアドバンストテクノロジ株式会社（東証グロース：5578）
2026年1月13日
当グループのAIを軸とした高付加価値サービスのキーワードは“AI駆動開発”
クラウド活用総合支援サービス データ・AI活用総合支援サービス
さらなる単価上昇、AI開発を中心とした高付加価値案件受注増に期待
決算ハイライト
エグゼクティブサマリー
- 2026年8月期1Qは、売上高、売上総利益、経常利益すべてにおいて前年同期比を大きく上回る形で着地
- AI開発案件および高付加価値案件の受注拡大に加え、新規に採用したコンサル/エンジニアの早期有償稼働化の推進も奏功
- AI駆動開発によるサービスアップデートにより、cnaris・datarisを含むインテグレーションの高付加価値化が進み、利益の大幅伸長に貢献
- 引き続きPROの事業基盤強化の取り組みも進展
連結業績ハイライト
- 売上高のポイント：引き続き旺盛なDX投資環境の後押やPROの売上貢献も加わり継続的に伸長
- 利益面のポイント：高付加価値案件やプロジェクト管理精度向上が売上総利益率向上に寄与
- 費用面のポイント：戦略投資を前倒ししながら、費用効率を引き上げて利益を拡大
| （百万円） | 2025年8月期1Q | 2026年8月期1Q | 増減率 |
|---|---|---|---|
| 売上高 | 2,964 | 3,896 | 31.4％ |
| 売上総利益 | 762 | 1,224 | 60.7％ |
| 販管費 | 693 | 963 | 38.9％ |
| 営業利益 | 68 | 261 | 282.3％ |
| 経常利益 | 46 | 271 | 477.6％ |
| 特別損益 | △27 | - | - |
| 当期純利益 | △12 | 124 | - |
| 売上総利益率 | 25.7％ | 31.4％ | 5.7ｐ |
| 販管費率 | 23.4％ | 24.7％ | 1.3ｐ |
| 営業利益率 | 2.3％ | 6.7％ | 4.4ｐ |
| 経常利益率 | 1.6％ | 7.0％ | 5.4ｐ |
- 売上総利益：高付加価値案件へのシフトやプロジェクト管理精度向上等による売上総利益率向上施策に取り組んだ結果+60.7%と大幅に伸長。売上総利益率30%を超えた。
- 経常利益：前年同期比＋477.6％と大幅に伸長した。
- 費用面：採用費と研究開発費は前年同期比で増加させた他、1Qの売上総利益上昇に合わせ戦略コストを当初予算以上に前倒し消化。
進捗率
- 売上高、売上総利益は計画に沿って堅調に推移
- 売上総利益・営業利益・経常利益は、高付加価値案件の受注拡大と案件単価改善、販管費のコントロールにより上期計画に対し高い進捗
| （百万円） | 2026年8月期1Q | 上期業績予想 | 上期進捗率 | 通期業績予想 | 通期進捗率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 3,896 | 7,525 | 51.8% | 16,010 | 24.3% |
| 売上総利益 | 1,224 | 2,107 | 58.1% | 4,483 | 27.3% |
| 販管費 | 963 | 1,653 | 58.3% | 3,518 | 27.4% |
| 営業利益 | 261 | 454 | 57.5% | 965 | 27.0% |
| 経常利益 | 271 | 451 | 60.1% | 960 | 28.2% |
| 当期純利益 | 124 | 275 | 45.1% | 586 | 21.2% |
- 売上高、売上総利益ともに予算計画に沿って堅調に推移。
- 営業利益、経常利益ともに上期計画値を前倒し進捗。通期の利益確保は下期偏重であるものの、売上総利益の早期増加施策が奏功し、各段階利益ともに堅調。
直近のトピックス
ZiDOMAの「ファイルサーバ構築サービス」を提供開始
- 2025年11月より新サービス「ファイルサーバ構築サービス」の提供を開始し、オンプレミス／クラウド環境に対応した最適なファイルサーバ構築をワンストップで支援
- 企業のハイブリッド運用が複雑化する中で、環境分断や属人化、運用負荷の増大といった課題を解消するため、豊富な導入実績にもとづく最適な構成設計と中立的な技術選定を提供
クラウド経営、データ・AI経営支援におけるお客様事例
300万人超の会員数を誇るふるさと納税サイト「ふるなび」モバイルファースト化を支援
BTCアプローチによるデザイン先行×Flutterで柔軟性ある継続開発を実現、高評価アプリへ成長
株式会社アイモバイルは、ふるさと納税サイト「ふるなび」のアプリ化にあたり、UI/UXの知見と柔軟な開発体制を持つARIをパートナーとして選定し、デザイン先行開発とFlutterを組み合わせてプロジェクトを進めました。ARIはペルソナ設計やカスタマージャーニーの整理、アプリに適したカラー提案、機能改善など幅広く支援し、リリース後も課題発見から修正・アップデートまで迅速に対応しました。こうした継続的な連携により、アプリは年末の需要期にも安定稼働し、ユーザー評価4.5以上を維持する高品質なサービスへと成長しました。
PMI 統合効果の最大化に向けて共同プロジェクト継続
- M&A後のプロセスにおいて、100日プランを中心としたPMI（Post Merger Integration）を実施し、さらに共同プロジェクト継続
- 主要マイルストーンは計画通りに遂行し、経営統合/意識統合/業務統合で着実な進展。これにより両社の強みを最大限活かしたシナジー創出の基盤が整いつつあり、収益力向上/採用力向上/定着率向上へと繋がった、統合効果の最大化と企業価値の向上に向けて更なる取り組みを加速させる
組織安定化と信頼関係構築を達成し、統合効果による成長戦略を加速
連結業績推移の概況
連結売上高推移
- 1Qの売上高は、前期4Qから今期1Qにかけては例年通りの伸長であり、前期比 31.4％ 増となった
- AI駆動型の開発案件、高付加価値案件の受注拡大に加え、PROの売上貢献も要因となった
| 23年8月期 | 24年8月期 | 25年8月期 | 26年8月期 1Q | |
|---|---|---|---|---|
| 累計売上高（百万円） | 10,162 | 11,129 | 14,152 | 16,010(計画値) |
連結売上総利益推移
- 1Qの売上総利益は、前期比で462百万円（売上総利益率+5.7p）の伸びとなった
- AI駆動型の開発案件、高付加価値案件の受注拡大に加え、プロジェクト管理精度向上や早期有償稼働化の取り組みも要因となった
| 23年8月期 | 24年8月期 | 25年8月期 | 26年8月期 1Q | |
|---|---|---|---|---|
| 累計売上総利益（百万円） | 2,468 | 2,837 | 3,771 | 4,483(計画値) |
| 売上総利益率 | 24.3% | 25.5% | 26.7% | 28.0%(計画値) |
高収益商材（高付加価値案件）
- 高収益商材（高付加価値案件）の売上比率をKPIとして開示
- AI駆動開発の推進等により、高付加価値案件の獲得と、通常案件の高付加価値案件化による単価の向上と利益率の改善を目指す
連結売上高における高付加価値案件比率
内、cnaris・dataris案件売上比率
高付加価値案件とは
* プロジェクト単位においては売上高総利益30%以上のもの
* AI駆動開発を軸とした
cnaris・datarisとは
* 特定の技術領域に特化した自社サービスブランドのこと
* 高収益商材（高付加価値案件）として位置づけている
売上総利益における高付加価値案件比率
内、cnaris・dataris案件売上総利益比率
コンサルタント/エンジニアを含む従業員数推移（連結ベース）
- 1Qのコンサル/エンジニア数は前年同期比で55名増加（10.0%増）
- キャリア採用のコンサル/エンジニアは前年並みの29名。1Q時点において既に2Q以降に32名の入社承諾を獲得
- キャリア採用は計画の約7割まで進捗し、今期も上期の前倒し採用を順調に推進しており、早期の有償稼働による戦力化につなげる
- リファラル採用は例年同様に堅調
従業員数（連結ベース/構成別） (名)
キャリア採用実績（連結ベース/内定承諾者含む） (名)
| 25年8月期 | 26年8月期 1Q | |
|---|---|---|
| 従業員数計 | 729 | 782 |
- YoYでコンサル/エンジニア 約55名+10.0%増
営業利益の増減益要因分析（戦略投資の増加）
- 採用・教育・研修など人的資本への投資を着実に進め、組織力強化とサービス品質向上を実現し、持続的な成長を支える基盤を着実に構築
- 研究開発費やIT基盤への投資を積極的に配分し、革新的な技術・サービスの創出と競争力強化に向けた体制を幅広く整備
- 成長投資とコスト管理の両立を徹底し、販管費の増加が持続的な事業拡大と収益力向上にしっかりと結びつく結果となったことを確認
| 25年8月期 1Q | 26年8月期 1Q | |
|---|---|---|
| 運用コスト（事業運用） | 279百万円 | 364百万円 (YoY +30.4％) |
| 戦略コスト（戦略投資） | 414百万円 | 598百万円 (YoY +44.6％) |
| 内、人材採用投資 | 68百万円 | 99百万円 (YoY +44.6％) |
| 内、研究開発投資 | 3百万円 | 17百万円 (YoY +402.2％) |
販管費の考え方
販管費は、売上総利益増加に向けた戦略投資（戦略コスト）と日々の事業運用のための投資（運用コスト）に分類しコントロールしている。
戦略投資（戦略コスト）
* 営業施策費および営業人件費
* 採用施策費および採用人件費
* 事業部マネジメント人件費
* M&AおよびPMI関連施策費
* 研究開発・新規事業開発施策費
* マーケ・ブランディング施策費
* その他
事業運用（運用コスト）
* 本社施策および本社系人件費
* 減価償却費（本社・社内系）
* 基幹システム
* ITインフラ・セキュリティ
* 内部統制・制度対応
* その他
営業利益の増減益要因分析
- 売上高の大幅な増加と売上総利益率の向上が、営業利益押し上げに大きく寄与。AI・DX分野の高付加価値案件拡大や積極的な営業活動が奏功
- 人件費・採用費・研究開発費など成長投資に向けたコスト増加は、効率的な原価管理と即戦力人材の活用でしっかりと吸収
- 通信費やその他費用の増加も見られたが、全社的なコスト最適化を推進、営業利益を大きく上回る水準を達成
- 前年同期に発生した一時費用が解消され、M&Aによるコスト増も着実にカバー。オーガニックな事業拡大と戦略的な投資が力強い業績成長を牽引
連結貸借対照表
- 業績が順調に推移したことにより自己資本比率は32.6％となり前期末比1.2p改善し自己資本を着実に積み上げ
| （百万円） | 2025年8月31日 | 2025年11月30日 | 増減 |
|---|---|---|---|
| 流動資産 | 5,023 | 5,099 | 76 |
| 現金及び預金 | 2,912 | 2,781 | △130 |
| 売掛金及び契約資産 | 2,015 | 2,138 | 123 |
| 固定資産 | 1,739 | 1,611 | △128 |
| 資産合計 | 6,762 | 6,711 | △51 |
| 流動負債 | 4,075 | 4,031 | △44 |
| 短期借入金 | 940 | 1,087 | 147 |
| 固定負債 | 518 | 451 | △66 |
| 負債合計 | 4,593 | 4,482 | △111 |
| 純資産合計 | 2,169 | 2,229 | 59 |
| 負債純資産合計 | 6,762 | 6,711 | △51 |
| 自己資本比率 | 31.4％ | 32.6％ | 1.2ｐ |
2026年8月期業績予想
連結業績予想について
- 売上高は、PRO社のM&Aとオーガニック成長により伸長。2026年8月期も既存事業の安定成長を維持し、さらなるM&Aを積極的に推進
- 売上総利益率は改善傾向を継続。経常利益は20％超の増益、経常利益率は6.0%の見込み
- AI開発案件および高付加価値案件の受注拡大、新規採用者の早期稼働化により、収益性の向上を図り、過去最高水準の売上高・利益更新を目指す
| （百万円） | 2025年8月期上期 | 2026年8月期上期 (予想） | 増減率 | 2025年8月期通期 | 2026年8月期通期 (予想） | 増減率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 6,563 | 7,525 | 14.6％ | 14,152 | 16,010 | 13.1％ |
| 売上総利益 | 1,688 | 2,107 | 24.8％ | 3,771 | 4,483 | 18.9％ |
| 販管費 | 1,416 | 1,653 | 16.7% | 2,942 | 3,518 | 19.6% |
| 営業利益 | 272 | 454 | 66.5％ | 829 | 965 | 16.4％ |
| 経常利益 | 272 | 451 | 65.8％ | 777 | 960 | 23.5％ |
| 当期純利益 | 84 | 275 | 226.8％ | 445 | 586 | 31.5％ |
| 売上総利益率 | 25.7％ | 28.0％ | 2.3ｐ | 26.7％ | 28.0％ | 1.3ｐ |
| 営業利益率 | 4.2％ | 6.0％ | 1.8ｐ | 5.9％ | 6.0％ | 0.1ｐ |
| 経常利益率 | 4.1％ | 6.0％ | 1.9ｐ | 5.5％ | 6.0％ | 0.5ｐ |
- 当期はYoYで手堅く+13.1%を見込む。売上増と粗利率の改善で、来期は+18.9%を見込む。売上総利益率28.0%超 (+1.3p)を見込む。
- 経常利益は前期比+23.5%超、経常利益率6.0%を見込む。
- 販管費は前年比＋16.7％も、営業利益は前年比+66.5%を見込む。
2026年8月期業績予想
売上高
* 引き続き好調に推移する DX 市場とともに、 AI 駆動型の開発案件および高付加価値案件の受注拡大等から二桁増収を見込む
経常利益
* 利益面では、コンサル / エンジニアの質・量両面における拡充を主軸とした積極的な人的資本投資の実施や、 AI を中心とした研究開発等のため引き続き積極的な戦略投資を行う方針であるが、 AI 開発案件および高付加価値案件を牽引役とした増収効果により経常利益は二桁増益が続く見込み
連結売上高 (百万円)
連結経常利益 (百万円)
売上総利益率の向上
22年8月期 23年8月期 24年8月期 25年8月期 26年8月期（計画値）
高水準な採用の継続
- 新卒採用において、2026年4月入社予定者数は連結ベースで55名となり初めて50名を突破
- 新卒の職性は、コンサルおよびエンジニアが中心。2025年度に増して、旧帝大含む国公立、有名私大の情報系、AI学習経験者の内定承諾者が顕著
- 当期は新卒・キャリアを合わせて160名採用を計画
新卒採用およびキャリア採用者の採用計画推移（連結ベース） (名)
- 新卒採用
- キャリア採用 採用は新卒を含む 2Q以降も積極採用継続。通期105名を計画。
KPIの拡充と積極開示について
当社の成長と持続可能性を示すために、以下のKPIを開示いたします。これらの指標は、当社の技術力、従業員満足度、製品ポートフォリオのバランスを反映しています。今後もこれらのKPIを注視し、持続的な成長を目指してまいります。
| 設定KPI | 開示タイミング | 開示開始時期 |
|---|---|---|
| コンサル/エンジニア在籍数 | 四半期毎 | ◎開示済 |
| コンサル/エンジニア離職率（定着率） | 期末 | ◎開示済 |
| 高収益商材（cnaris・dataris等）の売上比率 | 半期毎(※) | ◎開示済 |
| その他、KPI（一人当たり単価、顧客数、業種比率等） | 四半期毎予定 | 随時整備中 |
※ 算定ロジックの統一・検証を進めており、当面は半期～1年単位で開示いたします。
企業価値向上に向けた成長戦略
中長期戦略に基づく2026年8月期の重点施策
サービス戦略
当社のポジショニング
- 当社は大手SIerや専業のクラウドインテグレータとも一線を画し独自のポジショニングを獲得しています
当社のポジションマップ
| ソフトウェア寄り | ハードウェア寄り | |
|---|---|---|
| SaaS (クラウド上で提供されるアプリケーションの領域) | ||
| PaaS (アプリケーションを実行するプラットフォームの領域) | AI駆動開発 | |
| IaaS (ハードウェアやITインフラの領域) | AI駆動開発 | |
| レガシーシステム (第2のプラットフォーム寄り) | AI駆動開発 | |
| デジタル・クラウド・AIネイティブ (第3のプラットフォーム寄り) | データ・AI系ベンチャー | クラウドインフラの提供を中心とした専業のクラウドインテグレータ |
AI駆動開発を軸としたサービスアップデート進む - 先進的なAI開発技術に高い評価 -
- 当社グループは、マーケットの潮流を的確に捉え、クラウド技術とデータ・AIを活用したDXソリューション事業を展開しており、社会や顧客のニーズに即した価値提供を進めています。先行して蓄積してきたAI技術開発ノウハウおよび生成AIエージェントを活用したAI駆動開発の推進強化により、AI開発および高付加価値案件の受注拡大に加え、新規採用者の早期有償稼働化の推進により、売上高および売上総利益率が向上しています
- 各業界におけるAIを活用したDXニーズに対し、当社グループの先進的なAI開発技術が高く評価され、売上高が5,000億円から兆円規模に及ぶ複数の国内有力企業からのAI開発関連の大型案件を受注が増加、高付加価値案件増加とともに単価上昇に貢献、業績の伸長に寄与しています
AI駆動開発とは何か？ - AI駆動開発の推進強化でDXニーズをさらに取り込む -
- リード開発者が品質チェックを行える範囲で、全体システムをサブシステム/画面/モジュール単位で分割して開発していく
- 品質チェックをAIがアシストすることで、1人のリード開発者が担える範囲を拡大する
- さらに自動化が進めば、複数のAIに並行実行させる事も可能になる
【今後予想】
* 例えばこれまで3人で開発していたアプリケーション開発を、AIエージェントを活用することで1人で作成し、3倍のアウトプットを生み出すことが可能
* AI活用に長けたエンジニアは生産性が飛躍的に向上し、そうでないエンジニアとの生産性格差が拡大していく
* AI Readyな状態のエンジニアがどれだけいるか、その中からリード開発者を育成できるかという「質」の勝負になると予想する
新たな重点顧客層(ロイヤルカスタマー)からのAI開発案件の受注が拡大中
人的資本経営に基づく人材戦略
IT業界は「人の能力が資本」デジタル人材の採用・育成・定着への積極投資
社員採用・育成・定着への組織強化に向けた投資
新卒社員の定着率
* 当社の新卒3年以内の定着率 87％
* 国内企業の新卒3年以内の定着率平均は66%前後 [※]
※ 厚生労働省「新規学卒就職者の離職状況」令和7年10月24日発表（令和4年3月卒業者）を基に当社作成
人事部門への集中投資 特に新卒社員の高い定着力
収益とコンサル/エンジニアの相関関係
コンサル/エンジニア社員1000名体制へ（協力会社含む2000名体制へ）
- 現在のグループ技術社員約600名の体制を、AI Readyな技術体制に強化しつつ、技術社員1000名体制（協力会社含む2000名体制）に伸長させていく
AI駆動スキルを持つビジネスコンサル/PMの育成および採用強化
現在のグループ技術社員600名の体制を、AI readyな技術体制に強化しつつ、特にコンサルタントおよびPMの増加にも注力していく
- ファーム出身の即戦力コンサルを18人新規採用予定
- エンジニア22人をコンサル部門に異動、技術出身のコンサルに育成
エンジニアからPM/コンサルへステップアップ強化。PMとコンサルの行き来も活発に。
採用ブランディングおよび認知向上を狙い、Youtube公式チャンネルを活性化
- 採用活動のさらなる強化と企業認知度向上を目的として、YouTube公式採用チャンネルを新たに開設。動画コンテンツを通じて、当社の魅力や働く環境、社員の声を幅広く発信し、多様な人材との新たな接点創出を目指す
クラウド・AI・データにかかる技術力の強化
- グループ全体で、AWSの認定資格数は765個、Microsoft Azureの認定資格は114個となった。顧客のニーズに合わせた計画から導入、運用までを一気通貫でサポートできる技術基盤をさらに強化していく
クラウド認定資格数（2025年11月末現在）
* AWS 認定資格総数 765 個 (APN Certification Distinction)
* Microsoft Azure 認定資格総数 114 個
資本活用による成長戦略
連続成長 ＆ 非連続成長 の組み合わせによるさらなる成長
- 既存ビジネスの成長加速による着実なオーガニック成長の積み上げ
- シナジーあるM&Aの他、資本提携・業務提携による積極的なインオーガニック成長の取り込み
企業価値向上につながるM&Aおよび各種提携の実現
M&A推進チーム発足
* M&A・資本・業務提携の対象となる企業候補（同業にフォーカス）
* テックベンチャー、AIベンチャー他、100名超規模のIT企業等
* 売上・利益向上、主力ビジネス補完、人材獲得、ビジネス領域拡大などによる成長加速
* グループシナジーを創出し、顧客の問題解決、社会の未来発展への貢献
さらなる成長基盤の拡充
収益拡大に向けた成長戦略
連続成長＆非連続成長の組み合わせにより
株主還元施策
株主還元施策について
- 当社の認知度向上および個人投資家の取引活性化を図る目的で、株主優待制度を導入し年1回「Amazonギフトカード（1,000円相当分）」を株主の皆様へ贈呈しております
- 2月末日現在の株主名簿記載または記録された株主のうち、当社株式「100株(1単元)以上」を保有する株主様に、Amazonギフトカード1,000円分を贈呈予定（25年11月末基準日の1：3の株式分割後も1単元以上での権利確定を維持）
株主の皆様へ、年1回「Amazonギフトカード」1,000円相当分を贈呈
* 2月末日現在の株主名簿に記載または記録された株主のうち、100株（1単元）以上を保有する株主様
株主還元施策について
中長期的な企業価値向上を実現していきます
普通配当実施
* 2026年8月期は、1株当たり7円（分割前1株当たり）
株主優待
Appendix
会社概要
コーポレートデータ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 商号 | ＡＲアドバンストテクノロジ株式会社（略称：ARI） |
| 資本金 | 1億4,215万円（2025年11月末現在） |
| 設立 | 2010年1月20日 |
| 代表者 | 代表取締役社長 武内 寿憲 |
| 社員数 | 586名（グループ社員計782名）（2025年11月末現在） |
| 事業内容 | クラウド技術とデータ・AI活用によるDXソリューション事業 |
Alternative + Resolution + Advanced technology = Invent & Innovation
本社所在地および事業所
* 【渋谷本社】東京都渋谷区渋谷2-17-1 渋谷アクシュ18F
* 【関西支社】大阪府大阪市北区堂島1-5-17 堂島グランドビル8F
* 【名古屋支社】愛知県名古屋市中村区名駅2-38-2 オーキッドビル8F
届出等
* 全省庁統一資格 0000132746
* ISO27001取得 JP17/080465
* プライバシーマーク登録番号 第17000819号
* えるぼし認定（認定段階3）
グループ会社
* 株式会社エーティーエス
* 株式会社ピー・アール・オー
ありたい姿
Mission -経営理念
先進性ある技術を通して、顧客の問題解決と社員の幸せを創造し、社会の未来発展に貢献する
Value -行動指針
クラウド技術とデータ・AI活用によるビジネストランスフォーメーションデザイナーとして社会変革をリードする
創業からの歩み
創業来、クラウドプラットフォーマーとの協業をベースに、DX、クラウド、データ、AI分野でのサービス展開により事業拡大
創業からの売上高推移（2018年8月期より連結表記）
経営陣紹介
DX ソリューション事業を支える経験豊富な経営陣
- 代表取締役社長 武内寿憲：創業者。グローバル企業にてITビジネスのマネジメントに従事、システムインテグレータにて経営幹部を経験後、仮想化および自動化技術を軸としたITベンチャーとして当社設立
- 取締役執行役員 山岡択哉：アウトソーシングサービス企業、システムインテグレータでの営業経験を経て、当社入社、執行役員就任後、取締役執行役員として事業掌管。経営学修士(MBA)
- 取締役執行役員 竹内康修：フューチャーアーキテクト、独立系コンサルファームでのIT・業務改革コンサルタントを経験、当社執行役員就任後、取締役執行役員として管理管掌
- 取締役執行役員 中野 康雄：フューチャーアーキテクトにてディレクター、ディー・エヌ・エーにてサービス企画、開発マネージャーを経て、当社取締役執行役員として事業掌管
- 取締役執行役員 新家 剛：外資系企業にてITサービス事業の経験を経て当社入社、関西支社長から執行役員就任後、当社取締役執行役員として事業掌管
- 取締役 髙橋 英昌：電通国際情報サービスにて金融事業を経験、同社米国法人社長等を経て、当社入社、執行役員就任後、取締役として事業掌管
- 社外取締役 森本 千賀子：リクルートにて人材ビジネスのコンサルタント経験等を経て、当社社外取締役および独立役員
- 社外取締役 藤宮宏章：TIS入社後、同社代表取締役社長及び代表取締役会長を経て、当社社外取締役および独立役員
ビジネスモデル（事業内容・収益構造）
事業系統図
グループ企業とのシナジー体制を一体的に構築し、顧客企業群へサービスを提供しています
顧客企業
インターネット、製造業、流通業、サービス業、金融業、官公庁、ITメーカー等
収益構造
- 主力の役務は稼働人数×単価、オファリングサービスやプロダクトはサービス単価/ライセンス単価×販売数となる
- 主力の役務とオファリングサービスの拡大は、エンジニア数が最重要要素となる
- 将来のエンジニア数の増加、プロダクト・サービスの販売拡大のために、販売管理費の先行投資を加速
売上高 ＝ 役務収益 + オファリングサービス収益 + プロダクト収益 + その他
売上総利益 ＝ 売上高 - 売上原価
事業内容
サービスのカバー範囲
デジタルシフトを実現するために、AI活用、データ活用といった顧客のニーズごとに要素技術をクロスセル提供、サービスのケイパビリティを最大化させています
競争力の源泉(強み・優位性)
BTCアプローチによる差別化戦略
DX専門人材の迅速かつ最適なプロジェクト組成の仕組みで付加価値の最大化を実現
BTCアプローチ戦略の概略
DX推進に必要な5つのロール人材 [※] を網羅的に配置
- ビジネスアーキテクト
- デザイナー
- ソフトウェアエンジニア
- データサイエンティスト
- サイバーセキュリティ
[※] IPA「デジタルスキル標準」を基に当社作成
ハイブリッドアプローチによるクロスセル、アップセルの流れ
顧客接点機会の創出から、顧客LTVの最大化へつなげていく循環型サイクルのアプローチモデル
ハイブリッドアプローチと呼ばれる仕組み化されたセールスプロセスを確立
領域特化型サービスブランド群をはじめとした高付加価値サービスの拡販強化
- クラウドの守護神“クナリス”：全知全能の神“ゼウス”のように、
- データ・AIの女神 “デタリス”：知恵を司る女神“アテネ”のように、
自社開発プロダクト
顧客創出のDX化を実現するAIを主軸としたプロダクトを展開
- AI活用分野：業務自律化・省人化のためのAIマルチエンジン
- ビッグデータ活用分野：ビッグデータを適正活用するための統合管理ソリューション
- クラウドコンタクトセンタ分野：コンタクトセンター運営の稼働状況をリアルタイムに可視化する分析サービス
サービスを支えるクラウド技術基盤
- グローバルNo.1クラウドプラットフォーマーのAWS社のアドバンストティアパートナーに認定
- またAmazon Connect Delivery、Well-Architected Partner Program、内製化支援推進AWSパートナー認定など様々な認定をAWSから取得している
クラウドにおけるグローバル基準のソリューションサービスを提供できる実績とノウハウを保有している事業者にAWSから、AWS Partner Network（以下、APN）認定がなされる。APNはAWSを活用して顧客向けのソリューションとサービスを構築しているテクノロジーおよびコンサルティング企業向けのグローバルパートナープログラム
サービスを支えるプロジェクト品質管理
- プロジェクト品質管理を担当するPMO組織を設置、プロジェクトを可視化し、品質を定期的にモニタリング
- 不採算およびプロジェクトのトラブルを未然に防止する施策を展開
継続的な運用改善で品質向上を実現
サービスを支えるリソース基盤およびデジタル人材の動員力
- 当社の強みの一つとしてビジネスパートナーの調達力があり、250社超との協力関係を構築
- 他方、当社グループにおけるDX人材サービスの中心である株式会社エーティーエスは、DX人材獲得のためのマッチングプラットフォーム「テクパス」を主軸に、顧客が求める人材を集客し、提供する仕組みを実現
DX人材獲得のためのマッチングプラットフォーム
登録者数推移
お客様事例
クラウド経営、データ・AI経営支援におけるお客様事例
GMOあおぞらネット銀行様
GMOあおぞらネット銀行が提供するBaaSへのAWS導入をARIのcnarisチームが支援
GMOあおぞらネット銀行では、銀行APIや組込型金融の分野で業界をリードし、BaaS（Banking as a Service）の普及を推進しています。2018年7月の事業開始直後から、いち早く銀行APIの提供を開始し、現在では顧客のニーズに応えるために35種類のAPIを提供しています。BaaS byGMOあおぞら の提供範囲を拡大し、金融サービスのクオリティを向上させるためにパブリッククラウドの導入が必要に。AWSの導入により、GMOあおぞらネット銀行は顧客に対してより効率的にサービスを提供できるようになりました。
株式会社ワークマン様
ZiDOMA dataでファイルサーバを可視化し、確実なクラウド移行とデータ資産化を支援
株式会社ワークマンでは、保守期限が迫る約7年利用した約15TBの大規模ファイルサーバをGoogle Driveへ移行するにあたり、膨大な手間と不要データ選別の課題を抱えていました。サービス内容が明確かつリーズナブルなARIのファイルサーバデータ移行サービス（ZiDOMA data）を採用。ARIはZiDOMA dataによる精密分析で、退職者ファイルやバックアップなど「眠ったデータ」を可視化し、約7年分の不要データを整理・資産化を支援しました。また、現場の混乱を避ける柔軟な段階的移行計画を実行し、アクセス権不足などの複雑な課題を解決。これにより、想定スケジュールよりも早期に正確なクラウドシフトを実現しました。
都築電気株式会社様
UI/UXデザイン標準化、デザイン先行開発によるプロダクトの品質向上をARIが支援
都築電気株式会社は、エンジニア個人のセンスに依存し属人化していたUI/UXデザインプロセスを標準化し、再現性の高い開発プロセスを確立することを課題とされていました。ARIは、その課題に対し「人間中心設計(HCD)」に基づくUI/UXデザインノウハウを提供し、コンサルティングと実案件への伴走支援を実施しました。その結果、策定されたUI/UX指針は全社開発標準『Tsuzuki Style』に組み込まれ定着化し、全社100名以上へのナレッジ浸透と技術レベル向上に貢献し、内製化への道筋を開きました。今後はAI・データ活用やクラウド技術などのDX領域でも協業を展望しています。
市場環境
AWSを中心としたクラウドプラットフォーマーの動向
2024年における世界のIaaS市場は1,717億ドル（前年比122.5%）。市場トップはAWSが37.7%、Microsoft Azureが23.9%で2社で61.6%を占める
当社の注力領域とも合致
当社はAWSを中心に、Microsoft・Googleといったグローバルリーダーの3社に注力し、マルチクラウドなサービス展開をしている
国内クラウド市場売上額予測
国内クラウドサービス市場については、2022年～2028年の年間平均成長率は16.3％で推移し、2028年の市場規模は2023年比約210％の16兆6,285億円、今後の国内クラウドサービス市場の成長を牽引するのはDX分野と予測
クラウドサービス市場の成長は、当社の注力領域と合致
クラウドを優先的に検討するクラウドファースト戦略が企業に浸透することが予想され、これらの需要を獲得に取り組んでいく
ITサービス需要の構造変化について
従来型のITサービス市場が2020年以降減少する一方、第３のプラットフォームと呼ばれる、クラウド、モビリティ、ソーシャル、ビッグデータ/アナリティクス、IoT/AIにかかる投資の市場が大幅に増加する見通し。当社も近年、第3のプラットフォームに対応した新たな技術に注力している。
第３のプラットフォームの分野は、当社の注力領域とも合致
先進のクラウドネイティブ技術の需要の他、データ活用、AI活用の需要増加が見込め、これらの需要を獲得に取り組んでいく。
生成AIの今後の見通し
2022年以降、生成AI市場の成長率は年率42％と飛躍的な増加傾向があり、デバイス・インフラ市場が先行して拡大しているが、中長期的にはソフトウエア・ITサービス市場も拡大していく見通し。当社においても後述の通り、AI活用を前提としたSI開発の引き合い・取り組み事例が増えてきている。
生成AIを利用したソフトウェア・ITサービス分野は、当社の注力領域とも合致
今後もデータ・AI活用の需要増加が見込め、これらの需要を獲得に取り組んでいく。
DX人材市場の動向
- デジタル技術革新や各企業内のシステム化を超えたDXの本格始動に伴い、必要なスキルセットが多様化
- 実際の企業の声としてもDXを推進する人材の「質」「量」の不足度合は増加傾向
DX推進に必要な5つのロール
* ビジネスアーキテクト
* デザイナー
* ソフトウェアエンジニア
* データサイエンティスト
* サイバーセキュリティ
投資判断(AI生成)
投資評価: ★★★★
評価の理由は、ARアドバンストテクノロジ（ARI）が、非常に高い成長率と収益性改善を達成している点にあります。特に、1Qの売上高成長率31.4%、経常利益成長率477.6%は特筆すべき実績です。売上総利益率が25.7%から31.4%へ大幅に改善しており、これは「AI駆動開発」を軸とした高付加価値案件へのシフトが具体的に収益に結びついていることを示しています。
経営陣が強調する「AI駆動開発」による高付加価値案件の受注拡大と、それに伴う単価上昇は、財務数値に明確に表れています。また、従業員数もYoYで10%増加し、採用投資が早期有償稼働に繋がっている点もポジティブです。自己資本比率も32.6%と安定しており、財務基盤は堅固です。
一方で、通期予想の進捗率が売上高で51.8%であるのに対し、利益面では上期計画を上回る進捗を示しており、利益の質が高いことが伺えます。しかし、通期予想の売上高成長率が13.1%と、1Qの実績（31.4%）と比較して控えめである点には注意が必要です。これは下期に売上が偏重する計画であるか、あるいは1Qの勢いが持続しないリスクを織り込んでいる可能性があります。
市場環境としては、クラウド、AI、DX分野の需要が旺盛であり、同社のポジショニング（BTCアプローチ、AI駆動開発）は市場トレンドと合致しています。競合優位性は、技術力と人材育成戦略（新卒定着率87%）に裏打ちされていますが、AI駆動開発の具体的な成果や、競合他社との差別化の持続性については、さらなる詳細な開示が求められます。
総合的に見て、現在の実績と成長戦略の実行力は高く評価できますが、通期予想の保守性や、高付加価値案件の定義の具体性、競合優位性の持続性について厳格な評価が必要です。
投資判断の根拠：
1Qの実績は極めて好調であり、高付加価値案件へのシフトが利益率の大幅改善に直結している事実は高く評価できます。人材投資も進んでおり、将来の成長基盤が整いつつあります。ただし、通期予想の保守性や、AI駆動開発の具体的な競争優位性の持続性については、さらなる検証が必要です。
重要なポイント：
1. 売上総利益率の急激な改善（25.7%→31.4%）：高付加価値案件へのシフトが明確に利益に貢献している。
2. AI駆動開発の具体的な成果：単価上昇と利益率改善の主要因となっている。
3. 人材戦略の有効性：新卒定着率87%は業界平均を大きく上回り、人材基盤の安定に寄与している。
4. 通期予想の保守性：1Qの勢いに対して通期予想の成長率が控えめであり、下期への依存度が高い可能性がある。
会社への質問(AI生成)
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高付加価値案件比率の定義と持続性について：売上総利益率30%以上の案件を高付加価値案件と定義されていますが、AI駆動開発による高付加価値案件の受注単価上昇は、今後も継続可能でしょうか。競合他社と比較した際の価格競争力や、案件単価の具体的なベンチマークについて教えてください。
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通期売上高予想の保守性について：1Qの売上高成長率が31.4%であったにもかかわらず、通期予想の成長率が13.1%と控えめなのはなぜでしょうか。特に下期に売上が偏重する計画の背景と、1Qの勢いが通期に反映されない具体的な要因をご教示ください。
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AI駆動開発の生産性向上効果の定量化について：AI駆動開発により「3人で開発していたものが1人で作成可能になる」とありますが、この生産性向上が、実際にコンサルタント・エンジニア一人当たりの売上高や利益率にどの程度貢献しているか、具体的なKPIや実績値で示していただけますか。
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 |
|---|---|---|---|
| AI駆動開発の標準化とリードタイム短縮 | 85% | S | AI駆動開発の生産性向上効果を全社的に標準化し、受注キャパシティを拡大する。リードタイム短縮により、より多くの案件を短期間で消化可能にする。 |
| 既存顧客への高付加価値サービス（cnaris/dataris）のクロスセル強化 | 75% | A | 既存顧客基盤に対し、AI/データ領域のサービスを深耕。LTV向上と安定収益の確保を目指す。BTCアプローチの活用が鍵。 |
| M&Aによる特定技術領域の即時獲得とPMI加速 | 70% | A | AI/データ領域で高い技術力を持つ企業を戦略的に買収し、即戦力となる人材と技術ポートフォリオを獲得。PMIを迅速に進める。 |
| コンサルタント/PMの育成プログラムの強化と異動促進 | 65% | B | エンジニアからコンサル/PMへの異動を加速させ、高単価案件の受注・管理能力を強化。人的資本の最大活用を図る。 |
最優先戦略(AI生成)
最優先戦略：AI駆動開発の標準化とリードタイム短縮
現在のARアドバンストテクノロジ（ARI）の成長ドライバーは、AI駆動開発を軸とした高付加価値案件の受注拡大と、それに伴う売上総利益率の改善です。1Qの好調な実績は、この戦略が市場に受け入れられていることを示しています。しかし、この成長を売上倍増に繋げるためには、AI駆動開発による生産性向上効果を全社的に標準化し、受注キャパシティを拡大することが不可欠です。
資料では「AI活用に長けたエンジニアは生産性が飛躍的に向上し、そうでないエンジニアとの生産性格差が拡大していく」と指摘されており、これは「質」の勝負になると述べています。この「質」の差を埋め、全社的な生産性を底上げすることが最優先事項です。
具体的には、リード開発者が品質チェックを行える範囲でAIエージェントを活用し、開発プロセスを自動化・効率化する「AI駆動開発」のベストプラクティスを確立し、全エンジニアに展開する必要があります。これにより、リード開発者一人当たりの担当可能範囲が拡大し、開発リードタイムが短縮されます。リードタイムの短縮は、同じリソースでより多くの案件を消化できることを意味し、売上倍増の直接的なボトルネック解消に繋がります。
この戦略の成功は、採用した新規エンジニアの早期有償稼働化にも寄与し、人材投資の効率を最大化します。また、高付加価値案件の単価を維持しつつ、開発キャパシティを増やすことで、通期業績予想の保守的な見通しを上回る成長を実現する基盤となります。
ITコンサルからの提案(AI生成)
AI駆動開発の標準化とリードタイム短縮を支援するため、ITコンサルタントとして以下の具体的な支援を提案します。
-
AI駆動開発プロセスのデジタル化と標準化プラットフォーム構築
- 目的: AI駆動開発のベストプラクティスを全社的に展開し、生産性のばらつきを解消する。
- 支援内容: 開発プロセス全体（要件定義、設計、コーディング、テスト、デプロイ）におけるAIエージェントの活用手順を標準化し、それを実行・管理するための統合プラットフォームを構築します。具体的には、開発環境と連携したAIアシスタントの導入と、開発成果物の品質チェック自動化フローを設計・実装します。
- 期待される効果: 開発リードタイムの短縮と、開発品質の均質化。エンジニアのスキルレベルに依存しない生産性向上が見込めます。
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開発リソース配分最適化のためのAI駆動型リソース管理システム導入
- 目的: 開発キャパシティの最大化と、案件ごとのリソース配分を最適化する。
- 支援内容: 既存のプロジェクト管理システムと連携し、AI駆動開発の進捗データ（コード生成量、テスト通過率、レビュー時間など）をリアルタイムで収集・分析します。これにより、各エンジニアの生産性予測に基づき、最適な人員配置とスケジューリングを自動提案するシステムを導入します。
- 期待される効果: 人的リソースの稼働率向上と、プロジェクト遅延リスクの早期検知・解消。
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技術資産（AIモデル・開発コンポーネント）の再利用性向上とナレッジベース構築
- 目的: 開発効率をさらに高めるため、過去の成果物を再利用可能な資産として体系化する。
- 支援内容: 開発されたAIモデル、共通コンポーネント、設計パターンなどをタグ付け・メタデータ付与し、検索・再利用が容易なナレッジベースを構築します。特に、cnarisやdataris関連の技術資産のカタログ化を優先的に実施します。
- 期待される効果: 開発のゼロベースからの着手を減らし、新規開発における工数を削減。高付加価値案件の利益率をさらに押し上げます。
