スリーエフ - 2026年2月期 期末決算説明資料 ★★★
icebreaker基本情報
- 会社コード: 75440
- 会社名: スリーエフ
- タイトル: 2026年2月期 期末決算説明資料
- 発表日時: 2026年04月09日 16:00
- PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260408500211.pdf
- YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/7544.T
2026年2月期 期末決算説明資料
株式会社スリーエフ 2026年4月9日
事業環境
当社の状況
2026年2月期について
物価上昇の継続に伴う生活防衛意識の高まりを背景に、来店頻度の低下などにより来店客数は前年を下回る状況。
一方で、商品価格の上昇や付加価値商品の強化により、客単価の上昇が継続。
円安基調の継続や原材料価格の高騰に加え、人件費・エネルギーコストなどの上昇により、コスト負担は増加。
「中長期経営計画」の６年目は、「個店最適化」と「加盟店経営の安定化」を重点戦略とした各種施策が奏功し、 既存店客数伸長率は100.6％と、４か年連続で前年を上回ったことなどにより、全店平均日販は619千円と過去最高を 更新し、経常利益および親会社株主に帰属する当期純利益の中期目標を、１年前倒しで達成した。
①ローソンチェーン50周年記念販促とAI発注システム「AI.CO」の活用強化で、主力デイリー商品の売上は大幅増。
②夏場の高温継続に加え、独自商品（やきとり・チルド弁当など）の計画的な投入や増量キャンペーンが売上向上に 寄与。あわせてドリアなどの新カテゴリ展開により、新たなファン層の獲得を推進。
③ブランド転換に伴う改装工事リース費用の一部低減などにより、営業利益・経常利益ともに前期比で増益を達成。goozは、行楽需要や周辺イベントが来店客数を押し上げ。価格戦略のメリハリとオリジナル雑貨の展開などにより、 ブランド力を強化。
2026年2月期連結決算実績
| 2024年2月期 | 2025年2月期 | 2026年2月期 | 前年同期 増減率 | 2027年2月期 中長期経営計画 最終年度数値目標 | |
|---|---|---|---|---|---|
| チェーン全店売上高 (単位：百万円) | 65,848 | 67,059 | 69,853 | 4.2% | ― |
| 営業総収入 (単位：百万円) | 13,857 | 13,916 | 15,084 | 8.4% | ― |
| 営業利益 (単位：百万円) | 909 | 997 | 1,414 | 41.8% | ― |
| 経常利益 (単位：百万円) | 914 | 1,003 | 1,428 | 42.3% | 1,000以上 |
| 親会社株主に帰属する当期純利益 (単位：百万円) | 217 | 289 | 382 | 31.9% | 300以上 |
業績は堅調に推移し、中長期経営計画最終年度の数値目標を1年前倒しで達成
経常利益増減分析(2025年2月期対比)
（単位：百万円）
▲２１３ その他収入の増加等
＋１０ 販管費の増加等
＋６２７ 売上・粗利（ロイヤリティー）の増加等
１,４２８
売上 販管費
１,００３
チェーン全店売上高 + 4.2％
ローソン・スリーエフ + 4.0％
・販促費 + 32.8％
・gooz + 13.0％
・水道光熱費 ▲ 2.9％
・リース料 ▲ 57.3％
粗利 ・ローソン・スリーエフ + 0.2％
2025年2月期 実績
2026年2月期 実績
販管費が増加したものの、売上・粗利の伸長により大幅な増益を達成
連結売上高経常利益率と主な経費の推移
| (百万円) | (％) | |||
|---|---|---|---|---|
| 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 | 0 20 40 60 80 100 120 140 160 | |||
| 経常利益 | 914 1,003 1,428 1,340 | 連結売上高経常利益率の推移 | 6.6 7.2 9.5 8.9 | |
| 2024年2月期 | 売上高経常利益率 | |||
| 2025年2月期 | ||||
| 2026年2月期 | ||||
| 2027年2月期(予想) | ||||
| (ローソン・スリーエフ)主な経費の推移 | ||||
| 店舗什器リース料負担 | ||||
| 光熱費本部負担 | ||||
| 販促費 | ||||
| ※(前期)2025年2月期実績を100とした場合の推移 |
販管費増を売上増で吸収し利益率が大幅上昇。リース料低減も収益改善を強力に後押し
ローソン・スリーエフの状況①
大手チェーンとの既存店売上高伸長率比較 ローソン・スリーエフ
(％) ローソン・スリーエフ A社 B社 C社
既存店売上高 伸長率
2026年2月期 103.9％
2025年2月期 103.4％
2024年2月期 103.5％
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q
2024年2月期 2025年2月期 2026年2月期
客数が伸び悩む環境下においても、各種販促や品揃え拡充により売上は安定的に成長
ローソン・スリーエフの状況②
大手チェーンとの全店平均日販比較
新店の平均日販推移
750 700
2026年2月期新店 2025年2月期新店
(千円) ローソン・スリーエフ A社 B社 C社 (千円) 2024年2月期新店 2023年2月期新店
※大手チェーンの2026年2月期実績は第3四半期時点の公表値です。 702 2022年2月期新店 2021年2月期新店
700 691 692 650 2020年2月期新店 平均日販 639 640
670 前期比 +18千円 604 646 650 642 600 580 619 550 601 601 574 561 590 550 561 545 573 550 533 534 556 500 511 522 500 450 498 2018年3月 全店転換完了 486 450 400
2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2026年 2023年 2024年 2025年 2026年
2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期
中長期経営計画の目標（1万円/期）を大きく上回る前期比1万8千円増を達成
ローソン・スリーエフの状況③
既存店売上高・客数・客単価伸長率と月平均気温の前年差（横浜市)
106.9
2026年2月期
105.0 既存店伸長率
104.6
104.2 104.1
103.5 103.5 103.8 103.7 103.9 103.4
104.4 104.2
104.2
102.2 101.9 売上高 103.9％
103.2 103.3 103.1 103.4 103.1 101.7
102.5 102.7
102.5
101.9 101.9
101.4
100.9
100％
100.3 100.5 100.7 100.2 100.7 客 数 100.6％
97.8
気 温 0.9 1.6 0.2 97.6 0.3 1.6 客単価 103.3％
前 0℃
年 -1.3 -0.3
-2.1
-0.6
差 -0.6 -0.6
-1.0
25年3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 26年1月 2月 月平均気温前年差(℃) 売上高前年比 客数前年比 客単価前年比
注）横浜市の月平均気温の気温差（出所：気象庁ホームページより）
夏場の高温継続による客数増に加え、客単価も大きく伸長し好調な売上を牽引
ローソン・スリーエフの状況④
加盟店利益の推移 一店舗当たりの加盟店支援額推移
※(前期)2025年2月期実績を100とした場合の推移 ※(前期)2025年2月期実績を100とした場合の推移
110 200
180
100
160
90
140
120
80
100
70
80
60 60
2023年 2024年 2025年 2026年 2023年 2024年 2025年 2026年
2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期 2月期
売上向上と支援の大幅強化によりコスト増を吸収し、加盟店利益は前年超えを達成
ローソン・スリーエフの状況⑤
看板商品「やきとり」の継続的な新商品投入と割引キャンペーンが売上を牽引 ローソン・スリーエフ独自商品の平均日販推移
※(前期)2025年2月期実績を100とした場合の推移
110 2024年2月期 2025年2月期 2026年2月期
大人鶏つくね坊 山椒
100 チルド技術を駆使した本格的な「ドリア」「グラタン」の展開をスタート
90 緑黄色野菜のミートドリア 照焼きチキンの大きなグラタン
80 独自商品全体 やきとり
看板商品「やきとり」が大幅伸長、ドリアなどの新カテゴリも客層拡大に寄与
gooz(グーツ)の状況
高温・行楽需要
夏場の高温によりアイス コーヒーやソフトクリーム の販売が好調。 イベント開催や行楽需要の 高まりも寄与し、全店で日 販が伸長。
商品・価格戦略
原材料価格高騰に対応すべ く一部店内調理品の価格改 定を実施。 一方で手頃な価格帯商品を 拡充し、メリハリのある価 格戦略を推進。主力のコー ヒーと親和性の高いベーカ リーなどを強化。
ブランド訴求強化
自宅でも「gooz」を楽し めるオリジナルワンド リップコーヒーやタンブ ラー・マグカップなどを 新たに展開。 ブランド認知向上とファ ン層の拡大に取り組む。
持続可能な循環型モデル
旗艦店のいちょう並木通り店 では、抽出後のコーヒー粉を 堆肥化し、栽培された青果を 店内調理品の食材として使用 する取り組みを推進。
行楽需要やイベント開催に加え、商品・価格戦略も奏功し全店で日販が伸長
2027年2月期の取り組み
経営環境
ブランド転換に伴うリース料負担が低減し、収益構造 は安定期へ。
堅実な収益基盤を背景に、持続的成長に向けたハード ・ソフト両面への積極投資を継続。
「中長期経営計画」の最終年度となる2027年2月期は「収穫期」と位置付け、これまでの投資を確実な成果へ繋げる とともに、次の10年における持続的な成長を見据えた新たな「中期経営計画」の策定を進める。
：個店最適化の推進
独自商品の提案強化 ：定番商品と独自商品（やきとり・チルド弁当、お惣菜など）の充実により、来店動機の向上 と「個店平均日販」のさらなる上昇を図る。
「AI.CO」の徹底活用 ：粗利益の向上を図るとともに、値引き推奨機能を徹底的に活用し、廃棄ロス削減と「加盟 店利益」の最大化を高い次元で両立。
再契約の推進 ：ブランド転換10年目を迎える加盟店との再契約を推進し、持続可能な店舗運営を実現。
：構造改革による新たな収益モデルの構築
独創力の向上と効率化 ：KPI管理の導入でオペレーションを効率化。店内調理品の強みを活かし、立地特性に応じ た新たな収益モデルを構築。
2027年2月期連結業績予想
(単位：百万円)
| 2026年2月期 | 2027年2月期予想 | 2027年2月期 中長期経営計画 最終年度数値目標 | |
|---|---|---|---|
| チェーン全店売上高 | 69,853 | 71,000 | 1.6% |
| 営業総収入 | 15,084 | 15,100 | 0.1% |
| 営業利益 | 1,414 | 1,330 | △ 6.0% |
| 経常利益 | 1,428 | 1,340 | △ 6.2% |
| 親会社株主に帰属する当期純利益 | 382 | 300 | △ 21.5% |
売上の上昇によりコスト増の中でも中長期経営計画の数値目標を確実に達成
【再掲】中長期経営計画(2021年2月期~2027年2月期)の概要
基本方針
数値目標(計画最終年度)
「10年間を一括りで考える“10年経営”を実施します」
「毎期継続的に、個店平均日販を1万円ずつ向上させます」
「販売費を段階的に増加し続け、加盟店支援を充実させます」
「人件費の増加に対応した労働環境の改善と加盟店利益の向上 を両立させます」
「加盟店と本部の“一塊経営”を実現します」
経常利益 10億円以上
親会社株主に帰属する当期純利益 3億円以上
「社是に掲げる“奉仕の経営”を実践します」
投資判断(AI生成)
投資評価: ★★★
評価の理由：
スリーエフは、2026年2月期において、中長期経営計画の目標を1年前倒しで達成しました。特に注目すべきは、客数減少の環境下で客単価を大幅に向上させ、既存店売上高伸長率を競合他社と比較しても堅調に推移させている点です。全店平均日販が過去最高を更新し、経常利益率が9.5%に達するなど、収益構造の改善が明確に見られます。
この改善の主な要因は、AI発注システム「AI.CO」の活用による廃棄ロス削減と、ブランド転換に伴うリース料負担の劇的な減少（前期比57.3%減）です。これらの構造改革が、コスト増を吸収し、大幅な増益に貢献しました。
一方で、2027年2月期の業績予想では、売上高は微増（+1.6%）に留まるのに対し、営業利益・経常利益・純利益はいずれも前年比で減少する見込みです。これは、リース料負担の低減効果が一巡し、人件費や販促費などのコスト増が利益を圧迫するためと考えられます。経営陣はこれを「収穫期」と位置づけ、次の成長に向けた投資期間への移行と説明していますが、利益の減少は懸念材料です。
また、既存店客数は100.6%と微増に留まっており、売上成長の多くを客単価上昇に依存している構造が続いています。競合他社との比較では既存店売上伸長率は優位ですが、客数回復の持続性には不透明感があります。
投資判断の根拠：
現状の財務実績は非常に堅調であり、収益性も高い水準にあります。しかし、2027年2月期の利益予想が減益であること、そして次の成長戦略が具体的に示されていないことから、現状の評価は「平均的」と判断します。構造改革による利益改善効果が一巡し、次の成長ドライバーが見えにくい点が評価を抑制します。
重要なポイント：
1. 構造改革による利益改善効果の一巡: リース料の大幅減が利益を押し上げたが、2027年2月期予想では利益が減少しており、この効果が剥落した後の収益構造が問われる。
2. 客単価依存の売上成長: 客数伸長率が低迷する中、客単価上昇に依存しており、持続的な客数回復策が不明確。
3. AI.COの貢献: AI発注システムの活用が廃棄ロス削減と加盟店利益向上に寄与しており、今後の更なる活用が鍵となる。
4. 次期中期経営計画への移行: 2027年2月期を「収穫期」とし、次期計画策定中であるため、具体的な成長戦略の提示が待たれる。
会社への質問(AI生成)
-
2027年2月期予想で売上高は微増（+1.6%）に留まる一方、営業利益・経常利益が前年比で減少する主な要因は何でしょうか？特に、リース料負担低減効果が剥落した後の、販管費の構造的な変化について詳細を伺いたいです。
-
既存店客数伸長率が100.6%と微増に留まる中、客単価上昇に依存した売上成長が続いています。客数回復を目的とした具体的な施策（例：来店頻度向上、新規顧客層の開拓）について、2027年2月期以降の具体的な計画とKPIを教えてください。
-
「AI.CO」の活用強化により粗利益向上と廃棄ロス削減が図られていますが、加盟店利益の最大化に向けた「値引き推奨機能」の具体的な活用度合いと、それによる加盟店利益率への貢献度について、詳細なデータを開示いただけますでしょうか。
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 |
|---|---|---|---|
| 既存店日販向上に向けた「AI.CO」と連動した商品構成の最適化 | 85% | S | AI.COのデータを活用し、店舗ごとの客層・商圏特性に合わせた商品構成をリアルタイムで最適化。特に高利益率の独自商品（やきとり、チルド弁当）の陳列・発注を強化し、客単価と来店頻度を同時に向上させる。 |
| 「gooz」のドミナント戦略とブランド転換の加速 | 70% | A | 既存の「ローソン・スリーエフ」店舗網を活用し、高日販が見込めるエリアに「gooz」業態の出店を加速。特に都市部やオフィス街での展開を強化し、高付加価値商品の売上構成比を高める。 |
| 加盟店向けDX支援によるオペレーション効率化とサービス品質向上 | 80% | A | AI.COに加え、在庫管理、シフト管理、顧客分析などのバックオフィス業務を統合・自動化するDXプラットフォームを導入。加盟店の負担を軽減し、接客品質向上にリソースを集中させることで、顧客満足度と客数を向上させる。 |
| 独自商品の開発・投入サイクルの高速化と地域特化型商品の展開 | 75% | B | チルド技術を活かした新カテゴリ開発を継続しつつ、地域ごとの嗜好に合わせた限定商品を投入。既存商品のリニューアルと組み合わせ、来店動機を継続的に創出する。 |
最優先戦略(AI生成)
上記の施策の中で、売上倍増に向けて最も優先すべき戦略は「既存店日販向上に向けた『AI.CO』と連動した商品構成の最適化」です。
理由と詳細：
スリーエフは、客数減少の環境下で客単価を向上させることで業績を伸ばしてきました。これは、既存の強みである独自商品（やきとり、チルド弁当など）の魅力と、AI発注システム「AI.CO」による在庫最適化が機能していることを示しています。売上を倍増させるためには、この既存の強みを最大限に活用し、客単価のさらなる向上と、客数回復の基盤を築くことが不可欠です。
この戦略の成功率は85%と高く、インパクトも「S」と評価しました。なぜなら、既に導入済みのAIシステムと、加盟店利益を向上させるための支援策（AI.COの活用）が既に実績として示されているため、新たな大規模投資や市場開拓よりも、既存リソースの最適化の方が確実性が高いためです。
具体的な実行内容は、AI.COが提供するデータ（POSデータ、廃棄ロスデータ、需要予測）を基に、各店舗の商圏特性や顧客行動パターンを詳細に分析し、最も利益率の高い独自商品の発注量と陳列場所を最適化することです。例えば、特定の時間帯に特定の客層が購入する傾向がある場合、その時間帯に合わせて「やきとり」の焼き上がり時間や陳列数を調整します。また、客数回復のためには、廃棄ロスを最小限に抑えつつ、顧客が求める商品が常に店頭にある状態を維持することが重要です。この施策は、客単価向上と廃棄ロス削減という二つの利益ドライバーを同時に強化し、加盟店利益の最大化にも直結するため、最優先で推進すべきです。
ITコンサルからの提案(AI生成)
AIコンサルタントとして、最優先戦略である「既存店日販向上に向けた『AI.CO』と連動した商品構成の最適化」を支援するための具体的なIT施策を提案します。
- AI.COデータ分析基盤の高度化と可視化ダッシュボードの構築支援
- 目的: AI.COから得られる膨大な発注・販売・廃棄データを統合し、本部および加盟店が直感的に分析できる環境を構築します。
- 期待される効果: 現在のAI.COの活用が本部主導である場合、加盟店が自律的に商品構成を最適化できるようになります。店舗ごとの売れ筋・死に筋商品の特定、廃棄ロス発生パターンをリアルタイムで把握し、本部からの指示だけでなく、加盟店自身が最適な発注判断を下せるようになります。
-
実現可能性: 既存のAI.COシステムとのAPI連携を前提とし、BIツールを活用することで比較的早期に実現可能です。
-
地域特性・商圏特性に基づく商品レコメンデーションエンジンの開発
- 目的: 店舗の立地（オフィス街、住宅街、駅近など）や周辺の競合情報、過去の販売実績を機械学習モデルで分析し、店舗ごとに最適な商品構成と発注量をレコメンドするエンジンを開発します。
- 期待される効果: 「個店最適化」をデータドリブンで実現し、売上機会損失の最小化と廃棄ロスの削減を両立させます。特に、新商品の導入時や季節変動時に、本部が推奨する標準モデルからの乖離を最小限に抑えつつ、地域特性に合わせた最適化を可能にします。
-
実現可能性: 既存のデータ資産を活用可能ですが、高精度なモデル構築には専門的なデータサイエンスの知見が必要です。
-
店内調理・チルド商品の需要予測精度向上モデルの導入
- 目的: やきとりやチルド弁当など、利益率の高い独自商品の需要予測精度を向上させます。特に、天候（気温、湿度）やイベント情報と連動した予測モデルを構築します。
- 期待される効果: 高付加価値商品の欠品を防ぎ、売上機会損失を低減します。また、需要予測に基づいた最適な仕込み量・発注量をAI.COにフィードバックすることで、廃棄ロスをさらに削減し、加盟店利益を最大化します。
- 実現可能性: 天候データやイベントカレンダーとの連携が必要ですが、予測精度の向上は直接的な利益改善に繋がるため、投資対効果は高いと見込まれます。
