さくらインターネット - 2026年3月期 第3四半期決算説明資料 ★★
基本情報
- 会社コード: 37780
- 会社名: さくらインターネット
- タイトル: 2026年3月期 第3四半期決算説明資料
- 発表日時: 2026年01月30日 12:30
- PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260129541894.pdf
- YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/3778.T
決算説明資料
2026年1月30日
決算ハイライト
2026年3月期第3四半期 決算のポイント
2026年3月期第3四半期 連結業績ハイライト[連結業績]
注力領域であるクラウド事業の成長により第3四半期累計期間では過去最高の売上高を達成
機材投資や人材獲得等の戦略的投資が先行した影響で一時的にコスト先行
売上高
- GPUインフラストラクチャーサービスは、前期からの積極的なGPU投資により前年同期比13.9%増
- クラウドサービスは、前年同期比9.8%増と堅調に推移
- その他サービスは、官公庁大口案件の受注により、前年同期比26.4%増
利益
- クラウドサービスの機能開発や販売促進の強化など成長戦略に沿った人材投資を実施(前期末より連結従業員数141名増)
- GPU関連の減価償却費(計算資源調達・データセンター構築等)およびその他サービス売上の販売用サービス原価が増加
(金額:百万円)
| 科目 | ’25/3期 Q3 金額 | ’26/3期 Q3 金額 | 前年同期 増減額 | 期比 増減率(%) |
|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 21,397 | 24,024 | 2,627 | 12.3 |
| 営業利益 | 2,585 | △1,117 | △3,702 | - |
| 経常利益 | 2,488 | △799 | △3,288 | - |
| 親会社株主に帰属する 四半期純利益 | 1,642 | △551 | △2,193 | - |
| 科目 | ’26/3期 Q3累計実績 | ’26/3期 通期修正予想 |
|---|---|---|
| 売上高 | 24,024 | 36,500 |
| 営業利益 | △1,117 | 350 |
| 経常利益 | △799 | 400 |
| 親会社株主に帰属する 四半期(当期)純利益 | △551 | 200 |
クラウドサービス
顧客定着による安定的な収益の積み上げに加え 第4四半期ではパートナー経由の案件増加も見込む
GPUインフラストラクチャーサービス
上期から進めてきた営業体制強化とパートナー協業による体制構築が第3四半期より本格稼働
新たに設置したB200 GPU 約1,100基を国内大手企業向けに2月より提供開始し第4四半期には売上寄与を見込む
その他サービス
官公庁大口案件の売上計上が第4四半期に集中することに加えて、想定していたグループ内取引が発生しなかった影響により、売上高は通期修正予想比で上振れる見込み(利益影響は限定的)
ARR(Annual Recurring Revenue)(単位:百万円)
※対象は、さくらインターネット単体のクラウド、VPS、レンタルサーバサービス(クラウドは従量課金制だが、定額制に準じて算出)
※ARRは(年間経常収益)は、2026年3月期第1四半期より、四半期の各月のMRR(月次経常収益)を合算後に4倍して算出する方法に変更(売上高とは異なる指標)
算出方法の変更に伴い2025年3月期以前についても遡及して算出
配当政策
配当に関する基本方針
持続的成長と収益力確保のため、一定の原資を内部留保するとともに、業績の進展状況に応じた株主の皆様に対する利益還元を両立させることを基本方針としています
- 2026年3月期の配当予想:1株あたり5円00銭
1株当たり年間配当金推移(単位:円)
社会全体でデジタル化が急加速する中、AIインフラ市場やクラウド市場の拡大は、当社にとって中長期的に企業価値および株主利益の向上に繋がる重要な局面であると認識しております。この市場拡大を当社が躍進するための好機と捉え、先行優位性を確立するため、必要な投資原資を内部留保として確保しつつ、AI・クラウド分野への大規模な投資を進めております。同時に、株主還元においては持続的成長による企業価値向上と、安定的な配当等による総合的な還元に取り組み、中長期的な株主利益最大化を目指してまいります。
2026年3月期第3四半期連結業績
2026年3月期第3四半期 連結業績概要
注力領域のGPUインフラストラクチャーサービス、クラウドサービスが順調
その他サービスは官公庁の大口案件の受注等で増加し、売上高は前年同期比12.3%増
積極投資による人件費、減価償却費等の機器関連費用の増加等で一時的に利益減少
(金額:百万円)
| 科目 | 金額 ’25/3期 Q3 | 構成比(%) ’25/3期 Q3 | 金額 ’26/3期 Q3 | 構成比(%) ’26/3期 Q3 | 増減額 前年同期比 | 増減率(%) 同期比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 売上高 | 21,397 | 100.0 | 24,024 | 100.0 | 2,627 | 12.3 |
| 売上原価 | 14,081 | 65.8 | 18,986 | 79.0 | 4,905 | 34.8 |
| 売上総利益 | 7,315 | 34.2 | 5,037 | 21.0 | △2,277 | △31.1 |
| 販管費 | 4,730 | 22.1 | 6,155 | 25.6 | 1,425 | 30.1 |
| 営業利益 | 2,585 | 12.1 | △1,117 | △4.7 | △3,702 | - |
| 経常利益 | 2,488 | 11.6 | △799 | △3.3 | △3,288 | - |
| 親会社株主に帰属する 四半期純利益 | 1,642 | 7.7 | △551 | △2.3 | △2,193 | - |
※営業外収益において、クラウドプログラムによる補助金収入522百万円(前年同期は96百万円)を計上しております
連結サービスカテゴリー別売上高(前年同期比・四半期推移)
GPUインフラストラクチャーサービスが前年同期比13.9%増、クラウドサービスが9.8%増、その他サービスが官公庁の大口案件の受注により26.4%増と好調
連結営業利益増減要因(前年同期比)
連結貸借対照表
- 流動資産:生成AI向けサービス用機材投資にかかる債務の支払いによる現金及び預金の減少
- 固定資産:生成AI向けサービス用機材投資による固定資産の増加
- 負債:上記支払いによる債務減少と、リース債務・借入金の増加
(単位:百万円)
| 科目名 | 前期末(’25/3期) | 当期Q3末(’26/3期) | 増減額 |
|---|---|---|---|
| 流動資産 | 41,744 | 22,089 | △19,655 |
| 固定資産 | 39,674 | 60,529 | 20,854 |
| (有形固定資産) | 33,469 | 51,214 | 17,745 |
| (無形固定資産) | 1,259 | 1,831 | 571 |
| (投資その他資産) | 4,945 | 7,483 | 2,538 |
| 資産合計 | 81,419 | 82,618 | 1,199 |
| 科目名 | 前期末(’25/3期) | 当期Q3末(’26/3期) | 増減額 |
|---|---|---|---|
| 流動負債 | 40,347 | 34,799 | △5,547 |
| 固定負債 | 10,814 | 18,244 | 7,429 |
| 負債合計 | 51,162 | 53,043 | 1,881 |
| 純資産 | 30,257 | 29,575 | △682 |
| (うち、株主資本) | 29,931 | 29,304 | △626 |
| 負債純資産合計 | 81,419 | 82,618 | 1,199 |
重点施策への取り組み
2026年3月期第3四半期 重点施策への取り組み状況サマリー
成長戦略の実践
成長戦略を支える基盤強化
成長戦略の実践
協働による市場浸透・認知拡大
パートナーとの共創エコシステム強化を通じた、顧客への提供価値向上を図る
今後の事業成長に向けたパートナー制度の戦略共有や市場開拓に関する情報交換および、グループディスカッションを実施。共通認識の形成を通じ、連携を一層強化
協働による市場浸透・認知拡大
顧客・開発者・パートナーとの共創を通じ、AI時代を切り開く
生成AI向けビジネス基盤「さくらのAI」を通じて目指す社会像を共有し、AI領域の専門家やスタートアップなど多様な参加者と共に未来を形づくる「共創の第一歩」となる場を創出
成長戦略を支える基盤強化
生成AI向けサービス投資スケジュール
生成AI需要の拡大を捉え、計画的かつ段階的な先行投資を推進 B200 GPU 約1,100基を2月に大口顧客へ提供予定、来期以降も高い稼働を見込む
| 投資内容 | 2026年3月期 通期予算 | 2026年3月期 累計実績 |
|---|---|---|
| データセンター うち、コンテナ型データセンター | 107 | 72 |
| サーバー、ネットワーク機器 うち、生成AI向けサービス | 290 | 220 |
| その他(システム、事務所関連等) | 3 | 1 |
| 合計 | 401 | 294 |
ESG経営への取り組み
当社グループのESG経営の取り組み
「『やりたいこと』を『できる』に変える」という企業理念のもと
デジタル前提の社会づくりを支える事業活動を通じて、環境・社会への貢献を行ってまいります
Topic
再エネ100%運用の生成AI向けコンテナ型データセンターが稼働開始(2025年6月)
Topic
Great Place To Work® Institute Japanが実施する「働きがい認定企業」において、当社が初選出
- 二酸化炭素排出の抑制
- 再生可能エネルギーの活用
- 当社運営のデータセンターは非化石証書の調達を通じて使用電力に伴うCO2排出の実質ゼロを達成
- 石狩データセンターでは再生可能エネルギー電源も活用
Topic
執行役員を含む女性役員比率 25.0%(2025年6月30日時点)
- 経営の透明化
- コンプライアンスの徹底
- リスクマネジメント
-
情報セキュリティ維持・向上
- 2025年12月設立の日本サイバーセキュリティ産業振興コミュニティ(NCPC)に参画
-
スタートアップ支援を推進
- デジタル分野の人材育成と、ITを活用した社会課題の解決を推進
- 地方創生とデジタルイノベーションの創出
- 人的資本経営の実践
ESG経営の取り組み:Environment
環境に配慮した取り組み:石狩データセンター
ESG経営の取り組み:Social
地方創生とデジタルイノベーションの創出
ESG経営の取り組み:Social
デジタル分野の人材育成と、ITを活用した社会課題の解決を推進
データ/会社概要 appendix
連結サービスカテゴリー別売上 生成AI向けサービスの区分を再整理
GPUをベアメタル型で提供するサービスを「GPUインフラストラクチャーサービス」として新たに定義
GPUをクラウド型で提供するサービスについては「クラウドサービス」として計上
| 2026年3月期 | ||
|---|---|---|
| クラウドサービス | クラウドサービス | |
| クラウドインフラストラクチャー | ⚫高火力DOK ⚫高火力VRT(新) |
|
| クラウドアプリケーション | ‐ | |
| GPUインフラストラクチャーサービス | GPUインフラストラクチャーサービス | ⚫高火力PHY ⚫さくらの専用サーバ 高火力シリーズ ⚫さくらONE(新) |
| 物理基盤サービス | 物理基盤サービス | ‐ |
| その他サービス | その他サービス | ⚫さくらのAI(新) |
| 2025年3月期 | ||
|---|---|---|
| クラウドサービス | クラウドサービス | |
| クラウドインフラストラクチャー | ‐ | |
| クラウドアプリケーション | ‐ | |
| GPUクラウドサービス | GPUクラウドサービス | ⚫高火力PHY ⚫高火力DOK |
| 物理基盤サービス | 物理基盤サービス | ⚫さくらの専用サーバ 高火力シリーズ |
| その他サービス | その他サービス | ‐ |
連結サービスカテゴリー別売上高(前四半期比)
| サービスカテゴリ | ’25/3期 Q1 Q2 Q3 Q4 | ’26/3期 Q1 Q2 Q3 | 前四半期比 増減額 増減率(%) |
|---|---|---|---|
| クラウドサービス 構成比(%) クラウドインフラストラクチャー クラウドアプリケーション | 3,368 56.7 | 3,444 47.0 | 3,543 43.6 |
| GPUインフラストラクチャーサービス 構成比(%) | 497 8.4 | 1,742 23.8 | 1,834 22.6 |
| 物理基盤サービス 構成比(%) | 825 13.9 | 820 11.2 | 825 10.2 |
| その他サービス 構成比(%) | 1,243 21.0 | 1,328 18.1 | 1,922 23.7 |
連結損益計算書(前四半期比)
| 科目 | ’25/3期 Q1 Q2 Q3 Q4 | ’26/3期 Q1 Q2 Q3 | 前四半期比 増減額 増減率(%) |
|---|---|---|---|
| 売上高 | 5,935 | 7,335 | 8,125 |
| 売上原価 | 4,236 | 4,685 | 5,159 |
| 売上総利益 | 1,698 | 2,650 | 2,966 |
| 販管費 | 1,467 | 1,586 | 1,676 |
| 営業利益 | 231 | 1,064 | 1,289 |
| 営業利益率(%) | 3.9 | 14.5 | 15.9 |
| 経常利益 | 95 | 1,006 | 1,386 |
| 親会社株主に帰属する 四半期純利益 | 41 | 668 | 932 |
| EBITDA | 1,032 | 2,212 | 2,712 |
主要な原価の内訳(連結)
投資・人員数(連結)
| ’25/ 3末 | ’25/ 12末 | |
|---|---|---|
| 従業員数 | 997 | 1,138 |
| ■増減内訳 | 増減(人) |
|---|---|
| 当社 | +124 |
| グループ会社 | +17 |
| 計 | +141 |
顧客動向(2025年3月期)
売上構成が小口、大口に分散され、特定の業種・属性に依存しない顧客構成
年度業績推移
連結財務指標
会社概要
沿革
1996
さくらインターネット創業
1996年12月に現社長の田中邦裕が、舞鶴高専在学中に学内ベンチャーとして創業
1999
株式会社を設立 / 最初のデータセンター開設
1999年8月に株式会社を設立。10月には、第1号となるデータセンターを大阪市中央区に開設
2005
東証マザーズ上場
2005年10月に東京証券取引所マザーズ市場に上場
2011
石狩データセンター開設
2011年11月、北海道石狩市に国内最大級の郊外型大規模データセンターを開設
2015
東証一部に市場変更
2015年11月に東京証券取引所市場第一部に市場変更
2021
創業25周年
2021年12月、創業25周年
2022
東証プライム市場へ移行
東京証券取引所新市場区分のプライム市場へ移行
2023
ガバメントクラウドに条件付き認定
2026年3月末までの技術要件達成を条件とし、国産で初のガバメントクラウド提供事業者に選定
会社概要
商 号 さくらインターネット株式会社
本社所在地 大阪府大阪市北区大深町6番38号
創業年月日 1996年12月23日(会社設立は1999年8月17日)
上場年月日 2005年10月12日(マザーズ)、2015年11月27日(東証一部(現プライム市場)へ市場変更)
資 本 金 112億8,316万円
従業員数 1,138名(連結)(※2025年12月末日現在)
■IRに関するお問い合わせ先
IR情報 お問い合わせフォーム
https://www.sakura.ad.jp/corporate/ir/contact/
投資判断(AI生成)
投資評価: ★★
評価の理由は、売上高は堅調に成長しているものの、積極的な先行投資により利益が大幅に悪化し、通期予想の達成が極めて不透明である点にあります。特に、第3四半期累計で営業損失を計上しているにもかかわらず、通期予想を大幅に下方修正していない点に強い懸念があります。
評価の理由:
売上高は前年同期比12.3%増と堅調に推移しており、GPUインフラストラクチャーサービス(+13.9%)やクラウドサービス(+9.8%)が成長を牽引しています。これは、AIインフラ市場の拡大という追い風を捉えられていることを示しています。
しかし、利益面では深刻な状況です。売上原価率が前期の65.8%から79.0%へ急上昇し、売上総利益率が34.2%から21.0%へと大幅に悪化しています。これは、GPU関連の減価償却費やサービス原価の増加が直接的な原因です。販管費も30.1%増加しており、人件費や戦略的投資が先行していることが明確です。結果として、営業利益は前年同期の2,585百万円から△1,117百万円へと赤字転落しました。
通期予想は売上高36,500百万円(前年比+12.0%程度)、営業利益350百万円と、第3四半期累計実績(売上24,024百万円、営業損失1,117百万円)から第4四半期に大幅な黒字転換を見込んでいます。第3四半期累計で既に営業損失1,117百万円を計上している状況で、通期予想の営業利益350百万円を達成するには、第4四半期単独で約1,467百万円の営業利益が必要となります。これは、第3四半期(△1,117百万円)から約2,584百万円の改善が必要であり、極めて野心的な目標です。
経営陣は「第4四半期にはB200 GPUの提供開始による売上寄与」や「官公庁大口案件の売上計上集中」を理由に挙げていますが、利益率の改善については具体的な説明が不足しています。特に、GPUインフラストラクチャーサービスは売上は伸びているものの、原価・減価償却費の増加により収益性が悪化している構造が懸念されます。
財務体質面では、固定資産が大幅に増加(+20,854百万円)し、流動資産が減少(-19,655百万円)しており、積極的な設備投資が運転資金を圧迫している状況が伺えます。
投資判断の根拠:
売上成長は評価できるものの、利益率の急激な悪化と、通期予想達成に向けた第4四半期への過度な依存が見られるため、現時点では投資リスクが高いと判断します。成長期待は高いものの、実績ベースでの評価は厳しくなります。
重要なポイント:
1. 売上総利益率の急激な悪化(34.2%→21.0%): GPU投資に伴う減価償却費と原価負担の増加が収益性を圧迫。
2. 第3四半期累計での営業損失計上: 積極投資フェーズのコストが先行し、利益創出が遅延。
3. 通期予想達成に向けた第4四半期への依存度: 第4四半期に大幅な利益改善が必要であり、達成確度は低いと判断。
4. 積極投資による財務構造の変化: 固定資産増加と流動資産減少による資金繰りへの影響。
会社への質問(AI生成)
[GPUインフラストラクチャーサービスの売上総利益率が前期の約34%から今期累計21%に急落した主因は、GPU関連の減価償却費とサービス原価の増加と理解しています。第4四半期にB200 GPUの提供開始により売上寄与を見込んでいますが、この新規リソースの粗利率は既存リソースと比較してどの程度になる見込みでしょうか?]
[通期営業利益予想350百万円の達成には、第4四半期単独で約1,467百万円の営業利益が必要です。第3四半期累計で営業損失1,117百万円を計上している状況で、この大幅な改善を可能にする具体的なコスト削減策や収益性改善策について、詳細な計画をお聞かせください。]
[第3四半期累計で従業員数が141名増加していますが、この人員増加が売上高や利益にどの程度貢献しているか、セグメント別または機能別に定量的な説明をお願いします。特に、先行投資フェーズにおいて、人件費増加が利益圧迫の要因となっているため、投資対効果を明確にしたいです。]
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 |
|---|---|---|---|
| GPUインフラストラクチャーサービスの高付加価値化と価格戦略見直し | 70% | S | GPUリソースの提供だけでなく、AIモデル開発・運用を支援するマネージドサービスやコンサルティングを組み合わせ、単価と粗利率を向上させる。特にB200導入顧客に対し、初期段階から高単価のサービスをバンドルする。 |
| 既存クラウド顧客のGPU/AIサービスへのクロスセル強化 | 80% | A | 既存の安定的なクラウド顧客基盤に対し、AI/GPUリソースの利用を促進する。既存顧客は信頼関係が構築済みのため、新規開拓よりも成功率が高い。利用状況に応じた段階的なアップセル戦略が必要。 |
| パートナーエコシステムの収益貢献度向上と拡大 | 65% | A | パートナー経由の売上比率を高めるため、インセンティブ構造を見直し、特にAI分野に特化したパートナーの育成と販売支援を強化する。パートナーの販売実績に応じた明確な評価制度を導入する。 |
| 官公庁・エンタープライズ向けソリューション提供の強化 | 75% | B | 既存の官公庁案件の受注実績を基盤に、セキュリティやコンプライアンス要件が厳しい大口顧客向けに、カスタマイズされたAIインフラソリューションを提案し、大型案件の受注を目指す。 |
最優先戦略(AI生成)
最優先戦略:GPUインフラストラクチャーサービスの高付加価値化と価格戦略見直し
現在の経営状況において、売上倍増のためには、単なるリソース提供者から脱却し、高付加価値なサービス提供者へと転換することが不可欠です。特にGPUインフラストラクチャーサービスは売上成長の柱ですが、粗利率の急激な悪化(前期34.2%→今期累計21.0%)が利益を圧迫しています。この状況を改善し、売上を倍増させるためには、GPUリソースの提供価格を維持しつつ、付加価値の高いサービスをバンドルすることで、ARPU(顧客単価)と粗利率を同時に向上させる戦略が最優先となります。
具体的には、新規導入されるB200 GPUリソースに対し、単なるベアメタル提供に留まらず、AIモデルの学習・推論環境構築、運用監視、セキュリティ対策、データ前処理支援などをパッケージ化した「AI開発・運用マネージドサービス」を標準または推奨オプションとして提供します。これにより、顧客はインフラの運用負荷を軽減でき、企業は高単価でのサービス提供が可能になります。
この戦略の成功には、技術的な専門性を持つ人材の確保と、サービス提供プロセスの標準化が鍵となります。現在、人材投資が先行している状況ですが、この投資を収益化に直結させるためには、単なるインフラ提供ではなく、AI開発ライフサイクル全体をサポートする能力を確立する必要があります。
この戦略は、市場のAI需要の高さと、競合他社との差別化を図る上で最も効果的です。単にGPUを供給するだけでは価格競争に巻き込まれるリスクがありますが、付加価値を付与することで、価格決定力を高め、持続的な収益成長を実現できます。
ITコンサルからの提案(AI生成)
提案する施策は「GPUインフラストラクチャーサービスの高付加価値化と価格戦略見直し」を支援するITコンサルティングサービスに焦点を当てます。
-
AI開発・運用プラットフォームの標準化と自動化支援:
- 目的: GPUリソースを利用する顧客向けに、モデル開発からデプロイ、運用監視までを自動化・標準化するプラットフォーム(MLOps基盤)の設計・構築を支援します。
- 期待される効果: 顧客のオンボーディング時間を短縮し、サービス提供の効率化(人件費削減)と、高付加価値サービスの提供を可能にします。これにより、GPUリソース単体ではなく、プラットフォーム利用料として収益を積み上げられます。
- 実現可能性: 既存のクラウド基盤技術を応用し、コンテナ技術やオーケストレーションツールを活用することで実現可能です。
-
リソース最適化・コスト管理ダッシュボードの開発支援:
- 目的: 顧客がGPUリソースの利用状況をリアルタイムで可視化し、コストを最適化できるダッシュボードを提供します。
- 期待される効果: 顧客の利用満足度向上と、リソースの稼働率向上に貢献します。また、利用状況のデータに基づき、最適なプランへのアップセル提案を自動化する仕組みを構築します。
- 実現可能性: 既存の監視システムや課金システムとの連携が必要ですが、データ分析基盤を構築することで実現可能です。
-
パートナー向け技術サポート・ナレッジ共有基盤の構築:
- 目的: パートナーが顧客に高付加価値サービスを提供できるよう、技術情報、ベストプラクティス、トラブルシューティング手順などを集約・共有するポータルサイトを構築します。
- 期待される効果: パートナーの技術レベルを底上げし、販売・サポートの品質を均一化します。これにより、パートナー経由の売上拡大と、サポートコストの削減が期待できます。
- 実現可能性: 既存の社内ナレッジベースを拡張・再構築することで、迅速に導入可能です。


