アビスト - 2025年9月期 投資家向け決算説明資料 ★★

2025-11-25 最終更新日時 : 2025-11-25 icebreaker

目次

基本情報

投資家向け決算説明資料（2025年9月期）

事業ドメイン

機械設計事業 システム開発事業
設計を基軸にデジタル技術でモノづくりに貢献する事業 システム開発でビジネスに貢献する事業
【アビストの強み】 【注力分野】
・構想設計段階から参画（設計の8割が決定されるといわれる重要な工程） ・情報システム開発（金融・社会・公共系）
・設計業務を通じたメーカー⇔サプライヤー間の調整業務（CADオペレーションに留まらない範囲が独自の強み） ・WEBサービス開発
潜在的な課題を把握しソリューション提案 ・クラウドサービス開発
・設計ソリューション（自動設計など設計効率化ツール） ・組込み・制御ソフトウェア開発
・解析ソリューション（試作レスへの取組み） 全国的なIT人材不足からビジネスチャンスを積極的に拡大を目指す（拠点から部門へ、執行役員配置）

業績の状況（2025年9月期）

外部環境

自動車業界 人材業界
【生産活動】 米国の関税政策によるメーカー各社の販売台数への影響が現れ始める。 【案件】 需要は堅調に推移。特に、システムソフトウエア分野にニーズあり。
【R&D活動】 脱炭素化に向けた世界的な流れは持続しており、研究開発投資は次世代技術の開発に向けて継続。自動運転や開発におけるAI活用に各社注力している。 【人材採用】 人材獲得競争の過熱。転職市場の活況による人材の流動化。賃金の上昇傾向は継続。

業績と課題・対策

業績 売上高は前年同期比 +6.2％、営業利益は前年同期比 +6.7％。⇒単価改善の進捗および請負の要員増加が売上高及び営業利益に寄与。
課題 ①収益率向上、②人材確保、③リーダー層の育成（2026年9月期～）
対策状況 ①単価は上昇基調にあり、契約改定に向け交渉を継続。②採用力強化・待遇改善・教育カリキュラム充実化。③新卒技術者の受入枠拡大に向けたリーダー層育成に次期より注力。

2025年9月期 実績（対計画）

単位（百万円） 2024年9月期（実績） 2025年9月期（実績） 対前年（実績） 2025年9月期（計画） 達成率 評価
売上高 10,002 10,627 +6.2% 10,700 99.3% △
営業利益 903 963 +6.7% 800 120.4% ◎
経常利益 905 977 +7.9% 800 122.1% ◎
当期純利益 611 649 +6.3% 440 147.5% ◎
EPS(1株当たり利益） 153.55 163.24 ー 110.57 ー ー

四半期推移（単位：百万円）

単位(百万円） 2024年9月期 2025年9月期 対前年4Q
1Q 2Q 3Q
売上高 2,483 2,416 2,529
営業利益 319 195 247
経常利益 320 195 247
当期純利益 203 99 215

売上構成推移

（単位 億円）

計画値：新領域 既存領域

18期実績 19期実績 20期実績 21期計画※ 22期計画
既存領域 100 (87%) 92 (86%) 83 (80%) 86 (86%) 86 (86%)
新領域 19 (11%) 12.5 (11%) 16 (17%) 18 (20%) 18 (20%)
合計 119 104.5 99 104 104

※中期経営計画の売上数値変更にともない計画変更あり。計画を下回るものの新領域の売上構成は増加。

数値計画における定義

既存領域 新領域
①既存領域におけるデジタルソリューション（ハイエンド3DCADを活用した軽量化技術への応用、環境配慮設計） ②デジタル解析ソリューション
③顧客向けDXソリューション
④オフショア開発を含めたグローバル展開

課題への対策と今後の成長戦略

課題の構造

売上原価、販管費、人件費、その他経費が増加傾向にある中、以下の課題に取り組む。

  • 課題① 収益率向上（人件費・単価）
  • 課題② 人材確保（人員数）
  • 課題③ リーダー層の育成（現場受入体制の強化）

収益率向上・人材確保・リーダー層育成への対策

人材（請負 派遣事業） 技術（主にソリューション事業）
【単価の見直し】 国内賃金上昇率を考慮した単価見直し。 【高度なソリューション活用（AR/AI技術）】 ARソリューション・設計ソリューション提供による収益の獲得。設計効率化ツールによる自社業務の効率化。
【技術力に見合った案件への移行】 高スキル技術者の高難度案件への配置転換。 開発スピードを加速させるため、部門横断型の『研究開発会議』を運営中。プロダクトアウト・マーケットイン両面から検証し開発リソースを最適化（従来は対応部門のみで対応）。2024年6月～技術顧問を外部から招致。
【営業力の強化】 採用コンサルに加え、営業を増員。営業支援ツール導入により、営業活動の可視化やノウハウ共有を仕組化。ワーキングループによる全社的な営業管理。
【高品質なサービス提供体制】 技術者教育の充実、付加価値向上。

一人月売上高の推移

一人月売上高（千円/人）は右肩上がりに推移しており、第20期4Qにおいても引き続き単価改善が進捗し、前年同期比＋46千円と一人月売上高上昇に寄与。引き続き単価改善を推進し、更なる売上高向上を目指す。

技術者数と稼働率の推移

技術者数は増加傾向にあり、稼働率も高水準を維持している。

  • 技術者数＝請負＋派遣＋待機
  • 稼働率＝（請負＋派遣）／（請負＋派遣＋待機）

人材確保・育成に関する対策と効果

対策（内容） 効果
採用力強化 ①採用コンサルの活用、②タレントプールの活用、③採用担当者のスキル底上げ ①新卒・中途採用数の増加に寄与。②採用の可能性のある人材とのネットワークを確保し、中長期的に適性人材の確保を目指す。③採用コンサルのノウハウ活用。
待遇改善 ・平均5％の賃上げを実施（25年4月～） ・国内賃金上昇率に合わせた待遇改善を実施し、採用条件および従業員の生活向上につなげる。
教育カリキュラムの充実化 ・新卒技術者の技術習熟度に応じたカリキュラムを編成することで一部技術者において早期配属が可能に。・カリキュラムが専門分野別化したことで、より実践的な未経験者教育が可能に→未経験者採用が可能となり採用枠の拡大に寄与。

教育体制の強化（機械系・情報系）

機械系 情報系
取り組み 全拠点の新卒教育を一斉実施。基礎～応用（業務OJT）まで研修内容を大幅に拡充。 分野別の専任教育担当による研修。配属先の分野（Web・インフラ・組込）に応じた研修内容に。
ねらい 【社員・チーム】 スキル格差の低減、配属時の不安軽減。スケジュール管理、コスト管理、他業種経験の意識向上、視野拡大。ヒューマンスキル・アウトプット力の向上。各専門分野（Web・インフラ・組込）の教育深度を深めた知識習得。 【社員・チーム】 スキル格差の低減、配属時の不安軽減。スケジュール管理、コスト管理、他業種経験の意識向上、視野拡大。ヒューマンスキル・アウトプット力の向上。各専門分野（Web・インフラ・組込）の教育深度を深めた知識習得。
【お客様・現場】 評価・信頼感のさらなる向上。受入れ負担の軽減。 【お客様・現場】 評価・信頼感のさらなる向上。受入れ負担の軽減。

リーダー層の育成と現場受入体制の強化

同業・メーカーによる人材獲得競争の過熱、転職市場の活況による人材流動化により、人材確保の難度が高まっている。

  • 計画通りに進行中の取り組み：1.採用数の増加、2.基礎研修の充実化。
  • 課題：3.現場での受入体制のさらなる拡大が求められる。より多くの採用者を教育し現場での活躍を支えるため、リーダー層・管理職への人材投資が必要。

2026年9月期・2027年9月期 計画（見通し）

第21期（2026年9月期） 第22期（2027年9月期）
変更前 変更後
売上高（百万円） 11,900 11,200
営業利益（百万円） 1,100 850
売上高営業利益率 9.2% 7.6%
経常利益（百万円） 1,100 850
当期純利益（百万円） 740 590

今後の成長戦略

成長戦略の柱

  1. 既存事業の更なる発展や付加価値の創造
    • 軽量化技術の発展（EV化による車体軽量化ニーズなど）
    • ソフトウェアや電子部品開発、組込/制御ソフト開発の分野拡大（自動車の電気制御化）
    • 環境配慮設計（リサイクル配慮構造や廃棄物管理しやすい構造）
  2. 解析事業の拡大
    • 解析ソリューションの深化（解析ノウハウ蓄積、実機データとの整合性検証）
    • 試作レスに資するソリューションの提供（解析×ARなど）
  3. 顧客向けデジタルソリューションの複数展開
    • 設計に関連する新しいアイテムの継続的な開発
  4. オフショア開発を含めたグローバル展開

戦略的取り組みを実現させる施策

  • 経験者採用を含めた即戦力となる技術者の獲得
  • 技術者教育の抜本的見直し
  • 資本提携・事業提携の推進
  • システム入替による業務効率性向上

デジタルソリューション開発事例

設計自動チェックツール

文書に記載されている要件等を読み取り、図面と適合しているかを自動で検査するツール。現在、自動車部品メーカーと共同で開発を行っており、利用開始を目指し開発中。

ARソリューション開発事例

DiffAR：iPad上で対象物と3D-CADモデルを重ね合わせ、形状の差異をAR技術にてリアルタイムに表示できるアプリケーション。精度を向上させると共に自動車関連の既存顧客に向けた提案を開始。

  • 3Dスキャン/人体の3Dモデル設計：iPad等を用いた高精度な3Dスキャン技術を開発。現在、iPhoneなどで足を撮影することにより、足の形や大きさを計測するアプリを開発中。

AIソリューション開発事例

  • 認可証自動転記ツール：認可証（PDF）をOCRで読み取り、記載位置が異なる帳票から該当部位を探し出し、必要項目だけを抽出、転換し入力用DBへ自動転記するシステム。現在、精度向上中心に改良実施中。

設計支援ソリューション開発事例

  • 断面自動作成ツール：指定のルールに基づき断面図を繰り返し自動作成し、図面化するツール。現在社内利用中。
  • 干渉チェックツール：CADデータを元に干渉箇所を特定し、レポート作成と図面表示を行う。Excel形式でレポート出力、干渉部分を強調表示。現在社内利用中。

株主還元方針

  • 100株以上：1ケース
  • 200株以上1,000株未満：2ケース
  • 1,000株以上：5ケース

会社概要及び事業内容

創業の精神

設計技術者が設計技術者のために働き合う設計技術者の集団を確立する

社名の由来

Ambition（志）を ist（成し遂げる人）

当社は事業の基本方針を定めた3つの事業目的を掲げ、長期的、普遍的な会社の価値観、存在理由として3つの経営理念を定めている。

会社情報（2025年9月30日現在）

項目 内容
会社名 株式会社アビスト（英訳名 ABIST C Ltd）
設立 2006年3月17日（事業開始日1998年2月1日）
資本金 1,026百万円
本社 東京都三鷹市下連雀三丁目36番1号トリコナ5階
代表者名 進 顕
事業内容 工業設計技術サービス事業【請負、技術者派遣】（機械設計開発、システム・ソフトウェア開発、電気・電子設計開発、AI/ARソリューション）、3D-CAD教育事業、不動産賃貸事業、美容・健康商品製造販売事業
事業所 第一東京支店、第二東京支店、東京システム支店、宇都宮支店、名古屋支店、広島支店、トヨタ支店、第二東京サテライト、大阪支店、福岡事務所、H&F熊本工場、イノベーションセンター、デジタルソリューション開発センター
従業員数 1,352名（2025年9月30日現在）

沿革

年月 内容
1998年 2月 旧日本ビジネス開発株式会社 エンジニアリング事業本部を設置し、技術系のアウトソーシング事業開始。
2006年 3月 ＪＢＳエンジニアリング株式会社（現株式会社アビスト）を設立し、旧日本ビジネス開発株式会社よりエンジニアリング事業譲受。
2007年 2月 株式会社アビストに商号を変更。
2013年 3月 子会社として株式会社アビストＨ＆Ｆを設立。
2013年 12月 東京証券取引所JASDAQ（スタンダード）に上場。
2014年 9月 東京証券取引所市場第二部へ上場市場変更。
2015年 3月 東京証券取引所市場第一部銘柄に指定。
2018年 3月 品質マネジメントシステム「EN 9100：2016」を認証取得[認証事業所：3Dプリント事業部(愛知県豊橋市)]。
2019年 3月 AIソリューション事業を開始。ベトナム法人 Rikkeisoft Company社と業務提携。
2019年 5月 本社を東京都中野区から三鷹市に移転。
2021年 10月 品質マネジメントシステム「ISO 9001：2015」を認証取得[認証事業所：東京受託室(東京都豊島区)]。
2022年 4月 東京証券取引所プライム市場へ移行。
2022年 10月 進 顕が代表取締役社長に就任。イノベーションセンターを設立。
2023年 2月 株式会社アビストH&Fを吸収合併。
2023年 10月 東京証券取引所スタンダード市場へ移行。
2023年 11月 経済産業省から「DX認定事業者」に認定。
2025年 4月 ベトナム・ハノイに海外子会社VIETNAM ABIST CO., LTD. を設立し、事業を開始。

組織体制（技術開発・人材開発拠点）

  • 技術開発拠点：デジタル推進部門（22名）、デジタルソリューション開発課(6名）、イノベーションセンター(14名）、H＆F熊本工場（7名）
  • 人材開発拠点：教育管理部門他（66名）（※研修中社員含む）

事業内容詳細（機械設計事業）

  • 3D-CADを主とした設計及び多様な付帯業務もカバー。

事業内容詳細（システム開発事業）

  • 要件定義から運用保守まで広範囲な業務プロセスをカバー。

その他事業（美容・健康商品製造販売事業）

  • 高濃度水素＆シリカ含有（製品に関する記述と思われる）

ESGへの取り組み

項目 内容
Environment（環境） 技術者集団アビストだからできる技術で環境に貢献。カーボンニュートラルに貢献。
Social（社会） エンジニアがいきいきと働ける場を提供。データの力で快適な社会を提供。
Governance（企業統治） 質の高い教育を提供。全ての人が活躍できる場を提供。

サステナビリティ目標と実績（一部）

指標 実績 目標
研修受講者数（延べ） 1,653人 2027年 3,000人
研修受講時間/人 53時間/年 70時間/年
女性社員数 160人 2026年3月 181人
女性管理職比率 76.7％ -
男女賃金格差 39.1% -
男性育休取得率 2.6% 2023年8月～2025年7月 50%以上
退職率 7.2% 2027年9月 7%以下
新卒採用数 57人 2023年10月～2027年9月 283人

主要株主（2025年9月30日現在）

株主名 所有株数 持株比率
株式会社プロシード 725,000株 18.21％
ABIST社員持株会 254,900株 6.40％
大宅清文 100,000株 2.51％
日本生命保険相互会社 100,000株 2.51％
小林秀樹 75,000株 1.88％
進里江 75,000株 1.88％
大宅ヤイ子 60,000株 1.50％
小林喜美 38,500株 0.96％
久留島秀彦 30,000株 0.75％
木下譲 26,200株 0.65％

株式の状況（2025年11月20日現在）

所有株式数（株）・構成 比（%）
自己名義株式 0.0
外国法人等 1.9
その他の法人 19.4
金融商品取引業者 0.3
金融機関 2.5
個人・その他 75.9

当社株価指標（2025年11月20日現在）

指標 値
株価 3,155円
発行済株式数 3,980千株
時価総額 12,557百万円
EPS（2025年9月期末） 163.24円
BPS（2025年9月期末） 1,861.03円
配当金（2026年9月期計画） 102.00円
PER 19.33倍
PBR 1.70倍
配当利回り 3.23％
ROE 8.76%

当社ホームページのご案内
https://www.abist.co.jp

（本資料に関するお問い合わせ先）
〒181-0013 東京都三鷹市下連雀三丁目36番1号
株式会社アビスト広報室
TEL 0422-26-5960 E-mail pr@abist.co.jp

投資判断(AI生成)

投資評価: ★★☆☆

評価：★2

評価の理由：
アビストは、2025年9月期において売上高10,627百万円（前年比+6.2%）、営業利益963百万円（前年比+6.7%）と堅調な成長を達成し、計画を上回る利益水準を達成しました。特に営業利益の計画達成率が120.4%と高いことから、単価改善と請負案件の増加が収益性に寄与していることが伺えます。一人月売上高の右肩上がり推移も、価格交渉力の向上を示唆しておりポジティブです。

しかし、成長戦略の柱である「新領域」の売上構成比が20%で横ばい（2022期計画から2023期計画まで）であり、既存領域への依存度が高い状況が続いています。また、2026年9月期計画では、売上高が11,200百万円に微増する一方で、営業利益率が7.6%に低下する見通しであり、これは人件費上昇やリーダー育成コスト増が利益を圧迫することを示唆しています。

市場環境としては、IT人材不足と賃金上昇が継続しており、人材確保と待遇改善が収益性向上のボトルネックとなっています。経営陣は対策を講じていますが、2026年9月期計画の利益率低下は、これらの課題への対応コストが先行することを意味しており、成長の持続性には懸念が残ります。

投資判断の根拠：
保有。現状の業績は堅調であり、特に利益面での計画達成度は評価できます。しかし、将来の成長ドライバーである新領域の成長鈍化と、人件費上昇による利益率低下懸念から、積極的な買い材料としては不十分です。既存事業の安定性と、ソリューション事業の成長可能性を評価し、現状維持（保有）が妥当と判断します。

重要なポイント：
1. 利益計画の保守性（2026年9月期）: 売上高は微増に対し、営業利益率が7.6%に低下する見通しであり、人件費上昇や育成コスト増が利益を圧迫する構造が明確。
2. 新領域の成長鈍化: 売上構成比が20%で横ばいであり、既存領域（機械設計）への依存度が高い。
3. 単価改善の進捗: 一人月売上高の継続的な上昇は、価格交渉力と技術力向上を示唆するポジティブな兆候。
4. 人材確保の難易度: 賃上げや採用力強化を行っているものの、人材獲得競争の激化が継続的なコスト増要因となっている。

会社への質問(AI生成)

[2026年9月期計画で営業利益率が7.6%に低下する見通しですが、これは主に人件費上昇とリーダー育成コストの増加によるものと理解しています。この利益率低下は一時的なものか、構造的なものか、具体的なコスト構造の変化と今後の回復見通しについて教えてください。]

[新領域の売上構成比が20%で横ばいですが、既存領域の成長鈍化が懸念されます。新領域（デジタル解析、DXソリューション、グローバル展開）の売上を倍増させるための具体的なロードマップと、既存事業とのリソース配分の最適化について、詳細な計画をお聞かせください。]

[AI/ARソリューションや設計自動化ツールなど、自社開発ソリューションの売上貢献度と、それらが既存の請負・派遣事業の単価改善にどの程度寄与しているか、具体的な数値で示してください。]

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
新領域（ソリューション事業）の売上構成比を30%以上に引き上げる 60% S 既存事業の単価上昇には限界があるため、高付加価値なソリューション事業の拡大が不可欠。特にDXソリューションと解析ソリューションに注力し、売上高を倍増させるための柱とする。
既存事業における「構想設計」フェーズの請負比率を向上させる 75% A 構想設計段階からの参画は、単価が高く、メーカーとの関係性強化に繋がる。設計業務の8割が決定されるこのフェーズでの影響力を高めることで、継続的な高単価案件の獲得を目指す。
グローバル展開（オフショア開発）の本格化と国内案件への連携強化 50% A ベトナム子会社の設立を機に、コスト競争力のあるオフショア開発を本格化。国内のシステム開発需要を取り込みつつ、コスト最適化を図る。ただし、品質管理とコミュニケーションの課題解決が成功の鍵。
設計ソリューションのプロダクト化とライセンス販売 40% B 社内利用中の自動化ツール（断面作成、干渉チェック等）をパッケージ化し、顧客へのライセンス販売を開始。初期開発コストはかかるが、一度構築すれば継続的な収益源となる可能性がある。

最優先戦略(AI生成)

最優先戦略：新領域（ソリューション事業）の売上構成比を30%以上に引き上げる

アビストの成長戦略において、既存の機械設計事業やシステム開発事業（請負・派遣）は、人材の供給量と単価に依存する構造であり、人件費上昇圧力の中で持続的な高成長と収益性維持には限界があります。現状、既存領域が売上の約80%を占めており、新領域（デジタル解析、DXソリューション、グローバル展開）の売上構成比が20%で横ばいであることは、将来の成長ドライバーが機能不全に陥っていることを示唆します。

売上を倍増させるためには、高付加価値なソリューション事業の拡大が不可欠です。特に、経営陣が言及している「設計自動チェックツール」「DiffAR」「AIソリューション」などの開発事例は、技術力の高さを示していますが、これらが売上に結びつくフェーズに至っていない可能性があります。

最優先戦略として、これらのソリューション開発を加速させ、既存事業の枠組みから脱却し、プロダクトやサービスとしての提供を強化する必要があります。具体的には、開発リソースをソリューション開発に集中させ、営業体制もソリューション販売に特化したチームを編成することが求められます。また、既存顧客に対して、設計業務の効率化や試作レスに資するソリューションを積極的に提案し、導入実績を積み上げることが重要です。

この戦略の成功は、収益性の改善にも直結します。ソリューション事業は、請負・派遣事業に比べて人月に依存しない収益構造を持つため、人件費上昇の影響を受けにくく、利益率の向上に貢献します。2026年9月期計画で示されている利益率低下の懸念を払拭するためにも、ソリューション事業の売上構成比を30%以上に引き上げることは、企業の持続的成長にとって最優先課題です。

ITコンサルからの提案(AI生成)

提案する施策は、ソリューション事業の売上構成比向上と、既存事業の効率化・高付加価値化に焦点を当てます。

1. ソリューション開発の迅速化と品質保証のためのDevOps基盤構築

  • 目的: 開発中の設計自動チェックツールやAR/AIソリューションの市場投入までのリードタイムを短縮し、顧客への提供価値を高める。
  • 支援内容: 開発部門横断型の研究開発会議で生まれたアイデアを迅速にプロトタイプ化し、継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを構築します。これにより、開発の自動化と品質保証プロセスを標準化し、開発リソースの最適化を図ります。
  • 期待される効果: 開発サイクルの短縮により、競合他社に先駆けてソリューションを市場投入でき、売上貢献の早期化が期待できます。

2. 顧客向けDXソリューション提供のためのデータ基盤整備と分析基盤構築

  • 目的: 顧客向けDXソリューションの提供能力を強化し、既存の設計業務データや解析データを活用した付加価値の高いサービスを提供する。
  • 支援内容: 顧客から提供される設計データや試作データを統合・分析するためのデータレイク/データウェアハウスを構築します。これにより、AIソリューションの精度向上に必要な学習データの整備と、解析ノウハウの蓄積を効率化します。
  • 期待される効果: データドリブンなソリューション開発が可能となり、競合優位性のある解析・AIソリューションの提供基盤が確立します。

3. 技術者教育カリキュラムのデジタル化と学習管理システム（LMS）導入

  • 目的: 研修受講時間/人の目標（70時間/年）達成と、教育の質を担保しつつ、リーダー層育成の効率化を図る。
  • 支援内容: 既存の教育カリキュラムをデジタル化し、LMSを導入します。これにより、技術者の習熟度に応じたパーソナライズされた学習パスを提供し、進捗管理と評価を自動化します。
  • 期待される効果: 教育コストの最適化と、教育効果の可視化により、早期配属やリーダー層育成のスピードアップに貢献します。
前の記事
粧美堂 - 2025年9月期決算説明会資料 ★★★★
2025-11-25
次の記事
松田産 - 2026年３月期 第２四半期 決算説明資料 ★★★
2025-11-25