基本情報

• 会社コード: 41760
• 会社名: Ｇ－ココナラ
• タイトル: 2026年8月期第2四半期決算説明資料
• 発表日時: 2026年04月13日 15:30
• PDF URL: https://www.release.tdnet.info/inbs/140120260413502714.pdf
• YahooFinance: https://finance.yahoo.co.jp/quote/4176.T

2026年8月期 第2四半期決算説明資料

株式会社ココナラ（グロース市場:4176） 2026年4月13日

Vision

一⼈ひとりが「⾃分のストーリー」を⽣きていく世の中をつくる

Mission

個⼈の知識‧スキル‧経験を可視化し、 必要とする全ての⼈に結びつけ、 個⼈をエンパワーメントするプラットフォームを提供する

2026年8⽉期第2四半期決算ハイライト

売上⾼‧EBITDAともに過去最⾼を更新

全社サマリ
* 売上⾼25.2億円、売上総利益15.7億円、EBITDA[*1] 2.3億円
* 未来に向けたAI適⽤、オペレーション構造改⾰を推進中

マーケットプレイス
* 売上⾼は前年同期⽐+6.8%成⻑。法律相談は売上⾼‧利益共に過去最⾼を更新
* 売上⾼は14.7億円、売上総利益は13.5億円
* ⾼単価‧専⾨領域の取引⽐率が拡⼤し、収益の質が向上
* サービス出品数は100万件、スキル登録者数は140万⼈を突破し、ココナラ経済圏の拡⼤継続

エージェント
* 構造改⾰の完遂によるV字回復を実現。売上⾼‧売上総利益ともに過去最⾼を更新
* 売上⾼は10.4億円、売上総利益は2.1億円
* ココナラテックは属⼈性を脱した営業‧マッチングモデルにより成⻑軌道へ回帰
* ココナラアシストも営業モデルの転換を実施。役割を明確に分けることで⽣産性を最⼤化

*1: EBITDA=営業利益+減価償却費+のれん償却費+株式報酬費⽤。以降EBITDAと記載

1. 業績報告

• 実績
  • 連結業績
  • セグメント業績マーケットプレイス
  • セグメント業績エージェント
• 2026年8⽉期通期連結業績予想

連結 2026年8⽉期第2四半期決算概要

売上⾼‧利益ともに期初計画通り進捗し過去最⾼を更新

項⽬ （単位 : 百万円）	第2四半期 2025年8⽉期 （12-2⽉）	第2四半期 2026年8⽉期 （12-2⽉）	第2四半期 前年同期⽐
売上⾼*1	2,341	2,523	+7.8%
マーケットプレイス	1,384	1,478	+6.8%
エージェント	956	1,046	+9.4%
売上総利益	1,496	1,572	+5.1%
マーケットプレイス	1,309	1,354	+3.4%
エージェント	187	218	+16.7%
EBITDA	185	230	+24.3%
営業利益	89	152	+70.8%
経常利益	91	150	+64.8%
親会社株主に帰属する当期純利益	54	87	+61.1%

*1: ココナラ募集の⼀部実績（継続型の取引）をエージェントセグメントとして計上していたが、2025年8⽉期第3四半期よりマーケットプレイスセグメントに変更。2025年8⽉期第3四半期以前の実績は本セグメント変更を遡求適⽤して開⽰

連結 四半期売上⾼推移

売上⾼は前年同期⽐+7.8%と増加し過去最⾼を更新。マーケットプレイスの前年同期⽐増収に加えて、エージェントが過去最 ⾼を更新

連結 四半期売上総利益推移

売上総利益は前年同期⽐+5.1%と増加。エージェントは過去最⾼を更新

連結 四半期EBITDA推移

EBITDAは前年同期⽐+24.3%と⼤きく増加し過去最⾼を更新

連結 四半期売上原価+営業費⽤推移

エージェント成⻑に伴い稼働者数が増加し、原価が増加傾向であるものの、事業への成⻑投資と適正なコストコントロール を維持

|持||売上原価＋営業費⽤*1||売上⾼対⽐||⼈件費‧採⽤費||
|---|---|---|---|---|---|---|
|（単位：百万円）||||（単位：%）||||
|売上原価|||||||
|広告宣伝費|||||||
|その他
⽀払⼿数料‧システム費|889|860|844|788|793|881|951|
|業務委託費|361|376|384|396|397|398|406|
|⼈件費‧採⽤費|507|485|493|506|533|513|476|
|~~FY2023~~|~~FY2024~~|~~FY2025~~|FY2026||~~FY2023~~|~~FY2024~~|~~FY2025~~|FY2026|

*1: 株式報酬費⽤、⼦会社であったクレストスキルパートナーズ（旧ココナラスキルパートナーズ）費⽤、減価償却費、のれん償却費を除く

1. 業績報告

• 実績
  • 連結業績
  • セグメント業績マーケットプレイス
  • セグメント業績エージェント
• 2026年8⽉期通期連結業績予想

マーケット プレイス マーケットプレイス四半期流通総額推移

流通総額は、年末年始休みおよび2⽉の営業⽇減少によりビジネス利⽤が停滞する2Q特有の季節性により、前四半期⽐では減 少となったものの、前年同期⽐ではほぼ同⽔準で着地

*1: テイクレート = 売上⾼ ÷ 流通総額

マーケット プレイス マーケットプレイス四半期売上⾼‧セグメント利益*1 推移

売上⾼は前年同期⽐+6.9%と増加。流通総額同様に季節的変動による影響はあるが、Q1から引き続きセールス組織の貢献に より、ココナラ募集の案件数が増加したことによる影響

*1: セグメント利益=セグメント営業利益 ＋ 減価償却費 ＋ 減価償却費（原価）＋のれん償却費＋顧客関連資産償却費＋本社費。2026年8⽉期より本社費の配賦基準を変更。2025年8⽉期以前の数字は新しい基準を遡及適⽤しており、過去の開⽰数字 と異なる

マーケット プレイス マーケットプレイス（法律相談除く）四半期KPI推移

会員登録数590万⼈超、出品数100万件超、スキル登録者数140万⼈突破とココナラ経済圏の拡⼤継続。要件定義や責任を伴 う判断などAIによる代替が困難な専⾨性をもつ⼈材が多く登録されている点が特徴

マーケット プレイス マーケットプレイス（法律相談除く）四半期KPI推移

購⼊UU数の減少は流通総額への影響が限定的な単価4,000円未満の取引に集中（UU数下落シェアの50%超）しており、収益 への実質的な影響は軽微。流通総額の過半数を構成単価20,000円以上の取引では購⼊UUが増加

*1: 2025年8⽉期第1四半期においては⼀部出品者による短期的な⼤量取引により、集計に歪みが発⽣したため、影響を除外

マーケット プレイス マーケットプレイス（法律相談）四半期KPI推移

有料登録弁護⼠数‧ARPUともに過去最⾼を更新。有料登録弁護⼠数は前年同期⽐+8%の成⻑、 ARPU*1 も前年同期⽐+6%に 向上。安定成⻑を継続

*1: ARPU：Average Revenue Per User（有料登録弁護⼠1⼈あたりの売上額）

マーケット プレイス ココナラスキルマーケット：トピックス

AI時代の構造変化を追い⾵にAI関連カテゴリが拡⼤、またAIによって代替されないようなカテゴリの需要も⼤きく伸⻑。機能と してより多くの⽅に便利に使っていただくためにAIを活⽤した各種機能を順次リリース

AI関連カテゴリの成⻑

• その他⽣成AI 昨対 223 % UP
• QA‧コードレビュー 昨対 80 % UP (AIによるコード⽣成の普及に伴い、⼈が担う必要がある検証‧改善は需要が拡⼤)

ハンドメイド‧対⾯カテゴリの成⻑

• ハンドメイド制作 昨対 60 % UP
• 出張撮影‧出張サービス 昨対 50 % UP (AIで代替されないカテゴリとして、ハン ドメイド‧対⾯カテゴリが成⻑。今後も 同様の領域のカテゴリ化‧拡⼤を狙う)

AIを活⽤した機能のリリース進⾏中

• 購⼊前の⾒積りや、求⼈募集の作成をAI が⽀援し、購⼊者‧出品者双⽅の体験を 改善。今後もAI機能を順次展開予定

1. 業績報告

• 実績
  • 連結業績
  • セグメント業績マーケットプレイス
  • セグメント業績エージェント
• 2026年8⽉期通期連結業績予想

エージェント エージェント四半期業績推移*1

年末年始および2⽉の営業⽇減少という2Q特有の季節性はありながらも、売上、売上総利益共に過去最⾼を更新

*1: 2023年8⽉期第4四半期よりセグメント開⽰を開始。エージェントセグメントの業績にはココナラテック、ココナラアシスト、ココナラプロ、ココナラコンサルの業績を含む
*2:セグメント利益=セグメント売上⾼- 売上原価 ‧販管費（本社費除く）＋減価償却費＋のれん償却費。2026年8⽉期より本社費の配賦基準を変更。2025年8⽉期以前の数字は新しい基準を遡及適⽤しており、過去の開⽰数字と異なる

エージェント エージェントKPI推移

セールス組織による案件獲得が引き続き好調。1社あたり案件数も増えているため稼働者数も継続的に増加傾向

エージェント ココナラテック：トピックス フレームキャリア社のグループイン

26年3⽉2⽇にフレームキャリア社のグループインを実⾏。ココナラテックとのシナジーにより、フリーランス‧正社員エン ジニアのハイブリッドモデルを展開し、正社員エンジニア派遣の⽴ち上げと同時に圧倒的な成⻑を⽬指す

ココナラテックとフレームキャリアのシナジー

• ノウハウ、データ、顧客基盤の共有
• 正社員のエンジニア⼈材強化
• ココナラの顧客基盤を活⽤し、営業先拡⼤

AI時代において、フレームキャリアとともに 実現する3つの狙い

1. 正社員PM‧エンジニアが顧客課題をグリップ
   業務プロセスに⼊り込み、深い課題把握から次のニーズを獲得 していく
2. 常駐で接地⾯を広げ、次のニーズを継続的に獲得
   フルタイムで顧客の業務プロセスに⼊り込み、AIで代替できな い関係構築‧課題把握による案件開拓が可能
3. AIが発展しても「実⾏⼈材」は不可⽋
   フリーランス＋正社員のハイブリッドでの⼈材提供で、AIで代 替できない実装/施策運⽤/例外処理を⾏う⼈材を提供

フリーランス‧正社員のハイブリッドモデルで、 提供価値‧対象顧客を拡⼤し、成⻑スピードを⾼める

エージェント ココナラアシスト：トピックス

営業体制を分業型へ移⾏し組織効率を⾼めるとともに、HR領域への新サービス展開によりBPO事業の提供範囲を拡⼤。 オペレーション強化と領域拡張の2軸でアシスト事業の成⻑を加速

組織体制変更を開始

営業ステップを1名の担当者がすべてカバーする体制から、 IS‧FSが前後半を専⾨分担する分業型へ移⾏。属⼈化を解 消し、拡張性のある組織を構築

ココナラHRアドバイザーを開始

⼈⼿不⾜の深刻化や法改正対応を背景に、プロ⼈材がチー ムで企業の⼈事‧労務を⽀援するサービスを開始
* 専⾨領域ごとの プロチーム体制
* 費⽤を抑えて 必要な分だけ
* 短期〜⻑期まで 柔軟な対応

1. 業績報告

• 実績
- 連結業績
- セグメント業績マーケットプレイス
- セグメント業績エージェント
- 2026年8⽉期通期連結業績予想

連結 通期連結業績予想に対する進捗

通期連結業績予想は据え置き。第2四半期進捗は期初計画通りの⽔準で着地。エージェントの成⻑加速に伴い、下期偏重の成 ⻑計画であり、通期⽬標の達成を⾒込む

（単位 : 百万円）	2025年8⽉期	2026年8⽉期	前年⽐
	実績	予想
売上⾼	9,410	11,000	+16.9%
EBITDA（non-GAAP）	649	800	+23.2%
営業利益（J-GAAP）	256	450	+75.7%
親会社株主に帰属する 当期純利益	306	360	+17.3%

2026年8⽉期の進捗状況（単位：百万円）	売上⾼	EBITDA（non-GAAP）	営業利益（J-GAAP）	親会社に帰属する 当期純利益
157 (44%)	231 (51%)	4,991 (45%)	408 (51%)

2. 成⻑⽅針

ココナラの「現在地」

これまでは中⻑期の企業価値最⼤化に向けて新規事業へ積極投資、多⾓化を推進。FY2026以降は第⼆‧第三の柱が利益貢献 フェーズへ。創出キャッシュやM&Aを活⽤しさらなる成⻑を⽬指す

ココナラ経済圏の実現

〜FY2030 すべてが揃うサービスプラットフォームの実現 取扱⾼1兆円規模の社会的インフラへ
* 〜FY2025 新規事業/M&Aが第⼆ 第三の柱として利益貢献
* ココナラ経済圏構想 〜FY2022 を発表。多⾓化のた めの新規事業の種まき‧先⾏投資開始
* マーケットプレイス 中心に事業拡⼤中

ココナラを取り巻く環境変化

急速な環境変化が進む中、独⾃のデータベースを活⽤し、最適な⼈材‧スキルをマッチングすることで持続的に価値提供。 AIでプロダクト体験を強化しつつ、⾼付加価値領域への専⾨⼈材提供を⼀層強化していく

機会
労働⼈⼝の減少による⼈⼿不⾜の深刻化※1 企業にとって労働⼒の確保が難しくなる中、 豊富な⼈材DBを保有すること⾃体が競争優位となる
⼈材データベースを活⽤し、 労働⼒不⾜に直⾯するあらゆ る顧客に、単発から継続案件 まで、幅広いサービスを提供 していく

脅威
⽣成AIの普及により、シンプルで定型的な業務や 単発の役務が急速に代替されつつある ⼀⽅で、創造性‧専⾨性‧対⼈性が求められる領域 への⼈材需要が相対的に⾼まっている
AIを活⽤してプロダクト体験 を強化しつつ、⼈が担うべき ⾼付加価値領域に対応できる 専⾨⼈材の提供を⼀層強化し ていく

*1:内閣府「令和7年版⾼齢社会⽩書」（令和7年6⽉） *2:三菱総合研究所「マンスリーレビュー2021年6⽉号特集1⼈的資本を⾼めるための⼈材戦略」を基に当社にて作成

ココナラがターゲットとする市場規模イメージ（TAM）

これまで対象としてきた単発役務の領域に加え、保有しているデータベース‧プロダクトアセットを活⽤して、継続役務の領 域をターゲットに加え成⻑加速を狙う

■対象となる外注サービスの市場規模（サービス売買市場）*1

• 個⼈‧中⼩企業間の単発役務領域 約 18兆円
• 個⼈‧中⼩‧⼤企業間の単発＋継続役務領域 約37兆円

*1: 経済センサスよりオンラインでマッチングしたうえでサービス提供可能な産業分類における売上⾼の合計を算出。当社が⽇本総合研究所に調査を委託し、同研究所が2024年8⽉に作成したオンラインマッチングサービスの市場規模

ココナラ経済圏：全体像

（図表参照：単発役務と継続役務のマーケットプレイスとエージェントによる構成）

ココナラの持っている強み/ アセット

マーケットプレイスで蓄積した⼈材‧顧客データを起点にエージェント事業を⽴ち上げ、そこで新たに得た⼈材‧顧客がDB をさらに厚くする。両事業でデータを共有‧循環させることで、使うほど精度と規模が増していく成⻑構造

• ①⼈材データベース: 600万⼈の会員、140万⼈超のスキル⼈材
• ②顧客データベース: 62万⼈の法⼈アカウント、東証プライム上場の約1,600社のうち、約4割が利⽤
• ③プロダクト基盤: 共通アカウント基盤、マッチング基盤、管理(売上、メッセージ)基盤、⼈材プロフィール基盤、決済基盤

*1:マッチング率：エージェント事業において、顧客のニーズに合った⼈材を当社が紹介出来た割合

ココナラ経済圏：マーケットプレイスを起点とした垂直⽴ち上げ

マーケットプレイスの⽴ち上げにより、スキル⼈材や顧客が継続的に集まる基盤を確⽴。蓄積された⼈材/顧客データをア セットとすることで獲得コストを削減。事業を拡⼤するほど、データベースがさらに強化される構造的優位を実現

• Step 1: 圧倒的な数のスキル/⼈材と顧客が集まるプラットフィームを構築（マーケットプレイスの確⽴）
• Step 2: ⼈材/顧客の蓄積データを活⽤し、参⼊障壁の⾼い市場を開拓（エージェント事業の垂直⽴ち上げ）
• Step 3: データベースを核としてM＆Aや新規事業開発など領域展開（継続的シナジーの創出）

アセット①：⼈材データベース

スキル登録者数は順調に増加し、140万⼈を突破。潤沢な⼈材プールを活⽤して、あらゆる顧客ニーズに対して⾼い確率で適 切な⼈材マッチングを実現。⾼い認知により⼈材が⾃然流⼊するため、獲得コストもほとんどかからない

アセット②：顧客データベース

スキルマーケット経由の流⼊や、みずほ銀⾏の法⼈ネットワークの活⽤を通じて、既に当社を認知し⼈材ニーズを有する企 業との関係を多数保有。これらの⾼品質な企業接点を活⽤した営業アプローチを開始し、圧倒的な案件獲得数を実現

• マーケットプレイス既存登録プール: 会員登録数600万⼈、法⼈会員数62万超、うち約4割がココナラを利⽤
• みずほココナラ: 東証プライム上場の約1,600社のうち、約4割が利⽤
• マーケティング‧セールス基盤: ⾼い認知率（⼀般50%、ビジネス 75%）によるブランドワード流⼊、エージェントを中⼼とした新規獲 得チーム

アセット③：プロダクト基盤

⼤部分の機能を共通化し、新プロダクトを開発する際に、重たい機能開発を簡易化可能。ユーザーインターフェースに関わ る部分を個別に磨き込めば迅速にプロダクトリリースが可能

ココナラの成⻑⽅針

すべてが揃うサービスプラットフォームを確⽴する

1. マーケットプレイス
   ## 新たな機能拡充と新マッチング⼿法⽴ち上げによる着実な成⻑
   • スキルマーケット：AIによるマッチング機能強化、集客施策のテコ⼊れ
   • 募集‧スカウト：マッチングプロセスのさらなる⾃動化、営業を活⽤した案件数増加
2. エージェント
   ## ココナラアシストを中⼼としてエージェントを”第⼆の成⻑の柱”へ
   • ココナラアシスト：成功モデルの拡⼤に向けた営業⼈員の⼤幅拡充、BPO事業本格化
   • ココナラテック：正社員エンジニア活⽤により、対応クオリティ向上と案件⼤型化
   • ココナラコンサル：経営課題をグリップするコンサルティング組織をインハウスで垂直⽴上げ
3. AI活⽤
   ## AIエージェントの開発‧導⼊を通じ、⾮連続的な進化を実現
   • AIによってマッチングをアシストすることで強⼤なマジョリティ層（潜在市場）を開拓
   • 社内の職種別ワークフローをAIで最適化‧⾼度化
4. M&A戦略
   ## M&Aの活⽤により、ココナラ経済圏の拡⼤を加速
   • オーガニック成⻑に加え、ココナラ経済圏共通のアセットを基盤とつつインオーガニック成⻑ を組み込むことで成⻑速度を加速させる
   • 投資規律を踏まえたM&Aの実⾏とPMIの型化によりリスクを低減

成⻑⽅針の進捗

成⻑⽅針の要旨

• ①マーケットプレイス: スキルマーケットへのAI活⽤施策導⼊を推進中。プロダクトの磨き込みおよび営業による案件数の増加を引き続き実現
• ②エージェント: 効率的な営業体制の基盤構築。組織化が着実に進捗。顧客基盤構築を推進
• ③AI活⽤: ユーザー向けAIアシスタントを開発中。アセット＆AI本部を設⽴し、組織横断的なAXタスクフォースを推進
• ④M&A戦略: ソーシングの型化を実施し、検討案件数が⼤きく増加。3⽉に株式会社フレームキャリアを買収

成⻑⽅針①：マーケットプレイスマッチング拡張

AIを起点に役務提供領域‧マッチング⼿法‧カテゴリ別深化を多⾓的に強化し、多様な個⼈/法⼈顧客のニーズに対応して マーケットプレイスの流通総額を押し上げる

役務提供領域

AIで代替されない⾼単価や継続的 な仕事のマッチングも可能に

IT開発、経理、⼈事、マーケティン グ、事務代⾏、コンサルティングなど
* 単発役務
* 継続役務（業務委託）

マッチング⼿法

AIを活⽤したマッチングプロセス の⾃動化を推進

最適な⼈材やサービスをAIを⽤いて提 案していく
* EC
* 募集
* スカウト

カテゴリ別深化

AIによって需要が増えたカテゴリ を強化

AIに関連するカテゴリやAIに代替され ないカテゴリが対象
* ホリゾンタルEC 役務
* ホリゾンタルEC コンテンツ
* バーティカルEC
* 継続率‧単価向上によるLTV向上
* マッチング数‧法⼈顧客の利⽤増加
* 個別カテゴリ成⻑によるGMV押し上げ

成⻑⽅針②：エージェント⽴ち上げ‧拡⼤

経営コンサル‧チーム型での開発⽀援‧BPOといったラインナップを拡充することで、顧客企業の課題に対して現場〜経営レ ベルまで網羅的に価値訴求

（図表参照：企業の課題とココナラの提供ラインナップ）

成⻑⽅針②：ココナラのアセットを活⽤したマッチング加速（ココナラアシスト）

マーケットプレイス由来のデータベースにより、案件創出をすればするほどマッチング数は増加。今後、営業⼈員増加により ⼀気にスケールし、収益拡⼤のアクセルを強化

アセットを活⽤した圧倒的なマッチング創出により、アクセシビリティ、スピード、コスト、クオリティの面で優位性を確保。

参考）ココナラアシストのサービス提供事例

採⽤難易度の⾼い専⾨領域から急な繁忙対応まで、ニーズに合わせて柔軟にサービスを提供

（事例参照：A社、B社、C社、D社の課題と提供内容）

導⼊企業例

参考）ココナラのアセットを活⽤したマッチング加速（ココナラテック）

必要な情報の集約‧⼀元化の実現により、属⼈性を排除したデータ起点のマッチング体制の構築が完了。これにより営業の効 率化‧マッチング精度の向上を実現、AIの活⽤によりマッチング精度の更なる改善を実施

データの蓄積により、継続的なマッチング精度の向上、営業の効率化を実現

成⻑⽅針③：AIによる経済圏マッチング最適化

AIアシスタントがユーザーの要望‧課題から最適なサービス‧⼈材を提案。誰でも使いこなせるプロダクトへと進化し、市場 規模‧成⻑を⼤幅に拡⼤

具体的な取り組み AIが多様なニーズに寄り添い、最適なマッチングを実現

• 解決したい課題：無形商材特有の⾔語化のハードルの⾼さ
• 具体的な取り組み：AIが多様なニーズに寄り添い、最適なマッチングを実現
• 効果：⾼リテラシー層に加えてマジョリティ層まで取り込み、TAMを⼤きく拡⼤

成⻑⽅針③：AIアシスタント機能の概要（2026年春リリース予定）

既存の購⼊アシスト機能を⼤幅にアップデートし、顧客の多様なニーズや課題をAIが詳細にヒアリング、誰でも最適なサービ スにたどり着ける体験を実現

1. ニーズや課題をAIが丁寧にヒアリング
2. 最適なサービスを提案、マッチング

成⻑⽅針③：AI活⽤による⽣産性の向上

AXにより業務を効率化、経営基盤の強化と新たな価値創出を実現。またプロダクトや社内業務についてAI活⽤を促進してい くために組織体制を整備

• AI活⽤事例: 全社AXによる⽣産性向上を各職種‧ワークフローで実現（営業、開発、企画‧デザイン、経理）
• 組織体制の整備: 「アセット&AI本部」をCEO直下の全社横断組織として設⽴

成⻑⽅針④：ココナラがM&Aを成⻑戦略とする背景

顧客‧⼈材DBと組み合わせることで強⼒なシナジーを⽣み出し、オーガニック成⻑を超える速度で市場拡⼤を実現

• スピード: 新規領域への参⼊や顧客基盤の 拡⼤をオーガニック成⻑では実 現できないスピードで実現
• シナジー: 顧客DBと⼈材DBを活⽤する ことで強⼒なシナジーを創出し、 多くの取引機会を創出

成⻑⽅針④：潜在的なM&Aのターゲット領域と⾜元の注⼒領域

ココナラのビジネスモデル上、M&A対象領域は広範に及び、成⻑に従いさらに広がる。⼀⽅で、M＆Aの対象は、⾃社アセッ トを活かせる領域に絞り、確実な成⻑を実現

「ココナラ経済圏」の拡⼤による広⼤なM＆A対象範囲

（図表参照：役務、顧客規模によるM&A対象範囲）
* 注⼒M&A領域: 1. 既存サービスの深化‧強化、2. 隣接する新規領域への進出

成⻑⽅針④：規律ある投資基準と連続的なM&Aによる複利的成⻑構造

中⼩型案件のロールアップで連続的にM&Aを積み上げ、競争優位を複利的に拡⼤。規律ある投資基準で1件1件の成功を担保

M&Aによる成⻑構造

M&Aを重ねるほど実⾏精度が 上がり、成⻑が加速する複利構造を構築

投資基準‧今後の展開⽅針

1. 中‧⼩型案件を積み上げ: 成功モデルを型化し複数案件で再現。
2. PMIシナジーを前提としないバリエーション: 買収先単独の収益性を基準に投資判断。
3. のれん償却後営業利益の黒字化を前提: 財務規律を徹底。

3. Appendix

ココナラの事業内容

マーケットプレイス

• オンラインでサービスを売買できる スキルのマーケットプレイス
• 募集を掲載して、集まった 提案や⼈材から選んで発注
• 記事‧画像‧イラストを やり取りなしで売り買い
• 弁護⼠メディアを通じて 相談者と弁護⼠をマッチング
• ココナラに登録するプロ⼈材に 直接アプローチ

エージェント

• 企業のIT/DXを⽀援する エンジニアやPM⼈材を紹介
• 業界最⼤規模のフリーランスエンジニアの業務委託型エージェントサービス
• 業界トップクラスの 実名クリエイターを紹介
• 必要な分だけ稼働可能な アシスト⼈材を紹介
• ⼤⼿ファーム出⾝の⼀流 コンサルが企業の課題を解決
• プロ集団が事業の課題に応える 成果直結型のビジネス⽀援

主な事業：ココナラスキルマーケットの特徴

知識‧スキル‧経験を商品化し、「ECのように売り買いできる」マッチング型プラットフォーム

• Point 1: EC型で購⼊/出品
• Point 2: 「オンライン」で完結
• Point 3: 幅広いカテゴリ

主な事業：ココナラテックの特徴

業界最⼤規模のフリーランスエンジニアの業務委託型エージェントサービス。ココナラのスキルDB（データベース）を活かし、⼈材と案件が増えるほどマッチング精度と成約が⾼まる成⻑循環を形成

ココナラテック：営業体制の進化

「営業モデルの転換」と、「KPIマネジメント強化」を同時に実施。再現性が⾼く拡⼤可能な体制に進化したことで属⼈依存 を脱却。⼀時的な⼈員減を経て商談数は過去最⾼⽔準へ

• 営業モデルの転換: 両⾯型営業から専任担当型営業へ
• KPIマネジメント強化: 個⼈の経験への依存からKPIに基づくマネジメントへ

効率的な営業体制への進化により、商談数が過去最⾼⽔準に到達

主な事業：ココナラアシストの特徴

法⼈向けに⽉40時間‧⽉額8万円から利⽤可能なオンラインアシスタント/業務委託サービス。採⽤コストをかけずに専⾨性の⾼ い⼈材を必要な時間だけ活⽤できる点が特徴。ココナラの⼈材‧顧客データベースを⽣かした圧倒的マッチング率で急成⻑中

連結従業員推移

新規事業への投資は継続しつつ、マーケット環境を踏まえた適切な⼈材投資を⾏なっていく

部門	2025年8⽉末	2026年2⽉末
コーポレート	23	24
マーケティング	86	71
マーケットプレイス	135	132
エージェント	14	18

*1:2022年11⽉にココナラエージェントを発表、2023年1⽉よりエージェント事業を開始

貸借対照表

株主資本⽐率は31.7%から33.2%となっており、健全性の⾼い財務基盤を維持

免責事項

本資料には、将来の⾒通しに関する記述が含まれております。 こうした記述は、当社としてその実現を保証するものではなく、リスクや不確実性を内包するものです。 実際の業績は環境の変化などにより、将来の⾒通しと異なる可能性があることにご留意ください。 また、本資料に記載されている当社以外の企業に関する情報は、公開情報等から引⽤したものであり、かかる 情報の正確性‧適切性等について当社は何らの検証も⾏っておらず、またこれを保証するものではありません。

⼀⼈ひとりが「⾃分のストーリー」を⽣きていく世の中をつくる

投資判断(AI生成)

投資評価: ★★★★

評価の理由：
ココナラは、2026年8月期第2四半期において、売上高、売上総利益、EBITDAのすべてで過去最高を更新し、期初計画通りに進捗しています。特に注目すべきは、構造改革を完了した「エージェント」セグメントがV字回復し、過去最高を更新した点です。マーケットプレイスも堅調に成長しており、全体として収益性が向上しています。

財務面では、売上高成長率（YoY +7.8%）は中程度ですが、EBITDA成長率（YoY +24.3%）がこれを上回っており、利益率改善の兆しが見られます。株主資本比率も33.2%と健全な水準を維持しており、財務基盤は安定しています。

成長戦略として、マーケットプレイスのAI活用による体験向上と、エージェント事業の拡大（特にフレームキャリアの買収によるココナラテックの強化）を掲げており、これらは市場環境（人手不足、AI普及）への対応として理にかなっています。

一方で、マーケットプレイスの流通総額（GMV）が前四半期比で減少している点や、購入UU数が減少している点は懸念材料です。また、エージェント事業の成長が利益貢献フェーズに入ったとされていますが、通期予想を据え置いていることから、下期に成長が偏る計画であり、その達成には不確実性が伴います。

全体として、事業構造の転換期にあり、エージェント事業の回復と成長戦略の実行が順調に進んでいることから、高い成長ポテンシャルを持つと評価できます。

投資判断の根拠：
買い。エージェントセグメントのV字回復と収益性改善が明確であり、マーケットプレイスの安定成長とAI活用による将来性も評価できます。財務基盤も安定しており、成長投資と収益性の両立が進んでいると判断します。

重要なポイント：
1. エージェント事業のV字回復と収益性改善: 構造改革が奏功し、エージェントセグメントが過去最高を更新。利益貢献フェーズへの移行が確認された。
2. マーケットプレイスの質的向上: 法律相談や高単価・専門領域の取引比率が拡大し、収益の質が向上している。
3. AI活用による体験向上とTAM拡大: AIアシスタント機能のリリース予定や、継続役務領域への参入により、TAM拡大の道筋が示されている。
4. M&Aによる成長加速: フレームキャリア買収など、規律あるM&A戦略により成長速度の加速を目指している。

会社への質問(AI生成)

エージェント事業の構造改革が完了し、収益性が改善している点について、その持続可能性と今後の成長ドライバーについて深掘りしたい。

[エージェント事業の構造改革（ココナラテックの営業モデル転換など）が完了したとのことですが、このモデル転換による営業効率の改善効果（例：商談単価、成約率、リードタイムなど）について、具体的なKPIの変化を教えてください。]

[マーケットプレイスの購入UU数が減少している一方で、高単価取引が増加していると説明されていますが、この傾向が続く場合、新規顧客獲得のボトルネックや、将来的なGMV成長の限界について、どのように認識されていますか。]

[フレームキャリアのグループインによるココナラテックのシナジー効果について、正社員エンジニア派遣の立ち上げと成長見込みについて、具体的な目標数値（例：〇年後の売上貢献度、採用人数）を教えてください。]

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
エージェント事業における「継続役務」の売上比率向上	80%	S	エージェント事業のTAM拡大（37兆円）に直結。高単価・安定収益の柱として不可欠。マーケットプレイスで蓄積したデータベース活用が鍵。
マーケットプレイスのAIアシスタントによる新規層（マジョリティ層）の獲得	75%	A	AIによる言語化支援で、これまで取り込めなかった層の獲得を目指す。成功すればGMVの非連続な成長が見込めるが、プロダクトの完成度とUXが重要。
ココナラテックにおける正社員エンジニア派遣の本格展開と拡大	70%	A	フレームキャリア買収によるシナジーを具体化。高単価かつ安定的な収益源となり、エージェント事業の利益率向上に貢献。営業体制の拡張が前提。
マーケットプレイスにおける法人向け「募集」案件の営業強化	65%	B	法人顧客基盤（62万社）を活用し、単発取引から継続的な「募集」案件への転換を促進。営業リソースの効率的な配分が求められる。

最優先戦略(AI生成)

上記の施策の中で、売上倍増のために最も優先すべき戦略は「エージェント事業における『継続役務』の売上比率向上」です。

理由と詳細：
ココナラは、マーケットプレイス（単発役務）中心のビジネスモデルから、エージェント事業（継続役務）を「第二の成長の柱」として位置づけ、TAMを約18兆円から37兆円へと拡大する戦略を明確に示しています。現在の売上高（約25億円/四半期）を倍増させるためには、単発取引の積み上げよりも、単価が高く安定的な収益が見込める継続役務の比率を高めることが不可欠です。

エージェント事業は、第2四半期に過去最高を更新し、構造改革が奏功したことが確認されています。特にココナラアシストのBPO事業化や、ココナラテックにおけるフレームキャリア買収による正社員エンジニア派遣の開始は、この継続役務領域へのシフトを加速させるための具体的な施策です。

この戦略の成功には、マーケットプレイスで蓄積された膨大な「人材データベース（140万人超）」と「顧客データベース（62万法人）」を、エージェント事業の営業活動に最大限活用することが鍵となります。具体的には、マーケットプレイスで単発のニーズを発見した顧客に対し、継続的な業務委託やBPOサービスを提案するクロスセル/アップセルの仕組みを強化する必要があります。

この戦略は、AIによる代替が難しい「創造性・専門性・対人性」が求められる領域に焦点を当てており、市場環境の変化にも適合しています。この継続役務の売上比率を高めることで、収益の安定化と成長速度の向上が同時に実現し、売上倍増の最も確実な道筋となると判断します。

ITコンサルからの提案(AI生成)

最優先戦略である「エージェント事業における『継続役務』の売上比率向上」をITコンサルタントの視点から支援する具体的な提案は以下の通りです。

1. データベース連携とクロスセル・アップセル自動化プラットフォームの構築

• 目的: マーケットプレイスの取引データとエージェント事業の顧客データを統合し、継続役務への転換機会を自動で特定・提案する仕組みを構築する。
• 期待される効果: 営業担当者が手動でデータベースを検索する手間を削減し、潜在的な継続役務ニーズを逃さず、営業効率と成約率を向上させる。
• 実現可能性: 既存の共通アカウント基盤や管理基盤を活用し、データ連携レイヤーを構築することで実現可能。

2. ココナラアシスト向けBPO業務プロセスの標準化とデジタル化

• 目的: ココナラアシストで提供するBPOサービス（例：人事・労務支援）の業務プロセスを標準化し、デジタルワークフローとしてシステム化する。
• 期待される効果: 属人性を排除し、営業担当者が異なる専門領域（例：経理、人事）の案件にも対応可能になる。また、業務の可視化により、サービス品質の均一化と提供キャパシティの拡大が可能となる。
• 実現可能性: 既存のプロダクト基盤を活用し、業務管理システム（BPMツールなど）を導入することで、標準化された業務フローを構築する。

3. ココナラテック向けハイブリッド人材マッチングの高度化

• 目的: フレームキャリアの正社員データとココナラのフリーランスデータを統合し、顧客の長期的な技術課題に対し、最適なハイブリッドチーム構成（正社員＋フリーランス）を提案するマッチングアルゴリズムを開発する。
• 期待される効果: 顧客の深い課題解決に貢献し、高単価な継続案件の獲得に繋がる。単なる人材紹介から、ソリューション提供型への転換を支援する。
• 実現可能性: 両社のデータ構造を分析し、共通のスキル・経験軸でマッチングロジックを再構築する必要があるが、既存のマッチング基盤を応用可能。