アドソル日進（3837）

アドソル日進株式会社

2027年3月期 第1四半期決算

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決算の重要ポイント

• 売上高は第1四半期として過去最高の41.95億円（前年同期比 +1.2%）を達成。
• 売上総利益率が32.1%へ大幅改善し、営業利益率も13.4%と第1四半期として過去最高を更新（営業利益 5.62億円、前年同期比 +2.3%）。
• 受注残高が第1四半期として過去最高の35.33億円相当（3,533百万円、前年同期比 +9.4%）となり、下期にかけた案件遂行のストックが確保された。

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決算数値概要

• 売上高: 41.95億円 (前年比 +1.2%)
• 営業利益: 5.62億円 (前年比 +2.3%)
• 純利益: 3.83億円 (前年比 +5.1%)

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前回決算からの主なUPDATE

• 新・中期経営計画「New Canvas 2031」を公表し（2031年3月期 売上高300億円・営業利益50億円目標）、オファリングビジネスと次世代SIを成長柱に位置付け。
• AI対応を加速：米Anthropicの開発者向けツール「Claude Code」を導入し、AI駆動／AIネイティブ開発体制の整備を開始。
• 人的投資拡大：2026年4月入社の新卒73名を含む採用強化により販管費は増加傾向だが、今期は粗利改善で吸収できている（今後は育成コスト継続に注意）。

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好材料（ポジティブ要因）

• 高収益案件（コンサル・単価アップ等）の増加と売上総利益率の大幅改善（32.1%）により収益力が向上。
• 社会インフラ（エネルギー：ガス／電力、交通・公共）が堅調で、複数の大型電力案件は下期から開発着手予定のため成長ドライバーが確認できる。
• 受注残高がQ1で過去最高を更新（3,533百万円）、将来の売上原資が確保されている。

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悪材料（ネガティブ要因）

• 先進インダストリー事業の売上が前年同期比で減少（1,266百万円、△14.0%）し、事業構造改革の移行期に収益変動リスクあり。
• 人的投資（大量採用・研修）による販管費負担は継続リスクであり、想定より採用コストや定着が悪化した場合は利益圧迫の可能性。
• 今期の大型案件の開発着手が下期に偏っているため、業績は下期依存度が高く、受注〜収益化のタイミングずれによる業績変動リスクが残る。

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1. 成長期待のポイント

社会インフラ（電力・ガス・交通）での大型／モダナイゼーション案件、AI・データ（生成AI含む）活用サービス拡充、オファリング化と受注残高増加で、今後3年は年率10%前後の成長が期待される。

2. 成長ドライバー別の分析

社会インフラ需要の追い風（電力・ガス・交通・公共）

• 電力のモダナイゼーションや脱炭素対応、送配電刷新などで大規模案件が継続的に発生。
• ガス分野や鉄道系システム、公共の安全保障関連が拡大し、安定した発注基盤を形成。
• 既存顧客（大手エネルギー等）との関係深耕で大型案件の連続受注が見込みやすい。

AI・データマネジメントとプロダクト化（オファリング）

• 生成AI／AIエージェント導入（Claude Code、GitHub Copilot、自社AdsolChat）でAI駆動開発を加速。
• データプラットフォーム・データマネジメント（LeapX、D×DLeap等）を軸に高付加価値案件を創出。
• オファリングビジネスでアセット化したソリューションを経営層に提案し、価値対価型収益を拡大。

受注残高・人的資本・グローバル開発体制

• 受注残高が増加（Q1で前年同期比約+9.4%）し、下期以降の売上化余地を確保。
• 新卒大量採用（例：73名）やサンノゼR&D、ベトナム拠点でのオフショア活用により開発力を強化。
• AgileLeap等のアジャイルツール提供でプロジェクト効率と粗利改善を目指す。

3. 今後3年の業績成長イメージ

会社の新・中期目標（2031年売上300億円）に整合する年平均成長率は約11.8%。直近の通期見通しは2027年売上18,200百万円（前年比+6.1%）、営業利益2,400百万円。これをベースにした現実的シナリオでは、次の3年（FY27→FY29）は年率10〜12%成長で、FY29売上は概ね23,500〜24,500百万円、営業利益はマージン改善で約3,200〜3,600百万円程度が期待される（AI市場の高成長：2024→2029年CAGR約16.1%が追い風）。

4. 課題・リスク

• 大型案件の着手時期やスコープ変動：電力系の大型プロジェクトが下期以降に集中しており遅延や期ズレリスク。
• 人材投資負担：新卒採用・研修投資が一時的に販管費を押し上げる可能性、採用・定着が計画通り進まないリスク。
• 競争・価格圧力：AI・データ領域への参入企業増加で単価競争や人材獲得競争が激化。
• 技術・ガバナンス課題：生成AI導入に伴う品質・セキュリティ、規制対応の負荷増。
• 顧客分散度：大手顧客依存の比率が高い場合、特定顧客の案件変動が業績に直撃。

5. 総括

社会インフラ領域の安定受注＋AI／データを軸にした高付加価値化で、今後3年は年率約10～12%の増収、営業利益の段階的拡大が見込まれる。実現には大型案件の期ズレ回避と人材投資の成果確保が鍵となる。

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