1. 成長期待のポイント

クラウド（MSP）拡大とAI‑Native生産性向上を軸に、2027年は売上3,233百万円（+34.3%）、営業利益271百万円を見込む。中期目標は2028年に売上50億円・営業利益7.5億円（CAGR目標40%超）。

2. 成長ドライバー別の分析

AI‑Native開発プロセスと人員強化

• 生成AIツール導入と開発プロセス再設計で実装コスト低減と上流シフトを推進。
• エンジニア人員は期中で+15.6%増（2026/6期末：96名、従業員146名）、AI活用で一人当たり売上は1,793万円→計画2,100万円へ。
• 2026年度に約247.9百万円のAI関連投資を実行し生産性改善を先行投資。

MSP／リセール（クラウド再販）とストック収益の拡大

• MSP売上比率40.7%、2026年は+31.5%増と高成長。東京支社開設でAWSリセールや公共セクター獲得が加速。
• Anthropic（生成AI）公式リセラーなど商材拡大で顧客接点を増やし、開発案件への転換を狙う。
• MSPは粗利率が低めだがストック化による収益安定化とクロスセルが期待される。

宇宙領域・プロダクト・M&Aによる非連続成長

• 宇宙（JAXA出向・Nanyang Tech MoU等）での案件獲得と将来的なクラウド／データ利活用リセールを想定。2028年に開発売上5億円目標。
• プロダクト（360／sigfy）での顧客拡大により高マージンのストック収益を強化（プロダクト売上比7.8%、粗利率高）。
• 同業ロールアップM&Aを通じたリソース拡充・顧客基盤獲得を計画（M&A投資枠設定、規律ある評価基準）。

3. 今後3年の業績成長イメージ

2027年計画は売上3,233百万円（+34.3%）、営業利益271百万円（+243%）と投資回収の初期顕在化を織り込む。2028年中期目標は売上50億円、営業利益7.5億円（のれん償却前）で、実現にはAI生産性向上でのエンジニア稼働率改善、MSP拡大とM&Aによる規模化が不可欠。短期は投資先行で利益変動、翌年以降に大幅な利幅回復を目指す。

4. 課題・リスク

• AWS（および特定ベンダー）依存度が高く、ベンダー戦略変化や価格政策が業績に影響するリスク。
• 優秀エンジニア確保・育成が成長の制約要因。採用費・人件費増が想定を上回れば利益率圧迫。
• M&Aの実行・PMI失敗、宇宙分野や新プロダクトの市場化遅延、生成AI技術の競争激化や規制が成長シナリオを狂わせる可能性。

5. 総括

AI活用での生産性向上＋MSPのストック拡大が実現すれば、今後3年で売上大幅成長と営業利益率の復元が期待できる。一方、AWS依存と人材・M&Aの実行精度が成功の鍵。