ＡＢＥＪＡ（5574）

株式会社ABEJA

2026年8月期 通期決算

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決算の重要ポイント

• 売上高は45.78億円（前年比+27.7%）、営業利益は7.11億円（前年比+59.4%）と増収増益を達成し、営業利益率は15.5%に改善
• 当期純利益は10.66億円（前年比+137.8%）と大幅増加（繰延税金資産の見直し等による法人税等の減少が影響）
• オペレーション領域のストック収入が拡大（同領域売上+54.1%）、Physical AI関連が通期増収額の約40%寄与／ISO/IEC 42001（AIMS）認証取得等でガバナンス強化

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決算数値概要

• 売上高: 45.78億円 (前年比 +27.7%)
• 営業利益: 7.11億円 (前年比 +59.4%)
• 純利益: 10.66億円 (前年比 +137.8%)

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前回決算からの主なUPDATE

• FY2026はLLM需要取り込みとABEJA Platformによる運用支援拡大で増収・営業増益を達成
• 繰延税金資産の回収可能性見直しに伴う法人税等の減少（法人税等合計が△306百万円）により当期純利益が押し上げられた点を開示
• 事業戦略の前進：AIMS（ISO/IEC 42001）認証取得、NEDO等の公的プロジェクト（GENIAC等）への継続参画、ASEAN展開（シンガポール子会社設立）およびポスト決算でのMONO BRAIN買収・統合決定

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好材料（ポジティブ要因）

• LLM関連需要と長期・月額型のオペレーション収入が同時に伸長し、収益の質が向上（継続収入比率上昇）
• 物理空間（Physical AI）での案件化・売上拡大により事業の成長の柱が多様化（通期増収額の約40%寄与）
• AIガバナンス（AIMS認証取得）や公的プロジェクトでの実績蓄積が受注競争力と導入実績を補強

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悪材料（ネガティブ要因）

• 当期純利益の大幅増は税効果（繰延税金資産の取り扱い）による一時要因が大きく、収益の持続性を判断する際には留意が必要
• 研究開発・採用・物理検証（ロボット導入等）への投資拡大に伴う販管費増加が短期的に利益成長の重しになる可能性（次期予想では営業利益率低下を織込）
• 公的プロジェクトや大型案件の比率拡大は売上増に寄与する一方で、案件構成変化による粗利率低下や契約／遂行リスクが存在する

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1. 成長期待のポイント

ABEJAはLLM／AIエージェント需要と政府主導の公的プロジェクト（GENIAC/CODAS/AIRoA）を取り込み、ABEJA Platform・Physical AIで事業領域を拡張。2027年は会社想定で売上+30.2%（5,960百万円）と高成長が見込まれる。

2. 成長ドライバー別の分析

LLM／AIエージェントの企業実装拡大

• 企業の生成AI導入が「試行」→「業務の中核」へ移行しており、ABEJAのLLM・エージェント実装需要が拡大。
• 自社で小型・高精度LLMを開発（GENIAC参画）でき、オンプレミスでのセキュア運用ニーズに応えられる点が差別化。
• 企業向け長期・月額型支援（オペレーション領域）の積み上がりでストック収入が増加中（2026年のオペレーション売上は前期比大幅増）。

公的プロジェクト＆産業特化型LLM（政策追い風）

• NEDO等の大型公的案件参画で公的比率が上昇（公的プロジェクト比は拡大中）、研究開発資金と案件実績を獲得。
• CODAS等で秘匿性を担保する産業特化型LLM開発に参画し、機密性高い産業分野での導入優位を構築。
• 公的案件で得た技術・データを企業案件へ横展開することでスケール効果を期待。

Physical AI（ロボティクス）とプラットフォーム＋ガバナンス

• フィジカルAI（双腕ロボ／搬送等）の実機検証が進み、製造・物流・研究現場への商用化が次の成長柱に。
• ABEJA Platformはデータ・権限・実行履歴を一元管理、ISO/IEC 42001 (AIMS)取得でAIガバナンス提供が強み。
• シンガポール拠点設立でASEAN展開、MONO BRAIN買収でガバナンス強化。ストック型収益拡大と国際展開が期待材料。

3. 今後3年の業績成長イメージ

会社想定では2027年売上5,960百万円（+30.2%）、営業利益730百万円。短期は公的プロジェクトとLLM需要取り込みで高成長（2027年）。中期（2〜3年目）は、オペレーション領域のストック収入とPhysical AIの商用化進展で売上CAGRは概ね15〜25%レンジが現実的なベースケース。上振れ要因はPhysical AIの早期スケール、下振れは公的案件依存や採用・研究投資の想定超過。

（参考市場動向）国内DX市場（SAM）は2022–2026年で年平均成長率13.4%、国内エンタープライズIT関連は長期で約11.0%成長予測（資料ベース）。

4.課題・リスク

• 事業構成の変化（公的案件比率増）で粗利率が低下する可能性。大量受注時のマージン管理が重要。
• Physical AIは実機・現場適応の難易度が高く、量産化・商用化まで時間・投資を要するリスク。
• 人材（高度エンジニア・ロボティクス人材）の確保・定着が成長スピードの制約要因。
• 2026年度は繰延税金資産計上の影響で当期純利益が膨らんでおり、同効果の反動・税務影響に注意。
• 競合の基盤モデル進化、クラウド/大手モデルの導入動向により価格競争や顧客選好が変化する可能性。

5. 総括

LLM×Platformを核に公的プロジェクトとPhysical AIで事業拡張する成長ストーリーは魅力的。短期は高成長の条件が揃うが、実装力・人材確保・採算管理・研究投資の実行力を注視し、オペレーショナルKPI（長期契約の増加、オペ領域のARR、Physical AIの案件化率）で実行性を確認するのが投資判断の要点。

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