Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩ（5586）

株式会社Laboro.AI

2026年9月期 第3四半期決算

---

決算の重要ポイント

• 売上高は前年同期比+38.8%の1,911,885千円（約19.12億円）と大きく成長し、通期修正予想に対して74%の進捗。
• 営業利益は245,931千円（約2.46億円、前年同期比+85.7%）と利益率改善。純利益は176,069千円（約1.76億円、前年同期比+150.0%）。
• 事業運営の生産性向上により通期業績予想を上方修正（売上・営業利益ともに増額）。技術基盤のパイロット課金開始や新規顧客獲得が進展。

---

決算数値概要

• 売上高: 19.12億円 (前年比 +38.8%)
• 営業利益: 2.46億円 (前年比 +85.7%)
• 純利益: 1.76億円 (前年比 +150.0%)

---

前回決算からの主なUPDATE

• 通期業績予想を2026/9期で売上高2,486百万円→2,578百万円（+4%）、営業利益294百万円→380百万円（+29%）へ上方修正（公表日：2026/8/13）。
• 第3四半期で新規顧客を4社獲得（第3Q累計で新規顧客12社）、カスタムAIソリューション事業の受注・営業が順調に進展。
• 技術基盤（AGT/開発基盤等）の社内適用でプロジェクト生産性が向上。パイロット段階で基盤課金を開始し、プロダクト化の兆し（「未来リサーチ」βで受注実績あり）。

---

好材料（ポジティブ要因）

• 高い成長と収益性改善：売上高増加に加え営業利益率が改善し、通期見通しも上方修正。短期・中期のキャッシュ創出力が強化。
• 財務基盤の余力：現金預金は期末で約23.21億円（2,321,427千円）と潤沢で、投資・M&Aや採用に充てる余地あり（自己資本比率 ≒ 90%）。
• 技術／新事業の進展：生成AI・エージェント領域や「未来リサーチ」等の新サービスで実案件・共同検証を獲得し、将来的なリカーリング収益化の可能性。

---

悪材料（ネガティブ要因）

• 人材確保の課題：ソリューションデザイナ（SD）などフロント人員の採用が計画に対してやや遅れ、採用競争の激化が継続リスク。
• セグメントの採算性課題：システム開発事業（CAGLA）では第3Q累計で営業損失を計上しており、のれん償却等のコスト負担が短期的に重し。
• プロジェクトのタイミングリスク：第3Q単独では顧客の年度替わりや大型連休等で稼働が低下する季節性・受注タイミングの影響があり、収益計上の前倒し/後ろ倒しが発生しうる点。

元資料（PDF）を開く

1. 成長期待のポイント

Laboro.AIは「カスタムAI」ノウハウを技術基盤化（SYNAPSE等）し、エージェント化（AGT‑X）と先端モノづくり領域での海外展開・M&Aで高い成長を目指す。中期売上CAGR約42%を掲げ、プラットフォーム比率拡大でストック化を狙う。

2. 成長ドライバー別の分析

技術基盤（SYNAPSE）とエージェント化（AGT‑X）

• カスタムAIのノウハウを「Project Runtime」的な技術基盤に実装し、開発・運用工数を削減することでフロント生産性を引上げる（目標でフロント1人当たり売上+49%）。
• AIエージェント（AGT‑X）をセミカスタム化して案件化をスピード化、生成AI需要に対応しスケール可能な提供モデルを構築。
• 基盤課金（アカウント/利用量）へ移行し、売上のストック比率を拡大（中期目標で技術基盤売上比率14%程度）。

先端モノづくり領域での海外展開＆資本戦略

• 半導体・電子部材など「研究開発型産業」を重点に、米国等の再工業化トレンドを取り込み海外案件獲得を目指す。
• 出資・M&A（例：CAGLA子会社化、マテリアル・コンセプト出資）で技術・顧客接点を補完し、基盤導入先を拡大。
• 協業先への基盤インストールやSIerへの展開でクロスセルと高単価化を実現し、非人員依存の成長を追求。

人材・組織とAIによる生産性向上

• ソリューションデザイナ／AGTプロデューサー／エンジニアの採用・育成を加速。フロント人員は88→205（中期計画）を想定。
• 技術基盤と生成AIツールを標準搭載し、OJT依存を減らす育成プログラムで早期戦力化を図る。
• 生産性向上により人件費増を抑えつつ売上成長を達成し、営業利益率の段階的改善（短期15%→中期ターゲット20%目標）。

3. 今後3年の業績成長イメージ

• 公表の数値計画に沿えば（単位：百万円）：2026予想 2,578 → 2027計画 3,713（+44%）→ 2028計画 5,200 → 2029計画 7,500。短期（3年）で年率数十パーセントの高成長が見込まれる。
• 粗利率は現状66〜69%水準を維持しつつ、基盤導入でストック収益が増えれば営業レバレッジが効きやすい。技術基盤の商用化と海外案件の立ち上がりが想定通り進めば、営業利益率は現行水準からさらに改善する想定。
• マーケット追い風として、受託AI開発市場の成長（セグメントでCAGR約25%前後）と国内AIシステム市場の急拡大が想定される。

4. 課題・リスク

• 人材競争：高度ソリューション人材の採用・定着は依然難しく、採用未達や離職が成長のボトルネックに。
• 事業化/収益化タイミング：技術基盤の商用移行や基盤課金モデルの定着が遅れると、想定のストック成長が実現しない。
• プロジェクトリスク：大型案件の進行遅延や検収タイミングの変動で売上が期ズレする実績あり。
• 競争・技術変化：グローバル大手の基盤提供や新技術の台頭で差別化維持が難化する可能性。加えてクラウド費用上昇・規制リスクも考慮が必要。

5. 総括

高付加価値のカスタムAIと基盤化によるスケール戦略で今後3年は高成長（年率数十％）が狙えるが、採用・基盤の商用化、海外展開の実行力がPF実現の鍵。成長期待は大きいが実行リスクも高く、成長株投資家向けの銘柄。

元資料（PDF）を開く