1. 成長期待のポイント

インソースは生成AI・DXサービス拡充、LMS「Leaf」のリカーリング拡大、コンテンツIP強化を軸に中期計画で売上CAGR約17%（～2028年）を掲げ、AI・DX市場の高成長が追い風となる。

2. 成長ドライバー別の分析

生成AI・AI関連サービスの拡大

• 生成AI活用研修、AI-OJT、AIアプリ等の新商品を投入し、法人向けコンサル／アプリでの収益化を狙う。26年目標でAI関連サービスの初期売上想定あり。
• 社内業務のAI化で営業・企画の生産性向上を図り、提案書作成や講師選定の自動化で営業効率を高める。
• 市場環境はAIシステム市場が高成長（2030年に約1兆7,750億円想定、年率成長率非常に高い）で需要追い風。

LMS「Leaf」とリカーリング収益

• Leafはアクティブユーザー数が500万人超、ARR約1,475百万円（四半期時点の年換算）と安定したサブスク収益基盤を拡大。
• 有料利用組織数は増加傾向（900超）でMRR増、継続収益が全体収益の安定化に寄与。
• Leafを生成AI活用基盤化（AI人事評価支援など）すれば単価・導入範囲の拡大余地が大きい。

コンテンツIP・営業体制強化（ドメイン制）

• 毎期大量の研修コンテンツ（数千種類の蓄積）を軸に、業界／職種別やエッセンシャルワーカー向け等で商品拡充。
• 16ドメイン制による部門横断の販促強化、交通広告等マーケで認知・問合せ増を狙う。
• 中期でエンジニア・コンテンツ・コンサル人材を大幅増員（計300名増等）・M&A投資（132億円計画）で成長基盤を整備。

3. 今後3年の業績成長イメージ

中期計画では（会社ベース目標）2026年売上約168億円、2027年約198億円、2028年約234億円を掲げ、2025年実績比で年平均約17.3%成長を目指す。初期は採用・開発投資で販管費増も想定されるが、LeafのARR拡大と生成AIサービスの収益化で中期に営業利益率の高水準維持を見込む。

4. 課題・リスク

生成AI商材の市場化・収益化時期が不透明で、投資回収が遅れるリスク。eラーニング等の「知識付与」収益は生成AIによる代替で一部減少する想定。大規模な人材投資やM&Aの実行力、セキュリティ／データガバナンス、競合の台頭や景気変動による企業研修予算圧縮も業績阻害要因。

5. 総括

成長シナリオは明確で市場追い風も強いが、投資先行と生成AI商材の収益化スピードが成否の鍵。中長期で高成長が期待できる一方、短期的な実行リスクと利益変動に要注目。