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LaboroAI Research Memo(5):2025年9月期は前期比32.5%増収、36.6%営業増益を予想
配信日時:2024/12/16 14:05
配信元:FISCO
*14:05JST LaboroAI Research Memo(5):2025年9月期は前期比32.5%増収、36.6%営業増益を予想
■Laboro.AI<5586>の今後の見通し
1. 収益見通し(2025年9月期)
2025年9月期は売上高で2,008百万円(前期比32.5%増)、営業利益で250百万円(同36.6%増)、経常利益で250百万円(同36.5%増)、親会社株主に帰属する当期純利益で171百万円(同28.4%増)と予想している。
2025年9月期は、2024年9月期に構築した組織的な“土台”をベースに、市場成長を超える売上成長と、前期と同等の利益率水準を目指す。同時に、前期に表出したメンバーの定着/育成の強化等の組織構築上の課題に優先して取り組み、更なる成長に向けた基盤を整備することで増収・増益を達成する計画だ。
2. 主な施策と計画
(1) 社員数
重要な指標の一つである社員数については、2025年9月末に107名(前期末比29名増、内訳としては機械学習エンジニア11名増、ソリューションデザイナ9名増、その他9名増)を目指す。
体制強化の成否が成長のボトルネックになりうる要素であり、引き続き経営が採用/オンボード・育成にフルコミットする方針。ソリューションデザイナ/機械学習エンジニアともに前期とほぼ同等程度の純増を目指す。
(2) 主な取り組み
コア事業であるカスタムAIソリューション事業は前期までの戦略を基本的に踏襲する。ただし、前期に表出した課題を踏まえ、メンバーの育成/定着に向けた取り組みを強化し、併せて、中期的な成長に向け、新規領域への染み出しを積極的に検討する。下記のような施策を実行していく。
(柱-1:市場成長を超えるペースでの安定した収益成長)
● 新規/既存顧客が売上成長にバランスよく寄与する顧客ポートフォリオを構築
・プロジェクトが終了、若しくは既存プロジェクトのAIエンジン・システムの開発が一段落し、売上が縮減した既存顧客の掘り起こしや別の切り口での再アプローチを強化する
・顧客経営層へのアプローチ/積極的なマーケティング活動を通じ、強化学習を含む最適化やLLM※等のバリューディストリビューション(VD)における注力領域の技術的基盤や営業資産を活用することで、新規顧客獲得を目指す
● 最適化問題/LLMの2領域についてソリューションデザイナ・機械学習エンジニアによる分科会を継続し、知見の整理/集約を強化する
・VDの取組みとして、強化学習を含む最適化、LLM※についてノウハウや技術を形ある技術資産/営業マテリアルへ集約/整理する
・上記取組みを通じて蓄積したVD資産を新規プロジェクトのリード獲得/営業提案につなげ、新規顧客の獲得に寄与する
※ Large Language Model =大量なデータを使ってトレーニングされた基盤モデルのカテゴリであり、自然言語やその他のコンテンツを理解および生成し、幅広いタスクを実行することができる
(柱-2:成長を支える体制の整備)
● ソリューションデザイナ、機械学習エンジニアそれぞれ10名程度の人員増加に向け、人材採用を加速化
・ソリューションデザイナ/機械学習エンジニアの組織に伴走し、各組織の採用/育成を支援する人材開発室の陣容の拡充させる
・ダイレクト・リクルーティング等の手法を活用し、候補者プールを拡充するとともに、採用基準の明確化等を通じ、候補者エクスペリエンスを向上させる
● 採用した人材を“イノベーションプロフェッショナル”として育成する仕組みの充実化
・ソリューションデザイナにおける新規採用メンバーの組織へのオンボード/育成プログラムの充実化、シニアによるメンバーへのフィードバックの標準化
・コーポレート各組織のキャリアパスの明確化、キャリア形成に向けた“学びの機会”の充実化
● “One Laboro”として一体感ある組織の実現に向けた、全社エンゲージメントの更なる向上
・組織の目指す姿/ミッション・ビジョン・バリューの浸透に向けた社内のコミュニケーション施策の強化/充実化
・リモート/オンサイトが融合し、円滑なコミュニケーションを可能にする働き方へのアップデート
(柱-3:新たな領域への染み出しの検討)
● 必要に応じ提携/M&Aなどの手法も勘案したうえで、補完的な機能を持つ領域への染み出しの検討/推進
・X-AI.Laboやその他を通じたグロービングとの連携の強化
・AI開発に隣接する領域の内製化/進出の検討(例:システム開発機能等)
(執筆:フィスコ客員アナリスト 寺島 昇)
<HN>
1. 収益見通し(2025年9月期)
2025年9月期は売上高で2,008百万円(前期比32.5%増)、営業利益で250百万円(同36.6%増)、経常利益で250百万円(同36.5%増)、親会社株主に帰属する当期純利益で171百万円(同28.4%増)と予想している。
2025年9月期は、2024年9月期に構築した組織的な“土台”をベースに、市場成長を超える売上成長と、前期と同等の利益率水準を目指す。同時に、前期に表出したメンバーの定着/育成の強化等の組織構築上の課題に優先して取り組み、更なる成長に向けた基盤を整備することで増収・増益を達成する計画だ。
2. 主な施策と計画
(1) 社員数
重要な指標の一つである社員数については、2025年9月末に107名(前期末比29名増、内訳としては機械学習エンジニア11名増、ソリューションデザイナ9名増、その他9名増)を目指す。
体制強化の成否が成長のボトルネックになりうる要素であり、引き続き経営が採用/オンボード・育成にフルコミットする方針。ソリューションデザイナ/機械学習エンジニアともに前期とほぼ同等程度の純増を目指す。
(2) 主な取り組み
コア事業であるカスタムAIソリューション事業は前期までの戦略を基本的に踏襲する。ただし、前期に表出した課題を踏まえ、メンバーの育成/定着に向けた取り組みを強化し、併せて、中期的な成長に向け、新規領域への染み出しを積極的に検討する。下記のような施策を実行していく。
(柱-1:市場成長を超えるペースでの安定した収益成長)
● 新規/既存顧客が売上成長にバランスよく寄与する顧客ポートフォリオを構築
・プロジェクトが終了、若しくは既存プロジェクトのAIエンジン・システムの開発が一段落し、売上が縮減した既存顧客の掘り起こしや別の切り口での再アプローチを強化する
・顧客経営層へのアプローチ/積極的なマーケティング活動を通じ、強化学習を含む最適化やLLM※等のバリューディストリビューション(VD)における注力領域の技術的基盤や営業資産を活用することで、新規顧客獲得を目指す
● 最適化問題/LLMの2領域についてソリューションデザイナ・機械学習エンジニアによる分科会を継続し、知見の整理/集約を強化する
・VDの取組みとして、強化学習を含む最適化、LLM※についてノウハウや技術を形ある技術資産/営業マテリアルへ集約/整理する
・上記取組みを通じて蓄積したVD資産を新規プロジェクトのリード獲得/営業提案につなげ、新規顧客の獲得に寄与する
※ Large Language Model =大量なデータを使ってトレーニングされた基盤モデルのカテゴリであり、自然言語やその他のコンテンツを理解および生成し、幅広いタスクを実行することができる
(柱-2:成長を支える体制の整備)
● ソリューションデザイナ、機械学習エンジニアそれぞれ10名程度の人員増加に向け、人材採用を加速化
・ソリューションデザイナ/機械学習エンジニアの組織に伴走し、各組織の採用/育成を支援する人材開発室の陣容の拡充させる
・ダイレクト・リクルーティング等の手法を活用し、候補者プールを拡充するとともに、採用基準の明確化等を通じ、候補者エクスペリエンスを向上させる
● 採用した人材を“イノベーションプロフェッショナル”として育成する仕組みの充実化
・ソリューションデザイナにおける新規採用メンバーの組織へのオンボード/育成プログラムの充実化、シニアによるメンバーへのフィードバックの標準化
・コーポレート各組織のキャリアパスの明確化、キャリア形成に向けた“学びの機会”の充実化
● “One Laboro”として一体感ある組織の実現に向けた、全社エンゲージメントの更なる向上
・組織の目指す姿/ミッション・ビジョン・バリューの浸透に向けた社内のコミュニケーション施策の強化/充実化
・リモート/オンサイトが融合し、円滑なコミュニケーションを可能にする働き方へのアップデート
(柱-3:新たな領域への染み出しの検討)
● 必要に応じ提携/M&Aなどの手法も勘案したうえで、補完的な機能を持つ領域への染み出しの検討/推進
・X-AI.Laboやその他を通じたグロービングとの連携の強化
・AI開発に隣接する領域の内製化/進出の検討(例:システム開発機能等)
(執筆:フィスコ客員アナリスト 寺島 昇)
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