2027年3月期第1四半期決算説明
シンプレクスHD、AI ROI最大化へ 全社で「AI-Native Delivery」を推進、生産性向上に注力
Agenda
金子英樹氏：シンプレクス・ホールディングス株式会社、代表取締役社長CEOの金子です。2027年3月期第1四半期の決算についてご説明します。
本日のアジェンダはスライドに記載のとおりです。
業績ハイライト
最初に、第1四半期の業績ハイライトについてご説明します。スライド左側に前期2026年3月期第1四半期の実績、右側に当第1四半期の実績を掲載しています。
第1四半期のため、今期の年間予算の立て方について少しお話しします。売上収益は基本的に生産能力と比例します。エンジニア・コンサルタントの社員数は第1四半期から第4四半期にかけて増加していき、それに伴い売上収益も増加すると考えています。
一方、計画上、売上総利益率は各四半期とも45.0パーセントとしています。また、新卒研修費を除く販管費および研究開発費等については、各四半期におおよそ均等に配分しています。
まず、売上収益は前年同期比19.8パーセントの増収となり、161億3,500万円で着地しました。売上総利益は前年同期比26.1パーセントの増益で74億6,700万円、売上総利益率は前年同期比2.3ポイント改善の46.3パーセントで着地しました。これは主に、4月から注力している「AI-Native Delivery」の恩恵が大きいと考えています。
販管費は30億6,900万円で着地しました。こちらは想定どおりです。一方、研究開発費等は10億200万円となりました。前年同期比の分析については後ほどお話ししますが、絶対額としては期初想定を約1億円上回りました。
AI利用料が主な要因ですが、研究開発費等が期初の想定を上回った一方で、生産性向上による売上総利益率の改善により概ね吸収されました。その結果、営業利益は34億2,700万円となり、通期業績予想に対して順調に進捗しました。
営業利益の主な増減要因
前年同期比で見た営業利益の変化についてです。1年前の32億1,000万円から34億2,000万円へと、営業利益を約2億円増加させることができました。この増減の要因についてご説明します。
まず、売上総利益に関しては、売上収益が順調に伸び、売上総利益率も2.3ポイント改善したため、力強く伸ばすことができたと考えています。
一方で、販管費については、新卒社員の研修費や販管人員の増加などに伴い、人件費が前年同期比で約2億2,000万円増加しました。中途採用については、昨年1年間は上期が弱く、下期から急激に増加しました。この勢いが今期も続いており、第1四半期には中途採用数が前年同期比で55名増加しています。この採用に関わる費用が約3億6,000万円で、合わせて販管費が5億8,000万円増加しています。
研究開発費等については、前期の傾向として、上期はあまり費用を使わなかったものの、下期から「AI-Native Delivery」などを含めた投資が加速しました。現在、その投資がさらに加速しており、結果として10億円まで増加しています。
このうち、期初想定との差分約1億円は、AI利用料の上振れによるものです。研究開発費等は、結果として前年同期比で7億5,000万円増加しました。
サービス形態別業績
売上収益をサービス形態別で見ていきます。スライド右端には、3ヶ月前の期初に発表したとおり、売上総利益率の四半期ごとの想定レンジを発表していますので、こちらも併せてご覧ください。
まず、Xspear Consulting（以下、クロスピア）を主な提供主体とする戦略/DXコンサルティングに関しては、売上収益は前年同期比30.9パーセント増と力強く伸び、売上総利益率は前年同期比3.7ポイント改善の49.9パーセントで着地しました。
第1四半期は、収益性が低くなるというコンサルティング業界特有の季節性の影響を受ける一方、前期下期以降、コンサルタント上位層の中途入社が進んだことで人員構成が改善し、売上総利益率は49.9パーセントで終えることができました。
システムインテグレーションも力強く成長しました。売上収益は前年同期比22.7パーセント増の94億8,400万円、売上総利益率は2.4ポイント改善の46.8パーセントです。売上収益の増加は、前期に獲得した複数の大型案件が複層的に寄与した結果だと考えています。
売上総利益率については、前期の第1四半期と同様に、不採算・低採算案件がほぼ発生せず、セーフティクッションを使用する必要がなかったことに加え、AI活用により利益率が向上したと考えています。
運用サービスの売上収益は前年同期比6パーセント増の36億4,600万円で、売上総利益率も想定レンジの中心値に近い41.8パーセントで着地しました。運用サービスの中核を担うのは、金融リテールと呼んでいる共同利用型サービスです。これは基本料金に加え、クライアントの売上や利益に連動した成果報酬をいただく仕組みです。
この二階建ての部分は、前期は通期で19億円でしたが、サービス提供範囲が広がったこともあり、今期は22億円を見込んでいます。通期見通し22億円に対し、第1四半期は5億2,000万円となりました。
ビジネス領域別業績
ビジネス領域別の業績です。まずは数字だけお話しし、定性的な話は次のスライドでご説明します。スライドに示している4段のうち、1段目がクロスピアで展開しているもので、2段目以降の3段はシンプレクスが展開しているビジネスになります。
まず、シンプレクスが展開する金融に関わるキャピタルマーケットと金融リテール領域ですが、前期は両方とも通期で10パーセントを超える成長を遂げました。今回は7.2パーセントおよび6.8パーセントの増収で、安定的な成長となりました。
グループの業績を大きく牽引しているビジネスの一つが、クロスピアが手掛ける戦略/DXコンサルティングです。こちらは前年同期比で30.9パーセントの成長を遂げています。
また、戦略/DXコンサルティングと最もシナジーを発揮しているシンプレクスのエンタープライズDX、すなわち非金融分野向けのDX支援についても、31億3,200万円と前年同期比71.8パーセントの増収を記録し、非常に力強い伸びを示しています。
ビジネス領域別の主なトピック
ビジネス領域別の主なトピックです。変更があった箇所についてご説明します。キャピタルマーケットでは、主に大手銀行や大手証券会社にトレーディングシステムやリスクマネジメントシステムを提供しています。
その中で、国内大手金融グループ2社では、前期にそれぞれ年間売上収益50億円超を実現しました。第3の柱として、取引所分野がここ1年から2年で台頭しており、東京金融取引所（TFX）の案件は第1四半期に次のフェーズへ進み、受注高の増加につながっています。
金融リテールにおいては、当社にとって最大の顧客であるSBIグループとのシナジーが現在も広がりつつある状況です。
また、成長分野の1つとして掲げているweb3の領域、つまりステーブルコインや証券のトークン化といった分野では、JPYC以降、ステーブルコインを含むweb3分野への戦略的な投資を継続しています。
さらに、先日開催されたアジア最大級のグローバルカンファレンス「WebX2026」においては、当社からも数名が登壇しました。web3業界の著名人が一堂に会する場で、さまざまなコネクションを構築することができました。
また、先ほどお話しした金融リテールの共同利用型サービスでは、24時間365日のハードな本番運用が求められています。この分野においても「Work with AI」の段階から、本格的なAI適用段階である「AI-Native」への移行に向けて、業務プロセスだけでなく、組織の在り方も含めた検討を進めています。
続いて、エンタープライズDXについてです。大型案件が複数進む中で、この分野は基本的に非金融向けとなっています。ここ2年から3年は、デジタル庁を中心とする官公庁が最も成長し、全体の売上の40パーセントほどを占めていました。
しかし、前期に官公庁ではない非金融の大型案件が増加したことにより、全体の中で官公庁が占める割合は3割程度に低下しました。これは基本的に健全な動きだと考えています。
最後に、クロスピアによる戦略/DXコンサルティングについてです。ここではアカウントの深耕が非常に進展しており、売上上位10社で戦略/DXコンサルティングの売上の約7割を占めています。
前期までは金融が4割、非金融が6割という構成でしたが、最近では金融領域でも、キャピタルマーケットや金融リテールといったシンプレクスが関わる分野だけでなく、例えばクレジットカードや純粋なDXの分野でもアカウントの深耕が続いています。現時点では金融と非金融がほぼ半々という状態です。
いずれにしても、戦略/DXコンサルティングとエンタープライズDXは最もシナジーが生まれる分野であり、ビジネスの領域ではクロスピア、テクノロジーの領域ではシンプレクスとして顧客に寄り添うことが当社の基本戦略となります。
受注高
各種KPIの推移です。受注高は、前年同期比31.2パーセント増加の176億円となりました。4四半期連続で過去最高の受注高を更新しています。
受注高について、私は常に一定のボラティリティがあるとお伝えしています。期初に共有した今期の四半期受注高の目安レンジの中で、中心値の185億円に対し、プラスマイナス20億円の範囲に収まっていることが重要となります。
受注トレンドを判断する際に参考になるのは、スライドにオレンジ色で示したグラフです。これは、各時点で過去4四半期分の受注高を移動平均として算出したものです。このラインは右肩上がりで推移しており、特にここ1年ほどは傾きがさらに急になり、受注の増加ペースが加速していることが見て取れるかと思います。
受注残高
受注残高は264億円となり、前年同期比で22.8パーセント増加しました。4四半期連続で過去最高を更新しています。このうち、今期売上収益計上分は234億円で、こちらも前年同期比25.3パーセント増加しています。
人材関連データ
人材についてです。今年4月に233名の新卒社員が入社し、従業員数はいよいよ2,000名を超えました。前期末時点の平均年齢は31.3歳、平均年収は992万円です。平均年齢が比較的若い組織でありながら、高い処遇水準を実現している点も、当社の人的資本における特徴の1つです。
新卒採用については、2027年4月入社の採用目標を250人から300人としており、7月時点の内定承諾者数は300人です。内定者とのコミュニケーションや個別のフォローを強化し、計画レンジ内での入社を目指します。
中途採用については、前期下期から好調に推移しています。今期は250名から300名の採用を予定しており、7月時点ですでに182名が入社済み、もしくは入社日が決定している状況です。中途採用は非常に順調に進んでいます。
一方で、警戒しているのは退職率です。2021年3月期には11パーセントでしたが、さまざまな施策を講じて一時は8パーセント台まで低下しました。その後、ここ1年ほどで9パーセント台に上昇し、今期の4月から6月にかけて退職者が増加したことから、直近4四半期累計ベースでは10パーセントとなり、通期計画の9パーセントを1ポイント上回りました。
経営としても重要な課題と認識しており、退職者の増加に至った要因を分析した上で、必要な対策を現在検討しています。
この中で、エンジニア・コンサルタントは期中平均で2,560名を予定しています。これは3ヶ月前にお伝えした内容です。スライド右上の棒グラフに濃い青色で示している社員としてのエンジニア・コンサルタントに加え、ビジネスパートナーから当社に常駐していただき、一緒にプロジェクトを組んでいるエンジニアの方々を含めて、2,560名となります。
現在、第1四半期の期中平均数は2,293名です。当第1四半期の売上収益161億円をこの2,293名で割って年換算した数値を、エンジニア・コンサルタント1人当たり年間売上収益として示しています。こちらは2,814万円で、前期通期の数字と比較すると、さらに大きく増加しています。
また、研究開発等に従事した工数を除くベースでは、エンジニア・コンサルタント1人当たり年間売上収益は2,994万円となり、前期通期の数値を上回っている状況です。
ただし、注意点として、8月より現場配属直後の新卒社員が加わるため、第2四半期以降、1人当たり年間売上収益は若干低下する見込みです。いずれにしても、通期で研究開発等に従事した工数を除くベースで2,903万円、当該工数を含むベースで2,734万円という計画値を目指していきます。
Simplex Siphonによる再現性の向上
今年年初から機関投資家にAIに関する当社のスタンスや考え方について、多くのご質問をいただきました。それにお応えするため、3ヶ月前にQ&A形式で詳細にご説明しました。
今回は、新たな視点を加えてお話ししたいと思います。当社にとってのAI ROIやその最大化に向けてどのような取り組みを行っているのかについてお話しします。
こちらのスライドは、3ヶ月前に当社のAIに対する取り組み方針としてご説明した内容に基づくものであり、大部分が同じ内容となっています。あらためてお伝えすると、当社では3年前から生成AI時代を見据え、活用促進を目的としたCoE（Center of Excellence）チームを設立していました。
この勢いがさらに加速したのは、前期の下期からです。生成AI関連のCoEチームに、プロジェクトマネジメントやシステム開発に関する優秀なメンバーを迎え入れ、AIを中心にプロセス全体を再設計する「AI-Native Delivery」を実プロジェクトに適用しました。
このプロジェクトで得られた知見を全社に展開するために構築されたフレームワークが、スライド中央に示している「Simplex Siphon」です。このフレームワークは、開発プロセス・ガイドライン、セキュアなAI基盤、ツール群・アセット、標準プロンプト・テンプレートなどをすべて含んでいます。
このフレームワークを実際の現場に提供し、プロジェクトへの適用を拡大し、テックリードによる伴走支援を強化しています。
当然ながら、現場では「Simplex Siphon」で想定していた内容がそのまま通用しない場合もあります。それらをすべてCoEチームに持ち帰り、「Simplex Siphon」は日々進化を続けています。この進化した内容が新たなプロジェクトに適用されるかたちで、PDCAサイクルを回し続けています。これが、第1四半期における当社の状況です。
実際に「AI-Native Delivery」への転換を進めたことにより、いくつか見えてきたものがあります。まず、良い点からお話しします。
「AI-Native Delivery」は、実際のコーディングのはるか前、要件定義のさらに前段階から、このプロジェクトにおいてどのようにAIを活用し、「AI-Native Delivery」を実現するかを、十分に準備しなければなりません。そのためには、プロセスなどの標準化が必要です。
我々の業界では、例えば要件定義や上流工程はコンサルティング会社が担い、コーディングを中心とするシステム開発はシステムインテグレーターが担当し、テスト工程はテスト専門会社が、運用は運用専門会社が担当するというかたちで、工程ごとに異なる会社が関わるのが特徴です。
一方で、創業以来、我々は「Simplex Way」を訴えてきました。これは、「最上流から最下流までを一気通貫で1つのチームがやり切る」ということです。実はこれは「AI-Native Delivery」に非常に適した考え方であり、これに関してさらに自信を深めた3ヶ月だったと感じています。
また、顧客に対してどのようなメリットを提供できるかという点では、その1つとして、「AI-Native Delivery」がうまく適用されると、開発リードタイムが一定短縮できていることが見て取れます。
これにより、サービスの早期投入が可能となり、結果として顧客にとっての収益機会の前倒しにつながります。さらに、クライアントの競合相手に対する競争優位性を高めるという点でも、大きなポイントと言えます。
我々は、顧客のビジネス成功にテクノロジーが直結する領域に注力しています。したがって、サービスの早期投入と収益化機会の前倒しは、大きなメリットだと考えています。
AI ROIを構成する2つのリターン
この3ヶ月間で見えてきた課題もあります。当社は、「AI-Native Delivery」に注力することを3ヶ月前に社外および社内に向けて宣言し、それを推進しています。「AI-Native Delivery」への投資を相応に行っていますが、その投資に対し、どのようなリターンを期待しているのかという観点を2つに整理しました。
まず、直近の最重要課題としては、スライドの1点目に挙げた内容がポイントになります。AIを活用することで生産性が向上し、コスト削減につながるという明るい面ばかりに注目されがちです。
実際の「AI-Native Delivery」の推進においては、生産性向上効果だけでなく、AI利用料も含めた経済性を検証することが重要です。
そのような中で、AIによる生産性の向上とは、スライドに記載しているとおり、例えば「AIを使うことで売上総利益率が向上する」というように、生産性向上の結果が数値に表れます。
これがベネフィットだとすると、もう一方で、ベネフィットを生むためのコストがAI利用料としてかかってきます。これは基本的にネットして見なければならないということで、今回新たに「Net AI Productivity」という言葉を使っています。
現在、「Net AI Productivity」をどれだけ向上させられるかが「AI-Native Delivery」に取り組む企業に課されている課題だと考えています。我々は現在まさに、「Net AI Productivity」をいかに向上させるかに全力を注いでいます。
「Net AI Productivity」をきちんと向上させきったその先には、いわゆる「AI-Native」な会社として、それが達成されたからこそ得られる知見があるはずです。これを顧客に対してビジネスとして展開しようとするのが、「AI Business Growth」の創出にあたります。
スライド右下にいくつかメニューを示しています。顧客向けサービスの第一弾として想定しているのは、当社が「Simplex Siphon」を中心に蓄積した「AI-Native Delivery」の知見を活用し、自社で「AI-Native Delivery」に取り組む企業へコンサルティングサービスを提供することです。この他にも、さまざまな広がりが期待できます。
顧客における「AI-Native Delivery」の導入・定着支援については、本日、クロスピアを提供主体とする「Simplex AI Accelerator」というコンサルティングサービスを開始することをニュースリリースとして発表しています。
27/3期のNet AI Productivityについて
第1四半期における「Net AI Productivity」の状況についてご説明します。「Net AI Productivity」を語る上で、2つの要素があります。1つ目はAI利用料で、第1四半期の実績ベースでは約3億円です。これは純粋に生成AI利用料として発生した金額であり、研究開発費として計上するものです。
もう1つは、生産性向上の効果です。これをどのように測るかはさまざまな観点があるものの、第1四半期としては、前期も今期もセーフティクッションを使うような不採算案件が発生しなかったことから、売上総利益率が前年同期から2.3ポイント向上したことに伴う増益額を基に、生産性向上の効果を約3億円と算定しています。
この2つを比較すると、ネットでほぼゼロ、つまり第1四半期の「Net AI Productivity」は概ねフラットだったと捉えています。
一方、AI利用料は4月から6月にかけて増加した後、6月から7月にかけて高止まりしています。
現在、我々が取り組むべき課題は「Net AI Productivity」を向上させることです。そのためには、AI利用料をどのように効率化するかという点が重要なポイントとなります。これが、スライド中央に示しているポイントです。
まず、CoEのチームが各プロジェクトに積極的に関与し、「AI-Native Delivery」の要諦を徹底的に指導しています。その後、工程ごとにAI利用料がどの程度かかったのか、それにより生産性がどのくらい向上したのか、さらに品質がどれほど担保されているのかといったデータをすべて集約し、分析を行っています。
その上で、品質・難易度・セキュリティ要件、所要工数、AI利用料を踏まえ、タスクごとに適切なモデルやツールを選択するなど、タスク特性に応じたAIの使い分けも試行し始めています。併せて、AIベンダーに対して価格・契約条件の見直しについて現在交渉を進めています。
このAI利用料と生産性向上効果をどのように捉えるべきかという点については、第1四半期はフラットな状況でしたが、第2四半期および第3四半期は「Net AI Productivity」が一時的にネガティブに転じる可能性も否定できません。
しかし、通期で捉えたときに基本的にフラットな状態にできるよう、効率化に注力していく方針です。中長期的には、2年間の「投資フェーズ」を経た中期経営計画の後半における「収穫フェーズ」では、言うまでもなく、大きくポジティブに転換したいと考えています。
通期 業績見通し
最後に、通期の業績見通しについてです。スライドに前期と今期の数字を並べていますが、期初にお伝えしたとおり、売上収益は700億円を目指したいと考えています。
売上総利益率も45.0パーセントの通期予想を維持しています。販管費および研究開発費等も通期予想を据え置いています。
第2四半期以降も、生産性向上効果の拡大とAI利用料の最適化を両輪で進め、通期業績予想の達成に取り組みます。
私からの説明は以上です。本日はご清聴いただき、ありがとうございました。
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