企業概要と最近の業績
株式会社シノプス
2025年12月期の第1四半期（2025年1月1日～3月31日）の業績についてお知らせします。
当四半期の売上高は4億5,400万円となり、前の年の同じ時期と比較して17.6%の増加となりました。
営業利益は4,300万円で、前の年の同じ時期から438.0%と大幅に増加しています。
経常利益も4,400万円と、前の年の同じ時期に比べて6.3倍の増益を達成しました。
当期純利益は3,100万円で、前の年の同じ時期から大きく増加しています。
この好調な業績は、主力である小売業向けの需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」の有償店舗数が順調に拡大したことによるものです。
クラウドサービスの売上高が前年同期比で20.2%増加したことが、全体の売上と利益を力強く牽引しました。
ビジネスモデルのクラウドへの転換が順調に進んでおり、継続的な売上を示すARR（年間経常収益）も13億8,500万円と、前年同期比で18.9%増加しています。
【参考文献】https://www.sinops.jp/
価値提案
AI技術を活用した高精度の需要予測によって在庫を最適化し、欠品や廃棄のリスクを大幅に削減
導入企業の利益率向上をサポートし、実データに基づく的確な意思決定を支援
【理由】
なぜそうなったのかという背景には、流通業界全般で発生していた在庫ロスや予測精度の問題をAIで解決できる可能性があり、また過去の販売データや天候データなど多彩な情報を組み合わせることで従来の経験や勘に頼る発注方式を変革できるとの期待があったためです。
さらに、AIの進歩により解析スピードと精度が向上し、スーパーマーケットやドラッグストアなど多品目を扱う事業者にとって価値ある提案が可能になったことが、このビジネスモデルを確立した要因だと考えられます。
主要活動
需要予測システムの開発とアップデート
導入企業へのコンサルティングや運用支援
市場動向の調査とAIアルゴリズムの継続的改善
【理由】
なぜこうした活動が中心になるのかというと、自動発注システムは単に販売して終わりではなく、現場で正しく運用されて初めて在庫削減や利益向上といった価値を生み出すからです。
そのため、導入後のサポートやコンサルティング体制が必要不可欠となります。
また、小売店のニーズや消費者の購買行動は常に変化しており、新商品や季節変動への対応が不可欠です。
これらにスピーディに追随できるよう、AIアルゴリズムの改良やシステムのアップデートが日常的に行われています。
リソース
AIや需要予測に関する専門的ノウハウを持つ開発チーム
流通業界に精通したコンサルタントやサポートスタッフ
過去の販売実績や天候などのビッグデータを活用できる技術基盤
【理由】
こうしたリソースが充実している理由は、AIを用いた需要予測は高度な分析力と業界知識が融合して初めて実用的な精度を発揮するからです。
また、導入企業の多品目データや店舗ごとの需要傾向を的確に捉えるためには、大規模なデータを管理するシステムと人材が必要とされます。
シノプスがこれらのリソースを内製化していることで、顧客からの要望に迅速に対応しやすく、カスタマイズや機能拡張も行いやすいという利点があります。
パートナー
小売企業や流通企業との連携
ITベンダーやSIerとの協業によるシステム連携
コンサルタント会社との協力による導入促進
【理由】
なぜパートナーが重要かといえば、需要予測型発注システムは単独のソリューションだけではなく、POSデータや在庫データ、天候情報など多方面のデータとの連携が必要になるからです。
さらに、大手小売企業と協力することで実績を積み上げ、事例をもとに新たな顧客を開拓できます。
また、複数のITベンダーやシステムインテグレーターと手を組むことで、導入時に発生するカスタマイズや既存システムとの連携が円滑に進み、スムーズな運用を実現しやすくなります。
チャンネル
直接営業によるアプローチ
パートナー企業を通じた紹介や協業案件
イベントやセミナーでの講演やデモ展示
【理由】
なぜこれらのチャンネルを採用するかというと、小売・流通業界は従来の取引関係やネットワークが強固であり、直接の営業活動だけでなく、信頼関係を築いているパートナーを介した提案も効果的だからです。
また、AIや需要予測はまだ発展途上の分野でもあるため、セミナーや展示会で実例を示しながら理解を深めてもらうことが導入意欲を高める重要な手段となっています。
顧客との関係
導入支援やコンサルティングサービス
システム運用後のサポートと定期的なフォローアップ
追加機能やバージョンアップの提案
【理由】
こういった関係性を築く理由は、AIベースのシステムを十分に活用するためには導入企業がデータ分析に慣れる必要があり、利用者側の環境整備を継続的に支援することが必須だからです。
シノプス側が現場での課題をヒアリングし、システムをチューニングすることで精度向上と顧客満足度の向上が図れます。
長期的な信頼関係を築くことでリピート契約や追加発注につながり、企業経営の安定にも寄与します。
顧客セグメント
スーパーマーケットやコンビニエンスストア
ドラッグストアやホームセンター
専門店や大型チェーンなど多品目を扱う小売企業
【理由】
これらのセグメントが主な対象となるのは、在庫管理と需要予測が経営に与えるインパクトが非常に大きい業態だからです。
特に、生鮮食品や医薬品、日用品などは需要変動が激しく、欠品や廃棄が生じやすいカテゴリです。
高精度の需要予測によって在庫最適化を実現できれば、顧客は大きなコスト削減と売上機会の創出を期待できるため、導入意欲が高まります。
収益の流れ
システムライセンス販売や導入費用
定期的な保守サポートやコンサルティング収入
機能追加やカスタマイズ対応による追加収益
【理由】
なぜこうした収益構造になっているかというと、ソフトウェアビジネスの特性上、一度導入が決まれば一定のサブスクリプション収益や保守費用を継続的に得られるモデルが確立しやすいためです。
また、AIや需要予測の分野は日進月歩で機能強化が必要となるため、顧客はアップデートやカスタマイズ対応にも投資を行います。
これにより単発の売り切りではなく、継続的収益につながる仕組みが生み出されています。
コスト構造
システム開発とアルゴリズムの研究開発にかかる人件費
営業活動や導入サポートに必要な費用
サーバーインフラやクラウドサービス利用などの維持費
【理由】
これらのコストが中心となる理由としては、AIベースのシステムを開発・運用するには高度な人材を確保する必要があり、研究開発に対する投資が大きくなることが挙げられます。
また、導入支援やコンサルティングに人員を割くことで顧客満足度が高まり、システムの有効活用が進むため、サポート体制にもコストがかかります。
サーバーやクラウド環境の安定運用も顧客データを安全に扱うために重要であり、これらが継続的なコストとなっていきます。
自己強化ループ
シノプスのビジネスは、需要予測システムが現場で成果を上げるほどに顧客満足度が高まり、その実績が次の導入拡大を呼ぶという好循環の構造です。
具体的には、導入企業が在庫削減や廃棄ロス低減によってコストカットを実現すると、その成功事例が業界内で評判となり、同業他社もシステム導入を検討する流れが生まれます。
さらに、導入企業との長期的な関係を継続してシステムをチューニングし続けることで、分析精度が向上し、より高いROIを提供できるようになります。
こうした成功事例の積み重ねはシノプスのブランド価値を高め、新たな顧客開拓や追加の機能拡張依頼へとつながります。
結果的に、導入企業数の増加と既存顧客の拡張案件が収益を底上げし、その収益を再投資することでシステムがさらに強化されるという自己強化ループが形成されるのです。
採用情報
採用においてはAIやデータサイエンス分野の人材が重視されており、コンサルティングスキルを併せ持つ人材も歓迎されています。
初任給は月給27万円からで、年間休日は125日程度と働きやすい環境が整えられています。
採用倍率は公表されていませんが、AI領域の成長企業であるため応募者数も増加傾向にあり、意欲と専門性を兼ね備えた人材を求める傾向があります。
導入企業との折衝やプロジェクト管理を担当するポジションも多く、技術力だけでなくコミュニケーション力も評価対象となるのが特徴です。
株式情報
上場市場は東証グロースで、銘柄コードは4428です。
2023年12月期には1株当たり13円の配当金が支払われ、投資家還元にも配慮しています。
2025年2月3日時点での株価は1株当たり846円となっており、AI技術の進化と需要予測の市場拡大を背景に、今後の株価動向にも注目が集まっています。
導入企業数や業績の伸びが投資指標として評価されやすく、同業他社の動向や小売業界全体の景気に左右される面もあるため、投資判断には市場のトレンドを捉えることが重要です。
未来展望と注目ポイント
今後はシステムの高度化だけでなく、さらなる海外展開や新業種への応用が期待されています。
AIを活用した需要予測の精度向上によって、小売業界以外にも医療業界や外食産業など、在庫管理が課題となっている分野への拡張の可能性が考えられます。
シノプスは既存の小売業向けに培ったノウハウを活かし、新規市場での実績づくりを進めることで、収益基盤の多角化を図る戦略を描いていると推察されます。
さらに、導入企業からの要望に応じた機能追加やカスタマイズを進める中で、より多彩なデータとの連携や高度なアルゴリズム開発が進むことが見込まれます。
業界内での評判が高まるにつれ、資金調達や研究開発への投資余力も増し、AI技術への取り組みが加速する可能性があります。
需要予測型のビジネスモデルが成熟期に入るとともに、サブスクリプション収益の安定化や高付加価値サービスの展開がどこまで拡大していくのかが、今後の注目ポイントといえます。
競合他社が増える中でも、シノプスが強みとする独自の開発力と顧客サポート体制が成長のカギを握るでしょう。
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