開示会社：Aoba-BBT(2464)
開示書類：2025年３月期 第１四半期決算短信[日本基準](連結）
開示日時：2024/08/08 16:00

<決算スコア> -3.38

<業績データ>
発表期 2024/06
種別 1Q
売上高(百万円) 1,758
前期比 -0.4% ●
営業利益(百万円) 25
前期比 -37.5% ●
経常利益(百万円) 25
前期比 -34.2% ●
純利益(百万円) 4
前期比 +100.0% ○

予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 8,313
前期比 +11.2% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 501
前期比 +30.8% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 512
前期比 +32.0% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 296
前期比 +22.3% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 11.00


＜要約＞
　2025年3月期1Qの連結業績は、売上高が前年同期比0.4%減の17億5800万円、営業利益が同38.3%減の2500万円、経常利益が同34.4%減の2500万円、純利益が同78.2%増の400万円だった。

　2020年からのコロナ禍が引き金となり、従来のように大学キャンパスに通学することなく大学を卒業する学生が増えた。これより学位の価値が低下し、4年をかけて大学を卒業して学位を取得するという従来型の大学のモデルそのものに疑問を抱く個人が現れている。リカレント教育事業は、大学・大学院の生徒数減少により売上が減少したが、リカレント教育事業を牽引する法人向け人材育成事業は、次世代人材育成ニーズの高まりとともに堅調である。プラットフォームサービス事業は、アオバジャパン・バイリンガルプリスクールの生徒数が増加したことにより大幅な収入増を達成し、他のスクールも好調に推移したため、増収増益となった。

　University事業系において、BBT大学経営学部は、新型コロナウイルス感染症の収束及び行動制限の緩和に伴い、オンラインにて教育提供する本学の受講者数は前期比において減速傾向にあったため、全体として収益性が低下した。DX・AI等の社会及びビジネス上の市場性の高まりを背景に、短期課外講座は非常に好調で受講者数が増加している。昨年度から継続する「デジタルファーストキャンプ」「ファイナンスドリブンキャンプ」「実践マーケティングキャンプ」に加えて、4月から新たに開講した「実践型生成AI活用キャンプ」は短期課外講座の第1期目として最多の受講生数でのスタートとなっている。BBT大学大学院はオンラインから通学への回帰により2024年春の入学者数は減少したものの、依然、海外や地方などオンラインで受講できるMBAの需要は一定数維持している。

　法人向け人材育成事業系においては、法人向け人材育成サービスで、オンラインとリアルを組み合わせたハイブリッド型人材研修需要が安定的に拡大しており、2024年度も順調に推移している。人的資本経営の推進が企業において重要テーマとなっており、サクセッションプラン(次世代経営人材育成)のニーズが高まっている。この分野において20年超の実績があり、独自の経営人材育成手法Realtime Online Case Study(RTOCS)やProblem Solving Approach、最新の外部環境を認識させる映像講義等を活用し、新しい方向性を出せる人材の育成ニーズに応えている。2,500人超の新規事業プロフェッショナル人材を活用して、新規事業創造人材の育成にも注力していく。

　英語教育事業系においては、英語教育サービスとして、ビジネスプロフェッショナル向けサービスと、幼小中高生を対象とするコミュニケーション能力習得の2つのオンラインサービスを運営している。ビジネスプロフェッショナル向けサービスは、ビジネス英語需要に加え、顧客企業のグローバル人材育成の需要が高まり、法人比率が約8割を占め、前年同四半期比で売上が増加している。幼小中高生を対象とするコミュニケーション能力習得の2つのオンラインサービスは子会社である㈱Aoba-BBT Global(旧会社名、㈱ブレンディングジャパン)において、3～18歳向けに展開しており、教育機関や学校法人等の法人顧客も増加基調で当期スタートしている。

　2025年3月期の連結業績は、売上高が前期比11.2%増の83億1300万円、営業利益が同30.8%増の5億100万円を計画。



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【決算スコアについて】
　企業の発表する決算や業績予想修正が、どの程度株価にインパクトを及ぼすかを統計的に算出した参考指標です。
　スコア算出にあたっては、発表内容を（１）前の期の実績（２）直近の会社予想（３）市場予想（QUICKコンセンサス）--との比較で分類してパターン化。類似パターンの発表時に過去、株価がどう反応したかを分析して算出しました。算出モデルには移動平均かい離率も投入し、発表前の株価の織り込み度合いも考慮しています。
　あくまで過去データに基づく統計的な値であり、個別事象の予測を目的としたものではありませんので、ご注意ください。


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