開示会社：ﾒﾃﾞｨｶﾈｯﾄ(3645)
開示書類：2025年５月期第１四半期決算短信〔日本基準〕（連結）
開示日時：2024/10/15 15:00

<決算スコア> -2.85

<業績データ>
発表期 2024/08
種別 1Q
売上高(百万円) 1,358
前期比 +23.6% ○
営業利益(百万円) -3
前期比 -113.6% ●
経常利益(百万円) -3
前期比 -106.8% ●
純利益(百万円) -35
前期比 -266.7% ●

予想期(通期) 2025/05
売上高(百万円) 6,400
前期比 +21.9% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 330
前期比 +10.7% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 305
前期比 -5.3% ●
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 136
前期比 +2620.0% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 3.00

予想期(半期) 2024/11
売上高(百万円) 3,088
前期比 +31.9% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 80
前期比 -52.7% ●
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 67
前期比 -65.5% ●
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) -5
前期比 -104.3% ●
会社予想比 0.0%
予想中間配当(円) 0.00


＜要約＞
　2025年5月期1Qの連結業績は、売上高が前年同期比23.5%増の13億5800万円、営業損益が300万円の赤字(前年同期は2200万円の黒字)、経常損益が300万円の赤字(前年同期は4400万円の黒字)、最終損益が3500万円の赤字(前年同期は2100万円の黒字)だった。

　「インターネットを活用し 健康と生活の質を向上させることにより 笑顔を増やします。」をミッションとして掲げている。ミッションの下、歯科医療プラットフォームビジネスを軸に、口腔まわりから全身の健康を導き、笑顔溢れる世界を創るヘルステック企業として、事業を展開している。既存事業のさらなる効率化を進めるとともに歯科業界でのメディカルネット経済圏を構築し、歯科医療業界のデジタル化の中核を担うプラットフォームの確立や、口腔まわりから始まる健康寿命増進プラットフォームビジネスの構築に取り組み、事業を拡大したことにより、売上高は前年同四半期比で増加した。2024年1月に連結子会社化した株式会社ミルテルが成長過程にあり事業の収益化が実現できていないことや、事業拡大のための人員増に伴う人件費の増加等により、営業損失となった。

　医療機関経営支援事業においては、SEOサービスで、アクセス増加と順位対策を同時に行うことができるサービスの提供が堅調に推移し、継続的な収益の獲得に繋げ、リスティング広告で、多様化・細分化するユーザーニーズに応えるべく、従来のYahoo!、Googleのリスティング広告、LINE広告に加え、TikTok広告などの運用代行を推進するなどサービスの拡充に努めた結果、売上高は前年同四半期比で増加した。情報過多かつ専門知識がなくとも誰でも手軽に情報を発信できるようになった現代において、正確な情報発信を継続し、販売活動に注力した結果、受注制作案件数は堅調に推移し、売上高は前年同四半期比で増加した。3院ともバンコクの頼れるインターナショナルクリニックへの成長を遂げたものの、組織体制の再構築に時間を要したため売上高は前年同四半期比で減少した。

　メディア・プラットフォーム事業は、「口腔まわりから健康な社会の実現」のため、価値ある情報の提供を目的に、ポータルサイトを通して生活者に有益な歯科情報や美容情報、ヘルスケア情報をお届けしている。依然として生活者の歯科自由診療への需要が高いため、歯科医院の広告出稿意欲が高い現状の中、前連結会計年度にリリースした歯科系新メディアへの広告出稿が堅調に推移したことに加え、Googleコアアルゴリズムアップデートへの対応が進んだことにより、売上高は前年同四半期比で増加した。売上高は2億8800万円(前年同四半期比13.6%増)、セグメント利益は1億5800万円(前年同四半期比18.7%増)となった。

　クラウドインテグレーション事業においては、タイ国内における歯科クリニックのIT化を促進し、タイ国内での歯科プラットフォームの構築を目指している。連結子会社化後、経営環境の見直しや適切なPMIを実施したことにより、順調に売上を創出している。売上高は7700万円、セグメント利益は300万円となった。

　2025年5月期の連結業績は、売上高が前期比21.9%増の64億円、営業利益が同10.6%増の3億3000万円を計画。



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【決算スコアについて】
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　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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