開示会社：ＳＭＳ(2175)
開示書類：2025年３月期　第２四半期（中間期）決算短信〔日本基準〕（連結）
開示日時：2024/10/29 15:00

<決算スコア> -1.56

<業績データ>
発表期 2024/09
種別 2Q
売上高(百万円) 31,842
前期比 +15.9% ○
営業利益(百万円) 3,574
前期比 -24.0% ●
経常利益(百万円) 4,926
前期比 -14.7% ●
純利益(百万円) 3,670
前期比 -12.1% ●
実績年間配当(円) 0.00

予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 65,665
前期比 +21.7% ○
会社予想比 0.0%
QUICKコンセンサス比 +1.0% ○
営業利益(百万円) 9,096
前期比 +10.0% ○
会社予想比 0.0%
QUICKコンセンサス比 -0.7% ●
経常利益(百万円) 11,002
前期比 +11.1% ○
会社予想比 0.0%
QUICKコンセンサス比 -3.9% ●
純利益(百万円) 8,018
前期比 +10.9% ○
会社予想比 0.0%
QUICKコンセンサス比 -4.0% ●
予想年間配当(円) -


＜要約＞
　2025年3月期上期の連結業績は、売上高が前年同期比15.9%増の318億4200万円、営業利益が同24%減の35億7400万円、経常利益が同14.7%減の49億2600万円、純利益が同12.1%減の36億7000万円だった。

　65歳以上の高齢者人口は2024年4月時点で約3,623万人に達し、25%を超える高齢化率は、高齢者人口が3,900万人を超えピークに近づく2040年には約35%となる見通しである。経済活動の中核を担う15～64歳の生産年齢人口は減少に歯止めがかからず、その人口構成比は2000年の68%から、2040年には55%近くにまで低下すると予測されている。国の推計によると、医療・介護/障害福祉従事者の需給ギャップは看護師では2025年に6～27万人、介護職では2026年に22万人にまで拡大する見込みであり、高齢者や患者のケアを担う従事者の不足により、質の高い医療・介護/障害福祉サービスの提供が難しくなると予想される。

　キャリア分野においては、「質の高い医療・介護/障害福祉サービスの提供が困難になる」という社会課題(課題1)に対し、医療・介護/障害福祉従事者と事業者の最適なマッチングを通じ、「医療・介護/障害福祉の人手不足と偏在の解消」に貢献することで解決を目指している。求められる医療が変化する中、医療従事者の需給ギャップはますます拡大しており、医療機能間や地域間の偏在も大きな課題となっている。国の推計によると、介護職の不足数は2026年の22万人から、2040年には62万人にまで拡大する見通しとなっている。障害への理解の深まり・診断のハードルの変化等により、障害福祉サービスの利用者数は年々増加傾向にある。キャリア分野の売上高は、206億5700万円(前年同期比13.9%増)となった。

　海外分野において、売上高は、キャリア関連事業、カイポケ事業、海外事業の拡大等により、318億4200万円(前年同期比15.9%増)となった。営業利益は、キャリアパートナーの採用を第1四半期に集中させたことや広告施策等の投資実行に伴うコスト増加により、35億7400万円(前年同期比24.0%減)となった。経常利益は、49億2600万円(前年同期比14.7%減)となった。グローバルキャリア事業は、既存展開国における国内での紹介・クロスボーダーでの紹介ともに紹介件数の拡大が進み、順調に成長した。海外分野の売上高は、38億7900万円(前年同期比12.9%増)となった。

　事業開発分野(ヘルスケア事業領域)においては、社会保障費の増大と生産年齢人口の減少により「現役世代の負担がより深刻になる」という社会課題(課題2)に対し、企業の健康経営を支援するプラットフォームの提供を通じ、「健康な労働力人口の増加」に貢献することで解決を目指している。生産年齢人口の減少により、日本では今後、あらゆる産業で労働力が不足すると予想される中、現役世代の中には、糖尿病などの重篤な病や認知症に進行することも多い生活習慣病の患者やその予備軍が多く存在している。介護・障害福祉事業者分野の売上高は、57億7000万円(前年同期比23.8%増)となった。事業開発分野の売上高は、15億3500万円(前年同期比23.6%増)となった。

　2025年3月期の連結業績は、売上高が前期比21.7%増の656億6500万円、営業利益が同10%増の90億9600万円を計画。



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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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