開示会社:大和ハウス(1925)
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:2024/11/12 14:00
<決算スコア> +1.16
<業績データ>
発表期 2024/09
種別 2Q
売上高(百万円) 2,652,623
前期比 +4.2% ○
営業利益(百万円) 234,655
前期比 +22.8% ○
経常利益(百万円) 220,958
前期比 +17.5% ○
純利益(百万円) 156,342
前期比 +1.2% ○
実績年間配当(円) 70.00
予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 5,370,000
前期比 +3.2% ○
会社予想比 +0.4% ○
QUICKコンセンサス比 +0.4% ○
営業利益(百万円) 440,000
前期比 0.0%
会社予想比 +2.3% ○
QUICKコンセンサス比 +1.1% ○
経常利益(百万円) 410,000
前期比 -4.1% ●
会社予想比 +5.1% ○
QUICKコンセンサス比 +1.9% ○
純利益(百万円) 267,000
前期比 -10.6% ●
会社予想比 +2.7% ○
QUICKコンセンサス比 -2.0% ●
予想年間配当(円) 147.00
<要約>
2025年3月期上期の連結業績は、売上高が前年同期比4.2%増の2兆6526億2300万円、営業利益が同22.8%増の2346億5500万円、経常利益が同17.5%増の2209億5800万円、純利益が同1.2%増の1563億4200万円だった。
2022年度よりスタートした5ヵ年計画「第7次中期経営計画」において、「収益モデルの進化」・「経営効率の向上」・「経営基盤の強化」の3つの経営方針を掲げ、持続的な成長モデルの実現に向け、海外事業とストック事業の拡大やDXによる顧客体験価値向上等、様々な高付加価値提案や施策を積極的に推進した。「収益モデルの進化」では、「再生と循環」をキーワードに、地域・顧客の視点で、「創る・育む・再生する」の循環型バリューチェーンの拡充に努めている。
物流施設関連では、2024年7月からの3ヶ月間において大型冷凍冷蔵ハイブリッド倉庫である「DPL大阪舞洲」及び「DPL高崎」の2件が竣工した。事務所・工場等の拠点サポート関連では、工業団地の開発が堅調に推移しており、2024年9月時点の分譲中の区画は42団地、134区画、約97万坪となった。開発した物流施設を管理・運営する大和ハウスプロパティマネジメント株式会社では、「DPL大阪舞洲」をはじめとする物流施設等4棟について新規プロパティマネジメント(PM)契約を締結し、累計管理棟数は251棟、管理面積は約1,041万㎡となった。売上高は7177億6700万円(前中間連結会計期間比11.6%増)となり、営業利益は836億9000万円(前中間連結会計期間比46.1%増)となった。
賃貸住宅事業では、入居者様・地球環境・街への3つの視点から持続的な価値を提供することで、オーナー様の資産価値の最大化につながる賃貸住宅経営の提案とサポートを行った。環境負荷を低減し、省エネ・創エネ対応のZEH-M物件の普及に努めている。土地を取得し、開発企画・設計施工・テナントリーシングまで行った物件をオーナー様に販売する分譲事業等にも注力し、受注を拡大してきた。大和リビング株式会社では、多様な入居者様に選ばれる、高品質で住み心地の良い賃貸住宅「D-ROOM」の提供に加え、リノベーション事業の強化も奏功し、管理戸数の増加及び高い入居率の維持につながっている。売上高は6611億7700万円(前中間連結会計期間比8.5%増)となり、営業利益は658億700万円(前中間連結会計期間比9.4%増)となった。
商業施設事業において、ホームセンター事業では、ロイヤルホームセンター株式会社において、2024年7月に「ロイヤルプロ尾張旭店」をオープンし、2024年9月末時点の総店舗数は65店舗となった。都市型ホテル事業では、大和ハウスリアルティマネジメント株式会社において運営しているダイワロイネットホテルズの稼働率がインバウンド需要により好調に推移しており、2024年4月から9月末における平均稼働率は87.8%となっている。旭川龍谷高校の移転跡地である約7,000坪の敷地に家電量販店を核に計11店舗の出店を予定している。売上高は6136億3000万円(前中間連結会計期間比5.4%増)となり、営業利益は786億円(前中間連結会計期間比9.4%増)となった。
2025年3月期の連結業績は、売上高が前期比3.2%増の5兆3700億円、営業利益が同横ばいの4400億円を計画。
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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。
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