開示会社:SBIインシュ(7326)
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 15:30
<決算スコア> -0.32
<業績データ>
発表期 2024/09
種別 2Q
売上高(百万円) 57,362
前期比 +9.2% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 4,867
前期比 +0.3% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 1,626
前期比 -2.5% ●
会社予想比 0.0%
実績年間配当(円) 0.00
予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 116,000
前期比 +6.1% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 9,300
前期比 +12.9% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 1,800
前期比 +24.1% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 20.00
<要約>
2025年3月期上期の連結業績は、経常収益が前年同期比9.2%増の573億6200万円、経常利益が同0.3%増の48億6700万円、純利益が同2.5%減の16億2600万円だった。
経常収益は、すべての事業における保有契約件数が堅調に増加したことが主な要因となり、前年同期に比べ48億5400万円増加し増加となった。同事業の団体信用生命保険及び個人保険ともに保有契約件数の堅調な増加により、一過性要因の影響を除く保険収支は前年同期に比べ6億700万円増加しており、運用収支が前年同期に比べ4億8600万円増加するなど、業容は着実に拡大している。損害保険事業及び少額短期保険事業についても着実な業容拡大を続けている。変額保険や変額個人年金保険は運用実績を直接契約者に還元するため、契約者に帰属する特別勘定として資産・負債及び損益を区分経理する。
利益面では、前年同期に一過性要因として計上した生命保険事業の責任準備金戻入額の影響などにより、経常利益が前年同期に比べ増加(0.3%増加)にとどまり、親会社株主に帰属する中間純利益は前年同期に比べ4100万円減少し減少となった。
生命保険事業において、2024年9月末の保有契約件数(団体信用生命保険の被保険者数を含む)は574千件(前年度末比9.4%増加)となった。経常収益は、保有契約件数の堅調な増加などにより、前年同期比12.9%増加の207億7600万円となった。セグメント利益については、前年同期に一過性の要因として計上した責任準備金戻入額の影響などにより、前年同期比43.2%減少の3億4300万円となったが、保有契約件数の堅調な増加により、一過性要因の影響を除く保険収支は前年同期に比べ6億700万円増加しており、運用収支が前年同期に比べ4億8600万円増加するなど、業容は着実に拡大している。
損害保険事業においては、中古車販売店「ガリバー」を運営する株式会社IDOMと連携し、事故により同社の修理工場へ入庫された自動車の修理内容や進捗状況をスマートフォン等で適時確認出来るシステムの導入に取り組み、自動車修理プロセスの透明性を確保する態勢構築に努めた。2024年9月末の保有契約件数(団体がん保険の被保険者数を含む)は1,304千件(前年度末比2.8%増加)となった。経常収益は、保有契約件数の堅調な増加などにより、前年同期比9.4%増加の201億5000万円となった。セグメント利益は、雹(ひょう)災などにより自動車保険の保険金支払いが前年同期に比べ増加したが、増収効果などにより、前年同期比12.6%増加の14億2800万円となった。
SBIいきいき少額短期保険株式会社は、ペット保険の保険金支払査定へのAIの導入により、保険金支払の自動査定を開始し、処理件数の増加や処理時間の大幅な削減を実現するなど、DXの推進による業務効率化に取り組んだ。2024年9月末の保有契約件数は1,037千件(前年度末比1.1%増加)となった。経常収益は、保有契約件数の堅調な増加などにより、前年同期比4.8%増加の165億4000万円となった。セグメント利益は、この増収効果に加え、普通責任準備金の積み立てが前年同期に比べ減少したことなどにより、前年同期比87.6%増加の1億7200万円となった。
2025年3月期の連結業績は、経常収益が前期比6.1%増の1160億円、経常利益が同12.9%増の93億円を計画。
免責文:
※東京証券取引所のTDnet(適時開示情報閲覧サービス)で開示された書類に基づく情報です。
※一部のお客様は参照文書にリンクできない場合があります。
【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。
【QUICK AI速報】本コンテンツは、最新の言語解析技術を活用して企業の開示資料の内容を読み取って自動生成しております。データが正しく生成されていない可能性もありますので、最終的には上記リンク先の元資料をご覧ください。