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平 山(7781) 1Q決算発表 決算スコア:+0.14

記事公開日 2024/11/14 15:30 最終更新日 2024/11/14 15:30

開示会社:平 山(7781)
開示書類:2025年6月期 第1四半期決算短信〔日本基準〕(連結)
開示日時:2024/11/14 15:30

<決算スコア> +0.14

<業績データ>
発表期 2024/09
種別 1Q
売上高(百万円) 8,844
前期比 +3.6% ○
営業利益(百万円) 301
前期比 +38.1% ○
経常利益(百万円) 326
前期比 +35.8% ○
純利益(百万円) 211
前期比 +34.4% ○

予想期(通期) 2025/06
売上高(百万円) 38,000
前期比 +7.7% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 1,347
前期比 +20.4% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 1,336
前期比 +14.6% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 850
前期比 +12.3% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 50.00


<要約>
 2025年6月期1Qの連結業績は、売上高が前年同期比3.6%増の88億4400万円、営業利益が同38.3%増の3億100万円、経常利益が同36.1%増の3億2600万円、純利益が同34.5%増の2億1100万円だった。

 平山グループは、タイでの生産が停滞する一方、国内の生産回復需要を取り込み、前年同期比で増収増益を確保した。インソーシング・派遣事業が業績を牽引し、新規・既存顧客からの受注が増加するとともに、前期に連結子会社化した株式会社平山GL(旧ブリヂストングリーンランドスケープ株式会社。以下「平山GL社」という。)において、前期に要したグループ化に伴う諸費用がなくなったこと、平山グループが得意とする現場改善により生産効率を改善したこと等が、増収増益に寄与した。

 インソーシング・派遣事業については、電子デバイス・半導体製造関連、医療機器関連、自動車メーカー3社からの受注・受託が堅調に進み、増収となった。物流関連、旅客業関連、リテール関連等においては、インバウンドの活況により旺盛な需要があり、既存取引先からの追加発注のみならず新規受注も好調だった。利益面では、8月の台風災害の影響と、7月及び9月の稼働日数が例年よりも2日少なかったことにより、利益が押し下げられたものの、医療機器関連及び平山GL社の寄与により増益となった。採用面では、2024年新卒採用者が定着し生産の安定に寄与する一方、中途採用では、サービス産業の復調等業況の改善に伴い採用環境が前期に増して厳しく、費用増となった。売上高は71億5700万円(前年同期比4.5%増)、セグメント利益は4億5500万円(前年同期比29.6%増)となった。

 技術者派遣事業においては、主要顧客である大手製造業の一部において、中長期的な技術開発投資の回復が見られた。車載関連及び精密機器等の制御組み込みソフトウェア、半導体関連、並びに生産設備関連の技術者を中心に、平山グループの受注は回復基調にある。製造業界における技術者不足が進行する中、若手エンジニアを高単価案件へと配置することで、収益の向上に寄与している。AIやIoT、DXの推進などIT分野における需要に対応するため、IT系若手エンジニアの積極的な採用を進めている。人材採用面においては、中長期的な成長を見据え、採用活動を強化している。売上高は7億5500万円(前年同期比4.8%増)、セグメント利益は1300万円(前年同期比70.0%減)となった。

 海外事業については、タイにおいて、製造業生産指数(MPI)が、前年同四半期比で、2023年7~9月期は5.2%減、2023年10~12月期は2.9%減、2024年1~3月期は3.6%減、2024年4~6月期は0.2%減となり景気は停滞している。主要産業である自動車生産では、前年同四半期比で、2024年1 ~3月は18.4%減、2024年4~6月は16.3%減だった。タイにおける平山グループの派遣従業員数は、2024年6月時点で2,301名(前年同月比24.5%減)となったものの、ローコストでのオペレーションに継続して努めてきたことから黒字を確保したが、さらにコスト削減を図り収益改善に努めている。売上高は6億700万円(前年同期比16.5%減)、セグメント利益は900万円(前年同期比59.2%減)となった。

 2025年6月期の連結業績は、売上高が前期比7.7%増の380億円、営業利益が同20.4%増の13億4700万円を計画。



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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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