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GameWith(6552) 2Q決算発表 決算スコア:-0.88

記事公開日 2025/1/10 15:30 最終更新日 2025/1/10 15:30

開示会社:GameWith(6552)
開示書類:2025年5月期 第2四半期(中間期)決算短信〔日本基準〕(連結)
開示日時:2025/01/10 15:30

<決算スコア> -0.88

<業績データ>
発表期 2024/11
種別 2Q
売上高(百万円) 1,670
前期比 -9.9% ●
営業利益(百万円) -174
前期比 -245.0% ●
経常利益(百万円) -174
前期比 -272.3% ●
純利益(百万円) -186
前期比 -908.7% ●
実績年間配当(円) 0.00

予想期(通期) 2025/05
売上高(百万円) 3,500
前期比 +0.1% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) -200
前期比 -398.5% ●
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) -220
前期比 -588.9% ●
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) -250
前期比 +28.0% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 0.00


<要約>
 2025年5月期上期の連結業績は、売上高が前年同期比9.9%減の16億7000万円、営業損益が1億7400万円の赤字(前年同期は1億2000万円の黒字)、経常損益が1億7400万円の赤字(前年同期は1億100万円の黒字)、最終損益が1億8600万円の赤字(前年同期は2300万円の黒字)だった。

 「ゲームをより楽しめる世界を創る」を企業理念に掲げ、ゲームに関する様々な事業を展開し、事業成長に注力した。多くのユーザーから支持を集めるゲーム情報メディア「GameWith」の運営を中心としたメディア事業が利益を生み出している。今後も市場規模の拡大が見込めるeスポーツ、現在注目を集めているNFT領域やeスポーツ向けの光回線事業等については、積極的に経営資源を投下することで、売上高が成長している。モバイルゲーム市場の成長が以前と比較して鈍化していることや広告市況の悪化に伴い、メディア事業の売上高が影響を受けた。

 メディアにおいては、ゲームを有利に進めるための攻略情報やゲームを見つけるための紹介情報等のコンテンツを、Webサイトの利用者に提供し、そこに表示される広告枠を販売することにより収益を得ている。コンテンツ作成においては、コンテンツ作成に特化した組織の運営や、全国どこでもリモートライターとしてゲームを仕事にできる「ゲームプレイワーカー」の活用等を行うことで、より質の高い記事を迅速に提供できる仕組みを構築している。大型タイトルのリリースが少なかったことによりPV数が減少したことや、広告市況の悪化によりPV単価も低下したことで、「メディア広告」による収益が影響を受けた。売上高は9億9000万円(前年同期比18.0%減)、営業利益は2億6600万円(49.7%減)となった。

 eスポーツ・エンタメにおいて、直近で注力しているeスポーツについては、国内屈指のeスポーツチーム「DetonatioN FocusMe(以下、「DetonatioN」という)」をグループに抱えており、有力な選手をスカウトし固定報酬や練習環境、チームマネジメント等を提供することで、世界で戦えるかつ人気のあるeスポーツチームを運営することに注力している。スポンサーの切り替えタイミングによる影響等により、前年同期比で売上高が減少しているものの、直近新規スポンサーの獲得が順調にできている。売上高は3億9800万円(前年同期比16.9%減)、営業損失は1億1000万円(前年同期は営業損失1億1200万円)となった。

 その他の事業において、現状は、NFT事業とeスポーツに特化した光回線事業の2つに注力している。NFT事業については、投資先の株式会社Kyuzanよりプロモーション等の受託をしているNFTゲーム「EGGRYPTO」が大きく成長している。4.5周年を迎えアプリの累計ダウンロード数が200万を超えるNFTゲーム「EGGRYPTO」について、2024年7月に実施した他社IPコラボイベントが好調だったため、売上高は前年同期比で大きく成長した。売上高は2億8100万円(前年同期比67.8%増)、営業損失は1億4400万円(前年同期は営業損失1億900万円)となった。



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。
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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。


【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。

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