開示会社：ﾌﾞﾃｨｯｸｽ(9272)
開示書類：2025年３月期 第３四半期決算短信〔日本基準〕（連結）
開示日時：2025/02/13 16:00

<決算スコア> -1.43

<業績データ>
発表期 2024/12
種別 3Q
売上高(百万円) 3,343
前期比 +26.4% ○
営業利益(百万円) 366
前期比 +1425.0% ○
経常利益(百万円) 365
前期比 +2047.1% ○
純利益(百万円) 213
前期比 +987.5% ○

予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 5,477
前期比 +24.1% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 1,208
前期比 +31.9% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 1,199
前期比 +31.6% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 767
前期比 +26.2% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 0.00


＜要約＞
　2025年3月期3Qの連結業績は、売上高が前年同期比26.4%増の33億4300万円、営業利益が3億6600万円(前年同期は2400万円)、経常利益が3億6500万円(前年同期は1700万円)、最終損益が2億1300万円の黒字(前年同期は2400万円の赤字)だった。

　介護業界においては、異業種からの新規参入による競争の激化や人材採用難の状況が継続していることにより、全体として厳しい状況が続いている。

　介護事業所の再編が加速しており、M&Aによる事業承継への需要が高まっている状況にある。我が国の高齢化率(総人口に占める65歳以上人口の割合)は年々上昇し、介護サービスの需要が拡大していることを背景として、介護高齢者マーケットへの参入意欲は旺盛である。商談型展示会を開催することによって、単体事業としても収益を上げながら、来場者である介護事業者と出展社である各種サプライヤー、双方の決裁権限者の情報並びに業界特有の課題・ニーズに直接アクセスできる利点を活かし、M&A仲介を含む様々なサービスを提供していく独自のビジネスモデルを展開している。

　展示会事業においては、2024年5月に仙台展、7月に福岡展及び東京展(夏)、9月に札幌展、10月に大阪展、11月に横浜展、12月に名古屋展を開催した。〔展示会開催スケジュール〕 展示会名が、赤文字=介護・健康施術分野、青文字=IT分野以上の結果、介護分野・IT分野ともにこれまでと異なる時期に新規で展示会を開催する等、展示会の規模が拡大し出展小間数が増加したため、当第3四半期連結会計期間(3ヵ月間)における展示会事業の売上高は7億3945万7000円(前年同期比47.5%増)、セグメント利益は2億9315万9000円(前年同期比95.2%増)となった。展示会事業の売上高は16億8200万円(前年同期比43.3%増)、セグメント利益は5億3900万円(前年同期比115.0%増)となった。

　M&A仲介事業においては、ウェブサイトのコンテンツ充実、セミナーの開催、ダイレクトメール及び地域金融機関等との業務提携によって案件獲得を強化するとともに、案件の成約に注力した。当第3四半期連結会計期間(3ヵ月間)におけるM&A仲介事業の売上高は4億3045万円(前年同期比30.7%増)、セグメント利益は1億8859万8000円(前年同期比116.8%増)となった。M&A仲介事業の売上高は11億500万円(前年同期比11.3%増)、セグメント利益は4億1800万円(前年同期比71.4%増)、成約組数は89組(前年同期比1.1%増)となった。

　人材採用支援事業においては、採用イベント開催数、人材紹介数の増加に向けた営業活動に取り組んだ。採用イベントにおいて就職活動の早期化や集客コストの増大等により、イベント参加学生の集客が苦戦し参加企業の獲得が伸び悩んだものの、人材紹介が好調に推移したため、当第3四半期連結会計期間(3ヵ月間)における人材採用支援事業の売上高は2億919万1000円(前年同期比16.9%増)、セグメント利益は1558万8000円(前年同期比27.5%増)と前年と比較して増収増益となった。人材採用支援事業の売上高は5億5500万円(前年同期比16.5%増)、セグメント利益は1000万円(前年同期比86.1%減)となった。

　2025年3月期の連結業績は、売上高が前期比24.1%増の54億7700万円、営業利益が同31.8%増の12億800万円を計画。

　下半期における大規模な展示会及び採用イベントの開催が、いずれも第4四半期に集中していることから、売上高及び営業利益が第4四半期連結会計期間に急増する傾向がある。



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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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