開示会社:トレンド(4704)
開示書類:2024年12月期決算短信〔日本基準〕(連結)
開示日時:2025/02/18 15:30
<決算スコア> -1.19
<業績データ>
発表期 2024/12
種別 通期
売上高(百万円) 272,638
前期比 +9.6% ○
会社予想比 +0.6% ○
QUICKコンセンサス比 +0.2% ○
営業利益(百万円) 48,105
前期比 +47.6% ○
会社予想比 -9.1% ●
QUICKコンセンサス比 -6.9% ●
経常利益(百万円) 52,840
前期比 +46.0% ○
会社予想比 +5.5% ○
QUICKコンセンサス比 +3.5% ○
純利益(百万円) 34,358
前期比 +220.2% ○
会社予想比 -0.7% ●
QUICKコンセンサス比 -3.6% ●
実績年間配当(円) 184.00
予想期(通期) 2025/12
売上高(百万円) 288,600
前期比 +5.9% ○
QUICKコンセンサス比 +1.2% ○
営業利益(百万円) 60,300
前期比 +25.4% ○
QUICKコンセンサス比 +2.1% ○
経常利益(百万円) 57,600
前期比 +9.0% ○
QUICKコンセンサス比 -1.9% ●
純利益(百万円) 38,900
前期比 +13.2% ○
QUICKコンセンサス比 -2.7% ●
予想年間配当(円) -
<要約>
2024年12月期の連結業績は、売上高が前期比9.6%増の2726億3800万円、営業利益が同47.6%増の481億500万円、経常利益が同46%増の528億4000万円、純利益が同220.2%増の343億5800万円だった。
セキュリティ業界においては、国家機関等を狙ったサイバー攻撃、企業の機密情報の漏洩の被害、暗号資産の流出等をはじめとする特定の企業や組織を狙う標的型攻撃や、ランサムウェア等のサイバー攻撃が目立った他、生成AIの普及に伴う新たなセキュリティリスクも懸念されており、企業や個人のセキュリティ意識が問われる状況となっている。
費用については、円安影響を大きく受けた人件費の増加があったものの、全般的に抑制でき、増加に留まり、営業利益は大幅増益となった。期初予想数値に対しては、売上高は想定為替レートよりも円安に推移したこともあり概ね想定通りの結果となった。営業利益については、費用面において想定為替レートよりも円安に推移したことにより人件費が想定以上となったことや、Pre-GAAPの好調による報酬も増加したことにより、若干下回る結果となった。純利益は昨年あった退職給付費用を中心としたリストラクチャリング関連費用がなくなったことにより、増加の大幅な増益となった。
経常利益は為替差益があったことにより増加となった。二桁成長したPre-GAAPに対し、コストは抑制が効き微増に留まったことによるもの。
日本地域については、法人向けビジネスは堅調だった。セキュリティプラットフォームTrend VisionOne ? (以下、Vision One)を背景に、AI活用次世代SOC関連セキュリティ並びにネットワーク関連セキュリティが牽引した。個人向けビジネスは携帯電話ショップでの販売は成長継続したがPC向けセキュリティは低調だった。同地域の売上高は857億5600万円(前年同期比3.3%増)と増収となった。アメリカズ地域については、Vision Oneを背景にAI活用次世代SOC関連セキュリティ並びにエンドポイント関連セキュリティが牽引したほか、メール関連セキュリティも伸長した。クラウド関連セキュリティはふるわなかった。円安の影響もあり、同地域の売上高は588億2700万円(前年同期比2.1%増)と増収となった。
欧州地域についてはクラウド関連セキュリティは振るわず、ネットワーク関連セキュリティも低調だったが、Vision Oneを背景にAI活用次世代SOC関連セキュリティやエンドポイント関連セキュリティが大きく貢献し、法人向けビジネスは好調だった。円安の影響もあり、同地域の売上高は585億4600万円(前年同期比15.6%増)と二桁増収となった。アジア・パシフィック地域については法人向けビジネス全般において好調で、Vision Oneを背景にAI活用次世代SOC関連セキュリティが大きく貢献した。地域的にはオーストラリア、中東、台湾が同地域の売上を牽引した。円安の影響も受け、同地域の売上高は695億700万円(前年同期比21.1%増)と二桁増収となり、全地域において最も高く伸長した。
2025年12月期の連結業績は、売上高が前期比5.9%増の2886億円、営業利益が同25.3%増の603億円を計画。
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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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