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ネクスG(6634) 1Q決算発表 決算スコア:+0.40

記事公開日 2025/4/11 15:30 最終更新日 2025/4/11 15:30

開示会社:ネクスG(6634)
開示書類:2025年11月期第1四半期決算短信〔日本基準〕(連結)
開示日時:2025/04/11 15:30

<決算スコア> +0.40

<業績データ>
発表期 2025/02
種別 1Q
売上高(百万円) 645
前期比 +154.9% ○
営業利益(百万円) -26
前期比 +52.7% ○
経常利益(百万円) -14
前期比 +75.0% ○
純利益(百万円) -23
前期比 +61.7% ○

予想期(通期) 2025/11
売上高(百万円) 3,349
前期比 +57.2% ○
会社予想比 0.0%
営業利益(百万円) 29
前期比 +111.8% ○
会社予想比 0.0%
経常利益(百万円) 50
前期比 +121.7% ○
会社予想比 0.0%
純利益(百万円) 16
前期比 +105.5% ○
会社予想比 0.0%
予想年間配当(円) 0.00


<要約>
 2025年11月期1Qの連結業績は、売上高が前年同期比154.1%増の6億4500万円、営業損益が2600万円の赤字(前年同期は5500万円の赤字)、経常損益が1400万円の赤字(前年同期は5600万円の赤字)、最終損益が2300万円の赤字(前年同期は6000万円の赤字)だった。

 2023年4月に中期経営計画を策定し、成長ドライバーとなる事業の拡大として、メタバース・デジタルコンテンツ事業、暗号資産・ブロックチェーン事業を中心とするWeb3領域への進出、M&Aによる収益力の強化に向けて取り組みを進めている。最終損益は赤字、営業損益は赤字、経常損益は赤字となった。M&Aによるのれん償却額を加味した参考指標としてのEBITDA は、3300万円(前期はEBITDA△2500万円)となった。

 ソリューション事業においては、取引社数と商品販売数を着実に増加させることによるストック型の販売モデルを行い、確実に安定した売り上げと利益を積み上げていく経営モデルを推進している。前期に引き続き、ラグジュアリーホテルやハイエンドホテルとの取引数が増加した。既存の顧客の店舗売り上げも、インバウンド需要を含めてコロナ前の水準を超え、ケーエスピーの既存販売先様への売り上げも増加傾向で推移した。今後も、取引社数と商品販売数の拡大を図り、ストックの積み上げを進めるとともに、時代の変化に対応した事業展開を行う。環境問題や世界的な人口増加による原料不足に対しても、商社機能と知恵を活かした、新たな事業領域の開拓を進めていく。売上高は4億200万円、営業利益は2700万円となった。

 メタバース・デジタルコンテンツ事業において、今年度は、ミステリー小説『天久鷹央の推理カルテ』が2025年1月にアニメ化され、それに伴う電子書籍キャンペーンの実施により、シリーズ作品が各電子書店の売上ランキングに多数ランクインし、好調なセールスを記録した。株式会社スケブ(以下「スケブ」)では、提供するサービス『Skeb』の総登録者数が355万人(2025年3月31日時点)を突破し、月間取扱高は7億円を超える過去最高額に達した(2025年2月20日時点)。成長を目指す施策として2024年12月21日に開催したオフラインイベント「VRC大交流会」では、昼の部に4,000人以上、夜の部には400人近くの来場者があり、イベント開催後には『Skeb』においてもVR関連のリクエストが増加する等、メタバース・VR市場の拡大をリアルでも証明するイベントとなった。

 IoT関連事業において、株式会社ネクス(以下「ネクス」)は、これまで培ってきた自動車テレマティクスをはじめ様々な分野に対するIoT技術をベースに「IoT×ブロックチェーン技術」、「IoT×AI技術」など、「IoT×新技術」を活用した新たなサービスの提供を目指している。AIコンピューティング分野で様々なプラットフォームを提供しているNVIDIA Corporationが提供するGPU(画像処理やディープラーニングに不可欠な並列演算処理を行う演算装置)を活用したリアルタイム画像認識技術と、マルチキャリア対応の高速モバイル通信技術を搭載した、エッジAIコンピュータ「AIX-01NX」は、AIソリューションパートナー及び技術パートナーとの共創によるビジネス機会の拡大を進めている。売上高は7000万円(前期比48.9%減)、営業利益は1200万円(前期比8.5%増)となった。

 2025年11月期の連結業績は、売上高が前期比57.2%増の33億4900万円、営業利益が2900万円を計画。



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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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