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アンリツ(6754) 通期決算発表 決算スコア:+8.83

記事公開日 2025/4/25 15:30 最終更新日 2025/4/25 15:30

開示会社:アンリツ(6754)
開示書類:2025年3月期決算短信〔IFRS〕(連結)
開示日時:2025/04/25 15:30

<決算スコア> +8.83

<業績データ>
発表期 2025/03
種別 通期
売上高(百万円) 112,979
前期比 +2.8% ○
会社予想比 -1.8% ●
QUICKコンセンサス比 -0.9% ●
営業利益(百万円) 12,124
前期比 +35.0% ○
会社予想比 +10.2% ○
QUICKコンセンサス比 +14.4% ○
経常利益(百万円) 12,737
前期比 +28.0% ○
会社予想比 +15.8% ○
QUICKコンセンサス比 +16.7% ○
純利益(百万円) 9,257
前期比 +20.6% ○
会社予想比 +11.5% ○
QUICKコンセンサス比 +14.0% ○
実績年間配当(円) 40.00

予想期(通期) 2026/03
売上高(百万円) 123,000
前期比 +8.9% ○
QUICKコンセンサス比 +1.6% ○
営業利益(百万円) 15,000
前期比 +23.7% ○
QUICKコンセンサス比 +20.2% ○
経常利益(百万円) 15,000
前期比 +17.8% ○
QUICKコンセンサス比 +16.7% ○
純利益(百万円) 11,000
前期比 +18.8% ○
QUICKコンセンサス比 +14.1% ○
予想年間配当(円) 40.00


<要約>
 2025年3月期の連結業績は、売上収益が前期比2.8%増の1129億7900万円、営業利益が同35%増の121億2400万円、経常利益が同28%増の127億3700万円、純利益が同20.6%増の92億5700万円だった。

 5G利活用の領域では、Automotive分野での5G活用に向けた研究開発が進展しており、ローカル5Gのようなプライベート領域での5Gネットワーク構築に向けた調査や実証実験が継続されている。IoT(Internet of Things)分野では、米国のラストワンマイルで利用されるCPE (Customer PremisesEquipment、顧客構内設備)の需要や、5G無線モジュールの開発に加えてWi-Fi 7の開発需要が増加してきている。PQA事業の分野においては、人手不足の影響から食品生産ラインの自動化投資が進んでおり、X線を用いた異物混入検査や包装品質検査など品質保証プロセスの自動化、省人化に係る需要が米国を中心に好調に推移している。

 通信計測事業においては、サービス・プロバイダ、ネットワーク機器メーカー、保守工事業者などへ納入する、多機種にわたる通信用及び汎用計測器、測定システム、サービス・アシュアランスの開発、製造、販売を行っている。生成AIの普及拡大によるデータセンター等でのネットワーク高速化に向けた測定需要が好調に推移したが、通信事業者の基地局建設・保守用計測器への投資が低調であり、前年同期比で減収となった。プロダクト・ミックスの変化により収益性が改善した。売上収益は701億900万円(前年同期比1.3%減)、営業利益は83億7500万円(11.0%増)の減収増益となった。

 PQA(プロダクツ・クオリティ・アシュアランス)事業においては、高精度かつ高速の各種自動重量選別機、自動電子計量機、異物検出機などの食品・医薬品・化粧品産業向けの生産管理・品質保証システム等の開発、製造、販売を行っている。食品市場の品質保証プロセスの自動化、省人化を目的とした設備投資需要が好調に推移した。米国において大手顧客のX線検査機需要を獲得したことにより、前年同期比で増収増益となった。売上収益は282億4100万円(前年同期比11.3%増)、営業利益は28億3600万円(119.0%増)となった。

 環境計測事業においては、EV/電池向け試験装置、ローカル5G向け支援サービス、道路やダム・河川等の映像監視用モニタリングソリューションの開発、製造、販売を行っている。国内においてEV/電池向け試験需要が好調に推移し、前年同期比で増収増益となった。売上収益は85億4500万円(前年同期比14.9%増)、営業利益は9億円(67.6%増)となった。

 2026年3月期の連結業績は、売上収益が前期比8.9%増の1230億円、営業利益が同23.7%増の150億円を計画。



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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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