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PKSHA Technologyの業績・歴史・IR要約

PKSHA Technology Inc. ・ 証券コード 3993 ・ 確認日 2026/10/31

東大・松尾研究室発のAI企業。「未来のソフトウエアを形にする」を掲げ、2026年9月期に初の配当を予定

3行でわかるPKSHA Technology

  1. 2025年9月期の売上収益は21,771百万円↑ 前期比28.9%増、営業利益3,922百万円、親会社の所有者に帰属する当期利益2,683百万円だった(決算短信)。
  2. 機械学習・自然言語処理のアルゴリズムソリューションと、FAQ・チャットボットなどのAI SaaSを提供する東大発のAI企業である。
  3. 親会社所有者帰属持分比率は63.4%と高く、2026年9月期は売上収益35,000百万円への大幅増収と初の配当(10円)を予想している。連結従業員数は1,001人とされる(転載集計)。

IRかんたん要約 — 2025年9月期 決算の要約

2025年9月期
  • 売上収益21,771百万円↑ 前期比+28.9%、営業利益3,922百万円、税引前利益4,675百万円、当期利益2,741百万円、親会社の所有者に帰属する当期利益2,683百万円、基本的EPS86.47円、ROE8.0%(決算短信XBRLサマリー)
  • 総資産54,368百万円、資本合計34,699百万円、親会社の所有者に帰属する持分34,483百万円、持分比率63.4%、1株当たり持分1,110.79円
  • 営業CF5,176百万円、投資CF-6,198百万円、財務CF4,893百万円、現金及び現金同等物期末残高19,358百万円
  • 年間配当は無配(0円)。2026年9月期予想は売上収益35,000百万円(+60.8%)、配当予想10円(初配当、転載)

出典: 株式会社PKSHA Technology 2025年9月期 決算短信〔IFRS〕(連結)XBRLサマリー(開示PDFの検索抽出テキストで確認) (2026/10/31確認)。予想を含む項目は、発表時点の見通しとして記載しています。

数字で見るPKSHA Technology

売上収益218億円2025年9月期
営業利益39億円2025年9月期
当期利益27億円2025年9月期
従業員数(連結)1,001人連結従業員数(2025年9月期)

確認できていない項目(平均年収など)は、推定で埋めずに表示していません。各数値の出典はページ末尾の「出典・確認日」にまとめています。

経営データ — 収益性・健全性・配当

営業利益率
18%
2025年9月期 ・ 0〜60%の目盛り
ROE(自己資本利益率)
8%
2025年9月期 ・ 0〜40%の目盛り
自己資本比率
63.4%
2025年9月期 ・ 0〜100%の目盛り

ゲージの目盛りは指標ごとに固定です(営業利益率0〜60%、ROE 0〜40%、自己資本比率0〜100%)。ROE・自己資本比率は決算短信等の開示値、営業利益率は売上と営業利益から算出した派生値です。

総資産544億円2025年9月期
自己資本345億円2025年9月期
年間配当(1株当たり)0円2025年9月期

業績予想 — 2026年9月期 通期予想(決算短信)

売上収益:実績と通期予想

予想は直近の本決算短信に記載された会社予想です。実績値との比較のために並べています。

売上高(予想)350億円2026年9月期 通期予想(決算短信)

業績予想は決算短信の発表時点の見通しで、実際の結果とは異なる場合があります。

株価・市場データ(参考値)

株価3,585円2026-10-30時点
PER44.43倍2026-10-30時点
時価総額1,113億円2026-10-30時点
配当利回り0%2026-10-30時点

2026-10-30時点の参考値です(出典: Finnhub(2026-10-30終値3,585円、PER44.43倍、時価総額116.04B円)。株価3,585円×発行済株式数(自己株式控除後、親会社所有者帰属持分34,483百万円÷1株当たり持分1,110.79円から算出の約31.04百万株)≒111.29B円とFinnhub値に差異があるため、時価総額は算出値1,113億円を採用した。2025年9月期は無配のため配当利回りは0)。株価は日々変動します。

成り立ち — 年表

  1. 2012

    データ分析事業を目的に株式会社AppReSearchを設立(10月16日)

  2. 2014

    社名を株式会社PKSHA Technologyに変更(8月)

  3. 2017

    東京証券取引所マザーズ市場に上場(9月22日)

  4. 2024

    東京証券取引所プライム市場へ市場変更(9月27日)

事業とシェア

事業別売上高の構成比(2025年9月期)
売上構成2事業
  • AI Research & Solutions事業58.8%129億円
  • AI SaaS事業41.2%91億円

構成比は、事業別売上高を確認できた事業の合計を100%として算出したものです(連結売上高に対する割合とは異なる場合があります)。金額は各事業の売上高で、対象期・出典は下記の各事業の説明に記載しています。

各事業の詳しい説明は折りたたんでいます。事業名をタップすると開きます。

AI Research & Solutions事業

機械学習・深層学習のアルゴリズムを企業向けにライセンス・ソリューションとして提供する事業

規模・シェアなど
売上収益12,890百万円(2025年9月期、転載集計・セグメント合計ベース)
AI SaaS事業

FAQ・チャットボット等の対話エンジンや不正検知など、AI SaaS製品群「PKSHA」ブランドを提供する事業。PKSHA FAQは800社超に導入されている(転載)

規模・シェアなど
売上収益9,050百万円(2025年9月期、転載集計・セグメント合計ベース)

市場シェアは、出典を明示できる調査が確認できていないため掲載していません。

特徴

  • 2025年9月期は売上収益21,771百万円↑ 前期比+28.9%

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    営業利益3,922百万円と高成長

  • 2026年9月期は売上収益35,000百万円↑ 同+60.8%の大幅増収を予想

  • 親会社所有者帰属持分比率63.4%

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    現金及び現金同等物19,358百万円と財務は安定

  • 2026年9月期に1株当たり10円の初配当を予想(転載)

ライバル企業 — 情報・通信業の掲載企業

同じ業界カテゴリ(情報・通信業)の掲載企業です。数字は各社の対象期が異なる場合があるため、各社のページで対象期とあわせて確認してください。

企業売上収益営業利益率ROE平均年収
PKSHA Technology東証プライム218億円18%8%—
NTT東証プライム14兆4,091億円11.8%10.4%1,056万円
ANYCOLOR東証プライム557億円36.2%57.6%540万円
Appier Group東証プライム437億円6.8%7.2%—
BIPROGY東証プライム4,337億円9.8%17.9%885万円
ブロードリーフ東証プライム208億円9.9%——
チェンジホールディングス東証プライム528億円21.2%15.8%—

よくある質問

PKSHA Technologyの配当はいくらですか?

2025年9月期は無配(年間配当0円)でした。2026年9月期は1株当たり10円の配当を予想しており、実現すれば初めての配当となります(転載)。株価3,585円(2026年10月30日終値)に対する予想配当利回りは約0.28%です。

PKSHA Technologyの業績はどうでしたか?

2025年9月期は売上収益21,771百万円(前期比+28.9%)、営業利益3,922百万円、親会社の所有者に帰属する当期利益2,683百万円でした(決算短信)。2026年9月期は売上収益35,000百万円(同+60.8%)を予想しています。

PKSHA Technologyの成り立ちは?

2012年10月に株式会社AppReSearchとして設立され、2014年8月に現社名へ変更しました。東京大学の研究者らが機械学習技術の産業応用を目指して創業した企業で、本社は東京都文京区本郷にあります(公式沿革ページ)。

PKSHA TechnologyのROE(自己資本利益率)は?

2025年9月期のROEは8%です(出典: 株式会社PKSHA Technology 2025年9月期 決算短信〔IFRS〕(連結)XBRLサマリー(開示PDFの検索抽出テキストで確認))。

PKSHA Technologyの自己資本比率は?

2025年9月期の自己資本比率は63.4%です(出典: 株式会社PKSHA Technology 2025年9月期 決算短信〔IFRS〕(連結)XBRLサマリー(開示PDFの検索抽出テキストで確認))。

PKSHA Technologyの配当は?

2025年9月期の年間配当は1株当たり0円です。配当利回りは0%(2026-10-30時点)(出典: 株式会社PKSHA Technology 2025年9月期 決算短信〔IFRS〕(連結)XBRLサマリー(開示PDFの検索抽出テキストで確認))。

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出典・確認日(3件)

このページの最終確認日は 2026/10/31 です。数値が変わる資料(決算・有報)は、新しい発表を確認し次第差し替えます。出典は折りたたんでいますが、構造化データにも出典つきで保持しています。