ご視聴いただいております皆様、こんにちは。株式会社SHIFT、代表取締役社長、丹下大です。本日はお忙しい中、株式会社SHIFT、2026年8月期、第4四半期および通期決算説明会のライブ配信にご参加いただきまして、誠にありがとうございます。 本日の説明会では、私、丹下より、2026年8月期の振り返り、およびネイティブAI時代のビジネスの取り組み、そして来期に向けた目標をご説明させていただき、その後、質疑応答に移らさせていただきます。ご質問のある方は機関名、お名前をご入力の上、チャットに入室してご質問ください。また、ご質問はなるべく弊社からの説明が終わるまでにご入力いただきますよう、ご協力をお願い申し上げます。

それでは、説明に移らさせていただきます。2026年決算数字のサマリーになります。業績結果になります。公表値、1,600億円を上方修正させていただきまして、2026年通期では1,616億円ということで、YoY 25%を達成することができました。またですね、調整後営業利益も公表値200億円に対して、YoY 15%増ということで203億円を達成させていただくことができました。 これに伴いまして、最終利益の金額が上がりましたので、配当総額が増額したことをお知らせいたします。

2026年振り返りと未来売上成長についてご説明をさせていただきます。 まずですね、2026年振り返ってみるとですね、YoYの売上成長額がかなり復調してきたんじゃないかというふうに考えております。これはですね、2023年のときにですね、連結を含めてオーガニック成長がですね、約231億円ほどありましたけれど、2024年、25年に至ってはですね、少しずつオーガニック成長が後退してたという形になっておりますが、さまざまな営業活動の努力によりまして、231億円ということで、しっかりと2023年の成長に戻ってきたということをご報告させていただきます。主な要因はですね、2023年までは製販を分離した状態で新規顧客を中心に営業をさせていただいておりました。これですと、まだまだ我々の力が存分に発揮できないということで、新規顧客のみならずですね、取ったお客様をさらに手厚くサポートしていこうということで、既存の顧客をさらに深掘りするという戦略に大きく舵を切りました。またですね、製販分離ではなくてですね、事業部制をここから開始しまして、製販一体型でプロジェクトを取りに行くとお客さまにサポートするという体制を築くことができました。また、細かい施策としてはですね、キャプテン制度ですとか、SEPP制度ですとか、プロセスを徹底的に管理したりとかですね、まあ、そういうことをやってまいりました。またですね、これは我々上流にどんどん上がって行きたいって思いがありますので、今までの様なエンジニア単価を中心にしたSES的な仕事ではなくてですね、プロジェクトを中心にした上流の仕事をとっていくということで、結果としてですね、未来のパイプラインを積み上げることができました。

数字に表れておりますのは、2026年継続率が93.2%ということで、非常に既存のお客様に継続的に使っていただけるような体制が描けたと。で、プラスですね、未来のパイプラインもですね、2023年当初は249億円しかなかったものがですね、未来のパイプラインが642億円まで増えたということで、非常に大きな成果が出たんじゃなかろうかというふうに思っております。 また案件のポートフォリオもですね、我々「岩、石、砂利」という言い方をしてるんですけども、大きなプロジェクトを「岩」と、中ぐらいのプロジェクト「石」、細かいエンジニアリソースっていうのを「砂利」というふうに呼んでおりますけども、ここで注目いただきたいのは、売上高2023年の岩の金額がですね、48億円からですね、3年経ちまして岩の案件が133億円ということで、3倍ぐらい伸びてるというのが大きく変化してるんじゃないかというふうに思っております。まあ、そう言った意味では我々エンジニアリソースを提供している会社から兼ねてから上流に上がっていってプロジェクトを取りたいということをやってきましたけども、この3年間かけてですね、しっかりと上流のプロジェクトが取れるようになったということと、営業が安定してきたということで、しっかりとですね、オーガニックの成長も2023年の頃に戻ってきたと。で、プラスですね、中身がだいぶ変わってきたということが報告させていただければというふうに思っております。

続きまして、我々今期からですね、セグメントを4つに分けてしっかりと報告しようという取り組みをやらせていただいております。コンサルティング、開発、テスト、BPaaSという大きな4つのセグメントですけども、それがどういった形で我々事業を作ってきたのかというグラフになります。皆さんご存知のように2014年上場時はですね、ピュアにテスト専門の会社として立ち上がってまいりました。そこからですね、M&Aを駆使してですね、我々がテスト以外の開発というものをとりこんでいこうということで2017年から開発のセグメントが増えてきまして、今や651億円ということでテストと同じような売上規模にまで成長することができました。それからですね、2020年にさらに上流を取っていこうということでコンサルティング事業を本格的に開始いたしまして、今4年経ってですね、110億円。で、さらに前期で言いますと193億円ということで非常に大きな成長を達成させていただいているというふうに思っております。そこからですね、昨今のAIにおける技術革新というものがありましたので、我々AI BPaaSと呼んでますけども、BPOの仕事をですね、進めやすくなった時代じゃないかというふうに思っておりますし、我々も業務をこれから取っていきたいという思いもありますので、本格的には2025年から「忘れない、なくさない」を中心にリードを獲得しながら、AI BPaaSの仕事をとっていくということをやらせていただいております。現段階で言うと52億円ほどの売上を作ることができたというふうに考えております。押し並べてですね、だいたい開始して4年ぐらい経つと100億円を超えるような事業に育ってるというのが我々としての実績になると思います。はい。 続きまして売上の構造化のKPIになります。大きく分けてですね、顧客単価、プロジェクト単価というふうに大きく分けております。ここでお伝えしたいのは、常に右肩上がりを達成させていただいておりまして、特に顧客単価に関しましては、ロイヤルカスタマーの単価ですとか社数ですとか、まあそういった大型のお客様がどんどん増えてるということが特徴として挙げられるかなというふうに思っております。プロジェクト単価につきましても、先ほどの繰り返しになってしまうんですが、岩、石、砂利というプロジェクトがある中でですね、岩のプロジェクト、それなりの大型のプロジェクトというのが飛躍的に伸びていると。それがプロジェクト単価の上昇にかなり貢献しているという結果になっております。

またですね、営業でトップラインしっかり伸ばそうということで、この2年間かけてですね、しっかりと営業の仕組み化をさせていただきました。個別の営業ツールですとか、営業マン自身が見やすいように整理されたポータルですとか。で、今回付け足したのはですね、営業マンにおけるAIによって個人の定量評価というのをしっかりやっていこうということで、個人評価の部分をかなり力を入れて整理させていただきました。この3つがですね、我々にとって営業の三種の神器だというふうに思っておりますけども、しっかりとですね、売上を年間約1人あたり5億建ててくれて、180人ぐらいの営業マンがいますけども、会社全体でトータルで言いますと、オーガニックで230億ぐらいはこの営業マンで達成できるというふうに思っておりますので、こういった仕組みを使ってですね、今期以降はですね、しっかりと営業マンを増やして、増やすことによってしっかりと営業を作ることができるというフェーズに移ってきたんじゃないかというふうに考えております。 続きまして、売総率、販管費比率の改善についてご報告をさせていただきます。

売総率につきましては、前々期の2025年で言いますと34.7%、前期の2026年で言いますと33.5%ということで若干下がっております。ただですね、この粗利率の要因はですね、稼働率の影響が少しありました。これはですね、前期の前半にですね、第1クォーターの段階でERPを中心とした若手採用っていうのを非常に多くやっておりました。やはりですね、ERPにつきましては半年ぐらいどうしてもこう稼働まで時間がかかるということで、AIによる影響は全くなかったんですが、若手を稼働させるのに非常に時間がかかったということで、若干稼働率が2025年と比べて下がってしまったという要因があります。ただですね、前期の2026年のときにですね、第2クォーターからAIの技術革新がすごく早かったもんですから、年収600万以下のエンジニアというのはAIに代替されるであろうということで、しっかり採用を抑えてですね、若手のエンジニアを早期に立ち上げて、AIを使ったいろんな開発、ERP、全部やろうということでやり始めまして、しっかりと稼働率も上がってきましたし、AIによる効率化というのも進んできたので、AIによる効率化は0.7ポイントほどありますから、稼働率の上昇にもかなり貢献してるんじゃなかろうかというふうに思っております。またですね、右側のグラフにありますように第4クォーターに当たりましては、8月の稼働率もですね、しっかりと今までの最高クラスの高稼働の水準を維持できるようになっておりますので、今後はですね、しっかりこれを管理しながら稼働率を上げて粗利をしっかり出していきたいというふうに考えております。 こちらがですね、粗利とAIの売上比率に対するグラフになります。ここでお伝えしたいのはですね、第4クォーターに至りましては34.6%の売総率が出ているということで、我々としてはしっかりとした稼働率管理、AI実装というのができたんじゃないかというふうに考えております。AIの売上比率につきましても、ネイティブAIが1%ほど、with AIは27.4%ほどということで、非常に高い売上比率を叩き出すことができました。またですね、ネイティブAIにおける粗利が55%ですとか、with AIにおける粗利が41%ですとか、まあ我々が従来やってるようなトラディショナルな開発ですとかテストにおける粗利が31.6%ですので、非常に高い粗利を出すことができる仕組みができたんじゃないかというふうに考えております。これも最後のページで我々2027年のチャレンジっていうのをお伝えしようと思ってるんですが、この第4クォーターの数字を元にですね、もしこれが通期でできるんであれば、それに対して少しでも売上比率がちょっとでも高まるんであれば、この34.6%の粗利もですね、36%まで持っていけるんじゃなかろうかというふうに考えて、我々としては今年チャレンジしていきたいなというふうに考えております。

販管費の改善についてご報告をさせていただきます。 販管費につきましては、兼ねてからお伝えしておりますように、シェアードオフィス化とAIにおける導入によってかなり効率化していこうというふうに考えております。これが販管費比率ですけども、2025年では21.1%、で、2026年におきましては20.7%ということで、0.4ポイントほど改善することができました。その中でも特にですね、我々としては強調させていただきたいのはですね、実際に派遣、契約社員というのを終了させていただきまして、実際にAIのエージェントを作らせていただいて、それが稼働し始めておりまして、AI BPaaSにおける社内活性化というのが促進できたんじゃなかろうかというふうに考えておりまして、この部分が非常に販管費コストの中で効いてきているというのが実績としてあります。

続きまして、セグメント別の振り返りをさせていただければというふうに思っております。 まずはコンサルティングのセグメントになります。コンサルティング部隊はですね、これは連結ですけども、147億円程度から192億円ということで、YoYで言いますと30%ほど伸ばすことができました。で、その内訳ですけども、若干ながら売総率は下がっておりますが、ネイティブAI、with AIともに、しっかりとコンサルティング部門もですね、売上を建てております。プロジェクト単価も徐々にですが上がってきておりまして、これはですね、with AIの取り組みが非常に大きかったんじゃなかろうかというふうに考えております。

またですね、世の中でコンサルティング市場というのは成長しているというふうに思われておりますけども、これもう少し分解して我々なりの分析をさせていただいております。我々がメインでやってるのがDXコンサルということで、コンサルティング市場だいたい約2兆円ぐらいあるというふうに言われておりますけども、そのうちの1.2兆円ぐらいはDXコンサルだろうというふうに言われておりまして、かなりのマジョリティを示しております。ここの部分がかなりYoYで言うと業界として非常に伸びておりまして、我々もここで恩恵を得ているという形になります。プラスですね、我々マーケットを取っていくということもさることながら、コンサル領域をさらに広げてですね、上流からいろんな形で我々のサービスにつなげていきたいという思いがありますので、このコンサルティング業界でもですね、DXコンサルから業務コンサルであったり戦略系コンサルであったりと、いうようなところにさらにシフトしていこうという取り組みをやっております。ここに事例を1個あげておりますけども、実際の実績も出ておりますし、非常に取り組みができてきたんじゃないかというふうに考えております。またですね、DXコンサルをやることによってですね、昨今非常に注目されておりますセキュリティの支援ですとか、我々自身がHRが非常に得意なもんですから、HRから入ったことによって開発テストという波及するような仕事が取れたりですとか、そういったような最上流から入ることによっての下流工程でのサービスというのも連携して取れるようになってきたというのが我々としての進捗かなというふうに考えております。 続きまして開発セグメントになります。

開発セグメント全体はですね、連結を通しまして2025年が売上478億円ほどございました。これがですね、36%ほど伸びまして、2026年では651億円ほど伸ばさせていただくことができました。これはですね、M&A込みですけども、非常にいい結果が出たんじゃないかというふうに思っております。ポイントはですね、プロジェクト数がまずは飛躍的に増やせられたということと、プロジェクト単価もですね、若干ながら上がっているということが挙げられます。で、またですね、特に強調したいのはですね、従来型のトラディショナルな開発支援だけじゃなくてですね、兼ねてからお伝えしておりますようにAIモダナイゼーションという新しいネイティブAIの仕組みによって破壊的なサービスを作ることができたので、非常に将来におけるオポチュニティが取れたんじゃなかろうかというふうに考えております。このAIモダナイゼーションにおいてもやはり開発体制がですね、案件規模が少しずつ大きくなっておりまして、10億円規模だったものが20億円規模ということで、我々としてのケイパビリティも上がってきたんじゃないかというふうに考えております。 このAIモダナイゼーションの内訳になります。2026年2月ぐらいにネイティブAIを作りましたというご報告をさせていただいたかなというふうに思っているんですが、そこからですね、約半年ほどかけまして、まずは日本中にあるソースコードを集めようということで半月間の取り組みをさせていただきました。この半年間でですね、結果としては3.1億ステップのお客様のソースコードをお預かりすることができました。このソースコードをお預かりすると何が良いかと言いますと、そこからですね、実際に古いシステムが多いもんですから、これをモダナイズしていくと、新しいシステムに刷新していくと、より効率よく負債のない技術を使ってクラウドリフトしたような新しいシステムに置き換えていくというニーズが取れるような形になってきました。結果としてはですね、提案のオポチュニティが121億円ほど、我々としても獲得できましたし、実際の受注総額も39億円ということで、たった半年でですね、売上約40億円ほどの受注をさせていただくことができたという形になります。プラスですね、この3億ステップというのはですね、この隠れた日本におけるIT資産だというふうに我々思っておりまして、どうしてもお金がかけれないというものに対してしっかりと可視化していこうと、すくい込んでいこうということですので、日本全体で言うと約1,000億ステップ眠ってるんじゃないかというふうに言われておりますので、まだまだ我々の取り組みは0.3%ほどのシェアなのかなというふうに考えております。

またですね、我々1万5,000社あるシステムインテグレーターの中で最後発から始まりましたけども、今我々はどのぐらいの開発ケイパビリティがあるのかというような表になります。先ほどお伝えしましたように、請負レベルでもですね、我々10億円規模ですとか、今では20億円規模の案件ができるようになりました。で、世の中はですね、大手のトップSlerさんを含めですね、「巨岩」と言われるようなサイズのもの約100億円ほどありますけども、これはトッププレイヤーのSlerさんがやるような仕事かなというふうに考えております。その下に「大きな岩」ですとか、「小さな岩」ですとか、「大きな石」ですとか、「小さな石」と、いうのがありますけども、我々の従来は小さな石レベルしかできなかったものが、この1、2年ぐらいで中ぐらいの石ぐらいですかね、の20億円規模ができるようになったというのが非常に大きな進捗じゃなかろうかというふうに思っております。先ほどのページでまだ見ぬ100兆円の中小企業、零細のモダナイズマーケットというのはですね、この20億円以下の開発の規模じゃなかろうかというふうに考えておりまして、特にお伝えしたいのはですね、この20億円規模であれば適切なプロマネ、適切な技術があれば炎上することもなく、しっかりとお客さんにいいサービスを、システムを提供できるということが分かっておりますので、そういった100兆円のロングテールのマーケットをですね、しっかりと取ることができればスケールさせることができるんじゃなかろうかというふうに考えております。 AIモダナイゼーションの1つの事例になります。これもですね、我々AIモダナイゼーションをやり始めて半年以上経ちますけども、とあるお客様ですね、巨大なレガシーのリバースエンジニアリングの事例になります。これ1,000万ステップを超える大きなシステムでしたし、言語もですね、今までの言語ではないような、非常に古いような言語だったものですけども、我々自身がこのモダナイを使ってソースコードを解読してですね、これから新しいシステムに置き換えると、いうことをやらせていただいております。我々の中ではですね、このソフトウェア開発業界における現代のロゼッタストーンを開発できたんじゃないかというふうに考えております。

続きましてテストセグメントになります。テストセグメントもグループ全体での売上になります。ここでお伝えしたいのはですね、テストの領域においてもですね、ネイティブAIとwith AIの売上がしっかり立ってきたという形になります。ただですね、売総率が37.3%が35.8%ほど下がっておりますけども、これはですね、冒頭でもお伝えしましたように、ERPにおける若手エンジニアを第1クォーターで大量に採用しましたので、そこが半年かけてですね、稼働率を高めていくという努力をした結果なんですが、若干稼働率が低くてですね、通期で言いますと35.8%になってしまったと。で、今、第4クォーターに経っては稼働率は非常に高いので、粗利も非常にいいという結果になります。 テストですね、やはり皆さんご心配のようにですね、AIが進めば進むほどテストがなくなるんじゃないかというご心配を皆さんも持たれてるんじゃなかろうかというふうに考えております。そこでですね、我々この1年間通した営業マンの議事録をですね、AIによって分析させていただきました。その数6万8,265件。その中でですね、テストニーズが68.9%ということで非常に多くのお客様テストニーズがあるという結果になっております。で、ここでお伝えしたいのはですね、お客様のニーズなんですが、今まで2026年第1クォーター、AIの自動化に関しては29.8%の関心事だったんですが、第4クォーターに至りましては46.5%ということで、お客様自身もとにかくAIを使って自動化をしてほしいというニーズが高まってまいりました。これはですね、実は、お客様がAIを使って開発をどんどんされてます。で、どんどん、どんどん開発をすればするほどですね、ソフトウェアの本数が増えてまいりました。そうするとですね、実際にテストをする本数も実は増えておりまして、お客様の中でテスト自身もAIによって内製化して巻き取ろうという概念はあまりなくてですね、とにかく自分たちが開発するので、餅は餅屋のSHIFTさんでテストをより効率よくやってほしいというようなニーズが今増えてきたんじゃなかろうかというふうに考えておりますし、我々自身もそこに対して新しいサービスを開発させていただいております。

これネイティブAIの取り組みになります。ネイティブAIで実際にテストを使ってですね、テスト設計をほぼ自動化したいですとか、テスト実行を自動化したいとか、まあそういうことをやらせていただいておりますけども、非常にですね、粗利も52%ほど非常にいい結果ができておりますし、精度自身もですね、99.59%ということで非常に精度高くテストのオペレーションができております。で、ここでちょっとお伝えしたいのはですね、当初とは言えですね、2026年1月ぐらいからAIにおけるネイティブの取り組みをしておりますけども、粗利が23.4%ということで非常に低かったです。そこで改良を重ねてですね、実際は同じような検証するときは保存しておきながら、前のデータを読み込みながら効率よくするというようなやり方をやっておりまして、そういったような取り組みをやりことによって粗利が非常に上がってきたという形になります。また、1件あたりの実行コストもですね、非常に人的チェックが多かったもの、トークンコストが高いもの、両方合わせてですね、コスト削減しまして、1ケースあたりAIテスト実行でなんと39円ということで、破壊的に安いサービスができたんじゃなかろうかというふうに考えております。 またですね、テスト案件につきましては大型化が最近我々としてのトレンドになっております。ここに書いてありますようにプロジェクト単価も飛躍的に伸びておりまして、それを牽引するのはですね、この主な大型長期案件という形で事例を挙げさせていただいております。1つはですね、物流業界における店舗システムということで、月に約8,160万円のテストをやらせていただいているという非常に大きな大型の案件になります。我々のプロジェクトの平均はですね、月に約400万程度ですので20倍ぐらい。次のエネルギー業界における基幹システムに至りましても4,000万円ということで約10倍ほど。公共におけるAPI基盤のテストにおきましても3,000万ですので約7倍ほどということで、非常に大型化が進んでいるというのがございます。これはですね、当然な話なんですが、コンサルティングファームですと上流しかやってないのでテスト当然やってませんし、SI会社ですと上流と開発だけやるんですがテストは外部パートナーがやったり、余った人材でやってると、いうことが多いもんですから、我々としては当然ながら上流のコンサル、開発、テスト、運用まで一気通貫でできるサービスを提供しておりますので、全て我々のところで受注させていただくことができると。で、さらにですね、非常にお伝えしたいのはですね、一気に1つの案件を取ることによってですね、高い粗利率をAIによって獲得できるというのがこの大型案件の特徴になっておりますので、まあこれから我々がテストセグメントにおいても粗利をあげていくための1つの考え方じゃないかなというふうに考えております。

またですね、テストにおけるセキュリティ部門の話になります。昨今ですね、地政学リスクも含めてですね、防衛費が非常に増えております。これは2023年あたりから戦争の影響もあるんだと思うんですが、装備品に向けての予算がぐんぐん増大傾向にあります。この装備品向けの予算拡大に向けてですね、我々自身は国防専門のコンサルティング企業JADCというのを設立いたしまして、そこに防衛省自衛隊出身者の業務知識のあるメンバー、装備品製造に詳しいメンバー、そしてセキュリティに詳しいメンバーというのを混ぜてですね、この専門性の高いプロ集団を結成いたしました。既にですね、国防プロジェクトにおきましては53億円ほど受注させていただいておりまして、そこにさらに我々としてはスケールさせようということで、国内初の装備品におけるAIの性能評価を受託したりですとか、装備品におけるRFMというリスク管理の仕組みを我々が先んじてやっておりますので、この予算が増えれば増えるほど我々に実は相談がくるというようなスキームを作ってしっかりと売上を上げていこうというふうに考えております。 続きましてAI BPaaSのセグメントになります。

AI BPaaSにつきましては、全体で行きますと38億円の売上が51億円ということで35%ほど伸ばすことができました。こちらもですね、ネイティブAI売上とwith AI売上も達成することができておりまして、非常にで足がいいのかなというふうに考えております。さらにですね、まず大切なのはですね、やはり自社でAIを活用してどれぐらいこのBPaaS領域の仕事が削減できるかということを証明しようということで、この半年間使ってですね、販管費部門のメンバーを113人ほど削減させていただきました。そして、AI化させていただきました。これを方法論化してお客様に展開しているというフェーズになります。 その日本企業における90兆円の潜在的なマーケットはどこにあるのかという資料になります。縦軸にインダストリー、金融、通信ネット、製造、エネルギー、モビリティ、流通物流、公共、エンタメというふうにインダストリー並べておりますけども、横軸にいろんな事業、業務ということで、経理財務業務、人事総務業務、購買調達業務、情シス、コールセンター業務、それぞれの業界固有の色んな業務と、いうことで横軸においてマトリックスを作っておりますけども、我々としてはこの半年間における取り組みの中で3つほどマーケットが非常に顕著にあるんじゃなかろうかというふうに感じ取ることができました。1つはですね、情シス部門におけるヘルプデスクのアウトソーシングというのが非常に大きなマーケットがあろうというふうに考えております。現実ですね、我々ここの部分に対してはもうすでにAIを使っていろんな売上を受注しておりまして、ここをですね、特に製造業で顕著にニーズがあるんですけども、製造業のみならずですね、いろんな業界で社内ヘルプデスクというのはニーズがありますので、広げていきたいなというふうに考えております。2つ目にですね、これは購買調達部門における業務ということで、手書きの文章をデジタルデータに置き換えて、それを業務システム連携させていきたいというニーズが非常に多くあるというのが今回営業することによってわかりました。我々もAI-OCRというシステムを作りまして、自動的に読み込んで、精度高くデジタルデータ化して、いろんな業務を電子化するということをやらせていただいております。これもですね、今、現段階でいうと流通物流業界で顕著にあるんですが、どの業界でも当てはまることかなというふうに考えておりますので、まずはアナログデジタルのAD変換っていうのが非常に大きなマーケットなんだろうというふうに考えております。ケース3つ目になります。これはですね、皆様ご存知のようにAIと一番相性のいいのコールセンターだろうということで、これコールセンター業界でも非常にニーズがありまして、特にですね、コールセンター業界、B2C業界においてはカスタマーハラスメントもありますので、採用難だったりするわけですから、そういった部分を非常にですね、大量に処理するというところがAIが非常に相性がいいということでマーケットがあるというふうに考えております。

バックオフィスの取り組みについて振り返りをさせていただきます。 これもですね、兼ねてからお伝えしておりますようにバックオフィスはコストを削減していきたいというふうに考えております。で、派遣、BP中心に約113人ほど終了させていただきましたと、いうご報告になります。

これもですね、バックオフィスという言い方なのかわかりませんけども、我々社員の評価というのが半年に1回やっておりますけども、その人事評価というのが非常に有名な会社ではありますけども、その人事評価においてもAIを取り入れた取り組みというのが非常に面白かったのでご報告をさせていただければというふうに思っております。これはですね、従来これも氷山の一角という形で表現させていただいておりますけども、人間がですね、ワンオンワンしたりですとか、部下が作った資料を見て実際にどういう仕事をしてるかというふうに、従来であれば上司が見て話して、月に1回なのか週に1回なのか面談しながらその部下のことを評価していたろというのが今までの時代かなというふうに思っております。ただですね、これを踏み込んでAIの時代ですので、我々あのTeamsを使ってるんですけども、Teamsでのチャットのログであったり、すべてのPowerPoint、Excelの成果物であったり、この見えなかったような人間関係であったりとか、まあそう言ったような色んなパソコン上におけるアクティビティをですね、すべてAIに取り込みまして、リアルタイムにAIが社員を評価するという部分も開発させていただきました。これはですね、個人情報を超えて個人のプライバシーに踏み込みたいっていうよりはですね、我々のポリシーである本来であれば細かいところまで広く、深く、細かく上司が見ることができればその人の才能であったり、その人の能力を活性化することができるんだろうけども、それが時間の都合上できないということですので、それを我々の方でAIを使ってできるような仕組みを作ったというのが非常に大きな結果かなというふうに思っております。これもAIにおける人事評価のロングテール革命かなというふうに考えております。これによってですね、実際評価後の満足度はeNPSですけども、非常に増加しました。で、プラスですね、我々12ヶ月のうちの2ヶ月ほど人事評価に掛けさせていただいてるんですけども、それがですね、評価時間もですね、33%ほど削減することができましたし、今後もですね、もっともっと削減できるんだろうというふうに考えております。 続きまして、M&A PMIのご報告になります。前回の決算発表でご報告させていただきましたけども、我々は資本における適切なアロケーション考えた時にですね、我々自身の小さなBSでM&Aしていくよりもですね、これは他人資本を使いながらM&Aしていくことがいいだろうと。かつ我々今までの取り組みの中で40社ほどM&Aさせていただいておりますけども、31件ほどはSI、SESの企業ですので、そういった企業が100%減損なしで成功しているという事例を踏まえまして、外部資本を使いながらSI、SESの企業に絞ってですね、M&Aをさせていただくということをやったらどうかということで、31件の減損なしのSI、SESと外部資本を使ったファンドを作ろうということで、なんとですね、東京ガスさんが我々の取り組みに共感してくださりまして、一緒にファンドを作るという結果になりました。我々としてはですね、SHIFT グロース・キャピタルを通して我々がGPをさせていただいて、東京ガスさんがLPとして参加いただくと、いうことで150億円のファンドを設立いたしました。これによってですね、レバレッジを加えてお金を増やしていきますので、300億円分のM&Aが可能になると。だいたいマルチプル8倍以下で我々M&Aしてたんですが、我々PMI力も非常についてきましたので、そのPMIを使ってですね、のれん負けしてもですね、この世の中のSI、SES企業のM&Aの平均は11倍ですので、11倍程度でM&Aもしさせていただけるんであれば、1年2年をかけて8倍以下に落として、減損もさせずに当然ながらのれん負けもさせずに非常にいい形にできるんじゃないかということで、より我々が今まで手が出なかったM&Aの領域まで含めてさせていただくという新しい取り組みになります。またですね、これはファンドですので当然ながらLPさんから預かったお金を返さないといけないということで、イグジットというのをこのファンドを通してやっていくということも我々考えさせていただいております。我々今まではソーシングを含めて買うためのソーシングのデータベースを作ってきたんですが、イグジットするためのデータベースも今回の取り組みを通してしっかり作っていこうというふうに考えております。そうすることよりよりまして、実際はですね、PEファンドにいらっしゃるような優秀な方々もですね、我々はこの事業会社におけるPMができる新しい取り組みのP like、PE的なファンドであるということで、我々が特徴としてる小型のM&Aで数をボリュームやると、いうことですので、年間で言うと約200社ほどM&Aがありまして、1社だいたい20億円ほどですので、年間4,000億円ほどのM&Aの機会ロスがあるものを取り込んで成功に導くということをやらせていただくこと。

それでは、SHIFT 3000までの目標についてご説明をさせていただきます。 これがですね、2027年の予算とチャレンジ予算になります。まずベース予算になります。売上では1,900億円、粗利では34.5%、販管費率は20.7%ということで、営業利益は調整後ですけども250億円を達成したいというふうに考えております。ここはですね、余力を残しておりまして、やはり必達目標とさせていただいて、しっかりとグループあげて達成していきたいというふうに考えております。こっからですね、さらにチャレンジ予算というのを我々の中で設定しておりますけども、売上で言うと2,000億円、粗利で言うと36%、販管費で言うと20.3%、営業利益で言うと調整後ですけども314億円ということで、これをむしろこちらに向けて我々取り組んでいきたいというふうに思っております。ポイントはですね、兼ねてからお伝えしておりますように、営業におけるトップラインを伸ばそうということで、通期で言うと120人ほどの営業マンを採用しようというふうに考えておりますけども、それがですね、年内に営業マンが120人採用することができれば、通期での売上も達成できますし、それによって仕組みをもっと大きくできますので、それをまず1つの目標としてやっております。またですね、粗利に効いてきますのが当然ながらAI売上比率ということで、ネイティブのAI売上比率を3%、with AIを25%、もし達成できるんであれば、これは2026年の第4クォーターではほぼ達成しておりますので、これが通期を通して達成できるんであれば、36%ぐらいの粗利になるんじゃなかろうかというふうに考えております。販管費率も少しですけども下げておりますので、この大きく分けると営業とAI売上比率というところで、チャレンジ予算を頑張って達成していきたいというふうに考えております。

最後にですけども、SHIFT 3000に向けてどのぐらいの年次で売上3,000億が達成できるんだろうかというようなことを試算させていただきました。これまず下側にありますのはベース予算ということで、オーガニック年間200億円伸ばします。プラスM&Aによって60億円伸ばしますという形で計算した場合になります。この計算しますとですね、徐々に売総率が上がったり徐々に販管比率が下がったり、かなりベースの予算になりますので、確実に達成できるであろうという目標になります。そういった意味ではCAGR自身は22%ほど出すことができますし、2031年には売上3,000億が達成できるんじゃなかろうかというふうに考えて、我々としては計画を引いております。ただですね、これだけだと面白くないということでチャレンジ予算というのも設定させていただいております。これはですね、年間約オーガニックが300億円売上が伸びる、またM&Aによって年間100億円の売上がつくという形になりますと、3,000億円を越すのがですね、だいたい2030年ぐらいになるだろうというふうに考えておりますし、CAGR自身もですね、37%ほど達成できるんじゃなかろうかということで、まあこういった計画を立ててやらせていただいております。 我々としてはですね、この第2クォーターでご報告させていただいたこれからのAIにおけるwith AI時代、ネイティブAI時代におけるこのシステムインテグレーター業界のマーケットがどうなるのかというグラフですけども、このグラフ自体は変わらずにですね、これを達成するための、中身の手段だったり、もしくはその達成するための売上利益、達成した後の売上利益だったりというのが徐々に変わっていくのかなというふうに考えておりますので、これからも定期的にこのグラフは表示させていただきたいというふうに考えております。

最後になりますけども、SHIFTはですね、やはりAIを通してですね、社会課題を解決する会社であろうというふうに考えておりますので、ここに挙げたような社会課題をしっかりとですね、解消しながらですね、結果として売上、利益を伸ばしていきたいというふうに考えております。 私の方から2026年8月期、第4四半期および通期決算説明会の内容報告を終わらせていただきます。本日はありがとう