株式会社SHIFT (3697) Q4 2026 Earnings Call Transcript

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 2026 年 10 月 15 日

登壇

丹下：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 SHIFT2026 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 Native 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、質疑応答に移らせていただきま す。 それでは、説明に移らせていただきます。

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2026 年決算数字のサマリになります。 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、2026 年通期では 1,616 億円 で、YoY25%を達成することができました。また、調整後営業利益も公表値 200 億円に対して、 YoY15%増で 203 億円を達成させていただくことができました。

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これに伴い、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。

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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 2026 年を振り返ってみると、YoY の売上成長額がかなり復調してきたと思っております。こ れは 2023 年のときに、連結を含めてオーガニック成長が約 231 億円ありました。2024 年、2025 年 に至っては、少しずつオーガニック成長が後退していたかたちになっておりますが、さまざまな営 業活動の努力により、231 億円でしっかりと 2023 年の成長に戻ってきたことをご報告させていた だきます。 主な要因は、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させていただいており ました。これですと、まだまだわれわれの力が存分に発揮できないと、新規顧客のみならず、取っ たお客様をさらに手厚くサポートしていこうと、既存の顧客をさらに深掘りする戦略に大きく舵を 切りました。また製販分離ではなく、ここから事業部制を開始しまして、製販一体型でプロジェク トを取りにいく、お客様にサポートする体制を築くことができました。 細かい施策としては、キャプテン制度や SEP 制度、プロセスを徹底的に管理することをやってまい りました。また、上流にどんどん上がっていきたい思いがありますので、今までのようなエンジニ ア単価を中心にした SES 的な仕事ではなく、プロジェクトを中心にした上流の仕事を取っていくこ とで、結果として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 年の継続率が 93.2%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ました。2023 年当初は 249 億円しかなかったものが、未来のパイプラ インが 642 億円まで増えたことで、非常に大きな成果が出たのではないかと思っています。 案件のポートフォリオも、われわれは岩、石、砂利という言い方をしています。大きなプロジェク トを岩、中ぐらいのプロジェクトを石、細かいエンジニアリソースを砂利と呼んでおります。ここ で注目いただきたいのは、2023 年の岩の売上高が、48 億円から 3 年経ちまして 133 億円と、3 倍 ぐらい伸びているのが大きく変化していると思っております。

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エンジニアリソースを提供している会社から、かねてから上流に上がっていってプロジェクトを取 りたいとやってきましたが、この 3 年かけてしっかりと上流のプロジェクトが取れるようになった ことと、営業が安定してきたことで、しっかりとオーガニックの成長も 2023 年の頃に戻ってきま した。プラス中身がだいぶ変わってきたことを報告させていただければと思っております。

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続きまして、今期からセグメントを四つに分けて、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 という大きな四つのセグメント で、それがどういったかたちで事業をつく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、Tier 2 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 M&A を駆使して、テスト以外の開発を取り込んでいこうと、2017 年から開発のセ グメントが増えてきました。今や 651 億円で、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。 2020 年にさらに上流を取っていこうと、コンサルティング事業を本格的に開始いたしました。今 4 年経って 110 億円、さらに前期は 193 億円で、非常に大きな成長を達成させていただいていると思 っております。そこから、昨今の AI における技術革新がありました。われわれは AI BPaaS と呼ん でいますが、BPO の仕事を進めやすくなった時代ではないかと思っていますし、われわれも業務を これから取っていきたい思いもあります。 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 仕事を取っていくことをやらせていただいております。現段階では、52 億円ほどの売上をつくる ことができたと考えております。おしなべて開始して 4 年ぐらい経つと、100 億円を超えるような 事業に育っているのが実績になると思います。

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続きまして、売上の構造化 KPI になります。 顧客単価、プロジェクト単価と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す。特に顧客単価に関しては、ロイヤルカスタマーの単価や社数と いった、大型のお客様がどんどん増えていることが特徴として挙げられると思っております。 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いますが、岩、石、砂利という プロジェクトがある中で、岩のプロジェクト、それなりの大型のプロジェクトが飛躍的に伸びてい ます。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。

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また、営業でトップラインをしっかり伸ばそうと、この 2 年間をかけて営業の仕組み化をさせてい ただきました。 個別の営業ツールや営業マン自身が見やすいように整理されたポータル、今回付け足したのは、営 業マンにおける AI によって個人の定量評価をしっかりやっていこうと、個人評価の部分にかなり 力を入れて整理させていただきました。 この三つが、われわれにとっては営業の 3 種の神器だと思っております。しっかりと売上を年間 1 人当たり 5 億円立ててくれて、180 人ぐらいの営業マンがいますが、会社全体で、オーガニックで 230 億円ぐらいは営業マンで達成できると思っております。こういった仕組みを使って、今期以降 は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つくることができるフェ ーズに移ってきたと考えております。

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続きまして、売総率・販管費率の改善について、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 34.7%、前期の 2026 年で 33.5%と若干下がっておりま す。ただ、粗利率の要因は稼働率の影響が少しありました。前期の前半に、第 1 クォーターの段階 で、ERP を中心とした若手採用を非常に多くやっておりました。ERP につきましては、半年ぐらい どうしても稼働まで時間かかることで、AI による影響はまったくなかったのですが、若手を稼働 させるのに非常に時間かかったことで、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、前期の 2026 年のときに、第 2 クォーターから AI の技術革新がすごく早かったものですか ら、年収 600 万円以下のエンジニアは 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、若手のエンジニアを早期に立ち上げて、AI を使ったいろいろな開発、ERP、全部やろうとい うことでやり始めました。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い るのではないかと思っております。 また、右側のグラフにありますように、第 4 クォーターに至りましては、8 月の稼働率もしっかり と、今まででも最高クラスな高稼働の水準を維持できるようになっております。今後はしっかり管 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考えております。

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こちらが、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、第 4 クォーターに至りましては 34.6%の売総率が出ていて、しっかりと した稼働率管理、AI 実装ができたのではないかと考えております。AI の売上比率につきまして も、Native AI が 1%ほど、With AI は 27.4%ほどで、非常に高い売上比率を叩き出すことができま す。また、Native AI における粗利が 55%、With AI における粗利が 41%、われわれが従来やってい るようなトラディショナルな開発や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と考えております。 これも最後のページ、2027 年のチャレンジをお伝えしようと思っていますが、この第 4 クォータ ーの数字を基に、もしこれが通期でできるのであれば、それに対して少しでも売上比率が高まるの であれば、34.6%の粗利も 36%まで持っていけるのではないかと考えて、今年チャレンジしていき たいと考えております。

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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、か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考えております。 これが販管費率ですが、2025 年では 21.1%、2026 年におきましては 20.7%で、0.4 ポイントほど改 善することができました。その中でも特に強調させていただきたいのは、実際に派遣契約社員を終 了させていただき、実際に AI のエージェントをつくらせていただいて、それが稼働し始めており ます。AI BPaaS における社内活性化が促進できたと考えております。この部分が、非常に販管費 コストの中で効いてきているのが実績としてあります。

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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、連結ですが 147 億円程度から 192 億円で、YoY で 30%ほど伸ばすことが できました。その内訳は、若干ながら売総率は下がっておりますが、Native AI、With AI ともに しっかりとコンサルティング部門も売上を立てております。プロジェクト単価も徐々に上がってき ており、With AI の取り組みが非常に大きかったと考えております。 また、世の中でコンサルティング市場は成長していると思われておりますが、もう少し分解して、 われわれなりに分析をさせていただいております。

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われわれがメインでやっているのが DX コンサルで、コンサルティング市場は約 2 兆円と言われて おります。そのうちの 1.2 兆円ぐらいは DX コンサルだろうと言われていまして、かなりのマジョ リティーを占めております。ここの部分が、YoY で業界として非常に伸びており、われわれもここ で恩恵を得ているかたちになります。 マーケットを取っていくこともさることながら、コンサル領域をさらに広めて、上流からいろいろ なかたちでわれわれのサービスにつなげていきたい思いがあります。コンサルティング業界でも、 DX コンサルから業務コンサルや戦略系コンサルに、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。ここに事例を一部挙げておりますが、実際の実績も出ておりますし、非常にいい取 り組みができてきたと考えております。 また、DX コンサルをやることによって、昨今非常に注目されておりますセキュリティの支援やわ れわれ自身は HR が非常に得意ですから、HR から入ったことによって開発、テストに波及するよう な仕事が取れたり、最上位から入ることによっての下流工程のサービスも連携して取れるようにな ってきたのが進捗と考えております。

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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、連結を通して 2025 年が売上 478 億円ほどございました。これが 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 M&A 込みで すが、非常に良い結果が出たと思っております。 ポイントは、プロジェクト数がまずは飛躍的に増やせられたことと、プロジェクト単価も若干なが ら上がっていることが挙げられます。また、特に強調したいのは、従来型のトラディショナルな開 発支援だけではなく、かねてからお伝えしております AI モダナイゼーションという新しい Native AI の仕組みによって、破壊的なサービスをつくることができたので、非常に将来におけるオポチ ュニティが取れたと考えております。 この AI モダナイゼーションにおいても、開発体制が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 億円規模で、われわれとしてのケイパビリティも上がってきたと 考えております。

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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、Native AI をつくりましたというご報告をさせていただいたと思っています が、そこから約半年ほどかけて、まずは日本中にあるソースコードを集めようと半年間の取り組み をさせていただきました。 この半年間で、結果としては 3.1 億 STEP 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。ソースコードを預かると何がいいかといいますと、そこから実際に古いシステムが多いもので すから、これをモダナイしていくと、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ニーズが取れるかたちに なってきました。 結果としては、提案のオポチュニティが 121 億円ほど獲得できましたし、実際の受注総額も 39 億 円で、たった半年で売上約 40 億円ほどの受注をさせていただくことができました。プラス 3 億 STEP は、隠れた日本における IT 資産だと思っております。どうしてもお金がかけられないものに 対して、しっかりと可視化していこうと、つくり込んでいこうということですので、日本全体で約 1,000 億 STEP 眠っているのではないかと言われておりますので、まだまだわれわれの取り組みは 0.3%ほどのシェアと考えております。

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また、1 万 5,000 社あるシステムインテグレータの中で最後発から始まりましたが、今どれぐらい の開発ケイパビリティがあるのかという表になります。 先ほどお伝えしましたように、請負レベルでも 10 億円規模や、今では 20 億円規模の案件ができる ようになりました。世の中は大手のトップ SIer さんを含め、巨岩と言われるようなサイズのもの が約 100 億円ありますが、これはトップレイヤの SIer さんがやるような仕事と考えております。 その下に大岩、小岩、大石、小石があります。従来は小石レベルしかできなかったものが、この 1、2 年で中ぐらいの石、20 億円規模ができるようになったのが、非常に大きな進捗だと思ってお 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マーケットは、20 億円以下の開 発の規模ではないかと考えております。特にお伝えしたいのは、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、しっかりとお客様にいいサービスを、システムを 提供できることがわかっております。100 兆円のロングテールのマーケットをしっかり取ることが できれば、スケールさせることができると考えております。

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AI モダナイゼーションの一つの事例になります。 モダナイゼーションをやり始めて半年以上経ちますが、とあるお客様で巨大なレガシー、リバース エンジニアリングの事例になります。1,000 万 STEP を超える大きなシステムでしたし、今までの 言語ではないような非常に古い言語でした。われわれ自身がモダナイを使ってソースコードを解読 し、これから新しいシステムに置き換えることをやらせていただいております。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のではないかと考えております。

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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、グループ全体の売上になります。ここでお伝えしたいのは、テストの領域に おいても Native AI と With AI の売上がしっかり立ってきました。ただ、売総率が 37.3%から 35.8%と下がっております。これは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、そこが半年かけて稼働率を高めていく努力をした結 果ですが、若干稼働率が低く、通期で 35.8%になってしまいました。第 4 クォーターに至っては稼 働率が非常に高いので、粗利も非常にいい結果になります。

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AI が進めば進むほど、テストがなくなるのではないかというご心配を、皆さん持たれていると考 えております。この 1 年間を通した営業マンの議事録を、AI によって分析させていただきまし た。6 万 8,265 件の中でテストニーズが 68.9%で、非常にテストニーズがある結果になっておりま す。 ここでお伝えしたいのは、お客様のニーズです。今まで 2026 年第 1 クォーター、AI の自動化に関 しては 29.8%の関心事でしたが、第 4 クォーターに至りましては 46.5%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ニーズが高まってまいりました。お客様が、AI を使って開発をど んどんされています。どんどんどんどん開発をすればするほど、ソフトウェアの本数が増えてまい りました。そうすると、実際にテストをする本数も増えております。 お客様の中で、テスト自身も AI によって内製化し、巻き取ろうという概念はあまりなく、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がやってほしいというニー ズが増えてきたと考えておりますし、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。

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これは、Native AI の取り組みになります。 Native AI で実際にテストを使って、テスト設計をほぼ自動化したり、テスト実行を自動化した り、そういうことをやらせていただいております。粗利も 52%ほどで、非常にいい結果ができてお りますし、精度も 99.59%で非常に高く、テストのオペレーションができております。 ここでお伝えしたいのは、2026 年 1 月ぐらいから AI における Native の取り組みをしております が、粗利が 23.4%で非常に低かったです。そこで改良を重ねて、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やり方をやっております。そ ういった取り組みをやることによって、粗利が非常に上がってきました。 また、1 件当たりの実行コストも、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、両方合わせてコスト削減しました。1 ケース当たり AI テスト実行で 39 円で、破壊的に安いサ ービスができたと考えております。

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また、テスト案件につきましては、大型化が最近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す。それを牽引する主な 大型長期案件というかたちで、事例を挙げさせていただいております。 一つは物流業界における店舗システムで、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です。われわれのプロジェクト平均は、月に 400 万円程度ですので 20 倍ぐらいです。次のエネルギー業界における基幹システムも 4,000 万円で、約 10 倍ほどです。 公共における API 基盤のテストにおきましても、3,000 万円ですので約 7 倍ほどで、非常に大型化 が進んでいます。 コンサルティングファームですと上流しかやっていないので、テストは当然やっていませんし、 SIer 会社ですと上流と開発だけやりますが、テストは外部パートナーがやったり、余った人材で やっていることが多く、われわれは上流のコンサル、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。全てわれわれのところで受注させていただくことができます。 さらにお伝えしたいのは、一気に一つの案件を取ることによって、高い粗利率を AI によって獲得 できるのが大型案件の特徴になっております。これからテストセグメントにおいても、粗利を上げ ていくための一つの考え方ではないかと考えております。

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テストにおけるセキュリティ部門の話になります。 昨今、地政学リスクも含めて防衛費が非常に増えております。2023 年あたりから、戦争の影響も あると思いますが、装備品に向けての予算がぐんぐん増大傾向にあります。装備品向けの予算拡大 に向けて、国防専門のコンサルティング企業、JADC を設立しました。そこに防衛省・自衛隊出身 者の業務知識あるメンバー、装備品製造に詳しいメンバー、セキュリティに詳しいメンバーを混ぜ て、専門性高いプロ集団を結成いたしました。 既に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、さらにスケールさ 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、装備品における RFM というリスク管理の仕組みを先んじてやっております。この予算が増えれば増えるほど、われわれ に相談が来るスキームをつくって、しっかりと売上を上げていこうと考えております。

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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 38 億円の売上が 51 億円で、35%ほど伸ばすことができました。 こちらも Native AI 売上と With AI 売上も達成することができており、非常に出だしがいいと考え ております。 まず大切なのは、やはり自社で AI を活用して、どれぐらい BPaaS 領域の仕事が削減できるかを証 明しようということで、この半年間を使って、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フ ェーズになります。

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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 ンタメとインダストリーを並べております。横軸にいろいろな事業、業務で、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いろいろな業務を 横軸に置いて、マトリックスをつくっております。この半年間における取り組みの中で、三つほど マーケットが非常に顕著にあるのではないかと感じ取ることができました。 一つは、情シス部門におけるヘルプデスクのアウトソーシングで、非常に大きなマーケットがある と考えております。現実にここの部分に対しては、既に AI を使っていろいろな売上を受注してお ります。特に、製造業で顕著にニーズがあります。製造業のみならず、いろいろな業界で社内ヘル プデスクはニーズがありますので、広げていきたいと考えております。 二つ目に購買調達部門における業務で、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 システムに連携させていきたいニーズが非常に多くあるのが、今回営業することによってわかりま した。AI OCR というシステムをつくり、自動的に読み込んで精度高くデジタルデータ化して、い ろいろな業務を電子化することをやらせていただいております。現段階では、流通物流業界で顕著 にありますが、どの業界でも当てはまると考えております。まずはアナログ、デジタルの AD 変換 が非常に大きなマーケットだと考えております。 CASE 三つ目になります。皆さんもご存知のように、AI と一番相性がいいのはコールセンターだろ うということで、コールセンター業界でも非常にニーズがあります。特にコールセンター業界、 BtoC 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、そういった部分を大量に処理するところが、AI が非常に相性がいいということで、マーケッ トがあると考えております。

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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。 か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考えており ます。派遣・BP を中心に、113 人ほど終了させていただきました。これもバックオフィスという言 い方なのかわかりませんが、社員の評価を半年に 1 回やっておりますが、その人事評価が非常に有 名な会社ですが、人事評価においても AI を取り入れた取り組みが非常におもしろかったので、ご 報告をさせていただければと思っております。

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従来、これも氷山の一角と表現させていただいておりますが、人間が 1on1 したり、部下がつくっ た資料を見て、実際にどういう仕事をしているかと、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、部下のことを評価していたのが、今までの時代と思ってお ります。 ただ、これを踏み込んで、AI の時代ですので、われわれは Teams を使っていますが、Teams でのチ ャットのログや全ての PowerPoint、Excel の成果物であったり、見えなかった人間関係であった り、そういったいろいろなパソコン上におけるアクティビティを全て AI に取り込み、リアルタイ ムに AI が社員を評価する部分も開発させていただきました。 これは個人情報を超えて、個人のプライバシーに踏み込みたいというより、われわれのポリシーで ある、本来であれば広く、深く、細かく上司が見ることができれば、その人の才能や能力を活性化 することができますが、時間の都合上できないので、それを AI を使ってできるような仕組みをつ くったのが、非常に大きな結果と思っております。これも AI における人事評価のロングテール革 命と考えております。これによって、評価後の満足度は、eNPS ですが非常に増加しました。プラ ス 12 カ月のうち 2 カ月ほど人事評価にかけさせていただいていますが、評価時間も 33%ほど削減 することができましたし、今後ももっと削減できると考えております。

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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が、資本における適切なアロケーションを考えたと きに、われわれ自身の小さな B/S で M&A していくよりも、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が、31 件 ほどは SI/SES の企業です。 そういった企業が、100%減損なしで成功している事例を踏まえ、外部資本を使いながら、SI/SES の企業に絞って M&A をさせていただく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つくろうということで、東京ガスさんがわれわれの取り組 み共感してくださり、一緒にファンドをつくる結果になりました。 SHIFT Growth Capital を通して 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 ことで、150 億円のファンドを設立しました。これによって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 が可能になります。 マルチプル 8 倍以下で M&A していましたが、PMI 力も非常に付いてきましたので、その PMI を使っ て、のれん負けしても、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 を させていただけるのであれば、1 年、2 年をかけて 8 倍以下に落として、減損もさせずに、のれん 負けもさせずに、非常にいいかたちにできのではないかということで、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新しい取り組みになります。 また、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の で、EXIT をこのファンドを通してやっていくことも考えさせていただいております。今まではソ ーシングも含めて、買うためのソーシングのデータベースをつくってきましたが、EXIT 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つくっていこうと考えております。

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そうすることにより、実際は PE ファンドにいらっしゃるような優秀な方々も、この事業会社にお ける PMI ができる新しい取り組みの PＥ的なファンドで、特徴としている小型の M&A でボリューム をやることですので、年間で 200 社ほど M&A があり、1 社 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、成功に導くことをやらせていただきます。

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それでは、SHIFT3000 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 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。売上は 1,900 億円、粗利は 34.5%、販管費率は 20.7%で、営業利益は調整後ですが 250 億円を達成したいと考え ております。ここは余力を残しており、必達目標とさせていただいて、しっかりとグループを挙げ て達成していきたいと考えております。 ここからさらにチャレンジ予算を設定しておりますが、売上で 2,000 億円、粗利で 36%、販管費は 20.3%、営業利益は調整後で 314 億円で、むしろこちらに向けて取り組んでいきたいと思っており ます。 ポイントはか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、通期 で 120 人ほどの営業マンを採用しようと考えております。年内に営業マンを 120 人採用することが できれば、通期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 をまず一つの目標としてやっております。 また、粗利に効いてきますのが、当然ながら AI 売上比率で、Native AI 売上比率を 3%、With AI を 25%、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 成できれば、36%ぐらいの粗利になると考えております。販管費率も少しですが下げておりますの で、大きく分けると営業と AI 売上比率で、チャレンジ予算を頑張って達成していきたいと考えて おります。

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最後に、SHIFT3000 に向けて、どのぐらいの年次で売上 3,000 億円が達成できるか試算させていた だきました。 下側にあるのはベース予算で、オーガニックで年間 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。これを計算しますと、徐々に売総率が上がったり、徐々に販管費率が下がった 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 億円は達成 できると考えて計画を引いております。 ただ、これだけだとおもしろくないということで、チャレンジ予算も設定させていただいておりま す。オーガニックで年間 300 億円売上が伸びる、また M&A によって年間 100 億円の売上がつくかた ちになりますと、3,000 億円を超すのが 2030 年ぐらいになるだろうと考えております。CAGR 自身 も 37%ほど達成できるのではないかという計画を立てています。

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この第 2 クォーターで報告させていただいた、これからの AI における With AI 時代、Native AI 時代におけるシステムインテグレータ業界のマーケットがどうなるのかというグラフです。 このグラフ自体は変わらずに、これを達成するための中身の手段、もしくは達成するための売上、 利益、達成した後の売上利益が徐々に変わっていくと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考えております。

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最後になりますが、SHIFT は AI を通して社会課題を解決する会社であろうと考えておりますの で、ここに挙げたような社会課題をしっかりと解消しながら、結果として売上、利益を伸ばしてい きたいと考えております。 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。 本日はありがとうございました。

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質疑応答 丹下 [M]：それでは、ご質問についてお答えをさせていただきます。まず、1 つ目のご質問になり ます。 質問者 [Q]：某社のテスト案件に関し、仕様書がなかったので、テスト各社が受注に尻込みする中 で、SHIFT ASIA で受注したと聞いています。どのような受注条件で獲得した案件だったのか、今 回の情報漏えいへの対応など、コメントできる範囲内でご教示ください。 小林 [A]：今回の件に関して、個別事象に関しては控えさせていただきます。ただ、仕様書がない 中ですと、アジャイル開発という開発手法がありますが、十分な仕様書をつくらずに、システムを つくりながら改修していく手法があります。この場合は仕様書が十分にはないとなりますが、だか らといって、これが危険だというわけにはなりません。また、われわれのテストという中では、し っかりとお客様に対応できるようなコストと品質をバランス取りながらテストをさせていただいて おります。ですので、必ずしも十分に絶対に守れるというわけではないというのが、テストの前提 でございます。 昨今ですと AI が台頭してきましたので、セキュリティに関しても、かなり幅広い攻撃パターンが 増えてきています。開発をしたときにテストをしたら十分ではなく、今攻撃パターンが変化する中 で、定期的にパッチを当てていくとか、監視をしていくなど、十分に継続的なセキュリティサポー トをしていかないと安全を守ることができないと考えております。 われわれとしましても、これまで脆弱性診断という、セキュリティの中の例えば穴が開いていない かをチェックしていくことをやらせていただいている部分もありますが、今回トータルのセキュリ ティサービス、どういう情報を守っていくのか、それがどのような環境に置かれているから、どう いうふうに干渉していくのか、さまざまな側面でサポートできるようなサービスを展開しました。 われわれとしましてもセキュリティ、かなりどのお客様に関しても情報漏えいという危機にさらさ れています。しっかりとわれわれ自身ができる提案をさせていただきながら、お客様の安心・安全 を守れるような継続的な提案をしていきたいと思っております。 今、国防の案件など、セキュリティに関してもかなり高い技術を持たせていただいております。で すので、しっかりとお客様に安心・安全ができるようなサービスを進めていきたいと考えておりま す。 質問者 [Q]：2 つ目の質問になります。2026 年 8 月期のセキュリティ売上高比率と、2027 年期 8 月期の目標はありますでしょうか。 小林 [A]：先ほどの質問にありましたように、セキュリティのニーズは非常に高くなっておりま す。われわれとしても十分にリソースを確保していくように考えて、グループ会社であった SHIFT SECURITY を SHIFT に統合し、上流のコンサル、そしてエンジニアの拡大を徹底的にできるよう に、今回、取り組みをさせていただきました。 エンジニア数を拡大していくことが重要になりますので、今ですとかなりお問い合わせが多く、2 カ月先まで埋まってしまう状況が散見されております。今後、AI を利用したセキュリティサービ スも展開していきながら、人間のリソースだけではなく、AI のリソースを使ってお客様にサービ

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ス提供できるようにしていく。そしてセキュリティサービスの売上を上げていくところを、取り組 んでいきたいと考えております。 特に目標を公表できるようなことはいたしませんが、しっかりとセキュリティニーズに対して提供 できる環境を整えていくところを大前提に進めておりますので、こちらは伸びていくと考えており ます。 質問者 [Q]：2027 年 8 月期の AI 関連売上高ですが、Q4 の状況を見ると、もっと上を目指せるので はないでしょうか。目標に対して、上振れは見込めますでしょうか。 丹下 [A]：2026 年の段階では、With AI や Native AI についてかなり力を入れておりまして、すご くいい結果が出せたと思っております。まだまだ AI 化については、われわれ自身もお客様に提案 している段階です。 お客様の中でいきなり取り組むことができないとか、いろいろな事情がありますので、かなり保守 的に見て Q4 での With AI 比率や Native AI 比率が同程度取れた場合に、今期もかなり売上、粗利 が良くなると思って計画を立ててさせていただいています。当然ながら、お客様自身の受け入れ態 勢が整うのであれば、上振れ要素もかなりあると思っております。 質問者 [Q]：4 番目の質問になります。With AI の粗利益率ですが、四半期推移でみると継続して 下落しています。要因をご享受ください。 丹下 [A]：現段階で粗利自身は公表させていただいておりますが、まだまだ面を広げていくフェー ズです。案件ごとにいろいろなかたちでお客様に金額をご提示させていただいて、まずは試してい ただいているフェーズになっております。そういった意味では適用範囲自身が、まだまだ限定的な 部分もあります。粗利自身はまだまだぶれますが、継続的に下がっているというより、まず面を広 げていることをご理解いただければいいと思っております。今後、粗利が上げられると思っており ますので、そういったかたちで取っていきたいと思っております。 質問者 [Q]：5 番目の質問になります。13 ページで、AI 売上割合が増えることで GPM が改善して いるが、With AI やトラディショナルの GPM が 4Q で低かった背景は、季節性によるものなのか、 単価下落やトークンコスト負担が大きくなっているのか。 丹下 [A]：With AI に関しては、まだまだ面を広げているフェーズですので、先ほどのご回答の話 になると思っております。トラディショナルに関しては、3Q での粗利が悪い部分については、新 しく M&A した会社さんの粗利が少し低かったので、それの影響が出ています。もう一つは、4 月、 5 月にわたって新入社員が入ってきますので、どうしても稼働率が低くなっている影響もありま す。そういった意味では粗利が低くなっています。 ただ、単価の下落やトークンコストが影響しているのはほぼないかたちですので、4Q ではしっか りと粗利も上がっていますし、これからも継続してしっかりとした粗利が出せると思っておりま す。 質問者 [Q]：6 番目の質問になります。FY2027 調整後営業利益予測の 250 億円は必達とのことです が、足元の受注状況や受注時粗利率と、どのような根拠を持ってそれを達成できると考えられてい ますか。また、来年度の調整後最終利益の 165 億円も必達目標とのご認識でしょうか。

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丹下 [A]：Q1 自身も非常に順調に売上を積み上げておりますし、決算書の中でご説明させていた だいておりますが、営業マン 1 人当たり約 5 億円程度の売上が見込めます。会社の中で、受注時に 35%以上の粗利を確保した受注しようという規律を持ってやらせていただいております。計算でき るかたちで売上や利益を積み増せることが、今までやってきた成果と思っています。 営業マンが採用できれば、挙げているような 1,900 億円の売上も達成できるでしょうし、粗利も達 成できると、販管費率は販管費部門に対しても採用をストップしておりますので、自然と売上に対 して下がっていく構造になっております。必達目標としてやらせていただいております。 ただ、それ以上に上振れしてできるかどうかというのが目指しているところですので、しっかりと 営業マンを採用したり、岩、石、砂利という言い方をしていますが、上流での仕事が取れたり、も しくは AI の売上比率をどれだけ高められるかといったところを今期はチャレンジして、必達目標 を超えて上振れしていきたいと考えております。 質問者 [Q]：7 番目の質問になります。稼働率の改善について、今のパイプラインを見ると、Q1 に 向けて改善は続きますでしょうか。 丹下 [A]：稼働率自身は、しっかり安定的に出せるようになってきております。しっかりと予測を 立てて、コントロールできるようなフェーズに入ったと思っています。ただ、通期を通して稼働率 を目指しておりますので、当然ながら季節性がありますから、それぞれの季節に応じて稼働率がど うしても低くなってしまって、粗利に影響してくるのは否めない部分もあると思っております。 質問者 [Q]：8 番目の質問になります。着地の GAAP 営業利益と今期の営業利益目標を教えてくだ さい。 丹下 [A]：調整金額自身はおおむね 30 億円を見ておりますので、250 億円から 30 億円を引いた 220 億円程度ではないかと考えております。 質問者 [Q]：9 番目の質問になります。エンジニアの階層別の採用計画、採用予算についてご開示 ください。 丹下 [A]：会社の KPI としては、エンジニアの数よりもプロジェクト単価やプロジェクト数が非常 に重要だろうと置いておりますので、エンジニア数は公開をしておりません。エンジニア数は当然 ながら意識をしていますが、その数よりもプロジェクト単価を上げることのほうが会社としては重 要です。 プロジェクト単価が上がることは、それなりのプロジェクトが大きな案件が取れるということです し、その中にエンジニアニーズもいますし、プロジェクトが取れることができれば、契約形態にも よりますが、粗利が上げやすい構造になってきます。 株主の皆さんもプロジェクト単価が上がることのほうが、プロジェクトの数が増えることのほうが 売上、利益に影響してきますので、そういったところを開示させていただこうと考えております。 質問者 [Q]：10 番目の質問になります。LLM やフロンティア AI の提供停止リスクに対する対応や 対策はどうされていますでしょうか。

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丹下 [A]：結局エンジンに影響しないようなシステムづくりをしておりますので、どのエンジンを 使っても同じようなパフォーマンスが出るようなモダナイや AI BPaaS の仕組みをつくっておりま す。全ての LLM が停止してしまうと、さすがにわれわれ自身も影響はあると思っていますが、一つ でも残っていれば、しっかりと効率よく粗利を上げられる構造と考えております。 また、全ての LLM を停止したとしても、われわれ自身はエンジニアリソースやコンサルタントリソ ースを持っておりますので、人間系でやる分には仕事は当然ながらできます。そういった意味では 売上が止まることではなく、粗利に影響してくることだと考えています。 質問者 [Q]：11 番目の質問です。3Q 決算段階では、AI 関連売上高は官公庁案件の計上反落で低下 する見通しでした。実際には AI 関連の売上高は、前四半期比でも増えたわけだが、全社売上高は そこまで上振れしていない。つまり AI 構成比が想定より高まったかたちだが、直近四半期で想定 からずれた要因に関し、受注案件の内容や今後の見通しをコメントして欲しい。 小林 [A]：第 3 クォーターに関しては、3 月というかたちで官公庁の一括受注がありましたので、 4 クォーターの売上高は低下するのが季節性となります。一方でご質問いただいたように、AI 売上 高比率が上がってきているのは、われわれ自身が日々AI を使っていくのを前提として取り組んで いますし、営業も AI を使った前提でお客様に提案をさせていただいておりますので、しっかりと AI 売上高比率が上がってきたいい結果だったと思っております。 今後もこの傾向は続いていくと思いますので、しっかりと AI を活用した AI ネイティブな会社にな るべく取り組んでいきたいと思っております。 質問者 [Q]：12 番目の質問になります。今年度は、結果的に全社や主要セグメントの調整後営業 利益率が昨年対比で下がっているように見えますが、来年度の営業利益率が改善する根拠は何でし ょうか。既に Q1 にも改善傾向が見られていますでしょうか。 丹下 [A]：昨年から比べて粗利率が少し悪くなっておりますので、結果として営業利益率も悪くな っています。決算発表の中でお伝えさせていただいていると思いますが、Q1 段階で若手のエンジ ニアを積極的に採用しまして、半年かけてしっかりと稼働できるようにしたことが影響しておりま す。一時的に、Q1 段階では粗利率が低下いたしました。ただ、Q4 でも先ほどからお伝えしており ますように、しっかりと稼働も高まってきまして、粗利率も高まってきておりますので、まったく 問題ないかたちになっております。 若手のエンジニアは Q1 で採用したものの、Q2 からはエンジニア採用しない方針に切り替えており ますので、今後下振れするような要因はあまりないと考えております。Q1 断面でもしっかりと稼 働率が高い状態で今も推移しておりますので、今期に関しては粗利率がしっかり出せるのではない かと、結果として営業利益率もしっかり出せると考えております。 それでは、ご質問も全てお答えいたしました。お時間となりましたので、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、ライブ配信を終了いたします。本日この場で回答しきれ なかったご質問につきましては、弊社 IR 担当より後日回答させていただきます。 ご参加ありがとうございました。 ［了］

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