Brains Technology, Inc. · TSE:4075
Brains Technology — Q1 FY2026 Earnings Presentation
41 slides from Brains Technology's earnings presentation, Dec 12, 2025
Slide 1: 2026年7月期第1四半期 決算説明資料
2026年7月期第1四半期 決算説明資料 ブレインズテクノロジー株式会社 2025年12月12日 © Brains Technology, Inc. All rights reserved.
Slide 2: 決算サマリー
決算サマリー ■ 売上⾼︓255百万円（前年同期⽐ +26.2%） 決算概況 ■ 営業利益︓△27百万円 ■ 当期純利益︓△17百万円 ■ 新規ライセンスは26本、ストックライセンスは合計で499本 （前年同期⽐+9.0%） ■ 国⼟交通省「インフラ施設管理AI協議会」にAI開発ベンダーと 事業概況 して参画 ■ 「Neuron ES」、事例化に⾄る導⼊が着実に増加（HP導⼊事 例3社公開） © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 1
Slide 3: 事業概況（補足）
事業概況（補足） 1 ソフトウェアライセンス数の堅調な増加 2 インフラ施設管理AI協議会への参画 ■ 1Qの新規ライセンスは合計26本 河川排水機場の安定稼働と社会インフラの課題解決 （買取15本、ストック11本） ■ ストックライセンスは前年同期⽐+9.0% 3 Neuron ES 新規事例公開 3社 九州大学 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 2
Slide 4: 目次
01 2026年7月期 第1四半期 決算概要 02 ビジネスハイライト 03 （参考資料）会社概要 04 （参考資料）2026年7月期 業績予想 © Brains Technology, Inc. All rights reserved.
Slide 5: 2026年7月期 第1四半期 決算概要
2026年7月期 第1四半期 決算概要 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 4
Slide 6: 2026年7月期 第1四半期 業績
2026年7月期 第1四半期 業績 ■ ソフトウェア売上、導⼊売上ともに増加し、1Qの売上⾼は前年同期⽐+26.2％と堅調に推移 ■ 成⻑への投資を継続しながらも、売上⾼の伸⻑により段階利益の⾚字は縮⼩ ■ 後述の売上⾼の季節性から、通期予想に対する変更はなし 2025年7月期 2026年7月期 前年同期⽐ 2026年7月期 進捗率 単位︓百万円 （1Q） （1Q） （増減率） （通期予想） 売上⾼ 202 255 +26.2% 1,510 16.9% 売上総利益 79 129 +63.2% ー ー 営業損益 △62 △27 ー 224 ー 営業損益率 △30.9% △10.6% ー 14.9
Slide 7: 売上高の季節性
売上⾼の季節性 ■ 通期予想に対する1Qの売上⽐率は16.9％であり、例年と同程度の水準で推移 ■ 取引先として大手企業が多く、取引先の決算期の影響から3Qの売上⾼が⾼くなる傾向（季節 性）は今後も継続する⾒込み © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 6
Slide 8: 売上構成
売上構成 ■ ストック売上は着実に積み上がり、前年同期⽐+11.4％と堅調に増加 ■ 案件の増加・単価上昇により、導⼊売上は前年同期⽐+61.9％と大きく伸⻑ ■ ソフトウェア売上⽐率は69.5％と一定水準を維持しており、引き続き従業員数に依存しない事業 成⻑モデルを推進 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 7
Slide 9: ソフトウェアライセンス数の推移
ソフトウェアライセンス数の推移 ■ 1Qの新規ライセンスは合計26本 – 新規買取15本 – 新規ストック11本*1 ■ 買取ライセンス数は例年並みである一⽅、 複数の大型ライセンスを計上 ■ ストックライセンス数は合計499本とな り、前年同期⽐+9.0%と堅調に推移 *1 ストックライセンスはアップグレードまたは買取への切り替えや一時停⽌が あるため、新規ストックは純増数で表示（増加:34本 - 解約等:23本） © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 8
Slide 10: 解約率の推移
解約率の推移 ■ 1Qの月間解約率*1の平均は1.4%。市場環境の変化により、前期からやや⾼い状況が継続してい るものの想定の範囲内 ■ 企業取引の傾向から保守の解約タイミングが3月末（当社3Q）に偏る傾向は継続する⾒込み *1 月間解約率は、当月のストックライセンス解約数÷前月のストックライセンス合計数×100で算出 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 9
Slide 11: 売上原価・販管費
売上原価・販管費 ■ セールスの増加や一部エンジニアの営業参画*1等により、⼈件費が前年同期⽐で増加 ■ 製品及び研究開発への注⼒は継続する一⽅で適切なコストコントロールにより、売上原価・販管 費の総額は前年同期⽐+6.7％と微増で推移 *1 次頁『（参考）売上原価・販管費の考え⽅』参照 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 10
Slide 12: （参考）売上原価・販管費の考え方
（参考）売上原価・販管費の考え⽅ ■ エンジニアの活動内容によって売上原価・販管費への配賦額が変動するため、売上総利益では なく営業利益を重視 導⼊作業や製品開発に 営業活動や研究開発に 工数を割いた場合 工数を割いた場合 広告宣伝費等 広告宣伝費等 その他販管費 その他販管費 販管費 研究開発費 研究開発費 販管費 ⼈件費等 活動内容により変動 ⼈件費等 エンジニア ⼈件費等 エンジニア 売上原価 ⼈件費等 売上原価 その他 その他 製造原価 製造原価 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 11
Slide 13: 売上総利益・営業利益
売上総利益・営業利益 ■ 売上連動の変動費が少なく*1、売上総利益に⽐べて営業利益の変動幅が大きい状況は継続 ■ 営業損失を計上するも、損失幅は過去3期と⽐較して最⼩となった *1 ソフトウェアライセンスビジネスの性質上、売上がコストと連動しておらず、 売上から固定費となる⼈的コストを超過した部分がそのまま利益になる構造 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 12
Slide 14: 従業員数の推移と人員構成
従業員数の推移と人員構成 ■ 一部従業員の離職に伴い、1Q末の従業員数は70⼈（前年度末⽐△3⼈） ■ 当社の基準をクリアした⾼度専門⼈材の選抜採⽤を継続し、事業成⻑と⼈財成⻑が連動する体制 づくりに取り組む 従業員数の推移 2026/7期1Q末⼈員構成 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 13
Slide 15: ビジネスハイライト
ビジネスハイライト © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 14
Slide 16: 国土交通省「インフラ施設管理AI協議会」に参画
AIの社会実装に向けた活動 河川排水機場*1の安定稼働と社会インフラの課題解決に向け 国⼟交通省「インフラ施設管理AI協議会」にAI開発ベンダーとして参画 「Impulse」の開発・提供で培った技術・ ノウハウを活かし、「AIモニタリングシス テム（AI異常検知システム）」の研究開 発・社会実装に向けた活動を開始 *1 台風や集中豪雨時に支川の水を本川へ強制排水することで内水被害を防 ぐ重要なインフラ。整備後40年以上を経過した施設が4割を占め、⽼朽化と 維持管理コストの増大、点検に従事する専門技術者の減少といった課題が顕 在化している © Brains Technology, Inc. Al
Slide 17: KMC社「Σ軍師Ⅱ AI Plus」リリース
ソリューション開発 「Σ軍師Ⅱ」 KMC社「Σ軍師Ⅱ AI Plus」リリース ■ 株式会社KMC「電承FACTORY」*1の設備IoTソリュー ■ センシングからデータ収集・⾒える化・AI分析・予知 ション「Σ軍師Ⅱ」*2の異常検知アプリケーションと 予防までの一気通貫システム して「Impulse」が活⽤可能に ■ Σ軍師Ⅱが収集する製造条件データから、AIが一定期 *1 製造業の次世代Smart工場化に向け、「デジタル情報戦略」データを⾒る・分 析・生かす・取る」仕組みを一気通貫で支援 間のデータにおける不良因⼦影響度を抽出し、目的の *2 設備稼働率の⾒える化から成形・加工条件の収集な
Slide 18: マーケティング施策 - リードジェネレーション
マーケティング施策 - リードジェネレーション ▍展示会出展 ▍展示会出展 地⽅自治体・DX推進企業を対象とした取り組みを継続 ものづくり現場における生成AI及びAIエージェントの活 ⽤事例をご紹介 ●地⽅自治情報化推進フェア2025（10月） ●Japan DX Week 社内業務DX EXPO（10月） ●ものづくりワールド大阪（10月） ●建設RXコンソーシアム エキシビション2025（11月） ●名古屋オートモーティブワールド 生成AIワールドエリアにてセミナー講師（10月） © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 17
Slide 19: 事例公開：新規事例公開4社
事例公開︓新規事例公開4社 九州大学 豊田自動織機 *2025年11月末時点 累計105社公開 上場企業 (含むグループ企業) 公共系 九州大学 秋田県庁 京都市役所 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 18
Slide 20: 事例ピックアップ 豊田自動織機
事例ピックアップ（HP掲載事例） 豊田自動織機 エンジン組み⽴てラインの AIポカヨケシステムで品質を担保 対象 最終外観検査時に目視できない、内蔵部品の 業務 品質保証 選定 ⼈骨格の検出精度やUIの使いやすさ、汎用性 理由 の⾼さなどの性能とエンジニア⼒ ▲実際の組⽴作業の様⼦ 導⼊ 作業者の主観的な確認からAIを用いた定量的 効果 な判断・確認で、作業者の⼼理的負担も軽減 Copyright (c) Brains Technology, Inc. Japan 19
Slide 21: 事例ピックアップ 九州大学・キオクシア
事例ピックアップ（HP掲載事例） 九州大学 キオクシア株式会社 DXを通じた全社的な業務効率化を 検索時間の短縮と古い資料の発⾒で Neuron ESで実現 事務職員の働き方が変化 検索 ファイルサーバーやSharePoint、社内ポータ 検索 ファイルサーバーに保管されている約3,700 対象 対象 万件のファイルや大学のWebサイト ル上の日報や社内規程など 選定 半導体業界の厳しい情報セキュリティに要件 選定 内製も検討したが、横断検索やプレビューな 理由 理由 を満たす信頼できる製品 どの機能や保守の観点から選定 導⼊ 資料探しにおいて1件あたり30分〜2時間の工 導⼊ 効果 効果 年
Slide 22: 事例ピックアップ 株式会社松村組
事例ピックアップ（HP掲載事例） 株式会社松村組 4,000万ファイル、45TBにおよぶデータの ⾼速検索を実現 検索 「Box」に集約された、各工事事務所や部署 対象 で個別にサーバ運用していた情報 選定 「Box」の標準検索機能の課題解決と、⼿厚 理由 いサポート 導⼊ 「とにかく検索速度が速い」「ファイルの中 効果 ⾝まで全⽂検索できる」等、検索負荷が軽減 Copyright (c) Brains Technology, Inc. Japan 21
Slide 23: （参考資料）会社概要
（参考資料）会社概要 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 22
Slide 24: 会社概要
会社概要 ブレインズテクノロジー株式会社 社名 Brains Technology, Inc. 東京都港区⾼輪3-23-17 所在地 品川センタービルディング 4F 設⽴ 2008年8月8日 資本⾦ 621,031千円 従業員数 70名（2025年10月末） エンタープライズAIソフトウェア事業 事業内容 - データ検索製品の開発・提供 - データ分析製品の開発・提供 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 23
Slide 25: Mission・Vision
Mission・Vision 企業活動の継続性と生産性の劇的な向上に貢献する 先端技術を活用した実用的なサービスを創り続けています。 明るい未来を創造する技術集団として 先端技術の恩恵を、いち早く・より多くのお客様に提供するために、 製品・サービスとして出荷することにこだわります。 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 24
Slide 26: 会社概要
会社概要 売上⾼ 営業利益率 自⼰資本⽐率 1,255百万円 13.2% 79.9% ユーザー企業数 従業員平均年齢 ソフトウェア売上⽐率 363社 34.1歳 66% *2025年7月末時点 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 25
Slide 27: Impulse - 異常検知ソリューション
Impulse - 異常検知ソリューション 机上での分析に留まらず 業務システムの一部として導⼊・運⽤可能なAI分析基盤 35,000以上のAIモデルが稼働中 センサーや動画像など企業内に散在する膨大なデータを活⽤できるようにすべく、収集・加工から モデル構築・運⽤までのAI分析の一連のプロセスをサポートするプラットフォームを提供 Copyright (c) Brains Technology, Inc. Japan 26
Slide 28: Impulse アプリケーション
Impulse アプリケーション アプリケーションを組み合わせて、嵌合保証や設備点検の自動化など、様々な業務にも適⽤ 設備監視・品質検査 外観検査・日常点検 - 設備の予知保全を目的とした故 - 製品に対する傷・打痕・汚れ・ 障予兆検知や、製造プロセスの 異物の混⼊等といった不具合検 閾 品質監視アプリケーションとし 出や、目視日常点検の自動化ア 異常検知 値 て利用可能 プリケーションとして利用可能 - 温度や圧⼒、振動、⾳、におい - 検査装置カメラや監視カメラ等 等の数値データの傾向や関係性 で取得される静⽌画像・動画像 閾 異常検知 値 をAIによって学習し、その変化 データをAIによ
Slide 29: Neuron ES - エンタープライズサーチ
Neuron ES - エンタープライズサーチ 「探す」をもっと身近に、 簡単にする企業内検索エンジン 企業内のファイルサーバやポータル、オンラインストレージなどに保存されている文書やデータ を横断的に一括検索。自然⾔語処理やリコメンド機能により精度の⾼い検索を実現 Copyright (c) Brains Technology, Inc. Japan 28
Slide 30: Neuron ES 製品ファミリー
Neuron ES 製品ファミリー Neuron ES Chat EI （エンタープライズサーチ） 生成AI連携オプション 大量のデータから 検索結果に対して 用途を特化した形で 情報の探索（横断検索） 生成AIでの思考のサポート 問合せ業務の効率化 様々なユースケースで利⽤ 情報探索後の情報理解を支援 ユースケース拡大中 ・ポータルサイトのコンテンツ探索 ・ドキュメント情報の要約 ・トラブル対応に対する対処法の掲示 ・社内規定の問合せ効率化 ・問い合わせ業務の効率化 ・製造現場のトラブル対応 ・データ加工（翻訳・表形式への加工） ・技術文書の探索の効率化 Copyright (c) Brai
Slide 31: 幅広いユーザー企業の業種
幅広いユーザー企業の業種 製造業に強い基盤を持ち、 社会インフラを支える大手企業での採⽤が拡大 その他 自動⾞関連 建設業、公共など 外観検査工程における不良品検出 外乱の影響によるばらつきや、⼈ の目で⾒てOKにしたいパターン 製造業 を学習し、過検出を1/4に抑制 電気・ガス・⽔道 ⽔処理施設の維持管理 25/7期 化学製品 水処理施設の点検効率化・監視 業種別売上構成⽐ 製造工程における設備・品質監視 品質向上・異常時の早期対応に 電気・ガス・ 熱供給・⽔道業 製造設備の運転状況と製品の検査 貢献 値から、設備および製品の異常を 検知 ネットワークキャリア サイレント障害の監視 情報通信
Slide 32: 業界をリードする大手企業が採用
業界をリードする大手企業が採⽤ 特定企業に依存しない 大⼿企業を中⼼に 顧客基盤 クロスセル・アップセル 1兆 ユーザー企業数 以上 5000億 複数ライセンス購⼊企業 売上規模1000億以上 以上 75社（21%） 300ライセンス 156社/363 社 平均4.0本/社 ［25/7期］ 1000億 以上 5000億以上の企業数は71社(19.5%) © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 31
Slide 33: 導入プロセスと売上構成
導⼊プロセスと売上構成 評価利⽤で効果を確認したのち、画⾯などの軽微なカスタマイズとシステム構築を経て導⼊ 利⽤範囲の拡大や工場・拠点展開によりライセンスが増加 カスタマー 評価 導⼊ 運⽤ サクセス 提案 買取LC LCアップグレード PoC 構築 保守LC LC追加(新機能・オプション) トレーニング カスタマイズ サブスクLC クロスセル ソフトウェア売上 サブスクリプションLC （月額課⾦・年額課⾦） 導⼊売上 又は ＋ 追加LC 買取LC ＆ 保守LC *LCはライセンス（Licence）の略 *継続的な売上となるサブスクリプションライセンスと保守ライセンスは、「ストック売上」と区分
Slide 34: 明るい未来を創造するエンジニアリング集団
明るい未来を創造するエンジニアリング集団 ⼈材（⼈財）の成⻑と事業成⻑が連動する組織を志向 従業員の6割がエンジニア 30代以下が全体の7割を占めており、将来の成⻑の礎に エンジニア⽐率推移 従業員年齢構成 エンジニア職種構成 R&D （8.3%） 40代 20代 （32.9%） デリバリー （41.7%） 開発 （50.0%） 30代 （38.4％） *2025年7月末時点 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 33
Slide 35: （参考資料）2026年7月期 業績予想
（参考資料）2026年7月期 業績予想 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 34
Slide 36: 2026年7月期 業績予想
2026年7月期 業績予想 ■ 売上計画は1,510百万円（前期⽐+20.3%）、2期連続で過去最⾼の更新を目指す ■ ⼈材、ソフトウェアへの投資は継続し、事業拡大を⾒据えたオフィス移転も予定。費⽤増加を想定 する一⽅で、営業利益224百万円（前期⽐+35.7％）、当期純利益161百万円（前期⽐+20.5％） と、堅調な利益拡大を⾒込む 2024年7月期 2025年7月期 2026年7月期 増減率 単位︓百万円 （実績） （実績） （業績予想） 売上⾼ 1,004 1,255 1,510 +20.3% 営業利益 73 165 224 +35.7% 営業利益率 7.3% 13.2% 14.9%
Slide 37: 2026年7月期 注力ポイント
2026年7月期 注⼒ポイント ■ 強化されたプロダクトを武器に販売⼒強化で成⻑路線にのせ、組織⼒で事業を加速 販売⼒強化 組織⼒強化 製品・サービス ■ 新技術（生成AIを含む）による製品差別化を図り、サービスの拡充により顧客 深化 エンゲージを⾼める ■ 売上成⻑と事業加速に向け取り組んだ施策を仕組み化し、再現性を確認すると 成⻑性向上 ともに、成⻑に向けた事業開発⼒を向上する 収益性向上 ■ ⾼収益構造に向けた取り組みを強化し、モデルとして確⽴する ⻑期的な ■ 生成AIによる業務⾰新と次世代⼈材の採⽤・育成で、継続的な成⻑に向けた組 成⻑に向けて 織⼒を強化する 生成AIを活⽤した生産
Slide 38: 2026年7月期 注力ポイント - 主な施策
2026年7月期 注⼒ポイント - 主な施策 注⼒ポイント 販売⼒強化 組織⼒強化 - 新技術（生成AI含む）による製品の差別化 製品・サービス - パートナーとの協働によるソリューション開発 - R&D、新技術への注⼒ 深化 - 市場ニーズを捉えた業界特化型機能の創出 - 生成AIを組み込んだサポート体制強化 - プロフェッショナルサービスの拡充 - 自動⾞関連産業への更なる適⽤範囲の拡大 - 事業開発体制の強化 - ロイヤルカスタマー戦略の推進 - 導⼊後の定着化・アップセルの標準プロセス化 成⻑性向上 - 技術優位性を活かした⾼付加価値案件の獲得 - エンジニアによるセールス機能の強化
Slide 39: 中期経営方針
中期経営⽅針 ■ 強化されたプロダクトを武器に販売⼒強化で成⻑路線にのせ、組織⼒で事業を加速 テーマ 市場把握と製品整備（FY22-24） ソフトウェアの市場展開（FY25-27） 顧客とサービス 産業向けユースケース（製品）の整備 業務にフォーカスした製品、ソリューション 販売モデル コンテンツ・インバウンド ＋ パートナー・アウトバウンド 売上⾼成⻑率 5.6%*1 20%+*1 *1 売上3ヵ年CAGR 市場把握・製品整備 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 38
Slide 40: 本資料の取り扱いについて
本資料の取り扱いについて ■ 本資料には、将来の⾒通しに関する記述が含まれています。これらの記述は、当該記述を作成し た時点における情報に基づいて作成されたものにすぎません。さらに、こうした記述は、将来の 結果を保証するものではなく、リスクや不確実性を内包するものです。実際の結果は環境の変化 などにより、将来の⾒通しと大きく異なる可能性があることにご留意ください。 ■ これらの将来展望に関する表明の中には、様々なリスクや不確実性が内在します。既に知られた もしくは未だに知られていないリスク、不確実性その他の要因が、将来の展望に関する表明に含 まれる内容と異なる結果を引き起こす可能性がございます
Slide 41: &*SOLrains
&*SOLrains DUIVATI/OV—-RASHt