# 第一部【企業情報】

## 第１【企業の概況】

### １【主要な経営指標等の推移】

回次 | 第35期 | 第36期 | 第37期 | 第38期 | 第39期
決算年月 | 2021年12月 | 2022年12月 | 2023年12月 | 2024年12月 | 2025年12月
売上高 | （千円） | 1,201,955 | 1,455,177 | 1,728,828 | 1,776,478 | 2,040,717
経常利益 | （千円） | 156,421 | 224,374 | 269,684 | 154,773 | 311,870
当期純利益 | （千円） | 101,299 | 153,496 | 206,222 | 108,239 | 217,039
持分法を適用した場合の投資利益 | （千円） | － | － | － | － | －
資本金 | （千円） | 420,763 | 425,537 | 428,174 | 429,180 | 429,180
発行済株式総数 | （株） | 6,173,000 | 6,221,000 | 6,249,000 | 6,259,000 | 6,259,000
純資産額 | （千円） | 1,440,657 | 1,543,559 | 1,767,335 | 1,765,194 | 1,898,353
総資産額 | （千円） | 1,990,613 | 2,005,690 | 2,202,156 | 2,165,231 | 2,438,065
１株当たり純資産額 | （円） | 232.71 | 249.75 | 284.31 | 283.36 | 303.90
１株当たり配当額 | （円） | － | － | 13.00 | 15.00 | 16.00
（うち１株当たり中間配当額） | (－) | (－) | (－) | (7.00) | (8.00)
１株当たり当期純利益 | （円） | 16.48 | 24.91 | 33.28 | 17.40 | 34.79
潜在株式調整後１株当たり当期純利益 | （円） | 16.20 | 24.69 | 33.15 | 17.38 | 34.78
自己資本比率 | （％） | 72.16 | 76.88 | 80.23 | 81.51 | 77.85
自己資本利益率 | （％） | 7.35 | 10.31 | 12.47 | 6.13 | 11.85
株価収益率 | （倍） | 68.02 | 46.17 | 30.08 | 44.31 | 22.25
配当性向 | （％） | － | － | 39.1 | 86.2 | 46.0
営業活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | 464,795 | 193,176 | 305,881 | 115,918 | 389,107
投資活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | △92,369 | △101,071 | △751,206 | △211,235 | △103,158
財務活動によるキャッシュ・フロー | （千円） | △24,150 | △217,364 | △24,410 | △122,680 | △100,128
現金及び現金同等物の期末残高 | （千円） | 1,425,541 | 1,300,281 | 830,547 | 612,550 | 800,070
従業員数 | （人） | 81 | 96 | 111 | 104 | 110
株主総利回り | （％） | 73.0 | 74.9 | 66.1 | 52.1 | 53.3
（比較指標：配当込みTOPIX） | （％） | (112.7) | (110.0) | (141.1) | (169.9) | (213.2)
最高株価 | （円） | 2,120 | 1,413 | 1,211 | 1,484 | 997
最低株価 | （円） | 1,060 | 879 | 850 | 750 | 720

（注）１．当社は連結財務諸表を作成しておりませんので、連結会計年度に係る主要な経営指標等の推移については記載しておりません。

２．「収益認識に関する会計基準」（企業会計基準第29号　2020年３月31日）等を第36期の期首から適用しており、第36期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。

３．持分法を適用した場合の投資利益については、関連会社を有していないため記載しておりません。

４．第35期及び第36期の１株当たり配当額及び配当性向については、配当を実施していないため記載しておりません。

５．従業員数は、就業人員（当社から社外への出向者を除き、社外から当社への出向者を含む。）であり、臨時雇用者数は従業員の100分の10未満であるため、記載しておりません。

６．最高株価及び最低株価については、2022年４月３日以前は東京証券取引所マザーズ市場におけるものであり、2022年４月４日以降は東京証券取引所グロース市場におけるものであります。

７．2025年12月期の１株当たり配当額8円00銭については、2026年３月27日開催予定の第39期定時株主総会の決議事項となっております。

### ２【沿革】

年月 | 変遷
1987年10月 | 画像処理装置の生産・販売を目的として、大阪府大阪市淀川区に株式会社リンク設立
1995年10月 | 本社を大阪府大阪市中央区谷町に移転
1996年10月 | 物流最適化システム「S-PLAN21」販売開始
1997年10月 | 卸売業向け在庫最適化システム「Zaiko-21」販売開始
1998年10月 | 物流センター内ロケーション最適化システム「棚ロケ-21」販売開始
2001年４月 | 本社を大阪府大阪市中央区南新町に移転
2004年４月 | 通販業向け自動発注支援システム「Zaiko-WEB」販売開始
2006年３月 | 小売業向け自動発注システム「sinops-R4」販売開始
2006年12月 | 卸売業向けキャッシュ・フロー最適化システム「sinops-W4」販売開始
2009年10月 | 日配食品に対応した自動発注システム「sinops-R5」販売開始
2010年11月 | 「sinops（シノプス）」商標登録
2011年10月 | 棚割メンテナンスアプリ「sinops-Pad」販売開始
2012年12月 | 本社を大阪府大阪市北区梅田に移転
2013年10月 | 発注端末アプリ「sinops-GOT」販売開始
2013年10月 | 品揃最適化システム「sinops-MD」販売開始
2016年５月 | 賞味期限チェックアプリ「sinops-Dcont」販売開始
2017年４月 | 需要予測型自動発注システム「sinops-R6」販売開始
2017年７月 | 「sinopsロゴ」商標登録
2017年10月 | 東京都千代田区に東京営業所開設
2018年１月 | コンビニ向け発注数自動追加システム「EO1」の特許取得
2018年12月 | 東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場
2019年４月 | 社名を「株式会社シノプス」に変更
2019年11月 | ワンストップ自動発注サービス「sinops-BPO」サービス開始
2020年５月 | 緊急時自動発注サービス「sinops-BCP」サービス開始
2020年６月 | クラウドサービス「sinops-CLOUD」サービス開始
2020年10月 | 東京都の「ICT等を活用した食品ロス削減事業」公募に採択
2021年７月 | 「中食・惣菜向け需要予測・自動発注ロジック」の特許取得
2022年１月 | 伊藤忠商事株式会社と業務提携契約締結
2022年４月 | 東証グロースに市場区分変更
2022年７月 | 東京営業所を移転し、東京オフィスに名称変更（東京都千代田区）
2023年12月 | 伊藤忠商事株式会社と「DeCM-PF」サービス開始
2024年４月 | 人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」シリーズを提供開始
2024年７月 | 本社を大阪府豊中市に移転
2024年10月 | 食品製造業向け需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD M」を提供開始
2025年３月 | 代表取締役社長が南谷洋志氏から岡本数彦氏に交代
2025年４月 | 食品表示ラベル作成支援サービス「sinops-CLOUD FoodCAS」を提供開始

### ３【事業の内容】

当社は「われわれは在庫に関わる"人"、"もの"、"金"、"時間"、"情報"を最適化するITソリューションを提供し、限りある資源を有効活用することで、広く社会に貢献する。」を基本理念とし、在庫を抱える流通業の発展と活性化に貢献するサービスを提供する事業運営を行っております。その実現のために「世界中の無駄を10%削減する」をビジョンに掲げ、需要情報を需要起点で小売業・卸売業・製造業の流通三層に一気通貫で連携するディマンド・チェーン・マネジメント（以下「DeCM」という）（※１）構築を経営戦略の柱としております。このDeCMを実現するために、当社は流通業向けAIサービス「sinops（シノプス）」シリーズを提供しております。

■「sinopsシリーズ」の事業領域

なお、当社の事業は「sinops事業」の単一セグメントであり、①「sinopsシリーズ」をクラウド型で提供するクラウドサービス、②「sinopsシリーズ」を一括販売型で提供するパッケージ販売、③「sinops」の導入効果を最大化するためのシステム構築及び運用構築を支援する導入支援サービス、④「sinops」の日常運用を支援するサポートサービスの４つのサービスを軸に事業を展開しております。また、当社には、エンドユーザーに対する直接販売及び販売パートナーによる販売の２種類の販売形態があります。

※１　ディマンド・チェーン・マネジメント

需要側（消費者等）から得られる情報を基点として商品開発、生産・供給計画、流通、販売体制等を統合的に編成する情報管理システムのことです。具体的には、POSデータ等の情報をもとに需要予測を行い、生産管理や在庫管理を最適化することを目指すシステムです。

(1）クラウドサービス

クラウドサービスは、「sinops-CLOUD」の利用料にサポートサービスが含まれております。「sinops-CLOUD」は、基本機能である「リアルタイム在庫」を中心に需要予測・自動発注・店舗オペレーション改善に関する機能を展開しており、ユーザーは必要な機能を１機能・１カテゴリ・１店舗から利用開始できます。ユーザーとしては、初期費用を抑えたうえでスピーディに利用開始できるため、短期間で導入効果を得られます。「sinops」の導入効果は、①発注時間の削減、②欠品率の削減、③値引・廃棄ロスの削減、④在庫金額の削減といった４つの指標を設定しており、ユーザーが導入効果を実感できるサービスとなっております。

(2）パッケージ販売

当社のパッケージ販売は、小売業向け需要予測・自動発注システム「sinops-R6」を中心に、品揃え計画・棚割計画・棚割メンテナンス・発注端末・本部送り込み支援・賞味期限管理等の機能が統合されたソフトウエアパッケージ群を一括販売型で提供しております。また、卸売業向けキャッシュ・フロー最適化システム「sinops-W」、製造業向け中長期需要予測システム「sinops-M」といったように、流通三層それぞれに適したパッケージ製品を展開しております。当社のパッケージ販売の特徴は、他社事例を参考にした費用対効果の提示ではなく、顧客の実データを利用したシミュレーション結果に基づきsinops導入の費用対効果を具体的な金額で提示することにあります。

(3）導入支援サービス

導入支援サービスは、「sinopsシリーズ」を導入する企業に対して、基幹システムとのデータ連携、本部・店舗・拠点での運用構築支援及びインターフェイスなどのカスタマイズ開発のサービスを提供しております。当社の導入支援サービスの特徴としては、ただシステムを連携するのではなく、導入企業が「sinops」の導入効果を高めるための支援を行うことにあります。また、クラウドサービスもしくはパッケージ販売した企業には、必ず導入支援サービスを提供し、導入企業が「sinopsシリーズ」の導入効果を出すことを最重要視しております。

(4）サポートサービス

サポートサービスは、「sinopsシリーズ」の導入支援サービスが完了した企業に対して、日々の問い合わせ対応、稼働・運用状況の監視、障害発生時のリカバリ作業及びKPIの維持・向上サービスを提供しております。

■製・商品及びサービスの特徴

(1）「sinopsサービス」をクラウド型で提供する「sinops-CLOUD」

「sinops-CLOUD」は、需要予測・自動発注サービスのノウハウを、１機能・１カテゴリ・１店舗から利用できるクラウド型流通業向けAIサービスです。クラウド型でサービスを提供し、ユーザーは必要な機能だけを利用することができます。

(2）需要予測型自動発注システム「sinops-R6」

「sinops-R6」はエキスパート法によるAI機能（※２）を搭載した小売業向け需要予測・自動発注システムです。特に牛乳・卵・豆腐・袋麺などの日配食品や、惣菜、パンなど、賞味期限が短く、かつ、週に何度かのチラシ特売により価格も頻繁に変わるカテゴリへの自動発注における実績が多くあります。例えば、ある牛乳を50円引きで特売すると何割販売数が増えるのかの予測はもちろん、代わりに日頃最もよく売れている牛乳がその影響を受け何割販売数が減るのかというカニバリゼーション（共食い状態）を正確に予測する必要があります。カニバリゼーションを考慮しなければ、余った商品に値引きシールを貼って販売せざるをえなくなり、その作業の無駄と値引きによる損失が発生してしまいます。さらに悪化し、廃棄するとその損失は収益に大きな影響を与えることになります。

「sinops-R6」は過去のデータから商品ごとに販売価格別に数量PI（1,000人あたりの販売数）を自動計算するのみならず、影響を受けるライバル商品の数量PIも合わせて計算し必要に応じて発注数を抑制しますので、欠品による機会ロスのみならず、値引きロスや廃棄ロスをも合わせて改善することができます。

※２　エキスパート法によるAI機能

エキスパート法とは、専門知識のない人あるいは初心者でも専門家と同じレベルの問題解決が可能となるよう、その領域の専門知識をもとに動作するコンピュータシステムのことです。システムは専門家のかわりに特定の分野に特化した知識をもとに推論を行い、専門家のようにアドバイスや診断を行います。

(3）店舗での発注業務をタブレット１つで完結「sinops-Pad」

「sinops-Pad」は、iPad/Windowsタブレット上で棚割（※３）を修正できるシステムであり、従来の棚割システムでは非常に面倒だった棚割修正をタブレット上で直感的に操作できるシステムです。その結果、棚割データが現場と一致しやすくなり、最適発注を継続するための重要な要素である棚割情報を正確に把握できるようになります。

※３　棚割

棚割とは、商品を陳列棚のどこに、いくつ陳列するかを計画することをいいます。

「sinops-Pad画面」 |

(4）人的資源最大化AIサービス「sinops-WLMS」

「sinops-WLMS」(Work Log Management System)は、「作業」と「ヒト」に焦点をあて、人時生産性改善・向上を目的とした人的資源最大化AIサービスです。曖昧になりがちな「人の働き」をデータ化・解析し、最適な稼働計画、予実管理、人材育成を提案します。より少ないコスト(人時数)で最大のパフォーマンス(収益向上)を実現するための現場マネジメントを支援します。

(5）食品バリューチェーン最適化サービス「DeCM-PF」

経営戦略の柱であるDeCM構築に向けて、段階的に「DeCM-PF」のサービス提供を開始しています。「DeCM-PF」はディマンド側である小売業の実績や計画に基づいてAIが算出した需要予測データを、卸売業や製造業に連携することで食品流通の課題を解決し、食品バリューチェ―ンを最適化するプラットフォームです。「特売リードタイム長期化サービス」の活用等により卸売業の在庫調整業務の負荷軽減や、車両及びドライバーの手配の計画性の向上、物流センターの過剰在庫や欠品リスクの抑制に貢献します。

■「sinopsシリーズ」について

対象 | 製品名 | 概要 | 内容 | 提供価値
小 売 業 | sinops-CLOUD（※４） | クラウドサービス | 「sinopsサービス」をクラウド型で提供するサービスです。リアルタイム在庫を基本機能として、日配・惣菜向けの自動発注システムやAI値引きサービス等を提供しております。 | ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・在庫削減による キャッシュ・フロー改善
sinops-R | 自動発注システム | 「sinopsサービス」を小売業向けにパッケージ販売型で提供するサービスです。販売実績・価格・売り方・天候などの様々な要素から需要を予測し、最適発注を実現します。日配食品からグロサリ・雑貨まで幅広いカテゴリの需要予測・自動発注が可能です。 | ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・在庫削減による キャッシュ・フロー改善
sinops-Pad | 棚割メンテナンスアプリ | iPad/Windowsタブレット上で棚割を修正できるシステムです。従来の棚割システムでは非常に面倒だった棚割修正がタブレット上で直感的に操作でき、本当の棚割状況を本部で確認できるようになります。 | ・棚割修正作業の効率化 ・発注端末費用の削減 ・店舗との棚割ギャップ解消
sinops-Dcont | 賞味期限チェックアプリ | 短時間で実施しなければならず、ミスが許されない賞味期限チェック作業を効率化するシステムです。 | ・賞味期限チェック作業の削減 ・賞味期限切れ販売の削減
sinops-MD | 品揃最適化 システム | 店舗ごとの販売実績から最適な品揃え・最適陳列数を提案するシステムです。「sinops-R」と連携することで、収益を最大化する品揃え計画の立案が可能になります。 | ・個店採算性の向上
sinops-DM | 本部送り込み支援システム | 本部送り込み（※５）企画を支援し、企画商品をどの店舗にいくつ配荷したら最適かを自動算出するシステムです。「sinops-R」と連携することで、特売ロスを削減することが可能です。 | ・特売ロスの削減
sinops-BPO | ワンストップ自動発注サービス | 「sinops」に関連する店頭作業を業務受託するサービスです。 | ・発注作業の効率化
sinops-WLMS | 人的資源最大化AIサービス | 小売業の作業ログを収集・分析し、勤務シフトや作業スケジュールの作成、教育支援を行うことで、人時生産性改善・向上に貢献するシステムです。 | ・人時生産性の改善、向上

対象 | 製品名 | 概要 | 内容 | 提供価値
卸 売 業 | sinops-W | キャッシュ・フロー最適化システム | 毎日需要予測を行い、発注点を自動更新することで最適在庫を維持し続ける自動発注システムです。仕入条件・賞味期限・商品受け入れ作業時間といった様々なことを考慮し、キャッシュ・フローを最適化できます。 | ・在庫削減による キャッシュ・フロー改善 ・自動化による人手不足解消 ・機会ロス削減による売上向上
sinops-IM | 移送指示最適化 システム | 「sinops-W」と連携することで過剰在庫を算出し、拠点間の在庫偏在をなくすように移送指示を行うシステムです。どの拠点に在庫があるかを電話で確認する必要がなくなり、自動で出てくる移送指示を承認するだけで作業が完了します。 | ・在庫削減による キャッシュ・フロー改善 ・無駄な発注の削減
製 造 業 | sinops-M | 中長期需要予測 システム | エリア別の製品需要を予測し、製造業の生産計画の精度向上に貢献するシステムです。シリーズの「sinops-R/W」と連携することでDCMを確立でき、大幅な生産ロス改善を実現します。 | ・生産ロスの削減

※４　sinops-CLOUD各サービスについて

対象 | 製品名 | 概要 | 内容 | 提供価値
小 売 業 | sinops-CLOUD リアルタイム 在庫 | クラウドサービス | タイムリーな在庫・売上情報が分かるシステムです。需要予測・自動発注サービスの基盤となるサービスです。 | ・店舗従業員の作業効率向上 ・需要予測・自動発注精度 の向上
sinops-CLOUD 惣菜 | クラウドサービス | 惣菜に特化した自動発注サービスです。アウトパック惣菜（※６）、インストア惣菜（※７）のどちらにも対応し、リアルタイム在庫機能と連携することで時間帯別の需要に合わせた最適発注を行います。 | ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上
sinops-CLOUD FoodCAS | クラウドサービス | 惣菜等の食品表示ラベルの作成支援サービスです。原材料情報から、添加物、栄養素、原価を自動計算。専門担当者がいない店舗でも、食品表示ラベルを容易に作成できます。 | ・自動化による人手不足解消 ・店舗独自の惣菜メニュー開発 が可能になることによる売上 向上、廃棄ロス削減
sinops-CLOUD 日配 | クラウドサービス | 日配食品に特化した自動発注サービスです。値引き・欠品・カニバリゼーションも加味し、売上・粗利を最大化する最適発注を行います。 | ・自動化による人手不足解消 ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上
sinops-CLOUD グロサリー | クラウドサービス | グロサリーに特化した自動発注サービスです。棚割りシステムと自動連携することで、ボリューム感を考慮した発注数を起案します。 | ・欠品率、在庫金額の改善 ・自動化による人手不足解消
sinops-CLOUD パン | クラウドサービス | パンに特化した自動発注サービスです。値引き・欠品も加味し、売上・粗利を最大化する最適発注を行います。 | ・売上、粗利の最大化 ・自動化による人手不足解消
sinops-CLOUD 精肉 | クラウドサービス | 精肉に特化した自動発注サービスです。高精度需要予測により、不定貫の精肉カテゴリに対応。プロセスセンターとの連携により店舗での発注業務を改善できます。 | ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・自動化による人手不足解消 ・生産計画制度の向上
sinops-CLOUD 外食 | クラウドサービス | 外食業に特化した自動発注サービスです。過去売上情報をもとに原材料の最適な発注数量を予測します。 | ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上
sinops-CLOUD AI値引 | クラウドサービス | AIによる適正値引きアラートサービスです。適切なタイミング・値引率をAIが算出することで、ロス削減・売上向上に貢献します。 | ・値引き、廃棄ロス削減による利益向上 ・機会ロス削減による売上向上 ・自動化による人手不足解消
sinops-CLOUD 客数予測 | クラウドサービス | 高精度で来客数予測ができるサービスです。競合店の開店・閉店や地域の催事を考慮することができるうえ、45日先まで予測が可能です。 | ・販売予測、生産計画制度 の向上 ・シフト作成の効率化 ・自動化による人手不足解消
sinops-CLOUD 包材 | クラウドサービス | 包装資材向けの自動発注サービスです。食品製造業の生産実績、製品マスタなどのデータを用いて、今後の生産計画を予測し、必要な包装資材の発注数を算出します。 | ・適切なタイミングでの 包装資材の発注・補充
sinops-CLOUD 本部送込 | クラウドサービス | 本部送り込み企画を支援し、企画商品をどの店舗にいくつ配荷したら最適かを自動算出するサービスです。特売ロスを削減することが可能です。 | ・特売ロスの削減

※５　本部送り込み

本部送り込みとは、小売業において、本部のバイヤーが企画・仕入れた商品を本部主導で各店舗へ送り込むことをいいます。

※６　アウトパック惣菜

アウトパック惣菜とは、メーカーや工場など店舗の外で調理・パッケージングした惣菜のことです。店舗では陳列のみを行います。

※７　インストア惣菜

インストア惣菜とは、食品スーパーの店内で調理・パッケージングした惣菜のことです。sinopsは、レシピ・原材料データをもとに発注数を算出します。

■事業系統図

### ４【関係会社の状況】

該当事項はありません。

### ５【従業員の状況】

(1）提出会社の状況

|  |  | 2025年12月31日現在
従業員数（人） | 平均年齢（歳） | 平均勤続年数（年） | 平均年間給与（千円）
110 | 36.3 | 4.8 | 6,687

（注）１．従業員数は就業人員（当社から社外への出向者を除き、社外から当社への出向者を含む。）であり、使用人兼務取締役は含んでおりません。なお、臨時雇用者数は従業員数の100分の10未満であるため、記載しておりません。

２．平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。

３．当社は「sinops事業」の単一セグメントであるため、セグメント別の記載はしておりません。

(2）労働組合の状況

当社の労働組合は、結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。

(3）管理職に占める女性労働者の割合、男性労働者の育児休業取得率及び労働者の男女の賃金の差異

2025年12月31日現在
管理職に占める女性労働者の割合（％） （注１） | 男性労働者の育児休業取得率（％） （注２） | 労働者の男女の賃金の差異（％） （注３）
全労働者 | 正規雇用労働者 | パート・有期労働者
21.1 | - | - | - | -

（注）１．「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（平成27年法律第64号）の規定に基づき算出したものであります。

２．男性労働者の育児休業取得率は、「育児休業、介護休業等育児又は家族介護を行う労働者の福祉に関する法律」（平成３年法律第76号）の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。

３．労働者の男女の賃金の差異については、「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（平成27年法律第64号）の規定による公表義務の対象ではないため、記載を省略しております。