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トップ/情報・通信業/データセクション

データセクション3905情報・通信業グロース

¥6,140
+1000.0 (+19.46%)
時価総額 1,822億円

注目ポイント(統計的観察)

  • •直近3ヶ月の株価リターン+234%(強い上昇トレンドの只中)
  • •自己資本比率65%(借金が少なく財務基盤が堅固)

注目ポイント(統計的観察)

  • •直近3ヶ月の株価リターン+234%(強い上昇トレンドの只中)
  • •自己資本比率65%(借金が少なく財務基盤が堅固)

直近の決算ハイライト

会社が公表した決算短信・業績予想修正の本文をAIが要約。「未織り込み変化の早期検知」を支援

最新 2026-05-15業績進捗率はこちら →
事業概要何を売って稼いでいるか

G-データセクションはAIインフラ事業(GPUサーバー供給・AIデータセンター運営・GPUaaS・独自AIクラウドスタック『TAIZA』)を戦略コアとしつつ、データサイエンスコンサル、システムインテグレーション(DSS社・法人向けプリペイドカード等)、マーケティングソリューション(AIカメラ分析サービス「FollowUP」・デジタルマーケティング)を展開する日本の多角型AIテクノロジー企業。売上の約91%がAIインフラ事業で占められ、NVIDIAのAIパートナー(NVIDIA Cloud Partner)認定が競争優位の核となっている。

事業環境業界・マクロ・競合・機会/リスク

国内AIビジネス市場は2027年度に2021年度比1.7倍の約2兆円が予測(富士キメラ総研)され、内製化関連のミドルウェアやIaaSが牽引する。グローバルではAIモデルのトレーニング計算能力が約6ヶ月毎に倍増するペースで拡大しており、AIデータセンター容量の急速な拡大とクロスボーダー連携が強く求められている。NVIDIA製GPUは世界的に供給が逼迫しており、台湾サーバーサプライヤーとの業務提携が重要な調達競争力となる。中東情勢の緊迫化・欧米高金利・物価上昇が先行き不透明要因として継続しており、南米スマートリテールデバイス市場は2027年まで5.3%CAGRの成長、国内リテールテック市場は2030年に2021年比2.2倍の5,553億円が予測される(富士経済)。

※ AI が TDnet 開示原文から自動抽出した要約です。誤読・取りこぼしの可能性があるため、投資判断は必ず開示原本を参照してください。

株価チャート(直近3ヶ月)

同業種(情報・通信業)との指標比較

自銘柄(最上段・ハイライト行)と同業種10社を、PER・PBR・配当利回り・ROEで横並び比較。

銘柄株価PERPBR配当%ROE
データセクション 39056,1400.09.80.014.4
ソフトバンクグループ99847,4910.02.40.124.4
NTT9432149.512.41.33.610.1
KDDI94332,738.50.02.13.112.6
ソフトバンク9434215.318.73.94.111.8
野村総合研究所43075,02224.26.61.73.5
LINEヤフー4689417.318.61.01.73.3
コナミグループ976618,93025.44.51.217.7
ネクソン36592,2400.01.72.78.6
オービック46843,98921.13.32.414.6
光通信943536,55013.31.42.112.4
情報・通信業の銘柄一覧モメンタム上位ランキングスクリーナー

主要指標

時価総額
1,822億円
中型株
PER (予想)
—
実績 53.2倍
PBR
9.80倍
純資産比で高い
配当利回り (予想)
—
無配
ROE
14.4%
標準水準
ROA
9.8%
総資産効率◎
売上CAGR 3年
+159.4%
高成長
モメンタム
+233.9%
3M|12M +672.3%
需給
3.44倍
信用倍率 / 空売残 2.0%
業績修正
25%
下方修正の癖
時価総額
1,822億円
中型株
PER (予想)
—
実績 53.2倍
PBR
9.80倍
純資産比で高い
配当利回り (予想)
—
無配
ROE
14.4%
標準水準
ROA
9.8%
総資産効率◎
売上CAGR 3年
+159.4%
高成長
モメンタム
+233.9%
3M|12M +672.3%
需給
3.44倍
信用倍率 / 空売残 2.0%
業績修正
25%
下方修正の癖

色分けは絶対閾値ベースの統計的目安(●良好水準 / ●要注意水準 / ●標準)。 詳細は各ページ参照。

決算スケジュール
次の権利確定日: 2026-09-30(中間配当 / 権利付き最終売買日 2026-09-28)
その次: 2027-03-31(期末配当 / 権利付き最終売買日 2027-03-29)

詳細ページ

データセクションの業績推移・財務諸表
売上・営業益・EPS 10年推移(決算データ)
→
データセクションの業績修正・進捗率
上方/下方修正履歴・季節性中央値
→
データセクションの成長・CAGR
売上/営業益/EPSの複利成長と直近QoQ
→
データセクションの収益性 ROE・ROA
デュポン分解・財務レバレッジ
→
データセクションのPER・PBR・修正込PER
過去5年分位・独自指標・同業比較
→
データセクションの配当・配当利回り
10年推移・連続増配・FCF配当持続性
→
データセクションの同業比較
PER/PBR/ROE/利回りの横並び
→
データセクションのモメンタム・騰落率
1週〜12ヶ月リターン・相対強度
→
データセクションの株価チャート・移動平均
25/75/200日線・出来高
→
データセクションの空売り・信用倍率
残高比率・機関投資家・逆日歩
→
データセクションの決算短信・適時開示
決算発表・業績修正の AI 構造化サマリー
→

読み方ガイド

データセクションはデータ分析・AIコンサルティングおよびデジタルマーケティングデータ基盤の提供を主な収益源とする企業です。概要タブで年次業績の推移を読む際は、売上高の拡大ペースと利益率の変化の関係を軸に捉えることが有益です。同社のような知識集約型のサービスビジネスでは、エンジニアやデータサイエンティストへの人件費投資が先行しやすく、売上成長に対して利益がタイムラグをもって動く構造が生じやすい点を念頭に置くと推移が読みやすくなります。また、受託型の単発プロジェクトとリカーリング型の継続契約が混在するため、売上高の絶対的な増減だけでなく、その収益の安定性をセグメント構成から合わせて確認することが重要です。デジタルマーケティング分野は景況感の影響を受けやすい一方、データ分析・AI領域は中長期契約が比較的多い業種特性があるため、両セグメントのバランス変化を年次で追うことで事業ポートフォリオの構造を把握できます。