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株価: 2026/06/12 終値スコア算出: 2026/06/12

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スコア43.5/100

企業情報

2026-02-28 時点
代表者
代表取締役社長 南塲 勇佑
本社所在地
東京都中央区晴海一丁目8番10号
設立年月日
2020-03-16
上場日
2024-02-22
従業員数(単独)
138人
平均年齢
38.1歳
平均勤続年数
1.0年
平均年間給与
640万円
公式サイト
vrain.co.jp

事業内容

(1) 事業の概要当社は、「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」ことをミッションに掲げ、製造業界向けに、AI技術及びIoT(注1)技術等の新しい技術を活用したサービスを提供しております。

当社がサービスを提供している日本の製造業界は、グローバル化やアジアの国々を代表とする新興国の発展による「国際競争の激化」や少子高齢化に伴う「人手不足」等の構造的な課題に直面していると当社では捉えております。

これらの課題に対処すべく製造業界においては生産性向上のためのAIやIoT等の新しい技術を活用したDX(注2)が強く求められていると判断しております。

当社が製造業界に提供するものは、生産性向上のソリューションとして、自社開発したプロダクトを提供する「AIシステム」及び顧客のDX推進を支援する「DXコンサルティング」の2つとなります。

AIシステム及びDXコンサルティングは、以下に記載する特徴があると考えておりますが、それらは製造業に特化することでノウハウや専門性を短期間に有し、より高品質なソリューションの提供ができるように努めてきたことによります。

当社の見解では現在、製造業に向けて両ソリューションを提供している企業は国内において多くなく、当社の優位性に繋がるものと考えております。また、同一企業へ両ソリューションの導入を推進することにより、企業のDXを加速させ、一企業における収益の最大化を図っております。

[当社が提供する2つのソリューション]  なお、当社では、AIシステムを提供した顧客へはDXコンサルティングを、DXコンサルティングを提供した顧客へはAIシステムを提供することを推進しており、両ソリューションは完全に分離されるものではなく、両要素を異なるバランスで含んでいることから、経営管理上はセグメントの分離をせず、「製造業DX事業」の単一セグメントとしております。

(注) 1.IoT(Internet of Things)IoTは、あらゆるモノをインターネット(あるいはネットワーク)に接続する技術であり、日本語では「モノのインターネット」と訳されます。2.DX(Digital Transformation)DXは、デジタルトランスフォーメーションの略となります。

デジタルトランスフォーメーションとは、企業がデジタル技術によって業務やビジネスの変革をすることを指します。① AIシステム(特徴)当社は、自社のエンジニア部門においてAIシステムの企画・研究・開発を行っており、特定の顧客ごとに仕様を大幅に調整する必要がない汎用性の高いシステムを開発しています。

顧客の製造ラインの製造環境及び解決したい課題に合わせて、AIシステムの提供だけでなく、撮像機器等の周辺のハードウェアと組み合わせて提供することで、顧客の製造ラインの自動化を実現しています。

従来、製造ラインの検査工程において検査員の目で行われていた良品/不良品の判定について、人の目に頼らず省力化・自動化を可能にするAI外観検査システム「Phoenix Vision/Eye」の開発・販売を行っております。

さらに当社は、顧客に対して、このようなAIシステムの販売に加えて、より高い検査精度を達成するための撮像環境を構築するために、カメラ等の撮像機器や装置・排出機構についても、組み合わせて提案・提供を行っております。

[AIシステム導入による効果]    [当社製品AIシステム「Phoenix Vision/Eye」]    [製造ラインでの運用イメージ] (当社の強み) a 製造業に対する豊富な知識当社が対面している製造業の顧客にサービスの価値を訴求し販売を行うには、豊富な製造業の知識及び高い精度の実現が必要になります。

製造業界においては、商談やサービス提供の過程において、高度な業界知識、製品知識及び製造工程に関する知識が求められます。当社は、製造業界出身者が多く在籍していることに加え、マニュアル化や社内教育により、製造業界出身者以外の者でも十分なパフォーマンスを発揮できるための仕組みを整えていると考えております。

なお、外観検査システムは通常1製造ラインごとの導入となり、その製造ラインでの効果が実証されることにより同一企業の別ラインへの追加導入へと繋がり、継続的な収益を見込むことが可能であると考えております。

当社は工場現場の状況やデータ、解決したい課題に基づき、顧客に合わせた自動化や効率化の提案ができる点に強みがあると考えており、その実績により複数の企業で追加導入に至っております。

b 企画から導入までワンストップ対応当社はAIシステムの開発・販売だけでなく、企画からカメラやセンサー等の撮像機器及び検査装置の製作等の提案、設置、稼働までをワンストップで提供しております。

AI外観検査システムは、撮像条件により大きく検査精度が左右されるため、当社以外のAIベンダーでは、ソフトウェアのみを販売し撮像機器等については顧客側で別途調達しており、本番環境下において導入検討時と同水準の検査精度を出せない事例が多く見られます。

当社は、製造業界や画像検査領域での知見が豊富であり、ソフトウェアと撮像環境をワンストップで企画・提案・販売することにより、導入後の本番環境下でも高い検査精度を実現することが可能であると考えております。

c 自社開発のAI技術による外観検査処理外観検査の処理技術には、従来技術であるルールベースと当社が開発しているAI技術を用いた2つが存在します。

ルールベースは、人が設定した検査ルールに基づいて良品/不良品を判断することから検査基準が明確となりますが、設定には専門知識が必要なうえ、条件が複数ある場合にはその分の検査基準を事前に全て登録する必要があり、検査結果もその検査基準に完全に一致したもののみを検出します。

そのため、明るさ等の環境変化に応じた設定を行うことは大変難しく、大量の製品を製造しつつ不良品の出荷をゼロとするには、例え良品であっても一定の基準を満たさない製品を歩留まりにして熟練の検査員による検査をもって良品/不良品を判断している製造現場があります。

このような製造現場では、良品でありながらも歩留まりにせざるを得ないことに頭を悩ませている場面が見受けられます。一方で、AI技術を用いた場合は、良品/不良品の画像を学習データとして与えて自己学習させていくことで特徴を自動的に抽出して判断するようになります。

曖昧さや柔軟性等は、試行回数を増やせば増やすほど数値化して表現することができ精度も高められることから、熟練の検査員による官能検査が必要なケースに非常に有効です。工数削減又は歩留まりの大幅な解消が期待できると当社では考えております。

d 汎用性の高さAI外観検査システムの核となる基盤は、自社が開発する汎用性の高いソフトウェアであるため、特定の顧客ごとに仕様を大幅に調整する必要がなく、注文を受けてから1週間程度で導入することが可能です。操作性も容易なため、顧客側での設定調整や導入後の運用において、操作者の熟練度等に左右されません。

また、当社製品の外観検査処理にはAI技術に加え、ルールベースも搭載しております。学習データ用の良品/不良品画像を蓄積し十分に学習させるまでは、従来のルールベースで使用することも可能です。

このように、汎用性の高さにより検査する商品や特徴が変わっても顧客の要望に合わせて対応が可能なため、大手製造業で同一工場に複数のラインがあっても、大きな仕様変更を行うことなく、全ラインに導入の機会があります。

加えて、大手製造業であれば国内だけでも複数の工場を保有しているため、今後は、既存顧客のリピート案件の比率が高まることが予想され、獲得コストの低減に繋がると考えております。(導入実績)これまでの「AIシステム開発・販売」の実績は、自動車業界及び食品業界を中心に、導入してまいりました。

AIシステム及びその周辺機器の販売を通じた2026年2月期の平均販売単価は、18百万円であります。

導入事例として、大手自動車メーカーにおける「部品の傷の自動検査」、大手即席麺メーカーにおける「かやくとソースの自動分類」、大手ハムメーカーにおける「生成されたハムの自動検査」等があり、人が行っていた業務の自動化を実現しています。

[外観検査自動化例] ② DXコンサルティング(特徴)日本の製造業界は、新興国の工業化による国際競争力の激化や少子高齢化に伴う労働人口の減少等の構造的な課題に直面していると当社では捉えております。

当社は、その課題解決にDXコンサルティングが有効と考えており、AIやIoT等の新しい技術を活用した顧客のDX推進を支援するサービスを提供しております。当社のコンサルタントが顧客のDXプロジェクトにおいて、課題設定フェーズから運用フェーズまでのプロジェクト全体に携わっております。

[サービスの内容]  (当社の強み)当社が対面している製造業界においては、製造現場の生産性向上を目的としたDXの推進が急務となっているものの、製造業の企業にはAIやIoT等の新しい技術に精通している人材が不足しており、必要なデータがない、データが生産設備から取得できないことによってDXの推進が想定通りにいかないケースがあると当社では捉えています。

また、製造現場におけるDXには、製造業界や製造工程に対する豊富な知見が必要になる一方で、AIベンダーやDXコンサル企業に、製造業界や製造工程に対する豊富な知見を有している人材は多くなく、そのため製造現場にDXのコンサルサービスを十分なレベルで提供できる企業は多くはないと当社では想定しております。

当社は、製造業に特化してきたことにより、製造業及び製造工程における多くの知見と実績やノウハウを有することができ、顧客の生産設備からデータを取得するためのデバイスの選定から、データ取得、分析、結果を踏まえた実際の運用までを支援しています。

そして、製造現場の様々な課題への解決実績を積み上げることで、より質の高いサービスを提供できるよう取り組んでおります。また、当社は、人材育成、テーマ選定、検証、開発、運用に至るまで、単なるアドバイスではなく、ハンズオンでの開発支援ができることが特徴であると考えております。

[当社が導入したソリューション]  ※1 Computer Aided Engineeringの略。設計した製品のシミュレーションや解析をコンピューター上で実施すること。

(導入実績)これまでの「DXコンサルティング」の実績は、自動車業界及び食品業界を中心に生産工程における複数の領域で導入した他、同一企業から幅広く課題に対する相談を受け複数回の成約を獲得しています。2026年2月期のDXコンサルティングの平均販売単価は、1百万円であります。[事業系統図]。

チャート

株価チャートは以下の外部サービスでご確認ください。

TradingViewで見るYahoo!ファイナンスで見る株探で見る

従業員データ推移

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

スコア

2026/06/12 算出
総合スコア

43.53/ 100

安定性58.33
成長性97
配当力3
割安度0
財務健全性88

スコア推移

ランキング業種: 情報・通信業

スコアランキング

総合スコア
全業種1,777位/ 3,687社
業種別267位/ 589社
全体1,777位/ 3,687社
業種267位/ 589社
安定性
全業種2,605位/ 3,687社
業種別356位/ 589社
全体2,605位/ 3,687社
業種356位/ 589社
成長性
全業種27位/ 3,687社
業種別21位/ 589社
全体27位/ 3,687社
業種21位/ 589社
配当力
全業種3,439位/ 3,687社
業種別502位/ 589社
全体3,439位/ 3,687社
業種502位/ 589社
割安度
全業種610位/ 3,687社
業種別92位/ 589社
全体610位/ 3,687社
業種92位/ 589社
財務健全性
全業種613位/ 3,687社
業種別92位/ 589社
全体613位/ 3,687社
業種92位/ 589社

企業データランキング

平均年間給与640万円
全業種1,858位/ 3,551社
業種別298位/ 559社
全体1,858位/ 3,551社
業種298位/ 559社
平均年齢38.1歳
全業種2,825位/ 3,630社
業種別289位/ 580社
全体2,825位/ 3,630社
業種289位/ 580社
平均勤続年数1.0年
全業種3,659位/ 3,668社
業種別585位/ 585社
全体3,659位/ 3,668社
業種585位/ 585社

戦略スクリーニング

AI関連小型成長株
16位/ 30件
成長株ハンター戦略
26位/ 50件
小型成長株戦略
26位/ 30件

四半期業績

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書・四半期報告書をもとに作成

財務サマリー

指標2024年2025年2026年
損益
売上高企業の本業での収入の合計14億21億
↑52.0%
33億
↑52.8%
営業利益本業で稼いだ利益。売上高から原価と販管費を引いたもの5億6億
↑17.1%
9億
↑53.6%
経常利益営業利益に金融収支等を加えた、通常の事業活動による利益5億6億
↑20.1%
9億
↑53.2%
純利益税金や特別損益を差し引いた最終的な利益。株主に帰属する利益3億4億
↑28.7%
7億
↑53.4%
収益性
EPS1株あたり純利益。純利益÷発行済株式数で算出。高いほど収益力が高い33.3円42.0円
↑26.1%
64.0円
↑52.1%
ROE自己資本利益率。株主の出資金でどれだけ利益を生んだかの指標。8%以上が目安60.80%35.10%
↓42.3%
37.20%
↑6.0%
ROA総資産利益率。全資産を使ってどれだけ利益を出したかの指標。5%以上が目安22.77%22.69%
↓0.4%
20.28%
↓10.6%
営業利益率売上高に対する営業利益の割合。本業の収益力を示し、10%以上なら優良36.01%27.74%
↓23.0%
27.88%
↑0.5%
キャッシュフロー
営業CF本業から実際に入ってきた現金。プラスが大きいほど稼ぐ力が強い4億-2億
↓137.0%
-4億
↓132.0%
投資CF設備投資や企業買収等に使った現金。成長企業は通常マイナスが大きい-1,861万-2億
↓1201.0%
-9,400万
↑61.2%
財務CF借入・返済・配当金支払い等による現金の動き5億-6,989万
↓113.3%
4億
↑681.0%
フリーCF企業が自由に使えるお金。営業CF+投資CFで算出。配当や成長投資の原資4億-4億
↓196.6%
-5億
↓16.0%
財務
総資産企業が保有する全ての資産(現金・設備・投資等)の合計14億19億
↑29.2%
32億
↑71.6%
自己資本返済不要な資本。株主からの出資金と利益の蓄積で構成される10億14億
↑42.6%
21億
↑46.7%
自己資本比率総資産に占める自己資本の割合。高いほど財務が安定。40%以上が目安68.80%75.90%
↑10.3%
64.90%
↓14.5%
配当
一株配当1株あたりの年間配当金額。株主への利益還元額---
配当性向純利益のうち配当に回す割合。30〜50%が健全な目安。高すぎると持続性に懸念---

※ EDINET(金融庁 電子開示システム)の有価証券報告書をもとに作成

※ 株価データは前営業日の終値です。リアルタイムの値ではありません。PER・PBR等のバリュエーション指標も終値ベースで算出されています。

スコアの算出方法

総合スコアは5軸(安定性・成長性・配当力・割安度・財務健全性)をそれぞれ100点満点で評価し、加重平均で算出します。

総合 = 安定性×25% + 成長性×20% + 配当力×25% + 割安度×20% + 財務健全性×10%
各軸の詳しい算出基準を見る →

※ 各軸100点満点。データ不足の場合は該当項目が0点になります。