Brains Technology, Inc. · TSE:4075
Brains Technology — Q3 FY2026/7 Earnings Presentation
42 slides from Brains Technology's earnings presentation, Jun 12, 2026
Slide 1: 2026年7月期第3四半期 決算説明資料
2026年7月期第3四半期 決算説明資料 ブレインズテクノロジー株式会社 2026年6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︓990百万円（前年同期⽐ +5.1%） 決算概況 ■ 営業利益︓132百万円（営業利益率 13.3%） ■ 当期純利益︓93百万円（前年同期⽐ +11.0％） ■ 新規買取ライセンスは26本。ストックライセンスは18本減少し、 合計480本 事業概況 ■ ヒューマノイドロボットによる、製造現場自働化の実証結果を 公表 ■ Neuron ES、MCPサーバー機能の提供を開始 © 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推移 2 ヒューマノイドロボットの実証結果を公表 ■ 3Qの新規買取ライセンスは合計26本 ヒューマノイドロボットによる製造現場自働化の 実証結果を公表 ■ ストックライセンスは減少し、合計480本 3 Neuron ES、MCPサーバー機能を提供開始 MCPサーバー対応によりオンプレ・クラウド問わず “AI検索”を可能に MCP インターフェース 生成AIアプリ © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 2
Slide 4: © Brains Technology, Inc. All rights reserved.
01 2026年7月期 第3四半期 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3四半期 決算概要
2026年7月期 第3四半期 決算概要 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 4
Slide 6: 2026年7月期 第3四半期 業績
2026年7月期 第3四半期 業績 ■ 3Q累計の売上⾼は990百万円（前年同期⽐+5.1％）、売上⾼進捗率は65.6％ ■ 複数案件の期ずれにより売上⾼進捗率は想定を下回るも、費⽤の圧縮により段階利益は堅調に推移 ■ 期ずれ案件のクロージングを4Qで⾒込んでいるため、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 （3Q） （3Q） （増減率） （通期予想） 売上⾼ 942 990 +5.1% 1,510 65.6% 売上総利益 555 617 +11.1% ー ー 営業利益 121 132 +8.4% 224 58.7％
Slide 7: 売上高の季節性
売上⾼の季節性 ■ 社会情勢に起因した突発的な納期変更*1と顧客の予算執⾏⽅針の⾒直しより、複数案件で期ずれが 生じたため、3Q単体の通期予想に対する売上⽐率は23.4％と低調に推移 ■ 当該遅延は4Qで解消⾒込みのため、26/7期は24/7期と同様に4Qが最大売上四半期となる予定 ■ 取引先の決算期の影響から、基本的には当社3Qの売上⾼が⾼くなる（季節性）ものの、大型案件の 進捗次第で最大売上四半期が変動する可能性有 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. *1 半導体不足に起因して、顧客環境のハードウェア調達に遅延発生 6
Slide 8: 売上構成
売上構成 ■ ストックライセンスの減少により、ストック売上は前四半期⽐で減少するも、前年同期⽐では +5.5％と増加を維持 ■ 前述の期ずれ影響により、買取売上及び導⼊売上も前年同期⽐で大きく減少 ■ ソフトウェア売上⽐率は61.6％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 ■ 3Qのライセンス内訳 – 買取ライセンス26本 – ストックライセンス△18本*1 ■ 2Qに続き、既存顧客へのライセンスのア ップグレードを推進*2するも大型の解約及 び新規顧客獲得の苦戦によりストックラ イセンスは減少 *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:41本 - 解約等:59本） *2 ライセンスのアップグレードでは、保守サポートの契約数は増加しないため、 ストックライセンス数は増加しない © Brains Technology, Inc. All rights re
Slide 10: （参考）ライセンス数の考え方
（参考）ライセンス数の考え⽅ ■ ストックライセンスは新規導⼊時のみ計上され、アップグレード・切り替え時には計上されない ■ アップグレード時は既存のストックライセンス単価が上昇する 評価 導⼊ 運⽤ カスタマーサクセス 提案 買取LC LCアップグレード PoC 構築 トレーニング 保守LC LC追加(新機能・オプション) カスタマイズ サブスクLC クロスセル イベント 新規導⼊ アップグレード 切り替え 販売モデル （利⽤型→買取型） 買取 +1 利⽤型 （サブスクリプション型） ストック +0 ストック +0 ストック +1 （単価上昇） （単価低下） （買取型→利⽤型） 買取 +1
Slide 11: 解約率の推移
解約率の推移 ■ 大型解約の影響により、3Qの月間解約率*1の平均は3.8%。各種リテンション施策の実施により、 4Qの平均は1％台に抑制できる⾒込み ■ 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想定 *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. 10
Slide 12: 売上原価・販管費
売上原価・販管費 ■ オフィス移転タイミングの変更、複数案件の期ずれ、ならびに従業員数の減少による⼈件費（原 価・販管費）*1の減少といった複合的な要因により、総費⽤は圧縮され前年同期⽐△0.9％で推移 ■ 適切なコストコントロールを⾏いつつ、製品開発及び研究開発への注⼒を継続。変化の早い事業環 境を踏まえ、メリハリのある投資を実施していく *1 次頁『（参考）売上原価・販管費の考え⽅』参照 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 11
Slide 13: （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. 12
Slide 14: 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 ■ 3Q単体の営業利益は59百万円（営業利益率16.9％）、売上⾼の伸び悩みが影響し、やや低調に 推移 *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. 13
Slide 15: 従業員数の推移と人員構成
従業員数の推移と⼈員構成 ■ 2Q末から1名増員となり、3Q末の従業員数は70⼈（前年度末⽐△3⼈） ■ ⼈材確保は急務と認識する一⽅、採⽤基準を維持しつつ専門性の⾼い⼈材の採⽤を継続し、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3Q末⼈員構成 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 14
Slide 16: ビジネスハイライト
ビジネスハイライト © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 15
Slide 17: 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・共催セミナー開催 ●Japan IT Week 2026 東京（4月） ● ものづくりワールド 名古屋（4月） 東京ビッグサイトにて、DX推進やナレッジ継承をテー ものづくり現場で品質向上、技術伝承、自働化に マに活⽤例を紹介。desknet’sNEOやGaroonの検索、 貢献している各種アプリケーションをデモ展示 Microsoft 365 Copilot連携やDify連携をデモ展示 ● tebiki共催セミナー（4月） 「現場教育×AIで実現する作業品質底上げの⼿⽴ て」のテーマにて共催セミナーを開催 未 © B
Slide 18: MCPサーバー機能の提供を開始
プレスリリース MCPサーバー機能の提供を開始 Microsoft 365 Copilotからオンプレ・クラウド問わず“AI検索”を可能に Neuron ESを、既存IT資産を活かした企業全体のナレッジ基盤へ 生成AIアプリ MCP インターフェース MCP呼び出し コンテキスト検索 （検索リクエスト） クラウド オンプレ ポータル 検索結果/ データ コンテキスト情報 グループ ベース ウェア 例︓Copilot Studio 17 © Brains Technology, Inc. All rights reserved.
Slide 19: ヒューマノイドロボットによる製造現場自働化の実証結果を公表
プレスリリース ▍実証結果 ヒューマノイドロボットによる製造現場自働化の実証結果を公表 〜RealMan製ヒューマノイドロボットによる単純繰り返し作業からの解放〜 株式会社アイシンと共同で進めている実証において、RealMan Intelligent Technology 社のヒューマノイドロボット「RMC-AIDAL」とAGVを連携させ、製造現場で⼈が⾏っ ている通箱のピッキングおよびシュートへの投⼊といった工程を、既存設備を大きく変 えることなく自律動作で実現できることを発表 ▍市場評価 「フィジカルAI 開発支援プログラム by AWSジャパン」に採択 〜AIとロボティクスの融合により、
Slide 20: 特別講演 第38回 ものづくりワールド [東京]
プレスリリース ▍特別講演 第38回 ものづくり ワールド [東京] の特別講演に登壇します 〜製造現場自働化に向けたフィジカルAIの現在地を解説〜 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 19
Slide 21: 国土交通省 上下水道DXカタログに Impulse が掲載
その他ニュース ▍カタログ掲載 国⼟交通省 上下水道DXカタログに当社製品「Impulse」が掲載 国⼟交通省が公開する「上下水道DXカタログ」において、水ing株式会社の情報プラッ トフォーム「SWaC®」と、そのAIエンジンとして「Impulse」が掲載 本カタログは、上下水道施設のメンテナンスの⾼度化・効率化に向けたデジタル技術の 推進を目的として、各種DX技術を取りまとめたもので、今回の掲載では水処理施設に おける運⽤効率化や予防保全の⾼度化に貢献するソリューションとして、「SWaC®」 および「Impulse」の活⽤を紹介 © Brains Technology, Inc. All
Slide 22: 事例公開
事例公開︓新規事例公開1社 *2026年5月末時点 累計107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. 21
Slide 23: 事例ピックアップ（HP掲載事例）
事例ピックアップ（HP掲載事例） 株式会社関電エネルギーソリューション 業務効率化・過去トラの共有化により、 若⼿社員の育成も加速 検索 「Box」に集約された設計資料やトラブル事例、 対象 技術ノウハウ、教育資料などのナレッジ資産 選定 4社製品との比較評価・検証の結果、機能面と 理由 コスト面から「Neuron ES」に決定 導⼊ 簡単かつ迅速に検索できるようになり、業務効 効果 率化に加えナレッジ活⽤もより⼀層促進 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 22
Slide 24: （参考資料）会社概要
（参考資料）会社概要 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 23
Slide 25: 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 622,231千円 従業員数 70名（2026年4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. 24
Slide 26: 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. 25
Slide 27: 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. 26
Slide 28: 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 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 27
Slide 29: 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 30: 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 © Brains Technology, Inc. All rights reserved. 29
Slide 31: 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 © Brains Technolog
Slide 32: Neuron ESのユースケースは業種業態問わず
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 33: 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. 32
Slide 34: 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 35: 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. 34
Slide 36: （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. 35
Slide 37: 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 38: 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 39: 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 40: 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. 39
Slide 41: 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 42: &*SOLrains
&*SOLrains DUIVATI/OV—-RASHt
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