会社図鑑
EduLab(4427)
EduLabは、何で稼いでいる? 2025年9月期の売上高は62億円。平均年収は802万円(単体・情報・通信業527社の中で89位)。上場会社(証券コード 4427)。 英文社名は「EduLab, Inc.」。
2025年9月期・有価証券報告書(2025-12-24 提出)の数字(EDINET)
- 証券コード
- 4427
- 業種(東証33業種)
- 情報・通信業
- 決算日
- 9月末日
- 本社
- 東京都品川区東品川2-3-12 東京都の上場企業一覧
- 従業員
- 連結 232人・単体 40人
- 平均年収
- 802万円(単体・平均年齢 45.2歳・平均勤続 6.7年)情報・通信業の527社の中で89位・業種の中央値 651万円 情報・通信業の年収ランキング自分の年収と比べる
- 主な事業
- テストセンター事業 56.2%・テスト運営・受託事業 26%・テスト等ライセンス事業 11.5%・AI事業 6.3%
- 主な製品・ブランド
- CBTテスト会場・資格・検定試験運営・採点サービス・問題作成・印刷・配送・採点・集計・分析・システム構築・適応型テスト・テスト運営
年収と従業員の推移(2021年9月期〜2025年9月期)
| 年度 | 平均年収(単体) | 従業員(連結) |
|---|---|---|
| 2021年9月期 | — | 383人 |
| 2022年9月期 | 797万円 | 360人 |
| 2023年9月期 | 780万円 | 282人 |
| 2024年9月期 | 795万円 | 256人 |
| 2025年9月期 | 802万円 | 232人 |
事業の分類
分類の根拠:EduLab 有価証券報告書 2025年9月期 事業の内容。確認日 2026-09-15。分類は提供物で分け、会計セグメントの分割ではない。
事業の中身
教育の分野で「人の能力をどう測るか」を研究し、その成果をテストの形にして売るグループの持株会社で、事業は子会社が営む。中心にあるのは、問題の難しさに左右されずに受ける人の力を測る理論と、答え方に合わせて次の問題を変えていく仕組みだ。これを使った英語の能力を測るCASECや、幼児から小学校低学年向けの英検Jr.などを提供する。
テストは作るだけでなく、問題の作成から印刷、配送、採点、集計、分析、システムの構築まで一式を請け負う。パソコンで公平に受験できるテストセンターを全国に置き、資格や検定の試験の会場として貸す。さらに自社のAIで、手書きの文字を読み取るDEEP READと、書かれた答えの中身を解いて採点するDEEP GRADEを作り、英語の書く力を学ぶUGUIS.AIにも広げている。米国やインドにも子会社を持つ。
テスト等ライセンス事業11%英語などの能力を測るテストと学習のサービス
この事業は科学的根拠に基づくテスト・学習理論を応用した試験・学習サービスを提供する。項目応答理論とコンピューター適応型テストの技術を用いた英語運用能力テストなどを、米国のEdutech Lab, Inc.を通じて運営・保守している。
- 適応型テスト
- テスト運営
- 採点・保守サービス
数字の推移
| 年度 | 収益 | 利益 |
|---|---|---|
| 2021年9月期 | 13億円 | 6億円 |
| 2022年9月期 | 13億円 | 3億円 |
| 2023年9月期 | 9億円 | 1億円 |
| 2024年9月期 | 8億円 | 1億円 |
| 2025年9月期 | 7億円 | 2億円 |
セグメントの収益と当期利益。区分が変わった年は前後を同じ物差しで比べられないので、この区分で開示された年度だけを並べる。
有価証券報告書の事業の内容・関係会社の状況・セグメント情報から機械で読んだ。決算データのセグメント表 →
AI事業6%手書きを読み取るAIと、AIによる自動の採点
この事業は自社で研究開発したAI技術を用いたサービス・製品を提供する。膨大な手書きデータを独自に分析して開発した文字認識技術を、学力調査や金融機関向けなど多様な業界に提供している。DoubleYard Inc.がAI技術やソフトウェアの開発を担っている。
- 文字認識技術
- 手書きデータ分析
- AI技術開発
主な会社
| 会社 | 出資 |
|---|---|
| DoubleYard Inc. | 100% |
出資はEduLabが持つ議決権の割合。
数字の推移
| 年度 | 収益 | 利益 |
|---|---|---|
| 2021年9月期 | 6億円 | -3億円 |
| 2022年9月期 | 5億円 | -1億円 |
| 2023年9月期 | 4億円 | 1億円 |
| 2024年9月期 | 3億円 | 0億円 |
| 2025年9月期 | 4億円 | 2億円 |
セグメントの収益と当期利益。区分が変わった年は前後を同じ物差しで比べられないので、この区分で開示された年度だけを並べる。
有価証券報告書の事業の内容・関係会社の状況・セグメント情報から機械で読んだ。決算データのセグメント表 →
テストセンター事業56%パソコンで受験できる会場を全国に置いて貸す事業
この事業は公平・公正な環境下でCBTの実施を可能とするテストセンターを設置し、各種資格・検定試験のCBT受験環境を提供する。作問から試験実施、採点までをトータルにサポートし、株式会社EdTech RISEやサクセススペース株式会社が運営を担っている。
- CBTテスト会場
- 資格・検定試験運営
- 採点サービス
主な会社
| 会社 | 何をしている会社か | 出資 |
|---|---|---|
| 株式会社EdTech RISE | テストセンター事業 | 51% |
| サクセススペース 株式会社 | テストセンター運営業務 | 100% |
出資はEduLabが持つ議決権の割合。
数字の推移
| 年度 | 収益 | 利益 |
|---|---|---|
| 2021年9月期 | 27億円 | -5億円 |
| 2022年9月期 | 29億円 | 3億円 |
| 2023年9月期 | 29億円 | 3億円 |
| 2024年9月期 | 32億円 | 4億円 |
| 2025年9月期 | 33億円 | 4億円 |
セグメントの収益と当期利益。区分が変わった年は前後を同じ物差しで比べられないので、この区分で開示された年度だけを並べる。
有価証券報告書の事業の内容・関係会社の状況・セグメント情報から機械で読んだ。決算データのセグメント表 →
テスト運営・受託事業26%
この事業は学力テスト等の問題作成・システム構築・管理・運営・採点を受託する。問題の作成、印刷、配送、採点、集計、分析など、テストの実施に必要な機能を提供している。発注主体は主に国や地方公共団体などの公的機関や大学教育機関である。
- 問題作成
- 印刷・配送
- 採点・集計
- 分析
- システム構築
数字の推移
| 年度 | 収益 | 利益 |
|---|---|---|
| 2021年9月期 | 33億円 | 0億円 |
| 2022年9月期 | 27億円 | 0億円 |
| 2023年9月期 | 14億円 | -0億円 |
| 2024年9月期 | 24億円 | 2億円 |
| 2025年9月期 | 15億円 | 4億円 |
セグメントの収益と当期利益。区分が変わった年は前後を同じ物差しで比べられないので、この区分で開示された年度だけを並べる。
有価証券報告書の事業の内容・関係会社の状況・セグメント情報から機械で読んだ。決算データのセグメント表 →
誰に売る
客は学力調査を行う国や地方公共団体などの公的機関、大学や学校や塾といった教育機関、資格・検定を実施する団体、そして手書きの読み取りや自動の採点を使う一般企業や金融機関だ。
業績5年
2025年9月期の売上高は62億円、営業利益は4億円、親会社株主に帰属する当期純利益は0億円。
2021年9月期から2025年9月期までの5期で、売上高は39%減った。
営業利益率の推移
売上高に対する営業利益の割合は、2025年9月期が6.5%、2024年9月期が-4.2%。100円売っていくら本業の利益が残るかの目安で、この率が高いほど値下げや不況に耐えやすい。
他の会社と比べると
営業利益率6.5%は、図鑑にある「ITサービス・ソフト」の会社351社の中で上から223番目。中央値は8.4%で、真ん中あたり。
売上の伸び−39%は、上から300番目。中央値は+41%で、低い方。
従業員1人あたりの売上2,672万円は、上から110番目。中央値は2,066万円で、真ん中あたり。
売上の大きさは、351社の中で上から214番目。中央値は87億円。
利益率は、各社が開示している利益(営業利益・経常利益・税引前利益など)を売上で割って計算している。
比べる相手は、この図鑑に載っている同じ業界の会社。会社が増えるほど、位置は正確になる。
100円売ると、どこへ行く
2025年9月期の売上高を100円とすると、費用に94円が出ていき、営業利益として6円が残る。そこから税金や利子などを払った後の親会社株主に帰属する当期純利益が0円。
会社の大きさ
連結の従業員数は232人。本社は品川区東品川2-3-12。決算期は9月。売上高を従業員数で割ると、1人あたり2,672万円になる。
何に左右される
テストを受ける人の数が売上の土台になり、公的機関がどれだけ学力調査などを発注するかで大きな波が生まれる。紙の試験がパソコンで受ける形に移るほど、会場と仕組みの利用が増える。
全国の会場の運営と採点にかかる人手が原価になる。AIの研究開発は費用であると同時に、教育の外の産業へ広げる売上にもつながる。学校の予算や入試のやり方といった制度が、採用の理由を左右する。
この会社の技術
問題ごとの難しさをあらかじめ数で表しておき、受ける人の答えからその人の力を推し量る理論を土台にする。答えに合わせて次の問題を変えると、短い時間でも力を測れる。手書きの文字を読むAIと、答えの意味を解いて採点するAIを重ねて、人の手作業を機械に置き換える。
この会社を読む言葉
- CBT:紙ではなくコンピューターで受ける試験
- 項目応答理論:問題の難しさをそろえて、受ける人の力を正確に測る考え方
- AI-OCR:AIで画像の中の文字を読み取る技術
つながる図鑑
この頁から辿れる辺。問いの形で置いてある。
出典と生成
データの注記:EDINET の有価証券報告書(XBRL)から機械取得(2026-09-14)。 営業利益の開示が無い期は経常利益の値。 セグメントは事業別の売上高、2025年9月期の値。 東証33業種:情報・通信業。
数字は EDINET の有価証券報告書から(出荷前に照合) この頁はデータから作った。更新日 2026-11-05。編集方針
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