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Ridge-i(5572)

Ridge-iは、何で稼いでいる? 2025年7月期の売上高は13億円。平均年収は881万円(2026年7月期・単体・情報・通信業527社の中で55位)。上場会社(証券コード 5572)。 英文社名は「Ridge-i Inc.」。

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売上高13億円前期比 +18.2%
営業利益2億円前期比 +0%
純利益1億円前期比 +0%
営業利益率15.4%前期 18.2%

2025年7月期・有価証券報告書(2025-10-24 提出)の損益の数字(EDINET)

証券コード
5572
業種(東証33業種)
情報・通信業
決算日
7月31日
本社
東京都千代田区大手町1-6-1 東京都の上場企業一覧
従業員
連結 124人・単体 44人
平均年収
881万円(単体・平均年齢 33.8歳・平均勤続 2.5年)情報・通信業の527社の中で55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
カスタムAIソリューション事業 60.5%・デジタルマーケティング事業 39.5%
主な製品・ブランド
AIソリューション提案・AIソリューション実装・受託研究開発・コンサルテーション・マーケティングコンサルティング・広告事業・原盤配信・著作権ビジネス・楽曲提供・楽曲制作

従業員と平均年収は2026年7月期の有価証券報告書(原典)の値。

年収と従業員の推移(2022年7月期〜2026年7月期)
年度平均年収(単体)従業員(連結)
2022年7月期—37人
2023年7月期841万円29人
2024年7月期844万円73人
2025年7月期819万円74人
2026年7月期881万円124人

事業の分類

事業
カスタムAIソリューション事業データ分析・AIサービスデジタルマーケティング事業(音楽制作配信)音楽デジタルマーケティング事業(ソーシャルメディアマーケティング)広告企画・制作
東証業種
情報・通信業

分類の根拠:Ridge-i 有価証券報告書 2025年7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

企業の現場で何を解決するかを整理し、その目的に合わせたAIを受託で研究・開発する。相談や検証から導入、稼働後の保守運用、ライセンスの提供までを担う。

衛星データの解析や関連アルゴリズムの開発も扱う。期末にはシステム開発会社を加え、デジタルマーケティングの子会社は売却している。

Ridge-i(5572):事業の中身2025年7月期の区分別の売上。出典は頁末。2025年7月期・セグメント別の売上49%51%カスタムAIソリューション事業13億円(49%)デジタルマーケティング事業13億円(51%)Ridge-i(5572):事業の中身2025年7月期の区分別の売上。出典は頁末。2025年7月期・セグメント別の売上49%51%カスタムAIソリューション事業13億円(49%)デジタルマーケティング事業13億円(51%)
2025年7月期の区分別の売上。出典は頁末。
カスタムAIソリューション事業49%

この事業は、顧客の目的や現場のプロセス・課題を理解した上で、様々なデータに対応したAIを組み合わせたソリューションを提案・実装する。コンサルテーション・プランニングからサービスの実現までを一貫して支援するフルカスタムAIの受託研究開発を行う。

  • AIソリューション提案
  • AIソリューション実装
  • 受託研究開発
  • コンサルテーション

主な会社

会社出資
(連結子会社)SKコラボレーション株式会社100%
(連結子会社)創研情報株式会社100%

出資はRidge-iが持つ議決権の割合。

数字の推移

年度収益利益
2025年7月期13億円2億円
2026年7月期18億円5億円

セグメントの収益と利益指標。利益の定義は会社ごとに異なる。各社の有価証券報告書にある算定方法による。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 →

デジタルマーケティング事業51%

この事業は、主要な動画配信プラットフォーム企業と提携し、企業向けマーケティングコンサルティングやクリエイターネットワークを活用した広告事業を手がける。あわせて、独自の原盤配信や著作権ビジネスを行う音楽レーベル機能、プラットフォームへの楽曲提供、企業向け広告の楽曲制作も手がける。

  • マーケティングコンサルティング
  • 広告事業
  • 原盤配信
  • 著作権ビジネス
  • 楽曲提供
  • 楽曲制作

数字の推移

年度収益利益
2025年7月期13億円1億円
2026年7月期12億円0億円

セグメントの収益と利益指標。利益の定義は会社ごとに異なる。各社の有価証券報告書にある算定方法による。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

企業や官公庁から、AIの開発や衛星データの解析を受ける。作ったAIの利用権を、他社のサービスを通じて提供する形もある。

Ridge-i(5572):誰に売るRidge-i(5572):誰に売る主な客大手の製造業熟練者の技術や勘をAIにする開発の中心AIを組み込む企業AIエンジンの利用ライセンス続く収入官公庁と民間人工衛星のデータの解析自然災害などを見える形にするRidge-i(5572):誰に売るRidge-i(5572):誰に売る主な客大手の製造業熟練者の技術や勘をAIにする開発の中心AIを組み込む企業AIエンジンの利用ライセンス続く収入官公庁と民間人工衛星のデータの解析自然災害などを見える形にする

業績5年

2025年7月期の売上高は13億円、営業利益は2億円、当期純利益は1億円。

2021年7月期から2025年7月期までの5期で、売上高は225%増えた。

Ridge-i(5572):業績5年2021年7月期から2025年7月期。単位は億円。凡例の純利益は当期純利益。売上高2021/74億円2022/710億円2023/78億円2024/711億円2025/713億円営業利益・純利益2021/72022/72023/72024/72025/7営業利益2億円純利益1億円Ridge-i(5572):業績5年2021年7月期から2025年7月期。単位は億円。凡例の純利益は当期純利益。売上高2021/74億円2022/710億円2023/78億円2024/711億円2025/713億円営業利益・純利益2021/72022/72023/72024/72025/7営業利益2億円純利益1億円
2021年7月期から2025年7月期。単位は億円。凡例の純利益は当期純利益。

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7月期が15.4%、2024年7月期が18.2%。掲載した収益と利益の関係を示す割合だ。事業ごとの採算や他社との違いは、事業構成と利益の定義を合わせて読む必要がある。

Ridge-i(5572):営業利益率の推移Ridge-i(5572):営業利益率の推移営業利益 ÷ 売上高15.4%2024年7月期 18.2%−2.8%直近の推移-25.0% → 15.4%2021年7月期から2025年7月期の推移Ridge-i(5572):営業利益率の推移Ridge-i(5572):営業利益率の推移営業利益 ÷ 売上高15.4%2024年7月期 18.2%−2.8%直近の推移-25.0% → 15.4%2021年7月期から2025年7月期の推移

数字を読むときの注意点

当期の報告にはデジタルマーケティングが含まれるが、期末には該当子会社を売却してAI事業のみの構成になっている。期中の売上と期末の会社構成を区別し、過去との比較では対象期間・範囲をそろえる。

会社の大きさ

従業員数は39人。本社は千代田区大手町1-6-1。決算期は7月。売上高を従業員数で割ると、1人あたり3,333万円になる。

Ridge-i(5572):会社の大きさRidge-i(5572):会社の大きさ従業員1人あたりの売上高(万円)3,333万円13億円 ÷ 39人Ridge-i(5572):会社の大きさRidge-i(5572):会社の大きさ従業員1人あたりの売上高(万円)3,333万円13億円 ÷ 39人

何に左右される

個別のAI開発と保守、ライセンス提供が収入につながる。課題を整理する専門家と開発技術者、データ解析や運用の体制に費用がある。

Ridge-i(5572):何に左右されるRidge-i(5572):何に左右される効くものAI開発の案件相談から開発まで売上の中心保守とライセンス作ったAIを使い続ける積み上がる収入人の組み合わせAIと技術と業務に通じた人受けられる量扱えるデータの種類画像・動画・音声・数値解ける問いの幅Ridge-i(5572):何に左右されるRidge-i(5572):何に左右される効くものAI開発の案件相談から開発まで売上の中心保守とライセンス作ったAIを使い続ける積み上がる収入人の組み合わせAIと技術と業務に通じた人受けられる量扱えるデータの種類画像・動画・音声・数値解ける問いの幅

この会社の技術

画像や動画を高い精度で見分けるディープラーニング。一つの手法では解けないものには、画像と音声と数値のように複数の種類のデータと複数の手法を組み合わせるマルチモーダルAIを使う。データを取るためのセンサーの選び方も含めて組み立てる。

この会社を読む言葉

  • ディープラーニング:人の神経の仕組みをまねた、データから学ぶAIの手法
  • マルチモーダルAI:複数の種類のデータと複数の手法を組み合わせたAI
  • PoC:本格的に作る前に、実現できるかを小さく試すこと

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。

ここへつながる図鑑

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)。 連結の値が3期に満たないため提出会社(単体)の値。 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7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 2026-11-07。編集方針

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