不動産売買や賃貸管理を手がけるランドネットが、右肩上がりの拡大を続けている。 ランドネットを立ち上げたのは、今も代表取締役を務める榮章博氏。2浪の末、中央大学法学部に進学して大学4年生から司法試験の勉強を始めるが、27歳で合格を諦めた。 先輩に声をかけられる形で入ったのが不動産の世界だ。1987年に入社した大京グループで経験を積んだのち、1998年にサンクスレーベンを挟んで1999年に起業。ランドネットを設立した。 大京住宅流通(現・大京穴吹不動産)では業務フローをシステムでマニュアル化する仕事に取り組んだ。この経験を活かし、ランドネットでは不動産会社でありながらシステムの提供も行った。当初から経営は黒字だったという。
キッズスターが8月23日、東証グロース市場への新規上場を承認された。上場日は9月26日を予定している。 主力サービスとして手がける『ごっこランド』は2013年、アイフリークモバイル社の知育アプリ事業部門で誕生。その翌年にはクックパッドの100%出資を受けて法人化したが、2016年にMBOによる独立を果たした。 Finboard 2021年、2012〜2016年にクックパッドを経営していた穐田誉輝氏が経営する「くふうカンパニー」の連結子会社に。現在も株式の約45%をくふうカンパニー、約36%を穐田氏個人が握っている。
2020年6月11日、ホームセンター業界を揺るがす発表がありました。
大井競馬場などを運営する「東京都競馬」について見ていきたいと思います。
今週、発表された日本企業3社の決算についてまとめます。
今回の記事では、直近3ヶ月で株価が大きく上昇したIT関連企業の中から、5社をピックアップしてご紹介します。5社の事業展開を個別に見ていくと、そのアプローチは実に多様ですが、いずれも現代社会が抱える課題やニーズを捉え、事業を成長させている様子がうかがえます。「今、世の中で何が起きているのか」を映し出す5社の取り組みに、ぜひご注目ください。 人手不足を背景にBtoB決済が急伸「ネットプロテクションズHD」 まず一社目は、後払い決済(BNPL)のパイオニアであるネットプロテクションズHD(7383)です。2000年の創業以来、Eコマース市場の拡大と共に事業を成長させ、購入者が商品を確認後に代金を支払う「NP後払い」を国内で初めて事業化しました。
東京ディズニーリゾートを運営する「オリエンタルランド」(証券コード:4661)が決算を発表しました。
今回はゴルフを1人で予約できるサービスを運営している「バリューゴルフ」について見ていきたいと思います。
3月22日にまん延防止等重点措置が全面解除され、徐々にアフターコロナに向けた企業活動が始まりつつある。一方で、ロシアのウクライナ侵攻により、業績に大きく影響した業界もあった。 たとえば今月に発表された総合商社決算では、伊藤忠商事、三井物産、丸紅、住友商事が過去最高益を叩き出した。金属や鉄鋼、天然ガスなどの価格上昇で資源分野が軒並み好調となった結果である。こうした資源銘柄は5月以降の決算でも次々に好決算を発表すると想定される。
今回のエントリでは、もはや多くの日本人にとって無くてはならない存在となった「セブンイレブン」創業の歴史についてまとめてみたいと思います。
本記事では、国内のレジャー・観光業界において、突出して利益率の高い関連企業5社を紹介します。ビジネスホテルから複合リゾート施設に至るまで、各社がどのようなビジネスを展開し、強固な収益基盤を実現しているのかを紐解いていきます。 高収益の開発モデル「ABホテル」 まず1社目に紹介するのは、ビジネスホテル事業を展開するABホテル(6565)です。1999年11月に愛知県安城市でフランチャイジーとしてホテル運営を開始し、2014年10月の会社分割による設立を経て、2017年12月に上場しました。 現在は「ABホテル」の名称で、全国の駅前や主要インターチェンジ付近を中心に36店舗を展開しています。主要顧客であるビジネス客の需要を取り込み、1店舗120室で投資コストを7.5億円に抑えたパッケージを、競合の少ない地域へ出店するという独自の戦略を構築してきました。
今回はシリコンバレーの歴史をさらに遡り、「谷」の土壌となったスタンフォード大学とヒューレットパッカードの発祥についてまとめてみたいと思います。 「シリコンバレー」の始まりはショックレー研究所からですが、その前からすでに「ラジオバレー」とも言うべき土壌が存在しました。
国内のレジャー・リゾート市場は、インバウンド需要の力強い回復を追い風に、大きな変革期を迎えています。 各社は、大規模な新規開発や既存施設の高付加価値化によって、唯一無二の体験価値を創出する動きを加速させています。同時に、「リゾート×メディカル」といった独自モデルの構築や 、M&Aによる事業規模の拡大 、グリーンシーズン開発による収益の多角化など、持続的成長に向けた多様な戦略が展開されています。 本稿では、活況な市場で独自の強みを発揮するリゾート関連企業を分析し、各社の戦略とポテンシャル、事業上のリスクを解説します。 独自の世界観で人々を魅了し続けるテーマパークの巨人「オリエンタルランド」
中国企業について調べたいという思いがあり、中国株二季報を買ってみました。 アメリカ企業の場合、一見すると知らない会社でも中身を知ると「お、あの製品作ってる会社じゃん」ということがよくありますが、中国企業の場合だとなかなかそうはいきません。
今回ご紹介するのはWaste Managementという米国企業。社名の通り廃棄物の管理ソリューションを手掛け、株式市場においても長い人気を誇っている会社だ。 創業は1893年にさかのぼる。オランダ移民だったハーム・ホイジンガが、シカゴで馬車を使ったゴミ収集事業を始めたのが最初だ。 1968年には孫のウェイン・ホイジンガが投資家を引き入れ、事業拡大を目論んだ。世は大量生産・大量消費の時代に突入、生み出されるゴミの量は以前とは比べ物にならないほど増えていた。
世界でメディアコングロマリットといえば、コムキャストや最近米通信のAT&Tが買収に関心を示しているタイム・ワーナー、ウォールストリートジャーナルを傘下にもつニューズ・コーポレーション、メディア王ルパート・マードックが率いる21世紀フォックスなどがあります。 その中でもウォールとディズニーはComCastに次いでレベニューベースで世界で最も大きいメディアコングロマリット企業なのです。2016年決算の売上は約5兆5000億円の規模で、日本で同じくらいの売上規模の会社はMUFGや東芝あたりの規模になります。
アメリカのサウスランド社に派遣されたセブンイレブン・ジャパンの創業メンバーたちは、現地で夜ごとに集まって「学んだことを日本でどうやって生かすか」について議論を重ねていました。
今回は、営業利益率20%超を誇る教育関連企業5社をピックアップし、それぞれのビジネスモデルと収益構造を紹介します。5社に共通して浮かび上がるのが、広告宣伝費を極限まで抑えた集客モデルの存在です。口コミや自然流入、圧倒的な実績に裏打ちされたブランド力が新規顧客を呼び込む構造が確立されており、獲得した顧客を高い継続率で繋ぎ止めるサブスクリプションやストック型の収益設計が、利益率の高さに直結しています。 各社がどのような仕組みでその収益性を実現しているのか、具体的な数値とともに見ていきましょう。 卒業生が語る口コミが収益を回す「プログリット」 まず1社目に取り上げるのは、英語コーチング事業を手がけるプログリット(9560)です。2016年9月に東京・銀座で創業し、英語を「教える」のではなく「伴走する」というアプローチを武器に成長を続け、2022年9月に東京証券取引所グロース市場へ上場を果たしました。
看板フランチャイズの劇場公開作が、2本続けて期待を下回りました。それでもThe Walt Disney Company(ディズニー)の2026年4〜6月期決算は事前の会社計画を上回り、通期見通しも維持。就任5カ月のジョシュ・ダマロCEOにとって、「映画の当たり外れに揺れない会社」を市場に示す四半期となりました。 底流にあるのは、1つの物語を劇場・配信・小売・テーマパークで何度も売る円環構造です。決算説明会では、園内の割引施策への疑念や「配信をやめてライセンス業に戻らないのか」という根源的な問いがアナリストから相次ぎ、経営陣が一つひとつ反論する攻防の場となりました。 数字は経営陣に味方しました。セグメント営業利益は前年比21%増、テーマパークを含むExperiences部門は売上高100億ドルで4〜6月期の過去最高を更新。懸案だった動画サブスクリプションも営業利益率が13%に達しています。
PowerFleetが発表した2026年3月期(2025年4月〜2026年3月)通期決算は、売上が前年比22%増と伸び、本業の採算も大きく改善しました。あらゆるデータをAIが生み出せると言われる時代に、市場がいま評価しているのは「AIには作れないデータ」を持つ会社です。企業のトラックや倉庫にカメラとセンサーを取り付け、現場の安全をAIで見張る——聞き慣れない名前の、この会社でした。 2年前、PowerFleetは同業を買い集めて規模を作り、その規模を技術の差別化に投資すると掲げました。買収を重ねて大きくなった会社が、現場の混乱で本業の勢いを失う例は少なくありません。ところがこの会社は、いまもっとも勢いのある領域を二つに絞り、そこへ資源を寄せています。倉庫の中の安全と、トラックの運転を見張るAIの映像です。 広げた規模とデータは、これまで届かなかった相手への扉を開きつつあります。世界有数の大企業が次々と顧客になり、一国の政府までもが大型の案件を委ねるようになりました。ほんの数年前には、見向きもされなかったであろう相手です。無名だった会社の立ち位置が、静かに変わり始めています。 では、その「AIには作れないデータ」とは、いったい何なのでしょうか。自前でAIを動かせるはずの世界的企業までもが、なぜ無名のこの会社に頼るのでしょうか。その答えは、ソフトウェアの外側——倉庫やトラックという物理の現場で起きている変化に結びついています。