情報・通信業業界基礎ガイド
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- まず見る1. 業界概観
- 次に読むSaaSセグメント別AI脅威マップ
目次
- 1. 業界概観
- 2. 業界内の主要セグメント
- 3. バリューチェーン
- 各段階の付加価値配分
- 4. 主要専門用語
- 5. 業界の歴史と構造変化
- 1985-1995: 通信自由化と PC 産業の勃興
- 1995-2010: インターネット革命と通信キャリア再編
- 2010-2020: スマホ・クラウド・SaaS の時代
- 2020-2026: 生成 AI・5G CAPEX・SaaS 成熟・SIer 再編
- 6. 業界構造のポイント(投資視点)
- 6-1. 参入障壁
- 6-2. 収益ドライバー
- 6-3. 規制リスク
- 6-4. 評価指標の選び方
- 7. サブ業態の詳細
- 8. 規制・技術トレンド
- 8-1. 規制動向
- 8-2. 技術トレンド
- 8-3. 今後3年の展望
- 9. 投資視点
- なぜ今この業界か
- 誰が勝つか(注目銘柄候補)
- 業界全体のリスク
- 機会と脅威マトリクス
- 10. 用語集・出典
- 専門用語集(追加)
- 出典
- 関連レポート
情報・通信業業界基礎ガイド
作成日: 2026-05-16 | TOPIX-17: 情報通信・サービスその他 | データ源: EDINET 有報(FY2023〜FY2025最新)+ 総務省・経産省・矢野経済研究所等
1. 業界概観
EDINET 業種分類「情報・通信業」(業種コード 5250)は、東証 33 業種のうち時価総額規模で最大級のセクターであり、TOPIX-17 では「情報通信・サービスその他」に対応する。
電気通信事業者(NTT・KDDI・ソフトバンク等の通信キャリア)、放送事業(民放キー局・WOWOW 等)、新聞・印刷出版(出版・印刷大手)、ソフトウェア開発・SI(SIer/SaaS/受託開発)、ネットサービス・プラットフォーム(楽天・Z ホールディングス・サイバーエージェント等)と、5 つの大きく異なる業態を内包する複合セクターである。
業界全体の国内売上高規模は約 50 兆円超(総務省 情報通信白書 2026)。
内訳は通信キャリア事業(固定+移動通信)が約 12 兆円、放送が約 3.5 兆円、ソフトウェア・情報処理サービスが約 18 兆円、インターネット附随サービスが約 11 兆円、新聞・出版が約 5 兆円の構成。
生成 AI の台頭、5G→6G への CAPEX サイクル、SaaS の Rule of 40 ベンチマーク、SIer の人月単価上昇、メディアの広告ビジネス縮小と OTT 台頭などが業態ごとに進む構造変化が、本セクターの最大の特徴である。
主要プレイヤーは業態ごとに分かれる。
通信キャリアでは NTT(9432)・KDDI(9433)・ソフトバンク(9434)の 3 社で固定+移動の市場の 9 割超を占める寡占構造。
SIer では NTT データ(9613)・富士通(6702)・NEC(6701)・野村総合研究所(4307)・大塚商会(4768)等が大手で、IT 投資需要の DX 局面では生産性指標(一人当たり営業利益)が評価軸となる。
SaaS ではオービック(4684)・サイボウズ(4776)・ラクス(3923)・freee(4478)等が ARR ベースで評価され、Rule of 40・NRR・Magic Number 等の SaaS 専用 KPI で投資判断される。
ネットサービスでは楽天グループ(4755)・Z ホールディングス(4689、現 LY コーポレーション)・サイバーエージェント(4751)・メルカリ(4385)等が広告・EC・通信・金融の事業統合戦略を取る。
放送は東宝(9602)等のコンテンツ事業者と隣接するが、本ガイドでは民放キー局(フジ・メディア HD・日本テレビ HD・TBS HD・テレビ朝日 HD・テレビ東京 HD)を放送として扱う。
本セクターの投資視点での特色は3つ。
第一に、業態ごとに評価指標が大きく異なる(通信は EV/EBITDA + DPS 利回り、SaaS は EV/Sales + Rule of 40、SIer は PER + 一人当たり営業利益)ため、セクター全体を単一倍率で比較することができない。
第二に、規制の影響度合いが業態で大きく違う(通信キャリアは電気通信事業法・電波法の影響を直接受け、SaaS は個人情報保護法・GDPR の越境データ規制を受け、放送は放送法・電波法を受ける)。
第三に、SaaS と SIer の境界、SIer と IT コンサルの境界、放送と OTT の境界が AI 時代に曖昧化しており、サブセグメント単位での精緻な分析が不可欠である。
サブ業態の詳細は本ガイドの第7章および以下の詳細版ガイドを参照する。
- SIer業界基礎ガイド_詳細版 — SIer の6分類・ビジネスモデル・主要プレイヤー
- ソフトウェア開発業界基礎ガイド_詳細版 — SaaS・パッケージ・受託開発の構造
- MarTech業界基礎ガイド_詳細版 — MA/CRM/CDP/Email/広告 配信の業界マップ
2. 業界内の主要セグメント
| セグメント | 国内市場規模(概算) | 代表企業 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 通信キャリア(固定+移動) | 約12兆円 | NTT、KDDI、ソフトバンク | 寡占。ARPU × 加入者数で売上が決まり、5G CAPEX サイクル下で設備投資/EBITDA 比率が高い。インカム株扱い |
| 放送 | 約3.5兆円 | 民放キー局5社、WOWOW、スカパー JSAT | 広告収入主体。OTT 台頭で構造的減収。コンテンツ IP の二次活用が成長軸 |
| 新聞・印刷出版 | 約5兆円 | 凸版印刷(TOPPAN)、大日本印刷(DNP)、講談社、KADOKAWA | 印刷は事業多角化(電子・半導体パッケージ等)で再評価。出版は電子化・IP メディアミックスへ |
| SIer(システム受託開発) | 約9兆円(受託SI市場) | NTTデータ、富士通、NEC、野村総研、SCSK、TIS、BIPROGY、伊藤忠テクノ | 人月 × 単価 × 稼働率で売上が決まる労働集約型。利益率 5-15% が標準 |
| SaaS / パッケージソフト | 約3兆円(SaaS)+ 約3兆円(パッケージ) | オービック、サイボウズ、ラクス、freee、マネーフォワード | ARR/NRR/Rule of 40 で評価。営業利益率 30-65% の高収益型 |
| ネットサービス(広告・EC・プラットフォーム) | 約11兆円 | 楽天、LYコーポレーション、サイバーエージェント、メルカリ、リクルートHD | 広告は GAFAM との競争激化、EC は物流コスト、ペイメントは規制対応が論点 |
| MarTech(マーケティングツール) | 約2,000億円(日本) | プレイド、HENNGE、サイボウズ、ユーザーローカル、PR TIMES | MA/CDP/CRM/Email/SFA 等の細分化セグメント。グローバル CAGR 11-30% の成長領域 |
セグメント間の境界は AI 時代に曖昧化が進んでいる。
SaaS が SI 機能を内包する例(freee の導入支援)、SIer が自社プロダクトを持つ例(オービック・SCSK)、ネット企業が通信を持つ例(楽天モバイル)など。
投資視点では「主収益源がどのモデルか」で評価指標を選ぶ。
3. バリューチェーン
graph LR
subgraph 上流_インフラ_技術
A1[半導体_デバイス]
A2[クラウド基盤<br/>AWS/Azure/GCP]
A3[通信インフラ<br/>基地局/海底ケーブル]
end
subgraph 中流_プラットフォーム_開発
B1[OS_ミドルウェア]
B2[SaaS_パッケージ]
B3[受託SI開発]
B4[通信キャリア]
B5[放送局_出版社]
end
subgraph 下流_サービス_配信
C1[広告配信<br/>MarTech_DSP]
C2[EC_決済]
C3[コンテンツ配信<br/>OTT_電子書籍]
C4[エンタープライズIT利用]
C5[コンシューマー利用]
end
A1 --> B1
A2 --> B2
A2 --> B3
A3 --> B4
B1 --> B2
B1 --> B3
B2 --> C4
B3 --> C4
B4 --> C5
B5 --> C1
B5 --> C3
C1 --> C5
C2 --> C5
C3 --> C5
各段階の付加価値配分
| 段階 | 主要プレイヤー | 利益率水準 | 参入障壁 |
|---|---|---|---|
| 上流(半導体・クラウド・通信インフラ) | TSMC、AWS、NTTドコモ等の周波数保有事業者 | 営業利益率 20-40%(クラウド)/ 10-20%(通信) | 極めて高い(資金・規制・技術蓄積) |
| 中流(OS・SaaS・SI・放送) | マイクロソフト、オービック、NTT データ、フジ HD 等 | 5-65%(SaaS 高、SIer 低、放送中) | 中-高(SaaS は技術・ブランド、SIer は人材) |
| 下流(広告・EC・コンテンツ配信・利用) | 楽天、サイバーエージェント、メルカリ、各エンタープライズ顧客 | 0-15%(広告/EC)/ 利用側はコスト | 低-中(プラットフォーム独占がなければ参入容易) |
投資視点では「上流に近いほど寡占的で高収益、下流に近いほど競争激しく利益率低い」が原則。例外は SaaS(中流だが高収益)と通信キャリア(上流の周波数保有で寡占)。
4. 主要専門用語
| 用語 | 読み | 定義 |
|---|---|---|
| ARR | エーアールアール | Annual Recurring Revenue。SaaS の年間継続収益。MRR × 12 が基本式 |
| NRR | エヌアールアール | Net Revenue Retention。既存顧客の翌年売上 / 当年売上。110% 超が優良 SaaS の閾値 |
| Rule of 40 | ルール・オブ・フォーティ | SaaS の評価ベンチマーク。売上成長率 + EBITDA マージン ≥ 40% が健全水準 |
| Magic Number | マジックナンバー | SaaS の営業効率指標。新規 ARR / 前期 S&M 費用。1.0 超が優良 |
| CAC Payback | キャック・ペイバック | 顧客獲得コスト回収月数。CAC / 月次粗利。12 か月以内が優良 |
| ARPU | エーアールピーユー | Average Revenue Per User。1ユーザーあたり月間平均収入。通信キャリアの売上 KPI |
| 人月 | にんげつ | 1人が1か月働く工数単位。SIer の売上 = 人月 × 単価 × 稼働率の基本式 |
| 稼働率 | かどうりつ | エンジニアの実稼働時間 / 総労働時間。95-98% が SIer の頭打ち水準 |
| MRR | エムアールアール | Monthly Recurring Revenue。月次継続収益 |
| Churn | チャーン | 解約率。月次 1% / 年間 10% が SaaS の警戒水準(年間 5% 以下が優良) |
| 5G CAPEX サイクル | ファイブジー・キャペックス・サイクル | 5G 基地局投資の集中期(2020-2025)と償却期(2025-2030)。設備投資/EBITDA 比率の変動要因 |
| EV/EBITDA | イーブイ・イービットダー | Enterprise Value / EBITDA。通信・放送・SIer の標準評価指標 |
| EV/Sales | イーブイ・セールス | Enterprise Value / Sales。SaaS の標準評価指標(PER が使えない高成長期) |
| OTT | オーバー・ザ・トップ | インターネット経由の映像配信。Netflix・Disney+・Amazon Prime Video 等。従来の放送・有料 CATV の代替 |
| MarTech | マーテック | Marketing Technology。MA/CRM/CDP/SFA/広告配信 等のマーケティング技術領域 |
| MA | エムエー | Marketing Automation。マーケティング業務の自動化ツール。HubSpot、Marketo 等 |
5. 業界の歴史と構造変化
1985-1995: 通信自由化と PC 産業の勃興
1985 年の電電公社民営化(NTT 発足)と通信自由化(第二電電・日本テレコム・KDD の参入)で、独占から競争への転換が始まった。
同時期に PC ダウンサイジングが進行し、富士通・NEC・日立等のメインフレーマーが PC・サーバー事業を本格化。
SIer の原型である「メーカー系子会社」(富士通系の富士通システムインテグレーションラボラトリーズ、NEC 系の NEC ソリューションイノベータ等)がこの時期に整備された。
1995-2010: インターネット革命と通信キャリア再編
1995 年の Windows 95 発売以降、インターネット普及が一気に進み、通信は固定電話から ADSL → 光ファイバー、移動通信は 2G → 3G → 4G へと世代交代。
通信キャリアは複数回の再編を経て、NTT グループ(NTT 東西+ドコモ+コミュニケーションズ)・KDDI(旧 DDI+IDO+KDD 統合)・ソフトバンクの 3 強寡占に収斂した。
SI の世界では金融・公共の大型基幹システム案件(メガバンク統合・年金システム等)が SIer の収益の柱となり、NTT データ・野村総合研究所・伊藤忠テクノ等のユーザー系が頭角を現した。
ネットサービスは楽天・Yahoo!・サイバーエージェント等が黎明期を迎え、広告ビジネスがメディアの収益構造を変え始めた。
2010-2020: スマホ・クラウド・SaaS の時代
iPhone(2007)・Android(2008)の登場で移動通信が爆発的拡大、4G(LTE)への移行で動画配信が日常化。
クラウド(AWS 2006 GA、Azure 2010 GA、GCP 2011 GA)の成熟で、企業 IT はオンプレからクラウドへ移行し始め、これに伴って SaaS(Salesforce、Workday、ServiceNow 等)が大手企業の標準ツールとなった。
日本では同時期にオービックがクラウド ERP「OBIC7」で成長軌道に入り、サイボウズ・ラクス・freee 等の SaaS 専業が東証マザーズ(現グロース)から本則上場へ昇格。
SIer は人月ビジネスからの脱却を模索し、リカーリング比率引き上げ・パッケージ開発・コンサル機能強化へと舵を切った。
放送は OTT 台頭で構造的減収局面に入り、ネット広告に追い抜かれた(2019 年)。
2020-2026: 生成 AI・5G CAPEX・SaaS 成熟・SIer 再編
コロナ禍(2020-2022)で DX 需要が一気に顕在化し、SaaS・SIer・クラウドの売上が急拡大。
同時期に 5G 商用化が始まり、通信キャリアの設備投資/EBITDA 比率が一時的に 25-30% へ上昇(通常 15-20%)。
2022 年 11 月の ChatGPT 公開を機に生成 AI が爆発的普及し、2023-2026 にかけて MarTech・SaaS の機能再定義(AI Native への作り直し)、SIer の生成 AI 案件需要急増、メディアの広告クリエイティブ自動化、コールセンター/BPO の AI 置換などが業界横断で進行している。
SIer は AI による生産性向上で人月単価が上昇(年 +3-5%)し、SaaS は Rule of 40 ベンチマークでの淘汰が進み、ネット企業は広告・EC・通信・金融の事業統合(楽天モバイル、LY コーポレーションの PayPay 統合等)が新フェーズへ。
6. 業界構造のポイント(投資視点)
6-1. 参入障壁
通信キャリアは周波数免許・基地局網・規制(電気通信事業法)の三重の参入障壁により極めて高い。
新規参入は楽天モバイルが唯一の例(2020 年商用化、累積投資 1 兆円超)であり、収益化に苦戦している。
SIer は人材プールと顧客リレーション(特に金融・公共顧客)が障壁。
SaaS は技術蓄積・ブランド・既存顧客のロックイン(データ移行コスト)が障壁。
放送は放送免許・電波法が障壁だが、OTT という外部代替の脅威で構造的に衰退局面。
MarTech はカテゴリーリーダーへの集中(Salesforce、HubSpot、Adobe)が進み、新規参入は AI Native の差別化が必須。
6-2. 収益ドライバー
業態別に大きく異なる:
- 通信キャリア: 売上 = ARPU × 加入者数。ARPU は新料金プラン(楽天との価格競争で減少)、加入者数は MNP(携帯番号ポータビリティ)競争で動く
- SIer: 売上 = エンジニア人数 × 稼働率 × 人月単価 × 稼働月数。生成 AI 普及で単価上昇、稼働率は 95-98% で頭打ち、人数増が主軸
- SaaS: 売上 = ARR = 顧客数 × ARPA × (1 − Churn) + 拡張 ARR。NRR > 110% が優良の閾値
- 放送: 売上 = 広告売上 + コンテンツ売上 + 配信収入。広告は構造的減、コンテンツ二次活用(OTT 配信権)が新収益源
- ネットサービス: 売上 = ユーザー数 × エンゲージメント × マネタイズ率(広告 ARPU、EC 流通額の手数料率、決済流通額の手数料率)
6-3. 規制リスク
- 電気通信事業法(通信キャリア): 改正で楽天モバイル参入を可能にしたが、料金規制・接続料規制は依然強い
- 電波法・放送法(放送): 放送免許・周波数割当の規制
- 個人情報保護法 / GDPR / CCPA(SaaS・ネットサービス): 越境データ移転規制が SaaS の海外展開を制約
- AI 開発ガイドライン(経産省 / EU AI 法): SaaS / 生成 AI 関連の規制リスクが急速に立ち上がっている
- 労働基準法(SIer の長時間労働問題): SIer の人月単価上昇圧力の一因
6-4. 評価指標の選び方
| 業態 | 第一指標 | 補助指標 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 通信キャリア | EV/EBITDA | DPS 利回り、設備投資/EBITDA | 設備投資が重く減価償却が大きいため EBITDA で均す。インカム株扱い |
| SaaS | EV/Sales | Rule of 40、NRR、Magic Number | 高成長期は PER が使えない(投資先行で利益薄い) |
| SIer | PER | 一人当たり営業利益、稼働率 | 利益率が安定(5-15%)し PER で評価可能 |
| 放送 | EV/EBITDA | PER、コンテンツ IP の含み益 | 構造的減収でも CF は出る。資産 NAV も評価軸 |
| ネットサービス | SOTP(事業別評価) | PER、EV/EBITDA、PSR | 広告・EC・通信・金融の事業ポートフォリオを分解評価 |
| MarTech | EV/Sales | Rule of 40、ARR 成長率 | SaaS と同じ評価軸。グローバル CAGR が高くプレミアム評価 |
7. サブ業態の詳細
本ガイドは情報・通信業全体の俯瞰を目的とする。各サブ業態の構造・主要プレイヤー・財務比較・KPI の詳細は以下を参照する。
- SIer業界基礎ガイド_詳細版 — SIer の6分類(メーカー系/ユーザー系/財閥系/独立系/外資系/IT流通)・主要 10 社財務比較・人月ビジネスの利益構造
- ソフトウェア開発業界基礎ガイド_詳細版 — SaaS・パッケージ・受託開発の収益モデル・ARR/NRR 等の SaaS KPI 詳細
- MarTech業界基礎ガイド_詳細版 — MA/CRM/CDP/Email/広告配信の業界マップ・グローバル市場規模・主要プレイヤー
- FP&Aの勘所(本フォルダ) — 情報・通信業共通の FP&A カード 7 項目
- FP&Aの勘所_SaaS_SIer_詳細版 — SaaS vs SIer の業態別 FP&A 詳細
- FP&Aの勘所_MarTech_詳細版 — MarTech 業界の FP&A 詳細
通信キャリア(NTT/KDDI/ソフトバンク)・放送・ネットサービスは、本セクター内に固有の銘柄レポートが整備され次第追記する(要拡充)。
8. 規制・技術トレンド
8-1. 規制動向
| 制度名 | 公布/施行 | 影響 |
|---|---|---|
| 電気通信事業法改正 | 2023年6月 | 大手キャリアの料金値下げ要請、楽天モバイル参入支援 |
| 個人情報保護法 改正 | 2022年4月 | 越境データ移転規制の厳格化、SaaS の海外展開コスト増 |
| EU AI 法(AI Act) | 2024年5月可決、2026年8月本格施行 | リスクベース規制。日本 SaaS が EU 市場展開する際の対応必須 |
| AI 事業者ガイドライン | 2024年4月(経産省・総務省) | 国内 AI 事業者の自主規制ガイドライン |
| 著作権法 改正(AI 関係) | 検討中 | 生成 AI の学習データに係る著作権論点 |
| 改正放送法 | 2023年5月施行 | NHK のネット業務本格化、民放のネット同時配信容認 |
8-2. 技術トレンド
- 生成 AI の業務組み込み: SaaS は AI Copilot 機能の標準搭載化が進行(Microsoft Copilot、Salesforce Einstein 等)。料金プランの上位ランクとして AI 機能が課金される
- 5G から 6G へ: 2030 年商用化を見据えて 2026 年から各国で標準化議論。通信キャリアの次の CAPEX サイクルの起点
- AI 開発の効率化: GitHub Copilot 等で SIer の生産性が向上(コード生成 30-40% 自動化)。人月単価上昇と人数頭打ちの両立
- エッジコンピューティング: 5G + AI 連携で工場・自動車・ヘルスケアのリアルタイム処理。SIer の新市場
- メタバース・空間コンピューティング: Vision Pro / Quest 3 等の本格化。エンタメ・産業ともに新規需要
8-3. 今後3年の展望
2026 年は生成 AI を組み込んだ SaaS の機能再定義が一巡し、ベンダー淘汰が進む。
Rule of 40 を満たさない SaaS は資金調達コストの上昇で苦境に立つ。
2027 年には SIer の人月単価上昇が顕在化し、生産性指標(一人当たり営業利益)の格差が広がる。
NTT データ・野村総合研究所等のトップ層が優位を確立する。
2028 年には 5G CAPEX サイクルの減価償却負担が通信キャリアの EBITDA を圧迫する一方、6G 投資が始まる。
SaaS は AI Native プロダクトの本格化で、AI Copilot を持たないレガシー SaaS が淘汰される。
MarTech は Salesforce・Adobe・HubSpot の3強体制が固まり、専門領域に特化したベンダーが残存する。
9. 投資視点
なぜ今この業界か
情報・通信業は DX・生成 AI・5G という3つの構造的成長ドライバーを同時に持つ。
一方でセクター内の業態分散度が極めて大きく、業態ごとに評価指標・参入障壁・規制が大きく異なる。
投資視点では「セクター全体に投資」よりも「業態を選んで投資」が機能する。
特に SaaS の Rule of 40 を満たす銘柄(オービック、ラクス等)、SIer の生産性上位(NTT データ、野村総合研究所、SCSK)、通信キャリアの DPS 利回り銘柄(NTT、KDDI)が、それぞれ異なる文脈で投資対象となる。
誰が勝つか(注目銘柄候補)
| 業態 | 銘柄 | コード | 勝ち筋 | リスク |
|---|---|---|---|---|
| SaaS | オービック | 4684 | OBIC7 の高粘着性 + 営業利益率 64% 超 | 競合の AI Native SaaS、後継製品開発負担 |
| SaaS | ラクス | 3923 | 楽楽精算等の SMB SaaS の高 NRR | 人件費インフレ、CAC 上昇 |
| SIer | NTT データ | 9613 | 金融・公共の堅い顧客基盤 + 海外 M&A | 人月単価上昇の限界、生成 AI による単価圧縮 |
| SIer | 野村総合研究所 | 4307 | 金融 IT + コンサル機能 + 自社プロダクト | 金融セクターの IT 投資縮小 |
| SIer | SCSK | 9719 | 住友商事の安定顧客 + 高 ROE | 親会社依存度 |
| 通信 | NTT | 9432 | 国内寡占 + データセンター事業の拡大 | 料金規制、5G 償却負担 |
| 通信 | KDDI | 9433 | au + UQ + povo のマルチブランド + 高 DPS | 楽天モバイルとの料金競争 |
| ネット | 楽天グループ | 4755 | EC + 金融 + 通信のエコシステム | 楽天モバイルの累積赤字、有利子負債 |
| ネット | サイバーエージェント | 4751 | ABEMA + 広告代理事業 | 広告市況、ABEMA の収益化 |
業界全体のリスク
- 生成 AI による業務代替: SIer の下流工程(コーディング・テスト)が AI で代替され、人月単価の下押し圧力
- 規制リスク: AI 規制、個人情報保護規制、デジタル課税の動向
- 金利上昇: 通信キャリアの設備投資コスト、SaaS の DCF バリュエーションへの逆風
- 人材獲得競争: SIer・SaaS 共にエンジニア人件費インフレ(年 +5-10%)が続く
機会と脅威マトリクス
機会 脅威
┌────────────────────────┬────────────────────────┐
│ ・生成AIのSaaS組込 │ ・AI規制(EU AI 法) │
│ ・5G→6G CAPEX サイクル│ ・人件費インフレ │
│ ・DX投資の継続成長 │ ・楽天モバイル価格競争 │
│ ・SIer の単価上昇 │ ・OTT による放送代替 │
│ ・MarTech のグローバル │ ・GAFAM との競争激化 │
└────────────────────────┴────────────────────────┘
10. 用語集・出典
専門用語集(追加)
| 用語 | 定義 |
|---|---|
| SOTP | Sum-of-the-Parts。事業別評価額を合算して企業価値を算出する手法。楽天等の複合体に有効 |
| PSR | Price to Sales Ratio。時価総額 / 売上。高成長 SaaS の評価で EV/Sales と併用 |
| CAGR | Compound Annual Growth Rate。年平均成長率 |
| LTV | Life Time Value。顧客生涯価値。SaaS の単位経済性指標 |
| CAC | Customer Acquisition Cost。顧客獲得コスト |
| MNP | Mobile Number Portability。携帯番号ポータビリティ。通信キャリア間の競争を促進する制度 |
出典
一次情報(レベル1)
- 総務省 情報通信白書 2026: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/
- 経済産業省 DX レポート / 半導体・デジタル産業戦略
- EDINET DB(Cabocia Inc.): 上場各社の有価証券報告書
- 各社 IR 資料(決算説明資料、中期経営計画)
ベンダー情報(レベル2)
- 矢野経済研究所 国内クラウド市場調査
- IDC Japan 国内 SI 市場予測
- JIPDEC 企業 IT 利活用動向調査 2026
- MarketsandMarkets MarTech Report 2025-2030
二次情報(レベル3)
- 日経 COMPASS、日経クロステック
- chiefmartec.com 2025 Landscape
関連レポート
- 業界 FP&A: FP&Aの勘所
- サブ業態詳細: SIer業界基礎ガイド_詳細版 / ソフトウェア開発業界基礎ガイド_詳細版 / MarTech業界基礎ガイド_詳細版
- セグメント分析:
- 横断ナレッジ: FP&Aカード共通スキーマ / KPIツリー / 類似企業比較分析(CCA)
本レポートは情報提供のみを目的としており、投資助言・推奨を構成するものではありません。
財務データは EDINET 有価証券報告書に基づき、単位換算(百万円→億円は 100 で除算)に留意してください。