掲示板のコメントはすべて投稿者の個人的な判断を表すものであり、
当社が投資の勧誘を目的としているものではありません。
-
378(最新)
カメコンは高値掴みだったが、損切ったらそれで終わり
子会社はギディアとメイズだが
メイズは実働部隊ということで良いとしても、ギディアなんて収益に結び付きそうにないのになんで子会社にしたのか
大企業なら会社のイメージアップといった広報効果で理解できるが
ここみたいな上場間もない零細には道楽が過ぎた -
375
赤字で配当はあかんやろ・・・
-
373
4000万ほど回収不能見込みとのことだが
これは数字に現れた分だけですからねえ -
372
今回のはだいぶ影響しそうですね
-
371
>連結子会社の解散に伴う債権の取立不能のおそれに関するお知らせ
踏み倒されたんか
あきまへんなあ -
「金融教育から世界の経済教育プラットフォームへ」
子供向け金融教育の話を、世界規模の経済教育へ発展できないかという願望仮説です。単なる金融教育ゲームではなく、世界の子供たちが経済を体験し、国や地域の違いを比較できる仕組みを考えています。
【世界展開への5段階】
① 日本で実証する
仮想企業の経営者や投資家となり、仕入れ、販売、利益、賃金、配当、投資、インフレなどを体験する。
② ギックスの既存事業を応用する
Mygruで体験の場を作り、セマンティックレイヤーでデータを整理し、AIPで判断と結果を分析する。AIは正解を決めるのではなく、人間が考える材料を提供する。
③ 海外へ展開する
通貨、物価、賃金、金利、為替、購買力など、国ごとの経済事情を取り入れる。同じ仮想企業でも国によって経営結果が変わることを学ぶ。
④ 世界の学習データをつなぐ
各国の学習結果を比較・分析し、教育内容の改善に活用する。
⑤ 継続型サービスへ発展させる
学校、金融機関、企業、自治体などと連携し、多言語対応や学習分析、利用ライセンスなどを組み合わせた事業を目指す。
【ギックスへの期待】
体験する、データを集める、意味を整理する、AIで分析する、人間の判断を改善する。
この循環を世界へ広げられれば、教育分野の社会貢献だけでなく、新しい市場の開拓にもつながるのではないでしょうか。さらに、教育を通じてギックスという会社や、データインフォームドの考え方を知ってもらう機会にもなると思います。金融教育から世界の経済教育へ。AIに判断を任せるのではなく、AIとデータで人間の判断力を育てる。
※現在のギックスの教育事業を示すものではなく、既存事業の応用可能性についての個人的な願望仮説です。 -
「インフレ時代に必要な金融教育、子供の頃からお金と投資を学ぶ社会へ」
最近の子供たちは、インフレという言葉をどこまで理解しているのでしょうか。
物価上昇は買い物で感じても、お金の価値や購買力がどう変化するのか、学ぶ機会はまだ少ないのかもしれません。
【現状認識】これからは貯蓄だけでなく、企業の売上・費用・利益・配当の仕組みを理解する金融教育も大切だと思います。投資は株価を当てることではなく、企業や社会の価値を理解し、自分で判断する力を育てることです。
【願望仮説】ギックスのデータインフォームドやAI活用の知見を、将来的に金融教育へ応用できないでしょうか。仮想企業を題材に、利益の仕組み、インフレ、購買力、配当、複利や投資リスクを体験できる教材です。
【ギックスへの期待】企業の経営改善を支援するデータ・AIの知見を、次世代の学びにも広げてほしいです。インフレに負けないために、子供の頃からお金の価値を理解し、資産形成を自分で考える社会へ。
※金融教育への応用は個人的な願望仮説です。 -
「ギックスの成長を左右する、データ資産の再利用と継続収益化」
データ活用を企業の競争力に変え、継続的な収益につなげられるのか。ここが成長の本質だと考えています。DatabricksのConsulting&SIパートナー認定やLINEヤフーのコンソーシアムへの参画など、事業展開には新たな動きがあります。一方、1Qは営業赤字となり、通期予想は売上高30億円、営業利益1億円を据え置いています。今後は利益を生み出す仕組みが重要です。
【願望仮説:成長を左右する3つの条件】
① データ資産とノウハウの再利用
案件ごとの経験をその場限りで終わらせず、分析手法、プログラム、データモデル、業務テンプレートとして蓄積できるか。過去の知見を次の案件に再利用できれば、開発時間や提供コストを抑え、社員個人の経験を会社全体の知的資産に変えられる可能性があります。
② AIを企業の意思決定と実行につなげる
重要なのは分析結果ではなく、それを経営判断や現場の行動にどう反映するかです。データ分析から業務実装、効果検証、次の改善まで支援できれば、単発案件を超えた顧客価値を提供できると考えます。
③ 継続収益化と利益率の改善
データ基盤の運用、分析モデルの更新、AIの改善などを継続サービスとして提供できれば、導入後も収益を積み上げられる可能性があります。さらに、知見の再利用で提供コストを抑えられれば、売上成長を利益成長につなげられます。
【3つの条件がつながったとき】
知見を蓄積する → 再利用で生産性を高める → 顧客の意思決定と業務を変える → 継続サービス化する → 利益を積み上げる。
これが私の考えるギックスの成長サイクルです。今後の決算では、分析資産の再利用、業務実装の成果、継続収入の拡大、営業利益率の改善を確認したいと思います。AI市場の成長だけでは競争優位は決まりません。
個人の経験を会社の知的資産に変え、その資産を顧客価値と継続収益に変えられるか。ギックスが案件数や社員数の拡大だけに頼らない事業モデルへ進化できるのか、長期的な視点で見ていきたいと思います。
※公表資料に基づく業績・事業展開と、個人的な願望仮説を分けた考察です。将来の業績や株価を保証するものではありません。投資判断は各自でお願いします。 -
360
2030年の上場基準大丈夫?
配当だけが心配です。 -
359
ほとんど取引されてないガナ
-
354
まだ値が付かない・・・どうなるのか?
-
347
ここの配当、GoogleのAIだと一桁違う気がするんだけど、、
-
342
tkh*****
強く買いたい
8月24日 20:11
減配のリスクがあるので見向きもされないのでしょうか。私は持ち続けますが…
-
340
tkh*****
強く買いたい
8月23日 18:41
配当利回り6パーセント!
何で人気ないの?
もっと買われろ!!! -
私の願望仮説ですが、現在、ギックスといえば「マイグル」の認知が強い。マイグルの国内外展開とは別に、AIPやデータに意味を与えるレイヤーが大きな成長軸になるのではないか。マイグル=人を動かす AIP=企業の判断を変える データ活用基盤=AIが使える形に整える マイグルが「入口」だとすれば、その先にはAIとデータを企業の意思決定や現場業務に組み込む世界がある。もしこの循環が確立すれば、ギックスは単なるデータ分析会社ではなく、「あらゆる判断をデータインフォームドにする会社」へ進化する可能性があるのではないか。マイグルの成長+AIPの成長。その間をつなぐデータ活用基盤の成長。この三つが同時に進む未来を、私は願望仮説として見ています。
-
337
砂金の中の砂金は砂金じゃね?
-
私の願望仮説ですが、AI・フィジカルAI時代に面白いのは、新しい技術をゼロから生み出すことだけではないと思っています。M&Aによって異なる技術・データ・人材を取り込み、企業に蓄積された業務・計測・検査・生産データから、まだ十分に評価されていない価値を掘り起こす。「とらえる」→「データ化する」→「意味を与える」→「AIで発見する」→「鑑定する」→「検証する」→「信頼できる価値に変える」ここでいう「鑑定」は、別の技術・産業・用途から見直すこと。M&A × データ × AI × 鑑定 × 検証。既存技術やデータに眠る「砂金の中の砂金」が、新しい企業価値として見える未来を願っています。ギックスのAI・データアセットの蓄積と再利用が、その価値発掘につながる未来を、願望仮説として見ています。
-
335
決算出ても書き込みナシ(笑)
配当継続できそうで良かった -
334
2026.08.06
ギックス、DatabricksのConsulting & SIパートナーに認定 ―データとAIを業務・意思決定につなぐ支援体制を強化―
株式会社ギックス(本社:東京都港区、代表取締役CEO:網野知博、以下:当社)は、データとAIの企業であるDatabricks(本社:米国カリフォルニア州サンフランシスコ)のConsulting & SIパートナーに認定されたことをお知らせいたします。
本認定を受け、当社はDatabricksを活用した専門的なコンサルティングをはじめ、企業データ基盤の構築・高度化や、データ・AIの業務実装に関する支援を一層強化してまいります。
■パートナー認定の背景
企業におけるデータ・AI活用ニーズは、個別業務の改善にとどまらず、全社的な事業や業務の変革へと広がっています。その実現には、多様なデータを活用できる基盤の整備に加え、データやAIを実際の業務や意思決定に組み込むための仕組みづくりが重要になっています。
当社はこれまで、データ分析を起点に、戦略策定、業務改革、データ基盤・システムの構築までを一気通貫で支援してきました。
今回、データ管理から分析、AI活用までを統合的に支えるDatabricksのプラットフォームと、当社が培ってきた知見を組み合わせ、企業のデータ・AI活用をより強力に支援することを目的に、パートナー認定を取得いたしました。 -
331
簡潔にしましょう。一言で何?
読み込みエラーが発生しました
再読み込み
雨雨ふれふれ
ケンタ
ひろ
中赤外センサー推しメン
718*****
Hai
dai*****
ebf*****
yos*****
llI*****