証券コード 86000 ／ EDINET E23820 ／ 銀行業
この会社の危険信号は検出されていません。
| 決算期 | 売上高（億円） | 純利益（億円） |
|---|---|---|
| 2021/3 | 685 | 99.8 |
| 2022/3 | 682 | 131 |
| 2023/3 | 777 | 142 |
| 2024/3 | 878 | 140 |
| 2025/3 | 951 | 158 |
| 2026/3 | 1,048 | 162 |
| 株主 | 区分 | 株数 | 割合 | 前期比 |
|---|---|---|---|---|
| 日本マスタートラスト信託銀行株式会社(信託口) | 信託口 | 24,267,000株 | 12.63% | ▼ -0.29pt |
| 株式会社日本カストディ銀行(信託口) | 信託口 | 10,154,000株 | 5.28% | ▼ -1.29pt |
| トモニホールディングス従業員持株会 | 法人 | 6,887,000株 | 3.58% | ▼ -0.26pt |
| 日亜化学工業株式会社 | 法人 | 5,838,000株 | 3.03% | 変化なし |
| 有限会社エーシーエヌウインド | 法人 | 4,759,000株 | 2.47% | ▲ +0.47pt |
| STATE STREET BANK AND TRUST COMPANY 505223 (常任代理人 株式会社みずほ銀行決済営業部) | 信託口 | 4,447,000株 | 2.31% | ▲ +0.81pt |
| JP MORGAN CHASE BANK 385781 (常任代理人 株式会社みずほ銀行決済営業部) | 信託口 | 2,479,000株 | 1.29% | ▼ -0.03pt |
| 日本ハム株式会社 | 法人 | 2,045,000株 | 1.06% | 変化なし |
| STATE STREET BANK AND TRUST COMPANY 505001 (常任代理人 株式会社みずほ銀行決済営業部) | 信託口 | 2,029,000株 | 1.05% | ▲ +0.01pt |
個人株主の内訳は非表示
役員 12 名（うち社外 0 名）、役員の持株合計 244,000株
前年度の報告書にあった「法人税、住民税及び事業税等に関する会計基準」(企業会計基準第27号)等の適用に関する会計方針変更の記載が、今年度では削除された。前年度の記載では連結財務諸表に与える影響はないとされていた。
(法人税、住民税及び事業税等に関する会計基準等の適用) 「法人税、住民税及び事業税等に関する会計基準」(企業会計基準第27号 令和4年10月28日)等を当連結会計年度の期首から適用し、当連結会計年度の所得に対する法人税、住民税及び事業税等を、その発生源泉となる取引等に応じて、損益、株主資本及びその他の包括利益に区分して計上することといたしました。これによる連結財務諸表に与える影響はありません。
（なし）
監査上の主要な検討事項(KAM)のうち債務者区分判定の実証手続について、検討対象先の抽出観点が「債務者の所在地、業種、資源価格高騰等の影響等」から「資源価格高騰等の影響を受けやすい業種、支店、地域等」へ言い換えられた。また、経営改善計画の評価手続の記述が整理され、外部情報の例として「債務者の属する業界の動向や同業他社の業績動向等」が追記された。手続の骨子に大きな変更はない。
・ 債務者区分の判定を検討するため、債務者区分が適切に行われなかった場合の貸倒引当金計上額に及ぼす金額的影響や債務者の所在地、業種、資源価格高騰等の影響を受けやすい業種、支店、地域等を考慮し検討対象先の抽出を行った。 また、それらに加え、債務者の返済状況、財務内容又は業績悪化の程度等並びに自己査定異常検知ツール(自己査定に係る監査において、債務者の与信情報及び財務情報に基づき、業種、支店、地域などの観点から視覚化して信用リスクの所在を識別するとともに、債務者毎に機械学習を用いた債務者区分推定モデルに基づく債務者区分と会社が判定した債務者区分の相違を識別すること等により、検討対象先の抽出を支援するツール)を用いて分析した結果を考慮し、必要と考えられる検討対象先を抽出した。 ・ 抽出した債務者の債務者区分の判定を検討するため以下の手続を実施した。 - 債務者の返済状況、財務内容及び業績の実態を把握するため、会社の自己査定関連資料一式(債務者の事業内容等に関する説明資料、実態的な財務内容把握のための調査資料、決算書等)を閲覧するとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問を実施した。 -債務者の業績に係る将来の見通しの判定を検討するため、会社が行っ実施した債務者に関する経営改善計画等の合理性及び実現可能性の評価について、以下の事項を考慮しながら検討を行うとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問、債務者の属する業界の動向や同業他社の業績動向等の利用可能な外部情報との比較検討を実施した。 ・ 過年度の経営改善計画等の達成度合い ・ 資源価格高騰等が債務者の財務内容及び業績に与える影響
・ 債務者区分の判定を検討するため、債務者区分が適切に行われなかった場合の貸倒引当金計上額に及ぼす金額的影響や債務者の所在地、業種、資源価格高騰等の影響等を考慮し検討対象先の抽出を行った。 また、それらに加え、債務者の返済状況、財務内容又は業績悪化の程度等並びに自己査定異常検知ツール(自己査定に係る監査において、債務者の与信情報及び財務情報に基づき、業種、支店、地域などの観点から視覚化して信用リスクの所在を識別するとともに、債務者毎に機械学習を用いた債務者区分推定モデルに基づく債務者区分と会社が判定した債務者区分の相違を識別することにより、検討対象先の抽出を支援するツール)を用いて分析した結果を考慮し、必要と考えられる検討対象先を抽出した。 ・ 抽出した債務者の債務者区分の判定を検討するため以下の手続を実施した。 - 債務者の返済状況、財務内容及び業績の実態を把握するため、会社の自己査定関連資料一式(債務者の事業内容等に関する説明資料、実態的な財務内容把握のための調査資料、決算書等)を閲覧するとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問を実施した。 - 債務者の業績に係る将来の見通しの判定を検討するため、会社が行った債務者に関する経営改善計画等の合理性及び実現可能性の評価について以下の事項を考慮しながら検討を行うとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問、利用可能な外部情報との比較検討を実施した。 ・ 過年度の経営改善計画等の達成度合い ・ 資源価格高騰等が債務者の財務内容及び業績に与える影響
・ 債務者区分の判定を検討するため、債務者区分が適切に行われなかった場合の貸倒引当金計上額に及ぼす金額的影響や資源価格高騰等の影響を受けやすい業種、支店、地域等を考慮し検討対象先の抽出を行った。 また、それらに加え、債務者の返済状況、財務内容又は業績悪化の程度等並びに自己査定異常検知ツール(自己査定に係る監査において、債務者の与信情報及び財務情報に基づき、業種、支店、地域などの観点から視覚化して信用リスクの所在を識別するとともに、債務者毎に機械学習を用いた債務者区分推定モデルに基づく債務者区分と会社が判定した債務者区分の相違を識別すること等により、検討対象先の抽出を支援するツール)を用いて分析した結果を考慮し、必要と考えられる検討対象先を抽出した。 ・ 抽出した債務者の債務者区分の判定を検討するため以下の手続を実施した。 - 債務者の返済状況、財務内容及び業績の実態を把握するため、会社の自己査定関連資料一式(債務者の事業内容等に関する説明資料、実態的な財務内容把握のための調査資料、決算書等)を閲覧するとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問を実施した。 - 会社が実施した債務者に関する経営改善計画等の合理性及び実現可能性の評価について、以下の事項を考慮しながら検討を行うとともに、必要に応じて融資を所管する部門等への質問、債務者の属する業界の動向や同業他社の業績動向等の利用可能な外部情報との比較検討を実施した。 ・ 過年度の経営改善計画等の達成度合い ・ 資源価格高騰等が債務者の財務内容及び業績に与える影響
前年版がないため比較していません。