【478】フツパー【フツパ】
1 : 管理人 : 2026/03/19(木) 04:50:12 ID:OwnerKabu685
フツパー[478] - 製造現場をAI学習機能で合理化する製品サービス業者。物流・建設含め顧客幅広い。海外志向
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[478]フツパー 2ch&Yahoo板統合 新着口コミ情報
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921 :
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920 :アンリ売り終わってそ…:2026/05/27(水)10:47:00 ID:m_t*****
アンリ売り終わってそうな感じ。
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919 :ここ、:2026/05/27(水)02:56:00 ID:mil
ここ、フィジカルAI銘柄と書いてる方いますけど違いますよ。上場してから全くリリースないから、何も進展してません。だから期待ゼロです。
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918 :見せてもらおうか81…:2026/05/26(火)09:52:00 ID:鰻谷でブイブイ
見せてもらおうか 815を超えられるかを
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917 :このAI相場でなぜ下…:2026/05/26(火)06:31:00 ID:sip*****
このAI相場でなぜ下がるのか
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916 :1年で倍近く売り上げ…:2026/05/25(月)23:28:00 ID:420*****
1年で倍近く売り上げを伸ばすこの会社が評価が低い意味がわかりません。。
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915 :ここにも誰か
ここにも誰かコメしてるが競合の他銘柄の内容がここよりもよさげなんだよなあ 素人目での推測だがここは汎用性が低い(顧客カスタマイズの度合いが大きい)のかも? 大手優良企業が多いことが必ずしもいいとは限らない 大手相手だと要望に合わせたシステムにすべく1案件にどうしてもヒト・モノ・カネ・時間がかかってしまいがちなんだよなあ 中小企業むけにもっとシンプル・低価格で簡単に導入しやすいものにしないといけないかもしれない
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914 :600前半くらいまで…:2026/05/25(月)17:36:00 ID:c4b*****
600前半くらいまで行ったら買い増ししようかな
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912 :リアラボとかフィジカ…:2026/05/25(月)14:16:00 ID:05d*****
リアラボとかフィジカルaiど真ん中じゃないか なんで下げてんのかしらん
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911 :うーん:2026/05/25(月)13:51:00 ID:るかぶるぅ
うーん
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910 :お客さん、:2026/05/25(月)13:41:00 ID:がばちゃん
お客さん、買うなら今のうちだ。 安いよ、安いよ。
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909 ::2026/05/25(月)13:10:00 ID:鰻谷でブイブイ
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908 :ここは毎日値下がりラ…:2026/05/25(月)12:54:00 ID:gqa*****
ここは毎日値下がりランキングにいる。
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907 :この展開はさすがにメ…:2026/05/25(月)11:45:00 ID:がばちゃん
この展開はさすがにメンタルやられますね。 グロース上がっているって言ってもパワーエックスだからなぁ。
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906 :ずるずると&hell…:2026/05/25(月)10:23:00 ID:aaa513
ずるずると…売られ続けるとは思わなんだ。買い増しは控えよう…
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905 :まだまだ様子見かな。…:2026/05/25(月)10:22:00 ID:ロイヤルマージャン
まだまだ様子見かな。焦る必要とか全く無いし
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904 :ちょっと下がりすぎや…:2026/05/25(月)10:17:00 ID:煽りイカ
ちょっと下がりすぎやしませんか?汗 押し目と信じて買い増ししますが、ちょっと心配
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903 :みつかりませんよーに…:2026/05/24(日)19:43:00 ID:hap*****
みつかりませんよーに
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901 :
フツパーの2026年売上目標20億円は、今のような中東・ホルムズ海峡リスクや原材料・物流コスト上昇が強く意識される前に作られた計画。 その中で達成できるなら、かなり立派だと思う。 また、今期は経費が増えて当然だと思っている。 なぜなら、単に外観検査AIだけを売っている会社ではなく、同時にかなり多くの事業・プロジェクトを進めているから。 ・メキキバイト外観検査AI ・Hutzper Insight ・GENIAC/NEDO ・リアラボAI ・ラクラグ ・スキルパズル ・タイ・東南アジア展開(SusHi Tech/東京都海外展開オプション含む) ・日立ビルシステム案件 ・カスタムHutzper AI ・JAXA宇宙AI ・FOOMA等の高速検査デモ ・関東・名古屋・CS体制強化 これだけ同時に動かしているなら、採用費・研究開発費・展示会費・拠点費用が増えるのは自然。 株価が冴えないのは、会社の中身というより、ここ半年ほど需給面で株の供給が多かった影響も大きいのではないか。 時価総額80億円前後で、これだけ事業オプションを持っている会社は珍しい。 フツパーがんばれ~
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899 :Yahoo!ファイナ…:2026/05/24(日)09:07:00 ID:がばちゃん
Yahoo!ファイナンス(決算説明会書き起こし)が分かりやすいですね。 ttps://finance.yahoo.co.jp/quote/478A.T/financials?styl=presentation 「質疑応答:コスト増による営業利益への影響について」に 人員増加が主因で短期的には営業利益率は下がると記載があります。 売上増えるって言ってもまだ小さいので、 人件費および採用費の急増を吸収しきれていない感じ。 ヴレインと比較し、PERが低いのはそのせいかもしれない。
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週刊SPA!7/24・31合併号のマネー(得)総本部のコーナーで当サイト『恐るべき注目銘柄株速報』のインタビュー記事が掲載されました。

AIエージェントと言われるが、企業が本気で使うには、単に社内PDFや過去資料を読ませるだけでは不十分だと思う。 特に製造業では、社内データはかなり複雑。 設計情報、工程情報、品質データ、作業動画、熟練者の知見などが、それぞれ別々に存在している。 この状態でAIエージェントに業務判断を任せると、古い資料を最新版のように扱ったり、似ているだけの不良事例を同じ原因と誤認したり、現場の文脈を外した答えを出すリスクがある。 つまり問題は、AIが読めるかどうかではなく、AIが正しく探索・判断できる構造になっているか。 ここで重要になるのがAI-Ready化。 これは単なるPDF整理やRAG構築ではなく、製造現場データをAIが因果探索できる構造へ変換することだと思う。 重要なのは、AIが人間の代わりにすべて判断することではない。 AIは膨大な現場データを横断して、原因候補や改善仮説を出し続ける。 人は最終的な意思決定や、品質・コスト・納期のトレードオフ判断に集中する。 企業がAIエージェントを本当に使うには、LLMの性能だけでは足りない。 社内データ、製造データ、品質データを、AIが正しく使える形に整える技術が必要になる。 AI-Ready化は、もはや「そのうち必要」ではなく、待ったなしのテーマだと思う。