個別株を買う場合は、会社が好きなだけでは買ってはいけない。その通説に背いて、私はフラー株式会社の株を持っている。理由は、地元の企業であること、フラーで働いた経験があることだ（補足：インサイダーに引っかからないタイミングで株を購入した）。楽しい思い出があって、フラーは好き。

定量的な評価はできないが、国内トップクラスのデザイン会社だとみなしている。退職後に ORBIS 公式アプリを見てフラーらしさを感じた。過去のノウハウを活かしつつ、顧客に寄り添った感じがする。


さて、本題。株を買う立場では、AI を有効活用したとしても業績を回復できるかには懐疑的だ。私の中では、株価がいつ頃回復するかのシナリオを描けていない。

フラー（TYO: 387A）の株価チャート。上場時の 4,500 円前後から下がり続け、2026 年 11 月 13 日の終値は 779 円、全期間で 82.69% 下落

フラーの株価（2026 年 11 月 13 日時点、全期間）


前提をおさらいする。決算を読むと、上場後に売上が伸びないまま利益が減り続けている。2026 年 6 月期の予想も下方修正している。

  • 2025 年 8 月の予想：売上高 22.3 億円、営業利益 2 億円
  • 2026 年 2 月の予想：売上高 20.6 億円、営業利益 0.55 億円

原因は、受託企業のあるあるだ。大型案件が終わった後の稼働率の低下、新規案件の確保の遅れ、人件費の増加である。2026 年 6 月期の通期の着地は売上高 20.1 億円（前期比 0.0% 増）、営業利益 0.57 億円（同 69.9% 減）だった。決算短信でも同じ原因が挙げられている。四半期ごとに見ても、売上は横ばいのまま、利益だけが細っていった。

フラーの四半期ごとの売上高と営業利益。売上高は 2025 年 6 月期から 4.4 億〜5.8 億円の間を行き来して伸びておらず、営業利益は 2025 年 6 月期の 5,300 万〜7,000 万円から 2026 年 6 月期は 400 万〜2,000 万円に減り、2027 年 6 月期第 1 四半期は 6,100 万円の赤字

出典：フラー「2027年6月期第1四半期 決算説明資料」5 ページ


しかし、最新の 2027 年 6 月期第 1 四半期は、大型案件を受注して売上高が第 1 四半期として過去最高の 5.39 億円（前年同期比 11.3% 増）になったにもかかわらず、営業損失 0.61 億円の赤字だった（2027年6月期 第1四半期決算短信）。稼働率と案件の確保が改善しても赤字になるなら、稼ぐ仕組みそのものが良くない状態だ。

決算説明資料によると、クリエイティブ人材（ディレクター、デザイナー、エンジニア）1 人あたりの月間売上高は 104.3 万円しかない。外注費と労務費を引いた 1 人あたりの月間粗利は 30.2 万円で、ここから営業や管理部門の人件費、採用費を払うと赤字になる。営業で優良顧客を見つける前に、開発体制を見直す余地があると考えている。

フラーの 2027 年 6 月期第 1 四半期の決算ハイライト。売上高 5.39 億円（前年同期比 11.3% 増）、営業損失 0.61 億円、四半期純損失 0.87 億円、クリエイティブ人材 1 人あたり月間売上高 1,043 千円（同 2.2% 減）、売上高営業利益率マイナス 11.5%

出典：フラー「2027年6月期第1四半期 決算説明資料」3 ページ（赤枠は筆者が追加）


会社側も対策をしているようで、クリエイティブ人材の生産性を高める取り組みとして、AI 活用が取り上げられていた。生産性向上に効くのは3つ目（右端）であり、「開発工程の AI 最適化」が鍵となる。エンジニア視点では、どのように攻めるのかが気になっている。

フラーの AI に関する取り組み状況。2026 年 9 月に全社横断組織 FULLER AI STUDIO を設置し、プロダクトへの AI 機能導入、事業領域の拡大、開発工程の AI 最適化の 3 つを進めている

出典：フラー「2027年6月期第1四半期 決算説明資料」11 ページ（赤枠は筆者が追加）


ここからはフラーに関係ない一般的な話とする（AI に関して、自分が考えていることを書く）。受託前提での仕様駆動開発には、二つの難しさがある。

  • 新規開発では、要件・仕様が固まっていないケースがあること
  • 全案件で使い回せる AI エージェント・スキル・ハーネス・hooks を作ること

複数の受託開発企業での経験だが、要件や仕様が固まっていないことが多い。顧客と対話する時間が長いのだ。エンジニアが無駄にならないコードを仮組みして、何度も仕様変更しながら納期に間に合わせるケースもある。この前提を踏まえると、ディレクターやデザイナーが仕様を考え、そこからモックアプリを生成して顧客に触ってもらい、改善していくループが最も効率的だ。エンジニアの出番は、最後だ。この方針に切り替えると課題が別の場所に移り、「仕様を作れるディレクター・デザイナー、もしくは顧客と調整できるエンジニアは市場にいなくね？」という話になる。どの企業でも課題感は一緒なはずだ。AI の登場によって、ドメインに近い人がアプリを実装する必要性が出ている。

AI エージェントを用いた開発最適化も、簡単ではない。AI エージェントとは、「クラウド実行環境（例：Amazon Bedrock）+ モデル + スキル + ハーネス + hooks（システマチックなガード）」と仮定する。概念が登場してから日が浅い分野なので、試行錯誤しながら最適解を見つける必要がある。AI は思った通りに動かない。スキルは個別の対処で膨らみ、hooks でガードを作り続けても終わりがなく、AI に強い権限を与えながら自動で動かし続けることにセキュリティリスクが一定ある。そんな難しいシステムを全案件で使える状態まで持っていくのは、高度なプラットフォームエンジニアリングだと思う。楽しそうではある。


私が作るなら、Figma デザインに画面遷移が網羅されていれば、それをインプットとして Android／iOS アプリが自動生成されて、OpenAPI 定義・サーバーコードも自動で作られ、任意インフラに自動デプロイされる状態を目指す。モックとしては上等すぎるぐらいだ。最低限、Android／iOS アプリ（モック）ができれば十分だ。ただし、「あれ、エンジニア要らなくね……？」となるだろう。


話をフラーに戻すと、フラーはデザイン会社なので、開発フローを適切にデザインできると信じている。だから、株を持ち続けているのだ。