Kudan(4425) 成長の2本柱の一つ着実に進捗

2024/06/20

Kudan株式会社(4425)

 

 

企業情報

市場

東証グロース市場

業種

情報・通信

代表取締役CEO

項 大雨

所在地

東京都渋谷区渋谷二丁目10番15号

決算月

3月

HP

https://www.kudan.io/jp/

 

株式情報

株価

発行済株式数(期末)

時価総額

ROE(実)

売買単位

2,900円

10,288,867株

29,837百万円

-4.9%

100株

DPS(予)

配当利回り(予)

EPS(予)

PER(予)

BPS(実)

PBR(実)

0.00

203.15円

14.3倍

*株価は5/27終値。各数値は24年3月期決算短信より。

 

業績推移

決算期

売上高

営業利益

経常利益

当期純利益

EPS

DPS

2021年3月(実)

127

-451

-1,575

-1,608

-214.97

0.00

2022年3月(実)

271

-433

-681

-2,237

-283.74

0.00

2023年3月(実)

332

-598

-394

-413

-49.30

0.00

2024年3月(実)

490

-527

-50

-69

-7.88

0.00

2025年3月(予)

700

-430

0.00

*単位:円、百万円。当期純利益は親会社株主に帰属する当期純利益。以下同様。予想は会社側予想。経常利益・当期純利益については、同利
益項目への影響の大きい為替差損益の見積もりが困難であることから、具体的な金額の予想については現時点で開示しない方針。

 

 

Kudan株式会社の会社概要、2024年3月期決算概要、成長に向けた進捗・取り組み等をご紹介致します。

 

目次

今回のポイント
1.会社概要
2.2024年3月期決算概要
3.2025年3月期業績予想
4.成長に向けた進捗・取り組み
5.今後の注目点
<参考:コーポレート・ガバナンスについて>

 

今回のポイント

  • 機械(コンピュータやロボット)の「眼」に相当する人工知覚(AP、Artificial Perception)のアルゴリズムを専門とするDeep Tech(ディープテック)の研究開発企業。今後予想される多様な需要の拡大にフレキシブルに対応可能な点や、AP(人工知覚)のプロフェッショナル集団である点などが強み・特長。自動運転技術の第一人者として世界最高峰の研究実績を有するダニエル・クレーマーズ教授が率いるアーティセンス社とのアライアンスにより強固なポジショニングを構築している。
  • 24年3月期の売上高は前期比47.5%増の4億90百万円、営業利益は5億27百万円の損失(前期は5億98百万円の損失)。「顧客製品化」と「ソリューション化」を「成長の二本柱」として注力しているが、その実績が出始めている。顧客製品化については、案件の伸長とその後の製品販売の拡大によって事業が進捗している。顧客製品化は累計8件へと伸長し、ドローン・自動運転などへ領域が拡大している。製品関連売上は前年比40倍の2.7億円を達成した。ソリューション化に関しては、事業基盤を構築し、デジタルツインのソリューション導入方針をパートナーと協議・合意した。
  • 成長の二本柱の進捗により25年3月期も大幅な増収、損失縮小を見込んでいる。売上高は前期比42.6%増の7億円、営業損失は4億30百万円(前期は5億27百万円)の予想。顧客製品化では、「呼び水」となる製品向けパッケージも寄与し、案件伸長が加速すると見ている。ソリューション化においては、エコシステム連携を進め、ロボット・自動運転へも領域を拡大する。加えて、成長の二本柱の下支えとして、AIと半導体の融合にも取り組む。
  • 24年5月15日の決算発表後も、「中国の配送ロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」(24年5月21日)、「米国のロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」(24年5月22日)と、顧客の製品販売開始のリリースが相次いでいる。いずれも、現時点では業績への影響は軽微と見込んでいるが、成長の二本柱の一つ「顧客製品化」は着実に進捗している。
  • 短期的には25年3月期、累計8件となった顧客製品化がどこまで積み上がるのか、および売上高7億円の実現に向けて中期的にはいつごろから顧客製品が普及ステージに入るのかに注目していきたい。

1.会社概要

機械(コンピュータやロボット)の「眼」に相当する人工知覚(AP、Artificial Perception)のアルゴリズムを専門とするDeep Tech(ディープテック)の研究開発企業。
人工知覚(AP)は、機械の「脳」に相当する人工知能(AI、Artificial Intelligence)と対をなして相互補完するDeep Techとして、機械を自律的に機能する方向に進化させるもの。高度な技術イノベーションによって幅広い産業にインパクトを与えるDeep Techに特化した独自のマイルストーンモデルに基づいて事業を展開している。

 

【1-1 沿革】

アンダーセン・コンサルティング在籍時にArtificial Perception(AP、人工知覚)技術の将来性、成長性を確信した大野智弘氏(現 代表取締役)は、2011年1月に、Kudan Limitedを英国に設立し、AP技術の基礎となるSLAM技術の独自の研究開発を行っていた。
2014年11月に、更なる研究開発を進める一方で、業容拡大による管理部門の拡張を目的としてKudan株式会社を設立。2016年12月に「KudanSLAM技術」の評価用デモソフトウェアを、2018年3月期から正式に「KudanSLAM」の提供を開始した。
2018年12月に東京証券取引所マザーズ市場に上場した。2022年4月、市場区分再編に伴い東証グロース市場に移行。
トヨタ自動車、マッキンゼー・アンド・カンパニーを経て入社した代表取締役CEO 項大雨氏、代表取締役 大野智弘氏、取締役CFO中山紘平氏、取締役COOハオ ティエン氏の4名の社内取締役によりスピードを重視した経営チームを構成している。

 

【1-2 企業理念など】

同社の経営理念は、「独樹一幟、標新立異」(樹独り幟一つ、新しきを標し異なりを立てる)

 

「他社と同じことをしない」「一般に正しいと信じられていることを敢えて否定する」ことを意味し、研究開発や事業展開において、常に他社と比較できない突出した存在ならしめるような方針を定め、市場において唯一の存在となり、事業と研究開発の発展と、株主利益の拡大を目指している。

 

また、ビジョンとして「すべての機械の眼となっていく」を掲げ、あらゆる機械やデバイスが目指すことになる自律化や無人化に対して欠くことのできない技術を提供するプレーヤーとなることを目指している。

 

【1-3 市場環境】

近年、あらゆる産業においてオペレーション自動化のニーズの高まり、アルゴリズムを補完するセンサー・半導体等のハードウェア技術の進化により、AP(人工知覚)アルゴリズムの実用化と普及が急速に進んでいる。

 

加えて、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、人と人の交流や共同作業を要しないオペレーションの省人化やリモート化需要が全ての産業で急増しており、特に、物流・製造・建設・小売等の領域におけるロボティクス・自動運転・ドローン等の自動化技術のニーズ増大が顕著である。

 

 

対象テクノロジー・デバイス

経済効果

IoT

IoT・AIの活用が進展することによる実質GDPの押し上げ効果は2030年で132兆円と推定。

 

IoT・AIの活用が進展した場合の2030年の就業者数は6,300万人と試算され、IoT・AIの活用が進展しなかった場合の就業者数に比べ739万人の就業者数の増加と推定。

AI

AIの影響によって2030年のGDPはその影響がなかった場合に比べて最大14%(15兆7,000億ドル)高くなる可能性があり、最小でも9.8%(11兆2,000億ドル)高くなると予想される。

自動運転

自動運転が実用化された場合、世界的に、2035年には8,000億ドル2050年には7兆ドルの乗客経済(※)が生まれると推計。

 

内訳は、コンシューマ向けのMaaS(3.7兆ドル)、ビジネス向けのMaaS(3.0兆ドル)、新しく生まれる無人自動車サービス(0.2兆ドル)。

 

※乗客経済:レベル5の完全自動運転によって生み出される経済的、社会的価値

ドローン

日本国内のドローンビジネスの市場規模は、2020年度には前年比の37%増の1,932億円に拡大し、2025年度には6,427億円(2020年度の約3.3倍)に達する見込みである。

 

2019 年度はサービス市場が前年比68%増の609億円となり、最も高い市場となっている。機体市場は前年度比37%増の475億円、周辺サービス市場が前年度比46%増の326億円で続いている。

 

各市場とも今後も拡大が見込まれており、2025年度においては、サービス市場が4,426億円(2019年度の約7.3倍)と最も高く、機体市場が1,229億(2019年度の約2.6倍)周辺サービス市場が771億円(2019年度の約2.4倍)に達する見込みである。

*経済産業省ウェブサイト「第10回 Society5.0における新たなガバナンスモデル検討会」の「参考資料2:先端技術がもたらす経済効果等に関する試算事例」より引用。赤・太文字はインベストメントブリッジによる。

 

これら既に応用開発が進んでいるアプリケーションに加え、多様な先進テクノロジーを下支えすることにより、今後AP(人工知覚)技術が応用・統合される分野は多数あり、これまでの想定を超えたスピードでAP(人工知覚)技術は社会実装されていくと見込まれている。

 

【1-4 事業内容】

AP(人工知覚)の基幹技術であるSLAMを始めとするアルゴリズムをハードウェアに組込むためのソフトウェア「KudanSLAM」をライセンス化し、顧客に提供している。

 

同社の事業内容、技術の優位性などを理解するためには、「AP(人工知覚)」「SLAM」について知ることが欠かせない。
以下、「AP(人工知覚)」および「SLAM」について解説する。

 

<AP(人工知覚)とは?>
AP(人工知覚)は、同社グループが提唱、研究開発している技術。

 

人間の「脳」を代替する技術であるAI(人工知能)の進化が著しい。
しかし、足元のAIの進化は、主に現実空間には直接作用しない「インターネットAI」としての進化に留まり、一方で今後は、現実空間に直接作用できる「エンボディド(具現化した)AI」への需要が大きく増加していくと見込まれている。長らくインターネット空間に留まっていた機械(コンピュータやロボット)は、現実空間において自律的に機能する方向に向かっている。

 

しかしながら、機械の自律的な行動や機能はAIのみでは実現できない。周囲の状況を理解するための「眼」にあたる先端技術AP(人工知覚)がAI(人工知能)と相互に連動・補完することによって初めて実現可能であり、人間の「眼」と同様に機械に高度な視覚的能力を与えるAP(人工知覚)は必須の技術である。
AIの進化に伴い、機械と現実空間を繋げるAPのニーズは今後益々拡大するものと考えられる。

 

(同社資料より)

 

<SLAMとは?>
AP(人工知覚)が必要とされる能力を十分に発揮するのに重要な役割を果たすのが、「SLAM:Simultaneous Localization and Mapping」である。

 

SLAMは、カメラやLidarといった外を見るセンサーからの入力を元に、コンピュータが現実環境において「自己位置推定(Localization、自分がどこにいるか)」と、「環境地図作成(Mapping、周囲がどのようになっているか)」を同時に行う技術。
初めての環境でマップを作りながら自分がどう動いたかを記録(トラッキング)することや、事前に作ったマップをもとに自分がどこにいるか認識(リローカライゼーション)することも可能である。
外部電波から位置検知をするGPSやビーコンと異なり、スタンドアローンで自己位置を認識し、より幅広い環境・シチュエーション・ユースケースでの利用を可能にする。

(同社資料より)

 

例えば、自動車にSLAM技術を活用すると、走行距離、カメラによる画像やレーザー光を使ったセンサーであるLidar(ライダー)によるセンサー情報をコンピュータプログラムによって数理的に処理し、立体感(方向・距離・大きさなど)や運動感覚(位置・移動など)をリアルタイムかつ緻密に出力して自己位置を特定すると同時に、センサーが収集した周辺のデータを基に3次元の立体地図を作成する。

 

SLAMを使用することで、自動車の場合であれば事前に道路の状況(前後左右の走行車両位置・スピード、道路幅、車線数など)を知らなくても、走行しながら随時同時に立体地図を作成し、安全に走行するための基本情報を入手することができる。
外部電波から位置検知をするGPSやビーコンと異なり、スタンドアローンで自己位置を認識、より幅広い環境・シチュエーション・ユースケースでの利用を可能にする。

 

SLAMはAP(人工知覚)における最も重要な技術であるが、例えば自動運転における安全性を確保するには精度や処理スピードが極めて重要である。SLAMをより汎用的に活用するには、それら技術的な課題が指摘されている。

 

これに対しKudanグループの提供する「GrandSLAM」は、3つの異なるSLAMアルゴリズムで構成されており、それぞれに異なった強みを有する。

 

 

(同社資料より)

 

例えば Kudan Indirect Visual SLAMはカメラを用いたSLAMにおける最も著名なオープンソースに比べて10倍以上の速度での処理をより少ない処理能力で可能としている。5cm等cm単位の精度が一般的である他のソリューションに比べて、最大mm単位の精度を実現可能。
また、これらのアルゴリズムを組み合わせるなどして、センサー間の時間同期によるシステム統合(タイトカップリング)によるカメラ、Lidar等複数センサーの併用により、高速かつ屋内・屋外問わない高い精度など、より一層の性能向上を目指している。
この技術的な優位性は後述するアーティセンス社グループ化で一段と強固なものとなった。

 

同社は、2018年3月期よりKudan Indirect Visual SLAMを「KudanSLAM」として提供を開始。また、2020年3月よりKudan 3D-Lidar SLAMも提供を開始。以下の3つの領域で顧客開拓を進めてきた。

 

領域

顧客

AR(拡張現実)、VR(仮想現実)の応用領域 光学センサーメーカ、光学機器メーカ、MR(複合現実)グラスメーカ、通信機器メーカ、電気機器メーカ、ECプラットフォーム、コンピュータゲーム制作、など
ロボティクス、IoT(Internet of Things)の領域 光学機器メーカ、重工・産業ロボットメーカ、電気機器メーカ、輸送機器メーカ、信号処理IP、など
自動車や地図向けの応用領域 自動車部品メーカ、デジタル地図会社、空間情報コンサルティング企業、など

 

このように、Visual SLAMとLidar SLAMの双方を持つこと、Visualの中ではDirectおよびIndirect双方、またそのハイブリッド技術を有すること等は同社の大きな強みである。

 

<拡大するAP(人工知覚)活躍のフィールド>
同社は、コンピュータビジョンと呼ばれる既存技術(2次元的処理を中心としたセンサー・画像処理の基礎技術の集合)を再構築して土台とし、そこから独自にAP(人工知覚)の技術を開発してきた。

 

AP(人工知覚)は、カメラや3次元センサーを用いるあらゆる機器にとって必要となる基礎技術であり、多様な次世代ソリューションに横断的に採用される基盤技術となると想定している。

 

広義のロボティクスとしてのあらゆる自律的な機械、すなわち産業用ロボット、家庭用ロボット、次世代モビリティ(自動車など)、飛行機器(ドローンなど)の自動制御に必須の技術となっている。

 

また、次世代コンピュータのユーザインターフェースとなるAR(拡張現実)、VR(仮想現実)等の空間認識においても必要となる。
加えて、次世代デジタル地図やビッグデータとなるダイナミックマップ(現実環境の状況が速やかに反映される動的な地図システム)やデジタルツイン(現実環境とリアルタイムに同期した仮想空間情報)の技術基盤となるなど、極めて広範な技術応用が見込まれる。

(同社資料より)

 

【1-5 目指す姿】

<技術戦略・経営戦略>
◎技術戦略
同社では「完全自動の実現」のみをターゲットにしている。「完全自動」は、非自動・準自動技術の積み重ねでは実現が難しく、ここにフォーカスすることで「マッピング」→「屋内ロボット」→「屋外ロボット」→「自動運転」といったように、各領域で段階的に完全自動を実現しながら技術を蓄積し、順次難易度の高い応用技術の実現に取り組んでいる。

 

 

(同社資料より)

 

 

◎経営戦略
この技術戦略をベースに、ソリューション・完成品・応用技術のさらに下の最も深い技術レイヤーに位置する基盤技術に相当するDeep Tech(深層技術)において、アルゴリズムの研究・ソフトウェア開発・ライセンス提供に注力している。
圧倒的な技術力を武器にグローバルベースで顧客化を進め、「少数精鋭による企業価値の最大化」「顧客にとって代替の困難なポジショニング」を目指している。

 

(同社資料より)

 

【1-6 競争優位性】

(1)技術の特長
同社のAP(人工知覚)技術は、今後中長期的にAP(人工知覚)の技術発展と応用拡大が継続することによる技術需要を戦略的に取り入れるため、既存の製品開発用の需要だけではなく、新規性と複雑性が高い将来技術の研究開発需要の取り込みにおいて大きなアドバンテージを有していると、同社では考えている。

 

同社が考える技術の特長は以下の5つ。
AP(人工知覚)領域に特化することで培ってきた高度で柔軟な研究開発能力と組み合わせることで、今後予想される多様な需要の拡大にフレキシブルに対応することが可能である。

特長

概要

①アルゴリズムの独自性 同社グループの技術群は多岐にわたり、独自開発したアルゴリズムにより構成されている。

 

例えば、立体的な幾何構造を高度に認識するための根幹となる画像特徴点(画像内で顕著性が高い局所領域)の認識手法については、処理が高速な認識手法と精度および安定性の高い認識手法を統合してハイブリッド化することで、双方の性能の長所を生かした高速かつ高精度の独自手法を開発している。

また、認識する立体構造(3次元特徴点群)の緻密さと処理の速度を様々なアプリケーション応用に最適化するために、画像内で認識する特徴点の密度を柔軟に調整することが可能。

その他、立体認識した3次元特徴点群を逐次的に高精度化する最適計算や、既知の保存データとの高速な照合手法など、技術の実用性を担保する種々の独自数理モデルが組み込まれている。

②柔軟かつ高性能

 

アルゴリズムの独自性により、高い認識精度(真値からの誤差が小さいこと)とロバスト性(使用環境や条件によらずに性能が安定していること)を実現するとともに、高速な処理(計算負荷が低い処理)が可能である。

 

加えて、技術の使用条件や要求仕様に合わせて、認識精度、ロバスト性、処理速度、データサイズ、その他の個別機能まで詳細なチューニングが可能な構造で設計されているため、様々な応用対象に対して最適化された高いパフォーマンスを実現することができる。

③センサー利用の柔軟性 センサー利用の制限はAP(人工知覚)技術の応用範囲を狭める要因となるため、同社グループの技術は多様なセンサーに対応可能となるように設計されている。

 

具体的には多様なカメラでの動作が可能であり、カメラ個数(単眼カメラ、両眼カメラ、多眼カメラ)、光学センサーのデータ読み出し形式(順次読み出し、同時読み出し)に対して柔軟に対応できる。

また、カメラ以外にも、3次元センサー(Lidar、ToFなど)、内部センサー(IMU、機械オドメトリなど)、位置センサー(GPS、Beaconなど)など、様々なセンサーと組み合わせることで各センサーの長所を活かした高度な応用も可能である。

④演算処理環境の柔軟性 演算処理のプラットフォームに対する柔軟性もAP(人工知覚)技術の応用拡大にとって重要な要因である。

 

同社グループの技術は多様な演算処理の環境に対応しているため、あらゆるプロセッサ設計(CPU、DSP、GPUなど)に対して、ソフトウェアを最適化して計算処理を高速化することが可能である。

また、主要なオペレーティングシステム(Linux、Windows、MacOS、iOS、Androidなど)にソフトウェアを移植することで幅広いシステム環境での動作も可能である。

⑤部分機能利用の柔軟性 AP(人工知覚)技術の高度な応用のためには、他技術との複雑な融合が必要である。同社グループの技術は部分的機能(ソフトウェアモジュール)を切り出して、顧客が個別に保有する既存のソフトウェアと柔軟に技術統合することが可能。

 

また、部分的機能(ソフトウェアモジュール)はプロセッサ設計への依存度(ソフトウェア抽象度)が様々な水準で構成されており、半導体レベル(抽象度が低い)でもソフトウェアアプリケーションレベル(抽象度が高い)でも柔軟に最適化が可能である。

 

(2)グローバルなAP(人工知覚)のプロフェッショナル集団
SLAMを専門とする研究者/エンジニアは希少なコンピュータビジョン領域の中でも更に一握りである。その中で同社には博士号保有の一流人材が数多く在籍しており、APのプロフェッショナル集団として、グローバルベースで技術・ビジネス双方において強固な基盤を構築している。

 

2011年のイギリスにおけるKudanグループ創業後、東京拠点開設(2014年)に続き、2020年にはアーティセンス社(ドイツ)へ出資し、翌2021年には子会社化。
世界最先端の技術を有するアーティセンス社の子会社化、ミュンヘン工科大学のダニエル・クレーマーズ教授との関係深化により、人材獲得、技術開発の点で同社の競争力はさらに強固なものとなっている。

 

(アーティセンス社概要)
世界有数の人工知能・コンピュータビジョンの研究グループを持つミュンヘン工科大学における同分野のリーダーであり、自動運転技術の第一人者として世界最高峰の研究実績を有するダニエル・クレーマーズ教授と、連続起業家であるアンドレイ・クリコフ氏が、2016 年に共同創業した。
自動運転・ロボティクス・AR/VR・ドローンなどを応用分野として、空間・位置認識を行う人工知覚アルゴリズムを提供しており、カメラを用いたVisual SLAMを商用レベルで実用化することを強みとしている。

 

(3)圧倒的な実績
SLAM専業・SLAMをコアビジネスとするプレーヤーに対する大手テクノロジー企業によるM&Aが続き、プレーヤーの数はより限定的となっている。
そうした中、提供技術の幅広さ、案件実績、認知度において、同社は既存企業を大きくリードしている。
これまで、多くのグローバルトップ企業との開発・提携を実現しており、世界の先端企業から高く評価されている。

 

【1-7 ビジネスモデル:

成長の二本柱】

「顧客製品化」と「ソリューション化」を成長の二本柱と位置付けている。

 

(1)顧客製品化の加速・拡大
現在は「評価・開発」フェーズの案件が大多数で、研究開発費の先行投資により赤字の事業フェーズである。
評価・開発ライセンス/顧客開発支援でも一定規模の収益化と成長を見込んでいるが、顧客製品の普及による技術の市場浸透により、製品関連売上を大きく積み上げていく。顧客製品化以降の売上はソフトウェアのライセンス収入が中心。そのため追加コストは僅少で、売上増はほぼ利益貢献となるため、飛躍的な利益拡大が期待できる。

(同社資料より)

 

(2)ソリューション事業の展開
市場需要の拡大を受け、製品向けパッケージに加え、運用や付加価値サービス等、最終顧客に対するソリューションパッケージをエコシステムパートナーと共同で市場に提供、協業による案件規模の大型化を図る。

 

 

(同社資料より)

 

2.2024年3月期決算概要

【2-1 連結業績概要】

23/3期

対売上比

24/3期

対売上比

前期比

修正予想

売上高

332

100.0%

490

100.0%

+47.5%

520

売上総利益

176

53.0%

439

89.4%

+148.7%

販管費

775

233.0%

966

196.8%

+24.6%

営業利益

-598

-527

-550

経常利益

-394

-50

-240

当期純利益

-413

-69

-270

*単位:百万円。当期純利益は親会社株主に帰属する当期純利益、以下同様。修正予想は23年12月公表。

 

増収、損失幅縮小
売上高は前期比47.5%増の4億90百万円、営業利益は5億27百万円の損失(前期は5億98百万円の損失)。
「顧客製品化」と「ソリューション化」を「成長の二本柱」として注力しているが、その実績が出始めている。
顧客製品化については、案件の伸長とその後の製品販売の拡大によって事業が進捗している。顧客製品化は累計8件へと伸長し、ドローン・自動運転などへ領域が拡大している。製品関連売上は前年比40倍の2.7億円を達成した。
ソリューション化に関しては、事業基盤を構築し、デジタルツインのソリューション導入方針をパートナーと協議・合意した。
補助金収入1億円を加えた調整後営業損失も4億26百万円と、前期の5億36百万円から大きく改善している。
為替差益が3億84百万円(前期は1億46百万円)発生したため、経常損失は大幅に縮小し、修正予想も上回った。

 

【2-2 財政状態と

キャッシュ・フロー】

◎主要BS

23/3月末

24/3月末

増減

23/3月末

24/3月末

増減

流動資産

991

1,953

+962

流動負債

241

280

+39

現預金

852

1,719

+867

負債計

248

287

+39

固定資産

16

424

+408

純資産

759

2,090

+1,331

有形固定資産

0

0

0

資本金

345

740

+394

投資その他の資産

16

424

+408

利益剰余金

-332

160

+492

資産計

1,008

2,378

+1,370

負債純資産計

1,008

2,378

+1,370

*単位:百万円

 

株式発行に伴う現預金の増加などで資産合計は前期末比13億70百万円増加の23億78百万円。
為替換算調整勘定のマイナス幅拡大の一方、資本金と利益剰余金の増加などにより純資産は同13億31百万円増加の20億90百万円。
この結果、自己資本比率は前期末より12.9ポイント上昇し、87.9%となった。

 

◎キャッシュ・フロー

23/3期

24/3期

増減

営業CF

-619

-490

+128

投資CF

-20

-432

-412

フリーCF

-639

-923

-283

財務CF

870

1,759

+889

現金同等物残高

852

1,719

+867

単位:百万円

 

株式の発行による収入の増加で財務CFのプラス幅は拡大。キャッシュポジションは増加した。

 

 

【2-3 事業トピックス】

(1)顧客製品化の進捗
商用レベルの顧客製品化は着実に進展している。
顧客製品化に向けた「呼び水」として、デジタルツイン用に続き、ロボット用にも製品向けパッケージを導入し、案件が増加した。
また、製品向けパッケージの活用に加えて、領域横断的な知見の蓄積により、開発コストの低減、開発リードタイムの短縮が図られ、開発効率が大幅に改善している。
24年3月期は新規4件(累積8件)ながらも、ドローンや自動運転へ領域拡大が進んだ。
25年3月期は全領域での案件進捗と、大幅な新規案件の増加を見込んでいる。

 

 

 

(同社資料より)

 

(2)ソリューション化

①設備・インフラ管理DX向けソリューション
同社技術のマッピング用途に合致したデジタルツイン・空間DXを推進する世界需要は今後巨大な市場を形成するものと同社では見込んでいる。
まず、欧州における自治体・公共インフラ向けDX需要(インフラの調査・メンテナンス、建築測量、街路樹や緑地の登記など)の拡大を受け、デジタル化からデータベース管理までの統合ソリューションを提供。短期的に億円規模の売上への拡大を目指す。
そのためのエコシステムパートナーとして、ハンガリーに本社を置くSTS Groupと基本合意書を締結し、戦略的事業パートナーとして欧州におけるデジタルアセット基盤のソリューション事業を共同で展開する計画である。
2002年設立のSTS Groupは、再生可能エネルギーに関するプラントエンジニアリング及びターンキーソリューションプロバイダー。ハンガリー、ドイツ、中東欧、バルカン半島、バルト諸国などで太陽光や風力に代表される再生可能エネルギーの発電施設、及びその他ライフラインの設計・建設及び運用を手掛けている。
欧州では、脱炭素シフトの加速、脱ロシア産天然ガスの動きなどを背景に、新エネルギー向け設備管理案件が伸長すると見込まれ、主要電力インフラの設備管理・オペレーション・メンテナンスに関わる複数のデジタル・アセット・マネジメント・ソリューション案件受注の合意に至った(ただし、現時点で合意済み案件の受注・事業開始は未了で、25年3月期以降に遅延している)。

 

 

 

(同社資料より)

 

 

②ロボット・自動運転領域での取り組み
25年3月期からは、ロボット・自動運転領域でのソリューション化への取り組みも開始する。
同社ではアライアンス先であるWhale Dynamic社が加盟する自動運転OSの業界標準を目指す世界初の国際業界団体「The Autoware Foundation」への加入を申請中で、加盟後は、85社のパートナーからなる同エコシステムに参入し、協業や技術提供を行う考えだ。
また、日系自動運転企業との連携も25年3月期からスタートする。公共案件をはじめとして幅広く技術実装を行う予定で、広義の自動運転(屋外ロボティクス、物流、モビリティなど)のソリューション化を目指す。

 

3.2025年3月期業績予想

【業績予想】

24/3期

対売上比

25/3期(予)

対売上比

前期比

売上高

490

100.0%

700

100.0%

+42.6%

営業利益

-527

-430

経常利益

-50

当期純利益

-69

*単位:百万円。予想は会社側発表。経常利益および当期純利益については、同利益項目への影響の大きい為替差損益の見積もりが困難であることから、具体的な金額の予想については現時点で開示しない方針。

 

成長の二本柱の進捗により今期も大幅な増収、損失縮小を見込む
売上高は前期比42.6%増の7億円、営業損失は4億30百万円(前期は5億27百万円)の予想。
今期も引き続き、成長の二本柱である「顧客製品化」と「ソリューション化」に注力し大幅な増収、損失縮小を見込んでいる。
顧客製品化では、「呼び水」となる製品向けパッケージも寄与し、案件伸長が加速すると見ている。
ソリューション化においては、エコシステム連携を進め、ロボット・自動運転へも領域を拡大する。
加えて、成長の二本柱の下支えとして、AIと半導体の融合(後述)にも取り組む。

 

4.成長に向けた進捗・取り組み

【4-1 短・中期の成長】

顧客製品の導入・普及による製品関連売上の拡大を目指し、顧客製品の進捗段階を指標として、それを加速させる施策を今後も戦略的に推し進めていく。
25年3月期の製品関連売上は最大50%成長で、2.5~4億円を見込んでいる。

(同社資料より)

 

【4-2 成長の二本柱を下支えする

取り組み:AIと半導体の融合】

「顧客製品化」と「ソリューション化」を下支えする取り組みとして同社が挙げているのが、「AIと半導体の融合」である。
「AI融合による高付加価値化」と「半導体融合による高効率化」によって事業機会を拡大する。

 

(1)人工知覚(AP)と人工知能(AI)の融合による革新的な価値創出
急速な進化を見せるAIは、言語・文章や2D画像・動画においては豊富な教師データで発展し、技術的に大きく先行しているものの、3Dや空間データに関しては教師データの取得が困難で、技術的に大きく遅れをとっている。
人工知覚は2Dデータから3Dの教師データを生成することが可能であり、3D・空間データにおけるAI処理の課題を抜本的に解決することができる。
こうした人工知覚の課題解決能力は、大規模AIモデルによる空間デジタルツインの分析や生成AIによるメタバースの生成などで活用され、セマンティック・デジタルツイン(AIによって意味合いづけされたデジタルツイン)が3D・空間情報に関わる全てのDXソリューションに破壊的な価値をもたらすと同社では考えている。

 

(2)半導体との融合による処理効率の大幅な向上(以下、半導体と人工知覚の融合に関する同社ウェブサイトを要約)

 

「ソフトウェアとハードウェアの相互依存性」
AIチップと呼ばれる半導体の需要が、生成AI(人工知能)の台頭により急拡大している。
人工知能は、ソフトウェアであるアルゴリズムによって構成されており、ハードウェア的な実体を持たず、「情報処理の設計書」として、純粋なソフトウェアとして機能している。
一方、情報処理を行う回路である半導体はハードウェアとして、極めて微細な回路上で、膨大な情報を電気信号として効率的に処理している。
このソフトウェアとハードウェアの組み合わせは、表面的には異なるもの組み合わせであるが、技術的には密接に関連しており、両者は相互に最適化され、融合する形でより効率的な処理を実現することができる。

 

例えば、8×7という計算をするソフトウェアがあり、足し算の回路だけを持つ半導体チップを使うと、その回路を7回動作させることで8+8+8+8+8+8+8=56という答えが出る。一方で、掛け算の回路を持つ半導体チップを使えば、8×7は8に7をかける動作を一回だけ回路にかけるだけで、わずか1/7の労力で答えが出すことができることとなる。

 

このように、ソフトウェアの処理内容をより効率的に処理できる回路が半導体チップに準備されていれば、処理能力は飛躍的に向上する。
特定の目的を果たす「情報処理の設計書」を丸ごと一つの回路として物理的に作れば、つまり、ソフトウェアをハードウェア化して半導体チップに回路として組み入れれば、複雑な四則演算をしなくても入力から出力まで一気に演算が可能となる。
逆に、ハードウェアに合わせてソフトウェアも形を変えて最適化することができる。例えば、すでに半導体に効率的な回路が用意されている場合、ソフトウェア開発者はその回路を最大限活用するように情報処理方法を調整し、効果的に利用しようとする。

 

こうした技術的な背景を踏まえると、AIチップの需要拡大は、ソフトウェア(人工知能)とハードウェア(半導体)の密接な関係によって支えられていることが理解できる。
人工知能は情報処理量が膨大となるため、処理速度の向上が重要であり、そのため、半導体メーカーはよく使われるAIソフトウェアで行われる情報処理のパターンを、半導体チップの電気回路としてハードウェアに直接組み込むことで、AIの処理を効率化している。これにより、AI半導体チップが広く使われるようになると、それに適合するソフトウェアも一緒に利用されやすくなる。

 

重要なのは、技術の普及過程において、ハードウェアとソフトウェアは互いに近づき、影響し合うことである。これはアルゴリズム層の深層技術としては非常に一般的な現象であり、ある意味、技術普及のための王道である。そして、人工知能と似て非なる技術ではあるが、同じくアルゴリズム層にあるKudanが取り組む人工知覚(SLAM)も、半導体と相互に融合していく。

 

「人工知能よりも深く幅広く半導体と融合する可能性」
Kudanの人工知覚技術(SLAM)が普及すれば、需要がある限り、半導体チップにKudanの技術が取り込まれ、融合していくことは必然であるが、昨今のAIチップとは異なる点もある。

 

一つ目は、人工知覚(SLAM)が人工知能よりもはるかに複雑なソフトウェアであること。これにより、人工知覚(SLAM)の方が半導体との統合が深くなります。例えば、人工知能の根幹のアルゴリズム自体では数百行であることが一般的だが、人工知覚(SLAM)のアルゴリズムは数十万行にも及ぶこともある。そのため、人工知覚(SLAM)のソフトウェア最適化、ソフトウェアのハードウェア化といった領域で、半導体との融合が深まり、高速化によるメリットも大きくなる。

 

二つ目は、人工知覚(SLAM)の方が人工知能よりも幅広い種類の半導体と統合できること。例えば、人工知能は比較的単純なプログラムを膨大に処理することが重要となるため、それに適したGPUとよばれる並列処理回路(重い情報処理に適した回路)に特化した半導体と主に相互最適化して、いわゆるAIチップとなっている。

 

他方、人工知覚(SLAM)は比較的複雑なプログラムの中に様々な特性の情報処理パターンを持ち合わせており、それぞれ異なる特性の種類の半導体とバランスよく組み合わせて融合することができる。たとえば、近年見られる半導体の製品パッケージは、情報処理の司令塔となるCPU、重い情報処理に特化したGPU、その中間の特性を持つDSPやVPU、ニッチな需要に合わせてプログラム可能なFPGA、カメラに付属しているISP等、複数のプロセッサから構成されるが、それぞれの半導体の特性に合わせて人工知覚(SLAM)の要素を融合することがでできる。このように幅広く半導体と融合できれば、飛躍的に高性能化のメリットを享受することが可能となる。

 

「半導体産業との連携」
Kudanは人工知覚(SLAM)に取り組み続けてきたが、Intel社のプラットフォームにて世界初となる商用SLAMパッケージを達成するなど、これまで半導体企業との幅広い協業を行い、実績を重ねている。今後、Kudanが半導体産業に貢献する役割は、人工知覚(SLAM)技術を通じて半導体とソフトウェアの融合を深め、効率的な情報処理を実現することにある。
人工知能と比較すると、人工知覚(SLAM)はまだ普及前夜ではあるが、これから見据えるのは、まさしく人工知能がたどってきた道のりであり、そのためにKudanの取り組みは半導体産業にとって重要な意味を持つことになると考えている。

(同社資料より)

 

 

【4-3 中・長期の成長】

継続的な顧客製品化と、顧客製品の進捗を推し進め、収益構造の転換を早期に実現する。
注力領域の拡大、顧客製品の普及による技術の市場浸透により、製品関連売上を大きく積み上げて飛躍的な利益拡大を目指す。

(同社資料より)

 

5.今後の注目点

24年5月15日の決算発表後も、「中国の配送ロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」(24年5月21日)、「米国のロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」(24年5月22日)と、顧客の製品販売開始のリリースが相次いでいる。
いずれも、現時点では業績への影響は軽微と見込んでいるが、成長の2本柱の一つ「顧客製品化」は着実に進捗している。
短期的には25年3月期、累計8件となった顧客製品化がどこまで積み上がるのか、および売上高7億円の実現に向けて中期的にはいつごろから顧客製品が普及ステージに入るのかに注目していきたい。

 

<参考:コーポレート・ガバナンスについて>

◎組織形態、取締役、監査役の構成

組織形態 監査等委員会設置会社
取締役 8名、うち社外4名
監査等委員 3名、うち社外3名

 

◎コーポレート・ガバナンス報告書
最終更新日:2023年6月23日

 

<基本的な考え方>
当社は、企業価値を向上させ、株主利益を最大化するとともに、ステークホルダーとの良好な関係を構築していくために、コーポレート・ガバナンスの確立が不可欠なものと認識しております。
当該認識のもと、代表取締役以下、当社の取締役、従業員は、それぞれの役割を理解し、内部統制システムを整備・運用していくことで、コーポレート・ガバナンスの充実に努めてまいりたいと考えております。

 

<コーポレートガバナンス・コードの各原則を実施しない理由>
コーポレートガバナンス・コードの基本原則について、全てを実施しております。

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