E34507 Japan GAAP
前期
2.72億 円
前期比
122.4%
株価
1,632 (05/02)
発行済株式数
10,288,867
EPS(実績)
-40.20 円
PER(実績)
--- 倍
前期
969.9万 円
前期比
92.7%
平均年齢（勤続年数)
40.2歳（2.4年)
従業員数
11人（連結:36人)
(1)事業の概要
当社グループはAP（人工知覚）の基幹技術であるSLAM[注１]、ALAM[注２]、VIO[注３]、SfM[注４]、他関連アルゴリズム[注５]をハードウエアに組込むための「KudanSLAM」「ArtisenseSLAM」としてソフトウェアライセンス化し、顧客提供しております。
なお、第４期（2018年３月期）以前において当社グループの主たる収益の源泉でありましたアプリケーション開発企業等向けのARエンジン「Kudan AR SDK」のライセンス提供に係る商流は、「KudanSLAM」のライセンス提供の開始とそれに伴う経営資源配分の最適化により、その規模を縮小しております。また、当社グループは、AP事業及びCVC事業を主要な事業としており、AP事業を当社及びKudan Vision株式会社を除く関係会社、CVC事業をKudan Vision株式会社で行っております。 なお、当連結会計年度より、報告セグメントの区分を変更しております。詳細は、「第５ 経理の状況 １ 連結財務諸表等 （１）連結財務諸表 注記事項（セグメント情報等）」をご参照ください。
(2)AP（人工知覚）
AP（人工知覚）は、当社グループが提唱、研究開発している技術であります。
人間の「脳」を代替する技術であるAI（人工知能）が近年発展してきたことを受けて、長らく人間の操作や命令に従って機能するだけの存在に留まっていた機械（コンピュータやロボット）は、人間のコントロールから離れて自律的に機能する方向に向かって進化するものと考えられています。この進化に必須な技術として、機械が判断するための「脳」であるAI（人工知能）と同等に重要となる先端技術が、周囲の状況を理解するための「眼」であり、当社グループが提唱、研究開発しているAP（人工知覚）であります。
AP（人工知覚）は、人間の「眼」と同様に機械に高度な視覚的能力を与えるものであります。具体的には、カメラや3次元センサ（例：lidarやToFセンサ）が取得したデータを、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、記憶（データ保存された既知の知覚情報）と照合までを行う一連のソフトウェアを指します。当社グループは、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・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ました。
AP（人工知覚）は、カメラや3次元センサが付く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おります。まず、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ます。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）[注６]、VR（仮想現実）[注７]等の空間認識に必要となります。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）の技術基盤となるため、極めて広範な技術応用が見込まれております。
関連技術であるAI（人工知能）やIoT（Internet of Things）との技術統合を目下進めており、さらなる技術応用の広がりを見込んでおります。
(3)事業及び研究開発の具体的な状況
当社グループは、第４期（2018年３月期）より「KudanSLAM」の提供を開始、また第７期（2021年3月期）よりアーティセンス社のグループ会社化に伴い「ArtisenseSLAM」の提供を開始致しましたが、これまでの主要な実績として、以下の３つの領域にて顧客開拓してまいりました。
AR（拡張現実）、VR（仮想現実）の応用領域
光学センサメーカ、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、コンピューターゲーム制作、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
また、AP（人工知覚）の基幹技術であるSLAM、ALAM、VIO、SfMに加え、AI（人工知能）やIoT（Internet of Things）との技術統合に向けて、Machine Perception（機械知覚）、Deep Percetpion（深層知覚）やNeural Percetpion Network（知覚ニューラルネットワーク）に関する研究開発を行っております。
(4)技術の特徴
当社グループの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に対して強みを備えております。具体的には、以下の5つの特徴を有しており、当社グループがこれまでAP（人工知覚）領域に特化することで培った高度で柔軟な研究開発能力と組み合わせることで、将来需要に適性が高い応用に使われております。
①アルゴリズムの独自性
当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おります。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おります。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可能であります。その他にも、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おります。
②柔軟で高い性能
前述の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）が可能であります。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可能な構造で設計されており、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が実現可能であります。
③センサ利用の柔軟性
センサ利用の制限はAP（人工知覚）技術の応用範囲を狭める要因となるため、当社グループの技術は多様なセンサに対応可能なように設計されております。具体的には多様なカメラにて動作が可能であり、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）に対して柔軟であります。また、カメラ以外にも多様な３次元センサ（lidar、ToFなど）や内部センサ（IMU、機械オドメトリなど）や位置センサ（GPS、Beaconなど）と組み合わせることで各センサの長所を高度に活用することが可能であります。
④演算処理環境の柔軟性
上記カメラと同様に、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となります。当社グループの技術は多様な演算処理の環境に対応するため、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ります。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が可能であります。
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となります。当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であります。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ります。
当社グループの事業に関わる専門用語の定義について以下のとおりです。
[注] １．「SLAM」とは、「Simultaneous Localization and Mapping」の略称であり、コンピュータが現実環境における自己位置推定と３次元立体地図作成を同時に行う技術を指します。なお、「Visual SLAM」とは、この自己位置推定と地図作成のための入力情報としてカメラ画像情報を用いるものを指し、「RGB-D SLAM」とは、入力情報にカメラ画像情報と３次元センサ情報の両方を用いるものを指します。また、「間接法SLAM」とは、画像に含まれる見た目の特徴を抽出して、３次元認識をするSLAMの手法で軽量に処理できるのが長所であり「直接法SLAM」とは、画像全体を効果的に使ったSLAMの手法であり、精度が高く、間接法より特徴が抽出し難い環境でも動作するのが長所です。
２．「ALAM」とは、「Asynchronous Localization and Mapping」の略称であり、コンピュータが現実環境における自己位置推定と３次元立体地図作成を非同期的に行う技術を指します。
３．「VIO」とは、「Visual Inertial Odometry」の略称であり、カメラ画像を利用して位置と姿勢を推定する技術を指します。
４．「SfM」とは、「Structure from Motion」の略称であり、3次元構造を2次元のカメラ画像と動きから推定する技術を指します。
５．「アルゴリズム」とは、特定の問題を解決するために考案された計算可能な数理モデルを指します。多くの場合はコンピュータプログラムによって記述されます。
６．「AR」とは、「Augmented Reality」の略称であり、人が知覚する現実環境をコンピュータにより拡張（付加、強調）する技術を指します。
７．「VR」とは、「Virtual Reality」の略称であり、現物・実物ではないが機能としての本質は同じであるような環境を、ユーザの五感を含む感覚を人工的に刺激することにより仮想的に作り出す技術およびその体系を指します。
財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析は、当社グループの連結財務諸表に基づいて実施されております。当社グループの連結財務諸表は、わが国において一般に公正妥当と認められている会計基準に基づき作成されております。
連結財務諸表の作成にあたっては一部に見積りによる金額を含んでおりますが、見積りにつきましては、過去実績や状況に応じ合理的と考えられる要因等に基づいており、妥当性についての継続的な評価を行っています。しかしながら、見積り特有の不確実性があるため、実際の結果はこれらの見積りと異なる場合があります。連結財務諸表に影響を与え、より重要な経営判断や見積りを必要とする会計方針は以下のとおりであります。
a. 貸倒引当金
債権の貸倒による損失に備えるため、一般債権については貸倒実績率により、貸倒懸念債権等特定の債権につ
いては個別に回収可能性を検討し、回収不能見込額を計上しております。
相手先の財政状態が悪化し支払能力が低下した場合、追加の引当金を計上する可能性があります。
b. 固定資産の減損
市場価格、営業活動から生ずる損益等から減損の兆候が識別された場合、将来の事業計画等を考慮して、減損
損失の認識の判定を行い、減損損失を認識すべきであると判定した場合は帳簿価額を回収可能価額まで減額し、
減損損失を計上しております。
将来の市況悪化等により事業計画が修正される場合、減損処理を行う可能性があります。
c. 投資有価証券・関係会社株式
市場価格のない投資有価証券又は関係会社株式を所有しており、実質価額が取得原価に比べ50％程度以上低下した場合には相当の減額を行うこととしている。ただし、非上場の子会社株式の実質価額について、回復可能性が十分な証拠によって裏付けられる場合には、期末において相当の減額を行うこととしております。
実質価額は、通常は、一般に公正妥当と認められる会計基準に準拠して作成した財務諸表を基礎に、原則として資産等の時価評価に基づく評価差額等を加味して算定した１株当たりの純資産額に所有株式数を乗じた金額ですが、会社の超過収益力や経営権等を反映して、1株当たりの純資産額を基礎とした金額に比べて相当高い価額が実質価額として評価される場合があるものとしております。
超過収益力については、四半期毎に、会社の業績等を把握するとともに将来の事業計画に基づく決算予測数値との比較分析を実施すること等により、当該超過収益力の毀損の有無を確認しております。
なお、将来の市況悪化または投資先の業績不振等により、現在の帳簿価額に反映されていない損失が生じ、減損処理を行う可能性があります。
d. 繰延税金資産
財務諸表と税務上の資産または負債の額に相違が発生する場合、将来減算一時差異に係る税効果について、繰
延税金資産を計上しております。繰延税金資産のうち、実現が不確実であると考えられる金額に対し評価性引当
額を計上して繰延税金資産を減額しております。
繰延税金資産の実現の可能性により、評価性引当額が変動し損益に影響を及ぼす可能性があります。
当社グループの連結財務諸表作成にあたって採用しているその他の重要な会計方針は、「第５ 経理の状況１ 連結財務諸表等（１）連結財務諸表 注記事項 （連結財務諸表作成のための基本となる重要な事項）及び（重要な会計上の見積り）」に記載しております。
本項に記載した将来に関する事項は、本書提出日現在において当社グループが判断したものであります。
当社グループは、機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知覚のアルゴリズムの研究開発とライセンス提供を行っております。人工知覚は機械の「脳」に相当する人工知能と並び相互補完するDeep Tech（深層技術）として、機械が自律的に機能できるように進化させる技術です。
当社グループの基幹技術は、独自のSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術であり、機械が動きながらリアルタイムでの位置認識と地図作成を行うものです。2021年３月期には、当業界における当グループの優位性を強化するため、同研究分野を世界的にリードしている独ミュンヘン工科大学発のArtisense Corporation（本社：米国カリフォルニア州、以下アーティセンス社）をグループ会社化しました。これにより、アーティセンス社の独自技術である次世代アルゴリズム（直接法SLAM）や、人工知覚と人工知能の融合技術（GN-net）等を販売ラインナップに加え、より幅広い顧客ニーズへの対応を強化しました。中長期でのロボティクス・自動運転領域の発展と社会変化を見据えて、より革新性の高い人工知覚技術をアーティセンス社と共同で推進してまいります。
経営体制については、グローバルにおける機動的な執行及び短期と中長期の二軸経営の強化を目的として複数代表取締役体制の採用をしております。これにより代表取締役CEOの項がアーティセンス社を含む当社グループの事業経営を統括し、代表取締役大野智弘は同じく創業メンバーであるJohn Williamsと共に中長期の成長に向けた次世代Deep Techへの投資や新領域強化を目指します。
事業戦略については、ロボティクス関連産業の発展と人工知覚技術の市場拡大が急激に進むことを見据えて、代替や置き換えが困難なアルゴリズム層への集中を行なっています。中長期的には、最終製品の普及にともなう製品ライセンス売上の拡大を目指しており、市場成長性が極めて高い自動制御ロボット・自動運転自動車・モバイルセンサー・デジタルマップ等の領域を中心に、製品化確度が高い案件の大型化に注力をしています。加えて、販売戦略として、人工知覚と補完性が高いセンサ・半導体企業、システムインテグレータ、技術商社との提携拡大を通して、販売チャンネルとラインナップの拡大を進めています。
市場環境については、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ります。この影響により、足元での顧客製品化に向けた案件は着実に進捗しており、中長期的には特定の技術領域や産業での利用に限定されない幅広い範囲でのSLAM産業の高成長及び当社グループ技術の社会実装に伴う収益機会の拡大を引き続き見込んでおります。
顧客製品化に向けた開発案件のフェーズ進捗に伴う収入増加及びより幅広い適用領域での案件拡大により、売上の回復基調を継続しております。
アーティセンス社の子会社化を含むグローバル規模での体制拡大に伴い、販売費及び一般管理費は775,208千円（前年同期比39.0%増）に増加し、主な内訳は人件費267,046千円、経費及び償却費248,589千円、研究開発費259,573千円であります。
その他、急激な為替レートの変動による為替差益146,186千円（前年同期比17.7%増）、研究開発に対する補助金収入61,839千円、取得した固定資産の評価減に伴う減損損失20,338千円が発生しております。
この結果、当連結会計年度の売上高は332,770千円（前年同期比22.4%増）、営業損失は598,699千円（前年同期は営業損失433,078千円）、経常損失は394,518千円（前年同期は経常損失681,217千円）、親会社株主に帰属する当期純損失は413,571千円（前年同期は親会社株主に帰属する当期純損失2,237,129千円）となりました。
セグメント別の経営成績は次のとおりであります。
（AP事業）
AP事業につきましては、上記要因により、売上高は312,970千円（前年同期比15.1%増）、セグメント損失は602,795千円（前年同期は421,175千円）となりました。
（CVC事業）
CVC事業につきましては、営業投資有価証券の売却により、売上高は19,800千円（前年同期比-）、セグメント利益は4,095千円（前年同期はセグメント損失11,902千円）となりました。
当連結会計年度における生産実績は、当社グループ全体の事業活動において重要性が乏しいため、記載を省略しております。
②受注実績
当連結会計年度における受注生産に関する実績は、当社グループ全体の事業活動において重要性が乏しいため、記載を省略しております。
当連結会計年度における販売実績は、次のとおりであります。
(単位：千円)
(単位：千円)
（注）１ 前連結会計年度又は当連結会計年度の総販売実績に対する割合が10%未満の場合、該当する連結会計年度の実
績値の記載を省略しております。
２ 売上高には、当該顧客と同一の企業集団に属する顧客に対する売上高を含めております。
（資産）
当連結会計年度末における流動資産は991,467千円（前連結会計年度末比237,012千円増）となりました。これは主に、現金及び預金が増加（同247,651千円増）したことによるものであります。
また、固定資産は16,608千円（前連結会計年度末比914千円増加）となりました。これは差入保証金が増加（同914千円増）したことによるものであります。
以上の結果、資産合計は1,008,076千円（前連結会計年度末比237,926千円増）となりました。
(負債）
当連結会計年度末における流動負債は241,578千円（前連結会計年度末比116,130千円増）となりました。これは主に、買掛金の減少（同15,066千円減）、契約負債の減少（同14,438千円減）、借入金の増加（同200,000千円増）及び未払法人税等の減少（同37,353千円減）によるものであります。
また、固定負債は6,716千円（前連結会計年度末同額）となりました。
以上の結果、負債合計は248,294千円（前連結会計年度末比116,130千円増）となりました。
(純資産）
当連結会計年度末における純資産は759,781千円（前連結会計年度末比121,796千円増）となりました。これは主に、親会社株主に帰属する当期純損失（413,571千円）、株式発行に伴う資本金及び資本準備金の増加（前連結会計年度末比計671,401千円増）及び為替換算調整勘定の減少（同139,278千円減）によるものであります。
(営業活動によるキャッシュ・フロー）
営業活動によるキャッシュ・フローは、619,044千円の支出（前年同期は514,967千円の支出）となりました。これは主に、税金等調整前当期純損失414,857千円、減損損失20,338千円、為替差益145,848千円、仕入債務の減少額15,066千円、売上債権及び契約資産の減少額35,945千円及び法人税等の支払額44,504千円によるものです。
(投資活動によるキャッシュ・フロー)
投資活動によるキャッシュ・フローは、20,338千円の支出（前年同期は137,481千円の支出）となりました。これは有形固定資産の取得による支出20,338千円によるものです。
(財務活動によるキャッシュ・フロー)
財務活動によるキャッシュ・フローは870,087千円の収入（前年同期は9,395千円の収入）となりました。これは主に、株式の発行による収入668,955千円、短期借入金の純増減額200,000千円によるものです。
以上の他、現金及び現金同等物に係る換算差額の影響もあり、当連結会計年度末における現金及び現金同等物の残高は前連結会計年度末と比べ247,651千円増加し、852,076千円となりました。
当社グループは、円滑な事業活動に必要なレベルの流動性の確保と財務の健全性・安定性維持を資金政策の基本方針とし、事業展開および研究開発に係る資金需要に対して機動的に対応できるだけの十分な現金及び現金同等物の保有を図っております。
当社グループは、アルゴリズムの研究開発による事業を行っていることから運転資金の大部分は研究開発費を含む人件費関連コストであり、かつ少数の従業員での事業展開を行ってきております。したがって、必要となる運転資金の水準は相対的に低く、資金需要を満たすための資金は、原則として、営業活動によるキャッシュ・フローを財源といたします。しかしながら、ロボティクス・自動運転・ドローン等多くの産業で自動化技術のニーズが高まりAP（人工知覚）関連産業の規模拡大が見込まれる中で、AP（人工知覚）市場における専業独立企業としてのシェアの維持・更なる拡大を推進するための中長期的な経営体制を構築するため、必要に応じて金融機関からの借入・新規株式発行を含む資金調達を実行し、顧客製品化案件の拡大を含む当社グループの中長期における飛躍的な成長を目指してまいります。