回次 |
第6期 |
第7期 |
第8期 |
第9期 |
第10期 |
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決算年月 |
平成24年3月 |
平成25年3月 |
平成26年3月 |
平成27年3月 |
平成28年3月 |
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売上高 |
(千円) |
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経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
△ |
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当期純利益又は当期純損失(△) |
(千円) |
△ |
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持分法を適用した 場合の投資利益 |
(千円) |
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資本金 |
(千円) |
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発行済株式総数 |
(株) |
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純資産額 |
(千円) |
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総資産額 |
(千円) |
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1株当たり純資産額 |
(円) |
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1株当たり配当額 |
(円) |
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(1株当たり中間配当額) |
( |
( |
( |
( |
( |
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1株当たり当期純利益金額 又は当期純損失金額(△) |
(円) |
△ |
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潜在株式調整後 1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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自己資本利益率 |
(%) |
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株価収益率 |
(倍) |
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配当性向 |
(%) |
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営業活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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△ |
△ |
投資活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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|
|
△ |
△ |
財務活動による キャッシュ・フロー |
(千円) |
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現金及び現金同等物 の期末残高 |
(千円) |
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従業員数 |
(名) |
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〔外、平均臨時雇用者数〕 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
(注)1.当社は連結財務諸表を作成しておりませんので、連結会計年度に係る主要な経営指標等の推移については記載しておりません。
2.売上高には、消費税等は含まれておりません。
3.持分法を適用した場合の投資利益については、当社は関連会社を有していないため記載しておりません。
4.平成27年1月19日開催の取締役会決議により、平成27年2月1日付で普通株式1株につき10株の株式分割を、平成29年1月18日開催の取締役会決議により、平成29年2月11日付で普通株式1株につき200株の株式分割を行っておりますが、第9期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、1株当たり純資産額及び1株当たり当期純利益金額を算定しております。
5.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、第6期は、1株当たり当期純損失であり、また、潜在株式が存在しないため、第7期及び第8期は、潜在株式が存在しないため、第9期及び第10期は、潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であり、期中平均株価を把握できないため、記載しておりません。
6.自己資本利益率については、第6期は当期純損失を計上しているため記載しておりません。
7.株価収益率については、当社株式が非上場であるため記載しておりません。
8.1株当たり配当額及び配当性向については、配当実績がないため記載しておりません。
9.第6期、第7期及び第8期については、キャッシュ・フロー計算書を作成しておりませんので、キャッシュ・フローに係る各項目については記載しておりません。
10.前事業年度(第9期)及び当事業年度(第10期)の財務諸表については、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づき、新日本有限責任監査法人により監査を受けておりますが、第6期、第7期及び第8期の財務諸表については、監査を受けておりません。
11.平成27年1月19日開催の取締役会決議により、平成27年2月1日付で普通株式1株につき10株の株式分割を、平成29年1月18日開催の取締役会決議により、平成29年2月11日付で普通株式1株につき200株の株式分割を行っております。
そこで、証券会員制法人札幌証券取引所の引受担当者宛通知「上場申請のための有価証券報告書(Ⅰの部)の作成上の留意点について」(平成20年4月18日付札証上審第50号)に基づき、第6期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して算定した場合の1株当たり指標の推移を参考までに掲げると、以下のとおりとなります。なお、第6期、第7期及び第8期の数値につきましては、新日本有限責任監査法人の監査を受けておりません。
回次 |
第6期 |
第7期 |
第8期 |
第9期 |
第10期 |
|
決算年月 |
平成24年3月 |
平成25年3月 |
平成26年3月 |
平成27年3月 |
平成28年3月 |
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
166.83 |
179.64 |
238.06 |
296.48 |
307.29 |
1株当たり当期純利益金額又は当期純損失金額(△) |
(円) |
△47.37 |
12.81 |
58.41 |
58.42 |
10.80 |
潜在株式調整後 1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
- |
1株当たり配当額 |
(円) |
- |
- |
- |
- |
- |
(1株当たり中間配当額) |
(-) |
(-) |
(-) |
(-) |
(-) |
年月 |
事項 |
平成19年2月 |
北海道札幌市白石区において、当社(資本金100千円)を設立 |
平成19年12月 |
融雪装置遠隔制御代行サービス開始 |
平成20年4月 |
「融雪装置遠隔制御システム(特許番号:第4104635号)」の特許取得 |
平成21年3月 |
本社を北海道札幌市西区に移転 |
平成21年7月 |
建設情報化施工支援ソリューション「現場ロイド」をリリース |
平成21年9月 |
青森県青森市に青森営業所開設 |
平成23年6月 |
東京都千代田区に東京営業所開設 |
平成23年8月 |
兵庫県尼崎市に関西営業所開設 |
平成23年10月 |
佐賀県鳥栖市に九州営業所開設 |
平成24年11月 |
宮城県仙台市宮城野区に仙台営業所開設 |
平成25年4月 |
モバイル通信網を利用した接点・静止画伝送端末「GLANIX」をリリース |
平成25年8月 |
本社を北海道札幌市中央区に移転 |
平成25年11月 |
「融雪装置遠隔制御代行システム(特許番号:第5421573号)」の特許取得 |
平成26年5月 |
IoTプラットフォーム「FASTIO」をリリース |
平成26年10月 |
パートナープログラム「FASTIO LINK」を開始 |
平成27年7月 |
大阪府吹田市に関西営業所移転 株式会社セールスフォース・ドットコムが提供する「Salesforce1 IoTジャンプスタートプログラム」にパートナーとして参加を開始 |
平成28年1月 |
株式会社テラスカイと業務・資本提携 |
平成28年3月 |
交通事故削減ソリューション「Pdrive」のOEM提供を開始 |
平成28年4月 |
KDDI株式会社と提携し「KDDI IoTクラウド Standard」をリリース |
平成28年9月 |
災害検知ソリューションをリリース |
平成28年12月 |
AIエンジン「FASTIO AI」を利用した画像解析システム及び気象予測システムをリリース |
当社は、IoTを通じてより安心な社会の実現に貢献するため、「あなたの『見える』を、みんなの安心に。」というコーポレートスローガンを掲げ、「IoTインテグレーション事業」を展開しております。IoTとは、Internet of Thingsの略で、「モノのインターネット化」と訳されます。コンピュータなどの情報・通信機器だけでなく、世の中に存在する様々なモノに通信機能を持たせ、インターネットへの接続や相互に通信することにより、自動認識や自動制御、遠隔計測などを行います。
当社は、IoTソリューションの企画及びこれに付随する端末製造、通信インフラ、アプリケーション開発並びにクラウドサービスの運用・保守に関する業務をワンストップで提供する事業を展開しております。
なお、当社は、IoTインテグレーション事業の単一セグメントであるため、セグメント情報の記載を省略しておりますが、以下の二つの位置づけのもと4つのソリューションを提供しております。
事業セグメント |
ソリューションの位置付け |
ソリューション |
プラットフォーム/ 主なパッケージサービス |
IoTインテグレーション事業 |
IoTプラットフォームをベースとしたSIによるソリューション |
インテグレーションソリューション |
IoTプラットフォーム 「FASTIO」 |
パッケージサービスを中心としたソリューション |
モニタリングソリューション |
融雪システム遠隔監視ソリューション 「ゆりもっと」 |
|
コンストラクションソリューション |
建設情報化施工支援ソリューション 「現場ロイド」 |
||
GPSソリューション |
交通事故削減ソリューション 「Pdrive」 |
① IoTプラットフォームをベースとしたSIによるソリューション
当社のインテグレーションソリューションは、独自のIoTプラットフォーム(注1)「FASTIO」を基盤として提供しております。
「FASTIO」は、IoT運用により大量に発生するセンサーデータをリアルタイムかつ効率的に扱うための各種機能を実装しております。また、クラウド提供であることから、通信インフラやクライアントソフトのインストールが不要であり、短期間で、安価にIoTサービスを利用することが可能となっております。
IoTの導入はセンサーやゲートウェイ(注2)端末選定が重要となりますが、当社のアライアンスプログラム「FASTIO LINK」及び「FASTIO DATALINK」により多様なデバイスからのデータ取り込みが可能となります。「FASTIO」は、「物理現象を電気信号としてクラウドに取り込む」コストを最小化することにより、デバイスメーカー等へのインテグレーションソリューションを提供しております。また、「FASTIO」は、標準のアプリケーションで画像・動画管理、遠隔接点制御、位置情報管理等に対応しており、様々な産業、市場において利用が可能です。また、複雑な分析やBIツール(注3)、マシンラーニング等の先進分野における外部クラウドサービスとの連携を前提として設計されており、センシングデータを外部クラウドサービスで利用するためのAPI(注4)を充実させているため、外部クラウドサービスへシームレスなデータ提供が可能となっており、クラウドベンダーに対してもインテグレーションソリューションの提供を行っております。
インテグレーションソリューションは、「物理現象を電気信号としてクラウドに取り込み、外部クラウドサービスへ渡す」までを首尾一貫して提供するサービスであります。
なお、平成28年4月にKDDI株式会社「KDDI IoTクラウド Standard」のベースシステムとして「FASTIO」が採用されております。同サービスは「FASTIO」に専用のカスタマイズを施しKDDI株式会社へ提供しているものであり、当社が培ってきた技術・ノウハウがフル活用されています。
② パッケージサービスを中心としたソリューション
当社は創業以来IoTインテグレーション事業を行っております。その中で、特定の市場や端末、機能等を選定し、パッケージ化することで運用コストを低減するとともに、ニッチなマーケットでの実績を積み重ねてきました。AIの活用により、さらなる運用コストの低減や新たな付加価値の創出を行っております。具体的なサービスの内容は下記のとおりであります。
■モニタリングソリューション
マンションや商業施設等に対して、融雪・消雪装置の監視ソリューションを提供しております。融雪装置の遠隔監視により稼働を可視化するとともに、リモートオペレーションによって運転の最適化を実現し、燃料コストや環境負荷を低減させます。「ゆりもっと」は融雪装置自体の予防保全を可能とし、融雪装置利用にあたっての安全性、信頼性を高めます。
主に分譲マンションの管理組合、賃貸マンション・アパートのオーナー、大規模駐車場を有する小売事業者の方々にご利用いただいております。
「ゆりもっと」のシステムは、クラウドサーバー上で構築されており、季節に応じたサーバーリソースの割り当てをマネジメントすることで、インフラコストの最適化を図っております。
また、監視作業効率の向上、監視品質の均質化のため、AIによる融雪監視機構を開発しました。センサーを使った現地での降雪状況やカメラ画像のほか、1kmメッシュの気象予報情報を組み合わせて現地の積雪状況を推定し、適切な融雪装置の制御判断材料を提供しています。さらに、オペレータの操作をAIへフィードバックし、学習させることで、AI判断精度の向上を図っております。
■コンストラクションソリューション
建設現場、構築物の維持管理及び防災等の「安全管理」「省力化による生産性向上」「リアルタイム計測による作業精度向上」などを目的とした総合情報化ソリューションを提供しております。「現場ロイド」はモバイルワイヤレス技術を使って、センサーによる常時警戒により、異常を検知してからの迅速な警告発報を行い、現場管理や作業を効率化し、異常値や緊急地震速報を受信した場合には、現地の警報装置や警戒メールによる複数同時警報で事故やトラブルを未然に防ぐことを可能としております。
「現場ロイド」においては、屋外におけるサービス提供を主としており、独立電源による電力供給、モバイルネットワークによるデータ計測、遠隔監視及び遠隔制御等の多様な環境下における運用実績を有しております。
また、AI技術を活用し、センシングデータから未来予測をする取り組みを行っています。インテリジェント電光掲示板「サインロイド2」では、気象情報提供会社と協業し、局所的なセンシング気象データと気象予報情報を組み合わせ、工程管理および安全管理に寄与する情報提供を実現しています。
■GPSソリューション
GPSソリューション「Pdrive」は、主に社有車を保有する事業者向けに、危険運転時のリアルタイム動画を提供し、運転状況を「見える化」することで、交通事故削減を図ることに強みを持つカーテレマティクス(注5)サービスを提供しております。
「Pdrive」は、加速度センサーが急ブレーキや急ハンドルといった交通事故の兆候(ヒヤリハット)である危険運転を感知すると、搭載するモバイル通信端末を介し、車載カメラの動画をクラウドへ保存し、安全管理者にメール配信する機能が特徴であります。この動画配信機能によりヒヤリハットを「見える化」することで、交通事故削減並びに自動車保険料の低減に貢献しております。
[事業系統図]
以上に述べた事業の内容を事業系統図によって示すと以下のとおりであります。
なお、当社は、IoTインテグレーション事業の単一セグメントであるため、セグメント別の情報を省略しております。
用語解説
(注1) IoTプラットフォーム
IoTを実現するためのプラットフォームのこと。一般的なIoTのフローでは、データの発生源であるセンサーから計測データが発信され、当該計測データを加工・分析した結果をトリガーとして、現地のデバイス(アクチュエーター)に対して何らかのアクションを起こします。この一連の処理を実現するソフトウエアならびにインフラを、IoTプラットフォームと呼びます。現在では広く解釈されており、データの収集や蓄積に特化したものや、データ解析に特化したもの、モバイル通信サービスに特化したもの等もIoTプラットフォームと総称されます。
(注2) ゲートウェイ
ゲートウェイとは、異なるネットワーク同士を接続するネットワーク関連機器及びソフトウエアの総称であります。
(注3) BIツール
Business Intelligenceツールの略。企業の業務システムの一種で、膨大なデータを蓄積・分析・加工し、意思決定に活用できるような形式にまとめるものであります。昨今は、情報の収集や成型といった入り口側の機能を簡略化し、美しく直感的なアウトプットに特化したものが注目されています。
(注4) API
Application Programming Interfaceの略。あるコンピュータプログラム(ソフトウエア)の機能や管理するデータなどを、外部の他のプログラムから呼び出して利用するためのものです。APIの活用により、開発者は、自身が開発するソフトウエアにAPIで提供される機能を容易に組み込むことが可能になります。
(注5) カーテレマティクス
カーテレマティクスとは、カー(Car=自動車)とテレコミュニケーション(Telecommunication=遠隔通信)及びインフォマティクス(Informatics=情報学・情報処理)から作られた造語で、移動体通信を用いて自動車や輸送車両等に対して提供するサービスの総称であります。
該当事項はありません。
(1)提出会社の状況
平成29年4月30日現在 |
従業員数(名) |
平均年齢(歳) |
平均勤続年数(年) |
平均年間給与(千円) |
58 〔7〕 |
37.1 |
3.3 |
4,160 |
(注)1.当社は単一セグメントであるため、セグメント別の従業員数の記載はしておりません。
2.従業員数は就業人員数であり、臨時雇用者数(パートタイマー)は、最近1年間の平均人員を〔 〕外数で記載しております。
3.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。
4.最近1年間において従業員数が11名増加しております。主な理由は、事業の拡大に伴う新規採用者の増加によるものであります。
(2)労働組合の状況
労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満に推移しております。