回次 |
第3期 |
第4期 |
|
決算年月 |
平成29年3月 |
平成30年3月 |
|
売上高 |
(千円) |
|
|
経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
△ |
|
親会社株主に帰属する当期純利益又は親会社株主に帰属する当期純損失(△) |
(千円) |
△ |
|
包括利益 |
(千円) |
△ |
△ |
純資産額 |
(千円) |
|
|
総資産額 |
(千円) |
|
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
|
|
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
△ |
|
潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
|
|
自己資本比率 |
(%) |
|
|
自己資本利益率 |
(%) |
|
|
株価収益率 |
(倍) |
|
|
営業活動による |
(千円) |
△ |
△ |
投資活動による |
(千円) |
△ |
△ |
財務活動による |
(千円) |
|
|
現金及び現金同等物の期末残高 |
(千円) |
|
|
従業員数 |
(人) |
|
|
( |
( |
(注) 1.当社は第3期より、連結財務諸表を作成しております。
2.売上高には、消費税等は含まれておりません。
3.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できないため記載しておりません。
4.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。
5.第3期の自己資本利益率については、親会社株主に帰属する当期純損失が計上されているため記載しておりません。
6.臨時従業員数は、派遣社員等を含む人員であり、〔外書〕に年間の平均人員を記載しております。
7.第3期及び第4期の連結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、EY新日本有限責任監査法人により監査を受けております。
8.平成30年9月13日開催の取締役会決議により、平成30年9月30日付で普通株式1株につき200株の割合で株式分割を行っておりますが、第3期の期首に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又は1株当たり当期純損失金額を算定しております。
回次 |
第1期 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
|
決算年月 |
平成27年3月 |
平成28年3月 |
平成29年3月 |
平成30年3月 |
|
売上高 |
(千円) |
|
|
|
|
経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
△ |
|
|
△ |
当期純利益又は当期純損失(△) |
(千円) |
△ |
|
|
△ |
資本金 |
(千円) |
|
|
|
|
発行済株式総数 |
(株) |
|
|
|
|
純資産額 |
(千円) |
|
|
|
|
総資産額 |
(千円) |
|
|
|
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
|
|
|
|
1株当たり配当額 |
(円) |
|
|
|
|
(内1株当たり中間配当額) |
(円) |
( |
( |
( |
( |
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
△ |
|
|
△ |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額 |
(円) |
|
|
|
|
自己資本比率 |
(%) |
|
|
|
|
自己資本利益率 |
(%) |
|
|
|
|
株価収益率 |
(倍) |
|
|
|
|
配当性向 |
(%) |
|
|
|
|
従業員数 |
(人) |
|
|
|
|
〔 |
〔 |
〔 |
〔 |
(注) 1.売上高には、消費税等は含まれておりません。
2.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、潜在株式は存在するものの、当社株式は非上場であり、期中平均株価が把握できないため記載しておりません。
3.第1期及び第4期の自己資本利益率については、当期純損失が計上されているため記載しておりません。
4.株価収益率は当社株式が非上場であるため記載しておりません。
5.当社は配当を行っておりませんので、1株当たり配当額及び配当性向につきましては、それぞれ記載しておりません。
6.臨時従業員数は、派遣社員等を含む人員であり、〔外書〕に年間の平均人員を記載しております
7.第3期及び第4期の財務諸表については、「財務諸表等の用語、様式及び作成方法に関する規則」(昭和38年大蔵省令第59号)に基づき作成しており、金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づき、EY新日本有限責任監査法人により監査を受けております。なお、第1期及び第2期については、「会社計算規則」(平成18年法務省令第13号)の規定に基づき算出した各数値を記載しており、これらの数値は金融商品取引法第193条の2第1項の規定に基づくEY新日本有限責任監査法人による監査を受けておりません。
8.平成30年9月12日開催の取締役会決議により、平成30年9月30日付で普通株式1株につき200株の割合で株式分割を行っておりますが、第3期の期首に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又は1株当たり当期純損失金額を算定しております。
9.上記7のとおり平成30年9月12日開催の取締役会決議により、平成30年9月30日付で普通株式1株につき200株の割合で株式分割を行っております。
そこで、東京証券取引所自主規制法人(現 日本取引所自主規制法人)の引受担当者宛通知「『新規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24年8月21日付東証上審第133号)に基づき、第1期の期首に当該株式分割が行われたと仮定して算出した場合の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1期および第2期の数値については、EY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1期 |
第2期 |
第3期 |
第4期 |
|
決算年月 |
平成27年3月 |
平成28年3月 |
平成29年3月 |
平成30年3月 |
|
1株当たり純資産額 |
(円) |
7.37 |
27.04 |
56.49 |
55.43 |
1株当たり配当額 (内1株当たり中間配当額) |
(円) (円) |
― (―) |
― (―) |
― (―) |
― (―) |
1株当たり当期純利益金額又は1株当たり当期純損失金額(△) |
(円) |
△0.30 |
0.28 |
0.20 |
△1.06 |
潜在株式調整後1株当たり 当期純利益金額 |
(円) |
― |
― |
― |
― |
Kudan株式会社は、平成27年1月にKudan Limitedを子会社化しているため、実質的な存続会社であるKudan Limitedの主要な経営指標等を参考として記載いたします。
回次 |
第3期 |
第4期 |
|
決算年月 |
平成26年3月 |
平成27年3月 |
|
売上高 |
(千円) |
36,617 |
54,453 |
経常損失(△) |
(千円) |
△13,361 |
△3,522 |
当期純利益又は当期純損失(△) |
(千円) |
△13,361 |
1,537 |
持分法を適用した場合の投資利益 |
(千円) |
― |
― |
資本金 |
(千円) |
17 |
17 |
発行済株式総数 |
(株) |
100 |
100 |
純資産額 |
(千円) |
11,974 |
8,665 |
総資産額 |
(千円) |
19,684 |
23,957 |
1株当たり純資産額 |
(円) |
119,746.37 |
86,650.28 |
1株当たり配当額 |
(円) |
― |
― |
(円) |
(―) |
(―) |
|
1株当たり当期純利益又は1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
△133,619.63 |
15,371.88 |
潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
― |
― |
自己資本比率 |
(%) |
60.8 |
36.2 |
自己資本利益率 |
(%) |
― |
14.9 |
株価収益率 |
(倍) |
― |
― |
配当性向 |
(%) |
― |
― |
営業活動による |
(千円) |
― |
― |
投資活動による |
(千円) |
― |
― |
財務活動による |
(千円) |
― |
― |
現金及び現金同等物の期末残高 |
(千円) |
― |
― |
従業員数 |
(人) |
5 |
2 |
〔0〕 |
〔0〕 |
(注) 1.Kudan Limited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、関連会社が存在しないため記載しておりません。
4.潜在株式調整後1株当たり当期純利益金額については、潜在株式は存在しないため記載しておりません。
5.第3期の自己資本利益率については、当期純損失が計上されているため記載しておりません。
6.キャッシュ・フロー計算書を作成していないため、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。
7.第3期及び第4期は、Kudan Limitedは配当を行っておりませんので、1株当たり配当額及び配当性向につきましては、それぞれ記載しておりません。
8.株価収益率はKudan Limited株式が非上場であるため記載しておりません。
9.上記数値については、金融商品取引法第193条の2第1項の規定による監査証明を受けておりません。
当社代表取締役大野智弘は、平成23年1月に、Kudan Limited(現当社完全子会社)を英国に設立し、Artificial Perception(以下、AP(人工知覚))技術の基礎となるSLAM技術の独自の研究開発を行っておりました。平成26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当社を東京都千代田区に設立いたしました。
設立以降の沿革は、以下のとおりであります。
年月 |
事業の変遷 |
平成26年11月 |
東京都千代田区において、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 |
平成27年1月 |
Kudan limited(英国ブリストル市)を完全子会社化 |
平成27年6月 |
東京都新宿区新宿に本社を移転 |
平成27年7月 |
ARエンジン「Kudan AR SDK」をリリース |
平成28年10月 |
株式会社博報堂と業務提携契約を締結 |
平成28年12月 |
「KudanSLAM技術」の評価用デモソフトウェアを提供開始 |
平成29年8月 |
Visual SLAMライブラリ「KudanSLAM Alfa」をリリース |
平成30年6月 |
国際航業株式会社、株式会社ゼンリンデータコム及び株式会社ザクティと資本提携 |
平成30年3月 |
Visual SLAMライブラリ「KudanSLAM Carnelian」をリリース |
平成30年8月 |
RGB-D SLAMライブラリ「KudanSLAM Galena」をリリース |
(注1) 「AP(人工知覚)」、「Visual SLAM」、「RGB-D SLAM」の内容は、3 事業の内容 をご参照ください。
(注2) 「KudanSLAM Carnelian」は、「KudanSLAM Alfa」の基本性能が向上され、ループクロージャ(Loop Closure)が実装されたバージョンであります。ループクロージャは、センサ軌道のループを認識して地図情報を最適化する手法を指します。
(注3) 「KudanSLAM Galena」は、入力情報にカメラ画像情報のみではなく3次元センサ情報も用いたことによって、「KudanSLAM Carnelian」に比し精度が向上したバージョンであります。
(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」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(平成30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。
(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、イメージングデバイス(例:カメラ)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(平成30年3月期)より「KudanSLAM」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活用する高度な応用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
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。
名称 |
住所 |
資本金(£) |
主要な事業 |
議決権の所有 |
関係内容 |
(連結子会社) |
|
|
|
|
|
Kudan Limited |
Bristol, United Kingdom |
100 |
AP事業 |
100 |
役員の兼任1名 |
(注) 1.有価証券届出書又は有価証券報告書を提出している会社はありません。
2.「主要な事業の内容」欄には、セグメント情報に記載された名称を記載しております。
3.特定子会社に該当しております。
4.Kudan Limitedについては、売上高(連結会社相互間の内部売上高を除く)の連結売上高に占める割合が10%を超えております。なお、同社の主要な損益情報等は以下のとおりであります。
また、債務超過会社であり、平成30年3月末時点で債務超過額は159,713千円であります。
|
(単位:千円) |
|
平成30年3月 |
売上高 |
204,668 |
経常利益 |
6,749 |
当期純利益 |
10,942 |
純資産額 |
△159,713 |
総資産額 |
27,685 |
平成30年9月30日現在
セグメントの名称 |
従業員数(名) |
AP事業 |
14〔0〕 |
合計 |
14〔0〕 |
(注) 1 当社は、AP事業の単一セグメントであるため、グループ全体での従業員数を記載しております。
2 臨時従業員数は、派遣社員等を含む人員であり、〔外書〕に年間の平均人員を記載しております。
平成30年9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) |
3〔0〕 |
38.4 |
2.6 |
6,557 |
(注) 1 従業員数は、当社から他社への出向者を除き、他社から当社への出向者を含めた就業人員数であります。
2 臨時従業員数は、派遣社員等を含む人員であり、〔外書〕に年間の平均人員を記載しております。
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 当社はAP事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しております。
当社グループにおいて労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満であり、特記すべき事項はありません。