アルファ・ウイン 企業調査レポート
ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）
2019 年 1 月 21 日発行
アルファ・ウイン 調査部
http://www.awincap.jp/

● 要旨
事業内容
・ディジタルメディアプロフェッショナル（以下、同社）は、独自開発のグラィックス技術をライセン
ス供与、または外注先企業で生産し製品を販売する研究開発型ファブレスベンダーである。
・新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）からの受託により、同社は「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」を受託し、省電力人工知能（AI）エンジンと異種エンジン統合ク
ラウドによる AI プラットフォームの開発に着手している。
業績動向
・同社の 2019/3 期第 2 四半期（以下、2Q）業績は、売上高 351 百万円（前年同期比 20.6%減）、
営業損失 17 百万円（前年同期利益 18 百万円）、経常損失 8 百万円（同 19 百万円）、四半期
純損失 8 百万円（同 19 百万円）であった。
・採算性の高い IP コアライセンス事業の減収から売上総利益率は低下したものの販管費減から営業利益は期初予想額（30 百万円の損失）を 13 百万円上回った。
・2019/3 期第 2 四半期末総資産は、主に売掛金、及び減価償却によるソフトウェアの減少等に
より 1,995 百万円（前期末比 125 百万円減）となった。自己資本は前期末比 27 百万円増加し1,898 百万円となり、自己資本比率は同 6.9%ポイント上昇し 95.1%であった。
・2019/3 期業績について同社は、売上高 1,200 百万円（前期比 23.2%増）、営業利益 100 百万円（同 43.3%増）、経常利益 100 百万円（同 50.6%増）、当期純利益 90 百万円（同 17.6%減）とする期初予想を据え置いた。
・アルファ・ウイン調査部（以下、当調査部）の 2019/3 期予想は、従来予想を踏襲し、売上高1,200 百万円（前期比 23.2%増）、営業利益 200 百万円（同 186.6%増）を予想する。営業利益予想において同社予想との相違があるのは、販管費予想の差異と思われる。2020/3 期予想
は、アミューズメント業界向け画像処理プロセッサー「RS1」の貢献期待から、当調査部予想比20%増収、30%営業増益を予想する。
経営戦略
・当面は LSI 事業が業績のけん引役となる見込みである。中期的な成長のため、IoT 分野及びAI 分野の事業拡大を掲げている。
・同社は自社の AI 製品で様々な企業と提携、あるいは協業する取組みが増えてきており、AI戦略が進んでいる。自動車の自動運転関連の受託開発も好調模様である。

い inisixyaru １１１

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アルファ・ウイン企業調査レポート(以下、本レポート)は、掲載企業のご依頼によりアルファ・ウイン・キャピタル株式会社(以下、弊社)が企業内容の説明を目的に作成したもので、投資の勧誘や推奨を意図したものではありません。本レポートに掲載された内容は作成日における情報に基づくものであり、予告なしに変更される場合があります。本
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弊社は、本レポートの配信に関して閲覧した投資家の皆様が本レポートを利用したこと、又は本レポートに依拠したことによる直接・間接の損失や逸失利益及び損害を含むいかなる結果についても責任を負いません。最終投資判断は投資家ご自身においてなされなければならず、投資に対する一切の責任は閲覧した投資家の皆様にあります。また、
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アルファ・ウイン 企業調査レポート
ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21【 3652 ディジタルメディアプロフェッショナル 業種：情報・通信業 】
売上高

決算期

（百万円）

2017/3

通期

2018/3

前期比 営業利益 前期比 経常利益 前期比
（%）

694

-5.4

（百万円）

（%）

（百万円）

-263 -

（%）

純利益

前期比

EPS

BPS

配当金

（百万円）

（%）

（円）

（円）

（円）

-134.37

609.890.0
0.0-262 --365 -

通期

973

40.3

69 -

39.64

671.93

2019/3 通期CE

1,200

23.2

100

43.3

100

66 50.6

109 90

-17.6

32.14

-

0.0

2019/3

通期E

1,200

23.2

200

186.6

200

201.2

180

64.8

64.26

731.050.0

2020/3

通期E

1,400

20.0

260

30.0

260

30.0

230

27.8

82.10

813.160.0

2018/3

1Q

141

223.3

-114

-

-114

-

-114 --41.79568.03-

2018/3

2Q

442

129.4

18

-

19

-

19 -

7.17

625.560.0

2019/3

1Q

137

-2.2

-52

-

-47

-

-47 -

-16.96663.66-

2019/3

2Q

351

-20.6

-17

-

-8

-

-8 -

-3.14

677.73

0.0（注）CE：会社予想、E：アルファ・ウイン調査部予想、2Qは累計会計期間【 株価・バリュエーション指標：3652 ディジタルメディアプロフェッショナル 】
2019/1/18

項 目

PER （倍）PBR （倍）

配当利回り

配当性向

5,360

前期実績

135.2

8.0

―

―

発行済株式数 （千株）

2,801

今期予想

83.4

7.3

―

―

時価総額 （百万円）

15,017

来期予想

65.3

6.6

―

―

項 目
株

価 （円）

88.2%

前期末自己資本比率

6.2%

前期ROE

（注）予想はアルファ・ウイン調査部予想

株価チャート（週末値）3652ディジタルメディアプロフェッショナル】【【
株価チャート（週末値）3652
ディジタルメディアプロフェッショナル 】（円）

12,000― 株価（左軸）

1.2

対TOPIX相対株価（右軸）10,000

1.0

8,000

0.8

【パフォーマンス】

6,000

0.6

4,000

0.4

2,000

0.2

期間
1 カ月
3 カ月
6 カ月
12 カ月

リターン

対TOPIX

39.2%
3.9%
7.6%
-41.0%

33.5%
9.8%
21.2%
-30.5%（注）2018年1月第3週～2018年1月第3週

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ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21

目次
１．会社概要.............................................................................................................................. 4
ビジュアル・コンピューティング分野が中核 ......................................................................... 4
経営理念 ................................................................................................................................. 82．株主構成 ............................................................................................................................... 9
個人株主が上位....................................................................................................................... 9
役員構成 ............................................................................................................................... 10

3．成長の軌跡.......................................................................................................................... 12
沿革 ...................................................................................................................................... 12
業績の推移 ............................................................................................................................................ 13

4．成長戦略 ............................................................................................................................. 14
成長市場に注力..................................................................................................................... 14
新たな取り組み..................................................................................................................... 16
AI 市場の将来性 .................................................................................................................... 17
自動車の自動運転の日本での開発動向 ................................................................................. 18
自動車の自動運転の海外での開発動向 ................................................................................. 20
自動運転車との関わり合い ................................................................................................... 21
アミューズメント業界の動向................................................................................................ 21
中期経営計画 ........................................................................................................................ 22

5．直前期業績と今後の見通し ................................................................................................. 232019 年 3 月期第 2 四半期業績............................................................................................... 232019 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 232020 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 24

6．アナリストの視点 ............................................................................................................... 26
ディジタルメディアプロフェッショナルの強みと課題 ......................................................... 26
株価について ........................................................................................................................ 26

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ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21

1. 会社概要◆ ビジュアル・コンピューティング分野が中核
ディジタルメディアプロフェッショナル（以下、同社）は、独自開発したグラィックス技術をライセンス供与、または外注先企業で生産し 同社は、研究開発型ファブレスベンダーである。

製品を販売している研究開発型ファブレスベンダーである。
電子機器において、2D/3D などの精細な画像を描写するためには、GPU注1を搭載したグラフィックス IP コア注 2 が必要である。同社はゲーム機

器、パチンコ機及びパチスロ機（以下、アミューズメント機器）、モ
バイル通信機器、自動車、事務機器、家電製品等に組み込まれる半導 消費 電力の低 減、小 型
化 、 高 解 像度 等 の 高 い
技術力が強み。

体向けにグラフィックス IP コアをライセンス供与している。消費電力の低減、小型化、高解像度等の高い技術力が同社の強みとなっている。
（注 1）GPUGPU とは Graphics Processing Unit の略。描画をする際に必要な計算を担う半導体チップである。

（注 2）IP コア
IP コアとは、LSI（大規模集積回路）を構成するための部分的な回路情報のうち、特に単一機能でまとめられたものを指している（図表 1）。同社の画像処理を担当するグラフィックス IP コアは、国際標準規格に準拠した IP コアに、「MAESTRO」と称する同社独自の機能拡張技術を組み合わせ、少ない消費電力で精細な画像を描写できることが特徴である。

【 図表 1 】IP コア（出所）Web サイト

 ビジュアル・コンピューテ

ィング分野の組込みシス
テムが事業の中核。

同社は、ビジュアル・コンピューティング注 3 分野の組込みシステム注 4を事業の中核にしている。独自に開発した 2D/3D グラフィックス技術のハードウェア IP（論理設計データ等）や ソフトウェア IP（主にハードウェアを制御するドライバーやコンテンツ制作を支援するツール類）のライセンス、及びこれらの IP コアを搭載したグラフィックス LSI の開発及び販売を主な事業としている。

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ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21（注 3）ビジュアル・コンピューティング
インタラクティブ（双方向性）で豊かなビジュアル表現を可能とする、グラフィックスや画像処理用の高性能プロセッサー技術を指す。各種電子機器のディスプレイや入力機器との組み合わせにより、先進的で使い易いユーザ・インターフェイス、次世代ビデオ
ゲーム、3D グラフィックス処理を取り入れた放送向け映像制作、医療機器、航空宇宙
産業機器などを実現する。

（注 4）組込みシステム
特定の機能を実現するために家電製品や機械等に組み込まれるコンピュータシステムを指す。

同社の事業は IP コアライセンス事業、LSI 製品事業、その他の事業で構成されている（図表 2）。
【 図表 2 】事業別内容
事業別

IPコアライセンス

LSI製品

その他

内訳

売上計上時点ライセンス収入

顧客の製品開発段階で発生

ランニングロイヤリティ収入 顧客の製品出荷段階で発生
カスタマイズ収入

同社のIPコアを顧客仕様にカスタマイズした時に発生

グラフィックスLSI の開発
及び販売

開発終了、または販売時に発生

ハードウエア/ソフトウエア 受託業務が終了した時点の受託開発（受託期間の分割の場合あり）
技術教育

実施時点

（出所）アルファ・ウイン調査部作成

 ライセンス供与方法は 3つ。製品開発段階のライ
センス収入、製品出荷段
階のランニングロイヤリテ
ィ収入、顧客仕様へのカスタマイズ収入である。

IP コアライセンス事業におけるライセンス供与は、①顧客の製品開発段階で発生するライセンス収入、②顧客の製品出荷段階で発生するランニングロイヤリティ収入（量産化時、顧客製品の生産開始から生産終了まで数年間に亘り生産数量に比例して継続的に発生する）、③顧
客の製品開発段階において、同社の IP コアを顧客仕様にカスタマイズして得られるカスタマイズ収入、の 3 つに分類されている。
LSI 製品事業は、グラフィックス LSI の開発及び販売を行う事業である。LSI 製品の主力販売先は主にアミューズメント機器市場を対象としている。
その他の事業は、顧客の要望に応じ、同社が提供する IP 製品に関連したハードウェア/ソフトウェアの受託開発業務等を行っている。同社が

 プロフェッショナルサービ

ス事業を 2014/3 期に立ち上げる。

フル・レポート

培ってきた GPU や画像処理、低消費電力化等の技術を活用した収益貢献を目的として、画像処理半導体の設計受託等のプロフェッショナル
サービス事業を 2014/3 期に立ち上げている。
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ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21

同社の主な IP コア製品は図表 3 の通りである。
任天堂（7974 東証一部）

 2017 年 7 月販売の「Newの携帯型ゲーム機向け等に供給している「PICA®200」シリーズは、国

ニンテンドー2DS LL」に同社製品が採用された。

際標準規格に準拠したうえで、同社独自の「MAESTRO TM」を搭載できるグラフィックス IP コアである。「MAESTRO TM」は同社独自のグ
ラフィックス技術を指し、より写実的なグラフィックス描画を低消費電力、かつ高速に実現する技術である。2017 年 7 月発売の「New ニン
テンドー2DS LL」にも同社の「PICA®200」シリーズが採用された。

【 図表 3 】同社の主な IP コア製品等
製品名等

備 考、採 用 例

PICA®200 シリーズ

OA機器用のLSI向け
任天堂の携帯型ゲーム機向け
オリンパスのミラーレス一眼カメラ向け等
デジタルカメラ向け等
富士フイルム、オリンパスのデジタルカメラ向け等
車載機器向け、モバイル端末向け等

SMAPH - FI SMAPH - S
PSMAPH - Hコ
ア ant シリーズ
IPSL

豊通エレクトロニクスとの共同開発である、画像処理向けミドルウェア

Loputo Platform IP

主に内製用途

TM

ZIA

静止画・動画に映っている物体を認識し、その認識した静止画・動画を分類処理するエンジンを含む、人工知能（AI）処理向け製品群

PlatformTM
ZIA Classifier AI を用いた画像認識と画像の分類エンジンTM
ZIA DV700 エッジ側の推論処理に特化したプロセッサーIP

その他

ZIATM DV500
TM

ZIA

TM

ZIA DV700のプロセッサーサイズを1/2に縮小し、自動車の自動運転等に最適化
TM

C2/C3 Kit

LoputoPlatform IP

ZIA DV700を搭載したキットで、FPGAがインテル製（C2）とザイリンクス製（C3）に分かれる
LSI のなかにある、計算部分、メモリー部分、画像処理部分等をつなぐ回路（出所）アルファ・ウイン調査部作成「SMAPH-F」は、業界標準に準拠した 2D グラフィックス IP コア、「SMAPH-S」も業界標準に準拠した 3D グラフィックス IP コア、「SMAPH-H」も業界標準に準拠した 2D・3D グラフィックス IP コアで、
いずれも主にカメラ向けに出荷されている。
「IPSL」は、同社初のミドルウェアである。豊田通商注 5（8015 東証一部）の 100%子会社である豊通エレクトロニクス（現：ネクスティエレ
クトロニクス）と車載部品向けに共同開発した。従来は専用の LSI 等を活用して実現していた画像処理を、IPSL を用いれば汎用品の GPU で画像処理ができるようになる。専用の LSI 等が不要となることでコス
ト面のメリットがあると同時に顧客仕様のカスタマイズが容易になる。
フル・レポート

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発行日：2019/1/21（注 5）豊田通商
トヨタグループの商社で、2018/3 期のトヨタグループ向け売上構成比は 10%未満である。

 同社の AI 技術を活用した製 品 ラ イ ン ナ ッ プ 「 ZIA
Platform」を発表。

「ZIA TM Platform」は、同社の GPU を利用し AI 注 6 技術を活用した製品
ラインナップである。第 1 弾製品である「ZIATM Classifier」は、後述するディープラーニング注 7 により動画画像認識を行うものである。前もって学習させた AI にカメラ等で入力される画像を分析させることで、
例えば通行人が傘を差している人、歩いている人、止まっている人を認識する。既に 2017/3 期にライセンスとして売上計上されている。
（注 6）AI
Artificial Intelligence：人工知能（注 7）ディープラーニング
大量のデータを何度も学習することで認識や分類の制度向上を図る手法。ディープラー
ニングの場合、GPU を利用すると CPU と比べて 10 倍以上の高速処理が可能であることから、GPU の利用が広まってきている。

「ZIA TM Platform」の第 2 弾製品である「ZIATM DV700」はディープラーニングの推論処理（後述）に特化した端末向けの超低消費電力のプ
ロセッサーであり、2017 年 4 月に発売された。「ZIATM DV500」は、プロセッサーサイズを「ZIATM DV700」の 1/2 に縮小し、産業機器や自動車の自動運転支援システム向けに最適化させたもので、2018 年 4 月に発売された。
「ZIA TM C2/C3 Kit」は「ZIATM DV700」を搭載し、FPGA（書き換え可能な論理回路 LSI、ASIC に比べ短期間かつ、小ロットであればローコ
ストで開発可能）を利用したコンパクトで低消費電力かつ高性能な AI
推論処理モジュールである。FPGA がインテル製の場合 C2、Xilinx（ザイリンクス）製の場合 C3 となり、2018 年 9 月に発売された。
 「VF2」の次世代品「RS1」を開発。アミューズメント機器向けとして、競合品に対し、優位性を持つ。

LSI 製品は、アミューズメント機器向けの 2D/3D グラフィックス LSI「VF2」と「RS1」がある。「RS1」は「VF2」の次世代品となる画像処理プロセッサーであり、バンダイナムコホールディングス（7832 東証一部）の完全子会社であるバンダイナムコエンターテインメントとの共同開発製品である。
同社は「RS1」の特徴として、
1.

2D/3D グラフィックスともに高性能、かつ低消費電力を実現し、あらゆるアミューズメント機器への転用が可能であり、アミュー
ズメントに最適化した仕様

2.

3D グラフィックス処理性能は、「VF2」比で最大 6 倍の速さで動3.

2D グラフィックスは「VF2」比で最大 3 倍の高速化を実現

4.

メモリをチップの中に組込み、1 チップで全ての機能を包含するな

作し、かつ「VF2」と同等の低消費電力を実現

どモジュール化により付加価値が向上
フル・レポートを挙げ、競合製品に対しても優位性があるとしている（図表 4）。
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発行日：2019/1/21【 図表 4 】「RS1」の特徴（出所）決算説明会資料よりアルファ・ウイン調査部が抜粋し作成

18/3 期における主要な取引先は任天堂で、携帯型ゲーム機向けに供給している。富士フイルムホールディングス（4901 東証一部）、オリンパス（7733 東証一部）向けでは、デジタルカメラ向けに IP コアをライ
センス供与している。受託開発先としては、国立研究開発法人新エネ
ルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が挙げられる。

◆ 経営理念同社は「日本発のテクノロジーベンチャーとして半導体分野におけるリーディングカンパニーを目指す」ことを宣言している。その実現のため、「GPU プロセッサーを含めた開発技術と低消費電力の技術をベースに、ビジュアル・コンピューティング分野のワンストップ・ソリューション・プロバイダーとして、各種高付加価値 IP コアの提供から
LSI、モジュール、プロフェッショナルサービスの提供まで、顧客のニーズに合わせたソリューションを提供する」ことを経営理念としている。

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発行日：2019/1/21

2． 株主構成◆ 個人株主が上位
 所有者別株主構成では、

個人・その他が約 7 割超。

上場後の 2012 年 3 月末以降 2018 年 3 月末の同社の所有者別株主構成
では、個人・その他が最上位で推移している（図表 5）【 図表 5 】株主所有者別の推移

80

%

75.8

70
60

個人その他

その他
の法人

50
40

金融商品
取引業者

30

金融機関

20

12.7
6.8

10
0
14/3期末15/3期末16/3期末17/3期末外国法人等

18/3期末（出所）有価証券報告書よりアルファ・ウイン調査部作成

2018 年 9 月末時点の上位株主では、UKC ホールディングス注 8（3156
東証一部）が筆頭株主である。2014 年 5 月に資本業務提携契約を締結した際に同社の株式を 400 千株取得（自己株式処分割当 200 千株、第三者割当増資 200 千株）した。その後、保有株式の一部を市場で売却
し、2016 年 9 月末以降の保有株数は 285 千株となっている。
（注 8）UKC ホールディングス
ソニー製半導体を主に取り扱う半導体商社。

 2018 年 3 月末から 2018

年 9 月末にかけて、上位株主の顔ぶれに変化。

2018 年 3 月末から 2018 年 9 月末にかけて、上位株主の顔ぶれに変化があった。ゴールドマンサックス証券、モルガンスタンレーMUFG 証券、
チェース

マンハッタン バンク、バークレイズ

キャピタル

セキ

ュリティーズが新たに上位株主として登場した。
個人での筆頭株主は若本賢一氏で、2015 年 9 月末（保有株数 27,300 株）
から長期保有する上位株主である。山本達夫氏は現代表取締役で、三津久直氏も 2014 年 9 月末（同 27,100 株）から、本間広和氏も 2016 年
3 月末（同 32,700 株）から長期保有する上位株主である。
一方、和製バフェット氏との異名もある五味大輔氏を含む複数の個人
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投資家が上位株主に記載されなくなった。2018 年 3 月末 6,360 円の株
価が 5 月 21 日高値 9,030 円まで高騰したため売却した可能性があろう（図表 6）。
【 図表 6 】大株主の状況（単位：株、%）16年3月末 17年3月末

18年3月末18年9月末

持株数

持株数

持株数

持株数

持株比率

ＵＫＣホールディングス

400,000

285,000

285,000

285,000

10.17

若本 賢一

40,58951,02956,22972,029

2.57

―

―

―

66,2002.36

ゴールドマンサックス
山本 達夫

52,80062,10062,40065,500

2.33

三津 久直

33,10040,30054,00055,9001.99

モルガン・スタンレーMUFG証券
本間 広和
チェース マンハッタン バンク
バークレイズ キャピタルセ キュリティーズ

―

―

―

51,0001.82

32,70049,00044,70044,300

1.58

―

―

―

41,900

1.49

―

―

―

34,2001.22

松井証券

31,10030,90037,10031,600

1.12

五味 大輔

―

―

130,000

―

―

―

―

29,900――30,10031,20029,200――日本証券金融吹上 了
八木 慎一郎

――28,000

―

―

蔭山 恭一

―

135,900

―

―

―

ＳＢＩ証券

75,10053,500―――カブドットコム証券
資産管理サービス信託銀行（証券投資窓口）
マネックス証券30,600――――30,000

―

―

―

―

計

―

31,520―――756,089

770,449

756,529

747,62926.68（注）計の株数は株主上位 10 社（人）の合計株数（出所）有価証券報告書、及び四半期報告書よりアルファ・ウイン調査部作成◆ 役員構成同社は取締役会設置会社で 18 年 6 月末現在の取締役は 6 名、うち社外取締役 2 名である。また、監査役会設置会社で監査役 3 名、全員が社外監査役となっている。
代表取締役社長兼 CEO である山本 達夫氏は、
日本ユニシス（8056 東証一部）、日本 IBM、セガ オブ アメリカ・イ
ンク、日立セミコンダクター アメリカ・インク（現ルネサスエレクト
ロニクス アメリカ・インク）などでコンピュータ・半導体関連のハードウェア及びソフトウェアの開発者として勤務した経験を持つ。2004
年に同社の現職に就任、現在に至っている。他 3 名の取締役は、それぞれカシオ計算機（6952 東証一部）、日本電気（6701 東証一部）、図研（6947 東証一部）などの会社に勤務後同社に入社している。
社外取締役の岡本 伸一氏はソニー（6758 東証一部）で PlayStation 3 の
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開発に携わった経験を持つ。現在は、株式会社ブルー・シフト・テク
ノロジー（本社東京都北区）取締役との兼職である。社外取締役の赤谷 直樹氏は東京都民銀行（現きらぼし銀行）出身で、UKC ホールディングス財務部長との兼職である。
常勤監査役の水石 知彦氏は大日本インキ化学工業（現ＤＩＣ、4631
東証一部）の管理・監査部門に長く勤務した経験を持つ。監査役である山口 十思雄氏は公認会計士で、セルシード（7776 東証ＪＱＧ）の監査役、エクストリーム（6033 東証マザーズ）の取締役との兼職である。
監査役の廣瀬 真利子氏は、サンフラワー法律事務所弁護士、セルシード監査役との兼職である。

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3． 成長の軌跡◆ 沿革
法政大学教授であった池戸 恒雄氏が、ベンチャーキャピタルの支援もあって研究対象であったグラフィック技術の商業化を目指し、現監査役の犬飼 和之氏と 2002 年 7 月に東京都武蔵野市にて同社を設立した。
当初はパソコン向けのグラフィックス市場への参入を目指し、2005 年
7 月 ULTRAY®ビジュアルプロセッサを開発、2006 年 7 月には PICA®
グラフィックス IP コアを発表、「PICA®200」の発売を開始した。2007
年 4 月、「PICA®200」が「第 9 回 LSI IP デザインアワード」企業部門「IP 優秀賞」を受賞し、同社の高い技術が認められた。
現社長が入社後、パソコン向けからモバイル機器、車載機器、コンシ 任天堂の携帯型ゲーム機

向けのライセン ス供与が事業拡大に貢献。

ューマー機器向けの開発にシフトし、成長の基盤を築いた。任天堂の携帯型ゲーム機「ニンテンドー3DS」向けにライセンス供与を開始し、製品の量産化に伴い同社も急成長した。
2011 年 6 月、東京証券取引所マザーズ市場に上場。2014 年 5 月に UKC
ホールディングスと資本業務提携、同年同月に 2019 年 3 月期までの中期経営計画を公表した。2015 年 10 月に 2D/3D グラフィックス LSI「VF2」の開発が終了。2017 年 1 月には「VF2」の次世代である「RS1」をバン
ダイナムコエンターテインメントと共同開発することを公表した。
「RS1」は 2018/3 期より量産出荷している。

 技術力の高さから NEDOに同社の提案が採択される。

同社は NEDO からの助成金を受けて技術開発を行った。NEDO が公募した 2012 年度「戦略的省エネルギー技術支援革新プログラム」に同社の「低消費電力グラフィックプロセッサの開発」が採択された。総額 5億円の助成金を得て開発したのが「VF2」である。

 人工知能に絡む NEDO の技術開発にも同社は参画。

NEDO が公募した 2015 年度「グリーンデバイス社会実装推進事業」に
同社の「次世代画像認識・画像処理技術プラットフォームの研究開発」が採択された。2016/3 期に受託開発の形で売上高約 0.2 億円が計上された。成果として、性能や省電力で優れる同社の GPU をベースに、入力されたデータの特徴を自動的に抽出し、事象の認識や分類を自動的に行うディープラーニング用プロセッサーの基礎技術を開発した。
2016 年 7 月、NEDO から新たなプロジェクトからの受託を公表した。
受託開発のテーマは、「IoT 注 9 推進のための横断技術開発プロジェク
ト」である。同社は産業技術総合研究所、東京大学、日本電気と共同で受託した。同社の契約金額は 475 百万円で、受託期間は 2016 年 6 月から 2019 年 3 月までであったが、2 年の延長が決定している。

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発行日：2019/1/21（注 9）IoT

Internet of Things の略。機器がインターネットに接続され、情報交換により相互に制御する仕組みを指す。

AI については、2016 年 11 月に AI を活用したプラットフォーム「ZIA TM
Platform」の提供を開始したのに続いて、2017 年 4 月には AI プロセッ
サーIP「ZIATM DV700」、2018 年 4 月には同「ZIATM DV500」の販売を
開始した。
さらに、
2018 年 9 月には AI 推論処理モジュール「ZIA TM C2/C3
Kit」の販売を開始した。

◆ 業績の推移
同社は設立後、任天堂の携帯型ゲーム機「ニンテンドー3DS」向けのラ
イセンス供与で成長してきた。上場後初決算の 2012/3 期は売上高 1,044
百万円、営業利益 319 百万円であった。その後、3DS 向けのライセン
ス単価の下落等もあり低迷期入りし、2014/3 期には売上高 355 百万円、営業損失 569 百万円となった。自社技術をベースとした高付加価値サービスを提供するプロフェッショナルサービスを立ち上げたことや、
LSI 事業、NEDO からの委託等で売上高が持ち直し、2018/3 期は RS1の量産出荷、AI 関連の受託開発が好調で売上高 973 百万円、営業利益
69 百万円まで回復してきた。

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発行日：2019/1/21

4． 成長戦略◆ 成長市場に注力
中長期の成長戦略として、同社は AI 及び IoT 分野を成長市場と見定め
注力している。具体的には、当面は両分野がまたがる市場に焦点をあて、同社がこれまで培ってきた技術を活用した製品開発を手掛けるものと思われる。
AI は学習データを知識とし、推論処理で求める結果を得る。AI は 2 通りある。一つはクラウドやデータセンターで学習と推論処理を同時に行う手法である。もう一つは、既に学習データを記憶させた端末（エッジ）側で推論処理を行う手法で、学習と推論処理が同時ではない点に相違がある。
前者は、エッジ側からクラウド側へリアルタイムでデータを送信する
際には通信速度が求められ、かつデータが盗まれる可能性もあり、通信障害による遅延が起こる場合もある。後者は、クラウド側の学習済
みデータをエッジ側に予め送信しておき、エッジ側でデータを推論処理するため、データをクラウド側に送信しないことからプライバシーが保護される利点がある（図表 7）。この 2 つの手法は競争ではなく協調することで AI の利用分野が広がると見られている。
【 図表 7 】AI における学習処理と推論処理の方向性（出所）決算説明会資料よりアルファ・ウイン調査部が抜粋し作成

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複数の車載カメラやセンサーを備えた自動車や工場の機器・機械等での推論処理を考えた場合、通信ネットワークへの負荷を考えるとクラウドやデータセンターでの推論処理に速さを求めるのは難しい。例えば自動車は時速 60km では 0.1 秒で 1.67m 進む。コンマ何秒かで AI による推論処理に基づいたハンドルとブレーキの作動（後述する自動車の自動運転のレベル 4 及び 5 の段階）を行うのは、通信でクラウドやデータセンターにつないだ AI では難しいとされている。
そのため、エッジ側で AI による推論処理をする手法が有効であると考えられている。このエッジでの推論処理に適しているのが同社の GPUである。小型化が求められるエッジ側機器に求められる技術は、低消費電力でサイズの小ささが求められている。
 住友三井オートサービスが提供するサービスに同社の AI 関連製品である「 ZIATM Classifier 」 が 採用された。

2017 年 5 月、住友三井オートサービス株式会社が提供するドライブレ
コーダ動画の自動解析サービスに「ZIATM Classifier」が採用されたことがリリースされた。住友三井オートサービスはグループ全体で約 75 万台を保有管理する国内トップのオートリース会社で、ドライバーの画像を「ZIATM Classifier」を利用して自動解析し、安全運転マネジメント
体制の構築等をさらに進めるものとしている。
前述の「ZIATM DV700」は、エッジ側でのディープラーニングの推論処理に特化した超低消費電力 AI プロセッサーである。サイズは 2.3 平方
ミリメートルと同業他社に比べ小さく、性能も 116FPS と 1 秒間に 116枚の画像を読み取る能力は他社より秀でており、消費電力は 670mW と他社に比べ省電力である（図表 8）。

【 図表 8 】プロセッサーの比較（出所）決算説明会資料よりアルファ・ウイン調査部が抜粋し作成

図表 8 にみられる能力差は、同業他社がエッジ側で利用するプロセッ
サーに、デジタルシグナルプロセッサー（digital signal processor、DSP）
を用いていることに起因すると同社は推測している。DSP は特定の演算処理を高速に行なう CPU の一種だが、ソフトウェアで演算処理をしている。対して同社は GPU にソフトウェアが書き込んであるため、演算処理の高速化が可能でサイズ、性能、電力消費で優位なデータが出ている。
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前述の「ZIATM DV500」のプロセッサーサイズは DV700 比で約 1/2 とコンパクトであり、自動車の自動運転の要素技術（空間認識）に対応
し、車や人物や障害物などを検出する特徴がある。プロセッサーサイ
ズをコンパクト化したことで、LSI に限らず産業機器や車載機器用途で顧客から要望の多い低価格の FPGA への実装が可能となっている。したがって、これまで難しかった低コスト、高性能、かつ筐体を含めた低消費電力設計を可能にするエッジ AI システムを短期間に構築する事が可能となった。

◆ 新たな取り組み
2017 年 11 月、同社とマクニカ・富士エレホールディングス（3132 東証一部）の事業子会社であるマクニカ、モルフォ（3653 東証マザーズ）の 3 社は、AI／ディープラーニング技術で提携した。マクニカは FPGAに関するノウハウがあり、モルフォは AI／ディープラーニング技術を活かした、人や車など物体検出のソフトウェアを開発している。3 社で提供するプラットフォームは、既に自動車メーカーや産業機器メーカ
ーからの引き合いもあり、提携による成果が顕在化し始めている。
2018 年 8 月には、ＰＡＬＴＥＣ（7587 東証二部）とザイリンクス社製
FPGA を活用した協業で合意した。ＰＡＬＴＥＣは、1982 年の創業来FPGA を利用した製品開発支援及び技術サポートを、日本のエレクトロ
ニクスメーカーに行ってきた経緯がある。同年 11 月に同社はＰＡＬＴ
ＥＣと、ザイリンクス社製 FPGA を用いた「ZIA TM C3 Kit」を対象とした販売代理店契約を締結した。
2018 年 9 月には、同社は前述したマクニカ並びに、クロスコンパス（本社：東京都千代田区）と技術提携した。クロスコンパスはディープラーニングに特化した AI ベンダーで、製造業向け AI を簡単に生成・実装できる統合開発環境である「Manufacturing-IX」を開発・販売している。3 社は、この提携で実現した人工知能の生成からエッジ AI 実装までの統合環境をワンストップソリューションとしてファクトリーオー
トメーションや物流分野等に提供していく方針であり、既に引き合いがある模様である。
2018 年 10 月には、UKC ホールディングスのカメラモニタリングシス
テム（CMS）に同社の「ZIATM DV500」が採用されたことがリリースされた。カメラ画像をバックミラーやサイドミラー代替の液晶画面に映し、かつ周囲の自動車や自転車などの状況を自動認識することでドライバーへ案内ボイスで警告するシステムである。サイドミラーやバックミラーに比べて雨などの天候に左右されずに視認が出来る利点もあるようだ。ソニー（6758 東証一部）製イメージセンサー搭載車載向
けカメラモニタリングシステムとして 2019 年 2 月から販売予定である。
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このように、同社製品は様々な企業と提携、あるいは協業してエッジ
AI システムの拡販体制を構築しつつある。

◆ ＡＩ市場の将来性
AI のブームは、1950 年代後半から 1960 年代にコンピュータで推論・探索する研究が盛り上がった第 1 期。1980 年代にコンピュータに知識を挿入（データを記録）することで研究が進んだ第 2 期。現在は第 3期と言われているが、AI 市場が急速に拡大するとみられている。
このような市場成長が見込まれる背景について、当調査部は現在の第 3
期が第 1 期、第 2 期と異なり市場拡大の起爆剤が 3 点あると考察する。
第 1 に画像・音等の多様なセンサーの価格が低廉化し普及が加速していること、第 2 にコンピュータの計算能力が飛躍的に高まったこと、第 3 に深層学習（ディープラーニング）の登場である。
ディープラーニングは、第 1 期に考案されていたニューラルネットワ
ークを何層にも重ねたものである。ニューラルネットワークはヒトの脳神経細胞（ニューロン）の働きをソフトウェアとして再現したもの
で、連想や学習による進化、多数の計算の並行処理等が出来る。加えて、画像・映像認識をするようになった。第 2 期までは人が特徴（変数）を入力していたが、第 3 期のディープラーニングは変数をコンピ
ュータが自ら見つけ出すこととなった。
ディープラーニングは膨大なデータ（ビッグデータ）を必要とする。
ビッグデータの利用は、インターネット空間で勃興し、世界中の文書、メール、チャット、音声・動画データを独占しているグーグル、マイクロソフト、フェイスブックなどが優位な立場にある。
一方、グーグル等を除く企業群は、ある業務に特化した AI である特化型 AI 注 10 への取り組みを深めている。日本の企業は工場や施設、設備などからのセンサーデータや購買データを利用した特化型 AI で生産性の向上を目指している。
（注 10）特化型 AI
特化型 AI の対句として AGI（artificial general intelligence）がある。人間のように広範な適用範囲から多種多様な問題を解決する（答えを出す）ことが可能な AI、人間の知能が持つ機能を持つ AI を指す。

特化型 AI を利用することで既に生産性の向上が図られている企業としては、世界最大のコングロマリット（複合企業体）である GE が挙げられる。全事業で必要な特化型 AI は「異常検知技術」に絞り、航空事業等で成果を上げている。

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例えば、1、航空事業では航空機・関連機器の故障の予兆検知、2、エ
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発行日：2019/1/21

ナジーマネジメント事業ではエネルギー消費量の異常検知、3、ヘルスケア事業では医療設備の故障予兆検知、4、オイル・ガス事業では掘削
ドリルの故障予兆検知、5、発電・水事業では発電・水処理設備の障害
予兆検知と異常検知、6、鉄道・運輸事業では輸送設備、車両の故障予
兆検知、である。
同社は、住友三井オートサービスに採用された事例のように、当面監視カメラ関連の需要を取り込みたいとしている。映像監視・犯罪リス
ク予測に AI を利用している事例として、
同社の他にも日立製作所（6501
東証一部 6501）や富士通（6702 東証一部）等が挙げられる。

◆ 自動車の自動運転の日本での開発動向
同社は、その他の事業の受託開発において、自動車メーカー業界から
自動車の自動運転に絡むソフトウェアの受託開発を受注している。同社の中長期的な業績を予想する上で大事なポイントであることから、自動車の自動運転の動向についてまとめてみた。
非営利の国際的な教育科学技術組織である SAE（Society of Automotive
Engineers）International が定めた自動車の自動運転は、5 段階で区分されている（図表 9）。現在、一部の完成車に衝突被害軽減ブレーキが搭載されているが、自動運転の区分ではレベル 2 の段階である。
【 図表 9 】自動車の自動運転の区分
レ ベ ル

運転者が全てあるいは一部の運転タスクを実施0

運転自動化なし

1

2

3
自動運転システムが全ての運転タスクを実施

概要

安全運転に係る監視、対応主体・運転手が全てのタスクを実施

運転者

運転支援

・システムが前後・左右のいずれかの車輛制御に係る運転タスクのサブリスクを実施

運転者

部分運転自動化・システムが前後・左右の両方の車輛制御に係る運転タスクのサブリスクを実施

運転者

・システムが全ての運転タスクを実施 （限定領域内＊）
条件付き運転自動化 ・作動継続が困難な場合の運転者は、システムの介入要求等に対して、適切に応答することが期待される

システム（作動継続が困難
な場合は運転者）

4

高度運転自動化・システムが全ての運転タスクを実施 （限定領域内＊）・作動継続が困難な場合、利用者が応答することは期待されない

システム

5

完全運転自動化・システムが全ての運転タスクを実施 （限定領域内＊ではない）
・作動継続が困難な場合、利用者が応答することは期待されないシステム（注）運転タスクとは、車両を操縦するための必要な全ての運転操作を指す
限定領域内とは、地理的な領域に限らず、環境、交通状況、速度、時間的条件を含む（出所）内閣官房 IT 総合戦略室の資料を基にアルファ・ウイン調査部作成

自動運転のレベル 2 は、運転手による常時監視が必要であるが、常時監視が不要なレベル 3、常時監視が全く不要なレベル 4 及びレベル 5
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発行日：2019/1/21の場合のシステムの関与度を示したものが図表 10 である。自動運転のレベルがあがるにつて、システムの関与度が高まってくる。走行環境のモニタリングとは運転している車内外の環境を監視することで、運転操作のバックアップとは、運転手が運転操作の出来る状態であることを指している。
【 図表 10 】自動車の自動運転に対するシステムの関与度
システム能力（運転モード）レベル

ハンドル操作と加速・減速の実行主体

走行環境のモニタリング

運転操作のバックアップ主体

0

ドライバー
（人間）

ドライバー
（人間）

ドライバー
（人間）

1

ドライバー
（人間）

ドライバー
（人間）

ドライバー
（人間）

いくつかの
運転モード

2

システム

ドライバー
（人間）

ドライバー
（人間）

いくつかの
運転モード

3

システム

システム

ドライバー
（人間）

いくつかの
運転モード

4

システム

システム

システム

いくつかの
運転モード

5

システム

システム

システム

全ての運転モード（出所）国土交通省資料を基にアルファ・ウイン調査部作成【 図表 11 】市場化・サービス実現期待時期

自家用

物流
サービス

移動
サービス

実現が見込まれる技術

市場化等
期待時期

レベル2

準自動パイロット

2020年迄

レベル3

自動パイロット

2020年目途レベル4

高速道路での完全自動運転

2025年目途

レベル2以上

高速道路でのトラックの後続車有人隊列走行

2021年迄

高速道路でのトラックの後続車無人隊列走行

2022年以降

レベル4

高速道路でのトラックの完全自動運転

2025年以降

レベル4

限定地域での無人自動運転移動サービス

2020年迄

高速道路でのバスの自動運転

2022年以降

レベル2以上準自動パイロット 高速道路での自動運転モード機能を有するシステム
備 考
自動パイロット

高速道路等一定条件下での自動運転モード機能を有するシステム（出所）内閣官房 IT 総合戦略室の資料を基にアルファ・ウイン調査部作成

わが国における自動運転の実用化の実現期待時期（図表 11）は、自家
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用車では前述の通りレベル 2 はすでに実現され、レベル 3 の実現は 2020
年目途となっている。移動サービスとはバスやタクシーを指しているが、交通量の少ない、または移動コースが決められているなどの限定
地域での無人自動運転が 2020 年までに実現の見通しとなっている。
次に完成車メーカーの取組み例を挙げる。2018 年 7 月にトヨタ自動車（7203 東証一部）は、2020 年の東京オリンピック・パラリンピックに合わせ、自動運転レベル 4 相当の実証実験やデモンストレーションを実施すると公表した。また、2020 年をめどに高速道路で「合流、車線
変更、車線・車間維持、分流など」の機能を含む自動運転を実用化、2020 年代前半には同様の機能を一般道でも利用できるようにすることを目指している。
日産自動車（7201 東証一部）は、2020 年までに交差点を含む一般道での自動運転技術を投入予定である。ホンダ（7267 東証一部）は、2025年頃を目途に自動運転レベル 4 相当の技術確立を目指すとしている。
また業界横断的な開発動向として、電気自動車に関する技術開発を行う合弁会社 EV C.A. Spirit がトヨタ自動車、マツダ（7261 東証一部）、デンソー（6902）の 3 社により 2017 年 9 月に設立された。その後参画する会社が増え、2018 年 10 月時点では、設立 3 社に、いすゞ自動車（7202
東証一部）、日野自動車（7205 東証一部）、スズキ（7269 東証一部）、
ＳＵＢＡＲＵ（7270 東証一部）、ヤマハ発動機（7272 東証一部）、ダ
イハツ工業（本社大阪府池田市）が加わった合計 9 社による開発連合となっている。
自動運転の技術開発で大手自動車部品メーカー4 社は、2019 年 3 月に新会社を設立すると 2018 年 8 月に発表した。出資会社は、電装品に強いデンソー（出資比率 65%）、変速機などの駆動部品に強みのあるア
イシン精機（7259 東証一部同 25%）、アイシン精機の子会社でブレー
キに強みのあるアドヴィックス（同 5%）、ステアリングに強みのある
ジェイテクト（6473 東証一部、同 5%）である。新会社は、自動運転向
け統合 ECU（電子制御ユニット）の制御ソフトウェア等を開発する。

◆ 自動車の自動運転の海外での開発動向
独ダイムラー社は、「パリモーターショー2016」にて 2020 年までの中長期戦略を発表したが、その骨子は「CASE (＝ケース)」という 4 文字である。ケース とは、Connected（コネクテッド、デジタルでつながること）、Autonomous（自動運転）、Shared & Services（カーシェアリン
グ、サービス）、Electric（電気自動車）の頭文字である。そのケースを体現する新ブランドとして「EQ」を立ち上げ、2022 年までに 10 モ
デル以上の電気自動車の発売を計画している
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自動運転車については、独自動車部品メーカーの BOSCH（ボッシュ）
社と提携を発表（2017 年 4 月）しており、自動運転レベル 4 相当の自動運転車を 2020 年代初めまでに市場導入することを目指すとしている。
米ゼネラル・モーターズ（GM）は、自動運転レベル 4 相当の自動運転
車の量産準備車を 2019 年にも実用化する方針を公表（2018 年 1 月）している。
独フォルクスワーゲングループ傘下のアウディは、既に世界で初めて自動運転レベル 3 相当（但し渋滞中の高速道路を時速 60km 以下で走行中という限られた環境下）の自動運転車「Audi A8」を発売（2018 年 8月）したが、各国の法整備により現状は自動運転レベル 2 相当の自動車として販売されている。
何れの完成車メーカーも、自動運転レベル 4 相当の自動運転車の販売を目指している。

 自動車の自動運転に必要な 6 つの要素のうち、3 つを提供できる体制へ◆ 自動運転車との関わり合い
自動車の自動運転に必要な要素（技術）は 6 つあると考えられる。AI、IoT、センサー技術、半導体技術、電子的な地図情報、セキュリティー
技術である。同社は AI 及び半導体技術、また同社とマクニカ、モルフ
ォとの提携で AI 及び半導体技術の拡充に加えて IoT まで提供できる体制となった。また、2019/3 期に至る同社の自動車の自動運転に絡む受託開発では、自動車の周辺環境を画像として認識する技術においてレベル 1 からレベル 5 に関わった、もしくは関わっている模様である。

◆ アミューズメント業界の動向等
同社が 2017 年 3 月期から量産出荷した RS1 の顧客対象は、パチンコ・パチスロ業界（以下、アミューズメント業界）である。アミューズメ
ント業界は、風俗営業等の規制及び業務の適正化等に関する法律（以下、風営法）第二条に該当する業界として管理及び指導されている。
アミューズメント機器も規制対象となっており、警察庁による出玉規
制に左右されている。2018 年 2 月 1 日に施行となった新たな規制は射幸性を抑制する内容となっている。
風営法で認められているアミューズメント機器というのは、賭博にまで至らない偶然性と娯楽性、技術性の調和が図られたものでなければならない。射幸性を抑制することは、努力によらず偶然によって利益などを得ることができる要素を排していることとなる。
新たな規制に則ったアミューズメント機器の販売は、2019 年春以降に本格化する見通しである。同社としては、パチンコ機及びパチスロ機
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は 2020/3 期から新規則機への切り替えが進むことで RS1 の出荷も本格化し、2020 年代半ばまで業界の主流グラフィックチップになることが期待される、としている。

◆ 中期経営計画
同社が 2014 年 5 月に公表した中期経営計画における 2019/3 期の売上高イメージ 35 億円は未達となる見通しである。前述のアミューズメント
業界動向による RS1 の出荷予想の読み違いが、その一因と思われる。
新たな成長イメージとして公表しているのが図表 12 である。
【 図表 12 】ディジタルメディアプロフェッショナルが描く今後の成長イメージ（出所）決算説明会資料

同社は成長過程において、フェーズ 1 は 2017/3 期までを、フェーズ 2
は 2018/3 期以降としている。IoT 及び AI 関連分野での規模拡大を図る
ことができる時期をフェーズ 3 としているようである。IoT 及び AI 関
連分野で成長を目指すべく、前述（成長戦略の新たな取り組み）した
ように、同社は足りない部分をパートナー戦略で補いつつある。

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5． 直前期業績と今後の見通し◆ 2019 年 3 月期中間期業績
同社の 2019/3 期第 2 四半期（以下、2Q）業績は、売上高 351 百万円（前年同期比 20.6%減）、営業損失 17 百万円（前年同期利益 18 百万円）、
経常損失 8 百万円（同 19 百万円）、四半期純損失 8 百万円（同 19 百万円）であった。
事業別売上高は以下の通りである。
1.

IP コアライセンス事業は 142 百万円（前年同期比 39.6%減）。AI
技術を活用した動画画像認識を行う「ZIA Classifier」の新規ライセンス契約による売上計上があったものの、ゲーム機、デジタルカ
メラの既存顧客向けランニングロイヤリティ収入が落ち込み、同社が見込んだ予算（235 百万円程度）を下回った。

2.

LSI 製品事業は 6 百万円（同 33.3%減）。同社が見込んだ予算（31
百万円程度）を下回った。

3.

その他の事業は 202 百万円（同 2.5%増）。新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）向けにおいて一部先倒し売上計上があったこと、AI 関連の受託開発が旺盛だったことから、同社が見込んだ予算（94 百万円程度）を上回った。

採算性の高い IP コアライセンス事業の減収が大きく影響し、売上総利益率は前年同期比 21.6%ポイント低い 49.7%であった。アミューズメン
ト業界向け画像処理プロセッサー「RS1」の研究開発終了により研究開
発費が前年同期の 154 百万円から 18 百万円へと縮小したため、販売費及び一般管理費（以下、販管費）は 191 百万円（同 35.5%減）であった。
売上総利益率は低下したものの販管費減から営業利益は期初予想額（30 百万円の損失）に比べ 13 百万円上振れた。また、為替差益等の計上により経常利益（期初予想額 30 百万円の損失）も営業利益と同様に
22 百万円の上振れとなった。
2Q 末総資産は主に売掛金、及び減価償却によるソフトウェアの減少等により 1,995 百万円（前期末比 125 百万円減）となった。自己資本は前期末比 28 百万円増加し 1,898 百万円となり、自己資本比率は同 6.9%ポイント上昇し 95.1%であった。

◆ 2019 年 3 月期業績予想
同社は 2019/3 期業績について、
売上高 1,200 百万円（前期比 23.2%増）、
営業利益 100 百万円（同 43.3%増）、経常利益 100 百万円（同 50.6%増）
当期純利益 90 百万円（同 17.6%減）とする期初予想を据え置いた。セ
グメント別売上高予想は開示していない。
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IP コアライセンス事業は 2Q 業績において期初計画を下回る進捗だが、AI 関連のライセンス販売が本格化すると思われる。LSI 製品事業は第 4四半期に「RS1」の出荷が見込まれており、前期売上高（150 百万円）
を大きく上回る見通しである。その他の事業においても、AI 関連の受託開発においては前期と同様に旺盛な引き合いが続いており、堅調な
売上高成長が見込まれるとしている。
営業利益予想が 100 百万円と金額で 2018/3 期比 31 百万円増となるのは、増収効果に加え研究開発費（2018/3 期 164 百万円）の縮小により販管費が 2018/3 期 458 百万円から大きく減少するためと思われる。
アルファ・ウイン調査部（以下、当調査部）の 2019/3 期予想は、売上
高 1,200 百万円（前期比 23.2%増）、営業利益 200 百万円（同 186.6%増）と従来予想を踏襲する。
セグメント別売上高予想は以下の通りである。
1.

IP コアライセンス事業は 460 百万円（前期比 41.1%増）。ゲーム
機等既存顧客向けランニングロイヤリティ収入が落ち込むと思われるが、AI 関連のライセンス販売等を見込んだためである。

2.

LSI 事業は 320 百万円（同 113.3%増）。第 4 四半期に「RS1」の出荷を見込むためである。

3.

その他の事業は 420 百万円（同 15.5%減）。減収を見込むのは、
2018/3 期においては NEDO からの受託案件で追加委託費 108 百万円があったものの、2019/3 期は追加委託がない見通しであるためである。

◆ 2020 年 3 月期業績予想
同社は定量的な中期計画を公表していない。LSI 事業については、RS1の出荷が本格化する見通しであると公表している。また、NEDO から受託する案件（省電力 AI エンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム）の委託期間は 2016 年 6 月から 2019 年 3
 2020 年 3 月期は、RS1 の出荷増大を見込み、営業大幅増益を予想。

月迄であったが、2 年の延長が決定した。2 年延長分の受注総額は、政府の来年度予算次第のところもあり不透明である。また、2 年延長分の委託費については助成金による収入となるため 2019/3 期までの売上計
上ではなく営業外収益での計上となる。
当調査部の 2020/3 期業績予想は、売上高 1,440 百万円（当調査部予想
前期比 20.0%増）、営業利益 260 百万円（同 30.0%増）、経常利益 260
百万円（同 30.0%増）を予想する。NEDO からの受託案件は、予算次第のため当調査部予想には織り込んでいない
セグメント別売上高は次のように予想した。

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ア） IP コアライセンス事業は 500 百万円（当調査部予想比 8.7%増）。
任天堂向けライセンス売上高の減少を見込む一方で、FPGA 向けの AI 関連のライセンス販売の好調を見込んだためである。
イ） LSI 事業は 640 百万円（前期比 2 倍）。RS1 の出荷が本格化すると見込んだ。
ウ） その他事業は 300 百万円（前期比 28.6%減）。NEDO 受託が 2019/3
期で終了することの影響を見込んだためである。
増収率予想に比べ営業利益予想の伸び率を低く見ているのは、主に採算性の低い LSI 事業の増収を見込んだためである。なお、研究開発費
は 2019/3 期比横ばい、技術者を含めた人件費増等を見込み販管費は同5.3%増を見込んだ。

【 図表 14 】業績予想モデル

売上高（単位：百万円）

2017/3期

2018/3期

2019/3期CE2019/3期E

2020/3期E

694

973

1,200

1,200

1,440

ＩＰコアライセンス

253

326

―

460

500

LSI

1

150

―

320

640

その他

439

497

―

420

300

64.4%

54.2%

―

48.3%

45.8%

710

458

―

380

400

455

164

―

70

70

営業利益

-263

69

100

200

260

経常利益

-262

66

100

200

260

当期純利益

-365

109

90

180

230

売上総利益率
販売費及び一般管理費
研究開発費（注）CE は会社予想、E はアルファ・ウイン調査部予想（出所）アルファ・ウイン調査部作成

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6． アナリストの視点◆ ディジタルメディアプロフェッショナルの強みと課題
同社の SWOT 分析を図表 15 に列挙した。
【 図表 15 】SWOT 分析
Strength

・2D/3D グラフィックの技術力・開発力(強み）（高精細・低電力・小面積・ハイパフォーマンス）
・NEDO で同社案件が採用されるような技術の先進性
・組込み機器向けの GPU を提供する世界で 4 社のうちの1社

Weakness

・技術及び営業面で社長個人への依存度の高さ(弱み）・特定顧客への売上高依存度の高さ
・事業ポートフォリオが拡大した場合の技術者不足

Opportunity

・2D/3D グラフィック用途拡大(ビジネス機会)・AI 市場での同社製品の用途拡大
・事業提携で経営資源の強化が図られ、顧客への深掘り
及び顧客層に厚みが増す可能性

Threat・世界的な競争の中で技術開発の遅れ及び陳腐化等(脅威）・組織・人材・資本などが小規模であること
・人材の退職による同社独自の技術の流出のリスク（出所）アルファ・ウイン調査部作成

NEDO で同社案件が採用されたような技術の先進性や、任天堂の携帯型ゲーム機に同社製品が採用されたこと、車載機器メーカーからの AI
関連のソフトウェアや受託開発案件が急増していること等は、同社の最たる強みに挙げられる。半面、AI 関連の技術者が世界的に不足している現下、技術者の退職で同社のノウハウが流出するリスクは、同社の弱みとして留意しておく必要があろう。

◆ 株価について同社の株価の変動が大きい点には留意しておきたい。2017 年 9 月末
2,863 円から 2018 年 1 月 9 日高値の 17,470 円まで、直近では 2018 年 8月 7 日安値 4,415 円から 9 月 20 日高値 8,010 円まで AI 関連銘柄として注目され高騰した。新規公開銘柄で AI 関連銘柄が増えてきたこと、全体相場の調整もあり、2018 年 12 月下旬以降 4,000 円前後で推移していたが、足元では見直されている状況のようである。今後も同社株は AI
関連銘柄として物色される可能性がある。しかし、株価のバリュエー
ションではかなり高く評価されている点に留意しておきたい。

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アルファ・ウイン企業調査レポート(以下、本レポート)は、掲載企業のご依頼によりアルファ・ウイン・キャピタル株式会社(以下、弊社)が企業内容の説明を目的に作成したもので、投資の勧誘や推奨を意図したものではありません。本レポートに掲載された内容は作成日における情報に基づくものであり、予告なしに変更される場合があります。本
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アルファ・ウイン 企業調査レポート
ディジタルメディアプロフェッショナル（3652 東証マザーズ）

発行日：2019/1/21

ディスクレーマー
アルファ・ウイン 企業調査レポート（以下、本レポート）は、掲載企業のご依頼により、アルファ・ウ
イン・キャピタル株式会社（以下、弊社）が作成したものです。
本レポートでは、企業の保有する独自の製品・サービスや技術など、持続的成長に必要な競争力の源泉を明確に描き出すとともに、企業の外部環境や内部環境を強み・弱み・機会・脅威の 4 つのカテゴリーで分析する SWOT 分析の企業戦略評価への活用、ガバナンスの確認等も行っております。
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結果についても一切責任を負いません。最終投資判断は投資家ご自身においてなされなければならず、投資に対する一切の責任は閲覧した投資家の皆様にあります。
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