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）
2021 年 1 月 18 日発行
アルファ・ウイン 調査部
http://www.awincap.com/

● 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。
近年では AI 関連の製品のラインナップを充実させ、AI 関連の受託開発も展開している。
・同社は、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）から数多くの案件を受託した実績があり、現在も継続している案件がある。
21 年 3 月期上期業績
・同社の 2021/3 期第 2 四半期累計業績は、売上高 533 百万円（前年同期単体比 81.8%増）、
営業損失 191 百万円（前年同期単体損失額 207 百万円）、経常損失 155 百万円（同 231 百万円）、親会社株主に帰属する四半期純損失 156 百万円（同 231 百万円）であった。
・同社は 2020 年 4 月にベトナムに完全子会社を設立したが、現段階におけるベトナムの子会
社の売上高計上先は親会社のみで外部売上高はない。
・売上総利益は 161 百万円（前年同期単体比 43.4%増、同 48 百万円増）であったが、相対的に採算性の低い LSI 製品事業の売上構成比の上昇により、売上総利益率は 30.3%と前年同期単体に比べ 8.2%ポイント低下した。販売費及び一般管理費は、研究開発費の増加から前年
同期単体比 10.3%増となった。販管費増を売上総利益の増加で吸収し、営業損失額は 191 百万円と前年同期単体の 207 百万円の損失からやや縮小した。
21 年 3 月期業績予想
・未定としていた 2021/3 期業績について同社は、第 2 四半期決算公表時に売上高 1,500 百万円（前年同期単体比 12.9%増）、営業損失 150 百万円（前年同期単体 82 百万円の利益）、経常損失 100 百万円（同 85 百万円の利益）、親会社株主に帰属する四半期純損失 100 百万円（同 65 百万円の利益）とする通期予想を公表した。事業別売上高、売上総利益販売費、及び一般管理費の通期予想は開示していない。
・アルファ・ウイン調査部（以下、当調査部）の 2021/3 期予想は会社計画並みとした。事業別売
上高予想については、IP コアライセンス事業は 150 百万円（前年同期単体比 60.5%減）、LSI
製品事業は 1,000 百万円（同 80.8%増）、プロフェッショナルサービス事業は 350 百万円（同11.2%減）とした。

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フル・レポート

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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、
本件に関する知的所有権は弊社に帰属し、許可なく複製、転写、引用、翻訳等を行うことを禁じます。

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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：2021/1/18

22 年 3 月期業績予想
・当調査部の 2022/3 期業績予想は、売上高 2,200 百万円（前期比 46.7%増）、営業利益 65 百万円（黒字転換）、経常利益 65 百万円（黒字転換）、親会社株主に帰属する当期純利益 52
百万円（黒字転換）と予想した。事業別売上高予想については、IP コアライセンス事業は 250
百万円（同 66.7%増）、LSI 製品事業は 1,500 百万円（同 50.0%増）、プロフェッショナルサービ
ス事業は 450 百万円（同 28.6%増）とした。
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。中期的な成長を図るため、2021/3 期の重点テーマに、①Robotic Vehicle（ロボット車両）分野への取組み、②Safety/DMS 分野への取組み、③アミューズメント分野の強化の 3 つを掲げている。
・ロボット車両分野では、AI の半導体市場の成長率が高いと同社は認識している。同社の GPUと AI の技術をベースに、独自の三次元認識技術を確立することで、市場成長を取り込む目論みである。
・同社の業務資本提携先で筆頭株主でもあるヤマハ発動機からは、中期的なロードマップによる AI 関連の受託開発業務を請け負っている。ヤマハ発動機は、AI 関連で特異技術を持つス
タートアップ企業との協業（資本参加や合弁会社設立等）を積極的に展開しており、同社にとっても一段のビジネスチャンス拡大につながる可能性があろう。

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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：2021/1/18【 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 】 図表 A
売上高

決算期

（百万円）

前期比

営業利益

（%） （百万円）

前期比

経常利益

（%） （百万円）

純利益

前期比

（%） （百万円）

前期比
（%）

EPS

BPS

（円）

配当金

（円）

（円）

2019/3 通期
1,086
11.6
28 -58.5
33 -49.9
35 -67.8
12.54
710.700.0
2020/3 通期
1,328
22.2
82 185.6
85 155.4
65
86.0
21.21
1,131.88
0.02021/3 通期CE
1,500
12.9
-150
-100
-100
-31.820.0
2021/3 通期E
1,500
12.9
-150
-100
-100
-31.82
1,092.34
0.02022/3 通期E
2,200
46.7
65
65
52
16.50
1,108.84
0.0
2020/3
Q1
61 -55.6
-154
-195
-195
-66.67
1,092.34
2020/3Q2
293 -16.5
-207
-231
-231
-76.301,038.02
0.02021/3Q1
229 275.0
-114
-93
-93
-29.952021/3
Q2
533
81.8
-191
-155
-156
-49.84
0.0（注）CE：会社予想、E：アルファ・ウイン調査部予想
2020/3期迄単体決算、2021/3期以降連結決算、Q2は累計期間、2021/3期の前期（前年同期）比は前期（前年同期）単体比【 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 】 図表 B
項 目

2021/1/8

項 目

PER（倍）PBR（倍）

2,526

前期実績

119.1

2.2

-

-

発行済株式数 （千株）

3,152

今期予想

-

2.3

-

-

時価総額 （百万円）

7,962

来期予想

153.1

2.3

-

-

潜在株式数（千株）

0

92.2%

前期ROE

株

価 （円）

前期末自己資本比率

配当性向

配当利回り

2.4%

（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 】 図表 C
（円）

5,000

株価（左軸）
対TOPIX相対株価（右軸）

1.3
1.2
1.1

4,000

1.0
0.9

3,000

0.8
0.7

2,000

0.6
0.5

1,000

0.4

期間

【パフォーマンス】
リターン

1.0%
3カ月 -14.3%
6カ月 -10.0%
12カ月 -33.1%
1カ月

対TOPIX-1.8%-27.0%-27.4%-39.2%（注）月末値が基本、直近1カ月は12/30と1/8との比較（注）2020年1月第2週～2021年1月第2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：2021/1/18

目次
１．会社概要.............................................................................................................................. 5
ビジュアル・コンピューティング分野が中核 ......................................................................... 5
経営理念 ............................................................................................................................... 10

2．直近期業績と今後の見通し ................................................................................................. 112021 年 3 月期上期業績 ......................................................................................................... 112021 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 122022 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 13

3．株主構成 ............................................................................................................................. 15
個人株主が上位..................................................................................................................... 15
役員構成 ................................................................................................................................................ 17

4．成長の軌跡.......................................................................................................................... 18
沿革 ...................................................................................................................................... 18
業績の推移 ............................................................................................................................ 19

5．成長戦略 ............................................................................................................................. 21
成長市場に注力..................................................................................................................... 21
2021 年 3 月期の重点テーマ .................................................................................................. 24
直近の動き ............................................................................................................................ 26
自動車の自動運転の日本での開発動向 ................................................................................. 26
ヤマハ発動機の開発動向....................................................................................................... 27
アミューズメント業界の動向等 ............................................................................................ 28
中期経営計画 ........................................................................................................................ 29

6．アナリストの視点 ............................................................................................................... 31
ディジタルメディアプロフェッショナルの強みと課題 ......................................................... 31
株価について ........................................................................................................................ 32

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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：2021/1/18

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
 同社は、研究開発型ファブレスベンダーである。

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。近年では
人工知能注 1（AI）関連の製品ラインナップを充実させ、受託開発も展開している。
（注 1）人工知能

Artificial Intelligence：AI と略する場合が多い。
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2を搭載したグラフィックス IP コア注 3 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 2）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 3）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

 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。

（出所）Web サイト

同社は、ビジュアル・コンピューティング注 4 分野の組込みシステム注 5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
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発行日：2021/1/18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。
（注 4）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 5）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、プロフェッショ
ナルサービス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

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

LSI製品

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

プロフェッショナルサービス

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）（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。

 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。

プロフェッショナルサービス事業は、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。同社が培ってきた GPU や画像処理、低消費電力化等の
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発行日：2021/1/18

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サービス提供を 2014/3 期に立ち上げている。近年では、AI 関連の受託開発が過半を占めている模様である。
 同社の AI 技術を活用した同社が提供する製品・サービスは図表 3 の通りである。

製 品 ラ イ ン ナ ッ プ 「 ZIA
Platform」を発表。

【 図表 3 】製品・サービス一覧
製品名等

備 考、採 用 例

ZIATM Platform

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ZIATM Classifier AI を用いた画像認識と画像の分類エンジン
ZIATM SAFE ZIATM Classifierを安全運転向けに体系化
ZIATM DV700 エッジ側の推論処理に特化したプロセッサーIP

ZIATM DV700の後継となるプロセッサーIPで、DV700比
60%の小型化と3.2倍以上の高性能化を実現
ZIATM DV720のバージョンアップ製品で、ディープラーニング
ZIATM DV740 の推論処理に特化し、エッジ側AI処理に適した超低消費電力プロセッサIPZIATM DV720

A
I
関
連

TM

ZIA

DV500

ZIATM 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

C3 KitZIA DV720を搭載したキットでコンパクトで、低消費電力
かつ高性能なAI推論処理モジュール

ZIATM Plate

ディープラーニング技術を活用した、高精度に車両のナンバープ
レートを読み取るソフトウェア

TM

ZIA

イメージセンサから出力される、現像処理が行われていない生の画像データの画像処理を行うデバイス。「ZIA™ DV720」と
ZIATM ISP
組み合わせる事で、高精度かつ高効率な画像認識ソリュー
ションを実現TM

ZIA

Cloud SAFEAWSを利用したSaaS型安全運転支援サービス、サブスクリプ
ションサービスとして提供

ZIATM SLAM

カメラを用いたVisual SLAM技術に対応したソフトウェアで三次元の空間を認識できる

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

SMAPH - F

オリンパスのミラーレス一眼カメラ向け等

SMAPH - S

デジタルカメラ向け等

I SMAPH - HP
ant シリーズコ
ア IPSL
Loputo Platform IP
RS1

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
豊通エレクトロニクス（現：ネクスティエレクトロニクス）との共同開発である、画像処理向けミドルウェア
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、主に内製用途
バンダイナムコエンターテインメントとの共同開発品で、アミュー
ズメント機器向けの2D/3DグラフィックスLSI（出所）アルファ・ウイン調査部作成

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発行日：2021/1/18「ZIATM Platform」は、同社の GPU を利用し AI 技術を活用した製品等のラインナップである。その第 1 弾製品である「ZIATM Classifier」は、
ディープラーニング注 6 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。2017/3 期からライセンスとして売上計上されている。
（注 6）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る。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。
2019 年 5 月に発売された「ZIATM DV720」は「ZIATM DV700」の後継機との位置づけである。「ZIATM DV700」との比較では大きさで 60%の小型化、演算処理能力で 3.2 倍以上の高性能化を実現した。
「ZIATM C3 Kit」は「ZIATM DV720」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。
2020 年 11 月にリリースされた「ZIATM Cloud SAFE」は、同社初の SaaS
注7

型クラウド AI サービスで、安全運転支援システム開発プラットフォームの ZIATM SAFE をベースに開発されている。
（注 7）SaaS

Software as a Service の略で、ソフトウェアをインターネット経由のサービスとして提供する形態を指している。

IP コア製品の主力としては、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「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。

インメントとの共同開発製品である。
アミューズメント機器向けとは、具体的にはパチンコ機、パチスロ機、ゲームセンターに設置されているゲーム機向けである。
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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 倍の速さで動作し、かつ「VF2」と同等の低消費電力を実現

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どモジュール化により付加価値が向上を挙げ、競合製品に対しても優位性があるとしている（図表 4）。
【 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

競 合 す る 主 な 他 社 製 品 と し て 、 パ チ ス ロ 向 け は 主 に 米 NVIDIA
Corporation（以下 NVIDIA 社）の製品、パチンコ向けは主に株式会社
アクセル（東京都千代田区）の製品、ヤマハ（7951 東証一部）の製品がある。「RS1」は主にパチスロ向けのリアルタイム 3D 機能と主にパチンコ向けの 2D 機能を業界で初めて両立させたもので、2D タイトルと 3D タイトルのプラットフォーム共通化が可能となっている。
したがってパチスロ・パチンコメーカーの最大の課題であるコストの低減に貢献できる点、並びに他社製品に劣らないグラフィックス性能を実現している点から「RS1」の競争力は高いと思われる。
2019 年 5 月、同社は「RS1」がジーグ（本社：東京都品川区）の遊技機ユニット・部品に採用されたことをリリースした。ジーグは、ともにパチスロ機大手であるユニバーサルエンターテインメント（6425
JQS）とサミー（セガサミーホールディングス<6460 東証一部>の子会
社）が両社のノウハウ活用と共同購買によるスケールメリット追求を目的に設立した合弁会社であり、日本全国の多くのホールに「RS1」搭
載のパチスロ機が導入される運びとなった。同社は「RS1」を、ジーグをはじめユニバーサルエンターテインメント、サミー、この 3 社以外
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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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発行日：2021/1/18にも販売する方針である。
2020 年 2 月、同社は「RS1」が、バンダイナムコアミューズメントが販売しているアーケード向けメタルゲーム機「海物語ラッキーマリンツアーズ」に採用されたことをリリースした。
2020/3 期迄の同社の主な取引先は、携帯型ゲーム機向けに供給している任天堂、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）、受託開発先のヤマハ発動機（7272 東証一部）、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）等である。

◆ 経営理念同社は、今後大きな成長が見込まれる IoT 注 8、AI 市場における事業を拡大することで、AI 分野において世界をリードする「AI Computing
Company」となることを目標としている。
アミューズメント業界向けの次世代 2D/3D グラフィックス LSI「RS1」の拡大により安定した経営基盤の構築に尽力している。その上で、業務資本提携したヤマハ発動機等の事業パートナーとの提携も含め、AI
アルゴリズム、ソフトウェア、ハードウェアの一貫した開発体制を持
つ強みを活かした新規顧客の獲得や新規サービスの創出を図るとしている。
（注 8）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。

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2． 直近期業績と今後の見通し◆ 2021 年 3 月期上期業績
 2020 年 3 月期営業利益の大幅増益は、IP コアライセ
ンス事業の大幅増収の貢献が大。

同社の 2021/3 期第 2 四半期累計（以下、上期）業績は、売上高 533 百万円（前年同期単体比 81.8%増）、営業損失 191 百万円（前年同期単体
損失額 207 百万円）、経常損失 155 百万円（同 231 百万円）、親会社株主に帰属する四半期純損失 156 百万円（同 231 百万円）であった。
同社は 2020 年 4 月、ベトナムに完全子会社を設立し、2021/3 期第 1 四半期（以下、Q1）より連結財務諸表を作成しているが、現段階におけるベトナムの子会社の売上高計上先は親会社のみで外部売上高はない。
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 61 百万円（前年同期単体比 25.6%減）。
AI を活用した車両（ロボティックビークル）向けの新規ライセン
ス契約や AI による安全運転支援に係るランニングロイヤリティ
による売上計上があった。
他方、デジタルカメラを中心とするデジタル機器向けランニング
ロイヤリティ収入の落ち込みに、一部顧客の開発投資及び開発プ
ロジェクトの抑制や先送りによる新規ライセンス販売の不振が重なり、全体としては減収であった。

②

LSI 製品事業は 383 百万円（前年同期単体比 245.0%増）。パチン
コ・パチスロ向け画像処理プロセッサー「RS1」の大幅増収に加え、組込み機器向け AI FPGA（書換え可能な論理回路 LSI）モジュー
ル「ZIA C3」の売上を計上した。

③

プロフェッショナルサービス事業は 87 百万円（前年同期単体比
12.1%減）。国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機
構（以下、NEDO）向け受託収入、及びロボティックビークル向け等の AI 関連受託開発サービスを売上計上した。
ただ全体としては、一部顧客の開発投資及び開発プロジェクトの抑制や先送りの影響で受託開発が低迷し減収であった。

売上総利益は 161 百万円（前年同期単体比 43.4%増、同 48 百万円増）であったが、相対的に採算性の低い LSI 製品事業の売上構成比の上昇により売上総利益率は 30.3%と前年同期単体に比べ 8.2%ポイント低下した。
販売費及び一般管理費（以下、販管費）は、研究開発費が 122 百万円（同 26.7%増）であったことから前年同期単体比 10.3%増、同 33 百万
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円増の 353 百万円となった。販管費増を売上総利益の拡大で吸収し、営業損失額は 191 百万円と前年同期単体の 207 百万円の損失から縮小した。
経常損失の改善額は営業損失の改善額に優る結果となった。新株発行
費（56 百万円）の剥落に NEDO 向け助成金収入（37 百万円）の計上が加わり、営業外収支が前年同期単体比で 59 百万円改善したためである。
なお、2019 年 5 月に業務資本提携したヤマハ発動機との取引額は開示されていないが、2020/3 期では 198 百万円で、プロフェッショナルサ
ービス 394 百万円の 48%に相当した。
2020/3 期 Q2 末総資産は 3,730 百万円（前期末単体比 111 百万円減）
で、
自己資本比率は前期末単体比 0.4%ポイント上昇の 92.6%と高い水準を維持している。

◆ ストックビジネスがスタート
同社は 2020/3 期第 2 四半期会計期間より AI に係るランニングロイヤリ
ティの収益計上を開始した。これは、ドライブレコーダー等を活用した安全運転支援機能や顧客の出荷台数に基づき計上されるものである。
その事業規模は開示されていない。
また、ZIATM Cloud SAFE によるサブスクリプションサービスに係る売上を 2020/3 期第 3 四半期会計期間より計上する見込みである。いずれも、同社事業の多様化や業績の安定化につながる事例として注目される。
ZIATM Cloud SAFE とは、同社初の SaaS 型クラウド AI サービスで、安全運転支援システム開発プラットフォームの ZIATM SAFE をベースに開発されている（SaaS は Software as a Service の略で、ソフトウェアを
インターネット経由のサービスとして提供する形態）。安全運転支援とは、具体的にはドライバーの居眠りやスマホを見ながらの運転の検出等のドライバーモニタリング機能、交通違反や車線逸脱の運転支援機能等の様々なソリューションである。既に大手顧客に提供しているが、顧客層を拡げる意向である。

◆ 2021 年 3 月期業績予想
同社は Q1 決算公表時点においても未定としていた 2021/3 期連結業績予想を、Q2 決算公表時に開示した。売上高 1,500 百万円（前期単体比
12.9%増）、営業損失 150 百万円（前期単体 82 百万円の利益）、経常損失 100 百万円（同 85 百万円の利益）、親会社株主に帰属する当期純損失 100 百万円（同 65 百万円の利益）である。事業別売上高予想は開示していない。配当予想は期初より無配継続としている。
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 2021 年 3 月期は、RS1 の出荷増大を見込み、大幅増収を予想。

発行日：2021/1/18

当調査部の 2021/3 期業績予想は会社計画並みの水準とした。事業別の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 150 百万円（前期単体比 60.5%減）。上
期実績を踏まえたこと、Q3 以降も一部顧客の開発投資及び開発プ
ロジェクトの抑制や先送りが影響することを想定した。

②

LSI 事業は 1,000 百万円（同 80.8%増）。上期の好調な実績に加え、Q4 に画像処理プロセッサー「RS1」の出荷が膨らむことを想定した。

③

プロフェッショナルサービス事業は 350 百万円（同 11.2%減）。
ヤマハ発動機から中期的なロードマップに基づいた受託開発の受注獲得や NEDO 向けの AI エッジコンテスト運営関連収入（後述、
約 40 百万円）が見込めるものの、IP コアライセンス事業と同様のマイナス要因を想定した。

全社ベースでは前期単体比で増収を確保するものの、主に採算性の高
い IP コアライセンス事業の減収予想で売上総利益は 500 百万円（前期
単体比 25.5%減）により営業損失予想とした。営業外収支においてNEDO からの助成金収入が前期同様に見込まれる一方で、第三者割当増資の実施に係る諸費用が剥落するため、経常損失は営業損失より縮小する予想としている。
【 図表 5 】業績予想モデル

売上高

ＩＰコアライセンス
LSI
プロフェッショナルサービス
売上総利益
販売費及び一般管理費
営業利益
経常利益
親会社株主に帰属する当期純利益（単位：百万円）

2019/3期

2020/3期

2021/3期CE

2021/3期E

2022/3期E

1,086
230
364
491
450
421
28
33
35

1,328
380
553
394
671
588
82
85
65

1,500
-150
-100
-100

1,500
150
1,000
350
500
650
-150
-100
-100

2,200
250
1,500
450
785
720
65
65
52

（注）CE は会社予想で 「－」 は開示無し、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◆ 2022 年 3 月期業績予想
当調査部の 2022/3 期業績予想は、売上高 2,200 百万円（前期比 46.7%
増）、営業利益 65 百万円（前期は 150 百万円の損失予想）、経常利益
65 百万円（同 100 百万円の損失予想）、親会社株主に帰属する当期純利益 52 百万円（同 100 百万円の損失予想）とした。

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発行日：2021/1/18

セグメント別売上高予想は以下の通りである。
 2022 年 3 月期は、RS1 の①

IP コアライセンス事業は 250 百万円（前期比 66.7%増）。顧客の開発投資及び開発プロジェクトが 2021/3 期に底打ちすることを想

出荷増を見込み、大幅増
益を予想。

定した。
②

LSI 事業は 1,500 百万円（同 50.0%増）。顧客による新機種（パチンコ・パチスロ）開発が本格化すると想定し、画像処理プロセッ
サー「RS1」の出荷増大を見込んだ。

③

プロフェッショナルサービス事業は 450 百万円（同 28.6%増）。
NEDO 向けの AI エッジコンテスト運営関連収入は剥落するも、開発要員増が続くなかでヤマハ発動機向けの受託開発はさらに拡大すると見込んだためである。

受託期間終了で NEDO 向け受託開発による助成金収入がなくなるため、営業外損益についてはゼロとした。結果、2022/3 期において、NEDO 向け案件による収益貢献は織り込んでいない。

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3． 株主構成◆ 個人株主が上位
上場後の 2015 年 3 月末から 2020 年 3 月末迄の同社の所有者別株主構
 所有者別株主構成では、

個人・その他が約 7 割弱。

成では、個人・その他が最上位で推移している（図表 6）。ヤマハ発動機への第三者割当増資（320,000 株、払込日 2019 年 5 月 27 日）により、2020/3 期末株式数は自己株式（1,069 株）を含めて 3,131,700 株と前期末比 1.11 倍増加した。発行済み株式数増加を主因として、個人・その他の所有者別構成比は最上位ながら 2019/3 期末 75.4%から 2020/3 期末
66.1%へと低下した。

80%【 図表 6 】株主所有者別の推移
個人・その他

70

66.1

60

その他の
国内法人

50
40

金融商品
取引業者

30

21.0

20

金融機関

9.0

10

外国法人等

0
15/3期末 16/3期末 17/3期末 18/3期末 19/3期末 20/3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

 ヤマハ発動機が筆頭株主に。

2020 年 3 月末時点の上位株主では、ヤマハ発動機が筆頭株主となり、2020 年 9 月末時点でも同様である。業務資本提携のもとで、前述した
第三者割当増資を、ヤマハ発動機を割当先として実施したためである。
次点のレスターホールディングス（3156 東証一部）は、2019 年 3 月期
末まで筆頭株主であった UKC ホールディングスが 2019 年 4 月 1 日付
でバイテックホールディングスとの合併し商号変更した企業である。
同社がヤマハ発動機との業務資本提携に踏み切った理由は、モビリテ
ィ製品、マリン製品、産業用装置、産業用ロボット、無人航空機および無人地上車両等の多様な製品群を持つヤマハ発動機との協業が、同社の事業の拡大と高付加価値化に資すると判断したためである。

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ヤマハ発動機との業務資本提携は以下の各分野にわたる。
1.

AI 技術応用によるアルゴリズム開発から製品搭載に至る最終製品

2.

低速度領域における自動・自律運転システムの開発。

3.

ロボティクス技術を活用した農業領域等における省力化・自動化

化プロセスにおける協業。

システムの開発。
4.

モビリティ製品全般に向けての先進安全運転支援システムの開発。

同社は増資資金（手取概算額約 14 億円）を AI 技術サポート体制強化
及び AI 技術応用製品開発体制構築に向けた投資に充当する予定であり、具体的使途として AI、アルゴリズム開発、ソフトウェア、ハードウェ
アを含む開発増員（年 10 名）の人件費、増員に伴う事業施設の増床及び必要な備品等の調達等を見込んでいる。2020/3 期末時点の開発要員の国籍は、10 カ国以上と多様性に富んでいるようだ。
【 図表 7 】大株主の状況

ヤマハ発動機
レスターホールディングス（単位：株、%）18年3月末19年3月末

持株数

持株数

-

-

20年9月末

持株数

持株数

持株比率

320,000

320,000

10.16

285,000

285,000

285,000

9.05-

45,500117,200

102,000

3.24

46,30077,600

2.46

山本 達夫

62,40065,60065,90071,100

2.26

三津 久直

54,00055,90058,20058,2001.85

吹上 了

29,20030,00031,50031,500

1.00

八木 慎一郎

28,000-28,00028,0000.89

auカブコム証券---

27,540

0.87

森戸啓至

-

-

25,20026,9000.85

BNYM SA/NV FOR BNYM FOR BNY GCM
CLIENT ACCOUNTS M LSCB RD--

29,387--56,22978,029----38,000

-

-

-

ＳＢＩ証券

285,000

20年3月末楽天証券

若本 賢一
BNY GCM CLIENT ACCOUNT JPRD AC ISG(FE-AC)
松井証券

37,10031,300

-

-

-

本間 広和

44,70030,000

-

-

-

奥西利行

-

29,500

-

-

-

蔭山 恭一

-

-

-

-

-

-

-

-

-

マネックス証券

五味 大輔

-

-

-

-

-

資産管理サービス信託銀行（証券投資窓口）

-

-

-

-

-

29,900----日本証券金融計

130,000

756,529

688,829

1,006,687

1,027,840

32.63（注）計の株数は株主上位 10 社（人）の合計株数、レスターホールディングスは、2019 年 4 月 1 日に UKC ホールディングスとバイテック
ホールディングスが経営統合した会社で、19 年 3 月末以前は UKC ホールディングスが筆頭株主（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

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発行日：2021/1/18◆ 役員構成同社は取締役会設置会社で取締役は 7 名、うち社外取締役 3 名である。
 代表取締役 2 名体制は、さらなる経営安定化と持続的成長を企図したもの。

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。代表取締役会長兼 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。2020 年 6 月 19 日に新たに就任した代表取締役
社長兼 COO の大澤剛氏は、石油資源開発（1662 東証一部）、アイワ注
9（初代法人）、共信テクノソニック注 11（現レスターホールディングス）、

ＵＫＣホールディングス注 10（現レスターホールディングス）に勤務した経験を持つ。
社外取締役の岡本伸一氏はソニー（6758 東証一部）で PlayStation 3 の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。社外取締役二島進氏は川鉄リース（現東京センチュリー、8439 東証一部）を皮切りに
現在はレスターホールディングス執行役員財務部部長との兼職である。
新任の社外取締役飯田実氏はヤマハ発動機の先進技術本部研究開発統括部長兼 LSM 開発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 真利子氏は弁護士で、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。
（注 9）アイワ

初代法人のアイワ（1961 年上場）は 1951 年創業の会社で 2002 年にソニーに吸収合併された。2008 年にアイワブランドの製品出荷を終了し、ソニーよりアイワブランドの終息が同年公表された。現在のアイワは、2017 年 4 月に日本でアイワの商標の使用権を取得した十和田オーディオ（秋田県鹿角郡）が新たに設立したアイワ株式会社（東京都品川区）である。

（注 10）共信テクノソニック、及びＵＫＣホールディングス
共信電気株式会社、株式会社テクノソニック、ソニーコンポーネントマーケティング株
式会社の 3 社が合併し、商号を共信テクノソニック株式会社へ変更。その後、共にソニー系エレクトロニクス商社であったユーエスシーと共信テクノソニックがＵＫＣホール
ディングスを共同持株会社として設立した。

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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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4． 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、旧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。
 任天堂の携帯型ゲーム機

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

向け のライセン ス供与が事業拡大に貢献。

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。
現会長が入社後、パソコン向けからモバイル機器、車載機器、コンシ
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（現レスターホールディングス）と業務資本提携。
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 NEDONEDO 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に同社の提案が採択される。

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

 人工知能に絡む NEDO のその後、NEDO から受託したプロジェクトは以下の通りである。2016

技術開発にも同社は参画。

年には、「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」を産業技術総された。総額 5 億円の助成金を得て開発したのが「VF2」である。

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月迄であったが、助成事業として 2 年の延長が決定した。なお、助成事業の場合、収益は売上計上されず営業外収益の助成金収入として認識される。
2019 年には、「高効率・高速処理を可能とする AI チップ・次世代コン
ピューティングの技術開発/高効率・高速処理を可能とする AI チップ・
次世代コンピューティング技術開発に係るアイデア発掘のための課題
調査」と「癌コンパニオン診断用 AI 病理画像システム向け AI ハード
ウェア研究開発」を受託している。
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前者の研究開発期間は 2019 年 8 月から 2021 年 2 月迄で、コンテストの開催・運営等を SIGNATE（本社：東京都千代田区）と共同で行うものである。後者の研究開発期間は 2019 年 7 月から 2021 年 3 月迄で、同社の AI 関連の画像解析ハードウェア技術を用いて、癌診断において病理医の負担軽減と診断制度の向上を目指したものである。いずれも、同社の AI 関連技術を背景にした受託案件である。
同社独自の 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」、2018 年 9 月には AI 推論処理モジュール「ZIA TM C2/C3 Kit」の販売をスタートした。そして 2019 年 5 月、ヤマハ発動機を筆頭株主に迎え入れる業務資本提携を締結、計画的な開発要員増等により AI 領域でのサポート力と開発力の強化を加速している。
 ベトナムに開発拠点を設ける。

同社は 2020 年 4 月にベトナム（ホーチミン市）でエンジニアリングサ
ービスを行う完全子会社を設立した。ベトナムでの良質な人材を活用
し、AI 事業の成長を加速するための拠点である。当初は本社開発機能の補助的役割を担うが、先々はベトナムにおける AI 関連市場の調査・開拓を企図しており、海外事業の橋頭堡とする意向である。

◆ 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、その後 AI 関連、LSI 事業等で成長してきた（図表 8）。
【 図表 8 】売上高推移（単位：百万円）

1,800
1,600
1,400
1,200

任天堂のゲーム機器向けで躍進
プロフェッショナルサービス
及び LSI 事業で回復、そして拡大

1,000
800
600
400
200
0

（出所）有価証券届出書、及び有価証券報告書よりアルファ・ウイン調査部作成

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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 百万円まで回復した。2020/3 期
は売上高 1,328 百万円と 2 期連続で過去最高を更新、中期的な観点での開発要員増強コストをこなして、営業利益は 82 百万円と 2 期ぶりの増益を実現している。

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5． 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 9）。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 9 】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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 住友三井オートサービス

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。

コーダー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 10）。

【 図表 10 】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 10 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。
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。
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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、ＰＡＬＴＥＫ（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。ＰＡＬＴＥＫ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
ＥＫと、ザイリンクス社製 FPGA を用いた「ZIATM C3 Kit」を対象とした販売代理店契約を締結した。
AI のアルゴリズム（計算方法）は 3 カ月程度で新しいものが登場すると言われており、最新技術であっても陳腐化が速い。このため、2 年程
度の開発期間が必要とされる通常の半導体に最新の AI アルゴリズムを取り入れることは難しい。
一方、FPGA は書き換え可能な論理回路 LSI であるため、常に最新のアルゴリズムを搭載することが可能となる。これが、AI をターゲット領域とする同社が FAGA への取り組みを強化してきた理由と言える。
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（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（現レスターホールディングス）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、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月から販売されている。
同システムは、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ものであり、サイドミラーや
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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。
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。
「ZIATM Plate」のライセンス提供を 2019 年 7 月 30 日より開始した。
AI・ディープラーニング技術を活用して高精度に、かつ瞬時に車両のナンバープレートを認識するソフトウェアである。車両のナンバープ
レートは各国様々な仕様ではあるが、AI 活用で全世界の車両のナンバープレートに対応することが出来る。2020/3 期において、複数のプロジェクトがスタートした模様である。また、用途的には一般道路のカメラだけでなく、工場、オフィス、病院、ホテル、公共施設、金融機
関、流通店舗などのさまざまな分野でのセキュリティー管理や顧客分析等に応用できよう。
工場ラインに必須な製品外観検査向けにも乗り出している（2019 年 10
月 1 日リリース）。コンピュータマインド（本社：山梨県甲府市）との技術提携により、同社の「ZIATM C3 Kit」とコンピュータマインド社の外観検査向け開発環境である「DeepEye」を連携させることで、製品
外観検査工程の省人化、自動化に貢献するとしている。産業機器分野
で、工作機器メーカーや食品の外観検査機器メーカー等との接点が既
 工場ラインに必須な製品

外観検査向け分野に、AIを活用して進出。

にあり、具体的な商談が始まっている模様である。
「ZIATM Classifier」をベースに安全運転分野向けに体系化した AI プラ
ットフォームである「ZIATM SAFE」を開発した（2019 年 11 月 8 日リリース）。ドライブレコーダー自動解析、自動・自律運転、メディカ
ル用途向けに採用されてきた「ZIATM Classifier」に安全支援システムの実現に必要な機能を付加し、進化させたものが「ZIATM SAFE」である。
自動運転 OS の業界標準を目指す国際業界団体である「The Autoware
Foundation」（オートウェア ファウンデーション、以下 AWF）に参画している（2019 年 12 月 10 日リリース）。AWF は、自動運転技術のOS で あ る Autoware の 確 立 を 目 指 す 世 界 的 な 業 界 団 体 で あ る 。
Autoware は 20 カ国 200 社以上で既に採用されており、カメラや GPS等により、現在位置や周囲の物体を認識し、地図データ上のルートを自律走行することを可能にしている。この取組みは、ヤマハ発動機との業務提携とも相まって、車両の自動運転技術開発に資するものと思われる。

◆ 2021 年 3 月期の重点テーマ

2021/3 期の重点テーマとして、同社は、①Robotic Vehicle（ロボット車
両、）分野への取組み、②Safety/DMS 分野への取組み、③アミューズ
メント分野の強化、の 3 つを掲げている。

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同社は、自動運転及び自律運転領域において AI の役割が最も有効な市場として Robotic Vehicle 分野を認識している。同分野への取組みでは、
ヤマハ発動機との協業を中心に低速車両領域における省力化技術や自動運転及び自律運転技術の開発推進に加えて、アルゴリズム・ソフト
ウエア・ハードウエア一体の開発体制による一歩先を行く製品開発や次世代 Robotic Vehicle の目となる高度な 3D 認識技術「DMP 3D
Perception」の確立に注力している。
Perception とは認知・知覚との意味だが、同社の「DMP 3D Perception」
は、同社がこれまで培ってきた GPU 技術及び AI 技術、自己位置を推定する SLAM 注 11 技術を融合させたものである。
（注 11）SLAM

Simultaneous Localization and Mapping の略。自己位置の推定と環境地図の作成を同時に行うことである。身近な例ではロボット掃除機の掃除経路の判定等に用いられている。

同社は、低速車両領域における Robotic Vehicle の実用化の時期が自動車の完全自動運転に比べて早いと考えている。ヤマハ発動機は「東京モーターショー2019」に出展し、自社のブースで「Land Link Concept（ランド リンク コンセプト）」という自律ソリューションビークルを披露した。
ランド リンク コンセプトは、AI 画像認識により自ら走路を判断し、行く先を拒む障害物を検知した場合は自ら避けて走行する車両である。
 農業・工場向け等を視野に同社はランド リンク コンセプトの開発に参画していないが、ランド入れた低速度自動・ 自律
運転システムを開発へ

リンク コンセプトをベースにした自動運転農業機械や工場内搬送機
等向けの AI エンジンの開発に携わっている模様である。
Safety/DMS 注 12 分野への取組みとは、自動車の運転時における、安心・
安全なシステム開発を行うことである。前述の安全運転分野向けに体系化した AI プラットフォームである「ZIATM SAFE」の採用例を増やす目論みである。
（注 12）DMS

Driver Monitoring System の略。生体情報を検知する様々なバイタル（生体）センサーを使用して、ドライバーの身体状態を推定する技術を指している。

アミューズメント分野の強化では、同社のサポートを強化することで、
パチンコ・パチスロの顧客の新機種開発で「RS1」の採用機種数増加を目指している。

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発行日：2021/1/18◆ 直近の動き

Prophesee のバイオインスパイア―ド（生体模倣）技術を使用したイベ
ントベースビジョンセンサーと同社の AI 関連技術を組み合わせた製品開発を進めるとのリリースが 2020 年 5 月 14 日にあった。
イベントベースビジョンセンサーとは、画像監視カメラの一種だが、時間単位で被写体を捉えるのではなく、被写体の変化が起きている画
素のみを検出しデータを出力することで、高いデータ効率（従来のカメラに比べデータ量は 10 分の 1 から 1,000 分の 1）のもとで素早い動
体認識・連続追跡を可能としている。エッジ AI 技術と組み合わせることで暗所での物体検出等が強化されるため、自動運転システム開発に繋がるシナジー効果を同社は期待している。
同社が NVIDIA 社のパートナープログラム「NVIDIA Partner Network」に参画する、とのリリースが 2020 年 11 月にあった。この参画は、同社が NVIDIA 社、及びその代理店のネットワークを通じて同社の AI 関連のソフトウェア、及びソリューションを提案する新たな機会を獲得したことを意味する。
2021 年 1 月 18 日、同社は NVIDIA 社との協業の一貫として、カメラやセンサーの情報を用いて自己位置推定と環境地図作成を同時に行う
Visual SLAM 技術のソフトウェア製品「ZIATM SLAM」の提供を開始した。
同製品をシステムに組み込んだ機器は、センサー等からの情報を基に三次元での空間認識が可能な機械の眼を備えることになる。また、「ZIATM SLAM」は自動走行・自律移動システムの量産・普及に向けたコスト低減要求を満たす性能を有しており、無人搬送車や無人地上車
両、お掃除ロボット、ドローンなど各種用途のロボットの市場拡大に貢献するソリューションの一つといえよう。

◆ 自動車の自動運転の日本での開発動向
同社は、プロフェッショナルサービス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。
政府の高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議が 2020 年 7 月 15 日に公表した官民 ITS 構想・ロードマ
ップ 2020（以下ロードマップ）では、「世界一の ITS（高度道路交通システム）を構築・維持し、日本・世界に貢献する」ことを目標としている。
2019 年 5 月に道路運送車両法及び道路交通法が改正され、2020 年 4 月
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発行日：2021/1/18に施行された。これにより、レベル 3 の自動運転（高速道路など一定条件のもとでハンドルやブレーキなどの運転操作をシステムに任せること）が制度上可能となった。
こうした法整備もあり、ホンダ（7267 東証一部）はレベル 3 に対応した車を国内発売すべく、20 年 11 月に国土交通省から世界で初めて認可を受けた。今回認可を取得した自動運行装置（名称：Traffic Jam Pilot＜トラフィック・ジャム・パイロット＞）を搭載した「LEGEND（レジェンド）」は、2020 年度内の発売を予定している。
日産自動車（7201 東証一部）は、レベル 2（部分的な自動運転）相当のシステムを標準装備する模様である。
同社の業務資本提携先のヤマハ発動機も、自動運転車両を既に提供している。2019 年 11 月、国土交通省は秋田県小阿仁村の道の駅「かみこあに」を拠点に、ヤマハ発動機製小型電気自動車を利用した自動運転の走行実験を開始した。
この走行実験では、道の駅「かみこあに」を拠点に 3 つの集落や公共施設を結ぶ全長約 4 キロのルートの道路に埋設した電磁誘導線に従い、7 人乗りの小型電気自動車が時速 12 キロで走行する。有償ボランティ
アが同乗し、ハンドル操作せず運行を監視するものの、緊急時には手動運転をする。
低速車両領域における自動運転や自律運転用 AI 技術開発を加速させる
ものとして、ソフトウェア製品である「ZIATM SLAM」の提供を 2021
年 1 月 18 日から開始した。ZIATM SLAM は、カメラを用いた Visual
SLAM 技術に対応したソフトウェアで、三次元の空間を認識でき、組み込んだ機器等は機械の眼を備えることができる。同社は、無人搬送
車や無人地上車両、お掃除ロボット、ドローンなど各種用途のロボットの実用化並びに普及に貢献するソフトウェア製品と捉えている。

◆ ヤマハ発動機の開発動向
ヤマハ発動機からの受託開発の内容は、概して AI 技術応用によるアルゴリズムの開発から製品搭載に至る最終製品化プロセスまで、また低速度領域における自動・自律運転システムの開発に関するものだが、具体的な用途は開示されていない。
だが、ヤマハ発動機の AI 及び自動運転に関連した展開（同社以外との提携等）が、同社がヤマハ発動機から受託している開発内容のヒントとなる可能性がある。
同社が 2021/3 期の重点テーマとして取り上げている、Robotic Vehicle
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分野において、ヤマハ発動機は農業向け自動収穫機の開発、工場内協働ロボットの開発、低速の自動運転技術開発の強化を進めており、その領域が同社との接点となろう。
ヤマハ発動機による農業向け自動収穫機の関連企業への出資は 2 例ある。1 つ目は、米国のリンゴ自動収穫ソリューション開発のスタートア
ップ企業「Abundant Robotics」に対し、2016 年の 25 万 US ドルを出資、2020 年 3 月には 250 万 US ドルを追加出資した。2 つ目は、リンゴの自動パッキング機とキウイの自動収穫機の開発実績を持つニュージー
ランドの農業自動化ソリューション開発のスタートアップ企業「Robotics Plus」に対し 2017 年の 200 万 US ドルを出資、2020 年 11 月には 800 万 US ドルを追加出資している。
また、農業用無人走行車両を使用したブドウ収穫の実験動画をYouTube 公式チャンネルで公開している。
工場内協働ロボットの開発や低速の自動運転技術開発の強化に関連し、ヤマハ発動機は株式会社ティアフォー（東京都品川区）との合弁会社「株式会社 eve autonomy（イヴオートノミー）」を 2020 年 3 月に設立した。手始めにヤマハ発動機の国内外製造工場で自動搬送ソリューシ
ョンを導入、現場での課題の洗い出し・改善を進め、外部販売できる
機能水準および信頼性の高い自動搬送ソリューションの完成を目指すとしている。
なお、この合弁会社設立に先立ち、低速の自動運転技術開発の強化や知見獲得を目的として、ヤマハ発動機はティアフォーに対し 17 年 8 月に出資、19 年 7 月には追加出資を行っていた。

◆ 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、アミューズ
メント機器業界である。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。
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。
 パチンコ・パチスロ機は、

現下新適合機（6 号機）への移行スケジュールが変更となった。

パチンコ・パチスロ機は、現下新適合機（6 号機）への移行端境期にある。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が、新型コロナウイルス感染症による社会情勢の変化
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発行日：2021/1/18

により、2021 年 1 月末を旧基準機完全撤去の期限とするスケジュール
は 1 年延期となった。2020 年 5 月 20 日に公布・施行された風営法施行規則等の附則により、2020 年 5 月 20 日以降に経過措置期間を終了する
遊技機、つまり検定・認定が切れてホールに設置できなくなる遊技機の設置期間が 1 年間延長されたためである。
こうした規制の変化を受け、パチンコ・パチスロ業界の主要 6 団体が立ち上げたパチンコ・パチスロ産業２１世紀会注 13 は、業界として旧規則機の取扱いに係る入替計画を自主的に策定した。一部の例外機種注 14を除き、設置期間の延長を最長で 2021 年 11 月 30 日迄と定め、業界全体で計画的な入替を進めていくことになる。
（注 13）パチンコ・パチスロ産業２１世紀会

業界 4 団体（全日本遊技事業協同組合連合会、一般社団法人日本遊技関連事業協会、日本遊技機工業組合、日本電動式遊技工業協同組合）が 1996 年 7 月から連絡協議会として協議活動をしていたが、同年 10 月に協議会団体名を「遊技業２００１年会」とした。
その後 2001 年に現在の呼称に変更した。

（注 14）一部の例外機種
一部の例外機種とは、高射幸性パチスロ機を指す。新機種への移行は、そもそも射幸性の抑制であるため、当初の検定切れおよび認定切れの日付は、維持されることとなった。

当初、パチンコ・パチスロ機メーカーは、2020 年夏に開催が予定されていたオリンピック後に新適合機の販売が盛り上がると想定していたが、前述の旧基準機完全撤去のスケジュール変更と、緊急事態宣言発出以降のホール稼働率低下で、設備投資意欲の減退が懸念されている。
同社の顧客であるユニバーサルエンターテインメント（12 月決算）は、
第 2 四半期公表（2020 年 8 月 6 日）時点で通期の業績予想を取り下げ、
未定に修正した。他方、サミーの親会社であるセガサミーホールディ
ングス（3 月決算）は 2020 年 11 月 6 日時点（決算説明会）で、遊技機事業の通期見通しを売上高 600 億円（期初計画 560 億円）、経常損失
105 億円（同 100 億円の損失）とし、見通しに大きな変化はない。

◆ 中期経営計画
同社が今後の成長イメージとして公表しているのが図表 13 である。
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、及び業務資本提携で補いつつある。

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発行日：2021/1/18【 図表 13 】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

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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 14 に列挙した。
【 図表 14 】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
・AI に関して、アルゴリズム、ソフトウェア、ハード
ウェアを一貫して開発できること
・ヤマハ発動機との業務資本提携は、同社製品の高付加価値化に資すること

Weakness

・技術及び営業面で会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
・ベトナムに子会社を設立したことで、ベトナムにおける AI 関連市場の調査・開拓できる可能性

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、及び業
務資本提携先のヤマハ発動機からの 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、同社の脅威として留意しておく必要が
あろう。

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発行日：2021/1/18◆ 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。2020 年に入り、新型コロナウイルス感染症拡大懸念から全体相場が急落するなかで、同社株価も 3 月 13 日には安値 1,629 円まで調整した。本決算発表後となる 5 月 15 日に年初来高値となる 4,540 円まで上昇した。第 2 四半期
決算公表後は出尽くし感から、11 月 20 日には安値 2,660 円まで調整した。その後リバウンドで 3,390 円まで戻したものの、新型コロナウイル
スの感染者数増大のニュースに呼応するように 12 月 28 日には 2,379
円安値まで調整した。同社株に限らずコロナ禍により業績見通しに不
透明感が否めないなか、中小型株の株価は乱高下する傾向にある。
同社株は AI 関連銘柄としても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がかなり高く評価されている点は気に掛けておき
たい。

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発行日：2021/1/18

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。
本レポートは、投資の勧誘や推奨を意図したものではありません。弊社は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。
本レポートの内容は、一般に入手可能な公開情報に基づきアナリストの取材等を経て分析し、客観性・中立性を重視した上で作成されたものです。弊社及び本レポートの作成者等の従事者が、掲載企業の有価 証
券を既に保有していること、あるいは今後において当該有価証券の売買を行う可能性があります。
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。（更新された）最新のレポートは、弊社のホームページ（http://www.awincap.com/）にてご覧ください。なお、本レポートに掲載された情報の正確性・信頼性・完全性・妥当性・適合性について、いかなる表 明・保証をするものではなく、一切の責任又は義務を負わないものとします。
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