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）
2018 年 1 月 25 日発行● 要旨

アルファ・ウイン 調査部
http://www.awincap.jp/

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 2018/3 期第 2 四半期累計（以下、2Q）業績は、売上高 442 百万円（前年同期比129.4%増）、営業利益 18 百万円（前年同期損失 364 百万円）、経常利益 19 百万円（前年同期損失 376 百万円）、当期純利益 19 百万円（前年同期損失 366 百万円）であった。
・売上高は IP コアライセンス事業とその他の事業に含まれる AI 関連の受託開発が同社の想定を上回った模様で、期初予想を 172 百万円上回り、営業利益は 18 百万円と、期初予想の営
業損失 190 百万円から一転、黒字転換となった。
・2018/3 期 2Q 末の自己資本比率は 95.8%と前期末比 2.2%ポイント上昇した。総資産が同 18
百万円増加（1,798 百万円）したのに対し、自己資本が前期末比で 56 百万円増加（1,722 百万円）したためである。
・2018/3 期業績について同社は、売上高 1,100 百万円（前期比 58.4%増）、営業損失 90 百万円（前期は同損失 263 百万円）、経常損失 90 百万円（同損失 262 百万円）、当期純損失 39
百万円（同損失 365 百万円）を見込んでいる。今期の大幅増収予想は、新製品であるアミュー
ズメント機器向け画像処理プロセッサー「RS1」の貢献を見込むためである。
・アルファ・ウイン調査部（以下、当調査部）の 2018/3 期予想は従来予想を踏襲し、売上高1,150 百万円（前期比 65.7%増）、営業損失 10 百万円（前期は 263 百万円の損失）を予想する。
経営戦略
・当面は「RS1」が業績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
野への事業参入を掲げている。
・AI において、大量の情報、画像等の膨大な量のデータを処理するには、現在の CPU と比べて 10 倍以上の高速で計算する GPU の活用が進むと同社は考えている。そのため、これまで同社が蓄積してきた GPU の技術を活かした製品ラインナップを拡充する構えである。同社は組込み機器向けの GPU を提供する、世界で 4 社のうちの 1 社であることから、ビジネスチャン
スが広がると当調査部は考えている。
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）【 3652 ディジタルメディアプロフェッショナル
売上高

決算期

2015/3
2016/32017/3
2018/3
2018/3
2019/32017/3
2018/3

（百万円）

CE
E
E
2Q
2Q

464
733
694
1,100
1,150
1,450
192
442

発行日：2018/1/25

業種：情報・通信業 】

前期比 営業利益 前期比 経常利益 前期比
（%）

（百万円）

-462
-176
-263
-90
-10
140
-364
18

30.6
58.1
-5.4
58.4
65.7
26.1
31.0
129.4

（%）

（百万円）

―
―
―
―
―
―
―
―

（%）

純利益

前期比

EPS

BPS

配当金

（百万円）

（%）

（円）

（円）

（円）

―
―
―
―
―
―
―
―

-265
-193
-262
-90
-10
140
-376
19

-311
-64
-365
-39
41
139
-366
19

― -120.62― -23.89― -134.37― -14.19
―
14.89
―
50.86
― -135.07―
7.17

762.65736.12609.89―620.27670.75603.07625.56

0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
―
―

（注）CE：会社予想、E：アルファ・ウイン調査部予想、2Q：第2四半期累計【

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
2018/1/19

項 目

PER （倍）

10,870

前期実績―

発行済株式数 （千株）

2,769

今期予想

時価総額 （百万円）

30,100

来期予想

潜在株式数 （千株）

83

項 目
株

価 （円）

PBR （倍） 配当利回り

配当性向

17.8

―

―

730.0

17.5

―

―

213.7

16.2

―

―

93.6% 前期ROE

前期末自己資本比率-19.9%（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）
20,0006.0― 株価（左軸）

対TOPIX相対株価（右軸）5.0

15,000
4.0
10,000

3.0
2.0

5,000

【パフォーマンス】
リターン

対TOPIX-28.8%
114.0%
6 カ月 253.5%
12 カ月 322.0%-31.5%
100.0%
202.8%
239.8%

期間
1 カ月
3 カ月

1.0
0

0.0
（注）2017年1月第3週～2018年1月第3週

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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：2018/1/25

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
新株予約権について.............................................................................................................. 10
役員構成 ............................................................................................................................... 10

3．成長の軌跡.......................................................................................................................... 11
沿革 ...................................................................................................................................... 11
業績の推移 ............................................................................................................................................ 12

4．成長戦略 ............................................................................................................................. 13
成長市場への参入 ................................................................................................................. 13
AI 市場の将来性 .................................................................................................................... 15
中期経営計画 ........................................................................................................................ 17

5．直前期業績と今後の見通し ................................................................................................. 182017 年 3 月期決算 ................................................................................................................ 182018 年 3 月期上期決算 ......................................................................................................... 192018 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 202019 年 3 月期業績予想 ......................................................................................................... 21

6．アナリストの視点 ............................................................................................................... 23
ディジタルメディアプロフェッショナルの強みと課題 ......................................................... 23
6 期連続の最終損失見通し .................................................................................................... 23
株価について ........................................................................................................................ 23

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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：2018/1/25

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。

製品を販売す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、家電製品等に組み込まれる半導体
 消 費 電 力の 低 減、 小 型化、高解像度等の高い技術力が強み。

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エア IP（論理設計データ等）や ソフトウェア IP（主にハードウエ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：2018/1/25（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

内訳
ライセンス収入
ランニングロイヤリティ収入
カスタマイズ収入

LSI製品
その他

グラフィックスLSI の開発
及び販売
ハードウエア/ソフトウエア
の受託開発
技術教育

売上計上時点
顧客の製品開発段階で発生
顧客の製品出荷段階で発生
同社のIPコアを顧客仕様にカスタマイズした時に発生
開発終了、または販売時に発生受託業務が終了した時点（受託期間の分割の場合あり）
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エア/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

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ス事業を 2014/3 期に立ち上げる。

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。
同社の主な IP コア製品は図表 3 の通りである。
任天堂（東証一部 7974）の携帯型ゲーム機向け等に供給している PICA200 シリーズは、国際標準規格に準拠したうえで、同社独自の「MAESTRO」を搭載できるグラ

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発行日：2018/1/25

フィックス IP コアである。「MAESTRO」は同社独自のグラフィック

 2017 年 7 月販売の「New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、かつニンテンドー2DS LL」に同社製品が採用された。

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 PICA200 シリーズが採用されている。

【 図表 3 】同社の主な IP コア製品等
製品名等

備 考、採 用 例

PICA200 シリーズ

ルネサスのOA機器向けのLSI向け
任天堂の携帯型ゲーム機向け

SMAPH - F
SMAPH - S
SMAPH - H
ant シリーズ

I
P
コ
ア

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

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

そ ZIA Platformの他
LoputoPlatform IP

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
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-S
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。
（注 5）豊田通商
トヨタグループの商社で、2017/3 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

ZIA Platform は、同社の GPU を利用し AI 注 6 技術を活用した製品ライ製 品 ラ イ ン ナ ッ プ 「 ZIA
Platform」を発表。

ンナップである。第 1 弾製品である「ZIATM Classifier」は、ディープラ
ーニング注 7 による動画画像認識を行うもの。例えば人通りの多い雨降る光景のなかで傘を指している人物、止まっている人物等の画像判別を行うものである。

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発行日：2018/1/25（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。

2017 年 4 月に発売された ZIA 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る。
 「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」、「VF2」の次世代品で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による画像処理プロセッサー「RS1」がある。
「RS1」の特徴として、①2D/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、②3D 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、③2D 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み込み、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る付加価値向上、を挙げている。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

大口取引先は、任天堂で携帯型ゲーム機向けに供給している。また、
富士フイルムホールディングス（東証一部 4901）、オリンパス（東証
一部 7733）には、カメラ向けに IP コアをライセンス供与している。
2017/3 期からは IPSL で前述のネクスティエレクトロニクスが加わった。
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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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発行日：2018/1/25

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。

フル・レポート

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発行日：2018/1/25

2． 株主構成◆ 個人株主が上位
上場後の 2012 年 3 月末以降 2017 年 9 月末迄の同社の所有者別株主構
 所有者別株主構成では、成では、個人・その他が最上位で推移している（図表 5）。筆頭株主の個人・その他が約 7 割超。

UKC ホールディングス注 8（3156 東証一部）は、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取得した。その後保有株式の一部を市場で売却し、2017 年 9 月末では筆頭株主ながら 285 千株に減少した。蔭山氏、若本氏、三津氏、本間氏、中西氏は個人株主で、中長期の視点で株式を保有している模様である（図表 6）。
（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。

【 図表 5 】株主所有者別の推移
%

80

73.47

70

個人その他

60

その他
の法人

50
40

金融商品
取引業者

30

金融機関

20

12.47

10
0

外国法人等

10.02 2.90
1.14
12/3期末 13/3期末 14/3期末 15/3期末 16/3期末 17/3期末（出所）有価証券報告書及び株主総会招集通知よりアルファ・ウイン調査部作成【 図表 6 】大株主の状況
17年9月末16年3月末16年9月末 17年3月末

持株数

持株数

持株数

持株数

持株比率

400,000

285,000

285,000

285,000

10.35

蔭山 恭一

―

135,600

135,900

136,600

4.96

楽天証券

―

―

―

98,3003.57

ＵＫＣホールディングス

山本 達夫

52,80053,00062,10062,300

2.26

若本 賢一

40,58946,08951,02956,229

2.04
1.96

三津 久直

33,10033,40040,30054,000

ＳＢＩ証券

75,100108,000

53,50045,600

1.66

本間 広和

32,70034,90049,00043,400

1.58

中西隆之

―

―

―

34,2001.24

松井証券

31,10043,00030,90031,3001.14――

31,520――

吹上 了

マネックス証券30,10030,10031,200――計

756,089

797,089

770,449

846,92930.76（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、株主総会招集通知よりアルファ・ウイン調査部作成

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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：2018/1/25◆ 新株予約権について
同社の 2017 年 9 月末日現在の新株予約権による潜在株式総数は 83,800株であり、発行済株式総数 2,753,334 株（自己株式 166 株除く）の 3.04%に相当する。同社取締役が保有する新株予約権は図表 7 の通りである。
第 12 回新株予約権は 2015 年 5 月に取締役及び従業員を対象に発行された。新株予約権は 2,000 個、新株予約権の払込金額は 1,900 円、新株予約権の行使金額は 1 株当たり 2,540 円、目的となる株式数 200,000 株、
 新株予約券の行使条件か割当者数 35 名である。業績目標が達成した場合のみ権利行使が可能とら、経営者は売上高 35 億円、経常利益 8 億円を意識。

なる。現在の業績目標は、ア）2016 年 3 月期から 2019 年 3 月期迄のいずれかの期において売上高が 2,000 百万円を超え、かつ経常利益が 400
百万円を超えた場合の行使可能割合は 50%、イ）2016 年 3 月期から 2019年 3 月期迄のいずれかの期において売上高が 3,500 百万円を超え、かつ経常利益が 800 百万円を超えた場合の行使可能割合は 100%である。

【 図表 7 】同社取締役が保有している新株予約権の状況（2017 年 3 月末）
6
個数
回次
保有者数
行使期間
（行使金額）（個）（名）
第8回 （2,000円）
2010年7月1日～2018年6月30日
390
3
第11回 （1,100円）
2012年3月27日～2018年5月30日
30
1
第12回 （2,540円）
2016年7月1日～2022年5月31日
845
4(注)いずれも予約権 1 個当たり 100 株で、行使金額は 1 株当たり
（出所）株主総会招集通知よりアルファ・ウイン調査部作成◆ 役員構成同社は取締役会設置会社で 17 年 6 月末現在の取締役は 6 名、うち社外取締役 2 名。また、監査役会設置会社で監査役 3 名、うち 2 名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、日本 IBM、Sega of America、日立セミコンダクター（現ルネサスエレクトロニクス、6723 東証一部）などでコンピュータ・半導体関連のハードウエ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 の開発に携わった経験を持ち、社外取締役の清水目 和
年氏もソニー出身で現在は UKC ホールディングスの顧問である。
常勤監査役である村上 隆幸氏は社外監査役で上場会社の監査部門署経験者、監査役犬飼 和之氏は創業メンバー、監査役山口 十思雄氏は社外監査役で公認会計士である。

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発行日：2018/1/25

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、「PICA200」の発売を開始した。2007
年 4 月、「PICA200」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 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。

 技術力の高さから NEDO

同社は NEDO からの助成金を受けて技術開発を行っている。NEDO がに同社の提案が採択される。

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 NEDONEDO が公募した 2015 年度「グリーンデバイス社会実装推進事業」にの技術開発にも同社は参画。

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。
また 2016 年 7 月には、NEDO から新たなプロジェクトを受託した。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（6701 東証一部）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 月までである。

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発行日：2018/1/25（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 月には AI を活用したプラットフォーム「ZIATM」を提供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」を開発したことをリリースした。

◆ 業績の推移
同社は設立後、任天堂の携帯型ゲーム機 3DS 向けにライセンス供与で成長してきた。上場後初決算の 2012 年 3 月期は売上高 1,044 百万円、営業利益 319 百万円であった。その後 3DS 向けライセンス単価の下落等もあり低迷期入りし 2014 年 3 月期には売上高 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、LSI 事業、
NEDO からの委託等で売上高が持ち直し、2017 年 3 月期は研究開発費の負担により営業損失 263 百万円ながら売上高は 694 百万円まで持ち直してきた。

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発行日：2018/1/25

4． 成長戦略◆ 成長市場への参入
中長期の成長戦略として、同社は AI 分野と IoT 分野を成長市場と見定め参入を目論んでいる。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 はビッグデータを用いた学習を知識とし、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。後者は、エッジ側からあるタイミングで新たなデータを送信、クラウドやデータセンターでさらに学習し、その学習内容をエッジに送信することで、より豊富な知識（データ）による推論処理を行うというものである。この場合、推論処理をエッジ側で行うこと
によりデータのプライバシーが保護され、かつトラフィック増による通信速度が遅くなるなどの通信環境の変化にも対応できる利点がある。
この 2 つの手法は競争ではなく協調することでの AI の利用分野が広がると見られている。
現在身近な AI 利用に、スマートフォンで利用できる「Siri」のような音声認識がある。スマートフォンで音声を認識し、そのデータをクラ
ウドやデータセンターにつないで推論処理し、結果をスマートフォンに返す仕組みとなっている。音声認識で間があるのはその仕組みによるものである。
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、クラウドやデータセンターでの推論処理は、
通信ネットワークの負荷を考えると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。
 同社は、世界で GPU を供同社が得意とする組込み機器向けの GPU は、同社が日本で唯一のベン

給する 4 社のうちの 1 社。

ダーであり、世界を見渡しても GPU ベンダーは同社を含め 4 社

フル・レポート（Imagination Techonologies Limited.、ARM Limited.、Qualcomm,Inc.）で
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発行日：2018/1/25ある。また、同社の GPU は他 3 社に比べ面積が小さく、低消費電力、計算能力の高い特徴を有している。
2016 年 11 月に ZIA Platform の第 1 弾製品である「ZIATM Classifier」を公表した。「ZIATM Classifier」は後述するディープラーニング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。
 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 、 「 ZIATMClassifier」を利用したドライバーの画像を自動解析し、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。
ZIA Platform の第 2 弾としてプロセッサー「ZIATM DV700」を 2017 年 4月 28 日に公表した。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、同様に性能は 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）。
なお、ZIA Platform からは今後、毎期 1 つの製品が公表される模様である。

【 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 にみられる能力の差は、同業他社では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）を用いているため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、演算処理が高速化可能でサイズ、性能、電力消費で優位なデータが出ている。
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発行日：2018/1/25◆ Ａ Ｉ 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大量に普及し出していること、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）が必要である。
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に限られている。
ある業務に特化した AI は特化型 AI 注 10 と呼ばれているが、グーグル等を除く企業群は特化型 AI 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 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では、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。
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
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
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発行日：2018/1/25

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。
日本での AI に関わる製品・サービス市場に関する市場展望だが、富士
キメラ総研では人工知能ビジネス総調査として市場規模が 2020 年度には 2015 年度比 6.7 倍の 1 兆 20 億円にまで拡大するとしている。野村総合研究所も知識・制御系等を有した機械装置を含む産業用ロボットの市場を 2022 年には 2015 年比 2.1 倍の 5,195 億円との見通しを公表している。
 同社の AI 関連市場におい同社は住友三井オートサービスに採用された事例（図表 9）のように、て、当面監視カメラ関連の需要を取り込む目論み。

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（東証一部 6501）や富士通（東証一部 6702）等が挙げられる。
富士キメラ総研は AI 活用製品／システム／サービス市場についても
AI 市場動向を公表している。映像監視の市場は 2015 年度 13 億円が 2030
年度 1,600 億円、2015 年度比 123.1 倍と予想している。

【 図表 9 】映像監視・犯罪リスク予測に AI を利用する取組例
会社名
ディジタルメディア
プロフェッショナル（東証マザーズ 3652）

概 要
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

ダー動画の自動解析サービスに「ZIATM Classifier」が採用された。運転中のドライバーの画像を自動解析し、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。

日立製作所（東証一部 6501）

防犯カメラなどの映像にディープラーニングを適用することで、人物の特定・抽出を行う技術を開発している。空港や駅などの公共施設などので警備や防犯用途に活用することを狙い、
2019年3月までに実用化を目指している。

富士通（東証一部 6702）

市街地や施設内に設置された監視カメラ映像を富士通のAI
技術Human Centric AI Zinraiと高速画像処理技術により分析し防犯等に役立てるFUJITSU Technical Solution
GREENAGES Citywide Surveillanceを提供している。

NEC（東証一部 6701）

防犯カメラなどの大量映像から特定の時間・場所に出現する人物や、特定の動作をしいている人物を高速・高精度に検索するAIソフトウェアNeoFace Image data miningを提供している。顔認証などAIを使った複合的な監視システムを数年以内に100都市に導入する方針を打ち出している。

（出所）AI 白書 2017 掲載の図表を一部抜粋

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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：2018/1/25◆ 中期経営計画
同社は 2014 年 5 月に中期経営計画を公表しており、2019/3 期の売上高イメージを 2014/3 期売上高 355 百万円の約 10 倍に相当する 35 億円としている。2017 年 5 月時点において同社は、2019/3 期の売上高 35 億円
目標は「RS1」の出荷次第ではあるものの、達成の可能性があるとしている。2017 年 5 月に公表した成長イメージが図表 10 である。

【 図表 10 】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）決算説明会資料よりアルファ・ウイン調査部が抜粋し作成

フェーズ 1 は 2017/3 期までを、フェーズ 2 は 2018/3 期以降を指している。次の付加価値・成長市場への参入として、成長する IoT 分野への拡大、人工知能・深層学習分野への拡大、を掲げている。具体的には
ZIA プラットフォームを中心とした AI 向け製品（ソフトウェア・ハードウェア）の展開を図るとしている。

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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：2018/1/25

5． 直前期業績と今後の見通し◆ 2017 年 3 月期決算
同社の 2017/3 期の業績は、売上高が前期比 5.4%減の 694 百万円、営業利益は 263 百万円の損失（前期は 176 百万円の損失）であった。
期初の会社計画（売上高 1,000 百万円、営業利益は 161 百万円の損失）
 研究開発費が先行して発生したことから、前年同期に比べ営業損失額が拡大。

を第 3 四半期公表時に修正（同順で 700 百万円、270 百万円の損失）したが、ほぼ修正予想並みであった。

【 図表 11 】2017 年 3 月期業績

期初予想 修正予想
売上高
営業利益
経常利益
純利益

1,000
-161
-161
-161

700
-270
-270
-360

（単位：百万円）

前期比
金額
増減率
-39
-5.4%
694
－
-263 損失額拡大－-262 損失額拡大-365 損失額拡大－

実績（注）修正予想は、2017/3 期第 3 四半期決算公表時点の会社予想（出所）ディジタルメディアプロフェッショナル決算短信に基づきアルファ・ウイン調査部作成

2017/3 期の事業セグメント別売上高をみると、
ア） IP コアライセンス事業は 253 百万円（前期比 0.4%減）。デジタル
カメラ市場の縮小を受けたメーカーの新規投資抑制の影響があったものの、既存顧客向けのランニングロイヤリティ収入の好調に加え、新たに「ZIA Classifier」のライセンス売上及び「IPSL」のランニングロイヤリティで吸収し、ほぼ横ばいであった。
イ） LSI 製品事業は 1 百万円（前期比 99.7%減）。2016/3 期はアミュー
ズメント機器向けの 2D/3D グラフィックス LSI「VF2」の出荷があったのに対し、2017/3 期は「VF2」の性能評価ボードのみ売上を計上したため、大幅減収であった。
ウ） その他事業は 439 百万円（前期比 3.4 倍）。バンダイナムコエンタ
ーテインメントとの共同開発による画像処理プロセッサー「RS1」及び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）の受託開発等を計上したため、大幅増収となった。
NEDO の受託開発のテーマは、「IoT 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：2018/1/25

販売費及び一般管理費（以下、販管費）710 百万円（前期比 135 百万円増）に含まれる研究開発費は前期比 184 百万円増の 455 百万円であった。結果、営業損失は同 87 百万円悪化し 263 百万円となった。
保有する外貨建て預金の評価変えにより為替差益 0.3 百万円（前期は15 百万円の差損）等を計上した結果、経常損失は前期比 69 百万円悪化
し 262 百万円となった。
特別損益については、2016/3 期に株式を売却したカナダ・コグニビュ
ー社の株式売却代金の最終清算金受領による特別利益 13 百万円を計上した。一方、「VF2」の販売数量が計画未達となる見込みとなり、「VF2」に係る固定資産の採算性の再評価実施から減損損失 106 百万円を計上した。当期純損失は前期比 300 百万円悪化の 365 百万円であった。
期初予想との相違は、売上高において見込んでいた「VF2」の出荷がなかったことが主因である。営業損失については増収予想が減収となり固定費負担増により損失額が膨らんだ。加えて前述の減損損失を行なったことから、最終損失額が期初予想を上回った。
2017/3 期末の自己資本比率は 93.6%と前期末比 4.7%ポイント上昇した。
期末自己資本（1,666 百万円）は前期末比 330 百万円減少したが、売掛金の減少、固定資産の減損処理により期末総資産（1,780 百万円）が同
464 百万円減少したためである。

◆ 2018 年 3 月期上期決算
同社の 2018/3 期第 2 四半期累計（以下、2Q）業績は、売上高 442 百万円（前年同期比 129.4%増）、営業利益 18 百万円（前年同期損失 364
百万円）、経常利益 19 百万円（前年同期損失 376 百万円）、当期純利
益 19 百万円（前年同期損失 366 百万円）であった。
売上高は IP コアライセンス事業とその他の事業に含まれる AI 関連の受託開発が同社の想定を上回った模様で、期初予想を 172 百万円上回り、営業利益は 18 百万円と、期初予想の営業損失 190 百万円から一転し、黒字転換となった。
事業別売上高は以下の通りである。
(ア) IP コアライセンス事業は 235 百万円（前年同期比 82%増）。新規
ライセンス、既存顧客向けのランニングロイヤリティ収入が好調であった。
(イ) LSI 製品事業は 9 百万円（前年同期は 0 百万円）。アミューズメン
ト機器向け画像処理プロセッサー「RS1」のエンジニアリング・サ
ンプル品の出荷による売上計上となった。
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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：2018/1/25(ウ) その他事業は 197 百万円（前年同期比 213%増）。住友三井オート
サービスが提供するドライブレコーダー動画の自動解析サービスに採用された同社の人工知能（AI）製品である「ZIA Classifier」
関連の売上高が計上された。また、AI 関連の受託開発が堅調に推移したため、大幅増収となった。
(エ) NEDO からの受託開発において、2016 年 6 月から 2019 年 3 月までの受託分とは別に 2018/3 期分の追加として契約額 108 百万円を新たに受託した。この内容は開示されていない。
RS1 の開発費を計上したものの採算性の高い IP コアライセンス事業の増収により、売上総利益率は前年同期比 1.3%ポイント改善の 71.4%であった。販管費は、主に研究開発費が前年同期に比べ約 1 億円減少、さらに経費圧縮もあり、同 202 百万円減の 297 百万円（同 40.5%減）であった。売上総利益率の改善と販管費減から営業利益は黒字転換となった。
2Q 末総資産は 1,798 百万円（前期末比 17 百万円増）となった。自己資本は前期末比 55 百万円増加し 1,722 百万円となったことから、自己資本比率は同 2.2%ポイント上昇し 95.8%であった。

◆ 2018 年 3 月期業績予想
同社は 2018/3 期業績について、売上高 1,100 百万円（前期比 58.4%増、期初予想と同じ）、営業損失 90 百万円（前期損失額 263 百万円、同）、
当期純損失 39 百万円（前期損失額 365 百万円）とした。期初予想の当期純損失 90 百万円から増額修正した。販売代理店契約の契約終了に伴う清算金 51 百万円を受領したためである。6 期連続の純損失となる見通しである。
 2018 年 3 月期は、「RS1」の出荷見込みだが、「RS1」の原価増、固定費負担もあり、営業損失継続へ。

同社は、事業別売上高予想を開示していないが、「RS1」の量産及び出荷開始、プロフェッショナルサービスの拡大を想定している。大幅増
収予想にも関わらず営業損失が続くのは、「RS1」開発費は前期に比べ圧縮となるものの、「RS1」量産に伴う原価増があるためとしている。
「RS1」の量産及び出荷開始については、サンプル品を既に出荷しており、数社で採用が決定した模様である。プロフェッショナルサービスの拡大については、ZIA Platform 等 AI 関連製品拡大の貢献としている。
同社の大手顧客である任天堂だが、「ニンテンドー3DS」シリーズの新製品、携帯型ゲーム機「New ニンテンドー2DS LL」を 2017 年 7 月に発売した。任天堂の 2018/3 期の会社期初計画は「ニンテンドー3DS」
シリーズの出荷計画を 600 万台としているが、同社は 500 万台弱を想定している。なお「ニンテンドー3DS」シリーズ向けライセンス売上高
は、IP コアライセンス事業に含まれる。

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発行日：2018/1/25

アルファ・ウイン調査部（以下、当調査部）の 2018/3 期予想は従来予想を踏襲し、売上高 1,150 百万円（前期比 65.7%増）、営業損失 10 百万円を予想する。同社及び当調査部が第 4 四半期に売上計上を見込んでいる画像処理プロセッサー「RS1」は、アミューズメント機器メーカ
ーの経営環境に左右されるリスクがある点に留意すべきである。
セグメント別売上高予想は以下の通りである。
ア） IP コアライセンス事業は 350 百万円（前期比 38.3%増）。AI 関連の新規ライセンスの貢献を見込んだ。
イ） LSI 事業は 450 百万円（同順で 450 倍）。「RS1」の出荷を第 4 四
半期に見込んでいる。
ウ） その他の事業は 350 百万円（同順で 20.3%減）。主たる減収要因
は、バンダイナムコエンターテインメントとの共同開発による画像処理プロセッサー「RS1」の開発に伴う売上高の計上が縮小するためである。
当調査部では売上総利益率は前期比 12.2%ポイント低下の 52.2%と想定した。総利益率が前期と比較して悪化するとの予想は「RS1」の量産見込みに伴う減価増によるものである。研究開発費は 350 百万円（前期比 23.2%減）とした。
「RS1」の開発が上期で終了としたため、販管費は 610 百万円（同 14.2%減）を見込んだため、営業損失 100 百万円、為替差損益については影響なしとして経常損失は営業損失と同額の 100 百万円、当期純利益は販売代理店契約の契約終了に伴う清算金 51 百万円受領により 41 百万円と予想した。

◆ 2019 年 3 月期業績予想
同社は 2014 年 5 月に公表した中期計画における 2019/3 期業績予想は開示していないが、売上高は 2014/3 期の 10 倍程度とするイメージ（約35 億円）を公表している。その牽引役は LSI 事業であった。なお、2014
年 5 月時点と経営環境が相違しているのは、アミューズメント機器開発における規制強化により、最終メーカーの開発が遅延気味なことである。
 2019 年 3 月期は、「RS1」の出荷増大を見込み、営業利益は黒字転換を予想。

当調査部の 2019/3 期業績予想は、売上高 1,450 百万円（前期当調査部
予想比 26.1%増）、営業利益 140 百万円（同黒字転換）を予想する。
セグメント別売上高予想においては下記とした。
ア） IP コアライセンス事業は 300 百万円（前期比 14.3%減。AI 関連の
新規ライセンスの貢献を見込むものの、任天堂向けライセンス売
上高の減少を想定した。

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発行日：2018/1/25

イ） LSI 事業は 900 百万円（前期比 2 倍）。バンダイナムコエンターテ
インメント向け「RS1」の出荷以外の販売チャネルによる増収を見込んだ。
ウ） その他事業は 250 百万円（前期比 28.6%減）。「RS1」の開発に伴う売上高の計上がなくなるため。
売上総利益率は前期比 3.9%ポイント低下の 48.3%と想定した。採算性の高い IP コアライセンス事業の減収と採算性の低い LSI 事業の増収を見込んだためである。研究開発費は「RS1」の開発の終了で 300 百万円（前期比 14.3%減）とし販管費は 560 百万円（8.2%減）を見込んだ。
営業利益は 140 百万円、為替差損益については影響なしとして経常利
益は営業利益と同額の 140 百万円、当期純利益は 139 百万円と予想した。

【 図表 12 】業績予想モデル

2016/3期
売上高
ＩＰコアライセンス
LSI
その他

売上総利益率
販売費及び一般管理費
研究開発費

営業利益
経常利益
当期純利益

733
254
350
129
64.4%
575
271
-176
-193
-64

（単位：百万円）

2017/3期 2018/3期CE 2018/3期E 2019/3期E
694
253
1
439
64.4%
710
455
-263
-262
-365

1,100
―

―
―
―
―
―
-90
-90
-39

1,150
350
450
350
52.2%
610
350
-10
-10
41

1,450
300
900
250
48.3%
560
300
140
140
139

（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 13 に列挙した。
【 図表 13 】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
・世界で GPU を提供する 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、同市場の高い成長性(ビジネス機会)・顧客開拓、及び新商品への拡大余地
・AI 市場での同社製品の用途拡大

Threat・世界的な競争の中で技術開発の遅れ・陳腐化等(脅威）

・組織・人材・資本などが小規模であること
・技術・システムトラブルの発生（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等は、同社の最たる強みに挙げられる。他方、わが国で半導体メモリの製造会社が少なくなったよ
うに、半導体開発の技術者層が日本で薄くなってきた現下、同社のアミューズメント機器向け LSI 開発と AI 市場向け LSI 開発が同時に繁忙となった場合、半導体開発技術者の確保が難しくなる可能性があり、同社の弱みとして留意しておく必要があろう。

◆ 6 期連続の最終損失見通し
同社の業績は 2017/3 期で 5 期連続の当期純損失であった。2018/3 期業
績予想においても、6 期連続の最終損失となる見通しである。BPS は
2012/3 期末 1,106.50 円から 2017/3 期末 609.89 円に、自己資本比率は2012/3 期末 96.3%から 2017/3 期末 93.6%に低下している。

◆ 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。同社はネクスティエレクトロニクスと IPSL を共同開発し、量産車に搭載される見通しであるとのニュースリリースを 2016 年 5 月 17 日に公表した。このリリースを受け、同社の株価は 2016 年 5 月 16 日終値 1,848 円から出来高を伴って急騰し、6 月 10 日にはザラ場高値 5,130 円に達した。直近では、2017 年 9 月 6 日安値 2,436 円をつけたものの 2017 年 10 月 11 日にフル・レポート

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2018/3 期 2Q 業績予想を増額修正したこと、また AI 関連銘柄として注目され、2018 年 1 月 9 日には高値 17,470 円まで株価が急騰した。
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、2018/3 期も最終損失見通しであることから、短期的には理想買いに留まる可能性もあることに留意しておきたい。

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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。
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。
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