第16回 定時株主総会
株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル

2018年6⽉22⽇
本資料に記載された意⾒や予測などは資料作成時点での当社の判断であり、その情報の正確性を保証するものではありません。
様々な要因の変化により実際の業績や結果とは⼤きく異なる可能性があることをご承知おきください。
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今後の取り組みと成⻑イメージ2

2019年3⽉期 業績予想

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今後の取り組みと成⻑イメージ2

2019年3⽉期 業績予想

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今後の取り組み
「RS1」量産開始によりSoCビジネスの本格⽴ち上げ• 複数の⼤⼿有⼒顧客で採⽤されたことで、業界標準プラットフォームを⽬指し顧客製品⽴ち上げサポートに注⼒ ZIAプラットフォーム製品の拡販及びポートフォリオ拡充• ZIA Classifierの新規顧客開拓• DV700/DV500のIPライセンス及びFPGAモジュールビジネスの推進 アライアンスの推進• パートナー企業との協業によるAIソリューション提供

 NEDO 省電⼒AIエンジン受託開発の推進
 ⾞載機器メーカー向けAI関連プロフェッショナルサービスの推進
戦略的提携の推進
業務資本提携先である㈱UKCホールディングスとの取り組みにつきましては、LSI事業におけるチャネルパートナーとして協業する
ほか、今後は共同でAI向けソリューション開発を⾏っていきます。
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⼈⼯知能のトレンド
巨⼤データを扱う学習処理はクラウド上で処理する⼀⽅、推論処理はエッジ側で⾏うエッジAIが主流に
 リアルタイム性に優れる
 プライバシー保護
 ネットワーク帯域及び電⼒削減
従来︓
クラウド中⼼近い将来︓
エッジとクラウド組み合わせ推論処理の75%はエッジ側、またはエッジ側とクラウド側の組み合わせで実現（Embedded Vision Alliance Survey Dec. 2017）
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⼈⼯知能のトレンド
AIアクセレーターとしてFPGA（書き換え可能な論理回路LSI）の利⽤が増加
 汎⽤GPUに⽐べ⾼い電⼒性能
 ASICに⽐べ書き換え可能で柔軟性に優れ、ローコストで開発可能 最新のAIアルゴリズムに追随、短期間で製品化可能 部品の⻑期供給をサポート
CPUGPUFPGAASIC

リアルタイム性×○○◎

低消費電⼒××○

◎

FPGA

柔軟性○○

○×

DMP AI
ﾌﾟﾛｾｯｻｰ⻑期供給△×◎○画像処理/AI半導体として40％の顧客がFPGAを使⽤(Embedded Vision Alliance Survey Mar. 2018)

エッジAIを搭載した製品が短期間で開発可能

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ZIAプラットフォームの拡充
DeepLearning / AI / ZIA™

 ⽇本で唯⼀のGPUベンダーとして創業以来蓄積してきた技術をベースに、AI/DeepLearningに対する知⾒を融合した新しいソフトウエア・ハードウエア製品で構成される、DMPのAIプラットフォーム

Software Product
発売中

画像分類エンジン（2016年11⽉）

Hardware Product
発売中

エッジ向けAIプロセッサー
第⼀弾 (2017年4⽉）

新発売

エッジ向けAIプロセッサー
第⼆弾 (2018年4⽉）

開発中

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ZIA DV700エッジAIプロセッサーIP
あらゆるデータに対応する、Deep Learningの推論処理特化超低消費電⼒プロセッサーIPコア

 DMPのAI技術を活⽤した製品プラットフォーム「ZIA」の第2弾製品
 画像、動画、⾳声などといったあらゆるデータに対する推論処理を可能にする、エッジ側AI処理に適した超低消費電⼒プロセッサーIP
 低消費電⼒、⾼性能を実現しながら、防犯カメラなど様々なアプリ
ケーションで求められる機能、性能に対応可能な柔軟性を実現

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ZIA DV500 エッジAIプロセッサーIP（2018年4⽉）
ローコストFPGA搭載可能なエッジAIプロセッサー
産業機器や⾞載機器のエッジAI実⽤化を加速

産業機器や⾃動⾞運転⽀援システムでよく使われるシーン理解や物体認識機能（SSD/SegNET）に最適化

Intel Cyclone V, Xilinx Zynq7000他、ローエンドFPGAに搭載可能（注︓写真はCyclone® V SX SoC 開発ボード）◆ ZIA™ DV500による物体検出の例（SSD Multibox detection)
⾞（Car）、バイク（Motorbike）、⾃転⾞に乗っている⼈（human）を認識
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ACCESSと提携（2018年4⽉）
IoTソリューションのワンストップカンパニー ACCESS社とIoT・エッジコンピューティング技術のAI化で協業（2018年4⽉）
NetFront EdgeAI

リモートでエッジの学習済みモデルの更新、死活監視、ファームウェアアップデートが可能

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DMP – ⾃動運転技術
⾃動運転アルゴリズムの開発、CPU/GPU実装、およびHWアクセレータの開発③ 判断

予測、パスプランニング、障害物回避

⼈⼯知能X
⾃動運転

① 環境感知カメラ、GPS、LiDAR② 認識・認知⾃⼰位置推定、物体検出・認識・追跡、物体分割

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Cyber AI Divisionの新設（2018年3⽉）
AI、GPU、コンピューターサイエンスを専⾨とする世界各国の技術者がDMPでAI活⽤の研究開発や⾰新的な製品・サービスの開発に取り組んでいます。
DMP CyberAI DivisionのホームページでDMPのAIに対する取り組みを紹介していきます
https://www.cyberailab.com/

ComputerVision

FPGA

MachineLearning

Self-driving Car

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今後の成⻑イメージ
新しい成⻑領域の確⽴
成⻑するIoT・AI(⼈⼯知能)分野へ拡⼤

AIアルゴリズム、ソフトウエア、ハードウエアを⼀貫して開発

ZIAプラットフォームの展開

勝てる「アミューズメント市場」でSoCビジネス基盤確⽴••

新製品「RS1」の量産化
業界標準プラットフォームを⽬指す

•
•
•
•
•

エッジAIプロセッサー
ソフトウエアモジュール
パートナーとのソリューション提供
海外展開

⾃動⾞向けを中⼼としたプロフェッショナルサービス拡⼤• ⾃動運転アルゴリズム

SoC/モジュールビジネス拡⼤

現在地
フェーズ1

• アミューズメントSoCトップシェア• ハイボリュームAI製品

フェーズ2

フェーズ3

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今後の取り組みと成⻑イメージ2

2019年3⽉期 業績予想

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2019年3⽉期

業績予想
前期に量産出荷を開始した次世代画像処理半導体「RS1」の販売数量拡⼤に注⼒することにより、売上⾼前期⽐23％増を⾒込む
売上⾼（単位︓百万円）

1,200

1,500

（予想）

973

1,000

7336942016年3⽉期

2017年3⽉期

4645000
2015年3⽉期

2018年3⽉期2019年3⽉期

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2019年3⽉期

業績予想
RS1の販売数量増およびAI製品・サービスの拡充により、売上⾼、営業利益、経常利益ともに増加（単位︓百万円）

前期⽐

2018年3⽉期（実績）

2019年3⽉期
（予想）

（⾦額）

（増減率）

売上⾼

973

1,200

227

23.2％

営業利益

69

100

3143.3％

経常利益

66

100

3450.6％

当期純利益

10990

△19△17.6％

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