2017年3月期

決算説明会
株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル
2017年5月25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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2017年3月期 決算説明2

2018年3月期 業績予想

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今後の成長イメージ

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2017年3月期 決算説明2

2018年3月期 業績予想

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今後の成長イメージ

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当社を取り巻く事業環境
半導体業界
 IoT/AI市場の拡大に伴い、サーバーやデータセンターなどインフラ向けチップ需要が拡大
 メモリーや車載機器向けの需要が好調
 ムーア則の終焉と、AI技術の急激な進歩
 自動車やAI/IoT分野中心に大型M＆Aが継続（Intel/Mobileye、Softbank/ARM、Qualcomm/NXP他）

AI / ビジュアル・コンピューティング分野
 GPUの用途がクラウド人工知能処理向けに急拡大
 自動運転や人工知能関連デバイス（例：Amazon Echo）などに注目集まる
 IoT/AIの発達により、エッジ側の大量データ処理能力への要求が急増
 低消費電力、ローコストAIプロセッサの開発競争が起きている
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2017年3月期決算ハイライト売上 既存顧客からのライセンス収入に加え、Deep Learningによる動画像認識エンジン「Zia」
Classifier（*）のライセンス収入計上
 画像処理半導体「VF2」の販売が想定を下回る

利益（*）詳細は23ページ

 前期に続き次世代画像処理プロセッサ「RS1」（*）開発に伴う研究開発費が発生
 前期に株式を売却したコグニビュー社に関する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
 画像処理半導体「VF2」にかかる固定資産の減損処理実施による特別損失106百万円を計上（*）詳細は16ページ

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2017年3月期

決算概要（P/L）（単位：百万円）

前期比

2016年
3月期

2017年
3月期

売上高

733694△39営業損失△176△263

△87

経常損失

△193

△262

△69

当期純損失

△64

△365

△301

（金額）

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2017年3月期

決算概要（B/S）（単位：百万円）

2016年
3月末

2017年
3月末

増減額

流動資産

1,984

1,668

△316

固定資産

260112

△148

2,244

1,780

△464

流動負債

22691

△135

固定負債

18180

負債合計

245110

△135

純資産合計

1,999

1,670

△329

負債・純資産合計

2,244

1,780

△464

資産合計

 自己資本比率は93.6％の高水準を維持

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2017年3月期

決算概要（当期の取組み）
IPコアライセンス分野

新3DグラフィックスIPコア「M3000」シリーズの営業活動を開始
小型化と高性能化を同時に実現㈱豊通エレクトロニクス（現㈱ネクスティエレクトロニクス）との共同開発によるミドルウェアライブラリ「IPSL」の売上を計上
汎用マイコンのGPUで高速処理が可能
コスト低減、容易なカスタマイズに貢献

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2017年3月期

決算概要（当期の取組み）
SoC/モジュールビジネス分野

アミューズメント向けグラフィックス半導体「VF2」の販売活動を展開
アミューズメント業界における規制動向の変化による需要減少や顧客の新機種選定の遅延の影響を受け、計画下振れで着地㈱バンダイナムコエンターテイメントとの業務提携（2017年1月31日公表）

×遊技機向け次世代プラットフォーム「HAYABUSA」の創出に向け、「VF2」後継機の次世代LSI「RS1」を共同開発

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2017年3月期

決算概要（当期の取組み）
プロフェッショナルサービス分野

NEDO（*）の「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」を受託「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」の開発を推進（*）詳細は20ページ

研究開発の成果として発表した「ZIA」Classifierの第1号案件受託
画像データに何が写っているかを効率的に判定
Deep Learningの技術を活用し、画像判別の精度を向上

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2017年3月期 決算説明2

2018年3月期 業績予想

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今後の成長イメージ

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2018年3月期

業績予想
 次世代画像処理半導体「RS1」の量産・出荷開始およびプロフェッショナルサービスの拡大により、売上高前期比58.4%増を見込む

1,100

売上高（単位：百万円）

（予想）

1,000

733

750

694464500
3552500
2014年3月期

2015年3月期

2016年3月期

2017年3月期

2018年3月期

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2018年3月期

業績予想（単位：百万円）

2017年
3月期
（実績）

2018年
3月期
（予想）

前期比
（金額）

（増減率）

売上高

694

1,100

406

58.4%

営業損失

△263

△90173ー

経常損失

△262

△90172ー

当期純損失

△365

△90275ー

売上利益

 次世代LSI「RS1」の売上を見込む

 前期に比べ「RS1」開発費は圧縮

 ZIAプラットフォームを含めたIPライセンスの増加

 「RS1」量産に伴う原価を見込む

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2017年3月期 決算説明2

2018年3月期 業績予想

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今後の成長イメージ

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2018年3月期

今後の取組み

既存事業の強
既存事業の強化化＋AI分野のビジネスを推進 次世代画像処理LSI「RS1」の製品化・量産化
 ZIAプラットフォームにおける製品ラインナップの充実
 NEDOの省電力AIエンジン受託開発を推進
 AI関連プロフェッショナルサービスの推進

収益機会の多様化
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RS1について
次世代エンターテイメント用プラットフォーム向けLSIである次世代画像処理プロセッサ
リアルタイム
3D性能

競合製品に対し、動画/3D性能で圧倒的な優位性

 遊技機向けグラフィックスLSI「VF2」の後継機
 バンダイナムコと共同開発
 サンプル品出荷中（2017年5月から)
 主要顧客にて評価中

競合C社
競合A社次世代(予想）
競合A社

競合B社

2D動画性能 今期から量産開始予定
RS1の特長アミューズメントに最適化した仕様• 3D・2Dグラフィックスともに高性能＆低消費電力を実現。あらゆるパチスロ機、業務用ゲーム機等へ適用可能。
大幅な性能向上• 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。
• 2Dグラフィックスは、高性能動画エンジンを16基搭載し、VF2比で最大3倍高速化を実現。高精細かつ滑らかな映像表現を実現。

モジュール化による付加価値向上

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人工知能市場について

人工知能 市場規模は2030年に86兆円に拡大
EC（電子商取引）などのネットIT領域から普及し、やがてIoTとの連携により実世界に展開され、巨大な市場が出現・成長する見込み

人工知能関連産業の市場規模

86兆円

23兆円
3兆円

2015年

2020年

2030年
出典：2015年EY総合研究株式会社「人工知能がもたらす「創造」と「破壊」

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あらゆる産業のインフラとなる人工知能技術
人工知能（AI）を取り巻く環境製造(Industrie4.0)

モビリティ

医療IT

エネルギー
・インフラ

家庭・生活
ITインフラ

金融

農林水産

防犯・監視

経営管理
飲食・小売

建設

多岐に渡る分野に活用
クラウドで処理する
集中演算型
AI

ロボット＋Big Data

AI

機械学習：Big Dataを分析し、そこからモデルと呼ばれるある種のパターンを導き出す技法
データの収集学習の反映

エッジで処理する
分散処理型
AI

IoT(M2M)

エッジ
AI
自動車

データの収集
学習の反映

データの収集
学習の反映

エッジ
AI
医療機器

データの収集
学習の反映

エッジ
AI

エッジ
AI

監視カメラ

産業機器

データの収集
学習の反映

エッジ
AI
スマホ

データの収集
学習の反映

エッジ
AI
家電

出典：SMBC日興証券 人工知能（AI）の開発動向とインパクト

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エッジAIについて
 多くのセンサーがカメラに置き換わる
 2020年ネットワークカメラ出荷台数 ~3.5億台（*）

 爆発するデータ量 （700PB/day） リアルタイムを要求するアプリケーション（例：自動運転、AR/VR） プライバシーへの配慮（*）Source: Intel Corporation

エッジ処理+リアルタイム処理＋セキュリティー＝ビジネスチャンス（既存/新マーケット）
データ量の比較
エッジAIプロセッサ
内蔵カメラ

20MB

泥棒侵入 277

10 ByteCopyright (C) Digital Media Professionals Inc. All Rights Reserved.

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NEDO（IoT推進のための横断技術開発プロジェクト）
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開発に着手
契約金額DMP分（総額） 475百万円
委 託 期 間2016年6月～2019年3月まで
プロジェクトの概要• 人工知能アルゴリズムを従来比10倍以上の処理効率で実行可能にする省電力AIエンジンの開発• クラウド側で異種エンジンを統合する人工知能プラットフォームの開発

当社のAIビジネスを加速
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NEDOプロジェクト構成IoT推進のための横断技術開発プロジェクト（2016年度～2020年度）
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開発
委託

エッジAIプラットフォーム開発

クラウドAIプラットフォーム開発
産業技術総合研究所

a

省電力AI
プロセッサ開発

設計実装ツール開発

再委託

パッケージ
実装技術

異種エンジン統合クラウド
システムソフトウェア

異種エンジン統合
アーキテクチャーアドバイザー企業他

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ZIAプラットフォームについて
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/Deep Learningに対する知見を融合した新しいソフトウェア・ハードウェ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

第1弾
画像分類エンジン

新発売

第2弾
エッジ向けAIプロセッサ

Hardware Product

開発中

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ZIA Classifire「ZIA」シリーズの第1弾、Deep Learningを用いた画像認識と画像の分類エンジン

 大量の画像データからお客様の必要な項目に分類し、Deep Learningの学習の効率化と時間短縮を実現
 国内大手サービス関連企業とZIA™を使った新しいサービス構築に向けアプリケーション開発中

DMP画像分類エンジン

入力

精度向上

自動学習ス
コ
ア

判定

傘を差す

歩く止
まる

車に乗る

傘を差して歩いている
ビデオデータDeep Learning

独自アルゴリズム

Deep Learningにより精度向上。
人混みの中にいる人は何をしているのかといった、人と同じような柔軟性のある判断を実行。

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ZIA DV700
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

 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 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

サイズDMPDSP A
ZIATM DV700

DSP B

性能（FPS）

DSP C

DMP
A社GPU B社DSP C社DSP D社DSP
ZIATM DV700

電力（W）

DMP
A社GPU B社DSP C社DSP D社DSP
ZIATM DV700

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今後の成長イメージ
次の付加価値・成長市場への参入

付加価値

成長する
IoT分野へ拡大

人工知能・深層学習（*）
分野への拡大ウェアラブル／自動車／ホーム／産業／
家電などで高度な画像処理を実現する製品

当社がこれまで培った技術を活用
人工知能・深層学習市場へ参入

ZIAプラットフォームを中心としたAI向け製品（SW/HW）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「VF2」に続く新製品「RS1」の開発が順調に進捗
市場導入、量産化開始目前
市場

フェーズ1

フェーズ2

（*）機械学習の一種で、ニューラルネットワークを何層も重ねたものを用い画像認識や音声認識といった様々なデータとパターンの認識に応用されている。

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