ブリッジレポート：（4425）Ｋｕｄａｎ 2024年3月期決算

Kudan株式会社（4425）

企業情報

株式情報

*株価は5/27終値。各数値は24年3月期決算短信より。

業績推移

*単位：円、百万円。当期純利益は親会社株主に帰属する当期純利益。以下同様。予想は会社側予想。経常利益・当期純利益については、同利
益項目への影響の大きい為替差損益の見積もりが困難であることから、具体的な金額の予想については現時点で開示しない方針。

Kudan株式会社の会社概要、2024年3月期決算概要、成長に向けた進捗・取り組み等をご紹介致します。

目次

今回のポイント
１．会社概要
２．2024年3月期決算概要
３．2025年3月期業績予想
４．成長に向けた進捗・取り組み
５．今後の注目点
＜参考：コーポレート・ガバナンスについて＞

今回のポイント

• 機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知覚（AP、Artificial Perception）のアルゴリズムを専門とするDeep Tech（ディープテック）の研究開発企業。今後予想される多様な需要の拡大にフレキシブルに対応可能な点や、AP（人工知覚）のプロフェッショナル集団である点などが強み・特長。自動運転技術の第一人者として世界最高峰の研究実績を有するダニエル・クレーマーズ教授が率いるアーティセンス社とのアライアンスにより強固なポジショニングを構築している。

   

• 24年3月期の売上高は前期比47.5％増の4億90百万円、営業利益は5億27百万円の損失（前期は5億98百万円の損失）。「顧客製品化」と「ソリューション化」を「成長の二本柱」として注力しているが、その実績が出始めている。顧客製品化については、案件の伸長とその後の製品販売の拡大によって事業が進捗している。顧客製品化は累計8件へと伸長し、ドローン・自動運転などへ領域が拡大している。製品関連売上は前年比40倍の2.7億円を達成した。ソリューション化に関しては、事業基盤を構築し、デジタルツインのソリューション導入方針をパートナーと協議・合意した。

   

• 成長の二本柱の進捗により25年3月期も大幅な増収、損失縮小を見込んでいる。売上高は前期比42.6％増の7億円、営業損失は4億30百万円（前期は5億27百万円）の予想。顧客製品化では、「呼び水」となる製品向けパッケージも寄与し、案件伸長が加速すると見ている。ソリューション化においては、エコシステム連携を進め、ロボット・自動運転へも領域を拡大する。加えて、成長の二本柱の下支えとして、AIと半導体の融合にも取り組む。

   

• 24年5月15日の決算発表後も、「中国の配送ロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」（24年5月21日）、「米国のロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」（24年5月22日）と、顧客の製品販売開始のリリースが相次いでいる。いずれも、現時点では業績への影響は軽微と見込んでいるが、成長の二本柱の一つ「顧客製品化」は着実に進捗している。

   

• 短期的には25年3月期、累計8件となった顧客製品化がどこまで積み上がるのか、および売上高7億円の実現に向けて中期的にはいつごろから顧客製品が普及ステージに入るのかに注目していきたい。

   

１．会社概要

機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知覚（AP、Artificial Perception）のアルゴリズムを専門とするDeep Tech（ディープテック）の研究開発企業。
人工知覚（AP）は、機械の「脳」に相当する人工知能（AI、Artificial Intelligence）と対をなして相互補完するDeep Techとして、機械を自律的に機能する方向に進化させるもの。高度な技術イノベーションによって幅広い産業にインパクトを与えるDeep Techに特化した独自のマイルストーンモデルに基づいて事業を展開している。

【1-1 沿革】

アンダーセン・コンサルティング在籍時にArtificial Perception(AP、人工知覚）技術の将来性、成長性を確信した大野智弘氏（現　代表取締役）は、2011年１月に、Kudan Limitedを英国に設立し、AP技術の基礎となるSLAM技術の独自の研究開発を行っていた。
2014年11月に、更なる研究開発を進める一方で、業容拡大による管理部門の拡張を目的としてKudan株式会社を設立。2016年12月に「KudanSLAM技術」の評価用デモソフトウェアを、2018年3月期から正式に「KudanSLAM」の提供を開始した。
2018年12月に東京証券取引所マザーズ市場に上場した。2022年4月、市場区分再編に伴い東証グロース市場に移行。
トヨタ自動車、マッキンゼー・アンド・カンパニーを経て入社した代表取締役CEO　項大雨氏、代表取締役　大野智弘氏、取締役CFO中山紘平氏、取締役COOハオ　ティエン氏の4名の社内取締役によりスピードを重視した経営チームを構成している。

【1-2 企業理念など】

同社の経営理念は、「独樹一幟、標新立異」（樹独り幟一つ、新しきを標し異なりを立てる）。

「他社と同じことをしない」「一般に正しいと信じられていることを敢えて否定する」ことを意味し、研究開発や事業展開において、常に他社と比較できない突出した存在ならしめるような方針を定め、市場において唯一の存在となり、事業と研究開発の発展と、株主利益の拡大を目指している。

また、ビジョンとして「すべての機械の眼となっていく」を掲げ、あらゆる機械やデバイスが目指すことになる自律化や無人化に対して欠くことのできない技術を提供するプレーヤーとなることを目指している。

【1-3 市場環境】

近年、あらゆる産業においてオペレーション自動化のニーズの高まり、アルゴリズムを補完するセンサー・半導体等のハードウェア技術の進化により、AP（人工知覚）アルゴリズムの実用化と普及が急速に進んでいる。

加えて、新型コロナウイルス感染拡大の影響により、人と人の交流や共同作業を要しないオペレーションの省人化やリモート化需要が全ての産業で急増しており、特に、物流・製造・建設・小売等の領域におけるロボティクス・自動運転・ドローン等の自動化技術のニーズ増大が顕著である。

＊経済産業省ウェブサイト「第10回 Society5.0における新たなガバナンスモデル検討会」の「参考資料2：先端技術がもたらす経済効果等に関する試算事例」より引用。赤・太文字はインベストメントブリッジによる。

これら既に応用開発が進んでいるアプリケーションに加え、多様な先進テクノロジーを下支えすることにより、今後AP（人工知覚）技術が応用・統合される分野は多数あり、これまでの想定を超えたスピードでAP（人工知覚）技術は社会実装されていくと見込まれている。

【1-4 事業内容】

AP（人工知覚）の基幹技術であるSLAMを始めとするアルゴリズムをハードウェアに組込むためのソフトウェア「KudanSLAM」をライセンス化し、顧客に提供している。

同社の事業内容、技術の優位性などを理解するためには、「AP（人工知覚）」「SLAM」について知ることが欠かせない。
以下、「AP（人工知覚）」および「SLAM」について解説する。

＜AP（人工知覚）とは？＞
AP（人工知覚）は、同社グループが提唱、研究開発している技術。

人間の「脳」を代替する技術であるAI（人工知能）の進化が著しい。
しかし、足元のAIの進化は、主に現実空間には直接作用しない「インターネットAI」としての進化に留まり、一方で今後は、現実空間に直接作用できる「エンボディド（具現化した）AI」への需要が大きく増加していくと見込まれている。長らくインターネット空間に留まっていた機械（コンピュータやロボット）は、現実空間において自律的に機能する方向に向かっている。

しかしながら、機械の自律的な行動や機能はAIのみでは実現できない。周囲の状況を理解するための「眼」にあたる先端技術AP（人工知覚）がAI（人工知能）と相互に連動・補完することによって初めて実現可能であり、人間の「眼」と同様に機械に高度な視覚的能力を与えるAP（人工知覚）は必須の技術である。
AIの進化に伴い、機械と現実空間を繋げるAPのニーズは今後益々拡大するものと考えられる。

（同社資料より）

＜SLAMとは？＞
AP（人工知覚）が必要とされる能力を十分に発揮するのに重要な役割を果たすのが、「SLAM：Simultaneous Localization and Mapping」である。

SLAMは、カメラやLidarといった外を見るセンサーからの入力を元に、コンピュータが現実環境において「自己位置推定（Localization、自分がどこにいるか）」と、「環境地図作成（Mapping、周囲がどのようになっているか）」を同時に行う技術。
初めての環境でマップを作りながら自分がどう動いたかを記録（トラッキング）することや、事前に作ったマップをもとに自分がどこにいるか認識（リローカライゼーション）することも可能である。
外部電波から位置検知をするGPSやビーコンと異なり、スタンドアローンで自己位置を認識し、より幅広い環境・シチュエーション・ユースケースでの利用を可能にする。

（同社資料より）

例えば、自動車にSLAM技術を活用すると、走行距離、カメラによる画像やレーザー光を使ったセンサーであるLidar（ライダー）によるセンサー情報をコンピュータプログラムによって数理的に処理し、立体感（方向・距離・大きさなど）や運動感覚（位置・移動など）をリアルタイムかつ緻密に出力して自己位置を特定すると同時に、センサーが収集した周辺のデータを基に3次元の立体地図を作成する。

SLAMを使用することで、自動車の場合であれば事前に道路の状況（前後左右の走行車両位置・スピード、道路幅、車線数など）を知らなくても、走行しながら随時同時に立体地図を作成し、安全に走行するための基本情報を入手することができる。
外部電波から位置検知をするGPSやビーコンと異なり、スタンドアローンで自己位置を認識、より幅広い環境・シチュエーション・ユースケースでの利用を可能にする。

SLAMはAP（人工知覚）における最も重要な技術であるが、例えば自動運転における安全性を確保するには精度や処理スピードが極めて重要である。SLAMをより汎用的に活用するには、それら技術的な課題が指摘されている。

これに対しKudanグループの提供する「GrandSLAM」は、3つの異なるSLAMアルゴリズムで構成されており、それぞれに異なった強みを有する。

（同社資料より）

例えば Kudan Indirect Visual SLAMはカメラを用いたSLAMにおける最も著名なオープンソースに比べて10倍以上の速度での処理をより少ない処理能力で可能としている。5cm等cm単位の精度が一般的である他のソリューションに比べて、最大mm単位の精度を実現可能。
また、これらのアルゴリズムを組み合わせるなどして、センサー間の時間同期によるシステム統合（タイトカップリング）によるカメラ、Lidar等複数センサーの併用により、高速かつ屋内・屋外問わない高い精度など、より一層の性能向上を目指している。
この技術的な優位性は後述するアーティセンス社グループ化で一段と強固なものとなった。

同社は、2018年3月期よりKudan Indirect Visual SLAMを「KudanSLAM」として提供を開始。また、2020年3月よりKudan ３D-Lidar SLAMも提供を開始。以下の3つの領域で顧客開拓を進めてきた。

このように、Visual SLAMとLidar SLAMの双方を持つこと、Visualの中ではDirectおよびIndirect双方、またそのハイブリッド技術を有すること等は同社の大きな強みである。

＜拡大するAP（人工知覚）活躍のフィールド＞
同社は、コンピュータビジョンと呼ばれる既存技術（2次元的処理を中心としたセンサー・画像処理の基礎技術の集合）を再構築して土台とし、そこから独自にAP（人工知覚）の技術を開発してきた。

AP（人工知覚）は、カメラや3次元センサーを用いるあらゆる機器にとって必要となる基礎技術であり、多様な次世代ソリューションに横断的に採用される基盤技術となると想定している。

広義のロボティクスとしてのあらゆる自律的な機械、すなわち産業用ロボット、家庭用ロボット、次世代モビリティ（自動車など）、飛行機器（ドローンなど）の自動制御に必須の技術となっている。

また、次世代コンピュータのユーザインターフェースとなるAR（拡張現実）、VR（仮想現実）等の空間認識においても必要となる。
加えて、次世代デジタル地図やビッグデータとなるダイナミックマップ（現実環境の状況が速やかに反映される動的な地図システム）やデジタルツイン（現実環境とリアルタイムに同期した仮想空間情報）の技術基盤となるなど、極めて広範な技術応用が見込まれる。

（同社資料より）

【1-5　目指す姿】

＜技術戦略・経営戦略＞
◎技術戦略
同社では「完全自動の実現」のみをターゲットにしている。「完全自動」は、非自動・準自動技術の積み重ねでは実現が難しく、ここにフォーカスすることで「マッピング」→「屋内ロボット」→「屋外ロボット」→「自動運転」といったように、各領域で段階的に完全自動を実現しながら技術を蓄積し、順次難易度の高い応用技術の実現に取り組んでいる。

（同社資料より）

◎経営戦略
この技術戦略をベースに、ソリューション・完成品・応用技術のさらに下の最も深い技術レイヤーに位置する基盤技術に相当するDeep　Tech（深層技術）において、アルゴリズムの研究・ソフトウェア開発・ライセンス提供に注力している。
圧倒的な技術力を武器にグローバルベースで顧客化を進め、「少数精鋭による企業価値の最大化」「顧客にとって代替の困難なポジショニング」を目指している。

（同社資料より）

【1-6 競争優位性】

（１）技術の特長
同社のAP（人工知覚）技術は、今後中長期的にAP（人工知覚）の技術発展と応用拡大が継続することによる技術需要を戦略的に取り入れるため、既存の製品開発用の需要だけではなく、新規性と複雑性が高い将来技術の研究開発需要の取り込みにおいて大きなアドバンテージを有していると、同社では考えている。

同社が考える技術の特長は以下の5つ。
AP（人工知覚）領域に特化することで培ってきた高度で柔軟な研究開発能力と組み合わせることで、今後予想される多様な需要の拡大にフレキシブルに対応することが可能である。

（２）グローバルなAP（人工知覚）のプロフェッショナル集団
SLAMを専門とする研究者/エンジニアは希少なコンピュータビジョン領域の中でも更に一握りである。その中で同社には博士号保有の一流人材が数多く在籍しており、APのプロフェッショナル集団として、グローバルベースで技術・ビジネス双方において強固な基盤を構築している。

2011年のイギリスにおけるKudanグループ創業後、東京拠点開設（2014年）に続き、2020年にはアーティセンス社（ドイツ）へ出資し、翌2021年には子会社化。
世界最先端の技術を有するアーティセンス社の子会社化、ミュンヘン工科大学のダニエル・クレーマーズ教授との関係深化により、人材獲得、技術開発の点で同社の競争力はさらに強固なものとなっている。

（アーティセンス社概要）
世界有数の人工知能・コンピュータビジョンの研究グループを持つミュンヘン工科大学における同分野のリーダーであり、自動運転技術の第一人者として世界最高峰の研究実績を有するダニエル・クレーマーズ教授と、連続起業家であるアンドレイ・クリコフ氏が、2016 年に共同創業した。
自動運転・ロボティクス・AR/VR・ドローンなどを応用分野として、空間・位置認識を行う人工知覚アルゴリズムを提供しており、カメラを用いたVisual SLAMを商用レベルで実用化することを強みとしている。

（３）圧倒的な実績
SLAM専業・SLAMをコアビジネスとするプレーヤーに対する大手テクノロジー企業によるM&Aが続き、プレーヤーの数はより限定的となっている。
そうした中、提供技術の幅広さ、案件実績、認知度において、同社は既存企業を大きくリードしている。
これまで、多くのグローバルトップ企業との開発・提携を実現しており、世界の先端企業から高く評価されている。

【1-7 ビジネスモデル：成長の二本柱】

「顧客製品化」と「ソリューション化」を成長の二本柱と位置付けている。

（１）顧客製品化の加速・拡大
現在は「評価・開発」フェーズの案件が大多数で、研究開発費の先行投資により赤字の事業フェーズである。
評価・開発ライセンス/顧客開発支援でも一定規模の収益化と成長を見込んでいるが、顧客製品の普及による技術の市場浸透により、製品関連売上を大きく積み上げていく。顧客製品化以降の売上はソフトウェアのライセンス収入が中心。そのため追加コストは僅少で、売上増はほぼ利益貢献となるため、飛躍的な利益拡大が期待できる。

（同社資料より）

（２）ソリューション事業の展開
市場需要の拡大を受け、製品向けパッケージに加え、運用や付加価値サービス等、最終顧客に対するソリューションパッケージをエコシステムパートナーと共同で市場に提供、協業による案件規模の大型化を図る。

（同社資料より）

２．2024年3月期決算概要

【2-1　連結業績概要】

＊単位：百万円。当期純利益は親会社株主に帰属する当期純利益、以下同様。修正予想は23年12月公表。

増収、損失幅縮小
売上高は前期比47.5％増の4億90百万円、営業利益は5億27百万円の損失（前期は5億98百万円の損失）。
「顧客製品化」と「ソリューション化」を「成長の二本柱」として注力しているが、その実績が出始めている。
顧客製品化については、案件の伸長とその後の製品販売の拡大によって事業が進捗している。顧客製品化は累計8件へと伸長し、ドローン・自動運転などへ領域が拡大している。製品関連売上は前年比40倍の2.7億円を達成した。
ソリューション化に関しては、事業基盤を構築し、デジタルツインのソリューション導入方針をパートナーと協議・合意した。
補助金収入1億円を加えた調整後営業損失も4億26百万円と、前期の5億36百万円から大きく改善している。
為替差益が3億84百万円（前期は1億46百万円）発生したため、経常損失は大幅に縮小し、修正予想も上回った。

【2-2　財政状態とキャッシュ・フロー】

◎主要ＢＳ

＊単位：百万円

株式発行に伴う現預金の増加などで資産合計は前期末比13億70百万円増加の23億78百万円。
為替換算調整勘定のマイナス幅拡大の一方、資本金と利益剰余金の増加などにより純資産は同13億31百万円増加の20億90百万円。
この結果、自己資本比率は前期末より12.9ポイント上昇し、87.9％となった。

◎キャッシュ・フロー

＊単位：百万円

株式の発行による収入の増加で財務CFのプラス幅は拡大。キャッシュポジションは増加した。

【2-3 事業トピックス】

（１）顧客製品化の進捗
商用レベルの顧客製品化は着実に進展している。
顧客製品化に向けた「呼び水」として、デジタルツイン用に続き、ロボット用にも製品向けパッケージを導入し、案件が増加した。
また、製品向けパッケージの活用に加えて、領域横断的な知見の蓄積により、開発コストの低減、開発リードタイムの短縮が図られ、開発効率が大幅に改善している。
24年3月期は新規4件（累積8件）ながらも、ドローンや自動運転へ領域拡大が進んだ。
25年3月期は全領域での案件進捗と、大幅な新規案件の増加を見込んでいる。

（同社資料より）

（２）ソリューション化

①設備・インフラ管理DX向けソリューション
同社技術のマッピング用途に合致したデジタルツイン・空間DXを推進する世界需要は今後巨大な市場を形成するものと同社では見込んでいる。
まず、欧州における自治体・公共インフラ向けDX需要（インフラの調査・メンテナンス、建築測量、街路樹や緑地の登記など）の拡大を受け、デジタル化からデータベース管理までの統合ソリューションを提供。短期的に億円規模の売上への拡大を目指す。
そのためのエコシステムパートナーとして、ハンガリーに本社を置くSTS Groupと基本合意書を締結し、戦略的事業パートナーとして欧州におけるデジタルアセット基盤のソリューション事業を共同で展開する計画である。
2002年設立のSTS Groupは、再生可能エネルギーに関するプラントエンジニアリング及びターンキーソリューションプロバイダー。ハンガリー、ドイツ、中東欧、バルカン半島、バルト諸国などで太陽光や風力に代表される再生可能エネルギーの発電施設、及びその他ライフラインの設計・建設及び運用を手掛けている。
欧州では、脱炭素シフトの加速、脱ロシア産天然ガスの動きなどを背景に、新エネルギー向け設備管理案件が伸長すると見込まれ、主要電力インフラの設備管理・オペレーション・メンテナンスに関わる複数のデジタル・アセット・マネジメント・ソリューション案件受注の合意に至った（ただし、現時点で合意済み案件の受注・事業開始は未了で、25年3月期以降に遅延している）。

（同社資料より）

②ロボット・自動運転領域での取り組み
25年3月期からは、ロボット・自動運転領域でのソリューション化への取り組みも開始する。
同社ではアライアンス先であるWhale Dynamic社が加盟する自動運転OSの業界標準を目指す世界初の国際業界団体「The Autoware Foundation」への加入を申請中で、加盟後は、85社のパートナーからなる同エコシステムに参入し、協業や技術提供を行う考えだ。
また、日系自動運転企業との連携も25年3月期からスタートする。公共案件をはじめとして幅広く技術実装を行う予定で、広義の自動運転（屋外ロボティクス、物流、モビリティなど）のソリューション化を目指す。

３．2025年3月期業績予想

【業績予想】

＊単位：百万円。予想は会社側発表。経常利益および当期純利益については、同利益項目への影響の大きい為替差損益の見積もりが困難であることから、具体的な金額の予想については現時点で開示しない方針。

成長の二本柱の進捗により今期も大幅な増収、損失縮小を見込む
売上高は前期比42.6％増の7億円、営業損失は4億30百万円（前期は5億27百万円）の予想。
今期も引き続き、成長の二本柱である「顧客製品化」と「ソリューション化」に注力し大幅な増収、損失縮小を見込んでいる。
顧客製品化では、「呼び水」となる製品向けパッケージも寄与し、案件伸長が加速すると見ている。
ソリューション化においては、エコシステム連携を進め、ロボット・自動運転へも領域を拡大する。
加えて、成長の二本柱の下支えとして、AIと半導体の融合（後述）にも取り組む。

４．成長に向けた進捗・取り組み

【4-1　短・中期の成長】

顧客製品の導入・普及による製品関連売上の拡大を目指し、顧客製品の進捗段階を指標として、それを加速させる施策を今後も戦略的に推し進めていく。
25年3月期の製品関連売上は最大50％成長で、2.5～4億円を見込んでいる。

（同社資料より）

【4-2　成長の二本柱を下支えする取り組み：AIと半導体の融合】

「顧客製品化」と「ソリューション化」を下支えする取り組みとして同社が挙げているのが、「AIと半導体の融合」である。
「AI融合による高付加価値化」と「半導体融合による高効率化」によって事業機会を拡大する。

（１）人工知覚（AP）と人工知能（AI）の融合による革新的な価値創出
急速な進化を見せるAIは、言語・文章や2D画像・動画においては豊富な教師データで発展し、技術的に大きく先行しているものの、3Dや空間データに関しては教師データの取得が困難で、技術的に大きく遅れをとっている。
人工知覚は2Dデータから3Dの教師データを生成することが可能であり、3D・空間データにおけるAI処理の課題を抜本的に解決することができる。
こうした人工知覚の課題解決能力は、大規模AIモデルによる空間デジタルツインの分析や生成AIによるメタバースの生成などで活用され、セマンティック・デジタルツイン（AIによって意味合いづけされたデジタルツイン）が3D・空間情報に関わる全てのDXソリューションに破壊的な価値をもたらすと同社では考えている。

（２）半導体との融合による処理効率の大幅な向上（以下、半導体と人工知覚の融合に関する同社ウェブサイトを要約）

「ソフトウェアとハードウェアの相互依存性」
AIチップと呼ばれる半導体の需要が、生成AI（人工知能）の台頭により急拡大している。
人工知能は、ソフトウェアであるアルゴリズムによって構成されており、ハードウェア的な実体を持たず、「情報処理の設計書」として、純粋なソフトウェアとして機能している。
一方、情報処理を行う回路である半導体はハードウェアとして、極めて微細な回路上で、膨大な情報を電気信号として効率的に処理している。
このソフトウェアとハードウェアの組み合わせは、表面的には異なるもの組み合わせであるが、技術的には密接に関連しており、両者は相互に最適化され、融合する形でより効率的な処理を実現することができる。

例えば、8×7という計算をするソフトウェアがあり、足し算の回路だけを持つ半導体チップを使うと、その回路を7回動作させることで8＋8＋8＋8＋8＋8＋8＝56という答えが出る。一方で、掛け算の回路を持つ半導体チップを使えば、8×7は8に7をかける動作を一回だけ回路にかけるだけで、わずか1/7の労力で答えが出すことができることとなる。

このように、ソフトウェアの処理内容をより効率的に処理できる回路が半導体チップに準備されていれば、処理能力は飛躍的に向上する。
特定の目的を果たす「情報処理の設計書」を丸ごと一つの回路として物理的に作れば、つまり、ソフトウェアをハードウェア化して半導体チップに回路として組み入れれば、複雑な四則演算をしなくても入力から出力まで一気に演算が可能となる。
逆に、ハードウェアに合わせてソフトウェアも形を変えて最適化することができる。例えば、すでに半導体に効率的な回路が用意されている場合、ソフトウェア開発者はその回路を最大限活用するように情報処理方法を調整し、効果的に利用しようとする。

こうした技術的な背景を踏まえると、AIチップの需要拡大は、ソフトウェア（人工知能）とハードウェア（半導体）の密接な関係によって支えられていることが理解できる。
人工知能は情報処理量が膨大となるため、処理速度の向上が重要であり、そのため、半導体メーカーはよく使われるAIソフトウェアで行われる情報処理のパターンを、半導体チップの電気回路としてハードウェアに直接組み込むことで、AIの処理を効率化している。これにより、AI半導体チップが広く使われるようになると、それに適合するソフトウェアも一緒に利用されやすくなる。

重要なのは、技術の普及過程において、ハードウェアとソフトウェアは互いに近づき、影響し合うことである。これはアルゴリズム層の深層技術としては非常に一般的な現象であり、ある意味、技術普及のための王道である。そして、人工知能と似て非なる技術ではあるが、同じくアルゴリズム層にあるKudanが取り組む人工知覚（SLAM）も、半導体と相互に融合していく。

「人工知能よりも深く幅広く半導体と融合する可能性」
Kudanの人工知覚技術（SLAM）が普及すれば、需要がある限り、半導体チップにKudanの技術が取り込まれ、融合していくことは必然であるが、昨今のAIチップとは異なる点もある。

一つ目は、人工知覚（SLAM）が人工知能よりもはるかに複雑なソフトウェアであること。これにより、人工知覚（SLAM）の方が半導体との統合が深くなります。例えば、人工知能の根幹のアルゴリズム自体では数百行であることが一般的だが、人工知覚（SLAM）のアルゴリズムは数十万行にも及ぶこともある。そのため、人工知覚（SLAM）のソフトウェア最適化、ソフトウェアのハードウェア化といった領域で、半導体との融合が深まり、高速化によるメリットも大きくなる。

二つ目は、人工知覚（SLAM）の方が人工知能よりも幅広い種類の半導体と統合できること。例えば、人工知能は比較的単純なプログラムを膨大に処理することが重要となるため、それに適したGPUとよばれる並列処理回路（重い情報処理に適した回路）に特化した半導体と主に相互最適化して、いわゆるAIチップとなっている。

他方、人工知覚（SLAM）は比較的複雑なプログラムの中に様々な特性の情報処理パターンを持ち合わせており、それぞれ異なる特性の種類の半導体とバランスよく組み合わせて融合することができる。たとえば、近年見られる半導体の製品パッケージは、情報処理の司令塔となるCPU、重い情報処理に特化したGPU、その中間の特性を持つDSPやVPU、ニッチな需要に合わせてプログラム可能なFPGA、カメラに付属しているISP等、複数のプロセッサから構成されるが、それぞれの半導体の特性に合わせて人工知覚（SLAM）の要素を融合することがでできる。このように幅広く半導体と融合できれば、飛躍的に高性能化のメリットを享受することが可能となる。

「半導体産業との連携」
Kudanは人工知覚（SLAM）に取り組み続けてきたが、Intel社のプラットフォームにて世界初となる商用SLAMパッケージを達成するなど、これまで半導体企業との幅広い協業を行い、実績を重ねている。今後、Kudanが半導体産業に貢献する役割は、人工知覚（SLAM）技術を通じて半導体とソフトウェアの融合を深め、効率的な情報処理を実現することにある。
人工知能と比較すると、人工知覚（SLAM）はまだ普及前夜ではあるが、これから見据えるのは、まさしく人工知能がたどってきた道のりであり、そのためにKudanの取り組みは半導体産業にとって重要な意味を持つことになると考えている。

（同社資料より）

【4-3　中・長期の成長】

継続的な顧客製品化と、顧客製品の進捗を推し進め、収益構造の転換を早期に実現する。
注力領域の拡大、顧客製品の普及による技術の市場浸透により、製品関連売上を大きく積み上げて飛躍的な利益拡大を目指す。

（同社資料より）

５．今後の注目点

24年5月15日の決算発表後も、「中国の配送ロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」（24年5月21日）、「米国のロボット企業、Kudan技術を搭載したロボット製品の販売を決定」（24年5月22日）と、顧客の製品販売開始のリリースが相次いでいる。
いずれも、現時点では業績への影響は軽微と見込んでいるが、成長の2本柱の一つ「顧客製品化」は着実に進捗している。
短期的には25年3月期、累計8件となった顧客製品化がどこまで積み上がるのか、および売上高7億円の実現に向けて中期的にはいつごろから顧客製品が普及ステージに入るのかに注目していきたい。

＜参考：コーポレート・ガバナンスについて＞

◎組織形態、取締役、監査役の構成

◎コーポレート・ガバナンス報告書
最終更新日：2023年6月23日

＜基本的な考え方＞
当社は、企業価値を向上させ、株主利益を最大化するとともに、ステークホルダーとの良好な関係を構築していくために、コーポレート・ガバナンスの確立が不可欠なものと認識しております。
当該認識のもと、代表取締役以下、当社の取締役、従業員は、それぞれの役割を理解し、内部統制システムを整備・運用していくことで、コーポレート・ガバナンスの充実に努めてまいりたいと考えております。

＜コーポレートガバナンス・コードの各原則を実施しない理由＞
コーポレートガバナンス・コードの基本原則について、全てを実施しております。

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