2019年9月期
第3四半期
決算補足説明資料
株式会社フィックスターズ
（東証一部3687）
2019年8月2日
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本資料に記載の業績予想ならびに将来予測は、
本資料作成時点で入手可能な情報および仮説に
基づき当社が判断したものであります。当該仮
説や判断に含まれる不確定要素や事業環境の変
化による影響等の様々な要因により、実際の業
績等は本資料記載の業績予想とは異なる場合が
あることをご承知おきください。
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3
目次
1. はじめに
2. 2019年9月期 第3四半期決算説明
3. 2019年9月期 通期業績予想
4. 補足資料
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4
目次
1. はじめに
2. 2019年9月期 第3四半期決算説明
3. 2019年9月期 通期業績予想
4. 補足資料
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当社について
◼ フィックスターズは、ハードウェアの性能を最大限に引き出し大量データ
の高速処理を実現する、高速化のエキスパート集団です
◼ アルゴリズムの改良やソフトウェア最適化を通じてハードウェア性能を引
き出す、ソフトウェア開発・高速化サービスを提供しています
オリジナルソースコードのご提供
高速化したソースコード
当社 お客様
コンサルティング 高速化 サポート
性能評価 アルゴリズムの改良・開発 レポートやコードへのQ&A
ボトルネックの特定 ハードウェアへの最適化 実製品への組込み支援
レポート作成
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6
ソフトウェア開発・高速化サービス事業領域
◼ 大量データの高速処理が、顧客製品の競争力の源泉となる様々な領域で
ソフトウェア開発・高速化サービスを提供しています
◼ 高速化を通じて、AIやIoT、自動運転といった大量データを活用した高度
なアプリケーションの発展に貢献しています
フラッシュ HPC ファイナンス
ストレージ
モバイル 大規模シミュ デリバティブ
レーション
データセンタ HFT
自動運転 産業機器 ヘルスケア
MRI/CT
自動車 Industry4.0
自動画像診断
その他モビリティ 自動画像検査
バイオインフォ
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今後の展開
◼ ソフトウェア開発・高速化サービスで培った知見を軸に、関連ハードウェア
の販売や新規事業の育成に取り組んでいます
当社の高速化技術を活かしたサービスを、
SaaS (Software as a Service)で提供します
新 SaaS事業
規
事 エッジコンピュータ、及び関連
業
“Olive”
するAIやソフトウェア開発サー
事業 ビスを提供します
既 ハード ソフトウェア・サービスに加
存 ウェア えハードウェアも提供し、さ
事 ソフトウェア開発・ らなる高速化を実現します
業 高速化サービス 販売
ソフトウェア・サービス事業 ハードウェア基盤事業
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目次
1. はじめに
2. 2019年9月期 第3四半期決算説明
3. 2019年9月期 通期業績予想
4. 補足資料
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2019年9月期 第3四半期決算発表サマリ
◼ 全体
◼ ソフトウェア・サービスの安定成長及びハードウェアの大型
スポット案件により大幅増収増益を達成
• 売上高： 5,433百万円（前年同期比 +47.6%）
• 営業利益： 988百万円（前年同期比 +34.0%）
◼ セグメント
◼ ソフトウェア・サービス
• 自動運転関連を中心にソフトウェア開発・高速化サービスが安
定成長
• SaaS事業等の新規事業向け研究開発に積極投資
◼ ハードウェア基盤
• 医療機器向け画像処理プロセッサ搭載演算ボードが安定貢献
• 画像処理向けストレージ・サーバの大型スポット案件が、3Q累
計で約10億円の売上となり、大幅増収に大きく貢献
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決算概要：損益計算書
◼ ソフトウェア・サービスの安定成長及びハードウェアの大型スポット案
件により大幅増収増益を達成
◼ 利益率の低いハードウェア基盤事業の売上比率増加のため利益率は低下
（単位：百万円）
前第3 当第3 前年同期比 前年同期比 通期
項目
四半期累計 四半期累計 増減額 増減率 業績予想
売上高 3,682 5,433 +1,751 +47.6% 6,880
営業利益 737 988 +251 +34.0% 1,226
売上高
営業利益率 20.0% 18.2% ▲1.8pt - 17.8%
親会社株主に帰属
する当期純利益 536 648 +111 +20.8% 807
売上高
当期純利益率 14.6% 11.9% ▲2.6pt - 11.7%
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業績：売上高
◼ ソフトウェア・サービス事業の安定拡大に加え、ハードウェア基盤事業
の大型スポット案件が3Qでも大きく貢献
（単位：百万円）
2,000
ソフトウェア・サービス事業 ハードウェア基盤事業
1,500 734
718
496 706
318
222
1,000 353 287
243 334
113 292 246 193 183 370
219 191
185 1,155
1,026
500 1,096 1,092
990 994
838 766 776 815 790 846 776 863 868
649 707 676 661
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
2015/09 2016/09 2017/09 2018/09 2019/09
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業績：営業利益
◼ 新規事業向け積極投資を吸収しつつ前年同期比で増益を達成
（単位：百万円）
500
400
400 363
311
300 275
258 260 254 254
228
214 215 212
181 191
200 168 170
124
101
100 61
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
2015/09 2016/09 2017/09 2018/09 2019/09
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業績：研究開発費
◼ 人件費や外注費を中心にSaaS事業等の新規事業向け研究開発を継続
◼ 量子コンピュータやAIチップ向けのNEDO補助金活用により費用を一部圧縮
（単位：百万円）
100 93
80
60
60 54 53
50 49
45 43
41 39 40
40
31 31
28 27 26 28 26 27
20
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
2015/09 2016/09 2017/09 2018/09 2019/09
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業績：ソフトウェア・サービス事業
◼ プロジェクト規模拡大を反映し、前年同期比で増収増益を達成
◼ 仕掛増加により前四半期比では微減
（単位：百万円）
1,200 1,155
売上高 1,096 1,092
1,026
利益 990 994
1,000
838 846 863 868
815 790
766 776 776
800 707 676
649 661
600
400 306 320
234 231 213 261 238
195 209 211 217 206
156 157 158 172
200 130
92 73
0
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
2015/09 2016/09 2017/09 2018/09 2019/09
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業績：社員数推移
◼ 新卒21名を中心に下期も社員増が続き、期末には210名超を見込む
◼ 旺盛な引き合いに対応するため、中途及び来期新卒に向け積極的な採用
活動を継続
（単位：人）
220
200 189
社員数（連結）
176
180
160
145
138
140 133
125
120
100
2014/09 2015/09 2016/09 2017/09 2018/09 2019/03 2019/09
実績 実績 実績 実績 実績 実績 予想
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業績：ハードウェア基盤事業
◼ 画像処理プロセッサ搭載演算ボードが安定貢献
◼ 画像処理向けストレージ・サーバのスポット案件が3Q累計で約10億円
の売上となり、大幅増収をけん引
（単位：百万円）
800 734 718
706
700 売上高
600 利益
496
500
370
400 334 353 318
292 287
300 246 243
219 222
185 191 193 183
200
113
69 80 72
100 50 41 36 56
19 12 13 23 24 19 29
5 0
0
(100) (31) (28) (33)
1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1Q 2Q 3Q
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トピック：”Sleeek”のリリース及び子会社設立
◼ ソフトウェア品質向上・開発速度向上・コスト低減を実現するSaaSサー
ビス”Sleeek”のベータ版を7月上旬にリリース
◼ “Sleeek”専業子会社を8月中に設立し今後の事業化を加速
8/8に”Sleeek”専業子会社、株式会社スリーク
を設立
優秀なAI人材の確保を意図し、親会社とは異な
る報酬制度を設計予定
親会社から切り離すことで事業責任を明確化
プロジェクトの見える化 進捗管理 メンバ管理 自動コードレビュー、サジェスト
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18
トピック：慶應義塾大学医学部との共同研究
◼ 慶應義塾大学医学部と共同で、日本初のAIを用いた乳房超音波検査リアル
タイム解析システムを開発中
◼ ディープラーニングを用いて高速かつ高精度に腫瘍を認識することで、患
者、医師・検査技師の検査負担を軽減する
ディープ AI技術 大量の診断データ
ラーニング 慶應義塾大学
高確率で癌
リアルタイム
解析 高確率で
良性腫瘍
患者、医師等の 見落とし防止、 医師、検査技師不足 患者の検査
負担軽減 早期発見・治療 の解消 負担軽減
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19
トピック：早稲田ベンチャーファンドへの出資
◼ 早稲田大学の研究成果を活用した技術系ベンチャーや、学生起業家を
中心としたベンチャー企業への投資を主とするファンド
◼ ファンド出資を通して優秀な学生や研究者、ベンチャー起業家との協
業を推進
研究成果
ビジネスプラン 特許
協業
早稲田大学関係の
学生、研究者、ベンチャー起業家
出資、 ネットワーク
ハンズオン支援 支援 官公庁、行政機関
学会、大学ネットワーク
早稲田大学
ベンチャーファンド 起業家ネットワーク
出資
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20
トピック：本社移転
◼ 2021年4月より本社を品川区大崎から港区芝浦 田町ステーションタワー
N棟（建設中）に移転予定
◼ 業容拡大に対応するため、ワンフロア全面を賃借予定
住所：
東京都港区芝浦三丁目1番
交通：
JR「田町」駅徒歩1分（駅直結）
都営地下鉄三田線・浅草線「三田」
駅徒歩3分
2021年4月の移転を予定しているため、
今期及び来期の業績に与える影響は軽微
本件につきましては、株主総会での定款変
更（本店移転）決議を伴います
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21
目次
1. はじめに
2. 2019年9月期 第3四半期決算説明
3. 2019年9月期 通期業績予想
4. 補足資料
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2019年9月期 通期業績予想サマリ
◼ 全体
◼ 売上高、営業利益ともに過去最高も、非支配株主に帰属する利益
と税負担率の増加により最終利益では減益予想
• 売上高： 6,880百万円（前期比 +30.4%）
• 営業利益： 1,226百万円（前期比 +11.4%）
• 親会社株主に帰属する当期純利益： 807百万円（前期比 ▲ 2.0%）
◼ セグメント
◼ ソフトウェア・サービス
• 自動運転関連を中心に既存事業による安定成長を実現
• 新規事業に積極投資し、SaaS等の新しい収益モデル構築を目指す
• 補助金を活用し、量子コンピュータ事業等の更なるシーズに投資
◼ ハードウェア基盤
• 医療機器向け画像処理プロセッサ搭載演算ボードが安定貢献
• ソフトウェア開発と組み合わせたトータルソリューションを通じて、
スポット案件を積極的に獲得
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2019年9月期 通期業績予想
2019年9月期 業績予想
（単位：百万円）
親会社株主に
売上高 営業利益 経常利益 帰属する
当期純利益
2019年9月期 業績予想 6,880 1,226 1,225 807
2018年9月期 実績 5,275 1,100 1,113 823
増減率 ＋30.4% ＋11.4% ＋10.0% ▲2.0%
配当予想
1株当たり 1株当たり
配当性向
年間配当金 当期純利益
2019年9月期 予想 7円 24円41銭 28.7%
2018年9月期 実績 7円 24円82銭 28.2%
2017年9月期 実績 25円 16円65銭 29.7%
※当社は2018年4月1日付で、普通株式1株につき5株の割合で株式分割を行っております。1株当たり当期純利益について
は、2017年9月期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、1株当たり当期純利益を算定しております。
※ 2018年9月期及び2019年9月期の配当金額は、分割後の株式数で算出しております。なお、当該株式分割を考慮しない
場合の配当金額は、それぞれ35円であります。
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目次
1. はじめに
2. 2019年9月期 第3四半期決算説明
3. 2019年9月期 通期業績予想
4. 補足資料
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会社概要
◼ フィックスターズは、ハードウェアの性能を最大限に引き出し大量データ
の高速処理を実現する、高速化のエキスパート集団です
概要 グループ体制
会社名 株式会社フィックスターズ 株式会社フィックスターズ
Fixstars Solutions, Inc.
東京都品川区大崎1－11－1 ゲートシ
本社所在地 ⚫ 当社完全子会社
ティ大崎ウエストタワー18階
⚫ 米国での営業及び開発を担当
設立 2002年8月 株式会社Fixstars Autonomous Technologies
⚫ 株式会社ネクスティ エレクトロニクスとのJV
上場区分 東証一部（証券コード：3687） （当社持分：66.6%）
⚫ 自動運転向けソフトウェア開発に特化
代表取締役社長 三木 聡
主なお客様
資本金 5億5,176万円（2019年3月現在） ⚫ 東芝メモリ株式会社
⚫ 株式会社ネクスティ エレクトロニクス
社員数（連結） 189名（2019年3月現在）
⚫ 株式会社日立製作所
⚫ キヤノン株式会社
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事業背景
◼ コンピュータ性能向上へのニーズに応え続けるため、ハードウェア技術の
パラダイムシフトが起きています
◼ ハードウェアの進化を活かし、その性能を極限まで引き出すソフトウェア
高速化の重要性が増大しています
スマート IoT
Industry4.0
自動 ドローン
エッジ
画像検査 予知保全
エッジAI
創薬
4K/8K ファクトリ
シミュレーション 大規模クラスタ
ADAS 運転 コンピュー
ティング
Deep
スマート コンピュータ性能向上へ 機械学習
フォン タブレット
SSD HPC のニーズ増大 Learning
医療画像診断 バイオインフォマティクス
フラッシュ
NANDフラッ ゲノム解析
ストレージ 高速化へのニーズの高まり 金融工学
シュメモリ データセンタ デリバティブ
FinTech HFT
メニーコア マルチコア ハードウェア技術の
並列処理 GPU アクセラ パラダイムシフト 量子コンピュータ
マルチコア レータの活用 デナード則の ムーアの
CPU 終焉 法則の限界 量子ゲート イジングマシン
FPGA
AIチップ Domain Specific Architecture
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沿革
◼ ハードウェア技術の進化にいち早く対応し、その性能を最大限に引き出
すソフトウェア開発・高速化サービスと共に成長してきました
年月 出来事
2002年 8月 神奈川県横浜市に有限会社フィックスターズ設立、その後株式会社に組織変更
2004年 7月 マルチコア技術開発部設立、Cell/B.E.ソフトウェア開発サービス開始
2006年 12月 PlayStation®3の発売を受け、「PS3® Information Site」を立ち上げ
2009年 12月 「OpenCL入門ーマルチコアCPU/GPUのための並列プログラミング」を出版
2010年 11月 米国空軍研究所に、PlayStation®3を用いた高速クラスタシステムを導入
2012年 1月 NANDフラッシュメモリ関連ソフトウェア開発サービス開始
2014年 4月 東京証券取引所マザーズ市場に上場
2016年 11月 東京証券取引所市場第一部に市場変更
2017年 6月 量子コンピュータを手掛けるD-Wave社との協業を開始
自動運転分野のさらなる拡大を目指し、(株)ネクスティ エレクトロニクスと合弁会社Fixstars
2018年 2月
Autonomous Technologiesを設立
量子コンピュータ向けミドルウェアの研究開発プロジェクト「イジングマシン共通ソフトウェア
10月
基盤の研究開発」がNEDOに採択
AIチップ向け開発プラットフォーム構築を目指す「エッジビジョンAIを超軽量化し短TATで実装
12月
する技術の研究開発」がNEDOに採択
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コアコンピタンス
◼ 高度なソフトウェア技術とそれを自在に操る多彩な人材が、他に類のな
いソフトウェア開発・高速化サービスを実現しています
◼ 加えて、当社の技術力と人材を篤く信頼してくださるお客様と共に、長
期安定的に最先端技術課題に取り組めることもまた、当社の強みです
技術
顧客
人材 マルチコアの力を最大限に引き出す
並列処理技術 基盤
アクセラレータやストレージも合わ
せて活用する最適化技術
CPUからFPGAまで、車載 グローバル市場で戦う国内大企
から金融まで、多様な需要 業を長期に渡りサポート
に応えられる多彩な人材 高いリピートオーダー率により
低営業コストを実現
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事業概観
◼ ソフトウェア開発・高速化サービスで培った知見を軸に、関連ハードウェア
の販売や新規事業の育成に取り組んでいます
当社の高速化技術を活かしたサービスを、
SaaS (Software as a Service)で提供します
新 SaaS事業
規
事 エッジコンピュータ、及び関連
業
“Olive”
するAIやソフトウェア開発サー
事業 ビスを提供します
既 ハード ソフトウェア・サービスに加
存 ウェア えハードウェアも提供し、さ
事 ソフトウェア開発・ らなる高速化を実現します
業 高速化サービス 販売
ソフトウェア・サービス事業 ハードウェア基盤事業
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ソフトウェア開発・高速化サービス
◼ お客様のソースコードをご提供いただき、ソフトウェアの最適化やアル
ゴリズムの改良を行い高速化したコードをお返しします
オリジナルソースコードのご提供
高速化したソースコード
当社 お客様
コンサルティング 高速化 サポート
性能評価 アルゴリズムの改良・開発 レポートやコードへのQ&A
ボトルネックの特定 ハードウェアへの最適化 実製品への組込み支援
レポート作成
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ソフトウェア開発・高速化サービス事業領域
◼ 大量データの高速処理が顧客製品の競争力の源泉となる様々な領域で事
業を展開しています
◼ 自動運転を中心に各分野とも旺盛な引き合いがある一方、高速化サービ
スを提供できる優秀なエンジニアの確保が課題となっています
フラッシュ HPC ファイナンス
ストレージ
モバイル 大規模シミュ デリバティブ
レーション
データセンタ HFT
自動運転 産業機器 ヘルスケア
MRI/CT
自動車 Industry4.0
自動画像診断
その他モビリティ 自動画像検査
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ハードウェア基盤事業
◼ ソフトウェア・サービスに加え最適なハードウェアも選定・提供するこ
とで、さらなる高速化を実現します
◼ 顧客製品に組み込まれるハードウェアを顧客製品の量産入り後も継続的
に提供することで、製品の売上拡大に合わせ当社収益も増加します
顧客ニーズの ハードウェア 試作時の技術 ハードウェアの
把握 の選定・提案 サポート 納入・サポート
顧客の実現したい 最適なハードウェア ハード、ソフト ハードウェアの提供、
機能を把握 構成を提案 双方からサポート 随時サポートも
製品開発フェーズ 量産販売フェーズ
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SaaS事業概観
◼ ソフトウェア開発・高速サービスで培った当社の高速化技術を活かし、複
数のSaaS事業を立ち上げていきます
◼ 売上が積み上げ式に増加していくストック型ビジネスの構築を目指します
売上高
“Sleeek”事業
プロジェクトの現状を効率的に把握することによって、
ソフトウェア品質向上・開発速度向上・コスト低減を
実現するSaaSサービス“Sleeek”を提供します。
量子コンピュータ事業
量子力学等の特別な知識を持たないエンジニアでも量
子コンピュータを活用できるような、共通ミドルウェ
アを提供します。
“GENESIS”事業
自動運転やFA等、様々な分野で今後利用拡大が予想さ
れるAIシステムの開発プラットフォーム”GENESIS”を
提供します。
時間軸
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“Sleeek”事業
34
◼ プロジェクトの現状を効率的に把握することによって、ソフトウェア品
質向上・開発速度向上・コスト低減を実現するSaaSサービス“Sleeek”を
提供します
ソフトウェア開発において 取得したデータをわかりや データ分析を元に、プロ
使用される、様々なツール すく見える化。状況を瞬時 ジェクトの隠れたリスクを
から大量のデータを取得 で把握し、プロジェクトの 提示したり、コード品質を
遅延を防ぐ 高める機能を提供
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35
量子コンピュータ事業
◼ 量子力学等の特別な知識を持たないエンジニアでも量子コンピュータを
活用できるような、共通ミドルウェアを提供します
現実課題 ・・・
ライフサイエンス インフラ 製造業
定式化
解釈
入力モデル 当社ミドルウェアの機能
最適化問題 イジングモデル
⚫ 実行可能なモデルに自動変換
等価な変換
𝑊 = 𝑐𝑖 𝐱 ⚫ 各ハードウェアに適した形に
𝑖 ℋ = 𝐽 𝑖𝑗 𝜎 𝑖 𝑧 𝜎𝑗 𝑧 + ℎ 𝑖 𝜎 𝑖 𝑧
𝑖<𝑗 𝑖 自動で実装・最適化
イジングモデル
実装・最適化
実行
D-Wave 日立製作所 富士通 東芝
ハードウェア 量子 CMOS デジタル SBM (Simulated
コンピュータ アニーリングマシン アニーラ Bifurcation Machine)
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“GENESIS”事業
36
◼ 自動運転やFA等、様々な分野で今後利用拡大が予想されるAIシステムの
開発プラットフォームを提供します
コンピュテーショナル ADAS/自動運転/自動飛行 医療画像診断 外観検査
フォトグラフィ
高度なAIを製品に搭載したいが・・・
適切なプロセッサの選定や高難度のソフトウェア開発に時間がかかる
量産時に使用するような安価なプロセッサに簡単に移行できない
高度なビジョンAIを必要 そもそも要件を満たすプロセッサが世の中に存在しない
とする製品の開発者
適切なAIシステムを容易に選択・開発できる
プラットフォームが必要
GENESIS
各種プロセッサでの
各種プロセッサへの
ベンチマークレポー ASIC/SoC化サービス
最適化コンパイル
ト自動作成
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“Olive”事業
37
◼ “Olive”は、センサ直結の高性能エッジコンピュータ”Olive Edge Computer”と、
その上で動く”Olive AI”から成るファクトリーIoT向けソリューションです
◼ リアルタイムデータ処理やAI導入における課題を解決し、異常検知による不
良品の未然防止や、予知保全による機器の稼働率向上を実現します
その場で分析することでリアルタイ 異常検知、予知保全
ム性の高いフィードバックを可能に
エッジコンピュータ“Olive Edge
Computer”上でAIによる分析を実行
不良度合いを数値化
クラウドを経由しないため、リアルタイ
ム性や、大量データによるネットワーク
帯域の圧迫といった問題が発生しない
良品、不良を判定
AI導入における手間を削減、あらゆ
る機器ですぐに利用可能
良品データを記憶
“Olive AI”では自動で教師データが生成さ
れ、事前のモデル作成が不要
センサデータ 過去データが未整備であったり、稼働中
で学習用の異常データが生成できなくて
www.fixstars.com も導入可能
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