成長可能性に関する説明資料
フィーチャ株式会社
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ご留意事項
本資料は、当社の業界動向及び事業内容について、現時点における予定、推定、見込み又は予想に基づいた将来展望についても
言及しております。
これらの将来展望に関する表明の中には、さまざまなリスクや不確実性が内在します。既に知られたもしくは未だに知られていないリス
ク、不確実性その他の要因が、将来の展望に関する表明に含まれる内容と異なる結果を引き起こす可能性がございます。
当社の実際の将来における事業内容や業績等は、本資料に記載されている将来展望と異なる場合がございます。
本資料における将来展望に関する表明は、2020年6月24日現在において利用可能な情報に基づいて当社によりなされたものであり、
将来の出来事や状況を反映して、将来展望に関するいかなる表明の記載も更新し、変更するものではございません。
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１．会社概要
２．特徴・強み
３．市場動向
４．成長戦略
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１．会社概要
２．特徴・強み
３．市場動向
４．成長戦略
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会社概要
社 名 フィーチャ株式会社
モビリティ スマートインフラ 脇 健一郎（代表取締役社長）
代 表 者
曹 暉（代表取締役CTO）
make things intelligent 住 所 東京都豊島区東池袋3-1-1サンシャイン60 19F
あらゆる モノのインテリジェント化 を目指し、 創 業 年 月 2005年8月
スマート社会の安全や安心、効率に貢献します
資 本 金 409,690千円（資本準備金含む）
ヘルステック スマートホーム 従 業 員 数 32名（非正規 11 名）2020年4月末現在
事 業 内 容 AIソフトウェア開発 / 販売
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経営体制
代表取締役社長 代表取締役CTO
脇 健一郎 曹暉
キヤノン株式会社にて電子写真の技術開発に従事。 2007年、名古屋大学大学院情報科学研究科知能
1999年に同社を退職後、画像系ベンチャー数社で研 メディア専攻博士課程修了。博士（情報科学）取
究開発、経営戦略、営業企画等に従事。2008年に 得後、独立行政法人理化学研究所、株式会社豊
当社を起業。レンズ検査装置、3次元計測事業を展 田中央研究所にて物体認識に関する研究開発に従
開するが、これらを分社化し営業譲渡。2012年から曹 事。2012年に当社入社、画像認識事業を立ち上げ。
CTOの画像認識技術をベースに本事業を再スタート。 2013年当社取締役就任、2017年当社代表取締役
CTO就任（現任）。
取締役CFO 社外取締役
横田 和之 茂田井 純一
2011年、神戸大学経営学部卒業。同年あずさ監査 大手監査法人にて法定監査業務に従事した後、東証マザーズ開設の1999年に企
法人（現有限責任 あずさ監査法人）に入社し、東 業公開部へ異動。以来、現在に至るまで多数のIPO案件に継続的に関与し続けて
証１部上場企業等に対する法定監査業務に従事。 いる。中堅税理士法人を経て2008年株式会社アカウンティング・アシストを設立し代
2017年当社へ入社し、管理業務を担当。2018年、 表取締役に就任。IPO準備会社・上場企業の支援を行う傍ら、各社の非常勤取締
当社取締役CFO就任（現任）。同年、北京飞澈科 役・非常勤監査役に就任し、コンサルティングのみならず企業の意思決定やガバナン
技有限公司監事就任（現任）。 スにも関与している。2018年より当社非常勤取締役（現任）
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会社沿革
車載ソフトウェア 量産化への歩み
量産
2018年12月
初のドライブレコーダー向け
ソフトウェアの量産開始
ライセンスビジネス
第2の創業 2018年5月
2015年 初のライセンス収入
フィーチャ株式会社に社名変更 2.8億円
海外展開
2017年4月
初の海外売上（画像ソフト）。
受賞 今後の海外展開への足がかりに 2.1億円
2016年 第3回BTMU
ビジネスサポート・プログラム
『Rise Up Festa』 最優秀賞
0.8億円 0.9億円 0.8億円
売上高
2015/6期 2016/6期 2017/6期 2018/6期 2019/6期
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事業内容 ビジネスモデル
顧客 車載カメラ・ドライブレコーダーメーカー
製品 歩行者/車両/標識検出、運転手監視などのソフトウェア
収益 受託開発収入/ライセンス収入
ソフトウェアの
受託開発
当社グループ
画像認識ソフトウェアの開発/販売 自
受託開発収入
動 車載カメラ・
車 ドライブ
車載カメラ・ドライブレコーダーの販売 レコーダーの販売
子 商 メ
会 社 ー
(量産後) 車載カメラ・
カ
社 ソフトウェアの
ライセンス ソフトウェアの販売
ドライブ
レコーダーの販売 ー
（ 等
北 ライセンス収入
ユ
京 自 ー
事業系統図 飞 研究開発の委託
当 動 ザ
澈 車
科
社 ー
ソフトウェアの受託開発 部 車載カメラ・ドライブレコーダーの販売
技 品
有 受託開発収入 メ
限 ー
カ
公 ー
司 等
） (量産後)ソフトウェアのライセンス
ライセンス収入
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ソフトウェアビジネス 特徴
◼ 汎用LSIに実装可能なので、低コストかつカスタマイズ性の高い製品開発・提案が可能です。
Module Solution Software Solution
1
汎 用 性 専用LSI 汎用LSI
専用LSIで処理は速いが、汎用性は低い ソフトウェアで様々な汎用車載LSIが使える
２
差 別 化 標準化 カスタマイズ
カスタマイズしないので各社商品の差別化は難い カスタマイズで商品の差別化ができる
３
技術シェア ブラックボックス 技術シェア
技術シェアしないので技術蓄積は難しい 技術シェアで技術蓄積ができる
４
コ ス ト 高い 低い
専用LSIでコストが高い ピュアソフトウェアでの提供でコストを抑えられる
※モジュールソリューションは、カメラを有していないメーカーには、
カメラごと調達できるメリットがあります。
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技術/製品 OVERVIEW
車載・ドライブレコーダー向け画像認識ソフトウェアソリューション
精度と実装性を兼ね備えたアルゴリズム
画像認識ソフトウェア技術
ディープラーニング(DL) 非ディープラーニング 画像処理
＋ 車載用ソフトウェア特有のノウハウ
＋ LSIへの実装技術
安全、安心、効率化に貢献する多様なソフトウェアラインナップ
モビリティ検知認識 顔検知認識 HMI*検知認識
*ヒューマンマシンインターフェイス
歩行者検出 二輪車検出 顔特徴点検知
縁石検出 標識認識 顔検知 顔向き推定
ジェスチャー 全身姿勢推定
信号認識 車線検出 認識
顔認証 視線推定
四輪車検出 横断歩道検出
顔属性推定 危険動作認識
フリースペース検出 （マスク、眼鏡、性別、年齢、表情） （喫煙、ドリンク、電話）
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技術/製品 ADAS（先進運転支援システム）
『汎用LSIで動く』軽量ADASソフト
歩行者、車両、バイク、標識、車線などを高精度に検出
歩行者衝突警報 (PCW) 車線逸脱警報 (LDW)
• 歩行者、自転車の検知 • 車線と車両間の位置を検出
• 歩行者衝突警報 • 車線逸脱、ふらつき警報
前方車衝突警報 (FCW) 標識検知（TSD）
• 前方車両の検知
• 標識検出を利用した
• 前方車衝突警報
交通違反の検知
• 衝突被害軽減ブレーキ
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技術/製品 DMS（ドライバーモニタリングシステム）
『汎用LSIで動く』ディープラーニング
車内カメラによってドライバーの運転状態を監視し、危険運転・事故防止を
目的としたシステム
特別なハードウェアを必要とせず、汎用CPUで実現可能
顔認証 危険運転検出
• ドライバーを識別し、 • 運転中の電話、飲食、
シート位置を自動調整 喫煙を検出
よそ見運転 居眠り運転検出
• 顔の向き等から • 目の状態、顔の角度、
運転中のよそ見を検出 あくび頻度等から
居眠り状態を検出
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受託開発及びライセンス事業の内容
3 1
開発投資
量産開始 → ライセンス収入 独自アルゴリズムの進化
搭載数量に応じて、 車載ソフトウェアに
ライセンスロイヤリティを受領 特化した研究開発活動
組込開発 営業活動
2
量産案件獲得 → 受託開発収入
顧客の車載カメラやドライブレコーダー向けにカスタマイズ/実装
売上高 ＝ 受託開発収入 ＋ 量産台数 × ライセンス単価
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競争力を支えるエンジニア/開発体制
開発人員 29名
画像認識AIに特化
アルゴリズム開発グループ 組み込み開発グループ 学習グループ
検出精度と処理速度を両立させた独自ディー 顧客の量産案件に対して、自社アルゴリズムを 顧客案件の映像データをもとに学習作業を行い、
プラーニングアルゴリズムを開発 用いた最適なソフトウェアを実装 案件に最適なモデルデータを作成
優秀な人材 豊富な経験 独自の自動化ツール
海外トップ大学出身 ソニーなどメーカ出身者 効率的な学習作業
国籍 年齢 大学（海外） 大学（日本）
筑波大学大学院 システム情報工学研究科 知能機能 システム
中国 31 中国浙江大学
専攻
ベトナム 24 Hanoi University of Science and Technology (HUST) 会津大学大学院コンピューターサイエンス、エンジニアリング専攻
ベトナム 33 Hanoi University of Science and Technology (HUST) 慶応義塾大学大学院システムデザイン＆マネジメント専攻
タイ 30 Chulalongkorn University 東京工業大学大学院コンピューターサイエンス専攻
中国 子会社
北京飞澈科技有限公司
最先端のアルゴリズムを研究開発
アルゴリズム開発研究者
学習作業者 Copyright 2020 Ficha Inc. All rights reserved. 14
業績推移
売上高 営業利益 当期純利益
312
282
210
84 78
52 52
43
△3 △8
△ 17
△ 28
2017/6期 2018/6期 2019/6期 2020/6期 （3Q）
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１．会社概要
２．特徴・強み
３．市場動向
４．成長戦略
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当社の強み
車載カメラやドラレコ向けに歩行者、車両、標識などを
1 画像認識ソフトウェアに特化 検出するソフトに注力。
豊富なノウハウを蓄積し、更なる進化へ。
車載カメラやドラレコの非力なLSIで動作可能な非ディープ
非ディープラーニング～ディープラーニング
2 ラーニングからディープラーニングあるいはそれらを組み合わ
エッジAIラインナップ せたハイブリッドまでのラインナップ
当社の画像認識ソフトウェアは、その実装性能を評価され、
3 車載、ドラレコへの量産実績多数 車載カメラやドライブレコーダーに採用され、量産化されて
います。
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① 画像認識ソフトウェアに特化
◼ 画像認識AIに特化した高い専門性と量産機器に実装可能なソフトウェアラインナップが強み
コンピュータビジョン
画像認識に深い専門性
ディープラーニング(DL) 非ディープラーニング 画像処理
• 精度が高く、機能も多様 • 非力なLSIに実装可能 • 画質調整
• CPUのみでの動作可能 • カメラアプリ
• 前処理等
車載向けベンチマークテスト 車載向けベンチマークテスト
非DL
歩行者検知 1位 歩行者検知 1位
2020年4月時点 2016年6月時点
組込ソフトウェア（エッジAI）
組込実装性に優れたソフト
車載用ADASカメラ、ドラレコ
量産製品への採用実績複数
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② エッジAIラインナップ
用途、環境に対応したソフトウェア ラインナップ
軽量 高性能
非ディープラーニン ハイブリッド フル ディープ フル ディープ
グ （非DL＋DL） ラーニング lite ラーニング
ハード
CPU GPU
ウェア DL-ACCELERATOR
物体検知 四輪車・二輪車歩行者・動物信号・標識
物体検知
＋その他の障害物
車線検知
認識機能 ー ドライバーモニタリング
特徴点・顔向き・目線・居眠り・危険動作・年齢・性別・顔認証
ー ー フリースペース検知
セマンティック
ー ー ー
セグメンテーション
• ドラレコ運転支援機能 • ドラレコ運転支援機能 • ドラレコ運転支援機能 • 自動駐車支援
• 衝突被害軽減ブレーキ • 衝突被害軽減ブレーキ • 衝突被害軽減ブレーキ • 自動運転
応用例 • ドライバーモニタリング • ドライバーモニタリング
• 自動駐車支援
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③ 車載、ドラレコへの量産実績多数
◼ 日本ユニシス（株）の無事故プログラムサービスに使用されるドライブレコーダに
信号無視、一時停止不停止、速度違反検出のソフトウェアを搭載し、2019年2月からサービス開始
◼ 歩行者、車両検出および、DMSソフトウェアが海外Tier 1 の自動車メーカーに搭載
●国内Tier1 ドラレコ用ADAS
●日本ユニシス 無事故プログラム
●海外Tier1 車載カメラ用DMS
●海外Tier1 車載カメラ用ADAS
●国内Tier1 ドラレコ用ADAS
●国内Tier1 ドラレコ用DMS
2018年 2019年 2020年
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顧客へのサービス提供事例
日本ユニシス（株）
無事故プログラムへのソフトウェア提供
フィーチャが開発した
画像認識ソフトウェアを採用
日経産業新聞 2019年1月16日
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１．会社概要
２．特徴・強み
３．市場動向
４．成長戦略
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市場とビジネスポテンシャル -画像認識市場-
ディープラーニング（深層学習）を活用した画像認識の市場規模
労働人口不足、働き方改革、インフラの老朽化など
社会問題の解決策として導入が加速
2018～2023年度まで、年平均成長率 95.1％増
2023年度には 1,500億円市場
出典：ミック経済研究所
「AI（ディープラーニング）活用の画像認識ソリューション市場の現状と展望 2019年度版」
2019年10月4日プレスリリース
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市場とビジネスポテンシャル -車載用画像認識市場-
◼ 高齢者ドライバーによる自動車事故の増加等に伴い先進運転支援システム（ADAS）に注目
日本の車載用画像認識ソフトウェア市場推移
ADASや自動運転には、歩行者や信号、標識等を認
識する画像認識ソフトウェアが必要不可欠。
今後、ドライバー監視（DMS）も含め、
急速に拡大することが見込まれています
出典：矢野経済研究所
「ADAS/自動運転用センサ世界市場に関する調査（2018年）」
2018年6月29日発売 を元に当社推計
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自動運転（市場動向）
◼ 後方検知、側方検知は非常に重要な技術としてニーズが更に高まる
◼ 自動運転時代へ向かい、運転手監視も重要なアイテム
実用化 計画
完全自動走行（レベル4）への過渡期
完全自動走行 加速・操舵・制動全てをドライバー以外が行い 自
レベル4
システム ドライバーが全く関与しない状態 動
運
2020年目途 転
加速・操舵・制動全てをシステムが行う状態 レ
レベル3
準自動走行 但し、システムが要請した時はドライバーが対応 ベ
ル
システム 加速・操舵・制動のうち複数の操作を
2020年まで は
レベル2 道
同時にシステムが行う状態 路
環
境
安全運転支援 に
レベル1
システム 応
じ
て
運転支援なし 変
化
静的情報
動的情報 （高度化）
管制
いずれのレベルにおいても、ドライバーはいつでもシステムの制御に介入することができることが前提。準自動走行システム（レベル3）及び
完全自動走行システム（レベル4）については、民間企業による市場化が可能となるよう、政府が目指すべき努力目標の時期として設定。
出典：戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）自動走行システム研究開発計画（内閣府）より引用
http://www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku/6_jidousoukou.pdf
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ドライブレコーダー
◼ あおり運転等、他車の危険運転からの防衛意識から出荷台数が大きく伸びる
ドライブレコーダー出荷台数
1,400,000
1,200,000
1,000,000 • 従来の前方映像の記録だけでなく、
リアカメラや360度カメラなどのニーズも拡大
800,000
• ドライブレコーダー付き自動車保険の登場や
600,000 法人向けのドライブレコーダーを使用したサー
ビスも注目
400,000
200,000
0
10月～12月
7月～9月
10月～12月
7月～9月
10月～12月
4月～6月
7月～9月
1月～3月
4月～6月
1月～3月
4月～6月
1月～3月
4月～6月
7月～9月
2016年 2017年 2018年 2019年
出典：一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）及び一般社団法人ドライブレコーダー協議会（JDRC）
http://www.jdrc.gr.jp/report.php
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１．会社概要
２．特徴・強み
３．市場動向
４．成長戦略
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成長戦略ハイライト
車載ソフトウェア事業の更なる拡充
1 今後もニーズが拡大されることが予想される車載用画像認識ソフトウェア市場において、引き続き画像
認識ソフトウェアの開発及び販売を進めることにより、事業の拡大と高い成長性を継続する方針です。
ディープラーニング技術の開発加速
2 今後、一層の高性能化が期待される画像認識分野において、ディープラーニングは必要不可欠な技術
となります。当社ではディープラーニング技術の研究開発を促進し、新規案件の獲得に努めます。
インフラ・ホーム・ヘルステック等、他市場への展開
3 今後、インフラや家電等の様々な市場において、画像認識技術が一層普及してくるものと考えられます。
そこで当社としましても、他の分野にも積極的に進出し、事業の拡大を図っていく方針です。
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１．車載ソフトウェア事業の更なる拡充
◼ 今後も拡大する車載用画像認識ソフトウェア市場において、
引き続き開発/販売を進め、事業の拡大と高い成長性を継続
国内車載市場の積極開拓
現事業の
海外展開
更なる成長
製品ラインナップの拡充
弊社の強み 時代の流れ
• 画像認識技術に特化した企業 • 自動運転時代へ
• 実装性能に優れた画像認識ソフトウェア • 安全意識の高まり
• 車載量産実績複数 • スマートシティ化
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２．ディープラーニング技術の開発加速 ①
実用性を重視した研究開発
• 検知・認識・セグメンテーション技術の更なる進化
• 車載・インフラ・ヘルス向け応用技術ソリューション
• ディープラーニング開発の自動化
大規模自社データベースの構築
自社で車載画像を大量収集
• 歩行者・車両・ナンバー・車線・標識・信号などをタグ付け
• 認識しにくいシーン、レアケースなども継続的に収集
少ない顧客データで高性能なディープラーニングモデルを開発可能に
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２．ディープラーニング技術の開発加速 ②
コア技術×ノウハウ×AutoDL による案件開発の自動化
ADAS・DMSの多数案件で蓄積したコア認識技術、ノウハウ
＋
独自のAutoDL技術（自動化開発プラットフォーム構築）
• 案件開発プロセス（アノテーション⇒モデル設計⇒学習⇒検証）
を自動化
Auto Annotation Auto Model Search Auto Training Auto Testing
低コストかつ迅速的にマス・カスタマイゼーションを実現
（機能組み合わせ、カメラ、ハードウェアなど）
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３．インフラ・ホーム・ヘルステック等、他市場への展開
◼ 車載市場で培った技術力を、今後伸長するインフラ市場、ヘルステック市場などに積極的に進出し、事業の拡
大を図っていく方針です。
ホーム
モビリティ スマートインフラ
ヘルステック
自動運転 スマートシティ 家電制御
キー 運転支援 自動運転対応交通網 介護支援
ワード
運転手監視 ロボット共存 遠隔医療・健康管理
• ADAS（衝突警告等）
量産実績 • DMS（運転手監視）
ー ー
あり • 違反検知
• 車線検知
• ナンバープレート認識 • 交通監視 • 病理映像解析
• 電子ミラー対応 • 道路状態検知 • 家電制御（エアコン等）
技術保有
• ライト制御 • 標識・看板認識（OCR） • 感情分析
• 視線検知 • 照明制御 • 疲労検知
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製品展開イメージ
インフラ、ヘルステックのAI化時代の到来
自社技術進化に伴う、これらの分野への応用
ホームヘルステックetc
スマートインフラ
交通監視
DMS
モビリティ
ADAS（ドライブレコーダ）
ADAS（車載カメラ）
現在
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