2021年12月期 第1四半期
決算説明資料
ニューラルポケット株式会社
2021年5月14日
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• 事業概要
• 2021年度 第1四半期 事業進捗
• 業績ハイライトと成長戦略
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当社の目指す姿
ニューラルポケットは眼をもったAIカメラを街にもたらすことで
リアル空間のデジタル化と社会課題の解決を目指しております
「AIスマートシティ革命」
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スマートシティ領域は大きな新規市場が創出されると期待されている
スマートシティ市場規模は100-200兆円 スマートシティ市場はアジアが成長源
調査会社・レポート名 世界市場規模*1 スマートシティ市場 地域別の成長率 (2019-2024)
Allied Market Research 2025年に
Smart Cities Market by Functional Area :
Global Opportunity Analysis and Industry 252兆円
Forecast, 2018 – 2025
Mordor Intelligence 2025年に
Smart Cities Market - Growth, Trends, and
Forecast (2020 - 2025) 179兆円
IMARC 2025年に
Smart Cities Market: Global Industry Trends,
Share, Size, Growth, Opportunity and 101兆円
Forecast 2020-2025 期待成長率
Markets And Markets 高成長
Smart Cities Market by Smart 2023年に
Transportation, Smart Buildings, Smart 中
Utilities, Smart Citizen Services - Global 76兆円 低成長
Forecast to 2023
Source: Mordor Intelligence
*1 米ドル/円為替レート105円として計算。
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エッジAIは従来のクラウドAIが抱える多くの課題を解決可能な技術
クラウドAI エッジAI
従来のアプローチ 当社が注力するアプローチ
AI解析前の元データ（映像など）
AI解析後のメタデータ（数値）
リアルタイムでマーケティングや
セキュリティデータとして活用
大規模サーバーでAI解析
大規模
小規模
クラウドサーバー クラウドサーバー
大量の映像やデータをネットワークで送受信 少量の処理後データのみ必要に応じて送信
IC IC
IC
IC IC ICIC
• 高コスト (通信費・維持費) • 低コスト
• 高遅延 (ネットワーク負荷) • 低遅延 プライバシー保護
• 高消費電力 • グリーン にも大きく寄与
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クラウドからエッジへのシフトは急速に進むと予想されている
エッジとクラウドのシェア予測*1*2 成長予測 (2018→2025)
2025年
175ZB
エッジ
2018年
33ZB エッジ 25% 40倍 成長
(年平均成長率69%)
クラウド
10%
クラウド
90% エッジ
クラウド 1.5倍成長
75% (年平均成長率6%)
*1 エッジのシェアについてWhat Edge Computing Means for Infrastructure and Operations Leaders, Gartner (2018年10月)調べ
*2 データ総量についてData Age 2025 Whitepaper, IDC (2018年11月)調べ
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エッジAIはカーボンニュートラルやSDGsに貢献する技術
カメラ100台当りのAI処理にかかる消費電力*1
1500W
データ通信
低消費電力
機器冷却 なシステムで、
-90% 社会のCO2
映像解析
削減に貢献
/演算
130W
クラウドAI処理 エッジAI処理
*1 カメラ100台分のAI処理（物体検知）をそれぞれクラウドおよびエッジで構成したシステムで実施した場合の電力消費の比較。当社調べ。
クラウドAI：NVIDIA V100 (112 TFLOPS、8台構成)にて4FPSにて物体検知実施、GPU利用効率20%と仮定した際に算出される理論限界の679台分のカメラを並列処理を行う想定。カメラ1台当たりの動画データ転送量は1時間当たり450MB想定。
エッジAI：NVIDIA JetsonTX2にて4FPSにて物体検知を実施し、GPU利用効率20%と仮定した際に算出される理論限界の12台分のカメラを並列処理を行う想定。カメラ1台当たりのメタデータ転送量は1時間当たり3.6MB想定。
それぞれの総消費電力をカメラ100台当たりに換算した値を比較
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当社はエッジAIにより多様なデータを解析し、社会のCO2削減やSDGsにも貢献する
渋滞緩和 衣類廃棄縮減
在宅勤務支援 服の焼却廃棄縮小への貢献や
アパレル企業の粗利率向上の
実績で受賞（SDGsへ貢献）
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当社では6つのスマートシティ関連AIサービスを独自に開発・提供
人流・防犯 駐車場・モビリティ 3D都市マップ
サイネージ広告 在宅勤務支援 ファッション解析
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• 事業概要
• 2021年度 第1四半期 事業進捗
• 業績ハイライトと成長戦略
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国内外の街づくり・スマートシティ活動の概要と進展
国内
室蘭市
都市政策及び観光分野におけるAIを
活用した街づくりで地域活性化を促進
奈良田原本町
観光施設の利用状況可視化を通じた
観光促進
新 都市中心部の
商店街の人流解析 ICTスマートシティ事業による地方創生・
地域活性化
エッジAIを活用した、街区・
モビリティ連携による 巣鴨地区 新
スマートシティ推進 大学教育の高度化に向けた産学連
携と周辺地区のデジタル化推進
大阪市うめきた2期開発
屋外環境における人流・ 公営バスにおける乗降調査の自動化・
属性・特定行動検知実証 効率化の推進
スマート・コンパクトシティの構築と街中でAIを用いた
自治体の管理する 安心・見守りシステム構築
大規模イベントホールでの 交通の可視化を通じた
混雑見える化 海外
都市再開発の加速
安城市
国交省推進の3D都市マップ上 都心オフィスタワーのスマートビル・
への街区・道路情報の可視化 スマートシティ開発
鎌倉市
街頭での混雑度・交通量可視化
による過観光・過密の解消
道の駅施設での駐車場満空把握・
車籍地分析による施設運営円滑化
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行政機関との連携
国土交通省が進める3D都市モデルプロジェクトへ参画
車両・歩行者の交通量測定
車両カウント用 歩行者カウント用
• 国土交通省が推進する
３D都市モデル Project
“PLATEAU”（プラトー）に 物体トラッキングにより地図上位置に変換
プロジェクトパートナーとして
参画
• 愛知県安城市で都市活動 Car-01 Person-02
Person-01
の可視化実施 Car-02
• 既設カメラ映像解析で、
人流・交通量データを3D
都市モデルに表現
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学術機関との連携
大正大学と産学連携協定
• 2021年4月 学校法人大正大学と
産学連携協定を締結
• 大学の教育・研究活動等における
データ利活用やデジタル化の推進
に向けた連携を開始
• キャンパス内のスマート化に加え、
大学近隣の巣鴨地域のDX化を推進
• 第三者パートナーとして「サイゼリヤ」、
「三鷹市」が参画し、連携進める
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民間企業との連携
東京流通センターへデジパークを導入
交通量検知の様子
（ グループ）
• 東京流通センターの物流センター*1に
AI駐車場・車両管制ソリューションの
「デジパーク」を導入
• カメラ画像から敷地内交通量可視化
で、効率的な施設運営を支援
*1 東京都大田区平和島にある東京流通センターの運営する物流センター
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技術開発
CG技術で学習データ収集工程とAI検知精度を最適化
(TSE: 4056) (NYSE: U)
【従来のアプローチ】 【CGを活用したアプローチ】
学習データ写真を1枚ずつ収集 1枚のCGから無数の学習データを生成
角度変換 背景変化 その他変数
画質
距離
明るさ
色
各種ノイズ
・
・
・
検知精度 飛躍的な精度向上 検知精度
80%水準*1 学習データ収集時間95%減 100%水準*1 バットを検知
した写真の例
*1 https://blogs.unity3d.com/2021/04/09/boosting-computer-vision-performance-with-synthetic-data/ にて公表されている事例参照
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技術開発
AI開発やデータ・セキュリティポリシーに準拠
AI開発における個人情報取得や 取得したデータの取扱に関する認証取得で
開発に関するガイドラインを遵守 遵守体制構築と情報管理を徹底
プライバシーマーク ISO/ISMS認証
日本工業規格（JIS） 国際標準規格
2019年3月 本年5月に
より取得 国際規格も取得
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技術開発
特許の取得状況
国内取得済 国内出願中 国際出願中
出願準備中
累計12件 累計10件 4件
2021年Q1
新規に2件取得 （2021年3月現在） （2021年3月現在）
(2021年3月現在)
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• 事業概要
• 2021年度 第1四半期 事業進捗
• 業績ハイライトと成長戦略
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2021年12月期 第1四半期 四半期別業績推移
売上高 営業利益 営業利益率
(百万円) (百万円) (%)
287
251
184 29.5% 29.7%
163 163 24.0%
126
15.5%
90 74 85 9.3%
62 16.5%
44
32 25 27
11
-21
-52
-71
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1
’19/12期 ’20/12期 ’21/12期 ’19/12期 ’20/12期 ’21/12期 ’19/12期 ’20/12期 ’21/12期
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2021年12月期 第1四半期業績の概況 前年同期比
2020年 2021年
12月期 12月期
(百万円) Q1 Q1 増減額 増減率
売上高 163 287 +124 +76.4%
営業利益 25 85 +60 +237.4%
営業利益率 15.5% 29.7%
経常利益 24 84 +59 +246.2%
経常利益率 14.9% 29.3%
当期純利益 24 83 +59 +244.8%
当期純利益率 14.9% 29.1%
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2021年12月期 第1四半期末（3月末時点） 貸借対照表
2020年 2021年
(百万円) 12月末 3月末 増減額
流動資産 1,673 1,780 +106
うち現金及び預金 1,424 1,455 +30
固定資産 247 263 +16
資産合計 1,920 2,044 +123
負債合計 714 695 △18
うち有利子負債 564 563 △1
純資産合計 1,206 1,348 +142
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当社が目指す事業成長のイメージ
事業パートナーや商社と
連携した当社サービスの
自走した拡販
（卓越した成長）
現在
上場 サービス創造と個別拡販
創業 （連続的な成長）
18年 20年 22年
1月 8月 頃
事業創造 事業モデルの深化 スケール感をもった展開
• 企業体制の構築 • サービス品質の成熟化 • 中期経営計画の公表
• 社会課題の特定 • 事業パートナーとの提携 • 事業セグメントとKPIの開示と継続的な
• サービスの創出 • 事業セグメントの定義 モニタリング
• 各事業のKPI策定
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2021年度の経営方針
フィーベースからユニットベースへ
企業や行政との個別契約による販売拡大に加え
汎用化されたサービスが自走して拡販される事業モデルを加速
【テーマ1】 【テーマ2】 【テーマ3】
共創パートナーの拡大 使いたくなるAIサービスへ AI技術へのこだわり
販売、メンテナンス・サポート、
販売、メンテナンス・サポート、 汎用的なニーズに基づく使い 業界最大水準のデータ蓄積
行政向け入札権などの必要
行政向け入札権などの必要 やすさを追求し、 高いAI を目指すとともに、CG活用
要素をパートナーシップ、また
要素をパートナーシップまた サービス品質と稼働安定性 を始めとする独自の学習
は必要に応じたM&Aを通じ
は必要に応じたM&Aを通じ の担保を通じ、1万ユニット 技術を用いた最適なAI
て拡大する
た拡大 体制を目指す ロジック開発に積極投資する
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