事業計画及び成長可能性に関する事項
ブレインズテクノロジー株式会社
2021年9月
01 会社概要
02 特徴・強み
03 市場動向
04 成長戦略
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会社概要
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会社概要
ブレインズテクノロジー株式会社
社名
Brains Technology, Inc.
東京都港区高輪3-23-17
所在地
品川センタービルディング 4F
設立 2008年8月8日
資本金 586,156千円
従業員数 45名（2021年7月末）
エンタープライズAIソフトウェア事業
事業内容 - データ検索製品の開発・提供
- データ分析製品の開発・提供
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Mission・Vision
企業活動の継続性と生産性の劇的な向上に貢献する
先端技術を活用した実用的なサービスを創り続けています。
明るい未来を創造する技術集団として
先端技術の恩恵を、いち早く・より多くのお客様に提供するために、
製品・サービスとして出荷することにこだわります。
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経営体制（取締役）
豊富なエンジニア経験を活かし先端技術の実用化を実現する取締役と、グローバル企業での経営経験
をもつ社外取締役で事業を牽引
代表取締役 濱中佐和子（戸籍名：齋藤佐和子） 取締役（COO） 林琢磨
東京大学大学院農学生命科学研究科修士課程修了。フューチャーアーキテ 東京工業大学工学部卒業。フューチャーアーキテクト(株)で数々の大
クト(株)のR＆D部門でミドルウェアの開発に従事後、新事業部を立ち上げ 規模システムの構築・運用に携わり、フルスタックエンジニア、アー
部門運営から案件支援まで幅広く実務をこなす。2008年に当社を設立。 キテクトとして活躍。2015年に当社入社、データ分析事業の執行役員
を経て2017年より現職。
取締役（CTO) 中澤宣貴 取締役（CPO） 榎並利晃
東京工業大学大学院土木工学専攻修士課程修了。フューチャーアーキテ 武蔵工業大学卒業。日本電信電話(株)、ソニー(株)で幅広いシステムの
クト(株)のR&D部門でミドルウェアの開発に従事。2009年に当社入社。 開発・運用を経験後、アマゾンウェブサービスジャパン(株) でIoT・
2013年より研究開発部門の統括責任者として、検索エンジン、データ分 AI分野における事業開発やアライアンスを推進。2019年に当社入社。
事業開発やアライアンスの領域で、事業拡大を担う。
析基盤等の製品群を輩出。
取締役（CFO） 河田哲 社外取締役 日置健二
神戸大学経営学部卒業。日本電信電話(株)にてシステム設計、R&Dを担 トーメン（現豊田通商）でキャリアをスタート後、米国大学院で修士
当後、フューチャーアーキテクト(株)でシステム設計、IT評価分析に従 終了（経営学、情報工学）。コンサルティングファーム、投資ファン
事。2010年に当社入社、財務・マーケティング担当の執行役員を経て ド、IPSoft Japan(株)代表取締役社長、Coltテクノロジーサービス(株)
2017年より現職。 代表取締役社長兼アジア代表を経て、同社最高顧問。2020年よりブレ
インズテクノロジーの社外取締役に就任。
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経営体制（監査役）
上場企業の監査経験と高い専門知識を有するチームによるガバナンス体制
*
社外常勤監査役 鈴木誠二郎 社外監査役 前田昌太朗(公認会計士) 社外監査役 小泉由美子(弁護士)
京都大学法学部卒業、1971年三井銀行（現三井住友銀 有限責任監査法人トーマツにて、会計監査、IPO支援、 弁護士として冬木健太郎法律事務所にて勤務した後、
行）入行、国立支店長、次期システム開発室長、個人統 スタートアップ・ベンチャー支援業務に従事。トーマツ GVA法律事務所に入所。学生時代にITベンチャー企業
括部長歴任後、さくら情報システム(株)、室町不動産 ベンチャーサポート(株)、(株)アグリメディアを経て、 に参画して法務部門を担当した経験を持ち、分野にとら
(株)各代表取締役専務、ビリングシステム(株)常勤監査 前田昌太朗公認会計事務所を設立。2019年当社社外監 われず、様々な側面と視点から企業の躍進と理念実現を
役を経て、2017年当社社外監査役に就任。 査役に就任。 サポート。2019年監査役に就任。
*弁護士職務上の氏名：本間由美子
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沿革
沿革 異常検知モデル自動構築に関する特許取得
事業転換 Neuron Smart (特許第6315528号)
Repository
ITコンサルティング事業から 類似画像検索機能 Neuron ES
エンタープライズAIソフトウェア Impulseリアルタイム Notes/SPO/BOX
事業へ 予測・分析機能 連携機能
Impulse 要因分析モジュール Impulse V2
リリース に新機能 リリース
Neuron ES
(Impulse Cloud)
リリース
設立
2008 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Interop Tokyo Best of Show Award 受賞 予兆検知ソリューション市場
ITトレンド年間ランキング1位（以降4年連続） 解析サービス部門トップシェ
ア(以降3年連続) *2
出典情報 *1Gartner, 2018 Cool Vendors in Performance Analysis,
AIOps Focus, Padraig Byrne et al., 4 May 2018 APN Competency Partner of the Year -
Industrial Software-受賞（日本初）
評価 APN Industrial Software Competency Partner認定（日本初）
デロイト 2020年アジア太平洋地域テクノロジーFast 500 受賞（383位）
2020年日本テクノロジーFast 50受賞（22位）
ITトレンド「Good product」受賞
*1 GARTNER COOL VENDORのバッジは、Gartner Inc.または関連会社の商標およびサービスマークであり、同社の許可に基づいて使用しています。All rights reserved.ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーの
みを選択するようテクノロジーユーザーに助言するものではありません。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナーのリサーチ＆アドバイザリの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。ガートナーは、商品性または特定目的への適合性の保証を含む、本リサーチに関する一切の責任を、明示または黙示を問わず負うものではありません。
*2 出展：デロイト トーマツ ミック経済研究所「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2021年度版(2021年6月)」 https://mic-r.co.jp/mr/02080/、「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2020年度版(2020年3月)」https://mic-r.co.jp/mr/01810/、「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2019年度版(2019年2月)」https://mic-
r.co.jp/mr/01540/
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国内外からの技術評価（海外）
● 出典情報 Gartner, 2018 Cool Vendors in Performance Analysis, AIOps
Focus, Padraig Byrne et al., 4 May 2018 *
● 国内初「AWS 産業用ソフトウェアコンピテンシーパートナー」に認定
AWSコンピテンシープログラムはAWSに関する技術的な専門知識・カスタマーサクセスを実証された
AWS パートナーネットワーク（APN）のアドバンスト・プレミアパートナーに提供されるプログラム。
「Impulse」の製造業分野での専門技術や市場優位性、顧客成功事例が評価され、産業用ソフトウェアの
分野では日本で当社のみが認定。（2021年4月現在）
● デロイト 2020年アジア太平洋地域テクノロジーFast 500 383位
企業の成長性を知るベンチマークとして世界各国で展開されている成長企業の顕彰プログラム。テクノロジ
ー・メディア・通信業界の企業を対象とし、過去3決算期の売上高に基づく成長率のランキングに基づいて
選出（「日本テクノロジーFast 50」では22位を受賞）。
*GARTNER COOL VENDORのバッジは、Gartner Inc.または関連会社の商標およびサービスマークであり、同社の許可に基づいて使用しています。All rights reserved.ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーの
みを選択するようテクノロジーユーザーに助言するものではありません。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナーのリサーチ＆アドバイザリの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。ガートナーは、商品性または特定目的への適合性の保証を含む、本リサーチに関する一切の責任を、明示または黙示を問わず負うものではありません。
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国内外からの技術評価（国内）
*
● 予兆検知ソリューション市場の解析サービス市場で3年連続シェアNo.1獲得
デロイト トーマツ ミック経済研究所が発表した「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望」（2019
年〜2021年度版）において、 Impulseが3年連続トップシェアを獲得。
● ITトレンド年間ランキング4年連続1位
株式会社イノベーションが運営する法人向けのIT製品比較・検討サイト「ITトレンド」（1,000万人以上が
利用する、国内最大利用経験率No.1サイト）のエンタープライズサーチ部門において、資料請求数4年連続1
位を受賞。製品としての知名度は着実に向上中。
● 「Amazon Partner Network Competency Partner of the Year -Industrial
Software-」を受賞
1年を通じて、特に顕著な功績を残したAPNパートナーを表彰する制度。製造業のお客様において品質要因分
析や外観検査、生産工程の異常検知など数多くの商談を獲得、Industrial IoT領域でのビジネス功績が認めら
れた。
* 出展：デロイト トーマツ ミック経済研究所「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2021年度版(2021年6月)」 https://mic-r.co.jp/mr/02080/ 、「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2020年度版(2020年3月)」https://mic-r.co.jp/mr/01810/、「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望 2019年度版
(2019年2月)」https://mic-r.co.jp/mr/01540/
予兆検知ソリューション市場とは、AIによる予兆検知の手法を用いたソリューションを対象とした市場であり、その中の解析サービス市場とは、クラウドで提供される機械学習エンジンやディープラーニングエンジンを使った予測モデルの作成、さらにその予測モデルを使ったサービス市場を指している。
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エンタープライズAIソフトウェア
企業がデジタル変革を加速するための「AI」を実装するソフトウェア
企業が機械学習やAIを内部に組み込み日常業務に実装し「データ活動の機動性を獲得」することが重要と捉える
機械学習
制御・
画像認識
自律化
ロボ パターン
ティクス 認識
ブレインズテクノロジー株式会社
エッジ クラウド
コンピュー コンピュー
ティング ティング
IoT
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提供しているソフトウェア
開発スピードと価格競争力を支える
AIフレームワークと基盤技術で創り続けるソフトウェア
異常検知/ シミュレー エンタープライズ ファイルサーバ
Enterprise AI Apps 不良品検出
要因分析 外観検査
ション サーチ 分析
(ソフトウェア)
*
Enterprise AI FW Brains ML Framework
(AIフレームワーク)
*データ分析プロセスで必要となる機能を特許技術とともに抽象化した形で利用できるフレームワーク
**
Enterprise AI Core Brains Core Layer
(基盤技術)
**クラウドやオンプレ上でAI機能を展開するための抽象化レイヤ。データ管理、ユーザ管理、バッチ処理、クラスタなどの基盤機能を提供
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Impulse - 異常検知ソリューション
「いつもと違う」を検知する、オールインワンのAIプラットフォーム
センサーや動画像など企業内に散在する膨大なデータを活用できるようにすべく、収集・加工から
モデル構築・運用までのAI分析の一連のプロセスをサポートするプラットフォームを提供
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Impulse - 導入事例
株式会社アイシン JFEエンジニアリング株式会社
生産ラインの状態監視 プラント操業向けデータ解析基盤
– 生産設備から出力される膨大なデータを活用した状態監視基盤を – AI・ビッグデータを活用した、運転障害の未然防止やトラブル
構築。 時のプラント操業支援に向けてデータ分析基盤を構築。
– オートモデリング機能によりわずか1週間でモデルを構築し、運 – 3日前に異常予兆を検知し、また要因分析で示された“検知され
用開始から2週間ほどで “いつもと違う” 状態を検出。生産ライ た理由“が実際の運転知識と一致した。
ンの長期停止リスクを回避することに成功。
– 今後もAWSにデータを蓄積しながらプラント展開を進めていく。
– 2年以上の本番運用実績と、他ラインへの展開、定着化を達成。
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Neuron ES - エンタープライズサーチ
「探す」をもっと身近に、簡単にする、企業内検索エンジン
「探す」業務の効率化
＜ホワイトカラーの生産性向上支援＞
ファイルサーバ イントラサイト
box
notes DB
製造業 建設業 情報通信業
SharePointOnline
企業内のファイルサーバやポータル、オンラインストレージなどに保存されている文書やデータ
を横断的に一括検索。自然言語処理やリコメンド機能により精度の高い検索を実現
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Neuron ES - 導入事例
清水建設株式会社 カシオ計算機株式会社
全社横断検索プラットフォーム 全社共通エンジン
– 全社の改善活動の一環として、業務の見直し・効率化活動を行っ – 掲載するコンテンツ数の急速な増加により、検索精度が低下。
ていく中で、検索時間の効率化に取り組むことに。 情報に辿り着くのが困難な状況の改善に向けて導入。
– 既存の検索エンジンと比較して2倍近く検索されるように。検索 – 既存の検索エンジンの性能や検索品質を大幅に改善。検索精度
スピードは以前と比較して倍以上の速さで、1,300万件あるDB は200%向上（カシオ計算機様検証結果より引用）。
も1秒以内で検索。
– 数万ページに及ぶポータルサイト、社内公開サイト、ファイル
– イントラネットやファイルサーバに加えて、支店のファイルも検 サーバの検索を全てNeuronESで実現。
索し、全社の検索基盤として機能。
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ビジネスモデル
サーバー事業者
サーバー利用料 一部サーバーサービスの提供 サーバー利用料 一部サーバーサービスの提供
製品・サービス提供
ユーザー
企業
ソフトウェア・サービス利用料
製品・サービス提供 製品・サービス提供
ソフトウェア・ ソフトウェア・
サービス利用料 サービス利用料
パートナー
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業績推移 - 急成長期を実現
主な成長性・収益性の指標として、売上成長率及び営業利益率を重視
売上高 営業利益
単位：百万円
単位：百万円
1,162 30%
233
250
CAGR* 854
200
41% 20% 158
20.1%
■
631 18.5% 150
432 11.0% 100
10%
282
236
3.8% 69 50
0%
16
0
17/7期 18/7期 19/7期 20/7期 21/7期 22/7期(予) 17/7期 18/7期 19/7期 20/7期 21/7期 22/7期(予)
売上前年比 35.3％ 営業利益率 18.5％
20/7期→21/7期 21/7期
*19/7期から21/7期の年平均成長率
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導入プロセスと売上構成
利用範囲の拡大や工場・拠点展開によりライセンスが増加
カスタマーサクセス
ライセンスグレードアップ（従量）、
バージョンアップ（新機能・オプション提案）、クロスセル
ソフトウェア売上
ライセンス 運用
量 × 単価
ライセンス
従量単価
（ユーザ数、データ量、
エッジ台数） （サブスクリプション、
買取型＋保守）
導入
売上高 導入費用
＋ 構築、カスタマイズ
導入費用 評価
導入費用
（PoC・構築・カスタマイズなど） PoC、トレーニング
提案
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ソフトウェアでの解決を高めて事業成長を加速
人に依存せずに事業スケールが可能
ストック（固定）売上、ライセンス販売数も着実に伸長
売上構成 （単位：百万円） ライセンス販売数
80% 800
ソフトウェア
65% 68 CAGR*3
売上比率*1
60%
57%
59%
600 65% 37%
50% 50% 41
40% 290 400 34
ストック
237
156 売上比率*2
183
31%
25
20% 200
116 128
19
215 262 74
93
130 44
0%
49 0
17/7期 18/7期 19/7期 20/7期 21/7期 17/7期 18/7期 19/7期 20/7期 21/7期
ストックライセンス数累計 新規買取ライセンス数
ソフトウエア売上（ストック） ソフトウエア売上（買取） *1 ソフトウェア売上：買取ライセンス＋ストック売上
*2 ストック売上：利用料＋保守ライセンス売上
導入売上 ソフトウエア売上比率（左軸）
*3 19/7期から21/7期のライセンス販売数の年平均成長率
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ユーザー企業数と販売経路
直販を主体に182社の顧客基盤を構築
ユーザー企業数
182
販売経路別
42社（23%） 売上構成比率イメージ
147 カスタマーサクセス成功
＊ （21/7期）
145ライセンス展開済
112
1社あたり、平均3.4本
74 のライセンスを購入
販売代理店
56 経由
直販
17/7期 18/7期 19/7期 20/7期 21/7期
*追加ライセンスの購入
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特徴・強み
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当社の強み
１ 差別化を支える技術
2 現場に求められる製品
3 変動に強い顧客基盤
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１．「頭脳」を作成する特許
データサイエンティストに限らず、誰でもAI技術を活用するための
オートモデリングの機能を開発し特許を取得
＜機械学習モデルの設計・構築プロセス＞
データ整理 ：教師データの準備、収集
特許第6315528号
方策決定 ：機械学習のアルゴリズムを選ぶ
特徴量決定 ：必要なデータの選別、整理
チューニング ：パラメータのチューニング
モデル運用 ：推論と最適なモデルの選別
（特許第6315528号：異常検知モデルの自動構築に関する特許）
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１．明るい未来を創造するエンジニアリング集団
*
全社のおよそ7割（34名）がエンジニア
研究開発や製品開発に携わる陣営は、海外の大学も含む専門性の高い
優秀なメンバーで構成されています。
未来ラボ ・新製品・新機能の開発、技術調査・研究開発（21名）
製品開発部 ・製品のエンハンス、製品の導入・保守（13名）
*2021年7月31日現在
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１．プロダクト思考プロセスとクイックリリース
顧客価値に直結するプロダクト思考で3ヶ月サイクルで製品化
顧客ニーズと最先端の技術をいち早く市場に提供しています。
開発
計画
実装
プロト
タイプ
3ヶ月
R&D
判定＆
リリース （プレス＆
PFR
（Product Feature 新サービス・新機能 マーケティング）
Requests)
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２．お客様自身でのAIの導入・活用を目指して
モデルの再利用
Step2
Step1 Step3
自社
実現性 モデル
システムへ
検証 運用
組込
高度な分析技術が不要 AI技術の導入を簡単に お客様自身での運用を実現
● オートモデリング機能で、現場での高 ● センサー、機器、動画等多様なデー ● 当社実績に基づいた、学習モデルの
度な分析を支援 タに対応。一連の操作は設定で可能 チューニングリコメンド
● アルゴリズムによる判断の見える化に ● 拡張性の高いコンポーネントモデル ● 分析ノウハウの共有により、自社の
より、お客様自身がAI技術を理解して や公開されたAPI/SDKで、最短で1 学習モデルを資産として再利用
利用 ヶ月半で自社システムに組込可能
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２．AI分析の一連のプロセスをサポート
お客様自身によるAI活用を実現
モデル運用や展開のしやすさが強み
高
データ収集 データ整理 モデル作成 モデル運用 範囲拡大
A社 (AIシステムインテグレーター)
導
入
コ B社 C社 D社
ス (ハードウェア (ソフトウェア (分析支援)
ト メーカー) メーカー)
先端OSS技術の採用やシステムインテグレーションの最小化によりコストを圧縮
E社（AIパッケージ製品）
低
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２．利便性の追求
誰でも、どこでも、簡単に使える製品
＊
一般社員の3割の時間を費やす「検索」だからこそ徹底的に利便性を追求
誰でも どこでも 簡単に
● 特別な研修を受けなくても、迷わず ● オンラインストレージ(BOXや ● サムネイル表示により文書を直感
利用できるシンプルな画面 SharePoint Online)が検索可能 的に理解
● 検索履歴によるキーワードリコメン ● モバイル端末での利用 ● 利用者4万人でも素早く検索
ドで検索サポート
公開事例数
35社
＊Return on Information: Improving your ROI with Google Enterprise Search ref. google white paper
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３．ユーザー企業の傾向
製造業、情報通信業、建設業を中心に業界をリードする大手企業が製品を採用
顧客規模別売上比率
業種別売上比率
（21/7期）
20/7期 45.6% 25.6% 13.0%
47.1%
約75%
21/7期 50.6% 21.3% 13.4%
45.6%
顧客売上規模
●1兆以上
製造業 情報通信業 建設業 ■その他 ●5,000億以上1兆未満
●1,000億以上5,000億未満
●1,000億未満
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市場環境（弊社認識）
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加速する企業のAIシステム活用
国内AIシステム市場は2020年の1,579億円から、2025年には3倍以上の4,909億円へと
急拡大する見込み。今後企業がさらにAIを活用し、企業内外のビジネスと付随するプロセ
ス変革、業務の自動化が進むと予測されている
出典：IDC Japanプレスリリース「国内AIシステム市場予測を発表」（2021年6月2日）
上図：国内AIシステム市場 支出額予測（2020年〜2025年）
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当社の製品開発とAIシステム市場の見通し
2025年
4,909
作業解析 需要予測 最適化
億円
品質検査
外観検査
要因分析
2021年
予知保全
劣化診断 2,119 億円
2020年 検索・探索 ナレッジマ インサイト
システム ネジメント エンジン
1,579億円
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出典：IDC Japanプレスリリース「国内AIシステム市場予測を発表」（2021年6月2日）を元に当社で作成
AIシステム導入を加速させる社会環境
ICTを活用した 日本政府の
生産年齢人口の減少
テレワーカーの増加 AI関連予算
-1,618 [2010年→2040年]
万人 2 倍
[2019年→2020年]
+147
[2019年→2020年]
億円
出典：総務省 出典：国土交通省 出典：2020年2月2日産経新聞
「情報通信白書平成30年版」 「令和２年度テレワーク人口実態調査結果」 「AI関連予算に3900億円
政府、国家戦略で成長後押し」
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市場の成長性・将来性
当社の所属する市場 2020年 2024年
世界AI市場(*1) 5兆円 2.2倍 11兆円
2020年 2024年
国内AI
1,579億円 4,909億円
システム市場(*2) 3.1倍
*1 出典：IDC Japanプレスリリース「人工知能に対する世界全体の支出額は4年間で2倍に増加し、2024
年には1,100億ドルに達する見通し」（2020年10月1日）、為替レートにつき、JPY/USD=108円で計算
*2 出典：IDC Japanプレスリリース「国内AIシステム市場予測を発表」（2021年6月2日）
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成長戦略
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成長戦略・事業成長イメージ
上場に伴う公募増資資金を事業拡大に向けた各施策に充当して、更なる成長を実現
次なる成長ドライバーの創出 成長戦略３
【R&D】
特定業界にフォーカスした 成長戦略２
アライアンス 【アライアンス
＆マーケティング】
売上の拡大
適用業種の拡大 成長戦略１
【サービス拡充】
適用業務の拡大 成長戦略１
【機能拡充】
実績を活かした
既存製品・サービスの着実な成長
現在
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成長戦略：キャズムを意識した事業拡大アプローチ
動きの激しいAI市場を牽引するため、キャズムを意識したプロダクト展開を計画
キャズム
成長戦略３ 成長戦略１ 成長戦略２
アライアンス＆
R&D(研究開発) 機能・サービス拡充
マーケティング
イノベーター アーリー アーリー レイト
ラガード
アダプター マジョリティ マジョリティ
初期市場 メインストリーム
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成長戦略１．適用領域の拡充
機能の拡充で高度化と差別化をはかり、サービスの拡充で導入を加速することで、適用業種・業務の
拡大を目指していく
適用業務の拡大（例：製造業）
機能の拡充
解析（CAE） （差別化）
業
務 検査（CAT） ● ユーザビリティ
領 ● データ拡張
域 試作・加工（CAM） ● 転移学習
設計（CAD）
製造業 輸送機器 機械 食品・飲料 電気機器
産
業 サービスの拡充
・ （導入の加速）
建設業 総合建設 設備工事 ・・・
業 ● R&D支援
種 情報 ● 導入支援
情報通信業 通信 ・・・ ● 導入後支援
サービス ＜凡例＞
稼働実績：多
適用業種の拡大 稼働実績：少
実証実験
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成長戦略１．プロフェッショナルサービスの拡充
製品力で差別化をはかる一方で、サービスのバリエーションを増やすことで、お客様への導入の加速
と強いエンゲージメントをはかっていく
提供予定 提供中
※22/7期より
AI習熟度 プロフェッショナルサービスメニュー
IoT・AI等のシステム・サービスの R&D支援 導入支援 導入後支援
導入企業・導入予定企業は約2割 高
技術開発 MLOps
DXコンサルティング
支援 支援
事前 データ分析
プロトタイ 構築 分析支援
データ診断 支援
ピング支援
モニタ
評価利用サポート
リング
総務省｜令和2年版 情報通信白書
教育・研修
新型コロナ感染症の影響で、AI活用が本格化する
反面、企業のAI人材不足の課題も明確に 低
導入を加速
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成長戦略２．特定業界にフォーカスしたサービス
より売りやすくするため、業務や機能を特定したサービスを提供し、市場の獲得を目指す
アプリケーション
・ソリューション
異常検知・予兆検知 不良品検知 要因分析 外観検査 最適化
クラウド
Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform
プラットフォーム
4G、5G（キャリア網）
ネットワーク インターネット、専用線
インターネット、専用線
データ 推論アプリケーション（異常判定等）
収集・加工・連携 クラウド連携（データ連携・モデル配置）
エッジデバイス IoTゲートウェイ、産業用PC
センサーデバイス 振動（加速度）センサー、温度センサー、圧力センサー、カメラ（静止画、動画データ）、トラフィックetc
製造設備
予知保全・品質管理等の対象設備
加工設備、等
通信業向け
特定業界向け 製造業向け 建設業向け
サービスの例 サイレント
不良品検出 吊荷検知
障害検知
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成長戦略２．テクノロジーパートナーを通じた拡販
Impulseをシステム実装する上で重要となるテクノロジーアライアンスと、それに応じたシンプルパッ
ケージ化を推進することで拡販を目指す
Impulseとパートナー技術を組み合わせたシンプル
パッケージの推進
クラウド
通信
産業機器・通信機器
Impulse Ready kit
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成長戦略２．特定業界へのアライアンス取組み例
■ 竹中工務店「建設ロボットプラットフォーム」
■ 建設業務でのDXの一環として、リモートでのロボットの状態
監視や日々変動する建設現場でのロボットの自動走行を実現
■ 作業者の高齢化や労働力不足、建設現場での生産性の改善の
解決を目指す
■ NTTドコモ 製造機器一括分析ソリューション「FAAP™」
■ データの取得から活用まで、ハードウェアとその設計・構築・
保守すべてをワンストップで提供
■ 5Gやクラウドによりネットワーク遅延を減少し、リアルタイ
ムに稼働
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成長戦略３．次なる成長ドライバーの創出
事業が継続的に成長するために、人が担当する自動化が困難な業務領域に焦点を当てた研究開発を進
め、次なる製品・サービスのリリースを進めていく
定量化・自動化が進んだ品質検査 自動化しにくい・人が担当する品質検査
センサー より複雑な対象物で高精度な判定へ
静止画（カメラ）
複数センサー 動画（ビデオカメラ）、３Dセンサー
シンプルな
数量・個数・重量の検査 加工物
複雑な
性能検査 加工物
寸法、色、部品装着 動き(時間変化)の異常 人の作業解析
傷や打痕の （有無）検査
外観検査
要素技術 マルチモーダル データ拡張、転移学習
キーワード
教師なし生成モデル 2.5次元 / 3次元 動画ニューラルネット 仮想学習環境
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成長戦略３．R&Dチームの更なる強化
継続的な技術力の強化とともに、絶え間ない技術革新から生み出される先端技術をいち早く獲得・事
業化を推進。R＆Dチームが研究や実験結果をお客様に公開しながら、ニーズを探るアプローチととも
に、情報の露出を高めることで優秀な人材の採用に役立てていく
2.5次元の理解 3次元の理解 微分可能 レンダリング 動画の分類
研究開発対象例：革新的な画像処理技術
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事業等のリスク
当社事業に重要な影響を与える可能性があると認識する主要なリスクとその対応策は、以下の通りです。
主要なリスク リスクへの対応策
技術革新への対応 予想以上の急速な技術革新や代替技術・汎用的な競合 当社は、先端のオープン技術(主として機械学習技術/
商品の出現等により、当社のサービスが十分な競争力 深層学習技術・自然言語処理技術)と当社技術を組み
や付加価値を確保できない場合には、新規受注の減少 合わせることにより、また、常に市場動向を注視し技
や契約継続率の低下により当社の事業及び業績に影響 術革新への対応を講じることにより、今後も競争力の
を及ぼす可能性があります。 あるサービスを提供できるように取り組んでおります。
人材の確保及び育成 事業規模の拡大に応じた当社内における人材育成、外 社内教育等を通してエンジニアの育成に努めると共に、
部からの優秀な人材の採用等が計画どおりに進まず、 積極的に優秀なエンジニアの獲得を進めております。
必要な人材を確保することができない場合、あるいは また、従業員の働きやすさを重視した業務環境の整備
人材の社外流出等が発生した場合には、当社の事業及 等を積極的に行うことで、人材の外部流出防止にも努
び業績に影響を及ぼす可能性があります。 めております。
無形固定資産 市場や競合状況の急激な変化などにより、今後利用が 当社は、市場競争力を強化・維持するためソフトウエ
（ソフトウェア） 見込めなくなった場合や、収益性の低下により投資額 アへの投資を進めておりますが、リスク未然抑止のた
の回収が見込めなくなった場合には、除却あるいは減 め将来の収益獲得又は費用削減が確実であると認めら
損の対象となる可能性があり、当社の事業及び業績に れた開発費用のみを無形固定資産へ計上しております。
影響を及ぼす可能性があります。
上記の各リスクはいずれも、顕在化の可能性は低〜中程度、顕在化の時期は中長期と認識しております。
上記以外のリスク情報については、有価証券届出書等の「事業等のリスク」をご参照下さい。
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本資料の取り扱いについて
■ 本資料には、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの記述は、当該記述を作成し
た時点における情報に基づいて作成されたものにすぎません。さらに、こうした記述は、将来の
結果を保証するものではなく、リスクや不確実性を内包するものです。実際の結果は環境の変化
などにより、将来の見通しと大きく異なる可能性があることにご留意ください。
■ これらの将来展望に関する表明の中には、様々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。
■ また、本資料に含まれる当社以外に関する情報は、公開情報等から引用したものであり、かかる
情報の正確性、適切性等について当社は何らの検証も行っておらず、またこれを保証するもので
はありません。
■ 当資料のアップデートは今後、本決算の発表時期を目途として開示を行う予定です。
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Appendix
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Impulse - 主な利用シーン
生産現場や製造設備の高度化・省人化に向けた利用
● 生産設備の状態監視基盤として、現状の仕組みで把握できて
いない異常状態を検出
● カメラを使った検査工程で、画像データから異常を検出
製造業
プラント ● プラント設備において、操業状態の監視及び異常予兆の検知、
要因分析するデータ分析基盤
● AI/IoT 部門に集約される多様な事業データの分析基盤
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Impulse - 主な利用シーン
施工現場の高度化・省人化に向けた利用
● タワークレーンや工事用エレベーターの故障予兆検知基盤
● 施工現場で稼働するロボットの自律走行
建設業
監視業務の高度化による安心・安全に向けた利用
● ネットワーク機器の故障検知基盤（サイレント障害）
● 大量な情報からの自動的かつ迅速な事象切り分けを行う基盤
情報通信業
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Neuron ES - 主な利用シーン
働き方改革やデジタル変革をテーマに、検索時間の短縮や記憶に依存しない新たな情報の発見による社
員の生産性向上でご利用いただいています。
全社統一の 検索時間の多い部門 海外製品の検索
検索プラットフォーム （研究開発、システム開発、
メンテナンス他）
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