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ヴィジョン / 事業概要
ヴィジョン
ドローンは、空の産業革命をもたらす
事業概要
ドローンを活用したインダストリアル向け無人化・IoTプラットフォーム
ドローン クラウド AI UI
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目次
1 2019年3月期第3四半期 業績
2 成長戦略
3 参考資料
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業績ハイライト
売上は前年同期間に比べて82％成長、前年度累計と比較しても12％増加。
売上拡大に伴い、売上総利益率も改善し、営業損失等も縮小
[百万円]
2019年3月期 2018年3月期 2018年3月期
第3四半期累計 第3四半期累計 年度累計
前年同期比 前年度末比
実績 実績 実績
増減 増減
売上高 414 228 +82% 370 +12%
売上総利益 199 108 +84% 177 +12%
売上総利益率 48.1% 47.4% +0.7% 47.8% +0.2%
営業損失(▲) ▲374 ▲423 - ▲542 -
経常損失(▲) ▲215 ▲334 - ▲454 -
当期損失(▲) ▲218 ▲336 - ▲460 -
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STEP別売上高の推移
売上は第3四半期累計で前年度末を超えて大きく成長。それぞれSTEP1,2の
案件数、STEP3,4の機体販売台数も順調に推移
STEP別売上高
[百万円] STEP3,4 機体販売台数 (台)
その他
STEP3 STEP4
414 58
量産機体の販売 40 40 35
STEP1 STEP2 370
ソリューションの構築 95
62 17/3期 18/3期 19/3期 (参考)
累計 累計 第3四半期 18/3期
累計 第3四半期
90 累計
158
STEP1,2 ソリューション案件数 (件)
156
217
160 60
44 41
12
17/3期 18/3期 19/3期 (参考)
2017年3月期 2018年3月期 2019年3月期 累計 累計 第3四半期 18/3期
累計 累計 第3四半期累計 累計 第3四半期
累計
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四半期別の売上高推移
案件大型化により、売上高は第４四半期に集中する傾向が強まる
第3四半期を経過した時点で通期の受注状況も順調で予想通りの売上見込み
四半期別売上高と通期売上に対する割合
[百万円]
803(予想)
• 年度を通じて実施してい
る案件はプロジェクト完了
388 第4四半期 時点で売上高として計上
(48%)
• 大型化の増加に伴い、
サービス提供完了もしくは
370 機体納品が昨年度より売
168 上計上が第4四半期(1月
141 第3四半期
(21%) ~3月)に集中する傾向
(38%)
106 141 第2四半期 • 案件の進行、受注状況は
(29%) (18%) 順調であり通期売上予想
68 (19%) 104 を達成する見込み
第1四半期
53 (14%) (13%)
2018年3月期 2019年3月期
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売上総利益･研究開発費の推移
売上拡大に伴い、売上総利益率は増加。また、研究開発費は一定規模の投資
を継続し、売上に対しての比率は低下
売上総利益と売上総利益率 研究開発費と対売上比率
百万円 百万円
42.5% 47.8% 48.1% 231%
88% 74%
362
324 308
204
177 243
109
66
17/3期 18/3期 19/3期 18/3期 17/3期 18/3期 19/3期 18/3期
累計 累計 第3四半期 第3四半期 累計 累計 第3四半期 第3四半期
累計 累計 累計 累計
(参考) (参考)
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目次
1 2019年3月期第3四半期 業績
2 成長戦略
3 参考資料
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今年度業績予想
年間を通じたプロジェクトなど案件大型化により、売上は第４四半期に集中する
傾向。受注は計画通りで、売上高8.0億円を見込み、通期業績予想に変更なし
[百万円]
2019年3月期 2019年3月期 2018年3月期
年度累計 第3四半期累計 年度累計
前年度末比 前年同期比
予想 実績 実績
増減 増減
売上高 803 +117% 414 +82% 370
売上総利益 421 +138% 199 +84% 177
売上総利益率 52.5％ +4.7% 48.1% +0.7% 47.8%
営業損失(▲) ▲302 - ▲374 - ▲542
経常損失(▲) ▲150 - ▲215 - ▲454
当期損失(▲) ▲150 - ▲218 - ▲460
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[ハイライト] ACSLドローンによる長距離物流の実用化
18年11月に航空法審査要領改訂後、全国初の補助者無し目視外飛行 に日本
郵便が許可され、ACSLドローンにて小高・浪江郵便局間の9kmの配送を開始
国土交通省リリース(2018年10月26日) ACSLドローンが空の物流を実用化
日本郵便が、18年11月より福島県南相馬市・浪江町の
荷物配送の省人化に着手
ACSLは、航空法審査要領改訂後初となる「補助者無し
目視外飛行」に対応可能な完全自律制御ドローンを提供
結果、従来トラックで約25分掛かっていた距離を、約15分
の自動配送を実現
郵便局を飛び立つ
当社のドローン
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[ハイライト] 研究開発への継続的な投資と実績
Visual SLAM技術を軸とした自律制御・エッジ処理の高度化、飛行性能及び安
全品質を支える基盤技術向上への研究開発投資を継続
衝突回避システムの探知性能試験 (2018年12月) 社会インフラテック展でのデモフライト (2018年12月)
2018年12月にNEDO、SUBARU、日本無線、日本アビ 次世代モデルの展示や、PF1-Miniによる非GPS環境下
オニクス、三菱電機、ACSLで、無人航空機に搭載した での点検・棚卸作業のデモフライトを実施
衝突回避システムの探知性能試験を実施
ACSLは自律管理装置、レーダーの搭載を見据え、現状
において搭載が可能な超小型光波センサー（カメラ）およ
び小型軽量な処理装置を用いた衝突回避を実現する技
術を開発
NJSと共同開発している「Air Slider」のデモ飛行を石井
国土交通大臣をはじめ、多くの来場者に対して実施
当社の提供した準天頂衛星システムを搭載した小型無人機
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ドローン利活用の主な市場
高いレベルでの自律飛行を多頻度で行うことが求められる「インフラ点検」、「物
流･郵便」、「防災･災害対応」市場の展開に注力
ACSLの注力市場
インフラ点検 物流・郵便 防災・災害対応
（維持管理、保守、等）
>1兆円 >40億個（宅配） >1兆円（地方自治体）
測量 空撮 農業
>10,000（登録業者数） >10,000（飛行申請件数） >150万人（農業従事者）
出展: インフラ点検 (国土交通省;インフラメンテナンスを取り巻く状況) 物流・郵便 (国土交通省;平成２８年度 宅配便等取扱個数の調査及び集計方法)
防災・災害対応 (産経ニュース; 2017/12/22; 公共事業では防災・老朽化対応に重点) 測量 (国土交通省;建設関連業 登録業者数調査) 空撮 (国土交通省; 改正航空法の運用状況) 農業 (農林水産省;農業労働力に関する統計 )
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目次
1 2019年3月期第3四半期 業績
2 成長戦略
3 参考資料
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貸借対照表
[百万円]
2019年3月期 2018年3月期 2018年3月期
第3四半期末 第3四半期末 年度末
前年同期比 前年度末比
実績 実績 実績
増減 増減
流動資産 4,732 1,524 +210% 2,290 +107%
現金及び預金 4,460 1,346 +231% 2,068 +116%
固定資産 57 48 +19% 62 ▲8%
資産合計 4,789 1,573 +204% 2,353 +104%
流動負債 141 327 ▲57% 330 ▲57%
固定負債 0 0 - 0 -
負債合計 141 327 ▲57% 330 ▲57%
純資産 4,647 1,246 +273% 2,022 +130%
総資産 4,789 1,573 +204% 2,353 +104%
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会社概要
会 社 名 株式会社自律制御システム研究所
所 在 地 千葉市美浜区中瀬2-6-1 WBGマリブウエスト32階
設 立 2013年11月
資 本 金 2,953百万円
従 業 員 数 44名（2018年10月末 現在）
事 業 内 容 商業用ドローンの製造販売及び自律制御技術を用いた無人化・IoT化
に係るソリューションサービスの提供
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ACSLは業務無人化・IoT化を実現する
「コンシューマー向け」ドローンは業務の一部しか代替が不可能
ACSLは、一気通貫で業務無人化・IoT化を行うドローンシステムを提供
点検業務（全工程を人が実施）
現在 点検画像の ファイリング 保守有無の 点検調書の
取得 （整理） 判定 作成
石油・化学プラント
スタンドアロンのドローン機体のみであり、現状と差分が少なく
一般 「コンシューマー向け」 インパクトがでない
(他社) ドローン
＋ 現状と同じ
業務組み込み型ドローンシステムを一気通貫で提供し、
業務自動化/無人化/IoT化を実現
当社 ＋ ＋ ＋
「インダストリアル向け」
ドローンシステム
ドローン クラウド 点検AI レポート
UI
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大脳型自律技術とシステム開発能力
自律制御技術を中心に、周辺技術・システム開発能力を一気通貫で保有する
ことで、無人化・IoT化するための顧客ニーズに幅広く対応可能
技術力の広がり
顧客システムに組み込まれ
たドローンシステム
通信、ソフトウェアなど
の制御パッケージ 特注の無人化・
IoTシステム
「自ら考えて飛ぶ」
自律制御技術 プラットフォーム機体
特注機体
顧客ニーズの広がり
大脳型自律技術 システム開発能力
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STEP型の概念検証型アプローチによる販売モデル
概念検証(PoC)型アプローチにより顧客のエントリーバリアを緩和し、その後の
特注システムの開発により継続性の高い顧客基盤を実現
STEP 1 STEP 2 STEP 3 / STEP 4
概念検証(PoC) 特注システム開発 量産機体の販売
Proof of Concept カスタム開発 実際の業務への導入
(ドローン活用の精緻 (システム全体の設計 （特注システムの量産販売）
化） ・開発)
• カイゼン･改良した特注システムを生産供給
• ドローン活用アイ • 詳細な試験運用を • 再現可能な業務として確立、パイロット/商用
ディアが可能か検討 設計 ベースとしての導入
• 経済性の確実な検 • 特注ドローン設計・ (注) STEP４は各事業年度10台以上の生産供給と定義
証 開発
• 非公開による概念 • 低リスク環境にて
検証(PoC) 試験運用
• 当社機体を使用
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顧客ニーズに基づき、効率的な開発を実現
顧客要求に基づき開発テーマを設定し、技術をプラットフォーム化することで、
STEP1 (PoC)の確実な成功とSTEP 2への移行を効率的・効果的に実現
ピンポイントの顧客要求に STEP1の成功が
基づいた開発テーマの設定 STEP2の移行を促進
STEP 1 STEP 2 (特
開発テーマ
(PoC)を 注システム
を設定
顧客要求 実施 開発)へ
技術を
外部パートナーを活用し
プラット
た効率的な開発
類似用途での横展開
フォーム化
STEP 1
(PoC)を ・・・
実施
新規分野の顧客要求
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経営陣紹介
社長 太田 裕朗 会長 野波 健蔵
京都大学大学院工学研究科航空宇宙工学 NASA研究員を経て、千葉大学教授に就任。
専攻助教、カリフォルニア大学サンタバーバ 専門は制御工学。千葉大学副学長、産学
ラ校研究員、マッキンゼー・アンド・カンパ 連携知的財産機構長を歴任。 現在、千葉
ニーを経て、ACSL参画。京都大学博士。 大学名誉教。工学博士。
COO 鷲谷 聡之 CFO兼CAO 早川 研介
2016年7月よりACSLに参画。以前はマッキ 2017年3月ACSLに参画。以前はKKR
ンゼー・アンド・カンパニーの日本支社およ キャップストーンにて投資先企業の経営改
びスウェーデン支社にて、日本と欧州企業 革に従事。東京工業大学大学院イノベー
の経営改革プロジェクトに従事。早稲田大 ションマネジメント研究科修士課程修了。
学創造理工学研究科修士課程修了。
CTO クリス ラービ
2017年4月にACSLに参画。以前は東京大
学工学系研究科航空宇宙工学専攻助教、
米ボーイングにて勤務。東京大学工学系研
究科博士課程修了。
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コア技術は何か – 世界的に稀有な非GPSでの自律技術
画像処理を活用した自律制御技術は、GPSなどに依存せず、屋内・トンネル内
などでも自律飛行が可能であり、商用化まで実現した企業は世界的にもわずか
Visual SLAM用のカメラ 画像処理にて特徴点を演算
SLAM単眼カメラ
距離制御用ステレオカメラ
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コア技術は何か – 非GPS自律技術の事例（倉庫棚卸）
倉庫内を飛行中、リアルタイムで倉庫内の特徴点を抽出し、3次元モデルを作
成することで、非GPS環境下でも自己位置を認識している
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コア技術は何か – システム開発に必須なカスタマイズ力
制御技術を中心に周辺技術・システム開発能力を一気通貫で保有することで、
ドローンを活用したインダストリアル向け無人化・IoTシステムが構築可能
ハードウェア
開発
高速撮影カメラ キャッチャー
ソフトウェア
開発
管制用GCS オルソグラフィー
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コア技術は何か – 世界的に稀な専用の安全パラシュート
自社の制御技術を有しているため、制御機能と密接に連動した、落下のエネル
ギーを90%削減することが出来るパラシュートを提供可能
パラシュート 落下エネルギー [J]（注）
90%減
854.98
87.61
パラシュートなし パラシュートあり
注： 重量8kgのドローンを高度150mから落下させた場合の運動エネルギー
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コア技術は何か – 国レベルで最先端の技術・規制に関与
多くの国家プロジェクトや検討会に参画し、急成長中のドローン産業において
規制作り・新技術開発の両面でリード
NEDO
SIPインフラ維持管理・更新・マネジメント
▪ 橋梁点検プロジェクトにて、非GPS環境下で飛行可能なトータ
ルステーションを活用した有線給電機体の開発
技術
NEDO
ロボット・ドローン機体の性能評価基準等
▪ 物流業界に特化してドローンの性能や安全性に関する性能評
価基準と検証方法を策定
の開発
NEDO ▪ ドローンとAIによるプラント設備の画像撮影と点検判定の
AIシステム共同開発(JSRと共同実施) 無人化
NEDO
無人航空機の運航管理システム及び衝 ▪ 壁等の対象物及び機体間同士の衝突を避ける技術を開発
突回避技術の開発
水産庁
ドローンを利用した高効率漁場探索シス
▪ 船舶から離着陸可能な魚影撮影ドローンならびに映像伝送技
術の開発
テムの開発
内閣府 ▪ 大規模災害の緊急対応、復旧、予防減災能力向上などを目指
タフ・ロボティクス・チャレンジ したタフな飛行ロボットの実現
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インフラ点検事例 – プラントでの腐食点検を無人化
大手化学プラント企業に対して、プラント内の配管をドローンが自動で撮影し、
自動で判定し、点検調書まで作成できるシステムを提供
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インフラ点検事例 – 下水道のスクリーニングを無人化
現在、点検が2,000円/mのコストがかかる下水道のスクリーニング調査に
対して、ドローン代替システムを開発し、800円/mを目指す
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防災・災害対応事例 – 九州豪雨災害で広範囲を調査
国土交通省より超特例として災害時の飛行許可を受け、往復6kmの範囲を
50km/hで飛行し、消防庁の情報収集に貢献
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防災・災害対応事例 – 九州豪雨災害で広範囲を調査
1秒間に8回のシャッター機能を有する専用カメラを用いて、高度100mから分解
能2cmの高解像度画像を高速飛行にて取得可能
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巨大な潜在市場 – 自律制御は、陸や宇宙にも転用可能
★
世界の自律ロボット市場予測（注）
★
★ ★
★
宇宙 宇宙産業ロボット等、高い潜在性
[千億円] [CAGR]
空 2.5 14%
(UAV) 1.29
陸 3.95 17%
(UGV) 1.82
海
(UMV) 1.05 1.67 10%
注： 出展はGlobal Autonomous Mobile Robots Market;
Technavio (Infiniti Research Limited) / 1ドル=100円換算
2016 2021
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巨大な潜在市場 – 海外でも国内同様の需要あり
US – Los Angeles
Japan US – North Carolina
• 官公庁における公開入札 • パートナー企業との連携
案件、ならびに民間企業 による販売
でのドローン活用 • セキュリティ、インフラ点
• インフラ点検・防災・物 検の需要多数
流・測量分野の需要多数
Malaysia
Singapore
• 農業分野での次世代セ
ンシング、生育管理、農 • 官公庁における公開入
薬散布などの需要多数 札案件多数
• 老朽化設備（トンネル、
Indonesia
建物、水道管など）のイ
• 広大な敷地の航空測量の ンフラ点検の需要多数
需要多数
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ディスクレーマー
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