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第3四半期ハイライト
Q3時点で10億円超の案件獲得見込みであり、2020年３月期通期の業績見
込みの進捗状況は概ね順調に推移
売上高（案件終了、検収済み）は第3四半期は335百万円で着地。案件獲
得見込みが709百万円
ソリューションの構築(STEP1, 2)、機体販売(STEP3, 4)は、これまでの第
3四半期に比較して横ばい。ただし、国家プロジェクトの売上が減少（昨年
度65百万円、今年度18百万円）
既存顧客からもソリューションの構築に関する需要が強く、大型案件の取
り組みを行っており、通期における業績見通しに変更はなし
コストに関して、業績予想時点からコスト構造の大きな変化はなし
既存顧客を中心に実業務の導入に向けた取り組みが加速。また新規顧客の
開拓も順調に拡大
安全性や信頼性の観点から、国産ドローンに対する直近の需要が高まる
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目次
1 2020年3月期 第3四半期 業績
2 2020年3月期 通期業績予想
3 事業ハイライト
4 会社概要
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業績ハイライト
第3四半期累計で335百万円の売上を計上。大型案件の増加による売上の下
期偏重及び国プロの金額減少により、前年度対比では売上は減少
[百万円]
2020年3月期 前年度 前年度
第3四半期累計 第3四半期累計 年度累計
前年同期比
実績 実績 実績
増減
売上高 335 ▲19.1% 414 807
売上総利益 152 ▲23.2% 199 403
売上総利益率 45.6% ▲2.5 ppt 48.1% 50.0%
営業損失(▲) ▲426 - ▲374 ▲330
経常損失(▲) ▲209 - ▲215 ▲176
当期損失(▲) ▲212 - ▲218 ▲183
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12月末時点における今期の案件状況
Q3時点における案件獲得見込み1は10.4億円。年間の売上予想（14億円）に
対してはソリューション構築(STEP1,2)を中心に順調に積み上げ
3Q末時点での売上高と案件獲得見込み
[百万円]
• 大型案件を中心に第3四半期
末時点で約7億円を獲得
• 大型案件は年度末に向けてに
709
検収が行われるため、売上計
1,044 上は第4四半期に集中
335 • 既存顧客、新規顧客において
もソリューション構築
売上高 獲得見込み 売上＋ （STEP1,2）に対する引き合い
獲得見込み が継続
1：案件獲得見込みは2019年12月末時点にて注文書等を受領している案件の金額合計
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四半期別の売上高、営業利益
大型プロジェクトの売上計上は下期（特に第4四半期）に大きく偏重。既存顧客
との案件の大型化により下期偏重の傾向は強まる
四半期別売上高、営業利益推移
[百万円]
392
売上高
営業利益
168
141 141 143 130
106 104
53 68 44 60
88 102
124 118 142 126
144 154 143
197
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3
18/03期 19/03期 20/03期
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（参考）収益認識基準と下期偏重の要因
当社はいずれの案件においても、検収基準（案件終了時）で売上を認識。既存
顧客を中心に案件が大型化することで第4四半期偏重が強まる
当社の案件における収益認識イメージ
検収（売上計上） • 案件終了後、顧客からの検収時点で売上計上
• STEP、期間、プロジェクトの大小によらず、いずれの
案件開始 案件実施 案件終了 案件も検収基準を採用
案件の大型化と下期偏重の概念図
Client A ・・・
Client B
Client C ・・・
Client D ・・・
・・・
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 ・・・
当期上期 当期下期 翌期
• 小型案件の計上が中心 • 大型案件の計上が中心 • 継続顧客が案件大型化
特徴 • 新規顧客に対する案件 • 既存顧客の多数の大型 • 予算サイクルにより期を
が中心 案件が3月検収 またぐ案件はなし
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売上高の推移
ソリューションの構築(STEP1, 2)、機体販売(STEP3, 4)合計は、これまでの第
3四半期と横ばい。その他売上は国家プロジェクトの差分が減少
STEP別売上高
[百万円]
その他
STEP3 STEP4 414 • 「その他」における
量産機体の販売 国家プロジェクトの
STEP1 STEP2 売上減少（47百万）
366
ソリューションの構築 95
• STEP1-4の顧客向
47 け事業は昨年対比
で微増で着地も、昨
227 158 92 年対比で下期偏重
が強まる
195
160
18/3期 19/3期 20/3期
第3四半期 第3四半期 第3四半期
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ソリューション構築売上高の推移
ソリューション構築(STEP1,2)は新規顧客の獲得、既存顧客からの別用途案件
に応じて57件を実施。PoC案件、カスタム開発は順調に拡大
STEP 1 STEP 2
概念検証(PoC) 特注システム開発 STEP1,2 ソリューション売上 (百万円)
160 195
Proof of Concept カスタム開発 18/3期 19/3期 20/3期
(ドローン活用の精緻 (システム全体の 第3四半期 第3四半期 第3四半期
化) 設計・開発)
STEP1,2 ソリューション案件数 (件)
• ドローン活用アイ • 詳細な試験運用を
ディアが可能かどう 設計
かの検討 • 特注ドローン設計・
• 非公開による概念 開発 57
検証(PoC) • 低リスク環境にて試 41 44
• 当社機体を使用 験運用
18/3期 19/3期 20/3期
第3四半期 第3四半期 第3四半期
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機体販売売上高の推移
機体販売 (STEP3,4)は前年同期比で販売台数はQ3時点では減少も、単価は
維持
STEP 3 / STEP 4
量産機体の販売 STEP3,4 機体販売売上 (百万円)
158
92
実際の業務への導入 18/3期 19/3期 20/3期
(特注システムの量産販売) 第3四半期 第3四半期 第3四半期
• カイゼン･改良した特注システムを生産供給
• 再現可能な業務として確立、パイロット/商用 STEP3,4 機体販売台数 (台)
ベースとしての導入
(注) STEP４は各事業年度10台以上の生産供給と定義。
なお、標準機体の販売もSTEP3,4に含まれる
59
35 27
18/3期 19/3期 20/3期
第3四半期 第3四半期 第3四半期
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その他の売上高
国プロの売上が昨年度分65百万円から18百万円へ47百万円分減少するも、メ
ンテナンスは前年同期比水準をキープ
その他 その他 売上 (百万円)
国プロ(売上計上分)
メンテナンスサービス等
95
ドローン導入後のメンテナンス
(パーツ販売、修理などのメンテナンス提供) 65
• ドローン製品の部品の販売 47
• 機体の修理サービスの提供
18
• 一部の国家プロジェクト
(注) 一般的に国家プロジェクトにおいて、収受する補助 30 28
金に関して、営業外収益として計上。一方で、委託され
た実験を行うことが主目的である｢NEDO 性能評価基
準｣プロジェクトは売上として計上 18/3期 19/3期 20/3期
第3四半期 第3四半期 第3四半期
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売上総利益･研究開発費の推移
売上総利益率は前年度から比べて減少。研究開発費は、今年度についても昨
年度と同水準の投資を予定
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
48% 48% 46%
74%
107% 59%
199 308
152 243
108 197
18/3期 19/3期 20/3期 18/3期 19/3期 20/3期
第3四半期 第3四半期 第3四半期 第3四半期 第3四半期 第3四半期
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目次
1 2020年3月期 第3四半期 業績
2 2020年3月期 通期業績予想
3 事業ハイライト
4 会社概要
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2020年3月度業績予想
20年3月期も高い売上成長率を維持し、14億円の売上高、最終的な利益の黒
字化を見込む
[百万円]
2020年3月期 2019年度3月期
年度累計 累計
前年同期比
予想 実績
増減
売上高 1,418 76% 807
売上総利益 850 111% 403
売上総利益率 60.0% +10.0 pt 50.0%
営業利益 9 黒字化 ▲330
経常利益 187 黒字化 ▲176
当期利益 119 黒字化 ▲183
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売上高の見込み
ソリューションの構築による、さらなる顧客基盤拡大に加え、顧客先での導入が
進む事により機体販売が増加することを見込む
STEP別売上高
[百万円]
1,418
その他
120
STEP3 STEP4
量産機体の販売
STEP1 STEP2
726
ソリューションの構築 807
129
384
370
62
90 572
156
293
217
2017年3月期 2018年3月期 2019年3月期 2020年3月期累計
累計 累計 累計 (業績予想)
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STEPごとのKPI
それぞれのSTEPのKPIとして、20年3月期はソリューション案件数は110件、機
体販売台数は220台を目標とする
STEP別売上高
STEP3,4 機体販売台数 (台)
[百万円]
1,418
その他
220 21/3期に
120 500台目標
STEP3 STEP4 106
量産機体の販売 40 40
STEP1 STEP2 17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
ソリューションの構築
726 累計 累計 累計 累計
(予想)
STEP1,2 ソリューション案件数 (件)
572
110
81
60
12
17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
2020年3月期累計 累計 累計 累計 累計
(業績予想) (予想)
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売上総利益･研究開発費の見込み
売上拡大に伴い、固定比率の減少に伴い、売上総利益率の改善を見込む。
研究開発費は一定規模（売上対比20％~25%程度）の投資を継続する予定
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
231%
60% 88%
42% 48% 50%
45% 25%
850
403 362 366 361
66 324
177
17/3期 18/3期 19/3期 20/3期 17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
累計 累計 累計 累計 累計 累計 累計 累計
(予想) (予想)
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利益の見込み
20年3月度より営業利益の黒字化を見込む。国家プロジェクトによる助成金の
収入に伴い経常利益は1億円以上の黒字の見込み
営業利益
百万円 • 国家プロジェクトの実
17/03 18/03 19/03 9 施に関する開発費は
研究開発費として計上
20/03
(予想) • プロジェクトの開発費
▲330 として、翌年度に助成
▲533 ▲542 金を受領し、営業外収
入として計上
• FY19/03はFY18/03に
経常利益
行った国家プロジェクト
百万円 187 による助成金150百万
17/03 18/03 19/03 円程度を計上
20/03 • FY20/03はFY19/03に
▲ 176
(予想) 実施した国家プロジェ
▲ 486 ▲ 454
クトによる助成金180
百万円程度を見込む
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目次
1 2020年3月期 第3四半期 業績
2 2020年3月期 通期業績予想
3 事業ハイライト
4 会社概要
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第3四半期の主な事業ハイライト
第3四半期では、継続的に点検、防災、物流分野での実証を実施したことに加
えて、多くのメディアに最先端の取り組みが取り上げられた
10月 台風19号の影響により、約40世帯70人が孤立状態となっている奥多摩にお
いて、ドローンで生活用品や健康補助食品を輸送
CNN InternationalのInnovate Japanにて、弊社の防災分野での取り組み
が取り上げられた
11月 ゼンリンデータコムとJR北海道におけるトンネル点検の実証実験の支援
INCHEM TOKYO 2019にアクセンチュアと共同で出展し、ドローンを活用し
たプラント保安技術について積極的に紹介
12月 CIO Advisorのトップ10 APACマシーン・ビジョン・ソリューション・プロバイ
ダーに選出
ANAホールディングス、五島市が実施するドローンによる長崎県五島市の
離島間無人物流の第二期実証に協力
1月 屋内外対応可能な国産・小型の産業用ドローン“Mini”を発売
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主要アプリケーションにおける強い顧客基盤
大手企業を中心に顧客基盤を順調に拡大。現在、取り組みを行っている量産
機体まで見据えた主要顧客は約80社程度
産業用
アプリケー ドローン活用の主目的 主要顧客例（開示可能なもののみ; 公開されているもの含む）
ション
▪ 既存目視点検の代替、
高所作業リスク低減
▪ これまで点検できな
点検 かった高所・閉鎖環境
の近接目視
▪ 既存物流網の代替、
物流 コスト改善、生産性向
上
▪ 人がアクセスできない、
防災 またはリスクが高い環
境の早期現状把握
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既存顧客においては実証実験から社会実装フェーズへ
2016年より取り組みを始めているNJS社とは下水道の点検業務用に加え、水
力発電所の点検調査に展開
下水道管の点検ドローンを開発 関西電力の水力発電所点検にドローンを活用
2016年よりNJS社と下水道点検ドローンを開発 2018年に関西電力、NJSおよび環境テクノスと
水力発電所の水圧鉄管内部を調査する専用ド
従来のクローラ型車両によるスクリーニング調 ローンを共同開発
査が2,000円/mのコストに対して、20%近くのコ
スト削減を見込む 従来、足場を組み上げ、点検していた作業をド
ローンを入れて検査する形に変更し、大きなコス
下水道管は全国約47万キロがあると言われて ト削減効果を目指す
おり、市場規模としては大きい
今後、継続的にAirSlider™の改良開発を継続
する予定
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出典：NJS 水圧鉄管用に開発した機体 21
孤立地へドローンによる物資輸送
台風19号の影響により都道204号が崩落し、約40世帯70人が孤立状態となっ
ている奥多摩において、ドローンで生活用品や健康補助食品を輸送
災害時の緊急物資輸送
• 孤立状態となっている約４０世帯７０人
に対して、ドローンを活用した生活用品
と健康補助食品（サプリメントやうがい
薬）を輸送
• ACSLはドローン機体を提供し、飛行に
はANAホールディングスとＮＴＴドコモ
が協力
• ドローン飛行は、LTE通信を活用した補
助者なし目視外飛行（Level 3）にて実
施。約2.5kmを5分で飛行
ドローンを前に説明を受ける小池都知事
• 通常の飛行であれば、航空局等への事
前申請が必要になるが、今回は災害時
の法令を適用して実施
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CNN Innovate Japanで取り上げられる
ACSLの防災分野での取り組みが、CNN Innovate Japanで紹介された
CNN Innovate Japanとは 当社CTO クリス・ラーベ
CNN Internationalが提供する特集番組
で、各回ごとにテーマを定めた形で放映さ
れる
ACSLが紹介された放送回では、「最先端
の防災技術」の日本の取り組み例として、
ACSLの災害用ドローンが取り上げられた
AIによる人検知
当社CTO、クリス・ラーベが最先端のAIを
活用した人検知技術や、災害時へのド
ローンの活用可能性についてコメント
出典：CNN International Innovate Japan
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ゼンリンデータコムとJR北海道の実証実験を支援
非GPS環境下のトンネル内で、ドローンを自律飛行させる実証実験をゼンリン
データコムとJR北海道が実施し、ACSLは機体提供を支援
JR北海道では、これまで人の目や手で行っていた検査の一部についてドローンを活用するこ
とを検討
ドローンを飛行させ撮影した画像を活用する事で、将来的な労働力不足などを見据えた設備
の維持管理の効率化、線路内立ち入り機会の減少による作業時の安全性の向上を目的
非GPS環境下での安定飛行には、レーザーセンサーやカメラ認識技術を用いて、トンネルの
断面形状をリアルタイムに把握し、その瞬間にどの位置にいるかを把握する技術を活用
出典：ゼンリンデータコム プレスリリース
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アクセンチュアとのプラント保安技術を出展
INCHEM TOKYO 2019にて、アクセンチュアと共同で出展し、ドローンを活用し
たプラント保安技術についてマーケティングを実施
INCHEM TOKYO 2019 アクセンチュアが取り組みを寄稿
INCHEM TOKYO 2019は、2年に一度開 アクセンチュアのホームページにおいて、
催される、3日間合計で約20,000名が来 「AI×ドローンでプラント保安を自動化す
場する総合展示会 るソリューションを世界に先駆けて実用
化」と題して取り組みを寄稿
ACSLとアクセンチュアで共同出展を行い、
ドローンを活用したプラント保安技術につ ACSLとアクセンチュアとのパートナーシッ
いて紹介 プが取り上げられた
出展したサビ鉄管とドローン 出典：アクセンチュアHP
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国産ドローンに対する需要の高まり
安全・安心を求めて、国産ドローンに対する需要が高まっており、自律制御技
術含めシステム全体として提供できる当社にとっては追い風となる見込み
政府が国産ドローン普及を支援
経産省は、昨年12月に補正
予算案として「安全安心なド
ローン基盤技術開発事業費」
として政府調達用ドローンの
開発・生産体制構築に16.1億
円を計上
昨年12月に、海上保安庁が
保有している救難現場撮影や
警戒監視に活用している中国
製ドローンの調達を見送る方
針が報道
出典: 経済産業省「令和元年度補正予算案の概要」
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国産の小型ドローン Mini をリリース
国産の小型ドローンに対するご要望の高まりを受けて、国産で、アフォーダブル
な小型ドローンを1月にリリース
小型ドローン Mini の特徴
独自開発の制御技術と、ISO9001
に即した品質管理
橋梁点検などの需要を受け、カメラ
の機体上部にも搭載可能な設計
安全機能として、6方向の衝突回避
センサーを搭載し、前方にはステレ
オカメラによる衝突防止
小型で、トップクラス性能の最高飛
国産の小型ドローン Mini
行時間48分を実現
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目次
1 2020年3月期 第3四半期 業績
2 2020年3月期 通期業績予想
3 事業ハイライト
4 会社概要
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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 2,988百万円
従 業 員 数 47名（2019年12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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経営陣紹介
代表取締役
太田 裕朗 取締役COO 鷲谷 聡之
社長
京都大学大学院工学研究科航空宇宙工学 2016年7月よりACSLに参画。以前はマッキ
専攻助教、カリフォルニア大学サンタバーバ ンゼー・アンド・カンパニーの日本支社およ
ラ校研究員、マッキンゼー・アンド・カンパ びスウェーデン支社にて、日本と欧州企業
ニーを経て、当社参画。京都大学博士。 の経営改革プロジェクトに従事。早稲田大
学創造理工学研究科修士課程修了。
取締役
早川 研介 取締役CTO クリス ラービ
CFO兼CAO
2017年3月ACSLに参画。以前はKKR 2017年4月にACSLに参画。以前は東京大
キャップストーンにて投資先企業の経営改 学工学系研究科航空宇宙工学専攻助教、
革に従事。東京工業大学大学院イノベー 米ボーイングにて勤務。東京大学工学系研
ションマネジメント研究科修士課程修了。 究科博士課程修了。
社外取締役 杉山 全功 監査役 二ノ宮 晃
社外取締役 鈴川 信一 監査役 嶋田 英樹
監査役 大野木 猛
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ミッション、経営理念、事業概要
ミッション
「 技術を通じて、人々をもっと大切なことへ 」
経営理念
世界で最も優れた自律技術を追求し、その社会実装を全うすることで、
人が行う業務を一つでも多く自動化・無人化する、そして、社会の進化を推し進めていく
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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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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コア技術は何か –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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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 – エッジコンピューティング
NVIDIA社の組込みPCモジュールJetson TX2を機体へ搭載。ニーズに合ったソ
フトウェアを機体側へ実装しリアルタイムで高信頼な処理を実現
安全着陸
地帯 距離2m維持
3cmワイヤー
安全着陸地帯を検知するAI
Visual SLAMの画像処理 一定の距離を維持する距離制御
機体へ搭載された組込みPCモジュールへソフトウェアを実装
エッジコンピューティングによるリアルタ
イムで高信頼なデータ処理
画像処理やAIで飛行性能を差別化
ステレオカメラやLiDARと組合わせて衝
突回避など安全機能の追加
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コア技術は何か –システムへの組み込み（Core API）
自社製地上基地局のAPIを開放することで、お客様が構築されたシステムへ
ドローン運用機能を搭載し拡張させることが可能
Core API お客様のシステム
クラウド
ACSLドローン
Height Speed
WP Func
[m] [km/h
倉庫A 80 30 自動離陸
店舗A 80 30 自動離着陸
店舗B 80 30 自動離着陸
店舗C 80 30 自動離着陸
倉庫B 80 30 自動着陸
管理PC
ACSL標準ドローンと通信するための
API ドローン運用以外の業務との統合を最
ルートプラン作成やフライトモニターなど 適化
の飛行運用に必要な地上基地局機能 例えば、設備点検、物流、災害といっ
た専用システムへの統合を実現
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コア技術は何か – 機体構成のカスタム対応
物流、点検、測量など、お客様の様々なニーズに対して、標準機体をベースに
オプションを追加する事でカスタム対応を実現
計測測量用4眼高速カメラ 物量用自動開閉するキャッチャー
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コア技術は何か – 世界的に稀な専用のパラシュート
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非火薬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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成長モデル – STEP型の概念検証型アプローチ
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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成長モデル – STEP2を超えた特注システムの事例
Case1) 楽天ドローン「天空」 Case2) NJS「Air Slider」 Case3) モリタ「Rei-Humming」
楽天が全国各地のラストワン 下水道など閉鎖環境のイン 消防車両の一部として搭載さ
マイル課題の解消を目指し推 フラ点検合理化を促進するた れ、長時間調査が可能な災害
進するドローン物流システム めの点検ドローンシステム ドローンシステム
• 専用の物流ドローン • 専用の小型ドローン • 専用の消防用ドローン
• ソフトウェア開発のための • ユーザーエクスペリエンス • 有線給電・バッテリ切り替え
CoreAPI 向上のための専用ソフト
ウェア
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成長モデル – 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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巨大な潜在市場 – 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）
>2兆円 >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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巨大な潜在市場 – 「黎明期」から「社会実装期」へ
代表的なものを例示
インフラ点検 物流 防災
FY18にインフラ FY18に日本郵便 FY18の地方自治
メンテナンスに により運搬され 体の防災対策予
投下された予 た宅配物：40億 算：1兆円
算：2兆円 個
国土交通省がまと 日本郵便が、福島 ANAとACSLが災害
めた「点検支援技 県で約半年間のゆ 特例を活用し、
術性能カタログ」 うパックの局間輸 孤立集落へ物資
で、ドローンの評 送を実施 輸送を実施
価が記載
経産省が、プラン 楽天が、バーベ 道志村で遭難し
トにおけるドロー キューへの食品の た女の子の調査
ンの安全な運用方 有償の輸送を1か にドローンが活
法に関するガイド 月間実施 用された
ラインを策定
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巨大な潜在市場 – 社会実装期における機体
社会実装期では、産業用ドローンは用途別に適応した機体特性が求められる
代表的なものを例示
フレアスタック点検 トンネル・下水点検 離島間物流
石油・化学プラントのフレア 高速道路会社の道路トンネル 離島間のボート輸送の代替手
スタックの天辺の目視点検 や電力企業の排水トンネル 段としてのドローン輸送
用途・目的 晴れの日のみ点検実施 定期点検、全天候で実施 全天候（台風などを除く）で
GPSが入る環境下で、日中、 非GPSで暗い環境での可視光 実施
可視光画像を取得 画像撮影
屋外における耐風性能（全方 非GPS環境下での自律飛行技 飛行の指向性（進行方向が決
向に対する耐性） 術（Lidarセンサー等の活 まっている）があるため、指
設備に近づかず高解像度の画 用） 向性を活用した揚力・耐風性
像を取得するためのカメラと 暗い環境で高解像度撮影する 能
求められる ジンバルの組み合わせ ためのフラッシュとカメラ、 第三者をまたぐためのリスク
性能・特性 石油・化学プラント設備に対 ジンバルの組み合わせ コントロール
する被害の最小化（防爆、吸 耐粉塵性、耐防水性などのIP 荷物という重量変化に対応す
収素材など） 認定 る飛行安定性
閉鎖環境により生じる乱流に
対する飛行安定性
産業用途では、業務に最適化されたドローンが必要であり、One fits allという答えではない
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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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物流事例 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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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
Germany US – California
• 民間企業でのドローン活 • パートナー企業との連携
用事例多数 による販売
• 非GPS環境におけるイ • セキュリティ、インフラ点
ンフラ点検の需要多数 検の需要多数
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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貸借対照表
[百万円]
2020年3月期 2019年3月期 2019年3月期
第3四半期末 第3四半期末 年度末
前年同期比
実績 実績 実績
増減
流動資産 4,246 ▲10% 4,732 4,858
現金及び預金 3,808 ▲15% 4,460 4,465
固定資産 400 +602% 57 68
資産合計 4,647 ▲3% 4,789 4,926
流動負債 109 ▲23% 141 225
固定負債 0 - 0 0
負債合計 109 ▲23% 141 225
純資産 4,538 ▲2% 4,647 4,701
総資産 4,647 ▲3% 4,789 4,926
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