AUTONOMOUS
CONTROL
SYSTEMS
LABORATORY
機密・専有情報
自律制御システム研究所による個別の明示的な承諾を得ることなく、この資料を使用することを固く禁じます。
目次
1 2020年3月期 業績
2 事業ハイライト
3 2021年3月期 計画
4 補足資料
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ACSLは市場の需要を受け、急成長を維持
3.7億円 から 営業利益 出荷台数 50人以上
12.8億円 黒字化 350機以上 12カ国
3年間の 創業以来初の 累計出荷台数 従業員の人数2
売上成長1 通年黒字化 （FY17/03~19/03) 従業員の国籍
1：FY18/03~FY20/03の売上推移
2：2020年3月末時点の社員数
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2020年3月期ハイライト
売上は前年比50％以上の成長を実現し、通年での営業利益黒字化を達成
業績予想に対して売上未達も、売上総利益率の改善、販管費の抑制により予想を上回る営業利益を計上。経常
利益、純利益についても予想より大幅に上回り着地
売上はソリューションの構築(STEP1, 2)が大幅な増加。機体販売(STEP3, 4)、その他については昨年度より減
少も全体として高い売上成長を実現
概念検証を実施した既存顧客を中心に、引き続きソリューション構築が大きく拡大。それに伴い機体開発は見
込みほど拡大せず
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より8.6億円へ大幅に拡大
機体販売 (STEP3,4)は既存顧客によるSTEP1,2 への予算配分等により想定よりも機体出荷数は成長せず
売上総利益も前年度から大幅に増加（+100%)。売上総利益率はターゲットの60％を達成
研究開発費についても人員増強しつつ、効率化を推進し目標とする対売上比率20～25%に着地
事業においては引き続き、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
プラットフォーム機体PF2、小型機の非GPS対応機体MINIなど国産需要に応える新規機体の販売開始
米国AutoModalityへの出資など外部パートナーとの連携を強化
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業績ハイライト
通年で1,278百万円の売上を計上。前年度対比で売上は50％以上の成長を実現。売上増加に伴い、売上総
利益の大幅な拡大、単年での営業黒字を実現
[百万円]
2020年3月期 2019年3月期 2018年3月期
年度累計 年度累計 年度累計
前年同期比
実績 実績 実績
増減
売上高 1,278 +58.4% 807 370
売上総利益 808 +100.5% 403 177
売上総利益率 63.2% +13.2 ppt 50.0% 47.8%
営業利益 15 - ▲330 ▲542
経常利益 231 - ▲176 ▲454
当期純利益 239 - ▲183 ▲460
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売上高の推移
ソリューションの構築(STEP1, 2)が大幅な増加。機体販売(STEP3, 4)、その他については昨年度より減少も
全体として高い売上成長を実現
STEP別売上高
[百万円] 1,278
その他
107
STEP3 STEP4
量産機体の販売 304
STEP1 STEP2 807
ソリューションの構築
129
370 384
866
62
90
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
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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により売上は第4四半期に大きく偏重。第4四半期は大幅な営業利益黒字を達成
し、通年での黒字化を実現
四半期別売上高、営業利益推移
[百万円]
943
売上高
営業利益
442
392
141 141 168 143 130
68 106 104
53 44 60
124 118 88 102 126
144 154 143 142
197
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4
18/03期 19/03期 20/03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112件を実施し売上
金額も8.6億円へ大幅に拡大
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)
866
217 293
Proof of Concept カスタム開発 17/3期 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 累計 累計 累計 累計
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
検証(PoC) • 低リスク環境にて試 112
60 81
• 当社機体を使用 験運用 12
17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
累計 累計 累計 累計
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機体販売売上高の推移
機体販売 (STEP3,4)は前年比で販売台数は横這い、売上は減少。
既存顧客によるSTEP1,2 への予算配分などにより想定よりも機体出荷数は成長せず
STEP 3 / STEP 4
量産機体の販売 STEP3,4 機体販売売上 (百万円)
384
304
90
実際の業務への導入 17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
(特注システムの量産販売) 累計 累計 累計 累計
• 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
106 101
40 40
17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
累計 累計 累計 累計
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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18百万円へ減少するも、メンテナンスは前年同期比で順調に拡大
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
129
ドローン導入後のメンテナンス 107
(パーツ販売、修理などのメンテナンス提供) 65 18
• ドローン製品の部品の販売
• 機体の修理サービスの提供 62
• 一部の国家プロジェクト 28 88
(注) 一般的に国家プロジェクトにおいて、収受する補助 64
金に関して、営業外収益として計上。一方で、委託され 34
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
17/3期 18/3期 19/3期 20/3期
累計 累計 累計 累計
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売上総利益･研究開発費の推移
売上総利益は売上拡大に伴い、前年度から大幅に増加し、売上総利益率はターゲットの60％を達成。
研究開発費についても人員増強しつつ、効率化を推進し目標とする対売上比率20～25%に着地
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%
63% 88%
43% 48% 50% 45%
22%
808
403 362 366
66 324 275
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2 累計 累計
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業績予想に対する比較
業績予想に対して売上未達も、売上総利益率の改善、販管費の抑制により予想を上回る営業利益を計上。経
常利益、純利益についても予想より大幅に上回り着地
[百万円]
2020年3月期 2020年3月期
達成度 主な差分の要因
年度累計 業績予想
売上高 1,278 1,418 90.2% 機体販売台数の予想未達
売上総利益 808 850 95.1% 売上減少による利益減少
大型のソリューション開発案件受注による
売上総利益率 63.2% 60.0% +3.2 ppt
売上総利益率の改善
売上総利益未達も、売上規模にあわせた
営業利益 15 9 175.8%
販管費の抑制
経常利益 231 187 123.2% 拠点移動に伴う営業外費用等の抑制
当期純利益 239 119 200.2% 繰延税金資産の計上
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業績予想に対する売上の比較
概念検証を実施した既存顧客を中心に、引き続きソリューション構築が大きく拡大。それに伴い機体開発は見
込みほど拡大せず。今後の機体販売につなげるため、ソリューション構築に注力したことによる
STEP別売上高
[百万円] • ソリューションの構築を中心に新規顧客をさら
に開拓
1,418
その他
• これまでにソリューション構築を実施した、現場
120 1,278
導入を見据えたさらなる機能の磨き込みのた
107
めの別のカスタム開発需要が発生
STEP3 STEP4 304
量産機体の販売 726
• 既存顧客において、これまでとは別用途の概
念検証（PoC)の需要も拡大
STEP1 STEP2
• 結果として、既存顧客による機体販売のシフト
ソリューションの構築
が想定ほど進まず、ソリューションの構築が大
866 きく拡大
572 • ソリューション構築により、顧客システムへの
組み込み、ニーズの把握が可能となり、将来
的な機体販売に大きくつながるため、FY20/03
2020年3月期 2020年3月期 はソリューション構築を中心に事業を拡大
業績予想 累計
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目次
1 2020年3月期 業績
2 事業ハイライト
3 2021年3月期 計画
4 補足資料
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2020年3月期の主な事業ハイライト
様々な分野において、当社ドローンを用いた実証、実用の展開が進んだことに加えて、新機体の販売、米国企
業への投資など順調に事業を拡大
1Q ANA ホールディングスと、NTT ドコモ及び福岡市の協力のもと、小型無人航空機を用いた目視外飛行の検証を実施
NEDOのプロジェクト、準天頂衛星システム「みちびき」の高精度測位情報をドローンの自律飛行制御に活用した取り組みが紹介
関西電力、ＮＪＳ、環境総合テクノスの３社が、ドローンを活用した水力発電所鉄管の点検事業を目的に、業務提携を発表
陸上自衛隊東部方面隊が実動演習（FTX）内の訓練として災害時情報収集訓練を実施
（ACSLは陸上自衛隊東部方面隊と民間で唯一協定を締結）
日本ユニシスが東北電力の「火力発電所における設備パトロール自動化」に向けた取り組みをロボット・AI技術で支援
（ドローン機体はACSLドローンを使用）
2Q リバネスおよびリバネスシンガポールと連携し、東南アジアでの事業展開を本格化
ACSLが新たなプラットフォーム機体「ACSL-PF2」のリリース
米国オートモダリティ社に対して280万ドルを出資。オートモダリティの技術を補完的に取り入れ、より高度・複雑な非GPS環境下の自律飛行を目指す
ドローンによる空撮とAIによる画像認識技術を活用し、プラント設備の腐食レベルを自動判定するシステムの開発でJSR、アクセンチュアと連携
3Q 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、ACSLの防災分野での取り組みが取り上げられる
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
4Q 屋内外対応可能な国産・小型の産業用ドローン“Mini”を発売
日本郵便へドローンの提供と運航の支援 – 小型無人航空機を用いた配送試行の実施
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数多くの主要顧客における成功事例
日本郵便 ANA 楽天 日本ユニシス
郵便局間の郵便配達 離島間物流 長距離配送 設備点検
JR北海道 JSR NJS
トンネル点検 配管点検 水力発電所点検
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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
アプリケーション 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）
▪ 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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インフラ点検事例 – JSR、アクセンチュアと連携し、腐食判定システム開発
JSR、アクセンチュアと連携し、ドローンによる空撮とAIによる画像認識技術を活用し、プラント設備の腐食レベ
ルを自動判定するシステムの開発
開発した腐食レベルを自動判定するシステム
• NEDO (国立研究開発法人新エネルギー・産業
技術総合開発機構)の「AI システム共同開発支
援事業」としてJSR社と連携
• 当社はJSR鹿島工場での実証実験結果などを
踏まえて、GPS電波の届かない環境（非GPS環
境）下でも自律飛行するドローンの開発と、空撮
された画像データとシステム全体に連携する仕 腐食評価画像
組みを整備
• さらに、アクセンチュア社と連携し、画像やデー
タを解析し、腐食箇所の判定を可能にする AI
の構築および統合アプリケーションプラット
フォームを開発
撮影画像と腐食評価画像の重ね合わせ
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インフラ点検事例 – 日本ユニシスと設備パトロール業務自動化の業務提携
東北電力の「火力発電所における設備パトロール業務を、ロボットやAI技術等により自動化させるシステム」に
おける、日本ユニシスの技術検証を支援
出典: 日本ユニシス 非GPS環境下で自律飛行が可能なドローンをACSLが提供
出典: 日本ユニシス
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インフラ点検事例 – 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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物流事例 – ANAと共同で、海産物の配送実証実験を実施
ANAホールディングス他3社と共同で、国内初の2路線同時補助者なし目視外飛行を実施し、あわびなどの海
産物の離島間搬送を成功させた
ACSLドローンが離島からの空輸に協力
ANAホールディングスやLINE Fukokaなどが、19年5月に福岡
市において2箇所にドローンで空輸する実験を実施
ACSLは、「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
「補助者なし目視外飛行」で複数機を同時に飛行する実験は
日本初
提供: ANAHD
今回の実験はドローン宅配サービスの実現に向けた検証の位置
づけ
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提供: ANAHD 21
物流事例 – 日本郵便へドローンの提供と運航の支援
日本郵便がドローンを用いた郵便物などの配送の試行を実施。新たな取り組みとして、中山間地における配
達先に、ドローンが実際の郵便物や荷物を配送
日本郵便リリース(2020年3月17日) 中山間地への配送
日本郵便が期間内に奥多摩郵便局～配達先をドローンによ
る往復飛行
運航に当たり、国土交通省「無人航空機の飛行に関する許
可・承認の審査要領」に基づき、補助者を配置せずにドロー
ンを目視外飛行させる承認を取得
新たな取り組みとして、中山間地における配達先に、ドロー
ンが実際の郵便物や荷物を配送
ACSLはプラットフォーム機体「ACSL-PF2」の提供および運
航の支援
日本郵便とACSLは18年11月に福島県南相馬市・浪江町に
て行った荷物配送の省人化に続けた取り組み
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防災・災害対応事例 – 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
• 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
ドローンを前に説明を受ける小池都知事
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防災・災害対応事例 – CNN Innovate Japanで取り上げられる
ACSLのドローン開発、ならびに防災分野での取り組みが、CNNのInnovate Japanで紹介
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
当社CTO、クリス・ラーベが最先端のAIを活用した人 AIによる人検知
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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製品開発の歴史
MS-06 Air Slider ™
Mini
PF-1 PF-2
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次世代機としてACSL-PF2とMINIを開発
産業用プラットフォームの次世代機として中型機のACSL-PF2をリリースし、また高需要が見込まれる小型機の
非GPS対応ドローンのMiniを開発
ACSL-PF2（中型） Mini（小型）
中型ドローン ACSL-PF2の特徴 小型ドローン Mini の特徴
点検、物資輸送、広範囲の空撮など幅広い用途に対応 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
様々なセンサーが搭載可能なことによる高い拡張性
安全機能として、6方向の衝突回避センサーを搭載し、前
中型で、トップクラス性能の飛行時間を実現 方にはステレオカメラによる衝突防止
独自開発の制御技術と、ISO9001に即した品質管理 小型で、トップクラス性能の最高飛行時間48分を実現
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独自開発の制御技術と、ISO9001に即した品質管理 26
目次
1 2020年3月期 業績
2 事業ハイライト
3 2021年3月期 計画
4 補足資料
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新型コロナウイルスによる影響
20年3月期においては新型コロナウイルスによる大きな影響は発生せず。
21年3月期については顧客の需要動向、生産体制に一定のリスクがあるものの対処可能と判断
想定されるリスク 直近の対応状況
• 景気・業績悪化を受けて、顧客におけるドローン • 顧客を個別訪問し、状況の精査、進め方検討
顧客動向 等の新規技術への投資予算削減 • 多くの既存顧客においてドローン事業を引き続き
推進することを確認
• サプライヤーの部品供給遅れ・製造中止により主 • 主要部品については代替候補を検討
サプライチェーン 要部品が調達できず、製造の遅れ • 上半期に一定の調達遅れがあるものの、下期に
は解消できる見込み
• 営業・事業開発活動の低下 • 3月後半より全社員、原則リモートワーク対応
当社運用 • 感染拡大に伴う、事業活動の停止・減速 • 状況を判断しつつ、限定された人数での出社等に
より開発・生産活動を実施
• 販売減少による現金の減少 • 当社は現金は十分に保有（約38億円）
財務面
• 投資企業の事業活動低迷による減損リスク • 投資先企業においてコスト抑制を行い、キャッシュ
フローを重視
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2021年3月度の方針
売上成長、黒字維持を目指す
Autonomous、SLAMなどコアR&Dへの投資を継続
国家プロジェクト等を通じてセキュリティーへの投資
用途別の製品投入などPrototypeからManufacturerへ
人員増強継続、テレワーク等”With Corona”体制を構築
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2021年3月度業績予想
直近の新型コロナウイルスの影響を受けて、合理的な予測が困難であるものの、売上は前期以上、利益とし
ては黒字を維持を目標
売上高 営業利益
億円 億円
前期以上 黒字維持
FY17/03 FY18/03 FY19/03 0.15
12.7 FY20/03 FY21/03
8.0
▲3.3
3.7
1.5
▲5.3 ▲5.4
FY17/03 FY18/03 FY19/03 FY20/03 FY21/03
新規性が高い事業であることに加えて、新型コロナウイルスの影響により、 売上総利益は60％以上を目標とする
顧客の需要動向が予測困難であるものの、前期以上の売上高を目指す 主な販管費である研究開発費は売上高対比20％~25％を水準とする
ソリューションの構築(STEP1, 2) は前期と同程度の案件数を維持。 コストコントロールにより営業利益については黒字化を目指す
FY20/03の大型案件がなくなる影響で案件単価は減少を見込む
機体販売(STEP3, 4)はMINIの販売に伴い、前期以上の台数の拡大を見
込む。単価については機体構成の変化に伴い、一定の減少を見込む
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当期の事業計画
プロトタイプ製作所から量産メーカーとなるための用途別に純化された社会実装可能な量産モデルの開発・生
産・販売を推し進める。また外部パートナーとの連携を強め、コアな技術開発に注力する
1. 社会実装可能な用途別量産モデルの生産・販売・開発
コアクライアントと共に社会実装に必要な要件を洗い出し、量産モデル開発へとフィードバック。これまでの概念検証（PoC）の
知見を基に、全用途向けのプロトタイプから進化し、用途別に純化された量産モデルの開発・生産・販売を推し進める
新機種Miniを始めとした、低価格帯の高セキュリティ小型空撮ドローンの量産販売を推進することに加え、国家プロジェクト等
を通じて国産品質のセキュリティ対応に開発投資を行っていき、国内で最もセキュアな製品を実現予定
2. 外部パートナーとの連携強化による販売網の拡大、コア技術開発へ注力
ソリューションパートナーの増強や、業界団体との販促連携を積極的に行い、顧客へのチャネルを増やスことによる市場のプ
レゼンス向上
外部パートナーとの開発連携を推し進め、社内はコア技術であるSLAMを含めた大脳・小脳の自律制御開発を加速
筐体や駆動系など、ノンコア部分を外部パートナーに積極的に委託し、先方の量産ノウハウを反映した生産委託体制を構築
3. 開発能力の強化、管理・ガバナンス体制向上に向けた社内体制の強化
多様化した開発人員よる高いレベルの開発体制構築の継続
報酬委員会導入によるガバナンスの向上等の社内統制の強化
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Our mid-term corporate strategy
From
“Prototype factory”
To
“Drone Manufacturer”
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用途別量産モデル - コアクライアントの取り組み
コアクライアントの1つであるNJS社とは閉鎖空間の点検についてのカスタムドローン開発を進めている。
下水道における社会実装を進めるとともに、他用途である水力発電所の点検にも応用展開を進める
実際のテストの様子
2020~
2019~
2018~
多用途への展開 量産モデルの推進
関西電力の水力発電所 水道点検用機体の量産
システム作り込み 点検にてPoCを実施 モデルの開発継続
2016~2017 これまでのAir Sliderを 現場における実運用とし
プロトタイプ機体にて実 ベースに機体を改良 てシステムを導入
現場でのテスト開始
プロトタイプ作成 現場のフィードバックを
下水道スクリーニング 受け、使い勝手の向上
調査におけるドローン などソリューション構築
活用の可能性検討 を継続
専用のソフトウェアも開 水圧鉄管用に開発した機体
機体の原理試作を開始
発
Air Slider ™ のプロトタ Air Slider （第4世代）
イプ開発
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NJS社の「株式会社北王インフラサイエンス」の新会社設立
調査点検用ドローン「AirSlider™」を共同開発しているNJS社が、農業分野の施設管理への適応を促進する
ため、新会社「株式会社北王インフラサイエンス」を設立し、2020年4月6日より営業開始
新会社について
• 農業分野の施設管理への適用を促進するため、
需要が見込まれる北海道の総合コンサルタント会
社である北王コンサルタント株式会社との協力に
より新会社を設立し営業を展開
NJS社と共同開発しているドローン • NJS社の出資割合90%、営業開始日2020年4月6
日
• 新会社では、北海道地域を中心とした農業用排水
施設、道路横断雨水排水管、下水道管路等の調
査点検サービス提供・ の販売を主な事業としつつ、
インフラ管理に関する総合的なサービスの提供
AirSliderで撮影した排水管内画像（出典：NJSプレスリリース)
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用途別量産モデル – 安心・安全なドローンに対する需要の高まり
セキュリティ等の安全・安心な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、2019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
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO)によ
る「安心安全なドローン基盤技術開発」事業にACSLの事業採択1
災害対応、インフラ点検、監視・捜索等の政府調達をはじめとする分野
でのドローンの利活用拡大に資するため、安全性や信頼性を確保したド
ローンの標準機体設計・開発等を実施
実施予定先
出典: 経済産業省「令和元年度補正予算案の概要」
1： 採択された事業規模1,568百万円は共同提案している企業全体での事業規模であり、当社単独の予算で はありません
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外部パートナーとの連携強化 – 外部との連携に対する方針
これまで自社でドローン開発・ソリューション開発の多くの機能を担っていたが、各機能に特化したパートナー
との連携を深めることでACSLのコアである制御技術・製品企画により注力をしていく
Before After
End User/
エンドユーザー 顧客 顧客 顧客 顧客 顧客
直接の顧客開拓に加
え、ソリューションパー
Solution Developer/ 代理店 ソリューション ソリューション トナーの増強により顧
ソリューション開発
パートナー パートナー 客網を拡大
Drone Developer/ Focus on core
• 開発・生産に特化し
ドローン開発
たパートナーと連携
製品企画
制御技術 • 制御技術は自社で
（大脳・小脳） 開発することに加え、
開発・生産
AutoModalityなど
設計開発 Focus on core パートナー 技術特化したパート
ナーと連携
コンポーネント開発 サプライヤーA サプライヤーB ・・・ サプライヤーA サプライヤーB ・・・
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組織・事業基盤の強化
国内外のエンジニアの厳選した採用により人員拡大を継続し、強固な技術力を支える開発体制を整備
研究開発チームは多様性をもつメンバーで構成され、高いレベルのエンジニアを確保
従業員内訳と開発体制
3月末時点正社員
(46名) 開発体制
Ph.D.保有者 約 20%
管理
外国籍メンバー 約 40%
事業開発・
研究開発
12 カ国
営業
国籍
生産・
品質保証
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目次
1 2020年3月期 業績
2 事業ハイライト
3 2021年3月期 計画
4 補足資料
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Mission
技術を通じて、人々をもっと大切なことへ
Liberate Humanity through Technology
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VISION
最先端のロボティクス技術を追求し、
社会インフラに革命を
Pursue cutting edge robotics technology
to revolutionize social infrastructure
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ミッション / 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が目指す変革
スタンドアロンとしてのドローンではなく、
業務全体の自動化・無人化・IoT化システムを実現する
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
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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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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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
「目」 - ステレオカメラ
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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、新たにドローン専用のシステムを構築することなく、顧客が構築し
た既存の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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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にインフラメ FY18に日本郵便に FY18の地方自治体
ンテナンスに投下 より運搬された宅 の防災対策予算：
された予算：2兆 配物：40億個 1兆円
円
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、孤
術性能カタログ」 うパックの局間輸 立集落へ物資輸送
で、ドローンの評 送を実施 を実施
価が記載
経産省が、プラン 楽天が、バーベ 道志村で遭難した
トにおけるドロー キューへの食品の 女の子の調査にド
ンの安全な運用方 有償の輸送を1か月 ローンが活用され
法に関するガイド 間実施 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、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
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
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外部パートナーとの連携強化 – 米国オートモダリティ社へ出資
オートモダリティ社の持つ「Perceptive Navigation」を、当社の制御技術に補完的に取り入れることで、より高
度・複雑な非 GPS 環境下での自律飛行を実現
「Perceptive Navigation」とは
• レーザー光を用いたリモートセンシング技術
(Lidar)を活用した、対象物の認識を中心とした
自己位置推定技術
• 橋梁点検などの開けた空間において動作可能
であること、対象物の相対位置を認識することで
ドローンの自己位置推定の精度が高くなること
等の強みがある 鉄骨造の橋梁点検等を実施（提供: オートモダリティ社）
オートモダリティ社とは
• 米国ニューヨークに本社、カリフォルニアに開発
拠点を有する飛行ソフトウェアの研究開発・販売
を行っている企業
• 過去に米国の様々な開発コンペ、ビジネスコン
ペで優勝・入賞実績有り
Perceptive Navigationで空間内を正確に飛行
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外部パートナーとの連携強化 – 当社とオートモダリティの補完関係
「Perceptive Navigation」を当社の制御技術に取り入れ、技術シナジーを実現すると同時に、将来的な当社の
US市場参入の可能性
技術シナジー
画像処理を活用した、飛行環境全体における Lidarを活用した、接近対象を中心とした相対座
保有技術 絶対座標系の自己位置推定技術（大脳 - 標系の自己位置推定技術（大脳 – Perceptive
Visual SLAM） Navigation）
独自の飛行アルゴリズムを実装した、自律飛 飛行アルゴリズムは中国企業のフライトコント
行技術（小脳） ローラを採用（小脳）
点検用カメラ、クラウド、解析AI等の周辺技術 点検用カメラは中国製品を使用
NVIDIA TX2 (大脳) NVIDIA TX2 (大脳)
システム構成
独自のフライトコントローラ（小脳） 中国企業のフライトコントローラ（小脳）
独自のドローン筐体（ボディ） 中国企業のドローン筐体（ボディ）
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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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（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、いずれの案件も検
案件開始 案件実施 案件終了 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が中 • 既存顧客の多数の大型案件 • 予算サイクルにより期をまた
心 が3月検収 ぐ案件はなし
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貸借対照表
[百万円]
2020年3月期 2019年3月期 2018年3月期
年度末 年度末 年度末
前年同期比
実績 実績 実績
増減
流動資産 4,818 ▲1% 4,858 2,290
現金及び預金 3,775 ▲15% 4,465 2,068
固定資産 449 +552% 68 62
資産合計 5,268 +7% 4,926 2,353
流動負債 233 +4% 225 330
固定負債 0 - 0 0
負債合計 233 +4% 225 330
純資産 5,034 +7% 4,701 2,022
総資産 5,268 +7% 4,926 2,353
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ディスクレーマー
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とにご留意ください。
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