6730 アクセル 2019-05-09 15:30:00
2019年3月期(第24期)決算説明会資料 [pdf]

証券コード6730


株式会社アクセル
2019年3⽉期(第24期)決算説明会資料

2019年5⽉9⽇(決算説明会開催⽇:5⽉10⽇)

代表取締役社⻑ 松浦 ⼀教
執⾏役員 管理グループ ゼネラルマネージャー 植野 悦匡




             株式会社アクセル
1. 2019年3⽉期の業績及び2020年3⽉期の業績計画



執⾏役員 管理グループ ゼネラルマネージャー
植野 悦匡




            株式会社アクセル
2019年3⽉期      市場動向                                3



2019年3⽉期の主⼒市場(パチンコ・パチスロ機市場)の動向


 2018年2⽉   改正「⾵俗営業等の規制及び業務の適正化等に関する法律施⾏規則」が施⾏
   2021年1⽉までに旧規則機は市場から撤去(新規則機への⼊れ替えが必要)

 2019年3⽉期の市場規模は約179万台(2018年3⽉期は約203万台)
   2019年3⽉期は新規則機への移⾏端境期

   新規則機への⼊れ替えは低調に推移(適合率の低迷、ホールの新規則機導⼊に対する慎重姿勢)

      =>2019年3⽉期全体として、厳しい市場環境で推移

 新規則機への移⾏は2020年3⽉期以降、本格的に開始するものと分析

※市場規模はパチンコ・パチスロ機の年間販売台数で当社調べ。
2019年3⽉期 トピックス(新市場開拓に向けた取組み)                             4



 ミドルウェア領域
   2018年04⽉   超解像IP「GRADIA」を提供開始
   2018年08⽉   ディープラーニング・フレームワーク「AILIA」を提供開始
   2018年10⽉   ファイルパッキングミドルウェア「VUCKET」を提供開始
   2018年10⽉   「GRADIA」がTVアニメ「イングレス」の制作⼯程に採⽤
   2018年11⽉   「GRADIA AE PLUGIN」を提供開始
   2018年12⽉   ムービーミドルウェア「LESIA」を提供開始
   2018年12⽉   東芝テックのコーポーレートアクセラレータープログラム に「GRADIA」が採択
   2019年01⽉   開発協⼒するスマホ向けゲーム『メガミラクルフォース』が配信開始
   2019年02⽉   ムービーミドルウェア「AXVC」をICE LONDONのAMDブースで先⾏発表
      => 製品ラインナップがほぼ完了、今後積極的な営業活動を展開
      => メガミラクルフォースの収益は2020年3⽉期以降貢献

 機械学習領域
   2018年08⽉   ディープラーニング・フレームワーク「AILIA」を提供開始
   2018年10⽉   Acculus社とコンピュータビジョン分野で協⼒(学習済みモデルの共同提供)

 ブロックチェーン領域
   2018年07⽉   ブロックチェーン事業の開始及び⼦会社(株式会社VIPPOOL)の設⽴
   2018年07⽉   ⼦会社(VIPPOOL)にて ブロックチェーン解析サービスの提供開始
   2018年12⽉   ⼦会社(VIPPOOL)におけるマイニングプール譲受け完了
2019年3⽉期 業績の概要(前期⽐)                                               5


                                                         (単位:百万円)

          ʻ18/3 実績   売上⽐     ʻ19/3 実績   売上⽐     増減額       増減率

売上⾼        8,477     100%     5,003     100%    △3,474    △41%

売上原価       5,335      63%     3,295      66%    △2,039    △38%

売上総利益      3,142      37%     1,708      34%    △1,434    △46%

販管費        2,985      35%     3,380      68%     395       13%
(研究開発費)   (2,134)    (25%)   (2,513)    (50%)   (378)     (18%)

営業利益        156       2%     △1,672     △33%    △1,829      -

経常利益        164       2%     △1,651     △33%    △1,816      -

当期純利益       80        1%     △2,000     △40%    △2,081      -

 特別損失として投資有価証券評価損(239百万円)を計上
 繰延税⾦資産の取り崩しによる税⾦費⽤の負担増
 期末配当は無配を計画(配当⽅針:配当性向50%)
     2019年3⽉期 売上⾼の概要(前期⽐)                                                   6



     売上⾼ 5,003百万円(前期⽐3,474百万円 41%減)

(単位:百万円)

                        グラフィックスLSI販売減
10,000                   (63万個 → 29万個)
                      市場規模(203万台→179万台)      グラフィックスLSIの販売減少要因
                        AG5移⾏(85%→95%)    市場在庫の調整、リユース増加、市場規模縮⼩
                        基板⽐率(15%→30%)     リユース含めた市場シェアは横ばい※当社調べ
             AG9他
 8,000
                                        その他売上⾼減         その他売上⾼の減少要因
           メモリモジュール                 (LEDドライバ増・メモリモ   主にメモリモジュールのリユース増加
           LEDドライバ等                     ジュール減等)
 6,000                 その他
                       総売上⾼の45%

                                                       AG9他

 4,000
                                                     メモリモジュール   その他
                                                     LEDドライバ等   総売上⾼の55%
                        パチンコ・パチスロ機向け
                        グラフィックスLSI
 2,000                  (グラフィックス基板含む)
                        総売上⾼の55%                                パチンコ・パチスロ機向け
                                                                グラフィックスLSI
                                                                (グラフィックス基板含む)
                                                                総売上⾼の45%
    0
             ʻ18/3                                     ʻ19/3

         売上⾼ 8,477百万円                            売上⾼ 5,003百万円
2019年3⽉期 販売費及び⼀般管理費(前期⽐)                                               7



販売費及び⼀般管理費 3,380百万円(前期⽐395百万円 13%増)

                                                            (単位:百万円)

             ʻ18/3 実績   構成⽐     ʻ19/3 実績   構成⽐     増減額        増減率


販管費合計         2,985     100%     3,380     100%     395        13%

研究開発費         2,134      71%     2,513      74%      378        18%
(内、純開発費)      (532)     (18%)   (1,161)    (34%)    (629)     (118%)
(内、純開発費以外)   (1,602)    (54%)   (1,351)    (40%)   (△250)     (△16%)

その他            851      29%       867      26%       16        2%


 オフィスの⼀部を返還するなど全般的な経費削減を推進したものの、研究開発費の増加により販売費及び⼀般管理
  費全体は約13%の増加

 研究開発費の増加要因は、純開発費の増加(主にパチンコ・パチスロ機向け次世代製品の試作開発費)
  ※ʻ19/3期の主な試作開発:パチンコ・パチスロ機向け次世代製品
  ※パチンコ・パチスロ機向け次世代製品の開発は ʻ19/3期で収束

 「研究開発費の内、純開発費以外」の減少は、プロジェクトの⾒直しに伴う派遣社員規模の適正化及びその他全般
  的な経費削減に加え、オフィス(主に会議室)の⼀部返還及びその会計処理の影響(按分⽐率の変動に伴う影響)
2019年3⽉期末 財政状態                                                           8


                                    (単位:百万円)

           ʻ18/3末   構成⽐    ʻ19/3末     構成⽐

流動資産       11,479   88%    8,669      89%       現⾦・預⾦ 331百万円減
                                                 キャッシュ・フロー計算書にて説明
 現⾦・預⾦     6,868    53%    6,536      67%
                                                売掛⾦ 2,893百万円減
 売掛⾦       3,304    25%     411        4%        期末⽉の販売状況による減少

                                                商品及び製品 875百万円増
 商品及び製品     480     4%     1,355      14%
                                                 ʻ20/3期第1四半期以降販売予定の在庫
 その他        825     6%      365        4%      (主にグラフィックスLSI、メモリモジュール増)

                                                固定資産(投資有価証券)
固定資産       1,556    12%    1,032      11%
                                                 保有有価証券の減損
資産合計       13,035   100%   9,701      100%       保有上場有価証券の時価評価

                                                      流動負債 1,233百万円減
流動負債       1,580    12%     347        4%             買掛⾦ 1,109百万円減
                                                       期末⽉の仕⼊状況による減少
固定負債        35      0%      40         0%
                                               流動負債       ʻ18/3末   ʻ18/3末
負債合計       1,616    12%     388        4%
                                               買掛⾦         1,344    234
純資産合計      11,418   88%    9,313      96%
                                               未払⾦          82      71
負債・純資産合計   13,035   100%   9,701      100%     その他         154      41
2019年3⽉期 キャッシュ・フロー計算書                                    9


                                                 (単位:百万円)

                                ʻ18/3 実績      ʻ19/3 実績

現⾦及び現⾦同等物の期⾸残⾼                   8,738           6,868

現⾦及び現⾦同等物増加(△減少)額                △1,869          △331

 営業キャッシュ・フロー                     △1,490          △250

 投資キャッシュ・フロー                     △301            △35

 財務キャッシュ・フロー                      △55            △55

現⾦及び現⾦同等物に係る換算差額                  △22             10

現⾦及び現⾦同等物の期末残⾼                   6,868           6,536

 営業キャッシュ・フロー               投資キャッシュ・フロー
 税引前純利益: △1,891百万円          有形固定資産の取得 : △27百万円
 たな卸資産の増加: △874百万円          関係会社株式の取得 : △50百万円
 仕⼊債務の減少: △1,109百万円         投資事業組合からの分配 : 53百万円
 未払⼜は未収消費税等の増減額: △276百万円    財務キャッシュ・フロー
 投資有価証券評価損: 239百万円          配当⾦の⽀払 : △55百万円
 売上債権の減少: 2,893百万円
 その他の流動資産の減少: 692百万円
その他                                                 10



役員報酬の減額


1. 減額の内容

 代表取締役及び代表取締役副社⻑ : ⽉額報酬額の15%を減額

 業務執⾏取締役              : ⽉額報酬額の10%を減額



2. 減額の対象期間

 2019年4⽉より2020年3⽉まで



2019年3⽉期の業績及び配当状況(無配として株主総会に付議)の内容を真摯に受け⽌め、役員報酬の減
額を継続することといたしました。経営陣⼀同、今後の成⻑に向け全⼒を尽くす所存であります。今後と
も株主の皆さまをはじめとする関係各位のご⽀援を賜りますよう、宜しくお願い申し上げます。
2020年3⽉期 業績予想の概要(実績⽐)                                               11


                                                           (単位:百万円)

          ʻ19/3 実績   売上⽐     ʻ20/3 計画   売上⽐      増減額        増減率


売上⾼        5,003     100%     7,000     100%      1,996      40%


売上原価       3,295      66%     4,650      66%      1,354      41%

売上総利益      1,708      34%     2,350      34%      641        38%


販管費        3,380      68%     2,240      32%     △1,140     △34%
(研究開発費)   (2,513)    (50%)   (1,330)    (19%)   (△1,183)   (△47%)


営業利益      △1,672     △33%      110       2%       1,782       -


経常利益      △1,651     △33%      110       2%       1,761       -

当期純利益     △2,000     △40%      110       2%       2,110       -


※ 2019年3⽉末受注残: 1,734百万円
※ 配当⽅針(配当性向50%)に則り、1株当たり5円として復配を計画(配当性向50.9%)
    2020年3⽉期 売上⾼計画の概要(実績⽐)                                                     12



    売上⾼ 7,000百万円(実績⽐1,996百万円 40%増)

(単位:百万円)


                                             グラフィックスLSIの販売増加要因
8,000                                     在庫調整の影響減、新規則機への⼊れ替え需要
                       グラフィックスLSI販売増     リユース含めた市場シェアは横ばい⾒込み※当社調べ
                        (29万個 → 47万個)
                     市場規模(179万台→155万台)                    AG9他
                       AG6移⾏(0%→10%)
                       基板⽐率(30%→20%)
6,000
                                         その他売上⾼増
                                     (LEDドライバ減・メモリ                  その他
            AG9他                        モジュール増等)        メモリモジュール    総売上⾼の50%
                                                        LEDドライバ等
                                      その他売上⾼の増加要因
                                  メモリモジュールの新製品の新規採⽤、
4,000                                新規事業系売上⾼の貢献開始
          メモリモジュール                  (本格的な貢献はʼ21/3期以降)
                       その他
          LEDドライバ等     総売上⾼の55%


                                                                   パチンコ・パチスロ機向け
2,000                                                              グラフィックスLSI
                       パチンコ・パチスロ機向け                                (グラフィックス基板含む)
                       グラフィックスLSI                                  総売上⾼の50%
                       (グラフィックス基板含む)
                       総売上⾼の45%

   0
            ʻ19/3                                         ʻ20/3

        売上⾼ 5,003百万円                               売上⾼ 7,000百万円
2020年3⽉期 販売費及び⼀般管理費計画(実績⽐)                                             13



販売費及び⼀般管理費 2,240百万円(実績⽐1,140百万円 34%減)

                                                            (単位:百万円)

             ʻ19/3 実績   構成⽐     ʻ20/3 計画   構成⽐     増減額        増減率


販管費合計         3,380     100%     2,240     100%    △1,140     △34%

研究開発費         2,513      74%     1,330      59%    △1,183      △47%
(内、純開発費)     (1,161)    (34%)    (250)     (11%)   (△911)     (△78%)
(内、純開発費以外)   (1,351)    (40%)   (1,080)    (48%)   (△271)     (△20%)

その他            867      26%       910      41%       42        5%


 全般的な経費削減に加え、研究開発費の減少により販売費及び⼀般管理費全体は約34%の減少

 研究開発費の減少要因は、純開発費の減少(前期でパチンコ・パチスロ機向け次世代製品の開発が収束)
  ※新規事業においては、サービス及びソフトウェアで提供する製品が多く、主にハードウェア製品として提供
  されるパチンコ・パチスロ機向けと⽐較すると研究開発費負担は軽減するものと認識

 「研究開発費の内、純開発費以外」の減少は、プロジェクトの⾒直しに伴う派遣社員規模の適正化、その他全
  般的な経費削減に加え、オフィスの⼀部返還及びその会計処理の影響(按分⽐率の変動に伴う影響)
      => ʻ19/3 期中に実施した経費削減の効果が年間を通じて発⽣
2. 今後の成⻑戦略



代表取締役社⻑ 松浦 ⼀教




             株式会社アクセル
 今後の業績イメージ                                                          15


   [億円]
 120.0

                       売上⾼                      営業利益
                         組み込み・新規事業等
 100.0
                         パチンコ向けその他
          84.8           パチンコ向けグラフィックスLSI
  80.0
                                            70.0

  60.0
                             50.0

  40.0



  20.0


                 1.6                               1.1
   0.0
                                    △16.7

 -20.0
             ʻ18/3
          第23期                  ʻ19/3
                             第24期              ʻ20/3
                                            第25期            ʻ21/3
                                                         第26期
           実績 実績              実績実績           計画計画          イメージ
                                                         イメージ
市場規模         203万台              179万台          155万台        170万台
※パチンコ・パチスロ機の年間販売台数の前提
アクセルの強み                                        16



世の中の⾰新に貢献する製品(サービス)を実現する3つの開発⼒




          ⾼付加価値製品を実現する総合的な開発⼒


      ハードウェア開発⼒
      LSI・FPGA・基板設計⼒
                       ×         ソフトウェア開発⼒
                                 開発ツール・ライブラリ




                   要素技術の研究開発⼒
                  動画・⾳声圧縮、超解像、暗号、AI等
今後の成⻑戦略                                           17


パチンコ・パチスロ機(組み込み機器)市場で培ってきた技術・ノウハウを他製品に展開
ミドルウェア、機械学習、セキュリティ、ブロックチェーンの成⻑4領域に注⼒


                          ミドルウェア
             組み込み機器
              向け製品                    機械学習
                                       (AI)




    パチンコ・パチスロ機                           セキュリティ
      向け製品




                                   ブロックチェーン
新規事業の進め⽅の基本⽅針                                                 18


 外部リソースを有効活⽤し、早期の事業確⽴を⽬指す
 アクセルは限られたリソースをコア・テクノロジーの開発に集中
 外部リソースやアライアンスを活⽤し事業化を加速

   要素技術の研究開発          製品化              マーケティング・事業化

                               ビジネス化
 要素技術の研究開発と製品化
                                        ⼦会社設⽴

                                          買収

                                          提携




  新規事業におけるアクセルのコア機能(テクノロジーの源泉)
    ミドルウェア
                       AXIP
  (圧縮技術、超解像等)
                                               新会社設⽴
                                          (2019年5⽉設⽴予定)
     機械学習              AILIA

                    ブロックチェーン
     暗号技術                               ㈱VIPPOOL(2018年7⽉設⽴)
                      VIPPOOL

                     セキュリティ
                      SHALO
新会社設⽴                                                 19



機械学習及びミドルウェア製品の早期⽴ち上げを⽬的に⼦会社を設⽴予定



 ax株式会社

 代表取締役社⻑ 寺⽥健彦

   元シリコンスタジオ株式会社(東証マザーズ 3907) 代表取締役社⻑

 事業内容:

   AIに関するコンサルティング(AIアプリの開発等)

   AIに関するフレームワークの開発、販売

   ミドルウェア(AXIP)の販売

 資本⾦ 150百万円

 設⽴年⽉⽇ 2019年5⽉(予定)



                                準備中のコーポレートサイト(イメージ)
ミドルウェア(AXIP)                                                 20



ミドルウェア製品(AXIP)


          主にゲーミング市場向けに圧縮技術を中⼼としたミドルウェアを提供
          業界最⾼⽔準のミドルウェアを多機能パッケージとして販売することで付加価値を向上
          企業、アプリごとに固定若しくは売上連動型のロイヤリティビジネス


                 他社にはない幅広いラインナップで
                  クリエイターを総合的に⽀援


                             当社独⾃のラインアップ(差別化要素)




  アルファ対応       低負荷・低遅延        マルチプラットフォーム     クロスプラットフォーム
ムービーミドルウェア   サウンドミドルウェア       対応超解像ミドルウェア    対応 ディープラーニング・
                                                フレームワーク




 HDR対応超⾼圧縮       ファイルパッキング    カジノ・アーケードゲーム
ムービーミドルウェア         ミドルウェア     向けムービーミドルウェア
  機械学習:世界最⾼⽔準の性能を誇るAILIAの性能⽐較                                                                                          21



  クロスプラットフォームに対応し、GPUの積極活⽤で圧倒的な推論処理スピードを実現


  推論                            競合A (海外)                             AILIA
フレームワーク


 アクセラ                                      CPU          CPU          MetalPerform     Render
             OpenVX   OpenCL   cuDNN                                                            C++AMP      Intel MKL
 レータ                                       AVX         NEON          anceShaders      Script

対応プラット                         NVIDIA     Windows       iOS,            Mac,
               ASIC   Linux                                                           Android   Windows     Intel CPU
 フォーム                          Platform    , Mac       Android          iOS


     代表的な学習済みモデル(YOLO_TINY)における推論速度⽐                        計測条件
                                                             Android : 競合A (NEON)、AILIA (RenderScript)
              競合Aの推論速度を1とした場合のAILIAの速度                      iOS : 競合A (NEON)、AILIA (MetalPerformanceShaders)
                                                             Windows : 競合A (AVX)、AILIA (C++AMP)
              iOSでは約3倍の速度で推論処理を実現 (当社調べ)                    Mac : 競合A (AVX)、AILIA (MetalPerformanceShaders)


    Android                                                            競合A(海外)
                                                                       AILIA
         iOS

   Windows

        Mac

               0       0.5          1            1.5             2                  2.5         3                3.5
                                                        この資料に記載されたシステム名、製品名等の各名称は⼀般的に各社の登録商標または商標です。
機械学習:ビジネスモデル                                           22



独⾃開発のエッジ推論向けディープラーニング・フレームワーク「AILIA」を中核に展開


 AIのフレームワーク販売からロイヤリティビジネスへ
  世界最⾼⽔準の性能を誇るAILIAを起点に、AIに関する広域な業務の開発⽀援からスタート

              ロイヤリティビジネスの構築
               AILIAのロイヤリティモデル
              普及させたAILIAのロイヤリティで安定収益         規模のメリット



      ソリューションパッケージの提供                  ビジネスモデルの進化

       学習済みモデルの販売
      AILIAとセットで学習済みモデルを販売             販売&ロイヤリティUP
      パートナー企業と共同で⽤途別モデルを開発


 フレームワークの販売と開発⽀援の積み上げ          学習済みモデルの蓄積と応⽤
  開発⽀援
 ディープラーニング・フレームワークの販売             ターゲット:
 AI実装のコンサルティング                    ソフト開発会社、製造業・サービス業等


                         AILIA
          (クロスプラットフォーム対応 ディープラーニング・フレームワーク)
⾃動運転向けAIチップの研究開発(機械学習 / 組み込み機器)                                                      23


 NEDO公募事業の⼀環として研究開発を推進
   「ドメイン特化型IoTプラットフォームの研究開発」事業の中で2017年より研究を開始
   •    2019年1⽉、FPGAと既存メニーコア環境で⾃動運転の実⾞制御デモを実施

   2019年3⽉「⾼効率・⾼速処理を可能とする AI チップ・次世代コンピューティングの技術開
    発」事業に移⾏して研究を推進
   •    最先端の⾃動運転システムを開発している株                ■プロジェクトの推進体制
        式会社ティアフォー(出資先)を筆頭に⼤学
                                                     アプリケーション(完全⾃動運転・監視) ティアフォー
        等と共同で研究開発を推進
   •    完全⾃動運転を実現するためのソフトウェア・                                ミドルウェア              埼⽟⼤学
        ハードウェアプラットフォームを研究開発
                                                            コンパイラ・OS             東京⼤学
   •    当社は完全⾃動運転に向けたヘテロジニアス
        SoC(System on Chip)の開発を推進
                                              メニーコア CPU   マルチコア CPU    アクセラレータ
                                                                                  アクセル
   •    当⾯はNEDOの委託事業の範囲で研究を推進                     ヘテロジニアス SoC(試作チップ)


       完全⾃動運転向けヘテロジニアスSoC R&D Roadmap

             2018年                  2021年                      2022年〜

             R&D            PoC (Proof of Concept)           Productization
       ⾃動運転⽤SoCの研究開発        試作チップによる公道実験                    製品化(ASIC/IP/...)
セキュリティ:製品概要                                    24



セキュリティ製品 (アプリケーションの暗号化ソリューション)


 アプリケーションの不正解析防⽌、ライセンス管理ソリューションとして、ソフト・ハードの両⾯から提供
 ⾼い安定性・導⼊の容易性・使いやすさが差別化ポイント
 その他のセキュリティ製品の開発も検討
     セキュリティ:市場規模                                                                                                           25



     継続的な成⻑が期待されるセキュリティツール市場


        当社のターゲットはセキュリティツール市場の暗号化製品市場

        アイデンティティ・アクセス管理関連製品も開発中


            国内情報セキュリティ市場の規模と成⻑性                                                          国内セキュリテイ市場における当社のターゲット

(百万円)
1,200,000
                                                                                                          統合型アプ
                                                                                                          ライアンス コンテンツセ
                            サービス
                                                                                           暗号化製品
1,000,000                                                                                                       キュリティ対策
                            ツール
                                                                                         ネットワー      382億円
 800,000
                                                                                         ク脅威対策
                                                                                                                  1,892億
 600,000
                                                                                                 766億円
                                                                                                                    円
 400,000                                                                                                 5,000億円
 200,000
                                                                                                  787億円

       0
            2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018                    922億円
                                                                             ⾒込 予測
                                                                             推定
                                                                                          システム開発セ
                                                                                          キュリティ管理
                                                                                                             アイデンティティ・
                                                                                                             アクセス管理
                              参考:NPO ⽇本ネットワークセキュリティ協会 2017年度 国内情報セキュリティ市場調査
ブロックチェーン:ハード&ソフト開発⼒を⽣かしたビジネス展開                                         26



  事業分野               ブロックチェーン事業のロードマップ                     ターゲット



                       分離型ウォレットの開発・販売

 マイナーに対して                                               VIPPOOLのユーザー
   マイニング           マイニングハードウェアの開発・販売※                     をはじめとする
 プラットフォーム               (⾃社マイニング)                            マイナー
    の提供                                                  (BtoB、BtoC)
                 マイニングプールの運営



                        スマートコントラクト
ブロックチェーン運営者
                        搭載コインの開発                          企業(BtoB)
    に対して                                                  IoT機器メーカー
  ブロックチェーン・
                           ブロックチェーンサービス                     電⼒会社など
 ソリューションの提供
                           の提供(開発⽀援)

                         VIPPOOLによるマージドマイニングでブロックチェーンに必要な信頼性を提供

            ブロックチェーン技術の社会実装に必要なインフラ(製品・サービス)を提供

※2020.3期にモナコイン(Lyra2rev2)を含むマルチハッシュ対応のマイニングハードウェアの販売を予定
(2019.04時点:世界最⾼⽔準の消費電⼒対性能)※当社調べ
※同製品を⽤いてコンソーシアムチェーン(ブロックチェーンサービス)への提案を計画
新規事業の業績貢献イメージ                                                              27


(百万円)
            セキュリティ
1,600
            ブロックチェーン

            機械学習
1,200
            ミドルウェア


 800



 400



   0
        2019.3        2020.3         2021.3         2022.3        2023.3

        AXIPの販売    フルラインナップによる売上⾼増


                     AILIA     フレームワークの販売と開発⽀援(AIアプリの開発等)の積み上げ


                               マイニングプラットフォームの提供   マイニング機材の販売と⾃社マイニング

                                 ブロックチェーン・サービス    ソリューション提供(開発⽀援)


                                 SHALOの販売     暗号化製品の提供
新たなステージに向けて、企業理念を刷新                            28



パチンコ主体のファブレス半導体企業から、世の中の⾰新に貢献する先端テクノロジー企業へ




                      洗練された製品・サービスの創造を通じ、
MISSION                世の中の⾰新に貢献しよう



                      先端テクノロジー企業として、
            VISION     グローバルに活躍することを⽬指そう



                        顧客の満⾜を第⼀としよう
Values                  プロフェッショナルとして挑戦することを楽しもう
                        多様性を尊重し、仲間と、より⼤きな事を為そう
                        スピードを上げよう
本資料に記載の予想数値を含む将来に係る情報は、現時点における仮定を前提としています。
 実際の業績は、今後のさまざまな要因によって⼤きく異なる結果となる可能性があります。
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