6730 アクセル 2019-01-25 15:30:00
2019年3月期第3四半期 決算説明資料 [pdf]
証券コード6730
株式会社アクセル
2019年３⽉期（第24期）第３四半期
決算説明資料
2019年1⽉25⽇
株式会社アクセル
1. 2019年３⽉期第３四半期の業績
株式会社アクセル
2019年３⽉期第３四半期 トピックス 3
新規事業に関連したトピックス
Acculus社と最新のAI・ディープラーニングを⽤いたコンピュータビジョン分野で協⼒
AXIPシリーズ ファイルパッキングミドルウェア「VUCKET」を提供開始
クラフタースタジオ社が制作するTVアニメ「イングレス」の制作⼯程に超解像技術「GRADIA」が採⽤
スマホ向けSRPG「メガミラクルフォース」に開発協⼒（2019年1⽉末配信予定）
レベニューシェア型の収益モデル
⼦会社におけるマイニングプール(VIPPOOL)譲受け完了
AXIPシリーズ 超⾼圧縮ムービーコーデック「LESIA」を提供開始
東芝テックコーポーレートアクセラレータープログラム“Innovate Together” に採択
採択テーマ：超解像技術「GRADIA」によるシャープな画像処理とMFP（Multifunction Printer）の融合
2019年３⽉期第３四半期 市場動向 4
現在の主⼒市場（パチンコ・パチスロ機市場）の動向
2019/3期のパチンコ・パチスロ機の販売台数は、155万台（前期203万台）と想定し業績予想
を計画
• 2018年2⽉に改正「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
• 依存症対策強化の影響により総販売台数の逓減傾向が継続
• 2019年3⽉期は、新基準機への移⾏端境期
• 旧基準機中⼼の販売状況が続くが、新基準機が徐々に出始める⾒通し
第3四半期までは概ね想定通りの厳しい市場環境で推移
⼀時的な市場在庫の調整
リユースに積極的な顧客が好調のため、当社製品のリユース率の増加
2019年３⽉期第３四半期（累計） 損益計算書（前年同期⽐） 5
（単位：百万円）
ʻ18/3 ʻ19/3
売上⽐ 売上⽐ 増減額 増減率
３Q実績 ３Q実績
売上⾼ 4,613 100％ 3,618 100％ △995 △22％
売上原価 2,733 59％ 2,328 64％ △404 △15％
売上総利益 1,880 41％ 1,289 36％ △590 △31％
販管費 2,326 50％ 2,778 77％ 451 19％
(研究開発費) （1,666） （36％） （2,112） （58％） （445） （27％）
営業利益
△446 △10％ △1,488 △41％ △1,042 －
(△損失)
経常利益
△432 △9％ △1,477 △41％ △1,045 －
(△損失)
純利益
△145 △3％ △1,805 △50％ △1,660 －
(△損失)
特別損失（投資有価証券評価損）234百万円を計上
繰延税⾦資産の取り崩しによる税⾦費⽤の負担増
2019年３⽉期第３四半期（累計） 売上⾼の分析（前年同期⽐） 6
売上⾼ 3,618百万円（前年同期⽐ 995百万円減）
（単位：百万円）
6,000
パチンコ・パチスロ機向け
グラフィックスLSI販売減 グラフィックスLSIの販売減少要因
市場在庫の調整、リユース増加、顧客の需要動向
（38万個 → 21万個）
（シェアは横ばい）
AG5以降（80％ → 95％）
基板⽐率（0％ → 40％）
AG9他
4,000
その他
メモリモジュール 総売上⾼
LEDドライバ LEDドライバ 増 AG9他
の約45％
メモリモジュール 減
その他
メモリモジュール 総売上⾼
LEDドライバ の約50％
2,000
パチンコ・パチスロ機向け
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LSI
総売上⾼の約55％
総売上⾼の約50％
0
ʻ18/3 3Q ʻ19/3 3Q
売上⾼ 4,613百万円 売上⾼ 3,618百万円
2019年３⽉期第３四半期末 財政状態 7
（単位：百万円）
ʼ19/３
ʻ18/３末 構成⽐ 構成⽐
３Ｑ末
流動資産 11,479 88％ 8,973 89％
現⾦・預⾦ 6,868 53％ 6,501 65％
売掛⾦ 3,304 25％ 759 8％
当四半期末⽉の売上⾼が前期末⽉の
商品及び製品 480 4％ 1,306 13％ 売上⾼に対して減少したことが要因
その他 825 6％ 406 4％
固定資産 1,556 12％ 1,074 11％
保有する投資有価証券の評価減等
資産合計 13,035 100％ 10,048 100％
流動負債 1,580 12％ 524 5％
固定負債 35 0％ 37 0％ ʻ19/３
流動負債 ʻ18/３末
３Ｑ末
負債合計 1,616 12％ 562 6％ 買掛⾦ 1,344 416
純資産合計 11,418 88％ 9,486 94％ 未払法⼈税等 43 －
負債・純資産合計 13,035 100％ 10,048 100％ その他 193 107
2019年３⽉期通期 業績計画の修正（当初計画⽐） 8
（単位：百万円）
ʻ19/3 ʻ19/3
売上⽐ 売上⽐ 増減額 増減率
当初計画 1.25修正
売上⾼ 6,300 100％ 5,000 100％ △1,300 △21％
売上原価 4,150 66％ 3,250 65％ △900 △22％
売上総利益 2,150 34％ 1,750 35％ △400 △19％
販管費 3,600 57％ 3,450 69％ △150 △4％
(研究開発費) （2,750） （44％） （2,570） （51％） （△180） （△7％）
営業利益
△1,450 △23％ △1,700 △34％ △250 －
(△損失)
経常利益
△1,450 △23％ △1,700 △34％ △250 －
(△損失)
当期純利益
△1,050 △17％ △2,000 △40％ △950 －
(△損失)
特別損失（投資有価証券評価損）及び繰延税⾦資産の取り崩しによる税⾦費⽤の負担増を⾒込む
ご参考：2019年３⽉期 四半期ごとの業績 9
（単位：百万円）
１Q実績 売上⽐ ２Q実績 売上⽐ ３Q実績 売上⽐
売上⾼ 724 100％ 1,466 100％ 1,427 100％
売上原価 466 64％ 988 67％ 872 61％
売上総利益 257 36％ 477 33％ 554 39％
販管費 1,516 209％ 629 43％ 632 44％
（研究開発費） （1,283） （177％） （415） （28％） （413） （29％）
営業利益
△1,258 △174％ △152 △10％ △77 △5％
(△損失)
経常利益
△1,247 △172％ △156 △11％ △73 △5％
(△損失)
四半期純利益
△871 △120％ △117 △8％ △816 △57％
(△損失)
受注⾼ 1,299 － 616 － 1,631 －
2. 補⾜資料（2018年４⽉26⽇開催 決算説明会資料より抜粋）
株式会社アクセル
今後の事業の⽅向性 11
パチンコ・パチスロ機向け製品で培ってきた技術・ノウハウを他製品にも展開
組み込み機器市場に加え、新たにミドルウェア、暗号技術、機械学習の３領域で新規事業の確⽴を⽬指す
現在の事業計画の範囲内 事業計画に未反映
組み込み機器
向け製品 ミドルウェア
（AXIP）
協業関連
パチンコ・パチスロ機
向け製品
暗号技術
機械学習
パチンコ・パチスロ機向け製品 12
LSIビジネスからシステム製品を中⼼とした
ソリューションベンダーへの転換 で事業規模を拡⼤
多画⾯ サウンド サウンド 表⽰
分割 関連 次世代 パネル
関連
ＬＥＤ ＬＥＤ
ドライバ 次世代
メモリ メモリ メモリ
モジュール 次世代 次々世代
事 ③ 周辺デバイスの拡充
業
規
模 AG5搭載 AG6搭載
の 基板 基板
拡
⼤ 新基板 ② グラフィックス基板の展開
AG5 AG6 AG7
開発⽀援 統合開発
ツール ⽀援ツール
DUKE ① グラフィックスLSIのシェアアップ
組み込み機器向け製品 13
着実な営業活動を継続 AG903で産業⽤途拡⼤を模索
組み込み機器向けでのアライアンスを推進し、⼤型案件の獲得 と採⽤先の拡⼤を加速
AG901 AG902 AG903 ■AG903パートナー
IARシステムズ アイ・エル・シー
2003年〜 2005年〜 2016年〜
AG10
AG9シリーズの最新製品
京都ﾏｲｸﾛｺﾝﾋﾟｭｰﾀ ダイナコムウェア
機能強化
標準技術の採⽤
2009年〜
医療器、製造設備、 イー・フォース SCREEN
FA 計測機器 医療機器 ｸﾞﾗﾌｨｯｸｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞ
⾞両設備、計測器、
建機のバックモニタ、改札機等
アミューズメントホール等
新たな⽤途の拡⼤
協業関連 14
エスディーテック株式会社（出資先）
• 組み込み機器向けにムービーコーデックの技術供与
• ⼤⼿メーカーのカラオケ選曲端末の告知サービスに採⽤
• ⾃動⾞メーカー向けにも採⽤検討（評価⽤ライセンスを付与）
商号 ： エスディーテック株式会社
代表者 ： 代表取締役社⻑ 川端 ⼀⽣
所在地 ： 東京都港区
ザインエレクトロニクス株式会社（業務提携先）
• ⾞載機器や事務機器等向けで両社知⾒を⽣かした共同開発を検討
商号 ： ザインエレクトロニクス株式会社
代表者 ： 代表取締役社⻑ ⾼⽥康裕
所在地 ： 東京都千代⽥区
株式会社ティアフォー（出資先）
• ⾃動運転関連でのシステムLSIの共同研究
商号 ： 株式会社ティアフォー
代表者 ： 代表取締役社⻑ 武⽥⼀哉
所在地 ： 愛知県名古屋市中村区
新規事業の概要 15
新規事業の⽅向性
要素技術の研究開発から、製品を実現するためのハードウェア、ソフトウェアを総合的に開発が
可能である当社の強みを⽣かして、以下の３領域で新規事業の確⽴を⽬指す
ミドルウェア（AXIP)
遊技機市場で培った技術を⽣かして、広義のアミューズメント市場に価値ある技術を提供
暗号技術
暗号（セキュリティ製品等）及びブロックチェーンの研究開発を通じて、分散型社会を実現するため
のプラットフォームを提供
機械学習
機械学習の研究開発を通じて、IoTエッジデバイスの⾼度化を実現するための画像認識技術を提供
ミドルウェア（AXIP） 16
ミドルウェア製品（AXIP）
ターゲットをゲーミング市場に絞り、圧縮技術を中⼼にミドルウェアを提供
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
コンソールゲーム、ブラウザゲーム（Web GL）、インディーズゲーム対応を積極推進
今後の新製品予定
AILIA（2018.8予定）DNNフレームワーク
VUCKET（2018.9予定）ファイル・パッカー
• 画像や⾳声などの⼤量のファイルを⼀つにまとめる機能
• ファイルの破損チェックや暗号化、圧縮にも対応
LESIA（2018.12予定）超⾼圧縮による通信帯域の削減
当社独⾃のラインアップ（差別化要素）
動画圧縮 ⾳声圧縮 超解像 新規IP
•LESIA (2018.12) •C-FA •GRADIA •AILIA (2018.8)
超⾼圧縮 低遅延 ⾼解像度化 DNNフレームワーク
•H2MD 低負荷 GPGPU •VUCKET(2018.9)
ブラウザで動作 ファイル・パッカー
※ DNN: Deep Neural Network
暗号技術 17
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「SHALO」を販売予定(2018.末予定)
SHALO-HL: ハードウェアによる暗号化ソリューション
• USBドングルをハードウェアキーとして提供
• 暗号通貨のハードウェアウォレットやログイン認証などにも展開予定
SHALO-SL: ソフトウェアによる暗号化ソリューション
• ライセンスファイルを発⾏し提供
AXIPでもライセンス管理に活⽤予定
ターゲットは標準プラットフォームを利⽤したアプリケーション全般
SHALO-SL SHALO-HL
• ライセンスファイル • USBドングル
• ソフトウェアによる • ハードウェアによる
暗号化ソリューション 暗号化ソリューション
暗号技術 18
ブロックチェーン事業（⼦会社の設⽴を検討）
モナコイン・マイニングプール「VIPPOOL」の運営権の取得について協議中
当社の研究開発⼒と「VIPPOOL」の既存プラットフォームを融合させて事業拡⼤を⽬指す
マイニングプールの運営と既存資産であるFPGAを⽤いた⾃社マイニングからスタート
スマートコントラクトによる⾃動決済が可能なイーサリアムにも対応予定
マイニングハードウェア（FPGA）の販売やブロックチェーン⽀援事業に参⼊予定
マイニングプールの運営 マイニングハードウェア
ブロックチェーン⽀援事業
マイニングハードウェア⾃社運⽤ の販売
解析ツール、ダッシュボードアプリの提 VIPPOOLを通じたマイニング ブロックチェーン技術を応⽤した
供等による付加価値向上 ハードウェアの販売 B2Bソリューションの提供
既存資産を⽤いた⾃社マイニング 専⽤ASICやGPUがカバーでき マージドマイニングを活⽤したコン
ない市場ニーズに対応 ピュート資源の提供
⾼度な鍵管理システムの提供
暗号技術 19
モナコインとは
2013年12⽉に誕⽣した国内初の暗号通貨
ライトコインがベース、ASIC耐性を持つハッシュ関数が採⽤
⽇本中⼼に活発なユーザコミュニティがあり、実店舗での決済にも利⽤
時価総額は約2.35億⽶ドル（2018.4.22時点）
VIPPOOLについて
2014年2⽉にサービスインしたマイニングプール
現存する⽇本最古のマイニングプール ※
国内最⼤級のモナコイン・マイニングプール ※
サービスの安定性と⽇本語サポートが特⻑
※当社調べ
https://vippool.net/
機械学習 20
画像認識
IoTエッジデバイスの⾼度化を実現するため、画像認識を中⼼とした機械学習技術を研究開発
ディープラーニング・フレームワーク「AILIA」 を2018年8⽉にリリース予定
NEDO「ドメイン特化型IoTプラットフォームの研究開発」及びティアフォー社との共同研究成果を有
効活⽤し事業を展開
CNNなど⾃動運転システムに必要な要素技術をIP製品として展開することを検討
10⽉に ⼈⼯知能/ビジネスAI 2018（⽇経BP主催）に出展予定
DNNフレームワーク 画像認識ハードウェア
エッジ側推論に特化したフレーム NEDO案件の研究成果を有効活⽤して
ワーク ハードウェアIPを開発中
※ CNN: Convolutional Neural Network
※ DNN: Deep Neural Network
機械学習 21
AILIA
エッジ側推論に特化したディープラーニング・フレームワーク
コンパクトな認識ライブラリを提供
マルチプラットフォーム対応
• Windows/Mac/iOS/Android/(FPGA)
完全⾃社開発で組み込みシステムにも移植可能
重み係数の圧縮
独⾃の圧縮技術により1/3以下の容量に削減 Unity対応
ユーティリティクラスを提供
ユーティリティ
ディープラーニングの知識なしに簡単に利⽤可能 コンパクト
クラスを提供
物体検出、画像分類、特徴抽出に対応
Unity対応 AILIA
ディープラーニ
ゲームプログラマが利⽤可能 ングを簡単に利
⽤可能
機械学習 22
AILIAを⽤いた物体検出例（”顔検出” ”性別認識” ”年齢推定” ”表情検出” が簡単に実装可能）
写真はイメージです。
新規事業における業績貢献⽬標 23
今後５年の業績貢献⽬標（新規事業で売上⾼20億円、粗利10億円が当⾯の⽬標）
売上⾼[百万円]
2,000
1,500
機械学習
1,000 暗号技術（VIPPOOL関連)
暗号技術（SHALO)
AXIP
500
0
'19/3 '20/3 '21/3 '22/3 '23/3
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。
本資料の⼀部または全部を弊社の許可なく、転載・複写することのないようお願い申し上げます。