有価証券報告書 抜粋 ドキュメント番号: S100YN09 (EDINETへの外部リンク)
ネクストウェア株式会社 研究開発活動 (2026年3月期)
当社グループの研究開発活動は、DX・AI領域における中長期的な事業成長を見据え、生成AI、画像認識、顔認証、デジタルツイン、自動自律制御等の先端技術を活用した新たなソリューションの創出および高度化を目的として実施しております。
研究開発テーマに関する方向付けは経営会議において行い、具体的なテーマ選定、投資判断及び評価についてはDX・AI推進本部を中心とした社内横断体制により推進しております。また、研究内容に応じて大学、研究機関、企業等との連携を図りながら研究開発活動を実施しております。
当連結会計年度における研究開発費の総額は82,885千円であり、ソリューション事業に係るものであります。
主な研究開発活動は以下のとおりであります。
当連結会計年度においては、閉鎖空間における自動航行技術の検証を進めるとともに、点検用途に適した画像取得・管理手法の高度化に取り組みました。
今後の主要課題は、飛行安全性の向上、点検精度の定量化及び社会インフラ分野への実運用展開であります。
当連結会計年度においては、インフラ点検や設備管理分野における三次元空間認識技術及びデジタルツイン活用技術の検証を進めました。
今後の主要課題は、現実空間とデジタル空間の高精度な連携及び実業務への適用拡大であります。
当社グループは、これらの研究開発活動を通じて、AIとデジタル技術を活用した社会課題解決型ソリューションの創出を推進し、新たな事業機会の獲得及び企業価値向上に取り組んでまいります。
当連結会計年度においては、波形特徴量解析による異常検知技術の高度化を進めるとともに、設備図面、保全履歴、操業実績、各種レポート、画像・動画情報等の複数データを生成AIにより統合分析する次世代型予兆検知技術の検証を開始いたしました。
今後の主要課題は、マルチモーダルデータ活用による判断精度向上及び製造現場への適用範囲拡大であります。
当連結会計年度においては、顔認証と各種業務システムとの連携技術の高度化を進めるとともに、流通小売業向けの科学保安(万引き防止)分野や、年齢・性別・感情推定を活用したマーケティング分野への応用検証を実施いたしました。
今後の主要課題は、プライバシー保護への対応強化及び業種別ソリューションへの展開であります。
当連結会計年度においては、ランサムウェア被害を想定したCSIRT組織化支援、事業継続性評価及びシステムリスク分析手法の高度化に取り組みました。また、生成AI活用に伴うシャドーAI対策、人間の責任範囲及び利用ガイドライン整備に関する検証を進めました。
今後の主要課題は、AIガバナンスとサイバーセキュリティを統合した実践的な運用支援モデルの確立であります。
研究開発テーマに関する方向付けは経営会議において行い、具体的なテーマ選定、投資判断及び評価についてはDX・AI推進本部を中心とした社内横断体制により推進しております。また、研究内容に応じて大学、研究機関、企業等との連携を図りながら研究開発活動を実施しております。
当連結会計年度における研究開発費の総額は82,885千円であり、ソリューション事業に係るものであります。
主な研究開発活動は以下のとおりであります。
(1)自動自律制御ドローン飛行点検技術
地下坑道、トンネル、インフラ設備等の暗所・狭小空間における点検業務の効率化・省人化を目的として、自動自律制御飛行技術、デジタル空間理解技術及び画像取得品質の標準化技術に関する研究開発を実施しております。当連結会計年度においては、閉鎖空間における自動航行技術の検証を進めるとともに、点検用途に適した画像取得・管理手法の高度化に取り組みました。
今後の主要課題は、飛行安全性の向上、点検精度の定量化及び社会インフラ分野への実運用展開であります。
(2)デジタル空間理解技術
上記の自動自律制御ドローン飛行点検技術に資する機能の一部として、画像・映像データから空間情報を認識・解析する技術の研究開発を実施しております。当連結会計年度においては、インフラ点検や設備管理分野における三次元空間認識技術及びデジタルツイン活用技術の検証を進めました。
今後の主要課題は、現実空間とデジタル空間の高精度な連携及び実業務への適用拡大であります。
当社グループは、これらの研究開発活動を通じて、AIとデジタル技術を活用した社会課題解決型ソリューションの創出を推進し、新たな事業機会の獲得及び企業価値向上に取り組んでまいります。
(3)AI-FDC技術(設備異常予兆検知技術)
製造設備から収集される時系列波形信号データを活用し、設備異常や品質変動の予兆を早期検知する技術の研究開発を実施しております。当連結会計年度においては、波形特徴量解析による異常検知技術の高度化を進めるとともに、設備図面、保全履歴、操業実績、各種レポート、画像・動画情報等の複数データを生成AIにより統合分析する次世代型予兆検知技術の検証を開始いたしました。
今後の主要課題は、マルチモーダルデータ活用による判断精度向上及び製造現場への適用範囲拡大であります。
(4)顔認証技術および画像認識応用技術
顔認証技術を核とした本人認証サービス及び画像認識技術の社会実装に向けた研究開発を実施しております。当連結会計年度においては、顔認証と各種業務システムとの連携技術の高度化を進めるとともに、流通小売業向けの科学保安(万引き防止)分野や、年齢・性別・感情推定を活用したマーケティング分野への応用検証を実施いたしました。
今後の主要課題は、プライバシー保護への対応強化及び業種別ソリューションへの展開であります。
(5)ランサムウェア対策およびAIガバナンス技術
企業におけるサイバーセキュリティ対策及び生成AI活用に伴うガバナンス強化を目的とした研究開発を実施しております。当連結会計年度においては、ランサムウェア被害を想定したCSIRT組織化支援、事業継続性評価及びシステムリスク分析手法の高度化に取り組みました。また、生成AI活用に伴うシャドーAI対策、人間の責任範囲及び利用ガイドライン整備に関する検証を進めました。
今後の主要課題は、AIガバナンスとサイバーセキュリティを統合した実践的な運用支援モデルの確立であります。
このコンテンツは、EDINET閲覧(提出)サイトに掲載された有価証券報告書(文書番号: [E05151] S100YN09)をもとにシーフル株式会社によって作成された抜粋レポート(以下、本レポート)です。有価証券報告書から該当の情報を取得し、小さい画面の端末でも見られるようソフトウェアで機械的に情報の見栄えを調整しています。ソフトウェアに不具合等がないことを保証しておらず、一部図や表が崩れたり、文字が欠落して表示される場合があります。また、本レポートは、会計の学習に役立つ情報を提供することを目的とするもので、投資活動等を勧誘又は誘引するものではなく、投資等に関するいかなる助言も提供しません。本レポートを投資等の意思決定の目的で使用することは適切ではありません。本レポートを利用して生じたいかなる損害に関しても、弊社は一切の責任を負いません。
ご利用にあたっては、こちらもご覧ください。「ご利用規約」「どんぶり会計β版について」。
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