有価証券報告書 抜粋 ドキュメント番号: S100WQN6 (EDINETへの外部リンク)
澁谷工業株式会社 研究開発活動 (2025年6月期)
当社グループは、顧客ニーズの発掘、技術陣の改善意志、産学官連携などをベースにイノベーションを創出し、チャレンジ精神と独創的な先端技術を具現化した製品開発を進めております。世界のトップを走るダントツ製品づくりを推進するとともに、ユーザーが使用するエネルギーや水資源の削減に貢献する製品の開発や、AI、IoTなどを活用した自動化・省人化製品の開発についても積極的に取り組んでおります。
現在、研究開発は、当社情報・知的財産本部を主管部門とした当社グループ全体の開発委員会を設け、市場情報、技術情報を一元管理し効率的かつ戦略的に研究開発活動を推進しております。
当連結会計年度における当社グループ全体の研究開発費は2,038百万円であり、セグメント別の研究開発活動の状況および研究開発費の金額は、次のとおりであります。
(1) パッケージングプラント事業
コンピュータ制御による自動高速パッケージングシステム、製品の高品質化に応える無菌充填技術、包装形態の多様化に対応するロボット包装ライン、細胞培養の自動化システムなどを中心に、当社およびシブヤパッケージングシステム㈱が研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は815百万円であります。
当連結会計年度において、新型2段殺菌方式の無菌充填システムを開発しました。この新型システムにより、ボトル殺菌に要する薬剤使用料の大幅な削減が可能となります。また、ライン式ウェイトフィラ・キャッパを開発しました。2025年5月に実施したインハウスショーには80社が来場し、日本酒・調味料・食品・化粧品などの業界から高評価を得ております。
(2) メカトロシステム事業
半導体製造システム、切断加工システム、医療機器関連および超音波応用機器などを中心に、当社および㈱カイジョーが研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は1,129百万円であります。
当連結会計年度において、積載化や小型化ニーズに対応した先端パッケージ用ボンダを開発しました。また、データセンタ向けとなる光トランシーバー用ボンダの需要が増加しており、高速化に対応した機種を開発しました。
(3) 農業用設備事業
農業用選果・選別システムを中心に、シブヤ精機㈱が研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は93百万円であります。
当連結会計年度において、ジャガイモの種芋など馬鈴薯向けAI選果システムを開発しました。食用と比較して種子馬鈴薯は特に細菌性の感染病などの厳密な選別が求められ、独自のセンサーとAI技術によって不良品の選別を実現しており、手選作業員の削減や収穫・選果速度向上に寄与すると期待されています。
現在、研究開発は、当社情報・知的財産本部を主管部門とした当社グループ全体の開発委員会を設け、市場情報、技術情報を一元管理し効率的かつ戦略的に研究開発活動を推進しております。
当連結会計年度における当社グループ全体の研究開発費は2,038百万円であり、セグメント別の研究開発活動の状況および研究開発費の金額は、次のとおりであります。
(1) パッケージングプラント事業
コンピュータ制御による自動高速パッケージングシステム、製品の高品質化に応える無菌充填技術、包装形態の多様化に対応するロボット包装ライン、細胞培養の自動化システムなどを中心に、当社およびシブヤパッケージングシステム㈱が研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は815百万円であります。
当連結会計年度において、新型2段殺菌方式の無菌充填システムを開発しました。この新型システムにより、ボトル殺菌に要する薬剤使用料の大幅な削減が可能となります。また、ライン式ウェイトフィラ・キャッパを開発しました。2025年5月に実施したインハウスショーには80社が来場し、日本酒・調味料・食品・化粧品などの業界から高評価を得ております。
(2) メカトロシステム事業
半導体製造システム、切断加工システム、医療機器関連および超音波応用機器などを中心に、当社および㈱カイジョーが研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は1,129百万円であります。
当連結会計年度において、積載化や小型化ニーズに対応した先端パッケージ用ボンダを開発しました。また、データセンタ向けとなる光トランシーバー用ボンダの需要が増加しており、高速化に対応した機種を開発しました。
(3) 農業用設備事業
農業用選果・選別システムを中心に、シブヤ精機㈱が研究開発を行っております。当事業に係る研究開発費は93百万円であります。
当連結会計年度において、ジャガイモの種芋など馬鈴薯向けAI選果システムを開発しました。食用と比較して種子馬鈴薯は特に細菌性の感染病などの厳密な選別が求められ、独自のセンサーとAI技術によって不良品の選別を実現しており、手選作業員の削減や収穫・選果速度向上に寄与すると期待されています。
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: [E01666] S100WQN6)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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