Ｋｕｄａｎ株式会社 事業の内容 (2023年3月期)

(1)事業の概要
当社グループはAP(人工知覚)の基幹技術であるSLAM[注1]、ALAM[注2]、VIO[注3]、SfM[注4]、他関連アルゴリズム[注5]をハードウエアに組込むための「KudanSLAM」「ArtisenseSLAM」としてソフトウェアライセンス化し、顧客提供しております。



なお、第4期(2018年3月期)以前において当社グループの主たる収益の源泉でありましたアプリケーション開発企業等向けのARエンジン「Kudan AR SDK」のライセンス提供に係る商流は、「KudanSLAM」のライセンス提供の開始とそれに伴う経営資源配分の最適化により、その規模を縮小しております。また、当社グループは、AP事業及びCVC事業を主要な事業としており、AP事業を当社及びKudan Vision株式会社を除く関係会社、CVC事業をKudan Vision株式会社で行っております。 なお、当連結会計年度より、報告セグメントの区分を変更しております。詳細は、「第5 経理の状況 1 連結財務諸表等 (1)連結財務諸表 注記事項(セグメント情報等)」をご参照ください。

(2)AP(人工知覚)
AP(人工知覚)は、当社グループが提唱、研究開発している技術であります。

人間の「脳」を代替する技術であるAI(人工知能)が近年発展してきたことを受けて、長らく人間の操作や命令に従って機能するだけの存在に留まっていた機械(コンピュータやロボット)は、人間のコントロールから離れて自律的に機能する方向に向かって進化するものと考えられています。この進化に必須な技術として、機械が判断するための「脳」であるAI(人工知能)と同等に重要となる先端技術が、周囲の状況を理解するための「眼」であり、当社グループが提唱、研究開発しているAP(人工知覚)であります。



AP(人工知覚)は、人間の「眼」と同様に機械に高度な視覚的能力を与えるものであります。具体的には、カメラや3次元センサ(例:lidarやToFセンサ)が取得したデータを、コンピュータプログラムによって数理的に処理し、立体感(方向・距離・大きさなど)や運動感覚(位置・移動など)をリアルタイムかつ緻密に出力して、記憶(データ保存された既知の知覚情報)と照合までを行う一連のソフトウェアを指します。当社グループは、コンピュータビジョンと呼ばれる既存技術(2次元的処理を中心としたセンサ・画像処理の基礎技術の集合)を再構築して土台とし、そこから独自にAP(人工知覚)の技術を開発してきました。

AP(人工知覚)は、カメラや3次元センサが付くあらゆる機器にとって必要となる基礎技術であり、多様な次世代ソリューションに横断的に採用される基盤技術となると想定しております。まず、広義のロボティクスとしてのあらゆる自律的な機械、すなわち産業用ロボット、家庭用ロボット、次世代モビリティ(自動車など)、飛行機器(ドローンなど)の自動制御に必須の技術となっています。また、次世代コンピュータのユーザインターフェースとなるAR(拡張現実)[注6]、VR(仮想現実)[注7]等の空間認識に必要となります。加えて、次世代デジタル地図やビッグデータとなるダイナミックマップ(現実環境の状況が速やかに反映される動的な地図システム)やデジタルツイン(現実環境とリアルタイムに同期した仮想空間情報)の技術基盤となるため、極めて広範な技術応用が見込まれております。

関連技術であるAI(人工知能)やIoT(Internet of Things)との技術統合を目下進めており、さらなる技術応用の広がりを見込んでおります。


(3)事業及び研究開発の具体的な状況
当社グループは、第4期(2018年3月期)より「KudanSLAM」の提供を開始、また第7期(2021年3月期)よりアーティセンス社のグループ会社化に伴い「ArtisenseSLAM」の提供を開始致しましたが、これまでの主要な実績として、以下の3つの領域にて顧客開拓してまいりました。

AR(拡張現実)、VR(仮想現実)の応用領域
光学センサメーカ、光学機器メーカ、MR(複合現実)グラスメーカ、通信機器メーカ、電気機器メーカ、ECプラットフォーム、コンピューターゲーム制作、など

ロボティクス、IoT(Internet of Things)の領域
光学機器メーカ、重工・産業ロボットメーカ、電気機器メーカ、輸送機器メーカ、信号処理IP、など

自動車や地図向けの応用領域
自動車部品メーカ、デジタル地図会社、空間情報コンサルティング企業、など

また、AP(人工知覚)の基幹技術であるSLAM、ALAM、VIO、SfMに加え、AI(人工知能)やIoT(Internet of Things)との技術統合に向けて、Machine Perception(機械知覚)、Deep Percetpion(深層知覚)やNeural Percetpion Network(知覚ニューラルネットワーク)に関する研究開発を行っております。

(4)技術の特徴
当社グループのAP(人工知覚)技術は、今後中長期的にAP(人工知覚)の技術発展と応用拡大が継続することによる技術需要を戦略的に取り入れるため、既存の製品開発用の需要だけではなく、新規性と複雑性が高い将来技術の研究開発需要に対して強みを備えております。具体的には、以下の5つの特徴を有しており、当社グループがこれまでAP(人工知覚)領域に特化することで培った高度で柔軟な研究開発能力と組み合わせることで、将来需要に適性が高い応用に使われております。

①アルゴリズムの独自性
当社グループの技術群は多岐にわたり、独自開発したアルゴリズムにより構成されております。例えば、立体的な幾何構造を高度に認識するための根幹となる画像特徴点(画像内で顕著性が高い局所領域)の認識手法については、処理が高速な認識手法と精度および安定性の高い認識手法を統合してハイブリッド化することで、双方の性能の長所を生かした高速かつ高精度の独自手法を開発しております。また、認識する立体構造(3次元特徴点群)の緻密さと処理の速度を様々なアプリケーション応用に最適化するために、画像内で認識する特徴点の密度を柔軟に調整可能であります。その他にも、立体認識した3次元特徴点群を逐次的に高精度化する最適計算や、既知の保存データとの高速な照合手法など、技術の実用性を担保する種々の独自数理モデルが組み込まれております。

②柔軟で高い性能
前述のアルゴリズムの独自性により、高い認識精度(真値からの誤差が小さいこと)とロバスト性(使用環境や条件によらずに性能が安定していること)を実現するとともに、高速な処理(計算負荷が低い処理)が可能であります。加えて、技術の使用条件や要求仕様に合わせて、認識精度、ロバスト性、処理速度、データサイズ、その他の個別機能まで詳細なチューニング可能な構造で設計されており、様々な応用対象に対して最適化された高いパフォーマンスが実現可能であります。

③センサ利用の柔軟性
センサ利用の制限はAP(人工知覚)技術の応用範囲を狭める要因となるため、当社グループの技術は多様なセンサに対応可能なように設計されております。具体的には多様なカメラにて動作が可能であり、カメラ個数(単眼カメラ、両眼カメラ、多眼カメラ)、光学センサのデータ読み出し形式(順次読み出し、同時読み出し)に対して柔軟であります。また、カメラ以外にも多様な3次元センサ(lidar、ToFなど)や内部センサ(IMU、機械オドメトリなど)や位置センサ(GPS、Beaconなど)と組み合わせることで各センサの長所を高度に活用することが可能であります。

④演算処理環境の柔軟性
上記カメラと同様に、演算処理のプラットフォームに対する柔軟性もAP(人工知覚)技術の応用拡大にとって重要な要因となります。当社グループの技術は多様な演算処理の環境に対応するため、あらゆるプロセッサ設計(CPU、DSP、GPUなど)に対して、ソフトウェアを最適化して計算処理を高速化することが可能であります。また、主要なオペレーティングシステム(Linux、Windows、MacOS、iOS、Androidなど)にソフトウェアを移植することで幅広いシステム環境での動作が可能であります。

⑤部分機能利用の柔軟性
AP(人工知覚)技術の高度な応用のためには、他技術との複雑な融合が必要となります。当社グループの技術は部分的機能(ソフトウェアモジュール)を切り出して、顧客が個別に保有する既存のソフトウェアと柔軟に技術統合することが可能であります。また、部分的機能(ソフトウェアモジュール)はプロセッサ設計への依存度(ソフトウェア抽象度)が様々な水準で構成されており、半導体レベル(抽象度が低い)でもソフトウェアアプリケーションレベル(抽象度が高い)でも柔軟に最適化が可能であります。

(5) 用語の説明

当社グループの事業に関わる専門用語の定義について以下のとおりです。
[注] 1.「SLAM」とは、「Simultaneous Localization and Mapping」の略称であり、コンピュータが現実環境における自己位置推定と3次元立体地図作成を同時に行う技術を指します。なお、「Visual SLAM」とは、この自己位置推定と地図作成のための入力情報としてカメラ画像情報を用いるものを指し、「RGB-D SLAM」とは、入力情報にカメラ画像情報と3次元センサ情報の両方を用いるものを指します。また、「間接法SLAM」とは、画像に含まれる見た目の特徴を抽出して、3次元認識をするSLAMの手法で軽量に処理できるのが長所であり「直接法SLAM」とは、画像全体を効果的に使ったSLAMの手法であり、精度が高く、間接法より特徴が抽出し難い環境でも動作するのが長所です。
2.「ALAM」とは、「Asynchronous Localization and Mapping」の略称であり、コンピュータが現実環境における自己位置推定と3次元立体地図作成を非同期的に行う技術を指します。
3.「VIO」とは、「Visual Inertial Odometry」の略称であり、カメラ画像を利用して位置と姿勢を推定する技術を指します。
4.「SfM」とは、「Structure from Motion」の略称であり、3次元構造を2次元のカメラ画像と動きから推定する技術を指します。
5.「アルゴリズム」とは、特定の問題を解決するために考案された計算可能な数理モデルを指します。多くの場合はコンピュータプログラムによって記述されます。
6.「AR」とは、「Augmented Reality」の略称であり、人が知覚する現実環境をコンピュータにより拡張(付加、強調)する技術を指します。
7.「VR」とは、「Virtual Reality」の略称であり、現物・実物ではないが機能としての本質は同じであるような環境を、ユーザの五感を含む感覚を人工的に刺激することにより仮想的に作り出す技術およびその体系を指します。