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回次 |
第15期 |
第16期 |
第17期 |
第18期 |
第19期 |
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決算年月 |
2020年6月 |
2021年6月 |
2022年6月 |
2023年6月 |
2024年6月 |
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売上高 |
(千円) |
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経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
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△ |
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△ |
△ |
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親会社株主に帰属する当期純利益又は親会社株主に帰属する当期純損失(△) |
(千円) |
|
△ |
|
△ |
△ |
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包括利益 |
(千円) |
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△ |
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△ |
△ |
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純資産額 |
(千円) |
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総資産額 |
(千円) |
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1株当たり純資産額 |
(円) |
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1株当たり当期純利益又は 1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
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△ |
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△ |
△ |
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潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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自己資本利益率 |
(%) |
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株価収益率 |
(倍) |
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営業活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
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△ |
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△ |
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投資活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
△ |
△ |
△ |
△ |
△ |
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財務活動によるキャッシュ・フロー |
(千円) |
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△ |
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現金及び現金同等物の期末残高 |
(千円) |
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従業員数 |
(人) |
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(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
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(注)1.第16期、第18期及び第19期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、1株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
2.当社株式は、2020年6月24日に東京証券取引所マザーズに上場しており、第15期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、新規上場日から第15期末までの平均株価を期中平均株価とみなして算定しております。
3.第16期、第18期及び第19期の自己資本利益率については、親会社株主に帰属する当期純損失が計上されているため記載しておりません。
4.第16期、第18期及び第19期の株価収益率については、1株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
5.従業員数は就業人員数であり、臨時雇用者数は、年間の平均人員を( )内に外数で記載しております。
6.2019年11月30日付で普通株式1株につき3株の割合で株式分割を行っております。第15期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、1株当たり純資産額、1株当たり当期純利益又は1株当たり当期純損失及び潜在株式調整後1株当たり当期純利益を算定しております。
7.「収益認識に関する会計基準」(企業会計基準第29号 2020年3月31日)等を第17期の期首から適用しており、第17期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。
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回次 |
第15期 |
第16期 |
第17期 |
第18期 |
第19期 |
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決算年月 |
2020年6月 |
2021年6月 |
2022年6月 |
2023年6月 |
2024年6月 |
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売上高 |
(千円) |
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経常利益又は経常損失(△) |
(千円) |
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△ |
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△ |
△ |
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当期純利益又は 当期純損失(△) |
(千円) |
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△ |
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△ |
△ |
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資本金 |
(千円) |
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発行済株式総数 |
(株) |
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純資産額 |
(千円) |
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総資産額 |
(千円) |
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1株当たり純資産額 |
(円) |
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1株当たり配当額 |
(円) |
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(うち1株当たり中間配当額) |
( |
( |
( |
( |
( |
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1株当たり当期純利益又は 1株当たり当期純損失(△) |
(円) |
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△ |
|
△ |
△ |
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潜在株式調整後1株当たり当期純利益 |
(円) |
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自己資本比率 |
(%) |
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自己資本利益率 |
(%) |
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株価収益率 |
(倍) |
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配当性向 |
(%) |
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従業員数 |
(人) |
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(外、平均臨時雇用者数) |
( |
( |
( |
( |
( |
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株主総利回り |
(%) |
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(比較指標:東証マザーズ指数) |
(%) |
( |
( |
( |
( |
( |
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最高株価 |
(円) |
5,410 |
4,290 |
1,380 |
1,648 |
1,543 |
|
最低株価 |
(円) |
3,700 |
1,085 |
435 |
581 |
636 |
(注)1.当社は配当を行っておりませんので、1株当たり配当額及び配当性向につきましては、それぞれ記載しておりません。
2.第16期、第18期及び第19期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、1株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
3.当社株式は、2020年6月24日に東京証券取引所マザーズに上場しており、第15期の潜在株式調整後1株当たり当期純利益については、新規上場日から第15期末までの平均株価を期中平均株価とみなして算定しております。
4.第16期、第18期及び第19期の自己資本利益率については、当期純損失が計上されているため記載しておりません。
5.第16期、第18期及び第19期の株価収益率については、1株当たり当期純損失であるため記載しておりません。
6.従業員数は就業人員数であり、臨時雇用者数は、年間の平均人員を( )内に外数で記載しております。
7.2019年11月30日付で普通株式1株につき3株の割合で株式分割を行っておりますが、第15期の期首に当該株式分割が行われたと仮定し、1株当たり純資産額、1株当たり当期純利益又は1株当たり当期純損失及び潜在株式調整後1株当たり当期純利益を算定しております。
8.2020年6月24日付をもって東京証券取引所マザーズに株式を上場いたしましたので、第15期の株主総利回り及び比較指標については記載しておりません。第16期、第17期、第18期及び第19期の株主総利回り及び比較指標は、2020年6月末を基準として算定しております。
9.最高株価及び最低株価は、2022年4月4日以降は東京証券取引所グロース市場における株価を記載しており、それ以前は東京証券取引所マザーズ市場における株価を記載しております。なお、2020年6月24日付をもって同取引所に株式を上場いたしましたので、それ以前の株価については記載しておりません。
10.「収益認識に関する会計基準」(企業会計基準第29号 2020年3月31日)等を第17期の期首から適用しており、第17期以降に係る主要な経営指標等については、当該会計基準等を適用した後の指標等となっております。
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2005年8月 |
神奈川県横浜市都筑区にクワンター・ビュー有限会社設立 レンズ検査装置事業を開始 |
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2009年4月 |
本社を埼玉県新座市に移転 |
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2009年5月 |
クワンタービュー株式会社へ組織変更 |
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2012年8月 |
画像認識ソフトウェア開発事業を開始 |
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2015年7月 |
新設分割によりレンズ検査装置事業をクワンタービューシステム株式会社に承継 フィーチャ株式会社に社名変更 |
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本社を東京都豊島区に移転 |
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2018年3月 |
ディープラーニングの研究開発促進のため、中華人民共和国北京市に北京飞澈科技有限公司(連結子会社)を設立 |
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2018年12月 |
本社を東京都豊島区内で移転 |
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2020年6月 |
東京証券取引所マザーズ市場に株式を上場 |
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2022年4月 |
東京証券取引所の市場区分の見直しにより、東京証券取引所マザーズ市場から同グロース市場に移行 |
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2023年6月 |
ボッシュ株式会社と資本業務提携契約を締結 |
当社グループは、当社(フィーチャ株式会社)及び連結子会社である北京飞澈科技有限公司により構成されており、「Make Things Intelligent」をミッションとして掲げ、画像認識ソフトウェア開発事業を行っております。
当社は2005年の創業以来、主にレンズ検査装置事業を行ってきましたが、2012年に画像認識ソフトウェア開発事業を開始しました。それ以来、コンピュータビジョン(コンピュータを用いた画像技術)と機械学習の経験を活かし、車載カメラやドライブレコーダー向けの画像認識ソフトウェアをモビリティ事業として提供してまいりました。また、2020年にはスマートインフラ事業、2021年にはDX事業へとサービス分野を広げ、事業の拡大を図ってまいりました。さらに、2023年6月にはボッシュ株式会社との資本業務提携契約を締結し、モビリティ事業の更なる拡大を図っております。今後も当社グループは、様々な端末に実装しやすい画像認識技術の実現を目指してまいります。
・当社グループの事業内容
当社グループは、独自のアルゴリズムを用いて画像認識ソフトウェアを開発し、サービスを提供しております。現在、当社グループで展開する事業は、以下のとおりであります。いずれのサービスにおいても、基本的に量産案件に注力しており、ライセンス収入を獲得することを目的としております。
①モビリティ事業
当社グループは、車載カメラやドライブレコーダー向けに歩行者や車両、車線、標識等を検知するADAS(※1)用の組み込みソフトウェアの開発に注力しております。主な顧客は、自動車メーカーやTier 1(※2)と呼ばれる自動車部品メーカー、ドライブレコーダーメーカーであります。また、顔認証やよそ見運転、危険運転、居眠り運転等を検知するDMS(※3)用ソフトウェアが、自動車部品メーカー等を通して自動車に搭載されております。
※1 ADAS:Advanced Driver-Assistance Systems。自動車の運転手の運転操作を支援するシステム。
※2 Tier 1:自動車メーカーに直接部品を供給する企業。
※3 DMS:Driver Monitoring System。自動車の運転手を監視するシステム。
②スマートインフラ事業
社会における様々な課題をAIで解決するスマートインフラのニーズが高まっており、当社グループの画像認識ソフトウェアの活用がなされております。具体的には、交通監視やインフラ制御といった分野で、Tier 1や高速道路管理会社を通じて量産に向けた開発が進んでおります。モビリティ事業で培った技術やノウハウを応用することで、新たに多額の研究開発費を投入することなく、ソフトウェアの提供が可能となります。
③DX事業
昨今の労働力不足・人材不足を背景として、働き方改革や業務自動化(DX化)の動きが加速した中、当社グループ独自のAI技術を基に高精度なAI文字認識エンジンを開発しております。複数社に技術提供し、使用量に応じてライセンス料を受領しております。従来とは異なる幅広い分野の顧客に向けたサービス提供を実施しております。
・当社グループのソフトウェア技術について
当社グループは、コンピュータビジョンに特化したソフトウェア、特に機械学習を用いた画像認識ソフトウェアを主に開発しております。機械学習とは、大量のデータを用いて学習を行い、特徴量(※4)と呼ばれる辞書を作成し、当該辞書を参照しながら画像から歩行者等の対象物を検知する技術であります。
機械学習は、近年AI技術を大きく発展させたディープラーニング技術とディープラーニング技術出現前の非ディープラーニング技術に分けることができ、当社グループは、現在、主にディープラーニング技術を用いたアルゴリズム及びソフトウェアの開発に注力しております。画像認識ソフトウェアを安価な車載カメラやドライブレコーダー等のエッジデバイスに搭載する場合には、比較的性能が低いLSI(※5)で動作させることが必要ですが、当社グループの独自のアルゴリズムにより、そのような比較的性能が低いLSIでも動作させることが可能となります。また、自社で大規模なデータを保有しているため、少ない顧客データで高性能なモデルを開発することも可能となります。
※4 特徴量:データの特徴を数値化したもの。
※5 LSI:Large-Scale Integration。集積回路のうち、素子の集積度が数千ゲートかそれ以上のもの。
・当社グループのビジネスモデル
当社グループは、顧客の車載カメラやドライブレコーダー向けに画像認識ソフトウェアのカスタマイズや実装を行う対価を受託開発収入として計上しております。また、量産以降に発生する、搭載数量に応じたソフトウェア使用料をライセンス収入として計上しております。なお、一部の取引については、商社が介在しております。
なお、当社グループは画像認識ソフトウェア開発事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。
[事業系統図]
以上述べた事項を事業系統図によって示すと次のとおりであります。
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名称 |
住所 |
資本金 (千円) |
主要な事業の内容 |
議決権の所有割合又は被所有割合 (%) |
関係内容 |
|
(連結子会社) |
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|
|
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北京飞澈科技有限公司
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中華人民共和国 北京市 |
10,000 |
画像認識ソフトウェア開発事業 |
100.0 |
役員の兼任2名 研究開発業務の委託 |
(注)1.「主要な事業の内容」欄には、セグメントの名称を記載しております。
2.特定子会社に該当している会社はありません。
3.有価証券届出書又は有価証券報告書を提出している会社はありません。
(1)連結会社の状況
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2024年6月30日現在 |
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セグメントの名称 |
従業員数(人) |
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画像認識ソフトウェア開発事業 |
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( |
(注)1.従業員数は就業人員数であり、臨時雇用者数は、年間の平均人員を( )内に外数で記載しております。
2.当社グループは、画像認識ソフトウェア開発事業の単一セグメントであるため、グループ全体の従業員数を記載しております。
(2)提出会社の状況
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|
2024年6月30日現在 |
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従業員数(人) |
平均年齢(歳) |
平均勤続年数(年) |
平均年間給与(千円) |
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|
( |
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(注)1.従業員数は就業人員数であり、臨時雇用者数は、年間の平均人員を( )内に外数で記載しております。
2.平均年間給与は、賞与及び基準外賃金を含んでおります。
3.当社は、画像認識ソフトウェア開発事業の単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。
(3)労働組合の状況
当社グループにおいて、労働組合は結成されておりませんが、労使関係は円満であり、特記すべき事項はありません。