提出日
2025-06-27
2026-06-26
同じ企業の2つの年度について、有価証券報告書に記載された内容の整理結果を並べて確認できます。
| 項目 | 2025年度 | 2026年度 |
|---|---|---|
| 提出日 | 2025-06-27 | 2026-06-26 |
| docID | S100VX74 | S100YIKS |
| リスク開示の整理 | 人工知覚(AP)およびSLAM技術において高い独自性と強みを有しており、大手企業との提携も進んでいる。一方で、研究開発型企業特有の赤字構造(営業損失・純損失)が継続しており、現在は開発フェーズから製品化フェーズへの移行期にあるため、収益の安定性には不確実性が伴う。潤沢な手元資金があるものの、技術革新の速い市場での競争優位性の維持が重要となる。 | 同社は空間知覚技術(SLAM等)を基盤としたフィジカルAI分野において強固な技術的優位性を有しており、売上高が前年比130%超と急成長しています。赤字幅も大幅に縮小傾向にあり、約19億円の潤沢な手元資金を有していることから、研究開発への投資余力は十分です。主なリスク要因は、技術革新の速さに伴う競争激化、高度な専門人材の確保、および若年企業としての内部管理体制の更なる強化に集約されます。 |
| 投資・研究開発・成長施策の整理 | 人工知覚(AP)の基盤技術であるSLAMを核としたDeep Tech企業。独自アルゴリズムとセンサーフュージョン技術により、ロボティクスや自動運転分野で高い優位性を確立している。Artisense社の統合による技術革新と、ライセンス提供からソリューション提供への転換を通じた成長戦略を描く。 | 同社は「空間知覚」を核としたフィジカルAIの基盤技術提供に特化した企業。SLAMから高度な3D認識、AI融合へと技術範囲を広げ、デジタルツインやロボティクス分野でのソリューション展開を加速させている。研究開発への積極的な投資と、高付加価値なソフトウェアへのシフトにより、成長性の高い市場における独自のポジション確立を目指す戦略をとっている。 |
| 経営方針・課題の整理 | 独自のSLAM技術を核とした人工知覚分野のスペシャリストとして、研究開発から製品・ソリューション提供へと事業モデルを高度化させている。大手企業との提携やM&Aを通じた強固な技術基盤を持ち、中長期的な成長を見込むが、現在は先行投資段階にあるため財務面での推移に注視が必要。 | 空間知覚技術を核としたフィジカルAI分野のリーダーを目指す。SLAMから高度な3D認識・ナビゲーションへと領域を広げ、ハードウェア依存から高付加価値ソフトウェアへの移行を進めることで成長を目指す。 |
2025-06-27
2026-06-26
S100VX74
S100YIKS
人工知覚(AP)およびSLAM技術において高い独自性と強みを有しており、大手企業との提携も進んでいる。一方で、研究開発型企業特有の赤字構造(営業損失・純損失)が継続しており、現在は開発フェーズから製品化フェーズへの移行期にあるため、収益の安定性には不確実性が伴う。潤沢な手元資金があるものの、技術革新の速い市場での競争優位性の維持が重要となる。
同社は空間知覚技術(SLAM等)を基盤としたフィジカルAI分野において強固な技術的優位性を有しており、売上高が前年比130%超と急成長しています。赤字幅も大幅に縮小傾向にあり、約19億円の潤沢な手元資金を有していることから、研究開発への投資余力は十分です。主なリスク要因は、技術革新の速さに伴う競争激化、高度な専門人材の確保、および若年企業としての内部管理体制の更なる強化に集約されます。
人工知覚(AP)の基盤技術であるSLAMを核としたDeep Tech企業。独自アルゴリズムとセンサーフュージョン技術により、ロボティクスや自動運転分野で高い優位性を確立している。Artisense社の統合による技術革新と、ライセンス提供からソリューション提供への転換を通じた成長戦略を描く。
同社は「空間知覚」を核としたフィジカルAIの基盤技術提供に特化した企業。SLAMから高度な3D認識、AI融合へと技術範囲を広げ、デジタルツインやロボティクス分野でのソリューション展開を加速させている。研究開発への積極的な投資と、高付加価値なソフトウェアへのシフトにより、成長性の高い市場における独自のポジション確立を目指す戦略をとっている。
独自のSLAM技術を核とした人工知覚分野のスペシャリストとして、研究開発から製品・ソリューション提供へと事業モデルを高度化させている。大手企業との提携やM&Aを通じた強固な技術基盤を持ち、中長期的な成長を見込むが、現在は先行投資段階にあるため財務面での推移に注視が必要。
空間知覚技術を核としたフィジカルAI分野のリーダーを目指す。SLAMから高度な3D認識・ナビゲーションへと領域を広げ、ハードウェア依存から高付加価値ソフトウェアへの移行を進めることで成長を目指す。
※ この比較は、各年度の有価証券報告書分析を横並びで表示するものです。 企業評価・投資判断・将来予測を行うものではありません。
金額項目は有価証券報告書XBRLから機械抽出した値です。 比率・スコアには抽出値をもとに計算した参考値が含まれます。 計算値は「計算」と明記しています。
| 項目 | 2025年度 | 2026年度 |
|---|---|---|
| 財務スコア |
1 / 5
計算
|
1 / 5
計算
|
| スコア信頼性 |
標準
抽出条件
|
標準
抽出条件
|
| 対象区分 |
通常企業
抽出条件
|
通常企業
抽出条件
|
| 会計基準 |
IFRS系
抽出条件
|
IFRS系
抽出条件
|
| 連結/単体 |
連結
抽出条件
|
連結
抽出条件
|
| 売上高 |
5.2億円
抽出
|
12.0億円
抽出
|
| 営業利益 |
-8.0億円
抽出
|
-5.9億円
抽出
|
| 経常利益 |
-7.4億円
抽出
|
-1.7億円
抽出
|
| 当期純利益 |
-8.0億円
抽出
|
-1.9億円
抽出
|
| 営業CF |
-8.2億円
抽出
|
-6.3億円
抽出
|
| 投資CF |
-1.6億円
抽出
|
-1,373万円
抽出
|
| 財務CF |
18.5億円
抽出
|
1,846万円
抽出
|
| 総資産 |
34.1億円
抽出
|
29.8億円
抽出
|
| 純資産 |
31.3億円
抽出
|
26.4億円
抽出
|
| 自己資本 |
37.3億円
抽出
|
35.8億円
抽出
|
| 現金等 |
25.9億円
抽出
|
19.9億円
抽出
|
| 有利子負債 |
2.0億円
計算
|
2.0億円
計算
|
| 自己資本比率 |
91.7%
抽出(有報掲載値優先)
|
88.2%
抽出(有報掲載値優先)
|
| 純資産比率 |
91.8%
計算
|
88.7%
計算
|
| 営業利益率 |
-154.7%
計算
|
-49.0%
計算
|
| 純利益率 |
-154.9%
計算
|
-15.7%
計算
|
| ROE |
-21.5%
計算
|
-5.3%
計算
|
| ROA |
-23.5%
計算
|
-6.3%
計算
|
| 営業CFマージン |
-157.5%
計算
|
-52.8%
計算
|
| 有利子負債比率 |
5.9%
計算
|
6.7%
計算
|
| 現金等比率 |
76.0%
計算
|
66.7%
計算
|
| 利益率信頼性 |
低
抽出条件
|
高
抽出条件
|