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第15回定時株主総会

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第15回定時株主総会株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル

2017年6⽉23⽇本資料に記載された意⾒や予測などは資料作成時点での当社の判断であり、その情報の正確性を保証するものではありません。様々な要因の変化により実際の業績や結果とは⼤きく異なる可能性があることをご承知おきください。

1

2

2018年3⽉期業績予想

今後成⻑


2 今後成⻑

1

2


今後成⻑


2 今後成⻑


次世代画像処理半導体 RS1 量産出荷開始ショナルサービスの拡⼤により、売上⾼前期⽐58.4%増⾒込

733

1,000

1,100（予想）

売上⾼（単位：百万円）

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355

464

733 694

0

250

500

750

2014年3⽉期 2015年3⽉期 2016年3⽉期 2017年3⽉期 2018年3⽉期

4

2017年3⽉期（実績）

2018年3⽉期（予想）

前期⽐

（⾦額）（増減率）

売上⾼ 694 1,100 406 58.4%

営業損失 △263 △90 173 ー

（単位：百万円）



経常損失 △262 △90 172 ー

当期純損失 △365 △90 275 ー

5

売上利益

次世代LSI 「RS1 売上⾒込 ZIAプラットフォームを含めたIPライセンスの増加

前期に⽐べ「RS1」開発費は圧縮「RS1 量産伴原価⾒込

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2 今後成⻑



2 今後成⻑

AI分野のビジネスを推進

AI分野のビジネスを推進

既存事業の強化既存事業の強化既存事業の強化

次世代画像処理LSI「RS1」の製品化・量産化ZIAプラットフォームにおける製品ラインナップの充実

2018年3⽉期今後の取組み


収益機会の多様化

NEDOの省電⼒AIエンジン受託開発を推進

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AI関連プロフェッショナルサービスの推進

RS1について

次世代エンターテイメント⽤プラットフォーム向けLSIである次世代画像処理

遊技機向けグラフィックスLSI「VF2」の後継機バンダイナムコと共同開発サンプル品出荷中（2017年5⽉から)

主客価中

リアルタイム3D性能

競合製品に対し、動画/3D性能で圧倒的な優位性

競合C社競合A社次世代(予想）


アミューズメントに最適化した仕様• 3D・2Dグラフィックスともに⾼性能＆低消費電⼒実現機業務⽤機等適⽤可能⼤幅な性能向上• 3D 処理性能 VF2⽐で最⼤6倍の速さで動作し、かつ、VF2 同等低消費電⼒実現 • 2Dグラフィックスは、⾼性能動画エンジンを16基搭載し、VF2⽐で最⼤3倍⾼速化実現⾼精細且滑映像表現実現モジュール化による付加価値向上

主要顧客にて評価中今期量産開始予定

RS1 特⻑

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2D動画性能

競合A社競合B社

⼈⼯知能市場規模は2030年 86兆円に拡⼤EC（電⼦商取引）などのネットIT領域普及やがてIoT 連携実世界展開巨⼤市場出現成⻑⾒込

⼈⼯知能関連産業の市場規模 86兆円

⼈⼯知能市場について


出典：2015年EY総合研究株式会社「⼈⼯知能がもたらす「創造」と「破壊」

3兆円23兆円

2015年 2020年 2030年

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多岐に渡る分野に活⽤

⼈⼯知能（AI）を取り巻く環境モビリティ製造

(Industrie4.0)エネルギー・インフラ⾦融農林⽔産経営管理

医療IT 家庭・⽣活ITインフラ

防犯・監視建設飲⾷

・⼩売

ロボト

あらゆる産業のインフラとなる⼈⼯知能技術


ロボット IoT(M2M)

⾃動⾞

エッジAI

学習の反映

データの収集

医療機器

エッジAI

学習の反映

データの収集

監視カメラ

エッジAI

学習の反映

データの収集

産業機器

エッジAI

学習の反映

データの収集

スマホ

エッジAI

学習の反映

データの収集

家電

エッジAI

学習の反映

データの収集

機械学習：Big Dataを分析し、そこからモデルと呼ばれるある種のパターンを導き出す技法

機械学習：Big Dataを分析し、そこからモデルと呼ばれるある種のパターンを導き出す技法

＋Big Data AI

エッジで処理する分散処理型

AI

クラウドで処理する集中演算型

AI

出典：SMBC⽇興証券⼈⼯知能（AI）の開発動向とインパクト

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エッジAIについて

多くのセンサーがカメラに置き換わる2020年出荷台数 ~3.5億台（*）爆発量（700PB/day）要求（例：⾃動運転 AR/VR）プライバシーへの配慮

（*）Source: Intel Corporation


エッジAIプロセッサー内蔵カメラ

泥棒侵⼊

20MB

10 Byte277

処理+ 処理＋＝（既存/新マーケット）データ量の⽐較

⼈知能アルゴリズムを従来⽐倍以上処理効率

省電⼒AI 異種統合⼈⼯知能プラットフォームの開発に着⼿契約⾦額DMP分（総額） 475百万円委託期間 2016年6⽉ 2019年3⽉まで

NEDO（IoT推進のための横断技術開発プロジェクト）

プロジェクトの概要


• ⼈⼯知能アルゴリズムを従来⽐10倍以上処理効率実⾏可能省電⼒AIエンジンの開発

当社のAIビジネスを加速

• 側異種統合⼈⼯知能フォームの開発

産業技術総合研究所

クラウドAIプラットフォーム開発エッジAIプラットフォーム開発a

委託

NEDOプロジェクト構成

IoT推進のための横断技術開発プロジェクト（2016年度 2020年度）

省電⼒AI 異種統合⼈⼯知能開発


アドバイザー企業

.

パッケージ実装技術

異種エンジン統合アーキテクチャー

異種エンジン統合クラウドシステムソフトウエア

設計実装ツール開発

省電⼒AIプロセッサー開発

他

再委託

Software Product

⽇本で唯⼀のGPUベンダーとして創業以来蓄積してきた技術をベースに、AI/Deep Learningに対する知⾒融合新製品構成 DMPのAIプラットフォーム

Deep Learning / AI / ZIA™

ZIAプラットフォームについて


第1弾画像分類エンジン

第2弾エッジ向けAIプロセッサ

発売中

Software Product

Hardware Product

新発売

開発中

⼤量画像客様必要項⽬分類、Deep Learning 学習効率化時間短縮実現国内⼤⼿サービス関連企業とZIA™を使った新しいサービス構築に向けアプリケーション開発中

「ZIA」シリーズの第1弾、Deep Learning ⽤画像認識画像分類

ZIA Classifire


スコア

傘を差す

歩く

⽌まる

⾞に乗る

ビデオデータ

DMP画像分類エンジン

Deep Learning

精度向上⾃動学習⼊⼒

Deep Learning 精度向上⼈混みの中にいる⼈は何をしているのかといった、⼈と同じような柔軟性判断実⾏

傘を差して歩いている

判定

独⾃アルゴリズム

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あらゆるデータに対応する、Deep Learningの推論処理特化超低消費電⼒

DMPのAI技術を活⽤した製品プラットフォーム「ZIA」の第2弾製品画像動画⾳声対推論処理可能にするエッジ側AI処理適超低消費電⼒

ZIA DV700


可能にする、エッジ側AI処理適超低消費電⼒低消費電⼒⾼性能実現防犯様々ケーションで求められる機能、性能に対応可能な柔軟性を実現

サイズ性能（FPS）電⼒（W）

DMP DSP A DSP B DSP CZIATM DV700

DMP A社GPU B社DSP C社DSP D社DSPZIATM DV700

DMP A社GPU B社DSP C社DSP D社DSPZIATM DV700

付加価値

成⻑ IoT分野へ拡⼤／⾃動⾞／／産業／家電⾼度画像処理実現製品

⼈⼯知能・深層学習（*）分野への拡⼤当社がこれまで培った技術を活⽤⼈⼯知能・深層学習市場へ参⼊

次付加価値成⻑市場参⼊

ZIAプラットフォームを中⼼とした

今後成⻑


市場

フェーズ2フェーズ1

勝てる「アミューズメント市場」でSoC 基盤確⽴「VF2」に続く新製品「RS1」の開発が順調に進捗市場導⼊量産化開始⽬前

（*）機械学習の⼀種で、ニューラルネットワークを何層重⽤画像認識⾳声認識様々認識応⽤

ZIAプラットフォームを中⼼としたAI向け製品（SW/HW）の展開

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