Slide 1: 事業計画及び成長可能性に関する説明資料
事業計画及び成長可能性に関する説明資料 フィーチャ株式会社（東証グロース4052） 2026年９月18日 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved.
Slide 2: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 3: 会社概要
社名 フィーチャ株式会社 代表者 曹 暉（代表取締役社長 CEO 兼 CTO） 住所 東京都豊島区東池袋3-1-1 サンシャイン60 19F 創業年月 2005年８月 会社概要 資本金 383,506,174円 上場証券取引所 東京証券取引所 グロース市場（コード4052） 従業員数 44名 事業内容 AI画像認識システムの開発・販売 ※2026年６月末時点 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved.
Slide 4: Make Things Intelligent
当社は “Make Things Intelligent” を掲げ、AIを社会実 装することで安全・快適・効率的なスマート社会の実現 に貢献してまいります。 おかげさまで、高い精度のみならず実装性の面でもお客 さまから高い評価をいただき、日本国内外で複数の量産 採用実績を積み重ねてまいりました。その結果、当社ソ フトウェアライセンスの累計搭載台数は390万台を突破 しております。 Make Things Intelligent 今後は、生成AI（LLM）を含む先端領域への研究開発投 資を加速し、車載分野でのパートナーシップを一段と強 あらゆるモノのインテリジェント化を目指し、 化します。主力の
Slide 5: 沿革
沿革 車載分野で磨いた"画像認識技術"をベースに様々な業種の業務効率化を支援。 創業 成長 拡大 2005～ 2015～ 2021～ クワンタービュー株式会社を創業。 2015年に社名をフィーチャ株式会社に変更。 モビリティ事業の画像認識で培った技術 （創業者：脇 健一郎） を基盤とした〝DX-AI事業〟を立ち上げ。 大手自動車メーカー複数社との契約締結。 3D計測装置やレンズ検査装置開発・販売 累計量産台数10万台を突破。 業界を横断した文書解析・図面解析のAIソ を行いつつ、2012年にモビリティ向け画 リューションで業務効率化 ・ デジタル資 像認識事業をスタート。 2020年６月に東京
Slide 6: 事業進捗 Summary
事業進捗 受託開発収入 (単位：百万円) ライセンス収入 543 494 497 419 389 382 282 260 210 ・ライセンス収入開始 ・株式上場 ・ボッシュとの資本提携 ・売上高の安定的成長 初のライセンス収入 2020年6月： 東証マザーズ ボッシュ株式会社と資本業務 共同開発案件により受託開発収入が増加 （現東証グロース）に上場 提携契約を締結 直近で中断案件による減収もあったが、 ライセンス収入の増加でカバー Summary ・コロナによる売上減 ・DX-AI Solutions開始 一時的に受託開発収入が減少 AI-OCR(文書解析AI)展開 ・DX-AI Solut
Slide 7: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 8: 事業内容 | 概要
事業内容 | 概要 ２つの事業領域を両輪とすることで、品質と拡張性を両立。 業界特化型ソリューションのラインナップを拡充。 Mobility Solutions DX-AI Solutions 高品質な画像認識技術を活用し、 生成AIと画像認識技術を組み合わせ、文書・図面を 先進的な車載カメラシステムの開発・量産を支援 高精度に解析。柔軟なカスタマイズで業務効率化を支援 ADAS Drawing-AI 前後左右斜めの死角を網羅する物体検知。前方車・歩行者衝 電子回路図・建築図面・金型図面など、各図面の検図自動化、 突、交通違反などの危険運転をリアルタイムで判定し、事故 図面情報のデジタル資産化
Slide 9: Mobility Solutions：概要
事業内容 | Mobility Solutions：概要 総合的な車両・乗員保護を実現する先進安全技術を提供。独自のアルゴリズムにより、 特別なハードウェアを必要とせず、車載器の汎用CPU上で高速・高精度なリアルタイム処理を実現。 ADAS 先進運転支援システム [概要] [目的] [主な機能] 車外環境をリアルタイム 歩行者・車両との衝突回 • 前方車衝突警報：先行車・対向車の区別と認識 解析する物体検知・危険 避、交通違反検知、未然 • 歩行者衝突警報：歩行者・自転車などの相対距離測定 判定ソフトウェア。 の事故防止。 • 車線逸脱：車線・路肩の検知と的確な警告 • 標識検出：標識解読と交
Slide 10: Mobility Solutions：主な量産案件進捗
事業内容 | Mobility Solutions ：主な量産案件進捗 量産フェーズ移行に向けた案件が進行中。 開発フェーズ 量産フェーズ フェーズ PoC 量産開発中 量産間近 ADAS・ DMS ／Tier1 ADAS／Tier1 自動車 ※量産に向け進行中 ADAS／Tier1 DMS／OEM ADAS／Tier1 ADAS・DMS／Tier1 ADAS・DMS／Tier1 ドライブ BIPROGY 無事故プログラム レコーダー ADAS・DMS／Tier1 ADAS・DMS／Tier1 ADAS／Tier1 ※量産に向け進行中 ADAS・DMS／Tier1 収益モデル 受託開発収入 ラ
Slide 11: DX-AI Solutions：概要
事業内容 | DX-AI Solutions：概要 生成AI(LLM)と画像認識技術を組み合わせ、業務効率化を支援。 図面解析AIツール Drawing-AI 文書解析AIツール AI-OCR 図面を”使える情報”へ。検図を自動化 複雑な非定型文書も、高精度で自動認識 対象：回路図、建築図面、金型図面など 対象：注文書・請求書・アンケートなど 構成要素・接続関係の自動解析と図示 読取領域の事前設定・ルール設定が不要 AIによる要素解説・要約 生成AI(LLM)による柔軟な情報抽出・構造化 寸法差異や欠落の自動アラート・リスト化 表形式データの読み取りと自動項目特定 出力：CAD/CSV/JSO
Slide 12: DX-AI Solutions：提供・利用イメージ
事業内容 | DX-AI Solutions：提供・利用イメージ 図面 / 文書の中にある特定項目を高精度に抽出→出力。 ご利用・社内ネットワークのイメージ（一例） 回路図・金型図面・建築図面など RPAによる自動取り込み・連携も可能 Drawing-AI （図面解析AI） 解析用PC 出力 ● 企業DB 取込 連携 ● 基幹システム 接続 出力 AI-OCR ×20台前後 カスタマイズ項目例 解析・デジタル化 など （文書解析AI） （業務用PC） ●AIモデルチューニング ●特定文書読み取り精度 横文字・縦文字・手書き・活字 ●項目調整 ●拡張子設定 オンプレミス環境で高セキュア ●データ
Slide 13: Drawing-AIの技術構成
事業内容 | DX-AI Solutions：Drawing-AIの技術構成 お客さまごとの課題やオーダーに沿った個別最適型の検図アルゴリズムと管理機能を提供。 検図自動化による導入効果※PoC平均値 作業工数 作業人月 30～60％減 ２ 図面解析AI 支援目的 検図最適化/設計品質向上/デジタル資産化/技術資産化 ４ 人月→ 人月 読みとり 電子回路図/建築図面/金型図面/機械図面/設備配線図/ 対象領域 電気系統図/部品設計図/間取り図/店舗図面など ● 図面の構造理解/リスクチェック ● 自然言語での図面検索 機能・仕様 ● 図面の前後比較や異なる形式のファイル間の比較 ● PDFから
Slide 14: Drawing-AIの支援領域
事業内容 | DX-AI Solutions：Drawing-AIの支援領域 サプライチェーン・エンジニアリングチェーンを軸とし、 製造における人的・手戻りリスクのある工程に特化。 エンジニアリングチェーン 当社作成・工程抜粋 設計 総合検図プラットフォームによる業務支援領域 開発 生産準備 生産管理 調達 製造 在庫 物流 販売 サプライチェーン 保守 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 14
Slide 15: Drawing-AIの検図機能
事業内容 | DX-AI Solutions：Drawing-AIの検図機能 リリースから１年を経て、様々な機能をアップデート。 総合検図プラットフォームとして、現在の検図課題に寄り添った幅広い機能を提供。 回路図 金型図面 建築図面 [要約・解析] [基本要素の解析・抽出] [スマート積算AI] 構成要素の自動要約・説明。部品表の構 線分・円・円弧などの図形要素と文字情 長さ・面積を自動計測。規則性のある 造化出力。 報を自動解析。図面の構造と寸法情報を パーツ(窓・ドア・柱など)の自動拾い出 機械可読な形で把握、紐づけ。 し→調達数・見積金額算出。 [変換] 取り込んだPDF(ベクタ・ラス
Slide 16: DX-AI Solutions：主な受注内容①
事業内容 | DX-AI Solutions： 主な受注内容① 車載領域で培った画像認識技術を、図面・文書以外の幅広い分野へ展開。 共通のコア技術を多様な業務に展開し、現場の効率化を支援。 2026年６月期の主な新規受注案件① 2026年６月期末時点 案件カテゴリ 案件概要 進捗状況 学生の手書き答案用紙を 教育関連 AI-OCR 開発・提供済 データ化し、採点作業を効率化 構造化された掲示物画像の 生活インフラ AI-OCR 開発・提供済 文字・記号読取評価 PDF文書からの 情報通信業 AI-OCR 開発・提供済 テキスト抽出 電気回路図の 開発済 製造業 Drawing-AI 自動検図シ
Slide 17: DX-AI Solutions：主な受注内容②
事業内容 | DX-AI Solutions： 主な受注内容② 車載領域で培った画像認識技術を、図面・文書以外の幅広い分野へ展開。 共通のコア技術を多様な業務に展開し、現場の効率化を支援。 2026年６月期の主な新規受注案件② 2026年６月期末時点 案件カテゴリ 案件概要 進捗状況 平面図・立面図における 住宅関連 Drawing-AI 開発・提供済 実寸の計測 間取り図内における 住宅関連 Drawing-AI 開発・提供済 指定項目の実寸読み取り 既存筐体への 機器メーカー DXコンサル 開発・提供済 顔認証システムの実装PoC 既存筐体への顔認証・視線解析・ 機器メーカー DXコンサル
Slide 18: ビジネスモデル
事業内容 | ビジネスモデル 双方の事業共に、自社開発で磨きこんだ独自のアルゴリズムが搭載されたソフトウェアを 様々なお取引先様にご提供。 Mobility Solutions DX-AI Solutions 顧客 顧客 車載ソフトウェアの提供 業務効率化ソフトウェアの提供 お支払い お支払い メーカー 製造業 当社 Tier１ 建設業 OEM 車載ソフトウェアの提供 業務効率化ソフトウェアの提供 など 代理店 代理店 お支払い お支払い Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 18
Slide 19: 各事業の収益構造
事業内容 | 各事業の収益構造 量産を前提とした受託開発収入と、量産台数に連動する継続的なライセンス収入の収益構造。 自動車関連等のMobility Solutionsとその他の分野のDX-AI Solutionsで事業を展開。 安定的な成長やR&D投資が可能な収益構造。 Mobility Solutions 受託開発収入 ＋ 量産台数 × ライセンス単価 業務環境や処理頻度、処理量、繁忙期など用途に応じて 柔軟な料金モデルを設定 売 上 DX-AI 受託開発収入 ＋ 年間ライセンス契約料 (アップデート・保守込み) 高 Solutions ソフトウェア買い切り サブスクリプション ●売上高の
Slide 20: 当社ライセンス製品の量産実績
事業内容 | 当社ライセンス製品の量産実績 当社ライセンス製品が搭載された新車の量産が前期比＋100％超で推移。 受託開発収入とは別に、量産台数に応じたライセンス収入として積み上がる収益モデル。 四半期別量産台数 累計量産台数 2023年 ６月期 2024年 ６月期 2025年 ６月期 2026年 ６月期 3,902 前期比 ＋ 105％ 920 448 (単位：千台) (単位：千台) Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 20
Slide 21: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 22: 技術的優位性
当社の強み | 技術的優位性 自動車業界での画像認識技術は生命を守るための安全性と、 常時稼働が求められる信頼性が絶対要件。 390万台以上の量産実績で培った画像認識技術を武器に、独自のポジショニングでソリューションを展開。 様々なお客さまの様々なビジネス課題の解決を支援できる事業基盤を構築。 多様なニーズの最適化 独自のコア技術とデータ資産 ビジネスに直結する課題解決力 アルゴリズム開発から組込み最適 自社開発の画像認識、マルチモー 「ROIの改善」「工数削減」な 化、アプリ開発、オンプレミス・ ダルLLMなどのコア技術に加え、 どを起点に課題を定義。 クラウド環境の構築まで全工程を 多様な
Slide 23: 軽量・高性能な画像認識技術
当社の強み | 軽量・高性能な画像認識技術 ● 独自のアルゴリズムにより、精度を落とさず軽量化を実現 ● 高性能なモデルを低スペックなエッジAIデバイスに実装することが可能 ● 当社で大規模なデータを保有し、少ない顧客データで高性能なモデルを開発可能 ● オーダーメイドかつビジネス視点でのユーザーフレンドリーなUI/UXを提案・設計・実装 エッジデバイス Mobility領域 ● ドライブレコーダー ● 車載カメラ DB 当社 画像認識 柔軟カスタマイズ・実装 DX領域 必要に応じて連携 ソフトウェア ● 工場/倉庫内監視カメラ ● ハードウェア搭載カメラ 小規模なSoCでの処理を可能とする少
Slide 24: エッジAIのメリット・クラウド環境との比較
当社の強み | エッジAIのメリット・クラウド環境との比較 機密性の高いデータを扱う企業のセキュリティ要件に対応し、エッジ・オンプレミス環境で利用可能な ソフトウェアを提供。 クラウド環境 エッジ環境 導入の自由度 容易 個別対応が必要 遠隔かつリアルタイムの環境設定が可能 エッジデバイスに対し直接ソフトウェアを インストールする必要がある 処理速度 一定の頻度で遅延 高速 ネットワークを介し、クラウド上で AI処理がエッジでリアルタイムで行われる データ処理が行われるため、遅延が発生 ランニング 高コスト 比較的低コスト コスト 通信コスト、サーバ設備の 通信コストとAI処理コストが最低限
Slide 25: 優秀な多国籍エンジニア
当社の強み | 優秀な多国籍エンジニア ●世界各国の優秀なエンジニアを採用。多様性を強みとした柔軟な発想かつ独自性のある技術力を醸成 ●AIアルゴリズムエンジニア、組込エンジニアを含むすべての開発スタッフを自社採用 非エンジニア エンジニア 20％ 80％ エンジニアを手厚く配置し、一貫した 完全内製開発プロセスで、迅速かつ柔軟な ソフトウェアの提供が可能。 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 25
Slide 26: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 27: 画像認識技術の横展開
成長戦略 | 画像認識技術の横展開 2026年６月期は主に製造業・建設業に画像認識×AI技術を展開。多くの引き合いをいただく。 創業期 現在 今後 自動車業界特化型ビジネス 車載カメラ・ドライブレコーダー向け中心 実装最適化・組込開発 Mobility ADAS Solutions ●パートナーシップの拡大 DMS ●OMS機能追加 ●対応するNCAP評価項目の拡充 OMS 全業種業務支援型ビジネス 全業種を対象とした AI-OCR DX-AI 文書処理業務支援 ●全業界への横展開加速 Solutions 製造業・建設業を中心とした Drawing-AI ●PoCから本実装への移行 検図業務支
Slide 28: Mobility Solutionsの市場動向
成長戦略 | Mobility Solutionsの市場動向 ながら運転・居眠り運転による事故防止に向け、日本でもDMSの搭載義務化が進む見通し。 DMSを含む車載安全システムの搭載拡大が見込まれる。 走行システム・運転支援システム搭載市場 市場の変化予測 （グローバル・ソフトウェア合算） 単位：億ドル CAGR 安全基準の厳格化と法規制の義務化 ＋ 15.4％ ながら運転・居眠り運転を検知し、ドライバーへ警 告するDMSについて、日本でも搭載義務化の方針。 2033年には継続生産車へも対象が拡大する予定。 AI処理による需要の加速 低遅延で、データを端末内で処理できる エッジAIへ の需要が
Slide 29: DX-AI Solutionsの市場動向①
成長戦略 | DX-AI Solutionsの市場動向① 将来的な生産年齢人口の減少による深刻な人手不足が大きな社会課題。 日本の生産年齢人口 業種別2035年時点の推計 (推計値) 単位：万人 製造業 建設業 約890万人に 約390万人に ▼156万人 2024年比 ▼87万人 （▼15%） （▼18%） 出典：国立社会保障・人口問題研究所「将来推計人口（令和5 年）」2023 ｜ 経産省・厚労省・文科省「2025年版ものづくり白 書」2025.6 ｜ 国土交通省「建設業の現状」2026.4 ｜ 内閣官房 「2040年産業構造・就業構造の推計」 出典：厚生労働省 我が国の生産年齢人口の推移
Slide 30: DX-AI Solutionsの市場動向②
成長戦略 | DX-AI Solutionsの市場動向② 人手不足の対策含め、年々ソフトウェア投資が増加しており、 当面の間はAIをはじめとしたソフトウェア関連のマーケット拡大が見込まれる。 製造業ソフトウェア投資金額推移 (単位：十億円) 更なる 増加見込み 出典：「ものづくり白書2025」・財務省「法人企業統計調査」（2025年3月）から当社作成 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 30
Slide 31: 当社が解決する課題
成長戦略 | 当社が解決する課題 社会・産業における未解決の課題を、当社独自のアルゴリズム技術によって 解決可能な価値へと転換。 社会・産業の現状課題 当社の貢献内容 課題① 規制強化 Mobility Solutions [課題①の解決] グローバルな規制強化や、持続可能な社会の実現を阻 車載カメラを通して、歩行者や前方の車、運転者の状態、 む構造的なボトルネックが発生。 車内の乗員までを判別。 危険をいち早く捉え、衝突や居眠りによる事故を未然に防 止。専用チップを使わず既存の車載機器で動くため、車両 課題② 人手不足 運転の安全性を支援。 特定の業界において深刻化している人手不足や、従来の
Slide 32: ポジショニング（Mobility領域）
成長戦略 | ポジショニング（Mobility領域） ● 当社のターゲットとする市場は"自動運転レベル 0～3" ● 今後、市場規模の拡大が見込まれ、"完全自動運転が浸透しても継続的な需要"が見込まれる。 ● "軽量かつ高性能"な強みを活かし、他社との差別化を図る。 システム種別 レベル 概要 市場動向 完全自動走行 5 完全自動運転 世界的IT企業や自動車企業が巨額の投資を行って研究開発中。 システム インフラの整備や法規制整備に課題があり、本格的な投入時 期としては2030年代以降となる見込み。 特定条件下における完全自動運転 4 （例）高速道路での完全自動運転 準自動走行 条件付自動運転
Slide 33: ポジショニング（DX-AI領域）
成長戦略 | ポジショニング（DX-AI領域） 利用満足度を維持する為、企業独自の検図ルールもアルゴリズムに組込んだ"個別最適型の導入"を推進。 機密性の高い図面・文書を外部に出さず利用できる、高セキュアな"オンプレミス型でのソフトウェア導入"。 当社ソリューションの立ち位置 オンプレミス・組込み 差別化要素 1 業界横断の総合プラットフォーム 当社 様々な業界業種の業務効率化を支援。 あらゆる系統の図面や文書を読み取り。 SIer 系 2 個別最適型 個別最適型柔軟カスタマイズ 汎用型 特化ツール 特定業務フローに最適化された独自モデルの構築。 画像を認識した後のUI/UXにおいてもお客さま
Slide 34: チャネル戦略・プロモーションの多面化
成長戦略 | チャネル戦略・プロモーションの多面化 ● DX領域での顧客獲得はMobility領域とは異なり、多数の企業様と接点を持つ必要がある為、 2026年６月期より積極的なチャネル展開を実施。商談機会も着実に増加。 ● 今後はメディア戦略にも注力し、認知度向上と新たな顧客接点の拡大を推進。 チャネル別リード獲得イメージ 協業 獲得チャネル 役割 10％ 代理店 直販 エンタープライズ案件の獲得・深耕 10％ 獲得 構成比 直販 代理店 キーパーソンの紹介・リーチの拡大 （想定） 協業・パートナー DX課題を解決すべく異なる得意領域の提携 80％ リード獲得施策 デジタル集客 展示会出展
Slide 35: 競争力の源泉（アルゴリズムの品質）
成長戦略 | 競争力の源泉（アルゴリズムの品質） 高度なアルゴリズムのソフトウェアをコンサルティングモデルかつ柔軟な追加学習による伴走体制で 密着支援。受託開発時のノウハウを蓄積し、利益率の高いライセンス収入で企業体力を強化しつつ、 R&D投資を行い、競争力をつけビジネスを循環させる。 業界特化データ資産 伴走型支援体制 ● 様々な画像データの蓄積による高精度AIモデルの確立 ● 課題解決や継続的な投資対効果最大化に向けた支援の ● 独自のデータラベリングによる学習モデルの開発 実施 ● ローカルLLMの実装において限られたPCスペックでも実 ● 現場定着の徹底によるソフトウェアご利用アクティ
Slide 36: 競争力の源泉（ソリューションの方向性）
成長戦略 | 競争力の源泉（ソリューションの方向性） ２つのビジネスモデルを両輪とした循環モデルを導入することで、品質と拡張性を両立。 カスタマイズ開発からプロダクト化へと知見移転を加速させ、業界特化型ソリューションの ラインナップを拡充。模倣困難なソリューション化を推進。 知見・ノウハウ移転 新機能追加 カスタマイズ開発 プロダクト化 個別最適化の追求 業界特化モデルの横展開 業務課題に特化した 既存資産活用 パッケージ化・スケール拡大 オーダーメイドのAI開発 への推進 アップセル ●業界先進企業の深い課題に対応 ●導入スピード、コスト効率の向上 ●高付加価値の実現 強み ●多様な業種、規
Slide 37: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 38: 2026年６月期：エグゼクティブサマリー
中期経営計画 | 2026年６月期：エグゼクティブサマリー 売上高 営業利益 543百万円 41百万円 (前期比 + 9.3%) (前期△11百万円) 主要ハイライト ● 過去最高の売上高と黒字転換 └ 売上高は過去最高を更新、営業利益も黒字を確保し、成長投資を継続しながら収益面が改善 ● ライセンス収入の伸長 └ 当社ライセンス製品搭載車両の量産台数の増加により、ライセンス収入が前期比68.6％増加 ● 大手自動車部品メーカー（Tier1）からの追加受注 └ 受注案件は複数年継続する見通しで、今後の中期的な安定売上に寄与 ● 中国北京子会社を清算 └ 経営効率の改善の観点から、子会社を清算し
Slide 39: 2026年６月期：損益計算書（要約）
中期経営計画 | 2026年６月期：損益計算書（要約） 売上高は過去最高を更新、黒字転換。 受託開発収入は共同開発案件の中断により減少したが、ライセンス収入の大幅増加により、収益性が改善。 2025年６月期 2026年６月期 (単位：百万円) 前期実績 当期実績 前期比 当初予想(※) 予想比 売上高 497 543 +9.3% 540 +0.6% うち、受託開発収入 339 277 △18.2% 395 △29.8% うち、ライセンス収入 157 265 +68.6% 145 +83.2% 売上原価・販管費 508 502 △1.2% 523 △4.0% うち、人件費 292 297 +1.
Slide 40: 2026年６月期：貸借対照表（要約）
中期経営計画 | 2026年６月期：貸借対照表（要約） 自己資本比率90％以上を保持した経営が続いており、 財務健全性を維持しながら成長投資を実施。 2025年６月期末 2026年６月期末 (単位：百万円) 前期実績 当期実績 前期末との差異 流動資産 687 725 +38 現金及び預金 592 528 △64 売掛金 79 180 +101 その他 14 16 +1 固定資産 40 61 +20 資産合計 727 786 +59 負債合計 42 59 +16 純資産合計 685 727 +42 負債・純資産合計 727 786 +59 Copyright 2026 Ficha Inc. A
Slide 41: 2027年６月期業績予想
中期経営計画 | 2027年６月期業績予想 2026年６月期は、DX-AI Solutionsをはじめとした成長に向けた事業基盤の構築が進展。 2027年６月期は、Mobility Solutionsで安定収益を確保しながら、 DX-AI Solutionsの成長を加速し、売上・利益のさらなる拡大を目指す。 売上高 営業利益 営業利益率 620 百万円 50 百万円 8.1 ％ 前期比：+14.0％ 前期比：+22.4％ 前期比：+0.5pt 売上高推移 ● Mobility Solutionsにおいては、共同開発案件の拡大 (単位：百万円) ＋ライセンス収入の積み上げで着実に増収 ● DX-
Slide 42: 2027年６月期業績予想（損益計算書）
中期経営計画 | 2027年６月期業績予想（損益計算書） 受託開発収入は、Tier1との共同開発案件の拡大、DX-AI Solutionsの需要増により大幅増加見込み。 ライセンス収入は、顧客とのボリュームディスカウント契約が見込まれることから減収予想だが、 全体の売上高合計としては過去最高をさらに更新。 2026年６月期 2027年６月期 (単位：百万円) 実績 予想 当期比 売上高 543 620 +14.0% うち、受託開発収入 277 447 +61.1% うち、ライセンス収入 265 172 △35.2% 売上原価、販管費 502 569 +13.3% うち、人件費 297 359
Slide 43: 中長期ロードマップ
中期経営計画 | 中長期ロードマップ 従来のMobility Solutionsの収益基盤を維持・拡大しながら、 中長期的にDX-AI Solutionsの成長を加速させ、売上高構成比 5 : 5 の二本柱を構築。 現在 PHASE 1 PHASE 2 PHASE 3 基盤構築 本実装・顧客基盤拡大 ターゲット市場拡大 〜 2026年６月期 2027年６月期～2028年６月期 2029年６月期以降 ● ニーズの傾向化 ● PoCから本実装への移行 ●業界別ソリューションの横展開 ● プロダクト開発優先順位確定 ● 代理店、パートナー網の拡充 ●共通機能のパッケージ化 ● 製造業を中心としたPo
Slide 44: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 45: 経営において認識される主なリスク
経営において認識される主なリスク 以下には、当社が経営においてリスク要因となりうる主な事項について記載しております。（有価証券報告書「事業等のリスク」に記載の内 容のうち、成長の実現や事業計画の遂行に影響する主要なリスクを抜粋して記載しております。その他のリスクについては、有価証券報告書 の「事業等のリスク」をご参照下さい。） 認識する リスクの内容 顕在化する 影響の程 対応策 リスク 可能性/時期 度 市場動向について 当社は、車載カメラ及びドライブレコーダー用画像認識ソフトウェア 中程度 中 常に市場動向を把握し、市場動向に応じた柔軟な対応 の開発を主力事業としております。今後、新たな法
Slide 46: 目次
1. 会社概要 2. 事業内容 3. 当社の強み 4. 成長戦略 5. 中期経営計画 6. 経営上のリスクと対応策 7. Appendix
Slide 47: Mobility Solutions：ADAS（先進運転支援システム）
Appendix | Mobility Solutions：ADAS（先進運転支援システム） AdvancedDriverAssistanceSystem 各種物体検知に加え、前方車・歩行者衝突、交通違反などの危険運転をリアルタイムで判定し、 事故防止を支援。物体検知〜危険運転判定までをパッケージ化したソフトウェアの提供。 物体検知のみのソフトウェア提供にも対応。新車及び保有車に提供可能。 カメラ搭載位置 サラウンドカメラ 車両 前方車間距離 / 衝突警報 フロントカメラ 車線 車線逸脱検知 / ふらつき検知 電子ミラー （保有車向け） 歩行者 / 横断歩道 一旦停止無視 リアカメラ （保有車
Slide 48: Mobility Solutions：ADAS（機能詳細①）
Appendix | Mobility Solutions：ADAS（機能詳細①） 検知イメージ 前方車衝突警報(FCW) 歩行者衝突警報(PCW) 衝突被害軽減ブレーキ(AEB) ● 横断中の歩行者、自転車、キックボードなど ● 先行車と対向車を正確に区別。 の車両を相対距離測定により高精度で検知。 ● 普通車、大型車、バイクまで多様な車両クラ ● 的確な接近警告とブレーキ制御を実現。 スを認識し、相対距離で測定 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 48
Slide 49: Mobility Solutions：ADAS（機能詳細②）
Appendix | Mobility Solutions：ADAS（機能詳細②） 標識検出(TSD) ●光学文字認識(OCR)技術により、標識・信号 を瞬時に解読 ●速度超過、一時停止違反、赤信号無視などの 交通違反を検知し警告。 車線逸脱警報(LDW) ●車線と車両間の位置関係を瞬時に検出。 ●単なる直線だけでなく、複雑な車線変更区域、 カーブ、車線変更補助線、路肩の検知にも対 応。ふらつき警報と連携。 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 49
Slide 50: Mobility Solutions：DMS（ドライバー監視システム）
Appendix | Mobility Solutions：DMS（ドライバー監視システム） DMS（ド DriverMonitoringSystem 車内カメラによってドライバーの運転状態を監視し、危険運転・事故防止などを目的としたシステム。 顔認証と組み合わせることで、盗難防止、事業者様の運行管理に活用可能。 カメラ搭載位置 車内カメラ 表情 喜怒哀楽の検知 / 居眠り 顔向き よそ見運転の防止 検知イメージ 骨格(姿勢) いねむりなど危険運転に姿勢検知 危険動作 電話 / 飲食 / 喫煙など Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 5
Slide 51: Mobility Solutions：DMS（機能詳細①）
Appendix | Mobility Solutions：DMS（機能詳細①） ドライバー疲労モニタリング 眼球アスペクト比(EAR)計算を眼閉状態検出に統合。 従来のディープラーニング分類を進化させ、 EuroNCAPの評価項目を踏まえた機能開発 1〜3秒連続閉眼 3〜6秒連続閉眼 6秒超の連続閉眼 マイクロスリープから無反応状態までを瞬時に検知 Microsleep Alert Sleep Alert Unresponsive Alert (マイクロスリープ警報) (いねむり警報) (応答なし警報) 危険運転検出 • ドライバー名を瞬時に特定 • シートやハンドルポジションの自動調整、車
Slide 52: Mobility Solutions：DMS（機能詳細②）
Appendix | Mobility Solutions：DMS（機能詳細②） 注意散漫モニタリング ● 視線推定に対応 ● 固定ターゲット画面/平面上での視線予測が可能 ● ユーザー固有の視線キャリブレーション ● 基準となる頭部姿勢の逸脱(ベースラインからの偏差)に基づ くよそ見警告に対応 ※エンドツーエンドの視線ベースのよそ見警告は非対応 ハンドジェスチャー認識 ● 静的/動的ハンドジェスチャー認識。タッチレスでのオー ディオ操作や電話応答など、車載器の直感的な操作をサポ ートし、利便性を向上。 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved
Slide 53: Mobility Solutions：OMS（乗員監視システム）
Appendix | Mobility Solutions：OMS（乗員監視システム） OccupantMonitoringSystem 車内カメラによって乗員の状態を監視し、子ども置き去りや危険姿勢防止などを目的としたシステム。 顔認証と組み合わせることで、盗難防止、事業者様の運行管理に活用可能。 カメラ搭載位置 車内カメラ 子どもの存在検知 年齢推定などから割り出し 乗員アウト・オブ・ポジション 乗員の異常な姿勢の検知 検知イメージ 乗員体格分類 乗員の骨格や体重などから分類 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 53
Slide 54: Mobility Solutions：OMS（機能詳細）
Appendix | Mobility Solutions：OMS（機能詳細） 子どもの存在検出 ● 0〜80歳までの幅広い年齢を推定。車内の子どもを正確に特定。 ● 性別・マスク着用状況・眼鏡着用状況も検知 乗員アウト・オブ・ポジション(DAP) ● ダッシュボードへの足乗せ、極端な前のめり姿勢を検知 ● 異常姿勢検知時のエアバッグ最適制御 乗員体格分類(OCS) ● 体格、着座姿勢の正確な検知・分類 ● エアバッグ展開圧とシートベルト拘束力の最適化 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 54
Slide 55: Drawing-AI（機能詳細①）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細①） 取り込んだ図面の検索が自然言語で可能。 検索 速やかに検索結果が表示され、簡単に図面の確認が可能 検索 検索履歴から 表示 再検索も可能 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 55
Slide 56: Drawing-AI（機能詳細②）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細②） 取り込んだファイルがCAD系ファイルに変換。 変換 スムーズな図面再設計が可能（回路図で対応） CADでの再設計 Drawing-AIで高精度の検図 AIによって座標データなどの ベクタ・ラスタ形式 内部データを持ったCADファイルに変換 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 56
Slide 57: Drawing-AI（機能詳細③）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細③） Before→Afterの比較が直感的かつ様々な見え方でスムーズに。 比較 一致・変更・削除・追加箇所など、色による差異表示で即座に認識が可能。 ※Kicadファイル取込にて表示 並列 重ね合わせ 双方の画像の透過度調整やずらすことも可能 分割 点滅 画像比較スライダーでBefore/After領域の指定が可能 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 57
Slide 58: Drawing-AI（機能詳細④）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細④） AIによる自動検図と情報抽出により、検図習熟度に関係なく解釈可能。 知識の偏り、属人化解消を支援。 検図イメージ 回路全体の要約 回路構造の解説 Drawing-AI 回路図系管理画面 BOMの構成抽出 リスクチェック 取込 出力 調達数の算出 設計改善提案 様々な拡張子で出力可能 (csv・pdf・CAD・json形式など) Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 58
Slide 59: Drawing-AI（機能詳細⑤）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細⑤） 実際に設計した寸法と注釈テキストとの差異や注釈テキストの有無もAIで検知。 CADでの設計工数効率化や手戻りを未然に防止。 検図イメージ 寸法記入の漏れ・誤記、面取りや 加工指示の不足、注記の抜けを自動で抽出 〝リスト化〟と〝点滅〟でエラー検知 長さ/高さ/面取り キリ ザグリ Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 59
Slide 60: Drawing-AI（機能詳細⑥）
Appendix | DX-AI Solutions：Drawing-AI（機能詳細⑥） 建物寸法の実寸や間取り図の寸法や数量・金額が、 AIによって抽出され、チェックや修正作業が大幅に効率化 実寸計測 設備抽出 拾い出し 非公開 非公開 実 抽 計 寸 出 算 プロットした点同士が自動 部屋の中の各設備の寸法や 部屋の中の各設備の拾い出 的に結ばれ、線分の測定結 タイプ(スイングドアや対面キ しを行い、調達数量や見積 果が表示される。 ッチンなど)が自動で抽出され もり金額を算出。 リスト化される。 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved.
Slide 61: AI-OCR（機能詳細①）
Appendix | DX-AI Solutions：AI-OCR（機能詳細①） OCR技術を活用した高精度な文書デジタル化と情報抽出により、 業務プロセスを大幅に効率化。 高水準の認識精度 活字 99.5％ 手書き 96.0％ ● 当社独自の技術で、高精度の文字認識と処理の軽さを１つの認識エンジンで実現 ● 認識文字の信頼度の出力や自然言語処理による文字修正機能もご提供可能 ● 多様なフォーマットの帳票画像から傾き補正と文字領域の検知を高精度に実施 Copyright 2026 Ficha Inc. All rights reserved. 61
Slide 62: AI-OCR（機能詳細②）
Appendix | DX-AI Solutions：AI-OCR（機能詳細②） 当社独自のAI-OCR技術で高精度の文字認識と処理の軽さを実現 ビジネス領域に特化した軽量でマルチモーダルなLLMを開発し、特定項目を高精度に抽出 Point １ Point ２ Point ３ Point 1 Point 2 Point 3 活字／手書き文字を 設定レスで カスタマイズ対応 高精度で認識 活字／手書き文字を 素早く正確に情報抽出 設定レスで オンプレミス型OCR カスタマイズ対応 高精度で認識 素早く正確に情報抽出 オンプレミス型OCR ✓ 手書き文字も高精度読取 ✓ 読取領域の事前設定不要 ✓
Slide 63: AI-OCR（機能詳細③）
Appendix | DX-AI Solutions：AI-OCR（機能詳細③） ● 生成AI（LLM）を用いることで、複雑な非定型書類でも正確に情報抽出 ● 条件を指定し、必要な形式に変換して出力可能 （例）抽出したい項目 ①品番、②数量、③摘要欄の注番、④備考 品番 数量 注番 備考 MP-123V5BS 2 S2-387615ﾘﾌｫｰﾑﾖｳﾃｰﾌﾟ/サンプル倉庫（株） H0-472FG9S 1 S2-387615ｸｯｷﾝｸﾞﾖｳﾝﾋﾝ/サンプル倉庫（株） SU-12HY539 3 S2-387615ｵｿｳｼﾞｸﾞｯｽﾞ/サンプル倉庫（株） フィーチャ AI-OCRの特徴 ・品番 同じ枠内
Slide 64: SDGsに関する取り組み
Appendix | SDGsに関する取り組み 持続可能な開発目標（SDGs）達成のために、社会貢献が不可欠。 現在、SDGsの全17ゴールのうち、特に関連が深い、以下を優先ゴールとして特定。 優先すべきゴール ● 生成AIと画像認識を用いた図面・文書解析ソリューションにより、検図・確認といった専門業務の省力化と労働生産 性の向上に貢献します。 ● 製造業や建設業をはじめ、人手不足が深刻な産業の業務効率化を支援し、限られた人材でより高い付加価値を生み出 す働き方の実現を後押しします。 ● 人の判断を代替・補助するAIの提供を通じ、技術革新による生産性向上という 経済成長の基盤づくりに貢献します
Slide 65: 本資料の取扱いについて
本資料の取扱いについて ・本資料には、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの記述は、当該記述を作成した時点における 情報に基づいて作成されたものにすぎません。さらに、こうした記述は、将来の結果を保証するものではなく、 リスクや不確実性を内包するものです。実際の結果は環境の変化などにより、将来の見通しと大きく異なる可能 性があることにご留意下さい。 ・これらの将来展望に関する表明の中には、様々なリスクや不確実性が内在します。既に知られたもしくは未だに 知られていないリスク、不確実性その他の要因が、将来の展望に関する表明に含まれる内容と異なる結果を引き 起こす可能性がございます。 ・ま