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株式会社インベストメントブリッジがお届けする、いろはに投資のながら学習。こんにちは、インベストメントブリッジ社長・室長の曽根原です。
普段、いろはに投資のながら学習では、投資やお金にまつわる基礎知識を配信していますが、今回は特別エピソードです。
本日は、実際に個別株式へ投資するときに必要になる企業の事業内容や成長性を見極めるのに役立つ個別企業へのインタビューをお届けします。
第1回として先端技術に特化した、日本初グローバル企業東商グロース上場のKudan株式会社取締役CFOの中山様をゲストにお招きしました。中山さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。Kudanの中山です。本日は、当社の会社概要から先日発表した成長に向けてのファイナンスについてもお話しできればと思っています。
よろしくお願いします。そうしましたら、まずリスナーの方に少し親近感を持っていただくためにも、簡単に中山さんの自己紹介をお願いできますでしょうか。
はい、それでは初めに自己紹介をさせていただきます。私、去年の2021年からKudanのCFOとして、ファイナンスやIR、その他経理やホームなど管理業務全般を担当しております。
最初のキャリアは会計士として監査法人で始めました。日本で監査業務やコンサルティング業務を経験して、その後日経商社のドイツ現地法人をして、組織再編や買収、新規事業の調査、経理業務などを行っていました。
日本に戻ってからは、スタートアップ企業でファイナンスや経理の責任者を担当して、その後2019年にKudanに入社しました。
Kudanに入社後は、海外企業の買収や海外公会社の設立、ファイナンス、IRなどを担当して、2021年からCFOとなっています。
以上、簡単ですが自己紹介になります。
はい、ありがとうございます。会計士から始まられて、M&Aなど経験されてから、2019年にKudanに入社されて、去年からCFOということですね。
そうしましたら、インタビューを始めたいと思います。
最初に、御社の会社概要と事業内容を教えていただけますでしょうか。
はい、それでは当社の会社概要と事業内容をご説明しますと、Kudanは元々はイギリスで創業して、その後2018年に日本で上場した研究開発企業です。
社員の大多数はイギリス、ドイツにいるエンジニアで、その他に日本、アメリカの計4拠点で事業を行っています。
行っている事業としましては、ロボットや車などの機械に周囲の環境を理解する目を与える技術を提供しています。
これは機械の脳となる人工知能、AIと相互保管する技術でありまして、我々は人工知覚と定義していますが、
人間が目と脳の両方が揃うことにより自由に動けるのと同じように、人工知能と人工知覚の両方の技術が揃うことで、機械も自律的に動くことができるようになります。
これによって自動運転や工場内での無人配送ロボットや屋外でのデリバリーロボットなど、こういったいろんな技術が可能となります。
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この人工知覚は、より専門的には英語でSimultaneous Localization and Mapping、略してスラムと呼ばれる技術の中心としていまして、
これはローカリゼーション、自分の位置を認識する技術とマッピング、リアルタイムで3次元の地図を作成するという、
この技術を同時に行うという意味から付けられた名前となっています。
これ具体的にどういうことをしているのかと言いますと、方向感覚のいい人間が初めて訪れる場所でも迷わずに目的地にたどり着く際に行っているのと同じことを機械ができるようにするというものになっています。
つまり人間が歩きながら目指す建物や看板などを目印に、自分の頭の中でどんどん地図を作っていって、
それを更新しながら、その中で今自分がどこにいるかを確認しながら目的地を目指すのと同じように、
機械がカメラやライダーなどのセンサーを使ってリアルタイムで地図を作りながら、その地図の中で今自分がどこにいるのかということを認識するという、そういう技術になっています。
ありがとうございます。AIというのはよく聞くんですけれども、その機械の脳というのがAIだとすると、そのおっしゃられているスラムというのは機械の目に当たる部分ということですね。
スラムというと結構スラムダンクというのも想像してしまうんですけれども、しっかりと英語の略語になっているということですね。
結構長いのがスラムとなっています。確かに皆さんスラムダンクのイメージ強いかなと思っているスラムと言いますと、
我々もしっかりとスラムダンクの知名度に迫れるように、授業を頑張って伸ばして有名になっていくかなと思っています。
よろしくお願いします。
スラム、今のお話聞くと結構GPSなんかと似ているような印象があるんですけれども、どういった点がスラムというのが優れているのかということをお伺いできますか。
このスラムの優れている点としていくつかありますけど、まず一つ目はGPSのように外部の電波を使って位置の認識をすることもないので、機械自身で備え付けられたセンサーを使って処理ができます。
なので、電波が弱くなったり届かなくなったりする、例えば障害物の多い森林とかそういう部分であったり、屋内のような環境ですね、こういったところも含む幅広いシチュエーションで利用できるというのが挙げられます。
二つ目に、位置認識の精度がセンチメートル単位というところでかなり細かく出せるので、これが従来のほかの技術より精度が高いというところは挙げられます。
他にも従来の技術より安いセンサーなどのセットアップで従来以上の精度を出せるというところであったり、GPSやその他のセンサーと他の技術と組み合わせて使うこともできますので、そうすることによってさらに正確で環境の変化をさせて強いような設定もできます。
こういったところがメリットとして挙げられます。こういった部分でSRAMは自立移動するロボットや自動運転など多くの次世代の産業で中心となっていく技術となっています。
なるほど。ありがとうございます。かなり優れている技術というところで、自立走行ロボットだったり自動運転というのは今かなりトレンドになっているので、今後需要は伸びるのかなと思うんですけれども、なかなかこういったSRAMの開発という事業をやっている会社は聞いたことがないんですけれども、結構御社は特別な存在なんでしょうか。
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そうですね。自動運転や自立走行関連の事業を行っている会社というのは多くあるんですけど、SRAM関連で、しかもSRAMの動作の基盤となるアルゴリズムの部分を自社開発して他社に提供している会社というのは世界でもほんの数社程度となっています。
当社の技術開発はSRAMの中でもこのアルゴリズム開発に特化していまして、SRAMを開発したサービスや製品自体というのは基本的に我々自身では開発を行っていなくて、そうした部分は我々の顧客やパートナーで開発を行っています。
ちなみに具体的なパートナー企業としましては、NVIDIA、Intelなどのハンドルタイムメーカーであったり、ソニーベロダインなどのセンサーメーカー、その他技術商社などの企業が挙げられます。
そのため当社自身としては極めて少人数の組織体制となっていまして、世界全体でも50名程度の組織となっています。
当社自体の人数は少ないんですけど、今申し上げたようなパートナー企業とともに研究開発や顧客開拓を行うことにより、世界中での開発や顧客案件の展開を可能としています。
なるほど、そういうことですね。御社がSRAMのアルゴリズム開発に特化されているということなんですけれども、そこの収益モデルというのはどのようになっているんでしょうか。
収益モデルとしましては、当社のアルゴリズムを顧客にソフトウェアとして提供するライセンス収入がありまして、
あと当社ソフトウェアを顧客の製品に組み込むことを支援する開発支援収入、これにより売り上げを獲得しています。
当社の顧客案件は基本的に全て次世代産業の開発でありますので、現在の事業フェーズとしては案件のほぼ全てが市場での販売を開始する前の評価開発段階で、
こうした市場販売開始後の商用化段階に顧客企業とともに持っていきまして、ライセンス収入を大きくスケールさせることを目指す、
というのがこれまで当社が行ってきた取り組みにはなっています。
ちなみにこの顧客製品化という点では、先月7月に当社顧客製品として初めて正式なアナウンスとなりました、
中国の自動運転向けソリューションを提供する企業の製品販売が開始したところではあります。
今期はこれ以外にも複数の顧客製品化を予定していまして、今後製品化を拡大しながらソリューションやプラットフォーム開発の事業、
例えば異なる種類のロボットのような製品が、複数台同時に同じ環境で当社スラム技術とベースに動くようなものをイメージいただければと思っていますけど、
こうしたものをパートナー企業とともに展開していくというところで、現在事業フェーズとして非常に面白いフェーズに来ているというのが現在の状況です。
分かりました。ありがとうございます。実際に開発していって、それが実用化されればライセンス収入が継続的に入ってくるというビジネスモデルになっているんですね。
このエピソードでは、くだん株式会社の会社概要、事業内容についてお伺いしました。
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次回は7月に発表された第三者割当による進化予約権の発行というファイナンスの目的や俗特な仕組みについてお伺いします。
最後にお知らせです。9月17日の土曜日、13時30分より無料でライブ配信する当社主催の投資家向けのIRセミナー、
プレミアムブリッジサロンに、くだん株式会社代表取締役、CEOの邦大夫様が登壇いたします。
申し込み不要で皆さんご覧いただけますが、事前申し込みすると優先的に質問をお送りいただけますので、このエピソードの概要欄のURLよりぜひ皆様お申し込みください。
また、ライブ配信のURLもエピソードの概要欄に掲載しております。
中山さん、本日お時間いただきありがとうございました。
ありがとうございました。
