2015・2016・2025年度は連結財務諸表を作成しておらず、単体の数字です。
下の「他の会社と比べる」で会社Bを選ぶと、ここに2社目が並び、グラフの系列と表の行が増えます。
当社は、「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。なお、連結対象会社であった北京飞澈科技有限公司は、2026年６月５日付で清算しております。有価証券報告書【事業の内容】より（2026年9月提出）
2025年度の売上収益は5億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3545番目、情報・通信業591社のうち583番目の大きさです。2020年度から2025年度までの売上収益の年平均成長率は+15.9%です。平均年間給与は633.8万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち338番目。平均年齢は35.1歳、平均勤続年数は3.5年です。
事業の大きさと稼ぐ力
働く人の数字
順位は大きい順。平均年齢と平均勤続年数は大きいほうが良いとは言えないため、順位を付けずに業種の中央値と並べています。利益率・ROE・自己資本比率は業種による違いが大きいため、同じく業種の中央値と並べています。 平均年間給与・平均年齢・平均勤続年数は提出会社（単体）ベース、従業員数は連結ベースです。評価・推奨ではありません。
会社Bを選ぶと、下のグラフ・事業の構成・推移表に2社目が並びます。会社Aを変えると、そのままほかの会社のページに切り替わります。
フィーチャと同業2社を、ダッシュボードで並べるＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ Ｇｌｏｂａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ・ＰｏｓｔＰｒｉｍｅと、売上・営業利益・平均年間給与などの推移を重ねて比べられます指標を選ぶとグラフが入れ替わります。会社Bを入れると系列が2本になります。
▶ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ Ｇｌｏｂａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ・ＰｏｓｔＰｒｉｍｅと3社で重ねる（決算ダッシュボード）→
有価証券報告書【セグメント情報等】からの売上構成比。会社Bを入れると横に並びます。
フィーチャ 最新期の売上構成比
有価証券報告書に事業の区分の記載がありません（単一セグメント）。
当社は、「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。なお、連結対象会社であった北京飞澈科技有限公司は、2026年６月５日付で清算しております。
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。以降、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Mobility Solutionsとして提供してまいりました。
また、現在では、Mobility Solutionsで培った画像認識・AI技術を活用し、企業のDX及びAI活用を支援するDX-AI Solutionsの展開を進めております。近年では、生成AIやLLM（大規模言語モデル）等の技術も取り入れ、文書や図面等を対象としたAIソリューション及びプロダクトの開発に取り組んでおります。
・当社の事業内容
当社は、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、技術やソリューションを提供しております。現在、当社で展開するソリューションは、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、継続ライセンス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 Mobility Solutions
当社は、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を行っております。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 DX-AI Solutions
当社は、画像認識及びAIに関する技術を活用し、高精度なAI文字認識エンジン「AI-OCR」や図面解析AI「Drawing-AI」等を開発し、幅広い業種の顧客に提供しております。「AI-OCR」は、文書や帳票等に記載された文字情報をAIにより認識・データ化する技術であり、「Drawing-AI」は、図面に記載された文字、寸法、形状等の情報をAIにより解析する技術であります。これらの技術に生成AIやLLM等を組み合わせることで、従来は人手を要していた文書・図面の解析、検索、確認等の業務の効率化・自動化を支援しております。また、⾞載領域で培った画像認識技術を様々な企業及び業種に応⽤し、AI導⼊やDX化にいたる上流から下流までトータルサポートするDXコンサルティングも提供しております。
今後も、顧客との共同開発や導入支援を通じて得られたニーズをプロダクトの機能開発に反映し、継続的な機能拡充及び利用企業の拡大に取り組む方針であります。
・当社の収入形態について
当社は、顧客の車載カメラやドライブレコーダー、DXソリューション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、量産もしくは利用開始以降に発生する、搭載数量や使用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。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年9月提出・S100Z1RU）。事業系統図は省いています。
会社が開示資料に書いたことを、そのまま引用しています。評価・予想・推奨は含みません。
中期経営計画
一次資料ベース中期の数値目標は有価証券報告書に記載がない。決算説明資料などで別途公表している場合がある。
有価証券報告書【経営方針、経営環境及び対処すべき課題等】より
配当の方針、株主優待、大株主を、有価証券報告書の記載のまま並べています。評価・推奨ではありません。
当社は、剰余金の配当につきましては、将来の事業展開と経営体質の強化のために必要な内部留保を確保しつつ、安定した配当を継続して実施していくことを基本方針としております。
当社は、中間配当と期末配当の年２回の剰余金の配当を行うことを基本方針としております。これらの剰余金の配当の決定機関は、期末配当については株主総会、中間配当については取締役会であります。
しかしながら、当社は現在、成長過程にあると考えており、内部留保の充実を図り、将来の事業展開及び経営体質の強化のための投資等に充当し、なお一層の事業拡大を目指すことが、株主に対する最大の利益還元につながると考えております。将来的には、各期の経営成績及び財政状態を勘案しながら株主に対して利益還元を実施していく方針ではありますが、現時点において配当実施の可能性及びその実施時期等については未定であります。
なお、当社は、取締役会の決議により、毎年12月31日を基準日として中間配当を行うことができる旨を定款に定めております。
有価証券報告書【配当政策】より（2026年9月提出）
「株主に対する特典」は「該当事項はありません。」と記載されています。
有価証券報告書【提出会社の株式事務の概要】「株主に対する特典」の記載です。提出日時点の内容で、その後に変わっていることがあります。最新の内容は会社の発表で確かめてください。
| 順位 | 株主 | 持株比率（%） |
|---|---|---|
| 1 | 曹 暉 | 21.32 |
| 2 | 王 潞 | 15.37 |
| 3 | ボッシュ株式会社 | 10.05 |
| 4 | 脇 健一郎 | 9.38 |
| 5 | ＨＵＩＺＨＯＵ ＤＥＳＡＹ ＳＶ ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ ＣＯ．，ＬＴＤ． | 9.03 |
| 6 | 楽天証券株式会社共有口 | 1.73 |
| 7 | 株式会社ＳＢＩ証券 | 0.96 |
| 8 | 岩田 えみり | 0.77 |
| 9 | 寺田 康雄 | 0.72 |
| 10 | 飯島 功市郎 | 0.65 |
有価証券報告書【大株主の状況】より。持株比率は、発行済株式（自己株式を除く）に対する割合です。上位10名の合計は69.99%。信託銀行の名義には、投資信託や年金などの資金がまとめて入っています。
表示する指標をチェックで選べます。逆算 が付く指標は、開示値から計算したものです。
選択中 5 指標 ／ 候補 47 指標（有価証券報告書・決算説明資料・逆算）
← 横にスクロールできます →
| 指標 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 売上収益億円 | — | — | — | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | — | -0 | 1 | -1 | 0 | -0 | -0 | -0 | 0 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | — | -1.4 | 23.6 | -24.6 | 6.8 | -5.9 | -0.8 | -1.8 | 7.5 |
| 当期利益億円 | — | — | — | -0 | -0 | 0 | -0 | 1 | -1 | 0 | -0 | -0 | -0 | 0 |
| EPS円 | — | — | — | -4,010.8 | -18,021.2 | 8.1 | -1.6 | 12.6 | -11.3 | 5.3 | -5.2 | -1.4 | -6.6 | 7.3 |
空欄は「未収録」です。会社が開示していないか、まだ読み込んでいないかのどちらか。推計値では埋めません。
推移は、有価証券報告書の冒頭にある【主要な経営指標等の推移】から5期分ずつ取っています。売上高・経常利益・純利益・純資産・総資産・自己資本比率・1株情報・従業員数などが1つの表に並んでいるので、3期分の有報で最大14期そろいます。
有価証券報告書の【従業員の状況】から取れる数字と、そこからの逆算。投資の観点でも、企業研究の観点でも同じ表を見ることになります。
平均年間給与は提出会社（単体）ベースです。連結全体の数字ではありません。従業員数は連結ベースなので、この2つは母集団が違います。割り算をするときはその点に注意してください。
女性管理職比率・男性の育児休業取得率・男女の賃金の差異は、2023年3月期の有報から【従業員の状況】に載るようになった数字です。提出会社（単体）の値で、公表の義務が無い会社は記載していないことがあります。
男女の賃金の差異は、男性の平均賃金を100としたときの女性の平均賃金です。職種や役職の構成の違いを含んだ平均どうしの比べなので、同じ仕事の賃金の差ではありません。男性の育児休業取得率は、その年度に配偶者が出産した人の数で割るため、100%を超えることがあります。
有価証券報告書の表紙と【役員の状況】より（2026年9月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年9月提出・S100Z1RU）。会社が書いたとおりに載せています。
売上収益の最新の値が近い順に6社。情報・通信業の591社から選んでいます。
数値はすべて会社が公表した資料に紐づけています。出典のない数値はこのページに載せません。
一次資料 開示資料に記載のある値 逆算 開示された値から計算した値 デモ 画面確認用の仮データ
検索窓の扱いについて。入力された文字列は、あらかじめ収録した企業一覧との照合にだけ使っています。入力値をそのまま画面に書き戻したり、URL・問い合わせ文・生成AIへの指示文に混ぜたりはしません。
画面の描画は例外なく textContent で行い、innerHTML は一切使っていません。eval と new Function も使っていません。入力は40文字までで、日本語・英数字・一部記号以外は受け付けません。配信時は _headers で Content-Security-Policy を設定しています。
資料の読み込みを生成AIで行う場合も、PDFの中身は「指示」ではなく「データ」として扱い、抽出結果は必ず出典ページ番号とセットで保存して、人が突き合わせられる状態にします。
本ページは公開情報を整理したものです。特定の銘柄の取得・処分を推奨するものではなく、投資判断についての助言・評価・予想は含みません。
決算説明資料および中期経営計画の著作権は各社に帰属します。本ページは資料そのものを転載せず、数値の引用と出典の明示にとどめています。