2014〜2015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。
当社グループは、従来よりSLAMを中核技術として事業展開してまいりましたが、現在は、自己位置推定・地図生成に加え、ロボットナビゲーション、セマンティック3D認識、フォトリアル3D表現、AIとの技術融合等へと技術領域を拡張しております。これらの技術を、開発者向けのSWアルゴリズム、業務用途向けのSWソリューション、及びソフトウェア利用を補完するHWパッケージとして提供し、顧客の製品開発、現場DX、自動化・省人化を支援しております。有価証券報告書【事業の内容】より（2026年6月提出）
2025年度の売上収益は12億円で、売上収益を比べられる東証上場3,585社のうち3489番目、情報・通信業591社のうち556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+56.4%です。平均年間給与は934.7万円（2025年度・提出会社単体）で、情報・通信業585社のうち46番目。平均年齢は37.6歳、平均勤続年数は2.2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。
Ｋｕｄａｎと同業2社を、ダッシュボードで並べるブレインズテクノロジー・フツパーと、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。
▶ ブレインズテクノロジー・フツパーと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。
(1)事業の概要
当社グループは、機械が現実空間を認識・理解し、自律的に判断・行動するために必要となる「空間知覚」技術を基盤として、デジタルツイン及びロボティクス向けのソフトウェア、ソリューション及び関連ハードウェアパッケージを提供しております。
近年、AI（人工知能）は、テキスト、画像、映像等のデジタルデータを対象とする領域から、現実空間においてデータを取得し、学習し、行動するフィジカルAIへと発展しつつあります。この発展においては、AIが現実空間を理解するための「機械の眼」に相当する技術が不可欠であり、当社グループはこの役割を担う空間知覚技術の研究開発及び事業化を進めております。
当社グループの空間知覚技術は、カメラ、Lidar、ToFセンサ、IMU、GPS、機械オドメトリ等から取得されるデータを処理し、機械が自己位置、周辺環境、3次元構造、物体、移動可能領域、環境変化等を認識・理解するためのソフトウェア技術であります。これにより、現実空間をデジタル空間上に複製するデジタルツインと、ロボットが現実空間を知覚して行動する自律制御の双方を支援しております。
当社グループは、従来よりSLAMを中核技術として事業展開してまいりましたが、現在は、自己位置推定・地図生成に加え、ロボットナビゲーション、セマンティック3D認識、フォトリアル3D表現、AIとの技術融合等へと技術領域を拡張しております。これらの技術を、開発者向けのSWアルゴリズム、業務用途向けのSWソリューション、及びソフトウェア利用を補完するHWパッケージとして提供し、顧客の製品開発、現場DX、自動化・省人化を支援しております。
なお、当社グループは、空間知覚関連事業を主要な事業としており、他の事業セグメントは重要性が乏しいため、記載を省略しております。
(2)空間知覚技術とフィジカルAI
フィジカルAIとは、デジタル空間上の情報処理にとどまらず、現実空間においてデータ取得、学習、行動、継続学習を行うAIを指します。従来のAIが主にデジタルデータを分析・生成する技術であったのに対し、フィジカルAIは、ロボット、モビリティ、産業機械、インフラ設備等と結びつき、現実世界で自律的に機能することを目指すものです。
このフィジカルAIの実現には、AIが現実空間を正確に把握するための空間知覚技術が必要となります。当社グループは、空間知覚を、フィジカルAIにおける「機械の眼」と位置付けております。機械が周囲の3次元構造、自己位置、物体、設備、経路、危険領域等を認識できるようにすることで、現実空間の理解、自律移動、遠隔管理、業務判断の自動化等を可能にします。
当社グループが対象とする主な応用領域は、デジタルツイン及びロボティクスであります。
デジタルツイン領域では、現実空間を3Dスキャンし、デジタル空間上に複製することで、設備、構造物、作業環境等をAIが理解可能な空間データとして扱うことを可能にします。これにより、設備管理、インフラ点検、建設・土木、製造、物流、不動産、スマートシティ等の現場において、遠隔確認、点検効率化、異常検知、リスク把握、業務効率化等への応用が見込まれます。
ロボティクス領域では、ロボットが現実空間を知覚し、自己位置推定、地図生成、経路計画、障害物回避等を行うことで、自律的な移動・作業を可能にします。今後、デジタルツインにより蓄積された空間データと、ロボットによる現実空間での行動データが連携することで、知覚、行動、継続学習の循環が形成され、フィジカルAIの発展が進むものと当社グループは考えております。
(3)事業及び研究開発の具体的な状況
当社グループは、空間知覚技術を基盤として、以下の3つの提供形態を中心に事業を展開しております。
①SWアルゴリズム
SWアルゴリズムは、SLAM、自己位置推定、環境地図生成、ロボットナビゲーション、セマンティック3D認識、フォトリアル3D表現等の数理処理プログラムであります。ロボット、センサ、半導体、デジタルツイン関連システム等に組み込まれる基盤技術として、ソフトウェアライセンス及び開発支援の形で顧客に提供しております。
②SWソリューション
SWソリューションは、当社グループの基盤技術を、業務用途に適したアプリケーションとして統合したものであります。代表的な取り組みとして、設備点検・管理向けソリューションであるKudan PRISMがあります。Kudan PRISMは、現実空間を3Dデータ化し、設備・構造物等の認識、現場情報の可視化、点検・管理業務への活用を通じて、現場管理DX及び生産性向上を支援することを目的としております。
③HWパッケージ
HWパッケージは、当社グループのソフトウェア利用を補完し、顧客導入を促進するための3Dスキャナー、センサ、コンピュータ、ロボット等の関連機器であります。ソフトウェアと組み合わせて提供することで、空間データの取得、システム導入、実証実験、商用展開を円滑に進めることを可能にします。
当社グループは、これらの提供形態を組み合わせ、デジタルツイン向け及びロボット向けの両領域において事業開発を進めております。対象市場は、建設・土木、設備管理、インフラ、製造、物流、災害対応、スマートシティ、自動運転等、現実空間としての「現場」を有する幅広い産業であります。
また、当社グループは、フィジカルAI向けのデータ技術にも取り組んでおります。現実空間データの取得、3D化、意味付け、シミュレーション活用、ロボット行動データとの連携等を通じて、フィジカルAIモデルの学習及び実環境適用を支援する技術基盤の構築を進めております。
(4)技術の特徴
当社グループの空間知覚技術は、デジタルツイン及びロボティクスの双方に応用可能な基盤技術であり、以下の特徴を有しております。
①高度な空間認識技術
当社グループは、SLAMを中核として、自己位置推定、環境地図生成、3次元認識、ロボットナビゲーション等の技術を開発してまいりました。これらの技術により、機械は現実空間における自己位置と周辺環境を把握し、デジタルツインの生成やロボットの自律移動に必要な空間情報を取得することができます。
②デジタルツインとロボット双方への展開力
当社グループは、現実空間をデジタル空間上に複製するデジタルツイン技術と、ロボットが空間を知覚して行動する自律制御技術の双方に取り組んでおります。両領域は、フィジカルAIの発展に向けて相互に融合していくものと考えられ、当社グループはその交差領域において、空間データの取得、理解、活用、行動制御を統合的に支援することを目指しております。
③AIとの融合
当社グループは、従来の幾何学的な空間認識技術に加え、AIによる意味理解やデータ活用との融合を進めております。3次元空間内の設備、構造物、物体、リスク箇所等を意味情報とともに認識することで、単なる3D地図の生成にとどまらず、現場管理、点検、判断支援、自律制御等への応用を可能にします。
④センサ及び演算環境への柔軟性
当社グループの技術は、カメラ、LiDAR、ToFセンサ、IMU、GPS、機械オドメトリ等の多様なセンサと組み合わせることが可能であります。また、CPU、GPU、DSP等の各種プロセッサ、及び主要なオペレーティングシステムに対応することで、顧客の製品・システム環境に応じた柔軟な実装が可能です。
⑤モジュール性と技術統合力
当社グループの技術は、顧客の用途や既存システムに応じて、必要な機能をソフトウェアモジュールとして提供することが可能であります。これにより、半導体・組込みシステム、ロボット、3Dスキャナー、クラウド、業務アプリケーション等、多様な階層において外部技術との統合が可能となります。
⑥情報安全性への対応
空間知覚技術が扱う3D空間データには、工場、インフラ、物流施設、公共空間等に関する重要情報が含まれる場合があります。当社グループは、産業向け及び公共領域での活用を見据え、顧客の利用環境や情報管理方針に応じた柔軟な技術提供を行うことで、空間データの活用と情報安全性の両立を図ってまいります。
(5) 用語の説明
当社グループの事業に関わる専門用語の定義について以下のとおりです。
[注] １．「SLAM」とは、「Simultaneous Localization and Mapping」の略称であり、コンピュータが現実環境における自己位置推定と3次元立体地図作成を同時に行う技術を指します。
２．「空間知覚」とは、カメラ、3次元センサ、IMU、GPS等から得られる情報を処理し、機械が現実空間における自己位置、周辺環境、物体、移動可能領域、空間構造等を認識・理解するための技術を指します。
３．「フィジカルAI」とは、デジタル空間上の情報処理にとどまらず、現実空間においてデータ取得、学習、行動、継続学習を行うAI及びその技術体系を指します。
４．「デジタルツイン」とは、現実環境や設備、構造物等をデジタル空間上に再現し、現実空間の状態把握、分析、シミュレーション、管理等に活用する技術及びその体系を指します。
５．「ロボットナビゲーション」とは、ロボットが自己位置、周辺環境、障害物、目的地等を認識し、経路計画及び移動制御を行うための技術を指します。
６．「セマンティック3D認識」とは、3次元データ又は3D地図に含まれる物体、構造、領域等に意味情報を付与し、機械が空間内の対象を識別・理解するための技術を指します。
７．「フォトリアル3D表現」とは、3次元データ又は3D地図を写実的に表示・再構成する技術を指します。
出典：有価証券報告書【事業の内容】（2026年6月提出・S100YIKS）。事業系統図は省いています。
親会社と、主な子会社・関連会社。有価証券報告書の【関係会社の状況】から作っています。上場している会社は、その会社の有報の数字を並べています。
売上 3億円・利益 -6億円
売上 0億円・利益 0億円
連結子会社 5社（有報に社名が載る主な会社は5社）。事業ごとの売上・利益・従業員は【セグメント情報】と【従業員の状況】（2022年度）。子会社の割合は議決権の所有割合（間接所有を含む）。上場していない子会社の売上・利益が載るのは連結売上の10％を超える会社だけで、従業員数と平均年間給与は有価証券報告書に載りません。
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、利益配分に関する基本方針について、独立の社外役員が出席した取締役会における討議を経て決定しております。
当社は、経営基盤の長期安定に向けた財務体質の強化及び事業の継続的な拡大発展を目指すため、内部留保の充実が重要であると考え、会社設立以来、当事業年度を含め配当は実施しておりません。しかしながら、株主利益の最大化を重要な経営目標の一つとして認識しており、今後の株主への剰余金の配当につきましては、業績の推移・財務状況、今後の事業・投資計画等を総合的に勘案し、内部留保とのバランスをとりながら検討していく方針です。
内部留保資金につきましては、経営基盤の長期安定に向けた財務体質の強化及び事業の継続的な拡大発展を実現させるための資金として、有効に活用していく所存であります。
配当の決定機関は、中間配当は取締役会、期末配当は株主総会であります。
なお、当社は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6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 | 大野 智弘 | 29.33 |
| 2 | UNION BANCAIRE PRIVEE | 6.97 |
| 3 | 株式会社ヘルシア | 2.27 |
| 4 | BOFAS INC SEGREGATION ACCOUNT | 1.80 |
| 5 | 上田八木短資株式会社 | 1.68 |
| 6 | BCSL CLIENT RE BBPLC NYBR | 1.46 |
| 7 | 高橋 秀明 | 1.39 |
| 8 | 株式会社アグリ | 1.25 |
| 9 | BANK JULIUS BAER AND CO. LTD. SINGAPORE CLIENTS | 0.72 |
| 10 | モルガン・スタンレーMUFG証券株式会社 | 0.59 |
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47.45%。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 | 4 | 5 | 1 | 3 | 3 | 5 | 5 | 12 |
| 営業利益億円 | — | — | — | — | — | -0 | 1 | 0 | -5 | -4 | -6 | -5 | -8 | -6 |
| 営業利益率% | — | — | — | — | — | -1.5 | 32.7 | 2.0 | -352.3 | -159.2 | -179.9 | -107.3 | -154.6 | -49.0 |
| 当期利益億円 | — | — | -0 | 0 | -1 | 0 | 1 | -0 | -16 | -22 | -4 | -1 | -8 | -2 |
| EPS円 | — | — | -0.3 | 0.3 | -14.6 | 0.6 | 15.4 | -4.2 | -215.0 | -283.7 | -49.3 | -7.9 | -72.9 | -16.7 |
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6月提出）。
有価証券報告書【沿革】より（2026年6月提出・S100YIKS）。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。
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