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【CGNX】コグネックスはIndustry4.0の大本命。画像認識で工場自動化。その2

投稿日:2017年11月27日 更新日:

先日購入したコグネックス株紹介の第二弾です。

前回の記事は以下をご覧ください。

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コグネックスとは

コグネックス株式会社は、マサチューセッツ工科大学で視覚心理を教えるDr. Robert J. Shillman (ロバート・シルマン博士) が1981年に創立しました。社名の由来は「Cognition Experts(画像認識のエキスパート)」からコグネックスと命名されています。

画像認識技術に強みを持っており、主力製品のバーコードリーダーの導入実績は絶大です。

また、今年に入り産業ディープラーニング技術のテコ入れのため、スイスのViDi社を買収しています。

ViDiは、スイスのヴィラサンピエールに拠点を置き、2012年に計算論的神経科学の博士号を持つReto Wyss博士と、スイスの製造業持株会社でビジネスインキュベータであるCPAグループにより設立されました企業で、工業用ディープラーニングの最前線にいます。

今後、コグネックスはノウハウや実績が豊富な高精度、高速のバーコードリーダーを主力に、買収したディープラーニング技術と融合することで工場や倉庫における検査、検品、仕分けなどの様々な工程の自動化をリードしていくものと考えます。

Industry4.0

Industry4.0は2012年にドイツ政府が提唱した概念です。現在、広く使われている第4次産業革命というコンセプトの大元となります。

もともとドイツが提唱した際は、製造業が盛んなドイツらしく、製造現場の改革にフォーカスされたコンセプトでした。

下図はドイツのIndustry4.0の概要です。

一番右上がドイツの構想であり、工場内の全ての機器やモノがIoTで繋がり、お互いフィードバックしながら自律的に生産活動を行うというのが最終的な構想です。

 

このドイツのコンセプトが次第に各国に広がるにつれ、第4次産業革命も広く捉えられるようになってきた経緯があり、今では製造業に閉じずに様々な業界でIoTで変革が起きると言われるようになりました。

ちなみに日本版はコネクティッドインダストリーと読んでいるそうです。

Industry4.0の現状と課題

ここではドイツのIndustry4.0に絞り、工場や倉庫におけるIoT活用の文脈で現状と課題を整理します。

製造業における工場の自動化

製造業といっても自動車だったり食品だったり色々ありますが、最も自動化が進んでいるのは自動車製造業です。

トヨタなんかの自動車製造業を想像してもらえば良いと思いますが、パーツの製造や組み込みなど半分程度はロボットでできるようになってきています。

しかし、未だに完全自動化までは至っていません。

その理由はロボットで掴めない細かい部品であったり、人手でしかできないデリケートな作業がまだまだ多く残っているためです。

また、組み立て自体は自動化されている場合が多いですが、製造部品の検品作業などは部品の種類も多く、未だに人手に依存している部分が大きいです。

したがって、ディープラーニングによる画像認識はこのような人手に依存する検品作業などの自動化に期待されています。

物流・ロジスティクスにおける倉庫の自動化

ロジスティクスに至っては、全くというほど自動化はされていません。良くて高速でベルトコンベア上を流れて人手で仕分けしているくらいです。

最終的には製造業のようにロボットでの積み込みや仕分けができれば劇的に生産性が工場すると考えられています。

そのために超えるべきハードルは2つあります。

一つは荷物のリアルタイムでの識別・特定です。製造現場と違い物流は多種多様な荷物を扱う必要があり、荷物によって形も違えば送り先も異なります。まず、その荷物が何であり、どこに送るべきかを一意に高速で特定する技術が必要となります。

二つ目はロボットの積み込み技術です。こちらは積み込みのハードウェア部分も積み込み計算を行うソフトウェア部分も課題が残っています。

ハードウェア部分では、掴めないものが多い、積み込みスピードが遅いといった課題があります。ソフトウェアでは無限の選択肢がある積み込みロジックを計算し、ロボットアームを制御する必要があります。これはAIを使わないとほとんど実現できないため今後の解決が期待されています。

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COGNEXの強み

画像処理技術による高速バーコードスキャン

コグネックスの主力製品であるバーコードスキャンは、ロジスティクス領域の課題の一つである「物を一意に特定する」部分を解決します。

特に特筆すべきは、画像補正技術です。

バーコード部分が暗かろうが、反射しようが、一部が欠けようが、マジックで文字が書かれようが、正確に読みとりが可能です。

さらに、高速での読み取り、複数同時スキャンなど、バーコード認識に特化しただけあり、高性能なマシンビジョンセンサーとなっています。

製造業の検品自動化に最も近い技術を持つ

画像処理技術はバーコード検知だけでなく、検品にも使えるレベルでソリューション化されています。

ViDiを買収したため、この検品領域も今後よりレベルアップして行くものと考えます。

コグネックスは自動化に特化したソリューションラインナップを用意しているため、コグネックスの様々なカメラを組み合わせるだけで自動化が実現できる点がお手軽で良いと思います。

最近は3Dビジョンにも力を入れ始めている

今まで2Dを中心に紹介してきましたが、最近の画像認識分野では3Dが先端です。

ステレオカメラ(二眼カメラ)や深度センサー付カメラなどを用いることで3D画像を読み取ることができ、縦・横・高さの情報を扱えるようになります。

身近な例でいうとiphoneもARを扱うために最新機種はステレオカメラを採用しましたね。

3Dビジョンにより、今まで人の目で確認していた細かい検品も自動化できる可能性が出てきました。特にCPUやGPUなどどんどん小型で複雑になって行くようなチップの検品などには適していると考えます。

 

コグネックスの事業と成長性

最後にコグネックスの事業特性や成長性について所感を述べていきます。

なお、スライドはGoldman Sachs Industrials Conference 2017でプレゼンテーションされたものを流用しています。

1.利益率がむちゃくちゃ高い

コグネックスは売上規模は大きくないものの利益率はかなり高いです。

高利益体質の事業構造を維持しており、技術的な優位性から価格競争に陥っていないことが示唆されます。

キャッシュも潤沢で営業キャッシュフローマージンも35%と高い水準です。

グロース銘柄としては稼ぐ力が強いと安心して投資できます。

2.成長率が高い

5年成長率で24%、3年成長率で22%と年々成長しています。Industory4.0の追い風を考えると今後しばらくこの成長は続くと考えられます。

3.積極的なR&Dへの姿勢

自社の技術力をさらに強化するためのR&D投資に積極的です。

売上の15%をR&Dに費やしており、この数値はAmazonの10%、Appleの5%と比べても大きい比率になっています。
(amazon,appleとは売上規模が全然違うので単純には比較できませんが。)

しかしながら、売上の15%をR&Dに費やしながらも高利益体質を維持している経営手腕は高く評価できると考えます。

 

4.市場が拡大しつつある中で、ポジションを築きつつある

工場や倉庫の自動化の文脈で、着実に市場全体のパイは増えつつあります。

その中で、すでに一定のシェアを誇るコグネックスのソリューションは、今後の競争も優位に進められるポジションに位置しています。

まとめ

本記事では業績好調なコグネックスについて紹介しました。

この一ヶ月程ですでに株価は20%程度上昇していますが、利益率の高い強固なビジネスモデルを有し、今後の市場の伸びも期待できるためまだまだ成長余地はあると考えています。







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