ソフトウエア

有報情報

#1 固定資産の減価償却の方法

形固定資産(リース資産を除く)
定額法を採用しております。
なお、主な耐用年数は以下のとおりであります。
建物 2年～50年
構築物 7年～30年
機械及び装置 1年～15年
工具、器具及び備品 1年～25年
(2) 無形固定資産
定額法を採用しております。
なお、自社利用のソフトウエアについては、社内における利用可能期間(10年以内)に基づいて償却しております。
(3) リース資産
所有権移転ファイナンス・リース取引に係るリース資産
自己所有の固定資産に適用する減価償却方法と同一の方法を採用しております。2019/03/28 16:58

#2 減損損失に関する注記（連結）

(単位:千円)

場所	用途	種類	減損損失
熊本県葦北郡	事業用資産	建物及び構築物、機械装置及び運搬具、土地、建設仮勘定等	937,208
熊本県熊本市	事業用資産	建物、工具器具及び備品、ソフトウエア等	2,792
熊本県葦北郡	処分予定資産	機械装置及び運搬具、工具器具及び備品	17,700

当社グループは、事業用資産については事業セグメントを基本単位としてグルーピングしており、重要な貸与資産、遊休資産及び処分予定資産については、個々の資産を単位としてグルーピングしております。
熊本県葦北郡及び熊本県熊本市の事業用資産は、半導体市況の悪化により収益性が悪化したことに伴い、帳簿価額を回収可能価額まで減額し、当該減少額を減損損失として特別損失に計上しております。その内訳は、建物及び構築物178,651千円、機械装置及び運搬具490,328千円、土地6,333千円、建設仮勘定163,779千円、その他100,907千円であります。

2019/03/28 16:58

#3 研究開発活動

当社グループの研究開発活動は、システムソリューションセンター(熊本県熊本市)において、画像処理技術を応用したソフトウエア開発の研究を行っております。
具体的には、AI技術である機械学習(machine learning)、深層学習(deep learning)を活用した年齢/性別推定技術、次世代顔認証技術、外観検査(傷、欠陥等)画像処理技術、教師なし学習(unsupervised learning)技術、転移学習(fine tuning)技術の研究を行い、世界で販売されている様々なマイクロコントローラー製品向けソフトウエアの開発を行っております。
以上の結果、当連結会計年度における研究開発費の金額は、22百万円となりました。

2019/03/28 16:58

#4 連結財務諸表作成のための基本となる重要な事項（連結）

定額法を採用しております。
なお、自社利用のソフトウエアについては、社内における利用可能期間(10年以内)に基づいて償却しております。
③ リース資産

2019/03/28 16:58

#5 重要な会計方針、財務諸表（連結）

定額法を採用しております。
なお、自社利用のソフトウエアについては、社内における利用可能期間(10年以内)に基づいて償却しております。
(3) リース資産

2019/03/28 16:58

#6 重要な減価償却資産の減価償却の方法（連結）

形固定資産(リース資産を除く)
定額法を採用しております。
なお、主な耐用年数は次のとおりであります。
建物及び構築物 2年～50年
機械装置及び運搬具 1年～15年
工具、器具及び備品 1年～25年
② 無形固定資産
定額法を採用しております。
なお、自社利用のソフトウエアについては、社内における利用可能期間(10年以内)に基づいて償却しております。
③ リース資産
所有権移転ファイナンス・リース取引に係るリース資産
自己所有の固定資産に適用する減価償却方法と同一の方法を採用しております。2019/03/28 16:58