# ＦＲＯＮＴＥＯ（2158） FRONTEO、 リスク発見 や 予測に活用する 新 AIソリューション 「 WordSonar」 を 提供開始

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2158/disclosure/20220217591964
種別: その他開示
開示日: 2022-02-17
Komoriの読み（0-100）: 58
企業ページ: https://komori.app/company/2158

## 何が変わったか

FRONTEOは、自社開発AIエンジン「Concept Encoder」を使い、建設・製造現場の日報や事故報告書などから危険要因を分析し、事故リスクを予測する新サービス「WordSonar for AccidentView」の提供を開始した。

## 会社が挙げた理由

医療領域で培ったAIによるテキスト解析技術とノウハウを、建設・製造現場の安全対策に応用し、リスク発見・予測や事故予防のニーズに対応するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: WordSonar、WordSonar for AccidentView、Concept Encoder
- 相手先: not_disclosed
- 相手先の概要: not_disclosed
- 当社との関係: not_disclosed
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2022年2月17日（提供開始済み）
- 適用分野: 建設・製造現場の安全対策、労働災害リスクの発見・予測、事故予防
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 事故を発生の数日前に予測。Corobanは転倒転落の可能性を発現の7日前に予測
- 利用実績: Concept Encoderは2018年に開発され、ライフサイエンス領域で診断支援、入院患者の転倒転落予測、創薬支援などに利用。Corobanは病院を中心に導入が進んでいる
- 業績への影響: コスト削減や顧客満足度の向上を実現するソリューションを提供すると記載。売上・利益への具体的影響額はnot_disclosed
- 出典: 厚生労働省『労働災害発生状況（速報）』令和3年、総務省統計局『日本の統計2021』第29章 災害・事故

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「『WordSonar for AccidentView…の提供を開始しました』」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「契約・決議に関する記載なし。」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 年月日まで（原文: 「『2022年2月17日』、『提供を開始しました』」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「『その第一弾として…提供を開始しました』」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 同日の発表（原文: 「『2022年2月17日』、『提供を開始しました』」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「『発表いたします』『提供を開始しました』『事故を発生の数日前に予測します』」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 相手先なし（原文: 「相手先の記載なし。」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 相手先なし（原文: 「相手先の記載なし。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「『病院を中心に導入が進んでいます』との記載はあるが、実名はない。」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 効果の実測値（原文: 「『事故を発生の数日前に予測します』」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 見込み・試算（原文: 「『事故を発生の数日前に予測します』」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「『厚生労働省：「労働災害発生状況（速報）」』『総務省統計局「日本の統計2021」』」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値と時期あり（原文: 「『2022年2月17日』『事故を発生の数日前に予測します』」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「『今後もWordSonarシリーズの多様な業界への展開を図り、ビジネスの効率性を高め、コスト削減やお客様満足度の向上を実現』」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 影響ありだが数値なし（原文: 「『コスト削減やお客様満足度の向上を実現するソリューション』」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「『新AIソリューション』『提供を開始しました』」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「『建設・製造企業』『建設・製造業界向けソリューション』」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「『新AIソリューション「WordSonar」』『その第一弾として…』」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「『自社開発AIエンジン「Concept Encoder」』『FRONTEO…新AIソリューション』」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「『株式会社FRONTEO』」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「『その第一弾として』」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「『建設・製造業界向け』」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「今回サービスの導入実績に関する記載なし。」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「『従来のテキストマイニングや画像解析では適切なタイミングでの特定が困難』」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「『WordSonar for AccidentView』『Concept Encoder』『商標出願中』」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「『報道資料』『＜報道関係者のお問合せ先＞』」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「『客観的かつ網羅的なリスク判断』『予測精度の継続的な向上』」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「『今後もWordSonarシリーズの多様な業界への展開を図り』」）