読む価値
50定例
0〜100。会社の良し悪しではなく、読む価値の大きさです。向き
改善
会社の説明から読み取った方向です。規模
100000
件（約）書きぶり
断定的
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
WordSonar for AccidentViewConcept Encoder
適用分野（この発表が対象とする用途）
建設現場製造現場労働災害リスクの予測・予防安全対策
提供開始日今回のデータソース拡充後、企業が使用を開始可能（具体的日付は非開示）
会社が数字で示したこと
定量的な効果
労働災害事例を合計約10万件追加。解析・検出の高精度化を図る。改善率などの数値は非開示。
相手先と当社の関係
ＦＲＯＮＴＥＯ2158
当社との関係
FRONTEOが厚生労働省の公表する労働災害データをソリューションに読み込ませて活用している。資本・人的関係は非開示。
相手先厚生労働省
日本の行政機関。労働災害に関する公表データを提供。その他の所在地・代表者・資本金・設立年は非開示。
登録番号・有効期限
WordSonar for AccidentViewは商標出願中。その他は非開示。
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
出典（会社が根拠として挙げた資料）
厚生労働省：令和３年における労働災害発生状況について（令和４年３月速報値）
総務省統計局：日本の統計2022, 29-4 業種，事故の型別労働災害死傷者数（令和２年）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | WordSonar for AccidentView、Concept Encoder |
| 相手先 | 厚生労働省 |
| 相手先の概要 | 日本の行政機関。労働災害に関する公表データを提供。その他の所在地・代表者・資本金・設立年は非開示。 |
| 当社との関係 | FRONTEOが厚生労働省の公表する労働災害データをソリューションに読み込ませて活用している。資本・人的関係は非開示。 |
| 提供開始日 | 今回のデータソース拡充後、企業が使用を開始可能（具体的日付は非開示） |
| 適用分野 | 建設現場、製造現場、労働災害リスクの予測・予防、安全対策 |
| 登録番号・有効期限 | WordSonar for AccidentViewは商標出願中。その他は非開示。 |
| 定量的な効果 | 労働災害事例を合計約10万件追加。解析・検出の高精度化を図る。改善率などの数値は非開示。 |
| 出典 | 厚生労働省：令和３年における労働災害発生状況について（令和４年３月速報値）、総務省統計局：日本の統計2022, 29-4 業種，事故の型別労働災害死傷者数（令和２年） |
この書類が述べていない項目（9件）
契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関拠点所在地拠点の規模利用実績業績への影響
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。ユーザーが求める情報をより高精度かつ豊富な事例とともに検出・解析できるようにするため。自社データが紙中心で電子データが少ない企業でも、厚生労働省の類似事例を活用してすぐに使用開始できるようにするため。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。