# ＦＲＯＮＴＥＯ（2158） FRONTEOの医学論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」、慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座の難治がん研究に採用

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2158/disclosure/20251105588689
種別: その他開示
開示日: 2025-11-06
Komoriの読み（0-100）: 64
企業ページ: https://komori.app/company/2158

## 何が変わったか

慶應義塾大学薬学部の病態生理学講座が、難治がんの新規免疫治療法研究にFRONTEOの医学論文探索AIシステム「KIBIT Amanogawa」を導入した。

## 会社が挙げた理由

難治がん研究に関連する知見を世界中の医学論文から網羅的に探索し、未解明の遺伝子機能や新規仮説の生成を可能にするため。従来の検索や人手によるレビューでは到達しにくい発見が期待できる点も選定理由として挙げられている。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: KIBIT Amanogawa
- 相手先: 慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座
- 相手先の概要: 所在地：東京都港区。教授：松下麻衣子。難治がんに対する新しい免疫治療法の研究に取り組む講座。
- 当社との関係: 慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座がFRONTEOのAIシステムを導入した取引関係。資本関係・人的関係は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: 導入済み（具体的な日付はnot_disclosed）
- 適用分野: 難治がんの新規免疫治療法研究、医学論文探索、研究者の仮説生成
- 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: not_disclosed
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: PubMed（米国国立医学図書館・国立生物科学情報センターの生物・医学領域論文データベース）

## 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: 「「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座が…『KIBIT Amanogawa』を導入したことをお知らせします。」」）
- 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。: 時期なし（原文: 「「導入したことをお知らせします。」」）
- 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: 「表題および本文で本件導入を新たに告知している。」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「導入したことをお知らせします。」」）
- 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: 「「導入したことをお知らせします。」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 採用・導入した側（原文: 「「…病態生理学講座が…『KIBIT Amanogawa』を導入」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「所在地：東京都港区、教授：松下麻衣子」」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「相手先は「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座」と記載されている。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: あり（原文: 「「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座」」）
- 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。: 他者の市場推計のみ（原文: 「「世界中の3,500万報以上の医学論文」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 時点の値（原文: 「「PubMedに掲載される3,500万報以上の論文データ」」）
- 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: 「「PubMed…米国国立医学図書館 国立生物科学情報センターの生物・医学領域論文データベース」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「3,500万報以上の医学論文」」）
- 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FRONTEOは、AI創薬のリーディングカンパニーとして…革新的医薬品の研究開発…に貢献してまいります。」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響額や軽微との記載はない。」）
- 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: 「「…病態生理学講座が…『KIBIT Amanogawa』を導入」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一拠点・一製品（原文: 「「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 製品に変化なし（原文: 「「医学論文探索AIシステム『KIBIT Amanogawa』を導入」」）
- 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: 「「FRONTEO独自の自然言語処理アルゴリズムを用いた医学論文探索AIシステム」」）
- 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は…お知らせします。」」）
- 「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。: 根拠なしの優位性主張（原文: 「「AI創薬のリーディングカンパニー」「非連続的発見という新しいアプローチ」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 海外（原文: 「「世界中の3,500万報以上の医学論文」」）
- 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。: 導入先を一社明記（原文: 「「慶應義塾大学薬学部 病態生理学講座が…導入」」）
- 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: 「「従来の検索や人手によるレビューでは到達できない『非連続的発見』」」）
- 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: 「「KIBIT Amanogawa」「日本・欧州・米国・韓国特許取得済」」）
- 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: 「「報道関係者各位」」）
- 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: 「「国際的にも大きな意義」「革新的医薬品」「AI創薬のリーディングカンパニー」」）
- 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。: なし（原文: 「本文に「見込み」「可能性」等の注意書きはない。」）