# ＦＲＯＮＴＥＯ（2158） FRONTEOと第一三共、毒性試験報告書から 毒性学的解釈を自動抽出する予測モデルを構築

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2158/disclosure/20260713592111
種別: その他開示
開示日: 2026-07-14
Komoriの読み（0-100）: 57
企業ページ: https://komori.app/company/2158

## 何が変わったか

FRONTEOと第一三共は、毒性試験の数値データと報告書中の専門家による毒性学的解釈を結びつけるAI予測モデルを構築し、英文・日本語の報告書で関連記述を自動抽出できることを確認した。今後、この成果を毒性データベース活用基盤に実装するシステム開発を検討する。

## 会社が挙げた理由

過去の毒性試験データと専門家の解釈を体系的に整理・検索可能にし、新規化合物の安全性予測や毒性試験設計の最適化など、創薬プロセスで活用するため。

## 開示の要点

- _unparsed: {"対象製品・サービス名":["Drug Discovery AI Factory（DDAIF）","KIBIT"],"相手先":"第一三共株式会社","相手先の概要":"not_disclosed","当社との関係":"2024年11月から共同研究を推進。毒性情報解析に関する契約および第2フェーズ契約を締結している。","契約金額":"not_disclosed","提供価格":"not_disclosed","契約締結日":"2024年11月12日付プレスリリースおよび2025年8月18日付プレスリリースで契約締結を公表（契約締結日自体はnot_disclosed）","提供開始日":"not_disclosed","適用分野":"毒性試験データの解析・活用、医薬品研究開発、安全性評価、新規化合物の安全性予測、毒性試験設計の最適化","受賞名・認証名":"not_disclosed","授与・認証機関":"not_disclosed","登録番号・有効期限":"KIBIT関連技術について日本・欧州・米国・韓国で計21件の特許権を取得（個別番号・有効期限はnot_disclosed）","拠点所在地":"not_disclosed","拠点の規模":"not_disclosed","定量的な効果":"not_disclosed（英文・日本語報告書の双方で比較的高い精度で関連記述を抽出できることを確認）","利用実績":"DDAIFは複数の大手製薬企業で導入実績あり（企業名・件数はnot_disclosed）","業績への影響":"not_disclosed","出典":"第53回日本毒性学会学術年会（2026年7月1～3日）","}

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実証・試験段階（原文: 「「モデル構築と技術検証を実施してきました」「実現可能性を検証しました」「システム開発を検討してまいります」」）
- 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。: 契約締結（原文: 「「2024年11月12日付プレスリリース：…契約を締結」「第2フェーズ契約を締結」」）
- 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: 「「システム開発を検討してまいります」」）
- 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。: 続報（原文: 「「昨年の第52回学術年会では…基盤システムについて報告しました」「今回はその次の段階として」」）
- 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: 「「2026年7月1～3日に開催された…学術年会にて…研究成果を発表いたしました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「構築し、その有効性を確認いたしました」「システム開発を検討してまいります」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「第一三共株式会社…との共同研究」「両社の研究チーム」」）
- 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: 「「FRONTEOと第一三共が…共同研究」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: あり（原文: 「「株式会社FRONTEO…は、第一三共株式会社…との共同研究において」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 時点の値（原文: 「「計21件の特許権を取得しています」」）
- 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: 「「第53回日本毒性学会学術年会」「2024年11月12日付プレスリリース」「2025年8月18日付プレスリリース」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「比較的高い精度で関連記述を抽出することが確認されました」」）
- 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: 「業績への影響に関する記載なし」）
- 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: 「「ライフサイエンス AI 事業本部」「第一三共において毒性試験データベースおよび報告書活用基盤の整備」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「DDAIFの技術を応用した…取り組みの一環」「今回はその次の段階」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「FRONTEOと第一三共…共同研究」「両社は…システム開発を検討」」）
- 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」」）
- 「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: 「該当する優位性表現の記載なし」）
- 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。: 件数のみ（原文: 「「本サービスはすでに複数の大手製薬企業で導入され実績を重ねています」」）
- 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: 「「英文報告書だけでなく…日本語報告書においてもほぼ同等の精度」「双方において」」）
- 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: 「「方程式駆動型AI『KIBIT』」「『Drug Discovery AI Factory（DDAIF）』」「SEND」」）
- 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」「＜報道関係者のお問い合わせ先＞」」）
- 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: 「「比較的高い精度で関連記述を抽出」「意思決定を強力にサポート」」）
- 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: 「「活用が期待されます」「システム開発を検討してまいります」」）