# ダイナミックマッププラットフォーム（336A） 日本マイクロソフトと連携し「AI for Data」の取り組みを加速 ～AI技術によるデータ整備プロセスの効率化でコストの大幅削減へ～

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/336A/disclosure/20250623596913
種別: その他開示
開示日: 2025-06-24
Komoriの読み（0-100）: 48
企業ページ: https://komori.app/company/336A

## 何が変わったか

日本マイクロソフトと連携し、Azure Databricksを使って高精度3次元地図データの整備工程にAI導入を進める取り組みを開始した。物体の特定・抽出や図化作業の自動化率を高め、既存サービスの開発に順次導入することでコスト削減を目指す。

## 会社が挙げた理由

AIによって物体の特定・抽出や図化作業を自動化し、データ整備プロセスを効率化するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 高精度3次元地図データ、AI for Data、Azure Databricks
- 相手先: 日本マイクロソフト株式会社
- 相手先の概要: 本社：東京都港区。Microsoft Asia, General Manager, Digital Natives & StartupsとしてAndrew Boyd氏のコメントが掲載されている。その他の会社概要はnot_disclosed。
- 当社との関係: 日本マイクロソフトと連携し、同社のAzure Databricksを利用する。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: 2025年6月24日発表時点で取り組みを開始。既存サービスの開発に順次導入予定。
- 適用分野: 自動運転、先進運転支援システム（ADAS）、シミュレータ環境構築、インフラ管理、幅広い産業におけるDX・社会課題の解決
- 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: 物体の特定・抽出や図化作業などの自動化率を向上し、コストの大幅削減を目指すが、数値はnot_disclosed。
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: 業績への影響についての記載はnot_disclosed。
- 出典: COLUMN『AI for Data & Data for AI 当社の高精度3次元データとAIの関係性とは』

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施予定日あり（原文: 「「取り組みを開始しました」「すでに展開しているサービスの開発に順次導入していきます」」）
- 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。: 合意の記載なし（原文: 「「日本マイクロソフト株式会社と連携し」」）
- 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。: 時期なし（原文: 「「順次導入していきます」」）
- 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: 「「当社はこれまで…AIに関する取り組みを進めてまいりました」「『AI for Data』の取り組みを加速します」」）
- 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: 「「2025年6月24日」「取り組みを開始しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「取り組みを開始しました」「コストの大幅削減を目指します」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「日本マイクロソフト株式会社」」）
- 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: 「「日本マイクロソフトと連携し」「Azure Databricksを利用することで」」）
- 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: 「「日本マイクロソフト株式会社（本社：東京都港区）」」）
- 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: 「「日本マイクロソフト株式会社と連携し」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「既存サービスの開発に順次導入していきます」」）
- 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。: 数値なし（原文: 「「コストの大幅削減を目指します」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「該当する定量値の記載なし」）
- 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: 「「日本マイクロソフト株式会社」「Azure Databricks」」）
- 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: 「「自動化率を向上し」「コストの大幅削減を目指します」」）
- 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: 「「今後さらに『AI for Data』『Data for AI』の両面からAIに関する取り組みを加速」」）
- 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」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「すでに展開しているサービスの開発に順次導入」「より使いやすいサービスの提供」」）
- 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: 「「高精度3次元地図データ生成における人工知能（AI）技術導入」」）
- 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: 「「すでに展開しているサービスの開発に順次導入」」）
- 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: 「「当社のデータ…にマイクロソフトのAI技術をはじめとするクラウドテクノロジーを融合」」）
- 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: 「「当社は…取り組みを開始しました」」）
- 「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: 「「当社の保有されるグローバル有数の高精度3次元データ資産」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「地理的範囲に関する具体的記載なし」）
- 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。: 利用実績の記載なし（原文: 「利用実績・導入先に関する記載なし」）
- 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。: なし（原文: 「競合・従来手法との比較記載なし」）
- 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: 「「Azure Databricksを利用することで」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 適時開示の様式（原文: 「「各位」「コード番号：336A 東証グロース市場」「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: 「「ゲームチェンジャーとなり得るキーテクノロジー」「グローバル有数」」）
- 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: 「「コストの大幅削減を目指します」」）