# セレス（3696） ラボルが東京大学 大学院工学系研究科 田中謙司教授と協働した詐欺検知モデルを設計・開発

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/3696/disclosure/20261006546447
種別: その他開示
開示日: 2026-10-06
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企業ページ: https://komori.app/company/3696

## 何が変わったか

ラボルが東京大学の田中研究室などと開発していた、請求書の不正を自動検知するAIモデルの開発を完了した。今後、このモデルを「labol」の審査システムに組み込み、審査の迅速化を目指す。

## 会社が挙げた理由

過去の偽造請求書の特徴をAIに学習させ、疑わしいデータの検出と、従来は人が目視していた確認作業の自動化を行うため。事前検証で不正サンプルを高精度に検知でき、高い実用性が実証されたとしている。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: labol（ラボル）、詐欺検知モデル
- 相手先: 東京大学 大学院工学系研究科 田中研究室、田中謙司教授、株式会社アルバクロス、株式会社 Delight Flow
- 相手先の概要: 東京大学 大学院工学系研究科の田中謙司教授は同研究科教授で、株式会社アルバクロスのアドバイザー。株式会社アルバクロスはシード・アーリーステージのスタートアップに投資するベンチャーキャピタル。株式会社 Delight Flowは田中研究室のメンバーが代表を務め、「製造業×AI」を軸にAI顧問、システム開発、AI研修を提供するスタートアップ。
- 当社との関係: ラボルと田中研究室は2024年3月から共同研究を開始。ラボルの株主であるアルバクロスが田中教授との連携を通じて取り組みを支援。Delight Flowはプロジェクトをサポート。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: フリーランス・個人事業主やSMB向けの請求書買取ファクタリングの審査、詐欺検知
- 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: 最短30分での資金調達（labolのサービス概要）
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 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: 「「この度実用化に向けたモデル開発が完了いたしました」」）
- 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: 「「共同研究を開始」「協働による詐欺検知プロジェクト」」）
- 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: 「「今後は実用化および本格運用に向けた準備を進めてまいります」」）
- 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: 「「ラボルと東京大学 大学院工学系研究科 田中研究室は、2024年3月より共同研究を開始」」）
- 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: 「「モデル開発が完了いたしました」」）
- 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: 「「開発が完了いたしました」「今後は実用化および本格運用に向けた準備を進めてまいります」」）
- 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: 「「東京大学 大学院工学系研究科 田中研究室」「田中謙司教授」」）
- 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: 「「共同研究を開始」「協働による詐欺検知プロジェクト」」）
- 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: 「「田中謙司（東京大学 大学院工学系研究科教授 / 株式会社アルバクロス アドバイザー）」」）
- 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。: あり（原文: 「「ラボルの株主である株式会社アルバクロス」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「フリーランス・個人事業主やSMB向け」」）
- 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: 「「最短30分での資金調達を実現できます」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 見込み・試算（原文: 「「最短30分での資金調達を実現できます」」）
- 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: 「「東京大学 大学院工学系研究科 田中謙司教授」「株式会社アルバクロス」「株式会社 Delight Flow」」）
- 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: 「「最短30分での資金調達を実現できます」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益に触れず（原文: 「「フリーランス向け資金繰り支援の高速化に活用してまいります」」）
- 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: 「該当する記載なし」）
- 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: 「「AIファクタリングサービス『labol（ラボル）』」「請求書買取ファクタリングサービス」」）
- 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: 「「本研究成果を『labol（ラボル）』の審査システムへ組み込む」」）
- 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: 「「『labol（ラボル）』における新たな『詐欺検知モデル』」「審査システムへ組み込む」」）
- 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: 「「田中教授との協働による詐欺検知プロジェクト」「共同研究」」）
- 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。: あり（原文: 「「セレスの子会社である株式会社ラボル」」）
- 「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: 「該当する記載なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「「フリーランス・個人事業主やSMB（小規模事業者）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: 「該当する利用実績の記載なし」）
- 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: 「「これまで人間が目視で行っていた確認作業の自動化」」）
- 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: 「「AIファクタリングサービス『labol（ラボル）』」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 様式が混在（原文: 「冒頭の「各位」「株式会社セレス」「株式会社ラボル」および「サービス概要」「会社概要」」）
- 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: 「「不正サンプルを高精度で検知でき」「高い実用性が実証されている」」）
- 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: 「「今後は実用化および本格運用に向けた準備を進めてまいります」」）