# エクサウィザーズ（4259） exaBase 生成AI for 自治体、全国53%にあたる25の都道府県庁で導入・利用が進む

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/4259/disclosure/20260217563476
種別: その他開示
開示日: 2026-02-17
Komoriの読み（0-100）: 61
企業ページ: https://komori.app/company/4259

## 何が変わったか

自治体向け生成AIサービス「exaBase 生成AI for 自治体」が、全国25の都道府県庁を含む200以上の官公庁・自治体で導入・利用されている実績を公表した。自治体向けセミナーの開催予定も案内している。

## 会社が挙げた理由

LGWAN対応、AIエージェントを含む最新機能・多様な生成AIモデル、導入から定着までのサポート・研修、全国60社以上の認定パートナーによる提案・サポートが選ばれる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: exaBase 生成AI for 自治体
- 相手先: 埼玉県、静岡県、兵庫県、広島県、沖縄県など全国25の都道府県庁、その他200以上の官公庁・自治体
- 相手先の概要: 自治体・官公庁。個別の所在地・代表者・資本金・設立年はnot_disclosed
- 当社との関係: 導入・利用先。エクサウィザーズおよびグループ会社のExa Enterprise AIがサービスを提供
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed。exaBase 生成AIとは料金体系が異なる
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: 自治体・官公庁の業務全般、住民説明会・庁内報告、会議議事録、法令・ガイドライン調査、DX推進計画・効果算定など
- 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: exaBase 生成AIシリーズ認定パートナー60社以上
- 定量的な効果: 生産性向上、資料作成時間の短縮、削減可能時間の予測。ただし具体的な効果数値はnot_disclosed
- 利用実績: 全国25の都道府県庁で導入・利用、200以上の官公庁・自治体で利用実績（累計・時点の詳細はnot_disclosed）
- 業績への影響: 2026年3月期業績への影響は軽微
- 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: 「「全国の53%にあたる25の都道府県庁で導入・利用されている」「200以上の官公庁自治体への利用実績を積み上げ」」）
- 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・利用実績の記載はあるが、開始日の記載はない。」）
- 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: 「「exaBase 生成AI for 自治体が全国の53%にあたる25の都道府県庁で導入・利用されていることをお知らせします」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「これまでに、200以上の官公庁自治体への利用実績を積み上げ」」）
- 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・利用されている」「利用実績を積み上げており」」）
- 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: 「「25の都道府県庁」「200以上の官公庁自治体」」）
- 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: 「「都道府県庁で導入・利用」「官公庁自治体への利用実績」」）
- 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。: なし（原文: 「「埼玉県、静岡県、兵庫県、広島県、沖縄県など」」）
- 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: 「「グループ会社である株式会社 Exa Enterprise AI」については当社側の関係として記載され、導入先は都道府県庁・自治体とされている。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: あり（原文: 「「埼玉県、静岡県、兵庫県、広島県、沖縄県など」」）
- 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。: 累計の利用実績（原文: 「「25の都道府県庁」「200以上の官公庁自治体への利用実績」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 時点の値（原文: 「「これまでに」「導入・利用されている」」）
- 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。: 自社調べ（原文: 「「お知らせします」「これまでに…利用実績を積み上げ」」）
- 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: 「「全国53%にあたる25の都道府県庁」「200以上」「60以上」」）
- 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: 「「生成AIを活用した生産性向上に寄与してまいりました」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 軽微と明記（原文: 「「本件が2026年3月期業績に与える影響は軽微であります」」）
- 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: 「「導入・利用」「提案・販売・サポート」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 連結全体（原文: 「「全国の53%」「全国25の都道府県庁」「200以上の官公庁自治体」」）
- 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: 「「AIエージェントを標準搭載」「これまでに…導入してきた経験」「全国に広がる」」）
- 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: 「「exaBase 生成AI for 自治体は…自治体専用の生成AIサービス」」）
- 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: 「「エクサウィザーズと、グループ会社である株式会社 Exa Enterprise AI」」）
- 「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: 「「全国53%にあたる25の都道府県庁」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「全国の53%」「全国25の都道府県庁」」）
- 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。: 導入先を複数明記（原文: 「「埼玉県、静岡県、兵庫県、広島県、沖縄県など全国25の都道府県庁」」）
- 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: 「機能・サポート・パートナーの説明はあるが、競合比較の記載はない。」）
- 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: 「「exaBase 生成AI for 自治体」「LGWAN」「GPT、Gemini、Claude」」）
- 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「News Release」「コード番号：4259 東証グロース」と末尾の「業績に与える影響は軽微」およびセミナー案内」）
- 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: 「「最新の機能」「豊富なサポート・研修」「高いセキュリティ」」）
- 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: 「業績影響が軽微との記載はあるが、将来見通しに関する注意書きはない。」）