読む価値
50定例
0〜100。会社の良し悪しではなく、読む価値の大きさです。向き
改善
会社の説明から読み取った方向です。規模
8
回連続受賞（2018年より、2020年は開催中止）書きぶり
断定的
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
マシンアンラーニングプラットフォーム「Hirundo」
適用分野（この発表が対象とする用途）
生成AIモデルのセキュリティ対策、企業における生成AIの実運用
会社が数字で示したこと
定量的な効果
再学習に伴う時間・コストを抑えながら、生成AIモデルのリスク低減を図る（具体的数値は非開示）
相手先と当社の関係
アズジェント4288
当社との関係
アズジェントがInterop Tokyo 2026に出展し、Hirundoをエントリーした関係。
相手先Interop Tokyo 2026／Best of Show Award審査委員会
Interop Tokyoに出展する企業の新製品を、有力メディア各社のキーマンと学術界の識者で構成される審査委員会が審査するアワード。
受賞名・認証名
Best of Show Award セキュリティ（For AI）部門 審査員特別賞
授与・認証機関
Best of Show Award審査委員会
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
出典（会社が根拠として挙げた資料）
Interop Tokyo 2026 Best of Show Award審査委員会
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | マシンアンラーニングプラットフォーム「Hirundo」 |
| 相手先 | Interop Tokyo 2026／Best of Show Award審査委員会 |
| 相手先の概要 | Interop Tokyoに出展する企業の新製品を、有力メディア各社のキーマンと学術界の識者で構成される審査委員会が審査するアワード。 |
| 当社との関係 | アズジェントがInterop Tokyo 2026に出展し、Hirundoをエントリーした関係。 |
| 適用分野 | 生成AIモデルのセキュリティ対策、企業における生成AIの実運用 |
| 受賞名・認証名 | Best of Show Award セキュリティ（For AI）部門 審査員特別賞 |
| 授与・認証機関 | Best of Show Award審査委員会 |
| 定量的な効果 | 再学習に伴う時間・コストを抑えながら、生成AIモデルのリスク低減を図る（具体的数値は非開示） |
| 出典 | Interop Tokyo 2026 Best of Show Award審査委員会 |
この書類が述べていない項目（9件）
契約金額提供価格契約締結日提供開始日登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模利用実績業績への影響
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。生成AIモデルそのものを診断・修正し、情報漏洩やハルシネーション、バイアスなどを低減する新規性と、従来と異なるアプローチが評価された。また、開発者が参加して審査に真摯に対応したプレゼンテーションも評価された。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。