# Ｆｉｎａｔｅｘｔホールディングス（4419） ナウキャスト、個人情報・機密データを外部送信せずにAI処理する「ローカルLLMテキスト処理基盤」の商用化を検討開始

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/4419/disclosure/20260618573407
種別: その他開示
開示日: 2026-06-18
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企業ページ: https://komori.app/company/4419

## 何が変わったか

ナウキャストが、個人情報や機密データを外部送信せずに処理できる「ローカルLLMテキスト処理基盤」について、金融機関などへの商用提供を検討し始めた。社内実証では、加盟店名マッピングでOpenAI API利用時と比べたコスト削減などの効果を確認した。

## 会社が挙げた理由

社内AIコンテストでのプロトタイプ実証により、機密情報を外部送信せずに高い精度で処理でき、コスト削減と人手作業削減の効果を確認したため。金融業界に共通する、外部送信できないテキストデータのAI処理課題への活用を目指すとしている。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: ローカルLLMテキスト処理基盤
- 相手先: not_disclosed
- 相手先の概要: not_disclosed
- 当社との関係: 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: not_disclosed（商用化の検討開始段階）
- 適用分野: 加盟店名マッピング、住所正規化、法人名名寄せ、取引摘要の分類、不正検知テキスト分析、書類OCR後の構造化。想定業界はカード会社、決済代行、家計簿サービス、金融機関、不動産、物流、与信管理、反社チェック、CRM、銀行、経理代行、保険、証券など
- 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: 東京都千代田区九段北一丁目8番10号 住友不動産九段ビル9階（ナウキャスト）
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: OpenAI API比コスト削減率約95.7%、人手チェック削減率約98%、処理スループット1秒あたり15.1件、確信度90以上のケースで正解率95%超、100万件を約18.4時間で処理、100万件あたり処理コスト約4,500円、年間削減効果は加盟店名マッピング単体で2,500万円以上、他業務への展開を含め年間4,000万円以上の見込み
- 利用実績: 社内AIコンテストでプロトタイプを開発し、社内業務への適用可能水準を実証。ナウキャストは月間約30万件の加盟店名マッピングを処理
- 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。: 検討開始（原文: 「「商用化の検討を開始しました」」）
- 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: 「「具体的には以下の形態での提供を検討してまいります」」）
- 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: 「提供形態は列挙されているが、開始時期の記載はない。」）
- 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: 「表題「商用化を検討開始」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事前の予告（原文: 「「金融機関およびデータ事業者への外部提供を視野に商用化の検討を開始しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 確定を避けている（原文: 「「商用化の検討を開始」「想定される適用領域」「削減効果を見込んでいます」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 相手先なし（原文: 「「金融機関およびデータ事業者への外部提供を視野」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 相手先なし（原文: 「具体的な相手先名の記載はない。」）
- 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: 「相手先の会社概要に該当する記載はない。」）
- 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: 「具体的な相手先の記載はない。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「金融機関およびデータ事業者」と業種のみ記載されている。」）
- 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: 「「人手チェック削減率 約98%」「OpenAI API比コスト削減率 約95.7%」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 見込み・試算（原文: 「「年間2,500万円以上」「年間4,000万円以上の削減効果を見込んでいます」」）
- 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。: 自社調べ（原文: 「「社内AIコンテスト」「実証結果」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値と時期あり（原文: 「「2026年6月18日」「処理スループット 1秒あたり15.1件」「人手チェック削減率 約98%」」）
- 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: 「「金融業界の共通課題に対応する汎用基盤として、商用化を検討」「外部提供を視野」」）
- 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: 「「年間2,500万円以上」「年間4,000万円以上の削減効果」は社内業務の削減効果として記載されている。」）
- 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: 「「金融機関およびデータ事業者への外部提供を視野に商用化」」）
- 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: 「「金融業界に共通する」「金融機関およびデータ事業者への外部提供」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「ローカルLLMテキスト処理基盤」「商用化の検討を開始」」）
- 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: 「「ナウキャストは社内AIコンテストにおいて本技術のプロトタイプを開発」」）
- 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: 「「Finatextグループの株式会社ナウキャスト」「株式会社ナウキャストは…データAI事業を担っています」」）
- 「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: 「「2. 圧倒的な低コスト」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「金融業界に共通する」「想定業界」表に複数の国内業種を記載。」）
- 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: 「「社内AIコンテストで開発されたプロトタイプ」「社内業務への即時適用が可能な水準」」）
- 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: 「「OpenAI API比で95.7%のコスト削減」「gpt-5-nanoと比較」」）
- 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: 「「gpt-5-nano」「FISC安全対策基準」」）
- 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: 「冒頭「報道関係各位」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 評価語が多い（原文: 「「圧倒的な低コスト」「高い精度」「処理精度と業務効率を両立」」）
- 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: 「「商用化の検討を開始」「想定される導入効果」「削減効果を見込んでいます」」）