機械学習サイクルを備えたデータベーステクノロジーの活用
FY2019に初出。11回の記載のうち8回が「前進」で、最初の「前進」はFY2020。直近の記載は2026-10-15。
直近の記載が「前進」なのは、ほかに0社。
- FY2025前進有価証券報告書
「当該迷惑情報データベースは、年間50億件以上（※４）の電話・メール・SMSについて判定処理を行っており、その規模及び精度は高水準となっております。」
迷惑電話・メール・SMSを年間50億件以上判定処理する規模を新たに示し、機械学習サイクルを備えたデータベース技術を複数サービスの中核基盤として位置付けた。 - FY2022前進有価証券報告書
「当社では、警察等の公的機関による情報提供、利用者からの着信拒否・許可といったフィードバック情報や、当社による独自の調査活動を通じて、電話番号ごとに迷惑度合いの点数化を行い、データベースに蓄積しております。このデータベースに蓄積された情報から、特殊詐欺など犯罪に利用された電話番号やしつこいセールスの電話番号など、迷惑電話をかける可能性のある番号を、統計や機械学習を用いた当社独自のアルゴリズムにより自動的に迷惑電話番号候補として抽出し、当社技術者が迷惑電話番号リストへの登録要否を最終判断することをもって、迷惑電話番号リストを作成・更新しております。」
公的機関情報、利用者フィードバック、独自調査、点数化、機械学習・統計処理、技術者による最終判断というデータベース更新プロセスを詳述した。 - FY2022-Q1前進有価証券報告書
「新規ビジネスとしては、営業トークを可視化し、データドリブンセールスを実現するAI搭載型営業ツール「Talk Book（トークブック）」を開発し、販売を開始いたしました。」
これまで培ったデータベーステクノロジーのノウハウを、新たなAI営業ツールとして開発・販売する段階に進めた。 - FY2021再掲有価証券報告書
「当社は独自の機械学習サイクルを備えたデータベーステクノロジー(※１)を活用し、スマートフォン利用者が特段意識することなく、犯罪の脅威から安心安全な生活を守れるよう犯罪抑止に効果的なセキュリティ商品・サービスを提供しております。」
警察等の公的機関、利用者のフィードバック、独自調査をデータベース化し、AI・統計・独自アルゴリズムで迷惑電話番号を抽出する中核技術を継続して説明している。 - FY2020前進有価証券報告書
「疑わしい電話番号の情報を、警察等の公的機関からの連携、サービス利用者からのフィードバック、インターネットでの情報収集等で網羅的に集積し、習慣性判定を行うAI技術で迷惑電話番号を抽出し、迷惑電話番号リストを日々最新化しております。2020年10月末現在において、企業や店舗、公共施設等の電話番号情報を553万件以上、うち迷惑電話番号に関する情報を３万件以上データベース化しております。」
警察等からの情報、利用者フィードバック、独自調査をAI・統計・アルゴリズムで処理する仕組みを詳述し、電話番号データベースを553万件超へ拡大した。 - FY2019初出有価証券報告書
「当社は、このような社会情勢をふまえ、独自の機械学習サイクルを備えたデータベーステクノロジーを活用し、スマートフォン利用者が特段意識することなく、犯罪の脅威から安心安全な生活を守れるよう犯罪抑止に効果的なセキュリティ商品・サービスを提供しております。」
公的機関、利用者からのフィードバック、インターネット情報等を集積し、AI・統計・独自アルゴリズムで迷惑電話番号を抽出する技術を、事業の中核手段として説明している。