# ＴＤＳＥ（7046） TDSE、奈良先端科学技術大学院大学との 共同研究成果が COLM 2025 に採択 TDSE

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/7046/disclosure/20250716515323
種別: その他開示
開示日: 2025-07-16
Komoriの読み（0-100）: 60
企業ページ: https://komori.app/company/7046

## 何が変わったか

TDSEと奈良先端科学技術大学院大学が共同研究した自然言語処理の成果論文「IterKey」が、AI分野の国際会議COLM 2025に採択された。

## 会社が挙げた理由

共同研究の成果が、専門家による審査を通過してCOLM 2025に採択されたため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: IterKey
- 相手先: 奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）
- 相手先の概要: 大学院大学。その他の所在地・代表者・資本金・設立年などはnot_disclosed。
- 当社との関係: 自然言語処理研究を共同で進めている共同研究関係。
- 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: 大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、自然言語処理、質問応答、大規模文書データベース
- 受賞名・認証名: COLM 2025（Conference on Language Modeling）採択
- 授与・認証機関: COLM 2025（Conference on Language Modeling）
- 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: 従来のBM25を用いたRAGと比べて質問応答精度を最大20％向上。ベクトル検索型RAGと同等の性能を達成。
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: arXiv（論文URL：https://arxiv.org/abs/2505.08450）

## 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: 「「共同研究成果が COLM 2025（Conference on Language Modeling）にて採択されたことをお知らせします。」」）
- 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: 「「NAISTと共同で進めてきた自然言語処理研究」」）
- 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: 「「2025年７月16日」」）
- 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: 「「■ 関連プレスリリース」「TDSE株式会社と奈良先端科学技術大学院大学による共同研究…（2024）」」）
- 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: 「「採択された論文」」）
- 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: 「「採択されたことをお知らせします」「提案しました」」）
- 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: 「「奈良先端科学技術大学院大学（以下 NAIST）」」）
- 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: 「「NAISTと共同で進めてきた自然言語処理研究」」）
- 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: 「「質問応答精度を最大20％高め」」）
- 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: 「「論文 URL（論文URL：https://arxiv.org/abs/2505.08450）」」）
- 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: 「「質問応答精度を最大20％高め」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 戦略との関係のみ（原文: 「「今後も…研究開発によりLLMなど技術の新たな可能性を開いてまいります」」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 資格・評価の獲得（原文: 「「共同研究成果がCOLM 2025に採択」」）
- 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: 「「４．採択論文（論文タイトル）」」）
- 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: 「「TDSE株式会社と奈良先端科学技術大学院大学との共同研究成果」」）
- 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: 「「TDSE株式会社」」）
- 「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: 「「ベクトル検索型RAGと同等の性能」」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 海外（原文: 「「AI技術の国際会議であるCOLM 2025」」）
- 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: 「利用実績・導入先に関する記載なし」）
- 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。: あり（原文: 「「従来のBM25を用いたRAGと比べて」「ベクトル検索型RAGと同等の性能」」）
- 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: 「「ITERKEY: LLMを用いた反復的キーワード生成による検索拡張生成の最適化」「https://arxiv.org/abs/2505.08450」」）
- 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: 「「TDSE、奈良先端科学技術大学院大学との共同研究成果がCOLM 2025に採択」」）
- 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: 「「重要な場」「有用であると示しました」」）