# ジェイリース（7187） 新たな与信審査モデル運用開始のお知らせ

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/7187/disclosure/20231101577335
種別: その他開示
開示日: 2023-11-01
Komoriの読み（0-100）: 61
企業ページ: https://komori.app/company/7187

## 何が変わったか

セカンドサイトアナリティカ株式会社と共同で開発していたAIを活用した新たな与信審査モデルの構築が完了し、運用を開始した。これにより、与信判断とリスク管理の安定化・高度化を目指す。

## 会社が挙げた理由

両社のデータと与信審査ノウハウに加え、統計・機械学習モデルやAI技術を活用し、過去情報の分析とテスト開発を行ったため。適切な与信提供による顧客利益と当社収益の最大化、安定的な審査運用および機動的なリスクコントロールを目指している。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: AIを活用した新たな与信審査モデル
- 相手先: セカンドサイトアナリティカ株式会社（証券コード：5028、東証グロース市場）
- 相手先の概要: 代表取締役社長：高山博和、設立：2016年6月1日、資本金：340百万円、本社所在地：東京都千代田区神田西福田町3番地RBM神田ビル6階。アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスを提供し、機械学習・ディープラーニング等のR&D、アナリティクス・コンサルティング、IT基盤やAIサービスを提供する専門企業。
- 当社との関係: 2022年度より提携し、両社が保有するデータ・与信審査ノウハウを活用して与信審査モデルを共同開発。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2023年11月1日（運用開始、実績）
- 適用分野: 与信審査、金融機関・信販会社等でのAI活用型審査モデルの構築
- 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: not_disclosed
- 定量的な効果: not_disclosed
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: 適切な与信提供を通じた顧客利益の最大化と当社の収益最大化を目指す。安定的な与信審査運用と、より戦略的・機動的なリスクコントロールが可能となる。具体的な金額・比率は記載なし。
- 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: 「「AIを活用した精度の高い与信審査モデルの構築が完了し、この度運用を開始いたしました」」）
- 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: 「「2022年度より…セカンドサイトアナリティカと提携」」）
- 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。: 年月日まで（原文: 「「2023年11月１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: 「「2022年度より…構築を進めてまいりました」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 同日の発表（原文: 「発表日「2023年11月１日」および「この度運用を開始いたしました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「構築が完了し」「運用を開始いたしました」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 上場会社（原文: 「「セカンドサイトアナリティカ株式会社（コード番号：5028 東証グロース市場）」」）
- 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: 「「セカンドサイトアナリティカ株式会社…と提携」「両社が保有するデータ・与信審査ノウハウ」」）
- 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。: あり（原文: 「「代表取締役社長」「設立」「資本金」「本社所在地」「事業内容」」）
- 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: 「「2022年度より…セカンドサイトアナリティカと提携」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「提携先の概要」」）
- 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。: 数値なし（原文: 「具体的な契約金額、効果指標、利用実績、業績影響額の記載なし」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 数値なし（原文: 「具体的な実績値・予測値の記載なし」）
- 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: 「「セカンドサイトアナリティカ株式会社（コード番号：5028 東証グロース市場）」「https://www.sxi.co.jp/」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「より精度の高い与信審査モデル」「具体的な数値の記載なし」」）
- 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: 「「当社の収益最大化を目指す」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 影響ありだが数値なし（原文: 「「当社の収益最大化を目指す」」）
- 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: 「「適切な与信提供を通じた顧客利益の最大化と当社の収益最大化」」）
- 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: 「表題「新たな与信審査モデル運用開始のお知らせ」」）
- 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: 「「セカンドサイトアナリティカ株式会社…と開発を進めておりました」」）
- 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: 「「当社は…運用を開始いたしました」」）
- 「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: 「「精度の高い与信審査モデル」」）
- 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・導入先の記載なし」）
- 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: 「「伝統的な統計・機械学習モデルと先進的なAI技術を活用」」）
- 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: 「「AIを活用した…与信審査モデル」「コード番号：5028」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: 適時開示の様式（原文: 「「各位」「会社名 ジェイリース株式会社」「コード番号：7187」「本件に関するお問い合わせ先」」）
- 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: 「「精度の高い」「先進的なAI技術」「利便性の高い商品・サービス」」）
- 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: 「注意書き・リスク caveat の記載なし」）