2158 M-FRONTEO 2021-11-24 16:00:00
事業計画及び成長可能性に関する事項 [pdf]
事業計画及び成長可能性に関する事項
2021.11.24
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事業計画及び成長可能性に関する事項
1. 会社概要
2. 業績ハイライト
3. FRONTEOの人工知能 KIBIT、Concept Encoder、 LooCA Cross
4. AIソリューション事業 ライフサイエンスAI分野
5. AIソリューション事業 ビジネスインテリジェンス分野
6. リーガルテックAI事業
7. ステージ4(売上300億円)のイメージ
8. リスク情報
※本資料内では、以下の定義に基づいて記載しております。
FY2020:2021年3月期 FY2021:2022年3月期
Q1:4~6月期 Q2:7~9月期 Q3:10~12月期 Q4:1~3月期
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1.会社概要
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会社概要
会社名: 株式会社FRONTEO
証券コード: 東証マザーズ : 2158
代表取締役: 守本正宏
設立年月日: 2003年8月8日
資本金: 2,973,975千円(2021年3月31日時点)
人工知能 を活用したデータ解析事業
事業内容:
(ライフサイエンスAI・ビジネスインテリジェンス・リーガルテックAI・経済安全保障)
主要顧客: 企業・医療機関・官公庁(警察・防衛省・海上保安庁・金融庁等)・法律事務所
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企業理念
FRONTEO Bright Value
記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューション
を提供し、情報社会のフェアネスを実現します。
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2.業績ハイライト
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2022年3月期 第2四半期トピックス
■リーガルテックAI事業が好調。業績予想を再度上方修正
■第三のAIエンジン LooCA Crossを開発
新エンジン搭載の経済安全保障ソリューション提供開始
■経済安全保障分野
➢ 第三のAIエンジン LooCA Crossを開発
➢ 世界初のインテリジェンスプラットフォーム「Seizu Analysis」を用いた
サプライチェーン解析サービスの提供を開始
AI ■ライフサイエンスAI分野
ソリュー ➢ Medical Device
管理医療機器販売業を届出、医療機器を流通/販売が可能な体制へ
ション 「会話型 認知症診断支援AIプログラム」の臨床試験は順調に進捗
統合失調症の診断支援AIプログラムの研究を開始
➢ Medical Intelligence
Mekiki、WordAtlasの開発を進め、製品ポートフォリオを拡充
■ビジネスインテリジェンス分野
➢ 金融関連が堅調。大規模案件のパイプライン積上げ
リーガル ➢ AIレビュー製品「KIBIT Automator」活用案件が複数案件で大型化。
ポートフォリオ・トランスフォーメーションで狙っていた効果が発現
テックAI ➢ 上期ベースの営業利益は、対前年同期比+10億円超
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2022年3月期 業績予想を上方修正
2022年3月期通期業績予想を、再度上方修正
上期振返り: リーガルテックAI事業の複数案件が、想定以上に大型化/採算良化
当該事業が、売上/利益の増加に寄与
下期見通し: ①ステージ4に向けた成長投資 : コア人材中心に積極的に採用予定
②AIソリューション事業 : 従来通り、下期に売上・利益増加
③リーガルテックAI事業 : 非AI活用案件の受注選別厳格化、売上減少
FY2021 FY2021 FY2021
(単位:百万円) 上期実績 下期予想 増減
期首予想 前回予想 現時点予想
売上高 10,500 10,800 5,925 5,275 11,200 +400
(AIソリューション事業) 2,560 2,650 979 1,671 2,650 -
(リーガルテックAI事業) 7,940 8,150 4,946 3,604 8,550 +400
営業利益 600 1,200 1,206 594 1,800 +600
5.7% 11.1% 20.4% 11.3% 16.1%
(AIソリューション事業) 360 550 235 465 700 +150
14.1% 20.8% 24.0% 27.8% 26.4%
(リーガルテックAI事業) 240 650 970 130 1,100 +450
3.0% 8.0% 19.6% 3.6% 12.9%
※AIソリューション事業では収益認識会計基準等の適用に伴い、一部前年度収益を2022年3月期(今年度)に計上しております。
※単位未満切り捨てのため、合計値が合わない場合があります。
※想定為替レート 期中平均 1米ドル 110円 期末 1米ドル 110円
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2022年3月期 第2四半期 連結損益計算書
A I ソ リ ュ ー シ ョ ン 事 業 : ライフサイエンスAI、ビジネスインテリジェンス共に想定通りの水準で推移
リ ー ガ ル テ ッ ク A I 事 業 : AI案件へのシフト、および、好採算の大型案件が業績牽引。
想定を超えてQ1から増益、利益率向上。上期累計営業利益は対前年+10億円増
FY2020 FY2021 前年同期比 FY2021 FY2021
(単位:百万円) Q1 Q2 YTD 年度合計 Q1 Q2 YTD 増減 前回予想 現時点予想
売上高 2,933 2,113 5,047 10,370 3,067 2,858 5,925 878 10,800 11,200
(AIソリューション事業) 489 282 771 2,124 542 437 979 207 2,650 2,650
(リーガルテックAI事業) 2,444 1,830 4,275 8,245 2,525 2,420 4,946 670 8,150 8,550
売上原価 1,707 1,285 2,992 5,587 1,509 1,390 2,900 ▲92
売上総利益 1,226 828 2,054 4,782 1,557 1,467 3,025 970
売上比率 42% 39% 41% 46% 51% 51% 51% 10%
販売費及び一般管理費 1,186 1,028 2,215 4,275 958 860 1,819 ▲395
営業利益 40 ▲200 ▲160 507 598 607 1,206 1,366 1,200 1,800
(AIソリューション事業) 37 ▲159 ▲121 286 164 71 235 357 550 700
(リーガルテックAI事業) 2 ▲41 ▲38 220 434 535 970 1,008 650 1,100
売上比率 1% ▲9% ▲3% 5% 19% 21% 20% 23% 11% 16%
営業外収益(-)費用(+)(Net) 0 27 26 177 ▲12 3 ▲8 ▲35
経常利益 41 ▲228 ▲187 330 611 603 1,214 1,401 1,050 1,700
売上比率 1% ▲11% ▲4% 3% 20% 21% 20% 24% 10% 15%
特別利益(-)損失(+) ▲30 ▲18 ▲48 ▲46 ▲48 115 66 115
法人税等合計 40 ▲68 ▲28 10 187 147 335 363
非支配持分利益 3 3 7 7 0 0 0 ▲7
当期純利益 28 ▲144 ▲116 359 472 340 813 929 725 1,100
売上比率 1% ▲7% ▲2% 3% 15% 12% 14% 16% 7% 10%
※単位未満切り捨てのため、合計値が合わない場合があります。 (日本基準)
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AIサービス売上高推移
リーガルテックAI事業のAIサービス売上高
(百万円)
AIソリューション事業売上高
売上高に対するパーセンテージ
5,500 60%
ポートフォリオトランス
5,000
フォーメーションが奏功し、
50%
4,500
AI売上比率が50%超過
4,000
40%
3,500
3,000 リーガルテックAI事業では
30%
複数案件が想定以上に大型化
2,500
2,000
20%
1,500
1,000 10%
500
0 0%
FY2015 FY2016 FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021
FY2021
Q2
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AIソリューション事業 分野別 売上高の推移(海外AIを除く)
(百万円)
700
ビジネスインテリジェンス ライフサイエンスAI
600
ライフサイエンスAI、
500 ビジネスインテリジェンス
共に想定通りの水準で推移
400
300
200
100
0
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021
(注)収益認識会計基準等の適用に伴い、一部前年度収益を2022年3月期(今年度)に計上しております。
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リーガルテックAI事業 売上高・営業利益の推移
(百万円) 売上高 営業利益 AI比率
3,000 60%
2,500 50% 想定以上にAI売上が伸長、
好採算の大型案件が収益性
2,000
改善に大きく寄与
40%
1,500 30%
リーガルテックAI事業の
1,000 20% 営業利益率は20%を超過
500 10%
0 0%
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021
(500) -10%
(注)事業別の実態をより適切に表すことを目的として、2019年3月期第1四半期においてセグメント間の共通経費の取り扱いを見直しました。上記グラフは当該方法に基づき作成しております。
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リーガルテックAI事業 KIBIT Automator案件売上高の推移
(百万円)
KIBIT Automator案件売上推移(累計)
5,000
4,500 ポートフォリオトランス
4,000 フォーメーションにより、
3,500
KIBIT Automator活用案件の
複数が想定以上に大型化
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
FY2019 FY2020 FY2021
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2022年3月期 第2四半期 連結貸借対照表
財務体質の改善継続
好調な業績が寄与し、自己資本比率は47.5%に上昇( 2021年6月末時点45.4% )
資金回収が堅調に進み、流動比率が向上。財務体質の改善が更に進展。
FY2020 FY2021 FY2020比
(単位:百万円) Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 増減 %
資産の部
流動資産 4,616 4,296 5,039 5,541 4,636 5,302 ▲238 ▲4%
現預金 1,446 1,936 2,850 3,004 1,719 2,649 ▲354 ▲12%
受取手形及び売掛金 2,721 1,784 1,660 2,104 2,288 1,893 ▲211 ▲10%
貸倒引当金 ▲115 ▲104 ▲113 ▲138 ▲132 ▲48 89 ▲64%
その他流動資産 564 679 642 570 760 808 237 42%
流動比率 76% 73% 126% 137% 157% 187%
有形固定資産 1,463 1,341 1,219 1,163 1,041 841 ▲322 ▲28%
無形固定資産 4,208 4,068 4,014 4,155 4,063 3,999 ▲156 ▲4%
ソフトウェア 1,151 1,079 1,068 1,018 1,216 1,106 87 9%
のれん、顧客関連資産 2,868 2,740 2,604 2,725 2,647 2,608 ▲116 ▲4%
投資その他の資産 941 1,089 1,017 1,081 1,083 1,059 ▲22 ▲2%
固定比率 208% 216% 166% 143% 126% 111%
資産合計 11,229 10,795 11,291 11,942 10,825 11,202 ▲740 ▲6%
負債・純資産の部
流動負債 6,103 5,857 3,987 4,046 2,955 2,841 ▲1,205 ▲30%
固定負債 1,712 1,769 3,363 3,251 2,832 2,925 ▲326 ▲10%
純資産 3,413 3,169 3,940 4,643 5,037 5,435 791 17%
負債・純資産合計 11,229 10,795 11,291 11,942 10,825 11,202 ▲740 ▲6%
※単位未満切り捨てのため、合計値が合わない場合があります。
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3.FRONTEOの人工知能
KIBIT、Concept Encoder、
LooCA Cross
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9年を超えるAI運用実績
2021年
収益基盤であるリーガルテックAI事業と
AIソリューション事業を展開 2020年
経済安全保障事業
⚫ サプライチェーン分析
⚫ 株主ネットワーク分析
2018年 ⚫ 最先端技術分析
⚫ 人物ネットワーク分析
2014年
AIソリューション事業
⚫ ビジネスインテリジェンス分野
2012年 ⚫ ライフサイエンス分野
2003年(創業時)
リーガルテックAI事業
⚫ ディスカバリ(証拠開示) 金融、知財、人事
⚫ フォレンジック(不正調査) 司法省調査 民事訴訟 ライフサイエンス
国内不正調査
実績 10,200件以上 271社 導入
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ドメインエキスパートの分野=情報科学
ディスカバリ業務 犯罪捜査 内部監査 特許分析
特定の分野における特別な知識やスキルを持つ人が必要な分野
= 現在ではデータサイエンティストが必要な分野
専門家の判断支援はデータサイエンス分野へ
創薬研究 医療診断 看護・介護
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自然言語解析の実際
従来の手法(キーワード検索や辞書)では見分けがつかない、
微妙なニュアンスの違いを見分けなければならない
訴訟での証拠文書レビュー 認知症診断
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FRONTEO 自社開発AIの特徴①
FRONTEOのAIは言語系AI/ネットワーク系AI
AI の大分類
画像系 音声系 言語系 ネットワーク系
AI AI AI AI
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FRONTEO 自社開発AIの特徴②
少量の 少量の 高い精度
教師データ コンピューターパワー
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FRONTEO 第1の人工知能
テキスト・言語情報分析に開発されたFRONTEO独自の人工知能
自然言語に特化 KIBI:(機微)
:人間の微妙な心の動き
テキストデータ解析AI BIT :情報量の最小単位
少量の 大量データ 定性データ ノートPC1台
教師データでOK 分析の効率化 を定量化 で分析可能
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FRONTEO 第2の人工知能
特許番号:特許第6346367号
特許取得済 ライフサイエンス領域向けに開発した新規人工知能エンジン 登録日:2018/06/01
テキスト情報のベクトル化・数値化 検査・バイタル情報等との共解析
医 学 論 文 電 子 カ ル テ 診 療 記 録 オミックス情報 バイタル情報 臨 床 検 査 値
AI医療ビジネス支援 および AI医療ソフトウェアの開発
診断支援 AIプログラム 発症予防 AIプログラム 医療情報分析 AI 創薬支援 AI
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FRONTEO 第3の人工知能
ルーカ クロス
膨大な情報をLoca(濾過)し、Locate(見つけ出す)+Cross(交差させる)
グローバルサプライ 株主データ 論文・共著者 特許データ WEB・SNSデータ 各国の法規制前
チェーンデータ データ のデータ
膨大かつ複雑なネットワークの中で物の流れや、
影響力の伝搬度合いを分析し、チョークポイントや隠れた意図を発見する
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4. AIソリューション事業
ライフサイエンスAI分野
(1)事業の内容
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(1)事業の内容
AI ソリューション
ライフサイエンスAI ライフサイエンスAI分野の事業領域
事業拡大により、ターゲット分野を拡大
Medical Device領域 Medical Intelligence領域
医療機器分野 創薬支援分野
AIによる創薬・開発・
医療機器クラスⅡまたはⅢに
販売推進
該当するプログラムを提供
【販売中の製品】
※保険収載を想定 ■論文探索AI 「Amanogawa」
■創薬支援AI「Cascade Eye」
【開発中の製品】
■会話型 認知症診断支援
AIプログラム
NEW 医療情報分野
■骨折スクリーニングAI
プログラム 電子カルテなどの医療
ビッグデータを活用し
医療ソフトウェア分野 た新たなソリューショ
ンの提供
民生品としてのプログラムを提供
NEW 規制対応支援分野
【販売中の製品】
■転倒転落予測AIシステム
医療用医薬品販売情報
提供活動ガイドライン
対応、業務効率化支援
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AI ソリューション
(1)事業の内容
ライフサイエンスAI 製品ポートフォリオ戦略とパイプライン構築(将来)
ADHD
診断
統合失調症 Drug
診断 睡眠障害 Drug Discovery
診断 Repurposing
Diagnosis
認知症
Screening Target Information
診断 高齢者
不安症 Discovery Discovery
住宅
診断
AI診療
うつ病 電子カルテ 生命保険
診断 その他
Medical
Medical Big Data Medical
Device領域 Solution Intelligence領域
メンタル
フレイル 運転
予測
チェック 免許証
転倒転落 発症予測
予測 健康診断 Regulatory
Solution
Prediction CTD
日報
Prophylaxis 副作用 簡易化
情報提供
骨折予測 予測 ガイドライン
情報
E-mail
仕分け
重症化
予後 予測
予測 Slide 資材
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AI ソリューション
(1)事業の内容
ライフサイエンスAI FY2020 活動成果:アライアンス
画像認識・音声認識・分子設計・創薬・臨床開発など
あらゆる技術のエキスパートと提携し
研究から開発・マーケティング・販売までワンストップで提供
Medical
Intelligence領域
AI分子設計
AI創薬
自然言語AI
音声認識AI
AI医療機器
臨床開発
Medical
画像認識AI
Device領域
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4. AIソリューション事業
ライフサイエンスAI分野
(2)収益構造
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI (2)収益構造
Medical Intelligence領域
POC 本導入
受託開発 保守
(実証実験) (ライセンス)
AI導入の効果を、 顧客基幹システムと連携する クラウド/オンプレで 対象のシステムに対して
概要
事前に実験で確認 専用のシステムを開発 パッケージを導入 保守サービスを提供
売上 観点数 人月単価 対象疾患数 受託開発 総額
対象 (基本的には都度見積) (基本的には都度見積)
収益
イニシャル収益 イニシャル収益 リカ―リング収益 リカ―リング収益
タイミング
AI Medical Device領域
開発(マイルストーン収入) 販売
医療機器分野・医療ソフトウェア共通 医療機器分野(保険収載) 医療ソフトウェア分野
開発フェーズⅠ、Ⅱ、Ⅲ
概要 施設毎における使用患者数 施設毎における使用患者数
特許取得の有無、薬事相談のステップ
売上 上記開発における進捗により、 1診断毎に売上計上 1診断 又は 1施設毎に
対象 マイルストーンフィーを計上 (ステークホルダーと別途案分) 売上計上
収益
イニシャル収益 リカ―リング収益 リカ―リング収益
タイミング
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4. AIソリューション事業
ライフサイエンスAI分野
(3)市場規模
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AI ソリューション (3)市場規模
ライフサイエンスAI ①Drug Discovery 医薬品開発の全体像
基礎研究 2-3Y 前臨床試験 2-4Y 臨床試験 5-8Y
リ
ー リ 動
標 標 ヒ ド ー 物
的 的 ッ 標 化 ド を
用 臨 臨 臨 承
(PK/ADME)
分 分 ト 的 合 化 床 床
化分 合 い 床 認
子 子 物 試 試 試
合へ
子
の 物 た
の 安 験 験 験 申
の 物の 生 の
探 全 請
決 の作 成 最
索 定 特用 と 適 性
試 PⅠ PⅡ PⅢ
定 POC 化
験
30,000 24.3 19.4 14.6 12.4 8.6 4.6 1.6 1
1
30,000
30,000
情報処理&情報分析の抜本的改革
10-15年の開発期間と数百~数千億円近くの開発費を投資
出典:Steven M. Paul et. al., Nature Reviews Drug Discovery 9, 203-214 (March 2010) Figure2、製薬協情報より改編
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(3)市場規模
AI ソリューション
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device 国内AIシステム市場
2020年の国内AI(Artificial Intelligence:人工知能)システム市場は、市場規模(エンドユーザー支出額ベース)が1,579億
8,400万円、前年比成長率は47.9%になりました。2020年は新型コロナウイルス感染症(COVID-19)によるICT支出抑制な
ど大きなマイナスの影響を受けることなく、ユーザー企業による企業変革の重要性の認識が高まりデジタルトランスフォー
メーション(DX)の取り組みが加速。
AIアプリケーションの利用が増加し、2020年のAIシステム市場は同市場の3分の1以上を占めるソフトウェア市場が前年比
で45.2%増加。
5,000億円
1,600億円
Source: IDC Japan, 6/2021 32
AI ソリューション
(3)市場規模
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device 認知症市場
年齢層別の認知症の割合 日本における認知症の推移
3人に1人
4人に1人
5人に1人
80歳以上の5人に1人以上が認知症 2025年には認知症 700万人以上
33
AI ソリューション
(3)市場規模
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device 転倒転落市場
全医療事故(4,565件)
2018年事故報告より
(件数)
転倒転落 989件
1,000
21.7%
500
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
出典:日本医療機能評価機構 医療事故防止センター報告 34
4. AIソリューション事業
ライフサイエンスAI分野
(4)競合環境
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AI ソリューション
(4)競合環境
ライフサイエンスAI ①Drug Discovery 各社のポジショニング
自然言語AI
基礎研究 臨床・販売
画像系AI
合成系AI
その他AI
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AI ソリューション
(4)競合環境
ライフサイエンスAI ①Drug Discovery 競合分析 創薬領域
企業名 A社 B社 C社 D社 E社
注力 化合物の 化合物の 化合物の 化合物の毒性、 化合物の
標的探索
ステージ 分子設計 分子設計 生成 ADME予測 最適化
• 自社開発・特許技 • 中分子・高分子 • 独自AIエンジン • Deep • 創薬支援イン • 独自AIエンジンは
術の自然言語処 の設計が可能な は持っておらず、 Reinforcement フォマティクスシス 持っておらず、汎
理AIエンジン 独自AI特許技 汎用的な技術 Learning、ファーマコ テム構築におけ 用的な技術を中
術 を中心にアルゴリ フォアモデルを用いるソ る研究成果の一 心にアルゴリズム、
• 近似式を用いること ズム、モデルを構 フトウェア、網羅的な 部を活用し製品 モデルを構築
人工知能
で高い精度、高い • AI・バイオ実験・ 築 ターゲット予測を可能 化
特徴 再現性、軽い計算 ロボットから構成 とする機械学習ベー • 画像から自然言
コストを実現 されるループ構造 • ディープラーニン スの技術を組み合わ 語まで幅広く展開
をもつAI技術 グに特化 せた技術
• 自然言語処理に
特化
• 標的探索、適応症 • 中分子と高分子 • AI創薬 / マテリ • AI創薬によるドラッグ • 安全性や実用 • 様々な業界にお
探索をはじめとする の分子設計に アルズ・インフォマ デザインから実合成ま 化の可能性を研 けるAI活用を支
創薬探索にフォーカ フォーカスして事 ティクスにおける でを提供 究開発初期段 援
ス 業展開 特性予測・分 階において評価
子設計・逆合 • 新薬の化学構造を提 • リード化合物の最
• SaaSとして • クライアントニーズ 成解析 案し、連携する合成 • 薬物動態・心毒 適化というステー
製品 Amanogawa、 によってバイオ実 会社にてメディシナル 性・肝毒性など ジでのAI活用を
サービス Cascade Eyeを 験も自社で実施 • コンピュータビジョ ケミストリーの視点で の特性を研究段 支援
内容 販売 可能 ン(画像認 評価、実合成 階より適切に評
識) / エッジAI 価 • 製薬会社が保有
• プロジェクトベースの の案件を中心に • AIによる新規化合物 する化合物データ
受託解析として 事業展開 デザインから実合成ま を解析に用いる
Concept での、切れ目のない
Encoderを用いた サービス提供
解析
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AI ソリューション
(4)競合環境
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device 各社のポジショニング
自然言語AI
診断 治療
画像系
(ゲーム)
画像診断系 手術支援系
心循環器系
その他AI
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AI ソリューション (4)競合環境
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device医療機器の市場動向 新医療機器 承認品目数の推移
「薬事法」から「薬機法」へ改正
(件数)
優先品目 さきがけ
通常品目
100
5 AI医療機器 第1号
50 94 8
2
62
48 1 3
36
24 24
2013 2014 2015 2016 2017 2018
日経 Xtech調査 ※「EndoBRAIN」サイバネットシステム株式会社
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AI ソリューション (4)競合環境
ライフサイエンスAI ②AI Medical Device 日米(世界)で承認されたAI医療機器
2019年時点
画像系診断AI 言語系診断AI
8
頭部CT
頸椎X線
胸部X線
胸部X線
頭部CT First In Class
手首画像 2
眼底画像 脳MRI画像 世界初!※
頭部CT 内視鏡画像 0 言語解析
米国 日本 米国 日本
※会話型 認知症診断支援AIプログラムを意味しており、本プログラムは2021年11月時点で開発中のものとなります。
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5. AIソリューション事業
ビジネスインテリジェンス分野
(1)事業の内容
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AIソリューション
ビジネスインテリジェンス (1)事業の内容
複数部門でAI製品を導入 ⇒ 顧客単価UP DX × 自然言語
法務・知財部 人事部 経営企画部 コンプライアンス部
新卒採用、離職予兆AI
訴訟支援AI ハラスメント予兆AI コンプライアンスリスク
AI活用構想策定
知財戦略AI メンタルヘルス予兆AI 予知AI
工場・建設現場 マーケティング部 営業部 コールセンター
技能伝承AI
市場・競合調査AI 営業チャンス発見AI 苦情分類・要望抽出AI
危険予知AI
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(1)事業の内容
AIソリューション
ビジネスインテリジェンス KIBIT アプリケーション
アプリケーション ソリューション 活用シーン
• 論文検索
• 景表法抵触チェック
ビジネスデータ分析
• VoCテキスト仕分け
• (応用・開発)法務契約書チェック 等
• カルテル検知
• 情報漏洩検知
メール/チャット監視
• 贈収賄・FCPA検知
• クレーム予兆検知
特許調査・分析 • 特許調査・分析
• ナレッジシェアシステム
技能伝承 - 工場間でのナレッジシェア
- 研究・開発部門でのナレッジシェア
危険予知 • 建設現場の災害リスクの注意喚起
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(1)事業の内容
AIソリューション
ビジネスインテリジェンス 事業戦略①:企業セグメント別アプローチ
企業セグメント(大手・準大手)別のアプローチ方法
アプローチ
大規模Project 横展開アップセル
1億円規模
業 デ
ー シ 保
務 守
ア タ 実 本 ス
セ ア 証 導 テ ・
ス
セ
実 入 ム 運
ス 用
メ 験 開
大手企業
メ 支
ン ン 発 援
ト ト
既存の深耕+新規開拓
DX推進部門への攻略
準大手企業
通録データ
法規制対応 技能継承
VOCモニタリング
コミュニケーションツール コールセンター
危険予知
不適監査 ヘルプデスク支援
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AIソリューション
(1)事業の内容
ビジネスインテリジェンス 事業戦略②:金融分野ソリューション展開
金融分野へのソリューション展開
メガバンク 5大証券 5大生保 5大損保 その他
適用製品群
1 2 3
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(1)事業の内容
AIソリューション
ビジネスインテリジェンス 事業戦略③:製造・建設分野ソリューション展開
製造・建設分野へのソリューション展開
輸送用
機器 電気ガス 機械 化学素材 電気ガス 機械 化学素材
適用製品群
1 2 3
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5. AIソリューション事業
ビジネスインテリジェンス分野
(2)収益構造
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AIソリューション
ビジネスインテリジェンス (2)収益構造
アセスメント PoC システム開発/ 保守/
ライセンス
(コンサルティング) (実証実験) 導入支援 運用支援
ライセンス保守、
AIの適用範囲を整理し、 KIBIT、自然言語処理、 システム開発の提供
受託開発した
概要 業務改善効果を提案する その他AI技術を用いた KIBIT製品の導入 ライセンス提供
システム保守、
コンサルタント業務 概念検証 支援
KIBIT製品の運用支援
売上 コンサルタント工数 結果報告書 人月単価
各種ライセンス 毎月のサポート等
対象 (人×対象工数) (人×対象工数) (人×対象工数)
収益 リカーリング収益 リカーリング収益
イニシャル収益 イニシャル収益 イニシャル収益
タイミング イニシャル収益※1 イニシャル収益※2
※1 当社においては定期ライセンス料として継続収益モデルで行う場合と、永久買取としてイニシャル収益の場合があり、お客様のご意向により決定されます。
※2 運用支援等を定期の契約ではなく、スポットで対応するイニシャル収入の場合もあります
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5. AIソリューション事業
ビジネスインテリジェンス分野
(3)市場規模
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AIソリューション
ビジネスインテリジェンス (3)市場規模
対象市場規模のポテンシャルは2.9兆円(2021年度は2119億円と予測 IDC Japan)
Stage4に向けて、FRONTEOが目指すべきターゲット 100億円
注)100億円に向けた具体的な施策についてはP71をご参照ください。
ターゲット950社 IT予算 ターゲットの
の売上合計 売上比率 IT予算額
737 × 2.2 = 16.2
兆円 % 兆円
AI投資比率 18.1%
2.9兆円
50
AIソリューション (3)市場規模
ビジネスインテリジェンス 当事業部門の成長ポテンシャル
国内市場における成長ポテンシャル 成長戦略推進による成長ポテンシャル
2.9兆円 + 市場領域の拡大
規制市場 業務領域
国内市場で
狙う領域 × の創造 拡大
規模 適用業務領域 シェア
大企業
(150社)
1,800件 2.5% 国内市場 機能性の
(※各社対象11部門)
拡大 拡張
準大手企業
(800社)
120,000件 0.04%
現
状
※コンプライアンス部、監査部、品質管理部、知財部、お客さまサービス部、コールセンター部、営業部、生産技術部、生産管理部、安全管理部、人事部等
2020年のAIシステム市場規模は、対前年比47.9%増の1579億8400万円。 2021年は、同34.1%増の2119億1600万円の見込み。IDCジャパン
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5. AIソリューション事業
ビジネスインテリジェンス分野
(4)競合環境
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(4)競合環境
AIソリューション
ビジネスインテリジェンス 言語解析(自然言語処理)AI B to B ポジションマップ
専門性 文脈による判別
テキスト
マイニング系
B2C B2B
チャットボット系
プラットフォーム系
キーワードによる判別
コモディティ
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6. リーガルテックAI事業
(1)事業の内容
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I リーガルテックAIの事業領域
訴訟や不正調査の証拠発見にAIを導入し、圧倒的な効率化を実現米 国 の 証 拠 開 示 手 続 き に お け る「 電 子データの
保全・調査分析(eディスカバリ支援)」と不正調査における「デジタルフォレンジック調査」を2本の柱としています。
■国際訴訟ディスカバリ対応件数 8,300件以上 ■不正調査対応件数 1,800件以上
(いずれも2021年3月末現在)
ディスカバリ 不正調査(フォレンジック)
国際訴訟における証拠開示手続き支援
企業が保有する大量のメールや文書から 不正行為が疑われる対象者のパソコンや
重要な証拠を探し出す 携帯のデータから事実を究明
米国訴訟における一般的 「 第三者委員会調査」で も
な手続きの一つに「証拠 FRONTEOのフォレンジッ
開示 手 続 き( デ ィ ス カ クが活躍しています。決め
バ リ )」が あ り ま す 。ト られた期限内に調査対象
ライアルの前にディスカ 者のメールや文書などのデ
バリを行って証拠を見せ ジタルデータの保全、処理、
あうことで、原告・被告両 解析を行うことで、事件の
者が「事実」を正しく認識 真相解明を支援します。経
し、当事者同士でできる 験豊富な調査士による、丁
だけ解決することを目的 寧かつ念入りな調査を特長
としています。 としています。
画像解析、ダークウェブ調査を得意とする専門企業と提携す
膨大な量のメールや文書ファイルの中から証拠を探し出す
ることにより、調査の網羅性も担保しています。また、有事に
重要な作業ですが、FRONTEOは独自開発AIを活用したAI
備えたシミュレーション、文書管理体制の整備にも対応した
レ ビ ュ ー ツ ー ル「KIBIT Automator」を活用することで、
「平時ソリューション」の提供を通じ、ハラスメントや経費不正
確認すべき文書量と費用の大幅な削減を実現しています。
請求、情報持ち出し、カルテルなどの企業不正の予兆、不穏
な動きの早期発見、早期対応を支援しています。
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I 情報開示(eディスカバリ)支援サービスとは
表舞台 裏舞台
「誠実に、正確に、期限内に」
証拠を提出することが求められる
膨大な証拠チェック
パソコン(メモリー20GB)に納められた
知財訴訟(民事訴訟、ITC調査) データをA4ペーパーに印刷すると…
PL訴訟 ⇒100階建てビルの高さに!
カルテル調査(司法省、民事訴訟)
2nd リクエスト(米国公正取引委員会)
その他調査
(国家運輸安全委員会、商務省など)FCPA
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I eディスカバリの業界構造
米国法律事務所のネットワーク、米国現地法人にリーチすることが重要
アジア 米国
eディスカバリベンダーは米国で選定
本社では
ベンダーを選定せず、
米国の現地法人や
法律事務所に一任
顧客企業 顧客企業
本社 米国現地法人
法律事務所
本社法務室への営業では
米国での知名度向上
効果が限定的
ネットワーク強化が重要
米国eディスカバリベンダー
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I eディスカバリにおけるAI活用
米国でのAI実績
AI による
レビューの自動化
プロセス
コスト・労力・時間 工程費用 レビュー費用
5%
10%
どれを取っても、
10%
ドキュメントレビュー 5%
70
の負担が大きい %
Hosting
Collection Data Process Document Review Production
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I AIレビューツール「KIBIT Automator」
AIレビューツール「 KIBIT Automator」売上高は好調に推移
従来型ビジネスから
売上高累計推移
AIレビューツールを活用
(百万円)
した案件に注力
3,000
2,500 【活用メリット】
■レビューコスト・時間の大幅削減
2,000
AIだけでレビューする箇所を特定し、人に
1,500
よるレビュー数を大幅に削減
■技術優位性
1,000
少ない教師データで稼働でき、高精度で欲し
い情報を見つけられる
500
■訴訟戦略対応へ注力可能
0
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4
時間・コストの削減、品質管理の効率化によ
り、本来対応すべき訴訟戦略へ注力できる
FY2019 FY2020
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(1)事業の内容
リ ー ガ ル テ ッ ク A I
AIレビューツール「KIBIT Automator」による差別化
1
人の手を介さない、
AI Only Review(AOR)を実案件で実施
2 3
レビューの全自動化に向かい、レビュー速度1000doc/hr達成を目指す
1
2 3
0 6
1 46
1 0
0 7
0 8 0 8
0 4 0 4
1 0 1 0
0 7 0 7
1 46 1 46
0 7 0 7
0 8 0 8 0 8 0 8
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential
, 1 ,
60
6. リーガルテックAI事業
(2)収益構造
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential 61
リ ー ガ ル テ ッ ク A I (2)収益構造
Collection Process Review Hosting
対象者の端末から 抽出したデータを 仕分けたデータを確認 係争中案件のデータを
データを抽出 関係の有無で仕分 保管
概要
保存データ
売上 台数 対象データ 人×対象 のGB容量
対象 (PC等) のGB容量 時間 (リカーリング:
3か月~10年)
収益
イニシャル収益 イニシャル収益 イニシャル収益 リカーリング収益
タイミング
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6. リーガルテックAI事業
(3)市場規模
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential 63
リ ー ガ ル テ ッ ク A I (3)市場規模
✓ eDiscovery 市場はグローバルで堅調に成長
✓ サービスタイプ別の比率も大きくは変動せず、Review比率は60%~70%で推移
✓ 顧客のReview負担が低減できる「KIBIT Automator」を通じて更なる市場開拓を図る
eDiscovery Market by Task (2021-2025)
(単位:10億ドル) (Complex Discoveryの資料を元にFRONTEOが作成) CAGR 6.79%で推計
20 16
15.12
14
12.8
15 12
11.38 2.72
10
2.05
10 1.59 2.87 8
2.43
2.16
6
5 4
8.32 9.53
7.63
2
0 0
Source: An eDiscovery Market Size Mashup:
2021 2023 2025 2020-2025 Worldwide Software and Services
Review Processing Collection Total Overview (complexdiscovery.com) 64
6. リーガルテックAI事業
(4)競合環境
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リ ー ガ ル テ ッ ク A I (4)競合環境
サービスプロ テック系
監査法人系
バイダー系 (ツール)
✓ 特にBIG4系が
✓ 参入障壁が低く、 大きなプレー ✓ 他社に先駆けて早期からAI
マーケット参加 ヤー ✓ eDiscoveryツー
のみでのドキュメント
レビューを実施
者は多い ル提供に特化
✓ イベント発生時
特徴 ✓ AI活用により顧客負担コスト
✓ 価格競争激化に に顧客が相談し ✓ AI企業を買収し
やすいポジショ
を大きく低減
伴い、一部で消 て機能追加
耗戦に突入 ニング ✓ 全eDiscovery工程対応可能
✓ 独自開発のAIエンジン
✓ 精度高く、他分野での活用
近年AI活用 実績あり
AIのみでの
他社ツール 他社ツール ✓ 多言語対応(英語・日本語・
ドキュメント ツール提供
レビュー 使用 使用 韓国語・中国語実績あり)
開始 ✓ 50%以上のドキュメントをAI
だけでレビュー
✓ 将来的にはAIレビュー比率
100%を目指す
66
リ ー ガ ル テ ッ ク A I (4)競合環境
労働集約型 AI活用型
大 コスト 小
従来型案件
大手競合他社
(AI活用 ゼロ)
50%のドキュメントを、
AIだけでレビューを実施
■人力で全ドキュメントをレビュー
■新興国へアウトソース
将来的に、AI比率の
更なる向上を目指す
67
7.ステージ4 (売上300億円)
のイメージ
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential 68
ステージ4の売上高・営業利益イメージ
ポートフォリオトランスフォーメーションによりAIサービス売上高が着実に成長
(単位:億円)
リーガルテックAI 従来案件
売上高 300億円
300
リーガルテックAI AI案件
ビジネスインテリジェンス 100
ライフサイエンスAI
200
100
AI Sol
60億円
100 21 .2
15 .4 営業利益
100 30
67 .9
5 20
0 10
売上 営業利益 売上 営業利益
FY2020
FY2020 ステージ4
ステージ 4
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential 69
これまでの歩みとステージ4までの売上成長イメージ
リーガルテック従来案件売上は縮小・AI関連売上は拡大
300億円
35,000
売上高
(百万円) ビジネスインテリジェンス ステージ 4 売上高
30,000 ライフサイエンスAI
リーガルテックAI AI案件
PLAN
リーガルテックAI 従来案件
25,000 100億
AI KIBIT実用化 ポートフォリオトランスフォーメーション 拡大成長
20,000
AI 新規事業開始 構造改革
15,000 ビジネスインテリジェンス 100億
ライフサイエンス
拡大成長基盤確立
10,000
5,000 100億
0
FY2014 FY2015 FY2016 FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 ステージ4
FY2023 FY2025
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Next Levelに向けた成長イメージ
(百万円)
FRONTEO 連結売上高推移 年間売上高 300億円
8,000
ステージ 4 Next Level
7,000
6,000
5,000
4,000 EvD子会社化
3,000 TLS子会社化
ステージ 3 Current Level
NASDAQ上場
2,000
ステージ 2
1,000
ステージ 1
0
FY2009 FY2010 FY2011 FY2012 FY2013 FY2014 FY2015 FY2016 FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021
Q1 Q2 Q3 Q4
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI ステージ4のライフサイエンスAI
ステージ4達成のためのマイルストーン FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025
①会話型 認知症診断支援AIプログラム
AI Medical Device
◆ 臨床試験の終了
2022.3 終了予定
◆ 製造承認
2023.4 承認予定 2023.5 販売開始予定
◆ 効能効果追加(2→3値分類)
(IDATEN制度の指定) 2023.4 開発開始 2024.4 販売開始予定
②認知症につぐ新たな医療機器の開発・承認
(骨折予測等) 2025.4 販売開始予定
Medical Intelligence
2022.7 新機能追加 2023.7 新機能追加 2024.7 新機能追加 2025.7新機能追加
③新規アプリケーションの開発および
Amanogawa/Cascade-eyeの機能拡張 2021.10 販売開始
2022.10 新機能追加 2023.10 新機能追加 2024.10 新機能追加 2025.10 新機能追加
④AIによるターゲット候補探索システム
の構築 2022.4 販売開始予定
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI ① 会話型 認知症診断支援AIプログラム
会話型 認知症診断支援AIプログラム 2021年4月より臨床試験開始
言語系AIを用いた医療機器として、世界に先駆け日本での早期承認を目指す
5~10分 の通常会話
医師や心理士 患者
1分 で判定
□ リモート診療 □ 早期発見 □ 一般医でも診断可能
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI ① 会話型 認知症診断支援AIプログラム
■システムの特徴
・ 5分から10分程度の 患者との自然な会話 で解析が可能
・ 一般医 でも使用可能
・ 今までの問診と比較して 精神的、身体的負担が少ない
・ 定期的に検査を行うことができるため 早期発見、重症化抑制 に有効
■参考情報
要素 数値 備考
国内の認知症患者数 600万人※1 後期高齢者数 約1,800万人※2
5,000万人
世界の認知症患者数
※3
D285
1. 操作が容易なもの
イ. 簡易なもの 80点 ・・・MMSE
診療報酬参考値 ― ロ. その他のもの 80点 ・・・CDR
2 . 操作が複雑なもの 280点
3 . 操作と処理が極めて複雑なもの 450点 ・・・
ロジカルメモリー
※1 厚生労働省「認知症の人の将来推計について」より https://www.mhlw.go.jp/content/000524702.pdf
※2 内閣府「高齢社会白書」より https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/index-w.html
※3 World Health Organizationのサイト「Dementia」より https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI ②認知症につぐ新たな医療機器の開発・承認(骨折予測等)
「骨折スクリーニングAIプログラム」開発開始
⚫ 看護記録から骨折発生の可能性のある患者を3日前に予測
⚫ 予測的中率8割以上
⚫ 医療機器としての承認・上市を目指す
看護記録取り込み AIで解析 骨折発症を事前に把握 骨折発症を予防
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AI ソリューション ③ 新規アプリケーションの開発および
ライフサイエンスAI Amanogawa/Cascade-eyeの機能拡張
AIの活用により旧来の創薬プロセスを抜本的に変革
数十万の論文をKeywordではなく内容で検索 複雑な遺伝子・分子間の関連性を可視化
通常の論文検索では見つからない 人では気が付かない
新たな遺伝子や分子の発見 新たな作用メカニズムや適応症の発見
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AI ソリューション
ライフサイエンスAI ④ AIによるターゲット候補探索システムの構築
AIを用いたDrug Discovery & Repositioning 新規開発スキーム
武田薬品工業T-CiRAディスカバリーとAI創薬における新規共同事業を開始
AIが出したターゲット候補を動物実験で検証
研究者が出したターゲット候補の
網羅性・正確性をAIで評価
動物実験後のターゲット候補をAIで評価
希少疾患を対象とした新たな薬剤の発見、開発に協力
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AIソリューション
ビジネスインテリジェンス ステージ4のビジネスインテリジェンス
企業のDXをAIで後押し、1企業あたりの平均単価・製品数をUP
年度別目標
実績社数
FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025
企業数
(社)
187 142 200 270 320 400
平均単価
(百万円)
8.6 12.0 14.0 19.0 22.0 25.0
⚫ ステージ4達成のための施策
FY2025までに導入社数を2倍の400社、1企業あたりの売上を3倍の25百万円に
し、100億円目指す。
◼ 新しいソリューションの開発
・KIBITに加えConcept Encoderを活用した新たなソリューションの開発
◼ 営業施策
・大手企業をターゲットにし、1億円規模の大規模プロジェクトの獲得
・1企業あたりの部門活用(企業内部署の横展開)の拡大
78
リ ー ガ ル テ ッ ク A I
ステージ4のリーガルテックAI
FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 FY2024 FY2025
KAM売上比率※ 19% 29% 45% 65% 83% 100%
※KAM 売上率は、「(KAM 売上)÷(リーガルテックAI 事業売上)」で算定
●ステージ4達成のための施策
技術的な進化及び営業施策の実施により、段階的にKAM売上比率を引き上げ、
FY2025までに、KAM売上比率100%を達成することを目指す。
■更なる技術的進化
・効率化について、現在の600ドキュメント/時から、遅くとも23年3月期までに、
1,000ドキュメント/時を達成する。
・効率化に加え、AIの精度向上、及び学習の自動化の2つの観点で技術的進化を図る。
■営業施策
・訴訟/不正調査支援分野でのAI活用は進んでいるがまだまだ一般化していないため、
有事発生時に初めて企業や弁護士事務所に説明することは、AI活用の幅も含めて十
分な理解が得られにくいのが現状である。このため、平時より、データサイエンス
の観点も含めてキーパーソンへの訴求活動を行い、有事の際に常にAIを活用するこ
とができる状況を作り出す必要がある。
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8.リスク情報
© FRONTEO, Inc. 2021 Proprietary and Confidential 80
リスク情報
1.技術革新について
当社グループは、他社に先駆けてユーザーのビジネスにAIを実装してきたフロントランナーです。近年、当社グループが
属する市場においては、急速な技術変化とサービス水準の向上が進んでおり、これに伴いクライアントのニーズも著しく変
化しております。今後、クライアントのニーズの変化への対応や技術革新への対応が遅れた場合、当社グループの事業及び
経営成績に重大な影響を与える可能性があります。
対応策 研究開発体制を保持、優秀な人材の登用、技術者育成を遂行することにより、技術開発力および競争力の維持、
向上に取り組んでおります。
2.法的規制について
■リーガルテックAI事業
当社グループは米国における訴訟制度に基づくディスカバリ(証拠開示)支援サービスを行っておりますが、現在のところ、
当社グループが事業を展開するにあたり、法的な規制は受けておりません。しかしながら、今後、米国における訴訟関係の法
律、法令が変更された場合、当社グループの事業及び経営成績に影響を与える可能性があります。また、日本国内において新
たな規制法規が制定された場合にも、当社グループの事業及び経営成績に影響を与える可能性があります。
■AIソリューション事業
ライフサイエンスAI分野において医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律に準拠する必要があ
ります。今後、他の分野においても、新たに法律や規制が制定された場合や、業界内で自主規制が求められた場合には、当社
グループの事業上の計画等の見直しが必要となる可能性があります。その結果、これらに対応するための支出が増加する等、
当社グループの事業及び経営成績に影響を与える可能性があります。
対応策 米国および日本、台湾、韓国を中心としたアジアにおける各種法令改正の動向(国会審議、法令草案の開示、報道情報
など)、裁判例を定期的に確認し、できるだけ早期に事業への影響を最小限に抑える方法を、弁護士等の専門家ととも
に検討しております。
※上記は成長の実現や事業計画の遂行に重要な影響を与える可能性があると認識する主要なリスクを記載しております。
各リスクはいずれも、顕在化の可能性は低~中程度、顕在化の時期は中長期と認識しております。
その他リスクについては、有価証券報告書「事業等のリスク」をご参照ください。
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お問い合わせ先 株式会社 FRONTEO
Email: ir_info@fronteo.com
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にご留意ください。業界等における記述につきましても、信頼できると思われる各種データに基づいて作成されていますが、当社はその正確
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・本資料のアップデートについて、次回は2022年5月を予定しております。今後、年度末決算の発表時期を目途として開示を行う予定です。
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