全事業営業利益又は全事業営業損失(△) - 日本
連結
- 2013年6月30日
- -1814万
- 2014年6月30日
- 1億1484万
- 2015年6月30日 -28.08%
- 8259万
- 2016年6月30日 -92.67%
- 605万
有報情報
- #1 減損損失に関する注記(連結)
- 当第1四半期連結累計期間(自 2023年4月1日 至 2023年6月30日)2023/08/14 16:00
当社グループは、事業用資産について各事業セグメントを基礎としつつ、経営管理単位を勘案しグルーピングを行っております。用途 種類 場所 減損損失 事業用資産 ソフトウエア 日本 90,408千円
リーガルテックAI事業の自社利用ソフトウエアの一部について今後の利用停止が決定したことにより、減損の兆候を認識し、帳簿価額を回収可能価額まで減額し、減損損失として特別損失を計上しております。なお、回収可能価額は将来キャッシュ・フローが見込めないことから零として評価しております。 - #2 経営者による財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析(連結)
- ライフサイエンスAI分野の中のAI創薬領域においては、当第1四半期連結累計期間に、“Drug Discovery AI Factory”(以下、DD-AIF)事業の立ち上げ準備を進めました(2023年7月12日付で事業を開始いたしました)。2023/08/14 16:00
現在の医薬品開発においては、研究の最上流である標的選定のプロセスでのAI活用が進んでいないことが最重要な課題となっております。新たに開始するDD-AIF事業では、このAI活用の進んでいない標的選定のプロセスにおいて、当社の創薬研究者が、自社開発のAIエンジンやAIアプリケーションを駆使して、顧客の創薬研究の効率化・加速化・成功確率向上に貢献する解析と提案を継続的に行う、新しい創薬支援サービスを提供してまいります。また、当第1四半期連結累計期間において、当社の創薬研究者が、日本毒性学会学術年会にてFRONTEO独自の創薬テクノロジーメソッド(Drug Discovery Best Known Method 以下、DD-BKM)を駆使した研究内容を発表いたしました。発表内容に活用したAI解析技術は、臓器毒性発症リスク因子探索から創薬における新規性の高い薬効標的探索での重要な仮説生成に至るまで、幅広く応用可能なアプローチであり、標的選定のプロセスにおけるAI活用の促進に効果的と考えております。顧客である医薬品開発関係者のニーズを的確に捕捉し、必要なアウトプットを継続的に提供することで、DD-AIF事業の推進を加速してまいります。
続けて、AI医療機器領域における、「会話型 認知症診断支援AIプログラム」に関しては、会話の音声を入力データとするプログラム(自動音声書き起こし機能付きプログラム)の開発を着実に進めております。開発プロセスで収集された質の高いデータセットや開発ノウハウを活用した民生品につきましても並行して開発を進めております。当第1四半期連結累計期間において、千葉県流山市で開催されたイベント「まちの縁側保健室カフェ」に参加し、一般の参加者や高齢者ケアの専門家に民生品のデモシステムを体験していただくなど、研究開発・提供を通して、医療・介護課題の解決と患者・高齢者のQOL(Quality of Life)向上に貢献してまいります。