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「行動情報科学」でビッグデータ解析を変革する「バーチャルデータサイエンティスト」を発表
[13/11/12]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
「行動情報科学」的アプローチで、「事実の発見」から「未来の予測」へ
米ナスダック、東証マザーズ上場で国際訴訟支援サービスを手掛ける株式会社UBIC（本社
・東京都港区、代表取締役社長・守本正宏）は、昨今産業界が注目する「ビッグデータ解
析」ビジネスにおいてデータ分析を行う「データサイエンティスト」の人材不足が顕在化
する中、人工知能（AI）搭載のコンピュータが分析作業を代行するソフトウェアの開発プ
ロジェクトを始動させました。
同ツールは、弊社が国際訴訟の現場で培ってきたノウハウに自社開発のデータマイニング
技術「Predictive Coding(R)」（プレディクティブ・コーディング）を融合することで発展
させ、『行動情報科学』と命名した世界でも例のないアプローチにより、訴訟のほかにも
幅広い分野でビッグデータの解析と活用を図るものです。
現在弊社がサービス展開している訴訟支援事業は、ビッグデータ解析事業の一例です。な
ぜなら、訴訟支援で扱うデータは、一般的な「ビッグデータ」の定義に当てはまってお
り、弊社はこのビッグデータを解析しているからです。つまり弊社は、会社設立以来ずっ
とビッグデータ解析に携わり、独自の技術とノウハウを蓄積してきているのです。
こうした長年の知見から、将来的にはM＆Aや医療、インテリジェンス（安全保障支援）な
どの分野でも弊社の活躍が期待されます。現在、弊社R&Dセンター内で開発を進めており、
2014年度初頭に新製品を投入する予定です。
ビッグデータ時代の到来と「データサイエンティスト」の出現
インターネットの普及とIT技術の進化により「ビッグデータの時代」が到来しています。
いまやデータ（情報）は、企業の経営三大資源である3M「人(Man)・物(Material)・金
(Money)」と同等の価値を持つと言われています。
総務省が今年7月に発表した「平成25年度 情報通信白書」によると、ビッグデータがフ
ルに活用された場合、関連ビジネスの経済効果は現状でも年間7兆7700億円が見込めると
試算されています。ビッグデータをどのようにビジネスに活用するかが将来の日本企業の
競争力を左右するといっても過言ではないのです。
ところが、ビッグデータを取り扱う現場では今、大きな問題点が指摘されています。それ
は、大量のデータを分析・処理する「データサイエンティスト」と呼ばれる専門家の人材
不足です。
「ビッグデータの活用」とは、単に高速なハードウェアや高度なソフトウェアを利用する
ことではありません。データを「資産」として実際の経営戦略に取り入れることを意味し
ており、その任務を担うのがデータサイエンティストです。マーケティングや商品開発以
外でもビッグデータ解析へのニーズは急速に高まっており、今後、世界的にデータサイエ
ンティストへの需要も高まると予想されています。しかし、米国調査会社のガートナー社
によると、「2015年までに、ビッグ・データの需要は、世界的に440万件の求人をもたら
すが、こうした求人はわずか3分の1しか満たされない」とされております。
こうした現状に産業界も危機感を抱き始め、今年7月には、産学連携の組織「一般社団法
人データサイエンティスト協会」が発足、人材不足解消のための取り組みに乗り出しまし
た。こうした中、弊社では従来とは異なる発想・アプローチで日本企業の「ビッグデー
タ」ビジネスを支援すべく、『バーチャルデータサイエンティスト』プロジェクトを立ち
上げました。
米訴訟社会で培ったノウハウ・技術をビッグデータ解析に応用
弊社は2010年3月、eディスカバリ（電子証拠開示）支援システム「Lit i View(R)」（リッ
ト・アイ・ビュー）をリリースし、国際訴訟における電子データの証拠保全・調査・分析
サービスを展開してまいりました。2013年5月には、米ナスダック市場に日本企業として
14年ぶりに上場しました。同年9月には、犯罪捜査で証拠となるメールやドキュメント
ファイルを収集・解析する次世代型フォレンジックソフトウェア「Lit i View XAMINER」
（リット・アイ・ビュー・エグザミナー）を開発し、警察など法執行機関へ提供していま
す。
このように、弊社はeディスカバリやフォレンジック分野におけるデータ収集・解析で
世界屈指の実績を持ちますが、米国の厳しい訴訟社会で蓄えたノウハウと技術は、「ビッ
グデータ」ビジネスにおいても十分応用できると確信しています。なぜなら、国際訴訟に
おいて膨大な電子データを解析するドキュメントレビューの作業自体がデータサイエン
ティストの仕事と非常に似ているからです。
これまでeディスカバリにおけるドキュメントレビューは、多数の弁護士が多額のコスト
をかけて目視で行ってきました。しかし、紙の時代とは異なり、電子データに含まれる情
報量は桁違いです。1台のパソコンに保存された情報を紙に換算すると2トントラック4台
分にも相当します。そこで弊社は、AI応用技術「Predictive Coding(R)」（プレディクティ
ブ・コーディング）を自社開発し、レビュー作業に投入しました。
これは、ベテラン弁護士が電子データの中から証拠を見つけ出す際の判断や検査のパタ
ーンをAIに教え込ませることで、膨大な量の電子データに対する解析作業の大半をベテラ
ン弁護士に代わってコンピュータに肩代わりさせるというものです。その処理速度と精度
は、人によるレビュードキュメント数の4000倍以上の効率化、90％以上の精度を実現する
と同時に、従来のキーワード検索や、人によるレビューでは見落とされてしまうことのあ
った、重要な証拠データの確実な抽出をサポートします。現在、こうしたデータ解析に利
用可能なプレディクティブ・コーディング技術を自社開発した企業は、世界でも弊社を含
めて数社である、と弊社では認識しております。さらにアジア言語に完全対応しているの
は弊社のみです。
「行動情報科学」が生み出した『バーチャルデータサイエンティスト』とは
「ビッグデータ」の定義に関して我々は、単なる「二進数」で表わされた数学的世界で
はなく、人間の思考や行動がもたらす結果の集合体ととらえています。それらを分析する
ためのアプローチとして、新たに「行動情報科学」という概念を考案しました。
「行動情報科学」とは、「情報科学」（統計学・数学・データマイニング・パターン認
識技術など）と「行動科学」（心理学・犯罪学・社会学など）を融合したものです。
従来型のアプローチが、過去のイベントを分析して「事実を抽出する」ことに留まるのに
対し、我々が提案する行動情報科学では、人間の行動やコミュニティの生成パターンを通
じて、より人間の思考に即して「未来を予測する」ことを可能にします。
こうした新しいアプローチによって、これまでデータサイエンティストが行ってきた作業
の大部分をコンピュータで代行できると見ております。
データサイエンティストに求められる知識は１.IT・情報通信、２.統計学、３.ビジネスの
3点です。『バーチャルデータサイエンティスト』はこれらの知識を活かし、能力を発揮
します。まず１.に関して、さまざまな場所に散在するデータを非構造データも含めて容易
に収集することができます。２.に関しては、すでに十分な分析機能を持っており、操作側
の人間に統計の専門知識がなくても自動的に分析方法を選択できます。３.については、機
械学習にプレディクティブ・コーディングを活用し、コンピュータにデータを教え込みな
がら解決策を探ります。
以上のように、これまで人間が行っていたデータ準備や解析等を『バーチャルデータサイ
エンティスト』に任せることで、データサイエンティストは、人間にしかできないコンサ
ルティング業務、すなわち、分析結果に基づくビジネス戦略の立案等に注力できます。
このように、ビッグデータ解析における「AI化」は、将来、データサイエンティストの業
務の置き換えを意味するものではなく、コンピュータが人を「アシスト」することを意味
しております。よって、データサイエンティストが優秀であればあるほど、弊社の技術は
より活用されると考えております。
それでは、こうした任務を遂行するために、『バーチャルデータサイエンティスト』に
はどのような機能が必要なのでしょうか。
まずは、ビッグデータ解析が現在直面している、以下のような技術的課題の解消を目指し
ます。
１. データが統合されていない（テキスト・画像・音声等メディアの違いや、データ
保存先の分散）
２. データ分析が柔軟に行えない（分類の重複や複数にまたがる分類、中間的な分類
といった問題への対応が困難）
３. 事例横断的な分析が行えない（データの傾向の定量分析を重視する従来のデータ
マイニングでは、測定データの中にある程度の偏りや傾向がないと分析が困難）
４. データ分析に膨大な時間・人的コストがかかる
弊社はこれらの課題をクリアするため、プレディクティブ・コーディング技術を投入して
まいります。
「ユニーク」なチーム構成が生み出す「フレキシブル」な発想
弊社の開発プロセスには、他社にはない「強み」があります。それはプロジェクトチー
ムのメンバー構成の「ユニークさ」です。
まず、研究開発を指揮する最高責任者は「哲学」「心理学」「犯罪学」「社会学」の専
門家です。また、彼の下では、大学・専門機関等の研究員として素粒子物理学の研究に従
事した経験を持つ理学博士が、データ分析機能のメインロジックを構築しております。さ
らに、日本語・韓国語・英語・デンマーク語と日欧4カ国語に精通した、計算言語学博士
のデンマーク人が言語解析を担当しています。こうした多種多様な分野におけるエキスパ
ートが集結して初めて「行動情報科学」が確立できると考えています。
行動情報科学が変えるデータマイニングの世界
従来のデータマイニングでは「定量的」な関係性に基づいており、たとえばeショッピ
ングなどでは、同一プロファイルの顧客に対して、同一商品をリコメンドするといった戦
略を立てていました。これに対して、行動情報科学に基づくデータ分析では、さらに一歩
踏み込むことで、顧客の購買行動に関連する背景や、顧客が属するコミュニティとの関連
性、といったことまで把握することが可能になります。
さらに企業のM＆Aにおいては、企業合併の前後に発生する「派閥」を把握し、将来起こり
うる問題を探るとともに、コラボレーションが円滑に進むよう対策を講じるといったこと
が可能となります。
また、医療分野では、カルテや投薬情報、検査データを統合的に管理することで、医療費
削減や医療事故の防止に寄与できると考えています。
「ディスカバリ専門企業」から「行動情報データ解析企業」へ
弊社では今後、様々な産業分野におけるソリューションを開発・提案し、ビッグデータの
蓄積とビジネスへの活用を考えている企業・機関を支援していきます。同時に、ビッグデ
ータ解析の専門会社等とのコラボレーションやシンクタンクと共同で各業界の市場分析等
を実施することも考えています。
さらには、各種ツールの活用方法を教える講座を開催するなど、データサイエンティスト
の人材育成にも積極的に取り組んでまいります。
これらの活動を通して、「ディスカバリ専門企業」から「行動情報データ解析企業」へと
進化し、「フューチャー・ディスカバリ（未来発見）」企業への飛躍を図ります。
ビッグデータ解析ビジネスの市場規模は、2015年には全世界で1.7兆円に達すると予測さ
れています。こうした市場の中で弊社は、将来的に1000億円以上の売上げを目指しており
ます。
【UBICについて】
代表取締役社長：守本 正宏 東京都港区港南2-12-23 明産高浜ビル
URL: http://www.ubic.co.jp/
株式会社UBIC：国際的カルテル調査や連邦海外腐敗行為防止法（FCPA）に関連する調査、
知財訴訟、PL訴訟などで要求される電子データの証拠保全及び調査・分析を行うｅディス
カバリ事業（電子証拠開示支援事業）のほか、電子データ中心の調査を行なうコンピュー
タフォレンジック調査サービスを提供する、リーガルテクノロジー総合企業。アジア言語
対応能力では世界最高水準の技術と、アジア圏最大の処理能力を有するラボを保有。2007
年12月米国子会社を設立。アジア・米国双方からアジア企業関連の訴訟支援を実施。2009
年末には企業内でも国際訴訟における電子証拠開示が可能な電子証拠開示支援システム
「Lit i View(R)」（リット・アイ・ビュー）を自社開発し、2011年10月からはクラウドサー
ビスとして「UBICリーガルクラウドサービス」の提供を開始。また、2012年3月に、アジア
言語に対応した「Predictive Coding(R)」（プレディクティブ・コーディング）技術を世界
で初めて独自開発し、実用化に成功。
2003年8月8日設立。2007年6月26日東証マザーズ上場。2013年5月16日NASDAQ上場。
資本金1,095,358,941円（2013年06月30日現在）。
米ナスダック、東証マザーズ上場で国際訴訟支援サービスを手掛ける株式会社UBIC（本社
・東京都港区、代表取締役社長・守本正宏）は、昨今産業界が注目する「ビッグデータ解
析」ビジネスにおいてデータ分析を行う「データサイエンティスト」の人材不足が顕在化
する中、人工知能（AI）搭載のコンピュータが分析作業を代行するソフトウェアの開発プ
ロジェクトを始動させました。
同ツールは、弊社が国際訴訟の現場で培ってきたノウハウに自社開発のデータマイニング
技術「Predictive Coding(R)」（プレディクティブ・コーディング）を融合することで発展
させ、『行動情報科学』と命名した世界でも例のないアプローチにより、訴訟のほかにも
幅広い分野でビッグデータの解析と活用を図るものです。
現在弊社がサービス展開している訴訟支援事業は、ビッグデータ解析事業の一例です。な
ぜなら、訴訟支援で扱うデータは、一般的な「ビッグデータ」の定義に当てはまってお
り、弊社はこのビッグデータを解析しているからです。つまり弊社は、会社設立以来ずっ
とビッグデータ解析に携わり、独自の技術とノウハウを蓄積してきているのです。
こうした長年の知見から、将来的にはM＆Aや医療、インテリジェンス（安全保障支援）な
どの分野でも弊社の活躍が期待されます。現在、弊社R&Dセンター内で開発を進めており、
2014年度初頭に新製品を投入する予定です。
ビッグデータ時代の到来と「データサイエンティスト」の出現
インターネットの普及とIT技術の進化により「ビッグデータの時代」が到来しています。
いまやデータ（情報）は、企業の経営三大資源である3M「人(Man)・物(Material)・金
(Money)」と同等の価値を持つと言われています。
総務省が今年7月に発表した「平成25年度 情報通信白書」によると、ビッグデータがフ
ルに活用された場合、関連ビジネスの経済効果は現状でも年間7兆7700億円が見込めると
試算されています。ビッグデータをどのようにビジネスに活用するかが将来の日本企業の
競争力を左右するといっても過言ではないのです。
ところが、ビッグデータを取り扱う現場では今、大きな問題点が指摘されています。それ
は、大量のデータを分析・処理する「データサイエンティスト」と呼ばれる専門家の人材
不足です。
「ビッグデータの活用」とは、単に高速なハードウェアや高度なソフトウェアを利用する
ことではありません。データを「資産」として実際の経営戦略に取り入れることを意味し
ており、その任務を担うのがデータサイエンティストです。マーケティングや商品開発以
外でもビッグデータ解析へのニーズは急速に高まっており、今後、世界的にデータサイエ
ンティストへの需要も高まると予想されています。しかし、米国調査会社のガートナー社
によると、「2015年までに、ビッグ・データの需要は、世界的に440万件の求人をもたら
すが、こうした求人はわずか3分の1しか満たされない」とされております。
こうした現状に産業界も危機感を抱き始め、今年7月には、産学連携の組織「一般社団法
人データサイエンティスト協会」が発足、人材不足解消のための取り組みに乗り出しまし
た。こうした中、弊社では従来とは異なる発想・アプローチで日本企業の「ビッグデー
タ」ビジネスを支援すべく、『バーチャルデータサイエンティスト』プロジェクトを立ち
上げました。
米訴訟社会で培ったノウハウ・技術をビッグデータ解析に応用
弊社は2010年3月、eディスカバリ（電子証拠開示）支援システム「Lit i View(R)」（リッ
ト・アイ・ビュー）をリリースし、国際訴訟における電子データの証拠保全・調査・分析
サービスを展開してまいりました。2013年5月には、米ナスダック市場に日本企業として
14年ぶりに上場しました。同年9月には、犯罪捜査で証拠となるメールやドキュメント
ファイルを収集・解析する次世代型フォレンジックソフトウェア「Lit i View XAMINER」
（リット・アイ・ビュー・エグザミナー）を開発し、警察など法執行機関へ提供していま
す。
このように、弊社はeディスカバリやフォレンジック分野におけるデータ収集・解析で
世界屈指の実績を持ちますが、米国の厳しい訴訟社会で蓄えたノウハウと技術は、「ビッ
グデータ」ビジネスにおいても十分応用できると確信しています。なぜなら、国際訴訟に
おいて膨大な電子データを解析するドキュメントレビューの作業自体がデータサイエン
ティストの仕事と非常に似ているからです。
これまでeディスカバリにおけるドキュメントレビューは、多数の弁護士が多額のコスト
をかけて目視で行ってきました。しかし、紙の時代とは異なり、電子データに含まれる情
報量は桁違いです。1台のパソコンに保存された情報を紙に換算すると2トントラック4台
分にも相当します。そこで弊社は、AI応用技術「Predictive Coding(R)」（プレディクティ
ブ・コーディング）を自社開発し、レビュー作業に投入しました。
これは、ベテラン弁護士が電子データの中から証拠を見つけ出す際の判断や検査のパタ
ーンをAIに教え込ませることで、膨大な量の電子データに対する解析作業の大半をベテラ
ン弁護士に代わってコンピュータに肩代わりさせるというものです。その処理速度と精度
は、人によるレビュードキュメント数の4000倍以上の効率化、90％以上の精度を実現する
と同時に、従来のキーワード検索や、人によるレビューでは見落とされてしまうことのあ
った、重要な証拠データの確実な抽出をサポートします。現在、こうしたデータ解析に利
用可能なプレディクティブ・コーディング技術を自社開発した企業は、世界でも弊社を含
めて数社である、と弊社では認識しております。さらにアジア言語に完全対応しているの
は弊社のみです。
「行動情報科学」が生み出した『バーチャルデータサイエンティスト』とは
「ビッグデータ」の定義に関して我々は、単なる「二進数」で表わされた数学的世界で
はなく、人間の思考や行動がもたらす結果の集合体ととらえています。それらを分析する
ためのアプローチとして、新たに「行動情報科学」という概念を考案しました。
「行動情報科学」とは、「情報科学」（統計学・数学・データマイニング・パターン認
識技術など）と「行動科学」（心理学・犯罪学・社会学など）を融合したものです。
従来型のアプローチが、過去のイベントを分析して「事実を抽出する」ことに留まるのに
対し、我々が提案する行動情報科学では、人間の行動やコミュニティの生成パターンを通
じて、より人間の思考に即して「未来を予測する」ことを可能にします。
こうした新しいアプローチによって、これまでデータサイエンティストが行ってきた作業
の大部分をコンピュータで代行できると見ております。
データサイエンティストに求められる知識は１.IT・情報通信、２.統計学、３.ビジネスの
3点です。『バーチャルデータサイエンティスト』はこれらの知識を活かし、能力を発揮
します。まず１.に関して、さまざまな場所に散在するデータを非構造データも含めて容易
に収集することができます。２.に関しては、すでに十分な分析機能を持っており、操作側
の人間に統計の専門知識がなくても自動的に分析方法を選択できます。３.については、機
械学習にプレディクティブ・コーディングを活用し、コンピュータにデータを教え込みな
がら解決策を探ります。
以上のように、これまで人間が行っていたデータ準備や解析等を『バーチャルデータサイ
エンティスト』に任せることで、データサイエンティストは、人間にしかできないコンサ
ルティング業務、すなわち、分析結果に基づくビジネス戦略の立案等に注力できます。
このように、ビッグデータ解析における「AI化」は、将来、データサイエンティストの業
務の置き換えを意味するものではなく、コンピュータが人を「アシスト」することを意味
しております。よって、データサイエンティストが優秀であればあるほど、弊社の技術は
より活用されると考えております。
それでは、こうした任務を遂行するために、『バーチャルデータサイエンティスト』に
はどのような機能が必要なのでしょうか。
まずは、ビッグデータ解析が現在直面している、以下のような技術的課題の解消を目指し
ます。
１. データが統合されていない（テキスト・画像・音声等メディアの違いや、データ
保存先の分散）
２. データ分析が柔軟に行えない（分類の重複や複数にまたがる分類、中間的な分類
といった問題への対応が困難）
３. 事例横断的な分析が行えない（データの傾向の定量分析を重視する従来のデータ
マイニングでは、測定データの中にある程度の偏りや傾向がないと分析が困難）
４. データ分析に膨大な時間・人的コストがかかる
弊社はこれらの課題をクリアするため、プレディクティブ・コーディング技術を投入して
まいります。
「ユニーク」なチーム構成が生み出す「フレキシブル」な発想
弊社の開発プロセスには、他社にはない「強み」があります。それはプロジェクトチー
ムのメンバー構成の「ユニークさ」です。
まず、研究開発を指揮する最高責任者は「哲学」「心理学」「犯罪学」「社会学」の専
門家です。また、彼の下では、大学・専門機関等の研究員として素粒子物理学の研究に従
事した経験を持つ理学博士が、データ分析機能のメインロジックを構築しております。さ
らに、日本語・韓国語・英語・デンマーク語と日欧4カ国語に精通した、計算言語学博士
のデンマーク人が言語解析を担当しています。こうした多種多様な分野におけるエキスパ
ートが集結して初めて「行動情報科学」が確立できると考えています。
行動情報科学が変えるデータマイニングの世界
従来のデータマイニングでは「定量的」な関係性に基づいており、たとえばeショッピ
ングなどでは、同一プロファイルの顧客に対して、同一商品をリコメンドするといった戦
略を立てていました。これに対して、行動情報科学に基づくデータ分析では、さらに一歩
踏み込むことで、顧客の購買行動に関連する背景や、顧客が属するコミュニティとの関連
性、といったことまで把握することが可能になります。
さらに企業のM＆Aにおいては、企業合併の前後に発生する「派閥」を把握し、将来起こり
うる問題を探るとともに、コラボレーションが円滑に進むよう対策を講じるといったこと
が可能となります。
また、医療分野では、カルテや投薬情報、検査データを統合的に管理することで、医療費
削減や医療事故の防止に寄与できると考えています。
「ディスカバリ専門企業」から「行動情報データ解析企業」へ
弊社では今後、様々な産業分野におけるソリューションを開発・提案し、ビッグデータの
蓄積とビジネスへの活用を考えている企業・機関を支援していきます。同時に、ビッグデ
ータ解析の専門会社等とのコラボレーションやシンクタンクと共同で各業界の市場分析等
を実施することも考えています。
さらには、各種ツールの活用方法を教える講座を開催するなど、データサイエンティスト
の人材育成にも積極的に取り組んでまいります。
これらの活動を通して、「ディスカバリ専門企業」から「行動情報データ解析企業」へと
進化し、「フューチャー・ディスカバリ（未来発見）」企業への飛躍を図ります。
ビッグデータ解析ビジネスの市場規模は、2015年には全世界で1.7兆円に達すると予測さ
れています。こうした市場の中で弊社は、将来的に1000億円以上の売上げを目指しており
ます。
【UBICについて】
代表取締役社長：守本 正宏 東京都港区港南2-12-23 明産高浜ビル
URL: http://www.ubic.co.jp/
株式会社UBIC：国際的カルテル調査や連邦海外腐敗行為防止法（FCPA）に関連する調査、
知財訴訟、PL訴訟などで要求される電子データの証拠保全及び調査・分析を行うｅディス
カバリ事業（電子証拠開示支援事業）のほか、電子データ中心の調査を行なうコンピュー
タフォレンジック調査サービスを提供する、リーガルテクノロジー総合企業。アジア言語
対応能力では世界最高水準の技術と、アジア圏最大の処理能力を有するラボを保有。2007
年12月米国子会社を設立。アジア・米国双方からアジア企業関連の訴訟支援を実施。2009
年末には企業内でも国際訴訟における電子証拠開示が可能な電子証拠開示支援システム
「Lit i View(R)」（リット・アイ・ビュー）を自社開発し、2011年10月からはクラウドサー
ビスとして「UBICリーガルクラウドサービス」の提供を開始。また、2012年3月に、アジア
言語に対応した「Predictive Coding(R)」（プレディクティブ・コーディング）技術を世界
で初めて独自開発し、実用化に成功。
2003年8月8日設立。2007年6月26日東証マザーズ上場。2013年5月16日NASDAQ上場。
資本金1,095,358,941円（2013年06月30日現在）。
SEO関連
