SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
FRONTEO、AIレビューツール「KIBIT Automator」を活用した不正調査支援を開始
[19/05/09]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
文書レビュースピードを ２倍向上※させ、調査時間の削減を目指す
株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本正宏）は本日、電子証拠開示手続きにおける電子文書のAIレビュー作業に特化したソフトウェア「KIBIT Automator」（読み：キビットオートメーター）を活用した不正調査支援を開始したことを発表します。
「KIBIT Automator」は、米国民事訴訟の公判手続きで必要となる証拠開示（ディスカバリ）の中でも特に、電子証拠開示（eディスカバリ）における文書レビュー作業の効率向上、作業担当者の負荷軽減、費用削減を目的として開発されたAIツールで、2019年3月にリリースされました。ディスカバリで使われる調査手法を応用し、AIを活用して証拠資料である大容量の電子メールや電子ファイルの審査・分析を行います。近年、企業に求められている、短期での情報開示への対応も期待されます。
企業を取り巻く状況は年々変化してきており、従前の商習慣、企業風土ではよしとされ、問題視されずにきたことが、意図する・しないに関わらず、様々な不祥事、不正につながってきていることは、ここ数年の企業の不祥事、不正の露見からも明らかとなっています。
FRONTEOに寄せられる調査案件も、コンプライアンス違反、品質不正、不正会計、談合、セキュリティインシデント発生など多岐にわたり、調査対象となるデータも大容量化してきています。不正調査の初動（不正行為者や、不正の手口、不正行為が行われていた期間などの特定）においては、電子メールや電子ファイルの解析が多くを占めますが、その中でもメールの解析（文書レビュー）をいかに効率よく短期間で行うかが、その後の対応にも影響してきます。
この度FRONTEOは、不正調査に「KIBIT Automator」を活用することで、既存のレビューツール「Lit i View」（読み：リット アイ ビュー）のみで対応した場合と比較して、文章を読む量を30%カットし、レビュースピードの向上を見込んでいます（当社比）。これは、証拠としての関連性あり（relevant）／関連性なし（not relevant）の可能性をAIが提案したり、読む必要性のない文章を除外したりするなど、同AIレビューツールの特長をうまく機能させているためです。
KIBIT Automatorの特長
Assisted Learning：「読まなくてもよい文章」を判断するカットオフ機能を搭載することで、文章を読むスピードの大幅な向上を実現
ハイブリッドサンプリング：文章の特徴をうまくとらえ、質のよい教師データを自動的に抽出
確認が必要な個所をハイライト表示：レビュー担当者が実際に読まなければならない文章量を減らすことが可能
関連性あり・なしの提案：人工知能「KIBIT」が算出した関連度を示すスコアを元に、「関連性あり・なし」の分類を提案。人間では人によって判断がぶれるような案件も、AIがきちんとサポート
[画像: https://prtimes.jp/i/6776/256/resize/d6776-256-782391-0.jpg ]
FRONTEOは、本ツールを用いた不正調査支援を行うことで、抜け・漏れなく調査を行い、短期間での事態収拾と情報開示を目指す企業の期待に応えます。2022年には文書レビュースピードを現在の20倍にし、さらに将来的にはレビューはすべて機械が行い、人間はレビュー結果に基づいて、信頼回復に向けた戦略の立案やコミュニケーションに専念できる世界を実現したいと考えていす。
※2倍の根拠：KIBIT AutomatorのAssisted Learning機能により、本来調査対象として収集した文書のうち約1/3〜1/2を「読まなくてよい文章」として対象から外したり、読むべき文章を先に集中して調査したりすることで、調査期間の短縮を図ることが可能。人間のレビューアーが読む速度は平均的に１時間で30〜50ドキュメントであるのに対して、80ドキュメント以上読むことを達成できるようになる（調査対象ドキュメントの中で読むべきドキュメントの割合が占める割合が20%以下である場合を想定）。
■KIBITについて
FRONTEOが開発・提供する「KIBIT」は、専門家や業務熟練者の経験に基づく「暗黙知」を学習し、その判断軸に沿ってテキストデータを高い品質で効率的に評価する人工知能で、小規模な計算資源と少量の教師データによる短時間での解析が可能です。従来のテキストマイニングや検索技術と一線を画した独自の機械学習アルゴリズムを用いており、異なる表現でも類似性や文脈を捉え、文章の特徴量を抽出できるなど、高い自然言語処理技術と実践的な結果を得られる点が高く評価されています。
■FRONTEOについて URL: http://www.fronteo.com/
株式会社FRONTEOは、独自開発の人工知能エンジン「KIBIT」により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。国際訴訟などに必要な電子データの証拠保全と調査・分析を行うeディスカバリ（電子証拠開示）や、デジタルフォレンジック調査を支援する企業として2003年8月に設立。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View（リット・アイ・ビュー）」、日・中・韓・英の複数言語に対応した「Predictive Coding（プレディクティブ・コーディング）」技術などを駆使し、企業に訴訟対策支援を提供しています。このリーガル事業で培われ、発展した「KIBIT」を始めとする独自の人工知能関連技術は、専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、人の思考の解析から、未来の行動の予測を実現します。ヘルスケアやビジネスインテリジェンスなどの領域に展開し、FinTechやRegTechに加え、「働き方改革」でも実績をあげています。2007年6月26日東証マザーズ、2013年5月16日NASDAQ上場。資本金2,507,346千円（2018年3月31日現在）。2016年7月1日付けで株式会社UBICより現在の社名に変更しております。
株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本正宏）は本日、電子証拠開示手続きにおける電子文書のAIレビュー作業に特化したソフトウェア「KIBIT Automator」（読み：キビットオートメーター）を活用した不正調査支援を開始したことを発表します。
「KIBIT Automator」は、米国民事訴訟の公判手続きで必要となる証拠開示（ディスカバリ）の中でも特に、電子証拠開示（eディスカバリ）における文書レビュー作業の効率向上、作業担当者の負荷軽減、費用削減を目的として開発されたAIツールで、2019年3月にリリースされました。ディスカバリで使われる調査手法を応用し、AIを活用して証拠資料である大容量の電子メールや電子ファイルの審査・分析を行います。近年、企業に求められている、短期での情報開示への対応も期待されます。
企業を取り巻く状況は年々変化してきており、従前の商習慣、企業風土ではよしとされ、問題視されずにきたことが、意図する・しないに関わらず、様々な不祥事、不正につながってきていることは、ここ数年の企業の不祥事、不正の露見からも明らかとなっています。
FRONTEOに寄せられる調査案件も、コンプライアンス違反、品質不正、不正会計、談合、セキュリティインシデント発生など多岐にわたり、調査対象となるデータも大容量化してきています。不正調査の初動（不正行為者や、不正の手口、不正行為が行われていた期間などの特定）においては、電子メールや電子ファイルの解析が多くを占めますが、その中でもメールの解析（文書レビュー）をいかに効率よく短期間で行うかが、その後の対応にも影響してきます。
この度FRONTEOは、不正調査に「KIBIT Automator」を活用することで、既存のレビューツール「Lit i View」（読み：リット アイ ビュー）のみで対応した場合と比較して、文章を読む量を30%カットし、レビュースピードの向上を見込んでいます（当社比）。これは、証拠としての関連性あり（relevant）／関連性なし（not relevant）の可能性をAIが提案したり、読む必要性のない文章を除外したりするなど、同AIレビューツールの特長をうまく機能させているためです。
KIBIT Automatorの特長
Assisted Learning：「読まなくてもよい文章」を判断するカットオフ機能を搭載することで、文章を読むスピードの大幅な向上を実現
ハイブリッドサンプリング：文章の特徴をうまくとらえ、質のよい教師データを自動的に抽出
確認が必要な個所をハイライト表示：レビュー担当者が実際に読まなければならない文章量を減らすことが可能
関連性あり・なしの提案：人工知能「KIBIT」が算出した関連度を示すスコアを元に、「関連性あり・なし」の分類を提案。人間では人によって判断がぶれるような案件も、AIがきちんとサポート
[画像: https://prtimes.jp/i/6776/256/resize/d6776-256-782391-0.jpg ]
FRONTEOは、本ツールを用いた不正調査支援を行うことで、抜け・漏れなく調査を行い、短期間での事態収拾と情報開示を目指す企業の期待に応えます。2022年には文書レビュースピードを現在の20倍にし、さらに将来的にはレビューはすべて機械が行い、人間はレビュー結果に基づいて、信頼回復に向けた戦略の立案やコミュニケーションに専念できる世界を実現したいと考えていす。
※2倍の根拠：KIBIT AutomatorのAssisted Learning機能により、本来調査対象として収集した文書のうち約1/3〜1/2を「読まなくてよい文章」として対象から外したり、読むべき文章を先に集中して調査したりすることで、調査期間の短縮を図ることが可能。人間のレビューアーが読む速度は平均的に１時間で30〜50ドキュメントであるのに対して、80ドキュメント以上読むことを達成できるようになる（調査対象ドキュメントの中で読むべきドキュメントの割合が占める割合が20%以下である場合を想定）。
■KIBITについて
FRONTEOが開発・提供する「KIBIT」は、専門家や業務熟練者の経験に基づく「暗黙知」を学習し、その判断軸に沿ってテキストデータを高い品質で効率的に評価する人工知能で、小規模な計算資源と少量の教師データによる短時間での解析が可能です。従来のテキストマイニングや検索技術と一線を画した独自の機械学習アルゴリズムを用いており、異なる表現でも類似性や文脈を捉え、文章の特徴量を抽出できるなど、高い自然言語処理技術と実践的な結果を得られる点が高く評価されています。
■FRONTEOについて URL: http://www.fronteo.com/
株式会社FRONTEOは、独自開発の人工知能エンジン「KIBIT」により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。国際訴訟などに必要な電子データの証拠保全と調査・分析を行うeディスカバリ（電子証拠開示）や、デジタルフォレンジック調査を支援する企業として2003年8月に設立。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View（リット・アイ・ビュー）」、日・中・韓・英の複数言語に対応した「Predictive Coding（プレディクティブ・コーディング）」技術などを駆使し、企業に訴訟対策支援を提供しています。このリーガル事業で培われ、発展した「KIBIT」を始めとする独自の人工知能関連技術は、専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、人の思考の解析から、未来の行動の予測を実現します。ヘルスケアやビジネスインテリジェンスなどの領域に展開し、FinTechやRegTechに加え、「働き方改革」でも実績をあげています。2007年6月26日東証マザーズ、2013年5月16日NASDAQ上場。資本金2,507,346千円（2018年3月31日現在）。2016年7月1日付けで株式会社UBICより現在の社名に変更しております。
SEO関連
