# ＦＲＯＮＴＥＯ（2158） FRONTEO、AI レビューツール「KIBIT Automator」の ヒートマップ機能を強化し、Quality Control の精度を向上

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2158/disclosure/20220126572868
種別: その他開示
開示日: 2022-01-26
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企業ページ: https://komori.app/company/2158

## 何が変わったか

AI文書レビューツール「KIBIT Automator」のヒートマップ機能を改良し、AIの判断と人の判断が食い違う文書を従来より少ない確認数で見つけられるようにした。誤りの80％を見つけるための確認文書数を約6,000件から約3,500件に減らし、40％削減した。

## 会社が挙げた理由

ヒートマップ機能のアルゴリズムをさらに最適化し、AIとレビュー担当者の判断の乖離や誤りがある文書をより早く網羅するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: KIBIT Automator、KIBIT
- 相手先: not_disclosed
- 相手先の概要: not_disclosed
- 当社との関係: not_disclosed
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2019年3月（KIBIT Automatorのリリース実績）
- 適用分野: 米国民事訴訟・ディスカバリ（eディスカバリ）、不正調査、訴訟支援、第三者委員会調査
- 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: 約8倍の間違い検出率の精度（ランダムサンプリング比）、文書チェック数40％削減、約6,000件から約3,500件へ削減（誤りの80％検出時）
- 利用実績: 既に米国・日本で運用が進んでいる
- 業績への影響: eディスカバリにおける文書レビュー作業の効率向上、担当者の負荷軽減、費用削減に貢献すると記載。売上・利益への影響額は記載なし。
- 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: 「「ヒートマップ機能を強化し、Quality Control（以下、QC）の精度を向上させることに成功」」）
- 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: 「契約・決議に関する記載なし」）
- 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。: 時期なし（原文: 「機能強化の年月日に関する記載なし」）
- 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: 「「『KIBIT Automator』における…『ヒートマップ機能』を強化」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「向上させることに成功したことをお知らせします」」）
- 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: 「「40％削減となる約3,500件の文書チェックのみで達成することができています」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 相手先なし（原文: 「相手先の記載なし」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 相手先なし（原文: 「相手先の記載なし」）
- 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。: なし（原文: 「相手先の所在地・資本金・事業内容等の記載なし」）
- 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: 「子会社・役員・大株主等の関係先に関する記載なし」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「米国・日本で運用が進んでいる」とあるが、導入先の実名は記載されていない」）
- 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。: 効果の実測値（原文: 「「約8倍の間違い検出率の精度」「40％削減」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 見込み・試算（原文: 「「ある調査例では」「約6,000件」「約3,500件」」）
- 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。: 自社調べ（原文: 「「ある調査例では」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「約8倍」「40％削減」「約6,000件」「約3,500件」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益に触れず（原文: 「「文書レビュー作業のさらなる効率向上・作業担当者の負荷軽減・費用削減に貢献します」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし」）
- 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: 「「AIレビューツール『KIBIT Automator』のヒートマップ機能を強化」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「主に米国での訴訟・調査案件での品質管理に活用」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「ヒートマップ機能のアルゴリズムをさらに最適化」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「自社開発AI『KIBIT』を搭載した文書レビューツール『KIBIT Automator』」」）
- 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: 「「株式会社FRONTEO」」）
- 「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: 「該当する優位性表現の記載なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 海外（原文: 「「主に米国での訴訟・調査案件」「既に米国・日本で運用が進んでおり」」）
- 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: 「「既に米国・日本で運用が進んでおり」」）
- 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: 「「ランダムサンプリングによる抽出と比べて」「従来のヒートマップでは…これに対して新しいヒートマップ機能を用いた際には」」）
- 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: 「「KIBIT Automator」「許可番号：13B1X10350」「届出番号：3港み生機器第120号」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「報道資料」「＜報道関係者のお問合せ先＞」」）
- 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: 「「精度を向上」「40％速く」「約8倍の間違い検出率の精度」」）
- 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: 「前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きなし」）