読む価値
51定例
0〜100。会社の良し悪しではなく、読む価値の大きさです。向き
改善
会社の説明から読み取った方向です。規模
10
倍（計算速度の最大向上）および最大10％（レビュー文書数削減相当）書きぶり
条件付き
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
KIBIT AutomatorKIBITIllumination Forest
適用分野（この発表が対象とする用途）
電子証拠開示（eディスカバリ）デジタルフォレンジック調査不正調査訴訟支援
提供開始日2019年3月にリリース（実績）
会社が数字で示したこと
定量的な効果
計算速度を最大10倍に向上
関連文書の80%を見つけるために必要なレビュー文書数を従来比で最大10%削減相当
利用実績
米国・日本で運用が進んでいる（具体的な件数は非開示）
相手先と当社の関係
ＦＲＯＮＴＥＯ2158
当社との関係
FRONTEOが自社開発・提供する製品およびアルゴリズム
この発表で、会社は契約金額・提供価格・業績への影響のいずれにも触れていません。
出典（会社が根拠として挙げた資料）
FRONTEO内部のテストデータ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | KIBIT Automator、KIBIT、Illumination Forest |
| 当社との関係 | FRONTEOが自社開発・提供する製品およびアルゴリズム |
| 提供開始日 | 2019年3月にリリース（実績） |
| 適用分野 | 電子証拠開示（eディスカバリ）、デジタルフォレンジック調査、不正調査、訴訟支援 |
| 定量的な効果 | 計算速度を最大10倍に向上、関連文書の80%を見つけるために必要なレビュー文書数を従来比で最大10%削減相当 |
| 利用実績 | 米国・日本で運用が進んでいる（具体的な件数は非開示） |
| 出典 | FRONTEO内部のテストデータ |
この書類が述べていない項目（11件）
相手先相手先の概要契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模業績への影響
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。FRONTEO独自アルゴリズム「Illumination Forest」のチューニング、ランダムフォレストとニューラルネットワークの寄与割合の調整、内部の行列演算の工夫により性能を向上させた。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。