# ＦＲＯＮＴＥＯ（2158） 日本語を処理するKIBITの改良に成功

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2158/disclosure/20221222582114
種別: その他開示
開示日: 2022-12-22
Komoriの読み（0-100）: 53
企業ページ: https://komori.app/company/2158

## 何が変わったか

FRONTEOは、AIエンジン「KIBIT」の日本語処理アルゴリズムを改良し、改良前より再現率を高めた。関連文書の80%を発見するために人が確認する文書数を、最大7%削減できたとしている。

## 会社が挙げた理由

日本語では単語の区切りがなく、1文字の形態素の品詞や証拠との関連性を評価することが難しいため、1文字からなる単語を機械学習で自動的に取捨選択するようアルゴリズムを改良した。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: KIBIT、Illumination Forest、KIBIT Automator
- 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: not_disclosed
- 適用分野: eディスカバリ（電子証拠開示）、デジタルフォレンジック調査、不正調査、知財戦略、技能伝承、危険予知
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: 医療機器製造販売業許可番号：13B1X10350、管理医療機器販売業届出番号：3 港み生機器第 120 号（本発表の中心技術に関する番号ではない）
- 拠点所在地: 東京都港区（本社）
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 関連する文書の80%を発見するのに必要な人のレビュー文書数を、改良前比で最大7%削減。Recall（再現率）が向上。
- 利用実績: KIBIT Automatorは国内外で活用されている（件数はnot_disclosed）
- 業績への影響: KIBITを搭載する幅広い製品群に一層の精度向上をもたらすものと見込まれる
- 出典: FRONTEOのテストデータ

## 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: 「「日本語処理の改良に成功したことをお知らせします」「改良前と比べRecallが向上」」）
- 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・決議の記載はなく、研究開発チームによるアルゴリズム改良を説明している。」）
- 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: 「具体的な開始日・発売日の記載はない。」）
- 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。: 初出（原文: 「「今回、FRONTEOの研究開発チームは」として改良内容を説明している。」）
- 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: 「「改良に成功したことをお知らせします」「実現しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「削減を実現しました」「一層の精度向上をもたらすものと見込まれます」」）
- 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: 「相手先企業・機関の記載はない。」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 相手先なし（原文: 「相手先の記載はない。」）
- 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: 「相手先の会社概要に該当する記載はない。」）
- 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・大株主等との関係を示す記載はない。」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「国内外で活用されています」」）
- 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: 「「人がレビューする文書数の最大7%の削減を実現」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 見込み・試算（原文: 「「FRONTEOのテストデータを使用」」）
- 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: 「「FRONTEOのテストデータを使用」」）
- 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: 「「関連する文書の80%を発見するのに必要な」「最大7%の削減」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「KIBITを搭載する幅広い製品群に一層の精度向上をもたらすものと見込まれます」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 影響ありだが数値なし（原文: 「「幅広い製品群に一層の精度向上をもたらすものと見込まれます」」）
- 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: 「「KIBIT」「KIBIT Automator」を製品・AIツールとして説明している。」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 連結全体（原文: 「「KIBITを搭載する幅広い製品群」」）
- 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: 「「独自開発のAIエンジン『KIBIT』」「アルゴリズムを改良しました」」）
- 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: 「「FRONTEOの独自開発のAIエンジン『KIBIT』」」）
- 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」「FRONTEOの研究開発チーム」」）
- 「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: 「該当する最上級・順位表現の記載はない。」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 海外（原文: 「「国内外で活用されています」「韓国語や中国語といった他の分かち書きされない言語にも適用が可能」」）
- 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: 「「国内外で活用されています」」）
- 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: 「「改良前と比べRecallが向上」「日本語は、英語のように分かち書きされず」」）
- 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: 「「AIエンジン『Illumination Forest』」「AIレビューツール『KIBIT Automator』」」）
- 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: 「「極めて少ない教師データ」「高い自然言語処理技術」「一層の精度向上」」）
- 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。: あり（原文: 「「もたらすものと見込まれます」「FRONTEOのテストデータを使用」」）