Drug Discovery AI Factory

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FRONTEO AI 「KIBIT」イノベーション事業
July 2024© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

10年を超えるAI運用実績
事業領域
AIソリューション事業とリーガルテックAI事業を展開

有効特許数

人工知能（AI）

82件
2020年～

進化する特化型AI「KIBIT（キビット）」

AIソリューション事業● 経済安全保障分野• サプライチェーン解析• 株主支配ネットワーク解析• 最先端技術・研究者ネットワーク解析

2014年～

2021年～

AIソリューション事業

ネットワーク解析AI● ビジネスインテリジェンス分野● ライフサイエンスAI分野

2018年～
独自の分散表現による2003年（創業期）～リーガルテックAI事業

ベクトル型自然言語処理AI

2012年～
自社開発特化型AI「KIBIT」誕生
少量データで判断の機微を捉えるAI● ディスカバリ（証拠開示）● フォレンジック（不正調査）

米国司法省調査／米国民事訴訟／国内不正調査

実績© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

10,600件※以上ビジネスインテリジェンス分野
ライフサイエンスAI分野／経済安全保障分野

348社 導入

※, ※※

（累積）

*2024年3月31日時点 **各製品・サービスの累計導入実績

2

FRONTEOの事業コンセプト➢ FRONTEOは特化型AI「KIBIT」の提供を通じて、日夜社会課題と向き合う各分野の専門家を科学的に支援© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential3

専門領域におけるAI実用化の要点

訴訟・犯罪捜査領域

医療・医薬品・ヘルスケア領域

人が理解できるような説明（仮説）が必要© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

4専門家の判断支援：結論だけではなぜダメなのか？

結論
AIによる結論を文書で断定されると・ハルシネーションの検証が必要
・仮説構築に時間かかる
仮説構築

検証作業

AIによる結論は簡単に受け入れられない
AIに全て任せると、実用化できる新しい発見は困難© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

5

FRONTEO AI KIBIT：特化型AI
マップ化する技術

特許取得済み専門家の仮説構築を容易にする工夫

仮説生成
シュミレーションによる仮説検証

特化型AI
Serendipity 意味のある偶然の一致：直感

KIBITは高度に訓練した者（専門家）専用AI© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

6マップ化技術© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

7

はなぜイノベーションをもたらすのか？

© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

8

FRONTEO 自社開発

特化型AI「KIBIT」の特徴

数学的アプローチで開発された、軽くて高性能なAI

シンプルな構造解析が速く、精度が高い

CPUレベルで解析※1

Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, College of Information and Computer Sciences University of Massachusetts Amherst (Jun 2019) から抜粋

※2

日本のCO2排出量及び日本の人口からFRONTEO作成※3※1の論文と同様の計算方法により、FRONTEO作成© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

9

KIBITのアーキテクチャ

GCEモデルGRUHeFRONTEO
モデル

4x100 layers

400分の１の構造

diedoff-out
2 layers

cancer© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

10

FRONTEO 特化型AI「KIBIT」設計思想① 世界の趨勢～ニューラルネットワーク～
人間の脳内の神経細胞同士のつながりを再現した数理モデル◆ 学習が神経細胞(ニューラルネットワーク)を育てる工程からスタート◆ 計算量が膨大© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

11

FRONTEO 特化型AI「KIBIT」設計思想② FRONTEOモデル

KIBIT：以下の二つの過程を再現した数理モデル
１* 人間の子供が新しい言葉を学ぶ過程
２* 人が思考を発展させる過程
確かな理論
１* 分布仮説[Harris, 1954]
２* 拡散活性化[Collins & Loftus 1975]◆ 学習過程の再現の為、すぐに学習が始まる◆ 計算量が極めて少ない◆ 専門家に新たな発見（アイデア）を誘起© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

12

FRONTEO 特化型AI「KIBIT」設計思想③ WHY KIBIT?
専門家の脳力をブーストし、新しい発見を促す
日米特許技術１

分布仮説
Distributional hypothesis

２

拡散活性化
Spreading Activation© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

独自の分散表現技術

13

WHY KIBIT?: 自社開発特化型AIエンジン「KIBIT」の設計思想

脳(神経ネットワーク)を創造する© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

人の学び、思考過程を創造する

14

WHY KIBIT?: FAQ

よくある質問Q：あやしい論文が含まれていれば、精度が悪くなるのでは？
Q：論文解析では、新しい発見は無理では？

Q：定量的分析手法のほうが優れているのでは？
（例 QSP(定量的システム薬理学）等）

答え： NO！
© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

15

非連続成長事業©FRONTEO,FRONTEO,Inc.
Inc. Proprietary
Proprietaryand
andConfidential
Confidential©

16

経済安全保障事業

サプライチェーン
ネットワーク解析

株主支配ネットワーク解析研究者
ネットワーク解析

チョークポイントや懸念組織との直接・間接の取引関係を検知

持ち株ネットワークを通じた間接的な支配を検知

共著関係に基づき研究者間のネットワークを解析© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

17AI医療機器領域：非医療機器・産業横断アライアンス、海外市場展開
日本市場
FRONTEO
独自技術

標的疾患

医療機器

非医療機器

認知症

銀行

地銀ネットワークを通じた網羅性の確保

うつ病

保険（生命保険）

健康促進支援を通じた新たな保険設計

ADHD

通信

キャリアの新たなサービス開発（スマホ）

統合失調症

自動車

スマートシティを視野に入れた新たなMaaS
サービス

etc.…

産業X-×・特許・独自技術例）産業横断アライアンス

一定の研究成果が確認され次第展開

インパクト×

一定の研究成果が確認され次第展開

社会実装

海外市場 A
海外市場 B
海外市場 C© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential18

AI創薬領域： 医薬品開発産業イノベーション© FRONTEO, Inc. Proprietary and Confidential

19

医薬品開発プロセスの課題
1.

非効率的な活動実態（すでに破綻...）製薬企業、バイオベンチャー、アカデミアが個々に活動優先順位づけが困難。抜け漏れ、重複が発生
他社、他国の着目するターゲット、個々のカバー範囲が不明瞭

2.

優先的に改善すべき工程が手つかず最も重要な最上流工程である仮説生成のAI活用ができていない

論文解析のハードルが高い
従来AIアプローチは撤退

財政と安全保障に大きなダメージ✓✓✓✓

新薬開発の成功確率が低くく、失敗分のコストが転嫁され価格高騰
新薬を海外からの輸入に依存
希少疾患に対する新薬開発への投資抑制
効果的な新薬が国民に行き渡らない20

解決案① Drug Development Direction Center構想
1. 国家戦略に基づいた、新薬・既存薬再開発・ワクチン・薬価改善方針
2. 方針に基づいた、標的分子、適応症、化合物等の洗い出し、及び企業・アカデミア・研究者等の特定
3. プロジェクト開始～完了までDD-AIFのOSINT仮説検証システムによる伴走

製薬企業・大学研究機関・バイオベンチャー…

21

解決案② 仮説生成能力の向上
医薬品開発の設計図ともいえる仮説生成➢ 疾患関連性が未報告の、新規性の高い標的分子➢ 網羅的かつアンバイアスに関連性の高いつながりで構成される疾患メカニズム➢ 一般的な統計・解析技術と補完的に組み合わせることが可能【仮説】① 新規性の高い標的分子② 疾患メカニズム③ 患者情報④ 安全性情報⑤ フィジビリティ
対象患者

安全性情

フィジビリティ• 遺伝情報
• 疾患
• 症状…

•報 毒性
• 副作用…

• 実験モデル
提案…

＋競合品開発状況22

医薬品開発産業におけるイノベーション〜Drug Discovery AI Factory〜➢ 高度化された仮説生成により医薬品開発成功確率の大幅な改善➢ インテリジェンス機能により中央情報指揮所として医薬品開発のプロセスを変革

活用領域

標的探索/選定
Suppressor mutation gene

適応症探索（ドラッグ・リポジショニング）導入・導出品の評価
＋仮説生成

23

ステージ424

FY23 主な経営指標の増減

売上高7,375百万円（前期比：+2%）

EBITDA695百万円

営業利益▲185百万円（前期比増減：+1,105百万円）（前期比増減：+1,176百万円）

当期純利益▲2,843百万円

FCF
1,528百万円（前期比増減：▲1,142百万円）(前期比増減：+3,067百万)25

ステージ４
引き続きAIソリューション事業をステージ４の成長事業と位置づけ、分野別の成長種別 (リニア/非連続)とその成長因子を明確にし、経営資源の選択と集中を徹底(億円)

350300

売上高300 億円超

ライフサイエンスAI分野
ビジネスインテリジェンス分野
経済安全保障分野
リーガルテックAI事業

130250

PLAN

200

150

100100

営業利益 60 億円超

73.7 億5050▲1.8 億400

売上高-50

営業利益

FY23
FY23

売上高

営業利益

FY28
FY2826

KIBITの独自性と新たな文献検索の幕開け

FRONTEO CTO
Hiroyoshi Toyoshiba, Ph.D.

文章情報探索で、記述されていない関連性を探すことは可能か？
もし確立できれば、これまでの常識を根底から覆すことになる。

既知情報から未知情報を推定
＝

「創造性」

考えられる応用先

創薬研究

ヘルスケア

教育．．．．．．

新規標的/バイオマーカー探索

食事と健康の関係

学習内容

29

製薬企業の企業戦略
企業戦略◼ First in classを狙う場合◼ 出口戦略として導出を考える場合
他社との差別化が必須
新規性の高い標的が必要

30

文章情報からの新たな発見とは？
連続的

非連続的

連続的なつながりであるが、ｎが非常に大きいと、１からｎの想起は難しい

１からｎはそもそも連続的なつながりで想起できない

……
…

n

2
1

F =𝐺 ∗

𝑀1 ∙𝑀2𝑟2

31

連続的な発見
連続的連続的なつながりであるが、ｎが非常に大きいと、１からｎの想起は難しい

……
…
2

n

AはDに関係している

CはDに関係している

BはCに関係している
AはBに関係している

1
世の中のNLPの100%が、連続的な発見にとどまっている32

非連続的な発見の例

AはBに関係している

A

B

AとCは似ている仮説

CはBに関係している？

アナロジー（推論)C

B“CはBと関係している”ということは、どこにも記述されていない非連続な発見＝記述されていない関連性を見つけ出す33

記載のない関連を見つけ出す
文献検索アルゴリズム

35

FRONTEOだけが活用できる独自ソース

FRONTEOだけの独自エンジン発見の進展に貢献するために、信頼性が高く洞察に富む研究の出版

忠実に分散表現を再現し、Spreading Activationで新たな関連を抽出

600雑誌、25年分、フルテキスト

独自の分散表現エンジン

センテンス数：約3億5000万

精度の高い概念ベクトル

2回以上出現単語：約1260万単語

36生成AIでも不可能なのか？
Alzheimer's dementia (AD) is the most common incurable neurodegenerative disease worldwide

Alzheimer’s

mostcommonincurable

neurodegenerative

diseaseworldwide

dementia

40%

dementia

3%

dementia

3%

is

3%

is

50%

is

1%

the
the

1%

the

1%

the

30%

most

1%

most

1%

most

1%

common10%common10%common20%

incurable

5%

incurable

5%

incurable

5%

neurodegenerative

15%

neurodegenerative

5%

neurodegenerative15%

disease20%

disease20%

disease20%

worldwide5%

worldwide

5%

worldwide5%..............................................

the..............................................

is..............................................

Alzheimer’s

dementia

記述内容が間違っていてもそれを学習すると生成してしまう、
記述が間違っているか否かよりも、表現が自然か否か
37

人の意識を超えていく = 法則に従って決める38

２つの重要な定理

１

分布仮説
Distributional Hypothesis

２

拡散活性化
Spreading Activation

39

Distributional Hypothesis"a word is characterized by the company it keeps"
Harris, Z. (1954). Distributional structure. Word, 10(23): 146-162.
Firth, J.R. (1957). A synopsis of linguistic theory 1930-1955. In Studies in Linguistic Analysis, pp. 1-32.

In recent years, the distributional hypothesis has provided the basis for thetheory of similarity-based generalization in language learning: the idea thatchildren can figure out how to use words they've rarely encountered before
by generalizing about their use from distributions of similar words.

分布仮説は、言語学習における類似性に基づく汎化理論の基礎を提供した。
つまり、子どもは類似した単語の分布からその使用法を一般化することで、ほとんど出会ったことのない単語の使用法を見つけ出すことができるという考え方である。
Gleitman, Lila R. (2002). Verbs of a feather flock together II. The child's discovery ofwords and their meanings. Published online: 22 November 2002. DOI logo.
Yarlett, D. (2008). Language Learning Through Similarity-Based Generalization (PDF) (PhDthesis). Stanford University. Archived from the original (PDF) on 2014-04-19.
Retrieved 2012-07-12.

40

Distributional Hypothesis

1

単語は周りの単語で特徴付けられる
単語の意味は、周りの単語の種類と頻度でのみ決まる

2

子供が新しい単語の意味を学ぶという考え方

3

まったく異なる論文でも周りの単語の種類と頻度が近ければ、関係性を見出せる文章の正否を学んでいない単語の意味を規定しているだけで、それは事実である
滅多に出てこない単語の使い方を学習する発見を行うことを可能にする

人間の認知レベルを超えた関連性の発見

41

KIBITは分布仮説をベースにしている

Distributional
Hypothesis
こどもが、ほとんど出会ったことのない単語の使用法を見つけ出す（学習する）ことができるという考え方である

42

分布仮説の下でAとCが似ているとは？

AはBに関係している

A

B

AとCは似ている仮説

アナロジー（推論)

CはBに関係している？

C

Aの周りに出てくる単語の種類と頻度

BA≒≒

Cの周りに出てくる単語の種類と頻度

C

プリンペラン

まぐまぐ

プリンペラン
プリンペラン
むかむかムカムカ
エリー
テン注
吐き
エリーテン
吐剤
制
吐き気
吐く
まぐまぐ
吐い
むかつき
時制・・・

類似度*
1.000
0.768
0.748
0.739
0.733
0.721
0.713
0.703
0.701
0.693
0.690
0.687
0.684
0.663
0.661
・・・

43

バイオメディカル領域におけるバイアス

Drug Discovery Today Volume 24, Number 11 November 201944

Confirmation Bias
Confirmation Bias is the tendency to search for, interpret,favor, and recall information in a way that confirms orsupports one's prior beliefs or values[1].
確証バイアスとは、認知心理学や社会心理学で取り上げられるバイアスの一つ。 自分の思い込みや願望を強化する情報ばかりに目が行き、そうではない情報は軽視してしまう傾向のことを指す[1] Nickerson 1998,
pp. 175–22045

研究者に尋ねてみて欲しい「疾患との関連性が未報告*な標的を提案してください」* PubMedでno hits46

分布仮説は、言語学習における類似性に基づく汎化理論の基礎を提供した。つまり、子どもは類似した単語の分布からその使用法を一般化することで、ほとんど出会ったことのない単語の使用法を見つけ出すことができるという考え方である。

ほとんど出てこない単語であっても、周りに出てくる単語からその使い方を学習する

47

ほとんど出てこない単語（遺伝子）であっても、周りに出てくる単語からその使い方を学習する

Tailの部分の遺伝子48

PMID_Count100000TP53ABCG2ITGB2C9orf72
TP53BP1ARNT
CD55SRFPITX2HES1C1QASLC25A5ABCD1GREM1GPR55CTNNBIP1ABCC3PRPF3GALNT2TRIM24NUP93TAZRAD17PLCB3GJA8H1FXTRPV5QDPR
DDX18DLX3NEU3DPF2PIGA
ARIH1GATA5CHRNA2FBXW5GALE
ARR3DDX11ERAL1RAB11FIP3HRK
IVNS1ABPSYCP3MNTCRNDE
MRPL9STXBP5KDELR1RASSF6CAMSAP2MBTPS2RNF125
MGAM
LHX6RWDD3HYKKOVOL1METTL16KCNMB4SPCS3RAET1E
MVB12B
REEP3SUGCTFBXL14RPL3L
POTEFANO9KRT80
RCAN2COX18
ITFG1
SLC17A9NPBWR1TAS2R10PDE6H
SLC4A8C10orf88
SUSD6
MRGPRX1TAGLN3AP4S1P4HA3SAC3D1HUS1B
ZNF135DOP1A
SDR9C7BAGEGPALPP1VWDE
ZNF404
FSIP2
OR10H3
M1AP
TTLL6
GOT1L1
ZFP28
FAM9C
ZNF30
LCE1DACOT6KIAA1210
TEX44
MUC22
SAXO2ZNF613
SMIM18IGFLR1C20orf204
LINC00452
PRAMEF12
TMEM238
UBE2L5分布仮説によるKIBITの検索
Query (e.g. amyotrophic lateral sclerosis)

PubMedultra major genes

Best match
Discovery

Top 100 abstracts
Top 100 abstractsGene name extraction
Gene name extraction• • • • • • • • • • The most common genetic cause
is a hexanucleotide repeat expansion in theC9orf72 gene, • • • • • • • • • • •• • • and 47% of familial ALS cases analyzed.
Repeat variance was observed at one other locus,
RGS14, but no • • • • • • • • •(1000-)

1000

100
10
1

8000

6000
major genes
minor genes
ultra minor genes

4000(100-999)(10-99)
(1-9)

2000

Genes
Modified from source: Data Brief. 2019;25:104284.

49関連性の高い分子に出会う機会が増える
PubMed Best match

KIBIT Amanogawa Discovery

2 genes

1 gene4 genes

SOD1
CCNF,
CHCHD10,NEK1,SPTLC1

8 genesC9orf72, FUS,
MATR3, NGF,TARDBP, TBK1,
TUBA4A, VCP

ultra major genes (1000- PMID counts)
major genes (100-999 PMID counts)
minor genes (10-99 PMID counts)

SOD1,
MAPT

22 genes

20 genes
GYPE, RBBP9, RBMS3,
UNC13A, PNO1,CHCHD10, RGS14,
KIFAP3, PRPH, NEK1,
ALS2, IGFALS, EREG,
SPG11, SETX, KIF5A,
CHMP2B, GPNMB, SPN,UBQLN2SIGMAR1, NUP62,
VAPB, NEFL, GLI3,
ATXN2, PFN1, ANG,
DCTN1, OPTN,
MAP1LC3A,HNRNPA2B1, TBK1,HNRNPA1, RAN,
C9orf72, FUS, GRN,
VCP, TARDBP,SQSTM1, ABL1

There were no genes categorized into ultra minor genes (1-9 PMID counts).

50２つの重要な定理

１

分布仮説
Distributional Hypothesis

２

拡散活性化
Spreading Activation

51

Spreading Activation Theory
Spreading activation is a term used in psychology,
psycholinguistics and cognitive linguistics. It refers toa model describing processes thought to be taking
place during language production and comprehension.
拡散活性化とは、心理学、心理言語学、認知言語学で使われる用語で,言語生成や言語理解の過程で起こっていると考えられているプロセスを説明するモデルを指す

52

Explaining Creativity：創造性に必要な5つの要素
1. You continue consciously working on
the problem.

2. Rest.
3. Selective forgetting.

4.Random subconscious recombination.

5. Spreading Activation.
＃2,3,5は実験で確かめられている

53

創造性を誘発する
Spreading activation model accounts for associative priming by assuming that words which
are semantically associated with each other are represented in the form of a network
and activation spreads through this network from presented words to their associated words inmemory (Anderson, 1995).

概念によって結びつけられた 概念空間に分布する複雑な関連ネットワーク上に構築されている分散表現でベクトル化し（概念を埋め込んだ）コサイン距離の近さで結び付けた

Anderson, J. R. (1995). Cognitive psychology and its implications (4th ed.). New York: W. H. Freeman.

54連続性と非連続性の関連

Gene

PubMed人工知能のスコア

CYP2E1CYP3A4
ABCB11UGT1A1CYP7A1DDC
CYP2B6HNF4A
ABCB4CYP8B1
…………
…………
…………
…………
MAT2A
ADH4
ZFYVE19586
171
8969
63
47
45
26
23
22
…………
…………
…………
…………
1000.75748
0.80779
0.959250.754190.72498
0.95564
0.88155
0.89395
0.811590.87051
…………
…………
…………
…………
0.701610.91
0.74481

PubMedのカラム“drug-induced liver injury” と “遺伝子名”
をPubMedで検索した時の論文のヒット数
ヒット数が０：非連続的な関連性
ヒット数が多いものは、連続的な関連性

55

概念によって結び付けられた分子間ネットワーク

連続的な遺伝子のつながり

非連続的な遺伝子のつながり

Spreading Activation!

56

Back to the DILI Network
Network for drug-induced liver injury

CYP2E1ADH4Curr Opin Pharmacol. 2010;10:698-705.

Biol Trace Elem Res. 2017;176:294-304.

ZFYVE19

HNF4A

hepcidinferroptosis

Cancer Med.
2021;10(22):81008113.

CYBRD1J Oncol. 2021:2021:7548406

ferroptosis
Drug Chem Toxicol. 2023:1-12.

DILI

Drug Chem Toxicol. 2023:1-12.

DILI57

論文に報告のない関連性を発見し、実験で検証
新規標的探索で 効果実証済

95

205

1

遺伝子遺伝子遺伝子

遺伝子

疾患と関連性の高い標的分子を抽出(2週間〜2カ月)

疾患Aとの関連性に言及した論文のない標的分子を抽出

ウェット検証in vitro (+)

in vivo (+)

非常に 新規性の高い標的候補 を見出すことのできる技術

FRONTEOだけが見つけ出せる標的分子58

非構造データから非連続的な発見を体系的に実現する

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