公益財団法人国際高等研究所
エジソンの会 第五回会合

FRONTEOの人工知能
KIBIT（キビット）のご紹介
株式会社FRONTEO
取締役 CTO / 行動情報科学研究所 所長

武田 秀樹
2016.11.2© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

自己紹介

武田 秀樹
株式会社FRONTEO 取締役 CTO 行動情報科学研究所 所長
1996年、早稲田大学を卒業、専攻は哲学。自然言語処理を応用した情報発見を得意とする。複数のベンチャーで新規事業の立ち上げに参画
後、2009年FRONTEO（旧UBIC）入社。多彩なバックグランドを持つ研究者、開発者を集め、人工知能「KIBIT（キビット）」の研究開発を指揮する。証拠発見・調査分野への人工知能適応に取り組み、世界に先駆けてアプリケーション開発に成功している。

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会社概要
会社名:

株式会社FRONTEO

証券コード:

NASDAQ: FTEO,

代表取締役：

守本正宏

設立年月日:

2003年8月8日

資本金：1,764,965千円（2016年9月30日時点）

事業内容:
主要顧客:

東証マザーズ: 2158

人工知能KIBITを活用したデータ解析事業（ヘルスケア・デジタルマーケティング・ビジネスインテリジェンス・リーガル分野）

企業・医療機関・官公庁（警察・防衛省・海上保安庁・金融庁等）・法律事務所© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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FRONTEOはAIを、どう使う？

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4生産性の向上OECD加盟諸国の労働生産性*（2015年度、人口1億人以上）

4位：米国
21位：日本*出展：日本の生産性の動向 2015 年版 - 公益財団法人日本生産性本部© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

5健康な社会2060年には、日本人の約2.5人に1人が高齢者© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

6ダウンサイジングcostlyreasonable© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential7材料（パーツ）だけでは…

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8そんなにデータ持ってない…

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テキストデータ
多義性、あいまい性

どうする？

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FRONTEOの人工知能KIBIT© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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FRONTEOの人工知能「KIBIT(キビット)」とは「情報発見」を目的として開発された
FRONTEO独自の人工知能

テキストに特化

少量の学習でOK

KIBI（機微）：人間の微妙な心の動き© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

BIT：情報量の最小単位

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KIBITが得意とする、困難な言語データの解析
普通のメール

不正示唆メール

従来の手法（キーワード検索）では両方ヒットしてしまい、人間が意図する微妙なニュアンスの違いを見分けることが不可能© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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KIBITは小さなデータから学び、膨大なデータを解析できる他社技術
データを集めるのが大変！

事前の準備が容易

教師データ処理にどれだけ時間がかかる？

教師データ今すぐにでも利用することが可能

必要な教師データと処理機能が小さい

Output

大量の教師データとそれを解析する大規模の設備が必要

OutputKIBITは学習に必要なデータ量や、処理に必要な設備負担が僅かで済むため実用化しやすい人工知能技術と言える。
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KIBITにおける容易な教師データの作成
人間の優れた判断を学習し、人間の判断をサポートする人工知能「KIBIT」も、最初は何も知らないため判断を行えない。そこで、判断を学習するために必要なのが「教師データ」。KIBITでは、この教師データの作成も非常に簡単に行うことが可能。
例えば不正調査を行う際、前ページのメールは下記の様にチェック=関連性あり普通のメール＝関連性なし

不正を示唆するメール＝関連性あり=関連性なしテキスト内の重要箇所や重要キーワードなどを指摘する必要はありません。ユーザーの感覚でチェックをつけていけばOK！

対象データの一部に対して、関連性の有無を基準にチェックするだけ！
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KIBITを用いた事業展開

ヘルスケア
転倒転落予測システム
With NTT東日本関東病院

医療・医薬サービスの共同開発
With エムスリー

日本医療研究開発機構（AMED）公募事業

ビジネス
インテリジェンス
ニュース記事の抽出
With 三菱重工業株式会社

知財戦略支援システム
With トヨタテクニカルディベロップメント
株式会社

ソフトウエアバグアプローチに向けた共同開発
With 株式会社ハーツユナイテッドグループ

デジタル
マーケティング
デジタル
キュレーションサービス
With 電通国際情報サービス

SNSマーケティング支援
With B.I.GARAGE

ロボット開発With ヴイストン

With 慶応義塾、ソフトバンク 他4社© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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Lit i View ファミリー© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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ビジネスインテリジェンス導入事例調査支援 三菱重工業株式会社様© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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ビジネスインテリジェンス導入事例：調査支援 三菱重工様【対象職種】事業戦略、事業企画、営業企画、マーケティング、R&D等

人工知能がレポート作成に必要なニュースの絞り込み作業を約50％効率化
迅速な経営判断をバックアップ！
FRONTEOの人工知能が実現したこと有益な情報を学習した人工知能が情報抽出を行うことで、作業が約50％効率化された。

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ビジネスインテリジェンス導入事例：調査支援 三菱重工様

お客様の状況
5名体制で、経営層が自社事業ドメインの経営判断や業界動向を理解するための調査レポートを定期的に提出していた。
お客様の課題RSSなどで収集した業界動向や競合情報を、全て目で確認してレポート作成を行っていたため、非常に手間がかかっていた。
導入の経緯
プログラミング言語のRやPythonを利用して、情報の抽出を行おうとしたが満足できる結果が出なかった。そのため
FRONTEOにご相談いただき検証を実施した結果、効果が認められたため、KIBITを搭載したBIソリューション「AI助太刀侍」を採用いただくに至った。

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19外部ニュースWebメディア

ビジネスインテリジェンス導入事例：調査支援 三菱重工様 RSSから書き出したテキストファイルのインポート
 人工知能「KIBIT」による分析・分類・スコアリング

社内用
レポート

その他
ニュースソース© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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ビジネスインテリジェンス導入事例：調査支援 三菱重工様情報抽出に人工知能を導入した際の効果••

市場情報に関する有用な記事の抽出を、人の手による作業に比べて、約50％の作業時間で行うことができるようになった。
抽出作業を効率化できたことで、担当者は新しい分野の掘り起こしや、抽出した記事に付加価値を与えられるようになった。

業務効率化とレポートの品質向上を同時に実現© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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症状悪化の早期発見
with 株式会社LITALICO© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

22ヘルスケア導入事例：LITALICO様

人工知能が、症状悪化の予兆を捉え障害者の就労支援を強力にサポート
FRONTEOの人工知能が実現したこと
経験値の高い熟練スタッフの知見を利用しスタッフ全体の業務の質を向上© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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LITALICO社の活動
LITALICOワークス～障害を持つ方への就業支援～

LITALICOワークスでは、障害を持つ方の就職活動や就職後のサポート、さらに企業や職場への働きかけを行っている。
就職活動中や就職後、ストレスにより症状を悪化させてしまうケースがあるため、支援において重視しているのが、就労希望者のメンタルケア。症状の悪化を未然に防ぐため、支援記録を作成し、その内容をもとに5段階のリスク評価を実行。ハイリスクと評価された就労希望者に対して、迅速に適切な対応を行うことで、症状の悪化を防いでいる。

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

評価：1

評価：3

支援記録
支援記録
支援記録
評価：5

支援記録
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リスク評価・ハイリスク発見

支援者による対応
24株式会社LITALICOとの協業を開始

支援記録をチェックし、その内容から症状悪化の予兆を見つける上で課題となっていたのが…

・予兆を発見する力に個人差がある
・熟練スタッフの知見を伝える難しさ

AIで改善ができないか
KIBITによる検証実験を実施© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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検証内容

教師データ：ラベリングした340件の支援記録

解析対象データ：症状が悪化したケースと安定していたケースの記録をランダムに混ぜたもの
解析結果：スコアの上位30%に、悪化したケースの記録がほぼ含まれていた素晴らしい検証結果でした。明らかにわかるような言葉が入っているわけでもない、自由に書き込まれた文章の中で、よくここまで分析できるものだと感心しました。
熟練スタッフが感じとるようなわずかなニュアンスをしっかり察知し、スコア化していました。
株式会社LITALICO
ライフネット支援室室長 浅見淳氏

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KIBIT活用イメージ

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

ハイスコア
支援記録

支援記録
支援記録
支援記録

支援記録

解析

ハイスコア検知

支援者による対応対象者が研修などを受けた際に作成している。

支援者が要注意と判断した記載を含む支援記録を教師データとしてKIBITが学習。

KIBITが関連性ありと判断した支援記録には高いスコアが付与され、報告が行われる。

すでに対応が始まっている場合は経過を診る。

本人の様子、支援者の意見などが記載されている。

この部分をKIBITによりまだ対応が行われていない場合はアラートをあげ、対応を促し、スコアが低下するまで優先的に見守りを行う。

高効率、高精度で実現© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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導入効果

• 支援業務の負荷低減と質の向上を同時に実現• AIの判断基準を知見として学ぶことで、スタッフの能力も向上• 「AIに負けたくない」と、モチベーションが向上
費用対効果はとても高いものでした。およそ一人を雇用するコストですが、専門家を一人雇ったとしても、ここまでのことはできません。
こなせる量もスピードも違います。そして、いついかなるときでも、ブレない判断を瞬時にしてもらえる安心感があります。
株式会社LITALICO
ライフネット支援室室長 浅見淳氏

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これからのKIBIT•BtoCでは決断を豊かにするための、理由の提示によりコミュニケーションが生まれ、さらに豊かな決断が可能になる•

BtoBでは「何か分かった」だけでなく、そこからどうするのか、解決策の提示© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential29© FRONTEO, Inc. 2016 Proprietary and Confidential

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