ESGReport
2024

Bright Valueでサステナブルな社会の実現を© 2024 FRONTEO, Inc.

社⾧メッセージ:FRONTEOのESGビジョン
FRONTEOの ESG 概要

Social社会概要
女性活躍推進AIソリューションによる社会課題へのアプローチ・ スマート・ヘルスケア構想
ー 転倒・転落による入院⾧期化を防ぐ
ー 認知症診断を身近にー QOL向上に貢献する製品開発プラン
ー 児童を虐待から救う
ー 重篤化予兆の検知で早期ケアを実現
・ AI創薬で健康社会を実現

Environment

環境・ 国際訴訟でのフェアネス実現
・ 投資家保護

環境方針

・ 労働災害を未然に防ぐGreen micro AIで少ないCO2排出量

・企業の技能伝承・ 取引・関係者の可視化（経済安全保障）
Governance

ガバナンス

基本方針
-コーポレートガバナンス基本方針-コンプライアンス基本方針-情報セキュリティ基本方針
ガバナンス体制© 2024 FRONTEO, Inc.

概要

FRONTEOの ESG ビジョン （サステナビリティマネジメント）

Bright Value
記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現します。

FRONTEOが提供するソリューションの核であるAI（人工知能）は、世界中で研究開発が進み、日々目覚ましい進化を遂げています。進化の著しいAIの世界で、当社は専門領域に特化した特化型AIエンジン「KIBIT」の研究開発に注力し、自然言語処理やネットワーク解析における先進的でユニークな技術を獲得してきました。FRONTEOでは、その研究開発の成果を領域ごとの専門的な知見を持つ当社スペシャリストとともに磨き上げ、一日も早い社会実装を実現するよう努めてまいります。
私たちがこうした研究開発に力を注ぐのは、FRONTEOのソリューションを活用する法曹関係者や医療関係者、企業の中で法務や調達に携わる人など、高度な判断を必要とする専門家が、あふれる記録や情報の中から、価値ある新しい視点を見出すための唯一無二の存在でありたいと考えているからです。混沌とした不確実な時代となった現代社会で、専門家は社会をより良くするため、日々難しい課題と向き合う革新者です。その課題を少しでも早く、そして革新的解決に導くためのソリューションを提供することが、私たちの使命です。専門家の起こすイノベーションが、希望ある未来、フェアネスを実現した社会への扉を開く――。私たちはそう信じています。

代表取締役社⾧
最高経営責任者 CEO守本 正宏

本レポートには、FRONTEOが取り組む未来に向けた活動を数々ご紹介しています。私たちが専門家とともに見据える未来を皆さまにご理解いただくための一助になれば幸いです。

© 2024 FRONTEO, Inc.

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FRONTEO の ESG

Environment
環境E

概要

FRONTEOのESG取り組み内容

ESG 評価該当項目● Green micro AIで少ないCO2排出量

地球温暖化（CO2排出削減）● AIソリューションによる社会課題へのアプローチ・ スマート・ヘルスケア構想

Social社会S

・ AI創薬で健康社会を実現
・ 国際訴訟でのフェアネス実現

SDGsの対応目標

健康と安全
人権と地域社会
ダイバーシティ推進
人材開発
サプライチェーン

・ 投資家保護・ 労働災害を未然に防ぐ・ 企業の技能伝承

・ 取引・関係者の可視化（経済安全保障）● 女性活躍推進（女性管理職登用、女性従業員比率）

Governance
ガバナンス© 2024 FRONTEO, Inc.

G

● コーポレートガバナンス● コンプライアンス● 情報セキュリティ

コーポレートガバナンス
リスクマネジメント

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EnvironmentE

FRONTEOの「E」

Green micro AIで少ないCO2排出量

環境方針
FRONTEOは、企業の社会的な責任を自覚し、環境負荷の低減と持続可能な社会の発展に貢献します。
1. 省エネ・温暖化対策
資源・エネルギーの効率的な利用を積極的に推進するとともに、環境に配慮した技術やシステムの導入等により低炭素社会の実現に努めます。
2. 環境負荷の低減
開発・運用全工程での省エネルギーAIを社会へ提供することにより、環境負荷の低減に寄与し、循環型社会の実現に貢献します。
3. 環境関連法令等の順守
環境に関連する諸法令・規則等を順守し、環境保全に努めます。

FRONTEOの特化型AI「KIBIT」はシンプルな構造で、教師データの量に依存することなく、一般のコンピュータ環境の下、高速かつ高精度でのデータ処理を行うことができます。その結果、AIの使用で課題となるCO2排出量の大幅抑制を実現しています。
シンプルな構造

少量の教師データ解析が速く精度が高い

CPUレベルで解析

CO2排出量の比較（単位:lbs）

4. 環境コミュニケーションの推進
社会とのコミュニケーションを通じて、さまざまなステークホルダーの皆様との連携と協働に努めます。
5. 継続的改善
上記各項目に掲げる環境パフォーマンスを向上させるため、環境マネジメントシステ
ムの充実に取り組みます。

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※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

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SocialS

FRONTEOの「S」 概要

AIソリューションによる社会課題へのアプローチ

スマート・ヘルスケア構想【提供中】₋

転倒転落予測AI₋

障害者の重篤化予兆検知AI

AI創薬で健康社会を実現
国際訴訟でのフェアネス実現
投資家保護【研究開発中】₋

会話型 認知症診断支援AI

₋

会話型 うつ病診断支援AI₋

会話型 統合失調症診断支援AI₋

会話型 ADHD診断支援AI₋

重度転倒予測AI₋

虐待予兆検知AI© 2024 FRONTEO, Inc.

労働災害を未然に防ぐ
企業の技能伝承

ダイバーシティ推進

ダイバーシティ推進は会社の成⾧に資する重要な経営戦略の一つであり、多様な人材が個々の能力を最大限に発揮し、新たな価値を創出することが重要であると考えます。
FRONTEOは、さまざまなライフステージにある女性、さまざまなバックグラウンドを持つ女性が活躍する企業を目指し、実現に向けた施策を行ってきました。その取り組みが評価され、2016年に女性活躍推進法に基づく取り組みが優良な企業として、「えるぼし」の最高位認定を取得しました。
えるぼし認定後も、積極的な女性活躍推進の取り組みを継続しています。

経済安全保障6

S FRONTEOの「S」 スマート・ヘルスケア構想

Social

自然な会話の解析に特化型AI「KIBIT」を活用し、診断支援、疾患予測を実施。人々のQOL向上への貢献を目指します。

会話型 統合失調症診断支援AI※研究開発中会話型 認知症診断支援AI※研究開発中

転倒転落予測AI

会話型 うつ病診断支援AI※提供中※研究開発中会話型 ADHD診断支援AI※研究開発中重度転倒予測AI※研究開発中虐待予兆検知AI※研究開発中障害者の重篤化予兆検知AI※提供中© 2024 FRONTEO, Inc.

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SocialS FRONTEOの「S」 転倒・転落による入院⾧期化を防ぐ

転倒転落予測AI
FRONTEOは自社開発の特化型AI「KIBIT」を搭載した、KIBIT Corobanの活用で、看護記録から入院患者の転倒・転落リスクを予測。個別ケアにより入院⾧期化を防ぐとともに、看護師の業務負担を軽減することに貢献しています。
 入院患者の高齢化が進む中、転倒・転落による受傷リスクが大きな課題。

課題 看護師はリスク把握のためにアセスメントを行うが、主観や経験による個人差と業務負担の大きさが問題。
 看護師が交代で勤務する中、すべての患者を常に同じレベルで見守ることに限界。

患者別のリスク表示

個別ケアの実施

看護記録の取り込み
KIBITによる解析

リスクを俯瞰的に把握

看護計画に反映

看護記録から転倒・転落リスクの高い入院患者を把握
 入院患者の転倒・転落の可能性をスコア化（数値化）することで、リスクを俯瞰的に把握し、ハイリスクと考えられる患者への適切な対応実施が可能に。医療事故や入院の⾧期化を防ぐ。

製品

 多忙な看護師がリスク把握に割く時間を軽減し、その時間を患者への手厚いケアに振り向けることができるなど、ケアの質向上につながる。
※KIBIT Corobanは、日本転倒予防学会推奨品として認定されています。
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8S FRONTEOの「S」 重篤化予兆検知で早期ケアを実現

Social

就労ストレスなどによる障害者の重篤化予兆検知AI
リタリコ社※が運営する精神疾患を抱える人への就労支援事業に対し、重篤化予兆検知ソリューションを提供。
被支援者の就業上のストレス等により症状が重篤化するケースを予防するため、特化型AI「KIBIT」でサインを検知し、早期の適切なケアへつなげています。
※株式会社 LITALICO／代表:⾧谷川 敦弥、証券コード:7366
 精神疾患を抱える人は、仕事だけではなく日常生活からストレスをため、症状が悪化・重篤化する可能性がある。

課題

 熟練の支援スタッフでも、症状悪化のサインの察知は難しい。
 被支援者が支援スタッフに本音を話さないケースもあり、予兆の察知をさらに困難にしている。

KIBITによる学習
過去の支援記録

教師データ

KIBITによるスコアリング
日々の支援記録

スコアリング結果

結果の共有・ケア

高本社

リス
ク
うつ状態

衝動性不安・焦燥支援拠点

支援スタッフ

低重篤化の兆候を検知し早期のケアを実現

製品

 KIBITを活用し、日々2,000件のスタッフ支援記録の文書から熟練の支援者水準の精度で症状悪化のサインを察知。支援体制の構築により重篤化を予防。
 ケアが必要な被支援者の早期把握に加え、重篤化リスクのある被支援者をスクリーニングする時間をサポートに充てることができ、業務の効率化にもつながる。
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SocialS FRONTEOの「S」 認知症診断を身近に会話型 認知症診断支援AIプログラム
認知症の診断には専門的な知識・経験が必要とされ、また、患者側も検査や受診の心理的・身体的負担が大きいことなど、さまざまな課題があります。FRONTEOと塩野義製薬は、身近なかかりつけ医との5-10分の日常会話から認知機能低下のスクリーニングが可能となる特化型AI「KIBIT」を搭載した医療機器および非医療機器の研究開発に取り組んでいます。
 日本における認知症有病者数推計は2025年時点では約700万人＊。
 認知症は認知機能が不可逆的に低下する疾患であり、早期発見・早期治療が重要。

課題

 診断の課題
ー 知識・経験が豊富な専門医が必要。医療資源の少ない地域では専門医受診が困難。
ー 受診する患者の心理的負担が大きい（尊厳を傷つけられるように感じるなど）。
ー 同じ診断テストを何度も受けると患者が解答を覚えてしまい、診断結果に影響が出る可能性が生じる。
医師や看護師等と患者との日常会話

会話音声データから変換されたテキストデータ

KIBITによる解析

認知症の発見を簡便・容易に製品

 5-10分の日常会話を解析。
 一般医による対応が可能。受診機会が拡大し、早期発見・早期治療に有効。
 日常会話での診断のため、患者の心理的負担を軽減。定型解答を回避し、適切な診断に寄与。

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判定結果

開発中

＊ 厚生労働省:認知症の人の将来推計について（https://www.mhlw.go.jp/content/001061139.pdf）
10SocialS FRONTEOの「S」 うつ病の早期診断・治療を目指す

会話型 うつ病診断支援AIプログラム
うつ病*1は、気分障害の一つです。気分障害にはほかに双極性障害（躁うつ病）などがあり、専門家である精神科医による慎重な鑑別診断が必要とされます。悪化すると自殺に至る危険性もあることから、早期診断・早期治療が重要です。FRONTEOと塩野義製薬は、身近なかかりつけ医の診療における日常会話からうつ病のスクリーニングが可能となる、特化型AI「KIBIT」を搭載したAIプログラムの研究開発に取り組んでいます。
 日本におけるうつ病の生涯有病率は5.7％*2にものぼる。また、社会的コストが非常に大きく年間3.1兆円*3

課題 うつ病患者の80%以上は精神科以外の医療機関を受診*2 。プライマリケア医（かかりつけ医）を受診している患者の約10%はうつ病に罹患*2
 20～30代の若年層に見られる”現代型うつ病”の出現と対応
医師や看護師等と患者との日常会話会話音声データから変換されたテキストデータ

KIBITによる解析

判定結果

うつ病診断を簡便・容易に 5-10分の日常会話を解析。
 一次診断は一般医で対応可能。早期発見・早期治療に有効。
 日常会話での診断のため、患者の心理的負担を軽減。

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製品

開発中

*1 本資料の「うつ病」は「抑うつ病」を指す。
*2 川上憲人:精神疾患の有病率等に関する大規模疫学研究 世界精神保険日本調査セカンド総合研究報告書、2016*3 学校法人慶應義塾:平成22年度厚生労働省障害者福祉総合推進事業「精神疾患の社会的コストの推計」 事業実績報告書、2011

11SocialS FRONTEOの「S」 統合失調症のQOL向上に貢献

会話型 統合失調症診断支援AIプログラム
日本における統合失調症の患者数は約80万人、世界では全人口の0.7％（100人に1人弱）が罹患すると推計され*、健康上の大きな問題となっています。FRONOTEOは早期発見・治療の実現を目指し、身近なかかりつけ医との日常会話を用いた診断支援が可能となる、特化型AI「KIBIT」を搭載したAIプログラムの研究開発に取り組んでいます。
 専門医でなければ診断が困難なことや、専門医不足。

課題

 統合失調症の診断に決め手となる検査はなく、病歴と症状の総合的な評価に基づいて行う。
 時間経過に伴って徐々に社会生活を送る機能が低下していく。

● 会話型 統合失調症診断支援AIプログラムの研究が進行中。
● 統合失調症は国内では約80万人、世界では全人口の0.7%の罹患者が推定される。
●診断には専門的知識と経験が必要であるものの、専門医は不足。

診断を支援し、患者の生活の質の維持・向上に貢献

厚生労働省「患者調査」を基にFRONTEO作成（https://rescho.co.jp/recruit/about/context.html）

 診断が困難で専門医不足が課題となる疾患に対し、AIプログラムで診断支援。
 病態の進行で社会生活の継続に困難をきたす疾患の早期診断・早期治療の機会を増やし、患者の生活の質の維持・向上に貢献。

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製品

開発中

＊国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター:統合失調症, 知ることからはじめよう
こころの情報サイト（https://www.mhlw.go.jp/kokoro/know/disease_into.html/）

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S FRONTEOの「S」 児童を虐待から救う

Social

虐待予兆検知AI
児童虐待の増加が課題となる中、練馬区との実証実験で、過去の重篤化ケースの学習から、今後重篤化する可能性のあるデータの発見にFRONTEOの特化型AI「KIBIT」が高い精度で貢献することを確認。この結果を基に、児童虐待の兆候を早期に発見し、迅速に対応するためのAIの活用を検討しています。
 児童相談所での児童虐待相談応対件数は2020年度以降20万件を超えている*。
 児童相談所への相談経路は警察等が約52%、次いで近隣知人が約11% * 。通告や相談所の介入の要否の判断には困難が伴う。

課題

 児童相談所による介入の要否の判断は、担当者の熟練度により異なる可能性がある。
 コロナ禍を経て、経済的困窮に加え「子育てに悩む保護者の孤立」「地域など子供を見守る機会の減少」から児童虐待の増加が懸念される。

教師モデル

KIBITによる学習

スコアリング結果

KIBITによるスコアリング
日々の経過記録等

過去の経過記録等
援助

非援助

要請

要請

低児童虐待を早期に発見し、子どもを守る重篤化可能性

高製品

 練馬区と共同でKIBITを活用した児童虐待の早期発見に向けた実証実験を2020年10月に実施。
児童虐待の早期発見、早期対応のサポートとしてKIBITの有効性が確認された。
 担当者の熟練度に頼ることなく、安定的・網羅的に児童虐待の予兆を検知可能。

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＊ こども家庭庁:令和4年度 児童相談所における児童虐待相談対応件数（速報値）

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SocialS FRONTEOの「S」 AI創薬による健康社会の実現

仮説生成に特化したAI創薬支援サービス
大手製薬企業や国際的研究機関で培った豊富な創薬経験とAIへの深い理解を併せ持ったバイオロジストが、特化型AI「KIBIT」を活用し、疾患関連性が未報告（高い新規性）の遺伝子を含めた標的候補および仮説を提供し、顧客の創薬プロセスの効率化・加速化・成功確率向上に貢献する解析と提案を継続的に行います。
 標的候補遺伝子が医薬品として製品化されるまで、一般的に10年以上の年月を要する*。

課題

 医薬品開発には数百億～数千億円規模の費用がかかる*。
 コストと時間を費やしても、実際に医薬品となる化合物は2.3万候補の中のたった1つ*。

Drug Discovery AI Factory

標的探索/選定

適応症探索

導入・導出品の評価

独自の解析手法
創薬研究者

KIBIT

Drug Discovery
Best Known Methods

成果物

自然言語＋仮説

AI創薬の効率化・高速化・成功確率向上を通じて健康社会を実現

製品

 創薬プロセスにつながる「仮説」を提供
 疾患関連性が未報告の、新規性の高い標的遺伝子を抽出
 当社の創薬研究者はKIBITを用いた独自の解析手法を開発、活用© 2024 FRONTEO, Inc.

KIBIT Amanogawa＊厚生労働省:医薬品産業ビジョン2021 資料編、2021

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S FRONTEOの「S」 国際訴訟でのフェアネスを実現

Social

特化型AI「KIBIT」を活用したeディスカバリ支援サービス
国際訴訟は、不慣れな制度や言語対応から十分な準備が難しいという課題と常に隣り合わせです。FRONTEOは、自社開発の特化型AI「KIBIT」による文書レビューソリューションにより、国際訴訟をフェアに進められるよう支援しています。
 eディスカバリ
米国の民事訴訟における、原告・被告相互の要求に応じて関連情報を互いに開示する証拠開示プロセス
ー 非英語圏の企業は米国の法律事務所に任せるものの、必要書類を判断するためにはすべての書類の英語翻訳が必要。

課題ー 膨大な記録から適切な証拠を見つけるには、技術・ノウハウが必要。
 国際訴訟で日系企業がさらされるアンフェアな状況
ー 間違った証拠提出が招く不利な立場。
ー ⾧期化、膨らむコストに耐え切れず不利な和解に至る。
プロセス
工程費用

10% 5%
10%
5%

レビュー
費用70%

ドキュメントレビューのコスト、労力、時間いずれも大きな負担

パソコン（20GB）のデータをA4で印刷すると100階建てビルの高さの量国際訴訟におけるフェアネスを実現
 KIBITにより書類レビューの品質向上＆期間短縮。
 KIBITで選別された必要書類のみの翻訳により、コスト軽減。
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人の目による
ドキュメントレビュー
1時間当たり50文書

製品
FRONTEOのKIBITによるドキュメントレビュー
１時間当たり653文書
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S FRONTEOの「S」 投資家保護

Social（フィデューシャリー・デューティー）

メール＆チャット監査AIシステム
投資家保護の観点から、金融庁は金融事業者に対し「顧客本位」の業務運営を求め、金融事業者の行動原則を定めています。FRONTEOは自社開発の特化型AI「KIBIT」によるソリューションで金融機関の業務監査をサポートし、投資家保護の徹底実現を支援しています。
 金融機関が監督機能を強化するも、膨大な通話・通信記録の網羅的なチェックは困難。
ー 限られた人的リソースでは違反行為の摘発まで時間を要し、その間にさらに顧客の不利益が発生する可能性がある。

課題

 銀証連携が深まる中、内部管理部署によるモニタリングなど体制整備の高度化の必要性
 人的チェックによる担当者ごとの判断の差が発生し、違反行為など重要な情報が見逃される可能性がある。
 顧客が不利益を被ったと気づかないケースの発生。

金融機関の業務監査の質と効率性の向上による投資家保護の実現

製品

 KIBIT活用により、膨大なデータを客観的・網羅的にチェック。大幅な時間短縮と質の向上が可能。
 金融庁による「FinTech実証実験ハブ」でも、KIBITの活用で業務生産性の大幅向上を確認*。

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＊金融庁:FinTech実証実験ハブ 最終報告書、2018 16

S FRONTEOの「S」 労働災害を未然に防ぐ

Social

製造・建設現場でのリスク発見・予測を行うAIシステム
2023年の労働災害による休業4日以上の死傷者数は135,371人*に上り、過去20年で最多となりました。
特化型AI「KIBIT」は、厚生労働省の労働災害関連データと社内データを集約したデータベースを解析し、職場の安全対策向上を支援します。
 労働災害の事故の型別では、最多が「転倒」、続いて「動作の反動・無理な動作」。前年度よりさらに増加し、合わせて全体の約6割を占める*。適切な注意喚起により回避できた事例も多い。

課題

 企業は事故や災害の発生、ヒヤリハット事例などの記録を蓄積しているが、記録として保管されるだけで十分に活用されていないケースも多い。
 現場の「慣れ」により対策が形骸化する状況も発生しており、実効性のある安全対策が急務。
作業内容ごとの事故事例マップ化

類似性・関連性の高い事例を抽出・提示

数日前に事故発生の予測が可能に

製品

 大量に蓄積された労働災害関連データから、災害予測や予防、業務改善につながる情報を客観的かつ網羅的に探知。情報を有効活用することで、労働災害リスクの予測や安全対策向上を支援。
 日報に加え、気象や季節性を含む最新のデータも取り込みながら解析。現場の状況変化にも対応し、適切な注意喚起、予測精度の向上を実現。

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＊厚生労働省:令和５年における労働災害発生状況について（確定）（https://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei11/rousai-hassei/dl/23-16.pdf） 17

S FRONTEOの「S」 企業の技能伝承

Social企業の技能伝承を支援するKIBIT版RAG
日本では創業100年超の企業が4万社を超えています*。⾧年積み重ねてきた技術やノウハウは、時代や部署によるフォーマットの違いや、ベテラン社員の退職などにより、社内での共有や活用が年々難しくなっています。
FRONTEOは特化型AI「KIBIT」を活用した概念検索で、眠っている必要な情報を高精度に抽出します。検索エンジンをKIBITに置き換えることで、生成AIで課題とされるハルシネーションを回避することができます。
 これまで培われた技術やノウハウの形式の不揃いな書類が多部門に散在している。

課題

 情報がデータ化されている場合でも、通常のキーワード検索では、最適解を発見することが難しい。
 外部サーバーを使用するシステムの場合、機密情報の漏洩リスクが存在する。

これから知見やノウハウをためていきたい

社内の大量のデータを活かしたい

データの蓄積と検索を通じて、社内ナレッジの共有・底上げ

社内に散らばる未整理データを検索可能にし、ナレッジを共有・有効活用

KIBITを活用した概念検索で、社内データ活用の課題を解決
 概念を理解する「KIBIT検索」で、最適解を発見・提示する。

製品

 創業から積み重ねた技術やノウハウなどの機密情報をクローズド環境で安全に活用する。
 各業界特有のデータ構成を熟知したスペシャリストがプランニングから伴走する。
© 2024 FRONTEO, Inc.

* 東京商工リサーチ:2023年の“全国の周年企業” 100周年は2,649社、100年超は4万2,966社（https://www.tsr-net.co.jp/data/detail/1197082_1527.html） 18

S FRONTEOの「S」 安全な事業継続の支援（経済安全保障）

Social

経済安全保障対策AIソリューションFRONTEOは自社開発の特化型AI「KIBIT」を活用し、複雑なサプライチェーンや株主構成、最先端技術に関係する研究者ネットワークを可視化することにより、経営戦略や事業戦略の策定・推進を支援するほか、各国が求めるさまざまな経済安全保障基準に準拠した事業活動の推進に寄与する情報を提供しています。
 すべての取引先や利害関係者を調査することは難しく、意図せずに経済安全保障基準に抵触している可能性がある。

課題 直接的な取引関係を持っていない場合でも、訴訟や国際取引における制裁・輸入差し止めなどのリスクがある。
 直接の取引先だけではなく、その先にある上流・下流の取引先を人力で網羅的に把握することは不可能。
 株主構成を上流にさかのぼり調査しても、多段階層の中から実質的な影響力を把握することは容易ではない。
サプライチェーン解析

株主支配ネットワーク解析

研究者ネットワーク解析

ソリューション

ソリューション

ソリューション

取引関係・株主構成を可視化

製品

 企業における上流・下流の取引を可視化し、問題となる取引先が含まれていないかなど確認可能。
 取引の経路や株式の持分比率から、チョークポイントや実質的な支配状況を算出しているため、政府機関等との協議の場において、データに基づく客観的なリスクを説明できる。
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G

Governance

FRONTEOの「G」

基本方針

コーポレートガバナンス

コンプライアンス

情報セキュリティ

基本方針

基本方針

基本方針

継続して企業価値を高めていくためには、コーポレートガバナンスの確立による内部統制の充実が不可欠であると考えており、これを実現するために、透明性と健全性を確保した経営体制の確立、ステークホルダーの皆様との緊密なコミュニケーション、コンプライアンスの堅守などに取り組みます。

弊社では、公正な職場と健全な取引関係を築き上げ、関係者すべての人格や多様性を尊重し、仕事を通じ社会経済の発展へ貢献していくことを目指しております。また、「情報社会のフェアネスを実現する」という企業理念にのっとり、倫理および法令を遵守し、社会的責任と公共的使命を認識し、健全な業務運営を行っていきます。
業務運営においては、顧客の安全と満足を第一とし、誠実に製品サービスを適正な価格で提供し、フェアビジネス を目指していきます。

弊社では、お客様から高い機密性を求められるデータを取り扱う業務と、高い完全性と可用性を求められるサービスを提供する業務を実施しております。
お客様からお預かりする機密情報を含めた情報資産を保護することを目的に、情報セキュリティマネジメントシステムの確立、導入、運用、監視、レビュー、維持及び改善を実施しています。

「Bright Valueの実現～記録に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現する～」という企業理念の下、自社開発の特化型人工知能（AI）「KIBIT（読み:キビット）」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の判断を支援し、イノベーションの起点を創造することにより、社会課題の解決と必要かつ適切な情報に出会えるフェアな世界の実現に貢献し、ステークホルダーの皆様に信頼される存在となるよう、自社の企業価値継続向上を基本方針として活動を行っています- ISO27001認証の維持- コンプライアンス・ガイドの周知・教育① コンプライアンスeラーニングを実施② コンプライアンス研修実施- 内部通報制度の設置- 個人情報保護法等の法令順守- 従業員教育の実施- 情報資産の定期的なリスク分析、対策実施- セキュリティインシデント・脆弱性への対応体制の整備※ 当社「コンプライアンス規程」より※ 当社「コーポレートガバナンス基本方針」より抜粋© 2024 FRONTEO, Inc.

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GGovernance

FRONTEOの「G」

ガバナンス体制 概要

社外役員の人数の割合※ 2024年7月1日現在

社外

社内

社外

4人

3人

3人

社外男性

社外女性

（独立役員）（独立役員）

社内男性

社内女性

監査役 3人（うち社外 3名）

取締役 7人（うち社外 4人）

主な項目と内容© 2024 FRONTEO, Inc.

組織形態

取締役会の開催回数

監査役会の開催回数（社外取締役の平均出席率）（社外監査役の平均出席率）

監査役会設置会社

17 回 95.6 ％17 回 100 ％2023年度実績

2023年度実績

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