FRONTEO、自社開発のAIアルゴリズム「Landscaping」の改良版を提供開始

最終更新日:2024/03/06

FRONTEOが、自社開発のAIレビューツール「KIBIT Automator」に搭載しているAIアルゴリズム「Landscaping」の精度をより向上させた改良版の提供を開始しました。

このAIニュースのポイント

FRONTEOが自社開発のAIアルゴリズム「Landscaping」の改良版を提供開始
新しいアルゴリズムは、従来のものと比べ分類精度が向上
レビュー戦略を計画する初期段階で効果を発揮

株式会社FRONTEOが、自社開発のAIレビューツール「KIBIT Automator（キビットオートメーター）」に搭載しているAIアルゴリズム「Landscaping（ランドスケ―ピング）」の精度をより向上させた改良版の提供を開始しました。

デジタルフォレンジック（デジタルデバイスに記録された情報を対象とする情報保全・分析調査）のレビュー業務では、人がレビューするには容易ではない膨大なデータから、限られた時間の中で必要な証拠文書を正確に見つけ出すことが求められます。
KIBIT Automatorは、AIが証拠に関連のある文書を見つけ出し、人の目でレビューすべき文書量の最適な値を示唆することで、業務に携わる専門家の負担を軽減するAIソリューションです。
ディスカバリで使われる調査手法を応用し、AIを活用して証拠資料である大容量の電子メールや電子ファイルの審査・分析を行います。
近年、企業に求められている、短期での情報開示への対応も期待されます。

FRONTEOは以前より、KIBIT Automatorに搭載しているAIエンジンの改良を重ね、解析精度の向上と作業時間の短縮を実現し、レビュー業務にかかる労力・費用を削減してきました。

改良した新Landscapingは、計算処理が高速で軽いという従来の長所を保ちながら、分類精度が向上しています（下図図参照、FRONTEOのテストデータを使用）。
これはレビュー戦略を立てるオペレーションの初期の段階で威力を発揮します。

レビュー戦略の初期段階では、必要なデータのすべてが揃っていないことも多く、AIが判断を学習するために欠かせない教師データの質や量が不十分なケースもしばしば発生します。
こうした状況でも、新Landscapingでは高精度なAIモデル構築の試行・微調整を繰り返すことができるため、その時々の状況に応じた最適な解析を行うことが可能です。
また、どのレビュアーがどのデータ集合をどのような順番でレビューすべきかといった戦略設計や、レビューの効率的なスタートダッシュ時の効率向上に寄与します。

FRONTEOは、今後も様々なニーズに対応するAIソリューションの開発・改良と高品質のサービス提供に努めます。

出典：FRONTEO