FRONTEOは11月5日、独自開発のAI(人工知能)エンジン「KIBIT(キビット)」を強化し、人工知能(AI)実装の汎用性を高めた次世代版のAIエンジン「KIBIT G2」および外部システムと連携するAPI「KIBIT-Connect」の提供を開始した。

  • 「KIBIT G2」の概要

    「KIBIT G2」の概要

これにより、テキスト解析の目的とデータ総量に応じた解析処理の最適化を実現し、顧客の業務システムへの組み込みや、外部パートナーによる新たなAIソリューションの開発を促進することで、KIBITエンジンを核としたエコシステムの拡大に取り組む。

解析の並列処理を実現する新エンジン

KIBITは、2012年に国際訴訟支援におけるeディスカバリ業務のうち、レビュー業務を効率化するために「Predictive Coding」として開発、2015年11月にKIBITに改称し、2018年6月には導入企業数が100社を突破。自然言語(テキストデータ)に特化しており、少量の教師データをノートPC1台で運用することを可能としている。

  • KIBITの概要

    KIBITの概要

FRONTEO ビジネスソリューション本部 企画部 部長代理の正見卓司氏は、新エンジンの特徴について「実用化フェーズに対するGUIなどユーザービリティの向上、シンプルなログインの『Smart(スマート)』、API提供より、各種システムとの連携を可能にする『Scalability(スケーラビリティ)』、並列処理技術などの採用によるレスポンススピードでのサービス提供を実現する『Speed(スピード)』の3つだ」と、強調する。

  • FRONTEO ビジネスソリューション本部 企画部 部長代理の正見卓司氏

    FRONTEO ビジネスソリューション本部 企画部 部長代理の正見卓司氏

従来のKIBITエンジンは、解析実行時に1つのサーバ上で形態素解析などの自然言語処理や独自の機械学習アルゴリズム「Landscaping(ランドスケイピング)」による重み付けなどの処理を行っており、処理時間は学習データや解析対象データの量とその設定、クラウド上またはオンプレミスでのサーバ能力により、決定されていたという。

新エンジンは、複数サーバでの並列処理が可能になることで、ユーザーの要望に応じたデータの総量や解析結果が必要となる程度により、解析処理をフレキシブルに行うことができることに加え、並列化によるシステムの可用性も高めることを可能としている。

また、並列可能なサーバ数は原則無制限(システム環境による)で、データの割り振りは自動的に行われるため、解析担当者やシステム管理者の負荷も最小限にすることができるという。

  • 並列処理のイメージ

    並列処理のイメージ

さらに、個別の解析案件に応じて、Landscapingのカスタマイズが可能になり、これまで解析精度向上のためのチューニングは、主に教師データの調整による重み付けの変化やキーワード登録の併用などにより行っていたという。

新エンジンは解析案件の特殊なケースに応じて、多品詞対応、類義語の拡張といったカスタマイズが可能となるほか、アルゴリズムに対して解析のケースに応じた個別設定を行うことを可能としている。

一方、外部パートナーによるAIアプリケーション開発を可能とするKIBIT-Connectは、有償で公開し、企業内のシステムとクラウド上での新エンジンの連携により、文章データの登録や教師データの作成、解析結果となるスコアリングの提供などを可能としている。

業務用券に沿った業務システムにおける新エンジンの解析データを効果的に活用するための受託開発のほか、外部バートナーによる新エンジンを活用したアプリケーションやシステム構築など、実効性の高いAIの実装ができるという。

  • KIBIT-Connectは多様な業務システムとの連携を可能にするという

    KIBIT-Connectは多様な業務システムとの連携を可能にするという

新エンジンの提供方法はユーザーの利用要件や環境に応じ、機能などに制限のないフルプランと一部制限付きのライトプランの2種類、KIBIT-Connectは新エンジン提供とOEM提供(他社ソフトウェアへの組み込み)の2パターンをそれぞれ用意している。

今後の市場戦略として正見氏は「パートナープログラムのローンチ(近日公開)、アプリケーションの組み込み、受託開発を推進していく」と意気込みを語っていた。

新エンジンを搭載した「Patent Explorer 19」を提供

また、11月5日には新エンジンを搭載した特許調査・分析システム「Patent Explorer 19」の提供を開始。同製品はトヨタテクニカルディべロップメントと共同開発し、2015年に提供を開始している。

最新版では先行技術調査、無効資料調査および侵害予防調査など、特許の分析・調査業務において、業務負荷が高いとされる検索式の策定やスクリーニングを代替することができ、業務の効率化が図れるという。

具体的には特許調査を行う際に、従来は手動で選んでいた教師データの設定において保護を受けたい発明を記載した項である「請求項」を指定するだけで、他に教師データとして必要になると思われる重要な段落を自動的に読み取って判断し、設定を行う。

  • 「Patent Explorer 19」の設定画面

    「Patent Explorer 19」の設定画面

これまで設定に要していた時間や設定漏れ、過剰な設定をなくし、運用開始の準備に要する時間を短縮でき、対象となる特許文書は日本語のみで、従来通りの手動による設定も可能としている。

加えて、ログイン簡略化/対応ブラウザを拡大しており、Citrixを経由しない仕様となるため、操作性が向上しているほか、Google ChromeなどIE以外のブラウザに対応している。

さらに、これまで日立製作所の「Sharereserch」とNRIサイバーパテントの「NRIサイバーパテントデスク2」の2種類の特許検索データベース(DB)に対応していたが、新たにパナソニックの「PatentSQUARE」、日本パテントデータサービスの「JP-NET」が加わり、公報番号のインポート/エクスポートが可能になっている。また、2019年2月には従来の日米の搭載特許DBはWIPO、欧州特許検索DB、中国特許検索DBの3つを追加。

  • 特許検索DBを2種類追加した

    特許検索DBを2種類追加した

価格は、いずれも税別で年間パッケージ利用料が87万6000円~、初期費用が30万円(ユーザーアカウント1ID、日本の特許データベースを使用)。

なお、2019年3月には新エンジンを搭載したメール監査システム「Email Auditor 19」、ビジネスデータ分析支援システム「Knowledge Probe 19」、Q&Aシステム「Find Answer 19」の提供を予定している。

11月16日には「FRONTEO AI BizDevOps Lab.」を設立

11月16日には「使えるAI」の開発と提供を目指す「FRONTEO AI BizDevOps Lab.(フロンテオ エーアイ ビズデブオプスラボ)」を設立。課題の発見と解決策の立案から、実現可能なAIの運用設計に至るプロセスを最短で実現し、実効性の高いAIソリューションを共創する場として、外部の開発パートナーや顧客との連携・共生を強化していくという。

  • FRONTEO AI BizDevOps Lab.」のイメージ

    「FRONTEO AI BizDevOps Lab.」のイメージ

同社では、Bizを課題の発見と解決策立案を行うコンサルタント、Devを最適なアリゴリズム選定/実装を手がけるAIエンジニア、Opsをデータの前処理や構造確認を含めて実現可能な運用設計を担うAIデータサイエンティストと位置づけている。

FRONTEO ビジネスソリューション本部 AI BizDevOps Lab. 所長の伊賀崎賢哉二世氏は「使えるAIを世に提供し、世の中の役に立つ。また、われわれの技術競争力の維持向上に貢献する。そして、日本のAI業界の発展に貢献していく」と、力を込めた。

  • FRONTEO ビジネスソリューション本部 AI BizDevOps Lab. 所長の伊賀崎賢哉二世氏

    FRONTEO ビジネスソリューション本部 AI BizDevOps Lab. 所長の伊賀崎賢哉二世氏

ラボの方針はBiz、Dev、Opsのメンバーを統合し、知見を集約することで提供できるソリューションを高度化することに加え、顧客におけるプロジェクト初期~運用までシームレスなサポートを行い、集約した知見をプロジェクトに還元する。さらに、アルゴリズムベンダーを含めた社外のパートナーやAIエンジニアとのパートナーシップを強化することで、提供可能ソリューションを拡大していくという。

具体的な業務としてはコンサルティング、PoC、開発、運用のスキームの中で、コンサルティングとPoCをBizのメンバー、開発をDevのメンバー、運用をOpsのメンバーがそれぞれ手がける。

  • Biz、Dev、Opsの各役割

    Biz、Dev、Opsの各役割

しかし、各フローで現場において問題が発生する場合もあるため、コンサルティング/PoCフェーズでBizは課題定義と解決方針立案、Devは実装/運用可能なアルゴリズム選定、Opsはデータ構造設計方針の立案を行う。

また、開発フェーズではDevがアルゴリズムを実装し、Bizはビジネス要件との整合性確認、Opsはデータフロー自動化方針の立案を担う。さらに、運用フェーズではOpsは効果測定/再学習、スキームを立案し、Devが最新アルゴリズム適用可否の検討、Opsが効果測定/再学習スキームの立案を手がける。これにより、スムーズなプロジェクト進行を図る考えだ。

そのほか、ユーザーとのコラボレーションでは最新アルゴリズムの活用事例紹介やでも利用、Biz/Dev/Opsと多角的なディスカッションに取り組み、KIBITデベロッパープログラムとしてKIBIT-Connectを開発者向けに開放し、開発パートナーとの共生を目指す。

FRONTEO 代表取締役社長の守本正宏氏は「KIBITの導入実績は100社を超えており、AIの実効性を試すフェーズから業務への本格導入フェーズを迎えている。KIBITで記録に埋もれたリスクやチャンスを見逃さず、不公平・不利益をなくし、情報社会のフェアネスを実現する」と述べていた。

  • FRONTEO 代表取締役社長の守本正宏氏

    FRONTEO 代表取締役社長の守本正宏氏