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2018年11月5日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　FRONTEOの「KIBIT G2」は、テキスト解析に特化したマシンラーニング（機械学習）エンジンである。学習データとして、見つけたいテキストのサンプルを学習データとして与えることで、判定するテキストが学習データとどれだけ似ているかをスコアー化する。類似特許を調査する用途や、メールアーカイブから談合の証拠となるメールを見つける用途など、各種の用途に利用できる。

図1：少量のサンプルテキストを用意するだけで学習できるとしている（出典：FRONTEO）

　特徴として、教師データが少なくても使えることをうたう。数十件のデータを用意すれば使えるとしている。さらに、教師データとして指定したデータに類似したデータをデータ群の中から自動的に抽出し、これらをまとめて教師データとして利用する「教師データ自動設定」機能を備える。

　使い方の例として、100件のデータを用意し、1件だけ教師データを明示的に指定すると、教師データに似た10％のデータを教師データとして使い、判定モデルを作成できる。ここで、判定モデルを用いて残りの90％のデータをスコア―化し、100件すべてをスコアーが高い順に並べることができる。

図2：Patent Explorer 19の画面、学習データを自動で抽出できる（出典：FRONTEO）
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　なお、FRONTEOは、テキスト解析のソフトウェア製品を開発・提供するだけでなく、ユーザー企業がテキスト解析を実務に活用できるように支援するSIサービスを提供している。コンサルティング、教師データの作成支援、ユーザー要件を満たすための受託開発、運用サービス、などを総合的に提供する。

写真1：FRONTEO代表取締役社長の守本正宏氏
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　テキスト解析の適用分野としては、元々は特許調査に強みを持っており、現在では、金融、人事、医療などに適用範囲を拡大している。導入実績は、記事執筆現在で100社を超えているという。

　KIBIT G2をテキスト解析エンジンとして搭載した用途別アプリケーションの例は以下の通り。Patent Explorer 19は特許調査、Email Auditor 19はメール監査、Find Answer 19はFAQ検索、Knowledge Probe 19は汎用のテキスト解析に向く。