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FRONTEOのAIレビューツール新版「KIBIT Automator 5.12」、学習済みモデルの精度検証などのユーザビリティを強化
2021年7月13日 09:30
株式会社FRONTEOは12日、自社開発のAI「KIBIT」を搭載したAIレビューツール「KIBIT Automator」の新版として、「同 5.12」を提供すると発表した。AIの学習済みモデルの性能予測・性能検証のユーザビリティを強化したという。
KIBIT Automatorは、米国民事訴訟の公判手続きで必要となる証拠開示（ディスカバリ）の中でも特に、電子証拠開示（eディスカバリ）における文書レビュー作業の効率向上、作業担当者の負荷軽減、費用削減を目的として開発されたAIツール。少数の教師データでも学習力を発揮する基本アルゴリズム「Landscaping」や、教師データの割合が大きい場合に特に力を発揮する独自のアンサンブル学習「Illumination Forest」など、KIBITを構成するさまざまなアルゴリズムが内蔵されており、レビュー工程の省力化を支援できるという。
また、アルゴリズムの選択には自然言語処理や統計解析の知見が必要とされるが、FRONTEOではリーガルテック分野専任のデータサイエンティストが、弁護士によるアルゴリズムの選択をサポートする体制を構築してる点も特長とのこと。
今回ユーザビリティが改善された機能は、Recall RateやPrecision Rate、カットオフポイントの予測といったKBIT Automatorのコア機能に対して、データ選択の柔軟性を与えるもので、特にIllumination Forestのようなアルゴリズムの検証を行う上で、検証を従来よりも容易にするとしている。
