想定年収
600~1,000万円
勤務地
東京都
事業内容
【テキスト解析分野で強み:独自開発の人工知能「KIBIT(キビット)」を運営しております】
同社は2003年の設立以来、主に米国民事訴訟における証拠開示手続「eディスカバリ(電子情報開示)」の支援や、国内の不正調査といったリーガル分野に関する業務を行っております。その中でリーガルテックの分野においてAIの必要性を感じたことから、独自にテキスト解析分野で強みを持つ人工知能「KIBIT」を開発、2015年のリリース後はリーガル分野だけでなく、ビジネス・医療などさまざまな現場でその強みを活かした事業を展開しております。
【KIBITを中心にAI市場の拡大に貢献】
リーガルテック事業が収益の柱ではございますが、直近では各方面からのニーズに応え、KIBITを用いて業務改善やビジネス面のサポートを行うビジネスソリューション事業に力を入れております。具体的には「人材流出防止のために社内メールからセクハラ、パワハラの前兆がないかの検知」や、金融機関における「営業手法(受注)面でコンプライアンス違反がないか」、マーケティングにおける「顧客の声の分析」や「受注機会リスクの抽出」に一躍をかっており、今後も様々な展開を想定しております。
同社は2003年の設立以来、主に米国民事訴訟における証拠開示手続「eディスカバリ(電子情報開示)」の支援や、国内の不正調査といったリーガル分野に関する業務を行っております。その中でリーガルテックの分野においてAIの必要性を感じたことから、独自にテキスト解析分野で強みを持つ人工知能「KIBIT」を開発、2015年のリリース後はリーガル分野だけでなく、ビジネス・医療などさまざまな現場でその強みを活かした事業を展開しております。
【KIBITを中心にAI市場の拡大に貢献】
リーガルテック事業が収益の柱ではございますが、直近では各方面からのニーズに応え、KIBITを用いて業務改善やビジネス面のサポートを行うビジネスソリューション事業に力を入れております。具体的には「人材流出防止のために社内メールからセクハラ、パワハラの前兆がないかの検知」や、金融機関における「営業手法(受注)面でコンプライアンス違反がないか」、マーケティングにおける「顧客の声の分析」や「受注機会リスクの抽出」に一躍をかっており、今後も様々な展開を想定しております。
会社特徴
【製品紹介】
同社製品は、リーガルテック領域以外では下記のような導入事例がございます。※一部紹介
<KIBITシリーズ>
過去の例や経験者の勘・感覚といった「暗黙知」を基に選んだ文書を教師データとして与え、文書の特徴を学習させることで、その判断軸に沿って見つけたい文書を効率よく抽出。教師データが少量であっても、大量のデータを短時間で解析して仕分けられるのが特徴となります。
直近では、数ある相談記録や面談記録などから実際に児童虐待と認定された相談内容や重篤化したケースの相談内容を教師データとし、ベテランの児童福祉司や相談対応者の判断軸を学び、その上で、自治体や児童相談所で受け付けた虐待に関係する可能性がある相談記録や、家庭訪問での面談記録のテキストの解析に成功しております。
<Kibiro>
・受付・接客支援ロボット「Kibiro for Biz」
<Concept Encoder>
・創薬研究支援AIシステム
創薬研究者などのユーザーが仮説を入力すると関連論文を探してくれるAIソリューションです。直近では、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の治療薬の選定活用されております。製薬企業や公的機関などへ公開し、パスウェイマップ(遺伝子等の関係性を繋いだもの)を構築することに成功しております。
同社製品は、リーガルテック領域以外では下記のような導入事例がございます。※一部紹介
<KIBITシリーズ>
過去の例や経験者の勘・感覚といった「暗黙知」を基に選んだ文書を教師データとして与え、文書の特徴を学習させることで、その判断軸に沿って見つけたい文書を効率よく抽出。教師データが少量であっても、大量のデータを短時間で解析して仕分けられるのが特徴となります。
直近では、数ある相談記録や面談記録などから実際に児童虐待と認定された相談内容や重篤化したケースの相談内容を教師データとし、ベテランの児童福祉司や相談対応者の判断軸を学び、その上で、自治体や児童相談所で受け付けた虐待に関係する可能性がある相談記録や、家庭訪問での面談記録のテキストの解析に成功しております。
<Kibiro>
・受付・接客支援ロボット「Kibiro for Biz」
<Concept Encoder>
・創薬研究支援AIシステム
創薬研究者などのユーザーが仮説を入力すると関連論文を探してくれるAIソリューションです。直近では、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の治療薬の選定活用されております。製薬企業や公的機関などへ公開し、パスウェイマップ(遺伝子等の関係性を繋いだもの)を構築することに成功しております。
仕事内容
主に国内の金融/製造/医療メーカーの企業データの解析をお任せします。自社開発の解析アルゴリズムを使い、どう解析を進めればクライアントに最もメリットがあるか(クライアントの課題を解決できるか)を軸に、社内データサイエンティストや研究者とコミュニケーションと取りながら解析プロジェクトを推進するポジションです。
※解析手法や教師データの作成方法など、試行錯誤しながら解析を進めてゆける方歓迎。
(1)顧客保有のテキストデータに関する⾃然⾔語解析
(2)解析結果への統計的推察と提⾔・報告業務
(3)社内データサイエンティストや研究職との技術的なディスカッションなど
将来的には解析チームのマネージャーや、AIコンサルタントとしてキャリアを拡げることができます。
※解析手法や教師データの作成方法など、試行錯誤しながら解析を進めてゆける方歓迎。
(1)顧客保有のテキストデータに関する⾃然⾔語解析
(2)解析結果への統計的推察と提⾔・報告業務
(3)社内データサイエンティストや研究職との技術的なディスカッションなど
将来的には解析チームのマネージャーや、AIコンサルタントとしてキャリアを拡げることができます。
株式会社FRONTEO募集概要
勤務地
東京都港区
給与詳細
賞与:年2回(6月・12月)
給与改定:年1回(6月)
給与改定:年1回(6月)
応募資格
・ソフトウェア開発/データ解析業務経験5年以上
・Python、SQLを用いた解析実務経験
【歓迎】
※統計学、自然言語処理の知識への興味(学ぶ意欲)を重視します。
(1) R、Python、Java、Scala等を⽤いたプログラミング能⼒(ハッカソン参加など業務外経験可)
(2) Jupyter等のアドホック分析基盤を使⽤しデータ分析経験
(3) Docker等の仮想化処理の使用経験(アプリ開発ではなくデータ解析環境でのテスト使用可)
・Python、SQLを用いた解析実務経験
【歓迎】
※統計学、自然言語処理の知識への興味(学ぶ意欲)を重視します。
(1) R、Python、Java、Scala等を⽤いたプログラミング能⼒(ハッカソン参加など業務外経験可)
(2) Jupyter等のアドホック分析基盤を使⽤しデータ分析経験
(3) Docker等の仮想化処理の使用経験(アプリ開発ではなくデータ解析環境でのテスト使用可)
勤務時間詳細
就業時間:9:00~18:00
休日休暇
慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 完全週休2日制(土日) 祝日
待遇・福利厚生
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
通勤手当 住宅手当 家族手当 残業手当 退職金制度 社員持株会制度
通勤手当 住宅手当 家族手当 残業手当 退職金制度 社員持株会制度
採用人数
1