企業にとって、優秀な社員の離職は大きな損失となります。こうした重要な人材の退職リスクをいち早く察知し、原因に対処できれば、離職を未然に防ぐことが可能です。しかし、個々の社員の微細な心境の変化や離職の兆候を人間だけで見つけるのは容易ではありません。 そこで役立つのが、FRONTEOのAI（人工知能）です。AIは、人間の目では捉えにくいパターンや傾向を分析し、人事部門に蓄積された目標管理コメントや意識調査、アンケートといったテキストデータを基に、日常のコミュニケーションでは見過ごされがちな不安やストレス、離職の予兆を早期に発見します。これにより、管理者はタイムリーに適切なアクションを取ることができ、離職のリスクを大幅に低減することができます。 AIの活用により、企業は貴重な人材を守り、組織全体の安定と成長を促進することが可能になるのです。

採用競争が激化する中、自社で活躍できる優秀な人材をいかに見極めるかが、ますます重要な課題となっています。エントリーシートの確認にかかる時間を短縮することや、担当者ごとの印象や好みに左右されない公正な評価を行うことは、採用活動における大きな課題です。 この課題を解決する手段として、FRONTEOのAI（人工知能）が役立ちます。AIは過去の採用データや人事データを学習し、客観的かつ一貫性のある評価基準で候補者を迅速に選考できます。これにより、担当者はエントリーシートの確認にかかる時間を削減し、対面での面接やコミュニケーションにより多くの時間を割くことが可能になります。結果として、選考の精度が向上し、自社に最適な人材を確実に見つけ出すことができます。 AIの活用により、採用活動は効率化されるだけでなく、質の向上も図れるため、企業の成長に大きく貢献します。

個人情報の漏洩が発生すると、企業の社会的信用が低下し、取引停止や顧客離れにより業績に大きな影響を与えます。このようなリスクに対処するため、メッセージの監査が有効です。FRONTEOのAIは調査官の手法や思考を学習し、大量のメールを監査して機密情報の流出や社内不正の兆候を発見します。不正が行われる前段階である「醸成」フェーズを検知することで、内部不正を未然に防ぐことが可能です。 このようなAIの活用により、企業は効果的なコンプライアンス体制を構築し、リスクを軽減できます。

コミュニケーションツールの多様化やリモートワークの急速な拡大に伴い、オンラインコミュニケーションがさらに増加する中、不正や情報漏洩などの予防・対策や、コンプライアンス強化の一環として行う「社員のコミュニケーション監査」の重要性や難易度が高まっています。 今回は、さまざまなコミュニケーションツール内のテキストを解析し不正リスクをスコアで表現することで、モニタリング業務の高度化・効率化を実現するメール＆チャット監査AI「KIBIT Eye」をご紹介します。

製造業や工場などの生産現場は、依然として多くの工程が人の手に依存しています。しかし、製造業が抱える人手不足、技術の継承、事故防止といった課題は、実はAIと非常に相性が良い分野です。 熟練職人による技能や知見が多く蓄積されている製造業において、AIは、未来に向けてその技能を伝承するためのツールとして、また過去の災害データをもとに事故を未然に防ぐ手段として活用できる可能性があります。ここでは、AIがこうした現場で役立つシーンをご紹介します。

企業にとって重要な技術やノウハウを持つ人材が退職や異動する際、その知識が失われるという問題があります。企業内に蓄積された知識や情報を適切に管理し、後継者に引き継いで共有することは、どの企業においても大きな課題です。 FRONTEOのAI（人工知能）は、熟練者の暗黙知を抽出し、形式知としてデータベース化することで、この課題に対応します。AIの力を活用して、大量のデータを分類・選択し、優先順位をつけることで、社内のナレッジシェアや技能伝承を体系的に進めることが可能です。

経験や勘に頼りがちな建設業界では、技能の属人化が進みやすく、人材不足が特に深刻です。これにより、労働者の入れ替わりや外国人労働者の採用など、現場の人材も多様化しています。質を維持しつつ、厳しい納期を守るために、各現場では日々試行錯誤が繰り返されています。 そこで、建設業の現場でリードタイムを短縮し、組織全体の知識・スキルを向上させるために、AIを活用できるシーンをご紹介します。

製造業や建設業など、多くの従業員を抱える企業では、メンバーの多様化が進む中、作業現場の危険因子をわかりやすく伝える必要性が増しています。 FRONTEOのAI「KIBIT」は、現場のKY活動で過去の労災事例や対策などの自社ノウハウを、どの現場でも簡単に共有でき、事前のトレーニング（KYT）にも有効です。実際の事例を通じた共有やトレーニングは、企業全体の安全意識向上に寄与します。

株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本 正宏、以下 FRONTEO）は、第一三共株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長兼COO：奥澤 宏幸、以下 第一三共）と、Drug Discovery AI Factory（以下 DDAIF）＊を活用した、毒性試験データベースならびに毒性試験報告書テキスト情報の解析業務に関する契約を締結したことをお知らせします。 本契約において、FRONTEOは、第一三共の現有毒性試験データベース上で簡便に毒性解釈を確認できる仕組みの導入と、毒性試験報告書の解析を通じて新たな知見やアイデアの発見を支援する探索AIシステムの構築を支援してまいります。

ChatGPTの登場により、AIは開発者だけでなく一般の人々にも注目される存在となりました。 皆さん、または皆さんの会社では、業務にChatGPTを活用していますか？ ところで、「ChatGPTはAIである」という表現は、実は正確ではありません。ChatGPTはAIサービスの名称であり、その背後にある仕組みが「GPT」と呼ばれる言語処理技術です。 では、そもそも「AI（人工知能）」とは何でしょうか？説明できますか？ 「AI」という言葉は今や一般名詞のように広く使われていますが、実は明確で統一された定義は存在していないのです。 ビジネスパーソンにとって、AIの基礎知識はもはや欠かせません。この機会に、AIについての理解を深めるための記事をご紹介します。

言葉をAI（人工知能）で分析し活用する「自然言語処理AI」は、検索エンジンでのキーワード検索や、ChatGPTをはじめとするさまざまなツールに広く応用されています。 例えば、GoogleやYahoo!のキーワード検索では、AIの技術によって、多少の文字の打ち間違いや表記ゆれがあっても正確に検索結果を得ることができます。また、話題のChatGPTでは、質問を入力すると、AIが自然な文章で回答を生成してくれる仕組みです。 検索といえばキーワード検索が一般的ですが、それにとどまらず、新しい発見を促す「概念検索」という先進的な検索手法も注目されています。

株式会社FRONTEOは、企業の有事対応に関する実態調査「あなたの会社のコンプライアンス体制と弁護士事務所活用状況」を行い、結果をウェブサイトで公開しました。長島・大野・常松法律事務所の勝弁護士監修のもと、大手企業の法務部を中心にした、130名あまりの法務スタッフの生の声をつぶさに集めた貴重なレポート。過去５年以内の不祥事の有無や内容、コンプラ対策の指標設定など、バックオフィススタッフなら見逃せないテーマ満載です！

AI（人工知能）の中でも注目を集めているチャット型サービス「ChatGPT」は、生成AIの一種です。生成AIとは、テキスト、画像、音声などの膨大なデータを学習し、それをもとに新しい内容を作り出すことができる便利なツールです。 生成AIの登場により、新たなアイデアや発見が生まれる可能性が大きく広がりました。一方で、技術の進化に伴い、倫理的な問題やプライバシーへの懸念も浮上しています。そのため、企業や個人においては、適切なバランスを保ちながら活用することが重要とされています。

AIの一手法である機械学習において、精度を高めるために欠かせないもの――それは「教師データの質」です。 人間であれば、2つや3つの見本となる教師データがあれば、ある程度の判断が可能に思えます。しかし、AIにとっては、その少ないデータで正確な回答を導き出すのは難しいのです。なぜそうなるのでしょうか？ この記事では、機械学習の仕組みとともに、その理由を詳しく解説いたします。

FRONTEOの自社開発AI「KIBIT（キビット）」は、人間の機微（きび）を学習することが由来。言葉に書かれた人間の機微を数学的アプローチで見つけ出すユニークなAIです。 自然言語処理とネットワーク解析を強みとし、「人間の暗黙知」を再現してエキスパートに新たな気づきや発見を提供する「KIBIT」の、ユーザー様の声も交えた紹介ムービーをご紹介します。

話題のChatGPTをはじめ、注目を集める生成AI。しかし、生成AIは大量の電力を消費するため、「環境への影響」という課題も抱えています。 一方、FRONTEOのAI「KIBIT（キビット）」は、極めて省電力かつサステナブルな特徴を持つAIです。KIBITは、省電力で環境負荷が小さい（=Green）、シンプルなアルゴリズム（=Micro）を採用した「Green Micro AI」として、企業のAI活用とESG対応を両立する画期的なソリューションです。