想定年収
500～1,000万円
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
自然言語処理に特化したFRONTEO独自AIを駆使し、クライアントよりお預かりしたデータの解析をお任せいたします（主にデータアセスメント・学習モデル作成・テスト・レポーティングまでを担当）。
上記に加え、プレ解析などを含めた提案支援やユーザー（専門家）からの各種問い合わせ及び導入支援を行います。
入社後は自社アルゴリズム／自社解析ツールへの理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、現場にて解析実務に従事いただきます。
【具体的には】
■解析実務（入社後の主業務）
顧客の実データを元に、同社独自アルゴリズム（KIBIT、ConceptEncoder）及びオープンソース機械学習アルゴリズムを兼ね合わせた解決手法の検討および解析実務を行っていただきます。主にはデータアセスメント、学習モデル作成、テスト、レポーティングまでを責任もって対応し、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。
※以下、導入事例
金融(横浜銀行様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/boy-1/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
製造(AGC様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/agc/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
製薬(中外製薬様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/chugai-pharm/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
上記に加え、プレ解析などを含めた提案支援やユーザー（専門家）からの各種問い合わせ及び導入支援を行います。
入社後は自社アルゴリズム／自社解析ツールへの理解を深めることを目的にデータサイエンティストとして様々な案件に参画いただき、現場にて解析実務に従事いただきます。
【具体的には】
■解析実務（入社後の主業務）
顧客の実データを元に、同社独自アルゴリズム（KIBIT、ConceptEncoder）及びオープンソース機械学習アルゴリズムを兼ね合わせた解決手法の検討および解析実務を行っていただきます。主にはデータアセスメント、学習モデル作成、テスト、レポーティングまでを責任もって対応し、PoC成功および本導入の鍵を握る重要な役割を担います。
※以下、導入事例
金融(横浜銀行様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/boy-1/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
製造(AGC様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/agc/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
製薬(中外製薬様)：https://kibit.fronteo.com/case-study/chugai-pharm/?utm_source=corporate&utm_medium=banner&utm_campaign=internal
株式会社FRONTEO募集概要
勤務地
東京都港区
応募資格
・データ解析に関する案件対応経験5年以上
・R、Python、SAS、SPSS等を用いた統計解析経験
【歓迎】
・統計学の知識（統計検定１級、統計検定準１級、統計検定２級レベル）
・自然言語処理技術の基本的な知識（G検定レベル）
・R、Python、SAS、SPSS等を用いた統計解析経験
【歓迎】
・統計学の知識（統計検定１級、統計検定準１級、統計検定２級レベル）
・自然言語処理技術の基本的な知識（G検定レベル）
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
若干名
