UBICのCTO武田氏が語る「人工知能によるビッグデータ解析のポイント」とは?

で採用されており、機械学習によるレビュー事例としてPredictive Codingとクラスタリングを活用した結果、使用前のレビューファイル数は平均スピード32.35ファイル/時だったが、使用後は74.93ファイル/時と2倍以上に増加。また、重要文書の発見数も増加したという。

また、ビジネスデータ分析支援では「Lit i View AI助太刀侍(AI助太刀侍)」が業務上のメールや日報などの電子データを解析し、潜在的なチャンスやリスクを知らせる。

AI助太刀侍を導入した企業で米国の顧客から受けたメールに「遺憾」という単語が含まれていた際、同システムはこれまでの学習から「遺憾」という単語の出現がトラブル発生の前兆と判断し、該当メールに高スコアを付与。これを見たスタッフが優先的に対応し、トラブルになる前に事態が終息したという事例も紹介された。

さらに、近年では情報漏洩/不正競争防止法違反、価格カルテル、収賄など、企業を取り巻くさまざまなリスクが大きな社会問題になっている。そのような状況から、企業では電子メール監査が求められていることから、同社では情報漏洩を「醸成」「準備」「実行」の3段階をへたうえで発生すると定義。