1. トップ
  2. 新着ニュース
  3. 経済
  4. プレスリリース

FRONTEO、児童虐待の予兆を早期に検知するAIを活用したソリューションの提供を開始

PR TIMES / 2020年6月12日 11時0分

株式会社FRONTEO(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本 正宏)は、独自開発の自然言語処理AIエンジン「KIBIT(キビット)」を活用し、児童虐待の兆候を早期に検知するためのソリューションの提供を開始します。



昨今、深刻な社会問題となっている児童虐待は検挙数、相談対応件数ともに年々増加しており、全国212か所の児童相談所が児童虐待相談として対応した件数は2018年度で15万9,850件(速報値)※1と過去最多を記録しています。一方で、増員が急務となっている児童福祉司は、2017 年度の約 3,240 人から2022年度までに全国で2,020 人程度増員される※2 ことが決まっているように、児童虐待の問題は急増する相談件数への対応も大きな課題の一つとなっています。FRONTEOでは、AIによって大量のテキストを解析し、企業の業務の高度化を進めてきた実績を生かし、急増する児童虐待の相談対応件数の課題に対応するソリューションを、AIを活用して実現できると考えました。

KIBITを活用した児童虐待の予兆を早期に検知するソリューションでは、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ます。そして、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を解析します。KIBITは教師データの文章に類似度が高い文章から順番に並べ替えることができるため、相談対応者は早期に対応が必要な可能性のある重要な記録から順に確認していくことが可能になります。これにより、児童虐待の可能性があるケースを見逃すことなく、早期対応を支援することで、相談対応業務のAIによる高度化を実現します。

また、本ソリューションは各自治体や児童相談所のニーズに合わせた設計が可能であり、抽出したい判断軸を調整することで、児童虐待に関する相談内容を受け付ける、さまざまな段階に応じた設計をすることもできます。

FRONTEOでは、自社独自のAI技術を官公庁や企業の業務課題の改善に活用してきた豊富な実績があり、これまで培った知見やノウハウを地方行政の課題解決においても活かしてまいります。

※1 厚生労働省「平成30年度 児童相談所での児童虐待相談対応件数<速報値>」より
https://www.mhlw.go.jp/content/11901000/000533886.pdf
※2 厚生労働省「児童虐待防止対策体制総合強化プラン」より
https://www.mhlw.go.jp/content/11900000/000459638.pdf


[画像: https://prtimes.jp/i/6776/318/resize/d6776-318-379400-0.png ]



■KIBIT について
「KIBIT」は、過去の例や経験者の勘・感覚といった「暗黙知」をもとに選んだ文書を“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するAIエンジンです。「KIBIT」は教師データが少量であっても、大量のデータを軽量な動作で短時間のうちに解析し、仕分けることを特徴としています。

■FRONTEOについて URL: https://www.fronteo.com/
株式会社FRONTEOは、独自に開発した自然言語解析AI(人工知能)エンジン「KIBIT(R)(キビット)」や「concept encoder(R)(コンセプト・エンコーダー)」により、情報解析を支援する企業です。国際訴訟などに必要な電子データの証拠保全と調査・分析を行うeディスカバリ(電子証拠開示)や、デジタルフォレンジック調査を支援する企業として2003年8月に設立、自社開発のデータ解析プラットフォームなどの技術を駆使し、現在までに約1万件の国際訴訟対策を支援してきました。また、リーガル事業で培った独自のAI関連技術を、ライフサイエンスやビジネスインテリジェンスなどの領域に展開し、創薬研究支援や診断支援、働き方改革でも実績をあげています。2007年6月26日東証マザーズ上場。資本金2,568,651千円(2020年3月31日現在)。

企業プレスリリース詳細へ
PR TIMESトップへ

この記事に関連するニュース

トピックスRSS

ランキング

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

デイリー: 参加する
ウィークリー: 参加する
マンスリー: 参加する
10秒滞在

記事にリアクションする

次の記事を探す

エラーが発生しました

ページを再読み込みして
ください