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公開：2024-10-15

FRONTEOがサプライチェーン解析の新技術で特許取得、経済安全保障対策AIソリューションの強化へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• FRONTEOがサプライチェーン解析の新技術で特許取得
• 取引経路の優先度計算技術を開発
• 経済安全保障対策AIソリューションに活用

FRONTEOのサプライチェーン解析新技術が特許取得

株式会社FRONTEOは、経済安全保障対策AIソリューション「KIBIT Seizu Analysis」のサプライチェーン解析における新技術で特許を取得した。この技術は、サプライチェーンネットワーク内の取引経路の優先度を計算するもので、2024年9月20日に特許第7558542号として登録された。取引経路の重みづけにより、調査目的に適したサプライチェーンの効率的な探索が可能となる。^[1]

新技術は、産業分類コードの遷移パターンと大規模言語モデルによるベクトル化を活用して、ネットワーク上の企業説明テキストから取引経路の優先度を算出する。これにより、複雑なサプライチェーンネットワークの中から重要度の高い経路を抽出し、俯瞰的かつ網羅的な分析を効率化することが可能となった。FRONTEOは、この革新的な技術を通じて企業の経済安全保障対策や戦略立案を支援していく方針だ。

KIBIT Seizu Analysisは、FRONTEOの特化型AI「KIBIT」を搭載したソリューションで、サプライチェーン解析、株主支配ネットワーク解析、研究者ネットワーク解析の3つの機能を提供している。サプライチェーン解析では、チョークポイントや懸念組織とのつながりを把握し、株主支配ネットワーク解析では隠れた支配力の伝搬を分析する。研究者ネットワーク解析では、機微技術に関わる研究開発の人脈分析とリスク評価を行うことが可能だ。

FRONTEOの新技術とKIBIT Seizu Analysisの機能まとめ

KIBIT Seizu Analysisの詳細はこちら

大規模言語モデルについて

大規模言語モデルとは、膨大なテキストデータを学習し、人間の言語を理解・生成することができる人工知能モデルのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 大量のテキストデータを学習し、文脈を理解する能力
• 自然言語処理タスクにおける高い性能
• 様々な応用分野での活用可能性

FRONTEOの新技術では、大規模言語モデルを用いて企業の説明テキストをベクトル化し、サプライチェーンネットワークの解析に活用している。この手法により、テキストデータから意味的な情報を抽出し、取引経路の優先度計算に利用することが可能となった。大規模言語モデルの応用は、経済安全保障対策など、複雑なデータ解析が必要な分野での革新的なソリューション開発に貢献している。

FRONTEOのサプライチェーン解析技術に関する考察

FRONTEOが開発した新技術は、経済安全保障の観点から見て非常に重要だ。サプライチェーンの複雑化が進む中、重要な取引経路を効率的に特定できる本技術は、企業のリスク管理や戦略立案に大きく貢献するだろう。特に、産業分類コードの遷移パターンと大規模言語モデルを組み合わせたアプローチは、従来の手法では捉えきれなかった取引関係の重要性を浮き彫りにする可能性がある。

一方で、この技術の普及に伴い、データの取り扱いやプライバシーに関する問題が浮上する可能性がある。企業間の取引情報や研究者のネットワーク情報は機密性が高いため、解析結果の管理や使用に関する厳格なガイドラインが必要となるだろう。また、AIによる判断の透明性や説明可能性も重要な課題となる。FRONTEOには、技術の進化とともに、これらの課題に対する解決策も提示していくことが期待される。

今後、この技術をさらに発展させるには、国際的な経済安全保障の枠組みとの整合性を図ることが重要だ。また、リアルタイムデータの取り込みや、異常検知機能の強化など、より動的なサプライチェーン管理を可能にする機能の追加も期待したい。FRONTEOの技術が、グローバルな経済安全保障の強化と、企業の持続可能な成長の両立に貢献することを期待する。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「FRONTEO、経済安全保障対策AIソリューション サプライチェーン解析において、取引経路の優先度を計算する新技術について特許を取得 | 株式会社FRONTEOのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000593.000006776.html, (参照 24-10-15).

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