AIソフトがLSI設��データの機密��洩���Pを解��
ある半導��LSI会社の社�^Aが、他の半導��企業に転職した時に、実は元の会社のLSI設��データを�eち出していたことがわかった。��湾で��きた、この機密��洩���Pを突き�VめたAI（人工���Α縫愁侫肇Ε┘△�実は日本��だった。リーガルテックAIを開発してきた日本のFRONTEO（フロンテオ）社は��湾当局から依頼を�pけ、LSI設��データのコード解析にAIを����、���P解��に寄与した。
2003�Q創業のFRONTEO社は、国際訴�e問��の解��に電子データの調�hと分析を行ってきた。2012�Qには日本語の�O��言語処理に使うAIを開発した。KIBITと�@��けられたAIエンジンは、少ない学�{データで分析できることを��長とする。例えば、訴�eなどで証拠を��別する場合にKIBITで�t��を絞り込んだ後に、専門家がみてさらに�_要なものを��ぶ、という作業を行う。このため、専門家の負担をゼロにするのではなく軽くするわけだが、��の高い�T果を�uることができる。
KIBITはいわゆるデ��ープラーニングや機械学�{とは少し違う。これがFRONTEO社で�擇泙譴燭里�、国際訴�e問��に�Dり組んできたことが�jきい。国際訴�eの証拠開���}��きでは、限られた時間内で�j量のテキストデータの中から証拠となるデータを、弁護士の判��基��に�pって、抽出するという膨�jな作業が求められる。そこで、弁護士の判��基��を学�{して、見たいデータを見つけやすく、不要なデータを見なくて済むようなシステムを開発しようとしてきた。これがKIBITである。
KIBITでは、関連性の高いメールやファイルのテキストを学�{し、関連性の低いメールやテキストも学�{しておく（図1）。ここに問��となるテキストを投入すると、KIBITが関連性の高い順にスコアを��けていく。
図1 FRONTEO社が開発したAIエンジンKIBIT テキストデータの解析に�咾ぁ―儘Z：FRONTEO
KIBITはキーワードのような単語だけではなく、文章で使われている文�Cの構成、つまり文脈����をチェックする。しかも文書ごとに、例えばA4の�L1��や電子メール1通の単位で振り分けて、チェックする。
企業同士の�i合をという不��行為を発見する調�hでは、証拠を探す電子メールの例を図2に��そう。「飲み」という言��をメールで見つけても、キーワード検索では、�i合を疑うメールと普通のメールを区別できない。しかし、「�i�vから」という言��があれば、定期的に会っていることを��している。さらに「個室の居��屋」という言��は、秘密の会合を�T味している。このため、�pしい二つの言��が入っている「飲み」というテキストと、「飲み」しか入っていないテキストだと、疑わしさが異なる。
図2 言語データの解析を見つけるために独�Oのアルゴリズムで�_みを��ける 出�Z：FRONTEO
KIBITでは、Landscapingと�}ぶ独�Oのアルゴリズムを開発し、このアルゴリズムに��って、それぞれの言��に点数（スコア）を��ける��図2の例では、「個室」の�_みは0.115、「飲み」の�_みは0.0017、「居��屋」の�_みは0.081となる。こういったテキストを1��のA4サイズの�Lにまとめておく。調べなければならないこういったテキストが�j量に�T在する。例えばこのテキストを1万���_ねると1メートルほどの高さになるほど膨�jな量になるが、KIBITで1万��の�j量の文書のテキストを解析すると3分半で終わるという。解析したA4の�Lにも、「見つけたい」という�`的で学�{した文章に�瑤討い觸腓帽發ぅ好灰△鬚弔韻栃造���える。このようにして、見つけたい、すなわち�pしいテキストの�Lほど高い点数で表される。
KIBITの教師データは、さまざまな分野の専門家や経�x�vの暗黙�瑤鮓気�、メールや、日報、お客様の�mなどの文書を��び、「見つけたい」教師データを作成する。FRONTEOは学�{させるためのソリューションソフトウエア����として、デジタルフォレンジックソリューション「Lit I View XAMINER」、eディスカバリ�мqシステム「Li I View E-DISCOVERY」、電子メール�O動監�hシステム「KIBIT Email Auditor」の3����を提供している。
今�v、��職した会社のオリジナルなLSI設��コードデータを調べ、「Lit I View XAMINER」に搭載されているKIBITにオリジナルのLSI設��コードデータを教師データとして学�{させ、容疑�vAが所�~していた転職先の膨�jなLSIデータセットに�瓦靴謄好灰▲螢鵐阿鮗損椶靴�。KIBITのスコアリング�T果の�@度を確認したところ、スコアリング�岼未縫�リジナルのコードデータと内容が�F�瑤垢襯魁璽疋如璽燭�含まれていた。
今�v証拠となったコードを探すのに使ったデジタルフォレンジックソリューション「Lit I View XAMINER」のフォレンジックとは「科学捜�h的な」というニュアンスを含む言��である。KIBITは日本語のテキスト解析に使ってきたが、英語は言うまでもなく、中国や�f国語のテキスト解析にも使えるという。LSI設��言語は英語をベースとしているため、KIBITは見つけることができた。KIBITは設��言語の��長が元の企業だけなのかどうかを学�{していたため、転職先のデータでもスコアが高めに出たことで、元の企業のデータから盗まれた可��性が高いことを��した。
FRONTEOは、日本だけではなく、�盜顱∠f国、��湾にも����所を��き、��業を�t開している。
