FRONTEO、AI活用の電子メール監査システム「Email Auditor 19」に「ハラスメント検知ナレッジベース」を追加

近年、パワハラ・セクハラ・マタハラをはじめとする各種ハラスメントに対する世間の関心は非常に高い状態が続いており、2019年5月には、企業に適切なパワハラ防止策を義務付ける労働施策総合推進法の改正案が成立した。ハラスメント対策が事業主の義務となることが明確化され、違反する企業には厚生労働省が企業名を公表する場合もあることに鑑み、ハラスメントの監視・対応を強化することは喫緊の経営課題とも考えられる。

このような中、株式会社FRONTEOは、独自開発のAIエンジン「KIBIT（キビット）」を活用した電子メール監査システム「Email Auditor 19（以下、EA19）」に、新たにハラスメント検知のためのナレッジベース（学習済み教師モデル）を追加した。

「EA19」は、監査官の調査観点を学習した人工知能が大量の電子メールを解析する、メール監査システムだ。不正の再発防止、早期発見や、効果的なコンプライアンス体制の構築に貢献する。

「EA19」ではこれまでも、過去事例などをもとにしたサンプルデータ（検知対象とする教師モデル）を各企業が事前に用意することで、「EA19」でハラスメント検知を行うことは可能であったが、「データが蓄積されていない場合、サンプルの準備が難しい」、「過去事例は一部のテーマに偏っており網羅的な検知に適していない」といった課題があった。

今回、この課題を解決した「ハラスメント検知ナレッジベース」により、過去のハラスメント事例やサンプルデータがなくても、短期間でメール監査を開始できるようになる。

ハラスメント検知ナレッジベースを活用した本格運用は以下の3ステップで行える。