KIBIT Seizu Workflowについて
「KIBIT Seizu Workflow」は、研究セキュリティ審査やデューデリジェンス(※1)、リスク評価といった業務プロセスを効率化し、審査結果や証跡の管理、レポート作成までを一元的に支援します。「KIBIT Seizu Analysis」と一体的に活用することで、解析結果(研究者ネットワーク解析・サプライチェーン解析・株主支配ネットワーク解析)を、研究者・プロジェクト単位の審査、意思決定、証跡管理業務にシームレスに反映させることが可能です。

主な機能
「KIBIT Seizu Workflow」は、以下の4つの機能により、研究セキュリティに関する業務を、リスクの可視化・評価から、証跡管理・報告書作成に至るまで、シームレスに支援します。
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研究者・研究プロジェクト情報を一元管理
研究者管理画面では、氏名・国籍などの基本情報、専門分野・経歴・所属機関履歴などのプロフィール、論文・特許・受賞歴などの成果物情報に加え、ORCID(※2)やresearchmap ID(※3)などの外部IDデータと連携した情報を登録できます。プロジェクト管理画面では、プロジェクト名、研究目的、実施期間、資金提供情報、参加研究者、研究成果などの情報を登録・把握できます。 -
研究セキュリティリスクを多面的に可視化・評価
「KIBIT Seizu Analysis」の研究者ネットワーク解析ソリューションと連携させることで、共著者情報や所属履歴、研究資金の提供元、制裁リストとの関連性、エンティティリスト掲載組織との共同研究・論文発表歴などを踏まえ、研究者や研究プロジェクトに関するリスクを多面的に評価できます。また、FOCI(外国からの所有・支配・影響)(※4)、COI(利益相反)、みなし輸出管理対象、懸念外国人参加プログラムへの該当状況など、研究セキュリティ上の重要項目を登録できます。 -
リスク評価の経緯・軽減措置を証跡として記録・管理
リスク評価の判断根拠や結果に加え、評価後に実施したリスク軽減措置の内容を記録・管理できます。また、同一研究者やプロジェクトについて評価を複数回実施した場合も、それぞれの結果の履歴を保存でき、経時的なリスク管理を可能とします。 -
申請・承認・報告ワークフローで透明性とトレーサビリティを確保
研究セキュリティに関する申請・承認ワークフローや報告書作成を支援し、審査結果や証跡を一元管理することで、透明性・トレーサビリティを確保しながら業務効率化を実現します。
研究者を取り巻く環境と課題

近年、国際的な研究活動において、技術流出やFOCIが懸念され、企業・大学・研究機関・資金配分機関には経済安全保障や研究セキュリティへの対応が求められています。政府は2025年12月に「研究セキュリティの確保に関する取組のための手順書」(※5)を策定するなど対策を強化しています。
一方で、研究機関の現場では、研究者本人や共同研究先、研究インフラ、資金源などに関する膨大な情報確認作業が負担となり、研究時間の圧迫や国際共同研究への参画意欲低下といった新たな課題が顕在化しています。
FRONTEOの取り組みと今後の展望
FRONTEOは、こうした課題の解決の一助となるべく、「日本の科学技術は日本の技術で守る」というコンセプトの下、独自のAI技術を活用し、実務者のニーズを反映した本アプリケーションを開発しました。
これまで「KIBIT Seizu Analysis」を通じて、研究者ネットワーク解析、サプライチェーン解析、株主支配ネットワーク解析などの解析機能を提供し、経済安全保障リスクの可視化を支援してきました。これに加え、「KIBIT Seizu Workflow」により、研究者やプロジェクトごとのリスク評価結果を申請、評価、証跡管理などの実際の業務につなげることで、「解析」から「業務」までを一気通貫で支える体制を整えました。
FRONTEOは、革新的AI技術の研究開発と社会実装を通じて、大学・研究機関における研究セキュリティ体制の構築を支援していく方針です。単独機関への個別導入にとどまらず、中核機関がハブとなりノウハウやシステム基盤を集約して提供する「機関間連携モデル(シェアードサービス)」(※6)の構築を目指し、予算や専門人材が限られる中小規模の大学・研究機関においても、財政状況に応じた最適なプランで高度なリスク管理体制の構築を可能にすることを目指しています。
FRONTEOは「KIBIT Seizu」ソリューション群を、日本の研究セキュリティにおけるデファクトスタンダード(事実上の標準)へと成長させ、研究力強化を通じた国際頭脳循環に貢献していくとしています。
用語解説
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※1 デューデリジェンス: 企業が取引や共同研究、提携といった事業活動に際し、経済安全保障に関わるリスクを特定し、予防・軽減を図り、対応状況を説明・情報開示する一連の取り組み。
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※2 ORCID: Open Researcher and Contributor ID。国際的な非営利組織ORCID, Inc.が運営する、個々の研究者に提供される識別子。学術活動や研究成果を研究者本人と正確にひも付ける恒久的なIDとして世界中で利用されている。
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※3 researchmap ID: 国立研究開発法人 科学技術振興機構(JST)が運営する研究者情報データベース「researchmap」に登録された研究者を識別するID。所属、研究分野、研究業績などの情報を管理・公開するために利用されている。
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※4 FOCI: Foreign Ownership, Control, or Influence。外国政府・企業などからの資本・経営・研究活動などへの関与や影響の有無を評価する考え方。経済安全保障や研究セキュリティの分野で用いられる。
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※5 内閣府:研究セキュリティの確保に関する取組のための手順書: https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/yushikisha/guidelines_v1.pdf
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※6 シェアードサービス: 複数の部門や組織で共通する業務を集約し、一元的に提供・運営する仕組み。情報システムなどの共通業務で広く導入されている。
FRONTEO経済安全保障事業について
FRONTEO経済安全保障事業では、リスクマネジメント事業において、膨大な情報と見えないネットワークに潜むリスクを可視化し、経済安全保障に関する事業・経営戦略の策定と推進を支援することを目的としています。経済安全保障対策AIソリューション「KIBIT Seizu Analysis」「KIBIT Seizu Workflow」に加え、企業が自社内で経済安全保障対応を自律的に運用できる「経済安全保障室」の業務設計をサポートする「経済安全保障対策コンサルテーション」を提供しています。
KIBIT Seizu Analysis
自社開発の解析技術を搭載した、サプライチェーンや企業の実質株主による支配状態などのネットワーク解析を行うシステムです。現在、下記の3つのソリューションを提供しています。
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サプライチェーン解析ソリューション: サプライチェーンにおけるチョークポイント(戦略的に重要な地点)や懸念組織とのつながりの可能性、依存度を把握します。
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株主支配ネットワーク解析ソリューション: 複雑なネットワーク上での株主間の影響力を、間接持株比率を補正した独自の手法により解析し、隠れた支配力の伝搬を把握します。
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研究者ネットワーク解析ソリューション: 機微技術に関わる研究開発について、研究者の所属組織などに注目した人脈の分析と、それに基づくリスクを把握します。
KIBIT Seizu Workflow
研究者・研究プロジェクト情報の一元管理をはじめ、研究セキュリティ審査やデューデリジェンス、リスク評価、証跡管理、申請・承認ワークフロー、報告書作成まで、研究セキュリティに関する業務プロセス全体を一元的に支援する業務アプリケーションです。研究セキュリティ業務の効率化と透明性・トレーサビリティの向上を実現します。
株式会社FRONTEOについて
株式会社FRONTEOは、自社開発の方程式駆動型AI「KIBIT(キビット)」の提供を通じて、社会課題と向き合う各分野の専門家の判断を支援し、イノベーションの起点を創造しています。独自の自然言語処理技術は、教師データの量およびコンピューティングパワーに依存することなく、高速かつ高精度での解析を可能にします。解析した情報をマップ化(構造を可視化)する特許技術を活用することで、「KIBIT」が専門家のインサイトにダイレクトに働きかけ、近年は創薬の仮説生成や標的分子探索にも活かされています。

「KIBIT」の独自技術およびアプローチを通じて、「集合知に埋もれたリスクとチャンスを見逃さないソリューションを提供し、情報社会のフェアネスを実現する」理念の実現に向けて、
の各事業で社会実装を推進しています。2003年8月創業、2007年6月26日東証マザーズ(現:東証グロース)上場。日本、米国、韓国で事業を展開。資本金915,057千円(2026年3月31日時点)です。
※FRONTEO、KIBIT、Seizu AnalysisはFRONTEOの日本および欧州、米国、韓国における商標または登録商標です。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のFRONTEOによる「KIBIT Seizu Workflow」の提供開始は、研究機関だけでなく、共同研究先の選定を行う一般企業や資金配分機関にとっても大きな意味を持ちます。経済安全保障リスクへの対応が喫緊の課題となる中、本アプリは膨大な情報確認作業の負担を軽減し、業務効率化とリスク管理の高度化を両立させることが期待されます。特に、中小規模の大学・研究機関が予算や専門人材の制約を受けつつも高度なリスク管理体制を構築できる「機関間連携モデル(シェアードサービス)」の構想は、日本の研究力強化に貢献する重要な一歩となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

