FRONTEO
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更新 2026年7月11日FRONTEOの業績推移業績の伸び
更新 2026年7月11日FRONTEOの売上構成なにで稼いでる?
更新 2026年7月11日
ビジネスのしくみ
FRONTEOは、自社開発のAI「KIBIT」を使い、医療・法律・企業経営という専門家が必要な領域にAIで切り込む会社。AI創薬では膨大な医学論文から新薬候補のヒントを探す作業をAIが担い、製薬会社の研究を加速する。企業向けには、メールや社内チャットの自動監査AI、サプライチェーンのリスク解析も提供。リーガルテック部門では、国際訴訟や社内不正調査で電子データを保全・分析する専門サービスを手掛ける。顧客はすべて企業・専門機関で、普段は見えにくいところで社会の信頼インフラを支える仕事が多い。
つくってるもの・サービス
おもな取引先
顧客はすべて企業や専門機関。AI創薬では製薬会社(UBE・エーザイ・第一三共など)が中心で、医療機器は塩野義製薬と提携して医療現場への展開を目指す。企業向け監査AIは三菱UFJ銀行や三菱電機など大手金融機関・製造業が採用。リーガルテックは国際訴訟や社内不正調査を抱える企業・法律事務所が利用する。日常生活では目に触れにくいが、大企業の信頼維持を陰で支える存在。
◎ ここが強い!
△ ここは気をつけたい
社風
ベンチャー精神と上場企業のガバナンスが共存する職場。営業・開発・データ解析が社内で連携し、提案から運用まで一体で動く。自ら機会を作り、周囲を巻き込む姿勢が求められる一方、リモート活用や有給取得の実例も社員から語られている。
こんな人を求めてる
専門知識を武器に、変化の多いAI領域で自ら考えて動ける人。学ぶ意欲と挑戦意識を持ち、与えられた裁量をチャンスとして捉えられること。事業・職種をまたいで協力しながらプロジェクトを前進させる推進力も重視される。
選考の流れ
FRONTEOの志望動機例・質問例就活ガイド
AI生成 更新 2026年7月11日ESや面接の準備に、そのまま使えるヒント集だよ。※ AIが公開情報をもとに作成しています。応募前に必ず公式情報で確認してね。
😊 向いてる人
AI技術そのものへの関心が強く、医療・法律・安全保障など専門性の高い課題に携わりたい学生に向く。「自分で考えて動く」文化が合い、小規模組織でさまざまな役割を担いながら成長したい人にも向いている。新卒1割の環境だからこそ、中途のプロから学べる密度を魅力に感じられるかどうかが判断基準になる。
😣 ちょっと注意
大きな組織で役割分担が明確な環境や、安定した業務フローの中でじっくり専門を深めたい人には合いにくい。AI創薬や医療機器など成果が見えるまでに時間のかかる事業が主力のため、短期で成果を実感したいと考えると焦りを感じやすい。中途9割の職場に飛び込む積極性がないと、立ち上がりに苦労しやすい。
祖母が認知症と診断されたとき、「もっと早く気づけていれば」という家族の言葉が忘れられません。その経験から、疾患の早期発見や治療の選択肢を広げることに携わりたいと思い、就職先を探してきました。私がFRONTEOを志望するのは、自社AI「KIB…
祖母が認知症と診断されたとき、「もっと早く気づけていれば」という家族の言葉が忘れられません。その経験から、疾患の早期発見や治療の選択肢を広げることに携わりたいと思い、就職先を探してきました。私がFRONTEOを志望するのは、自社AI「KIBIT」を医療と創薬の両方で社会実装しようとしている点に、他の企業にはない具体性を感じたからです。論文情報から標的分子の仮説を提示する「Drug Discovery AI Factory」と、会話型の認知機能検査AIプログラム医療機器「SDS-881」の両方を持ち、研究段階にとどまらず実際の医療現場へつなごうとしている姿勢が、自分の問題意識と重なりました。大学では生命科学を専攻し、卒業研究でタンパク質と疾患関連データを扱うなかで、膨大な文献から意味を引き出す難しさと可能性を身をもって知りました。入社後はAI創薬支援に携わり、製薬企業との共創プロジェクトを前進させる一員になりたいと思います。学ぶ姿勢と研究経験を武器に、技術を医療の課題解決に届けることに貢献したいと考えています。
大学のゼミで国際商事紛争を研究するなかで、デジタル証拠の扱いや膨大な文書の解析が法律実務の現場でいかに重要かを知りました。同時に、日本語を含むアジア言語の文書解析は、欧米のツールでは対応しきれない課題があることも分かりました。私がFRONT…
大学のゼミで国際商事紛争を研究するなかで、デジタル証拠の扱いや膨大な文書の解析が法律実務の現場でいかに重要かを知りました。同時に、日本語を含むアジア言語の文書解析は、欧米のツールでは対応しきれない課題があることも分かりました。私がFRONTEOを志望するのは、日本語・韓国語に対応した自社AI「KIBIT」と、デジタル・フォレンジック調査の現場知見を組み合わせている点が、他社にはない強みだと判断したからです。2009年からアジア言語対応の電子証拠開示ソフトを提供し、国際訴訟や不正調査の現場で経験を積んできた実績は、単なるソフト会社とは異なります。ゼミでは英語・日本語の判例や契約書を粘り強く読み込み、文書から論点を抽出する力を磨いてきました。入社後はリーガルテックAI事業のドキュメントレビューや不正調査支援に携わり、法的文脈を理解しながらAI活用の幅を広げることで、顧客が直面する証拠収集や調査の課題を解決する一員になりたいと考えています。
💬 面接の予想質問集+解答例
A. 学内の研究発表会を自分で企画した経験があります。複数の学科に声をかけて準備を進め、最終的に多くの学生が参加する場を作ることができました。自ら機会を作り、周囲を巻き込む大切さをこの経験で学びました。
A. KIBITは文章の意味的なつながりを学習する自然言語処理AIで、創薬支援や不正調査など専門性の高い分野で活用されていると理解しています。論文や契約書のような大量の文書から必要な情報を引き出せる点が、他のAIと異なる強みだと感じました。
A. 中途の方が多い環境は、専門知識を間近で学べるチャンスだと考えています。新卒だからこそ先入観が少なく、素直に吸収しながらキャッチアップできると思います。若い視点で気づいたことは積極的に発言し、チームに貢献したいです。