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メタデータ、オンライン展示会「新しい働き方とライフスタイル」「教育総合サミット」に出展

~ テレワークによりワークライフバランスが崩れがちなスタッフのメンタルヘルス問題の予兆を発見したり、性格診断により適切な対応、教育方針を採用するのを支援

メタデータ株式会社

2021-09-16 12:00

メタデータ株式会社(所在地:東京都文京区;代表取締役社長:野村直之)は、2021/9/29-10/1に開催の、オンライン展示会「新しい働き方とライフスタイルEXPO ONLINE」、ならびに「教育総合サミット 」に出展いたします。テレワーク鬱の予兆を発見したり、スタッフの性格類型に基づいて適切な対応、教育を施したりするのに必要な、全デジタルテキストのAI分析のソリューションを中心に展示します。展示ブースの閲覧や資料ダウンロードは会期前にも可能です。会期中は、事前予約者向けに30分単位のオンライン相談会を無料で実施いたします。
■趣旨
 コロナ禍が始まって既に1年半が経過し、多くの企業がオンライン入社式や新人研修を2回経験しています。また、大学近くの個室で長時間孤独のまま専らオンライン授業を受けている学生も多く、尾身分化会長によれば向こう2、3年この状況が続く可能性が高いと言います。その後、いわゆるアフターコロナにおいても一旦縮小したフロア、スペースを元に戻す可能性は低く、優秀社員が場所や時間の制約から解き放たれ、本格DXの恩恵を受けて生産性、創造性を向上させたテレワーク環境を元に戻すとは考えられません。こんな中、小さな教育格差が大きく拡大し、会社でも学校でもメンタル不調と成績不振の負のスパイラルに陥る人も増えていくおそれがあります。

 そこで、メタデータ社では、DXで激増するテキストデータに対してさまざまな診断材料を提供する人工知能API群を従来から提供してまいりました。感情解析API (リンク ») 、高精度ネガポジAPI (リンク ») 、NG判定API (リンク ») や、意味カテゴリAPI (リンク ») の「人柄、性格、心理」関連の意味属性検出機能です。そして、8/17発表の、ビッグファイブ理論(→用語解説) 等に基づく性格診断API (リンク ») の活用により、心理状態を含む類型判断が可能となります。さらに、AIポジショニングマップ Mr.DATA (リンク ») を用いて具体的なエピソード内容、その5W1H、また、批判や提案を含む意見記述を精査することで、個別の処方箋を作り出すことができます。これらすべてを、「新しい働き方とライフスタイルEXPO ONLINE ( (リンク ») )」、ならびに「教育総合サミット ( (リンク ») )」にて披露いたします。

■ オンライン展示会への参加方法
下記URLで来場登録、そしてメタデータ社へのコンタクト、オンライン相談、資料ダウンロード等すべて無料です。社名や、「メンタルヘルス」等のキーワード検索により、展示ブースに辿り着くことができます。
●相談会期間:2021年9月29日(水)~10月1日(金) 事前に展示ブース閲覧可。相談予約可。
◆イベント名称:新しい働き方とライフスタイルEXPO ONLINE
・会場URL: (リンク »)
◆イベント名称:教育総合サミット
・会場URL: (リンク »)

用語解説

■用語解説「ビッグファイブ理論」
オレゴン大学心理学科の名誉教授ルイス・R・ゴールドバーグが提唱した、個人の性格に関する学説。人の個性は、ビッグファイブと呼ばれる、次の5つの因子によって分類することができるとさる。「Openness(開放性)」「Conscientiousness(誠実性)」「Extraversion(外向性)」「Agreauleness(協調性)」「Neuroticism(神経症的傾向)」。

メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、2005年12月にメタデータ活用技術、AIの応用ソフトウェア会社として設立。自然言語解析エンジン『メタパーザ』を駆使した意味解析技術により、5W1H抽出によるコンテンツ連携や個人情報の自動匿名化、評判分析(ネガポジ・感情解析)、意味による自動分類やポジショニングマップ描画、Web対話ロボットなど、SaaS、クラウド向けアプリケーションを開発してまいりました。最近では、AI活用のボトルネック打開のため高精度な正解データをほぼ自動で生成する”AI for AI”を掲げ、機械学習、ディープラーニング等の人工知能研究の蓄積を活かした分析エンジンやマッチングエンジンxTechにも注力しています。
代表取締役・野村は、MITマサチューセッツ工科大学・人工知能研究所の研究員時代に概念体系WordNetの理論と活用研究に貢献。その後の、WordNetをベースに1400万枚の写真に体系的な意味ラベルを付与したImageNetの完成によるディープラーニングの劇的精度向上にも、間接的な貢献を果たしています。

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