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メタデータ、レザボア・コンサルティング社と業務提携

~ AI、テキスト分析、高速マッチングをコアにコンサルティング、システム構築で協業

メタデータ株式会社

2022-08-18 09:00

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、本日、株式会社レザボア・コンサルティング(所在地:東京都渋谷区;代表取締役:小川雅紀)と業務提携を開始いたしました。メタデータ社開発のAI、特に、テキスト分析や、高速マッチング・ソフトウェアを活用して、ビジネスで広く普及し始めたAIを、レザボア・コンサルティングの培ったノウハウにより、適切に、効果的にシステム化するコンサルティング、設計、構築を行い、お客様のDXを推進します。今後2年間で5件以上の案件を共同で受注してまいります。
■ 背景 
 AI のビジネスニーズが高まる中、専門性の高いAI サービスを既存のビジネス、システムに適用する
ハードルが顕在化してきています。レザボア・コンサルティングのシステム構築メソッドとメタデータ
の超高速AI サービスを掛け合わせることで、ビジネス課題を解決します。
既存システムへのAI 機能の組み込み、UI 構築、日々更新されるデータの学習・推論サイクルの構築な
どのコンサルティングからシステム構築までワンストップで実現します。

■提供サービス概要
<メタデータ:「Mrテキスト分析」>
顧客の声、ソーシャルメディア、営業日報等あらゆる自然文テキストデータをAI を用いて意味で自動分
類し、定量的に評価します。複数の自由テキスト欄、データ型による範囲絞り込みや新「見える化」マップ群など機能向上、数字や文字列の複数への対応、新種のマップ類を加えて、「AIポジショニングマップMrDATA」をバージョンアップ。類似検索、ポジショニングマップ描画、相関グラフ描画などを用いて経営判断の材料となる新仮説や知識を発見します。
<メタデータ:「xTech」>
2 つのグループに様々な要素が多数あるときに、その最適な組み合わせを、超高速で多数生み出す AI
マッチングサービスです。
人材と企業、プロジェクトのマッチング、購買実績に基づいて有望な見込み客を多数発見する BtoC
マーケティングなどの実績が多数あります。
<メタデータ:人工知能API群>
この他、例えば、各業界のマーケティング部門や経営企画などで、実データの分析によりお役立ち、貢献するAIサービス群を支える、性格診断API、感情解析API、高精度ネガポジAPI、意味カテゴリAPI、NG判定API、深層学習により日本語、中国語の文脈を把握し用語の代案を提示する連想語・関連語API、そして、個人情報をべた書きテキスト中から検出し、日付時刻や場所、価格情報のメタデータを抽出して他の情報源、データセットと紐づける5W1H抽出API等を提供しています。
 
<レザボア・コンサルティング:「Reservoir Way」>
レザボア・コンサルティングのメンバーが数十のプロジェクト経験を通して培ったノウハウを、開発フレームワークとして体系化したハイブリッドアジャイル型の開発手法です。
一般的なアジャイル型開発と異なり、本物に近いプロトタイプを用いながら機能単位に要件定義、基本
設計、詳細設計・開発を一体としてスプリントを繰り返し実施することにより、お客様との認識齟齬を効率よく極小化し、無駄のない、無理のない工程でシステム構築、導入を実現します。

このプレスリリースの付帯情報

Reservoir-Metadata

用語解説

■株式会社レザボア・コンサルティングについて
代表取締役の小川は、30余年、金融業界を中心に多数の業務分析、システム構築の実績があります。マルチベンダーで優れたソフトウェア部品を調達し、それらの特性を活かしつつ、現場の喫緊のニーズに応え、新たな課題を解決する創造的なコンサルティングで定評があります。

■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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