クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下AOSデータ社）は、『Data to AI(R)』というキャッチフレーズのもと、データや知財を守るデータアセットマネジメント事業に加え、データにAIを掛け合わせ、データから新たな価値や収益を生み出すため、AIライフサイクルにおける高品質なAI学習用データサービス提供を本格的に展開することを2022年12月13日の「AIフェア」で紹介しました。日本のデータ産業の進化のために、AIインフラのデータ産業リーディングカンパニーを目指すAOSデータの取り組みについて、本レポートでは抄訳を紹介いたします。
DXのゴールは、AIを使うデータ活用によって新しいビジネスモデルに変革すること
AOSデータ社は、『Data to AI(R)』というキャッチフレーズを掲げ、データ産業における必須インフラとして、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。AOSデータは、データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データ管理技術で知的財産を守る、データアセットマネジメント事業を展開してきました。さらに、AIを使うデータ活用によりデータから新たな価値や収益を生み出すことで、新しいビジネスモデルに変革する企業のDX推進をご支援するべく、データライフサイクル全体をサポートしています。
2022年11月28日より、AOSデータ社は、AI学習用のデータに関わる生のデータの収集から、加工したAI学習用データの作成や保存、管理まで行なう、AIシステム開発におけるAIライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData ALM」 (リンク ») の提供を開始しました。
AI開発者は、AI学習用データの収集の効率を上げ、AIライフサイクルの開発環境において、大量かつ多岐にわたるデータを効率的に運用管理することが可能となり、各企業のAIシステム開発の生産性の向上が可能となります。
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これにより、AIデータ加工サービス「AIデータアノテーション」、フェイクデータ生成サービス「シンセティックデータ」、AI情報ポータル「allAi.jp」、データ産業ニュースポータル「Aidata.jp/blog/news」、アナログデータ変換プラットフォーム「Aipapyrus.com」、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」、そしてAIデータライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData.jp/ALM」と、AOSデータ社のAI事業が出そろいました。
(1)AIプロジェクトの成功のポイントとは
AIプロジェクト成功のポイントは、正確なAIデータで学習を蓄積することで、最高のAI能力の発揮をサポートすることです。AIモデルの機械学習を効率的に進める上ためには、アルゴリズムの開発やマシンリソースの確保だけでなく、正確な学習用データを用意することが重要です。この学習用データを用意する作業は、「データアノテーション」もしくは「データラベリング」などとよばれています。データアノテーションの運用にはAIそのものの開発や運用とは異なる経験やノウハウが必要になります。
AOSデータでは、AIデータ学習用データ作成サービス「AIデータアノテーション」 (リンク ») 、シンセティックデータ（合成データ）作成サービス「リアルフェイクデータ作成サービス」 (リンク ») を提供しています。
リアルな世界における画像や動画データのアノテーションを正確に行うことでAI開発を成功に導くことができる一方、事故や不審者の侵入など危険を伴う状況や、現実では発生しにくい状況、もしくは入手に多大な時間を要するなど、リアルデータの入手が困難なケースがあります。そこで、仮想世界において、現実世界をシミュレーションすることで、実際のデータと同様、もしくはそれ以上に優れたデータの生成が可能になります。データをAI向けデータとして加工し、トレーニングに活用することで、AIプロジェクトで多くのデータを利用することができるようになります。
AI実装には、AIデータアノテーションの速やかな準備が必要であり、クラウドのデータ共有と保管により学習用のデータセットの整備が容易になります。日本ではクラウド環境が急速に普及しつつあり、日本のデータアノテーションの市場成長はCAGR38.3％と高い成長率※1が期待されています。
※１：出典：「日本のデータアノテーションツール市場」 (自動車、ヘルスケア、小売、運輸、ロジスティクス他) 業界のダイナミクス、市場規模および機会の予測）、ASTUTE ANALYTICA調べ）
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(2)世界で勃興しつつあるデータマート市場：
(リンク »)
世界では新たな産業分野として、「知財産業」と「データ産業」が勃興しています。「データ産業」とは、経済的付加価値を創出するために、データの生産・流通・取引・活用など一連の過程に関連する経済的な活動とこれに関連するサービスを提供する産業のことです。世界のデータマーケットプレイス市場規模は、CAGR23.4％で成長し、2030年に50億9000万米ドルに達すると予測されています※2。
データマーケットプレイスは、様々な種類のデータの売買を促進する取引プラットフォームで、企業や個人がデータをクラウドにアップロードできるクラウドサービスから構成され、人口統計、各業界のビジネス情報、健康や医療関連情報、個人データなど、多様なデータを利用することができます。
AOSデータは、あたかもゴールドラッシュ前夜であるような、市場草創期であるデータマーケットプレイス市場に対し、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」（ (リンク ») ）を、2022年11月より提供開始しました。
「DataMart.jp」は、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進するものです。Cognilyticaアナリスト企業によると、AIプロジェクト時間の80％はデータの収集、整理、ラベル付けに費やされているという課題が報告されています。本「DataMart.jp」により、企業のAI学習用データの収集の効率を上げ、開発者がAIシステムの構築に専念できるようにし、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
※2：「データマーケットプレイスプラットフォームの市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別（プラットフォーム、サービス）、タイプ別、収益モデル別、企業規模別、エンドユース別、地域別、セグメント予測、2022年～2030年」（2022年8月25日、Grand View Research, Inc.）
(3)「Data to AI(R)」プロジェクトの目的
DXのゴールは、AIを使うデータ活用によって新しいビジネスモデルに変革することです。ここで、データの流れを、川から、ダムに水が貯められ、そこから放流されることで水力発電がなされ、生活や事業の電気供給を支える流れに例えてみます。
まず、上流の川で、ビッグデータ、オープンデータ、マイデータの収集を行ないます。ここでは、紙情報のデジタル化などのデジタイゼーションも含まれます。
次に、データを、AI学習用データに加工する支援を行ない、AI学習用のビッグデータがダムに貯められます。そして、AI学習用データを供給する企業と、必要とする企業をデータマートでマッチングし、AIサービスを構築・提供する企業に販売することで、ビッグデータ、オープンデータ、マイデータの利活用を促進します。
それらのデータ活用により、ダムの下流では、自動運転や、スマートシティ、スマートファクトリー、医療診断など、AIを活用した様々なDXサービスやビジネスモデルが生み出されていきます。
このように、「Data to AI(R)」プロジェクトは、様々なデータをAI活用可能なデータに変換し、流通させ、DX推進につながる新しいビジネスモデルを創出することを目的に進められています。
(4)AI・DX実現のためのステップ
企業のDX推進の最初の障壁となるのは、数々の部門やグループ会社に存在する膨大な紙文書です。AOSデータ社では、紙データをデジタル化して安全に保管するためのデジタイゼーションを支援する「AIパピルス」 (リンク ») を提供しています。
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(5)AIデータライフサイクルマネジメント： (リンク »)
AIライフサイクルとは、AIプロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセスです。AIの成功には、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、ライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
AIライフサイクルを、人間の成長プロセスに例えると、AIシステムの育成には、子どもに英才教育を施すように、優れた多くのAIデータの学習が必要です。また、AIの成長のためには、子どもの教育で言えば教育プログラムがあり、通知表があるように、AIの学習データセットの意図や目的、管理などのAI学習の記録を常に残し、AI開発者にそれらの記録を共有し、AIシステムの継続的な開発につなげることが重要です。
[画像4: (リンク ») ]
AIライフサイクルマネジメントにおける、AI学習のデータの作成と管理においては、従来、社内外の様々なシステムにデータが点在している、データの意図がわからず探すことができない、そのままのデータではファイル形式が利用しにくい、データのバージョン管理ができていない、データのAIシステムでのフィードバックができない、など様々な課題がありました。
これらの課題解決をするべくAOSデータが開発したソリューションが、AIシステム開発におけるAIライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData ALM」 (リンク ») です。「AIData ALM」により、企業がAIシステムの開発において、企業内外におけるさまざまなデータから、AI学習データを収集・作成・保存・管理することが容易になり、AI開発者は、AIライフサイクルの開発環境において、大量かつ多岐にわたるデータを効率的に運用管理することができます。
具体的には、「AIData ALM」では、AI学習データのメタデータ管理・詳細検索機能を搭載し、必要なファイルを探し出す際にも、メタデータ検索機能で、ファイル名、フォルダ名や、保存場所がわからないメンバーも閲覧を許可されたファイルであれば、キーワードから瞬時に該当ファイルを探し出すことができます。
また、独自の技術、Xシステムにより、大量・大容量のデータ処理を破壊的な低コストで行えるようになりました。従来の方法では考えられない短時間に、かつ低コストで、データベースや、検索システムの構築が可能となり、これにより、さまざまな分野別の検索プラットフォームを提供することができます。
さらに、AOSグループのVDR技術をベースにしている「AIData ALM」は、既存のデータ共有方式とは全く異なる方法でセキュアなデータ送受信や共有を行っており、安全で暗号化されたクラウドストレージとファイル共有を行ない、クライアントファイルを完全にバックアップして脅威から保護する、AI開発企業向けのAI生涯学習用データを安全に保管する、安全性の高いプラットフォームとなっています。
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(6)AI関連情報の提供
■Aidata.jp： (リンク »)
グローバルで勃興するデータ産業を 日本で実現するために啓蒙・活性化が急務となっています。
海外および企業で、良質なAI学習用データの収集・活用の事例を集めた「データ産業ニュース」を発信しています。
■allAi.jp AIのすべて： (リンク »)
AIプロジェクトの成功において的確な情報の入手は欠かせません。これまで培ったデータテックの基盤を活かし、あらゆるAIに関する情報を網羅した総合情報メディア「allAi.jp」を通して、ユーザー企業への情報を発信しています。
(7)AI産業実装サービス： (リンク »)
AOSデータ社は、AI研究開発および実装運用で実績を持つ北大発認定ベンチャー企業の株式会社調和技研（本社：北海道札幌市、代表取締役社長 中村拓哉 以下調和技研）と戦略的提携をし、AIライフサイクル基盤のAIデータ、およびAI産業実装ソリューションのAIシステム構築・運用プロジェクトにおけるワンストップサービスを2022年12月1日より共同で提供開始しました。
両社の強みを掛け算したAI産業実装ソリューションでは、AIプロジェクトの要となるAI学習用データにおいて、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価のAIライフサイクルの各ステップにおける膨大なデータを安全な状態で管理を行います。データサイエンティストやデータエンジニアだけでなく、組織内のAI開発に携わる企業の内部や外部の協力企業と安全にデータを共有し、チームコラボレーションを効果的に行います。さらに、AIモデルの機械学習を効率的に進めるために、アルゴリズムの開発やマシンリソースの確保だけでなく、正確な学習用データを用意するサービスも提供しています。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社
代表者：春山 洋 設 立：2015年4月
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： (リンク »)
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業5,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、13年連続販売本数1位を獲得しています。
また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセット マネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
DXのゴールは、AIを使うデータ活用によって新しいビジネスモデルに変革すること
AOSデータ社は、『Data to AI(R)』というキャッチフレーズを掲げ、データ産業における必須インフラとして、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。AOSデータは、データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データ管理技術で知的財産を守る、データアセットマネジメント事業を展開してきました。さらに、AIを使うデータ活用によりデータから新たな価値や収益を生み出すことで、新しいビジネスモデルに変革する企業のDX推進をご支援するべく、データライフサイクル全体をサポートしています。
2022年11月28日より、AOSデータ社は、AI学習用のデータに関わる生のデータの収集から、加工したAI学習用データの作成や保存、管理まで行なう、AIシステム開発におけるAIライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData ALM」 (リンク ») の提供を開始しました。
AI開発者は、AI学習用データの収集の効率を上げ、AIライフサイクルの開発環境において、大量かつ多岐にわたるデータを効率的に運用管理することが可能となり、各企業のAIシステム開発の生産性の向上が可能となります。
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これにより、AIデータ加工サービス「AIデータアノテーション」、フェイクデータ生成サービス「シンセティックデータ」、AI情報ポータル「allAi.jp」、データ産業ニュースポータル「Aidata.jp/blog/news」、アナログデータ変換プラットフォーム「Aipapyrus.com」、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」、そしてAIデータライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData.jp/ALM」と、AOSデータ社のAI事業が出そろいました。
(1)AIプロジェクトの成功のポイントとは
AIプロジェクト成功のポイントは、正確なAIデータで学習を蓄積することで、最高のAI能力の発揮をサポートすることです。AIモデルの機械学習を効率的に進める上ためには、アルゴリズムの開発やマシンリソースの確保だけでなく、正確な学習用データを用意することが重要です。この学習用データを用意する作業は、「データアノテーション」もしくは「データラベリング」などとよばれています。データアノテーションの運用にはAIそのものの開発や運用とは異なる経験やノウハウが必要になります。
AOSデータでは、AIデータ学習用データ作成サービス「AIデータアノテーション」 (リンク ») 、シンセティックデータ（合成データ）作成サービス「リアルフェイクデータ作成サービス」 (リンク ») を提供しています。
リアルな世界における画像や動画データのアノテーションを正確に行うことでAI開発を成功に導くことができる一方、事故や不審者の侵入など危険を伴う状況や、現実では発生しにくい状況、もしくは入手に多大な時間を要するなど、リアルデータの入手が困難なケースがあります。そこで、仮想世界において、現実世界をシミュレーションすることで、実際のデータと同様、もしくはそれ以上に優れたデータの生成が可能になります。データをAI向けデータとして加工し、トレーニングに活用することで、AIプロジェクトで多くのデータを利用することができるようになります。
AI実装には、AIデータアノテーションの速やかな準備が必要であり、クラウドのデータ共有と保管により学習用のデータセットの整備が容易になります。日本ではクラウド環境が急速に普及しつつあり、日本のデータアノテーションの市場成長はCAGR38.3％と高い成長率※1が期待されています。
※１：出典：「日本のデータアノテーションツール市場」 (自動車、ヘルスケア、小売、運輸、ロジスティクス他) 業界のダイナミクス、市場規模および機会の予測）、ASTUTE ANALYTICA調べ）
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(2)世界で勃興しつつあるデータマート市場：
(リンク »)
世界では新たな産業分野として、「知財産業」と「データ産業」が勃興しています。「データ産業」とは、経済的付加価値を創出するために、データの生産・流通・取引・活用など一連の過程に関連する経済的な活動とこれに関連するサービスを提供する産業のことです。世界のデータマーケットプレイス市場規模は、CAGR23.4％で成長し、2030年に50億9000万米ドルに達すると予測されています※2。
データマーケットプレイスは、様々な種類のデータの売買を促進する取引プラットフォームで、企業や個人がデータをクラウドにアップロードできるクラウドサービスから構成され、人口統計、各業界のビジネス情報、健康や医療関連情報、個人データなど、多様なデータを利用することができます。
AOSデータは、あたかもゴールドラッシュ前夜であるような、市場草創期であるデータマーケットプレイス市場に対し、AI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」（ (リンク ») ）を、2022年11月より提供開始しました。
「DataMart.jp」は、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進するものです。Cognilyticaアナリスト企業によると、AIプロジェクト時間の80％はデータの収集、整理、ラベル付けに費やされているという課題が報告されています。本「DataMart.jp」により、企業のAI学習用データの収集の効率を上げ、開発者がAIシステムの構築に専念できるようにし、各企業のAIシステム開発の生産性向上をサポートします。
※2：「データマーケットプレイスプラットフォームの市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別（プラットフォーム、サービス）、タイプ別、収益モデル別、企業規模別、エンドユース別、地域別、セグメント予測、2022年～2030年」（2022年8月25日、Grand View Research, Inc.）
(3)「Data to AI(R)」プロジェクトの目的
DXのゴールは、AIを使うデータ活用によって新しいビジネスモデルに変革することです。ここで、データの流れを、川から、ダムに水が貯められ、そこから放流されることで水力発電がなされ、生活や事業の電気供給を支える流れに例えてみます。
まず、上流の川で、ビッグデータ、オープンデータ、マイデータの収集を行ないます。ここでは、紙情報のデジタル化などのデジタイゼーションも含まれます。
次に、データを、AI学習用データに加工する支援を行ない、AI学習用のビッグデータがダムに貯められます。そして、AI学習用データを供給する企業と、必要とする企業をデータマートでマッチングし、AIサービスを構築・提供する企業に販売することで、ビッグデータ、オープンデータ、マイデータの利活用を促進します。
それらのデータ活用により、ダムの下流では、自動運転や、スマートシティ、スマートファクトリー、医療診断など、AIを活用した様々なDXサービスやビジネスモデルが生み出されていきます。
このように、「Data to AI(R)」プロジェクトは、様々なデータをAI活用可能なデータに変換し、流通させ、DX推進につながる新しいビジネスモデルを創出することを目的に進められています。
(4)AI・DX実現のためのステップ
企業のDX推進の最初の障壁となるのは、数々の部門やグループ会社に存在する膨大な紙文書です。AOSデータ社では、紙データをデジタル化して安全に保管するためのデジタイゼーションを支援する「AIパピルス」 (リンク ») を提供しています。
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(5)AIデータライフサイクルマネジメント： (リンク »)
AIライフサイクルとは、AIプロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセスです。AIの成功には、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、ライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
AIライフサイクルを、人間の成長プロセスに例えると、AIシステムの育成には、子どもに英才教育を施すように、優れた多くのAIデータの学習が必要です。また、AIの成長のためには、子どもの教育で言えば教育プログラムがあり、通知表があるように、AIの学習データセットの意図や目的、管理などのAI学習の記録を常に残し、AI開発者にそれらの記録を共有し、AIシステムの継続的な開発につなげることが重要です。
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AIライフサイクルマネジメントにおける、AI学習のデータの作成と管理においては、従来、社内外の様々なシステムにデータが点在している、データの意図がわからず探すことができない、そのままのデータではファイル形式が利用しにくい、データのバージョン管理ができていない、データのAIシステムでのフィードバックができない、など様々な課題がありました。
これらの課題解決をするべくAOSデータが開発したソリューションが、AIシステム開発におけるAIライフサイクルマネジメントプラットフォーム「AIData ALM」 (リンク ») です。「AIData ALM」により、企業がAIシステムの開発において、企業内外におけるさまざまなデータから、AI学習データを収集・作成・保存・管理することが容易になり、AI開発者は、AIライフサイクルの開発環境において、大量かつ多岐にわたるデータを効率的に運用管理することができます。
具体的には、「AIData ALM」では、AI学習データのメタデータ管理・詳細検索機能を搭載し、必要なファイルを探し出す際にも、メタデータ検索機能で、ファイル名、フォルダ名や、保存場所がわからないメンバーも閲覧を許可されたファイルであれば、キーワードから瞬時に該当ファイルを探し出すことができます。
また、独自の技術、Xシステムにより、大量・大容量のデータ処理を破壊的な低コストで行えるようになりました。従来の方法では考えられない短時間に、かつ低コストで、データベースや、検索システムの構築が可能となり、これにより、さまざまな分野別の検索プラットフォームを提供することができます。
さらに、AOSグループのVDR技術をベースにしている「AIData ALM」は、既存のデータ共有方式とは全く異なる方法でセキュアなデータ送受信や共有を行っており、安全で暗号化されたクラウドストレージとファイル共有を行ない、クライアントファイルを完全にバックアップして脅威から保護する、AI開発企業向けのAI生涯学習用データを安全に保管する、安全性の高いプラットフォームとなっています。
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(6)AI関連情報の提供
■Aidata.jp： (リンク »)
グローバルで勃興するデータ産業を 日本で実現するために啓蒙・活性化が急務となっています。
海外および企業で、良質なAI学習用データの収集・活用の事例を集めた「データ産業ニュース」を発信しています。
■allAi.jp AIのすべて： (リンク »)
AIプロジェクトの成功において的確な情報の入手は欠かせません。これまで培ったデータテックの基盤を活かし、あらゆるAIに関する情報を網羅した総合情報メディア「allAi.jp」を通して、ユーザー企業への情報を発信しています。
(7)AI産業実装サービス： (リンク »)
AOSデータ社は、AI研究開発および実装運用で実績を持つ北大発認定ベンチャー企業の株式会社調和技研（本社：北海道札幌市、代表取締役社長 中村拓哉 以下調和技研）と戦略的提携をし、AIライフサイクル基盤のAIデータ、およびAI産業実装ソリューションのAIシステム構築・運用プロジェクトにおけるワンストップサービスを2022年12月1日より共同で提供開始しました。
両社の強みを掛け算したAI産業実装ソリューションでは、AIプロジェクトの要となるAI学習用データにおいて、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価のAIライフサイクルの各ステップにおける膨大なデータを安全な状態で管理を行います。データサイエンティストやデータエンジニアだけでなく、組織内のAI開発に携わる企業の内部や外部の協力企業と安全にデータを共有し、チームコラボレーションを効果的に行います。さらに、AIモデルの機械学習を効率的に進めるために、アルゴリズムの開発やマシンリソースの確保だけでなく、正確な学習用データを用意するサービスも提供しています。
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社
代表者：春山 洋 設 立：2015年4月
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： (リンク »)
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業5,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、13年連続販売本数1位を獲得しています。
また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセット マネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。
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