メタデータ、ビッグデータの構造化、付加価値化を担う「何時何処何誰ＡＰＩ」を発売

～クレジットカード決済によりサービス構築の迅速化

　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、非構造テキストデータを自然言語解析技術で付加価値を付けて構造化するＡＰＩ「何時何処何誰ＡＰＩ」を発売開始します。「何時何処何誰ＡＰＩ」は、出来事を表すメタデータの5W1H「いつ、どこで、何を、誰が、どのように、いくらほど(数量表現)」などを日本語のべた書きテキストから様々な形で抽出し、アプリケーションの価値を高めたり、機械学習のための正解データ作りを効率化したり、データベースのクリーニングで既存サービスの品質を高めるのに貢献します。SaaSおよびオンプレミス（AWS可）にて提供、呼び出し1件「5円以下」です。SaaS版はカード決済により全世界からいつでも利用できます。

■サービス概要
ビッグデータを機械学習するにはデータの構造化が必須です。「何時何処何誰ＡＰＩ」は、従来、人間が工数をかけて手作業で行っていた、データ構造化を自動化します。「何時（いつ）」として、日付時刻のほか営業時間のような時間範囲表現を読み取り、機械が理解できる形式に加工します。「何処（どこ）」として、地名、ランドマーク名、様々な場所の表現に加えて、市町村名等、住所の一部だけを検出した際に、その上位のカテゴリ、都道府県名、地方名を補完することが可能です。「何（なに）」として、イベント名を抽出。「誰」として、個人名、法人名、その役職や、カッコ内の2桁数字を年齢と推定したり、姓名の名の方から高い精度で男か女か推定します。これにより、アンケート自由回答や、ソーシャルメディアの書き込み等から、マーケティング上、有用なデータを抽出することが出来ます。匿名化や仮名化を指定することで、ポップ作成などを効率化するとともに、個人情報を含む営業情報を安全に全社共有出来るなど、セキュリティ対策にも大きく貢献します。

■提供形態
　SaaS(クラウド)、オンプレミス（AWS可）、またはレンタルにより提供します。SaaS版は、少量の呼び出しの場合、1件あたり5円で、呼び出し件数の増大とともに単価が漸減するボリュームディスカウントの料金体系をとっています。1か月に320万件超を超えた場合、超過分の単価は0.3円です。また、365日、24時間、Webページ上で申し込みが完了し、クレジットカード決済機能を導入。ユーザがAPI購入手続きを迅速に行えるようになったことで、ユーザがマッシュアップを発想してから新サービスを作り上げるまでの期間を大幅に短縮、素早い新サービス立ち上げに貢献します。

■APIのカタログサービスProgrammableWebに採択
　世界のＡＰＩを取り扱うWebサイトProgrammableWebに、「何時何処何誰ＡＰＩ」が審査を経て「5W1H mextractor API」として登録されています。分類カテゴリーは、Artificial Intelligence (人工知能)、Japanese(日本語)です。メタデータ社がこれまで提供してきた「高精度ネガポジ判定ＡＰＩ」「感情解析ＡＰＩ」「連想語・関連語ＡＰＩ」等の自然言語解析系ＡＰＩも、同様に追加されています。

■デモ・紹介及び無償試用環境の提供予定
　10月11日（水）～13日（金）に東京ビッグサイトで開催される「ビジネスＡＩ」展にて展示ならびにデモンストレーションを行います（小間番号1614）。
また、上記API群を利用する開発者向けには、11月3日(金)に株式会社エイジア会議室にて、「何時何処何誰ＡＰＩ」のほか、メタデータ社の提供するＡＰＩハッカソンを開催します。また、MashupAwards2017への参加者限定で、利用回数制限付きのフル・スペック版API群を無償提供いたします。詳細は、当社Webサイト、Facebookページ「リアルタイムCRM」からお問合せください。

■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、セマンティック技術の応用ソフトウェア会社として設立。適合型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、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を構築し、画像認識・分類のための学習済ディープラーニングの販売事業や、会社属性・社員属性・商品属性等に自由に重み付けして最適化可能な超高速マッチングエンジンxTechの販売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。

URL http://www.metadata.co.jp/istsudokodarenani-api.html