• 公開:2020年06月19日
  • 更新:2022年03月09日

vol.11 AUBA活用事例インタビュー 一見競合とも思える企業にメッセージする理由とは?/メタデータ株式会社

メタデータ株式会社

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  • リソース提供(既存技術の提供・特許流用の検討など)
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vol.11 AUBA活用事例インタビュー 一見競合とも思える企業にメッセージする理由とは?/メタデータ株式会社

こんにちは!AUBA ビジネスコネクティングチームの栗山です!


AUBA(旧eiicon)ご活用の参考となる事例やユーザー様の声から生まれた特集情報等、様々なお役立ち情報をお届けするこのブログ、本日は活用事例の第11弾をお届け致します。


本日は提携検討中5社と多くの企業との共創を進めているこちらの企業をご紹介!


■メタデータ株式会社

※AUBA利用歴1年10ヶ月/コンタクト実績45社/面談15社/提携検討中5社

http://auba.eiicon.net/projects/8031


―本日お話を伺うのはメタデータ株式会社 代表の野村直之様です!よろしくお願い致します。

どのような背景で他社との共創、オープンイノベーションに取り組もうと思われたのでしょうか?



弊社は"AI for AI"をコンセプトに、自然言語からメタデータ(※データが付随して持つそのデータ自身についての付加的なデータ)を自動抽出し、機械学習の基盤となる「正解データ」を生成する技術を開発しています。この技術でホワイトカラーの情報加工業務の自動化を推進し、ユーザーが創造的な業務に注げる時間を増大させることをミッションにしています。

現在の日本におけるソフトウェア開発では発注元の要件通りに下請けが開発する、という形が一般的かと思いますが、弊社は代表の私がビジネス向けソフトウェアパッケージの開発会社出身であることもあり、汎用性の高い技術を開発し、これを多方面に展開するほうが業界全体を俯瞰した時に圧倒的に効率的である、と考えています。


現在、多くの企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進しており、AIによる業務効率化にも多数取り組まれているかと思いますが、AIは正解を教えてあげなければ判断が出来るようにはなりません。この学習データ、あるいは「正解データ」作りが大変です。既存データから「正解データ」をある程度豊富に用意することが可能だったとしても、往々にして精度が低かったり品質にばらつきがあったりします。また、実際に「正解データ」として活用するには適した形に人間の手で加工する必要があり、ここに多くの時間や人件費がかかってしまう、という課題がありました。これを「正解データ」を生成する技術で解決することで、受託開発よりも多くの企業の課題を解決できると考えています。もちろん当社自身で機械読解と呼ばれる自然言語処理の機械学習を知識処理に進化させて独自サービスに活用しようとする過程で、「正解データ」のあるべき姿を模索しております。

最終的に企業課題の解決に至るためには技術を開発するだけでなく届ける必要があります。弊社の技術はそれ単体で売り込むというよりは様々な企業様のソリューションに組み込んで頂くことを元々想定しており、API化も積極的に進めています。このような思想で事業を運営しているためオープンイノベーションに取り組むことは自然なことでした。


―ある意味オープンイノベーションを前提にした事業をされている、ということですよね。


AUBA活用の結果、先方の琴線に刺さるメッセージを書くための工夫とは?


実際にAUBAをご活用いただいていかがでしたか?


42社にメッセージを送り、29社から返信をいただきました。

うち14社と面談が決まり、5社と新たなサービス開発や弊社技術を先方のソリューションに組み込んで頂く、といった共創に向けてお話を進めさせていただいています。



―かなり多くの企業様とお話を進めて頂いているのですね!

実際のメッセージ先はどのようにターゲットを定め、どういった条件で検索されましたか?


弊社の場合「AIのためのAI」をつくっている会社となるため、AIによる業務効率化やDXを推進しようとしている企業が大前提となります。そのため、ある程度規模感のある企業をターゲットとしています。

検索条件としては「大手企業✕◯◯」といった形で、企業区分と領域をかけ合わせて絞り込むことが多いですね。


―掛け合わせ検索もご活用頂いているのですね!AUBAでは複数条件の掛け合わせ検索が可能です。対象を明確にすることでより効率的にパートナーを探索することも可能なので是非ご利用いただきたい機能です。(※詳細はこちらhttps://eiicon.net/about/tutorial/sguide_search2.html)

検索結果から実際にメッセージ送信をされる際はどのように企業を選出していますか?


まず、先方のPRページは必ず2回は読んでいます。PRページに散らばっている「先方の課題」を必ず捉えるようにしています。また、オープンイノベーターの方の名前で検索してみると、取材受けていたり登壇していたりすることがままあります。その場合はその情報も拝読して、「どんな考えで何をしようと考えているのか」を出来る限り理解するようにしています。


その上で弊社の技術を提供することで新たな価値が生み出せそうだ、といった企業を選ばせていただいていますし、自分自身がその方について調査していく中で面白いと思えるかどうかもポイントにしています。


―「なぜオープンイノベーションに取り組むのか」その背景から把握していく、ということですね。AUBAはBtoBのプラットフォームですが実際に取り組みを進めていく際は人と人とのやり取りになります。やはりビジョンに共感できる方とご一緒したい、ということですよね。


AIは何でもできる魔法の杖ではない。理解ある企業にアプローチする工夫とは。


貴社の場合、メッセージ送信や面談を実施する際に技術的な話になることも多いのかと思うのですが、他業種の方に説明するのが難しい場面も多いのではないかと思います。そのあたりで工夫されている事などはございますか?


そうですね。AIは何でもできる魔法の杖ではありませんが、それに近い認識をしている方は一定いらっしゃいますし、やはりそのような方よりは「AIとはどういったものなのか」といった基礎的な知識がある方とお話させて頂く方がスピード感を持ってお話することができます。

そのため、なるべく確度を上げるために自社とは別方向のAIを開発していたり、既にAIを実際に取り入れている企業、具体的に言うとPRページのタグに少なくとも「AI」のタグを付けている企業をターゲットとしています。一口にAIと言ってもできることはそれぞれ異なります。一見競合にアプローチしているように見えるかもしれませんが、こうすることでAI自体に理解がある方とお話することができますし、同じAIでも方向性が違えばお互い補いながら出来ることが多々あるため新たな価値の創出にもつながります。

また、先程オープンイノベーターの方の取材や登壇時の発言も調べるとお伝えしましたが、ここで調べたことはメッセージ内容にも反映させています。その方の思考をなるべく掴んだ上で自社紹介の仕方も変えていますし、先方への共創内容の提案部分も「こう伝えたらこの方の琴線に刺さるんじゃないか」といった形で逆算しながらメッセージしています。



―自社領域になるべく理解がありそうな企業を選出し、メッセージを送る際にも相手を深く理解し、どのようなメッセージであれば興味を惹けるのか、をしっかりと考えられているということですね。


コロナウイルスによる事業、共創パートナー探索への影響は?


―AUBAユーザー様からはコロナウイルスの影響が多々ある、というお声も多く聞かれますが貴社においてはどのような変化がありましたか?また、この状況下ですとオンライン面談をされることも多いかと思われますが、スムーズに進めるために工夫していることなどはありますか?




今はコロナウイルスの影響で強制DX時代になったと考えています。そのため弊社にとってはチャンスですし、実際にお問い合わせは増えていると感じます。ただ、問い合わせに関しては既存のリレーションからのものが多く、全くの新規でのご面談、というのはAUBAを通じてのものが大半なのでそこは有り難いですね。


また、オンライン面談に関しては事前説明をしっかりとしています。資料はなるべく事前共有するようにしておりますし、Zoom等で通話しながらもその際に使用している資料を送付しています。こうすることで自社や技術の概要は理解してもらった上でスタートできるので、いきなり先方からの質問で面談が始まったこともありますね。




―お話する上での前提、といったところを事前に共有することでスムーズな面談に繋げているということですね。最後に、今後の展望やAUBAへのご要望があればお聞かせください!



オンラインで、セミナーというよりはユーザー同士のコミュニケーションを取る懇親の機会を作ってくださると良いかもしれません!A社から、B社にとってのA社技術の意義を説明しているのを、C社が横で聴いていて、「あれ?なるほど、あの技術にはこんな使いこなし方もあったのか!もう1度、うちの新企画で協業できないか後で訊いてみよう。」と新たな発想が生まれる可能性があると思います。

実は7/2に日経ビジネス人文庫『人工知能が変える仕事の未来 』を出版させていただくのですが、この本はAIによってこの先仕事がどう変わっていくのか、といったオープンイノベーションに取り組む方には是非読んでみていただきたい内容です (笑)

ご紹介した本でも「AIの本質」といったところを論じていますが、今後もAIの本質を踏まえた、実りある協業、例えば思い切って競合企業どうしでデータを出し合って機械学習させてみる等、オープンデータ化してみることのメリットを実感していただけるような事例を生み出していき、AUBAコミュニティ全体にもそのような流れが生まれると嬉しいなと思いますね!



―ユーザー交流会は近頃多数要望を頂くものでもありますね…!是非開催を検討したいと思います!

本日は生の声をお聞かせ頂き、ありがとうございました!



※※今回ご紹介した企業にご興味頂いた方は是非以下よりコンタクトが可能です※※

http://auba.eiicon.net/projects/8031

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【共創状況報告にご協力頂いた方へ、メッセージチケットプレゼント!】

AUBAでは実際に他社様とお会い頂き、提携検討フェーズに進まれている方を対象に、共創状況のヒアリングをさせて頂いております。

提携に向けて2回目の商談が決まった!という段階から、実証実験に向けて進んでます!等、お聞かせ頂ける範囲でお答え頂けますと幸いです。

https://eiicon.net/forms/contact


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AUBA活用についてお困りの方は是非ビジネスコネクティングチームにご相談ください。

PRページの書き方からコンタクト先の探し方、合いそうな企業の見つけ方が分からない!等、

些細なことでもお気軽にご相談くださいませ!


問い合わせ先:cs@eiicon.net



選択しているビジネス領域の企業

株式会社Mona

最先端のマルチモーダルAI技術を駆使し、既存の監視カメラインフラを知的かつ適応性の高いソリューションへと変貌させます。主な特徴:1. 自然言語による指示:専門的なプログラミングスキルは不要。平易な日本語で複雑な監視シナリオを定義できます。2. マルチモーダル分析:映像と文字情報を同時に処理し、高度な状況認識を実現します。3. 適応型シナリオ検出:事前トレーニングなしで、単純な物体検出から複雑な行動分析まで幅広く対応します。4. リアルタイムアラート:定義されたシナリオを検出すると即座に通知し、迅速な対応を可能にします。5. 包括的な安全監視:インフラ損傷、運転手の疲労度など、高速道路安全の多岐にわたる側面をカバーします。アピールポイント:- 柔軟性:新しい監視シナリオに対して、データ準備や再学習なしで即座に適応します。- コスト効率:既存のカメラインフラを活用し、高額な設備投資を抑えられます。- 使いやすさ:直感的なインターフェースにより、専門知識がなくても容易に操作可能です。- スケーラビリティ:需要の変化に応じて、簡単に新しい監視シナリオを追加できます。- 高度な状況認識:単純な物体検出を超え、複雑な行動パターンや異常状況を識別します。自然言語による対話型のAIシステムにより、高度な映像分析を誰もが利用できるようになり、監視業務の効率と効果を大幅に改善します。

  • プロダクト(製品)共同開発
  • リソース提供(既存技術の提供・特許流用の検討など)
  • 事業提携
  • スタートアップ
株式会社Mona

株式会社エーアイスクエア

【事業概要】人工知能(AI)を活用した質問応答、要約・分類等の業務自動化ソリューションの提供及びコンサルティング質問文検索、要約をはじめ、文書やセンテンスへのタグ付けなど、自然言語処理領域の技術を自社開発しています。「要約」「自動分類」「キーワード抽出」「対話行為分類」「質問応答」「感情解析」等、様々な技術を保有しており、FAQ検索やチャットボットなどコンタクトセンター領域への適用のみならず、メーカーでのクレーム・不具合分析、特許やニュースの分析など、当社技術の適用領域は多岐にわたります。(弊社技術適用例)ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー【電子部品メーカー様】今後の製品トラブルやリコール対応につなげる目的で、過去の大量の製品故障報告書から「症状」と「根本原因」を弊社AIで特定し情報を蓄積。10年計画として、質疑応答エンジンと組み合わせて意味検索AIの開発を実施。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーどのような形でも構いませんので、連携のご要望がございましたらお気軽にご相談ください。【強み・特徴】・AIエンジンは全て研究開発部門が自社開発しているため、業務に最適なアルゴリズムをご提供することができます。・AIを業務活用するために必要なプロセス整理や分析に長けたメンバーが、お客様の業務課題を整理した上でAI活用の提案を致します。・弊社AIソリューション導入前のデータ作成や、導入後の運用代行を行う専門の体制(アノテーションセンター) があり、お客様の導入負担を軽減致します。

  • リソース提供(既存技術の提供・特許流用の検討など)
  • 事業提携
  • スタートアップ
株式会社エーアイスクエア

株式会社emotivE

■事業概要 対話AI技術の開発、対話AIの性能向上(ブレイクスルー)人の相談要望や思いを理解して応じるAIエージェントによる各種事業展開1CXで人の生活と役割をより良くするするWEB・アプリ・ロボット等への搭載当社の対話技術の特徴は、人の認識を模造して動作する独自のフレームワークにあります。人の認知プロセスを記号表現と記号計算にて図式化し、独自のデータ構造とアルゴリズム(機械学習を一部含む)を用いて対応しております。この技術により、世間でよくみられるチャットボットとは異なる、記憶の保持や感情認識、志向理解に応じたAIコミュニケーションを実現しております。なお、国立研究開発法人 科学技術振興機構「研究開発戦略センター」は、2020 年 1月の科学技術未来戦略ワークショップ「深層学習と知識・記号推論の融合による AI 基盤技術の発展」にて、今日の第三次AIブームを起こした深層学習の実績が思わしくないため、深層学習方式に加え記号推論を組み合わせていくべきという考えを示しており、認識モデル方式を中心に一部深層学習を組み合わせる当社方式の優位性は徐々に実用の世界で浸透していくと考えております。また、対話体験をより魅力的にするため、音声認識および音声合成技術との連携も実現しており、より自然なAIコミュニケーションとの対話体験の提供を行っております。創業3年で時価総額TOP 10企業3社を含めた大企業POC実績15件、商用化実績6件の実績、2024年大規模商用化開発1件(数千万Userの利用を前提とし、30社コンペにより当社を選定)。

  • プロダクト(製品)共同開発
  • 事業提携
  • ネットワーキング
  • 新市場の模索
  • 3カ月以内の提携希望
  • 6カ月以内の提携希望
  • スタートアップ
株式会社emotivE