• 更新:2023年08月08日

自然言語からのメタデータ自動抽出と、メタデータ及びオントロジー活用によるデータ連携(マッシュアップ)で、顧客企業様の困りごとを解決

メタデータ株式会社

メタデータ株式会社
  • 言語AI
  • 画像AI
  • 最適化・理論AI
  • リソース提供(既存技術の提供・特許流用の検討など)
  • 資金調達したい
  • 新市場の模索
  • 中小企業
  • スタートアップ
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口コミと評判

※直近半年の口コミ・評価です。
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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