AI基盤技術 Dataインサイト

AIを活用して膨大なデータに内在する相関関係の内容を推測し、法則を見出すことで有効なビッグデータ分析を実現する次世代データマイニング

人工知能技術を使ってデータを処理するために重要な作業は、データのタグ付けとなります。このタグ付けは、独自タグで処理されることが多いのですが、独自タグをデータに付与していくと、汎用的に取り扱うことができくなくなってしまいます。また、タグ付けを手作業で行うと膨大な時間がかかってしまい、物理的に作業を終えることができなくなってしまうという問題が発生します。この問題を解決するため、AI基盤技術では、世界標準の汎用フォーマットであるXMLのデータテックの新技術タグ付け方法を活用して、人工知能が処理できるように支援します。例えば、会計データを扱うならば、国際会計基準にも採用されているXBRLというXMLフォーマットにデータを変換して、AIが処理できるようにします。

AI活用を阻害するデータ問題はなぜ起こるのでしょうか。 一つは、機械は人間と違って、あるがままの形ではデータの意味を理解することができないためです。問題はもう一つあります。それは、データの形式がそろっていないことです。機械が理解できる構造化データが多数あったとしても、異なる形式のデータばかりでは読み込むのに支障が生じてしまいます。その都度データの形式をそろえるのは非生産的であるため、あらかじめデータの形式がXML統一されていることが望ましいということになります。

膨大な情報から法則を見つけ出し推測するDataインサイト

データテック社のDataインサイトは、人工知能にデータを処理させるために、データの意味を付与し、収容するデータのサイズや種類にとらわれない柔軟性と拡張性をそなえ、幅広い業界に適用できる中立的な形式であるXMLデータで処理できるように支援します。
AIを活用して膨大なデータに内在する相関関係の内容を推測し、法則を見出すことで新たな答えを導き出すDataインサイトは、有効なビッグデータ分析を実現する次世代データマイニング技術です。