TV番組やTV-CMデータの調査・分析を行う株式会社エム・データは、Snowflakeのプラットフォーム上で提供している「TVメタデータ」において、Snowflakeの「Semantic View（セマンティックビュー）」に対応したデータの実装と提供を開始した。第一弾として「金融オルタナティブデータ」から対応し、テレビ放送のトレンドデータをAIが即座に理解・活用できるデータへと整備した。

これにより、金融機関やアナリストは複雑なプログラム作成（SQLによる構成）やデータモデリングを行うことなく、自然言語でのデータ分析やAIエージェントによるデータ活用が可能になるとしている。

集計ロジックや指標定義を標準化しハルシネーションを抑制

企業内でAIによる分析が進む一方、従来の生データの利用では指標の定義や計算ロジックが手作業に依存しており、AIエージェントが誤った結果を生成するハルシネーションのリスクや、事前のセマンティックモデリングに時間がかかる課題があった。

今回の対応では、エム・データが保有するTVメタデータのスキーマや話題の回数、放送時間、TV-CM投下量などの集計ロジック・指標定義を標準化されたセマンティックレイヤーとして構築した。一貫したビジネスロジックを標準化することでAIのハルシネーションを最小限に抑えるほか、自然言語での指示による即時リサーチやデータ準備作業の短縮を実現するとしている。なお、ユーザーからのプロンプトに対して事前に回答パターンを用意する機能「Verified Queries」については、随時アップデートしていく方針である。

金融オルタナティブデータとしての活用を想定

TVメタデータによる金融オルタナティブデータは、テレビ番組やTV-CMの放送実績データに証券コードや法人番号を付与し、企業のテレビ露出量やCM投下量を銘柄単位や商品ブランド単位で集計・分析できるデータである。

主なユースケースとして、テレビ番組での企業露出状況などを捕捉する「株価先行シグナルの自動検知」、TV-CM出稿状況や競合比較をAIで分析する「広告投資コスト・業績推定」、報道内容の文脈や論調を評価する「ネガティブ報道モニタリング」などが挙げられている。また、自社保有データや外部データと組み合わせた分析も可能になる。

今後は他業界向けデータにも順次拡大へ

エム・データは、金融オルタナティブデータへの対応を皮切りに、「小売・消費財」「外食」「広告・メディア・エンターテインメント」「自治体・観光」「不動産」などのインダストリー向けデータ群にもSemantic View対応を順次拡大していく予定である。業界特化型のデータコンテクストとAIエージェントを組み合わせ、需要予測に基づく発注最適化やマーケティング施策立案、業務ワークフローの自動化などを支援していく方針を示している。

株式会社エム・データについて

• 設立：2006年1月23日
• 所在地：東京都港区新橋1-12-9 新橋プレイス6階 ビジネスエアポート新橋内
• 代表者：代表取締役会長 関根 俊哉、代表取締役社長 薄井 司
• 事業内容：TVメタデータの生成、調査・分析・配信
• URL：https://mdata.tv

本記事は株式会社エム・データの発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。