プレスリリース

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、2022/4/20-4/22に開催の、「教育総合オンライン展示会vol.3」に出展いたします。開催テーマ群の中から教員向けソリューションサービスを選び、授業支援（個別指導）のための「性格診断API」 や、研修サービス（その効果測定）、その他分析サービスに貢献する「AIポジショニングマップMr.DATA」 、「Mr.DATAの分析レポート」に焦点を当ててデモ、ご説明をいたします。展示ブースの閲覧や資料ダウンロードは会期前にも可能です。会期中は、事前予約者向けに30分単位のオンライン相談会を無料で実施いたします。

■趣旨
このたびの「教育総合オンライン展示会vol.3」https://exhibition.showbooth.dmm.com/events/education2204/　では、開催テーマ群の中から教員向けソリューションサービスを選び、授業支援（個別指導）のための「性格診断API」https://metadata.co.jp/apis/personality-analyzer.html や、研修サービス（その効果測定）、その他分析サービスに貢献する「AIポジショニングマップMr.DATA」https://metadata.co.jp/services/ai-positioning-map.html、「Mr.DATAの分析レポート」https://metadata.co.jp/blog/2022/03/31/2924に焦点を当ててデモ、ご説明をいたします。「性格診断API」を活用すると、学生・生徒の文章から性格診断して、相手のタイプに応じて適切に対応することができます。彼らの就職先や留学先候補の選定、推薦文を書く際にも、参考にすることが出来ます。性格診断APIは、自分のつぶやきを Twilogからダウンロードして下記URLの「ツイ性格診断」https://metadata.co.jp/blog/2022/03/23/2901 サービスにアップロードすることにより、気軽に試すことができます。
https://twipersonality-app.metadata.tokyo/





採点支援サービスでは、ヴィジュアル類似検索機能（「AIポジショニングマップMr.DATA」に搭載）が活躍します。文章題、自由作文・小論文や、研修アンケート中のトピック・センテンス、正解文数通りをコピーして画面左上の検索窓にペーストします。すると、そのどれかの部分と類似度が高い順に、ランキング、表示されます。例えば、就活演習で学生達が書いた自己PR文に対して、「自分の強みは集中力の高さだと感じています。」との類似判定をさせると、下図のように、最も類似度の高い他学生の文章から順にランキングされていきます。
上から5番目の記事（ID=5490）のように、同一の単語を含んでいなくても、ほぼ同じ意味のことを異なる表現で記していても拾うことができます。このため、リライトして表現を変えつつ剽窃、盗用をした文章を突き止めるという応用にも役立てることができます。自由作文を類似検索で類型化し独創的な観点で分類したり、採点の公平化をはかったり父兄の意見を分析し教育方針の改善に役立てたりすることもできます。

■ オンライン展示会への参加方法
下記URLで来場登録、そしてメタデータ社へのコンタクト、オンライン相談、資料ダウンロード等すべて無料です。
●相談会期間：2022年4月20日（水）〜4月22日（金） 事前に展示ブース閲覧可。相談予約可。
●イベント名称： 「教育総合.オンライン展示会vol.3」
https://exhibition.showbooth.dmm.com/events/education2204/

■ 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、AIの応用ソフトウェア会社として設立。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、AI活用のボトルネック打開のため高精度な正解データをほぼ自動で生成する”AI for AI”を掲げ、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xTech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。