Snowflakeから提供する「TVメタデータ」に「Semantic View」対応をスタート

第一弾として、TVメタデータ「金融オルタナティブデータ」をAI Ready化！データや指標の定義を標準化し、ハルシネーションを抑えた自然言語分析やAIエージェント利用など「Snowflake CoWork」でのデータ活用を推進！

　TV番組・CMデータの調査・分析・配信を行う株式会社エム・データ（本社：東京都港区、代表取締役社長：薄井 司、以下 エム・データ）は、AIデータクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所：SNOW) のプラットフォーム上で提供中の「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はじめました。

　第一弾として、TVメタデータのうち「金融オルタナティブデータ（※1）」から対応を開始し、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「AI Readyなデータ」へと進化させました。これにより、金融機関やアナリストは、分析のために必要なデータ検索や集計などの処理を実行する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、自然言語での高精度なデータ分析や、AIエージェントによるデータ活用を、安全且つ迅速に対応できるようになります。

　TVメタデータは、経済活動や生活者インサイトの先行指標として、これまでもクオンツ運用や業績予測などの金融オルタナティブデータとして活用されてきました。今回のSemantic View対応（下記参照）により、AIエージェントを用いた自律的なアルファ創出やリサーチ業務の変革が可能になります。

AI時代のデータ活用における「ビジネスコンテクスト理解」の壁

AI技術やLLM（大規模言語モデル）の進化により、企業内でAIによる分析・業務自動化が急速に進んでいます。しかし、AIシステムが実際の業務で信頼性の高い成果を上げるためには、AIモデルの性能だけでなく、AIがデータを正しく解釈するための「ビジネスの文脈（コンテクスト）の共通理解」が不可欠です。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、断片化しており、AIエージェントがハルシネーション（誤った結果の生成）を起こすリスクや、事前のセマンティックモデリングに多大な時間がかかる課題がありました。

Semantic View対応により「TVメタデータ」をAI Readyなデータへ

今回の「Semantic View」対応により、エム・データが保有する膨大かつ詳細な放送内容を記録したTVメタデータのスキーマ（データの構成や項目、文字列か数値列かなどのデータの型）、話題の回数や放送時間、TV-CM投下量（出稿回数や出稿時間）などの集計ロジック・指標定義を、あらかじめ標準化されたセマンティックレイヤー（データの意味や各項目に対して集計方法など定義しAIによる判断を統一化させる仕組み）として構築・実装しました。これにより、Snowflakeのサービス（Snowflake CoWork等）で、以下のメリットを実現します。

●AIのハルシネーションを最小限に抑制

一貫したビジネスロジックが標準化されているため、AIが誤った指標計算を行うことなく、信頼性の高い出力結果を実現します。

●自然言語による高度なデータ分析を即時実現

SQLといったデータ検索や集計などの処理を実行するプログラムなどの専門知識を持たないビジネスパーソンやファンドマネージャーでも、普段使用する自然言語で質問するだけで即座に分析・インサイト獲得が可能です。

●データ準備作業を数日から数分へ劇的短縮

データエンジニアがパイプラインを毎回再構築する必要がなく、複雑なオルタナティブデータを即座に実践投入できます。

自然言語クエリ（日常会話でAIに指示を出す機能）による即時リサーチの例：

「過去●週間で番組内での露出時間が前週比30%以上増えた銘柄を企業毎にリスト化して、報道内容の特徴を要約して」

「先月、TV-CM投下量が急上昇している飲料ブランドのTOP10をリスト化して、そのCM内容のうち、商品ブランドイメージを特徴づける要素をまとめて」。

金融オルタナティブデータとしての主なユースケース例：

●株価先行シグナルの自動検知

： テレビ番組での銘柄や企業の露出状況やその話題内容をAIが適宜捕捉し、株価変動シグナルとして通知。

●広告投資コスト・業績推定

： 企業毎・銘柄毎のTV-CM出稿状況や競合比較をAIで分析し、企業の広告やプロモーションの投資成果、決算発表に先行した業績推定。

※その他、金融マーケットデータなど、自社（顧客）保有データや外部データとの組み合わせでの、高度な分析も可能になります

今後の展望：「データを見る」から「AIが判断し、動かす」世界へ

　AI時代に強い競争優位を生み出すのは、AIモデルそのものではなく「AIを正確に動かすデータ（AI Ready Data）」です。

　エム・データは、今回の「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」などの各種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まいります。

　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ることで、需要予測からの発注最適化、トレンド発生時のマーケティング施策立案、業務ワークフローの自動化まで、「データを見る」だけでなく「AIが判断し、業務を動かす」エコシステムの実現を支援してまいります。