エム・データとテレビメタデータの概要
Location Weekly Japan です。 今週はですね、2年ぶりにご搭乗いただきます エムデータの田口さんと西尾さんにお越しいただきました。
お二人よろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
じゃあ、会社紹介および自己紹介をお願いいたします。
じゃあ、まずは簡単にちょっと自己紹介からさせていただければと思います。
私、株式会社エムデータの田口と申します。事業統括責任者の方をやらせていただいております。
同じく、株式会社エムデータの西尾と申します。私はアカウントマネージャーを担当しております。
よろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
じゃあ、ちょっとエムデータについて、エムデータが提供するデータについて教えてください。
じゃあ、簡単にちょっと我々のご紹介の方させていただきます。
我々ですね、エムデータはデータで世の中やビジネスを面白くというパーパスの下、
在京のテレビ・キー各局さんと大手広告会社さんなどから出資をいただきまして、
テレビ番組ですとかCMの放送内容をですね、テキストデータとして記録した
テレビメタデータと呼ばれるデータベースを生成提供しているデータサプライヤーでございます。
設立がですね、2006年ということで、今年の1月でちょうど丸20周年を迎えさせていただいた会社でございます。
生成しているデータの方をちょっと簡単にご紹介させていただきますと、
我々のテレビメタデータはですね、ざっくり分けると4種類のデータベースで構成されております。
まず1つ目がテレビ番組の放送内容を記録したテレビ番組データ。
2つ目がテレビで流れるですね、CMに関するCMデータ。
3つ目がテレビ番組の中で紹介される商品に関するデータ。
最後4つ目が同じく番組の中で紹介されるスポットですね。
このスポットというのも観光スポットですとか、飲食店、宿泊施設などを含みますけども、
こういった番組で紹介されたスポットのデータ。
以上の4つをですね、データベースとして構築をしておりまして、
これらを総称してテレビメタデータというふうに呼称させていただいております。
簡単にですね、データの中身の方もちょっとご紹介できればと思いますが、
まず番組のデータについては番組をですね、コーナー単位まで細かく分解しまして、
それぞれのコーナーで何がどのように、どのくらいの時間報じられたかというのを記録をしているデータになっております。
番組の中で露出する企業ですとか商品、人名、地名など、いわゆるその固有名詞を含めてサマライズしました上で記録したデータになっています。
続いて2つ目のCMデータですね。こちらはですね、関東エリアだけで1日あたりですね、
実は延べ4,000回くらいCMって流れているんですけども、そのすべてをですね、対象としまして、
全企業、全商品のCMを記録しているといったデータになっております。
続いて3つ目のデータ、番組で紹介された商品に関するデータになりますけども、
よくトーク番組ですとか、情報番組の中で話題の商品として取り上げられる商品があると思うんですが、
こういったものを対象としまして、商品名と価格だけでなくてですね、
ジャンコードですとか、その商品が直接購入できるようなURLも含めてデータベース化をしているものになりますので、
ECサイトさんですとか小売業さんとの相性が非常に良いデータベースになっています。
最後4つ目のデータ、番組の中で紹介されたスポットに関するデータになります。
これも商品データと同じく旅番組ですとか、情報番組で取り上げられるスポットを対象としておりまして、
住所、電話番号だけでなくてですね、移動経路まで含めてデータベース化しておりますので、
地図サービスさんですとか、ナビゲーションサービスとの相性が非常に良いデータという形になっております。
これらのデータに対しまして、さらに番組の中で出演されているタレントさんですとか、
番組内で取り上げられている企業といったものも全て独自でマスターデータを構築しておりまして、
今ご説明した4種のデータベースに紐付けて運用しているといった、
こういったものが我々のテレビメタデータというものになっております。
データ生成体制と近年の進化
ありがとうございます。私も御社とのお付き合いもだいぶ長いですけれども、
いつ聞いてもすごい話だなぁと思いながら聞いておるものの、
そうですね、そういう意味では、このお話は2年前のエピソードでも概ねお話いただいたかなと思うので、
今日はこの2年間のアップデートみたいなところと、御社としてこのデータ運用、
制作から提供までどんなことが変わってきたのか、どう進化されたのかみたいな話をぜひいただければと思いますが、いかがでしょうか。
まずですね、データの作り方のところになるんですけれども、
最近ではですね、いろんなお客さんに我々ご紹介させていただくと、
だいたいですね、皆さんからデータってAIで作ってるんじゃないのっていうのをまず100%聞かれるんですが、
実はですね、現状まだ人中心でデータ生成をしております。
やっぱりAIってかなり進化はしてきているんですけれども、
人間と全く同じことを全く同じレベルでできるかというと、まだまだちょっと足りない部分がありますので、
そういった部分で今も人中心で制度担保をしながらデータを作っているという形になっております。
ただ、もちろんですね、全くAI使ってないというわけではなくて、
一部そのAIが得意とする領域の部分に関してだけですね、
AIのサポートツールみたいなものを作ってデータ入力の補助に使うみたいなことはやっておりまして、
今後その領域をだんだん拡大させていって、
AIの比重を増やしていくような計画は持っているという状況になっています。
ただ、現状に関しては人中心ということで、
今もですね、茨城県の水戸市にあるデータ入力センターで、
総勢130名ほどですかね。前回よりもまたちょっと増えたんですけど、
オペレーターさんが文字通りテレビにかじりついて、
24365でデータ作っているみたいなことをやっています。
増えましたね。
そうですね。おかげさまで、規模は方ですね。
何年前か忘れましたけど、最初聞いたとき30人くらいっていうお話だったような気がするんで。
そうですね。本当に二桁中盤くらいだったかなと思うんですね。
3倍近くに今増えているような状況。
すごいな。なるほど。ありがとうございます。
テレビメタデータの活用事例拡大
はい。あとはですね、活用されている事例のところをですね、
もうアップデートさせていただければと思いますが、
従来我々のデータは、例えばテレビ局さんの視聴率分析用途であったり、
あとは広告会社さんですとか、調査会社さんを経由して、
テレビ支援も出向されている、いわゆるブランド広告主さんですね。
彼らのマーケティング分析用のデータとしてご活用いただくっていうところが
メインのところだったんですけども、
本当ここ数年になってですね、業種業界がかなり拡大してまして、
小売業界さんですとか、金融業界、あとは地方自治体さんなんかからも
ニーズがかなり増えてきているような状況になってますので、
この辺りのですね、具体の事例のほうをこの後、
日常のほうからいくつかご紹介できればなというふうに思っております。
では、私のほうからそのユースケースをご紹介できればと思いますが、
今田口がご紹介したように、最近ではリテール業界とか金融、
あとは自治体観光、最近では不動産領域にテレビのデータを使うというような取り組みも
パートナー企業さんとチャレンジが始まってきております。
こういった様々な業界に広がるきっかけになったのが、
やっぱり人流データのようなマルチデータ統合ができるようになったこと、
それからもう一つはAIの連携が進んでいるというところが
大きなきっかけになっているかなと思います。
例えばリテールの業界でいきますと、このテレビのデータを生成AIに学習させて、
点灯のポップ、根札ですね、これを自動で生成するAIポップという取り組みが進んできております。
またテレビで紹介された商品とかトレンド情報をリテールメディアと連携したり、
ここにはやっぱり人流データやビーコンのデータを絡めて
効果測定までできるようになればいいなということを
今、LBMAの会員企業様と競争したいなというふうに思っております。
ちなみに人流データではないんですけれども、POSデータを使って
NTT西日本さんと中国地方のあるスーパーさんで
その点灯ポップの実証実験をやってみたところ、
なんとですね、テレビの効果だけで20%も販売点数がアップするという
効果検証の結果も得られております。
他にも食のトレンド予測から商品とかメニュー開発が進んでいたり、
あとは需要予測から発注量とか仕入れの量を最適化する
といった取り組みも研究が進んできているところです。
さらには金融領域になりますと、テレビのデータで
株価の上昇の開始地点から3週間以内に株価変動のシグナルを
8割の確率で検知できるというような研究結果が出てきたり、
テレビメタデータを先行指標に投資のリターンがトピックスの5倍になる
驚きの検証結果も得られていまして、
これらのテレビのメディアパワーとか価値というものを
新たな訴求する指標にできないかなということを最近では構想しております。
もう一つ自治体領域のユースケースになりますと、
やっぱり一般的なのは自分の県と近隣県とかライバル県の
テレビ露出量がどのぐらい違いがあるのかという比較をされたりだとか、
ローカルの自治体さんになってきますと、やっぱり大都市圏で
どれだけ自分の自治体の情報が放送されているのかということを
ウォッチしながら観光政策に生かされたり、観光政策以外にも
最近だと災害報道の調査であるとか、エリアマーケティングの領域にも
テレビのデータが使われるようになってきています。
さらにはAIとかサイネージとの連携で、多言語対応による
インバウンド施策であるとか、観光コンシルジュのような取り組みも
最近では進んできているほか、地域のテレビ紹介情報を
生活情報の一部としてサイネージで発信していくような
自治体さんの取り組みも出てきている状況です。
こういった様々な業界で、テレビメタデータの新たな使い方というのが
現在創出されてきている状況になっております。
ありがとうございます。
テレビの価値とAI時代のデータ重要性
多分前回お話したときに、テレビってそろそろヤバいんじゃない?
みたいな話をしたような気がするんですけれども、
多分テレビ自体、2年前と比べてそんなに変わってないんじゃないかな
という気もしていて、それこそ若い人たちテレビ見ないですよね
っていうのはありつつも、やっぱりそれは公共の電波を使って
発信できる最大のメディアであることには、2年経った今も
何も変わってないなというのを今のお話聞きながら思いました
っていうのと、用途が広がってきたっていうのがすごいですよね。
まさかですよね。20年前にそんなこともちろん考えていらっしゃらなかったんじゃないかな
と思うんですが、特にこのAI時代になってきて、
AIでできることっていうのは、ある意味それがもう
みんなできること同じになったっていう個人のスキルじゃなくなってきたな
っていう観点で、どれだけデータを持っているかっていう勝負
有益なデータをどれだけフィードできるかっていう話になってきた中で
こういったボラティリティを含む瞬間的なデータっていうのを提供されてる
御社の価値っていうのは非常に高くなってるんだろうなと思って聞いておりました。
ちなみに株価80%予測できるんだったら、株式売買ツールを作って
それこそ外部提供しないで自分で運用しちゃえばそれだけで
すごい儲かるような気がするんですけど、どうですか?
はい、そんなことも個人的には考えているんですけれども
まさにそういったパートナーさんもぜひ募集しております。
御社ってデータ自体を提供されていらっしゃったビジネスモデルもあると思うんですけど
そういった分析結果みたいなのを提供するサービスなんかもやってらっしゃるんですか?
そうですね。一部分析なんかのご支援もさせていただくケースはありますが
メインビジネスとしてはやっぱりデータをフィードするところが中心になっております。
自治体向け活用とデータ連携
そうですね。自治体向けっていう話は多分初めてお聞きしたような気もするんですけれども
結構規模的にも大きくなっていらっしゃるんですか?
そうですね。まだまだこれからというところはありますけれども
少しずつ自治体さんからのお問い合わせはいただけるようになってきております。
なんか観光文脈ってテレビで紹介されたところに人が流れるであろうとか
そういった予測で活用されるイメージですか?
そうですね。現状でいきますとテレビで紹介されたスポットに
どれだけ人が集まる動くのかというところでの来店計測とか来店予測
のような取り組みが中心にはなるかと思います。
まあそうですよね。それでそれだけ来るんだったら
これだけの在庫量を確保しようとか仕入れをしようみたいな話になってくる。
またそれがデータ連携で自動的にPOSというか流通のシステムにつながってみたいな
そんなイメージですかね。すごい世界になってきましたね。
なるほど。ありがとうございます。
AIによるデータ生成の課題と人間の役割
どうですか?その制作の部分の話にちょっと戻りたいんですけれども
多分そのデータ自体をAIで作ってんじゃないのって聞かれるっていうのは
ある意味その音声から文字を起こしてその文字からワードを分かちがえて抽出するみたいなの
そんなもんAIで一気通貫でできるでしょうっていうことなんですかね。
それを音者がやらないのは間違えるからなんですかね。
その辺のステートがどうなんですかね。今どき。
AIでできたとしてそれを全部データベース化して提供するフォーマットにするみたいなところの手間っていうのは
一気通貫で簡単にできる話ではないんだろうなとは思うんですけれども。
そうですね。おっしゃる通り最近のAIかなりやっぱり精度が良くなってきてますので
パッと見は人間と同じようなデータを作れるようになってきてます。
ただやっぱり一定ハルシネーションが残っていたりとかもしますし
ちょっと具体例で言いますと例えばニュース番組とかで
アナウンサーの方がニュースを淡々と読んでいて
前後のトピックとの分かれ目もはっきりしているようなフォーマットの番組っていうのは
AIでもかなりきれいに音声の書き起こしもそうですし
テロップの抽出みたいなのもできるようになってきてます。
これはもうほぼほぼ人間と遜色ないレベルまで来てるんじゃないかなと思うんですけど
一方でバラエティ番組とかトーク番組になってくると
話題の主題があちこちに飛んだりしたり
またクロストークみたいなのが頻繁に発生するんですね。
そうなってくると途端にAIの精度っていうのは落ちてきてしまっていて
話題の主眼が知ったかぶりで全然違うところを出してきたりとかっていうのがあったりするので
そういった一定のミスが含まれるというふうになってしまうんですね。
そうすると我々のデータって分析用のデータとしてご提供している以上
精度を極力100%に近づけなければいけないというところがありますので
間違いが含まれているデータを今度正しく正そうとしたときに
また1からテレビの放送を見てどこが間違ってるかっていうのを間違い探しをしてですね
炙り出して修正するっていうことをやらないといけないんですよ。
そうすると結局全部映像を見ること、人間が見ることには変わらないってなってしまうので
であれば1から人間が作業した方が効率的だしコストも今安いよねってことになってまして
そういったところから今も人中心でやっているというような状況になっています。
なんかそのデータを購入する側からすると別にそれ人が作ってるか
AIが作ってるかとかどっちでもいいっちゃどっちでもいい話であって
それでAIのオペレーションにしたとしても
自分でそんなデータ作れるよっていうわけには絶対にならないと思うので
そういう意味ではその辺は本社の中でどうやってその精度高く
鮮度高くデータを作り上げられるかっていう
20年のノウハウも詰まってらっしゃるでしょうから
なかなかもう追いつくの難しいだろうなと思って聞いてました
そうですね、はい。もちろんAIも極限まで使いながらではあるんですけども
人力の極致もちょっと極めたいなというところも
っていうのをデータ屋さんが言うってなかなかすごいですね
ありがとうございます
今後の展望：AIサービス連携とAIエージェント構想
そしたら今後の展望、2026年バージョンお願いします
じゃあちょっと今後の展望私の方からまたお話しさせていただきますと
先ほどのお話にも出てましたやっぱりそのAIサービスとの連携ですね
これを今後どんどん強化していきたいなというふうに思ってます
つい先日ですね、プレスリリースでも発表させていただいたんですけど
アンソロピックのクロードに対応するMCPサーバーで
テレビランクAIというサービスのベータ版になるんですけど
これを発表させていただきました
このサービスをご利用いただくと
クロードから本当に簡単にテレビメタデータを参照して
テレビのトレンド分析みたいなのが
会話形式で可能になるというものなんですけど
例えばクロードからですね
テレビで最近取り上げられてて話題になり始めてる観光スポットとか
ホテルはみたいなふうに聞いていただくとですね
直近のテレビ放送から
AIが該当するスポットとホテルを分析して教えてくれるみたいな
こういったサービスになるんですけど
本当にAIを使うとですね
誰でもすぐに簡単にテレビメタデータを分析していただけるというものになってまして
こういった体験をですね提供しながら
さらに今後はですね
それを産業別ですとか
機能特化型でAIエージェント化するような構想も進めてまして
メディアエンタメですとか
自治体産 観光業 流通工 離産金融
各業界へですね
これを提供していくというような計画も持っております
この動きの背景なんですけども
ちょっと二つありまして
一つはですね
AIのハルシネーション課題の解決をしていきたいなという思いがあります
生成AIってすごい便利ですけども
結構堂々と嘘 未だにつくじゃないですか
なのであれって結局AIがネット上の雑多なデータを
ソースにしてるから起きることなんですよね
なので一方で我々のテレビメタデータはですね
テレビで実際に放送された100パーセントファクトな情報ですと
対象としているソースも精度もですね
プロが担保している高品質なデータになりますので
こういったデータをAIとどんどん連携させていくことで
AIのハルシネーションを防いでいって
世の中に本当に正しくて価値ある情報を
届けることができるんじゃないかなというふうに考えている
これが一つ目になります
もう一つがやっぱりAIによって
我々のテレビメタデータ自体のですね
新たな価値を発掘創出していきたいという思いがあります
これまではデータ分析って
人間が一個ずつ手作業で分析していて
さらに分析する前も下準備をかなり
データクレンジングですとか
データマート構築したりとか
かなりコストとか時間をかけて分析をやっていたので
分析するその範囲とか量が限られてましたと
ただAIがですね これをできるようになってくると
膨大なそのデータを多角的に一瞬で
分析できるようになってきますので
その結果ですね やっぱり人間の分析では
気づかなかったファインディング数が
どんどん見えてくるんじゃないかなと思ってます
例えばテレビ紹介スポットのブレイクパターンなど
明らかにして価値覚のPR方法を発見するみたいな
こういったことが実現できてくるんじゃないかな
というふうに思ってますので
こういったところがAIと組むことで
私たちのデータ自体のポテンシャルを
何倍にも引き出していって
これまでにない新しい価値を
どんどん創出していける期待があるというようなところで
こういった背景からですね
AIサービスの連携をもうガンガン強化していって
パーパスの通りデータで世の中とか
ビジネスをどんどん面白くしていきたいな
というふうに考えているというのが
今後の展望でございます
テレビランクAIのビジネスモデルと今後の展開
なるほど なんかすみません
ちょっとそこで締めればいいんですけど
ちょっと気になったんで
これフロード向けのMCPで
これお金は誰かから取ってるんですか
ちょっとですね まだベータ版で
ビジネスモデルの設計とかも
まだまだこれからになってるんですけど
一応有償のサービスで展開していきたいな
ということは考えています
将来的には月額費用みたいなものを
クロードだったらクローのサブスクリプション
そしてオプション追加するみたいな
そんなイメージになりますかね
そうですね 月額固定か
重量課金かみたいなところは
まだ全然決まってないんですけども
一応今お話しいただいたようなイメージで
展開は考えています
なるほど じゃあ今 ただで使えるってことですね
そうですね お試し期間だけになるんですけど
いいですね ちょっとそれはぜひ使ってみると
面白そうですね
今お伝えしたような内容ができるってことですもんね
そうですね はい
なので ちょっと川島さんにもぜひ使っていただいて
いろいろ見ていただけると
ありがとうございました
ありがとうございます
AI連携による可能性と感謝
いやーなんかすごい時代になってきましたね
そうですね はい
本当にAIとの連携が始まると
いろいろ可能性が広がっていくというところで
我々もワクワクして
そうですね いやー本当にそんなのが
話の中からにじみ出ておりました
はい 今日はそんなMデータの
田口さんと西尾さんにお話伺いました
お二人どうもありがとうございました
どうもありがとうございました
ありがとうございました
