データの新たな価値を見いだし、AIの未来を作る
コンテンツ保護とAI開発を両立するデータエコシステム基盤
利用状況に応じた
透明性の高い収益按分
法令・契約に基づく
安心安全なデータ流通
多様かつ豊富なデータで
AIサービスの品質向上
コンテンツホルダーの皆さまの
大切なコンテンツを、AI時代の資産へ
コンテンツ無断利用の把握が困難
LLMなどに自社コンテンツを無許可で学習されている場合、どの範囲で利用されているのか把握が難しく、適切な対策が取りづらい状況にあります。
データの保護とトラッキングにより透明性を実現
派生・加工処理による元データの保護とデータ利用事業者のトラッキングによる透明性の担保を行うことで安心してコンテンツデータを預けることができます。
収益機会が不透明
自社コンテンツが十分に収益化できていないと感じているものの、どの領域で価値が発揮されているのか把握できなければ最適なマネタイズ施策を検討できません。
継続的に新たな収益機会を創出
データが利用されている期間や利用回数に応じて収益が按分されるため、継続的な収益化が可能です。
学習データとしての提供やAPI経由での提供など、幅広い提供形態が存在するため、収益化の機会が増加します。
コンテンツの価値や需要が不明確
自社コンテンツにどれだけの価値や需要があるか把握できず、投資判断や活用方針の策定において適切な判断が難しくなります。
利用状況可視化でデータの価値と需要を理解
管理ツールを利用することで、これまで気づけなかった自社コンテンツの需要や価値を知り、今後の戦略立案に役立てることができます。
データ預託と利益按分
お預かりしたデータを安全に管理し収益化に繋げます。
派生・加工処理で元データを保護
AIに与える情報が失われないように、元データに多様な変換を施した派生データを作成し、元データを保護します。また、RAG用IndexやFine-tuningといった利用目的に合うように、派生データを処理した加工データを作成します。
利用状況に応じて利益を按分
データ利用事業者からお支払いいただいたデータの利用料に基づく収益は、データをお預けいただいたコンテンツホルダーのみなさまに高い透明性で按分します。
データ需要の見える化
データの利用状況を可視化する管理ツールをご利用いただくことで、収益の可視化とコンテンツデータの需要分析が可能になります。
データ利用事業者の皆さまが
安心してデータをご利用いただくために
学習データの不足
大規模言語モデル（以下、LLM）の性能向上には学習データの量と質が重要です。つまり、より高品質でより多くの知識を学習することがLLMの性能向上につながります。
しかし、Web上の高品質なデータは学習されつくしており、AIの品質を向上させるためには、Webにない高品質なデータを学習させる必要があります。
豊富で多種多様な高品質データを利用可能
新聞記事や書籍に限らず多様なデータ（ダークデータ）をもとに、自然言語処理の専門家が作成した高品質なデータを利用でき、生成AIサービスの性能向上に貢献します。
法的リスクの懸念
生成AIサービス開発においては、著作権や不正競争防止法などの様々な法的リスクを考慮する必要があります。
近年では、LLMの無断学習やAI検索による記事の無断利用が、著作権侵害行為の差し止めと損害賠償を求める訴訟に発展しており、AI開発におけるルールの明確化が求められる動きは今後加速していくと予想されます。
出典が明確なデータを利用して法的リスクを回避
法令・契約に基づきコンテンツホルダーからお預かりした適法なデータを利用するので法的リスクが回避できます。
データ提供
コンテンツホルダーからお預かりした多種多様なデータを適切な契約に基づいてご提供します。
出典が明確で信頼性の高いデータの提供
コンテンツホルダーから直接預託いただいた適法なデータを、法令・契約に基づいて管理・保護・価値化し、安全かつ利用しやすい形で提供します。データの精査、正規化処理や機微な情報の処理など、AI開発などにおいて典型的な前処理は基盤側でまとめて実施します。権利関係がクリーンで信頼性の高いデータを安心してご利用いただけます。
Web上には存在しない多種多様なデータ
新聞記事や書籍といったWeb上で公開されていないデータに加え、これまで有効活用されてこなかったデータなど、多種多様なデータをご用意します。特定の期間や地域、ジャンルなど、目的に応じたデータをご利用いただけます。
サービス提供形態
高品質なデータを最適な形でご利用いただけます。
RAG用データAPI
回答の補完・最新トピックの反映
推論時にRAG用データAPIをご利用いただくことで、LLMの回答を補完します。また、最新トピックに対応した回答も可能です。
学習データ配信
基盤モデルの強化・特化
モデルの事前学習や事後学習に利用可能なデータセットを提供します。これにより、LLMの性能向上に寄与します。
便利なデータ処理ツール
従来の自然言語処理にも対応
構文解析や意味解析、文字列処理といった従来の自然言語処理サービスを提供予定です。これらのサービスを通して、皆さまのAIサービスの開発をサポートします。
よくあるご質問
お気軽にお問い合わせください
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