| 携帯版 |
|
|
|
フィスコ投資ニュース配信日時: 2024/08/08 15:03, 提供元: フィスコ TDSE Research Memo（3）：AIノウハウを軸にしたコンサルティング事業とプロダクト事業を展開*15:03JST TDSE Research Memo（3）：AIノウハウを軸にしたコンサルティング事業とプロダクト事業を展開■会社概要 2. 事業内容 (1) コンサルティング事業 コンサルティング事業では、データドリブン経営を目指す企業に、AI技術を軸とした統合型ソリューションを提供している。強みは、企業がDXを進める際、多くの場合プロセスごとに専門特化した業者が担うのに対して、TDSE<7046>は顧客企業が進める事業戦略に寄り添った形で、データ活用のテーマ抽出からデータ分析・AIモデル構築、システム構築・実装、保守・チューニング、教育まで、一気通貫でハイエンドなサービスの提供が可能で、このため安定的な成長を続けてきた。 (2) プロダクト事業 プロダクト事業は、自社製品「TDSEシリーズ」や他社AI製品、業務特有のAIモジュール※を顧客企業に提供しており、サービス利用料や運用・保守料を受領することで収益が積み重なる構造となっている。大別すると、SNSの分析サービスなどを提供するソーシャルメディアマーケティング事業と、生成AIによるサービスを提供するカンバセーショナルAIソリューション事業に分けられる。 ※異常検知や物体認識などのAIモデル（未学習モデルを含む）で、業務システムやアプリケーションなどに組み込むAIシステムの根幹。「scorobo」というブランドでAIモジュールを販売していたが、ブランディング戦略のなかで「scorobo」を収束し、「TDSE」を冠した自社製品へとシフトしている。 a) ソーシャルメディアマーケティング事業 ソーシャルメディアマーケティング事業では、同社設立直後の2014年に代理店契約を締結した米国Quid社の「Quid Monitor」などを提供している。主力の「Quid Monitor」はクラウドベースのハイエンドなソーシャルリスニングツールで、強みは、X（旧Twitter）やFacebook、Instagram、YouTubeなど正式に使用契約した豊富なソーシャルメディアデータを、圧倒的な処理スピードで様々な角度からリアルタイムに分析できる点にある。また、50ヶ国以上の言語に対応しているうえ、標準装備のAPI（Application Programming Interface）によって簡単に他のシステムと連携できる点、さらに、キーワードだけでなく人（アカウント）に着目した分析によって、従来のソーシャルリスニングツールでは難しかったビジネスへの関連付けが容易になった点も強みである。これまでに累計100社を超える企業に導入されてきた実績がある。「Quid Monitor」のほか、競合企業のSNSアカウントの分析ができる「Quid Compete」（旧 「Rival IQ」）やテキストデータからインサイトを導く「Quid Discover」（旧 「Quid」）などのラインナップがある。またQUID製品は、独自の生成AI機能搭載に向けたアップグレードが進んでおり、製品優位性をさらに高める動きとなっている。さらに2024年5月に新たに自社開発の「KAIZODE」をラインナップに加えた。国内ローカルニーズにも適応できる多様な分析機能が特長で、LLM（Large language Models：大規模言語モデル）を組み合わせた最新ロジック機能の搭載に向けて技術検証中である。 b) カンバセーショナルAIソリューション事業 カンバセーショナルAIソリューション事業では、ドイツのベンチャー企業Cognigy社の対話型AIプラットフォーム「Cognigy」や、同社が独自開発した国内初の生成AI「QAジェネレーター」などの製品を扱っている。「Cognigy」は、最先端の自然言語処理と自然言語理解技術を強みとしており、20以上のチャネルと30以上の業務システムにつなげるコネクターを装備し、短期間で拡張性の高い対話型AIを開発することができる。多言語対応のバーチャルエージェントは100ヶ国語以上をサポート、OpenAI社の「ChatGPT」や「QAジェネレーター」などの生成AIと連携し、自然言語処理の精度向上に必要な膨大な学習用QAを自動生成することができる。ビジネスユーザーが簡単に開発できるローコード仕様になっているため、欧米では自動車メーカーや銀行、航空会社など500社以上の有力企業が導入している。 一方「QAジェネレーター」は、規程やマニュアルなどのドキュメントから膨大な組み合わせのFAQを独自AIで自動生成することができ、現在SaaS型としてライセンス販売している。さらにLLMの回答精度向上に向けたRAG※対応を今夏予定するなど、機能アップに向けて積極的に開発を進めている。 ※Retrieval-Augmented Generationの略で検索拡張生成のこと。LLMに検索技術を組み合わせて回答精度を向上させること。 （執筆：フィスコ客員アナリスト 宮田仁光） 《HN》 記事一覧 |