学校の学部や学科、コースや授業などのマスタをネット上の様々な非構造データから自動作成。学校の学部や学科、コースや授業などのマスタをネット上の様々な非構造データから自動作成。全国には様々な学校、スクールが存在しているが、自社の目的を達成できるレベルで網羅的にまとめられているデータが存在していない。そのため社内では編集スタッフや営業スタッフが属人的に、学校のホームページなどを確認して、情報をまとめている作業を行っていた。大学などは常に新しい学科やコースができるだけでなく、「学部」などのくくりも「学群」など、新しいものができることもあり、変化の幅が大きいため、例年、同じことを行っているだけでは不適切なマスタとなってしまう。ホームページの非構造なHTMLデータを解析して、最新の学術体系を構造化。教育ジャンル、学術体系などは、教育関連の研究を行っている公的機関や研究機関、大学などが新しい試みを行い、最終的に普及していくという流れがある。そのため、影響を与える元となっている機関の発表データや資料を継続的に収集し、新しい概念、分野を抽出、これまでの教育ジャンルとの関係性を距離で計算して算出し、新しいマスタを作成。確定版とする前に、人の目によって確認を行い、編集方針に沿わないものは不適切であることをシステムにフィードバックし、より適切なカテゴリ分けを学習させ、精度を高めるシステムも導入。マスタの最新版ができた後、各学校が提供している学部、学科、コース、授業などの内容をホームページデータから解析して、該当する教育ジャンルを割り振りを行った。toronowaについてTORONOWAは非構造データ、いわゆるダークデータをに悩む企業を支援するためのデータマネージメントサービスです。限りなく人間の判断に近い、曖昧な条件から的確な判別、振り分けを自律的に行っていきます。既定のマスタデータへの自動割り振りだけでなく、自動でマスタデータの作成、更新を行い、そこに振り分けていくこともできます。早く、より的確に、AIの活用によってこれまで難しかった人間的なマスタの自動更新、個別データの自動振り分けを実現します。