信頼できる答えを、土台にできるデータ。
表記統一・名寄せ・関連データの紐付けを終え、人による検証まで完了。AIは推測ではなく、根拠まで遡れる事実から答えます。
「整っている」ことを、数字で。
前処理にかかっていた時間とコストを、データ側で吸収します。
※ 統合率・削減率は当社のパイプライン処理ログに基づく社内集計値です（2025年12月時点）。
生データのままでは、AIは正しく動きません。
表記ゆれ・重複・欠損は、AIの回答精度を直接損ないます。
- 媒体ごとに表記・項目がバラバラ
- 同一物件が重複して存在
- 欠損・異表記でフィルタが効かない
- 関連データが分断され文脈が無い
- 出力の根拠をたどれない
- スキーマ・表記が統一済み
- 統合物件IDで一意に管理
- 欠損は推定補完＋フラグ付与
- ハザード・学区・駅などを紐付け済み
- 人の検証を経て、出典まで遡れる
収集 → 整理 → 検証 → 提供。
4段階で「使える」状態に整えます。
表記統一・重複統合・関連データの紐付けに加え、人による検証まで終えて、初めて使える状態になります。
データを「そのまま使える」状態にする技術。
名寄せ・標準化・エンリッチ・リスク評価まで終えて、初めて業務とAIで使えるデータになります。
物件の名寄せ・同定
複数媒体・自社入稿にまたがる同一物件を、独自アルゴリズムで統合し一意のIDを付与します。重複によるノイズを取り除き、正しい物件単位で集計・参照できます。
- 住所・建物名・面積などから同一物件を判定
- 統合物件ID で時系列・横断分析が可能
- 新着・更新を毎日反映
PIN-13a8f2…
AIとロジックにより、標準化と補正を行っています
住所・建物名・構造・設備などの表記ゆれを、AIで統一します。欠損項目は周辺データから推定・補完し、検索・集計・学習が正しく機能する状態に整えます。
- 全角/半角・略称・異表記を正規化
- 欠損項目の推定補完とフラグ付与
- カテゴリ・属性をスキーマに統一
関連データのエンリッチ
物件単体ではなく、判断に必要な周辺情報まで紐付けて提供します。ハザード・学区・駅・用途地域などを1物件に重ね、文脈ごと参照できます。
- 1物件あたり 30種以上の関連データ
- 位置情報をキーに自動で紐付け
- 査定・仕入れ・与信の判断材料に直結
ハザードリスクの評価
浸水・土砂災害・地震・津波などのハザード情報を物件位置に重ね、リスクをスコア化します。物件単位で災害リスクを可視化し、与信・保険・仕入れ判断に活用できます。
- 公開ハザードマップを物件位置に重畳
- 災害種別ごとにリスクをスコア化
- API・データセットで一括取得可能
AIが、そのまま扱える形で。
提供するデータには、AIに文脈を与える「セマンティック・コンパニオンファイル」を添えられます。だからAIは、検証済みの事実にもとづいて正確に答えられます。
- 各項目の定義・単位・取りうる値を機械可読で添付
- 統合物件IDと関連データの紐付け関係を明示
- 欠損・推定補完の箇所をフラグで区別
- 出典・更新日・粒度をメタデータとして同梱
- クレンジング工程を挟まずAI・分析に投入できる
- 表記ゆれや重複に起因する誤りを抑制
- 回答が参照した物件・出典まで遡れる
- MCP・APIから検証済みデータへ直接接続
速度と規模を、確かさと引き換えにしない。
AIは効率の面で人を上回ります。けれど、説明責任のない効率は「ブレーキのない加速」です。私たちは速度と規模に、人の検証と根拠を組み合わせます。
使っているAIから、直接呼び出せます。
MCP・APIに対応しています。ChatGPT／Claude、自社のAIエージェントから、検証済みのデータへ直接参照できます。
このデータを使う、SaaS製品。
検証済みのデータを前提に動く製品群。必要な業務だけを選んで導入できます。
データ活用のご相談から、はじめましょう。
必要なデータの範囲・提供形態・見積りを、目的に合わせてご提案します。