ZDNet Japan 企業情報

メタデータ株式会社

主力事業:
「メタデータ自動抽出ソフトウェアの開発・販売事業」

顧客価値:
・安価で素早い高機能の企業マッシュアップ
　　～『宝の持ち腐れ』 テキスト情報(stock)やメール,Web情報(flow)をWebAPI化
・個人情報の安心共有の提供
・情報付加価値化サービスの提供　
　　　
弊社のミッション:
・我々の使命は、セマンティック・テクノロジー、メタデータ活用によるデータ連携（マッシュアップ）で、顧客企業様の困りごとを解決することです。
・我々の製品、サービスは、ホワイトカラーの情報加工業務の自動化率を向上させ、ユーザーが創造的な業務に注げる時間を増大させます。これにより、顧客企業の利益増大に貢献します。
・2008年、Mextractrメタデータ自動抽出エンジンをリリース。ユーザーのIT活用現場におけるデータ連携、情報活用のボトルネック解消に着手しました。

事業区分	：	ソフトウェア リサーチ インターネットサービス 情報共有システム システム設計・開発
代表者名	：	野村直之
本社所在地	：	112-0002 東京都文京区小石川2-1-2 山京ビル7F
企業URL	：	http://japan.zdnet.com/company/ story/0,3200081168,20168257,00.htm
設立年月日	：	2005年12月16日
上場区分	：	未公開
子会社・関連会社	：
主要株主	：
決算期	：	10月
資本金	：	22,990,000円

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.NET Framework用語集

メタデータ [metadata]

アセンブリ、読み込み可能なファイル、型、メソッドなど、共通言語ランタイムによって管理されるすべての要素について説明する情報。デバッグやガベージ コレクションに必要な情報、セキュリティ属性、マーシャリング データ、拡張クラスとメンバの定義、バージョン連結、ランタイムに必要なその他の情報などが含まれます。

IT用語辞典バイナリ

メタデータ

【英】meta data

メタデータとは、あるデータに関する情報を持ったデータのことである。データそのものではなく、データについてのデータであるため、メタ（上位の）データと呼ばれる。

メタデータとして記載される主な情報としては、著者、作成日、文書タイトル、著作権情報や関連キーワードなどを挙げることができる。例えばHTMLにおけるTITLE要素やMETA要素などはメタデータであるといえる。メタデータは検索を行う際などに特に有用な仕組みであり、膨大な量のデータから特定の情報を見つけたり、あるいは整理したりする作業を簡略化することができる。

なお、1999年2月には、メタデータを記述するため言語仕様であるRDF（Resource Description Framework）が、W3Cによって勧告されている。

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参照リンク
Resource Description Framework (RDF) - （英文）

WWWのほかの用語一覧

HTML：

HTML  hCard  MHTML  メタデータ  サニタイジング  属性  XHTML

>>HTMLカテゴリの他の用語

測量用語辞典

メタデータ

読み方：めたでーた

地理情報のデータの要素に関するデータで、地理情報のカタログ情報という事ができ、クリアリングハウスで検索用に用いられる。メタとはそれを説明するという意味があり、データを説明するデータのことをいう。

ウィキペディア

メタデータ

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2009/06/27 00:04 UTC 版)

メタデータ（metadata）、メタ情報とは、メタなデータ、すなわちデータについてのデータという意味で、あるデータが付随して持つそのデータ自身についての抽象度の高い付加的なデータを指す。

情報検索分野におけるメタデータ

情報検索システムの検索の対象となるデータを要約したデータのことをメタデータと呼んでいる。図書館情報学の分野では書誌情報と呼ぶこともある。例えば文書であれば著者名や表題、発表年月日等のほか、関連キーワードなどを含めるのが一般的である。また、デジタルカメラを用いて写真を撮影し、JPEGファイルとして保存した場合、Exifにそったメタデータが自動的に作成されるのが一般的である。メタデータとして記述される関連キーワードのことを索引語と呼ぶことがある。他にはYouTubeなどに代表される動画共有サイトやFlickrなどのフォトアルバムサービスなど置いて動画ファイルや画像ファイルをアップロードする際に登録する「タグ」もメタデータの範疇に入る。

メタデータを作成する目的は主に、検索が実行されるたびに検索の対象となるデータの性質を読み取り検索結果に含めるかどうかを判定するのは著しく非効率であり、あらかじめ検索を行いやすい状態に加工を行っておき、データを検索用に整理しておくためのものである。例えばインターネット上における現在の主流な情報検索システムでは、ある特定の動画ファイルを検索する場合は、動画ファイルの動画内容そのものではなく、動画のタイトルやタグなどその動画に付随するメタデータと入力された検索対象のキーワードとの類似性によって、検索結果を出力するのである。

メタデータスキーマ

メタデータスキーマを統一しておくことで複数の主体によって記述されたメタデータの相互運用性を実現することができる。相互運用性の高いメタデータは機械可読なメタデータとして利用しやすいため、スキーマ団体や特定の業界団体において様々なメタデータのスキーマが制定されている。 メタデータスキーマは以下の要素から構成されている：

1. 属性集合（属性語彙）

   メタデータとして記述する情報資源の属性の定義。例えば：タイトル、著者、出版者など、属性を表す語とその集合の定義。

2. 属性値型集合（属性値型語彙）

   メタデータとして記述する属性値の記述形式の定義。例えば、日付や名前の記述形式、主題を表す統制語彙など、属性値の型あるいは形式を表す語とその属性の定義。

3. 構造的制約（抽象構文）

   属性値記述の省略可能性や繰返条件などメタデータの構造的な制約。構造的制約は、具体的なシステム上でのメタデータの実現形式に依存しないメタデータの構文規則を決める。

4. 実現形式（具象構文）

   システム上でのメタデータの具体的表現形式。

メタデータ利用の問題点

メタデータ、とりわけ広義のそれを利用する場合、主に意味的な部分で情報そのものとメタデータが示す情報の乖離という問題が本質的に生じる。また、情報そのものが改変された場合（必要であれば）メタデータも同時に変更されるべきだが、時間的なずれや同期もれが起こるおそれがある。 第三者による改ざんや、機械的な処理により意味が吟味されないといったことで、検索の精度が低下することもある。また、情報の評価が個々人の主観に依存し大きく異なる場合にはメタデータの有効性が発揮されにくい。したがって、効率が犠牲にならない場合はメタデータを利用するよりも本来の情報そのものを直接参照できるのが望ましいとされる。

関連項目

• アノテーション