AIプロジェクトの8割を占める”データづくり”を変える
サービス詳細
AI・エンジニア・アノテーターが協働し、データセット構築の全工程を一気通貫で支援することで、AI開発現場が直面するコスト・品質・リードタイムにまつわる課題を同時に解決します。
特長
1国立大学との共同研究で確立した手法によりデータ品質を担保
筑波大学との共同研究から得た学術的知見を品質管理の工程に導入。プロジェクトの規模や作業者の特性によって、アノテーションの精度が左右されない体制を構築しています。
2仕様策定・ツール選定・環境構築を含めワンストップで支援
単なる作業の代行以上の品質・コストを実現するため、要件定義・仕様策定・インフラ整備から支援。プロジェクトに最適な作業ツールの調査・選定およびカスタマイズも同時に担っています。
3プロジェクト進行中の要件・仕様の変更にも柔軟に対応
開発の進展に伴う急な仕様変更にも対応。イレギュラーなデータを即座に対象外とみなさず最大限モデルの学習・改善に利用するため、仕様の逐次アップデートを前提とした機動力の高い体制でプロジェクトを運用しています。
解決する課題
✔︎ 予算の最適化
初期のアノテーションをAIで自動化。一からラベルを付与する工程を削減し、AIの判断の修正にリソースを集中させることで、「データ作成コストの増加による採算の悪化」を解決。
✔︎ 精度の限界突破
ラベリングミスの可能性があるデータをAIで検知・抽出。ランダムサンプリングも併用して品質の底上げ・平準化を図ることで、「データ量に依存した精度向上の停滞」を解決。
✔︎ 開発期間の短縮
アノテーターによる初期ラベルの正否判断の結果をAIに学習させることで自動化の精度を向上。ラベル付けと品質管理を最大限効率化し、「再検品・手戻りによるプロジェクトの遅延」を解決。
導入実績
本田技研工業株式会社
富士通株式会社
東急株式会社
株式会社JR東日本商事
株式会社三菱総合研究所
名古屋大学
高知県
THK株式会社
株式会社コシダカ
株式会社日本能率協会マネジメントセンター
など
費用
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