実環境で動くAIのための、専門アノテーション設計。
MLエンジニアが直接、ラベル仕様から品質保証までを設計します。
AIプロジェクトの失敗原因の多くは、モデルではなくデータにあります。汎用ツールでラベルを付けるだけでは、正しいラベルは付きません。ドメイン知見なしのアノテーションでは、以下のような問題が起こります。
お客様のドメイン専門家と連携し、ラベルカテゴリ、境界ルール、エッジケース対応を定義します。テンプレートではなく、お客様の用途に合わせた仕様書を作成します。
自動整合性チェック、アノテーター間一致度測定、専門家によるスポットチェックの多段階レビュー。ラベルを付けるだけでなく、ラベル品質を保証します。
不良品サンプルや異常ケースが少ない場合、実データのアノテーションと合成データ生成を組み合わせてギャップを埋めます。自社開発の Kawarimi エンジンを活用。
アノテーションは一度きりのプロジェクトではありません。モデルの予測結果と再アノテーションのフィードバックループを構築し、モデルの学習に合わせてデータを改善し続けます。
| 領域 | アノテーション種別 | 例 |
|---|---|---|
| 製造業 | 欠陥検出、セグメンテーション、分類 | 金属・樹脂・基板表面のキズ／凹み／汚れ |
| ロボティクス | 物体検出、6DoF姿勢、把持点 | ピッキング、マニピュレーションタスク |
| 音声AI | 書き起こし、話者分離、感情タグ | 指示-応答ペア、ターンテイキングラベル |
| インフラ | ひび割れ検出、腐食分類 | 路面、橋梁、電柱設備 |
プロジェクトマネージャーではなく、12年以上の経験を持つ機械学習エンジニアがアノテーション仕様を設計します。モデルが本当に必要とするラベルを知っています。
不良品サンプルが足りない？ 私たちが生成します。Kawarimi エンジンで高精度な合成データを作り、実データのアノテーションを補完します。アノテーション専業では提供できない独自の能力です。
ラベル付きデータの納品で終わりではありません。アノテーションバッチごとにモデルの改善度を測定し、次のサイクルを最適化します。納品物ではなく、成果としてのデータ。
