AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービス

サービス詳細

AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービスとは

AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービスは、AIによる自動アノテーションで手作業を削減かつ高品質のアノテーションを行います。

また、当社独自のAIによってアノテーションデータへ付与される「学習寄与度」を活用することで、学習に効果的なデータを正確に短時間で選定することができ、学習データの選定を支援、学習全体の効率化を実現します。

※AI開発の問題を解決できる「学習寄与度」とは
富士ソフト独自のシステムが自動アノテーション時にアノテーションデータへ付与する情報です。お客様のAIモデルをお借りすることなく、各データが学習結果にどの程度影響するかをレベル分けします。

出典：AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービス

AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービスの強みや特徴

学習の効率化

一般的に、学習データのバランス調整は技術者が手作業で行う必要があります。その理由は、学習に必要なデータと不要なデータを判断するための明確な指標が存在せず、技術者が自身の経験や勘に頼っているからです。

そのため、AI開発には高度な技術力と経験が必要であり、手作業による調整には時間もかかります。

自動アノテーションサービスでは、学習寄与度を指標として学習データのバランスを改善し、不要なデータを削減することで、効率的な学習が可能になります。

学習精度の向上

検出難易度が低いとレベル付けされたデータを大量に準備して学習させたとしても、AIモデルの精度向上にはそれほど期待できません。

検出難易度が低いデータや高いデータなど、様々なデータをバランスよく学習させることが、効果的にAIモデルの推論精度を向上させることにつながります。

自動アノテーションサービスの学習寄与度は、人の感覚より正確にAIがデータのレベル分けを行うため、より学習に効果があるデータ選別が可能です。

検証の効率化

学習寄与度は、学習時だけでなくAIモデルの検証時にも活用できます。

学習寄与度を用いて難易度の低いデータ、高いデータに分別することで、AIモデルの評価において、異なる難易度のデータセットを用いて精度を検証することが可能です。これにより、モデルの性能をより詳細に評価できます。

AI開発効率化ソリューション 自動アノテーションサービスで解決できる課題や実績

学習データは十分にあるのに期待するほどAIモデルの精度が上がらない

学習データは十分あるはずなのに、いくら学習してもAIモデルの推論精度が上がらない場合があります。その原因として、学習データに偏りが出てバランスが崩れている可能性があります。

自動アノテーションサービスでは、アノテーションデータに付与した学習寄与度を指標として、不要な学習データを減らすことで学習データのバランスを改善できます。

これにより、推論精度向上が期待でき、かつ学習時間とメモリ量の削減に貢献できます。

大量の学習データが必要だが、手動アノテーションでの対応には限界がある

AIモデルの学習には多量の学習データが必要となるため、手作業によるアノテーションでは膨大な時間が必要です。

自動アノテーションサービスは、AIが自動でアノテーションするため、手作業によるアノテーション作業を削減し、作業時間を約7割も削減（当社の検証結果）できます。

AIモデルの推論精度向上が非効率で学習に時間がかかる

アノテーション作業は、人の手作業で行われていました。しかし、手作業によるアノテーションでは、人によるバラつきが生じることがあります。

このバラつきは、AIモデルの学習に悪影響を及ぼすことがあります。自動アノテーションサービスは、AIが自動でアノテーションするため、バラつきを最小限に抑えることができます。

まとめ

アノテーション作業の負担や品質のばらつきにお困りの方へ。富士ソフトの自動アノテーションサービスは、独自のシステムと実績を活かし、作業時間の大幅削減と高品質なデータ作成を実現します。

AI開発のスピードと精度を同時に高めたい企業様は、ぜひ公式サイトをご覧ください。

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