アノテーションとは
アノテーションはテキストや音声、画像などあらゆる形態のデータにタグを付ける作業になります。
機械学習アルゴリズムはタグが付いたデータを取り込むことで、パターンを認識できるようになります。
そのためAI開発者は、機械学習アルゴリズムを学習させるために、タグが付いた状態のデータを用意することが必須となります。
AIの精度を高めるには大量のタグ付けされたデータが必要となり、自社で用意するには人手や労力がかかります。
画像系業務
- Detection/検出系業務
静止画像の中で、数種類の与えられた物体（「ラベル」という）をドラッグして”枠組み”選択をする業務となります。 - Segmentation業務
業務にて”枠組み”をする代わりに、”色塗り”をして選択する業務となります。
OCR業務
- 文字認識業務
OCRソリューション構築のための、”文字入力”、”文字修正”、”文字種別設定”、”カテゴリ選択”などをおこなう業務となります。 - BPO入力業務
OCRソリューション文字精度向上のため、指定された文字の入力作業となります。
強み・メリット
- 大ボリュームの案件に対応可能
複数のパートナー企業と提携し、ボリュームの大きい案件受託が可能です。
また、様々な業種のパートナー企業と提携しているため、繁閑時期に左右されない受託が可能です。 - 精度の確保
複数業種のパートナー企業と提携しているため、得意分野に合った業務依頼を行うため、高い精度の確保が可能です。 - AI開発企業の工数削減
「マニュアルの代理作成」や現場からの「質疑応答」など、プロジェクト担当者の手を煩わせない運用が可能です。 - 柔軟な単価設定
各パートナー企業と合同で大量受注することによりプロジェクト予算に合った単価設定が可能です。
またボリュームが少ない場合も、パートナー選定を行い対応可能です。
体制図
運用イメージ
プロジェクト実績例
| プロジェクト | プロジェクト詳細 |
|---|---|
| キッチン_Detection | 調理する際に使う器具を検出する（「包丁」「まな板」「スプーン」など） |
| 体器官_Detection | 写真に写っている人の肩、腕、頭などを検出する |
| 建機分類_Detection | 重機の指定されたパーツを検出する |
| 建機分類_動画 | 重機の行動を流した3分間の動画から行動パターンを区分けする |
| 建機分類_Segmentation | 重機の指定されたパーツを色で分ける |
| レシピ_Detection | お皿に盛られた料理の中から様々な食材を検出する |
| レシピ_Segmentation | お皿に盛られた料理の中から様々な食材を色分けする |
| アパレル_選択プロジェクト | 選ばれた服が教師データの服と同一のものを選ぶ |
| 画像分類_Classification | 数種類ある写真の内、気に入った写真を主観で選ぶ |
| OCRプロジェクト | OCRで読み取った文字を修正し、文字種類・定義を設定する |
| OCR-入力修正プロジェクト | 帳票から読取項目の入力・修正する |
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