FastLabel、30種類以上のユースケースに対応した自動アノテーション機能のβ版をリリース

国内AI市場は成長を続けているが、AIに必要な教師データの作成は未だ労働集約的で、AI開発のプロセスにおいて8割以上のコストが費やされていると言われている。

そうした中、FastLabel株式会社は、画像や動画、音声、AI-OCRなど30種類を超えるユースケースに対応した自動アノテーション機能のβ版リリースに伴い、無料トライアルキャンペーンの受付を開始した。

今回発表された自動アノテーション機能では、ゼロから人が教師データを作成する必要がない。FastLabelが提供するAIを活用することで、ブラウザ上の設定でアノテーション作業を自動化し、間違えている箇所を人が修正することで、教師データの作成が可能だ。

ユースケースは、2022年8月時点で30種類以上に対応しており、今後は顧客の要望をもとに自動アノテーションの種類を拡充していき、2022年度中に、100種類への対応を予定している。

現時点でのユースケースの例は、顔画像のマスク検出や、動物・人物の姿勢推定、AI-OCR、ドローンの検出、道路のひび割れや電柱検出、乳がんの腫瘍検出、胸部レントゲン写真からのCOVID-19かの判定、段ボールのケアマークの検出、衛星画像をもとにした海辺のゴミ検出などが挙げられている。

また、顧客が保有している独自モデルをFastLabelのAIデータプラットフォーム「FastLabel」上に組み込み、自動アノテーションモデルとして利用することで、保有している技術資産を利活用することもできる。さらに、FastLabelプラットフォーム上に蓄積したアノテーション済みデータを教師データとして、ファインチューニングすることも可能だ。

IoTNEWS編集部

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