この導入事例のポイント
- 公開されている間取り図画像データセットをアノテーションしようと考えていた
- アノテーションを安く・簡単に済ませたいと思い、「harBest」を利用
- 正確かつスピーディーに提供してくれたため、モデル作成のほうに注力することができた
この導入事例のポイント
- 自社プロダクトで利用するマスクをしていても顔認識が可能なAIモデルの開発していた
- 顔画像を推定するアノテーションデータが必要となり「harBest」を利用
- 導入の結果、データ作成後のデータ確認とデータ選び出しの工数を削減出来た
製品を導入することになった背景
株式会社エイアイ・フィールドはデータ分析・AI構築支援、自社プロダクト提供などを行っており、AIを活用して多くの顧客課題に取り組んでいます。特に、自社プロダクトの開発において、学習データの収集が重要な課題となっていました。その中で「マスクをしていても顔認識が可能なAIモデル」の開発を進める際、顔画像を推定するためのアノテーションデータが必要となり、harBestのサービスを利用することを決定しました。導入前に企業が抱えていた課題
「マスクをしていても顔認識が可能なAIモデル」の開発において、年齢や性別などのラベリングが必要でした。しかし、一人の作業者がラベリングを行うと、主観的なデータになってしまう問題がありました。そのため、複数人でのラベリングを行い、その平均値を取ることで客観的なデータを得る必要がありました。しかし、自社で多くの人数を確保してアノテーションを行うことは難しく、この課題の解決が求められていました。導入前の課題に対する解決策
harBestのサービスを導入することで、複数人でのアノテーションが可能となり、主観的なデータを客観的なデータに変換することができました。harBestのサービスを利用することで、複数人での平均値を取ることが容易になり、データの偏りを減少させることができました。また、データ作成後の確認や振り分け作業も大幅に削減することができ、効率的なデータ収集が実現しました。製品の導入により改善した業務
harBestの導入により、データ作成後のデータ確認とデータ選び出しの工数が大幅に削減されました。1つの画像に対して複数人で評価することができるため、評価に大きなばらつきがあるデータをフィルタリングし、学習データから除外することが容易になりました。この結果、学習データの確認作業も大幅に削減され、より高品質なAIモデルの開発が可能となりました。ユーザ数200万人越えSNSのAI活用とは(投稿画像自動評価システムの開発)
※出典:ユーザ数200万人越えSNSのAI活用とは(投稿画像自動評価システムの開発) - harBestでアノテーション・AI(人工知能)開発を簡単に
この導入事例のポイント
- 特定ユーザ層の嗜好データを収集し、良し悪しを判断するアルゴリズムを開発していた
- 自社では開発の手法が思いつかず、APTO社に相談し「harBest」を導入
- 自社だけではリソースが避けなかった、PoCレベルの開発ができるようになった
製品を導入することになった背景
GreenSnap株式会社様は、『植物をもっと身近に』をテーマに、スマホユーザーが植物の写真を撮影し、専用のSNSに投稿することで、植物好きな人と繋がるコミュニティを展開しています。このコミュニティの中で、特定のユーザ層の嗜好データを収集し、投稿写真の良し悪しを自動で評価するアルゴリズムの開発を目指していました。導入前に企業が抱えていた課題
GreenSnap株式会社様のアプリでは、日々多くのデータがアップロードされており、これらのデータを機械学習に適した形にするのが非常に手間でした。リソースが限られている中で、大量のデータを効率的に処理する方法が求められていました。また、特定の条件を満たすユーザーからの評価データを集めることも課題として挙げられました。導入前の課題に対する解決策
GreenSnap株式会社様は、harBestのサービスを利用することで、指定したユーザの属性に基づいてアノテーションを行うことができる点、スピーディーに大量のデータを収集できる点、そして1画像に対して複数の評価を得ることができる点を評価しました。これにより、客観的なデータを効率的に収集することが可能となりました。製品の導入により改善した業務
harBestの導入により、GreenSnap株式会社様は、大量のデータを短時間で収集することができるようになりました。4.5万件のデータを1.5日で収集することができ、そのコストも非常にリーズナブルでした。さらに、1画像に対して3人が評価を行うことで、客観的なデータを取得することができるようになりました。これにより、AIモデルの開発やデータの活用がより効果的に行えるようになりました。この導入事例のポイント
- 教師データのデータ量が膨大でその保存方法と、データ作成方法に課題を感じていた
- 教師データの保存と作成が効率化できる「harBest for MLOps」を導入
- 導入の結果、データ作成時にかかっていたマネジメントコストを抑えることができた