FastLabel、3DCGを活用したシンセティックデータ生成サービスを正式開始

AIシミュレーションに必要不可欠な3Dデータを自動生成し、デジタルツイン開発を支援

AI実用化に欠かせないデータプラットフォームを提供するFastLabel株式会社（本社所在地：東京都品川区、代表取締役CEO：上田 英介、以下「当社」）は、3DCGを活用した機械学習用途のシンセティックデータ生成サービスを、本日より提供開始したことをお知らせします。



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本技術は、2023年5月10日（水）～12日（金）に東京ビッグサイトにて開催される「AI・人工知能 EXPO」にて出展予定です。

■提供開始の背景
近年、デジタル技術の進展であらゆる産業や分野で世界がつながる中、社会・産業課題が複雑に絡み合い、より迅速かつ複数の観点で公平性のある解決策の検証が求められており、デジタルツインの開発、並びにシミュレーションが脚光を浴びています。

特に機械学習の分野においては、学習データの量や品質がAIモデルの精度に大きく左右することから、高品質なデータが大量に必要となる傾向にあります。しかし、人物のデータや、発生頻度が高くないケースに関するデータはそもそもの収集が困難であることから学習データセットの構築が進まず、AI研究開発のスケジュールが遅くなるという課題が存在しています。

上記課題に対して当社は、3DCGを活用してシンセティックデータの生成を可能にすることにより、従来は収集が困難であったデータセットの構築を実現するとともに、AIシミュレーションやデジタルツイン開発でのシンセティックデータの生成効率化及び活用を推進いたします。

■シンセティックデータ生成サービスの特徴
当社が提供するシンセティックデータ生成サービスには下記3点の特徴がございます。

１.“リアル”なデータ生成
光反射や拡散を物理計算に基づいてレンダリングすることにより、現実に近いデータを生成することが可能です。

２.「画像データ」と「機械学習アノテーションデータ」の自動生成
特定のシーンやオブジェクトの設定を行うことで、画像と教師データを自動で作成し、出力することが可能です。
対応しているアノテーション：矩形、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション

３.多様な設定とカスタマイズ性
下記項目について詳細設定をするで、多様なデータセットを構築することが可能です。
主な設定項目：カメラ位置、照明、光源条件、人混み具合 など

■活用事例
当社のシンセティックデータ生成サービスは、監視カメラシステムの人物検出モデル開発におけるデータセット構築が効率化できることについて、既に検証をしております。

監視カメラからの俯瞰画像を用いた人物検出モデルの開発に際して、実際の監視カメラ映像が大量に必要でしたが、個人情報保護などの制約が存在しており、十分な量の高品質な教師データを得ることが困難という課題が存在しています。3DCGを活用することにより、監視カメラからの俯瞰画像と人物検出用の教師データを同時に自動生成し、現実環境に近いデータセットの構築。本データセットを活用することにより、人物検出モデルの精度を約20%向上することを実現しています。
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その他の主な想定利用シーン：
・人流解析向けに、監視カメラ映像から人物の年齢や性別ごとのデータセットを作成する場合
・作業者の動作解析や危険予知向けに、工事現場カメラから作業者の姿勢ごとのデータセットを作成する場合
・自動ピッキングロボット向けに、工場で製造している製品ごとのデータセットを作成する場合

■今後の展望
今後は、高速なMLOpsを実現するデータ生成機能としてのプロダクト提供を通じて、自動運転やロボティクスなど、より多くの産業や分野におけるAIモデル開発効率化を目指して参ります。

FastLabel株式会社について
本社所在地：東京都品川区北品川5-5-27 201号
代表者：代表取締役CEO　上田 英介
設立：2020年1月23日
事業内容：AIデータプラットフォームの開発・提供、アノテーションサービスの提供
Webサイト： (リンク »)

本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社 広報担当
メール：info@fastlabel.ai

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