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富士ソフト株式会社は、当社独自のAIを活用した、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」の提供を2024年3月12日(火)より開始しました。本サービスは、高品質なアノテーションデータを自動で作成し、かつ学習効果に応じてデータをレベル分けする機能「学習寄与度」により、AIのモデル開発におけるアノテーション作業の効率化に貢献します。
あらゆる業界・業種において、 AIの導入がビジネスの発展につながると期待されています。新しいAI関連サービスが次々と開発・提供され、企業独自でAI開発を行う企業も増加しています。しかし、高性能なAIモデル開発には多大な時間とコストがかかります。AIの推論精度を向上させるには、大量の高品質な学習データを用意してAIに学習させる必要があります。現在、AI開発においては、データ毎のラベル付けなどアノテーションを手作業で行うため、人材確保と作業コストが課題になっています。また、大人数の手作業でアノテーションが行われるため、学習データの品質にバラつきが発生します。低品質な学習データはAIの推論精度を低下させる原因となります。
富士ソフトはこのようなAI開発の課題解決を支援するため、2024年3月12日(火)より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」を提供開始しました。本サービスは、当社独自のAIを活用し、高品質なアノテーションを自動で行います。また、独自機能として、学習寄与度をアノテーションデータに付与し、バランスのとれた学習データを構築します。アノテーションの自動化、高品質な学習データによってAIモデル開発を効率化し時間とコストを削減、高性能なAIモデル開発を支援します。
富士ソフトは、今後も様々なAI技術を活用し、お客様ビジネスの発展に貢献してまいります。
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」
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提供開始日: 2024年3月12日(火)
価格: 個別見積り
販売計画: 10社 27百万円 (2024年度末まで)
特長:
・AIモデル学習の効率化
学習寄与度の低い学習データを排除することで、推論精度の向上が期待できる。
学習効率の向上によって、学習時間とメモリ使用量の削減にもつながる。
・アノテーション時間の削減
学習データのアノテーションを自動化することで、作業時間を削減できる。
・アノテーションの均一化
AIモデルの学習に悪影響を及ぼすアノテーションのバラつきを削減できる。
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学習寄与度
当社独自のAIがアノテーションデータの一部として付与する情報。
検出の難易度が高いデータ、見落としやすいデータ、学習の結果に影響しないデータなど、各データの学習効果への影響を1~4のレベルで付与する。
AIモデルの推論精度向上には、レベル1~4のバランスのとれたデータセットでの学習が効果的。
以上
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