応募条件
・ML Opsを目指している企業様・アノテーションコストの最適化を目指している企業様
AUBA 掲載
FastLabel株式会社
AI開発において、オープンソースフレームワークの成熟によってアルゴリズムはコモディティ化する一方で、アノテーション(AIに正解となるデータを学習させるための教師データ作成プロセス)等のデータ領域では特にイノベーションが発生しておらず、AI開発の現場ではデータ関係で全体の80%に及ぶ時間を要しています。労働集約的にデータを収集・作成しておりコストが高く、一方で…
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応募・参加条件
応募条件
・ML Opsを目指している企業様・アノテーションコストの最適化を目指している企業様
自社特徴
AI開発において、オープンソースフレームワークの成熟によってアルゴリズムはコモディティ化する一方で、アノテーション(AIに正解となるデータを学習させるための教師データ作成プロセス)等のデータ領域では特にイノベーションが発生しておらず、AI開発の現場ではデータ関係で全体の80%に及ぶ時間を要しています。労働集約的にデータを収集・作成しておりコストが高く、一方でクラウドソーシングのような不特定多数のワーカーによる作業ではデータ品質やセキュリティの担保ができない課題が存在します。また、従来のアルゴリズム改善によるAIモデルの精度向上には限界が生じており、学習するデータ自体の改善によるデータセントリックなAI開発が今後の主流となると考えられています。 上記に示したAI開発のデータ領域での課題解決・主流となりうる開発方法への対応に向け、弊社ではAIデータプラットフォーム『FastLabel』を開発、提供し、国内大手企業100社以上に導入させて頂いております。
提供リソース
弊社は、アノテーションツール、教師データ作成代行、ML Ops構築を包括したAIデータプラットフォーム『FastLabel』を開発・提供しています。 教師データの作成と改善を高速かつ正確に行うためのアノテーションツールと、高度人材によるきめ細かいアノテーションサービスにより、高品質な教師データを素早く提供できることが特徴です。
解決したい課題
対話型言語モデルChatGPTを、OpenAIが2022年11月にリリースしたことに端を発するGenerative AIの急速な進展により、昨今、あらゆる業界においてAIを活用した業務効率化が注目を浴びています。多くの企業がこれからの時代で生き残るためAI導入に挑戦していますが、 そのほとんどがPoCで終わり「AI導入の壁」が存在します。 ビジネスの変化の激しい現代において、 AI導入効果の獲得にはモデル精度の継続が重要になります。 そのためには、教師データを継続的にアップデートすることが必要で、 教師データの品質はアルゴリズムよりもモデル精度に大きな影響を与えます。 我々は高品質な教師データを継続的に提供することで、 企業のAI活用実用化を加速させること目指します。
共創で実現したいこと
弊社は、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』へ」というパーパスを掲げ、2020年1月の創業以来、データ生成、教師データ作成(=アノテーション)、分析、管理を実現する基盤として、『FastLabel』を開発・提供してまいりました。世界に通用するようなAI開発を一緒に実現し、AIをブームで終わらせず、「AI革命」を起こしませんか?
求めている条件
・ML Opsを目指している企業様・アノテーションコストの最適化を目指している企業様
こんな企業と出会いたい
ビジネス領域 言語AI音声AI画像AI
オープンイノベーション実績
大手企業様、東京都のオープインイノベーション及びアクセラレータープログラムに採択された実績が豊富にございます。・リコー「TRIBUS 2022」『審査員特別賞』と『企業賞』を受賞 https://fastlabel.ai/news/20230210-tribus2022・Tokyo Contents/Solution Business Award 2022 優秀賞 https://fastlabel.ai/news/221024-tcsba2022・Sony Startup Acceleration Program 「Startup Switch 2021」 https://fastlabel.ai/news/20211027-startupswitch2021-winning・TechCrunch Tokyo 2021 BMW賞 https://fastlabel.ai/news/20211207-tctokyo2021-winning・NTTドコモ・ベンチャーズ「/HuB」採択 https://fastlabel.ai/news/20210705-ntt-slushhub
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