富士ソフト、AI開発を効率化する「自動アノテーションサービス」を提供

今回は「富士ソフト、AI開発を効率化する「自動アノテーションサービス」を提供」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 富士ソフトは3月12日、人工知能(AI)を活用してアノテーション(データのラベル付け)を自動で作成する「自動アノテーションサービス」の提供を開始した。利用価格は個別見積もりとなっている。2024年度末までに10社の導入を目指す。

 新サービスは、同社独自のAIを活用し、高品質なアノテーションを自動で行う。また、学習寄与度をアノテーションデータに付与することで、バランスのとれたAIモデル開発向けの学習データを構築する。

 学習寄与度とは、同社独自の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の段階で付与する。AIモデルの推論精度を向上するには、レベル1~4のバランスのとれたデータセットで学習すると効果的だという。

 昨今、AIを独自開発する企業が増えているが、アノテーションが手作業で行われることが多いため、人材確保と作業コストが課題になっている。また、大人数での作業となるため、学習データの品質にバラつきが発生するという。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る。

 同サービスを活用することで学習寄与度の低い学習データが排除され、推論精度の向上が期待できる。学習効率の向上によって、学習時間とメモリー使用量の削減にもつながるとのこと。データごとのラベル付けなどアノテーションに関する作業が自動化されるため、作業時間を削減でき、アノテーションのバラつきも削減できる。

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