オフショアコラム
Offshore Column

AI向け学習データ作成時に徹底するべき「作業の効率化」のポイント

AI向け学習データ作成時に徹底するべき「作業の効率化」のポイント

自動化できる作業を探し手作業を減らす

大規模なアノテーションの現場では、1000人以上ものスタッフが画像のラベリングを行い1ヶ月に約100万枚もの学習データ画像を処理するということもあります。膨大な画像を大人数で処理することを考えると、いかに作業を効率化させるかが、成功・失敗の分かれ目になると言えるでしょう。

グローカルワンを運営する株式会社ブライセンは、多数の大手企業からのシステム受託を請け負う開発会社です。アノテーションデータはAIの精度を左右するため、ハンドメイドによる高品質を追い続けておりますが、それ以外の部分で作業効率を高め、人的ミスを防ぐための「業務の自動化」は私たちの得意分野。人的コスト、つまりデータの質以外の「手作業」を減らして業務をできるだけ自動化することで、作業の効率化と品質の向上を実現します。

効率化の手法は業務によって様々ですが、たとえば下記のようなものがあります。

  • スクリプト・マクロ作成
  • 帳票見直し
  • 作業基準見直しとツール改修
  • ツール改修
生産性向上 イメージ

ある程度ルールが定まっていて、繰り返し大量に行う業務は、簡易的なスクリプトを組んでしまいます。本当に人の手でしかできないことに作業を限定化させます。

AI開発のあらゆる工程を効率化

グローカルワンの改善提案は、アノテーション業務にとどまりません。お客さまの開発における上流工程を理解し、さらなる価値創出のための業務改善のご提案をいたします。アノテーション業務だけでなく、プロジェクト全体の効率化に貢献できることが、お客さま に高い評価をいただいている一因でもあります。

実際に某メーカー様の現場では、自社カメラを用いた撮影画像から教師データや評価用データの作成業務を進めていました。大量に撮影された画像があるのですが、必要な時に目的に合った画像を見つけることができないため、わざわざ撮影に行くなどして、大変な労力がかかっていました。

追加撮影による時間ロスを知ったエンジニアが、撮影データを管理し検索できる仕組みの構築を提案したところ、既存画像を有効に活用できるようになりました。

これはアノテーション業務とは直接は関係のない工程ですが、エンジニアならではの目線とアイデアがプロジェクトにかかる工数を大幅に削減できたのです。

glocal-OneではAI用画像アノテーションを代行しています

AI用画像アノテーション

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