AI（機械学習・深層学習）向け
教師データ作成プラットフォーム

Annotation One produced by Global Walkers, Inc.

高品質で低コスト！多種多様な教師データを提供。

オフショア利用で社内コストを1/3以下に
専門チームで作業スピードを10倍以上に
ISO27001に準拠した高セキュリティ環境で

※当社調べ、作業内容や作業チーム体制で異なります

Bounding Box

3D Bounding Box (Cuboid)

Line

Key Point

Semantic Segmentation

Instance Segmentation

Polygon

Movie / Tracking

Bounding Box バウンディングボックス

3D Bounding Box (Cuboid) 3Dバウンディングボックス

Line ライン

Key Point キーポイント

Semantic Segmentation セマンティックセグメンテーション

Instance Segmentation インスタンスセグメンテーション

Polygon ポリゴン

Movie / Tracking ムービー / トラッキング

Global Walkersでは、独自開発したアノテーションツールを駆使し、より正確な画像アノテーション・動画アノテーションに対応しています。経験豊富な専属のアノテーションチームが、皆様の機械学習やディープラーニングの精度向上に必要な教師データをご提供いたします。

また、自社でもAIモデルの開発やチューニングを行っており、その知見を活かし、AIモデルの精度向上につながるアドバイスを提供したり、高精度かつ低コストなオペレーションを構築し、皆様にご利用いただいています。

アノテーションとは？

機械学習やディープラーニングのモデルをより賢くするための教師データ(学習データ、ラベル付けデータ)への「タグ付け」

アノテーションとは、元来、あるデータに対して関連する情報(メタデータ)を「注釈」として付与することを指します。

AIの開発においては、機械学習やディープラーニングのモデルをより賢くするための教師データ(学習データ、ラベル付けデータ)への「タグ付け」を意味しています。

例えば、人物が写った写真に対して、「人」「顔」「腕」といった領域にタグをつける、また人に対して「女性」というタグをつける、こうしたタグ付け作業を「アノテーション作業」と言います。

このように、「画像」と画像に対する「タグ情報」をセットにしてAIに学習をさせなければ、AIはその画像が何であるのか理解できません。

教師データ作成プラットフォーム「Annotation One」の特徴

Global Walkersの提供するAnnotation One では、教師データを作成する過程で発生する
すべての課題に対応するサービスを用意しています。

01教師データってどう作るの？

AIモデルをつくるためにアノテーションデータが必要なんだ！と分かっても、対象となるデータもアノテーションの手法も様々です。さらに、どの程度教師データを準備すればよいのかは、学習内容にもよって変わってきます。
Global Walkersは、AI開発の知識を基にお客様へ教師データ作成のご提案もさせていただきます。

02教師データを作る時間もリソースもない

AIモデルの開発を行うエンジニアのリソースは貴重です。社内にリソースがあっても単調な教師データへのアノテーション作業は後回しになってしまいがちです。
Global Walkersでは、アノテーション専用オペレータチームが短納期かつ高品質の教師データ作成のお手伝いをいたします。

03作りたいAIは決まっているのに、教師データがない！

開発するAIモデルも決まったけど、そもそも手元に教師データの画像素材がない！というケースもよくあります。
Global Walkersでは、WEBからの画像収集や、スタジオを使った撮影サポートなども手掛けています。また、”Data Augmentation” (データ拡張)と呼ばれる教師データを水増しする技術などを用いて、準備する枚数を減らす事も可能です。

「Annotation One」の提供する教師データ作成サービス

Image Annotation

画像アノテーション

機械学習やディープラーニング向けに人手による高品質なアノテーションデータ(教師データ)を作成します。
皆様の個別ニーズにお応えし、最適なクライアントオリジナルのデータセット作成のお手伝いをいたします。

Video Annotation

動画アノテーション

静止画の教師データ作成だけではなく、3D(立体)や動画など様々な種類のデータに対するアノテーション作業を行います。

詳細を見る

Dataset Validation

データセット検証・修正

教師データの品質が画像認識の進化に大きな影響を与えるため、AIモデルの精度検証は大切な作業の1つです。バウンディングボックス、キーポイント、セグメンテーションなど、あらゆるアノテーション手法を用いたAIモデルの検出結果に対して検証作業をすることで、より精度を高めるためのデータセットの修正やアノテーション手法の変更などに対応いたします。