解決できる課題1
アノテーションの品質が安定しない
複数人でアノテーションを行うと、ラベル基準にバラつきが生じ、学習データの品質が安定しません。その結果、画像認識モデルの精度が伸びず、誤検知や誤判定が頻発し、本番運用に耐えない状態になります。開発期間とコストだけが膨らんでしまうケースも少なくありません。
解決できる課題2
複雑・専門データを任せられる外注先がいない
衛星画像や医療画像、農作物など専門性の高いデータでは、対象物を正しく理解できる外注先が限られます。そのため外注しても確認や修正に社内リソースを取られ、エンジニアや研究者が本来のAI開発に集中できず、開発スケジュールが大幅に遅延します。
解決できる課題3
量・納期・継続運用に対応できるリソースが確保できない
社内リソースでPoCレベルの少量データは対応できても、本運用に必要な数千〜数十万件のアノテーションを実施するには、専用の体制が不可欠です。クラウドワーカーに発注しても、属人化による品質低下や納期遅延が発生し、AIプロジェクト全体の成果に影響を及ぼします。
01
品質の事前確認
難易度の高い画像データに対し、弊社の品質管理体制が貴社の要求水準にどう応えるか、実際の成果物を通じて事前にお試しいただくことが可能です。
02
納得感のあるお見積もり
実際の作業データを用いて工数を算出するため、余分なコストを削ぎ落とした、より実情に即した適正なお見積もりが可能になります。
03
要件定義のサポート
具体的なルールが未確定な場合でも、試作を通じた細かな仕様の擦り合わせにより、プロジェクト開始後の手戻りを防ぎます。
株式会社スカイマティクス
【衛星画像のアノテーション】
~複雑で難易度の高い衛星画像のアノテーションも高い評価~
納品データは他社のベンダーと比較しても、トップレベルの品質でした。
こちらの手数をあまりかけずに、いいアノテーションデータを作成いただいたところが一番大きいところですね。
矢崎の画像アノテーションサービス
80年を超える製造業での品質管理実績に基づいた、矢崎の画像アノテーションサービスをご紹介します。本資料では、業界内の立ち位置や他社との違い、最新の導入事例をまとめています。外注先の選定基準としてぜひご活用ください。
画像アノテーション費用・お見積例
画像アノテーションの案件ごとの詳細な費用相場から、発注から納品までのスケジュールまで。外注検討を前に進めるための具体的な判断材料をこの一冊にまとめました。無償トライアルもご利用いただけます。
"高難易度"なアノテーション事例集
「超高品質」を実現する矢崎の導入事例集です。自動車、医療、衛星画像、農業、外観検査など、高い専門技術を要する「高難易度」案件の対応実績を8業界16事例にわたり紹介。具体的な解決実績をご確認いただけます。