高品質AIを効率的に開発するための「教師データ」作成のヒントとは？

　AI開発に際し、従来のようにアルゴリズムではなくデータの質に着目して精度改善を図るアプローチが増えている。ただ、高品質の「教師データ」を作成するアノテーション作業において、データやリソースの不足、人による作業品質のばらつき、AI開発自体のノウハウ不足などが多くの組織で課題となっている。

　本資料で紹介しているソリューションを活用すれば、質の高いアノテーション作業はもちろん、上記課題を解決した効率的かつ効果的なAI開発が可能になる。資料では、医療業界で医療画像や動画データから病変を検出するアノテーション、外科手術時の動画や画像データから臓器の構造や手術器具を認識する処理、さらには遠隔画像診断など、多種多様なユースケースを紹介している。

　例えば遠隔画像診断はアノテーションに高度な知見と手間が必要だが、同ソリューションの操作性に長けたUI／UXと自動アノテーション機能により、教師データ作成の工数削減を実現した事例が記載されている。他にも医療業界での導入事例を紹介しているので、技術・人材双方の面から同ソリューションの強みを確認できる。