AIの精度を高める教師データ、データ作成に必要な人的リソースをどう確保する？

　製造業にAIを導入することで、現場の作業効率化や作業中の危険防止といったメリットを享受できる。もちろんそこには、高精度のAIモデルが必要になるが、近年、AIの分野では、比較的少ないデータ量でいかに高品質のデータを集めるかという点を重視した、データ中心のAI開発の考え方が普及している。

　比較的少量で高品質なデータによって、精度を改善することができるが、ここで重要になるのが、AIに学習させるための「教師データ」だ。教師データを作成するアノテーション作業の品質が、AIの推論精度に大きく影響を与えるわけだが、このアノテーション作業において、人的リソースやノウハウの不足などが問題となっている。

　そこで注目したいのが、要件定義から、データの収集・準備、アノテーション、モデル開発・評価まで、AI開発の一連のプロセスを「サービス」と「プロダクト」の両軸で支援するソリューションだ。本資料では、同ソリューションの特長を解説した上で、電子機器メーカーや防犯サービスといった製造業での導入事例を紹介している。