プレスリリース

教師データ作成コストを70%削減

AI開発に欠かせないアノテーションプラットフォームを開発・提供しているFastLabel株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：上田英介、以下「当社」）は、自動アノテーション機能の提供を開始します。本日よりオンラインで事前申し込みを開始しました。
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AI開発の80％の時間がデータ準備に費やされている

このたび、かねてよりご要望が高かった「自動アノテーション」機能の提供を開始します。

多くの企業で機械学習の社会実装が進む中、「教師データを作成するのが大変」、「アノテーションコストが高く費用対効果が合わない」、「外注したときのリードタイムが長く、PDCAサイクルが速く回せない」といった、お悩みが多く聞かれるようになってきました。

FastLabelの自動アノテーション機能を利用すると、ゼロから人がアノテーションする必要がなく、教師データ作成にかかるコストを大幅に短縮できます。

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FastLabelの「自動アノテーション機能（α版）」は、本日からご利用いただけます。事前登録を行って頂きましたら、優先的にご案内いたします。FastLabelホームページ（https://fastlabel.ai/ ）より、「自動アノテーション（α版）の無料トライアルキャンペーン」を見た旨をご記入の上、お問い合わせください。後ほど、担当者より折り返し詳細のご連絡を差し上げます。

また今月開催される自社ウェビナーでも自動アノテーション機能についてご紹介いたしますので、興味のある方は下記リンクよりご登録ください。
https://campaign.fastlabel.ai/20220318-seminar


FastLabelの「自動アノテーション機能」の特徴

学習済みAIを使用してゼロからでもアノテーションを自動化
従来、教師データを作るためには、人が一つ一つゼロからアノテーションをする必要がありました。このたび、FastLabelが提供する自動アノテーション機能では、学習済みAIを使用して、クラスの紐付けを行うだけで、ゼロからでもアノテーション作業を自動化し、間違えている箇所を人が修正するだけで、簡単に教師データが作成できます。（α版では物体検出のみサポートしております。）

蓄積したデータを使用して、自動アノテーションを最適化
アノテーションプラットフォーム「FastLabel」上に蓄積したアノテーションデータを教師データとして、自動アノテーション用のAIをファインチューニング（＊）することが可能で、顧客のデータに最適化したAIを構築でき、アノテーション効率をさらに上げることができます。
＊既存のモデルの一部を再利用して、新しいモデルを構築する手法


2021年より提供しているFastLabelは50社以上の企業でご利用実績があります


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アノテーションプラットフォーム「FastLabel」は、建設・不動産、製造業、通信・インフラ、医療、ITなど様々な業界の企業に導入頂いています。「クラウドソーシングで課題だった、教師データのレビュー・管理コストを削減できた」、「煩雑だった学習データの準備作業を一括委託し、AI開発スピードを大幅に改善することに成功した」など、さまざまなお客様の課題をファストラベルが解決してきた実績があります。
（導入事例はこちら：https://fastlabel.ai/casestudy）

「自動アノテーション機能（α版）」は、 FastLabelをご利用頂いているお客様から寄せられる「教師データ作成をもっと簡単にしたい」というご要望にお応えすべく、全力で開発を進めてまいりました。

近年ソフトウェアの知能化が進むなかで、機械学習開発サイクルの高速化と高品質な教師データの蓄積が事業成長の鍵となります。しかしながら、従来の労働集約な教師データ作成では、素早く、実用化できるAIを構築することができません。FastLabelでは、アノテーションサービスの提供だけでなく、アノテーションを自動化していくことで、AI開発サイクルの高速化と高品質な教師データの蓄積の両立を実現し、企業のAIの社会実装を支援してまいります。


AIアノテーションプラットフォーム「FastLabel」について

アノテーションプラットフォーム「FastLabel」は、端末へのインストール不要で、画像や動画、テキスト、音声などのアノテーション（AI教師データの作成・改善）をウェブブラウザ上からすぐに開始できます。アノテーション自動化やアノテーション作業代行、データ生成などのアプローチで企業のデータ課題を解決し、企業のAIの社会実装を実現します。

会社概要
社名：FastLabel株式会社
代表者：代表取締役CEO 上田 英介
本社所在地：〒141-0001 東京都品川区北品川5-5-27 201号
URL：https://fastlabel.ai/

本プレスリリースに関するお問い合わせ
FastLabel株式会社 広報担当
メール：info@fastlabel.ai

プレスリリース提供：PR TIMES