AI開発の8割はデータ作り。AIプロジェクトを学習データ整備の側面から支援します。

課題

AIプロジェクトを進める上で、最大のボトルネックはモデルの開発ではなく「データ作り」です。AI開発工数の約8割はデータ収集・アノテーション・データ品質管理といった「データ作り」のプロセスが占めるとも言われております。

にもかかわらず、多くの現場ではデータ整備は後回しにされがちです。背景には、成果の見えにくさがあります。モデルのチューニングは試行錯誤の結果が数値として即座に返ってきますが、データ整備は地道な作業の積み重ねであり、どこまでやれば十分かの基準も曖昧かつ作業量も膨大です。工数をかけた割に成果が見えづらいと判断されやすく、「まずはモデルのチューニングで乗り切ろう」という判断が下されがちです。また、データ整備は専門性が高い割に、その難しさが外から見えにくい工程です。重要性は認識されていても、社内で正しく評価される機会が少なく、後回しにされ続けるという構造的な問題があります。

しかし、モデルをいくら磨いても、データに起因する問題は解消されません。精度の頭打ち、想定外の挙動、本番環境でのパフォーマンス低下—その多くは、モデル以前のデータ品質に原因があります。データに手を入れない限り解決しない問題が、AIに取り組むあらゆる企業の現場に眠っており、プロジェクトの前進を阻んでいます。

解決策

AI開発の課題の根本であるデータ整備に、私たちは正面から向き合います。学習データの整備には、データの収集から始まり、アノテーション、品質管理まで複数の工程が連なっています。Nextremerはこの一連のプロセスを一貫して支援します。

データ収集工程では、データ収集の設計・実行から生成AIを活用したデータ生成まで多角的なアプローチで対応します。収集困難なデータにおいても「どう集めるか」の段階からご支援が可能です。

アノテーション工程ではAI・エンジニア・アノテーターが三位一体で動く独自の「Human-in-the-Loop」方式を採用。仕様策定から品質管理まで一貫してプロジェクトを支援できる体制を構築し、データ品質の問題をモデル開発に持ち込まないよう徹底します。大規模データでは事前アノテーションと不良データ自動抽出のアプローチで工数を最大40%削減しながら高い品質水準を維持します。

高品質なデータが整備されて初めて、AIは本来の力を発揮できます。Nextremerでは、データ整備からモデル構築・検証・本番運用までシームレスに対応可能です。データ整備とモデル開発を内製化した組織による一貫したサービスにより、お客様のAIプロジェクトを支えます。

ミッション

データによって新たな価値を創出し、人の可能性を高め続ける。

現在用いられている機械学習の基礎となる理論は昔から存在していましたが、データや処理能力の限界で実用可能なレベルではありませんでした。しかし近年の技術革新はめまぐるしく、「ビッグデータの蓄積」「機械学習の進化」「マシンの処理能力向上」により、 データドリブンな処理が実用可能になってきました。データにより新たな価値が生まれ、人間の可能性はさらに広がる時代に我々は今生きています。今後は今以上にソフトウェア×ハードウェアとの融合が加速化するでしょう。

Nextremerは「Extremeにやろう。次を創り社会に届けよう」の気位を持ち、データ価値を創出するプロダクトおよびサービスを提供し続けることで、人の、そして社会の可能性を高め続けてまいります。