AIデータプラットフォームを提供する「FastLabel」が4.6億円調達

2022年8月10日、FastLabel株式会社は、総額4億6,000万円の資金調達を実施したことを発表しました。

FastLabelは、AIデータプラットフォーム「FastLabel」を提供しています。

アノテーションツールやプロジェクト管理などのSaaS型システムと、教師データ作成代行サービスやデータコンサルティングなどのサービスを包括した統合型のプラットフォームです。

デバイスへのインストール不要で、ブラウザ上で画像・動画・テキスト・音声のアノテーション（タグ付け）を行うことができます。

またアノテーション作業の自動化やアクティブラーニングによって、教師データ作成のコスト・期間を70%削減しています。

今回の資金は、プラットフォームのさらなる機能拡大に充当します。

具体的には、国内産業の業務に特化したデータセットの作成や提供を行い、そのデータセットで学習させたモデルをプラットフォームに実装し、幅広い教師データの作成自動化を提供します。

また、AI開発フェーズから運用フェーズまで一括で支援するため、MLOpsの構築が可能なAIプラットフォームへと開発を進めます。

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AIを開発するには、機械学習によってデータのルールやパターンをAIに教える必要があります。

主な学習方法には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つがあり、中でも教師あり学習がもっとも一般的な手法となっています。

教師あり学習では、例題と正解のペアで構成された教師データを学習させることで、AIは未知のデータに対し正解と思われるデータを出力することが可能となります。

教師あり学習でAIの精度を向上させるには、正しい教師データを大量に用意する必要があります。

この教師データを用意する際には、素材となるデータにタグをつけていくという作業が行われます。これをアノテーションといいます。

たとえば人間の画像には、性別・年齢・人種といったメタデータをつけていくことになります。

このアノテーション作業はひとつひとつ手入力で行われるため、非常に大変な作業となります。

そのためアノテーションを効率化するためのツールや自動化するツールが開発・提供されています。

また、アノテーション作業には複数の人材が必要となるため、外注するケースも多々あります。

一方でアノテーション作業の外注では、納品される教師データの質が悪く、自分たちで修正しなくてはならないという問題が発生することがよく見受けられます。

FastLabelは、このアノテーションの外注において、高い品質を保ちながら短期間で教師データを用意するAIデータプラットフォーム「FastLabel」を提供しています。

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