日立Sol、学習データのアノテーション作業を効率化する「Labelbox」を販売

日立ソリューションズは2022年3月24日、アノテーション支援ソフトウェア「Labelbox」を販売開始した。AIに学習させるデータにラベルを付ける作業を効率化する。Labelboxを使うことで、高品質な学習データを短時間で作成し、高精度なAIモデルを早期に開発できるようになるとしている。オンプレミスで動作可能なソフトウェアの形態か、またはSaaS型クラウドサービスの形態で提供する。開発会社は、米Labelbox。

 Labelboxは、AIに学習させるデータにラベルを付ける作業(アノテーション)を効率化するソフトウェアである(図1)。オンプレミスで動作可能なソフトウェアの形態か、またはSaaS型クラウドサービスの形態で提供する。Labelboxを使うことで、高品質な学習データを短時間で作成し、高精度なAIモデルを早期に開発できるようになるとしている。

図1:Labelboxの概要(出典:日立ソリューションズ)
図1:Labelboxの概要(出典:日立ソリューションズ)
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画像、動画、テキスト、波形など、多様なデータに対するラベル付け作業を効率化する。バウンディングボックス(対象物を長方形で囲む)やポリゴン(対象物を線で囲み形や大きさを抽出)など、データに合わせた各種の手法を提供する。アクティブラーニングによって、AIモデルが推論したラベリングの結果を継続的に活用する。これにより、ラベリング作業を効率化し、ラベリング精度の向上を図る。

データの品質を分析して可視化する機能も提供する。ラベリング結果を分析し、精度低下を引き起こす可能性があるデータを可視化する。適切なラベリングに訂正することで学習データの精度を高められる。担当者ごとのラベリング作業の進捗を一元的に管理可能である。

背景には、マシンラーニング(機械学習)においては、AIモデルに学習させるデータに適切なラベリングを行うアノテーション作業が重要だという状況がある。適切にラベル付けされていないデータを学習した場合、正しいパターンを認識できず、AIモデルの性能を高めることはできない。こうした事情を受けてLabelboxの販売を開始した(表1)。

表1:Labelboxのラインアップ(出典:日立ソリューションズ)
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表1:Labelboxのラインアップ(出典:日立ソリューションズ)

https://it.impress.co.jp/articles/-/22885

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