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。
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）。
