画像分類・ラベル付与
画像や対象物にカテゴリ、属性、状態などのラベルを付与します。
Annotation & AI training data
AI開発の品質を支える、教師データ設計・アノテーション。
ラベル付け作業だけでなく、判断基準の整理、テスト作業、品質チェック、追加学習用データの作成まで支援します。360度画像、自動車・設備の部位判別、傷・へこみ・異常検知向けデータにも対応します。
Overview
単純な作業量ではなく、判断基準と品質管理で支援する。
教師データの品質は、ラベルを付けた件数だけでは決まりません。目的に合う分類、判断が分かれるケース、作業者間のばらつき、検査方法を整理することが重要です。ATTOMMはデータ作成前の設計から関わります。
01
判断基準・仕様設計
分類項目、判断条件、除外、例外を整理します。
02
画像・360度画像対応
自動車、設備、製品、空間などの対象・状態を判定します。
03
撮影素材の準備
学習素材が不足する場合、必要なカットの整理や撮影を支援します。
04
追加学習データ
未判定や誤判定の傾向に応じて、追加データを整備します。
06Define.
Annotate.
Verify.
Annotate.
Verify.
What we do
画像分類から複雑な状態判定まで、目的に合わせて対応します。
必要な範囲を選び、案件に合わせて組み合わせます。
部位・瑕疵判別
自動車、設備、製品の部位、傷、へこみ、汚れ、破損などを整理します。
360度画像・追加学習
360度画像内の複数対象を判定し、必要に応じて追加学習用データを作成します。
Quality control
高品質という言葉ではなく、品質管理の方法を示します。
判断基準の整理、テスト作業、例外確認、ディレクターによるチェック、追加学習用データの整備まで支援します。
仕様・判定基準の整理
対象、ラベル、判断条件、除外条件、例外ケースを確認します。
アノテーション仕様テストアノテーション
少量のデータで作業し、判断のばらつきや不足条件を確認します。
テスト結果・基準更新本番作業・品質確認
教育済みアノテーターが作業し、ディレクターが基準に沿って確認します。
教師データ追加データ・基準改善
未判定・誤判定傾向や新しい例外に応じて、データと基準を更新します。
追加学習用データ?Start with
your situation.
your situation.
Common situations
仕様が固まっていない初期段階からご相談いただけます。
「何を依頼すべきか分からない」という段階でも、現在の状況から整理します。
- 品質の安定した教師データを用意したい
- アノテーションの判断基準を統一したい
- 360度画像や複雑な画像を判定したい
- 傷・へこみ・汚れ・異常検知用データを整えたい
- 既存素材だけではデータが不足している
- 未判定や誤判定に合わせ、追加データを作りたい
Measurement & quality
案件ごとの仕様に沿って、品質を確認します。
成果を保証するのではなく、案件ごとに確認すべき指標・品質基準を定め、改善に使います。
01基準一致
仕様と判断基準に沿ってラベル付与されているか確認します。
02作業者間の差
同じケースに対する判断のばらつきを確認します。
03例外の管理
判断が難しいケースを記録し、基準へ反映します。
04検査結果
サンプリングや再確認など、合意した方法で品質を確認します。
05修正履歴
基準変更や修正内容を追跡できるようにします。
06追加データ
未判定・誤判定傾向に対応するデータを整理します。
Process
確認しながら、段階的に進めます。
案件規模や既存環境により工程は調整します。
目的・データ確認
AIの用途、対象、データ形式、件数、納期、セキュリティ条件を確認します。
要件整理判定基準・仕様設計
ラベル、判断条件、例外、納品形式、検査方法を整理します。
作業仕様テスト作業
少量データで作業し、判断差と不足条件を確認します。
テストデータ本番作業・品質確認
教育、進捗管理、品質チェックを行いながら作業します。
教師データ納品・追加対応
データを納品し、必要に応じて追加学習用データを整備します。
納品・追加計画FAQ
よくあるご質問
360度画像にも対応できますか。
はい。360度画像内の複数対象、部位、傷・へこみなどの判定に対応します。具体的なデータ形式と判定内容を確認します。
判定基準が固まっていなくても相談できますか。
可能です。AIの目的、対象、データを確認し、分類項目や判断基準の整理から支援します。
元画像の撮影も相談できますか。
学習に必要な素材が不足する場合、必要なカットや条件の整理、360度画像を含む撮影支援をご相談いただけます。
AIの判別精度は保証されますか。
教師データの品質向上を支援するサービスです。AIモデルの最終精度は、モデル構成、データ量、学習方法、評価方法など複数の要因に左右されるため、精度を保証するものではありません。
教師データの要件と判断基準から整理します。
対象、データ形式、想定件数、現在困っていることを分かる範囲でお聞かせください。