FastLabelとDMM.comが協業しAI開発支援サービスを開始、ユーザー参加型でデータ収集とアノテーションの効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

FastLabelがDMM.comと協業しAI開発支援サービスを開始
ユーザー参加型のデータ収集&アノテーション代行を提供
低価格・短納期・高品質なAI開発フローを実現

FastLabelとDMM.comの協業によるAI開発支援サービス開始

FastLabel株式会社は、合同会社DMM.comと協業し、ユーザー参加型によるAI開発に必要な「データ収集&アノテーション代行サービス」の提供を2024年10月8日に開始した。本サービスは、データ収集のコスト・スピード感・データの品質という課題に対応し、低価格・短納期・高品質なAI開発フローの実現を目指している。^[1]

サービスの提供フローは、FastLabelへの要件相談から始まり、DMMを通じたデータ収集協力ユーザーの募集、FastLabelによる検品を経て納品に至る。DMMのプラットフォーム（会員数：約4,507万人、2024年2月時点）を活用することで、短期での納品を可能にしている。

本サービスの特長として、ユーザー参加型による低価格でのデータ収集、DMMのプラットフォームを活用した短納期、FastLabel専任のアノテーターによる高品質なアウトプットの提供が挙げられる。今後はAI開発者の更なる業務効率化を見据え、画像以外のデータ範囲も順次拡大していく予定だ。

FastLabelとDMM.comの協業サービス概要

	データ収集	アノテーション	納期
実施主体	DMMユーザー	FastLabel専任アノテーター	FastLabel
特徴	低価格	高品質	短納期
メリット	コスト削減	精度向上	開発スピード向上

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Data-centric AI開発について

Data-centric AI開発とは、AIモデルの性能向上においてデータの質と量に焦点を当てるアプローチのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

高品質なトレーニングデータの重要性を強調
データの収集・クレンジング・ラベリングに注力
モデルアーキテクチャよりもデータ改善を優先

FastLabelが提供する「データ収集&アノテーション代行サービス」は、このData-centric AI開発アプローチを支援するものだ。DMMのユーザー基盤を活用することで多様なデータを効率的に収集し、FastLabelの専門知識を活かした高品質なアノテーションを提供することで、AI開発者の生産性向上と日本社会におけるAI革命の加速に貢献している。

参考サイト

^ PR TIMES. 「DMM.comと協業しAI開発に必要な「データ収集&アノテーション代行サービス」の提供を開始 | FastLabel株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000165.000065427.html, (参照 24-10-09).

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