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公開：2025-02-08

TIGEREYEがAIデータアノテーションシステムTigerDataGenを発表、VLM活用で高精度な自動ラベリングを実現

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）

記事の要約

• TIGEREYEがAIデータアノテーションシステムを発表
• Qwen-VLMとDeepSeek-VLMを活用した高精度ラベリング
• 建築や医療など多様な業界向けに自動化を実現

TIGEREYEのAIデータアノテーションシステムTigerDataGenが革新的な自動化を実現

株式会社TIGEREYEは2025年2月6日、最新のVision-Language Model（VLM）を活用した次世代データアノテーションAIシステムTigerDataGenを発表した。TigerDataGenは自社モデルとしてチューニングしたQwen-VLMとDeepSeek-VLMを統合することで、最小限の人間の監督で高精度なデータラベリングを実現している。^[1]

TigerDataGenはマルチVLM統合による高精度アノテーションを特徴としており、タスクごとに最適なVLMを選択することでラベリングの精度と効率を最大化することが可能だ。AIが自動でラベリングを行い、人間のアノテーターは最小限の確認・修正のみを実施する仕組みを採用している。

TIGEREYEは現在、建築設計図、機械設計、セキュリティ映像のデータセットを活用した自動アノテーションの精度検証をPoC（概念実証）として進めており、将来的には企業向けのプラットフォーム展開を計画している。建築設計図、機械図面、回路図、医療画像など、多様な業界向けデータアノテーションの自動化が期待されるだろう。

TigerDataGenの特長まとめ

Vision-Language Modelについて

Vision-Language Model（VLM）とは、画像認識と自然言語処理を組み合わせた AI モデル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。

• 画像データと言語データを同時に処理可能
• 画像の内容を自然言語で理解・説明する能力
• マルチモーダルな情報処理による高度な認識精度

VLMはTigerDataGenにおいて、データアノテーションの自動化と高精度化に重要な役割を果たしている。AIによる画像認識と言語理解の組み合わせにより、建築設計図や医療画像など、専門知識を要する画像データの自動ラベリングを可能にしているのだ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「TIGEREYE、AIデータアノテーションの革新的システム『TigerDataGen』を発表 | 株式会社TIGEREYEのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000125515.html, (参照 25-02-08).

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