【生成AI事例集】データアノテーションツールスタートアップ7選(前編・4社)
「生成AI事例集」のカテゴリーごとのスタートアップ紹介記事、今回は「データアノテーション」です。(「生成AI事例集」では、約50のカテゴリー、500社以上のスタートアップを1カテゴリー1記事で順次、解説していきます。)
データアノテーションとは、画像、テキスト、音声などのデータに対して、ラベル付けをする作業です。これにより、機械学習モデルがデータの内容を理解し、正確に学習できるようになります。例えば、画像内の物体に「犬」「車」などのラベルを付けたり、テキストの感情を「ポジティブ」「ネガティブ」とタグ付けすることが含まれます。
従来、このようなラベル付けは人間が一つ一つ手動で行っていました。しかし、近年の大規模化の流れに伴い、大量のデータに対するラベル付け作業の効率化の需要が高まっています。また、ラベル付けだけでなく、ラベル付けされた大量のデータを活用し、AIモデルの開発プロセスを効率化するためのツールも求められています。
以下では、各スタートアップがどのように効率的にラベル付けを行い、データアノテーションを効率化しているか、さらにデータアノテーションを含めたAIモデル開発プロセスをどのように効率化しているかについて分かりやすく解説していきます。
「生成AI事例集」には、「データアノテーション」カテゴリーとして、現時点で以下の12社のスタートアップが登録されています。
Crowdworks AI
Datasaur
Labelbox
SuperAnnotate
Dataloop AI
Encord
Sama
Snorkel AI
Argilla
Private AI
Cleanlab
FiddleCube
本記事では、その中でも、7社を詳しく紹介します。今回の記事(前編)で4社、次の記事(後編)で3社の紹介になります。
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