初期検討から高品質な学習データ制作をサポートする
エッジAIデータ・コンサルテーション

　学習データの質と量は、エッジAI開発において特に重要な要素です。　インターネットでは様々な学習データが公開されているので、それらを利用することで大量の学習用データを簡単に準備することができます。ところが、実際にAIを活用しようとした場合、利用シーンが特定の状況や対象に特化されていることが多く、学習データを集める準備をするところから始めないといけない場合がほとんどです。この段階では、想定されるケースを考慮し様々なバリエーションを網羅するような学習データを用意する必要がありますが、実際は同じような偏ったデータを大量に準備してしまい、結果的に実運用で精度が出せないケースが多いようです。

　これらのニーズに対して有効なのが、学習データ収集段階での方針決定、収集したデータのクレンジング、目的に合わせたデータの特徴量を際立たせるようなデータの前処理や足りないデータの補完・拡充・追加、そして適切なデータの意味付けであるアノテーション作業の質が非常に重要です。

　特に、各社の現場固有の事象や対象の画像データを基に組み立てられるエッジAIの場合は、AIの上流開発にある学習データの質と量が、AI開発全体に顕著な影響を与えるのです。