国内初、Labelbox社と販売代理店契約を締結し、データラベリングとAIモデル学習を支援

作業チームの進捗管理や生産性向上を実現し、NASAをはじめインフラや医療、保健等のDX先進企業が採用



　株式会社日立ソリューションズ（本社：東京都品川区、取締役社長：山本 二雄／以下、日立ソリューションズ）はLabelbox（本社：米国カリフォルニア州サンフランシスコ、CEO Manu Sharma／以下、ラベルボックス）と、NASAをはじめインフラ、医療等のDX先端企業200社以上が採用しているサービス「Labelbox」の国内初の販売代理店契約を締結し、3月24日から販売開始します。
　本サービスは、AI（人工知能）モデルの判定精度を高める上で最も手間のかかるデータラベリング（アノテーション*1）について、学習済AIモデルを活用した作業の効率化、データの品質管理、作業パフォーマンスの管理を支援します。
　企業は、本サービスを利用することで高品質な学習データを短時間で作成し、高精度なAIモデルを早期に開発することが可能となります。ラベルボックスの調査では、データラベリング作業時間の約8割を削減した効果も確認されています。
　日立ソリューションズは、今後もAIを活用した企業のデジタルトランスフォーメーションを支援していきます。
*1 データを学習させる際に、画像、テキスト、音声などあらゆる形態のデータに情報タグを付加し、意味づけや紐づけをすること
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■ 背景
　企業のDXの取組みが加速する中、AIを業務に活用し、新サービスの創出や業務革新につなげようとする動きが活発化しています。しかしながら、AIモデルの性能が思うように上がらず、プロジェクトが遅延したり、中断したりしてしまう例も少なくありません。
　機械学習のプロジェクトの成否において、AIモデルに学習させるデータに適切なラベリングを行うアノテーション作業は非常に重要です。どんなに優れたアルゴリズムを用いたAIモデルでも、適切にラベル付けされていないデータを学習した場合には、正しいパターンを認識できず、性能を高めることはできません。
　データに適切なラベリングを行うためには、経験とノウハウを有する複数の作業者の時間と労力を要します。そのため、企業においては、作業者の負荷やコストの増大、開発期間の長さが課題となっていました。さらに、作業者の経験によって、ラベリングの精度にばらつきが出てしまうことも問題でした。
　このような課題に対応するため、日立ソリューションズは、高品質な学習データ作成を支援し、高精度なAIモデルの早期開発を実現することで、企業へのAI導入を加速することをめざし、欧米で実績あるサービス「Labelbox」を販売することとしました。

■ 「Labelbox」の特長
1. 多様なデータに対するラベリング作業を効率化するプラットフォームにより、作業者の負荷を軽減
画像、動画、テキスト、波形など、多様なデータに対するラベル付け作業を効率化します。バウンディングボックス（対象物を長方形で囲む）やポリゴン（対象物を線で囲み形や大きさを抽出）など、データに合わせたさまざまな手法を提供します。
2. アクティブラーニング*2によるデータラベリングの精度向上
アクティブラーニングにより、AIモデルが推論したラベリングの結果を継続的に活用することで、ラベリング作業の効率化とラベリング精度向上を図ります。
3. データの品質を分析し可視化することで、ラベリングの品質管理を支援
ラベリング結果を分析し、精度低下を引き起こす可能性があるデータを可視化します。適切なラベリングへの訂正により、学習データの改善を図り、ラベリング結果の品質向上を支援します。
4. 担当者ごとのラベリング作業の進捗を一元管理し、チームマネジメントを支援
ラベリング作業の進捗やレビュー結果をLabelboxのプラットフォーム上で共有できるため、管理者は担当者ごとの進捗状況の把握が容易になり、担当者のタスクが明確化されます。
*2 学習中のAIモデルで確信度の低いデータを効率的に選択し、ラベリング担当者がアノテーションする手法。

■ 「Labelbox」の海外での導入先例
政府機関：NASA JPL（ジェット推進研究所）、US AIR FORCE（アメリカ合衆国空軍）
製造：Faurecia（自動車部品メーカー、フランス）、Black & Decker Corporation（電動工具メーカー）
医療：BAYER（化学工業および製薬会社、ドイツ）、BASF（総合化学メーカー、ドイツ）
エネルギー・インフラ：Sharpershape（インフラ関連保守ITメーカー）
保険・金融：American Family Insurance（アメリカンファミリー）
メディア・エンターテイメント：Warner Bros. Entertainment Inc.（ワーナー・ブラザース）
ECサイト：Tokopedia（トコペディア、インドネシア）

■ ラベルボックス社 Co-founder & President　Brian Rieger氏からのエンドースメント
“We’re delighted to partner with Hitachi Solutions to deepen our commitment in Japan and the Greater East region, an area that continues to offer promising growth. As more enterprises inevitably use AI to improve operational efficiency, reduce costs and create new value, we believe Hitachi Solutions’s vast and well-established network will help further enhance the value we deliver for customers.”
（和訳）
「日立ソリューションズとパートナーシップを締結し、今後も成長が期待される日本市場でのビジネスを深められることをうれしく思います。より多くの企業がAIを活用して業務効率の向上やコスト削減、新たな価値の創造をめざす中、日立ソリューションズの幅広く確立されたお客様との繋がりは、Labelboxと日立ソリューションズがお客様に提供する価値をさらに高めるのに役立つと確信しています」

■ 製品ラインアップ

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*3 Workspaceは、データ及び設定内容を共有する単位となり、同一Workspaceを使うユーザ同士はデータおよび設定内容などを見ることができます。
*4 データ内の複雑なパターンを視覚化し、クラスタから外れているデータを抽出し、ラベリング結果の改善を実施できる機能
*5 クラスタの外れデータについて、正解データと推論結果を比較し、適切なラベリング結果に訂正して再学習を実施できる機能
※利用ユーザに制限はありません。管理者アカウントを登録後、お客様にてユーザ登録可能です。
※SaaSサービスでの容量制限はありません。ただし、SaaSサービス経由でアップロードする場合、1ファイル当たり256MByte上限です。
※アノテーション数の上限を超えて利用する場合、別途お見積り(追加)となります。
※上記は年額でのご契約になります。短期利用(トライアル含む)は別途ご相談ください。
※上記はサービス利用料のみであり、付帯作業やネットワーク接続作業などサービス利用以外含まれておりません。別途お見積りいたします。

■ 価格　　　　　　　：　個別見積もり
■ 動作環境　ブラウザ：　Chrome
■ 販売開始日　　　　：　2022年3月24日
■ 「Labelbox」の紹介URL
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■ 商品・サービスに関するお問い合わせ先
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※ 本文中の会社名、製品名は、それぞれの会社の商標もしくは登録商標です。

プレスリリース提供：PR TIMES リンク