AI データ サービスとは

AI モデルは最も重要な投資対象の 1 つですが、これには高品質のラベル付きデータを使用したトレーニングが必要になります。AI データ収集や AI データの注釈付けなどの AI データ サービスでは高度で複雑な対応が求められ、特に責任ある AI の使用を取り入れる場合はなおさらです。本記事では、カスタム データセットを作成するうえで、AI データ ソリューションを提供する (当社のような) サービス プロバイダーと提携すべき 4 つの理由をご紹介します。

理由 1: AI データ サービスでキュレーションされた高質のデータセットを確保できる

モデル性能を最適化するには、最終化・構造化され、達成すべき目標に合致したクリーンなトレーニング データが必要です。優れた AI データ サービス プロバイダーであれば、次のような多層的な検証を実施して、データの正確性、一貫性、完全性を確保します。

• 自動チェック
• 専門家によるレビュー

トレーニング用に準備されたデータを使用することで、モデル性能を迅速に改善して、下流工程でのやり直し作業を減らすことができます。

理由 2: データの注釈付けには専門家の関与が必要となる

AI データ サービスに関して当社のようなプロバイダーと提携することで、世界各地で活躍する厳選された多言語人材のネットワークを通じて注釈付けを行うことができます。同じく、AI のためのデータのラベル付けについても、多様性に富む人材ネットワークを活用することで、関連性の高いクリーンなデータを確保でき、包括的かつ責任ある方法でモデルを利用できるようになります。

理由 3: AI データ サービスによりデータに基づくパフォーマンスの向上が可能になる

データには、透明性と操作性に加えて効果の測定可能性も求められます。データによってモデルを迅速に調整することで、再ラベル付けや優先順位付けといった作業をよりスマートに実施し、ROI の向上につなげることができます。さらに、LLM トレーニングのパイプラインをエンタープライズレベルで高度に監視することも可能になります。優れたプロバイダーであれば、次のような品質指標を採用しています。

• 精度
• 注釈付け担当者間での合意
• エラー分析
• 人材のパフォーマンス データ
• タスク レベルでのインサイト

ライオンブリッジが提供するダッシュボードでは以下を追跡できます。

• スループット
• 納期
• SLA 遵守
• 人間参加型モデルによる評価結果
• 合格/不合格のタグ付け
• 定性的なフィードバック
• フラグが付けられた問題

理由 4: AI データ サービスには堅牢な内部プロセスが採用されている

高品質のデータをスケジュールどおりに提供するには、体系的なワークフロー、標準化された手法、厳格な監視といった適切な運用フレームワークが必要になります。また、AI データ サービスには、ニーズの変化に合わせて柔軟に調整でき、常に期待どおりのモデル性能を引き出せることも求められます。

お問い合わせ

モデルの ROI を最大化できる AI データ サービスをお探しなら、上記のソリューション概要をご覧ください。御社のニーズに最適なサポートについては、ぜひ当社までお気軽にお問い合わせください。