AI データ ソリューションはもはや未来のものではなく、すでに今日におけるビジネスの成功要件となっています。あらゆる業種の企業が、以下のような幅広い用途で AI データ収集サービスと AI 注釈付けサービスを利用しています。

• AI および大規模言語モデル (LLM) のトレーニングのためのデータ収集と注釈付け

• AI モデルの入力と分析データの品質を高めるためのデータのクリーニングと前処理

• 過去のトレーニング データを使用して将来の市場トレンドや顧客の行動パターンを予測する予測分析

• センチメント分析、翻訳、チャットボットのトレーニング、テキストの要約を行うための自然言語処理

• 物体や顔の検出、およびセキュリティ、ヘルスケア、リテール業界における画像分類を支援するコンピューター認識

• eコマースやストリーミング サービスで、製品、映画、音楽、本などに興味のあるユーザーや顧客におすすめを提案するための推奨システム

• データを使用して潜在的な不正行為を特定する不正検出システム

• ターゲットを絞ったマーケティングとカスタマー ジャーニーのパーソナライズを目的とした、顧客データ分析による顧客インサイトの取得

• 日常的なタスクとワークフローの自動化と、それによる人為的ミスの抑制

• 診断、医療のパーソナライズ、患者記録の管理などのヘルスケア業務

• 需要の予測、物流の合理化、在庫の最適化を支援するサプライ チェーン最適化

これらを実現するには高性能の AI モデルが必要になりますが、その基盤となるのが高品質なラベル付きデータです。御社の競合他社は、下記の 5 つの理由から AI データ収集サービスを利用しています (そして、確かなメリットを享受しています)。

理由 1: データ収集サービスは外部データによるデータ規模の拡大に役立つ

多くの企業は、社内で収集したデータセットのみを使用して AI モデルのトレーニングを行っています。収集対象のデータには以下が含まれます。

• 顧客の行動
• 地域
• 購買パターン
• 社内従業員が選別したその他のデータ
• その他

社内でデータを収集するために、企業は合成データを作成したり、インターネットで公開されているデータを集めたりしますが、社内収集したデータは適切な整理や選別ができていないことがよくあります。残念ながら、この方法は多くの場合、正確で配慮の行き届いたバイアスの含まれない出力をAI モデルに生成させるうえで十分ではありません。AI モデルには、多様な人々、視点、言語、トピック、地域に基づくデータが必要です。膨大なトレーニング データ (一部は外部データであることが必須) がなければ、AI モデルの出力が配慮に欠けるものや非寛容なもの、さらには不正確または有害なものになるリスクが生じます。

AI データ収集サービスは、組織が AI システムを適切にトレーニングするうえで欠かせない、膨大な量のデータの調達と管理に役立ちます。ライオンブリッジの Aurora AI Studio プラットフォームでは、データ サービスの強化に AI を活用し、50 万名におよぶ経験豊富な翻訳者、テスター、レビュアーからなるグローバル コミュニティから収集したデータに基づいてセンチメント分析と AI 要約を提供します。

また、豊富な情報を提供するオンデマンドの分析も利用できます。当社のコミュニティには優秀な人材が多数在籍しているため、お客様が必要とする膨大な量のデータの収集と注釈付けを迅速に予算内で実施できます。

理由 2: LLM/AI トレーニングを高速化できる

適切なデータ収集サービスを利用することで、データのキュレーションとラベル付けの規模を迅速に拡大できます。これらの工程の所要期間を短縮することで、お客様は自社の AI モデルを記録的なペースでトレーニングできるようになり、より短期間で世界中の顧客にサービスを提供し、顧客との関係を構築・強化することができます。ライオンブリッジでは革新的な AI テクノロジーを活用し、反復的なデータ タスクを自動化して迅速に処理しています。また当社の AI テクノロジーは、データ セットの分析や、より強力なマーケティング戦略や運用戦略を策定するためのインサイトの共有などにも利用できます。

理由 3: クラウドソーシングによるデータ収集を通じて強固かつ多様なデータ基盤を構築できる

AI モデルは、強固なデータ基盤に基づいてトレーニングすることで、優れた性能を発揮できる可能性を高めることができます。強固なデータ基盤を構築するには、対象オーディエンスの実生活に根付いた体験を反映する、高品質で多様なデータ セットが欠かせません。そのような多岐にわたるデータのキュレーションと AI データのラベル付けは、AI に関する専門知識に加え、グローバルな視点を備えた人材による膨大な労力を必要とする複雑なプロセスになる可能性があります。当社のチームは、Aurora AI Studio を通じて多様性のある国際的な人材で構成される大規模なコミュニティにアクセスでき、これを活用することで、人間参加型 (ヒューマンインザループ) モデルによる高度な注釈付けソリューションを提供しています。この注釈付けソリューションは、AI モデルのトレーニングのための強固なデータ セットの構築に取り組む多くのお客様にご利用いただいています。また、AI システムも人間と同様に、進化の過程において文化的基準の学習を継続していく必要があります。そのため当社では、AI モデルの継続的なトレーニングを支援する、カスタム データセットの作成サービスも提供しています。

理由 4: データ収集サービスによって特殊なユースケースにおけるデータ不足を解消できる

場合によっては、ブランド企業が自社の顧客ベースにとって重要なすべての言語、地域、トピックに関連するデータ セットに容易にアクセスできないことや調達できないことがあります。こうしたデータの取得には、特殊なスキルや、特定の言語 (または派生言語・方言) を話す能力が必要になる場合があります。ライオンブリッジをはじめとする多くの言語サービス プロバイダーなら、こうした課題の解決を支援するグローバルな専門家やクラウド スタッフのコミュニティを活用できます。当社では、複雑な分野やニッチな分野であっても、お客様が必要とするデータの収集と注釈付けを支援しています。十分に配慮された信頼性の高い正確なコンテンツを提供するこれらのサービスは、AI モデルを活用して新規市場への参入を目指すお客様にとって非常に重要です。

たとえば、法務や医療分野の企業では、当該の分野に固有のデータやドキュメントに注釈を付ける必要があります。当社は高度な技術と規制への準拠が求められるこうした分野のタスクに対応できる専門家を多数擁しているため、適切に整理された正確かつ信頼性の高いデータを提供することができます。

理由 5: データ収集サービスはコンプライアンスの確保に役立つ

AI モデルのトレーニングのための適切なデータが重要であるのは、パフォーマンス面の理由だけによるのではありません。現在および将来にわたってコンプライアンスを維持するうえでも必要な要素です。AI に関する規制は現在も整備が進められつつある段階ですが、責任ある AI はすでにすべての業界で重要な課題となっています。さらに、以下をはじめとする、データの使用と調達に関する既存の法律および規制への準拠も求められています。

AI データ収集サービスは、企業がデータを使用するにあたって責任ある AI 利用に向けた取り組みに従い、上記の諸規制 (および将来制定されうる規制や法律) に確実に準拠するうえでも重要になります。また、コンプライアンスの確保や監査への対応に必要となる、データの文書化の推進にも役立ちます。最後に、データ収集サービスでは高度なセキュリティ対策を利用できるため、サイバー攻撃や漏洩に対するデータの保護と、業界の標準や規制への準拠の確保にも貢献します。

お問い合わせ

AI システムを最大限に活用するうえで、AI データ収集サービスがどれほど重要であるかをご理解いただけましたでしょうか。現在、AI モデルは多くの企業にとって最も重要な投資の 1 つです。AI モデルの出力を最適化し、責任ある AI の使用に関する現在および将来のコンプライアンスを確保するための御社の取り組みを、ライオンブリッジが全面的にサポートいたします。ぜひ当社までご相談ください。皆様からのお問い合わせをお待ちしております。