AI データ収集のケース スタディ

多くの企業にとって、AI モデルは最もコストがかかる資産の 1 つです。ROI の最大化を重視して、最適なパフォーマンスを得るための学習が不可欠になりますが、モデルの学習には大量の AI データ収集が必要なことがあり、開発コスト削減のため、厳しいスケジュールが設定されることが多いのが課題です。AI データ サービスのもう 1 つの課題は、高品質なデータを確保することです。合成 AI データは簡単に入手でき、迅速かつ安価である一方、モデルのパフォーマンスが低下する可能性も高まります。

合成モデルや LLM トレーニング データには、次のような課題があります。

• 不正確: 実世界のデータを正しく反映できず、バイアス (偏見) が生じたり正確でない情報が出力されたりする可能性がある。

• 汎化性能: 実世界に特有の複雑さが欠けているため、現実の未知の状況に適切に対応できない可能性がある。

• 偏見/公平性: モデルが有害または不公平な偏見を助長する可能性がある。

• 規制/倫理: 規制や倫理基準を満たさないことがあり、機密情報を基に出力が生成される可能性がある。

• 解釈の難しさ: 特に生成過程が不透明で、出力を正しく解釈するのが難しいことが多いため、エンド ユーザーから信頼されにくい。

• 範囲が限定的: 実世界の多くのシナリオに適用できないため、高性能モデルの学習に役立たない場合がある。

ライオンブリッジの AI サービスをご利用中のあるお客様は、クリエイターとブランドをつなぐプラットフォームを運営しています。このお客様は AI モデルをトレーニングするために、20,000 件の高品質なデータ ポイントを 1 週間以内に必要としていました。本ケース スタディでは、当社が Aurora AI Studio™ プラットフォームを活用して 20,000 件のデータ ポイントを収集および提供し、さらにその結果に満足されたお客様のご要望を受けて、8,000 件のデータ ポイントを追加で提供した事例をご紹介します。

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ライオンブリッジの AI データ収集サービスの詳細や、最適な AI データソリューションを活用してモデルから最大の ROI を引き出す方法について、当社の担当者が詳しくご説明いたします。ぜひお気軽にお問い合わせください。