概要

自動運転車の駐車を支援するためのセグメンテーションを使用したシステム

scale スケール

100名

team チーム

アノテーター
品質管理(QA)

method 方法

セグメンテーション

ワークフロー
  1. お客様からのデータ受領
  2. 画像のラベル付け
  3. 一次検査(セルフチェック)
  4. 二次検査(QA)
  5. データ納品
実績
  • 処理画像数:264,000枚/月
  • 精度:99%以上
success-img-1 success-img-2
概要

3D および 2D ツールを使用して、自動運転システムで AI のトレーニング データにラベルを付けるプロジェクト。

scale スケール

42名

team チーム

アノテーター
モディファイア
品質管理(QA)

method 方法

Bounding box

ワークフロー
  1. お客様からのデータ受領
  2. 画像のラベル付け
  3. 二次インスペクション(モディファイア)
  4. 最終検査(QA)
  5. データ納品
実績
  • 1ヶ月の処理画像:132,000枚
  • 精度:98%以上
success-img-1 success-img-2
概要

反復的な作業を行う工場での作業最適化のための画像認識用の学習データ処理

scale スケール

25名

team チーム

インスペクター
アノテーター
品質管理(QA)

method 方法

Point
Pixel Annotation

ワークフロー
  1. お客様からのデータ受領
  2. 画像のラベル付け
  3. 二次インスペクション(モディファイア)
  4. 最終検査(QA)
  5. データ納品
実績
  • 処理画像数:160枚
  • 精度:99%以上
success-img-1 success-img-2
概要

国会や地方議会における議事録作成支援のため、音声をテキストにリアルタイムで変換するシステム開発プロジェクト

scale スケール

100 名

team チーム

アノテーター
インスペクター
品質管理(QA)

ワークフロー
  1. アノテーションのツールを開発
  2. オーディオのデータを収集
  3. データにラベルを付け
  4. 機械学習
  5. 機械学習のモデルで構築
実績
  • 処理されたデータ:2,000時間以上の音声
  • 精度:95%(方言含む)
  • 作業量の削減:60%
success-img-1 success-img-2
概要

原子力発電所で使用されている設備点検用の帳票(エクセル、テンプレートなど)を、i-Reporter使用してタブレットやiPhone上で場所を問わず入力・報告できる環境の構築。

scale スケール

32人月

team チーム

アノテーター
品質管理(QA)
PM

ワークフロー
  1. Excelのテンプレートを設計
  2. Excelのインタフェースを編集
  3. セルクラスターの設定
  4. Comas Designerツールにインポートして、他の機能をチェック・インストールする
  5. Windows iReporterを使用して、実際のインタフェースを確認する
  6. 完了のExcelファイルを出力する。
  7. 結果をレビューする
  8. データ配信
実績
  • 1カ月の処理したデータ: 350
  • 精度:90%以上
success-img-1 success-img-2