3D点群およびLiDARアノテーションサービス
生のLiDARデータと3D点群データを、知覚処理に適したトレーニングデータに変換します。Shaipは、10,000人以上の社内スペシャリストと6シグマ品質プロセスを組み合わせ、自動運転、ADAS、ロボット工学、物理AIチーム向けに、99%以上の精度SLAで3Dキューボイド、バウンディングボックス、セグメンテーション、センサーフュージョンラベルを提供します。
3D点群およびLiDARアノテーションとは何ですか？
点群とは、LiDARセンサー、レーダー、深度カメラなどがシーンから取得する数百万個の3Dデータポイントのことです。Shaipは、この生のセンサーデータをラベル付きの正解データ（車両や人物の周囲の3D直方体、環境の点レベルでのセグメンテーション、フレームをまたいだオブジェクトトラッキングなど）に変換することで、モデルが物理世界が実際に示す形状、距離、向き、動きを認識できるようにします。
これは、3次元空間で動作する必要のあるあらゆる機械の基盤となります。自動運転システム、自律移動ロボット、ヒューマノイドなど、どのようなシステムをトレーニングする場合でも、3Dアノテーションの精度が、システムが周囲環境をどれだけ安全かつ確実に認識し、それに基づいて動作できるかを直接左右します。Shaipは、熟練した専門家、モデル支援による事前ラベル付け、そして知覚レベルのデータ向けに構築された多段階品質保証により、その精度を大規模に実現します。
LiDARと点群
LiDARおよび3D点群の注釈タイプ
知覚モデルに必要なあらゆるLiDARおよび3D点群ラベリング技術。3D直方体や点群セグメンテーションから、センサーフュージョンや物体追跡まで、単一フレームまたはLiDARシーケンス全体にわたって対応します。
3D直方体アノテーション
車両、歩行者、自転車、静止物体を囲む、向きを考慮した高精度な3D境界ボックス。長さ、幅、高さ、進行方向を捉え、正確な位置特定を実現します。
3D バウンディング ボックス注釈
物体検出データセット向けに、高速かつ一貫性のある3Dバウンディングボックスを提供します。大量の自動運転車やADAS（先進運転支援システム）のトレーニングパイプラインに最適です。
ポイントクラウドセグメンテーション
道路、歩道、植生、建物、動的な物体など、あらゆる点を分類する点レベルのセマンティックおよびインスタンスセグメンテーションにより、豊かなシーン理解を実現します。
セマンティックセグメンテーション
走行可能な路面、車線標識、地形を点群全体にわたって高密度にラベル付けすることで、経路計画と空きスペース検出の精度を高めます。
センサーフュージョン（2D-3D連携）
カメラ画像とLiDAR点群を相互参照することで、物体が様々なモダリティ間で一貫してラベル付けされ、堅牢なマルチセンサー認識が可能になります。
3Dオブジェクトトラッキング
LiDARシーケンス全体にわたって永続的なオブジェクトIDを用いたフレーム間トラッキングにより、時間の経過に伴う軌跡、速度、および挙動を捉える。
用途
3DおよびLiDARアノテーションがAIを強化する場所
様々な業界における知覚モデルは、高品質な3Dグラウンドトゥルースに依存しています。まさにここで、当社の注釈チームが最大の効果を発揮します。
自動運転車とADAS
自動運転における車両、歩行者、車線の認識機能と先進運転支援システムのための注釈機能 ― 安全な自動運転の中核を成すもの。
ロボティクスと物理AI
ヒューマノイド、自律移動ロボット、産業システムにおける障害物検出、把持対象、3D空間マッピングについては、以下の物理AIのセクションで詳しく解説しています。
スマートシティとマッピング
高解像度地図、デジタルツイン、都市計画モデルのための、街並み、インフラ、交通の流れに関する3D注釈。
ドローンと空中LiDAR
測量、農業、鉱業、検査などの用途向けに、航空点群データから地形、植生、資産のラベル付けを行う。
AR/VRおよび空間コンピューティング
没入型AR/VR体験を正確な3D形状に結びつけるための、シーンの再構築とオブジェクトのラベリング。
地理空間情報と測量
環境モニタリング、土地管理、インフラのデジタル化のための大規模点群分類。
物理AIとロボティクス
物理AIのための3DおよびLiDARアノテーション
身体を持つ機械は、世界を三次元的に学習します。Shaipは、ヒューマノイド、自律移動ロボット、産業システムに空間認識、障害物回避、安全な動作を教えるためのLiDAR、深度、点群データに注釈を付けます。これは、整然とした実験室の映像だけでなく、混沌とした現実世界でのトレーニングに基づいています。
注釈を付けるセンサーとモダリティ
対象とする環境
ヒューマノイドと模倣学習
ヒューマノイドAIや身体を持つAIのための模倣学習や視覚・言語・行動（VLA）モデルを強化するために、デモンストレーションの3Dラベリング（物体の相互作用、把持点、関節の状態、空間的コンテキスト）を行う。
自律移動ロボット (AMR)
倉庫や物流車両（パレット、ラック、フォークリフト、人、動的な障害物など）の点群データに注釈を付けることで、AMR（自律移動ロボット）が混雑した屋内空間をナビゲートし、ピッキングとプレース作業を確実に実行できるようになります。
ロボットによる操作とピックアンドプレース
3Dオブジェクトと把持対象物のアノテーションにより、ロボットアームは、雑然としたコンテナ内、組立ライン上、および長期にわたる作業ワークフローにおいて、アイテムの位置特定、向きの調整、操作を行うことができる。
ナビゲーション、SLAM、および自由空間
床、壁、出入口、スロープ、および移動する対象物をセグメント化し、あらゆる表面上での自律航行のためのマッピング、位置推定（SLAM）、および自由空間検出を訓練する。
マルチセンサーフュージョン
LiDAR、深度センサー、カメラ、IMUのラベリングを同期させ、完全なキャリブレーションメタデータを使用することで、低照度、遮蔽物、変化する状況下でも認識精度を維持します。
作業員の安全と人間とロボットの相互作用
工場や倉庫のフロアにおける個人用保護具（PPE）の検出、人間工学的レビュー、衝突を回避した安全な協働作業のために、人、安全区域、危険な行動を3Dでラベル付けする。
Shaipが選ばれる理由
単なるラベルベンダーではなく、3Dデータパートナー
ほとんどのプロバイダーは、点群アノテーションと匿名のユーザー集団を提供するだけです。Shaipは、データ収集、アノテーション、検証、合成データまで、エンドツーエンドの3Dデータパートナーです。専任の社内スペシャリストが提供し、精度SLAによって保証されています。これは、正しいことを願うだけのラベルと、出荷できる真のデータとの違いです。
柔軟なグローバル人材
10,000万人を超える社内グローバル人材と500万人を超えるクラウドソーシングによる資格保有者を活用し、リアルタイムの労働力キャパシティと効率性を実現します。
多様で、正確で、速い
当社のプロセスは、タスクの簡単な割り当てと、アプリやウェブからの直接的なデータ収集により、データ収集を効率化します。
特許取得済みプラットフォーム
特許取得済みのウェブベースプラットフォーム「Shaip Manage, Work & Intelligence」は、モデル支援による事前ラベル付けと完全な監査証跡を備え、AWS、Azure、GCP、SageMaker、Databricksと統合されています。
エンタープライズグレードの精度
GDPRおよびHIPAAに準拠した多層構造の品質保証と、完全な透明性を備えた納品体制。
専門分野の訓練を受けた人間のエキスパート
専門分野の訓練を受けたスペシャリスト――一般的なクラウドワーカーではない。
高品質でモデル化可能なデータ
一貫性のある正確なデータセットを実現するための、多層的な品質保証と人間による検証。
仕組み
生の点群データから知覚対応データへ
プロジェクト開始初日からリスクを軽減するために設計された、透明性が高く、マイルストーンに基づいたワークフロー。
範囲と無料概念実証
オントロジー、エッジケース、ガイドラインについて合意形成を行い、サンプルデータセットにラベルを付けることで、お客様がコミットする前に品質を検証できるようにします。
大規模な注釈付け
訓練を受けた3Dスペシャリストが、モデル支援ツールを使用して点群にラベルを付け、お客様のご要望の量と納期に合わせて処理能力を増強します。
多段階品質保証
当社のシックスシグマ・ステージゲートプロセスは、複数回のレビューと自動チェックを実施し、お客様の99%以上の精度に関するSLA（サービスレベル契約）を満たします。
安全な配送
データは、NDAで保護された準拠パイプラインを通じて、お客様が必要とする形式（KITTI、ROS、JSONなど）で提供されます。
導入事例
スマートシティ自律走行車向けLiDARアノテーション
Shaip氏は、多様な都市環境から得られたLiDARデータとカメラデータを融合して注釈を付け、大都市のスマートシティプログラムが安全で効率的な自動運転車を導入するのを支援した。
課題： 3台のVelodyne VLP-32C LiDARと4台のカメラから得られた、密集した都市部から郊外までのシーンにおける15,000フレームの2D+3Dデータに、個人を特定できる情報を厳密にマスキングした上で、4ヶ月以内に注釈を付ける。
解決策： 50名の注釈担当者、10名の品質管理者、3名のプロジェクトマネージャーからなる専任チームが、独自の2D/3D融合ツールとAI支援による事前注釈、そして厳格なプライバシー研修を活用しました。
結果： 45万点以上のオブジェクトに99.7%の精度でアノテーションを付与し、IDの一貫性は98%に達しました。納期は3.5ヶ月（予定より2週間早く）で、実地テスト時間を30%短縮しました。
モーションデータのための物理AIとヒューマノイドロボットのスケーリング
Shaipは、身体を持つAIやヒューマノイドロボットのトレーニングのために、毎月数千時間分の有効な自己中心的データを提供する、拡張性の高いVRモーションキャプチャパイプラインを構築した。
課題：試験運用ワークフローから、顧客が定義した300～400のタスクを含む、有効時間5,000時間の月次プログラムへと規模を拡大すると同時に、多様な実世界の場面において一貫した追跡精度を維持すること。
解決策：構造化された収集フレームワーク ― 50種類以上の異なるキャプチャ設定、5つのセンサーによるキャリブレーション、スクリーンキャストによる検証を伴うモデレートされたキャプチャ、および再撮影プロトコルを含む多段階の品質保証。
結果：標準化されたシーンガバナンスとQRコードベースのマッピングにより、1,500～2,500人の参加者で月間5,000時間の有効データが得られ、タスク検証済みで注釈付け可能なデータが、具現化されたAIやシミュレーションから現実世界への移行に提供される。
セキュリティ&コンプライアンス
3DデータやLiDARデータを用いたアノテーションプロジェクトをお考えですか？
無料の概念実証をお試しください。お支払い前に、お客様のデータでShaipの99%以上の精度を実際にご確認いただけます。
お問い合わせよくある質問（FAQ）
1. 3D点群アノテーションとは何ですか？
3D点群アノテーションとは、LiDAR、レーダー、深度カメラなどで取得された数百万点の3Dセンサーデータに、3D直方体、境界ボックス、点レベルのセグメンテーションを用いてラベルを付けるプロセスです。これにより、知覚モデルは、物体の形状、位置、向き、動きを3次元で理解するために必要な正解データを得ることができます。
2. LiDARアノテーションと2D画像アノテーションの違いは何ですか？
2D画像アノテーションは平面ピクセルにラベルを付けるのに対し、LiDAR（3D）アノテーションは奥行きと形状を保持します。つまり、3Dアノテーションは物体までの距離、実際のサイズ、進行方向を捉えることができ、これらは自動運転やロボット工学において2Dラベリングでは提供できない重要な情報です。
3. Shaipはどのような3D注釈タイプを提供していますか？
Shaipは、LiDARシーケンス全体にわたって、単一フレームまたはセンサー全体の記録に対して、3D直方体アノテーション、3Dバウンディングボックスアノテーション、点群セグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、センサーフュージョン（2D-3Dリンク）、および3Dオブジェクトトラッキングを提供します。
4. ロボット工学や物理AI向けの3Dアノテーションをサポートしていますか？
はい、物理AIは当社の主要な事業分野です。Shaipは、ヒューマノイド、自律移動ロボット（AMR）、ロボットマニピュレーション、産業オートメーション向けに、LiDAR、深度、点群データの注釈付けを行っています。これには、マルチセンサー融合、把持対象物のラベリング、ナビゲーションとSLAMのセグメンテーション、人間とロボットの相互作用の安全性などが含まれ、倉庫、工場、建設現場、その他の実世界環境で取得されます。
5. Shaipはどのようにして注釈の正確性を保証するのですか？
すべてのプロジェクトは、複数回の人的レビュー、自動検証チェック、専任の品質保証責任者による管理を含む、当社の6シグマ・ステージゲート品質プロセスを経て実施されます。当社は99%以上の精度をSLA（サービスレベル契約）で保証しており、万が一納品が基準を満たさない場合は、追加料金なしで再注釈を行います。
6. 注釈付けの際に私のデータは安全に保護されますか？
はい。ShaipはHIPAA、SOC 2 Type II、ISO 27001、ISO 9001:2015、GDPRに準拠しています。すべての3DおよびLiDARアノテーションは、署名済みのNDA、ロールベースのアクセス制御、監査済みの管理された環境下で実行され、お客様のデータが安全なパイプラインから外部に出ることは決してありません。
7. Shaipは大規模なLiDARデータセットを処理できますか？
はい。10,000万人を超える社内専門家と500万人を超えるグローバルな貢献者ネットワークにより、お客様の業務量と納期に合わせて専任チームの規模を拡大・縮小することが可能です。実際、450,000万件以上のオブジェクト注釈を予定より早く納品したプロジェクト実績があります。
8. 無料の概念実証を提供していますか？
はい。お客様のデータセットの一部にラベルを付けて、品質、納期、適合性を検証してから本格的なプロジェクトに着手していただけるようにいたします。つまり、お支払い前に結果をご確認いただけます。
9. どのような出力形式とツールをサポートしていますか？
当社は、KITTI、ROS bag、JSON、カスタムスキーマなど、お客様のパイプラインに必要なフォーマットでデータを提供し、AWS、Azure、GCP、Amazon SageMaker、Databricks、および主要なアノテーションプラットフォームと統合します。
