エンタープライズ規模のAI向け高精度画像アノテーションサービス
Shaipは、AIチームが信頼性の高いコンピュータビジョンモデルを構築できるよう、正確で拡張性の高い画像アノテーションおよびラベリングサービスを提供しています。熟練したアノテーター、高度なアノテーションプラットフォーム、品質チェック、そして管理された配信ワークフローにより、企業は高品質なビジュアルトレーニングデータをより迅速に準備できます。
信頼できるエンタープライズグレードの画像ラベリングサービス
Shaipは、AIチームが自信を持ってより優れたコンピュータビジョンモデルを構築できるよう支援する、エンタープライズグレードの画像アノテーションサービスを提供しています。熟練したアノテーター、管理されたワークフロー、そして品質管理プロセスにより、すべての画像データセットに正確性、一貫性、そして適切なコンテキストを備えたラベルが付与されます。アノテーション量の拡大、モデルパフォーマンスの向上、あるいはビジュアルデータラベリングのアウトソーシングなど、お客様のAIトレーニングニーズに合わせた信頼性の高い画像アノテーションサポートをShaipが提供します。
- 500万人以上の厳選されたグローバル貢献者
- 99%以上の精度SLA — 万が一精度が99%に満たない場合は、無料で再注釈いたします。
- HIPAAおよびGDPR準拠 — すべてのプロジェクトがデフォルトで
- 迅速な概念実証（POC）— コミットする前に品質を検証する
- 秘密保持契約（NDA）で保護されています — お客様のデータは管理された環境で保管されます
高品質なコンピュータビジョン訓練データのための画像アノテーション技術
Shaipは、AIおよび機械学習チームがコンピュータビジョンモデル用の正確なビジュアルデータセットを準備できるよう、複数の画像アノテーション技術をサポートしています。バウンディングボックスやキューボイドからセグメンテーション、ランドマークアノテーションまで、当社の専門家は、モデルの目標、画像の複雑さ、品質要件に基づいて最適なラベリング方法を適用します。
バウンディングボックス
コンピュータビジョンで最も一般的に使用される画像ラベリング手法は、バウンディングボックスの注釈です。 この手法では、識別を容易にするために、画像要素の上にボックスを手動で描画します。
3D直方体
バウンディングボックスに似ていますが、違いは、アノテーターがオブジェクト上に3D直方体を描画して、オブジェクトの3つの重要な属性（長さ、深さ、幅）を指定することです。
セマンティックセグメンテーション
この手法では、画像内のすべてのピクセルに情報の注釈が付けられ、コンピュータービジョンアルゴリズムが認識する必要のあるさまざまなセグメントに分割されます。
ポリゴンアノテーション
この手法では、不規則なオブジェクトは、ターゲットオブジェクトの各頂点に点をプロットすることによってマークされます。 形状に関係なく、オブジェクトの正確なエッジすべてに注釈を付けることができます。
ランドマーク注釈
この手法では、ラベラーは指定された場所のキーポイントにラベルを付ける必要があります。 このようなラベルは、解剖学的要素が顔と感情の検出のためにラベル付けされている場合に一般的に使用されます
ラインセグメンテーション
この手法では、アノテーターは直線を描画して、その要素を特定のオブジェクトとして分類します。 境界の確立、ルートや経路の定義などに役立ちます。
骨格アノテーション
アノテーターは、主要な関節や身体部位を結びつけて骨格構造をマッピングし、AIモデルが人間や動物の姿勢、動き、体勢を理解して動作認識タスクに役立てられるようにします。
LiDAR アノテーション
LiDARセンサーから得られる3D点群データにラベルを付けることで、現実世界の物体を深度精度で識別・分類することが可能になります。これは、自動運転車やロボットの知覚にとって非常に重要です。
要点注釈
物体の形状、向き、位置を捉えるために、物体の特定の位置に精密な点を配置することで、AIが様々な用途において微細な構造の詳細を理解することを可能にする。
画像注釈プロセス
透明性は私たちのコラボレーションの中核にあります。 当社の厳格な運用および流動的なコミュニケーションメカニズムにより、やりがいのあるコラボレーションが保証されます。
業界横断的な画像注釈の活用事例
画像アノテーションは、AIやコンピュータビジョンモデルが現実世界のビジネス環境における視覚データを理解する上で役立ちます。Shaipは、正確な物体検出、シーン理解、欠陥認識、損傷評価、自動画像検査を必要とする業界向けに、画像ラベリングプロジェクトをサポートします。
自動車
自動運転、ADAS（先進運転支援システム）、駐車支援、ドライバー監視、車両損傷評価のために、車両、歩行者、車線、交通標識、道路標示、障害物を検出するコンピュータビジョンモデルを訓練する。
小売およびEコマース
正確にラベル付けされた商品画像と店舗画像を使用することで、商品発見、カタログの精度、ビジュアル検索、在庫認識、棚監視、商品タグ付け、画像モデレーション、パーソナライズされたショッピング体験を向上させます。
セキュリティと監視
正確な画像注釈を通じて、AIシステムが人物、物体、異常な活動、放置物、制限区域内の移動、群衆密度、ナンバープレート、および周辺脅威を識別できるようにする。
製造業
ラベル付き画像データを使用して、自動品質検査、欠陥検出、部品識別、組立ライン監視、包装検証、機器安全点検、表面損傷検出をサポートします。
金融と保険
車両損傷、物的損害、資産確認、文書／画像不正検出、自動視覚証拠分析のための画像注釈機能により、保険金請求審査とリスク評価を迅速化します。
ロボット工学
注釈付き画像データセットを使用して、ロボットが物体を認識し、場面を理解し、障害物を回避し、物をつかみ、環境をナビゲートし、空間をマッピングし、人や物体と安全に相互作用するように訓練します。
私たちの能力
のワークプ
専任の訓練を受けたチーム：
- データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
- 資格のあるプロジェクト管理チーム
- 経験豊富な製品開発チーム
- タレントプールソーシング＆オンボーディングチーム
プロセス
最高のプロセス効率が保証されます：
- 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
- シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
- 継続的改善とフィードバックループ
Platform
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
- Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
- 非の打ちどころのない品質
- より速いTAT
- シームレスな配信
あなたはついに適切な画像注釈会社を見つけました
迅速なPOC
数ヶ月にも及ぶ導入期間は不要です。サンプルデータと注釈付きデータを用いた概念実証を迅速に提供するため、本格的な導入前に品質を検証できます。
コンプライアンスとセキュリティを最優先に
HIPAA、GDPR、ISO、SOC 2準拠をすべてのプロジェクトに組み込んでいます。特許取得済みのセキュアプラットフォーム、初日からのNDA締結、保存時および転送時の暗号化を実現しています。
ドメイン固有の専門知識
医療データには医師、法律文書には弁護士、方言の分析には言語学者。あらゆる業務に最適な専門家を揃え、画一的な人材で対応することはありません。
強力な技術パートナーシップ
AWS、Azure、GCP、および主要なMLOpsプラットフォームとの緊密な連携。Labelbox、SageMaker、Databricksなど、既存のスタックに直接接続できます。
エンタープライズグレードのデータ品質
シックスシグマ手法、多段階品質保証、専任のブラックベルト、およびアノテーター間の一致度チェック。99%以上の精度をSLAとして保証します。万が一精度が基準に満たない場合は、無料で再アノテーションいたします。
柔軟なグローバル人材
タイムゾーン、言語、分野を問わず、1,000人以上のアノテーターが参加。必要に応じて10万件から10万件のラベルまで拡張可能。人員増強は不要です。
導入事例
AIモデルトレーニング用の既製の顔認識データセット
Shaipは、倫理的に調達された、人口統計的に多様な顔画像データセットを提供することで、世界的なテクノロジー企業が長期間にわたるデータ収集サイクルを経ることなく、AIモデルの開発を加速できるよう支援した。
課題：多様な民族、年齢、状態を対象とした、大規模かつプライバシーに準拠した顔データセットを構築する。
解決策：詳細なポーズ、感情、照明の注釈が付いた、厳選された6つのデータセットにわたる300,000万枚以上の画像と2,000本以上の動画
結果：バイアスを低減し、グローバルなプライバシー規制に完全準拠した、より高速なAIモデルトレーニング
スマートシティ自律走行車向け LiDAR アノテーション プロジェクト
SmartCityはShaipと提携し、複雑な都市環境における安全な自動運転車の展開のために、マルチセンサーLiDARおよびカメラデータの注釈付けを行った。
課題：4ヶ月以内に、多様な都市環境における15,000枚のマルチセンサー画像にアノテーションを付ける。
解決策：AI支援ツールを使用した50名の注釈チームが、2D/3Dワークフローを用いて450,000万件以上のオブジェクト注釈を完了しました。
結果：精度99.7％、納期2週間前倒しで納品 – 実地でのAVテスト時間を30％短縮
推奨リソース
バイヤーガイド
画像注釈とラベル付け
コンピュータビジョンは、機械に視覚世界を理解させる技術である。その中核を成すのは画像アノテーションであり、これは機械が知的な判断を下すことを可能にする重要なプロセスである。
オファリング
ビデオ注釈サービス
Shaipは、コンピュータービジョンモデルをトレーニングするためのハイエンドのビデオラベリングサービスを提供しています。 ここでの目的は、パターン認識、オブジェクト検出などのツールでデータセットを使用できるようにすることです。
オファリング
テキスト注釈サービス
当社は、エンティティ注釈、テキスト分類、感情注釈、その他の関連ツールを使用して、網羅的なデータセットに注釈を付け、テキスト データのトレーニングを準備することに特化しています。
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
プロフェッショナルでスケーラブル、そして信頼性の高い画像アノテーションサービスをご利用ください。今すぐお電話ください...
よくある質問（FAQ）
1. 画像注釈とは何ですか?
画像アノテーションとは、画像にラベルやタグを追加して、機械学習モデルが理解できるようにするプロセスです。画像内のオブジェクトや要素を機械が識別・解釈するのに役立ちます。
2. 画像注釈と画像ラベル付けは同じものですか？
両者は密接に関連している。画像ラベリングでは通常、タグやカテゴリが割り当てられるが、画像アノテーションでは、バウンディングボックス、ポリゴン、ランドマーク、セグメンテーションマスクなどの詳細な視覚的マークアップが含まれる。
3. コンピュータビジョンモデルに画像アノテーションが必要な理由は何ですか？
コンピュータビジョンモデルは、物体を検出したり、シーンを分類したり、視覚パターンを識別したり、現実世界で正確な予測を実行したりする方法を学ぶために、注釈付き画像を必要とする。
4. さまざまな画像注釈技術にはどのようなものがありますか?
主な手法としては、バウンディングボックス、セマンティックセグメンテーション、ポリゴンアノテーション、3D直方体、ランドマークアノテーション、ラインセグメンテーションなどが挙げられます。各手法は、オブジェクトの種類とプロジェクトのニーズに応じて使用されます。
5. 画像注釈サービスプロバイダーはどのようなサービスを提供していますか？
画像注釈サービス提供会社は、ラベル付けガイドライン、訓練を受けた注釈者、注釈ツール、品質レビュー、プロジェクト管理、および最終データセットの納品を提供します。
6. 企業が画像注釈を外部委託するべき理由とは？
画像注釈を外部委託することで、企業は手作業を削減し、より迅速に事業規模を拡大し、ラベル付けの一貫性を向上させ、訓練された注釈チームを活用できるようになります。
7. バウンディングボックス注釈とは何ですか？
バウンディングボックス注釈とは、画像内の物体を長方形のボックスで囲むことで、コンピュータビジョンモデルが物体の位置と検出方法を学習できるようにするものです。
8. セマンティックセグメンテーションとは何ですか？
セマンティックセグメンテーションは、画像ピクセルをカテゴリ別にラベル付けすることで、AIモデルがオブジェクトの領域と境界を詳細なレベルで理解できるようにする技術です。
9. ポリゴン注釈とは何ですか？
ポリゴン注釈は、オブジェクトのエッジ周辺に点をプロットすることで、不規則な形状のオブジェクトをマークし、モデルがより正確な境界を学習するのに役立ちます。
10. ランドマーク注釈とは何ですか？
ランドマーク注釈は、特定の画像特徴に重要なポイントを配置することで、AIモデルが位置、形状、および物体の構造を認識するのに役立ちます。
11. Shaipはどのようにして画像注釈の精度を保証するのですか？
Shaipは、訓練を受けたアノテーター、明確なガイドライン、品質チェック、レビューワークフロー、フィードバックループを活用して、画像アノテーションの精度を向上させています。
12. 画像注釈サービスの費用はいくらですか？
費用は、データセットのサイズ、注釈付け手法、複雑さ、品質要件、納期、およびプロジェクト固有の指示によって異なります。
13. 画像注釈プロジェクトにはどれくらいの時間がかかりますか？
所要時間は、画像量、注釈の複雑さ、レビュー要件、および納品スケジュールによって異なります。規模を拡大する前に、パイロットバッチを実施することで所要時間を概算できます。
