AIリソースセンター

世界クラスの AI チーム向けに作成およびキュレーション

ケーススタディ

多言語会話型AIを構築するためのトレーニングデータ

40の言語で会話型AIをトレーニングするために、ソース、作成、キュレーション、および文字起こしされた高品質のオーディオデータ。

ケーススタディ

多言語デジタルアシスタントを構築するための発話データ収集

7 言語の多言語デジタルアシスタントを構築するために、22 時間以上の音声データを含む 13 万以上の発話を配信しました。

ケーススタディ

30 以上のドキュメント Web がスクラップされ、コンテンツモデレーションのために注釈が付けられました

有害、成人向け、または性的に露骨なカテゴリに分かれた自動コンテンツモデレーション ML モデルを構築するには

物理AIのための姿勢推定：キーポイントとモーションデータを使ってロボットに動きを教える方法

姿勢推定とは、体のキーポイント（関節や顔のランドマーク）を特定し、それらを接続して、体の姿勢がどのように変化するかを記述する骨格を作成するコンピュータビジョンタスクです。

続きを読む➔

対話型AIとは何か？その仕組みと、データ層が全てを決定する理由とは？

会話型 AI がパーソナライズされたインタラクションで業界をどのように変えているのかをご覧ください。インフォグラフィックをご覧ください。

続きを読む➔

コンピュータビジョンにおいて合成データが有効な場合（そして裏目に出る場合）

インフォグラフィックをダウンロードすべてのコンピュータビジョンチームは最終的に同じ壁にぶつかります。最も必要なデータは、入手できないデータなのです。

続きを読む➔

多言語音声データがグローバルAIにとって重要な理由

インフォグラフィックをダウンロードデモでは音声モデルが完璧に機能します。次に、実際のユーザー、つまりスコットランド訛りでヒングリッシュで注文する人と出会います。

続きを読む➔

データ注釈の未来：2026年以降

自動化はアノテーターに取って代わるものではなく、彼らの能力を強化するものです。データアノテーションは「ラベル付け作業」からAIデータ運用へと進化し、より高度な判断、より強固なガバナンス、より厳密な評価へとつながっています。

続きを読む➔

2026年のOCR：AIがあらゆる文書をデータに変換し、それに基づいて行動する方法

OCR は、機械が印刷されたテキストと画像を読み取れるようにする技術です。これは、保存や処理のためにドキュメントをデジタル化するなどのビジネスアプリケーションや、経費精算のために領収書をスキャンするなどの消費者向けアプリケーションでよく使用されます。

続きを読む➔

NLPとは？仕組み、利点、課題、例

当社の NLP インフォグラフィックをご覧ください。NLP の仕組みを学び、自然言語処理の利点、課題、市場の成長、使用例、将来の傾向を探ります。

続きを読む➔

ロボット工学における合成データと実世界データ：物理AIプロジェクトにはどちらを購入すべきか

物理AIでは、モデルがボトルネックになることはほとんどなく、データがボトルネックになります。デモでは完璧に動作するロボットポリシーが、その後停止してしまうことがあります。

続きを読む➔

プロジェクトを加速させるコンピュータービジョン用無料画像データセット22選【2026年更新】

コンピュータビジョンモデルの精度は、学習に使用する画像の精度に左右されます。クリーンでラベル付けされたデータセットを入力すると、

続きを読む➔

フィルタ：

専門サービスの種類業種

実世界の自己中心的データを用いた具現化AIの発展

家庭環境や産業環境で撮影された拡張性の高いビデオを用いて、人間の活動認識、ロボット工学、および手と物体の相互作用モデルを実現する。

表示

物理AIとヒューマノイドロボットの規模拡大

シーン設定、QRマッピング、5センサー追跡を含むエンドツーエンドのデータ操作パイプラインにより、大規模な具現化AIデータセット向けに定義された100のタスクをサポートします。

表示

米国向け合成税務訴訟データセット

クライアントは、米国全土の連邦申告要件に加え、州レベルでの違いも含めた、現実的な個人税務事例の大規模なデータセットを必要としていた。

表示

多言語会話型AIを構築するためのトレーニングデータ

40の言語で会話型AIをトレーニングするために、ソース、作成、キュレーション、および文字起こしされた高品質のオーディオデータ。

表示

音声クローン品質と人間による評価

音声クローンモデルはデモでは印象的に聞こえるものの、実際の使用ではしばしば問題が生じるため、クライアントはインド英語の改善度を確実に測定する方法を必要としていた。

表示

多言語対話型AIの事例研究

高品質な音声文字起こしおよび注釈サービスを提供し、AI搭載の音声処理エンジンのトレーニングに活用した。

表示

インド諸言語に対応した多言語対話型AI構築のための高品質なトレーニングデータ

同社のAI搭載型音声処理多言語音声スイートのトレーニングのために、高品質な音声データ収集、文字起こし、および注釈サービスを提供した。

表示

多言語デジタルアシスタントを構築するための発話データ収集

7 言語の多言語デジタルアシスタントを構築するために、22 時間以上の音声データを含む 13 万以上の発話を配信しました。

表示

コンテンツモデレーションのために、30万件以上のドキュメントをウェブスクレイピングして注釈を付けました。

30 以上のドキュメント Web がスクラップされ、コンテンツモデレーションのために注釈が付けられました

有害、成人向け、または性的に露骨なカテゴリに分割された自動コンテンツモデレーション ML モデルを構築します。

表示

インドの 8 つの言語で音声データを収集、セグメント化、文字起こし

3 時間以上の音声データを収集、セグメント化、文字起こしして、インドの 8 言語での多言語音声技術を構築しました。

表示

車載音声起動システムのキーフレーズ集

規定時間内に 200 人の話者から 12 の世界言語で収集された 2800 以上のキーフレーズ/ブランドプロンプト。

表示

8時間以上の音声データを用いた自動音声認識

クライアントのインド言語向け音声テクノロジー音声ロードマップを支援する。

表示

AI 主導の洞察でよりスマートなコールセンターを実現

AI を活用した音声感情および感情分析でコールセンターの運用を変革します。

表示

画像認識を強化するための画像収集と注釈

新しいスマートフォンシリーズの画像認識モデルをトレーニングするために提供され、注釈が付けられた高品質の画像データ。

ダウンロード

ジェネレーティブ AI によるヘルスケア予測モデルの強化

生成 AI と LLM を使用して予測ヘルスケアモデルの精度を向上させる方法をご覧ください。

表示

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

Shaip が SmartCity の LiDAR とカメラの 15,000 フレームのデータにどのようにして注釈を付けたかをご覧ください。

表示

音声ベースの UPI 支払いプロンプト: AI の多様性を捉える

Shaip は、多様な文化の音声録音を備えた包括的な音声ベースの UPI 支払いシステムを開発しています。

表示

CoT推論によるEコマースチャットボットの精度向上

電子商取引における CoT ベースの迅速なエンジニアリング実装の詳細について説明します。

表示

ガイドライン遵守アノテーションによる事前承認ワークフローの強化

専門家による臨床データの注釈とガイドラインの遵守により、医療の事前承認を変革します。

表示

患者と医師の会話による臨床環境インテリジェンスの強化

多様な参加者と実際の臨床環境のシミュレーションによる高品質の総合的なヘルスケア会話を生成します。

表示

購入者ガイド: マルチモーダル AI

マルチモーダルAIは単なる技術革新にとどまりません。機械が世界を理解し、相互作用する方法における根本的な変化です。企業が多様な種類のデータを生成・収集し続ける中で、これらの複数のモダリティを同時に処理・理解する能力は、単なる強みではなく、必要不可欠なものとなります。

バイヤーズガイド：データ注釈/ラベリング

そのため、新しいAI / MLイニシアチブを開始したいと考えており、適切なデータを見つけることが運用のより困難な側面のXNUMXつになることを認識しています。 AI / MLモデルの出力は、トレーニングに使用するデータと同じくらい優れているため、データの集計、注釈、ラベル付けに適用する専門知識は非常に重要です。

バイヤーズガイド：AIデータ収集

機械はそれ自身の心を持っていません。彼らは意見、事実、そして推論、認知などの能力を欠いています。それらを強力な媒体に変えるには、データに基づいて開発されたアルゴリズムが必要です。関連性があり、状況に応じた、最近のデータ。このようなマシンのデータを収集するプロセスは、AIデータ収集と呼ばれます。

バイヤーズガイド：会話型AIの完全ガイド

会話したチャットボットは、大量の音声認識データセットを使用してトレーニング、テスト、構築された高度な会話型AIシステムで実行されます。これは、マシンをインテリジェントにするテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論し、探求しようとしていることです。

バイヤーズガイド：CVの画像注釈

コンピュータビジョンとは、視覚世界を理解してコンピュータビジョンアプリケーションをトレーニングすることです。その成功は、私たちが画像注釈と呼ぶものに完全に要約されます。これは、マシンにインテリジェントな意思決定を行わせるテクノロジーの背後にある基本的なプロセスであり、これがまさに私たちが議論および調査しようとしていることです。

バイヤーズガイド：ビデオアノテーションとラベリング

私たち全員が聞いたことがあるというのはかなり一般的なことです。写真が千の言葉を言うことができると、ビデオが何を言っているのか想像してみてください。おそらく百万もの。自動運転車やインテリジェントな小売チェックアウトなど、私たちが約束した画期的なアプリケーションは、ビデオ注釈なしでは不可能です。

バイヤーズガイド: 大規模言語モデル LLM

Google や Alexa があなたを「理解」しているように見えて驚いて頭をかいたことがありますか? それとも、コンピューターで生成された不気味な人間臭さを感じるエッセイを読んでいることに気づきましたか? あなたは一人じゃない。カーテンを引いてその秘密、つまり大規模言語モデル (LLM) を明らかにする時が来ました。