FLOWデータ処理サービスを活用し、
AIモデルの開発効率をアップ
学習データをアノテーションし、高精度にて特徴を抽出してAIモデルの学習効率を向上させ、素早くAIの開発を完成させることは、単なる運用段階での課題だけでなく、プロジェクト全体の戦略として捉えるべきです。
アノテーションを例に挙げると、「アノテーションをする人がいれば十分」と考えるのだけではなく、企業がどのように時間の節約や省力化、およびコスト削減ができるかを考慮し、同時に精度の高いラベリングによってAIランディングを促進する方法を検討する必要があります。
| 自社エンジニアによるラベリング | 自社アルバイトによるラベリング | FLOWへの委託 | クラウドソーシングへの委託 | |
|---|---|---|---|---|
| ラベリングのマネージメントと採用コストの削減 |  |
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一部 （品質管理なし） |
| データ品質チェックのコスト削減 | |
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| アノテーションプラットフォーム開発コストの削減 | |
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| インフラと設備コストの削減 | |
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| コア製品の開発に注力 | |
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一部 （品質管理なし） |
| 案件サイズに応じリソースを柔軟的に増減 | |
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| データの洞察と分析 | |
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| 信頼できるセキュリティシステム | |
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| CSRブランディングの効果を向上 | |
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| 自社エンジニアによるラベリング | 自社アルバイトによるラベリング | FLOWへの委託 | クラウドソーシングへの委託 |
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| ラベリングのマネージメントと採用コストの削減 | |||
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一部 （品質管理なし） |
| データ品質チェックのコスト削減 | |||
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| アノテーションプラットフォーム開発コストの削減 | |||
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| インフラと設備コストの削減 | |||
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| コア製品の開発に注力 | |||
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一部 （品質管理なし） |
| 案件サイズに応じリソースを柔軟的に増減 | |||
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| データの洞察と分析 | |||
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| 信頼できるセキュリティシステム | |||
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| CSRブランディングの効果を向上 | |||
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| 自社エンジニアによるラベリング | 自社アルバイトによるラベリング | FLOWへの委託 | クラウドソーシングへの委託 |
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