機械学習用データのアノテーション作業をアウトソーシング化し、高速・正確性を実現
住友重機械工業は、共通基盤プラットフォーム「SHICuTe」の開発に向け、機械学習用データの意味づけ（アノテーション）が必須となっていた。社内での一人作業では速度が不足し、品質管理やトレーニング体制の構築も困難だったため、ヒューマンサイエンスのアノテーションサービスを導入。定義の見直しやアノテータ間のばらつき調整などの支援により、スムーズで信頼性の高いデータセット構築を実現した。
- 導入企業
- 住友重機械工業株式会社
- 業種
- 製造業
- 規模
- 連結従業員25,211人
- 部門
- 技術研究所
- 解決した製品
- アノテーションサービス（science.co.jp）
- 従業員数（連結）
- 25,211人
- 資本金
- 308億7,165万円
01課題
機械学習システムの構築に必要なアノテーション作業について、一人での対応では速度が不足していた。また、アノテーション作業の正確性が機械学習の精度に直結するため、社内でのチェック体制やトレーニング体制の構築が難しく、専門的な対応が課題だった。
02やったこと
ヒューマンサイエンスのアノテーションサービスを導入。キックオフ時にコミュニケーション計画を策定し、定義書に沿わないデータや項目のばらつきに関して指摘を受けながら定義を見直し、アノテータの教育・管理を専門チームに委託して対応。
03成果
微小なズレや定義の認識違いが機械学習精度に与える影響を強く意識した作業体制が構築でき、安心してアウトソーシング化できた。アノテーション定義の見直しを通じてデータ品質が向上し、スムーズなプロジェクト進行を実現。
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