AI開発に欠かせないアノテーション作業の高速化を行うFastLabel（ファストラベル）は7月29日、中⼩企業向けエッジAIシステムを提供するフツパー（Hutzper）と7月より協業し、システム連携を開始すると発表した。高速アノテーションとエッジAI技術を組合せることで、目視検査業務の効率化を目指す。
FastLabelは、AIの機械学習に用いられる「教師データ」作成に必要なアノテーション（データに関連するメタデータを埋め込む作業）の高速化を行っている。AIの産業利用では、教師データの不足や品質の低さで十分な性能が発揮できず、「実用化のボトルネック」になっているという。「AI開発を10倍速くする」をミッションとするFastLabelは、教師データの作成、分析、管理を効率化し、精度を向上させるアノテーションプラットフォーム「FastLabel」を開発・提供している。
一方、フツパーは、「はやい、やすい、巧い、AIを」をミッションに、目視検査業務を効率化する画像認識エッジAI特化型SaaS「Hutzper Insight」（フツパー・インサイト）と、画像認識AIモデル開発「Hutzper Vision」（フツパー・ビジョン）を開発・提供している。どちらも2020年設立の新しい企業だが、大手から中小まで、国内の企業に貢献している。
この協業では、両社の技術を組み合わせて、データアノテーションをエッジAIの運用オペレーションに組み込み、継続的に教師データの蓄積が可能となる機械学習基盤MLOpsを構築する。MLOpsは、機械学習用のDevOpsといった意味合いで、「機械学習」（ML。Machine Learning）とソフトウェア分野における継続的な開発手法「DevOps」を組み合わせた造語。
具体的には、フツパーの技術で認識した画像データをFastLabel側に連携し、アノテーターによるアノテーション完了後のデータをリアルタイムでフツパー側に連携するというものだ。アノテーションの難易度やデータ量に応じて、内部で処理するか、外注するか、両方を組み合わせるかが選べるという。
フツパー代表取締役CEOの大西洋氏は、「FastLabelと連携することにより、弊社のはやい・やすい・巧いAIがさらに速くなりました」と話している。今後も、エッジとクラウド間での「AIモデルの最適運用」を追究していくとのこと。
またFastLabel代表取締役CEOの鈴木健史氏は、「両者の強みを活かして製造業へのAI導入をさらに加速させていきます」と述べている。
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カテゴリー：人工知能・AI
タグ：アノテーション（用語）、エッジAI（用語）、エッジコンピューティング（用語）、MLOps（用語）、機械学習 / ML（用語）、製造業（用語）、DevOps（用語）、FastLabel（企業・サービス）、フツパー（企業）、日本（国・地域）
- Original:https://jp.techcrunch.com/2021/07/29/fastlabel-hutzper-collaboration/
- Source:TechCrunch Japan
- Author:tetsuokanai
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