あらゆるデータが価値をまとい、
世の中を動かすエネルギーになる。

使えば分かる。高品質なデータセットによる
高精度の機械学習

機械学習に欠かせないデータ作りを。簡単に、迅速に、確実に。

これまでに2,000のプロジェクトを実現させてきたABEJA Platform Annotation。
アノテーション作業から品質チェック、管理進行まで、すべての業務がここで完結します。
委託サービスも使えば、10万件のデータが1週間でお手元に。

シンプルな入力作業
レベルを落とさない品質管理
スムーズな進行把握

ABEJA Platform Annotation で変革した現場

ABEJA Platform Annotation が選ばれる理由。

「虫の目」「鳥の目」「魚の目」でチェック

入力をするアノテーター、入力データを検証するアノテーター・マネージャー、全体をみるプロジェクト・マネージャーの3階層のスタッフがかかわり、レベルの高い品質管理を実現しています。

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AIを実装してきたABEJAの知見を反映

国内で先駆けてきたディープラーニングの実装・運用で培ったノウハウ。最新の研究成果に基づく検証や開発。これらの蓄積が、製品に反映されています。

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10万人規模の体制で
どんなプロジェクトにも対応

ABEJA Platfrom Annotationの委託サービスを通じ、入力作業に対応する10万人規模のアノテーターにつながることもできます。10万件のデータなら、1週間で届けることができます。

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10種類を超すテンプレート

Image Classification

画像を分類できます。画像に、あらかじめ設定したタグをつけていきます。

例: 商品分類、感情分類、属性情報の付与
Object Detection

画像の中に写っている物体を検出できます。画像に、バウンディングボックスをつけていきます。

例: 商品検出、物体カウント、顔検出
Image Segmentation

画像の領域を抽出できます。画像に、抽出したい領域に色を塗っていきます。

例: 領域抽出、面積抽出、傷検出
Image-to-Text

画像から文字情報を抽出できます。画像に、フリーテキストで情報をつけていきます。

例: 文字認識(OCR)、画像へのメタ情報の付与
Text Classification

テキスト本文を分類できます。テキスト本文にあらかじめ設定したタグをつけていきます。

例: テキストのカテゴリー分類、テキストの有害分類、テキストの感情分類
Text Extraction

テキスト本文中の抽出したい単語にあらかじめ設定したタグをつけ、抽出と分類ができます。

例：単語抽出、単語分類
Voice-to-Text

音声から文字情報を抽出できます。音声を再生し、フリーテキストで情報をつけていきます。

例: テキスト抽出、音声のカテゴリー分類、音声感情分類、ネイティブチェック
Video Scene Labeling

動画中のシーンを分類できます。動画を再生して開始・終了のシーケンス情報とあらかじめ設定したタグ情報をつけ、シーンの情報を抽出します。

例: 動画の要素抽出、サイクリック分析
Polygon Segmentation

画像の中に写っている物体形状を抽出できます。画像の中の検出したい物体に頂点を打ちながら多角形を引き、座標情報を抽出します。Detection(検出)のタスクと異なり、形状の情報が取得できたり、平行四辺形や台形などを作成できたりします。

例: 物体枠抽出、文字枠抽出