教師データを用いたAIによる機械学習サービスが既にスタートしていますが、こうした教師データ作成サービスを活用すると、必要なラベルや属性を設定後にチームを招待するだけという簡単な方法によって業務を効率的に行うことが可能といったメリットがあるのです。そのため、ラベリングを行ったりタグ付けを行うといった手間もなく簡単に導入することができるのです。では、このようなサービスには具体的にどんな導入事例があるのでしょうか。 この点については、例えば、道路標識や看板などの文字を認識したり、車載カメラ写真や航空写真からの物体を検出するといった事例などに用いられているのです。ある会社が提供している教師データ作成サービスでは、画像認識によってオブジェクトを囲ってラベリングを行ったり、さまざまなタグやメタデータをいくらでも自由に入力することができるため特定の形や文字を抽出することができるのです。 こうしたシステムは、一般的な矩形枠線や多角形ポリゴンといったアノテーション種類に幅広く対応し、こうしたアノテーションツールのカスタマイズも時間や費用フリーで行うことができるようになっているのです。そして、こうした時間と費用はアノテーション量産と活用に投資することができるといったメリットもあるのです。 また、汚れや傷、さびといった不良箇所の高精密な塗り分けにも導入されており、おおまかではない画素レベルで塗り分けられるセグメンテーションに対応しているのです。セグメンテーション機能を活用し、トレードオフも実現できるという長所があり、精密作図ツールをオフにすることで代わりに生産性を優先するといった使い方ができるようになっているのです。 このように、教師データを用いたAIによる機械学習サービスは道路標識や看板などの文字認識や、車載カメラ写真や航空写真から物体検出、汚れや傷、さびなどに対する高精密な塗り分け等に導入されているのです。